Реферат: Методические указания Задания к практическим занятиям Контрольные задания

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФГБОУ ВПО ЧЕРЕПОВЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Инженерно-экономический институт

_______________________________________

Кафедра менеджмента
АНАЛИЗ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Тема: ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Методические указания
Задания к практическим занятиям

Контрольные задания


Специальность 080507
Череповец
2011
УДК

Факторный анализ. Методические указания. Задания к практическим занятиям. Контрольные задания – Череповец: ЧГУ, 2011. - с.


Выполнение заданий преследует цель усвоения курса лекций по теории технико-экономического анализа, привития практических навыков по расчету показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности, по построению различных видов факторных моделей, по отработке алгоритмов использования приемов элиминирования, интегрального способа, методов стохастического анализа для количественного измерения воздействия отдельных факторов на обобщающие показатели.


Рассмотрено на заседании кафедры менеджмента «____»____________ 2011г. Одобрено редакционной комиссией инженерно-экономического института «____»____________ 2011г.

Составитель: Неробова В.А., к.э.н., доцент


Рецензент:

© Череповецкий государственный

университет, 2011


^ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ТРЕБОВАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ


Студенты специальности «Менеджмент организации» заочного отделения выполняют контрольную работу по курсу «Анализ хозяйственной деятельности».

Работа содержит 12 заданий. Их выполнение преследует цель усвоения курса лекций по теории анализа хозяйственной деятельности, привития практических навыков по расчету показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности, по построению различных видов детерминированных и стохастических факторных моделей, по отработке алгоритмов использования приемов элиминирования, интегрального способа и корреляционно-регрессионного анализа для количественного измерения воздействия отдельных факторов на обобщающие показатели.

При построении детерминированных моделей студенту необходимо показать все тождественные алгебраические преобразования, производимые с исходными показателями.

В таблицах 1-5 следует исчислить недостающие показатели. Цифровой материал в таблицах является условным. Если заданием предусмотрено произвести факторный анализ, то порядок расчета влияния отдельных факторов и результаты анализа приводятся в тексте работы.

Контрольная работа может быть выполнена от руки в обычной школьной тетради либо напечатана на стандартных листах. Страницы работы должны быть пронумерованы, иметь поля для замечаний преподавателя, подпись исполнителя в конце работы и список литературы.

^ МЕТОДИКА ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА

Понятие, типы и задачи факторного анализа

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие - косвенно. Например, на величину валовой продукции непосредственное влияние оказывают такие факторы, как численность рабочих и уровень производительности их труда. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно.

Каждое явление можно рассматривать как причину и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем более детально исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.

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

Различают следующие типы факторного анализа:

детерминированный (функциональный) и стохастический (корреляционный);

прямой (дедуктивный) и обратный (индуктивный);

одноступенчатый и многоступенчатый;

статический и динамический;

ретроспективный (исторический) и перспективный (прогнозный).

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования 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.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции — от частных, отдельных факторов к обобщающим.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, у = а * Ь. При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов а и Ь на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо различать также статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Основными задачами факторного анализа являются следующие:

1. Отбор факторов, которые определяют исследуемые результативные показатели.

2. Классификация и систематизация их с целью обеспечения возможностей системного подхода.

3. Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.

4. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.

5. Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.

6. Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Отбор факторов для анализа того или другого показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний, приобретенных в этой отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем более точными будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В АХД взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки.

Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями: функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др.

Моделирование экономических показателей (детерминированное и стохастическое) также представляет собой сложную методологическую проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и практических навыков в этой отрасли.

Самый главный методологический аспект в АХД - расчет влияния факторов на величину результативных показателей, для чего в анализе используется целый арсенал способов.

И наконец, последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении производственной ситуации.

^ Классификация факторов в анализе хозяйственной деятельности

.

Классификация факторов представляет собой распределение их по группам в зависимости от их общих признаков. Она позволяет глубже разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей.

Факторы, которые исследуются в анализе, могут быть классифицированы по разным признакам. С точки зрения воздействия на результаты хозяйственной деятельности они делятся на основные и второстепенные, внутренние и внешние, объективные и субъективные, общие и специфические, постоянные и переменные, экстенсивные и интенсивные.

