Выявление зависимости между определенными факторами являются сутью. Факторный анализ

Называют факторным анализом . Основными разновидностями факторного анализа являются детерминированный анализ и стохастический анализ.

Детерминированный факторный анализ основывается на методике изучения влияния таких факторов, взаимосвязь которых с обобщающим экономическим показателем является функциональной. Последнее означает, что обобщающий показатель представляет собой либо произведение, либо частное от деления, либо алгебраическую сумму отдельных факторов.

Стохастический факторный анализ основывается на методике исследования влияния таких факторов, взаимосвязь которых с обобщающим экономическим показателем является вероятностной, иначе — корреляционной.

В условиях наличия функциональной взаимосвязи с изменением аргумента всегда имеет место и соответствующе изменение функции. При наличии же вероятностной взаимосвязи изменение аргумента может сочетаться с несколькими значениями изменения функции.

Факторный анализ подразделяется также на прямой , иначе дедуктивный анализ и обратный (индуктивный) анализ.

Первый вид анализа осуществляет изучение влияния факторов дедуктивным методом, то есть в направлении от общего к частному. При обратном факторном анализе влияние факторов исследуется индуктивным методом — в направлении от частных факторов к обобщающим экономическим показателям.

Классификация факторов, влияющих на эффективности деятельности организации

Факторы, влияние которых изучается при проведении , классифицируются по различным признакам. Прежде всего их можно подразделить на два основных вида: внутренние факторы , зависящие от деятельности данной , и внешние факторы , не зависящие от данной организации.

Внутренние факторы в зависимости от величины их воздействия на , можно подразделить на главные и второстепенные. К числу главных относятся факторы, связанные с использованием , и материалов, а также факторы, обусловленные снабженческо-сбытовой деятельностью и некоторыми другими сторонами функционирования организации. Главные факторы оказывают основополагающее воздействие на обобщающие экономические показатели. Внешние факторы, не зависящие от данной организации, обусловлены природно-климатическими (географическими), социально-экономическими, а также внешнеэкономическими условиями.

В зависимости от длительности их воздействия на экономические показатели можно выделить постоянные и переменные факторы . Первый вид факторов оказывает влияние на экономические показатели, которое не ограничено во времени. Переменные факторы воздействуют на экономические показатели лишь в течение определенного периода времени.

Факторы могут подразделяться на экстенсивные (количественные) и интенсивные (качественные) по признаку сущности их влияния на экономические показатели. Так, например, если изучается влияние на объем выпуска продукции трудовых факторов, то изменение численности рабочих будет являться экстенсивным фактором, а изменение производительности труда одного рабочего — интенсивным факторов.

Факторы, влияющие на экономические показатели, по степени их зависимости от воли и сознания работников организации и других лиц, могут подразделяться на объективные и субъективные факторы . К объективными факторам могут быть отнесены погодные условия, стихийные бедствия, которые не зависят от деятельности человека. Субъективные же факторы целиком и полностью зависят от людей. Подавляющее большинство факторов следует отнести к числу субъективных.

Факторы можно подразделить также в зависимости от сферы их действия на факторы неограниченного и факторы ограниченного действия. Первый вид факторов действует повсеместно, в любых отраслях народного хозяйства. Второй вид факторов оказывает влияние лишь внутри какой-либо отрасли или даже отдельной организации.

По своей структуре факторы подразделяются на простые и сложные. Подавляющая часть факторов — сложные, включающие в себя несколько составных частей. Вместе с тем имеются и такие факторы, которые не поддаются расчленению. Например, фондоотдача может служить примером сложного фактора. Количество дней, отработанных оборудованием за данный период является простым фактором.

По характеру влияния на обобщающие экономические показатели различают прямые и косвенные факторы . Так, изменение проданной продукции, хотя оно и оказывает обратное влияние на величину прибыли, следует считать прямым факторам, то есть фактором первого порядка. Изменение же величины материальных затрат оказывает на прибыль косвенное влияние, т.е. воздействует на прибыль не непосредственно, а через себестоимость, представляющую собой фактор первого порядка. Исходя из этого уровень материальных затрат следует считать фактором второго порядка, то есть косвенным фактором.

В зависимости от того, можно ли дать количественную оценку влияния данного фактора на обобщающий экономический показатель, различают измеряемые и неизмеряемые факторы.

Эта классификация тесно взаимосвязана с классификацией резервов повышения эффективности хозяйственной деятельности организаций, или, иначе говоря, резервов улучшения анализируемых экономических показателей.

Факторный экономический анализ

В те признаки, которые характеризуют причину, носят название факторных, независимых. Те же признаки, которые, характеризуют следствие, принято называть результатными, зависимыми.

Совокупность факторных и результативных признаков, которые находятся в одной причинно-следственной связи, носит название факторной системы . Существует также понятие модели факторной системы. Она характеризует взаимосвязь между результативным признаком, обозначаемым как y, и факторными признаками, обозначаемыми как . Иными словами, модель факторной системы выражает взаимосвязь между обобщающим экономическим показателям и отдельными факторами, влияющими на этот показатель. При этом в качестве факторов выступают другие экономические показатели, представляющие собой причины изменения обобщающего показателя.

Модель факторной системы математически может быть выражена при помощи следующей формулы:

Установление зависимостей между обобщающими (результативными) и влияющими на них факторами носит название экономико-математического моделирования.

В изучается два вида взаимосвязей между обобщающими показателями и влияющими на них факторами:

функциональная (иначе — функционально-детерминированная, или жестко детерминированная связь.)
стохастическая (вероятностная) связь.

