Экономическая сущность детерминированного анализа
Сущность детерминированного факторного анализа состоит в определении, оценке и количественном измерении причин, которые оказывают влияние на изменение изучаемого показателя при их функциональной взаимозависимости.
Причины, оказывающие воздействие, называются факторами, а исследуемый показатель – результативным. Любой результативный показатель может быть факторным. К примеру, прибыль, являющаяся результативным показателем, зависит от множества факторов: объемов реализации, стоимости и др., а в показателе рентабельности, вычисляемом путем деления прибыли на объемы реализованных товаров, прибыль будет выступать в качестве факторного показателя.
Факторными детерминированными моделями являются математические выражения какого-либо реального явления в экономике, в котором все факторы можно количественно соизмерить, они обладают причинно-следственной связью с результативным показателем.
Существуют четыре типа моделей в детерминированных факторных системах:
Мультипликативная, где результативный показатель – это произведение нескольких факторов:
$Y=X_1 • X_2 • X_3 • …• X_n$;
Аддитивная, в которой результативным показателем является алгебраическая сумма факторов:
$Y=∑〖X_i〗$;
Кратная, где результативный показатель равен отношению двух факторов:
$Y=X_1/X_2$ ;
Смешанная модель, представляющая собой сочетание предыдущих моделей в различных комбинациях:
$Y=(X_1+X_2)/X_3$
$Y=(X_1 • X_2) / X_3$
Кратные детерминированные модели преобразуются для получения новых расширенных вариантов моделей, позволяющих комплексно по определенным факторам проводить исследование анализируемых показателей.
Для этого используются такие приемы, как:
- Удлинение – разложение числителя на сумму факторов;
- Формальное разложение – разложение знаменателя исходной модели на сумму или же произведение факторов;
- Способ расширения, состоящий в умножении и числителя, и знаменателя начальной модели на один или же несколько показателей;
- Способ сокращения, состоящий в делении числителя и знаменателя на показатель.
Основные способы измерения влияния факторов при детерминированном анализе
В детерминированном анализе используется несколько способов измерения влияния факторов (Рисунок 1).
Рисунок 1. Способы измерения воздействия факторов в детерминированных моделях. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ
Охарактеризуем каждый из них.
Способ цепной подстановки является наиболее универсальным из всех перечисленных, его применяют при расчетах влияния факторов во всех детерминированных факторных моделях: аддитивных, мультипликативных, комбинированных и кратных. С помощью данного способа можно определить воздействие отдельных факторов на величину результативного показателя посредством постепенного изменения базисного значения каждого факторного показателя в результативном показателе на фактическое значение в отчетном периоде. Для этого определяют условные величины результативного показателя, учитывающие изменение одного, двух, трех факторов, допуская при этом, что остальные остаются неизменными. При использовании метода цепной подстановки, следует придерживаться определенной последовательности в расчетах: вначале необходимо учитывать изменение количественных показателей, а затем качественных.
Основу индексного метода составляют относительные показатели динамики, пространственные сравнения, показатели выполнения плана, которые отражают отношение фактического значения анализируемого показателя в данном периоде к его значению в базисном периоде. Агрегатные индексы позволяют выявить степень влияния различных факторов на уровень результативных показателей в кратных и мультипликативных моделях.
Метод абсолютных разниц – это одна из модификаций элиминирования. Элиминирование означает устранение, отклонение, исключение воздействия всех факторов на результативный показатель, кроме одного. Применение метода абсолютных разниц, как и метода цепной подстановки, связано с расчетом влияния факторов на увеличение результативного показателя. Несмотря на то, что использование метода ограничено, он широко применяется в анализе хозяйственной деятельности.
Метод относительных разниц также используется при измерении степени влияния факторов на изменение результативного показателя только лишь в мультипликативных и аддитивно-мультипликативных моделях $V=(a-b) • c$.
Данный метод проще по сравнению с методом цепных подстановок, и поэтому при определенных обстоятельствах более эффективен. Это относится в первую очередь к случаям, когда в исходных данных уже содержится относительный прирост факторных показателей в коэффициентах или процентах.
Метод пропорционального деления и долевого участия применяется в случаях, когда имеет место аддитивная модель.
Интегральный метод применяется тогда, когда необходимо измерить влияние факторов в кратных, мультипликативных и смешанных моделях. Данный способ позволяет получить наиболее точные результаты по сравнению с остальными, поскольку результаты не зависят от расположения факторов в модели и дополнительный прирост, образуемый от воздействия факторов, разделяется поровну.
Метод логарифмирования используется с целью измерения воздействия факторов только в мультипликативных моделях. Результаты расчетов не зависят от расположения факторов, поэтому обеспечивается точность расчетов достаточно высока. При логарифмировании, в отличие от интегрирования, результат взаимодействия факторов делится пропорционально доли влияния каждого из факторов на результативный показатель. Недостатком такого метода является ограниченная сфера применения. В логарифмировании применяются индексы роста (снижения) показателей, а не их абсолютные приросты.
