Провести факторный анализ. Факторный анализ

Деятельность любой коммерческой компании направлена на получение прибыли. Основные факторы, влияющие на прибыль, — объем, ассортимент, себестоимость проданной продукции и расходы на ее реализацию. Анализ этих факторов поможет компании выявить недостатки, повысить рентабельность продаж и подготовить бизнес-план по продажам.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ

Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.

Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:

объем продажи продукции;
себестоимость реализуемой продукции;
цены реализации;
ассортимент реализуемой продукции.

Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.

Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».

Факторный анализ можно проводить:

1) способом абсолютных разниц;

2) способом цепных подстановок.

Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:

ПР = V прод × (Ц - S ед),

где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);

V прод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);

Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;

S ед — себестоимость единицы реализованной продукции.

Способ абсолютных разниц

За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:

объем продаж в натуральных единицах;
цену;
себестоимость одной единицы продаж.

Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.

Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:

ΔПР объем = ΔV прод × (Ц план - S ед. план) = (V прод. факт - V прод. план) × (Ц план - S ед. план).

Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:

ΔПР цена = V прод. факт × ΔЦ = V прод. факт × (Ц факт - Ц план).

Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:

ΔПР S ед = V прод. факт × (-ΔS ед) = V прод. факт × (-(S ед. факт - S ед. план)).

Способ цепной подстановки

Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.

Выявим влияние факторов на сумму прибыли.

Ситуация 1. Изменение объема продаж.

ПР1 = V прод. факт × (Ц план - S ед. план);

ΔПР объем = ПР1 - ПР план.

Ситуация 2. Изменение цены продаж.

ПР2 = V прод. факт × (Ц факт - S ед. план);

ΔПР цена = ПР2 - ПР1.

Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.

ПР S ед = V прод. факт × (Ц факт - S ед. факт);

ΔПР S ед = ПР3 - ПР2.

Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:

ПР план — прибыль от реализации (плановая или базовая);

ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);

ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);

ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);

ΔПР объем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;

ΔПР цена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;

ΔП S ед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;

ΔV прод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;

ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;

ΔS ед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;

V прод. факт — объем продаж фактический;

V прод. план — объем продаж плановый;

Ц план — цена плановая;

Ц факт — цена фактическая;

S ед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;

S ед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.

Замечания

Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ

Проведем факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel. Сначала сравним фактические и плановые показатели в Excel-таблицах, далее построим диаграмму и график, которые наглядно покажут результаты и отклонения проведенного факторного анализа.

В Excel можно построить стандартную план-факт таблицу, состоящую из нескольких блоков: в левой части таблицы в колонке будет стоять название показателя, в центре — данные с планом и фактом, в правой части — отклонение (в абсолютных и относительных величинах).

ПРИМЕР 1

Организация реализует металлопрокат. Косвенные расходы распределяются на себестоимость реализованной продукции, то есть формируется полная себестоимость продукции. Проведем факторный анализ прибыли от продаж двумя способами (метод абсолютных разниц и метод цепных подстановок) и определим, какие из показателей оказали наибольшее влияние на прибыль компании.

Плановые показатели взяты из бизнес-плана по продажам, фактические — из бухгалтерской отчетности (формы № 2) и бухгалтерского учета — (отчетов о продажах в натуральных единицах).

Данные о результатах финансовой деятельности компании (фактические и плановые) представлены в табл. 1.

Таблица 1. Данные о результатах финансовой деятельности компании, тыс. руб.
Фактор	План	Факт	Отклонения от плана
Фактор	План	Факт	абсолютные	в процентах
				5 = / × 100 %
Объем продаж, тыс. т


Себестоимость продаж
Себестоимость продаж 1 т

Из данных табл. 1 следует, что объем продаж фактический ниже планового на 10,1 тыс. т, продажная цена была выше плановой на 0,15 тыс. руб. При этом сумма фактической выручки меньше плановой на 276,99 тыс. руб., а себестоимость продаж, наоборот, выше плановой на 1130 тыс. руб. Все перечисленные факторы снизили фактическую прибыль по сравнению с плановой на 1404,78 тыс . руб .

Е. В. Акимова, аудитор

Материал публикуется частично. Полностью его можно прочитать в журнале

Вы помните, что все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятия находится во взаимосвязи и взаимообусловленности. Одни из них связаны между собой непосредственно, другие косвенно.

Например, размер прибыли от основной деятельности прямо зависит от объема и структуры продаж, цены и себестоимости единицы продукции. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно.

Каждое явление можно рассматривать и как причину и как следствие.

Например, производительность труда можно рассматривать с одной стороны как причину изменения объема производства, себестоимости продукции, а с другой стороны – как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем детальнее исследуется влияние фактора на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприятия. Следовательно изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей является важным методологический вопросом экономического анализа. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.