Функциональная связь — это такая связь, при которой каждому значению фактора (факторного признака) соответствует вполне определенное неслучайное значение обобщающего показателя (результативного признака).

Стохастическая связь — это такая связь, при которой каждому значению фактора (факторного признака) соответствует множество значений обобщающего показателя (результативного признака). В этих условиях для каждого значения фактора x значения обобщающего показателя y образуют условное статистическое распределение. Вследствие этого изменение значения фактора x только в среднем вызывает изменение обобщающего показателя y.

В соответствии с двумя рассмотренными типами взаимосвязей различают методы детерминированного факторного анализа и методы стохастического факторного анализа. Рассмотрим следующую схему:

Методы, применяемые в факторном анализе. Схема №2

Наибольшую полноту и глубину аналитического исследования, наибольшую точность результатов анализа обеспечивает применение экономико-математических методов исследования.

Эти методы имеют ряд преимуществ перед традиционными и статистическими методами анализа.

Так, они обеспечивают более точное и детальное исчисление влияния отдельных факторов на изменение величин экономических показателей а также дают возможность решения ряда аналитических задач, которые не могут быть сделаны без применения экономико-математических методов.

Основные положения

Факторный анализ – это один из новых разделов многомерного статистического анализа. Первоначально этот метод разрабатывался для объяснения корреляции между исходными параметрами. Результатом корреляционного анализа является матрица коэффициентов корреляции. При малом числе признаков (переменных) можно провести визуальный анализ этой матрицы. С ростом числа признаков (10 и более) визуальный анализ не даст положительных результатов. Оказывается, что все многообразие корреляционных связей можно объяснить действием нескольких обобщенных факторов, которые являются функциями исследуемых параметров, при этом сами факторы могут быть неизвестны, но их можно выразить через исследуемые признаки. Основоположником факторного анализа является американский ученый Л.Терстоун.

Современные статистики под факторным анализом понимают совокупность методов, которые на основе реально существующей связи между признаками позволяет выявить латентные (скрытые) обобщающие характеристики организационной структуры и механизмы развития изучаемых явлений и процессов.

Пример: предположим, что n автомобилей оценивается по 2 признакам:

x 1 – стоимость автомобиля,

x 2 – длительность рабочего ресурса мотора.

При условии коррелированности x 1 и x 2 в системе координат появляется направленное и достаточно плотное скопление точек, формально отображаемое новыми осями и(Рис.5).

Рис.6

Характерная особенность F 1 и F 2 заключается в том, что они проходят через плотные скопления точек и в свою очередь коррелируют с x 1 x 2 .Максимальное

число новых осей будет равно числу элементарных признаков. Дальнейшие разработки факторного анализа показали, что этот метод может быть с успехом применены в задачах группировки и классификации объектов.

Представление информации в факторном анализе.

Для проведения факторного анализа информация должна быть представлена в виде матрицы размером m x n:

Строки матрицы соответствуют объектам наблюдений (i=), а столбцы – признакам (j=).

Признаки, характеризующие объект имеют разную размерность. Для того, чтобы их привести к одной размерности и обеспечить сопоставимость признаков матрицу исходных данных обычно нормируют, вводя единый масштаб. Самым распространенным способом нормировки является стандартизация. От переменных переходят к переменным

Среднее значение j признака,

Среднеквадратическое отклонение.

Такое преобразование называется стандартизацией.

Основная модель факторного анализа

Основная модель факторного анализа имеет вид:

z j – j -й признак (величина случайная);

F 1 , F 2 , …, F p – общие факторы (величины случайные, нормально распределенные);

u j – характерный фактор;

 j1 ,  j2 , …,  jp – факторы нагрузки, характеризующие существенность влияния каждого фактора (параметры модели, подлежащие определению);

Общие факторы имеют существенное значение для анализа всех признаков. Характерные факторы показывают, что он относится только к данному -му признаку, это специфика признака, которая не может быть выражена через факторы. Факторные нагрузки  j1 ,  j2 , …,  jp характеризуют величину влияния того или иного общего фактора в вариации данного признака. Основная задача факторного анализа – определить факторные нагрузки. Дисперсию S j 2 каждого признака, можно разделить на 2 составляющие:

первая часть обуславливает действие общих факторов – общность h j 2 ;

вторая часть обуславливает действие характерного фактора –характерность - d j 2 .

Все переменные представлены в стандартизованном виде, поэтому дисперсия - гопризнака S j 2 = 1.

Если общие и характерные факторы не коррелируют между собой, то дисперсию j-го признака можно представить в виде:

где - доля дисперсии признака, приходящаяся на k -ый фактор.

Полный вклад какого-либо фактора в суммарную дисперсию равен:

Вклад всех общих факторов в суммарную дисперсию:

Результаты факторного анализа удобно представить в виде таблицы.

	Факторные нагрузки	Общности
	a 11 a 21 … a p1 a 12 a 22 … a p2 … … … … a 1m a 2m … a pm

факторов	V 1 V 2 … V p

А - матрица факторных нагрузок. Ее можно получить различными способами, в настоящее время наиболее распространение получил метод главных компонент или главных факторов.

Вычислительная процедура метода главных факторов.

Решение задачи с помощью главных компонент сводится к поэтапному преобразованию матрицы исходных данных X :

Х - матрица исходных данных;

Z – матрица стандартизированных значений признаков,

R – матрица парных корреляций:

Диагональная матрица собственных (характеристических) чисел,

 j находят решением характеристического уравнения

Е –единичная матрица,

 j – показатель дисперсии каждой главной компоненты ,

при условии стандартизации исходных данных , тогда=m

U – матрица собственных векторов, которые находят из уравнения:

Реально это означает решение m систем линейных уравнений для каждого

Т.е. каждому собственному числу соответствует система уравнений.

