Методы и приемы финансового анализа

1

Процесс познания широко использует такие важнейшие инструменты, как анализ, синтез, эксперимент, моделирование /I/. Активно- составляющим здесь выступает человеческое мышление, которое представляет собой наивысшую аналитико-синтетическую способность человеческого мозга. Человек по своей природе запрограммирован как бы живым аналитико- синтезирующим аппаратом.

Мышление, как отмечает М. И. Баканов, в качестве творческого процесса охватывает понятия, суждения, умозаключения. Мышление, а в данном случае и анализ, отражают общее, дифференцируют и группируют свойства вещей, явлений, показателей в соответствии с их понятиями, сущностью, реальностями, объективностью, в их развитии и противоречии. Черз суждение, через понятия что-либо утверждается или, наоборот, отрицается. Используя приемы индукции (суждение от частного к общему), а также дедукции (суждение от общего к частному), суждения приводят к тому или иному умозаключению.

Анализ (от греч. - analisis) буквально означает расчленение, разложение изучаемого объекта на части, элементы, на внутренне присущие этому объекту составляющие (мысленные или реальные). Анализ выступает в диалектическом, противоречивом единстве с понятием "синтез" (от гречес. - sinthesis) соединение ранее расчлененных элементов изучаемого объекта в единое целое.

Анализ без синтеза невозможен. Умозаключение представляет собой индуктивно-дедуктивный вывод, содержащий нечто новое, отличающееся от прежних понятий и представлений.

Процесс мышления - процесс аналитико-синтетической деятельности человеческого мозга, проходит через три взаимосвязанные стадии: созерцание, научную абстракцию, формирование новых практических предложений и умозаключений.

Созерцание, или наблюдение, фактофиксация - начальный момент познания, начальный момент анализа. Созерцание - это отдание чести "его величеству господину факту", факты - это воздух аналитика, лица, принимающего решение. Множественность фактов - основа всех последующих этапов анализа - мышления. Созерцание, сбор требующихся фактов, определенных кирпичиков сущего служат базой для абстрактного обобщения на более высоком уровне. Здесь проявляется мудрость восточной поговорки:

"Не всякий знает, как много надо знать, чтобы знать, как мало мы знаем" /1/.

На стадии абстрактных обобщений возможна многовариантность теоретических суждений и умозаключений. Чем больше таких суждений, тем большая вероятность выбора оптимального решения (здесь вполне применимы способ итераций и метод "Дельфи"). Абстрактное мышление, основанное на объективных данных, прошедших логическую обработку первичного материала, раскрывает глубинный смысл изучаемых явлений, выявляет определенные закономерности в их развитии.

Формирование новых практических предложений и умозаключений осуществляется на основе результатов абстрактных обобщений путем восхождения от абстрактного к конкретному, привязки теоретических результатов к конкретной ситуации, разработки и обоснования конкретных организационно-технических и других мероприятий.

К основным принципам диалектики, на которых базируется анализ, можно отнести следующие:

* системный подход;

* динамический подход;

* принцип проявления необходимости и случайности;

* принцип единства и борьбы противоположностей;

* принцип перехода количества в качество и качества в новое количество;

* принцип "отрицание отрицания", непрерывного отмирания систем (компонентов систем) и появления новых, более качественных.

Рассмотрим сущность этих принципов.

Сущность системного и динамического подходов была рассмотрена в п.п. 2.3, 2.4. Здесь добавим, что движение - непреложная предпосылка развития природы, общества, человека и других систем. Особенность, необходимость и трудность анализа как раз и состоят в том, что все следует изучать не в статике, а в динамике, в причинно-следственных связях. Причина порождает следствие, а следствие вновь оборачивается причиной последующего события и так до бесконечности.

Проявление необходимости и случайности выражается в двух аспектах : а) с точки зрения определенности событий, явлений, фактов, которые могут быть либо зафиксированными, бесспорными или планируемыми, либо случайными, непредсказуемыми;

б) с точки зрения степени определенности (неопределенности) причинно-следственных отношений, которые могут быть либо детерминированными, жесткими, либо стохастическими, вероятностными. Отсюда уравнения связи между факторами могут быть функциональными (жесткими, конкретными) и корреляционными (гибкими, вероятностными).

