Факторный анализ методы и примеры

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ

Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.

Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:

• объем продажи продукции;
• себестоимость реализуемой продукции;
• цены реализации;
• ассортимент реализуемой продукции.

Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.

Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».

Факторный анализ можно проводить:

1) способом абсолютных разниц;

2) способом цепных подстановок.

Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:

ПР = Vпрод × (Ц – Sед),

где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);

Vпрод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);

Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;

Sед — себестоимость единицы реализованной продукции.

Способ абсолютных разниц

За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:

• объем продаж в натуральных единицах;
• цену;
• себестоимость одной единицы продаж.

Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.

Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:

ΔПРобъем = ΔVпрод × (Цплан – Sед. план) = (Vпрод. факт – Vпрод. план) × (Цплан – Sед. план).

Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:

ΔПРцена = Vпрод. факт × ΔЦ = Vпрод. факт × (Цфакт – Цплан).

Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:

ΔПРSед = Vпрод. факт × (–ΔSед) = Vпрод. факт × (–(Sед. факт – Sед. план)).

Способ цепной подстановки

Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.

Выявим влияние факторов на сумму прибыли.

Ситуация 1. Изменение объема продаж.

ПР1 = Vпрод. факт × (Цплан – Sед. план);

ΔПРобъем = ПР1 – ПРплан.

Ситуация 2. Изменение цены продаж.

ПР2 = Vпрод. факт × (Цфакт – Sед. план);

ΔПРцена = ПР2 – ПР1.

Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.

ПРSед = Vпрод. факт × (Цфакт – Sед. факт);

ΔПРSед = ПР3 – ПР2.

Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:

ПРплан — прибыль от реализации (плановая или базовая);

ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);

ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);

ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);

ΔПРобъем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;

ΔПРцена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;

ΔПSед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;

ΔVпрод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;

ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;

ΔSед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;

Vпрод. факт — объем продаж фактический;

Vпрод. план — объем продаж плановый;

Цплан — цена плановая;

Цфакт — цена фактическая;

Sед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;

Sед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.

Замечания

1. Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
2. Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.

5 этапов факторного анализа

Вне зависимости от выбранной методики последовательность действия при факторном анализе и совершении расчетов будет примерно одинаковой:

Сначала отберите все факторы, влияние которых необходимо установить

На этом этапе важно подобрать источники информации – в первую очередь это данные из бухгалтерской отчетности, однако допускается использовать и другие сведения.
Классифицируйте эти факторы, если их слишком много. Группировка может быть любой, в зависимости от целей исследования – например, по издержкам, по макроэкономическим показателям, сезонности и т.п.
Проведите расчеты по влиянию каждого из факторов в отдельности.
Установите взаимосвязи (при наличии корреляции) между разными факторами.
Сделайте количественные и качественные выводы на основе проведенного анализа.

Факторный и дисперсионный анализ в Excel с автоматизацией подсчетов

Дисперсионный анализ в Excel

Цель подобного анализа – разделить изменчивость величины на три компонента:

1. Изменчивость в результате влияния других значений.
2. Изменения из-за взаимосвязи влияющих на него значений.
3. Случайные изменения.

Выполним дисперсионный анализ через надстройку Excel «Анализ данных». Если она не включена, ее можно подключить в параметрах.
Начальная таблица должна соответствовать двум правилам: на каждую величину приходится один столбец, и данные в нем располагаются по возрастанию или по убыванию. Необходимо проверить влияние уровня образования на поведение в конфликте.

19

1. Находим во вкладке «Данные» инструмент «Анализ данных» и открываем его окно. В списке нужно выбрать однофакторный дисперсионный анализ.

20

2. Заполняем строки диалогового окна. Входной интервал – все ячейки без учета шапки и номеров. Группируем по столбцам. Выводим результаты на новый лист.

21

Поскольку значение в желтой ячейке больше единицы, можно считать предположение неверным – зависимости между образованием и поведением в конфликте нет.

Факторный анализ в Excel: пример

Проанализируем взаимосвязь данных в сфере продаж – необходимо выявить популярные и непопулярные товары. Начальная информация:

22

1. Нужно выяснить, на какие товары больше всего вырос спрос в течение второго месяца. Составляем новую таблицу для определения роста и снижения спроса. Рост рассчитывается по этой формуле: =ЕСЛИ((Спрос 2-Спрос 1)>0; Спрос 2- Спрос 1;0). Формула снижения: =ЕСЛИ(Рост=0; Спрос 1- Спрос 2;0).

