Экономический анализ полностью

Способ относительных разниц применяется в тех же моделях, что и при использовании метода абсолютных разниц. Он значительно проще цепных подстановок, что делает его более эффективным, особенно когда требуется рассчитать влияние более 8 факторов.

Алгоритм расчета:

1. Для расчета влияния первого фактора необходимо плановую (базисную) величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100 %.

Изменение выручки за счет количества проданной продукции (ДТПк):

ТП_к = (ТП_пл х К%)/100 %;

К% = (К_ф – К_пл)/К_пл х 100 %.

2. Чтобы рассчитать влияние второго фактора, необходимо к плановой величине результативного фактора прибавить изменение результативного показателя за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в процентах и результат разделить на 100 %.

Изменение выручки за счет цены реализации (ТП_ц):

ТП_ц = (ТП_пл + ТП_к) х Ц%/100 %;

Ц% = (Ц_ф-Ц_пл)/Ц_плх100 %.

3. Влияние третьего, четвертого и т. д. факторов (при их наличии) определяется аналогично второму этапу с добавлением в сумму изменения результата за счет влияния второго, третьего и т. д. факторов.

4. Проверка расчетов:

ТП_к + ТП_ц = ТП_общ

Недостаток предыдущих методов состоит в том, что научно-технические факторы интенсификации производства не могут быть включены в модель прямых связей, а следовательно, их недоучет приведет к занижению или завышению отдельных результатов.

Вторым недостатком является зависимость результатов расчетов от того, насколько логически и экономически правильно составлена формула и, следовательно, могут быть сформулированы различные выводы.

Поэтому, прежде чем приступить к расчетам, необходимо:

• выявить четкую взаимосвязь между изучаемыми показателями (явлениями);

• разграничить количественные и качественные показатели;

• правильно определить последовательность подстановок в тех случаях, когда имеется несколько количественных и качественных показателей.

Интегральный метод имеет преимущества, заключающиеся в получении более точных результатов расчета влияния факторов по сравнению с другими методами и исключения неоднородной оценки влияния факторов. Это является следствием того, что результаты расчетов не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

Интегральный метод применяется в мультипликативных, кратных и смешанных моделях с использованием для каждой из них определенных формул.

1. Для двухфакторных мультипликативных моделей.

Пример: ТП = К х Ц.

Расчет изменения выручки за счет:

• количества проданной продукции (ТП_к):

ТП_к =1/2К х (Ц_пл + Ц_ф);

• цены реализации (ТП_ц):

ТП_ц =1/2Ц х (К_пл + К_ф).

2. Для кратной двухфакторной модели: А = В/С.

А_общ = А_ф – А_пл;

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. При логарифмировании используются не абсолютные приросты результативных показателей, а индексы их роста или снижения. Общий прирост результативного показателя распределяется по факторам пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму индекса результативного показателя.

Способ пропорционального деления используется для аддитивных и кратно-аддитивных моделей.

Алгоритм расчета количественного влияния исследуемого фактора на изменение результативного показателя для аддитивной модели:

• абсолютное изменение результативного показателя делится на сумму абсолютных изменений всех факторов;

• полученный результат умножается на абсолютное отклонение исследуемого фактора.

Пример: Y = х₁ + х₂ +  х₃.

Изменение Yза счет фактора х₁:

Yх₁ = Y_общ /(х₁ + х₂ + х₃) x х₁.

Изменение Y за счет фактора х₂:

Yх₂ = Y_общ /(х₁ + х₂ + х₃) x х₂.

Изменение Y за счет факторах,

Yх₃ = Y_общ /(х₁ + х₂ + х₃) x х₃.

Сумма влияния факторов должна быть равна общему изменению результативного показателя.

Метод корреляционно-регрессионного анализа позволяет определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов, т. е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменение факторного на единицу, а также позволяет установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора. Корреляционная зависимость проявляется лишь в среднем (как среднее значение) и только в массе наблюдений.

Множественная корреляционная модель имеет вид:

y = а₀ + а₁х₁ + а₂х₂ + а₃х₃ + … + а_nх_n,