
- •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
Комплексная оценка методом балльной оценки
Показатели |
цеха |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
1.Товарная продукция 2.Фондоотдача на 1 грн. ОППФ 3.Оборачиваемость оборотных средств 4.Средняя производительность труда одного работающего 5.Затраты на 1 грн. товарной продукции 6.Прибыль 7.Рентабельность |
5,0
4,7
0
3,73
3,59
5,0 5,0 |
1,25
2,95
5
3,27
0
1,72 1,39 |
1,04
5,0
3,41
5,0
1,12
1,54 1,42 |
2,86
1,85
3,06
0,46
5,0
0,0 0,07 |
0,90
3,55
1,51
4,53
3,0
2,7 2,51 |
1,67
0,00
1,34
0
2,47
1,54 0 |
Ri |
27,02 |
15,58 |
18,53 |
13,25 |
17,8 |
7,02 |
Место |
1 |
4 |
2 |
5 |
3 |
6 |
-
Производим оценку по каждому подразделению, используя формулу 6.7.
Анализ табл. 6.5 показывает, что первое место занял цех № 1, а последнее, шестое – цех № 6.
Метод расстояний. Основой метода расстояний является учет близости объектов по сравнению с показателями объекта = эталона.
В данном методе помимо информации о показателях (X), коэффициентах сравнительной значимости показателей (kj) и характеристик направленности действия показателей (Sj) требуется определить подразделение=эталон. Это реально не существующее подразделение характеризуется лучшими значениями по каждому оценочному показателю. Показатели подразделения эталона x0 j строятся следующим образом:
xoj = max xij при Sj =+1;
xoj = min xij при Sj = -1.
В некоторых случаях за объект-эталон принимается объект, значения показателей которого равны средним арифметическим уровням показателей в изучаемой совокупности. Однако в совокупности экономических объектов, где преобладают асимметричные распределения, среднее арифметическое в качестве характеристики типичного, эталонного объекта утрачивает своё значение.
Ряд экономистов предлагает использовать в качестве эталона 100%-ное выполнение плана по всем оценочным показателям, указывается при этом на нежелательность как недовыполнения, так и перевыполнения плана.
В тех случаях, когда элементами расстояний являются несоизмеримые величины показателей, проводится нормирование путём деления значений показателей xij на значение показателя эталонного объекта xoj. Оценка Ri каждого i-го подразделения определяется как квадрат расстояния между двумя точками в m-мерном пространстве. Координаты первой – это значения показателей подразделения эталона, а координаты второй – показатели подразделений i. Коэффициент комплексной сравнительной оценки определяется по формуле:
|
(6.8) |
Для вычисления «действительного» расстояния между точками m – мерного пространства необходимо извлечь квадратный корень из всех величин Ri. Коэффициенты сравнительной значимости kj необходимы для придания веса различным показателям в соответствии с их важностью. Чем больше kj, тем более значим показатель j, тем в большей степени отклонение от эталона будет влиять на общую суммарную оценку.
Критерий оценки лучшего подразделения: min Ri (1 < i < m).
Этот метод наиболее формализован по сравнению с рассмотренными ранее методами.
Проведем комплексную оценку с помощью метода расстояний. Коэффициенты сравнительной значимости принимаем для всех показателей равными единице (k1= k2=… kn = 1).
Таблица 6.6
Исходные данные для комплексной оценки деятельности объектов методом расстояний (в % к базисному периоду)
Показатели |
Цеха |
Sj |
xoj |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|||
1.Товарная продукция 2.Фондоотдача на 1 грн. ОППФ 3.Оборачиваемость оборотных средств 4.Производительность труда одного работающего 5.Затраты на 1 грн. товарной продукции 6.Прибыль 7.Рентабельность |
116,9
102,3
118,4
106,7
99,2
138,3 131,6 |
109,7
98,8
92,6
106,0
96,8
113,2 101,9 |
109,3
102,9
100,8
108,6
98,7
111,8 102,1 |
112,8
96,6
102,4
101,8
105,3
100,0 91,0 |
107,3
100
110,6
107,9
100,2
120,7 111,1 |
110,5
92,9
99,6
101,1
101,1
111,8 90,4 |
+1
+1
-1
+1
-1
+1 +1 |
116,9
102,9
2,6
108,6
96,8
138,3 131,6 |
По данным табл.6.6 составлена табл. 6.7, в которой проведена комплексная оценка деятельности объектов методом расстояний.
Таблица 6.7
Комплексная оценка деятельности объектов методом расстояний
Цеха |
|
Ri |
место |
||||||
k1 (xo1 - xi1)2 |
k2 (xo2 - xi2)2 |
k3 (xo3 - xi3)2 |
k4 (xo4 - xi4)2 |
k5 (xo5 - xi5)2 |
k6 (xo6 - xi6)2 |
k7 (xo7 - xi7)2 |
|||
№1 №2 №3 №4 №5 №6 |
0 51,84 57,76 16,76 92,16 40,96 |
0,36 16,81 0,0 39,69 8,41 100,0 |
665,64 0,0 67,24 36,04 324,0 0,09 |
3,61 6,76 0,0 46,24 0,49 56,25 |
5,76 0,0 3,61 12,25 11,56 18,49 |
0 630 702,25 1468,89 309,76 702,25 |
0 882,09 870,25 1648,36 420,25 1697,44 |
675,37 1527,5 1701,11 3388,23 1166,63 2615,48 |
1 3 4 6 2 5 |
xoj |
116,9
|
102,9 |
92,6 |
108,6 |
96,8 |
138,3 |
131,6 |
Х |
|
Анализ табл. 6.7 показывает, что первое место занял цех №1, второе — цех № 5, цех №2 занял третье место, цеха № 5 и 6 — соответственно 6 и 5 места.
