Методика факторного анализа показателей эффективности

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

РЕФЕРАТ

на тему: «Методика факторного анализа показателей эффективности»

Методический подход к факторному анализу показателей эффективности, утвержденных Указом Президента РФ от 21.08.2012 № 1199 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации»

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину показателей для оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ (далее - показатели эффективности). Метод анализа с применением факторных моделей позволяет не только устанавливать причинно-следственные связи социально-экономических явлений и процессов, но и давать им количественную характеристику, т.е. обеспечивать измерение влияния факторов на результаты деятельности, что делает анализ точным, а выводы обоснованными.

Отбор факторов для анализа того или иного показателя эффективности осуществляется на основе теоретических и практических знаний в конкретной отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее 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. Взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину показателей эффективности достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов.

Исследуемые факторы могут быть классифицированы по разным признакам:

- по своей природе: природно-климатические, социально-экономические и др.;

- по степени воздействия на результаты деятельности: основные и второстепенные;

- по зависимости: субъективные - зависят от деятельности юридических и физических лиц, объективные - не зависят от деятельности человека;

- по местам воздействия: внутренние и внешние;

- по степени распространенности: общие и специфические;

- по сроку воздействия: постоянные и периодические;

- по характеру действия: интенсивные и экстенсивные.

Если при факторном анализе ставится цель измерить влияние каждого фактора на показатели эффективности, то их классифицируют:

- по свойствам отражаемых явлений: количественные и качественные;

- по своему составу: простые (элементарные) и сложные;

- по возможности измерения влияния: измеримые и неизмеримые;

- по иерархии: факторы первого уровня - факторы, которые непосредственно влияют на показатель эффективности; факторы второго уровня и т.д. - факторы, косвенно влияющие на показатель эффективности, при помощи факторов первого уровня.

Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и показателями эффективности:

- функциональная 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.

Сложную проблему в факторном анализе представляет собой моделирование экономических показателей. Ниже будут рассмотрены этапы построения моделей на основе стохастического и детерминированного факторного анализа.

Расчет влияния факторов - главный методологический аспект в анализе показателей эффективности.

Последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов улучшения показателя эффективности, для планирования и прогнозирования его величины при изменении ситуации.

В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный и стохастический.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с показателем эффективности носит функциональный характер, т.е. когда показатель эффективности представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, являясь достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности управления.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с показателем эффективности 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 эффективности.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам в зависимости от того, как необходимо изучить влияние:

- факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель;

- сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

- сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем.

В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:

- наличие совокупности;

- достаточный объем наблюдений;

- случайность и независимость наблюдений;

- однородность;

- наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

- наличие специального математического аппарата.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

1. Качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа).

2. Предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей эффективности).

3. Построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей).

4. Оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования).

5. Экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).

Кроме деления на детерминированный и стохастический, различают следующие типы факторного анализа:

- прямой и обратный;

- одноступенчатый и многоступенчатый;

- статический и динамичный;

- ретроспективный и перспективный (прогнозный).

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, , где y - показатель, а и b - факторы.

При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

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

Факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста показателей эффективности за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и показателей эффективности в перспективе.

Детерминированный факторный анализ имеет достаточно жесткую последовательность выполняемых процедур:

- построение экономически обоснованной детерминированной факторной модели;

- выбор приема факторного анализа и подготовка условий для его выполнения;

- реализация счетных процедур анализа модели;

- формулирование выводов и рекомендаций по результатам анализа.

Первый этап особенно важен, так как неправильно построенная модель может привести к логически неоправданным результатам. Смысл этапа состоит в следующем: любое расширение жестко детерминированной факторной модели не должно противоречить логике связи «причина - следствие».

На втором этапе выбирается один из приемов факторного анализа: интегральный, цепных подстановок, логарифмический и др. Каждый из этих приемов имеет свои достоинства и недостатки.

Существуют следующие модели детерминированного анализа:

- аддитивная модель, т.е. модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы;

- мультипликативная модель, т.е. модель, в которую факторы входят в виде произведения;

- кратная модель, т.е. модель, представляющая собой отношение факторов;

- смешанная модель, т.е. модель, в которую факторы входят в различных комбинациях.

Жестко детерминированная модель, имеющая более двух факторов, называется многофакторной.

В детерминированном факторном анализе можно выделить четыре типовые задачи:

1. Оценка влияния относительного изменения факторов на относительное изменение показателя эффективности.

2. Оценка влияния абсолютного изменения i-го фактора на абсолютное изменение показателя эффективности.

3. Определение отношения величины изменения показателя эффективности, вызванного изменением i-го фактора, к базовой величине показателя эффективности.

4. Определение доли абсолютного изменения показателя эффективности, вызванного изменением i-го фактора, в общем изменении показателя эффективности.

Одним из важнейших методологических аспектов является определение величины влияния отдельных факторов на прирост показателей эффективности. В детерминированном факторном анализе для этого используются следующие способы: выявления изолированного влияния факторов, цепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления, интегральный, логарифмирования и др.

Первые три способа основываются на методе элиминирования. Элиминировать - значит устранить, отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину показателя эфективности, 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 эффективности в отдельности.

Прием выявления изолированного влияния факторов.

Изменение показателя эффективности под влиянием какого-либо фактора вычисляется по формуле:

.

При использовании данного метода сумма влияний всех факторов не равна общему приросту показателя эффективности. Этот метод позволяет только приблизительно оценить степень влияния факторов, но, с другой стороны, он является самым простым методом и не требует установления очередности изменения факторов.

Прием цепных подстановок.

.

Способ цепной подстановки является весьма простым и наглядным методом, наиболее универсальным из всех. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных. Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины показателя эффективности путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме показателя эффективности на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин показателя эффективности, которые учитывают изменение одного, затем двух, затем трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины показателя эффективности до и после изменения уровня того или иного фактора позволяет определить воздействие конкретного фактора на прирост показателя эффективности, исключив влияние остальных факторов. При использовании этого метода достигается полное разложение. При использовании этого способа большое значение имеет очередность изменения значений факторов, так как от этого зависит количественная оценка влияния каждого фактора.

Необходимо отметить, что не существует и не может существовать единой методики определения этого порядка - существуют модели, в которых он может быть определен произвольно. Лишь для небольшого числа моделей можно использовать формализованные подходы. На практике эта проблема не имеет большого значения, поскольку в ретроспективном анализе важны тенденции и относительная значимость того или иного фактора, а не точные оценки их влияния.

Признак, непосредственно относящийся к изучаемому явлению и характеризующий его количественную сторону, называется первичным или количественным. Эти признаки: абсолютные (объемные) и их можно суммировать в пространстве и времени.

Признаки, относящиеся к изучаемому явлению не непосредственно, а через один или несколько других признаков и характеризующие качественную сторону изучаемого явления, называются вторичными или качественными. Эти признаки относительные и их нельзя суммировать в пространстве и времени.

Жестко детерминированная факторная модель называется полной, если факторы количественные, и неполной, если факторы качественные. В полной двухфакторной модели один фактор всегда количественный, второй - качественный. В этом случае замену факторов рекомендуют начинать с количественного показателя. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных факторов, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого. Таким образом, применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно их классифицировать и систематизировать.

Другие методы анализа, такие как интегральный и логарифмический, позволяют достичь более высокой точности расчетов, однако эти методы имеют более ограниченную сферу применения и требуют проведения большого объема вычислений.

Размещено на Allbest.ru