23

2. Подсчитаем рост спроса на товары в процентах: =ЕСЛИ(Рост/Итог 2 =0;Снижение/Итог 2; Рост/Итог 2).

24

3. Составим диаграмму для наглядности – выделяем диапазон ячеек и создаем гистограмму через вкладку «Вставка». В настройках нужно убрать заливку, это можно сделать через инструмент «Формат ряда данных».

25

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

Дисперсионный анализ проводят с несколькими переменными. Рассмотрим это на примере: нужно выяснить, как быстро проявляется реакция на звук разной громкости у мужчин и женщин.

26

1. Открываем «Анализ данных», в списке нужно найти двухфакторный дисперсионный анализ без повторений.
2. Входной интервал – ячейки, где содержатся данные (без шапки). Выводим результаты на новый лист и жмем «ОК».

27

Показатель F больше, чем F-критическое – это означает, что пол влияет на скорость реакции на звук.

28

Формулы для проведения факторного исследования предприятия

Факторный анализ позволяет выявить причины, влияющие на показатели прибыли. Необходимая информация для проведения анализа:

• себестоимость товара (каким образом соотносятся понятия «себестоимости» и «выручка» узнаете тут);
• количество реализованного товара (как рассчитывается выручка от реализации товара читайте тут);
• цена проданной продукции.

Список может быть расширен за счет географических факторов деятельности, описания вида работы и т.д.

Чтобы провести анализ выручки, необходимо вычислить следующие показатели:

1. Условная выручка. Расчет производится по формуле:

• УВ – условная выручка.
• Ц – уровень средней сбыточной цены базового периода.
• Р – объем фактически сбытого отдельного вида продукции.

• УЗ – условная сумма затрат;
• С – себестоимость отдельного вида продукции.

• УП – условная прибыль.
• УЗ – условная сумма затрат.

Полученные данные помогут рассчитать влияние на объем выручки других составляющих:

• Изменение отпускных цен.
• Изменение объема продаж.
• Модификация структуры реализованного товара.
• Изменение себестоимости проданного товара.
• Изменение себестоимости с учетом структурных сдвигов в составе реализованного товара.

Полученная информация будет являться итогом для понимания положительного или отрицательного воздействия каждого из факторов. Анализ выручки даст понимание причины ее размера и позволит предпринять и продумать шаги по ее увеличению. О том, какими могут быть основные причины снижения выручки, мы рассказывали тут, а из этой статьи вы узнаете, какими способами ее можно увеличить и измерить ее темп.

Способ 2. Построение диаграммы Водопад при помощи вспомогательных столбцов

Для тех, кто не является счастливым обладателем новых версий excel, существует обходной путь построения такого каскада. Но придется немного поработать с формулами.

Создадим такую же дополнительную таблицу, как в первом способе.

Добавим еще 3 вспомогательных столбца и пропишем в них формулы, как на картинке. В столбце Отклонения+ будут выводиться положительные значения отклонений, в Отклонения-, соответственно, отрицательные. А столбец Вспомог. нужен для того, чтобы “поднимать” столбик гистограммы на определенную высоту.

Важно, чтобы столбец Вспомог. находился перед столбцами с отклонениями

Обратите внимание, что для отрицательных значений используется формула ABS, эта формула выводит число по модулю, т.е.отрицательное становится положительным. В данном случае это нужно для правильного построения, чтобы столбик не ушел в отрицательное поле

Выделим вспомогательные столбцы и столбец с названиями категорий и перейдем во вкладку Вставка — Диаграммы — Гистограмма с накоплением.

Получилась “сырая” диаграмма, которую мы будем дорабатывать, чтобы получить диаграмму Водопад. Необходимо убрать заливку у всех синих столбиков, кроме крайних. Для этого нужно дважды щелкнуть на каждом столбике — откроется окно Формат точки данных — указать Нет заливки.

Если окно с форматом не открылось по двойному щелчку, можно вывести его по правой кнопке мыши.

Так же, как и в предыдущем способе, уберем линии сетки, легенду и ось (но это не обязательно) и переименуем диаграмму.

Диаграмма почти готова.

Осталось только по необходимости изменить цвет столбцов и вывести числовые данные в диаграмму.

Щелкнем правой кнопкой мыши на синем столбике, и выберем Добавить подписи данных.