Принцип единства и борьбы противоположностей является одним из важнейших в философии, объясняющий противоречивость исторического развития любой системы. Например, любой экономической системе присущ криволинейный, зигзагообразный, поступательно-возвратный характер развития. Единство и борьба противоположностей, наличие антагонистических и неантагонистических противоречий всегда считались одним из мощнейших средств поступательного движения.

Особенно сближает диалектическое познание с экономическим анализом философская проблема количества и качества. В основе этого принципа лежат в большей мере не непрерывность развития динамического процесса, а его дискретность; не целостность, а расчлененность на составляющие, которые, впрочем, складываются в целое. Для исследования количества характерны счет и мера, зависимости между факторами в динамике. Для исследования качества нужно изучить рынок, потребности, динамику изменения показателей качества. Диалектически переход количества в новое качество выражается в накоплении (увеличении) первого (количества) для повышения второго (качества) по спирали развития. Например, в настоящее время наблюдается увеличение доли затрат на стратегический маркетинг и НИОКР с целью повышения качества товара и его конкурентоспособности. Новое качество ведет к снижению абсолютных и относительных затрат у потребителя, к снижению затрат за жизненный цикл товара на единицу его полезного эффекта (качества). Познание проблемы количества и качества в конечном счете должно привести к экономии времени, то есть снижению суммы прошлого, живого и будущего труда на единицу полезного эффекта товаров. Ведущая роль в решении этой проблемы отводится анализу, прогнозированию и оптимизации.

С проблемой количества и качества связан принцип или диалектический закон "отрицание отрицания". Во всех сферах происходит отрицание новым старого и создание (рождение, формирование и т. д.) нового, более качественного, экономичного, конкурентоспособного. Например, в промышленно развитых странах ежегодно закрывается 8--12 % фирм, вместо них открываются новые, более рентабельные, прогрессивные. Продолжительность освоения и серийного выпуска промышленной продукции под давлением конкуренции в последние годы резко сократилась. Постоянно идет процесс воспроизводства более конкурентоспособных объектов. Например, в США за последние 15 лет продолжительность выпуска вычислительной техники сократилась в среднем в 7 раз и составляет около 12 месяцев. В России за последние 5 лет продолжительность выпуска продукции машиностроения сократилась примерно в 2 раза.

Кроме перечисленных принципов диалектики, являющихся основой анализа, следует выполнять специфические принципы анализа:

I) принцип единства анализа и синтеза предполагает разложение на составные части анализируемых сложных явлений, предметов с целью глубокого изучения их свойств и в последующем рассмотрении их в целом во взаимосвязи и взаимозависимости;

2) принцип выделения ведущего звена (ранжирование факторов) предполагает постановку целей и установление способов достижения этой цели. При этом всегда выделяется основное (ведущее) звено, применяя методы факторного анализа и структуризации проблемы;

3) принцип обеспечения сопоставимости вариантов анализа по объему, качеству, срокам, методам получения информации и условиям применения объектов анализа и другим условиям (см. п. 1.4);

4) принцип оперативности и своевременности анализа направлен на сокращение времени выполнения работ за счет реализации принципов рациональной организации частичных процессов (пропорциональности, параллельности, прямоточности, непрерывности, ритмичности и др.), кодирования и автоматизации информационного обеспечения, повышения качества информации и методов анализа;

5) принцип количественной определенности предполагает количественное выражение: а) параметров и условий обеспечения сопоставимости и оптимизации альтернативных вариантов управленческого решения; б) связей между компонентами системы менеджмента; в) степени неопределенности и риска при принятии решения.

Допустим, мы построили дерево эффективности конкретного товара. Тогда на 0-м уровне будет показатель эффективности товара как отношение совокупных затрат за его жизненный цикл к полезному эффекту (отдаче) за этот же период. На 1-м уровне по левой ветви будут показатели качества (1 - полезный эффект;

1.1 - показатели назначения товара; 1.2 - надежность; 1.3 - эколо-гичность; 1.4 - эргономичность; 1.5 - технологичность; 1.6 - эстетичность (дизайн); 1.7 - стандартизация и унификация; 1.8 - патентная чистота и патентоспособность; 1.2.1 - безотказность; 1.2.2 - долговечность; 1.2.3 - ремонтопригодность; 1.2.4 - сохраняемость и т. д.).