Различают следующие типы факторного анализа :

Детерминированный и стохастический;

Прямой и обратный;

Одноступенчатый и многоступенчатый;

Ретроспективный (исторический) и перспективный (прогнозный).

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. То есть когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем является неполной, вероятностной (корреляционной).

В чем разница между функциональной и корреляционной зависимостью?

При функциональной зависимости с изменением аргумента всегда происходит определенное изменение функции. При стохастической связи изменение аргумента может дать несколько изменений 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.

При прямом факторном анализе исследования проводятся дедуктивным способом от общего к частному.

Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом индукции – от частных отдельных факторов к обобщающим.

Одноступенчатый факторный анализ используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части.

Например: рентабельность = прибыль / объем производства.

При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов на составные элементы с целью изучения их поведения.

Например: прибыль = объем продаж – затраты

Детализация факторов может быть продолжена дальше, то есть изучается влияние факторов разного уровня соподчиненности.

Статический факторный анализ применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату.

Динамический факторный анализ – методика исследования причинно-следственных связей в динамике.

Ретроспективный факторный анализ изучает причины изменений результативных показателей за прошлые периоды.

Перспективный факторный анализ исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Для проведения факторного анализа, необходимо установить какие показатели будут исследоваться, и как они связаны между собой.

Отбор факторов для анализа осуществляется на основе теоретических и практических знаний аналитика. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа. но факторы должны рассматриваться не как простая совокупность цифр, а с учетом взаимодействия, выделением главного и второстепенных связей.

Зависимость между факторами и результативным признаком может быть прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Для выбора вида связи используется теоретический и практический опыт, способы сравнения параллельных и динамических рядов, аналитическая группировка информации, графики и т.д.

Определяющий этап факторного анализа – моделирование.

Моделирование – это один из методов научного познания, с помощью которого создается модель (условный образ) объекта исследования. Сущность его заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторным передается в форме конкретного математического уравнения.

В детерминированном факторном анализе выделяют следующие типы факторных моделей:

1. Аддитивные модели используются в случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

Например, модель расходов по элементам: Р = МЗ + ЗП + СС + А + Рпроч ,

Где Р – общая сумма расходов предприятия, МЗ – материальные затраты, ЗП - заработная плата, СС – отчисления на социальное страхование, А – амортизация, Рпроч – прочие расходы.

2. Мультипликативные модели , в которых результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов.

Например, определение заработной платы работника при сдельной форме оплаты труда: ЗП = Ст х К.

Где ЗП – заработная плата, Ст – ставка за 1 изделие, К – количество произведенных изделий.

3. Кратные модели, в которых результативный признак получают путем деления одного факторного показателя на другой.

Например ПТ = VВП: Чппп ,

Где ПТ – производительность труда, VВП – объем выпуска продукции, Чппп – численность промышленно-производственного персонала.

1. Смешанные (комбинированные) модели – сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей.

Для определения величины влияния отдельных факторов на изменение результативных показателей используются следующие способы факторного анализа:

1. цепной подстановки;

2. абсолютных разниц;

3. относительных разниц;

5. пропорционального деления;

6. интегральный;

7. логарифмирование

Чаще всего используют первые четыре способа, основанные на методе элиминирования.

Элиминирование – исключение воздействия всех факторов на величину результативного, кроме одного- изучаемого.

Этот метод основан на том, что все факторы изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, затем изменяется второй, третий и т.д. при неизменных остальных это позволяет определить величину влияния каждого фактора на величину исследуемого показателя в отдельности.

Наиболее универсальным является способ цепной подстановки . Он позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую.

Расчеты проводятся по следующей схеме.

Схема факторного анализа способом цепной подстановки

	произведение факторов	величина влияния фактора
	произведение факторов	величина влияния фактора
Нулевая подстановка
Первая подстановка. Первый фактор
Вторая подстановка. Второй фактор
Третья подстановка. Третий фактор.
Четвертая подстановка. Четвертый фактор

Б – базисное значение показателя, Ф – фактическое значение показателя, Р – результат.

Имеются следующие данные о работе предприятия за месяц.

Таблица 6.

Данные о работе предприятия в январе 2007 года.

показатель			отклонение от плана
товарная продукция, тыс.грн (ТП)
среднесписочная численность рабочих, чел. (ЧР)
среднее число дней работы одного работника (Д)
средняя продолжительность 1 рабочего дня, час. (Ч)
среденчасовая выработка одного рабочего, тыс. грн/час, (В)

Проведем факторный анализ выполнения плана выпуска товарной продукции способом абсолютных разниц.

В данном случае результативный признак – объем товарной продукции. На него влияют факторы: численность рабочих, число дней, отработанное одним рабочим, продолжительность одного рабочего дня, среднечасовая выработка.

