Задачи для самостоятельного решения:

ЗАДАНИЕ 2.1.

Дано: норма расхода сырья на единицу продукции, цена 1 кг сырья, общая сумма затрат на сырье, объем производства продукции. Необходимо выделить количественные и качественные факторные признаки, результативный показатель и составить трехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.2.

Дано: стоимость 1т материалов, количество израсходованных материалов за день, сумма затрат на материалы, количество рабочих дней за период. Необходимо выделить количественные и качественные факторные признаки, результативный показатель и составить трехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.3.

Дано: средняя продолжительность командировки, расходы на командировку, количество командировок, средняя стоимость одного дня командировки. Необходимо выделить количественные и качественные факторные признаки, результативный показатель и составить трехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.4.

Дано: норма расхода минеральных удобрений на 1га., цена одного килограмма удобрений, сумма затрат на минеральные удобрения, площадь внесения удобрений. Необходимо выделить количественные и качественные факторные признаки, результативный показатель и составить трехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.5.

Дано: уровень оплаты труда за один человеко-час, сумма заработной платы на производство молока, продуктивность одной головы, поголовье коров, затраты человеко-часов на 1т. молока. Необходимо выделить количественные и качественные факторы, результативный показатель и составить четырехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.6.

Дано: среднечасовая зарплата одного работника, фонд оплаты труда, количество отработанных дней одним работником, средняя продолжительность рабочего дня, среднегодовая численность работников. Необходимо выделить количественные и качественные факторы, результативный показатель составить четырехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

ЗАДАНИЕ 2.7.

Дано: количество отработанных дней одним работником, среднегодовая численность работников, стоимость валовой продукции, средняя продолжительность рабочего дня, стоимость валовой продукции за 1чел.-час. Необходимо выделить количественные и качественные факторные признаки, результативный показатель и составить четырехфакторную мультипликативную модель. Для составления модели требуется ввести условные обозначения.

Способы детерминированного факторного анализа

Такие способы детерминированного факторного анализа как метод цепных подстановок, метод абсолютных разниц, метод относительных разниц основаны на методе элиминирования. Элиминирование означает устранение влияния всех других факторов (кроме одного), то есть все другие факторы остаются статичными. При использовании этих способов большое значение имеет очередность расстановки факторов в факторной модели и соответственно, последовательность изменения значений факторов, так как от этого зависит количественная оценка влияния каждого фактора. Если в факторной модели присутствуют количественные и качественные факторы, то замену факторов следует начинать с количественного фактора. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого.

Метод цепных подстановок. Он позволяет измерить влияние каждого отдельного фактора на прирост результативного показателя. Суть метода цепных подстановок заключается в последовательной замене базисной величины каждого фактора отчетными значениями и в оценке влияния произведенной замены на результативный показатель. К достоинству этого метода относится достаточная простота и универсальность. Способ цепных подстановок можно использовать для всех видов детерминированных факторных моделей (аддитивных, мультипликативных, кратных, комбинированных). Этот способ факторного анализа исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, по цепочке. Сначала меняется базисное значение на отчетное значение у первого фактора при неизменном, статичном состоянии других факторов, затем у второго фактора и так далее.

Сопоставление величины результативного показателя до и после изменения значения фактора дает воздействие фактора на результативный показатель.

Метод абсолютных разниц. Этот метод можно использовать только для мультипликативных и мультипликативно-аддитивных факторных моделей.

Для расчета величины влияния фактора на результативный показатель следует умножить абсолютный прирост исследуемого фактора на плановую величину факторов, стоящих от рассматриваемого фактора в модели справа, и на фактическое значение факторов, расположенных слева от исследуемого.

Метод относительных разниц. Этот метод можно использовать только для мультипликативных и мультипликативно-аддитивных факторных моделей.

Для расчета величины влияния первого фактора на результативный показатель следует умножить базисную величину результативного показателя на относительный прирост первого фактора в процентах и разделить на сто.

Для расчета влияния второго фактора следует умножить сумму базисной величины результативного показателя и его прироста за счет первого фактора на относительный прирост второго фактора.

Для расчета влияния третьего фактора следует умножить сумму базисного значения результативного показателя, влияния первого и второго факторов на относительное отклонение третьего фактора. И так далее.

Интегральный метод используется для оценки влияния факторов на величину результативного показателя. В отличие от предыдущих методов интегральный метод позволяет произвести более точные расчеты (учесть неразложимый остаток и распределить его между влияниями различных факторов). При решении задачи интегральным способом не имеет значения, какой фактор (количественный или качественный) будет стоять на первом месте в факторной модели. Используется в основном в мультипликативных и кратных моделях.

После завершения расчетных процедур на основе полученных результатов формулируются выводы и рекомендации.