Затем находят V - матрицу нормированных собственных векторов.

Матрицу факторного отображения А вычисляют по формуле:

Затем находим значения главных компонент по одной из эквивалентных формул:

Совокупность из четырех промышленных предприятий оценена по трем характерным признакам:

среднегодовая выработка на одного работника х 1 ;

уровень рентабельности х 2 ;

Уровень фондоотдачи х 3.

Результат представлен в стандартизированной матрице Z :

По матрице Z получена матрица парных корреляций R :

Найдем определитель матрицы парных корреляций(например методом Фаддеева):

Построим характеристическое уравнение:

Решая это уравнение найдем:

Таким образом исходные элементарные признаки х 1 , х 2 , х 3 могут быть обобщены значениями трех главных компонент, причем:

F 1 объясняет примерно всей вариации,

F 2 - , аF 3 -

Все три главные компоненты объясняют вариации полностью на 100%.

Решая эту систему находим:

Аналогично строятся системы для  2 и  3 . Для  2 решение системы:

Матрица собственных векторов U принимает вид:

Каждый элемент матрицы разделим на сумму квадратов элементов j-го

столбца, получим нормированную матрицу V .

Отметим, что должно выполнятся равенство =E .

Матрицу факторного отображения получим из матричного соотношения

По смыслу каждый элемент матрицы А представляет частные коэффициенты матрицы корреляции между исходным признаком x j и главными компонентами F r . Поэтому все элементы .

Из равенства следует условиеr - число компонент .

Полный вклад каждого фактора в суммарную дисперсию признаков равен:

Модель факторного анализа примет вид:

Найдем значения главных компонент (матрицу F ) по формуле

Центр распределения значений главных компонент находится в точке (0,0,0).

Далее аналитические выводы по результатам расчетов следуют уже после принятия решения о числе значащих признаков и главных компоненти определения названий главным компонентам. Задачи распознавания главных компонент, определения для них названий решают субъективно на основе весовых коэффициентовиз матрицы отображенияА .

Рассмотрим вопрос формулировки названий главных компонент.

Обозначим w 1 – множество незначимых весовых коэффициентов, в которое включаются близкие к нулю элементы,,

w 2 - множество значимых весовых коэффициентов,

w 3 – подмножество значимых весовых коэффициентов, не участвующих в формировании названия главной компоненты.

w 2 - w 3 – подмножество весовых коэффициентов, участвующих в формировании названия.

Вычисляем коэффициент информативности для каждого главного фактора

Набор объяснимых признаков считаем удовлетворительным, если значения коэффициентов информативности лежат в пределах 0,75-0,95.

a 11 =0,776 a 12 =-0,130 a 13 =0,308

a 12 =0,904 a 22 =-0,210 a 23 =-0,420

а 31 =0,616 а 32 =0,902 а 33 =0,236

Для j=1 w 1 = ,w 2 ={a 11 ,a 21 ,a 31 },

Для j=2 w 1 ={ a 12 , a 22 }, w 2 ={ а 32 },

Для j=3 w 1 ={ а 33 }, w 2 ={a 13 ,a 33 },

Значениями признаков x 1 , x 2 , x 3 определяется состав главной компоненты на 100%. при этом наибольший вклад признакаx 2 , смысл которого-рентабельность. корректным для названия признака F 1 будет эффективность производства .

F 2 определяется компонентой x 3 (фондоотдача), назовем ее эффективность использования основных производственных средств .

F 3 определяется компонентами x 1 ,x 2 –в анализе может не рассматриваться т.к. она объясняет всего 10% общей вариации.

Литература.

Попов А.А.

Excel: Практическое руководство, ДЕСС КОМ.-М.-2000.

Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. Mathcad7 в математике, физике и в Internet. Изд-во « Номидж», М.-1998, раздел 2.13. Выполнение регрессии.

Л.А. Сошникова, В.Н. Томашевич и др. Многомерный статистический анализ в экономике под ред. В.Н. Томашевича.- М. –Наука, 1980.

Колемаев В.А., О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский Теория вероятностей и математическая статистика. –М. – Высшая школа- 1991.

К Иберла. Факторный анализ.-М. Статистика.-1980.

Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны

Пусть генеральные совокупности X и Y распределены нормально, причем их дисперсии известны (например из предшествующего опыта или найдены теоретически). По независимым выборкам объемов n и m, извлеченным из этих совокупностей, найдены выборочные средние x в и y в.

Требуется по выборочным средним при заданном уровне значимости проверить нулевую гипотезу, состоящую в том, что генеральные средние (математические ожидания) рассматриваемых совокупностей равны между собой, т. е. Н 0: М(X) = М(Y).

Учитывая, что выборочные средние являются несмещенными оценками генеральных средних, т. е. М(x в) = М(X) и М(y в) = М(Y), нулевую гипотезу можно записать так: Н 0: М(x в) = М(y в).

Таким образом, требуется проверить, что математические ожидания выборочных средних равны между собой. Такая задача ставится, потому что, как правило, выборочные средние являются различными. Возникает вопрос: значимо или незначимо различаются выборочные средние?

Если окажется, что нулевая гипотеза справедлива, т. е. генеральные средние одинаковы, то различие выборочных средних незначимо и объясняется случайными причинами и, в частности, случайным отбором объектов выборки.