Правая ветвь дерева эффективности товара раскрывает совокупные затраты - на 1-м уровне, на 2-м уровне: 2.1 - затраты на стратегический маркетинг; 2.2 - затраты на НИОКР; 2.3 - затраты на организационно-технологическую подготовку производства нового товара; 2.4 - затраты на производство товара; 2.5 - затраты на подготовку товара к функционированию или обращение; 2.6 -затраты на эксплуатацию (использование) и ремонты (восстановление) товара за нормативный срок его службы; 2.7 - затраты на утилизацию товара. На 3-м уровне приведем составляющие только по показателю 2.2 (затраты на НИОКР): 2.2.1 - затраты на фундаментальные исследования; 2.2.2 - затраты на прикладные исследования; 2.2.3 - затраты на конструкторские работы; 2.2.4 - затраты на опытно-экспериментальные и испытательные работы. По аналогичной схеме проводится структуризация остальных показателей на 3-м уровне, далее показатели 3-го уровня разбиваются на показатели 4-го уровня (по ветви "качество" это могут быть частные показатели качества, ветви "затраты" - затраты по подразделениям и проблемам). На рис. 4.1 показатели 2-го и 3-го уровней схематично раскрыты полностью, однако цифрами для простоты обозначены только крайние показатели, например, 1.1 и 2.7.

После построения дерева эффективности товара, т. е. после выполнения одного из первых этапов анализа, при помощи синтеза проверяется правильность структуризации показателей. Для этого на белом листе перечисляются вразброс (без привязки к ветви дерева и уровню) все показатели обеих ветвей и всех уровней без номеров. Приведем фрагмент показателей эффективности оборудования:

1) надежность;

2) затраты на прикладные исследования;

3) экологичность;

4) производительность;

5) затраты на патентный поиск;

6) технологичность;

7) совокупные затраты за жизненный цикл товара;

8) сохраняемость свойств качества товара;

9) уровень вибрации;

10) полезный эффект и т. д.

Теперь мы должны каждому показателю присвоить номер, принадлежащий ему в дереве показателей по экономическому содержанию и логике. Так, "надежность" имеет номер 1.2, "затраты на прикладные исследования" - 2.2.2, "экологичность" - 1.3, "производительность" является одним из показателей назначения оборудования и этому показателю можно присвоить номер 1.1.1, "затраты на патентный поиск" являются частью затрат на фундаментальные исследования и этому показателю можно присвоить номер 2.2.1.2 (если 2.2.1 - затраты на фундаментальные исследования, 2.2.1.1 - анализ проблемы и разработка технического задания), "технологичность" - 1.5, "совокупные затраты за жизненный цикл" - 2, "сохраняемость свойств качества товара" - 1.2.4, "уровень вибрации" относится к частному показателю эргономичности (1.4) и ему можно присвоить номер 1.4.1, "полезный эффект" - 1.

После выполнения этой весьма трудной работы, требующей знания проблем эффективности, строится дерево показателей снизу, т. е. мы соединяем ранее расчлененные элементы или восходим снизу (с 4-го уровня) к вершине дерева. Дерево показателей, построенное на этапе анализа, мы не должны видеть (лучше, если анализ и синтез проводят разные люди).

На следующем этапе проводим сличение дерева показателей, построенного на этапе анализа, с деревом, построенным на этапе синтеза. Следует добиваться полного совпадения этих деревьев.

После построения и уточнения дерева показателей рекомендуется находить и анализировать горизонтальные связи между показателями. Например, с повышением уровня безотказности изделия резко снижаются затраты на эксплуатацию и ремонты, но увеличиваются затраты в сфере производства. С увеличением затрат на стратегический маркетинг (конечно, при профессиональном его проведении) снижаются затраты на последующих стадиях жизненного цикла изделия (иногда в 10 и более раз). Эти зависимости нужны для ранжирования факторов и определения приоритетов в инвестиционной политике. Методы выполнения этих работ приведены в последующих разделах настоящего учебника.

Остальные принципы анализа (ранжирование факторов, обеспечение сопоставимости вариантов, принципы оперативности и количественной определенности) рассматриваются в темах 1, 3, 4 учебника.

Методы и приемы анализа: сущность и область применения

Рассмотрим сущность методов анализа

Метод сравнения позволяет оценить работу фирмы, определить отклонения от плановых показателей, установить их причины и выявить резервы.

Основные виды сравнений, применяемые при анализе:

* отчетные показатели с плановыми показателями;

* плановые показатели с показателями предшествующего периода;

* отчетные показатели с показателями предшествующих периодов;

* показатели работы за каждый день;

* сравнения со среднеотраслевыми данными;

* показатели качества продукции данного предприятия с показателями аналогичных предприятий-конкурентов и др.

Сравнение требует обеспечения сопоставимости сравниваемых показателей (единство оценки, сравнимость календарных сроков, устранение влияния различий в объеме и ассортименте, качестве, сезонных особенностей и территориальных различий, географических условий и т.д.).

Индексный метод применяется при изучении сложных явлений, отдельные элементы которых неизмеримы. Как относительные показатели индексы необходимы для оценки выполнения плановых заданий, для определения динамики явлений и процессов.

Индексный метод позволяет провести разложение по факторам относительных и абсолютных отклонений обобщающего показателя, в последнем случае число факторов должно быть равно двум, а анализируемый показатель представлен как их произведение.

Балансовый метод предполагает сопоставление взаимосвязанных показателей хозяйственной деятельности с целью выяснения и измерения их взаимного влияния, а также подсчета резервов повышения эффективности производства. При применении балансового метода анализа связь между отдельными показателями выражается в форме равенства итогов, полученных в результате различных сопоставлений.

Метод цепных подстановок заключается в получении ряда корректированных значений обобщающего показателя путем последовательной замены базисных значений факторов -- сомножителей фактическими.

Сравнение значений двух стоящих рядом показателей в цепи подстановок позволяет исчислить влияние на обобщающий показатель того фактора, базисное значение которого заменяется на фактическое.

Метод элиминирования позволяет выделить действие одного фактора на обобщающие показатели производственно-хозяйственной деятельности, исключает действие других факторов.

Графический метод является средством иллюстрации хозяйственных процессов и исчисления ряда показателей и оформления результатов анализа.

Графическое изображение экономических показателей различают по назначению (диаграммы сравнения, хронологические и контрольно-плановые графики), а также по способу построения (линейные, столбиковые, круговые, объемные, координатные и др.).

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) -- это метод системного исследования, применяемого по назначению объекта (изделия, процессы, структуры) с целью повышения полезного эффекта (отдачи) на единицу совокупных затрат за жизненный цикл объекта.

Особенность проведения ФСА заключается в установлении целесообразности набора функций, которые должен выполнять проектируемый объект в конкретных условиях, либо необходимости функций существующего объекта.

Экономико-математические методы анализа (ЭММ) применяются для выбора наилучших, оптимальных вариантов, определяющих хозяйственные решения в сложившихся или планируемых экономических условиях.

Примерным перечнем задач экономического анализа, для решения которых могут быть использованы ЭММ, является:

* оценка разработанного с помощью ЭММ плана производства продукции;

* оптимизация хозяйственной программы, распределения ее по цехам и оборудованию и количеству продукции (работ);

* оптимизация распределения хозяйственных ресурсов, раскроя материала, определения напряженности норм;

* оптимизация уровня унификации составляющих частей изделия и средств технологического оснащения;

* установление оптимальных размеров предприятия, цеха, участка и т.п.;

* определение оптимального ассортимента изделий;

* определение наиболее рациональных маршрутов внутризаводского транспорта, размещение складов;

* определение границ целесообразности проведения капитального ремонта, рациональных сроков эксплуатации оборудования и замена его новым;

* установление и сравнительный анализ экономической эффективности использования единицы ресурса каждого вида с точки зрения оптимального варианта решения;

* определение внутрихозяйственных потерь в связи с возможным оптимальным решением.

Наиболее важные методы анализа рассматриваются в данной теме.

Далее рассмотрим приемы анализа.

