Контрольная работа

например, является экономика предприятия в целом, в ее динамике, развитии.

Возникает необходимость упрощения изучаемого объекта, исключения и анализа

некоторых его второстепенных особенностей с тем, чтобы подвести эту

упрощенную систему под класс уже известных структур, поддающихся

математическому описанию и анализу. При этом степень упрощения должна быть

такой, чтобы все существенные для данного экономического объекта черты в

соответствии с целью исследования были включены в модель,

Важным моментом первого этапа моделирования является четкая

формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия,

по которому будут сравниваться различные варианты решения. В экономическом

анализе такими критериями могут быть: наибольшая прибыль, наименьшие

издержки производства, максимальная загрузка оборудования,

производительность труда и др. В задачах математического программирования

такой критерий отражается целевой функцией. Например, необходимо

проанализировать производственную программу выработки продукции с целью

выявления резервов повышения прибыли от воздействия структурного сдвига в

ассортименте. Критерием оптимальности в данном случае при построении

экономико-математической модели выступает максимум прибыли. Уравнение

целевой функции будет иметь вид:

L=[pic] max

где xj — количество производимой продукции (т, шт, ц и т. д.) j-го вида;

Пj — прибыль, получаемая от производства единицы продукции j-го вида.

При постановке задач математического программирования обычно

предполагается ограниченность ресурсов, которые необходимо распределить на

производство продукции. Поэтому очень важно определить, какие ресурсы

являются для изучаемого процесса решающими и в то же время лимитирующими,

каков их запас. Если все виды производственных ресурсов, к которым

относятся сырье, трудовые ресурсы, мощность оборудования и др.,

используются для выпуска продукции, то необходимо знать расход каждого вида

ресурса на единицу продукции.

Все ограничения, отражающие экономический процесс, должны быть

непротиворечивыми, т.е, должно существовать хотя бы одно решение задачи,

удовлетворяющее всем ограничениям.

В качестве ограничений при построении экономико-математической модели

выступает система неравенств, имеющая следующий вид:

[pic]xj? [pic],i =1,2,…,m.

где aij - норма расхода i-го производственного ресурса на производство

единицы j-го вида продукции;

?i — запасы i-го вида производственного ресурса на рассматриваемый

период времени.

Объединяя уравнение целевой функции и систему ограничений в единую

модель, получим линейную экономико-математическую модель ассортиментной

задачи:

L=[pic] max

[pic]xj ? [pic],i =1,2,…,m.

xj?0, j=1, 2, …, n

He для всякой экономической задачи нужна собственная модель. Некоторые

процессы с математической точки зрения однотипны и могут описываться

одинаковыми моделями. Например, в линейном программировании, теории

массового обслуживания и других существуют типовые модели, к которым

приводится множество конкретных задач.

Вторым этапом моделирования экономических процессов является выбор

наиболее рационального математического метода для решения задачи. Например,

для решения задач линейного программирования известно много методов:

симплексный, потенциалов и др. Лучшей моделью является не самая сложная и

самая похожая на реальное явление или процесс, а та, которая позволяет

получить самое рациональное решение и наиболее точные экономические оценки.

Излишняя детализация затрудняет построение модели, часто не дает каких-либо

преимуществ в анализе экономических взаимосвязей и не обогащает выводов.

Излишнее укрупнение модели приводит к потере существенной экономической

информации и иногда даже к неадекватному отражению реальных условий.

Третьим этапом моделирования является всесторонний анализ результата,

полученного при изучении экономического явления или процесса. Окончательным

критерием достоверности и качества модели являются: практика, соответствие

полученных результатов и выводов реальным условиям производства,

экономическая содержательность полученных оценок. Если полученные

результаты не соответствуют реальным производственным условиям, то

необходим экономический анализ причин несоответствия. Такими причинами

могут быть: недостаточная достоверность информации, а также несоответствие

используемых математических средств и схем особенностям и сущности

изучаемого экономического объекта. После того как причина определена, в

модель должны быть внесены соответствующие коррективы, и решение задачи

повторяется.

Таким образом, экономико-математическое моделирование работы

предприятия должно быть основано на анализе его деятельности и, в свою

очередь, обогащать этот анализ результатами и выводами, полученными после

решения соответствующих задач.