Если нулевая гипотеза будет отвергнута, т. е. генеральные средние неодинаковы, то различие выборочных средних значимо и не может быть объяснено случайными причинами. А объясняется тем, что сами генеральные средние (математические ожидания) различны.

В качестве проверки нулевой гипотезы примем случайную величину.

Критерий Z – нормированная нормальная случайная величина. Действительно, величина Z распределена нормально, так как является линейной комбинацией нормально распределенных величин X и Y; сами эти величины распределены нормально как выборочные средние, найденные по выборкам, извлеченным из генеральных совокупностей; Z – нормированная величина, потому что М(Z) = 0, при справедливости нулевой гипотезы D(Z) = 1, поскольку выборки независимы.

Критическая область строится в зависимости от вида конкурирующей гипотезы.

Первый случай . Нулевая гипотеза Н 0:М(X)=М(Y). Конкурирующая гипотеза Н 1: М(X) ¹М(Y).

В этом случае строят двустороннюю критическую область исходя из требования, чтобы вероятность попадания критерия в эту область, в предположении справедливости нулевой гипотезы, была равна принятому уровню значимости .

Наибольшая мощность критерия (вероятность попадания критерия в критическую область при справедливости конкурирующей гипотезы) достигается тогда, когда «левая» и «правая» критические точки выбраны так, что вероятность попадания критерия в каждый интервал критической области равна:

P(Z < zлев.кр)=a¤2,

P(Z > zправ.кр)=a¤2. (1)

Поскольку Z – нормированная нормальная величина, а распределение такой величины симметрично относительно нуля, критические точки симметричны относительно нуля.

Таким образом, если обозначить правую границу двусторонней критической области через zкр, то левая граница -zкр.

Итак, достаточно найти правую границу, чтобы найти саму двустороннюю критическую область Z < -zкр, Z > zкр и область принятия нулевой гипотезы (-zкр, zкр).

Покажем, как найти zкр – правую границу двусторонней критической области, используя функцию Лапласа Ф(Z). Известно, что функция Лапласа определяет вероятность попадания нормированной нормальной случайной величины, например Z, в интервале (0;z):

Р(0 < Z

Так как распределение Z симметрично относительно нуля, то вероятность попадания Z в интервал (0; ¥) равна 1/2. Следовательно, если разбить этот интервал точкой zкр на интервал (0, zкр) и (zкр, ¥), то по теореме сложения Р(0< Z < zкр)+Р(Z > zкр)=1/2.

В силу (1) и (2) получим Ф(zкр)+a/2=1/2. Следовательно, Ф(zкр) =(1-a)/2.

Отсюда заключаем: для того чтобы найти правую границу двусторонней критической области (zкр), достаточно найти значение аргумента функции Лапласа, которому соответствует значение функции, равное (1-a)/2.

Тогда двусторонняя критическая область определяется неравенствами Z < – zкр, Z > zкр, или равносильным неравенством ½Z½ > zкр, а область принятия нулевой гипотезы неравенством – zкр < Z < zкр или равносильным неравенством çZ ç< zкр.

Обозначим значение критерия, вычисленное по данным наблюдений, через zнабл и сформулируем правило проверки нулевой гипотезы.

Правило.

1. Вычислить наблюдаемое значение критерия

2. По таблице функции Лапласа найти критическую точку по равенству Ф(zкр)=(1-a)/2.

3. Если ç zнабл ç < zкр – нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.

Если ç zнабл ç> zкр – нулевую гипотезу отвергают.

Второй случай . Нулевая гипотеза Н0: M(X)=M(Y). Конкурирующая гипотеза Н1: M(X)>M(Y).

На практике такой случай имеет место, если профессиональные соображения позволяют предположить, что генеральная средняя одной совокупности больше генеральной средней другой. Например, если введено усовершенствование технологического процесса, то естественно допустить, что оно приведет к увеличению выпуска продукции.

В этом случае строят правостороннюю критическую область исходя из требования, чтобы вероятность попадания критерия в эту область, в предположении справедливости нулевой гипотезы, была равна принятому уровню значимости:

P(Z> zкр)=a. (3)

Покажем, как найти критическую точку при помощи функции Лапласа. Воспользуемся соотношением

P(0 zкр)=1/2.

В силу (2) и (3) имеем Ф(zкр)+a=1/2. Следовательно, Ф(zкр)=(1-2a)/2.

Отсюда заключаем, для того чтобы найти границу правосторонней критической области (zкр), достаточно найти значение функции Лапласа, равное (1-2a)/2. Тогда правосторонняя критическая область определяется неравенством Z > zкр, а область принятия нулевой гипотезы – неравенством Z < zкр.

Правило.

1. Вычислить наблюдаемое значение критерия zнабл.

2. По таблице функции Лапласа найти критическую точку из равенства Ф(zкр)=(1-2a)/2.

3. Если Z набл < z кр – нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Если Z набл > z кр – нулевую гипотезу отвергаем.

Третий случай. Нулевая гипотеза Н0: M(X)=M(Y). Конкурирующая гипотеза Н1: M(X)

В этом случае строят левостороннюю критическую область исходя из требования, вероятность попадания критерия в эту область, в пред-

положении справедливости нулевой гипотезы, была равна принятому уровню значимости P(Z < z’кр)=a, т.е. z’кр= – zкр. Таким образом, для того чтобы найти точку z’кр, достаточно сначала найти “вспомогательную точку” zкр а затем взять найденное значение со знаком минус. Тогда левосторонняя критическая область определяется неравенством Z < -zкр, а область принятия нулевой гипотезы – неравенством Z > -zкр.

Правило.