Следовательно, факторная модель будет иметь вид:

ТП = ЧР х Д х Ч х В.

Обратите внимание, что в факторной модели, используемой в методе цепных подстановки в первую очередь указываются количественные факторы, а во вторую – качественные.

Расчет влияния факторов проведем в таблице.

Таблица 7.

Факторный анализ изменения объема выпуска товарной продукции

номер подстановки и название фактора	факторы, влияющие на показатель	произведение факторов	величина влияния фактора
номер подстановки и название фактора		произведение факторов	величина влияния фактора

1. Численность рабочих
2. количество дней
3. продолжительность дня
4. выработка

Способ абсолютных разниц является упрощенным вариантом способа цепных подстановок, когда в каждой подстановке абсолютное значение фактора, влияние которого рассчитывается заменяют отклонением его фактической величины от плановой. Этот способ используется только в мультипликативных моделях.

Продолжение примера 5.

Проведем факторный анализ изменения товарной продукции способом абсолютных разниц.

1. измеряем влияние численности рабочих:

(200- 250)х8х12,5=-100 000(грн)

2. влияние изменения среднего числа дней, отработанных одним рабочим: 200 х(22-20)х8х12,5 = 40 000 (грн)

3. влияние изменения длительности рабочего дня:

200х22х(7-8)х12,5 = - 55000 (грн)

4. влияние изменения среднечасовой выработки:

200 х22х7х(15,5 -12,5)= 92400 (грн).

Способ относительных разниц используется для анализа мультипликативных и аддитивно-мультипликативных моделях типа

Изменение результативного показателя определяется следующим образом:

Согласно этому правилу для расчета влияния первого фактора необходимо базисную величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в виде десятичной дроби.

Чтобы рассчитать влияние второго фактора, нужно к базисной величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора.

Влияние третьего фактора определяется аналогично: к плановой величине результативного показателя прибавляем его прирост за счет первого и второго факторов и полученную сумму умножить на относительный прирост третьего фактора и т.д.

Рассчитаем влияние факторов на изменение объема товарной продукции методом относительных разниц.

1) за счет изменения численности рабочих:

500 000 х (-50:250)= - 100 000 (грн)

2) за счет изменения количества дней

(500 000 - 100 000)х(2:20)= 40 000(грн)

3) за счет изменения продолжительности рабочего дня:

(500 000 – 100 000 + 40 000)х(-1:8)= - 55 000 (грн)

4) за счет изменения выработки:

(500 000 – 100 000 + 40 000 – 55 000)х(3:12,5) =92 400 (грн).

Индексный метод основан на анализе относительных показателей динамики, выражающих отношение фактического уровня показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде.

С помощью агрегатных индексов можно оценить влияние только двух факторов на изменение уровня результативного показателя в мультипликативных и кратных моделях.

Если из числителя формулы, образующее индекс вычесть знаменатель, то будут получены абсолютные приросты результативного признака за счет влияния каждого фактора.

Если три последних фактора в нашем примере объединить в один комплексный фактор – среднемесячную выработку одного рабочего, то мы сможем решить эту задачу индексным методом:

Среднемесячная выработка одного рабочего плановая = 20Х8Х12,5 = 2000 грн.

Среднемесячная выработка одного рабочего фактическая = 22Х7Х15,5 = 2387 грн.

Индекс товарной продукции имеет вид:

477,4: 500 = 0,955

Δpq = 477,4 – 500 = - 22,6 (тыс.грн)

Фактический выпуск товарной продукции по сравнению с плановым уменьшился на 0,5% что составило 22,6 тыс.грн.

Влияние изменения среднемесячной выработки определяем с помощью индекса физического объема по формуле:

Δpq (q) = 596750 – 500000 = 96750 грн.

Влияние изменения численности рабочих определяется на основе индекса численности:

Δpq (p) = 477400 - 596750 = - 119350 грн.

Таким образом за счет изменения выработки выпуск товарной продукции предприятия увеличился на 96750 грн, а за счет изменения численности рабочих уменьшился на 119 350 грн.

Выполним детерминированный факторный анализ на примере модели, описывающей связь финансовых показателей предприятия. Рассмотрим наиболее общий способ цепных подстановок. Для проведения факторного анализа используем надстройку MS EXCEL Variance Analysis Tool от компании Fincontrollex .

Для выполнения в среде MS EXCEL сначала кратко напомним читателям о самом методе, затем покажем, как провести факторный анализ самостоятельно на примере простой однопродуктовой модели, и наконец, воспользуемся специализированной надстройкой Variance Analysis Tool для более сложной многопродуктовой модели.

Немного теории

Сначала дадим сухое академическое определение факторного анализа , затем поясним его на примерах.