Построение, или моделирование, конечной факторной системы для

анализируемого экономического показателя хозяйственной деятельности может

быть осуществлено как формальным, так и эвристическим путем на основе

качественного анализа сущности экономического явления, отражаемого через

данный результативный показатель. Моделирование факторной системы

основывается на следующих экономических критериях выделения факторов как

элементов факторной системы: причинности, достаточной специфичности,

самостоятельности существования, учетной возможности. С формальной точки

зрения факторы, включаемые в факторную систему, должны быть количественно

измеримыми.

В детерминированном моделировании факторных систем можно выделить

небольшое число типов конечных факторных систем, наиболее часто

встречающихся в анализе хозяйственной деятельности:

1) аддитивные модели

у=[pic]

2) мультипликативные модели

y=[pic]xi=x1Чx2Ч….Чxn;

3) кратные модели

y=[pic]; y=[pic]; y=[pic]; y=[pic];

где у — результативный показатель (исходная факторная система);

хi — факторы (факторные показатели).

Применительно к классу детерминированных факторных систем различают

следующие основные приемы моделирования.

1.Метод удлинения факторной системы. Исходная факторная система

у=[pic]. Если а1 представить в виде суммы отдельных слагаемых-факторов a1 =

а11 + а12 + а13 + ...+ ain, то у=[pic]

2.Метод расширения факторной системы. Исходная факторная система

у=[pic]. Если и числитель, и знаменатель дроби «расширить» умножением на

одно и то же число, то получим новую факторную систему:

у=[pic]

т. e. мультипликативную модель вида у = П хi

3. Метод сокращения факторной системы. Исходная факторная система

у=[pic]. 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):

у=[pic].

В данном случае имеем конечную факторную систему вида у=[pic].

Таким образом, сложный процесс формирования уровня изучаемого

показателя хозяйственной деятельности может быть разложен различными

приемами на его составляющие (факторы) и представлен в виде модели

детерминированной факторной системы.

Например, исследуя процесс формирования объема выпускаемой продукции

у, можно использовать для анализа такие детерминированные факторные

системы:

В статике (а) В динамике (б)

1а. у = x1x2 16. Iy = i1i2

2а. у = x1x3x4 26. Iу = i1i3i4

За. у = x1х3х5х6х7 36. Iy = i1i3i5i6i7

где

у — объем продукции;

х1 — численность работающих;

х2 — производительность труда одного работающего за анализируемый

период;

х3 — удельный вес рабочих в составе работающих;

х4 — производительность труда одного рабочего за анализируемый период;

х5 — коэффициент использования рабочих дней;

х6 — коэффициент использования рабочих часов;

х7 — средняя часовая производительность труда одного рабочего;

Iу — общий индекс изменения объема продукции;

i1, i2,…., i3 - факторные индексы.

Модели 1—3 отражают процесс последовательной детализации влияния

факторов на изменение объема продукции как обобщающего показателя.

Аналогичные модели могут быть построены и для других показателей

хозяйственной деятельности.

В основе детерминированного моделирования факторной системы лежит

возможность построения тождественного преобразования для исходной формулы

экономического показателя по теоретически предполагаемым прямым связям

переднего с другими показателями-факторами. Детерминированное моделирование

факторных систем - это простое и эффективное средство формализации связи

экономических показателей; оно служит основой для количественной оценки

роли отдельных факторов в динамике изменения обобщающего показателя.

Детерминированное моделирование факторных систем ограничено длиной

факторного поля прямых связей. При недостаточном уровне знаний о природе

прямых связей того или иного показателя хозяйственной деятельности часто

необходим иной подход к познанию объективной действительности. Размах

количественных изменений экономических показателей можно выяснить только

стохастическим анализом массовых эмпирических данных.

Стохастический анализ направлен на изучение косвенных связей, т. е.

опосредованных факторов (в случае невозможности определения непрерывной

цепи прямой связи). Из этого вытекает важный вывод о соотношении

детерминированного и стохастического анализа: так как прямые связи

необходимо изучать в первую очередь, то стохастический анализ носит

вспомогательный характер. Стохастический анализ выступает в качестве

инструмента углубления детерминированного анализа факторов, по которым

нельзя построить детерминированную модель.

Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных

сторон хозяйственной деятельности опирается на обобщение закономерностей

варьирования значений экономических показателей — количественных

характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности.

Количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений

изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов.

Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является

возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно

измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.

При детерминированном факторном анализе модель изучаемого явления не

изменяется по хозяйственным объектам и периодам (так как соотношения

соответствующих основных категорий стабильны). При необходимости сравнения

результатов деятельности отдельных хозяйств или одного хозяйства в

отдельные периоды может возникать лишь вопрос о сопоставимости выявленных

на основе модели количественных аналитических результатов. В стохастическом

анализе, где сама модель составляется на основе совокупности эмпирических

данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение

количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это

означает, что варьирование значений показателей должно происходить в

пределах однозначной определенности качественной стороны явлений,

характеристиками которых являются моделируемые экономические показатели (в

пределах варьирования не должно происходить качественного скачка в

характере отражаемого явления). Значит, второй предпосылкой применяемости

стохастического подхода моделирования связей является качественная

однородность совокупности (относительно изучаемых связей).

Изучаемая закономерность изменения экономических показателей

(моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со

случайными с точки зрения исследования (неизучаемыми) компонентами вариации

и ковариации показателей. Закон больших чисел гласит, что только в большой

совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения

направления варьирования (случайной к

вариации). Из этого вытекает третья предпосылка стохастического анализа

—достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений» позволяющая

с достаточной надежностью и точностью выявить изучаемые закономерности

(моделируемые связи). Уровень надежности и точности модели определяется

практическими целями использования модели в управлении производственно-

хозяйственной деятельностью.

Четвертая предпосылка стохастического подхода - наличие методов,

позволяющих выявить количественные параметры экономических показателей из

массовых данных варьирования уровня показателей. Математический аппарат

применяемых методов иногда предъявляет специфические требования к

моделируемому эмпирическому материалу. Выполнение данных требований

является важной

предпосылкой применяемости методов и достоверности полученных результатов.

Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в

том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем

качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ

эмпирических данных.

В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-

статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и

процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка

статистической значимости связей; регрессионный анализ; выявление

параметров периодических колебаний экономических показателей; группировка

многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; современный факторный

(компонентный) анализ; трансформационный анализ.

Необходимость включения математико-статистических методов в методику

анализа хозяйственной деятельности предприятий зависит от значимости

решаемых при помощи данных методов количественных (статистических) задач.

Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач в

экономическом анализе:

-изучение наличия, направления и интенсивности связи экономических

показателей;

-ранжировка и классификация факторов экономических явлений;

-выявление аналитической формы связи между показателями;

-сглаживание (выявление тренда) динамики изменения уровня показателей;

-выявление параметров закономерных периодических колебаний уровня

показателей;

-ранжировка и классификация хозяйств (предприятий и их подразделений);

-изучение размерности (сложности, многогранности) экономических

явлений;

-выявление наиболее информативных (обобщающих) синтетических

показателей;

-изучение внутренней структуры связей в системе экономических

показателей;

-сравнение структуры связей в разных совокупностях.

Самая общая и типичная статистическая задача в экономическом анализе —

изучение наличия, направления и интенсивности связей между показателями.

Это первый этап познания закономерностей формирования результатов

хозяйственной деятельности. Предположение о наличии и тесноте связи

делается в случае выявления общих закономерностей в вариации значений

изучаемых показателей. Источник возникновения этих общих закономерностей

может быть разным — причинно-следственная связь между показателями,

зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов вариации.

Задача экономического анализа — раскрыть качественную основу взаимосвязи

между количественными характеристиками экономических процессов.

Стохастическое исследование связи происходит с помощью методов

корреляционного анализа — коэффициентов и отношений корреляции. При этом в

зависимости от характера исходной информации применяются разные приемы

корреляционного анализа: оценка парной корреляции между показателями с

цифровой шкалой измерения; ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные

по так называемым матрицам сопряженности для анализа связей между

качественными показателями; каноническая корреляция для анализа связи между

группами показателей; частная корреляция, которая позволяет исследовать

связь между двумя показателями, элиминируя влияние других показателей;

множественная корреляция для оценки зависимости одного показателя от группы

аргументных показателей.

