
- •Краткие сведения из истории развития экономического анализа
- •1.2. Содержание, предмет и задачи экономического анализа
- •Решение перечисленных выше задач обеспечивает достижение основной цели экономического анализа, которая состоит в содействии эффективному развитию предприятий.
- •1.3. Метод экономического анализа и его особенности
- •1.4. Виды экономического анализа
- •1.5. Система экономической информации и методы ее обработки
- •1.6. Способы сопоставимости показателей
- •1.7 Классификация способов и приёмов экономического анализа
- •Глава 2. Традиционные способы обработки экономической информации
- •2.1 Прием группировки аналитической информации
- •2.2 Прием сравнения аналитических данных
- •2.3. Абсолютные, относительные и средние величины в анализе
- •2.4. Табличный способ отражения аналитических данных
- •Анализ состава населения по полу и образованию
- •Анализ состава населения по полу и образованию
- •Графический способ
- •Глава 3. Факторы и резервы в экономическом анализе
- •3.1. Понятие, типы и задачи факторного анализа
- •3.2 Классификация и систематизация факторов в экономическом анализе
- •3.3. Понятие, экономическая сущность хозяйственных резервов и их классификация
- •3.4. Принципы организации поиска резервов
- •3.5. Методика подсчета и обоснования величины резервов
- •Этот же расчет интегральным способом:
- •Глава 4. Детерминированное моделирование и анализ факторных систем
- •4.1. Постановка задачи прямого детерминированного факторного анализа. Методы моделирования факторных систем
- •Комбинированные модели представляют собой сочетание в различных комбинациях рассмотренных выше моделей. Примерами таких моделей могут быть:
- •Метод дифференциального исчисления
- •4.3. Метод цепных подстановок
- •4.4. Метод абсолютных разниц
- •Cпособ относительных разниц
- •4.6. Индексный метод
- •4.7. Интегральный метод
- •Вычислив все интегралы, получим матрицу :
- •4.8 Логарифмический метод
- •Глава 5. Стохастический факторный анализ
- •5.1. Особенности и предпосылки стохастического анализа
- •5.2. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя показателями
- •Исходные данные
- •Групповая таблица
- •5.3. Измерение степени тесноты корреляционной связи в случае парной зависимости
- •5.4. Регрессионный анализ
- •5.5. Множественная корреляция
- •5.6. Построение и исследование экономико-математических моделей с помощью корреляционного анализа
- •Проверка достоверности полученной модели.
- •Расчетные данные для определения парных коэффициентов корреляции
- •Расчетные данные для определения парных коэффициентов корреляции
- •Глава 6. Способы решения задач обратного факторного анализа
- •6.1. Понятие комплексной оценки хозяйственной деятельности предприятия
- •6.2. Методы детерминированной комплексной оценки
- •Комплексная оценка методом балльной оценки
- •6.3. Кластерный анализ
- •6.4 . Дискриминантный анализ
- •Глава 7. Перспективный анализ
- •7.1. Роль перспективного анализа в управлении предприятием
- •7.2. Методы моделирования одномерных временных рядов
- •7.3. Моделирование и обнаружение тенденции временного ряда
- •7.4. Адаптивные модели краткосрочного прогнозирования
- •Глава 8 . Экономико-математические методы в анализе
- •8.1. Значение математических методов в управлении предприятием, их общая характеристика
- •8.2. Применение методов линейного программирования в решении ряда задач
- •8.3. Решение аналитических задач с помощью методов теории вероятностей и математической статистики
- •8.5. Реализация состояний станков участка
- •8.4. Методы анализа эффективности управления запасами
- •8.5. Метод монте-карло
- •8. 6. Дисперсионный анализ
- •8.7. Экспертные методы
- •Ранжирование объектов методом попарного сравнения
- •Глава 9.
- •9.1 Содержание, задачи и формы фса
- •9.2. Основные методы фса в сфере производства
- •9.3. Функционально-стоимостный анализ в сфере проектирования
- •Часть 9
- •9.4. Функционально - стоимостный анализ при проектировании изделий
- •Содержание функций и их материальные носители
- •Показатели использования оборудования
- •Коэффициенты отказов и простоев
- •Показатели технического состояния
- •Общие производственные потери
- •Расчетные данные о полезном объеме выполненных
- •Глава 10.
- •10.1. Организация аналитической работы
- •10.2. Организация экономического анализа в автоматизированной системе управления
- •10.3. Классификация информации для анализа хозяйственной деятельности
- •10.4. Информационное обеспечение экономического анализа и его структура
- •10.5. Проверка достоверности информации и ее аналитическая обработка
- •Литература
- •Приложение 5 Случайные числа
- •Необходимое число объектов наблюдения при нормальном распределении
- •Глава 1. Введение в методологию экономического 5
- •Глава 2. Традиционные способы обработки экономической 30 информации
- •Глава 3. Факторы и резервы в экономическом анализе 72
- •Глава 4. Детерминированное моделирование и анализ 90
- •Глава 5. Стохастический факторный анализ 132
- •Глава 6. Способы решения задач обратного факторного анализа 170
- •Глава 7. Перспективный анализ 193
- •Глава 8. Экономико-математические методы в анализе 208
- •Глава 9. Функционально стоимостной анализ 275
- •Глава 10. Организация анализа и его информационная база 330
- •Министерство образования и науки украины
- •Теория экономического анализа
Комбинированные модели представляют собой сочетание в различных комбинациях рассмотренных выше моделей. Примерами таких моделей могут быть:
у=Σхi/xi+1; y= x1 + (x2 · x3) и т.д. |
(4.4) |
Практика моделирования наиболее сложных в экономическом анализе моделей факторных систем, представленных в виде дроби (например, показатели рентабельности, производительности труда, фондоотдачи и др.), позволила вывести следующие методы моделирования, которые названы с учетом выполнения соответствующих правил вычислительной процедуры.
Применительно к классу детерминированных факторных систем различают следующие основные приемы моделирования.
Метод удлинения факторной системы. Исходная факторная система R1,0=a/b. Данный метод предусматривает удлинение числителя исходной факторной системы путем замены одного или более факторов на сумму однородных факторов с последующим получением модели конечной факторной системы в виде суммы (аддитивная модель) нового набора показателей-факторов.
Если a=l+m+n+p, то
R1,1=a/b=l+m+n+p/b=l/b+m/b+n/b+p/b=x1 +x2+x3+x4.
Например, исходная факторная система СП=З/ВП. Если общую сумму затрат (З) заменить отдельными ее элементами, такими как материальные затраты (МЗ), затраты на оплату труда (ОТ), амортизация (А) и др., то конечная модель будет иметь вид аддитивной модели с новым набором факторов:
СП= МЗ/ВП + ОТ/ВП + А/ВП… = Х1+Х2+Х3…,
где Х1 – материалоемкость продукции; Х2 –зарплатоемкость продукции; Х3 – амортизациоемкость.
Метод формального разложения факторной системы. Исходная факторная система R1,0 = a/b. Этот метод моделирования предусматривает удлинение знаменателя исходной факторной системы путем замены одного или более факторов на сумму однородных факторов с одновременным получением модели конечной факторной системы того же вида, что и модель исходной факторной системы (кратная модель).
Если b= l+m+n+p, то
R1,2=a/b=a/l+m+n+p.
Формально в отличие от предыдущего метода конечную факторную систему нельзя получить в виде суммы нового набора показателей-факторов.
Например, при анализе рентабельности производства (Р) исходная факторная модель имеет вид:
Р=ПР/З,
где ПР – прибыль от реализации продукции. Если сумму затрат на производство и реализацию продукции заменить на отдельные ее элементы, то конечная факторная система будет иметь вид:
Р=ПР/МЗ+ОТ+А…
Метод расширения факторной системы. Исходная факторная система R1,0=a/b. Этот метод предусматривает расширение модели исходной факторной системы путем умножения числителя и знаменателя дроби на один и более вводимых показателей-факторов с последующим получением модели конечной факторной системы в виде произведения (мультипликативная модель) нового набора показателей-факторов.