1. Вычислить Zнабл.

2. По таблице функции Лапласа найти “вспомогательную точку” zкр по равенству Ф(zкр)=(1-2a)/2, а затем положить z’кр = -zкр.

3. Если Zнабл > -zкр, – нет оснований отвергать нулевую гипотезу.

Если Zнабл < -zкр, – нулевую гипотезу отвергают.

Все хозяйственные процессы деятельности предприятий взаимосвязаны и взаимообусловлены. Одни из них напрямую связаны между собой, некоторые проявляются косвенно. Таким образом, важным вопросом в экономическом анализе является оценка влияния фактора на тот или иной экономический показатель и для этого используют факторный анализ.

Факторный анализ предприятия. Определение. Цели. Виды

Факторный анализ относится в научной литературе к разделу многомерного статистического анализа, где оценку наблюдаемых переменных проводят с помощью ковариационных или корреляционных матриц.

Факторный анализ впервые стал применяться в психометрике и в настоящее время используется почти во всех науках начиная от психологии и кончая нейрофизиологией и политологией. Основные концепции факторного анализа были определены английским психологом Гальтоном и затем развиты Спирменом, Терстоуном, Кеттелом.

Можно выделить 2 цели факторного анализа :
– определение взаимосвязи между переменными (классификация).
– сокращение числа переменных (кластеризация).

Факторный анализ предприятия – комплексная методика системного изучения и оценки воздействия факторов на величину результативного показателя.

Можно выделить следующие виды факторного анализа :

Функциональный, где результативный показатель определен в виде произведения или алгебраической суммы факторов.
Корреляционный (стохастический) – связь между результативным показателем и факторами являются вероятностой.
Прямой / Обратный – от общего к частном и наоборот.
Одноступенчатый/многоступенчатый.
Ретроспективный/ перспективный.

Остановимся на первых двух более подробно.

Для того, чтобы можно было провести факторный анализ необходимо :
– Все факторы должны быть количественными.
– Число факторов в 2 раза больше чем результативные показатели.
– Однородная выборка.
– Нормальное распределение факторов.

Факторный анализ осуществляется в несколько этапов:
1 этап. Отбираются факторы.
2 этап. Факторы классифицируются и систематизируются.
3 этап. Моделируется взаимосвязь между результативным показателем и факторами.
4 этап. Оценка влияния каждого фактора на результативный показатель.
5 этап. Практическое использование модели.

Выделяются методы детерминированного факторного анализа и методы стохастического факторного анализа.

Детерминированный факторный анализ – исследование, в котором факторы влияют на результативный показатель функционально. Методы детерминированного факторного анализа – метод абсолютных разниц, метод логарифмирования, метод относительных разниц. Данный вид анализ наиболее распространен в силу своей простоты применения и позволяет понять факторы, которые необходимо изменить для увеличения / уменьшения результативного показателя.

Стохастический факторный анализ – исследование, в котором факторы влияют на результативный показатель вероятностно, т.е. при изменении фактора может быть несколько значений (или диапазон) результирующего показателя. Методы стохастического факторного анализа – теория игр, математическое программирование, множественный корреляционный анализ, матричные модели.

Факторный анализ прибыли позволяет оценить влияние каждого фактора в отдельности на финансовый результат в целом. Читайте, как его провести, а также скачайте методику проведения.

Суть факторного анализа

Суть факторного метода в том, чтобы определить влияние каждого фактора в отдельности на результат в целом. Это достаточно сложно сделать, так факторы влияют друг на друга, а если фактор не количественный (например, сервис), то его вес оценивают экспертным путем, что накладывает на весь анализ отпечаток субъективности. Кроме того, когда факторов влияющих на результат становится слишком много, то данные невозможно обрабатывать и рассчитывать без специальных программ математического моделирования.

Одним из самых главных финансовых показателей предприятия является прибыль. В рамках факторного анализа лучше анализировать маржинальную прибыль, где постоянные расходы отсутствуют, либо прибыль от продаж.

Узнайте причины изменений с помощью Excel-модели

Скачайте готовую модель в Excel. Она поможет узнать, как повлияли на выручку объем продаж, цена и структура продаж.

Факторный анализ методом цепных подстановок

При факторном анализе экономисты обычно применяют метод цепных подстановок, однако математически данный метод является некорректным и выдает сильно перекошенные результаты, которые значительно различаются в зависимости от того, какие переменные подставляют вначале, а какие после (например, в таблице 1).

Таблица 1 . Анализ выручки в зависимости от цены и количества проданной продукции

	Базовый год		Текущий год		Прирост выручки
		Выручка В 0		Выручка В 0	За счет цены В p	За счет количества В q
Вариант 1					P 1 Q 0 -P 0 Q 0	P 1 Q 1 -P 1 Q 0	В 1 -В 0
Вариант 1
Вариант 2					P 1 Q 1 -P 0 Q 1	P 0 Q 1 -P 0 Q 0	В 1 -В 0
Вариант 2

В первом варианте выручка за счет цены выросла на 500 рублей, а во втором на 600 рублей; выручка за счет количества в первом выросла на 300 рублей, а во втором всего на 200 рублей. Таким образом, результаты значительно разнятся в зависимости от порядка подстановки. .

Можно более корректно распределять факторы, влияющие на конченый результат в зависимости от наценки (Нац) и количества продаж (Кол) (см. рисунок 1).

Рисунок 1

Формула прироста прибыли за счет наценки: П нац = ∆ Нац * (Кол (тек) + Кол (баз)) / 2

Формула прироста прибыли за счет количества: П кол = ∆ Кол * (Нац (тек) + Нац (баз)) / 2

Пример двухфакторного анализа

Рассмотрим в таблице 2 пример.

Таблица 2 . Пример двухфакторного анализа выручки

	Базовый год		Текущий год		Прирост выручки
		Выручка В 0		Выручка В 0	За счет наценки В p	количества В q
					∆ P(Q 1 +Q 0)/2	∆ Q(P 1 +P 0)/2	В 1 -В 0
Товар «А»

Получились усредненные величины между вариантами цепных подстановок (см. таблицу 1).

Трехфакторная модель для анализа прибыли

Трехфакторная модель значительно сложнее двухфакторной (рисунок 2).

Рисунок 2

Формула, по которой определяют влияние каждого фактора в 3-х факторной модели (например, наценка, количество, номенклатура) на общий результат похожа на формулу в двухфакторной, но уже сложнее.

П нац = ∆Нац * ((Кол (тек) * Ном (тек) + Кол (баз) * Ном (баз)) / 2 - ∆Кол * ∆Ном / 6)

П кол = ∆Кол * ((Нац (тек) * Ном (тек) + Нац (баз) * Ном (баз)) / 2 - ∆Нац * ∆Ном / 6)

П ном = ∆Ном * ((Нац (тек) * Кол (тек) + Нац (баз) * Кол (баз)) / 2 - ∆Нац * ∆Кол / 6)

Пример анализа

В таблице мы привели пример использования трехфакторной модели.

Таблица 3 . Пример расчета выручки по трехфакторной модели

Прошлый год	Текущий год	Факторы выручки
				Номенклатура
		∆ 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)

Если посмотреть на полученные результаты анализа выручки факторным методом, то наибольший прирост выручки произошел за счет повышения цен. Цены повысились на (15 / 10 - 1) * 100% = 50%, следующим по значимости оказалось увеличение номенклатуры с 3 до 4 ед.– темп прироста (4 / 3 - 1) * 100% = 33% и на последнем месте «количество», которое возросло всего на (120/100-1)*100% = 20%. Таким образом, факторы влияют на прибыль пропорционально темпу роста.

Четырехфакторная модель

К сожалению, для функции вида Пр = Kол ср * Ном * (Цен - Cеб), не существует простых формул расчета влияния каждого отдельного фактора на показатель.

Пр – прибыль;

Kол ср – среднее количество на единицу номенклатуры;

Ном – количество номенклатурных позиций;

Цена – цена;

Есть метод расчета, основанный на теореме Лагранжа о конечных приращениях, с использованием дифференциального и интегрального исчислений, однако он настолько сложный и трудоемкий, что практически не применим в реальной жизни.

Поэтому для вычленения каждого отдельного фактора сначала вычисляются более общие факторы по обычной двухфакторной модели, а затем уже их составляющие тем же способом.

Общая формула прибыли: Пр = Кол * Нац (Нац – наценка на ед. продукции). Соответственно, мы определяем влияние двух факторов: количества и наценки. В свою очередь количество проданной продукции зависит от номенклатуры и количества продаж приходящихся в среднем на единицу номенклатуры.

Получаем Кол = Kол ср * Ном. А наценка зависит от цены и себестоимости, т.е. Нац = Цен – Себ. В свою очередь влияние себестоимости на изменение прибыли зависит от количества проданной продукции и от изменения самой себестоимости.

Таким образом, нам надо по отдельности определить влияние 4-х факторов на изменение прибыли: Кол, Цена, Себ, Ном, используя 4 уравнения:

Пр = Кол * Нац
Кол = Kол ср * Ном
Затр = Кол * Себ.
Выр = Кол * Цена

Пример анализа по четырехфактороной модели

Рассмотрим это на примере. Исходные данные и расчеты в таблице

Таблица 4 . Пример анализа прибыли по 4-х факторной модели

Прошлый год
		Кол (ср) Q (ср 0)				Прибыль П 0
						Q 0 *(P 0 -С 0)




			∑Q 0 P 0 / ∑Q 0	∑Q 0 P 0 / ∑Q 0

Текущий год
		Кол (ср) Q (ср 1)
						Q 1 *(P 1 -С 1)



Итоговые и средневзвешенные значения
			∑Q 1 P 1 /∑Q 1	∑Q 1 P 1 /∑Q 1

Влияние фактора на изменение прибыли
Ном N ∆	Кол Q ∆	Кол (ср) Q (ср)∆	Цен P ∆		Нац Н ∆
∆N * (Q (ср 0) +Q (ср 1)) / 2 * (H 1 + H 0) / 2	∆Q*(H 1 + H 0) / 2	∆Q (ср) * (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



Итоговые и средневзвешенные значения

Примечание: цифры в таблице Excel могут на несколько единиц не совпадать с данным в текстовом описании, т.к. в таблице они округлены до десятых.

1. Сначала по двухфакторной модели (описанной в самом начале) раскладываем изменение прибыли на количественный фактор и фактор наценки. Это факторы первого порядка.

Пр = Кол * Нац

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

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

Проверка: ∆Пр = Кол ∆ + Нац ∆ = 172+168 = 340

2. Вычисляем зависимость от параметра себестоимости. Для этого раскладываем затраты на количество и себестоимость по той же формуле, но со знаком минус, так как себестоимость снижает прибыль.

Затр = Кол * Себ

Себ∆ = - ∆С*(Q1+Q0) / 2 = -(7,2 - 6,4) * (180 + 220) / 2 = -147

3. Вычисляем зависимость от цены. Для этого раскладываем выручку на количество и цену по той же формуле.