После этого появятся числовые значения, но они появятся для всего ряда, в том числе и для вспомогательных столбцов без заливки.

Их придется удалить вручную, дважды щелкнув на каждом из них и нажав Delete.

Теперь сделаем то же самое для столбиков с положительными значениями. Как видно, для других столбиков также появились лишние нули, которые также нужно удалить.

И третий раз повторим все действия для столбиков с отрицательными значениями.

Осталось только выровнять цифры в столбиках.

Диаграмма Водопад в Excel, построенная таким способом, с использованием вспомогательных столбцов, получилась очень похожей на диаграмму из первого способа. За исключением дополнительных перемычек между столбиками.

Это достаточно распространенный обходной путь построения диаграммы Водопад для факторного анализа в Excel.

Единственный минус, что при изменении данных иногда придется повторно дорабатывать диаграмму. Например, если положительные значения стали отрицательными, то придется заново добавить подписи данных, потому что иначе они не появятся возле столбиков.

Сообщество Excel Analytics | обучение Excel

Мастер настройки

• Критерий значимости факторов:
  • По собственному значению — отбираются только факторы с собственными значениями равными или большими 1. Считается, что те факторы, у которых этот показатель меньше 1, не вносят значительного вклада в объяснение результата.
  • По дисперсии — факторы отбираются по доле объясняемой несмещённой дисперсии. В этом случае выбирают столько факторов, чтобы в сумме они объясняли не менее 70-75% дисперсии. В отдельных вариантах порог несмещенной дисперсии может достигать 85-90%.
  • Задать число факторов — количество значимых факторов выбирается аналитиком самостоятельно.

Значение каждого критерия можно задать в специальном поле справа от соответствующей ему радиокнопки.

• Метод получения окончательного решения
  • Без вращения — исходные факторы, полученные методом главных компонент, остаются без изменений.
  • Варимакс — критерием является упрощение описания каждого фактора. В результате максимизируется нагрузка на каждый фактор относительно небольшого числа переменных, а факторные нагрузки остальных переменных минимизируются. Рекомендуется выбирать, когда требуется обеспечить высокую интерпретируемость результатов факторного анализа.
  • Квартимакс — данный критерий упрощает описание каждой переменной, то есть уменьшает число факторов, связанных с этой переменной.
• Ограничить число выходных факторов — необязательный флаг, при активации которого можно задать ограничивающее число выходных факторов в соответствующем поле области.

Предварительные сведения

Оценка параметров системы

В качестве примера систем, оценка параметров которых актуальна с практической точки зрения, могут служить различные технологические процессы. Для иллюстрации рассмотрим процесс фотолитографии.

Итак, технологический процесс фотолитографии описывается некоторой функцией вида

Построение модели технологического процесса позволяет выявить поведение отклика системы в зависимости от изменения факторов и тем самый найти пути для оптимизации технологии. Для данного конкретного случая — выбрать такую толщину эмульсии и время экспозиции, которые обеспечат наилучшее качество изображения.

В общем случае отклик системы описывается некоторой функцией n переменных

Математическая модель системы получается в результате апроксимации этой функции какой-либо другой функцией, например линейной

Матрица эксперимента

Предположим, исходные параметры технологического процесса составляют: толщина плёнки 55 мкм, время экспозиции — 30 с, то есть

Возьмём верхние и нижние значения обоих факторов так, чтобы они располагались симметрично относительно текущего значения, например

Составим таблицу, в которой значения обоих факторов находятся во всех возможных сочетаниях и проведём измерения в этих точках (значения отклика даны условно):

на основании полученных результатов можно составить систему четырёх уравнений с двумя переменными. Ниже показана эта система, а также её сокращённая запись в виде матрицы. Матрицу данного вида назовём матрицей эксперимента.