^ К основным относятся факторы, которые оказывают решающее воздействие на результативный показатель. Второстепенными считаются те, которые не оказывают решающего воздействия на результаты хозяйственной деятельности в данных условиях. Здесь необходимо заметить, что один и тот же фактор в зависимости от обстоятельств может быть и основным, и второстепенным.

Большое значение при исследовании экономических явлений и процессов имеет классификация факторов на внутренние и внешние, то есть на факторы, которые зависят и не зависят от деятельности данного предприятия. Основное внимание при анализе должно уделяться исследованию внутренних факторов, на которые предприятие может воздействовать.

Для правильной оценки деятельности предприятий факторы необходимо подразделять на объективные и субъективные. Объективные, например стихийное бедствие, не зависят от воли и желания людей. Субъективные причины зависят от деятельности юридических и физических лиц.


^ СПОСОБЫ ИЗМЕРЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ В ДЕТЕРМИНИРОВАННОМ АНАЛИЗЕ

Способ цепной подстановки

Одним из важнейших методологических вопросов в АХД является определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепной подстановки, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления и интегральный метод.

Первых четыре способа основываются на методе элиминирования. Элиминировать -это значит устранить, отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя кроме одного. Этот метод исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два, затем три и т.д., при неизменности остальных. Это позволяет определить влияние каждого фактора на величину исследуемого показателя в отдельности.

Наиболее универсальным из них является способ цепной подстановки. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного 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 элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

Используя способ цепной подстановки, следует придерживаться следующей последовательности расчетов: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого. В приведенном примере объем производства продукции зависит от четырех факторов: количества рабочих, количества отработанных дней одним рабочим, продолжительности рабочего дня и среднечасовой выработки. Согласно схеме 1, количество рабочих в данном случае - фактор первого уровня подчинения, количество отработанных дней - второго уровня, продолжительность рабочего дня и среднечасовая выработка - факторы третьего уровня. Это и обусловило последовательность размещения факторов в модели и соответственно последовательность их исследования.

Таким образом, применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно их классифицировать и систематизировать.

^ Индексный метод
Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому, или по другому объекту).

С помощью агрегатных индексов можно выявить влияние различных факторов на изменение уровня результативных показателей в мультипликативных и кратных моделях.


^ Способ абсолютных разниц


Способ абсолютных разниц является одной из модификаций элиминирования. Как и способ цепной подстановки, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: Y=(a-b)c и Y=a(b-c). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД. Особенно эффективно применяется этот способ в том случае, если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям.


^ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ


Модели линейной регрессии (linear regression models) применяются в самых разных деловых ситуациях для установления зависимости между переменными, которые, как подсказывает аналитику его интуиция, должны быть между собой связаны. После того как зависимость установлена, ее можно использовать для прогнозирования. Обычно анализ методом регрессии используется для соотнесения продаж с ценой, мероприятиями по продвижению товара и рыночными факторами; курса акций с доходами и процентными ставками; затрат на производство с объемами выпуска. Но, конечно, его можно использовать также и для ответов на такие, например, вопросы: «Как влияет температура воздуха на продажу мороженого в стаканчиках?» Независимой переменной (independent variable) (X) в данном сценарии является температура. Это та переменная, от которой, как считается, зависит все происходящее. Зависимой переменной (dependent variable) (Y) будет объем продаж. Температура на улице влияет на объем продаж, но не наоборот.

Для анализа методом регрессии необходимо собрать данные, чтобы установить зависимость между переменными. Когда частных значений много, как в случае информации по изменениям температуры и объема продаж, можно построить график, откладывая по оси X значения температуры, а по оси Y — значения объема продаж. Цель анализа — составление уравнения линии, которая наилучшим образом отображает зависимость. При анализе методом регрессии стараются так провести линию между нанесенными на график точками, чтобы «значение суммы квадратов отклонений точек от линии было наименьшим». При работе методом наименьших квадратов (least squares method) требуется бесконечно складывать, вычитать и умножать. Для облегчения расчетов нужны деловой калькулятор или программа построения электронных таблиц.

^ Краткое воспоминание из алгебры

В порядке подготовки к рассмотрению примера на применение метода регрессии вспомним основы алгебры. Вы, конечно, не забыли, что линия описывается следующей формулой:

Y = аХ + b, где Y — зависимая переменная (например, объем продаж);

а — коэффициент, характеризующий наклон линии (зависимость между переменными);

X — независимая переменная (например, дождь);

b — отрезок на оси «Y» (точка, в которой линия пересекает вертикальную ось).

Компьютерная программа построения электронных таблиц рассчитывает линейное уравнение (Y = mX + b), описывающее связь между независимой и зависимой переменными. Программа определяет, можно ли в качестве точного инструмента прогнозирования использовать линию, которая рассчитана как наилучшим образом отображающая зависимость.

Владелец сети из двадцати магазинов Ben & Jerry ' s по продаже мороженого заметил, что объемы продаж растут и снижаются с ростом и по­нижением температуры воздуха соответственно. Решив определить точную математическую зависимость между объемом продаж и сезонными температурами, он собрал данные по ежемесячным объемам продаж за предыдущие пять лет, а в Национальной метеорологической службе получил информацию по среднемесячной температуре в соответствующие месяцы. В результате получилась следующая таблица:



Месяц

Среднемесячная температура

Объем продаж, долл.

0F

0C

Январь

33

1

200 000

Февраль

37

3

250 000

Март

72

22

400 000

Апрель

65

18

500 000

Май

78

26

900 000

Июнь

85

29

1100 000

Июль

88

31

1500 000

Август

91

33

1300 000

Сентябрь

82

28

800 000

Октябрь

73

23

600 000

Ноябрь

45

7

300 000

Декабрь

36

3

500 000



Используя функцию «Regression» («Регрессия») программы построения электронных таблиц, владелец получил следующие данные:

Статистические данные

R2                                                                                                    0,704

Среднеквадратическая погрешность оценки Y                          243 334

Коэффициент, характеризующий точку пересечения оси Y   -379 066

Коэффициент X                                                                           16431

Среднеквадратическая погрешность коэффициента X            3 367

t-статистика переменной X                                                         4,88

^ Что означают эти данные?

Как ни парадоксально, но приведенные выше данные определяют уравнение линии, которое описывает зависимость между температурой за окном и объемом продаж в магазинах Ben & Jerry's. Сначала дадим толкование данных, которые необходимы для составления линейного уравнения.

«Коэффициент, характеризующий точку пересечения оси Y» = b = -379 066

«Коэффициент X» = m = 16 431

Подставляя эти значения в стандартное линейное уравнение, приведенное выше, получаем: Y = 16 43IX - 379 066. Наносим точки на график и проводим линию регрессии, описанную этим уравнением. В результате имеем следующее (рис. 1).

На графике видно, что линия регрессии проходит посредине между точками. Введя значение температуры X в уравнение, можно определить прогнозируемый (predicted) объем продаж мороженого. В случае магазинов Ben & Jerry's при температуре 60° F (15° С) ожидаемый объем продаж в месяц должен составить 606 794 долл.

Y = (16 431 X 60° F) - 379 066 = 606 794 долл.



(График построен с помощью Мастера диаграмм в MS Excel)

Рис. 1. Пример анализа методом регрессии продаж мороженого фирмой Ben & Jerry ' s

Однако насколько точно данное уравнение позволяет прогнозировать продажи мороженого? Ответ на этот вопрос дает нам один из показателей, приведенных выше в статистических данных.

Пояснения по R

Значение R2 показывает, «какой процент разброса данных объясняется конкретным уравнением регрессии». В нашем случае это 70,4% разброса данных по объему продаж. Такой показатель считается очень высоким. В широкомасштабном экономическом анализе очень высоким следует считать показатель 30%, так как на состояние экономики влияют тысячи переменных. Можно предположить, что в бизнесе, связанном с мороженым, на колебания объема продаж, помимо температуры, влияют также условия и длительность хранения продукта, реклама, предложение потребителям компенсационных купонов.

Однако не теряйте бдительности! Не пытайтесь вычитать слишком многое из результатов анализа методом регрессии! Они говорят нам только то, что объем продаж изменяется с температурой на улице во многом именно так, как описано. Из этого анализа не следует, что «именно температурой объясняется изменение объема продаж». Но если вы рационально и обоснованно выбрали независимую переменную и она хорошо предсказывает поведение исследуемой зависимой переменной, используйте анализ методом регрессии.

Анализ методом регрессии выявляет не только позитивную, как в случае с температурой воздуха и объемом продаж мороженого, но и негативную корреляцию, например, процентных ставок и объема продаж жилья. Если процентные ставки слишком высоки, объем продаж низок. В подобном случае коэффициент регрессии m имеет отрицательное значение. С точки зрения прогнозирования подобные негативные зависимости так же полезны, как позитивные.

