МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ФАКТОРОВ В ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ МОДЕЛЯХ

Существуют различные методы измерения влияния отдельных факторов на результирующий показатель. Не все методы являются универсальными, т.е. некоторые из них не могут применяться для ряда моделей, рассмотренных выше. Кроме того, не все методы одинаково эффективны и одинаково наглядно демонстрируют реальные изменения результата от изменения составляющих элементов. Рассмотрим все распространенные в детерминированном факторном анализе методы подробнее. В первую очередь обратим внимание на методы, построенные на принципе элиминирования. В данных методах устраняется влияние всех факторов кроме одного единственного, степень воздействия которого на результат и нужно определить. К таким методам относят метод цепной подстановки, индексный метод, а также методы абсолютных и относительных разниц. В основе данных методов лежит допущение, что все факторы в модели изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два, затем три и т.д. при неизменности остальных. С одной стороны, именно это и позволяет определить влияние отдельного фактора на величину исследуемого показателя. С другой стороны, такое допущение не всегда является правильным, иногда оно искажает реальную картину, что будет продемонстрировано далее на примерах.

Метод цепной подстановки

Универсальным для всех детерминированных факторных моделей является метод цепной подстановки. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей (см. табл. 7.1.1): аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). В основе метода лежит последовательная замена значений факторов с целью анализа их влияния на результат. Для сравнения могут использоваться фактические значения по сравнению с плановыми, данные одного периода по сравнению с данными предыдущего и т.д. Метод прост в применении, однако предполагается допущение, о котором говорилось выше, что факторы меняются полностью независимо друг от друга. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения значения какого-либо составляющего фактора позволяет определить воздействие этого фактора на прирост результативного показателя.

Пример 7.2.1.1

Таблица 7.2.1.1

Выручка в 2013 и 2014 гг._

Фактор

Условное обозначение

2013 г.

2014 г.

Объем реализованной продукции, единиц

0

250 000

410 000

Цена, у.е.

Р

1500

1700

Результирующим показателем в нашем примере будет служить показатель выручки от продаж (revenue) — R.

Данная модель является двухфакторной мультипликативной моделью.

Метод цепной подстановки для нашей модели будет иметь следующий алгоритм.

Выручка в 2013 г.

Принимаем данные значения за базовые. Далее последовательно заменяем значения факторов.

Определим влияние фактора Q на результирующий показатель. Для этого заменяем значение объема реализованной продукции на данные 2014 г.:

При этом видно, что выручка изменилась на 240 млн:

т.е. можно сделать вывод, что при увеличении объема проданной продукции на 160 тыс. ед. выручка возросла на 240 млн у.е.

Определим влияние изменения физического объема продукции на изменение выручки:

Видно, что выручка изменилась на 82 млн:

То есть от увеличения цены продукции на 200 у.е. выручка возросла на 82 млн у.е.

Обратите внимание, при определении влияния изменения физического объема мы применяли значения цены 2013 г., при определении изменения влияния цены мы используем значение объема реализованной продукции уже 2014 г. Метод цепной подстановки предполагает постепенную замену всех показателей одного периода на показатели другого периода.

В нашем случае /?2014 = так как анализиРУемая модель — двухфакторная. Важно, что сумма изменений от замены отдельных факторов должна быть равна общему изменению результирующих показателей сопоставляемых периодов, т.е.

Проверим: 697 000 000 - 375 000 000 = 240 000 000 + 82 000 000.

Получили верное равенство. Общее изменение выручки продукции в 2014 г. по сравнению с 2013 г. составило 322 млн у.е.

Пример 7.2.1.2.

Рассмотрим пример многофакторной модели.

по

Пример многофакторной модели

Фактор

Условное

обозначение

2013 г.

2014 г.

Д

Количество единиц оборудования

N (number)

125

129

+4

Число дней, отработанное единицей оборудования за год

D [days)

250

245

-5

Коэффициент сменности оборудования

к

2,1

2,3

+0,2

Средняя продолжительность смены, ч

S (shift duration)

7,7

7,6

-0,1

Выработка единицы оборудования за час, ед.

Р (production)

3

5,5

+2,5

Будем рассчитывать выработку продукции за год (ед.) по формуле

Обратите внимание, что не все значения факторов изменились в сторону увеличения, однако алгоритм расчета всегда одинаковый.

1. Базовый период:

2. Изменение выработки за счет роста количества единиц оборудования:

3. Изменение выработки за счет уменьшения числа дней, отработанных единицей оборудования за год:

4. Изменение выработки за счет роста коэффициента сменности оборудования:

5. Изменение выработки за счет уменьшения средней продолжительности смены:

6. Изменение выработки за счет роста показателя выработки единицы оборудования за час:

Очевидно, что Vk поэтому общее изменение составляет

Подведем итоги и сделаем проверку в виде табл. 7.2.1.3.

Изменение выработки под влиянием различных факторов

Фактор

Изменение

фактора

Изменение выработки под влиянием данного фактора, ед.

Количество единиц оборудования

+4

48 510

Число дней, отработанных единицей оборудования за год

-5

-31 288,95

Коэффициент сменности оборудования

+ 0,2

146 015,1

Средняя продолжительность смены, ч.

-0,1

-21 807,45

Выработка единицы оборудования за час, ед.

+2,5

1 381 138,5

1=1 522 567,2 (верно, совпадает)

Метод цепной подстановки прост в применении, однако в зависимости от того, в каком порядке проводится подстановка, результаты влияния отдельных факторов могут получаться различными. Рассчитаем эту же модель, но запишем в ней факторы в обратном порядке:

Базовое значение за 2013 г. останется прежнем, начнем подстановку.

1. Изменение выработки за счет роста показателя выработки единицы оборудования за час:

Тогда, AVp=Vp К201з= 2 779 218,75- 1 515 937,5= 1 263 281,25.

Видно, что то же изменение выработки за час на 2,5 единицы привело в первом случае в росту выработки в течение года на 1 381 138,5 единиц, а во втором случае лишь на 1 263 281,25.

В связи с данной особенностью метода цепных подстановок для получения наиболее репрезентативных результатов рекомендуется придерживаться определенной последовательности подстановки: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей.

Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого.

В общем же виде процедуру цепной подстановки можно представить следующим образом (табл. 7.2.1.4)

Таблица 72.1.4

Этапы метода цепной подстановки

Значение результирующего показателя

Значения факторов

а

b

с

d

е

П)

ао

d0

со

do

ео

Значение результирующего показателя

Значения факторов

a

Ь

с

d

e

Y.

а1

ьо

со

do

eo

Yb

а1

со

do

eo

Ус

а1

Ь1

С1

do

eo

yd

а1

*1

С1

d1

eo

Уе

а1

С1

e1

Аналогичным образом рассчитывают влияние факторов и по другим типам детерминированных моделей.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >