Как сделать факторный анализ предприятия

Из этих данных можно сделать несколько выводов:

1. Объем продаж за отчетный период увеличился на 5%.
2. В том числе этому способствовало снижение себестоимости на 10%.
3. С другой стороны, выросли и издержки – на 15,4% коммерческие и на 14,3% управленческие.
4. Поэтому фактор снижения себестоимости на 10% не привел к аналогичному изменению дохода, который увеличился только на 5%.

В этом случае за основу берут 3 показателя – это доход, себестоимость единицы и чистая прибыль.

Из этого примера факторного анализа можно сделать несколько выводов:

1. Себестоимость единицы продукции увеличилась на 3,1%, что явилось негативным фактором.
2. Однако доход все равно увеличился на 14,3%.
3. Также увеличилась и чистая прибыль на 8,3%.

Поэтому подобный рост себестоимости оказался приемлемым. Следовательно, действуют другие факторы, которые позволяют расти прибыли компании. Уточнить их степень влияния можно с помощью аналогичных расчетов.

источник

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 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:

1. Функциональный, где результативный показатель определен в виде произведения или алгебраической суммы факторов.
2. Корреляционный (стохастический) – связь между результативным показателем и факторами являются вероятностой.
3. Прямой / Обратный – от общего к частном и наоборот.
4. Одноступенчатый/многоступенчатый.
5. 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.

Если вам понравилась статья оставляйте комментарии и подписывайтесь на рассылку по современным методам экспресс оценки финансового анализа на предприятии.

источник

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ. Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент, отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам — стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Итак, давайте рассмотрим арабские цифры от 0 до 9. В данном случае формата 5х7, которые брались из проекта под LCD от Nokia 3310.

Черным пикселям соответствует 1, белым — 0. Таким образом, каждую цифру мы можем представить в виде матрицы 5х7. Например матрица ниже:

Давайте просуммируем картинки для всех цифр, а результирующую нормируем. Это означает получить матрицу 5х7, ячейки которых содержат сумму тех же ячеек для разных цифр деленных на их количество. В итоге мы получим картинку:

В глаза сразу бросаются самые темные участки. Их три, и соответствуют они значению 0.9. Это то чем они похожи. То что общее для всех цифр. Вероятность встретить черный пиксель в этих местах высокая. Давайте рассмотрим самые светлые участки. Их также три, и соответствуют они значению 0.1. Но опять-таки это то, чем все цифры похожи, что общее для них всех. Вероятность встретить белый пиксель в этих местах высокая. Чем же они различаются? А максимум различия между ними в местах со значением 0.5. Цвет пикселя в этих местах равновероятен. Половина цифр в этих местах будут черными, половина — белыми. Давайте проанализируем эти места, благо у нас их всего 6.

Положение пикселя определенно столбцом и строкой. Отсчет начинается с 1, направление для строки сверху-вниз, для столбца слева-направо. В остальных ячейках вбито значение пикселя для каждой цифры в заданном положении. Теперь давайте отберем минимальное количество положений, при которых мы все еще сможем различать цифры. Иными словами, для которых значения в столбцах будут различны. Так как цифр у нас 10, а кодируем мы их двоично, математически необходимо как минимум 4 комбинации 0 и 1 ( log(10)/log(2)=3.3 ). Давайте попробуем из 6 отобрать 4 которые удовлетворяли бы нашему условию:

Как видим значение в столбцах 0 и 5 совпадают. Рассмотрим другую комбинацию:

Тут также есть совпадения между 3 и 5 столбцами. Рассмотрим следующую:

А вот здесь никаких коллизий. Бинго! А теперь я расскажу вам для чего все это затевалось:

Предположим с каждого пикселя, коих у нас 5х7=35, сигнал входит в некий черный ящик, а на выходе — сигнал, который соответствует входной цифре. А что происходит в черном ящике? А в черном ящике из всех 35 сигналов выбираются те 4, которые подаются на вход дешифратора и позволяют однозначно определить цифру на входе. Теперь понятно для чего мы искали комбинации без совпадений. Ведь если бы в черном ящике выбирались 4 сигнала первой комбинации, то цифры 0 и 5 для такой системы были бы попросту не различимы. Мы минимизировали задачу, ведь вместо 35 сигналов достаточно обработать лишь 4. Те 4 пикселя и являются минимальным набором скрытых факторов, которые характеризуют данный массив цифр. Очень интересную особенность имеет этот набор. Если присмотреться к значениям в столбцах, можно заметить что цифра 8 противоположность цифре 4, 7 — 5, 9 — 3, 6 — 2, а 0 — 1. Внимательный читатель спросит а причем тут нейронные сети? А особенностью нейронных сетей является то что она сама способна выделить эти факторы, без вмешательства разумного человека. Ты просто периодически показываешь ей цифры, а она находит те 4 скрытых сигнала и коммутирует его с одним из 10 своих выходов. Как можно применить те похожие сигналы, которые мы обговаривали вначале? А они могут служить меткой набора цифр. К примеру римские цифры будут иметь свой набор максимумов и минимумов, а буквы — свой. По сигналам схожести ты сможешь отделить цифры от букв, но распознать символы внутри набора возможно только по максимальному различию.

источник

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 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.

Скачайте и возьмите в работу:

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.

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

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

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. Смотрите также, как найти выручку .

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

Рисунок 1. Двухфакторная модель

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

Рассмотрим в таблице 2 пример.

Таблица 2. Пример двухфакторного анализа выручки

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

Трехфакторная модель значительно сложнее двухфакторной (рисунок 2).

Рисунок 2. Трехфакторная модель

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.

В таблице мы привели пример использования трехфакторной модели.

Таблица 3. Пример расчета выручки по трехфакторной модели

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.

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

Kол_ср – среднее количество на единицу номенклатуры;

Ном – количество номенклатурных позиций;

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:

1. Пр = Кол * Нац
2. Кол = Kол_ср * Ном
3. Затр = Кол * Себ.
4. Выр = Кол * Цена

Рассмотрим это на примере. Исходные данные и расчеты в таблице

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

Прошлый год

Итоговые и средневзвешенные значения

Текущий год

Итоговые и средневзвешенные значения

Влияние фактора на изменение прибыли

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.

Кол_∆ = ∆Q * (H₁ + H) / 2 = (220 — 180) * (3,9 + 4,7) / 2 = 172

Нац_∆ = ∆H * (Q₁ + Q) / 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.

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.

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.

Ном_∆ = ∆N * (Q_{(ср 0)} + Q_{(ср 1)}) / 2 * (H₁ + H) / 2 = (3 — 2) (73 + 90) / 2 * (4,7 + 3,9) = 352

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.

• 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.

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.

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

с подстановкой
значения
фактора из
текущего
периода

источник

Факторный анализ покажет, как повлияли на прибыль изменившиеся цена, себестоимость и объем продаж. С его помощью можно быстро выяснить количественную связь между закупкой нового оборудования и производительностью труда. И это только два примера. А в нашей статье их – семь. Да еще Excel-модель, готовая сама все рассчитать.

Методика факторного анализа кратко – это способ измерить влияние причин на результат или следствие.

Для иллюстрации возьмем самые простые зависимости:

1. Цена товара, количество продаж и выручка. Где здесь следствие, а где причины? Очевидно, что цена и количество напрямую влияют на выручку. Значит, это факторы, а выручка – результирующий показатель;
2. Себестоимость производства и затраты по элементам. Так как себестоимость складывается из материальных затрат, оплаты труда, отчислений с нее, амортизации и прочих составляющих, то это – причины. Сама же себестоимость – следствие;
3. Производительность труда, обеспеченность рабочих основными средствами (фондовооруженность) и эффективность работы оборудования (фондоотдача). Этот пример – посложнее, ведь многое зависит от цели, стоящей перед аналитиком. Но один из наиболее расхожих вариантов такой: фондовооруженность и фондоотдача – факторы, а производительность труда – результат.

Овладеть методикой факторного анализа означает научиться, во-первых, формировать модели (формулы), а во-вторых, количественно измерять влияние факторов на исследуемый показатель.

Решение от «Финансового директора» позволит проанализировать расхождения факта с планом и выяснить, почему они возникли и какие факторы повлияли.

1. Определитесь с тем, какой именно показатель нуждается в углубленном анализе. Он и будет тем самым следствием (результатом), для которого потребуется количественно измерить причины.
2. Решите, какая факторная модель будет использоваться. Факторная модель – это формульная зависимость между причинами и результатом. Устанавливается она просто. Достаточно вспомнить порядок расчета результирующего показателя или поискать уже готовые варианты, если требуется подход посерьезнее. В приведенных в начале статьи примерах модели будут такими:

• Выручка = Цена × Количество;
• Себестоимость производства = Материальные затраты + Затраты на оплату труда + Социальные отчисления + Амортизация + Прочие затраты;
• Производительность труда = Фондовооруженность × Фондоотдача.

1. Оценитевлияние факторов на результат. В этом помогут сразу несколько способов. Наиболее популярные из них – методы цепных подстановок и абсолютных разниц.
2. Проанализируйте полученные цифры. В ходе анализа постарайтесь найти ответы на вопросы: какие факторы оказали отрицательное воздействие на результирующий показатель? влияние каких практически незаметно? что нужно сделать, чтобы ослабить отрицательную роль первых и усилить положительный эффект от вторых? Заметим, что ответ на последний вопрос лежит в плоскости управленческих решений, так как может потребовать пересмотра ценовой политики, подходов к мотивации сотрудников, инвестиционных решений предприятия и т.п.

Нужны готовые решения? Семь факторных моделей и расчет по ним уже ждут вас в нашей Excel-модели. Скачайте, чтобы углубленно проанализировать прибыль от продаж, себестоимость производства и производительность труда.

Для того, чтобы грамотно проводить факторный анализ на практике, нужно еще немного теоретических знаний. Например, о том, какие в нем есть два принципиально разнящихся подхода и какими по виду бывают факторные модели.

Первый момент – о подходах – поможет не ошибиться с подбором факторов в модель. Ведь, по сути, для каждого следствия есть множество причин. Допустим, на производительность труда метеозависимых людей влияют в том числе и геомагнитные бури. Но как формализовать это влияние, превратив его в строгую математическую формулу? Вообще можно, но сложно. А порой и не нужно.

Второй – о типах моделей – это основа для правильного выбора способов оценки влияния факторов. Например, тот же метод абсолютных разниц применим не для каждой факторной модели.

Все, что важно знать про методику факторного анализа, мы представили на схеме и описали ниже.

Факторный анализ: сущность, этапы, формулы

Есть несколько классификаций. В этой статье рассмотрим одну, но, пожалуй, самую важную для специалиста-практика.

С позиции жесткости или однозначно выраженной определенности связи между следствием и причинами факторный анализ бывает:

Детерминированный – это когда зависимость между результатом и факторами выражается строго заданной математической формулой, и она будет работать в любых условиях. Например, если поднять цену на товар в два раза и при этом добиться, чтобы количество продаж осталось прежним, то выручка вырастет также ровно в два раза.

Стохастический – в этом случае связь между результатом и факторами, несомненно, есть, но вот выразить ее без проведения дополнительных вычислений – невозможно.

Здесь снова обратимся к примеру зависимости между производительностью труда отдельных работников и геомагнитными возмущениями. Да, влияние определенно есть. Но какое оно? Как его измерить? Можно ли сказать, что если геомагнитная активность вырастет на 1 балл, то производительность труда снизится на 10%? Очевидно, что нет. Конечно, можно собрать сведения о самочувствии людей за некоторый промежуток времени и на этой основе построить корреляционно-регрессионную зависимость. Но формула, которую получат для жителей Владивостока, возможно, совсем не будет работать для москвичей и наоборот.

Как провести факторный анализ ключевых финансовых показателей

Смотрите, как узнать, почему выручка, себестоимость, EBITDA за полугодие отличаются от запланированных значений. Готовые Excel-модели для шести ключевых показателей и примеры расчетов – в этом решении.

Вот их краткая характеристика с примерами.

Связь между результатом и факторами: через алгебраическую сумму. Алгебраическая в данном случае означает, что факторы объединяются в формуле не только через сложение, но и через вычитание.

• Совокупные затраты предприятия = Переменные затраты + Постоянные затраты;
• Маржинальный доход на единицу товара = Цена продажи – Цена приобретения – Прочие переменные затраты на единицу;
• Прибыль (убыток) от продаж = Выручка-нетто – Себестоимость продаж – Коммерческие расходы – Управленческие расходы;
• Собственные оборотные средства = Собственный капитал – Внеоборотные активы.

Связь между результатом и факторами: через произведение.

• Объем производства продукции за год = Средняя численность работников × Среднегодовая выработка продукции одним работников;
• Среднегодовая выработка продукции одним работником = Среднее количество дней, отработанных одним работником за год × Средняя продолжительность рабочей смены × Среднечасовая выработка продукции одним работником;
• Рентабельность активов = Рентабельность продаж × Коэффициент оборачиваемости активов.

Связь между результатом и факторами: через деление.

• Рентабельность продаж = Чистая прибыль ÷ Выручка;
• Рентабельность продаж = Рентабельность собственного капитала ÷ Коэффициент оборачиваемости активов ÷ Мультипликатор собственного капитала;
• Финансовый леверидж = Заемный капитал ÷ Собственный капитал.

Связь между результатом и факторами: одновременно используются алгебраическая сумма, произведение и деление.

Некоторые обобщенные варианты формул:

• Y = (Х₁ + Х2) ÷ Х3;
• Y = (Х1 – Х2) × Х3;
• Y = Х1 × Х2 + Х3 × Х4;
• Y = Х1 ÷ Х2 + Х3 ÷ Х4 и т.д.

• Точка безубыточности = Постоянные затраты ÷ (Цена за единицу товара – Переменные затраты на единицу товара);
• Маржа безопасности = (Плановый/фактический объем продаж – Объем продаж в точке безубыточности) ÷ Плановый/фактический объем продаж;
• Коэффициент обеспеченности запасов собственными источниками = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) ÷ Запасы.

Таких способов – несколько, а именно:

1. цепных подстановок;
2. абсолютных разниц;
3. относительных разниц;
4. интегральный метод;
5. логарифмический метод.

Чтобы успешно решать задачи факторного анализа, достаточно знать, как реализуются первые два подхода и в чем их ограничения. Поэтому сосредоточимся именно на них.

В чем суть: рассчитываются несколько условных значений результирующего признака и в строго определенном порядке сравниваются между собой, а также со значениями результата в базовом и отчетном периодах. Сразу оговорим терминологию:

• базовый период – это любой предыдущий, например, за прошлый год, квартал, месяц или на предыдущую отчетную дату;
• отчетный период – самый последний по времени из анализируемых. Базовый и отчетный периоды должны соответствовать друг другу по продолжительности. Допустим, все они – это только годы или только кварталы;
• условное значение результирующего признака – величина, которая в реальности никогда не достигалась. Отсюда и название – «условное». Оно необходимо только для расчетных целей.

1. Рассчитайте первое условное значение результата. Для этого в формуле факторной модели, где все значения взяты из базового периода, величину первого фактора замените на отчетную.
2. Найдите разницу между первым условным значением результата и его же величиной в базовом периоде. Она покажет влияние первого исследуемого фактора.
3. Вычислите второе условное значение результата. Чтобы это сделать, в формулу факторной модели введите отчетную величину для второго исследуемого фактора. Помните, что так как первый фактор уже однажды изменил значение с базового на отчетное, то для него откат назад не делается. Во всех следующих расчетах он будет браться с отчетной величиной. Это применимо и ко всем остальным факторам, значения которых изменялись с базового на отчетное;
4. Найдите разницу между вторым и первым условными значениями результата. Это будет влияние второго фактора на результирующий показатель;
5. Повторите процесс для всех факторов в модели. На последнем шаге расчета разница определяется между отчетным значением результата и последним условным значением.

1. Количество условных значений всегда на единицу меньше количества факторов. То есть если модель двухфакторная, то условное значение будет одно, а из числа приведенных выше этапов надо сделать только I, II и V;
2. Самое главное – не перепутать что из чего вычитать. Общее правило такое: из последнего звена цепочки расчета вычитается предыдущее. Из первого условного – базовое, из второго условного – первое условное, из отчетного – последнее условное;
3. Величина влияния зависит от места фактора в модели. Если переставить факторы местами и провести расчет заново, то получатся немного другие значения. Причина – воздействие неразложимого остатка или взаимного влияния факторов друг на друга. Методы цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц не решают данную проблему. Поэтому если требуются высокая точность вычисления и меньшее искажение из-за неразложимого остатка, то применяйте более сложные интегральный и логарифмический способы;
4. Суммарное влияние всех факторов равняется разнице между отчетными и базовыми значениями результата. Это так вообще для всех способов оценки влияния факторов;
5. Метод цепных подстановок – единственный универсальный в факторном анализе, который подойдет для моделей любого типа.

Как реализовать на примере:

1. Возьмем факторную модель [Точка безубыточности = Постоянные затраты ÷ (Цена за единицу товара – Переменные затраты на единицу товара)]. Для простоты запишем ее через условные обозначения, причем со значениями из базового периода. Получим: ТБ = ПостЗ ÷ (Ц_{ед. 0} – ПерЗ_{ед. 0});
2. Первое условное значение для точки безубыточности рассчитаем по формуле: ТБ_{усл. 1} = ПостЗ₁ ÷ (Ц_{ед. 0} – ПерЗ_{ед. 0});
3. Влияние первого фактора – постоянных затрат – вычислим так: ∆ТБ(ПостЗ) = ТБ_усл.1 – ТБ;
4. Теперь рассчитаем второе условное значение для ТБ: ТБ_{усл. 2} = ПостЗ₁ ÷ (Ц_{ед. 1} – ПерЗ_{ед. 0}). Обратите внимание, что величина постоянных затрат не меняется обратно на значение базового периода;
5. Вычисляем влияние второго фактора – цены за единицу: ∆ТБ(Ц_ед.) = ТБ_{усл. 2} – ТБ_{усл. 1};
6. Если теперь в формуле взять переменные затраты со значением из отчетного периода, то на выходе получим не еще одно условное, а фактическое значение результата: ТБ₁ = ПостЗ₁ ÷ (Ц_{ед. 1} – ПерЗ_{ед. 1});
7. На последнем шаге считаем влияние третьего фактора – переменных затрат на единицу товара: ∆ТБ(ПерЗ_ед.) = ТБ₁ – ТБ_{усл. 2};
8. Если расчеты сделаны верно, то должно выполняться равенство ∆ТБ = ∆ТБ(ПостЗ) + ∆ТБ(Ц_ед.) + ∆ТБ(ПерЗ_ед.).

В чем суть: для расчета влияния фактора нужно найти его абсолютное отклонение (разницу) между данными отчетного и базового периода.

1. Вычислите влияние первого фактора. Для этого подставьте в формулу его абсолютное отклонение. Все остальные факторы в модели берите со значениями из базового периода.
2. Рассчитайте воздействие второго фактора. С этой целью в формулу опять подставляется его абсолютное отклонение. Как быть с прочими показателями? Все, которые находятся левее анализируемого фактора, берутся с отчетными значениями. Все, которые правее, – с базовыми.
3. Повторите процесс для всех факторов в модели, используя схему: анализируемый фактор берется со значком ∆, стоящие от него слева в формуле – со значком 1, а справа – с 0.

Что важно знать: простота реализации метода сочетается с ограниченностью применения. Он используется только для мультипликативных и смешанных моделей мультипликативно-аддитивного типа.

Как реализовать на примере:

1. Воспользуемся факторной моделью [Среднегодовая выработка продукции одним работником = Среднее количество дней, отработанных одним работником за год × Средняя продолжительность рабочей смены × Среднечасовая выработка продукции одним работником]. Через условные обозначения она будет такой: ГВ = Д × П × ЧВ.
2. Влияние количества дней рассчитаем как произведение их абсолютной разницы и двух других факторов в модели со значениями из базового периода: ∆ГВ(Д) = ∆Д × П × ЧВ_0.
3. Влияние продолжительности рабочей смены вычисляем по аналогичной схеме. При этом помним, что величину Д следует брать уже из отчетного периода: ∆ГВ(П) = Д₁ × ∆П × ЧВ_0.
4. Теперь остается вычислить влияние часовой выработки. Факторы слева от нее будут с индексом 1: ∆ГВ(ЧВ) = Д₁ × П₁ × ∆ЧВ.
5. Проверяем выполнение равенства: ∆ГВ = ∆ГВ(Д) + ∆ГВ(П) + ∆ГВ(ЧВ).