Если l,m,n,p — вводимые показатели, то
|
|
Как видно из формулы, в каждом конкретном случае можно получить свой набор новых показателей-факторов. Ограничивающим фактором в данном случае является экономическое содержание показателей. Применение данного метода моделирования на практике может быть проиллюстрировано на следующем примере. Исходная факторная модель имеет вид: СГВ=ТП/ЧР. Если ввести в модель такой показатель, как количество отработанных дней всеми работниками (ΣД), то конечная факторная систем будет иметь вид:
СГВ=ТПх ΣД / ЧРхΣ Д = ТП/ ΣД х ΣД/ЧР = СДВ х Д,
где СДВ – среднедневная выработка одного работника; Д – количество отработанных дней одним работником.
Метод сокращения факторной системы. Исходная факторная система R1,0=a/b. Этот метод моделирования предполагает расширение исходной факторной системы путем деления числителя и знаменателя дроби на вводимый показатель-фактор с последующим получением модели конечной факторной системы того же вида, что и модель исходной факторной системы (кратная модель).
Если l — вводимый показатель, то
|
|
Показатель общей рентабельности (РО) может быть рассчитан делением суммы прибыли (П) на среднюю стоимость основного и оборотного капитала (К):
РО = П/К.
Если числитель и знаменатель дроби разделить на выручку от реализации продукции (ВР), то получим кратную модель с новым набором факторов:
РО = П/К = П:ВР/К:ВР = Х1/Х2,
где Х1 – рентабельность реализованной продукции; Х2 – капиталоемкость продукции.
Приведенные методы моделирования исходной факторной системы, представленной в виде дроби, могут применяться последовательно, ступенчато или сразу все в зависимости от направления анализа.
Моделирование мультипликативных факторных систем осуществляется путем расчленения одного или более факторов исходной факторной системы на факторы-сомножители. Например, исходная факторная модель вида ТП = ЧРхСГВ может быть преобразована с учетом следующих взаимосвязей:
СГВ = Д х СДВ, тогда ТП = ЧР х Д х СДВ;
СДВ = ПР х СЧВ, тогда ТП=ЧР х Д х ПР х СЧВ,
где ПР – продолжительность рабочего дня; СЧВ – среднечасовая выработка одного работника.
Аналогичным образом осуществляется моделирование аддитивных факторных систем за счет расчленения одного из факторных показателей на его составные элементы.
При моделировании детерминированных факторных систем необходимо выполнять ряд требований.
-
Факторы, включаемые в модель, и сами модели должны иметь определенно выраженный характер, реально существовать.
-
Факторы, входящие в систему, должны находиться в причинно-следственной связи с результативным показателем. Например, рассмотрим две модели:
ТП = ЧРхСГВ;
СГВ=ТП/ЧР,
где ТП – товарная продукция предприятия; ЧР – численность работников предприятия; СГВ – средняя выработка одного работника за анализируемый период.
В первой модели факторы находятся в причинно-следственной связи с результативным показателем, а во второй – в математическом соотношении. Значит, вторая модель, построенная на математических зависимостях, имеет меньшее познавательное значение, чем первая.
-
Все показатели факторной системы должны иметь единицу измерения.
-
Факторная модель должна обеспечивать возможность измерения отдельных факторов, в ней должна учитываться соразмерность изменений результативного и факторных показателей, а сумма влияния отдельных факторов — равняться общему приросту результативного показателя.
Теория и практика моделирования в детерминированном факторном анализе сталкиваются с различными точками зрения по вопросу формирования формул связи между показателями-факторами, кроме того, возможности детерминированного моделирования и анализа ограничены по следующим причинам:
-
не существует достаточной научно обоснованной расчетной базы для определения влияния многих факторов из числа важнейших, вызывающих изменения в уровне эффективности производства;
-
влияние поддающихся обсчету факторов определяется обычно изолированно, прямым счетом, а совокупное действие учтенных факторов получают простым суммированием величин, отражающих это изолированное влияние;
-
не учитывается, что действие большинства факторов на функцию происходит одновременно, а характер их связи во многих случаях нелинейный.
Таким образом, практика моделирования детерминированных факторных систем – сложный, противоречивый и до настоящего времени недостаточно изученный процесс.