Детерминированный факторный анализ (ДФА) - это методика исследования влияния факторов на результативный показатель . Предполагается, что связь факторов с результативным показателем носит функциональный характер, которая выражена математической формулой.

Приведем пример такой функциональной связи. В качестве результативного показателя возьмем выручку предприятия, а в качестве факторов, влияющих на выручку – объем продаж , цену реализации изделия и наценку , учитывающая срок оплаты (чем позже покупатель оплатил товар, тем выше наценка). Формула функциональной связи в этом случае выглядит так:

Выручка=(Объем продаж изделия за период)*(Цена изделия)*Наценка

Эта формула является моделью, т.е. разумным упрощением реальности. Действительно, в этой модели есть ряд очевидных допущений:

предприятие выпускает единственный продукт;
предполагается, что цена на изделие не меняется в течение периода исследования (на самом деле часто цена зависит от условий поставок различным потребителям);
у предприятия нет других источников выручки кроме продаж изделия (например, отсутствуют доходы от внереализационных операций);
под выручкой подразумевается валовая выручка, а не чистая (за вычетом НДС, скидок) и т.д.

Примечание : Детерминированный анализ исключает любую неопределенность и случайность, присутствующие в процессе реальной деятельности предприятия. Хотя результаты такого анализа являются приблизительными, но они помогают исследователю определить степень влияния факторов на результирующий показатель и часто являются отправной точкой для проведения более детального анализа.

Примечание : Представленная выше модель является мультипликативной , т.е. чтобы получить результирующий показатель необходимо перемножить факторы. Также имеются аддитивные (Результат=Фактор1+Фактор2+…), кратные (Результат=Фактор1/Фактор2) и смешанные модели (Результат=Фактор1*Фактор2+Фактор3).

Для проведения ДФА нам понадобятся 2 набора значений факторов и соответствующих им результирующих показателей. Часто в качестве первого набора (называемого базовым) выбирают плановые значения, а в качестве второго – фактические.

Для нашей мультипликативной модели Выручка=Объем*Цена*Наценка заполним следующую таблицу с плановыми и фактическими значениями:

Как видно из таблицы, фактическая выручка существенно меньше плановой. Это произошло из-за того, что фактические значения всех факторов получились меньше запланированных. Необходимо проанализировать, какой фактор внес наибольший вклад в снижение результата: Цена, Наценка или Объем продаж .

В детерминированном факторном анализе используют следующие способы анализа:

способ цепных подстановок;
способ абсолютных разниц;
способ относительных (процентных) разниц;
интегральный метод и др.

Воспользуемся наиболее универсальным способом цепных подстановок , который может использоваться во всех типах моделей – аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных .

Способ цепных подстановок позволяет выявить, какие факторы повлияли на результирующий показатель наиболее значительно. Этот способ заключается в следующем:

Сначала изменяют значение одного фактора с планового на фактическое (в нашем случае изменим Объем продаж ). При этом другие факторы (Цену и Наценку ) нужно оставить неизменными (плановой). Затем вычисляют результирующий показатель (Выручку ), а результат сравнивают с имеющимся предыдущим значением (с плановой Выручкой ). Далее находят их разность. Чем больше разность по абсолютной величине, тем больше влияние данного фактора на показатель.
На втором шаге изменяют значения сразу двух факторов на их фактические значения (Объем и Цену ), при этом остальные факторы (Наценку ) оставляют неизменными (плановыми). Далее вычисляют результирующий показатель (Выручку ), и сравнивают его со значением, полученным на предыдущем шаге.
Далее повторяют замену значений факторов с плановых на фактические до тех пор, пока не будут заменены значения всех факторов модели на фактические.

Все вышесказанное можно записать с помощью простых математических выражений. Сделаем это на примере 3-х факторной мультипликативной модели).

Начинаем с формулы, содержащей только плановые значения факторов:

Результат(План) = Фактор1(План) *Фактор2(План) *Фактор3(План)

Затем для всех факторов по очереди подставляем их фактические значения вместо плановых.

Результат(1)= Фактор1(Факт) *Фактор2(План) *Фактор3(План)

Результат(2)= Фактор1(Факт) *Фактор2(Факт) *Фактор3(План)

Результат(3)= Фактор1(Факт) *Фактор2(Факт) *Фактор3(Факт)

Примечание : Результат(3) = Результат(Факт), т.е. значению результирующего показателя с фактическими значениями всех факторов.

При этом общее изменение Результата будет равно:

Δ Результат = Результат(Факт) – Результат(План)

С другой стороны, общее изменение Результата складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора:

Δ Результат = Δ Результат(1) + Δ Результат(2) + Δ Результат(3)

При этом,

Δ Результат(1) = Результат(1) – Результат(План)

Δ Результат(2) = Результат(2) – Результат(1)

Δ Результат(3) = Результат(Факт) – Результат(2)

И наконец, определим значение Δ Результат(i ), которое будет максимальным по абсолютной величине. Соответствующий фактор (i) и будет являться фактором, наиболее повлиявшим на результирующий показатель.