Выр = Кол*Цена

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

Проверка: Нац∆ = Цена∆ - Себ∆ = 315 - 147 = 168

4. Вычисляем влияние номенклатуры на прибыль. Для этого раскладываем количество проданной продукции на число единиц в ассортименте и среднее количество, приходящееся на одну единицу номенклатуры. Так мы определим соотношение фактора количества и номенклатуры в натуральном выражении. После этого умножаем полученные данные на среднегодовую наценку и переводим в рубли.

Кол = Ном * Кол (ср)

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

Кол (ср) = ∆Q (ср) *(N 1 + N 0) / 2 * (H 1 + H 0) / 2 = (73 - 90) * (2 + 3) / 2 * (4,7 + 3,9) = -180

Проверка: Кол ∆ = Ном ∆ + Кол (ср) = 352-180 = 172

Приведенный четырехфакторный анализ показал, что прибыль увеличилась по сравнению с прошлым годом за счет:

повышения цен на 315 тыс. руб.;
изменения номенклатуры на 352 тыс. руб.

А уменьшилась за счет:

роста себестоимости на 147 тыс. руб.;
падения количества продаж на 180 тыс. руб.

Казалось бы, парадокс: общее количество единиц проданных в текущем году по сравнению с прошлым увеличилось на 40 единиц, но при этом фактор количества показывает отрицательный результат. Это потому что рост продаж произошел за счет увеличения номенклатурных единиц. Если в прошлом году их было всего 2, то в текущем добавилась еще одна. При этом по количеству товар «Б» продали в отчетном году на 20 ед. меньше, чем в предыдущем.

Это говорит о том, что товар «С» введенный в новом году частично заместил товар «Б», но привлек к себе новых покупателей, которых не было у товара «Б». Если в следующем году товар «Б» продолжит утрачивать свои позиции, то его можно выводить из ассортимента.

Что касается цен, то их повышение на (11,9/10,3 – 1)*100% = 15,5% не сильно затронуло продажи в целом. Если судить по товару «А», который не затронули структурные изменения ассортимента, то его продажи выросли на 20%, не смотря на рост цены на 33%. Это означает, что рост цен не является для фирмы критичным.

С себестоимостью все понятно: она выросла и прибыль уменьшилась.

Факторный анализ прибыли от продаж

Евгений Шагин , финансовый директор УК «РусЧерМет»

Чтобы провести факторный анализ, необходимо:

выбрать базу для анализа – выручка от продаж, прибыль;
отобрать факторы, влияние которых необходимо оценить. В зависимости от выбранной базы анализа ими могут быть: объем продаж, себестоимость, операционные расходы, внереализационные доходы, проценты за кредит, налоги;
оценить влияние каждого фактора на итоговый показатель. В базовый расчет по предыдущему периоду подставить значение выбранного фактора из отчетного периода и скорректировать итоговый показатель с учетом этих изменений;
определить влияние фактора. Вычесть из полученного промежуточного значения оцениваемого показателя его фактическое значение за предыдущий период. Если цифра положительная, изменение фактора оказало позитивное влияние, отрицательная – негативное.

Пример факторного анализа прибыли от продаж

Рассмотрим на примере. В отчет о финансовых результатах компании «Альфа» за предыдущий период подставим значение объема продаж за текущий период (571 513 512 руб. вместо 488 473 087 руб.), все остальные показатели останутся прежними (см. таблицу 5). Как результат, чистая прибыль увеличилась на 83 040 425 руб. (116 049 828 руб. – 33 009 403 руб.). Это означает, что если бы в предыдущем периоде компании удалось реализовать продукцию на ту же сумму, что и в этом, то ее чистая прибыль выросла бы как раз на эти 83 040 425 руб.

Таблица 5 . Факторный анализ прибыли по объему продаж

Показатель	Предыдущий период, руб.
Показатель		с подстановкой значения фактора из текущего периода
Объем продаж

Валовая прибыль
Операционные расходы

Операционная прибыль
Проценты за кредит
Прибыль до налогообложения

Чистая прибыль
1 Значение объема продаж за текущий период. 2 Показатель пересчитан с учетом корректировки объема продаж.

По аналогичной схеме можно оценить влияние каждого фактора и пересчитать чистую прибыль, а итоговые результаты свести в одну таблицу (см. таблицу 6).

Таблица 6 . Влияние факторов на прибыль, руб.


Объем продаж
Себестоимость реализованной продукции, услуг
Операционные расходы
Внереализационные доходы/расходы
Проценты за кредит

Итого	32 244 671

Как видно из таблицы 6, наибольшее влияние в анализируемом периоде оказал рост продаж (83 040 425 руб.). Сумма влияния всех факторов совпадает с фактическим изменением прибыли за прошедший период. Отсюда можно сделать вывод о корректности результатов анализа.

Заключение

В заключение хочется понять: с чем же нужно сравнивать прибыль при факторном анализе? С прошлым годом, с базовым годом, с конкурентами, с планом? Как понять хорошо отработало предприятие этот год или нет? Например, предприятие увеличило прибыль за текущий год в два раза, казалось бы, это отличный результат! Но в это время конкуренты провели техническое переоснащение предприятия и со следующего года вытеснят счастливчиков с рынка. А если сравнивать с конкурентами, то у них доходы меньше, т.к. вместо, скажем, рекламы или расширения номенклатуры они вкладывали деньги в модернизацию. Таким образом, все зависит от целей и планов предприятия. Из чего следует, что прибыль фактическую нужно сравнивать, прежде всего, с плановой.