Силбигер С. МВА за 10 дней / Пер. с англ. Э.В. Шустера. — 2-е изд. — М.: ЗАО «Консультант Плюс», 2002. — 440 с.

Пример 1. В таблице 1 определены показатели эффективности использования трудовых ресурсов. Рассчитаем влияние изменения среднесписочной численности работающих и средней выработки на прирост объема продукции (работ, услуг).
Таблица 1



Показатели

№ стр.

Базисный период (0)

Отчетный период (1)

Абсолютные отклонения

Индекс роста

1

2

3

4

5=4-3

6=4/3

Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

1

24000

25800

+1800

1,075

Среднесписочная численность работающих, чел. (Т)

2

1800

1820

+20

1,0111

Средняя выработка одного работающего, тыс. руб. (В)

3

13,333

14,176

+0,843

1,06319

Относительное высвобождение (-), дополнительное привлечение (+) работающих, чел.

4

X

X

1820-1800x1,075= =-115

X


Модель: V=Т*В

Способ цепных подстановок

а) влияние изменения численности работающих

ΔVТ=Т1В0-V0=1820*13,333-24000 = 24266,67-24000 = +266,67 (тыс. руб.)

б) влияние изменения средней выработки работающего

ΔVВ=V1-Т1В0=25800-24266,67 = + 1533,33 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVТ + ΔVВ=25800-24000=266,67+1533,67 = 1800 (т.р.)

Вывод: прирост продукции на 14,8 % (266,67/1800*100) обеспечен за счет увеличения численности работающих и на 85,2 % (1533,33/1800*100) в результате роста производительности труда.

Способ абсолютных разниц

а) влияние изменения численности работающих

ΔVТ =(Т1-Т0)*В0 =ΔТ*В0=(1820-1800)*13,333=20*13,33 = 266,67 (тыс. руб.)

б) влияние изменения средней выработки работающего

ΔVВ=Т1*(В1-В0)= Т1*ΔВ=1820*(14,176-13,333)=1820*0,843 = 1533,33 (тыс. руб.)

Индексный метод

а) влияние изменения численности работающих

IТ== = 1,01111

б) влияние изменения средней выработки работающего

IВ== = 1,06319

Общее изменение: Iобщ=IТ*IВ=1,01111*1,06319 = 1,075

Вывод: См. лекции и учебники по статистике!

Способ относительных разниц

ΔТ%=(Т1-Т0)/Т0*100; ΔВ%=(В1-В0)/ В0*100

а) влияние изменения численности работающих

ΔVТ=V0* ΔТ%/100=24000*0,01111 = 266,67(тыс. руб.)

б) влияние изменения средней выработки работающего

ΔVВ= (V0+ ΔVТ)* ΔВ%/100=(24000+266,67)*0,06319 = 1533,33 (тыс. руб.)

Интегральный способ.

а) влияние изменения численности работающих

ΔVТ= ΔТ*В0+=266,67+=266,67+8,43 = 275 (тыс. руб.)

б) влияние изменения средней выработки работающего

ΔVВ= Т0 ΔВ+= 1516,5+=1516,5+8,43 = 1525 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVТ + ΔVВ=25800-24000=275+1525=1800 т. р.

Вывод: прирост продукции на 15,3 % обеспечен за счет увеличения численности работающих и на 84,7 % в результате роста производительности труда.

Способ логарифмирования.

а) влияние изменения численности работающих

ΔVТ = ΔVобщ *= 1800*= 1800*= 275 т.р.

б) влияние изменения средней выработки работающего

ΔVВ= ΔVобщ * = 1800*= 1800* 0,84725 = 1525 т.р.

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVТ + ΔVВ=25800-24000=275+1525=1800 т. р.

Вывод: прирост продукции на 15,3 % обеспечен за счет увеличения численности работающих и на 84,7 % в результате роста производительности труда.


Если среднегодовую численность работников в отчетном году сравнить с численностью работающих предыдущего года, скорректированную на коэффициент изменения объема продукции, то результат покажет относительную экономию численности работников: 115 чел. (1820-1800x1,075). Это означает, что для производства фактического количества продукции с сохранением планового показателя выработки потребовалось бы больше работающих на 115 чел. по сравнению с фактической численностью.