Проведем детерминированный факторный анализ для мультипликативной модели способом цепных подстановок в случае одного изделия в среде MS EXCEL. Все вычисления сделаем с помощью обычных формул.

Вычисления в MS EXCEL

В соответствии с вышеуказанным алгоритмом произведем расчеты способом цепных постановок . Для этого рассчитаем значения выручки, последовательно заменяя значения факторов с плановых на фактические (см. файл примера, лист ДФА ).

ABS($M11)=МАКС(ABS($M$11:$M$13))

выделим значение, которое привело к максимальному отклонению результирующего показателя. В нашем случае это значение соответствует фактору Объем продаж .

Очевидно, что в случае мультипликативной модели , фактор, который претерпел наибольшее относительное изменение, всегда будет являться фактором, ответственным за максимальное отклонение результирующего показателя.

В этом можно непосредственно убедиться, проведя анализ изменений факторов модели:

Такой результат будет очевидным только при использовании модели для анализа предприятия выпускающего одно изделие. Если предприятие выпускает несколько изделий, которые продаются по разным ценам и с различными наценками, то расчеты для детерминированного факторного анализа значительно усложняются.

К счастью, имеются специализированные программы для проведения факторного анализа . Так как среда MS EXCEL является гибким и одновременно мощным средством для проведения расчетов, то для сложных моделей рекомендуем использовать надстройку Variance Analysis Tool от компании Fincontrollex .

Сначала покажем, как быстро освоить эту надстройку, а затем произведем вычисления на примере смешанной модели в случае многопродуктовой стратегии предприятия.

Надстройка Variance Analysis Tool

Скачать надстройку можно с сайта http://fincontrollex.com , выбрав ее в меню Продукты или соответствующую иконку на главной странице сайта.

На сайте также можно найти подробную справку к надстройке и очень полезный видеоурок (http://fincontrollex.com/?page=products&id=3&lang=ru ).

На странице продукта нажмите кнопку «Скачать бесплатно». Надстройка будет скачана на компьютер в формате архива zip. В архиве содержится 2 файла надстройки *.xll: x64 – для 64 и x86 – для 32 – разрядной версии MS EXCEL. Чтобы узнать версию вашей программы в меню Файл выберите пункт Справка .

После установки надстройки появится новая вкладка fincontrollex.com.

К надстройке вернемся чуть позже, сейчас создадим смешанную модель и заполним исходную таблицу с плановыми и фактическими значениями для факторов и результирующего показателя.

Создание модели

Рассмотрим более сложную модель выручки предприятия, зависящую от 3-х факторов:

i )*(Цена за 1 шт. изделия(i ))+бонус(i ))

Как видно из формулы предприятие теперь продает несколько изделий, причем каждое изделие имеет свою цену. За своевременную оплату поставленной партии клиенту может быть начислен бонус (скидка): если платеж осуществлен в течение первых 3-х дней после отгрузки (поставки), то бонус составляет 20 000 руб. за партию; если оплата поступила не позже недели, то бонус составит 10 000 руб., если позже, то бонус не начисляется.

Составим исходную таблицу для плановых и фактических значений:

Заголовки столбцов таблицы, содержащие значения, которые вводятся пользователем, выделены желтым цветом. Остальные числовые ячейки содержат формулы (см. файл примера, лист Таблица ).

Руководители предприятия, очевидно, планировали продать изделия с артикулом с 1 по 5 в количестве по 1500 шт., а остальные изделия по 1750 шт. Фактические объемы продаж по некоторым позициям существенно отличаются. Также отличается и цена, по которой менеджеры по продажам договорились реализовать изделия. Наличие бонуса сыграло свою роль при оплате и большинство клиентов оплатили товар вовремя или даже ранее срока, которые прогнозировали руководители (от 3-х дней до 1 недели).

Но, какой из факторов оказал большее влияние на выручку? Кого из сотрудников нужно премировать: руководство, которое придумало систему Бонусов; менеджеров по продажам, которые договорились о цене и объемах каждого изделия или производственный отдел, которые обеспечили гибкое изготовление партий (существенно отличающееся по объемам от планового). Ответ далеко не очевиден.

Как было показано в предыдущем разделе, для проведения факторного анализа можно самостоятельно написать формулы. Однако, очевидно, что даже для однопродуктовой модели это достаточно трудоемко, и, следовательно, легко можно допустить вычислительную ошибку.

Чтобы этого не произошло – разумно воспользоваться специальной надстройкой Variance Analysis Tool .

Расчет с помощью надстройки Variance Analysis Tool

Итак, у нас есть модель (формула) и таблица с исходными данными. Чтобы воспользоваться надстройкой нам потребуется немного изменить нашу формулу:

Выручка=СУММ(Объем продаж изделия(i )*(Цена за 1 шт. изделия(i )) +бонус(i ))

Для того, чтобы понять зачем нам придется менять казалось бы разумную формулу, рассмотрим более детально фактор Объем продаж изделия .

Очевидно, что важен как суммарный объем продаж (в штуках), так и ассортимент изделий . Можно получить рост суммарного объема продаж, но при этом потерять в выручке за счет снижения продаж более дорогих изделий, чем было запланировано. Например, менеджеры запланировали продать 2 товара по 100 шт. каждого. Один товар стоит 10 руб., другой 50 руб. Плановая выручка должна была составить 6000 руб.=100*10+100*50. Фактически же удалось продать 250 шт.: 200шт. по 10 руб. и 50 шт. по 50 руб. В итоге имеем снижение выручки до 4500 руб.!

Прелесть в том, что при правильном написании формулы с помощью факторного анализа можно определить влияние на выручку обоих факторов: отдельно определить влияние общего, т.е. суммарного объема продаж , а также влияние проданного ассортимента изделий.

Таким образом, фактор Объем продаж изделия , который мы использовали в однопродуктовой модели, в случае продаж нескольких изделий требуется разделить на 2 составляющих: на Общий объем продаж и на Долю продаж каждого изделия . Следовательно, наша модель превращается из 3-х факторной в 4-х факторную.

Примечание : На сайте fincontrollex.com можно прочитать статью про факторный анализ выручки (http://fincontrollex.com/?page=articles&id=6&lang=ru ), в которой подробно изложен материал о том, как учесть влияние различных каналов продаж продукции, оценить эффект от ввода новых продуктов, определить влияние скидок и учесть эффекты от других управленческих инициатив.

Новая формула, учитывающая влияние ассортимента и общего объема продаж на выручку, выглядит так:

Выручка=Общий объем продаж*СУММ(Доля продаж изделия(i )*(Цена за 1 шт. изделия(i )))+ СУММ(бонус(i ))

Или более кратко:

Выручка=Общ.объем*Доля*Цена+Бонус

Теперь настроим модель.

Во вкладке fincontrollex.com нажмите кнопку Выполнить .

Появится диалоговое окно надстройки Variance Analysis Tool .

Введите название модели (произвольный текст) и формулу модели.

Формула модели не должна содержать точек (.), но может содержать пробелы. После ввода формулы нажмите клавишу ENTER (ВВОД) или кликните на кнопку Параметры модели или в поле Название модели .

Названия факторов в формуле не обязательно должны совпадать с названиями столбцов исходной таблицы. Соответствие между формулой и исходной таблицей устанавливаются с помощью ссылок (см. ниже).

После ввода формулы надстройка автоматически определит тип модели (смешанная) и факторы, одновременно создав перечень факторов из формулы в столбце Наименование в нижней части окна.

В поле Диапазон названий нужно ввести ссылку на наименования изделий.

Чтобы связать факторы, указанные в формуле с соответствующими данными из исходной таблицы, необходимо обязательно заполнить 3 столбца:

В столбце Описание нужно ввести ссылки на названия колонок факторов из исходной таблицы;
В столбце Базовый диапазон нужно ввести ссылки на соответствующие ячейки с плановыми значениями факторов;
В столбце Фактический диапазон нужно ввести ссылки на соответствующие ячейки с фактическими значениями факторов;

Столбец Ед.изм. имеет информативный характер и может содержать единицы измерения факторов. На вычисления этот столбец не влияет и его в принципе можно не заполнять (по крайней мере, при отладке модели расчета).

Осталось нажать кнопку меню Выполнить , и тем самым запустить расчет.

Расчет выполняется практически мгновенно. После выполнения расчета создается новая книга с 2-мя листами: Свод и Подробно .

Показатель База на листе Свод равен в нашем случае плановой выручке, а Факт – фактической выручке. Между ними расположены все 4 фактора модели. По значениям этих факторов можно быстро определить влияние этих факторов на результирующий показатель (выручку).

Очевидно, что факторы Цена и Бонус оказали практически одинаковое воздействие на выручку, но с противоположным знаком. Таким образом, менеджеры по продажам могут надеяться на премию, т.к. им удалось добиться существенного повышения цены и, соответственно, обеспечив самый значительный дополнительный вклад в выручку по сравнению с плановым. Также был правильно подобран ассортимент изделий (+7210 у фактора Доля ). Это означает, что было продано больше дорогих изделий, чем дешевых по сравнению с планом.

На листе Подробно можно увидеть детальный расчет с формулами.

В сфере финансового анализа ничего нельзя принимать на веру, поэтому нами были внимательно изучены формулы, которые генерирует надстройка, а алгоритм их работы был сверен с теорией.

Очевидно, что надстройка Variance Analysis Tool хорошо справилась со своим «предназначением», все расчеты произведены верно и что очень важно – быстро.

Освоение надстройки не занимает много времени. После просмотра видеоурока (10 минут) любой пользователь MS EXCEL сможет начать работу с надстройкой, построить модель и выполнить детерминированный факторный анализ способом цепных подстановок .

Вывод : Сайт рекомендует финансовым аналитикам и менеджерам использовать надстройку Variance Analysis Tool от Fincontrollex для выполнения детерминированного факторного анализа моделей самых разнообразных видов.

Чтобы проанализировать изменчивость признака под воздействием контролируемых переменных, применяется дисперсионный метод.

Для изучения связи между значениями – факторный метод. Рассмотрим подробнее аналитические инструменты: факторный, дисперсионный и двухфакторный дисперсионный метод оценки изменчивости.

Дисперсионный анализ в Excel

Условно цель дисперсионного метода можно сформулировать так: вычленить из общей вариативности параметра 3 частные вариативности:

1 – определенную действием каждого из изучаемых значений;
2 – продиктованную взаимосвязью между исследуемыми значениями;
3 – случайную, продиктованную всеми неучтенными обстоятельствами.

В программе Microsoft Excel дисперсионный анализ можно выполнить с помощью инструмента «Анализ данных» (вкладка «Данные» - «Анализ»). Это надстройка табличного процессора. Если надстройка недоступна, нужно открыть «Параметры Excel» и включить настройку для анализа .

Работа начинается с оформления таблицы. Правила:

В каждом столбце должны быть значения одного исследуемого фактора.
Столбцы расположить по возрастанию/убыванию величины исследуемого параметра.

Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.

Психолог фирмы проанализировал с помощью специальной методики стратегии поведения сотрудников в конфликтной ситуации. Предполагается, что на поведение влияет уровень образования (1 – среднее, 2 – среднее специальное, 3 – высшее).

Внесем данные в таблицу Excel:

Значимый параметр залит желтым цветом. Так как Р-Значение между группами больше 1, критерий Фишера нельзя считать значимым. Следовательно, поведение в конфликтной ситуации не зависит от уровня образования.

Факторный анализ в Excel: пример

Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:

всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
сократить число необходимых переменных.

Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.

Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.

Все процессы, происходящие в бизнесе, взаимосвязаны. Между ними прослеживается как прямая, так и косвенная связь. Различные экономические параметры изменяются под действием различных факторов. Факторный анализ (ФА) позволяет выявить эти показатели, проанализировать их, изучить степень влияния.

Понятие факторного анализа

Факторный анализ – это многомерная методика, позволяющая изучить взаимосвязи между параметрами переменных. В процессе происходит исследование строения ковариационных или корреляционных матриц. Факторный анализ используется в самых различных науках: психометрике, психологии, экономике. Основы этого метода были разработаны психологом Ф. Гальтоном.

Задачи проведения

Для получения достоверных результатов лицу требуется сравнить показатели по нескольким шкалам. В процессе определяется корреляция полученных значений, их сходство и различия. Рассмотрим базовые задачи факторного анализа:

Обнаружение существующих значений.
Подбор параметров для полноценного анализа значений.
Классификация показателей для системной работы.
Обнаружение взаимосвязей между результативными и факторными значениями.
Определение степени влияния каждого из факторов.
Анализ роли каждого из значений.
Применение факторной модели.

Исследован должен быть каждый параметр, который влияет на итоговое значение.

Методики факторного анализа

Методы ФА могут использоваться как в совокупности, так и раздельно.

Детерминированный анализ

Детерминированный анализ используется наиболее часто. Связано это с тем, что он достаточно прост. Позволяет выявить логику воздействия основных факторов компании, проанализировать их влияние в количественных значениях. В результате ДА можно понять, какие факторы следует изменить для улучшения эффективности работы компании. Преимущества метода: универсальность, легкость использования.

Стохастический анализ

Стохастический анализ позволяет проанализировать существующие косвенные связи. То есть происходит исследование опосредованных факторов. Метод используется в том случае, если невозможно найти прямые связи. Стохастический анализ считается дополнительным. Он используется только в некоторых случаях.

Что понимается под косвенными связями? При прямой связи при изменении аргумента изменятся и значение фактора. Косвенная связь предполагает изменение аргумента с последующим изменением сразу нескольких показателей. Метод считается вспомогательным. Связано это с тем, что специалисты рекомендуют изучать в первую очередь прямые связи. Они позволяют составить более объективную картину.