Давайте посмотрим, как на практике применяются три факторные модели для анализа прибыли от продаж, себестоимости производства и производительности труда. Все используемые формулы объединяет возможность выполнить расчет исключительно по данным финансовой отчетности и годового отчета. Воспользуемся информацией ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат» (ПАО «НЛМК»).

За основу возьмем аддитивную факторную модель: Прибыль (убыток) от продаж = Выручка – Себестоимость продаж – Коммерческие расходы – Управленческие расходы.

Через условные обозначения запишем ее так: ПП = В – СП – КР – УР.

В таблице приведены исходные данные, а также сделан расчет влияния факторов.

Таблица 1 – Факторный анализ прибыли от продаж для ПАО «НЛМК»

1.1 выручка (строка 2210 отчета о финансовых результатах – ОФР)

1.2 себестоимость продаж (2120 ОФР)

1.3 коммерческие расходы (2210 ОФР)

1.4 управленческие расходы (2220 ОФР)

1.5 прибыль от продаж (2200 ОФР)

2 Расчет влияния факторов на прибыль от продаж, млн р.

2.1 первое условное значение прибыли от продаж ПП_{усл. 1}
(В₁ – СП – КР – УР)

2.2 влияние выручки ∆ПП(В) (ПП_{усл. 1} – ПП)

2.4 влияние себестоимости продаж ∆ПП(СП) (ПП_{усл. 2} – ПП_{усл. 1})

2.6 влияние коммерческих расходов ∆ПП(КР) (ПП_{усл. 3} – ПП_{усл. 2})

2.7 влияние управленческих расходов ∆ПП(УР) (ПП₁ – ПП_{усл. 3})

3 Общее влияние факторов (2.2 + 2.4 + 2.6 + 2.7)

Вывод: положительное влияние выручки более, чем в два раза перекрыло отрицательное воздействие расходов по обычным видам деятельности. С этой точки зрения деятельность ПАО «НЛМК» очень эффективна и характеризуется интенсивным подходом к развитию.

Расчет будем вести по формуле: Себестоимость производства единицы продукции = Материалоемкость + Зарплатоемкость + Амортизациеемкость + Накладоемкость.

Иначе: СПЕ = МЕ + ЗЕ + АЕ + НЕ.

Примечание. Эту факторную модель легко получить, если знать соотношения:

1. Себестоимость производства единицы продукции = Совокупные затраты ÷ Объем произведенной продукции;
2. Совокупные затраты = Материальные затраты + Затраты на оплату труда и социальные отчисления + Амортизация + Прочие накладные затраты;
3. Материалоемкость = Материальные затраты ÷ Объем произведенной продукции;
4. Зарплатоемкость = Затраты на оплату труда и социальные отчисления ÷ Объем произведенной продукции;
5. Амортизациеемкость = Амортизация ÷ Объем произведенной продукции;
6. Накладоемкость = Прочие накладные затраты ÷ Объем произведенной продукции.

Таблица 2 – Факторный анализ себестоимости производства единицы продукции для ПАО «НЛМК»

1.1 материальные затраты, млн р. (строка 5610 пояснений к бухгалтерскому балансу и отчету о финансовых результатах – пояснения к ББ и ОФР)

1.2 затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды, млн р. (5620 + 5630 пояснений к ББ и ОФР)

1.3 амортизация, млн р. (5640 пояснений к ББ и ОФР)

1.4 прочие затраты, млн р. (5650 пояснений к ББ и ОФР)

1.5 объем производства, млн т (годовой отчет)

2 Результирующий и факторные показатели модели, р./т:

источник