Экономический анализ | страница 9

Поэтому, прежде чем приступить к расчетам, необходимо:

• выявить четкую взаимосвязь между изучаемыми показателями (явлениями);

• разграничить количественные и качественные показатели;

• правильно определить последовательность подстановок в тех случаях, когда имеется несколько количественных и качественных показателей.

Интегральный метод имеет преимущества, заключающиеся в получении более точных результатов расчета влияния факторов по сравнению с другими методами и исключения неоднородной оценки влияния факторов. Это является следствием того, что результаты расчетов не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

Интегральный метод применяется в мультипликативных, кратных и смешанных моделях с использованием для каждой из них определенных формул.

1. Для двухфакторных мультипликативных моделей.

Пример: ТП = К х Ц.

Расчет изменения выручки за счет:

• количества проданной продукции (ΔТП_>к):

ΔТП_>к =1/2К х (Ц_>пл + Ц_>ф);

• цены реализации (ΔТП_>ц):

ΔТП_>ц =1/2Ц х (К_>пл + К_>ф).

2. Для кратной двухфакторной модели: А = В/С.

ΔА_>общ = А_>ф – А_>пл;

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. При логарифмировании используются не абсолютные приросты результативных показателей, а индексы их роста или снижения. Общий прирост результативного показателя распределяется по факторам пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму индекса результативного показателя.

Способ пропорционального деления используется для аддитивных и кратно-аддитивных моделей.

Алгоритм расчета количественного влияния исследуемого фактора на изменение результативного показателя для аддитивной модели:

• абсолютное изменение результативного показателя делится на сумму абсолютных изменений всех факторов;

• полученный результат умножается на абсолютное отклонение исследуемого фактора.

Пример: Y = х_>1 + х_>2 +  х_>3.

Изменение Yза счет фактора х_>1:

ΔYх_>1 = ΔY_>общ /(Δх_>1 + Δх_>2 + Δх_>3) × Δх_>1.

Изменение Y за счет фактора х_>2:

ΔYх_>2 = ΔY_>общ /(Δх_>1 + Δх_>2 + Δх_>3) × Δх_>2.

Изменение Y за счет факторах,

ΔYх_>3 = ΔY_>общ /(Δх_>1 + Δх_>2 + Δх_>3) × Δх_>3.

Сумма влияния факторов должна быть равна общему изменению результативного показателя.

Метод корреляционно-регрессионного анализа позволяет определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов, т. е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменение факторного на единицу, а также позволяет установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора. Корреляционная зависимость проявляется лишь в среднем (как среднее значение) и только в массе наблюдений.