Прием сводки и группировки. Сводка предполагает подведение общего результата действия различных факторов на обобщающий показатель производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

Группировка заключается в выделении среди изучаемых явлений характерных групп по тем или иным признакам. Сгруппированные данные оформляются в виде таблиц. Такая таблица представляет форму рационального изложения цифровых характеристик, изучаемых явлений и процессов.

Прием абсолютных и относительных величин. Абсолютные величины характеризуют размеры (величины, объемы) экономических явлений. Относительные величины характеризуют уровень выполнения плановых заданий, соблюдение норм, темпы роста и прироста, структуру, удельный вес или показатели интенсивности.

Прием средних величин используется для обобщающей характеристики массовых, качественно однородных, экономических явлений. Выражает собой отличительную особенность данной совокупности явлений, устанавливает ее наиболее типичные черты.

В экономическом анализе в зависимости от конкретной цели используются различные виды средних величин: средние арифметические, геометрические, простые, средневзвешенные.

Прием динамических рядов предполагает характеристику изменений показателей во времени, показ последовательных значений показателей, вскрытие закономерностей и тенденций развития. Различают ряды моментные -- для характеристики изучаемого объекта за различные моменты времени и периодические -- за определенный период времени.

Прием сплошных и выборочных наблюдений. Сплошные наблюдения предполагают изучение всей совокупности явлений, характеризующих какую-либо одну сторону производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

Выборочные наблюдения предполагают изучение хозяйственной деятельности предприятия на основе типовых представителей всей совокупности явлений, процессов. По данным выборочных наблюдений на основе методов теории вероятностей определяется возможность распространения выводов на всю генеральную совокупность изучаемых явлений.

Прием детализации и обобщения. Детализация проводится путем разложения обобщающего (конечного) показателя на частные. Расчленяя и детализируя сложные показатели по отдельным составным частям и факторам, определяют влияние каждого из них на эти показатели.

Обобщения раскрывают связь между частями целого (объекта, явления, процесса), итогами деятельности и отдельных подразделений и определяют степень их влияния на общие результаты.

Приведем примеры анализа управленческого решения. Ситуация 1

Требуется определить темп прироста объема продаж фирмы в 1998 г. и направления расширения рынка по следующим данным:

* объем продаж товара А на рынке 1 в 1997 г. составлял 450 тыс. у.е.;

* то же на рынке 2 -- 130 тыс. у.е.;

* объем продаж товара Б на рынке 1 в 1997 г. составлял 1240 тыс. у.е.;

* то же на рынке 3 -- 3150 тыс. у.е.;

* на основе сегментации рынка установлено, что темп прироста объема продаж товара А на рынке 1 на 1998 г. составит 5,0%;

* то же на рынке 2 -- 12,0%;

* темп прироста объема продаж товара Б на рынке 1 на 1998 г. составит 2,5%;

* то же на рынке 3 -- 4,5%.

Поскольку объемы рынков по товарам разные, для определения темпа прироста объема продаж товаров фирмы в 1998 г. применяем прием анализа -- прием средневзвешенной величины. Тогда искомая величина будет равна

Для справки сообщаем, что без учета объема продаж, по методу среднеарифметической величины темп прироста объема продаж составит 6,0%, что искажает реальную действительность.

Анализ приведенной ситуации показывает, что для увеличения объема продаж фирмы рекомендуется провести дополнительные маркетинговые исследования с целью расширения прежде всего наиболее эффективного сегмента -- товара Б на рынке 3. Это можно достигнуть путем пересмотра стратегии повышения качества товаров, ресурсосбережения и снижения цен, активизации рекламной деятельности фирмы.

Ситуация 2

Фирма стала терять свои конкурентные преимущества на рынке, вследствие чего стал снижаться уровень конкурентоспособности выпускаемого товара. Для получения необходимой прибыли фирма может выбрать одну из трех основных стратегий:

повышение качества выпускаемого товара, т.е. переход на новую более прогрессивную модель;

снижение цены на товар путем совершенствования организации производства, технологии, системы менеджмента;

освоение нового рынка сбыта товара. Фирма не располагает отработанной конструкторско-технологической доку-ментацией на более прогрессивную модель товара, маркетологи не подготовили новый рынок. Технологи и менеджеры имеют со-гласованные предложения по совершенствованию технологии, организации производства и системы менеджмента. Значит, принимаем вторую стратегию -- стратегию снижения цены товаров.