Проверка: + 1533,33 / 13,333 = 115


Задание 1. Определить показатели эффективности использования трудовых ресурсов, используя исходные данные таблицы 2. Произвести факторный анализ.
Таблица 2


Вариант
Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

Среднесписочная численность работающих, чел. (Т)

План

Факт

План

Факт

1

35400

33455

2700

2650

2

42800

45678

4050

4074

3

30000

31090

2680

2666

4

26320

26320

2000

2010

5

56700

55921

3870

3901

6

40000

39000

3900

3879

7

38000

36740

3480

3511

8

50100

52320

4300

4260

9

43000

40354

3770

3760

10

62300

59786

5030

5199

11

70800

66910

5400

5300

12

85600

91356

8100

8148

13

60000

62180

5360

5332

14

52640

52640

4000

4020

15

93400

91842

7740

7802

16

80000

78900

7800

7758

17

76000

73480

6960

7022

18

100200

104640

8600

8520

19

86000

80708

7540

7520

20

124600

119572

9060

9398

21

53100

50183

4050

3975

22

64200

68517

6075

6111

23

45000

46635

4020

3999

24

39480

39480

3000

3015

25

85050

83882

5805

5852

26

60000

58500

5850

5819

27

57000

55110

5220

5267

28

75150

78480

6450

6390

29

64500

60531

5655

5640

30

93450

89679

7545

7799


Примечание: все расчеты производить с точностью до четвертого знака после запятой.


Пример 2. В таблице 3 рассчитаны показатели эффективности использования основных фондов. Определим влияние изменения среднегодовой стоимости основных фондов и коэффициента фондоотдачи на прирост объема продукции (работ, услуг).
Таблица 3



Показатели

№ стр.

Базисный период

Отчетный период

Отклонения

абсолютное

%

1

2

3

4

5=4-3

6=5/3*100

Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

1

24000

25800

+1800

+7,5

Среднегодовая стоимость ОПФ, тыс. руб. (F)

2

9340

9800

+460

+5,0

Коэффициент фондоотдачи KF

3

2,57

2,6327

+0,0631

+2,45

Коэффициент фондоемкости

4

0,39

0,38

-0,01

-2,56

Относительная экономия (-), перерасход (+) капитальных вложений, тыс. руб.

5

X

X

9800-9340x1,075= =-240,5

X


Модель: V=F*KF

Способ цепных подстановок

а) влияние изменения среднегодовой стоимости ОПФ

ΔVF=F1K-F0K=25182-24000=1182 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента фондоотдачи

ΔVK=F1K-F1K=25800-25182=618 (тыс. руб.)

Способ абсолютных разниц

а) влияние изменения среднегодовой стоимости ОПФ

ΔVF=(F1-F0)*K=ΔF*K=(9800-9340)*2,57=460*2,57=1182 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента фондоотдачи

ΔVK=F1*(K-K)= F1*ΔKF=9800*(2,633-2,57)=9800*0,063=618 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVТ + ΔVВ=25800-24000=1182+618=1800

Вывод: прирост продукции на 65,7 % (1182/1800*100) обеспечен за счет увеличения стоимости ОПФ и на 34,3 % (618/1800*100) в результате повышения фондоотдачи.

Индексный метод

а) влияние изменения среднегодовой стоимости ОПФ

IF===1,04925

б) влияние изменения коэффициента фондоотдачи

IK===1,02454

Общее изменение: Iобщ=IF*IK=1,04925*1,02454=1,075

Вывод:

Способ относительных разниц

ΔF%=(F1-F0)/F0*100; ΔKF%=(K-K)/ K*100

а) влияние изменения среднегодовой стоимости ОПФ

ΔVF=V0* ΔF%/100=1182 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента фондоотдачи

ΔVK= (V0+ ΔVF)* ΔKF%/100=618 (тыс. руб.)

Интегральный способ.

а) влияние изменения среднегодовой стоимости ОПФ

ΔVF= ΔF*K+=1182+=1182+14,5=1196,5 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента фондоотдачи

ΔVK= F0 ΔKF+=589 +14,5=603,5 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVF + ΔVK=25800-24000=1196,5+603,5=1800 (т. р.)