В матрице эксперимента второй и третий столбцы представляют собой значения факторов, четвёртый столбец — значения отклика системы, а первый столбец содержит единицы, соответствующие единичным коэффициентам свободного члена модели a 0

Решение системы

Чтобы облегчить решение системы, проведём нормировку факторов. Верхним значениям факторов присвоим нормированное значение +1, нижним значениям — нормированное значение −1, среднему значению — нормированное значение 0. В общем виде нормировка фактора выражается формулой

С учётом нормировки факторов система уравнений и матрица эксперимента примут следующий вид:

Поскольку сумма членов во втором и третьем столбце матрицы равны нулю, свободный член модели можно найти, сложив все четыре уравнения:

Чтобы найти какой-либо другой коэффициент модели, нужно изменить знаки в уравнениях таким образом, чтобы в соответствующем столбце оказались одни единицы, после чего сложить все четыре уравнения:

Таким образом, линейная модель технологического процесса в окрестностях точки (55, 30) имеет вид

В общем случае решение системы будет выглядеть как

Возврат к ненормированным факторам

Переход от нормированных к ненормированным факторам осуществляется обратным преобразованием

Чтобы найти параметры модели для ненормированных координат, подставим выражения для нормированных координат в уравнение модели:

Сравнивая последнее выражение с выражением для линейной модели в ненормированных координатах

Окончательно получаем модель в естественных координатах:

8.5.1 Полный факторный эксперимент: В полном факторном эксперименте (ПФЭ) для каждого фактора выбирается
Для планирования эксперимента был использован ПФЭ типа 2 3 , который позволил оценить все линейные эффекты и все их взаимодействия. Матрица планирования и результаты экспериментов приведены в табл. 8.2.

Выполним детерминированный факторный анализ на примере модели, описывающей связь финансовых показателей предприятия. Рассмотрим наиболее общий способ цепных подстановок. Для проведения факторного анализа используем надстройкуMSEXCELVarianceAnalysisToolот компанииFincontrollex.

Dataset for running a Factor Analysis

The data are from and correspond to 48 applicants for a position in firm who have been judged on 15 variables:

• Form of letter of application
• Appearance
• Academic ability
• Likeability
• Self-confidence
• Lucidity
• Honesty
• Salesmanship
• Experience Drive
• Ambition Grasp
• Potential Keenness to join
• Suitability

Because many correlations between the variables are high, it was felt that the judge might be confusing some of the variables, or that some variables might be redundant. Therefore a factor analysis was conducted to determine the fewer underlying factors.

Several methods are available for computing factor analysis. XLSTAT default method is the Principal factor method applied iteratively. We will apply it here to generate seven factors, and we will do a varimax rotation to facilitate the interpretation of the results.

Работа с Excel

Построить таблицу в Excel можно на примере продаж магазина бытовой химии (несколько популярных марок стирального порошка) в течение последних 4 месяцев. Для этого необходимо:

1. Сформировать таблицу, состоящую из наименования товара и количества проданных единиц по каждому месяцу. Для каждого товара следует создать столбец с результатами продаж за каждый месяц и строку с подсчетом общих продаж для всех товаров. Данный шаг позволит проанализировать спрос.
2. Сформировать рядом еще одну форму, в которой можно посмотреть за счет каких товаров произошел рост за конкретный период, например за второй месяц. Форма состоит из (указаны слева направо) столбца «Факторы», ячеек с указанием суммы предыдущего значения и роста с учетом вычета действительного снижения, «Рост» и «Снижение».

Формула для столбца «Рост»:

Формула для столбца «Снижение»:

Формула для расчета:

• J3/$I$11 – «рост» к итогу за 2 месяца.
• K3/$I$11 – «снижение» за 2 месяца.

Проведение аудиторской проверки включает в себя такой метод, как факторный анализ. Этот вид анализа является специальным методом доказательства в осуществлении проверки. Проведение аудиторских проверок дает предприятиям неоспоримый ряд преимуществ, из которых ключевым является достижение высоких результатов в организации контроля за продуктивной деятельностью компании.

Диаграмма Водопад в Excel для план-факторного анализа P&L

Диаграмма Водопад в Excel часто используется для план-факторного анализа. Более того, этот тип диаграммы наиболее наглядно показывает влияние различных факторов на изменение величины выбранного показателя.

Вот так выглядит диаграмма Водопад (Waterfall).

В этой статье мы рассмотрим построение диаграммы Водопад в Excel на примере факторного анализа показателей отчета P&L.

P&L расшифровывается как Profit and Loses — отчет о прибылях и убытках, или отчет о финансовых результатах. Это форма отчетности, которая используется для планирования, контроля и анализа результатов работы компании.

Кратко структура P&L выглядит следующим образом:

ACT — это факт, АОР — план, B/W — отклонение факта от плана.

MTD — показатели за отчетный месяц, YTD — с начала года накопительным итогом, PY — аналогичный период прошлого года.

В данном примере мы сделаем анализ отклонения фактических данных за месяц (MTD) от плановых по показателю EBITDA (один из видов прибыли).

Для этого будем использовать только часть таблицы, выделенную рамкой.

Факторный анализ в Excel: пример

Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:

• всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
• выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
• классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
• сократить число необходимых переменных.

Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Факторный анализ в Excel: пример

Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:

• всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
• выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
• классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
• сократить число необходимых переменных.

Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.

1. Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения.
2. Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц.
3. Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма».
4. Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.

Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.

Называют факторным анализом . Основными разновидностями факторного анализа являются детерминированный анализ и стохастический анализ.

Детерминированный факторный анализ основывается на методике изучения влияния таких факторов, взаимосвязь которых с обобщающим экономическим показателем является функциональной. Последнее означает, что обобщающий показатель представляет собой либо произведение, либо частное от деления, либо алгебраическую сумму отдельных факторов.

Стохастический факторный анализ основывается на методике исследования влияния таких факторов, взаимосвязь которых с обобщающим экономическим показателем является вероятностной, иначе — корреляционной.

В условиях наличия функциональной взаимосвязи с изменением аргумента всегда имеет место и соответствующе изменение функции. При наличии же вероятностной взаимосвязи изменение аргумента может сочетаться с несколькими значениями изменения функции.

Факторный анализ подразделяется также на прямой , иначе дедуктивный анализ и обратный (индуктивный) анализ.

Первый вид анализа осуществляет изучение влияния факторов дедуктивным методом, то есть в направлении от общего к частному. При обратном факторном анализе влияние факторов исследуется индуктивным методом — в направлении от частных факторов к обобщающим экономическим показателям.

Классификация факторов, влияющих на эффективности деятельности организации

Факторы, влияние которых изучается при проведении , классифицируются по различным признакам. Прежде всего их можно подразделить на два основных вида: внутренние факторы , зависящие от деятельности данной , и внешние факторы , не зависящие от данной организации.

В зависимости от длительности их воздействия на экономические показатели можно выделить постоянные и переменные факторы . Первый вид факторов оказывает влияние на экономические показатели, которое не ограничено во времени. Переменные факторы воздействуют на экономические показатели лишь в течение определенного периода времени.

Факторы можно подразделить также в зависимости от сферы их действия на факторы неограниченного и факторы ограниченного действия. Первый вид факторов действует повсеместно, в любых отраслях народного хозяйства. Второй вид факторов оказывает влияние лишь внутри какой-либо отрасли или даже отдельной организации.

По своей структуре факторы подразделяются на простые и сложные. Подавляющая часть факторов — сложные, включающие в себя несколько составных частей. Вместе с тем имеются и такие факторы, которые не поддаются расчленению. Например, фондоотдача может служить примером сложного фактора. Количество дней, отработанных оборудованием за данный период является простым фактором.

В зависимости от того, можно ли дать количественную оценку влияния данного фактора на обобщающий экономический показатель, различают измеряемые и неизмеряемые факторы.

Эта классификация тесно взаимосвязана с классификацией резервов повышения эффективности хозяйственной деятельности организаций, или, иначе говоря, резервов улучшения анализируемых экономических показателей.

Детерминированный факторный анализ

Факторный анализ рентабельности активов

Эффективность
работы фирмы по экономическому содержанию
соответствует рентабельности всех
активов фирмы. Поскольку сумма всех
активов фирмы равна валюте баланса, то
формулу рентабельности активов можно
представить в виде формулы общей
рентабельности:

Р О
– общая рентабельность фирмы;

П
– чистая прибыль фирмы за анализируемый
период;

ВА
– всего активов или валюта баланса.

Рассчитав
рентабельность активов фирмы за
исследуемый период, можно выяснить
какую отдачу получила фирма на каждый
вложенный рубль. Введем определения:

показатель
– исходный элемент формулы;

фактор
– рассчитываемый элемент формулы.

Для
углубления анализа рентабельности и
выявления степени влияния различных
факторов на итоговую рентабельность
составим мультипликативную модель
рентабельности.

В
модель должны корректно войти различные
факторы, влияющие на итоговый показатель
рентабельности. Мультипликативную
модель рентабельности активов представим
в следующем виде:

,

ВР
– выручка от реализации продукции (без
налога на добавленную стоимость);

ТА
– текущие активы фирмы;

СК
– собственный капитал фирмы;

ПП
= П / ВР – прибыльность продаж (показывает
сколько рублей чистой прибыли получено
с каждого рубля реализации);

О а
= ВР / ТА – оборачиваемость активов
(показывает количество оборотов всего
оборотного капитала за анализируемый
период);

К м
= ТА / СК – коэффициент маневренности в
одной из своих модификаций (показывает
долю собственного капитала в финансировании
оборотного капитала);

К оп
= СК / ВА – коэффициент общей
платежеспособности (показывает долю
собственного капитала в имуществе
фирмы).

Выбор
именно этих факторов обусловлен двумя
причинами:

во-первых,
влияние данных факторов на рентабельность
активов фирмы экономически очевидно;

во-вторых,
получить значения показателей можно
непосредственно по данным внешней
финансовой отчетности.

Обозначим:

О а
– х 2 ;

К м
– х 3 ;

К оп
– х 4 ;

Y
= х
1

* х
2

* х
3
*
х
4

.

Немного
видоизменив формулу, мы сможем выяснить
степень влияния изменения других
факторов на изменение рентабельности
активов

показатели:

РР
– результат от реализации;

ЗПРП
– затраты на производство реализованной
продукции;

ТА
– текущие активы фирмы;

ВА
– всего активов или валюта баланса;

К ип
= П / РР – коэффициент использования
прибыли (показывает какая часть дохода
от реализации может быть пущена на
выплату дивидендов и на пополнение
фондов накопления);

Р рп
= РР / ЗПРП – рентабельность реализованной
продукции (показывает сумму дохода на
каждый рубль, вложенный в производство
реализованной продукции);

Оп
= ЗПРП / ТА – количество оборотов текущих
активов в процессе производства
реализованной продукции;

Са
= ТА / ВА – структура активов фирмы
(показывает какаю часть активов фирмы
составляют оборотные средства).

Обозначим:

К ип
– х 1 ;

Р рп
– х 2 ;

Y
= х
1

* х
2

* х
3
*
х
4

.

Помимо
анализа рентабельности всех вложений
фирмы можно провести анализ отдачи на
каждый рубль собственных средств или
анализ рентабельности собственного
капитала.

Все процессы, происходящие в бизнесе, взаимосвязаны. Между ними прослеживается как прямая, так и косвенная связь. Различные экономические параметры изменяются под действием различных факторов. Факторный анализ (ФА) позволяет выявить эти показатели, проанализировать их, изучить степень влияния.

Лист «Минимальная наценка»

Еще один взгляд на точку безубыточности — меня часто спрашивают: если объемы реализации известны, как рассчитать минимальную наценку на группу товаров, позволяющую окупить затраты.

Надо выделить долю постоянных затрат, приходящуюся на эту группу товаров. Например, пропорционально той доле, которая составляет сумма потраченная на закупку этой группы товаров в общей сумме закупок.

Считаем, что переменные затраты — это затраты на закупку данной группы товаров. Т.е. это стоимость товара по закупочной цене.

Если известны постоянные затраты, переменные затраты, задавая верхнюю и нижнюю величину наценки вы сможете рассчитать минимальную наценку, позволяющую окупить затраты, или, как говорят «сработать в 0». Кроме того, для каждой величины наценки вы можете расчитать и увидеть на графике:

Факторный анализ прибыли от продаж

Факторный анализ – это способ комплексного и системного измерения и исследования влияния факторов на размер итоговых показателей. Он осуществляется на основе бух. отчета по второй форме.

Главными факторами, которые влияют на размер прибыли, являются:

1. Объем продажи продукции. Чтобы узнать, как он влияет на доходность, нужно перемножить изменение количества реализованных товаров на прибыль прошлого периода отчета.
2. Разнообразие продаваемых товаров. Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить прибыль текущего периода, которая рассчитана на основании себестоимости и цен базисного периода, с базисной прибылью, перерассчитанной на изменение количества проданных продуктов.
3. Изменение себестоимости. Чтобы узнать ее влияние, требуется сопоставить себестоимость реализации товаров периода отчета с издержками базисного периода, которые пересчитаны на изменение уровня реализации.
4. Издержки коммерческого и административного характера. Их влияние рассчитывается путем сравнения их размеров в базисном периоде и периоде отчета.
5. Уровень цен. Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить уровень продаж периода отчета и базисного периода.