В случае нелинейности связи и при изучении множественной корреляции

задача определения тесноты связи соотносится с проблемой изучения

аналитической формы связи (коэффициент или отношение корреляции в этом

случае прямо зависит от выбранной формы связи). Выявление аналитической

формы связи означает моделирование хозяйственного процесса путем выявления

закономерностей формирования значений результативного показателя под

влиянием факторных показателей. Это основная и самая сложная задача в

экономическом анализе, которая при стохастическом подходе решается методом

регрессионного анализа.

Изучение интенсивности и аналитической формы связей между показателями

с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа позволяет решать

важную для экономического анализа статистическую задачу — ранжировку и

классификацию факторов, влияющих на анализируемое экономическое явление.

Можно выделять существенные и не существенные для данного явления факторы,

группу факторов, позволяющих с достаточной точностью управлять

функционированием экономических систем, а также ранжировать факторы по

интенсивности их влияния на изучаемое явление или процесс.

Определенное развитие в специальной литературе и в практических

исследованиях нашли статистические проблемы исследования временных рядов.

Временные ряды экономических показателей имеют в общем случае две

особенности по сравнению с пространственными совокупностями — тенденция в

изменении значений показателей и периодические колебания уровня

экономических показателей. Поскольку основные математико-статистические

методы (в частности, методы исследования связей) предназначены для

исследования стационарных статистических рядов, где отсутствуют

систематические (закономерные) тенденции изменения уровня показателя, то

возникает задача исключения этих тенденций из временных рядов. Для этой

цели разработано множество методов. После исключения тренда в зависимости

от характера динамики применяются уже специально разработанные методы

анализа динамических процессов или модификаций известных аналитических

приемов.

Моделирование и анализ периодических колебаний экономических

показателей имеют большое значение в управлении хозяйственной

деятельностью, в частности на предприятиях с сезонным характером

производства, в торговле и т.д. Для моделирования периодических колебаний

применяются методы спектрального и гармонического анализа. Такие

исследования позволяют более точно и обоснованно разрабатывать плановые

задания, уточнять мероприятия по улучшению организации труда и

производства.

Классификация и ранжировка хозяйственных объектов являются одной из

важнейших задач экономического анализа. Выявление классов однотипных

предприятий для разработки общих нормативов планирования, оценки,

стимулирования и ранжировка хозяйственных объектов по результатам

хозяйственной деятельности давно внедрились в экономический анализ. Новые

возможности повышения качества решения этих задач появляются в результате

применения таких методов, как группировка многомерных наблюдений,

дисперсионный анализ, в частности современный факторный и компонентный

анализ, кластерный анализ. Предпочтительным для аналитических целей наряду

с специальными приемами классификации является исследование структуры

совокупности хозяйственных объектов методами современного факторного

(компонентного) анализа. Синтетические факторы или компоненты, выявленные

на основе внутренних связей системы экономических показателей,

характеризуют отдельные самостоятельные стороны экономических явлений

(технический уровень производства, уровень управленческой работы, уровень

организации производства труда и т.п.) и имеют вполне определенную

содержательную экономическую интерпретацию. Поэтому классификация и

ранжировка хозяйственных объектов по значениям этих факторов или компонент

носят более значительную аналитическую нагрузку, чем группировка на основе

гетерогенного набора признаков.

С развитием применения методов современного факторного анализа связана

также возможность эффективного решения следующих трех обобщенных

статистических задач экономического анализа: изучение внутренней структуры

связей

в системе показателей, изучение размерности описания экономического

явления, выявление более информативных показателей. Хотя эти задачи можно

решить методами корреляционного и регрессионного анализа, однако при

экономическом анализе их следует решать на основе методов современного

факторного анализа. .

Изучение внутренней структуры связей в системе показателей имеет

большое аналитическое значение, так как позволяет познавать механизм

функционирования экономического объекта, что является целью большинства

задач экономического анализа. Решение этой проблемы на основе результатов

корреляционного анализа (матриц коэффициентов корреляции) связано с

большими трудностями, особенно при большом наборе показателей. Невозможно

проследить за относительно длинными цепями связей между явлениями, чтобы

выявить общие причины этих связей. Современный факторный анализ выявляет в

виде синтетических факторов главные причины формирования данной системы

связей между показателями и позволяет познавать структуру этих связей,

прослеживая связи экономических показателей с синтетическими факторами.

Последняя система отличается меньшей размерностью и упорядочением

представления связей, имея в результате этого большое аналитическое

значение.

Выявление при помощи современного факторного анализа синтетических

факторов, которые описывают основную информацию о поведении данной системы

экономических показателей, решает проблему размерности описания

экономических явлений. Включение новых показателей в анализ целесообразно

только в том случае, если они содержат дополнительную существенную

информацию о функционировании экономических систем, так как сбор и

обработка информации для составления новых показателей связаны с

материальными и трудовыми затратами.

Синтетические факторы, выявленные методами современного факторного

анализа, могут служить новыми, более информативными комплексными

показателями функционирования предприятий. Также показатели нужны для

комплексной оценки результатов хозяйственной деятельности и организационно-

технического уровня производства, так как они отражают всю имеющуюся

информацию.

Последней обобщенной статистической задачей в экономическом анализе

является сравнение структуры связей в разных совокупностях. Сравнения могут

быть пространственные и временные. При пространственных сравнениях

исследуются информационная емкость разных систем показателей и различия в

структуре связей в разных совокупностях хозяйственных объектов. Такие

сравнения позволяют оценить возможность перенесения выводов, сделанных на

основе анализа одной совокупности, на другие совокупности, которые подобны

первой по своей внутренней структуре. Временные сравнения выявляют

тенденции изменения структуры связей в соответствии с развитием

экономического явления.

В литературе представлены примеры сравнения моделей множественной

регрессии. Для сравнения факторных моделей разработаны методы

трансформационного анализа. К сожалению, последние не нашли применения в

экономическом анализе.

Значение выделения и систематизации обобщенных статистических задач

состоит в том, что они позволяют применять математико-статистические методы

в аналитической работе. В решении любой задачи анализа хозяйственной

деятельности предприятий можно и необходимо использовать методы

математической статистики, соответствующие обобщенным статистическим

задачам.

Вопрос №2.

Общая характеристика традиционных способов факторного анализа на примере

анализа чистой прибыли.

Общая характеристика традиционных способов факторного

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий

находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и взаимообусловленности. Одни

из них непосредственно связаны между собой, другие — косвенно. Например, на

величину прибыли от основной деятельности предприятия непосредственное

влияние оказывают такие факторы, как объем и структура продаж, отпускные

цены и себестоимость продукции. Все другие факторы воздействуют на этот

показатель косвенно.

Каждое явление можно рассматривать и 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. Если тот или иной показатель рассматривается как следствие,

как результат действия одной или нескольких причин и выступает в качестве

объекта исследования, то при изучении

взаимосвязей его называют результативным показателем. Показатели,

определяющие поведение результативного признака, называются факторными.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и

разнообразных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на

величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка

качества труда 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 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 результатным 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. К

примеру, производительность труда при одном и том же уровне

фондовооруженности может быть не одинаковым 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

исследования причинно-следственных связей способом логической индукции – от

частных, отдельных факторов к обобщающим.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым.

Одноступенчатый используется для исследования факторов только одного уровня

(одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например,

у = а?в. При многоступенчатом анализе проводиться детализация факторов а и

в на составные части с целью изучения их сущности. Детализация факторов

может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов

различных уровней соподчиненности.

Необходимо различать так же статистический 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 изменения результатов хозяйственной деятельности за прошлые

периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и

результативных показателей в перспективе.

Анализ чистой прибыли.

После уплаты налогов прибыль распределяется следующим образом: одна

часть используется на расширение производства (фонд накопления), другая -

на капитальные вложения в социальную сферу (фонд социальной сферы), третья

-на материальное поощрение работников предприятия (фонд потребления).

Создается также резервный фонд предприятия.

Для повышения эффективности производства очень важно, чтобы при

распределении прибыли была достигнута оптимальность в удовлетворении

интересов государства, предприятия и работников. Государство заинтересовано

получить как можно больше прибыли в бюджет. Руководство предприятия

стремится направить большую сумму прибыли на расширенное воспроизводство.

Работники заинтересованы в повышении оплаты труда,

В процессе анализа необходимо изучить динамику доли прибыли, которая

идет на самофинансирование предприятия и материальное стимулирование

работников и таких показателей, как сумма самофинансирования и сумма

капитальных вложений на одного работника, сумма зарплаты и выплат на одного

работника. Причем изучать их надо в тесной связи с уровнем рентабельности,

суммой прибыли на одного работника, и на один рубль основных

производственных фондов. Если эти показатели выше, чем на других

предприятиях, или выше нормативных для данной отрасли производства, то

имеются перспективы для развития предприятия.

Кроме того, в процессе анализа необходимо изучить выполнение плана по

использованию прибыли, для чего фактические данные об использовании прибыли

по всем направлениям сравниваются с данными плана и выясняются причины

отклонения от плана по каждому направлению использования прибыли.

Основными факторами, определяющими размер отчислений в фонды

накопления и потребления, могут быть изменения суммы чистой прибыли (Пч) и

коэффициента отчислений прибыли в соответствующие фонды (Ki).

Сумма отчислений прибыли в фонды предприятия равна произведению двух

факторов: Фi=ПчЧKi

Значит, для расчета их влияния можно использовать один из приемов

детерминированного фактора анализа

Таблица

Расчет влияния факторов первого уровня на размер отчислений в фонды

предприятия

|Вид фонда|Сумма |Доля |Сумма |Отклонение от плана |

| |распределяемой|отчислений |отчислений | |

| |прибыли |% |тыс.руб. | |

|1. Товарная продукция, м3 |35480 |32560 |-2920 |

|2.Численность, чел. |135 |115 |-20 |

|3.Количество дней, отработанных |242 |240 |-2 |

|одним рабочим, дни | | | |

|4. Фонд рабочего времени, час. |261360 |220800 |-40560 |

|5. Выработка в час м3/час |0,14 |0,15 |+0,01 |

1. Определим фонд рабочего времени Т:

Т=ЧР?Д?П,

где

ЧР – численность, чел.;

Д – количество отработанных дней одним рабочим, дни;

П – средняя продолжительность рабочего дня, час. Среднюю продолжительность

рабочего дня примем равной 8 часов.

Тф=135?242?8=261360

Тп=115?240?8=220800

2. Производительность (выработка) в час, V:

V=[pic],

где

N – товарнчас ая продукция, м3;

Т - фонд рабочего времени, час.

Vф=[pic]м3/час

Vп=[pic]м3/час

3. Показатель интенсивности работы Кинт:

Кинт=[pic]

Кинт=107%

4. Определим интегральным способом влияние факторов на изменение объема

товарной продукции.

- Влияние изменения величины фонда рабочего времени:

?Nт=[pic]

- Влияние изменения количества отработанных одним рабочим дней:

?Nд =[pic]

?Nд [pic]

- Влияние изменения величины выработки:

?Nv=[pic]

?Nv=[pic]

- Сумма влияния факторов:

?N= ?Nv+ ?Nт+ ?Nv

?N=-698,87-36,22+301,28=-433,81 м3

Спад объема товарной продукции составляет 433,81 м3.

Следовательно, повышение производительности труда – выработки продукции в

час – на 7%, при фактическом уменьшении численности рабочих на данном

предприятии на 15% и фактическом уменьшении количества дней, отработанных

одним рабочим, на 1% в целом приводит к уменьшению объема товарной

продукции.

4. Задача №2

Проанализировать влияние на рентабельность производственного капитала

следующих факторов.