Выводы по относительной экономии:


Задание 2. Определить показатели эффективности использования основных фондов, используя исходные данные таблицы 4. Произвести факторный анализ.
Таблица 4


Вариант
Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

Среднегодовая стоимость ОПФ,

тыс. руб. (F)

План

Факт

План

Факт

1

35400

33455

17800

18900

2

42800

45678

21300

20045

3

30000

31090

15600

16050

4

26320

26320

10500

13480

5

56700

55921

32200

30899

6

40000

39000

18100

19456

7

38000

36740

17500

16980

8

50100

52320

25600

25370

9

43000

40354

21800

22030

10

62300

59786

46200

45789

11

70800

66910

35600

37800

12

85600

91356

42600

40090

13

60000

62180

31200

32100

14

52640

52640

21000

26960

15

93400

91842

64400

61798

16

80000

78900

36200

38912

17

76000

73480

35000

33960

18

100200

104640

51200

50740

19

86000

80708

43600

44060

20

124600

119572

92400

91578

21

53100

50183

26700

28350

22

64200

68517

31950

30068

23

45000

46635

23400

24075

24

39480

39480

15750

20220

25

85050

83882

48300

46349

26

60000

58500

27150

29184

27

57000

55110

26250

25470

28

75150

78480

38400

38055

29

64500

60531

32700

33045

30

93450

89679

69300

68684


Пример 3. В таблице 5 рассчитаны показатели эффективности использования материальных ресурсов. Определим влияние изменения стоимости материальных ресурсов и коэффициента материалоотдачи на прирост объема продукции (работ, услуг).
Таблица 5



Показатели

№ стр.

Базисный период

Отчетный период

Абсолютные отклонения

Индекс роста

1

2

3

4

5=4-3

6=4/3

Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

1

24000

25800

+1800

1,075

Материальные затраты, тыс. руб. (М)

2

12100

16320

+4220

1,349

Коэффициент материалоотдачи KМ

3

1,983

1,581

-0,402

0,797

Коэффициент материалоемкости

4

0,50

0,63

+0,13

1,25

Относительная экономия (-), перерасход (+) материальных затрат, тыс. руб.

5

X

X

16320-12100*1,075= =+3312,5

X


Модель: V=М*KМ

Способ абсолютных разниц

а) влияние изменения стоимости материальных ресурсов

ΔVМ=ΔМ*K=4220*1,983=+8370 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента материалоотдачи

ΔVK= М1*ΔKМ=16320*(-0,403)=--6570 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVМ + ΔVK=25800-24000=8370-6570=1800 (т. руб.)

Цепные подстановки и относительные разницы дают те же результаты.

Индексный способ (аналогично примерам 1 и 2).

Интегральный способ.

а) влияние изменения стоимости материальных ресурсов

ΔVМ= ΔМ*K+=8370+=8370-849,5=7520,5 (тыс. руб.)

б) влияние изменения коэффициента материалоотдачи

ΔVK= М0 ΔKМ+=-4871-849,5= -5720,5 (тыс. руб.)

Общее изменение: ΔVобщ=V1-V0= ΔVМ + ΔVK=25800-24000=7520,5-5720,5=1800 (т. р.)

Относительный перерасход материальных затрат по данным таблицы составил 3312,5 тыс. руб. (16320-12100*1,015 или 16320-25800/1,983).

Это означает, что для производства фактического количества продукции с сохранением планового показателя материалоотдачи потребовалось бы меньше материальных ресурсов на 3312,5 тыс. руб. по сравнению с фактически израсходованными.


Задание 3. Определить показатели эффективности использования материальных ресурсов, используя исходные данные таблицы 6. Произвести факторный анализ.
Таблица 6


Вариант
Объем продукции (работ, услуг) в отпускных ценах, тыс. руб. (V)

Материальные затраты, тыс. руб. (М)

План

Факт

План

Факт

1

35400

33455

18800

21905

2

42800

45678

22300

20945

3

30000

31090

17600

18173

4

26320

26320

12540

14490

5

56700

55921

35200

33894

6

40000

39000

19100

21457

7

38000

36740

20500

18981

8

50100

52320

27630

26360

9

43000

40354

23500

24220

10

62300

59786

50200

48765

11

70800

66910

37600

43810

12

85600

91356

44600

41890

13

60000

62180

35200

36346

14

52640

52640

25080

28980

15

93400

91842

70400

67788

16

80000

78900

38200

42914

17

76000

73480

41000

37962

18

100200

104640

55260

52720

19

86000

80708

47000

48440

20

124600

119572

100400

97530

21

53100

50183

28200

32858

22

64200

68517

33450

31418

23

45000

46635

26400

27253