Этапы и особенности факторного анализа

Анализ по каждому фактору дает объективные результаты. Однако применяется он крайне редко. Связано это с тем, что в процессе выполняются сложнейшие вычисления. Для их проведения потребуется специальное программное обеспечение.

Рассмотрим этапы ФА:

Установление цели проведения расчетов.
Отбор значений, которые непосредственно или косвенно влияют на конечный результат.
Классификации факторов для комплексного исследования.
Обнаружение зависимости между выбранными параметрами и конечным показателем.
Моделирование взаимных связей между результатом и факторами, влияющими на него.
Определение степени воздействия значений и оценка роли каждого из параметров.
Использование образованной факторной таблицы в деятельности предприятия.

К СВЕДЕНИЮ! Факторный анализ предполагает сложнейшие вычисления. Поэтому лучше доверить его проведение профессионалу.

ВАЖНО! Крайне важно при проведении расчетов правильно отобрать факторы, которые влияют на результат деятельности предприятия. Отбор факторов зависит от определенной сферы.

Факторный анализ рентабельности

ФА рентабельности проводится для анализа рациональности распределения ресурсов. В результате можно определить, какие факторы наибольшим образом влияют на конечный результат. В результате можно оставить только те факторы, которые наилучшим образом воздействуют на эффективность. На основании полученных данных можно изменить ценовую политику компании. На себестоимость продукции могут влиять следующие факторы:

постоянные издержки;
переменные издержки;
прибыль.

Уменьшение издержек провоцирует повышение прибыли. При этом себестоимость не изменяется. Можно сделать вывод о том, что на прибыльность влияют имеющиеся издержки, а также объем проданной продукции. Факторный анализ позволяет определить степень влияния этих параметров. Когда имеет смысл его проводить? Основной повод к проведению – уменьшение или повышение прибыльности.

Факторный анализ проводится посредством следующей формулы:

Rв= ((Вт-СБ -КРБ-УРБ)/ Вт) - (ВБ-СБ-КРБ-УРБ)/ВБ, где:

ВТ – выручка за нынешний период;

СБ – себестоимость за нынешний период;

КРБ – коммерческие траты за нынешний период;

УРБ – управленческие траты за предшествующий период;

ВБ – выручка за предшествующий период;

КРБ – коммерческие траты за предшествующий период.

Иные формулы

Рассмотрим формулу расчета степени воздействия себестоимости на прибыльность:

Rс= ((Вт-СБот -КРБ-УРБ)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

СБот – это себестоимость продукции за нынешний период.

Формула для расчета влияния управленческих трат:

Rур= ((Вт-СБ -КРБ-УРот)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

УРот – это управленческие траты.

Формула для вычисления степени воздействия коммерческих издержек:

Rк= ((Вт-СБ -КРо-УРБ)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

КРо – это коммерческие траты за предыдущее время.

Совокупное воздействие всех факторов высчитывается по следующей формуле:

Rоб=Rв+Rс+Rур+Rк.

ВАЖНО! При расчетах имеет смысл высчитывать влияние каждого фактора в отдельности. Результаты общего ФА имеют небольшую ценность.

Пример

Рассмотрим показатели организации за два месяца (за два периода, в рублях). В июле доход организации составил 10 тысяч, себестоимость продукции – 5 тысяч, административные траты – 2 тысячи, коммерческие траты – 1 тысяча. В августе доход компании составил 12 тысяч, себестоимость продукции – 5,5 тысяч, административные траты – 1,5 тысячи, коммерческие траты – 1 тысяча. Проводятся следующие расчеты:

R=((12 тысяч-5,5 тысяч-1 тысяча-2 тысячи)/12 тысяч)-((10 тысяч- 5,5 тысяч-1 тысяча-2 тысячи)/10 тысяч)=0,29-0,15=0,14

Из этих расчетов можно сделать вывод о том, что прибыль организации повысилась на 14%.

Факторный анализ прибыли

Р = РР+ РФ + РВН, где:

Р –прибыль или убыток;

РР – прибыль от реализации;

РФ – результаты финансовой деятельности;

РВН – сальдо доходов и расходов от внереализационных действий.

Затем нужно определить результат от продажи товаров:

РР = N – S1 –S2, где:

N – выручка от продажи товаров по отпускным ценам;

S1 – себестоимость проданной продукции;

S2 – коммерческие и управленческие траты.

Ключевым фактором при расчете прибыли является оборот компании по продаже компании.

К СВЕДЕНИЮ! Факторный анализ крайне сложно проводить вручную. Для него можно использовать специальные программы. Самая простая программа для расчетов и автоматического анализа – Microsoft Excel. В ней есть инструменты для анализа.