. Общей рентабельности продаж;

. Фондоотдачи основных производственных фондов;

. Оборачиваемости материальных оборотных средств.

|Показатели |План |Факт |Изменение |

|Прибыль по балансу, тыс.руб. |485600 |544000 |+5840 |

|Среднегодовая стоимость ОПФ, |6765670 |7719673 |+954003 |

|тыс.руб. | | | |

|Средние остатки материальных |89066 |220911 |+131845 |

|оборотных средств, тыс.руб. | | | |

|Стоимость реализованной продукции, |5024191 |6370700 |+1346509 |

|тыс.руб. | | | |

|Общая рентабельность продаж, % |9,66 |8,54 |-1,12 |

|Фондоотдача основных фондов, |0,74 |0,82 |+0,08 |

|руб/руб. | | | |

|Оборачиваемость оборотных средств, |0,73 |0,80 |+0,07 |

|обороты. | | | |

1. общая рентабельность продаж (RП), которая равна отношению прибыли по

балансу (П) к стоимости реализованной продукции (ВП) и вычисляется по

формуле:

[pic]

[pic]

[pic]

Рентабельность находиться в пределах от 5 до 20%, поэтому предприятие

является среднерентабельным, но прослеживается фактическое снижение

рентабельности продаж.

2. Фондоотдача основных производственных фондов (ФООПФ), определяемая как

отношение стоимости реализованной продукции (ВП) к среднегодовой стоимости

основных производственных фондов (ОПФ).

[pic]

[pic]

[pic]

3. Коэффициент оборачиваемость оборотных средств (О), определяется как

отношение суммы оборота к среднегодовой сумме основного и оборотного

капитала.

О=ВП/ОПФ+МОС

Оп=5024191/6765670+89066=0,73

Оф=6370700/7719673+220911=0,80

Оборачиваемость оборотных средств возросла, но предприятие не достигло

быстрооборачиваемости, так как коэффициент меньше 1.

4.Рентабельность собственного капитала:

Rпл =[pic]- показывает, что каждый рубль собственного капитала приносил в

конце года 7,08 руб. прибыли.

Rпл =[pic]-

Проведем моделирование рентабельности способом цепных подстановок.

Rп=ФОпЧRпоЧОп=0,74Ч9,66Ч0,73=5,21%

R1=ФОфЧRпоЧОп=0,82Ч9,66Ч0,73=5,78%

R2=ФОфЧRфоЧОп=0,82Ч8,54Ч0,73=5,11%

R2=ФОфЧRфоЧОф=0,82Ч8,54Ч0,80=5,60%

?Rобщ=Rф-Rп=5,6-5,21=0,39%

В том числе за счет:

?Rфо=R1-Rп=5,78-5,21=0,57%

?RR=R2-R1=5,11-5,78=-0,67%

?Rо=R3-R2=5,6-5,11=0,49%

Таким образом, рост общей рентабельности происходит при росте фондоотдачи

основных фондов, росте оборачиваемости оборотных средств и снижении

рентабельности продаж.

Список использованной литературы.

Анализ хозяйственной деятельности в промышленности: Учебник / Л.А.

Богдановская, Г.Г. Виногоров, О.Ф. Мигун и др.: под общ. редакцией В.И.

Отражена. - 2-е изд., стереотип. - Мн.: Выш. шк.,1996.- 363с.

Артеменко В.Г,, Бллендир М.В. Финансовый анализ: Учебное пособие. - 2-е

изд., перераб. и доп. - М.: «Дело и Сервис»; Новосибирск: «Сибирское

соглашение», 1999, - 160с.

Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. - 4-е

изд., доп. и перераб, - Мл Финансы и статистика,1997.-416 с,

Демченков B.C., Милета В.И. Системный анализ деятельности предприятий: М/.

Финансы и статистика, 1990. - 182 с.

Ковалев В. В, Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций.

Анализ отчетности, - 2-е изд., перераб, и доп. - М.: Финансы и статистика,

1997. - 512 с.

Методика анализа деятельности предприятий в условиях рыночной экономики:

Учеб. пособие / В.Г. Лебедев, Д.Н. Томилина, Г.Н. Бургонова и др.; Под ред.

Г.А. Краюхина; СПбГИЭА. - СПб., 1996.-234 с.

Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд.,

перераб. и доп. - Минск: ООО «Новое знание», 1999. - 688 с.

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. - М.: ИНФРА-М, 1999.-343

с.

Страницы: 1, 2