Приемы анализа, используемые в АХД

6. Приемы анализа, используемые в АХД

  1. Традиционные – используются для изучения и оценки функциональной зависимости между показателями и используемых при анализе и оценке систем, в которых связь между изучаемыми факторами и результатами показателями носит функциональный характер и может быть представлена в виде произведения частного или алгебраической суммы.
  2. Экономико-математические методы (ЭММ) – используются при изучении стохастических систем, в которых зависимость между анализом факторов и анализом результатов показателей (корреляционный анализ)

ТРАДИЦИОННЫЙ - Сравнение средних и относительных величин

     Балансовый

     Индексный

6. Приемы анализа, используемые в АХД

  1. Традиционные – используются для изучения и оценки функциональной зависимости между показателями и используемых при анализе и оценке систем, в которых связь между изучаемыми факторами и результатами показателями носит функциональный характер и может быть представлена в виде произведения частного или алгебраической суммы.
  2. Экономико-математические методы (ЭММ) – используются при изучении стохастических систем, в которых зависимость между анализом факторов и анализом результатов показателей (корреляционный анализ)

ТРАДИЦИОННЫЙ - Сравнение средних и относительных величин

     Балансовый

     Индексный

     Элиминирование

     Группировки долевого участия

     Графически

ЭММ        Корреляция

Регрессии

Математическое программирование

Матричные

Теория игр

Математическое моделирование 

При применении любого выше указанного приема необходимо изучить и измерить влияние факторов на величину исследуемых показателей или провести факторный анализ.

Факторный анализ может быть одноструктурным и многоструктурным.

Одноструктурный используется для исследования факторов только одного уровня подчинения без их детализации на основе факторов (у = а*в)

При многоструктурном  анализе производится детализация факторов а и в на составные элементы с целью их изучения (в = с*d         у = а* с*d)

Для того чтобы проводить анализ необходимо проводить факторные модели, при построении которых используются следующие правила:

  1. На 1-м месте в математической формуле ставится количественные показатели, а затем качественные показатели.
  2. Если количественные (качественные) показатели не используются, то сначала пишутся количественные (качественные) факторы более высокого порядка, а затем более низкого.

При детерминированном анализе существует следующие типы факторов моделей:

  • Аддитивная  у = а+в+с
  • Мультипликативная у = а*в*с
  • Кранная модель у = а/в
  • Смешенная у = (а+в)*с

 

Приемы элиминирования:

Если между факторным и результативным показателем существует строго функциональная зависимость, то для определения влияния факторов на результат используется прием элиминирования

Элиминировать – отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного, кроме одного.

Этот метод исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга. С начала изменяются одни, а все остальные остаются без изменения, затем 2-й, 3-й при неизменности остальных. Это позволяет определить влияние каждого фактора на величину исследуемых показателей в отдельности. Имеют место следующие приемы:

  1. Прием цепных подстановок;
  2. Прием абсолютных разниц;
  3. Прием относительных разниц; 
  4. Индексный;
  5. Интегральный;

При использовании приемов элиминирования необходимо применять правила подстановки:

  • В первую очередь изменяют количественные факторы, а затем качественные;
  • Если изменяются количественные факторы, то качественные берут на уровне базовых;
  • Если имеется несколько количественных факторов, то в начале пишутся количественные более высокого порядка, а затем более низкого.

 

ПРИЕМ ЦЕПНЫХ ПОДСТАНОВОК

Прием применяют для расчета влияния факторов в аддитивных, мультипликативных, кратных и смешенных моделей. Сущность заключается в последовательной замене базисной величины показателя, входящего в расчет на его фактическое значение. И измерение влияния произведенной замены на изменение величины результативного показателя. Замена базисной величины факторного показателя на фактический называется подстановкой.

       

 

             плановое значение

 

            фактическое значение

       изменение результативного показателя

 

1- й условный показатель

 

2- й условный показатель

Пример.

Провести анализ влияния факторов на товарооборот торгового предприятия

Показатели

План

Факт

Отклонение

1.Численность рабочих на торговом предприятии, чел.

5

8

+3

2.Выручка  на одного работника, тыс. рублей

20

15

-5

3.Товарооборот, тыс. рублей

100

120

+20

 

Т = ЧВ*ВР        

Т0 = ЧВ0*ВР0        Т0=5*20=100

Т1 = ЧВ1*ВР1        Т1=8*15=120 

∆Тобщ.=Т1-Т0        ∆Тобщ =120-100=+20

Тусл1= ЧВ1*ВР0        Тусл1= 8*20=160

∆Тчр=Тусл1- Т0        ∆Тчр=160-100=60

∆Твр=Т1- Тусл1        ∆Твр=120-160=-40

       Балансовая увязка (БУ)

20=60-40

20=20

ПРИЕМ ЦЕПНЫХ ПОДСТАНОВОК В АДДИТИВНО-МУЛЬТИПЛИКАТИВНОЙ МОДЕЛИ

 

       Пример.

Провести факторный анализ прибыли приемом цепных подстановок.

Показатель

План

Факт

Реализованная продукция, шт.

6000

7000

Цена, тыс. руб.

150

160

Себестоимость, тыс. руб.

100

120

Прибыль, тыс. руб.

300000

280000

 

П=РП(Ц-С/с)

По=РПо(Цо-С/со)

По=300000

П1=РП1(Ц1-С/с1)

П1=280000

∆Побщ = 280000-300000=-20

Пусл1=7000(150-100)=350000

∆Прп=350000-300000=50000

Пусл2=7000(160-100)=420000

∆Пц=420000-350000=70000

∆ПС/с=280000-420000=-140000

                БУ

-20=50000+70000-140000

-20=-20

ПРИЕМ АБСОЛЮТНЫХ РАЗНИЦ

Применяется только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях вида у = а(в-с).

При этом приеме величина влияния факторов рассчитывается  умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую величину факторов находящегося справа от него и на фактическую величину факторов находящегося слева его модели 

ПРИЕМ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ РАЗНИЦ

Применяется в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях. В связи в относительной простотой удобно применять в тех случаях, когда требуется определить влияние большого количества факторов.

Вы здесь: