Yrityksen taloudellisen toiminnan tarkoitus on aina tietty tulos, joka riippuu monista ja erilaisista tekijöistä. On selvää, että mitä yksityiskohtaisemmin tekijöiden vaikutusta tuloksen suuruuteen tutkitaan, sitä tarkempi ja luotettavampi ennuste sen saavuttamisen mahdollisuudesta on. Ilman syvällistä ja kattavaa tekijöiden tutkimusta on mahdotonta tehdä järkeviä johtopäätöksiä toiminnan tuloksista, tunnistaa tuotantovarantoja, perustella liiketoimintasuunnitelmaa ja tehdä johtamispäätöstä. Tekijäanalyysi, on määritelmänsä mukaisesti metodologia, joka sisältää yhtenäiset menetelmät (vakio- ja systeemisten) tekijäindikaattoreiden mittaamiseen, kattavan tutkimuksen niiden vaikutuksista tulosindikaattoreiden suuruuteen sekä ennustamisen taustalla olevat teoreettiset periaatteet.

Siellä on seuraavat tekijäanalyysityypit:

- toiminnallisten riippuvuuksien analyysi ja korrelaatioanalyysi (todennäköisyyspohjaiset riippuvuudet);

- suora ja käänteinen;

– yksivaiheinen ja monivaiheinen;

– staattinen ja dynaaminen;

- retrospektiivinen ja tulevaisuus.

Funktionaalisten riippuvuuksien tekijäanalyysi on tekniikka tekijöiden vaikutuksen tutkimiseen siinä tapauksessa, että tehollinen indikaattori voidaan esittää tekijöiden tulona, ​​osamääränä tai algebrallisena summana.

Korrelaatioanalyysi on tekniikka, jolla tutkitaan tekijöitä, joiden suhde suoritusindikaattoriin on todennäköisyys (korrelaatio). Esimerkiksi työn tuottavuus eri yrityksissä, joissa pääoma-työsuhde on sama, voi riippua myös muista tekijöistä, joiden vaikutusta tähän indikaattoriin on vaikea ennustaa.

Suorassa tekijäanalyysissä tutkimus suoritetaan yleisestä erityiseen (deduktiivisesti). Käänteistekijäanalyysi tekee tutkimusta yksityisistä, yksilöllisistä tekijöistä yleisiin (induktiolla).

Yksivaiheisella tekijäanalyysillä tutkitaan vain yhden alisteisuustason (yhden vaiheen) tekijöitä ilman niiden erittelyä komponenttiosiin. Esimerkiksi, y \u003d A B. Monivaiheisessa tekijäanalyysissä tekijät on kuvattu yksityiskohtaisesti MUTTA ja AT: jakaa ne osatekijöihin keskinäisten riippuvuuksien tutkimiseksi.

Staattista tekijäanalyysiä käytetään tutkittaessa tekijöiden vaikutusta vastaavan päivämäärän suoritusindikaattoreihin. Dynaaminen - on tekniikka tekijäindikaattorien suhteen tutkimiseen dynamiikassa.

Retrospektiivinen tekijäanalyysi tutkii kuluneiden ajanjaksojen tulosindikaattoreiden muutosten syitä, prospektiivinen - ennustaa tekijöiden ja suoritusindikaattoreiden käyttäytymistä tulevaisuudessa.

Tekijäanalyysin päätehtävät ovat seuraavat:

- tutkittuihin suoritusindikaattoreihin vaikuttavien tekijöiden valinta, luokittelu ja systematisointi;

– tekijöiden ja suoritusindikaattorin välisen riippuvuuden muodon määrittäminen;

– matemaattisen mallin kehittäminen (soveltaminen) tulos- ja tekijäindikaattoreiden välisestä suhteesta;

- eri tekijöiden vaikutuksen laskeminen tehokkaan indikaattorin arvon muutokseen ja tämän vaikutuksen vertailu;

– ennusteen tekeminen tekijämallin perusteella.

Yrityksen taloudellisen ja taloudellisen toiminnan tulokseen kohdistuvan vaikutuksen kannalta tekijät on jaettu pää- ja sivuaine, sisäinen ja ulkoinen, objektiivinen ja subjektiivinen, yleinen ja spesifinen, kiinteä ja muuttuva, laaja ja intensiivinen.

Tärkeimmät ovat ne tekijät, joilla on huomattavin vaikutus tulokseen. Toisia kutsutaan toissijaisiksi. On huomattava, että olosuhteista riippuen sama tekijä voi olla sekä ensisijainen että toissijainen.

Sisäisillä tarkoitetaan tekijöitä, joihin yritys voi vaikuttaa. Niihin tulee kiinnittää eniten huomiota. Ulkoiset tekijät (markkinaolosuhteet, inflaatioprosessit, raaka-aineiden, materiaalien toimitusehdot, niiden laatu, kustannukset jne.) vaikuttavat kuitenkin varmasti yrityksen tuloksiin. Heidän tutkimuksensa avulla voimme tarkemmin määrittää sisäisten tekijöiden vaikutuksen asteen ja tarjota luotettavamman ennusteen tuotannon kehityksestä.

Objektiiviset tekijät eivät riipu ihmisten tahdosta ja toiveista (sopimuksissa näitä tekijöitä kutsutaan ylivoimaiseksi esteeksi; se voi olla luonnonkatastrofi, odottamaton muutos poliittisessa hallinnossa jne.). Toisin kuin objektiiviset, subjektiiviset syyt riippuvat yksilöiden ja organisaatioiden toiminnasta.

Yleiset tekijät ovat ominaisia ​​kaikille talouden sektoreille. Erityisiä ovat ne, jotka toimivat tietyllä toimialalla tai yrityksessä. Tällainen tekijöiden jako mahdollistaa yksittäisten yritysten ominaispiirteiden entistä kattavamman huomioimisen ja niiden toiminnan tarkemman arvioinnin.

Kiinteät ja muuttuvat tekijät erotetaan tuotannon tuloksiin kohdistuvan vaikutuksen ajanjakson perusteella . Jatkuvat tekijät vaikuttavat tutkittavaan ilmiöön jatkuvasti koko tarkastelujakson ajan (raportointijakso, tuotantosykli, tuotteen elinikä jne.). Muuttuvien tekijöiden vaikutus on kertaluonteinen, epäsäännöllinen.

Laajoja tekijöitä ovat ne, jotka liittyvät tulosindikaattorin määrälliseen, ei laadulliseen, nousuun, esimerkiksi tuotannon volyymin kasvu kylvöalaa laajentamalla, karjan määrää, työntekijöiden määrää jne. Intensiiviset tekijät luonnehtivat tuotantoprosessin laadullisia muutoksia, esimerkiksi sadon kasvua uudentyyppisten lannoitteiden käytön seurauksena.

Tekijät jaetaan myös määrällisiin ja laadullisiin, monimutkaisiin ja yksinkertaisiin, suoriin ja epäsuoriin. Määrälliset tekijät voidaan määritelmän mukaan mitata (työntekijöiden määrä, laitteet, raaka-aineet, työn tuottavuus jne.). Mutta usein tiedon mittaaminen tai etsiminen on vaikeaa, ja sitten yksittäisten tekijöiden vaikutus karakterisoidaan laadullisesti (enemmän - vähemmän, paremmin - huonommin).

Suurin osa analyysissä tutkituista tekijöistä koostuu useista elementeistä. On kuitenkin myös sellaisia, joita ei ole hajotettu osiin. Tässä suhteessa tekijät jaetaan monimutkaisiin (monimutkaisiin) ja yksinkertaisiin (yksielementteihin). Esimerkki monimutkaisesta tekijästä on työn tuottavuus ja yksinkertainen on työpäivien lukumäärä raportointijaksolla.

Suoritusindikaattoriin suoraan vaikuttavia tekijöitä kutsutaan suoriksi (suorat toimintatekijät). Epäsuorat vaikuttavat muiden tekijöiden välittämisen kautta. Riippuen vaikutuksen välitysasteesta erotetaan ensimmäisen, toisen, kolmannen ja myöhemmän alisteisuustason tekijät. Siis suoran toiminnan tekijät - ensimmäisen tason tekijät. Kutsutaan tekijöitä, jotka määrittävät suoritusindikaattorin epäsuorasti, ensimmäisen tason tekijöiden avulla toisen tason tekijät jne.

Mikä tahansa indikaattoreiden tekijäanalyysi alkaa monitekijämallin mallintamisesta. Mallin rakentamisen ydin on luoda tietty matemaattinen suhde tekijöiden välille.

Toiminnallisten tekijäjärjestelmien mallintamisessa tulee huomioida useita vaatimuksia.

1. Malliin sisältyvien tekijöiden on todella oltava olemassa ja niillä on oltava tietty fyysinen merkitys.

2. Tunnuslukujen tekijäanalyysijärjestelmään kuuluvilla tekijöillä on oltava syy-yhteys tutkittavaan indikaattoriin.

3. Tekijämallin tulisi tarjota mitta tietyn tekijän vaikutuksesta kokonaistulokseen.

Indikaattorien tekijäanalyysissä käytetään seuraavia yleisimpiä malleja.

1. Kun tuloksena oleva indikaattori saadaan tuloksena olevien tekijöiden algebrallisena summana tai erotuksena, sovelletaan lisäaine mallit, esimerkiksi:

,

missä on tuotteiden myynnistä saatu voitto,

- myyntitulot,

- myytyjen tavaroiden tuotantokustannukset,

- liiketoiminnan kulut

- hallinnolliset kulut.

Kertova malleja käytetään, kun tuloksena oleva indikaattori saadaan useiden tuloksena olevien tekijöiden tulona:


,


missä on omaisuuden tuotto,


- myynnin tuotto


- pääoman tuotto,


- organisaation omaisuuden keskiarvo raportointivuodelta.


3. Kun suoritusindikaattori saadaan jakamalla yksi tekijä toisella, käytä kerrannaisina mallit:


Yllä olevien mallien eri yhdistelmät tarjoavat sekoitettu tai yhdistetyt mallit:


;


;


jne.


Taloudellisen analyysin käytännössä on olemassa useita tapoja mallintaa monitekijäisiä malleja: yhden tai useamman tekijäindikaattorin pidentäminen, muodollinen hajottaminen, laajentaminen, vähentäminen ja jakaminen osatekijöihin.


Laajennusmenetelmää käyttämällä voit esimerkiksi rakentaa kolmitekijäisen mallin organisaation varojen tuotosta seuraavasti:


;


,


missä on yhtiön oman pääoman kierto,


- riippumattomuuskerroin tai oman pääoman osuus organisaation kokonaisvaroista,


- organisaation keskimääräiset oman pääoman kustannukset raportointikaudella.


Näin ollen olemme saaneet kolmitekijäisen multiplikatiivisen mallin organisaation omaisuuden kannattavuudesta. Tämä malli tunnetaan laajalti talouskirjallisuudessa Dupont-mallina. Tätä mallia tarkasteltaessa voidaan sanoa, että organisaation varojen kannattavuuteen vaikuttavat myynnin kannattavuus, oman pääoman kiertokulku sekä oman pääoman osuus organisaation omaisuuden kokonaismassasta.


Harkitse nyt seuraavaa pääoman tuottomallia:


=;


missä - 1 hankaalle kuuluva osuus tuloista. täydet tuotantokustannukset


- vaihto-omaisuuden osuus varojen muodostamisessa,


- varastojen osuus vaihto-omaisuuden muodostamisessa,


- varaston kierto.


Tämän mallin ensimmäinen tekijä puhuu organisaation hinnoittelupolitiikasta, se näyttää perusmarginaalin, joka on suoraan upotettu myytyjen tuotteiden hintaan.


Toinen ja kolmas tekijä kuvaavat varojen ja vaihtovarojen rakennetta, joiden optimaalinen arvo mahdollistaa käyttöpääoman säästämisen.


Neljäs tekijä johtuu tuotannon ja tuotteiden myynnin suuruudesta ja puhuu vaihto-omaisuuden käytön tehokkuudesta, fyysisesti se kuvaa varastojen kiertojen määrää raportointivuonna.


Pääomaosuusmenetelmä käytetään, kun analysoitavan indikaattorin riippuvuutta yksityisistä indikaattoreista on vaikea määrittää. Menetelmä perustuu siihen, että yleistävän indikaattorin mukainen poikkeama jakautuu suhteellisesti yksittäisten tekijöiden kesken, joiden vaikutuksesta se tapahtui. Voit esimerkiksi laskea taseen tuloksen muutoksen vaikutuksen kannattavuustasoon käyttämällä kaavaa:


R i = R·(  minä / b) ,


missä  R i- kannattavuustason muutos tekijän vaikutuksen alaisen voittojen kasvun vuoksi i, %;


R- taseen tuloksen muutoksista johtuva kannattavuustason muutos, %;


 b - taseen voiton muutos, hiero;


 minä- tekijästä johtuva taseen tuloksen muutos i.


Ketjun korvausmenetelmä voit mitata yksittäisten tekijöiden vaikutusta niiden vuorovaikutuksen tulokseen - yleistäen ( kohde) indikaattori, laske todellisten tunnuslukujen poikkeamat standardista (suunniteltu).


Korvaaminen on tietyn indikaattorin perus- tai normatiivisen arvon korvaamista todellisella. Ketjukorvaukset ovat laskentakaavassa olevien tiettyjen indikaattoreiden perusarvojen peräkkäistä korvaamista näiden indikaattoreiden todellisilla arvoilla. Sitten näitä vaikutuksia (korvauksen vaikutusta tutkitun yleistävän indikaattorin arvon muutokseen) verrataan keskenään. Korvausten määrä on yhtä suuri kuin laskentakaavaan sisältyvien osaindikaattoreiden lukumäärä.


Ketjun korvausmenetelmä koostuu useiden yleistävän indikaattorin väliarvojen määrittämisestä korvaamalla peräkkäin tekijöiden perusarvot raportoivilla. Tämä menetelmä perustuu eliminointiin. Eliminoiminen tarkoittaa eliminointia, sulje pois kaikkien tekijöiden vaikutus tehokkaan indikaattorin arvoon yhtä lukuun ottamatta. Samalla perustuen siihen, että kaikki tekijät muuttuvat toisistaan ​​riippumatta, ts. ensin yksi tekijä muuttuu ja kaikki muut pysyvät ennallaan. sitten kaksi muuttuu, kun taas loput pysyvät ennallaan, ja niin edelleen.


Yleisesti ottaen ketjun asetusmenetelmän soveltamista voidaan kuvata seuraavasti:





missä a 0, b 0, c 0 ovat yleistäviin indikaattoreihin y vaikuttavien tekijöiden perusarvot;


a 1 , b 1 , c 1 —
tekijöiden todelliset arvot;


y a , y b , -
välimuutoksia
tuloksena oleva indikaattori, joka liittyy tekijöiden a, b muutokseen, vastaavasti.


Kokonaismuutos  y=y 1 -y 0 on tuloksena olevan indikaattorin muutosten summa, joka johtuu kunkin tekijän muutoksista muiden tekijöiden kiinteillä arvoilla:


Ketjukorvausmenetelmän algoritmi voidaan osoittaa esimerkillä, jossa lasketaan osaindikaattorien arvojen muutosten vaikutus indikaattorin arvoon, joka esitetään seuraavan laskentakaavan muodossa: F = a· b· c· d.


Sitten perusarvo F tulee olemaan yhtä suuri kuin F 0 = a 0 · b 0 · c 0 · d 0 ,


ja varsinainen: F 1 = a yksi · b yksi · c yksi · d 1 .


Todellisen indikaattorin yleinen poikkeama perusviivasta  F (F=F 1 –F 0) on ilmeisesti yhtä suuri kuin tiettyjen indikaattoreiden muutosten vaikutuksesta saatujen poikkeamien summa:


F = F 1 +F 2 +F 3 +F 4 .


Ja muutokset yksityisissä indikaattoreissa lasketaan peräkkäisillä korvauksilla indikaattorin laskentakaavassa F todelliset parametriarvot a, b, c, d perusasetuksen sijaan


Laskelman varmennus suoritetaan vertaamalla poikkeamien saldoa, ts. todellisen indikaattorin kokonaispoikkeaman perusviivasta tulisi olla yhtä suuri kuin tiettyjen indikaattoreiden muutosten vaikutuksesta johtuvien poikkeamien summa:


F 1 –F 0 = F 1 +F 2 +F 3 +F 4 .


Tämän menetelmän edut: sovelluksen monipuolisuus, laskennan helppous.


Menetelmän haittana on, että valitusta tekijäkorvausjärjestyksestä riippuen tekijälaajennuksen tuloksilla on erilaisia ​​arvoja. Tämä johtuu siitä, että tämän menetelmän soveltamisen seurauksena muodostuu tietty hajoamaton jäännös, joka lisätään viimeisen tekijän vaikutuksen suuruuteen. Käytännössä tekijöiden arvioinnin tarkkuutta laiminlyödään, mikä korostaa yhden tai toisen tekijän vaikutuksen suhteellista merkitystä. On kuitenkin olemassa tiettyjä sääntöjä, jotka määrittävät korvausjärjestyksen:

jos tekijämallissa on määrällisiä ja laadullisia indikaattoreita, huomioidaan ensin määrällisten tekijöiden muutos;


jos mallia edustaa useita kvantitatiivisia ja laadullisia indikaattoreita, substituutiosekvenssi määritetään loogisella analyysillä.


Analyysissä kvantitatiivisia tekijöitä ovat ne, jotka ilmaisevat ilmiöiden määrällistä varmuutta ja jotka voidaan saada suoraan laskemalla (työntekijöiden määrä, työstökoneet, raaka-aineet jne.).


Laadulliset tekijät määräävät tutkittavien ilmiöiden sisäiset ominaisuudet, merkit ja ominaisuudet (työn tuottavuus, tuotteen laatu, keskimääräinen työpäivä jne.).


Ketjun substituutioiden menetelmän muunnelma on absoluuttisia eroja käyttävä laskentamenetelmä. Tässä tapauksessa tavoitefunktio, kuten edellisessä esimerkissä, esitetään kertovana mallina. Kunkin tekijän arvon muutos määritetään verrattuna perusarvoon, esimerkiksi suunniteltuun. Sitten nämä erot kerrotaan muilla osittaisilla indikaattoreilla - kertovan mallin kertojilla. Mutta huomaamme, että kun siirrytään tekijästä toiseen, kertoimen eri arvo otetaan huomioon. Kertoimen jälkeiset kertoimet (oikealla), joilla ero lasketaan, jäävät perusjakson arvoon, ja kaikki ennen sitä jäljellä oleva (vasemmalla) otetaan raportointikauden arvoihin.


Absoluuttinen erotusmenetelmä on modifikaatio ketjusubstituutiomenetelmästä. Jokaisesta tekijästä johtuva tehollisen indikaattorin muutos erotusmenetelmällä määritellään tutkitun tekijän poikkeaman tulona toisen tekijän kanta- tai raportointiarvolla riippuen valitusta korvaussekvenssistä:





Osoitetaan tämä esimerkkinä yksittäisten tekijöiden vaikutuksesta materiaalikustannusten määrään TC m, jotka muodostuvat kolmen tekijän vaikutuksesta: tuotannon määrä fyysisesti K, materiaalien kulutusasteet tuotannon kirjanpitoyksikköä kohti m ja materiaalien hinnat pm.


TC m = K· m· pm.


Ensin lasketaan kunkin tekijän muutos suunnitelmaan verrattuna:


tehon muutos  K= K 0 – K 1 ;


materiaalin kulutuksen muutos laskentayksikköä kohti  m = m 0 – m 1 ;


hinnanmuutos materiaaliyksikköä kohden  pm = pm 1 – pm 0 .


Seuraavaksi määritetään yksittäisten tekijöiden vaikutus yleistävään indikaattoriin, ts. materiaalien hinta. Samalla yksityiset tunnusluvut, jotka edeltävät eroa laskettavaa tunnuslukua, jätetään todelliseen arvoonsa ja kaikki sitä seuraavat perusarvoon.


Tässä tapauksessa lähtömäärän muutoksen vaikutus  K materiaalien hinta tulee olemaan:


TS mQ = K· m 0 · pm 0 ;


materiaalin kulutuksen muutosten vaikutus  TS mm:


TS mm = K 1  m· pm 0 ;


hintamuutosten vaikutus materiaaleihin  ts mp:


ts mp = K yksi · m 1  pm.


Materiaalikustannusten määrän kokonaispoikkeama on yhtä suuri kuin yksittäisten tekijöiden vaikutuksen poikkeamien summa, ts.


TC m = TS mQ + TS mm + ts mp.


Käytännössä kuitenkin yleisempiä ovat tilanteet, joissa voidaan olettaa vain toiminnallisen riippuvuuden olemassaoloa (esim. TR) valmistettujen ja myytyjen tuotteiden määrästä ( K): TR = TR(K)). Tämän oletuksen testaamiseksi käytä taantuva analyysi, jonka avulla valitaan tietyn tyyppinen funktio ( F r(K)). Sitten funktiomääritelmien sarjassa (tekijäindikaattorin arvojoukossa) lasketaan funktioarvojen joukko.


Suhteellisten erojen menetelmällä mitataan tekijöiden vaikutusta tehokkaan indikaattorin kasvuun muotoa y = (a - c) olevissa kerto- ja sekamalleissa. . Kanssa. Sitä käytetään tapauksissa, joissa lähtötiedot sisältävät aiemmin määriteltyjä tekijäindikaattoreiden suhteellisia poikkeamia prosentteina.


Kertoileville malleille, kuten y = a . sisään . analyysitekniikalla on seuraava:


selvitä kunkin tekijäindikaattorin suhteellinen poikkeama:





määrittää tehokkaan indikaattorin poikkeama klo jokaiselle tekijälle





Integraalimenetelmällä vältetään ketjusubstituutiomenetelmälle ominaiset haitat eikä vaadita menetelmien käyttöä redusoitumattoman jäännöksen jakamiseksi tekijöille, koska sillä on tekijäkuormituksen uudelleenjakauman logaritminen laki. Integraalimenetelmän avulla voit saavuttaa tehokkaan indikaattorin täydellisen hajotuksen tekijöiden mukaan ja se on luonteeltaan universaali, ts. soveltuu moni-, moni- ja sekamalleihin. Määrätyn integraalin laskeminen ratkaistaan ​​PC:n avulla ja se rajoittuu integradien rakentamiseen, jotka riippuvat tekijäjärjestelmän funktion tyypistä tai mallista.


Voit myös käyttää erikoiskirjallisuudessa annettuja jo muodostettuja työkaavoja:


1. Näytä malli:





2. Näytä malli :





3. Näytä malli:





4. Näytä malli:





Taloudellisen tilanteen kattava analyysi sisältää laajan ja täydellisen tutkimuksen kaikista tekijöistä, jotka vaikuttavat tai voivat vaikuttaa organisaation lopullisiin taloudellisiin tuloksiin, jotka viime kädessä ovat organisaation päätavoite.


Analyysin tuloksia tulee käyttää organisaation hallinnon oikeiden johtamispäätösten ja osakkeenomistajien järkevien investointipäätösten tekemiseen.


TEHTÄVÄ 2


Tiedetään, että raportointijakson aikana keskimääräinen palkkalistoilla olevien työntekijöiden määrä kasvoi 500:sta 520:een, keskimääräinen työtuntien määrä työntekijää kohti päivässä - 7,4:stä 7,5 tuntiin; työntekijän keskimääräistä työpäiviä vuodessa vähennettiin 290 päivästä 280 päivään; työntekijän keskimääräinen tuntituotanto laski 26,5 ruplasta 23 ruplaan. Tuotantomäärä laski 28434,5 tr:sta. jopa 25116 tr. Arvioi suhteellisten erojen menetelmällä tekijöiden vaikutusta tuotannon volyymin muutokseen. Tee perusteltuja johtopäätöksiä.


RATKAISU


Suhteellisen eron menetelmä käytetään mittaamaan tekijöiden vaikutusta tehokkaan indikaattorin kasvuun vain multiplikatiivisissa ja additiivinen-multiplikatiivisissa malleissa.


pöytä 1


Alkutiedot laskentaa varten


Indeksi	Nimitys	Perusvuosi	Raportointivuosi	Poikkeamat (+;-)
Työntekijöiden keskimääräinen määrä, h.
Yhden työntekijän keskimääräinen työtuntien määrä päivässä, tuntia
Työntekijän keskimääräinen työpäivien lukumäärä vuodessa, päivää
Keskimääräinen tuntituotanto, hiero.		26,5
Lähtövoimakkuus, tr.	VP	28434,5	25116	3318,5

Meillä on näkymämalli


VP \u003d H * t * N * F,


Tässä tapauksessa suoritusindikaattorin muutos määritetään seuraavasti





Tämän säännön mukaan ensimmäisen tekijän vaikutuksen laskemiseksi on tarpeen kertoa tehokkaan indikaattorin perusarvo (suunniteltu) ensimmäisen tekijän suhteellisella kasvulla, joka ilmaistaan ​​desimaalilukuna.


Toisen tekijän vaikutuksen laskemiseksi on tarpeen lisätä ensimmäisestä tekijästä johtuva muutos tehokkaan indikaattorin suunniteltuun (perus)arvoon ja sitten kertoa saatu määrä Proth-tekijän suhteellisella lisäyksellä.


Kolmannen tekijän vaikutus määritetään samalla tavalla: on tarpeen lisätä sen ensimmäisestä ja toisesta tekijästä johtuva kasvu tehokkaan indikaattorin suunniteltuun arvoon ja kertoa saatu määrä kolmannen tekijän suhteellisella kasvulla.


Samoin neljännen tekijän vaikutus





Tehdään yhteenveto tekijöistä, jotka vaikuttivat tulon muodostumiseen raportointivuonna:


työvoiman lisäys 1137,38 t.


työtuntien määrän lisääminen työntekijää kohti


päivässä 399,62 t.


työpäivien lukumäärän muutokset -1033,5 t.


Muutokset keskimääräisessä tuntituotannossa -3821,95 tr.


Yhteensä -3318,45 tuhatta ruplaa


Siten suhteellisten erojen menetelmän perusteella havaittiin, että kaikkien tekijöiden kokonaisvaikutus oli -3318,45 tr, mikä on yhtäpitävä tuotoksen määrän absoluuttisen dynamiikan kanssa ongelman tilanteen mukaan. Pienen eron määrää laskelmien pyöristysaste. Työntekijöiden keskimääräisen palkanmäärän kasvulla 20 henkilöllä 1137,8 tuhannella ruplalla oli positiivinen vaikutus, yhden työntekijän työpäivän pieni lisäys 0,1 tunnilla johti tuotannon kasvuun 399,62 tuhannella ruplalla. Kielteisesti vaikutti yhden työntekijän keskimääräisen tuntityön lasku 3,5 ruplaa. tunnissa, mikä johti tuotannon laskuun -3821,5 tr. Yhden työntekijän vuosityöpäivien keskimääräinen lasku 10 päivällä johti tuotannon laskuun -1033,5 tr.


TEHTÄVÄ 3


Arvioi yrityksesi taloudellisia tietoja käyttämällä sen taloudellista vakautta suhteellisten indikaattoreiden laskennan perusteella.


RATKAISU


Osakeyhtiö "KRAITEHSNAB", joka on rekisteröity Krasnodarin kaupunginjohtajan kansliassa nro 10952, päivätty 14. toukokuuta 1999, PSRN 1022301987278, jäljempänä "Yhtiö", on suljettu osakeyhtiö.


Yhtiö on oikeushenkilö ja toimii peruskirjan ja Venäjän federaation lainsäädännön perusteella. Yhtiöllä on pyöreä sinetti, jossa on koko venäjänkielinen toiminimi ja merkintä yrityksen sijainnista, leimat ja lomakkeet omalla nimellä, oma tunnus sekä määrätyllä tavalla rekisteröity tavaramerkki ja muut visuaaliset tunnistamiskeinot.


Yrityksen koko toiminimi venäjäksi:
Suljettu osakeyhtiö "KRAITEHSNAB". Yrityksen lyhennetty toiminimi venäjäksi: CJSC KRAITEHSNAB.


Yrityksen sijainti (postiosoite): 350021, Venäjän federaatio, Krasnodarin alue, Krasnodar, Karasunskyn hallintoalue, st. Raitiovaunu, 25.


Suljettu osakeyhtiö "KRAITEHSNAB" perustettiin ilman toiminta-aikaa.


Yhtiön päätoimialana on kauppa- ja ostotoiminta, välitys, välitys.


Analysoidaanpa tutkittavan organisaation taloudellisen vakauden indikaattoreita (taulukko 2).


taulukko 2


CJSC "Kraitekhsnab" taloudellisen vakauden indikaattoreiden analyysi absoluuttisesti


Indikaattorit	2003	2004	2005	2005-2003
				(+,-)	Kasvuvauhti, %
1. Omien varojen lähteet	7371212,4	6508475,4	7713483,3	342 270,9	1004,6
2. Pitkäaikaiset varat	1339265,0	1320240,0	1301215,0	38 050,0	97,2
3. Oman käyttöpääoman lähteet varaston muodostukseen ja kustannukset	6031947,4	5188235,4	6412268,4	380 321,0	1006,3
4. Pitkäaikaiset lainat ja lainat
5. Omien varojen lähteet, oikaistu pitkäaikaisten lainojen määrällä	6031947,4	5188235,4	6412268,4	380 321,0	106,3
6. Lyhytaikaiset lainat ja lainat	1500000,0	2000000,0	1500000,0
7. Rahoituslähteiden kokonaisarvo, ottaen huomioon pitkäaikaiset ja lyhytaikaiset lainat	7531947,4	7188235,4	7912268,4	380 321,0	105,0
8. Varastojen ja kulujen määrä omaisuustaseessa	9784805,7	10289636,4	11152558,8	1367753,1	114,0

Taulukon 2 loppu


Indikaattorit	2003	2004	2005	2005-2003
				(+,-)	Kasvuvauhti, %
9. Ylimääräiset oman käyttöpääoman lähteet	3752858,3	5101401,1	4740290,4	987432,2	126,3
10. Omien varojen ja pitkäaikaisten lainalähteiden ylijäämä	3752858,3	5101401,1	4740290,4	987432,2	126,3
11. Kaikkien lähteiden yhteisarvon ylijäämä reservien ja kustannusten muodostamiseksi	2252858,3	3101401,1	3240290,4	987 432,2	143,8
12. Kolmen monimutkaisen taloudellisen tilanteen indikaattori (S).	(0,0,0)	(0,0,0)	(0,0,0)

Kun analysoidaan yrityksen taloudellisen vakauden tyyppiä dynamiikassa, yrityksen taloudellisen vakauden heikkeneminen on havaittavissa.


Kuten taulukosta 2 voidaan nähdä, vuosina 2003, 2004 ja 2005 CJSC "Kraitekhsnab" taloudellinen vakaus kolmen monimutkaisen rahoitusvakauden indikaattorin perusteella voidaan luonnehtia "yrityksen kriisin epävakaaksi tilaksi". ", koska yrityksellä ei ole tarpeeksi varoja varastojen muodostamiseen ja kustannuksia nykyisen toiminnan toteuttamiseen.


Lasketaan CJSC "Kraitekhsnab" taloudellisen vakauden kertoimet (taulukko 3).


Taulukko 3


CJSC "Kraitekhsnab" rahoitusvakausluvut


Indikaattorit	2003	2004	2005	(+,-)
				2004 2003	2005-2004
Autonomiakerroin	0,44	0,37	0,30	0,06	0,08
Velan suhde omaan pääomaan (rahoitusvelka)	1,28	1,67	2,34	0,39	0,67
Liikkuvien ja liikkumattomien välineiden suhde	11,56	13,32	18,79	1,76	5,47
Omien ja lainattujen varojen suhteen kerroin	0,78	0,60	0,43	0,18	0,17
Ketteryystekijä	0,82	0,80	0,83	0,02	0,03
Varaston ja kustannusten kattavuus omilla varoilla	0,62	0,50	0,57	0,11	0,07
Teollisuusomaisuuden suhde	0,66	0,61	0,48	0,05	0,13
Lyhytaikainen velkasuhde, %	15,9	18,4			10,1
Ostovelkojen suhde, %	84,1	81,6	91,7		10,1

Taulukossa 3 esitetty rahoitusvakauden analyysi suhteellisilla indikaattoreilla osoittaa, että taulukossa esitettyjen tunnuslukujen mukaan CJSC “Kraitekhsnab” tilanne kokonaisuudessaan heikkeni perusjaksoon (2003) verrattuna vuonna 2004. ja hieman parantunut raportoinnissa 2005 G.


Indikaattori "autonomiakerroin" ajanjaksolla 2003-2004 laski -0,06 ja vuonna 2004 oli 0,37. Tämä on alle normatiivisen arvon (0,5), jolla lainapääoma voidaan kompensoida yrityksen omaisuudella. Indikaattori "autonomiakerroin" ajanjaksolla 2004-2005 laski -0,08 ja vuonna 2005 oli 0,30. Se on myös alle normatiivisen arvon (0,5), jolla lainapääoma voidaan kompensoida yrityksen omaisuudella.


Tunnusluku "Lainattujen ja omien varojen suhdekerroin" (rahoitusvelka) kaudella 2003-2004 kasvoi 0,39 ja vuonna 2004 oli 1,67. Vuosien 2004–2005 tunnusluku nousi 0,67 ja vuonna 2005 oli 2,34. Mitä enemmän tämä suhdeluku ylittää yhden, sitä suurempi on yrityksen riippuvuus lainavaroista. Sallitun tason määräävät usein kunkin yrityksen toimintaolosuhteet, ensisijaisesti käyttöpääoman kiertonopeus. Tämän vuoksi on lisäksi tarpeen määrittää vaihto-omaisuuden ja saamisten kiertonopeus tarkastelujaksolta. Jos myyntisaamiset kääntyvät nopeammin kuin käyttöpääoma, mikä tarkoittaa melko suurta kassavirran intensiteettiä yritykselle, ts. Lopputuloksena on oman pääoman kasvu. Siksi aineellisen käyttöpääoman suurella kierrolla ja myyntisaamisten vielä suuremmalla kierrolla omien ja lainattujen varojen suhde voi olla paljon suurempi kuin 1.


Indikaattori "Liikkuvien ja liikkumattomien varojen suhde" ajanjaksolla 2003-2004 nousi 1,76 ja vuonna 2004 oli 13,32. Vuosien 2004–2005 tunnusluku nousi 5,47 ja vuonna 2005 oli 18,79. Normiarvo on toimialakohtainen, mutta muiden asioiden ollessa samat, kertoimen nousu on positiivinen trendi.


Indikaattori "ohjattavuuskerroin", kaudelle 2003 - 2004. laski -0,02 ja joulukuun lopussa. 2004 oli 0,80. Tämä on suurempi kuin standardiarvo (0,5). Vuosien 2004–2005 tunnusluku nousi 0,03 ja vuonna 2005 oli 0,83. Tämä on suurempi kuin standardiarvo (0,5). Ohjattavuuskerroin kuvaa sitä, mikä osuus omien varojen lähteistä on liikkuvassa muodossa. Indikaattorin normatiivinen arvo riippuu yrityksen toiminnan luonteesta: pääomavaltaisilla toimialoilla sen normaalitason tulisi olla alhaisempi kuin materiaalivaltaisilla. Analyysijakson lopussa CJSC "Kraitekhsnab" omaisuusrakenne on kevyt. Käyttöomaisuuden osuus tasevaluutassa on alle 40,0 %. Yritystä ei siis voida luokitella pääomavaltaiseksi tuotannolliseksi.


Indikaattori "Varantojen ja kustannusten omilla varoilla tarjoamisen kerroin", vuosille 2003-2004. laski -0,11 ja vuonna 2004 oli 0,50. Kauden 2004-2005 tunnusluku nousi 0,07 ja vuonna 2005 oli 0,57. Tämä on alle standardiarvon (0,6 - 0,8), kuten vuosina 2003, 2004 ja 2005. Yrityksellä ei ole omia varoja reservien ja kustannusten muodostamiseen, mikä osoitti myös rahoitusvakausindikaattoreiden absoluuttisen analyysin.


KIRJASTUS

1. Järjestöjen taloudellisen tilan seurannan ja maksukyvyn kirjanpidon menettely. Venäjän liittovaltion maksukyvyttömyys- ja takaisinperintäpalvelu: määräys nro 13-r, 31. maaliskuuta 1999 // Talous ja elämä. 1999. Nro 22.
   

2. Bakanov M.I., Sheremet A.D. Taloudellisen analyysin teoria. –M.: Talous ja tilastot, 2006.
   Kauppayrityksen taloudellisen suorituskyvyn arviointi YRITYKSEN TÄRKEIMMÄN TULOSKEHITYSINDIKAATTORIN ESIMERKKIÄ ESITTELY 6 YKSITYISTÄ MENETELMÄN KÄYTTÖ JA TALOUDELLINEN ANALYYSI VASTAANOTTO Kauppaorganisaation taloudellinen tilanne ja taloudellisten indikaattoreiden arviointi

   2013-11-12

Kaikki liiketoiminnan prosessit ovat yhteydessä toisiinsa. Niiden välillä on sekä suoria että epäsuoria yhteyksiä. Erilaiset taloudelliset parametrit muuttuvat eri tekijöiden vaikutuksesta. Faktorianalyysin (FA) avulla voit tunnistaa nämä indikaattorit, analysoida niitä ja tutkia vaikutuksen astetta.

Tekijäanalyysin käsite

Tekijäanalyysi on monimuuttujatekniikka, jonka avulla voit tutkia muuttujien parametrien välistä suhdetta. Prosessissa tutkitaan kovarianssi- tai korrelaatiomatriisien rakennetta. Faktorianalyysiä käytetään useilla tieteillä: psykometriikassa, psykologiassa, taloustieteessä. Tämän menetelmän perusteet on kehittänyt psykologi F. Galton.

Tehtävät

Luotettavien tulosten saamiseksi henkilön on verrattava indikaattoreita useilla asteikoilla. Prosessissa määritetään saatujen arvojen korrelaatio, niiden yhtäläisyydet ja erot. Harkitse tekijäanalyysin perustehtäviä:

• Olemassa olevien arvojen havaitseminen.
• Parametrien valinta täydellistä arvojen analyysiä varten.
• Järjestelmätyön indikaattoreiden luokittelu.
• Teho- ja tekijäarvojen välisten suhteiden havaitseminen.
• Kunkin tekijän vaikutusasteen määrittäminen.
• Jokaisen arvon roolin analyysi.
• Tekijämallin soveltaminen.

Jokainen parametri, joka vaikuttaa lopulliseen arvoon, on tutkittava.

Faktorianalyysitekniikat

FA-menetelmiä voidaan käyttää sekä yhdessä että erikseen.

Deterministinen analyysi

Useimmiten käytetään determinististä analyysiä. Tämä johtuu siitä, että se on melko yksinkertainen. Voit tunnistaa yrityksen päätekijöiden vaikutuksen logiikan, analysoida niiden vaikutusta määrällisesti. DA:n tuloksena ymmärrät, mitä tekijöitä tulisi muuttaa yrityksen tehokkuuden parantamiseksi. Menetelmän edut: monipuolisuus, helppokäyttöisyys.

Stokastinen analyysi

Stokastisen analyysin avulla voit analysoida olemassa olevia epäsuoria linkkejä. Eli välittyneitä tekijöitä tutkitaan. Menetelmää käytetään, kun suoria linkkejä on mahdotonta löytää. Stokastinen analyysi katsotaan valinnaiseksi. Sitä käytetään vain joissakin tapauksissa.

Mitä epäsuorilla linkeillä tarkoitetaan? Suorassa yhteydessä argumentin muuttuessa muuttuu myös tekijän arvo. Epäsuora yhteys sisältää muutoksen argumentissa, jota seuraa muutos useissa indikaattoreissa kerralla. Menetelmää pidetään apumenetelmänä. Tämä johtuu siitä, että asiantuntijat suosittelevat ennen kaikkea suorien yhteyksien tutkimista. Niiden avulla voit saada objektiivisemman kuvan.

Tekijäanalyysin vaiheet ja ominaisuudet

Kunkin tekijän analyysi antaa objektiivisia tuloksia. Sitä käytetään kuitenkin erittäin harvoin. Tämä johtuu siitä, että prosessissa suoritetaan monimutkaisimmat laskelmat. Niiden toteuttamiseen tarvitaan erikoisohjelmisto.

Harkitse FA:n vaiheita:

1. Laskelmien tarkoituksen määrittäminen.
2. Arvojen valinta, jotka vaikuttavat suoraan tai epäsuorasti lopputulokseen.
3. Tekijöiden luokittelu kattavaa tutkimusta varten.
4. Valittujen parametrien ja lopullisen indikaattorin välisen suhteen havaitseminen.
5. Tuloksen ja siihen vaikuttavien tekijöiden välisen suhteen mallintaminen.
6. Arvojen vaikutusasteen määrittäminen ja kunkin parametrin roolin arvioiminen.
7. Muodostetun tekijätaulukon käyttö yrityksen toiminnassa.

MERKINTÄ! Tekijäanalyysi sisältää monimutkaisimmat laskelmat. Siksi on parempi uskoa sen toteuttaminen ammattilaiselle.

TÄRKEÄ! Laskelmia tehtäessä on erittäin tärkeää valita oikein ne tekijät, jotka vaikuttavat yrityksen tulokseen. Tekijöiden valinta riippuu tietystä alueesta.

Kannattavuuden tekijäanalyysi

Kannattavuus FA:lla analysoidaan resurssien allokoinnin rationaalisuutta. Tuloksena voit määrittää, mitkä tekijät vaikuttavat eniten lopputulokseen. Tämän seurauksena voit säilyttää vain ne tekijät, joilla on paras vaikutus tehokkuuteen. Saatujen tietojen perusteella voit muuttaa yrityksen hinnoittelupolitiikkaa. Seuraavat tekijät voivat vaikuttaa tuotantokustannuksiin:

• kiinteät kustannukset;
• muuttuvat kustannukset;
• voitto.

Kustannusten alentaminen lisää tuottoa. Tässä tapauksessa hinta ei muutu. Voidaan päätellä, että kannattavuuteen vaikuttavat olemassa olevat kustannukset sekä myytyjen tuotteiden määrä. Tekijäanalyysin avulla voit määrittää näiden parametrien vaikutuksen asteen. Milloin se on järkevää tehdä? Suurin syy omistukseen on kannattavuuden lasku tai nousu.

Tekijäanalyysi suoritetaan seuraavalla kaavalla:

Rv \u003d ((ti-la - KRB-URB) / W) - (VB-SB-KRB-URB) / WB, missä:

WT - kuluvan kauden tulot;

SB - kuluvan kauden kustannukset;

KRB - kuluvan kauden kaupalliset kulut;

BDS - edellisen kauden hallintokulut;

WB - edellisen kauden tulot;

KRB - edellisen kauden kaupalliset kulut.

Muut kaavat

Harkitse kaavaa, jolla lasketaan kustannusten vaikutus kannattavuuteen:

Rс = ((W-SBot -KRB-URB) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

Cbot on kuluvan kauden tuotantokustannukset.

Kaava hallintokulujen vaikutuksen laskemiseksi:

Rur \u003d ((W-SB -KRB-URot) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

URot ovat hallintokuluja.

Kaava kaupallisten kustannusten vaikutusasteen laskemiseksi:

Rk \u003d ((W-SB -KRO-URB) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

KRo on edellisen kerran kaupalliset kulut.

Kaikkien tekijöiden kumulatiivinen vaikutus lasketaan seuraavalla kaavalla:

Rob \u003d Rv + Rs + Rur + Rk.

TÄRKEÄ! Laskettaessa on järkevää laskea kunkin tekijän vaikutus erikseen. Yleisesti FA-tulokset ovat vähän arvokkaita.

Esimerkki

Harkitse organisaation suorituskykyä kahden kuukauden ajan (kaksi jaksoa, ruplissa). Heinäkuussa organisaation tulot olivat 10 tuhatta, tuotantokustannukset - 5 tuhatta, hallintokulut - 2 tuhatta, kaupalliset kulut - 1 tuhat. Elokuussa yhtiön tulot olivat 12 tuhatta, tuotantokustannukset - 5,5 tuhatta, hallintokulut - 1,5 tuhatta, kaupalliset kulut - 1 tuhat. Seuraavat laskelmat suoritetaan:

R=((12 tuhatta-5,5 tuhatta-1 tuhatta-2 tuhatta)/12 tuhatta)-((10 tuhatta-5,5 tuhatta-1 tuhatta-2 tuhatta)/10 tuhatta) = 0,29-0, 15 = 0,14

Näistä laskelmista voimme päätellä, että organisaation tulos kasvoi 14 %.

Voiton tekijäanalyysi

P \u003d PP + RF + RVN, missä:

P - voitto tai tappio;

РР - myyntivoitto;

RF - taloudellisen toiminnan tulokset;

РВН - tulojen ja kulujen saldo ei-toiminnallisesta toiminnasta.

Sitten sinun on määritettävä tavaroiden myynnin tulos:

РР = N - S1 -S2, jossa:

N - tulot tavaroiden myynnistä myyntihinnoilla;

S1 - myytyjen tavaroiden kustannukset;

S2 - kaupalliset ja hallintokulut.

Avaintekijä voiton laskennassa on yrityksen liikevaihto yrityksen myynnistä.

MERKINTÄ! Tekijäanalyysi on erittäin vaikea suorittaa manuaalisesti. Sitä varten voit käyttää erityisiä ohjelmia. Yksinkertaisin ohjelma laskemiseen ja automaattiseen analysointiin on Microsoft Excel. Siinä on analysointityökalut.

Jotta saadaan selville, kuinka kannattava tai kannattamaton yritys on, ei riitä pelkkä rahan laskeminen. Ymmärtääksesi tämän varmasti ja mikä tärkeintä, auttaaksesi lisäämään voittoja, sinun on suoritettava säännöllisesti koko yrityksen työ. Ja tätä varten sinulla on oltava joitain taitoja kirjanpitoalalla ja tiettyjä tietoja. On syytä ottaa huomioon, että yritys toimi sekä inflaation aikana että kriisin aikana. Hinnat muuttuivat jatkuvasti. Nyt ymmärrät, miksi rahan banaalinen laskeminen ei anna mahdollisuutta arvioida tilannetta objektiivisesti voitolla tai kustannuksilla? Loppujen lopuksi sinun on otettava huomioon hintatekijä.

Joten monien on vaikea antaa esimerkkiä analyysistään, ja toivomme, että se auttaa heitä tekemään omansa - analogisesti tämäntyyppinen diagnoosi laaditaan erittäin nopeasti. Se on taulukon muodossa. Tehdään ensin otsikko tekijäanalyysillemme. Piirrämme taulukon, jossa on 5 saraketta ja 9 riviä. Tee ensimmäisestä sarakkeesta leveämpi - se sisältää yrityksen artikkelien nimet, ei numeroita. Sitä kutsutaan nimellä "Indiaattorit", joka sinun tulee kirjoittaa sarakkeen ensimmäiselle riville. Täytä siinä kaikki rivit näytteen mukaan: 1 - nimi, 2 - laita numero 1 - sarakkeiden numerointi, kirjoita kolmannelle riville - "Myyntitulot", 4 - "Kulut". Aseta ensimmäisen sarakkeen viidennelle riville kohta - "Liiketoiminnan kulut". Kirjoita kohtaan 6 - "Prosessin hallintakulut." Seitsemännen rivin nimi on - ja 8 - "Hintojen muutosindeksi" ja viimeinen rivi 9 - "Ale vertailukelpoisilla hinnoilla".

Seuraavaksi siirrymme 2 sarakkeen suunnitteluun: kirjoitamme yhdelle riville - "Edellinen ajanjakso, tuhat ruplaa". (voit kirjoittaa muita rahayksiköitä - euro, dollari jne. - riippuen valuutasta, jolla teet laskelmat), ja toiselle riville kirjoitamme numeron - 2. Siirry kolmanteen sarakkeeseen - siinä 1 rivillä on nimi - "Raportointikausi", tuhat ruplaa. Ja toinen on täytetty numerolla 3. Seuraavaksi laadimme tulojen tekijäanalyysimme ja siirrymme sarakkeeseen 4. Ensimmäiselle riville syötetään - "Absoluuttinen muutos, tuhat ruplaa", ja toisella rivillä on pieni kaava : 4 \u003d 3-2. Tämä tarkoittaa, että numerot, jotka kirjoitat seuraaville riveille, ovat tulosta vähentämällä toisen sarakkeen numerot kolmannen sarakkeen numeroista. Jatkamme viimeisen - viidennen sarakkeen suunnitteluun. Siihen, 1 riville, sinun on kirjoitettava: "Suhteelliset muutokset%", mikä tarkoittaa, että tässä sarakkeessa kaikki tiedot kirjoitetaan prosentteina. Toisella rivillä kaava on: 5=(4/2)*100%. Kaikki, olemme suunnitelleet otsikon, jää vain täyttää taulukon jokainen kohta asiaankuuluvilla tiedoilla. Suoritamme tekijäanalyysin, josta annamme sinulle esimerkin. Ensinnäkin laskemme hinnanmuutosindeksin - tämä on ehkä tärkein luku laskelmissamme. Kirjoitamme eri jaksojen numerot vastaaviin sarakkeisiin. Sarakkeissa 4 ja 5 suoritamme tarvittavat laskelmat. Tekijäanalyysi, josta voit katsoa esimerkin, olettaa numeroiden tarkkuuden. Tästä syystä jokaisen sarakkeen kolmelle riville tulee kirjoittaa vain luotettavaa tietoa. Kohdissa 4 ja 5 suoritamme jälleen laskelmia. Kuten ymmärrät, faktoriaali suoritetaan pääasiassa riveillä 5 ja 6: yritä lisätä sinne todellisimmat, ei aliarvioitavat luvut. Näiden rivien 4. ja 5. sarakkeessa suorita jälleen laskelmat kaavoilla. Seuraavaksi teemme tulojen tekijäanalyysin sarakkeessa 7 - voitto. Kirjoitamme luotettavia lukuja sarakkeisiin 2 ja 3, ja sarakkeissa 4 ja 5 tarkastelemme jälleen kaikkea kaavojen mukaan. Ja viimeinen sarake jää: kirjoitamme tiedot, laskemme. Bottom line: tekijäanalyysi, josta annamme sinulle esimerkin, näyttää, mikä on kunkin artikkeleissa kuvatun tekijän vaikutus voittoon tai tuotantokustannuksiin. Nyt näet heikkoudet ja voit korjata tilanteen saadaksesi mahdollisimman paljon voittoa.

Olet tehnyt kaikki laskelmat tekijäanalyysin suorittamiseksi, mutta ne eivät auta sinua millään tavalla, jos et analysoi tietoja perusteellisesti.

Voiton tekijäanalyysin avulla voit arvioida kunkin tekijän vaikutusta erikseen taloudelliseen tulokseen kokonaisuutena. Lue, kuinka se suoritetaan, ja lataa myös menetelmät.

Faktorianalyysin ydin

Tekijämenetelmän ydin on määrittää kunkin tekijän vaikutus yksittäin tulokseen kokonaisuutena. Tämä on melko vaikea tehdä, koska tekijät vaikuttavat toisiinsa, ja jos tekijä ei ole määrällinen (esimerkiksi palvelu), niin sen painoarvo on asiantuntijan arvioima, mikä jättää subjektiivisuuden jäljen koko analyysiin. Lisäksi, kun tulokseen vaikuttaa liikaa tekijöitä, tietoja ei voida käsitellä ja laskea ilman erityisiä matemaattisia mallinnusohjelmia.

Yksi yrityksen tärkeimmistä taloudellisista indikaattoreista on voitto. Osana tekijäanalyysiä on parempi analysoida marginaalivoittoa, jossa ei ole kiinteitä kustannuksia, tai myyntivoittoa.

Tekijäanalyysi ketjusubstituutiolla

Tekijäanalyysissä taloustieteilijät käyttävät yleensä ketjusubstituutiomenetelmää, mutta tämä menetelmä on matemaattisesti virheellinen ja tuottaa erittäin vääristyneitä tuloksia, jotka eroavat merkittävästi sen mukaan, mitkä muuttujat korvataan ensin ja mitkä sen jälkeen (esim. taulukossa 1).

pöytä 1. Analyysi tuloista riippuen myytyjen tuotteiden hinnasta ja määrästä

	Perusvuosi			Tämä vuosi			Liikevaihdon kasvu
			Tulot Klo 0			Tulot Klo 0	Erääntynyt hinnat P: ssä	Määrästä johtuen Vuonna q
Vaihtoehto 1							P 1 Q 0 - P 0 Q 0	P 1 Q 1 - P 1 Q 0	B 1 - B 0
Vaihtoehto 2							P 1 Q 1 - P 0 Q 1	P 0 Q 1 - P 0 Q 0	B 1 - B 0

Ensimmäisessä vaihtoehdossa hinnasta johtuvat tulot kasvoivat 500 ruplaa ja toisessa 600 ruplaa; määrästä johtuvat tulot kasvoivat ensimmäisessä 300 ruplaa ja toisessa vain 200 ruplaa. Siten tulokset vaihtelevat merkittävästi substituutiojärjestyksen mukaan. .

Lopputulokseen vaikuttavat tekijät on mahdollista jakaa oikeammin merkinnän (Nats) ja myyntimäärän (Col) mukaan (ks. kuva 1).

Kuva 1

Lisäyksen aiheuttaman voiton kasvun kaava: P nat = ∆ Nat * (Col (nykyinen) + Col (perus)) / 2

Määrästä johtuva voiton kasvun kaava: P-luku \u003d ∆ Col * (Nat (virta) + Nat (perus)) / 2

Esimerkki kaksisuuntaisesta analyysistä

Tarkastellaan esimerkkiä taulukosta 2.

taulukko 2. Esimerkki kaksisuuntaisesta tuloanalyysistä

	Perusvuosi			Tämä vuosi			Liikevaihdon kasvu
			Tulot Klo 0			Tulot Klo 0	Merkinnän vuoksi P: ssä	määriä Vuonna q
							∆P(Q 1 +Q 0)/2	∆Q(P 1 +P 0)/2	B 1 - B 0
Tuote "A"

Ketjusubstituutioiden varianttien väliset keskiarvot saatiin (katso taulukko 1).

Excel-malli tulojen tekijäanalyysiin

Lataa valmis malli Exceliin, se laskee kuinka tuotot ovat muuttuneet raportointikaudella verrattuna edelliseen kauteen tai suunnitelmaan. Malli auttaa arvioimaan, kuinka myyntimäärä, hinta ja myynnin rakenne vaikuttivat liikevaihtoon.

Kolmitekijäinen malli tulosanalyysiin

Kolmitekijäinen malli on paljon monimutkaisempi kuin kaksitekijäinen (kuva 2).

Kuva 2

Kaava, joka määrittää kunkin tekijän vaikutuksen 3-tekijämallissa (esimerkiksi marginaali, määrä, nimikkeistö) kokonaistulokseen, on samanlainen kuin kaksitekijämallin kaava, mutta monimutkaisempi.

P nat \u003d ∆Nat * ((Col (nykyinen) * Nom (virta) + Nom (perus) * Nom (perus)) / 2 - ∆Col * ∆Nom / 6)

P-luku \u003d ∆Col * ((Nat (nykyinen) * Nom (akt.) + Nat (perus) * Nom (emäs)) / 2 - ∆Nat * ∆Nom / 6)

P nom \u003d ∆Nom * ((Nat (nykyinen) * Luku (act) + Nat (perus) * Luku (perus)) / 2 - ∆Nat * ∆Col / 6)

Analyysi esimerkki

Taulukossa olemme antaneet esimerkin kolmitekijämallin käytöstä.

Taulukko 3. Esimerkki tulojen laskemisesta kolmitekijämallilla

	Viime vuonna				Tämä vuosi				Tulotekijät
											Nimikkeistö
									∆ Q((N 1 P 1 + N 0 P 0) / 2 - - ∆N ∆P/6)	∆ P((N 1 Q 1 + N 0 Q 0) / 2 - - ∆N ∆Q/6)	∆ N ((Q 1 P 1 + Q 0 P 0) / 2 - - ∆Q ∆P/6)

Jos tarkastellaan tulojen analyysin tuloksia tekijämenetelmällä, suurin tulon kasvu johtui hinnankorotuksista. Hinnat nousivat (15 / 10 - 1) * 100 % = 50 %, seuraavaksi tärkein oli nousu alueella 3-4 yksikköä - kasvuvauhti oli (4 / 3 - 1) * 100 % = 33 % ja viimeisellä sijalla "määrä", joka kasvoi vain (120/100-1) * 100% = 20%. Näin ollen tekijät vaikuttavat tulokseen suhteessa kasvuvauhtiin.

Neljän tekijän malli

Valitettavasti funktiolle, jonka muoto on Pr \u003d Col av * Nom * (hinta - Seb), ei ole olemassa yksinkertaisia ​​kaavoja kunkin yksittäisen tekijän vaikutuksen laskemiseen indikaattoriin.

Pr - voitto;

Kol av - keskimääräinen määrä nimikkeistön yksikköä kohti;

Nom - nimikkeiden paikkojen lukumäärä;

Hinta - hinta;

.

On olemassa Lagrangen äärellisten inkrementtien lauseeseen perustuva laskentamenetelmä, jossa käytetään differentiaali- ja integraalilaskentaa, mutta se on niin monimutkainen ja työläs, ettei sitä käytännössä voida soveltaa tosielämään.

Siksi jokaisen yksittäisen tekijän eristämiseksi lasketaan ensin yleisemmät tekijät tavanomaisen kaksitekijämallin mukaisesti ja sitten niiden komponentit samalla tavalla.

Voiton yleinen kaava: Pr \u003d Kol * Nat (Nat - tuotantoyksikön lisäys). Tämän mukaisesti määritämme kahden tekijän vaikutuksen: määrän ja merkinnän. Myytyjen tuotteiden määrä puolestaan ​​riippuu valikoimasta ja myynnin määrästä tuotetta kohden keskimäärin.

Saamme Määrä \u003d Määrä vrt. * Nim. Ja korotus riippuu hinnasta ja hinnasta, ts. Nat = Hinta - Seb. Kustannusten vaikutus tuloksen muutokseen puolestaan ​​riippuu myytyjen tuotteiden määrästä ja itse kustannusten muutoksesta.

Siksi meidän on määritettävä erikseen 4 tekijän vaikutus voiton muutokseen: Call, Price, Seb, Nom, käyttämällä 4 yhtälöä:

1. Pr \u003d Numero * Nat
2. Määrä \u003d Määrä vrt. * Nim
3. Hinta \u003d Määrä * Seb
4. Esim = Määrä * Hinta

Esimerkki nelisuuntaisesta mallianalyysistä

Katsotaanpa tätä esimerkin avulla. Alustavat tiedot ja laskelmat taulukossa

Taulukko 4. Esimerkki voittoanalyysistä 4-tekijämallilla

Viime vuonna
		Col (ke) Q (cp 0)				Voitto P 0
						Q 0 *(P 0 -C 0)
			∑Q 0 P 0 / ∑Q 0	∑Q 0 P 0 / ∑Q 0
Tämä vuosi
		Col (ke) K (vrt. 1)
						Q 1 * (P 1 - C 1)
Summat ja painotetut keskiarvot
			∑Q 1 P 1 / ∑Q 1	∑Q 1 P 1 / ∑Q 1
Tekijän vaikutus tuloksen muutokseen
Ei Minä N∆	Col Q∆	Col (ke) Q (av)∆	Hinta P∆		Nat H ∆
∆N * (Q (kesk. 0) +Q (kesk. 1)) / 2 * (H 1 + H 0) / 2	∆Q*(H 1 + H 0) / 2	∆Q (av) * (N 1 + N 0) / 2 * (H 1 + H 0) / 2	∆P * (Q 1 + Q 0) / 2	∆С * (Q 1 + Q 0) / 2	∆H * (Q 1 + Q 0)/2
Summat ja painotetut keskiarvot

Huomaa: Excel-taulukon luvut voivat poiketa useilla yksiköillä tekstikuvauksen tiedoista, koska taulukossa ne on pyöristetty kymmenesosiksi.

1. Alussa kuvatun kaksitekijämallin mukaisesti jaotamme ensin voiton muutoksen kvantitatiiviseksi tekijäksi ja marginaalitekijäksi. Nämä ovat ensiluokkaisia ​​tekijöitä.

Pr \u003d Numero * Nat

Col ∆ \u003d ∆Q * (H 1 + H 0) / 2 \u003d (220 - 180) * (3,9 + 4,7) / 2 \u003d 172

Kansallinen ∆ = ∆H * (Q 1 + Q 0) / 2 = (4,7 - 3,9) * (220 + 180) / 2 = 168

Tarkista: ∆Pr = Col ∆ + Nat ∆ = 172+168 = 340

2. Laskemme riippuvuuden kustannusparametrista. Tätä varten jaamme kustannukset määriin ja kustannuksiin saman kaavan mukaan, mutta miinusmerkillä, koska kustannukset vähentävät voittoa.

Hinta \u003d Numero * Seb

Seb∆ \u003d - ∆С * (Q1 + Q0) / 2 \u003d - (7,2 - 6,4) * (180 + 220) / 2 \u003d -147

3. Laskemme riippuvuuden hinnasta. Tätä varten jaamme tulot määrään ja hintaan käyttämällä samaa kaavaa.

Ext = määrä*hinta

Hinta ∆ = ∆P * (Q1 + Q0) / 2 = (11,9 - 10,3) * (220 + 180) / 2 = 315

Tarkista: Nat∆ = Hinta∆ - Seb∆ = 315 - 147 = 168

4. Laskemme nimikkeistön vaikutuksen tulokseen. Tätä varten jaotamme myytyjen tuotteiden lukumäärän valikoiman kappalemäärällä ja keskimääräisellä nimikkeistön yksikköä kohti. Joten määritämme määrätekijän ja nimikkeistön suhteen fysikaalisesti. Sen jälkeen kerromme saadut tiedot keskimääräisellä vuosimarginaalilla ja muunnamme sen rupliksi.

Numero = Nom * Numero (keskiarvo)

Nom ∆ = ∆N * (Q (vrt. 0) + Q (vrt. 1)) / 2 * (H 1 + H 0) / 2 = (3 - 2) (73 + 90) / 2 * (4,7 + 3,9) = 352

Col (av) \u003d ∆Q (av) * (N 1 + N 0) / 2 * (H 1 + H 0) / 2 \u003d (73 - 90) * (2 + 3) / 2 * (4,7 + 3,9) = -180

Tarkista: Col ∆ = Nom ∆ + Col (av) = 352-180 = 172

Yllä oleva neljän tekijän analyysi osoitti, että voitto kasvoi edelliseen vuoteen verrattuna johtuen:

• hinnankorotukset 315 tuhatta ruplaa;
• nimikkeistön muutokset 352 tuhatta ruplaa.

Ja vähentynyt johtuen:

• kustannusten kasvu 147 tuhatta ruplaa;
• myyntimäärän lasku 180 tuhatta ruplaa.

Vaikuttaa paradoksilta: tänä vuonna myytyjen kappaleiden kokonaismäärä edelliseen vuoteen verrattuna kasvoi 40 yksiköllä, mutta määräkerroin näyttää negatiivisen tuloksen. Tämä johtuu siitä, että myynnin kasvu johtui nimikkeistön yksiköiden kasvusta. Jos viime vuonna niitä oli vain 2, niin tänä vuonna on lisätty yksi. Samaan aikaan tavaraa ”B” myytiin määrällisesti kertomusvuonna 20 yksikköä. vähemmän kuin edellisessä.

Tämä viittaa siihen, että uutena vuonna esitelty tuote C korvasi osittain tuotteen B, mutta houkutteli uusia asiakkaita, joita tuotteella B ei ollut. Jos ensi vuonna tuote "B" menettää edelleen asemaansa, se voidaan poistaa valikoimasta.

Hintojen nousu (11,9 / 10,3 - 1) * 100 % = 15,5 % ei vaikuttanut myyntiin yleisesti. Tuotteesta "A", johon valikoiman rakenteelliset muutokset eivät vaikuttaneet, päätellen sen myynti kasvoi 20 %, vaikka hinnannousu oli 33 %. Tämä tarkoittaa, että hinnankorotukset eivät ole yritykselle kriittisiä.

Omakustannushinnan kanssa kaikki on selvää: se on kasvanut ja voitto laskenut.

Myyntivoiton tekijäanalyysi

Jevgeni Shagin, hallintoyhtiö "RusCherMet" talousjohtaja

Tekijäanalyysin suorittamiseksi sinun on:

• valitse analyysin perusta - myyntitulot, voitto;
• valita tekijät, joiden vaikutusta arvioidaan. Valitusta analyysiperusteesta riippuen ne voivat olla: myyntimäärä, kustannukset, toimintakulut, liiketoiminnan ulkopuoliset tuotot, lainan korot, verot;
• arvioida kunkin tekijän vaikutusta lopulliseen indikaattoriin. Korvaa edellisen jakson peruslaskelmassa raportointikauden valitun tekijän arvo ja säädä lopullinen tunnusluku näiden muutosten huomioon ottaen;
• määrittää tekijän vaikutuksen. Vähennä saadusta estimoidun indikaattorin väliarvosta sen todellinen arvo edelliseltä kaudelta. Jos luku on positiivinen, tekijän muutoksella oli positiivinen vaikutus, negatiivisella - negatiivinen.

Esimerkki myyntivoiton tekijäanalyysistä

Katsotaanpa esimerkkiä. Korvataan Alfan edellisen kauden tuloslaskelmaan kuluvan kauden myynnin arvo (571 513 512 ruplaa 488 473 087 ruplan sijaan), kaikki muut tunnusluvut säilyvät ennallaan (ks. taulukko 5). Tämän seurauksena nettotulos kasvoi 83 040 425 ruplaa. (116 049 828 ruplaa - 33 009 403 ruplaa). Tämä tarkoittaa, että jos yritys onnistui myymään tuotteita edellisellä kaudella samalla summalla kuin tällä, niin sen nettotulos kasvaisi juuri näillä 83 040 425 ruplalla.

Taulukko 5. Voiton tekijäanalyysi myyntivolyymin mukaan

Indeksi	Edellinen kausi, hiero.
		vaihdolla arvot tekijä alkaen nykyinen ajanjaksoa
Myynnin määrä
Bruttovoitto
Liikekulut
Liikevoitto
Lainan korko
Voitto ennen veroja
Nettotulo
1 Myyntimäärän arvo kuluvalle kaudelle. 2 Tunnusluku lasketaan uudelleen ottaen huomioon myyntivolyymin oikaisu.

Samanlaisen kaavion mukaan on mahdollista arvioida kunkin tekijän vaikutusta ja laskea nettotulos uudelleen ja koota lopputulokset yhteen taulukkoon (katso taulukko 6).

Taulukko 6. Tekijöiden vaikutus voittoon, hiero.

Myynnin määrä
Myytyjen tavaroiden kustannukset, palvelut
Liikekulut
Liiketoiminnan ulkopuoliset tulot/kulut
Lainan korko
Kaikki yhteensä	32 244 671

Kuten taulukosta 6 näkyy, myynnin kasvulla (83 040 425 ruplaa) oli suurin vaikutus tarkastelujaksolla. Kaikkien tekijöiden vaikutusten summa osuu yhteen kuluneen ajanjakson todellisen tuloksen muutoksen kanssa. Tästä voimme päätellä, että analyysin tulokset ovat oikein.

Johtopäätös

Lopuksi haluaisin ymmärtää: mihin voittoja pitäisi verrata tekijäanalyysissä? Viime vuoden, perusvuoden, kilpailijoiden, suunnitelman kanssa? Kuinka ymmärtää, onko yritys toiminut hyvin tänä vuonna vai ei? Esimerkiksi yritys on kaksinkertaistanut kuluvan vuoden voittonsa, näyttää siltä, ​​että tämä on erinomainen tulos! Mutta tällä hetkellä kilpailijat suorittivat yrityksen teknisen uudelleenvarustelun ja ensi vuodesta alkaen he pakottavat onnekkaat pois markkinoilta. Ja kilpailijoihin verrattuna heillä on vähemmän tuloja, koska. vaikkapa mainonnan tai valikoiman laajentamisen sijaan he investoivat modernisointiin. Kaikki riippuu siis yrityksen tavoitteista ja suunnitelmista. Tästä seuraa, että todellista voittoa on verrattava ennen kaikkea suunniteltuun.

Talousilmiöiden suhde. Johdatus tekijäanalyysiin. Tekijäanalyysin tyypit, sen päätehtävät.

Kaikki yritysten taloudellisen toiminnan ilmiöt ja prosessit ovat yhteydessä toisiinsa, toisistaan ​​riippuvaisia ​​ja ehdollisia. Jotkut niistä liittyvät suoraan, toiset epäsuorasti. Esimerkiksi bruttotuotannon arvoon vaikuttavat suoraan sellaiset tekijät kuin työntekijöiden määrä ja heidän työn tuottavuustaso. Kaikki muut tekijät vaikuttavat tähän indikaattoriin epäsuorasti.

Jokaista ilmiötä voidaan pitää syynä ja seurauksena. Esimerkiksi työn tuottavuutta voidaan pitää toisaalta syynä tuotannon määrän, sen kustannustason muutokseen ja toisaalta mekanisoitumisasteen muutoksen seurauksena. tuotannon automatisointi, työn organisoinnin parantaminen jne.

Jokainen suoritusindikaattori riippuu useista ja erilaisista tekijöistä. Mitä yksityiskohtaisemmin tekijöiden vaikutusta tehokkaan indikaattorin arvoon tutkitaan, sitä tarkempia ovat yritysten työn laadun analyysin ja arvioinnin tulokset. Siksi tärkeä metodologinen kysymys taloudellisen toimeliaisuuden analysoinnissa on tekijöiden vaikutuksen tutkiminen ja mittaaminen tutkittujen taloudellisten indikaattoreiden suuruuteen. Ilman syvällistä ja kattavaa tekijöiden tutkimusta on mahdotonta tehdä järkeviä johtopäätöksiä toiminnan tuloksista, tunnistaa tuotantovarantoja, perustella suunnitelmia ja johtamispäätöksiä.

Alla tekijäanalyysi viittaa metodologiaan monimutkaisen ja systemaattisen tutkimuksen ja mittaamisen tekijöiden vaikutuksesta tulosindikaattoreiden suuruuteen.

Siellä on seuraavat tekijäanalyysityypit:

deterministinen ja stokastinen;

suora ja käänteinen;

yksivaiheinen ja monivaiheinen;

staattinen ja dynaaminen;

takautuva ja tuleva (ennuste).

Deterministinen tekijäanalyysi on metodologia sellaisten tekijöiden vaikutuksen tutkimiseen, joiden suhde suoritusindikaattoriin on luonteeltaan toiminnallinen, ts. kun suoritusindikaattori esitetään tekijöiden tulona, ​​osamääränä tai algebrallisena summana.

Stokastinen analyysi on metodologia sellaisten tekijöiden tutkimiseen, joiden suhde suoritusindikaattoriin, toisin kuin toiminnallinen, on epätäydellinen, todennäköisyys (korrelaatio). Jos funktionaalisella (täydellä) riippuvuudella vastaava muutos funktiossa tapahtuu aina argumentin muutoksella, niin korrelaatiosuhteella argumentin muutos voi antaa useita funktion lisäyksen arvoja riippuen muiden tekijöiden yhdistelmä, jotka määräävät tämän indikaattorin. Esimerkiksi työn tuottavuus samalla pääoma-työsuhteen tasolla ei välttämättä ole sama eri yrityksissä. Se riippuu muiden tähän indikaattoriin vaikuttavien tekijöiden optimaalisesta yhdistelmästä.

klo suora tekijäanalyysi tutkimusta tehdään deduktiivisella tavalla - yleisestä erityiseen. Käänteistekijäanalyysi tutkii syy-seuraus-suhteita loogisen induktion menetelmällä - yksityisistä, yksilöllisistä tekijöistä yleisiin.

Faktorianalyysi voi olla yksi vaihe ja monivaiheinen. Ensimmäistä tyyppiä käytetään vain yhden alisteisuustason (yhden vaiheen) tekijöiden tutkimiseen ilman, että niitä eritellään niiden osiin. Esimerkiksi, klo = a X b. Monivaiheisessa tekijäanalyysissä tekijät on kuvattu yksityiskohtaisesti a ja b osatekijöiksi niiden käyttäytymisen tutkimiseksi. Tekijöiden tarkentamista voidaan jatkaa. Tässä tapauksessa tutkitaan eri alisteisuustasojen tekijöiden vaikutusta.

On myös tarpeen erottaa staattinen ja dynaaminen tekijäanalyysi. Ensimmäistä tyyppiä käytetään tutkittaessa tekijöiden vaikutusta vastaavan päivämäärän suoritusindikaattoreihin. Toinen tyyppi on menetelmä syy-seuraussuhteiden tutkimiseen dynamiikassa.

Lopuksi tekijäanalyysi voi olla retrospektiivinen joka tutkii syitä tulosindikaattoreiden nousuun menneiltä ajanjaksoilta, ja lupaava joka tarkastelee tekijöiden käyttäytymistä ja suoritusindikaattoreita tulevaisuudessa.

Tekijäanalyysin päätehtävät ovat seuraavat.

1. Sellaisten tekijöiden valinta, jotka määrittävät tutkitut suoritusindikaattorit.

2. Tekijöiden luokittelu ja systematisointi integroidun ja systemaattisen lähestymistavan saamiseksi niiden vaikutuksen tutkimukseen taloudellisen toiminnan tuloksiin.

3. Tekijöiden ja suoritusindikaattorin välisen suhteen muodon määrittäminen.

4. Suorituskyky- ja tekijäindikaattoreiden välisen suhteen mallintaminen.

5. Tekijöiden vaikutuksen laskeminen ja kunkin roolin arviointi tehollisen indikaattorin arvon muuttamisessa.

6. Työskentely tekijämallin kanssa (sen käytännön käyttö taloudellisten prosessien hallinnassa).

Analyysitekijöiden valinta tämä tai toinen indikaattori suoritetaan tällä alalla hankitun teoreettisen ja käytännön tiedon perusteella. Tässä tapauksessa ne yleensä lähtevät periaatteesta: mitä suurempi on tutkittujen tekijöiden kompleksi, sitä tarkempia analyysin tulokset ovat. Samalla on pidettävä mielessä, että jos tätä tekijöiden kompleksia pidetään mekaanisena summana ottamatta huomioon niiden vuorovaikutusta, korostamatta tärkeimpiä määrääviä tekijöitä, johtopäätökset voivat olla virheellisiä. AHD:ssa keskinäinen tutkimus tekijöiden vaikutuksesta tehokkaiden indikaattoreiden arvoon saavutetaan niiden systematisoinnilla, mikä on yksi tämän tieteen tärkeimmistä metodologisista kysymyksistä.

Tärkeä metodologinen kysymys tekijäanalyysissä on riippuvuuden muodon määrittäminen tekijöiden ja suoritusindikaattoreiden välillä: toiminnallinen tai stokastinen, suora tai käänteinen, suoraviivainen tai kaareva. Se käyttää teoreettista ja käytännön kokemusta sekä menetelmiä rinnakkaisten ja dynaamisten sarjojen vertailuun, lähtötietojen analyyttisiä ryhmittelyjä, graafisia jne.

Taloudellisten indikaattoreiden mallintaminen (deterministinen ja stokastinen) on myös monimutkainen faktorianalyysin metodologinen ongelma, jonka ratkaiseminen vaatii tällä alalla erityisosaamista ja käytännön taitoja. Tässä suhteessa tähän aiheeseen kiinnitetään paljon huomiota tällä kurssilla.

Tärkein metodologinen näkökohta AHD:ssa on vaikutuslaskenta vaikuttavien indikaattoreiden arvoon vaikuttavat tekijät, joille analyysissä käytetään koko arsenaalia menetelmiä, olemus, tarkoitus, jonka laajuutta ja laskentamenettelyä käsitellään seuraavissa luvuissa.

Ja lopuksi tekijäanalyysin viimeinen vaihe - tekijämallin käytännön käyttöä laskea tehollisen indikaattorin kasvuvarat, suunnitella ja ennustaa sen arvoa tuotantotilanteen muuttuessa.

5.2. Taloudellisen toiminnan analyysin tekijöiden luokittelu

Tekijöiden luokituksen arvo.Tekijöiden päätyypit. AHD:n erityyppisten tekijöiden käsite ja ero.

Tekijöiden luokittelu on niiden jakautuminen ryhmiin yhteisten ominaisuuksien mukaan. Sen avulla voit ymmärtää paremmin tutkittavien ilmiöiden muutoksen syitä, arvioida tarkemmin kunkin tekijän paikkaa ja roolia tehokkaiden indikaattoreiden arvon muodostumisessa.

Analyysissa tutkitut tekijät voidaan luokitella eri kriteerien mukaan (kuva 5.1).

Luonteeltaan tekijät jaetaan luonnon-ilmastollisiin, sosioekonomisiin ja tuotantotaloudellisiin tekijöihin. Luonnolliset ja ilmastolliset tekijät on suuri vaikutus toiminnan tuloksiin maataloudessa, kaivannaisteollisuudessa, metsätaloudessa ja muilla toimialoilla. Niiden vaikutusten huomioon ottaminen mahdollistaa yritysten työn tulosten tarkemman arvioinnin.

