 |
Факторное моделирование в экономическом анализе и виды элементарных детерминированных факторных моделей.
|
|
|
|
Факторное моделирование – комплекс приёмов позволяющих аналитически описать связь между результирующей и факторной характеристиками.
Изначально устанавливается состав факторов влияющих на результат. Исходя из этого, определяется состав факторных показателей, в которых будет отражаться результат.
Выявление и количественное измерение степени выявления отдельных факторов на изменение результативных показателей хозяйственно-финансовой деятельности предприятия представляет собой одну из важнейших задач экономического анализа.
Факторные модели, используемые в комплексном экономическом анализе, различаются в зависимости от формы связи и оптимальности. По форме связи различают детерминированные и стохастические модели, а по оптимальности - оптимизационные и неоптимизационные.
Используя оба классификационных признака, все факторные модели можно разделить на четыре группы:
1) Детерминированные неоптимизационные
2) -/- оптимизационные
3) Стохастические неоптимизационные
4) -/- оптимизационные
При решении управленчески задач большинство аналитических выкладок проводятся с использованием неоптимизационных детерминированных факторных моделей. Среди которых выделяют:
· Аддитивные (модель товарного баланса) P=Зн+П-Зк-В
· Мультипликативные P=Ч*ПТ
· Кратные (отношение факторов) Фондовооружённость ОС/численность работников
· Смешанные. R (рентабельность) = P (реализация) / (ОС+Об. А), где ОС - стоимость основных средств, а Об. А – стоим. Об. Активов.
В процессе сравнения э. показателей используются различные методы элиминирования влияния факторов на прирост результатного показателя.
В аддитивных моделях влияние отдельных факторов может анализироваться обособленно друг от друга. Однако при анализе изолированного влияния факторов в мультипликативных и кратных факторных моделях возникает проблема неразложимого остатка совместного влияния факторов, которая решается по-разному в зависимости от выбранного метода элиминирования.
|
|
|
Наибольшее значение в аналитической практике получили метод цепных подстановок, абсолютных разниц и индексный метод, дающие тождественные результаты при идентичной последовательности расстановки факторных показателей в моделе.
Аддитивная: остаток товаров на нач. + поступления=остаток на конец + выбытия (реализация)
Мультипликативная: S (расход материалов)=q (объём производства * c (уд. Расход сырья) * p (цена)
Важно соблюдать, чтобы показатели в моделе не были взаимозависимыми, иначе факторная модель не будет иметь смысла:
издержкоёмкость=ИО/ТО, однако ИО=ТО*ИО/ТО, где ИО/ТО это издержкоёмкость
Чем выше издержки обращения, тем выше ТО, а значит издержкоёмкость может не измениться или измениться незначительно
I (выручка) = q*p ^I=I1-I0
В детерминированном факторном анализе для элиминирования (устранения влияния всех кроме одного фактора) используются следующие способы:
· -цепной подстановки
· - индексный
· -абсолютных разниц
· - относительных разниц
1. Способ цепной подстановки позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.
2. Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение факторного уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому или по другому объекту).
|
|
|
С помощью индексов можно выявить влияние различных факторов на изменение уровня результативных показателей в мультипликативных и кратных моделях.
Для примера возьмем индекс стоимости товарной продукции:
∆ФРВЧ = Чф * Впл - Чпл * Впл =1800000-2000000= -200 тыс. ч/г
3. Способ абсолютных разниц является одной из модификаций элиминирования. Его использование ограничено, но благодаря соей простоте он получил широкое применение в анализе хозяйственной деятельности. особенно эффективно применяется этот способ в том случае если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям.
При его использовании величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели.
III. Способ относительных разниц, как и предыдущий, применяется для изменения влияния факторов на прирост результативного показателя только в факторных моделях типа у=(а-b)*с. Он значительно проще подстановок, что при определенных обстоятельствах делает его очень эффективным. То есть когда исходные данные содержат относительные приросты факторных показателей в % или коэффициентах.
Для расчета влияния первого фактора необходимо базисную величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в % и разделить на 100.
Для расчета влияния 2-го фактора, нужно к плановой величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в % и результат разделить на 100, и т.д.
Закрепим рассмотренную методику на примере, приведенном в таблице 2.1.
Для кратных моделей применяют следующие способы их преобразования:
Метод удлинения факторной системы – если факторный показатель представляет собой алгебраическую сумму определённых значений, то модель можно удлинить включив в неё все составляющие фактора.
|
|
|
Стохастическая модель - модель, описывающая стохастическую связь. Пример подобной модели — любое уравнение регрессии. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:
· необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);
· необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;
· необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).
В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок.
Во-первых, необходимо наличие совокупности. Если жестко детерминированную модель можно построить для отдельного объекта, то для построения, например, уравнения регрессии нужна совокупность. В экономике, как правило, используют один из трех видов совокупности: пространственная (например, данные по к магазинам на определенную дату или за определенный период), временная (например, данные по одному магазину за несколько смежных периодов), пространственно-временная (например, данные по к магазинам за несколько смежных периодов).
Во-вторых, необходим достаточный объем наблюдений. В экономических исследованиях зачастую приходится работать в условиях малых выборок (до 20 наблюдений).
В-третьих, необходима случайность и независимость наблюдений.
В-четвертых, изучаемая совокупность должна быть однородной. Качественная однородность достигается путем логического отбора; критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации значений признака
Стохастический анализ направлен на изучение косвенных связей, т.к. прямые выявляются с помощью детерминированных моделей.
|
|
|