Метод расстояний наиболее формализован по сравнению с рассмотренными выше методами. Вместе с этим и он имеет ряд недостатков. Во-первых, сама по себе процедура оценки нуждается в совершенствовании: вариации различных показателей могут отличаться друг от друга, а это значит, что показатели с большей вариацией будут иметь больший удельный вес в суммарной оценке, и, следовательно, они получают преимущество по сравнению с другими показателями; во-вторых, процедура вычислений достаточно сложна, а результаты не столь наглядны.
Таксонометрический метод. Обобщением метода расстояний является таксонометрический метод. В этом методе исходная матрица Х предварительно стандартизируется в матрицу Z, что позволяет элиминировать неявную значимость исследуемых показателей, возникающую за счет их различной вариации. Исходная матрица X преобразуется по следующим формулам:
|
(6.9) |
|
(6.10) |
|
(6.11) |
где z i j –элементы новой матрицы Z;
–
средние арифметические
значения показателей j
матрицы X;
j– среднеквадратические отклонения показателя j.
Затем комплексная оценка проводится аналогично методу расстояний, т.е. используется формула:
Ri = kj (zoj - zij)2 (i = 1,…m).
Проведем комплексную сравнительную оценку по данным табл.6.3
таксонометрическим способом, для этого:
1. Рассчитаем средние значения всех оценочных показателей матрицы Х по формуле 6.10:
__ __ __ __ __ _
х1 = 110,1; х2 = 98,2; х3 = 104,1; х4 = 105,4; х5 = 100,2; х6 = 116,0; х7 = 104,7.
-
Составим табл. 6.8 для определения среднеквадратических отклонений j .
Таблица 6.8
Промежуточные расчеты
Цеха |
__ 2 (xi1-х1) |
__ 2 (xi2-x2) |
__ 2 (xi3-x3) |
__ 2 (xi4-x4) |
__ 2 (xi5-x5) |
__ 2 (xi6-x6) |
__ 2 (xi7-x7) |
№1 №2 №3 №4 №5 №6
|
462,4 0,16 0,64 7,29 7,84 0,16 |
16,81 0,36 20,09 2,56 3,24 28,08 |
204,5 132,3 3,3 2,89 42,3 20,2 |
1,69 0,36 10,2 13 6,25 18,5 |
1 11,6 2,3 26,0 0 0,8 |
497,3 7,84 17,6 256 20,1 17,6 |
723,6 7,84 6,76 187,7 41,0 204,5
|
Итого |
478,49 |
71,14 |
405,5 |
50,0 |
41,7 |
816,4 |
1130,4 |
1=3,65; 2=3,44; 3 =8,2; 4 =2,9; 5=2,6; 6 =11,7; 7=13,7.
3. Построим матрицу Z (табл.6.9).
Таблица 6.9
Стандартизированная матрица
Цеха |
|
|
|
|
|
|
|
|
№1 №2 №3 |
1,89 0,11 0,22 |
1,19 0,17 1,37 |
1,74 1,4 0,16 |
0,45 0,21 1,10 |
0,38 1,31 0,58 |
1,91 0,24 0,36 |
1,96 0,20 0,19 |
|
№4 №5 №6 |
0,75 0,78 0,11 |
0,47 0,52 0,41 |
0,16 0,79 0,55 |
1,24 0,86 1,48 |
1,96 0 0,36 |
1,37 0,40 0,36 |
1,0 0,47 1,04 |
|
Sj |
+1 |
+1 |
-1 |
+1 |
-1 |
+1 |
+1 |
|
kj |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
zoj |
1,89 |
1,37 |
0,16 |
1,48 |
0 |
1,91 |
1,96 |
4. Проведем комплексную оценку деятельности объектов, для этого составим табл.6.10.
Таблица 6.10
Комплексная оценка деятельности цехов предприятия
Цеха |
|
Ri |
место |
||||||
k1 (zo1 - zi1)2 |
k2 (zo2 - zi2)2 |
k3 (zo3 - zi3)2 |
k4 (zo4 - zi4)2 |
k5 (zo5 - zi5)2 |
k6 (zo6 - zi6)2 |
k7 (zo7 - zi7)2 |
|||
№1 №2 №3 №4 №5 №6 |
0 3,16 2,78 1,29 1,24 3,17 |
1,39 1,44 0 0,81 0,72 0,92 |
2,5 1,5 0,06 0 0,4 0,15 |
1,06 1,61 0,14 0,06 0,38 0 |
0,14 1,72 0,34 3,84 0 0,12 |
0 2,79 2,40 0,29 2,28 2,40 |
0 3,10 3,13 0,92 2,22 0,85 |
5,09 15,32 8,85 7,21 7,24 7,61 |
1 6 52 3 4 |
Анализ табл. 6.10 показывает, что первое место занял цех №1 (этот результат был получен и другими методами). Второе место занял цех №4 (в то время как методом расстояний он был 2, суммой мест – 4, а методом балльной оценки – 3). Третье место занял цех №5 (в то время как методом суммы мест – 4, балльной оценки – он был 6, а методом расстояний – 5).
Несмотря на некоторую сложность расчетов, таксонометрический способ наиболее объективно отражает комплексную оценку работы структурных подразделений, так как в этом методе исходная матрица стандартизируется, т. е. практически исключается влияние высокой вариации y отдельных показателей.
Каждый из рассмотренных выше методов комплексной оценки деятельности хозяйствующих субъектов имеет как свои достоинства, так и недостатки. Только путём практического их использования можно найти способы совершенствования методики комплексного анализа. В настоящее время ведутся исследования, направленные как на улучшение существующих методов, так и на создание новых, более совершенных методов комплексной оценки.