Vastaanottaja sosioekonomiset tekijät käsittävät työntekijöiden elinolot, massakulttuuri-, urheilu- ja virkistystyön järjestämisen yrityksessä, henkilöstön yleisen kulttuurin ja koulutuksen tason jne. Ne edistävät yrityksen tuotantoresurssien kokonaisvaltaisempaa käyttöä ja lisäävät toiminnan tehokkuutta. sen työtä.

Tuotanto ja taloudelliset tekijät määrittää yrityksen tuotantoresurssien käytön täydellisyyden ja tehokkuuden sekä toiminnan lopputuloksen.

Taloudellisen toiminnan tuloksiin kohdistuvan vaikutuksen asteen mukaan tekijät jaetaan ensisijaisiin ja toissijaisiin. Vastaanottaja pää tekijät, joilla on ratkaiseva vaikutus suoritusindikaattoriin. Pieni Sellaiset, joilla ei ole ratkaisevaa vaikutusta taloudellisen toiminnan tuloksiin nykytilanteessa. Tässä on huomattava, että sama tekijä voi olosuhteista riippuen olla sekä ensisijainen että toissijainen. Kyky tunnistaa tärkeimmät määräävät tekijät useista eri tekijöistä varmistaa analyysin tuloksiin perustuvien päätelmien oikeellisuuden.

Taloudellisten ilmiöiden ja prosessien tutkimuksessa ja yritysten toiminnan tulosten arvioinnissa on suuri merkitys tekijöiden luokittelulla. sisäinen ja ulkoinen, eli tekijöistä, jotka riippuvat yrityksen toiminnasta ja eivät ole siitä riippuvaisia. Päähuomio analyysissä tulee kiinnittää niiden sisäisten tekijöiden tutkimukseen, joihin yritys voi vaikuttaa.

Samanaikaisesti monissa tapauksissa, kun tuotantositeet ja -suhteet ovat kehittyneet, kunkin yrityksen suorituskykyyn vaikuttaa suuresti muiden yritysten toiminta, esimerkiksi raaka-aineiden, materiaalien toimittamisen yhtenäisyys ja oikea-aikaisuus, niiden laatu, kustannukset, markkinaolosuhteet, inflaatioprosessit jne. Usein yritysten työn tulokset heijastuvat muutoksina erikoistumisen ja teollisen yhteistyön alalla. Nämä tekijät ovat ulkoisia. Ne eivät luonnehdi tietyn ryhmän ponnisteluja, mutta niiden tutkimus mahdollistaa tarkemmin sisäisten syiden vaikutuksen määrittämisen ja siten tuotannon sisäisen reservin täydellisemmän paljastamisen.

Yritysten toiminnan oikeaa arviointia varten tekijät on jaettava tavoite ja subjektiivinen Objektiiviset, kuten luonnonkatastrofi, eivät ole riippuvaisia ​​ihmisten tahdosta ja toiveista. Toisin kuin objektiiviset, subjektiiviset syyt riippuvat oikeushenkilöiden ja yksityishenkilöiden toiminnasta.

Esiintymisasteen mukaan tekijät jaetaan yleistä ja erityisiä. Yleisiä tekijöitä ovat tekijät, jotka toimivat kaikilla talouden sektoreilla. Erityisiä ovat ne, jotka toimivat tietyllä talouden tai yrityksen sektorilla. Tällainen tekijöiden jako mahdollistaa yksittäisten yritysten ja tuotantoalojen ominaispiirteiden entistä kattavamman huomioimisen ja niiden toiminnan tarkemman arvioinnin.

Tekijät erotetaan taloudellisen toiminnan tuloksiin kohdistuvan vaikutuksen ajanjakson mukaan pysyvä ja muuttujia. Jatkuvat tekijät vaikuttavat tutkittavaan ilmiöön jatkuvasti, koko ajan. Muuttuvien tekijöiden vaikutus ilmenee ajoittain, esimerkiksi uusien laitteiden, uudentyyppisten tuotteiden, uuden tuotantoteknologian jne.

Yritysten toiminnan arvioinnissa on suuri merkitys tekijöiden jakautumisella toiminnan luonteen mukaan intensiivistä ja laaja. Laajoja tekijöitä ovat ne, jotka liittyvät tulosindikaattorin määrälliseen, ei laadulliseen nousuun, esimerkiksi tuotannon volyymin kasvu kylvöalaa laajentamalla, karjan määrää, työntekijöiden määrää jne. . Intensiiviset tekijät luonnehtivat ponnistuksen astetta, työvoiman intensiteettiä tuotantoprosessissa, esimerkiksi sadon kasvua, eläinten tuottavuutta ja työn tuottavuuden tasoa.

Jos analyysin tarkoituksena on mitata kunkin tekijän vaikutusta taloudellisen toiminnan tuloksiin, ne jaetaan määrällinen ja laadukas, hienostunut ja yksinkertainen, suora ja epäsuora, mitattavissa ja mittaamaton.

määrällinen huomioon otetaan tekijöitä, jotka ilmaisevat ilmiöiden määrällistä varmuutta (työntekijöiden määrä, laitteet, raaka-aineet jne.). laatu tekijät määräävät tutkittavien kohteiden sisäiset ominaisuudet, merkit ja ominaisuudet (työn tuottavuus, tuotteiden laatu, maaperän hedelmällisyys jne.).

Suurin osa tutkituista tekijöistä on koostumukseltaan monimutkaisia, ja ne koostuvat useista elementeistä. On kuitenkin myös sellaisia, joita ei ole hajotettu osiin. Tässä suhteessa tekijät on jaettu monimutkainen (monimutkainen) ja yksinkertainen (alkuaine). Esimerkki monimutkaisesta tekijästä on työn tuottavuus ja yksinkertainen on työpäivien lukumäärä raportointijaksolla.

Kuten jo mainittiin, joillakin tekijöillä on suora vaikutus tulosindikaattoriin, toisilla epäsuorasti. Alisteisuustason (hierarkian) mukaan erotetaan ensimmäisen, toisen, kolmannen ja sitä seuraavat tekijät. Vastaanottaja ensimmäisen tason tekijät ovat ne, jotka vaikuttavat suoraan suorituskykyyn. Kutsutaan tekijöitä, jotka määrittävät suoritusindikaattorin epäsuorasti, ensimmäisen tason tekijöiden avulla toisen tason tekijät jne. Kuvassa 5.2 osoittaa, että ensimmäisen tason tekijät ovat keskimääräinen vuotuinen työntekijöiden lukumäärä ja keskimääräinen vuosituotanto työntekijää kohti. Yhden työntekijän työpäivien määrä ja keskimääräinen päivätuotanto ovat toisen tason tekijöitä suhteessa bruttotuotantoon. Kolmannen tason tekijöitä ovat työpäivän pituus ja keskimääräinen tuntituotanto.

Yksittäisten tekijöiden vaikutus suoritusindikaattoriin voidaan ilmaista määrällisesti. Samaan aikaan on monia tekijöitä, joiden vaikutusta yritysten tulokseen ei voida suoraan mitata, esimerkiksi henkilöstön asunto, lastenhoitopalvelut, henkilöstön koulutustaso jne.

5.3. Taloudellisen toiminnan analyysin tekijöiden systematisointi

Tekijöiden systematisoinnin tarve ja merkitys. Tärkeimmät tavat systematisoida tekijöitä deterministisessä ja stokastisessa analyysissä.

AHD:n systemaattinen lähestymistapa edellyttää tekijöiden toisiinsa liittyvää tutkimusta, jossa otetaan huomioon niiden sisäiset ja ulkoiset suhteet, vuorovaikutus ja alisteisuus, mikä saavutetaan systematisoinnilla. Systematisointi kokonaisuutena on tutkittujen ilmiöiden tai esineiden sijoittamista tiettyyn järjestykseen niiden suhteen ja alisteisuuden tunnistamisen kanssa.

Yksi tapa systematisoida tekijöitä on luoda deterministisiä tekijäjärjestelmiä. Luo tekijäjärjestelmä - tarkoittaa tutkittavan ilmiön esittämistä algebrallisena summana, osamääränä tai useiden tekijöiden tulona, ​​jotka määräävät sen suuruuden ja ovat siitä toiminnallisesti riippuvaisia.

Esimerkiksi teollisuusyrityksen bruttotuotannon volyymi voidaan esittää kahden ensimmäisen asteen tekijän tulona: keskimääräinen työntekijöiden lukumäärä ja keskimääräinen vuosituotanto työntekijää kohti vuodessa, mikä puolestaan ​​riippuu suoraan päivien lukumäärästä. yhden työntekijän työskentely keskimäärin vuodessa ja keskimääräinen päivätuotanto työntekijää kohti. Jälkimmäinen voidaan myös jakaa työpäivän pituuteen ja keskimääräiseen tuntituotokseen (kuva 5.2).

Deterministisen tekijäjärjestelmän kehittäminen saavutetaan pääsääntöisesti monimutkaisten tekijöiden erittelyllä. Elementaalisia (esimerkissämme - työntekijöiden lukumäärä, työpäivien lukumäärä, työpäivän pituus) ei jaeta tekijöiksi, koska ne ovat sisällöltään homogeenisiä. Järjestelmän kehittyessä monimutkaiset tekijät yksityistyvät vähitellen vähemmän yleisiksi, jotka puolestaan ​​vielä vähemmän yleisiksi, lähestyen vähitellen analyyttisesti sisällöltään elementaarisia (yksinkertaisia).

On kuitenkin huomattava, että tekijäjärjestelmien kehittämiseen vaadittuun syvyyteen liittyy joitain metodologisia vaikeuksia ja ennen kaikkea vaikeuksia löytää yleisluonteisia tekijöitä, jotka voitaisiin esittää tuotteena, yksittäisenä tai algebrallisena summana. useita tehtaita. Siksi yleensä deterministiset järjestelmät kattavat yleisimmät tekijät. Samaan aikaan AHD:n tarkempien tekijöiden tutkiminen on paljon tärkeämpää kuin yleisten.

Tästä seuraa, että tekijäanalyysin menetelmän parantamisen tulee suunnata tiettyjen tekijöiden yhteenkytkeytymiseen, jotka ovat pääsääntöisesti stokastisessa suhteessa suorituskykyindikaattoreihin.

Stokastisten suhteiden tutkimuksessa on suuri merkitys rakenteellinen ja looginen analyysi tutkittujen indikaattoreiden välisestä suhteesta. Sen avulla voit todeta kausaalisten suhteiden olemassaolon tai puuttumisen tutkittujen indikaattorien välillä, tutkia suhteen suuntaa, riippuvuuden muotoa jne., mikä on erittäin tärkeää määritettäessä niiden vaikutusta tutkittavaan ilmiöön ja kun teet yhteenvedon analyysin tuloksista.

AHD:ssa tutkittujen indikaattoreiden suhteen rakenteen analyysi suoritetaan käyttämällä konstruktiota rakenteellinen-looginen lohkokaavio, jonka avulla voit määrittää suhteen olemassaolon ja suunnan ei vain tutkittujen tekijöiden ja suoritusindikaattorin välillä, vaan myös itse tekijöiden välillä. Vuokaavion rakentamisen jälkeen voidaan nähdä, että tutkittujen tekijöiden joukossa on niitä, jotka vaikuttavat enemmän tai vähemmän suoraan suoritusindikaattoriin, ja sellaisia, jotka eivät vaikuta niinkään suoritusindikaattoriin kuin toisiinsa.

Esimerkiksi kuvassa fig. 5.3 osoittaa kasvintuotannon yksikkökustannusten ja tekijöiden, kuten sadon, työn tuottavuuden, levitetyn lannoitteen määrän, siementen laadun ja tuotannon koneistusasteen, välisen suhteen.

Ensinnäkin on tarpeen määrittää tuotantokustannusten ja kunkin tekijän välisen suhteen olemassaolo ja suunta. Tietysti heidän välillään on läheinen suhde. Tässä esimerkissä vain sadon tuotolla on suora vaikutus tuotantokustannuksiin. Kaikki muut tekijät eivät vaikuta tuotantokustannuksiin vain suoraan, vaan myös välillisesti sadon ja työn tuottavuuden kautta. Esimerkiksi maaperään levitettävä lannoitemäärä lisää sadon satoa, mikä muiden asioiden ollessa sama johtaa tuotannon yksikkökustannusten laskuun. On kuitenkin myös otettava huomioon, että levitettyjen lannoitemäärien kasvu johtaa kylvöhehtaarin kustannusten nousuun. Ja jos kustannusten määrä kasvaa nopeammin kuin tuotto, tuotantokustannukset eivät laske, vaan kasvavat. Tämä tarkoittaa, että näiden kahden indikaattorin välinen suhde voi olla sekä suora että käänteinen. Samoin se vaikuttaa tuotantokustannuksiin ja siementen laatuun. Eliitin, laadukkaiden siementen ostaminen lisää kustannusten määrää. Jos ne kasvavat enemmän kuin laadukkaampien siementen käytön tuotto, tuotantokustannukset nousevat ja päinvastoin.