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения факторов на величину результативных показателей.

Различают следующие типы факторного анализа: детерминированный (функциональный)

стохастический (вероятностный)

Детерминированный факторный анализ – это методика оценки влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Методы детерминированного факторного анализа:

метод цепных подстановок

индексный

интегральный

абсолютных разниц

относительных разниц и др.

Стохастический анализ – методика исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной.

Методы стохастического факторного анализа:

корреляционный анализ

регрессионный анализ

дисперсионный

компонентный

современный многомерный факторный анализ

дискриминантный

Основные методы детерминированного факторного анализа

МЕТОД ЦЕПНЫХ ПОДСТАНОВОК является наиболее универсальным, используется для расчета влияния факторов во всех типах факторных моделей: сложения, умножения, деления и смешанных.

Этот метод позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем замены базисной величины каждого факторного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются.

Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет исключить влияние всех факторов, кроме одного, и определить его воздействие на прирост результативного показателя.

Алгебраическая сумма влияния факторов обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя. Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках.

ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана (индексах), которые определяются как отношение уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому или по другому объекту).

С помощью индексов можно выявить влияние различных факторов на изменение результативных показателей в моделях умножения и деления.

ИНТЕГРАЛЬНЫЙ МЕТОД является дальнейшим логическим развитием рассмотренных методов, который имеют существенный недостаток: при их использовании исходят из того, что факторы изменяются независимо друг от друга. На самом же деле они изменяются совместно, взаимосвязано и от этого взаимодействия получается дополнительный прирост результативного показателя, который присоединяется к одному из факторов, как правило к последнему. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в исследуемой модели.

При использовании ИНТЕГРАЛЬНОГО метода ошибка расчета влияния факторов распределяется между ними поровну, при этом очередность подстановки не играет роли. Распределение ошибки осуществляется с помощью специальных моделей.

Типы конечных факторных систем, наиболее часто встречающиеся в анализе хозяйственной деятельности:

аддитивные модели

мультипликативные модели

;

кратные модели

;
;
;,

где y – результативный показатель (исходная факторная система);

x i – факторы (факторные показатели).

Применительно к классу детерминированных факторных систем различают следующие основные приемы моделирования.

т.е. мультипликативную модель вида
.

3. Метод сокращения факторной системы. Исходная факторная система
. Если и числитель и знаменатель дроби разделить на одно и то же число, то получим новую факторную систему (при этом, естественно, должны быть соблюдены правила выделения факторов):

В данном случае имеем конечную факторную систему вида
.

Таким образом, сложный процесс формирования уровня изучаемого показателя хозяйственной деятельности может быть разложен с помощью различных приемов на его составляющие (факторы) и представлен в виде модели детерминированной факторной системы.

Моделирование показателя рентабельности капитала предприятия обеспечивает создание пятифакторной модели рентабельности, включающей в себя все показатели интенсификации использования производственных ресурсов.

Анализ рентабельности проведем, используя данные таблицы.

РАСЧЕТ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПО ПРЕДПРИЯТИЮ ЗА ДВА ГОДА

Показатели	Условные обозначе-ния	Первый (базовый) год (0)	Второй (отчетный) год (1)	Откло-нение, %
1. Продукция (продажа в отпускных ценах без косвенных налогов), тыс.руб.
2. а) Производственный персонал, человек
б) Оплата труда с начислениями, тыс.руб.
3. Материальные затраты, тыс.руб.
4. Амортизация, тыс.руб.
5. Основные производственные фонды, тыс.руб.
6. Оборотные средства в товарно-материальных ценностях, тыс.руб.	E 3
7. а) Производительность труда (стр.1:стр.2а), руб.	λ R
б) Продукция на 1 руб. оплаты труда (стр.1:стр.2б), руб.	λ U
8. Материалоотдача (стр. 1: стр. 3), руб.	λ M
9. Амортизациеотдача (стр. 1: стр. 4), руб.	λ A
10. Фондоотдача (стр. 1: стр. 5), руб.	λ F
11. Оборачиваемость оборотных средств (стр.1:стр.6), число оборотов	λ E
12. Себестоимость продаж (стр.2б+стр.3+стр.4), тыс.руб.	S П
13. Прибыль от продаж (стр. 1 + стр. 12), тыс.руб.	P П

На основе базовых показателей рассчитаем показатели интенсификации производственных ресурсов (руб.)

Показатели	Условные обозначения	Первый (базовый) год (0)	Второй (отчетный) год (1)
1. Оплатоемкость (трудоемкость) продукции
2. Материалоемкость продукции
3 Амортизациеемкость продукции
4. Фондоемкость продукции
5. Коэффициент закрепления оборотных средств

Пятифакторная модель рентабельности активов (авансированного капитала)

Методику анализа пятифакторной модели рентабельности активов проиллюстрируем, используя метод цепных подстановок.

Сначала найдем значение рентабельности для базового и отчетного годов.

Для базового года:

Для отчетного года:

Разность в коэффициентах рентабельности отчетного и базового годов составила 0,005821, а в процентах 0,58%.

Рассмотрим, какое влияние на это повышение рентабельности оказали пять вышеназванных факторов.

В заключение составим сводку влияния факторов на отклонение рентабельности 2-го года по сравнению с 1-м (базовым) годом.

Общее отклонение, % 0,58

В том числе за счет влияния:

трудоемкости +0,31

материалоемкости +0,28

амортизациеемкости 0

Итого себестоимость: +0,59

фондоемкости −0,07

оборачиваемости оборотных средств +0,06

Итого авансирование −0,01