Tuotannon koneistusaste vaikuttaa tuotantokustannuksiin sekä suoraan että välillisesti. Mekanisoinnin tason nousu lisää tuotannon käyttöomaisuuden ylläpitokustannuksia. Kuitenkin samaan aikaan työn tuottavuus kasvaa, tuottavuus kasvaa, mikä auttaa vähentämään tuotantokustannuksia.

Tekijöiden välisten suhteiden tutkimus osoittaa, että kaikista tutkituista tekijöistä siementen laadun, lannoitemäärien ja tuotannon koneistumisen välillä ei ole syy-yhteyttä. Näiden indikaattoreiden ja satotason välillä ei myöskään ole suoraa käänteistä suhdetta. Kaikki muut tekijät vaikuttavat toisiinsa suoraan tai epäsuorasti.

Siten tekijöiden systematisointi mahdollistaa syvemmän tutkimuksen tekijöiden välisestä suhteesta tutkittavan indikaattorin arvon muodostuksessa, mikä on erittäin tärkeää analyysin seuraavissa vaiheissa, erityisesti tutkittujen indikaattoreiden mallintamisvaiheessa.

5.4 Tekijäjärjestelmien deterministinen mallinnus ja muunnos

Mallintamisen ydin ja arvo, vaatimukset sille. Tekijädeterminististen mallien päätyypit. Tekijämallien muunnosmenetelmät. Mallintamisen säännöt.

Yksi tekijäanalyysin tehtävistä on mallintaa suorituskykyindikaattoreiden ja niiden arvoa määrittävien tekijöiden suhdetta.

Mallintaminen - tämä on yksi tärkeimmistä tieteellisen tiedon menetelmistä, jonka avulla luodaan malli (ehdollinen kuva) tutkimuskohteesta. Sen ydin on se, että tutkitun indikaattorin suhde tekijään välitetään tietyn matemaattisen yhtälön muodossa.

Tekijäanalyysissä niitä on deterministiset mallit (toiminnallinen) ja stokastinen (korrelaatio). Determinististen tekijämallien avulla tutkitaan suoritusindikaattorin (funktion) ja tekijöiden (argumenttien) välistä toiminnallista suhdetta.

Deterministisiä tekijäjärjestelmiä mallinnettaessa on täytettävä joukko vaatimuksia.

1. Malliin sisältyvillä tekijöillä ja itse malleilla tulee olla määrätty luonne, ne ovat todella olemassa, eivätkä ne saa olla keksittyjä abstrakteja suureita tai ilmiöitä.

2. Järjestelmään sisältyvien tekijöiden ei tulisi olla vain kaavan välttämättömiä osia, vaan niiden tulee myös olla syy-yhteydessä tutkittavien indikaattoreiden kanssa. Toisin sanoen rakennetulla tekijäjärjestelmällä pitäisi olla kognitiivinen arvo. Faktorimalleilla, jotka heijastavat indikaattoreiden välisiä syy-seuraussuhteita, on paljon suurempi kognitiivinen arvo kuin matemaattisilla abstraktiotekniikoilla luoduilla malleilla. Jälkimmäistä voidaan havainnollistaa seuraavasti. Otetaan kaksi mallia:

1) VP = CR X GV:

2) HV = VP/CR, missä VP - yrityksen bruttotuotanto; CR - yrityksen työntekijöiden lukumäärä; GV - keskimääräinen vuosituotanto työntekijää kohti.

Ensimmäisessä järjestelmässä tekijät ovat syy-yhteydessä suoritusindikaattorin kanssa ja toisessa - matemaattisessa suhteessa. Tämä tarkoittaa, että toisella, matemaattisille riippuvuuksille rakennetulla mallilla on vähemmän kognitiivista arvoa kuin ensimmäisellä.

3. Kaikkien tekijämallin indikaattoreiden on oltava kvantifioitavissa, ts. on oltava mittayksikkö ja tarvittava tietoturva.

4. Tekijämallin tulee tarjota kyky mitata yksittäisten tekijöiden vaikutusta, mikä tarkoittaa, että siinä tulee ottaa huomioon suorituskyvyn ja tekijäindikaattoreiden muutosten suhteellisuus ja yksittäisten tekijöiden vaikutusten summan tulee olla yhtä suuri kuin suorituskykyindikaattorin yleinen kasvu.

Deterministisessä analyysissä erotetaan seuraavat yleisimmät tekijämallit.

1. Lisävarusteiset mallit:

Niitä käytetään tapauksissa, joissa suoritusindikaattori on useiden tekijäindikaattoreiden algebrallinen summa.

2. Multiplikatiiviset mallit:

Tämän tyyppistä mallia käytetään, kun suoritusindikaattori on useiden tekijöiden tulos.

3. Useita malleja:

Niitä käytetään, kun tehollinen indikaattori saadaan jakamalla yksi tekijäindikaattori toisen arvolla.

4. Sekamallit (yhdistetyt). on yhdistelmä aikaisempien mallien erilaisissa yhdistelmissä:

Kerrannaistekijäjärjestelmien mallintaminen AHD:ssa suoritetaan alkuperäisen järjestelmän tekijöiden peräkkäinen jakaminen tekijöiksi-tekijöiksi. Esimerkiksi tutkittaessa tuotantovolyymin muodostusprosessia (katso kuva 5.2), voit käyttää sellaisia ​​deterministisiä malleja kuin:

Nämä mallit heijastavat prosessia, jossa alkuperäisen kerrannaistyypin tekijäjärjestelmän yksityiskohtia käsitellään ja laajennetaan jakamalla monimutkaiset tekijät tekijöihin. Mallin yksityiskohtaisuus ja laajennusaste riippuu tutkimuksen tarkoituksesta sekä mahdollisuudesta täsmentää ja muotoilla indikaattoreita vahvistettujen sääntöjen puitteissa.

Samaan tapaan, additiivisten tekijäjärjestelmien mallintaminen jakamalla yksi tai useampi tekijäindikaattori osatekijöihin.

Kuten tiedät, tuotteiden myynnin määrä on yhtä suuri:

VRP =VBP -VJA,

missä VBP - tuotannon määrä; VJA - tuotteiden maatilakäytön määrä.

Tilalla tuotteita käytettiin siemeninä (C) ja rehuna (TO). Sitten annettu alkumalli voidaan kirjoittaa seuraavasti: VRP =VBP - (C + K).

Luokkaan useita malleja käytetään seuraavia menetelmiä niiden muuntamiseen: pidentäminen, muodollinen hajottaminen, laajennus ja pelkistys.

Ensimmäinen menetelmä säädetään alkuperäisen mallin osoittajan pidentämisestä korvaamalla yksi tai useampi tekijä homogeenisten indikaattoreiden summalla. Esimerkiksi tuotantoyksikön kustannukset voidaan esittää kahden tekijän funktiona: kustannusten määrän (3) ja tuotannon määrän funktiona. (VBP). Tämän tekijäjärjestelmän alkuperäisellä mallilla on muoto

Jos kustannusten kokonaismäärä (3) korvataan niiden yksittäisillä osilla, kuten palkat (3P), raaka-aineet (SM), käyttöomaisuuden poistot (A), yleiskulut (HP) jne., silloin deterministinen tekijämalli näyttää additiiviselta mallilta, jossa on uusi joukko tekijöitä:

missä X 1 - tuotteiden työvoimaintensiteetti; X 2 - tuotteiden materiaalinkulutus; X 3 - tuotannon pääomaintensiteetti; X 4 - ylätason taso.

Muodollinen hajotusmenetelmä tekijäjärjestelmä mahdollistaa alkuperäisen tekijämallin nimittäjän pidentämisen korvaamalla yksi tai useampi tekijä homogeenisten indikaattoreiden summalla tai tulolla. Jos AT = L+ M + N + P, sitten

Tuloksena saimme lopullisen mallin, joka on samantyyppinen kuin alkuperäinen tekijäjärjestelmä (multiple model). Käytännössä tällaista hajoamista tapahtuu melko usein. Esimerkiksi, kun analysoidaan tuotannon kannattavuuden indikaattoria (R):

missä P - tuotteiden myynnistä saadun voiton määrä; 3 - tuotteiden tuotannon ja myynnin kustannusten määrä. Jos kustannussumma korvataan sen yksittäisillä elementeillä, lopullinen malli muunnoksen tuloksena saa seuraavan muodon:

Yhden tonnikilometrin hinta riippuu ajoneuvon huolto- ja käyttökustannusten määrästä (3) ja sen keskimääräisestä vuosituotannosta. (GV). Tämän järjestelmän alkuperäinen malli näyttää tältä: C tkm = 3 / GV. Ottaen huomioon, että auton keskimääräinen vuosituotanto puolestaan ​​riippuu yhden auton työpäivien määrästä vuodessa (D) työvuoron kesto (P) ja keskimääräinen tuntituotanto (CV), voimme laajentaa tätä mallia huomattavasti ja jakaa kustannuslisäyksen useisiin tekijöihin:

Laajennusmenetelmään kuuluu alkuperäisen tekijämallin laajentaminen kertomalla murtoluvun osoittaja ja nimittäjä yhdellä tai useammalla uudella indikaattorilla. Esimerkiksi jos alkuperäinen malli

ottaa käyttöön uuden indikaattorin, malli saa muodon

Tuloksena on lopullinen kertova malli uuden tekijäjoukon tulon muodossa.

Tätä mallinnusmenetelmää käytetään hyvin laajalti analyysissä. Esimerkiksi yhden työntekijän keskimääräinen vuosituotanto (työn tuottavuuden indikaattori) voidaan kirjoittaa seuraavasti: GV \u003d VP / CR. Jos syötät sellaisen indikaattorin kuin kaikkien työntekijöiden työpäivien lukumäärä (D), niin saamme seuraavan mallin vuosituotannosta:

missä DV - keskimääräinen päivätuotanto; D - työpäivien määrä työntekijää kohti.

Kaikkien työntekijöiden työtuntien lukumäärän indikaattorin käyttöönoton jälkeen (D) saadaan malli, jossa on uusi tekijöiden joukko: keskimääräinen tuntituotanto (CV), työpäivien määrä työntekijää kohti (D) ja työpäivän kesto (I):

Pelkistysmenetelmä on uuden tekijämallin luominen jakamalla murtoluvun osoittaja ja nimittäjä samalla indikaattorilla:

Tässä tapauksessa saamme lopullisen mallin, joka on samaa tyyppiä kuin alkuperäinen, mutta eri tekijöillä.

Jälleen käytännön esimerkki. Kuten tiedät, yrityksen taloudellinen kannattavuus lasketaan jakamalla voiton määrä ( P) yrityksen kiinteän ja käyttöpääoman keskimääräisistä vuosikustannuksista (KL):

R=P/K.L.

Jos jaamme osoittajan ja nimittäjän tuotemyynnin (liikevaihdon) määrällä, saadaan moninkertainen malli, mutta uusilla tekijöillä: myynnin tuotto ja tuotteiden pääomaintensiteetti:

Ja vielä yksi esimerkki. Omaisuuden tuotto (FR) määräytyy brutto VP) tai myyntikelpoisia tuotteita ( TP) kiinteän tuotantoomaisuuden keskimääräisiin vuosikustannuksiin (OPF):

Jakamalla osoittaja ja nimittäjä keskimääräisellä vuosittaisella työntekijöiden lukumäärällä (CR), saamme mielekkäämmän moninkertaisen mallin muilla tekijäindikaattoreilla: yhden työntekijän keskimääräinen vuosituotanto (GW), luonnehtien työn tuottavuuden tasoa ja pääoma-työsuhdetta (FV):

On huomattava, että käytännössä useita menetelmiä voidaan käyttää peräkkäin saman mallin muuntamiseen. Esimerkiksi:

missä FO - pääoman tuottavuus; RP - myytyjen tuotteiden määrä (tulot); C - myytyjen tavaroiden kustannukset; P- voitto; OPF-kiinteiden tuotantovarojen keskimääräiset vuosikustannukset; käyttöjärjestelmä - keskimääräiset käyttöpääomasaldot.

Tässä tapauksessa alkuperäisen, matemaattisille riippuvuuksille rakennetun tekijämallin muuntamiseen käytetään pidennys- ja laajennusmenetelmiä. Tuloksena saatiin mielekkäämpi malli, jolla on suurempi kognitiivinen arvo, koska se ottaa huomioon indikaattoreiden väliset syy-seuraussuhteet. Tuloksena saadun lopullisen mallin avulla voidaan selvittää, miten tuotannon käyttöomaisuuden kannattavuus, kiinteän ja käyttöpääoman suhde sekä käyttöpääoman kiertosuhde vaikuttavat varojen tuottoon.

Siten suoritusindikaattorit voidaan hajottaa eri tavoin osaelementeiksi (tekijöiksi) ja esittää erityyppisten determinististen mallien muodossa. Mallintamismenetelmän valinta riippuu tutkimuksen kohteesta, tavoitteesta sekä tutkijan ammatillisista tiedoista ja taidoista.

Tekijäjärjestelmien mallinnusprosessi on erittäin monimutkainen ja ratkaiseva hetki AHD:ssa. Analyysin lopulliset tulokset riippuvat siitä, kuinka realistisesti ja tarkasti luodut mallit kuvaavat tutkittujen indikaattoreiden välistä suhdetta.