Для реализации стратегии снижения цены изменяются следующие данные:

уравнение регрессии для факторного анализа себестоимости товара (С)

где М -- норма расхода материалов на производство товара, кг;

Т -- полная трудоемкость изготовления товара, н.ч;

Кпр -- средневзвешенный коэффициент пропорциональности основных производственных процессов изготовления товара, доли единицы (оптимальное значение равно 1,0};

Kc -- коэффициент стабильности кадров на фирме, доли единицы (оптимальное значение равно 0,90 ... 0,95);

2) годовая программа выпуска товаров -- 1500 шт.;

3) реализация организационно-технических мероприятий по совершенствованию технологии, организации производства и системы менеджмента фирмы позволит:

» снизить норму расхода материалов на 4,5%;

» снизить трудоемкость изготовления товара на 6,8%;

» повысить средневзвешенный коэффициент пропорциональности основных производственных процессов изготовления товара на 5,3%;

» снизить текучесть кадров на 9,2%;

4) срок действия мероприятий -- 3 года;

5) инвестиции в разработку и реализацию мероприятий -- 110 тыс. у.е.;

6) себестоимость единицы продукции до внедрения организационно-технических мероприятий составляет 830 у.е.;

7) норма прибыли по данному товару на 1998 г. сохраняется на уровне 1997и г., т.е. равна 8,5%;

8) степень капитального риска реализации мероприятий составляет 0,80.

Сначала сделаем расчет снижения себестоимости за счет внедрения организационно-технических мероприятий.

Показатели степени, при факторах в уравнении регрессии показывают их эластичность, т.е. на сколько процентов снизится себестоимость при улучшении данного фактора на 1%. Например, при снижении расхода материалов на 1% себестоимость снижается на 0,652 и т.д.

В данном примере снижение себестоимости товара в процентах (С) можно определить исходя из эффективности мероприятий по улучшению

где С - относительное снижение себестоимости за счёт внедрения мероприятий, %

i = 1,2, …n - номер фактора, влияющего на себестоимость;

Хi - i фактор снижения себестоимости;

ai - весомость i-го фактора.

Для данного примера

С = 4,5 * 0,652 + 6,8 * 0,340 + 5,3 * 0,148 + 9,2 * 0,085 = 6,8 %

Снижение себестоимости единицы товара за счёт внедрения мероприятий с учетом риска инвестиций (неопределённости) составит

Одновременно со снижением себестоимости товара за счёт внедрения мероприятий на цену оказывают влияние инвестиции, вложенные в предприятие. На единицу товара инвестиции отразятся следующим образом:

где К - рост себестоимости товара за счёт распределения инвестиций на разработку и реализацию мероприятий (К);

N - готовая программа выпуска товара;

T - срок действия мероприятий, лет.

Цена товара до внедрения мероприятий составляет

Цена товара после внедрения мероприятий составит 900 - 45,1 + 24,5 = 879,4 = 879 у.е.

Таким образом, реализация стратегии ресурсосбережения позволила снизить цену товара на 21 у.е.

Метод цепных подстановок

Метод цепных подстановок (МЦП) используется для исчисления влияния отдельных факторов на соответствующий совокупный показатель или функцию. МЦП используется лишь тогда, когда зависимость между изучаемыми явлениями имеет строго функциональный характер. В этих случаях функция должна быть изображена в виде суммы, произведения или частного, от деления одних показателей (факторов) на другие /1/.

МЦП заключается в последовательной замене плановой величины одного из факторов при условии, что остальные факторы остаются неизменными.

Степень влияния на функцию того или иного фактора определяется последовательным вычитанием: из второго расчета вычитается первый, из третьего - второй и т.д. В первом расчете все величины плановые, в последнем - фактические. Таким образом, число расчетов на единицу больше числа факторов.

Пример.

Требуется определить влияние на объем продаж (V) трудовых факторов по следующей формуле:

V=Ч*Д*t*B, (4.1)

где Ч -- среднесписочное число рабочих;

Д -- среднее число дней, отработанных одним рабочим за день;

t -- среднее число часов, отработанных одним рабочим за день;

В -- средняя выработка продукции на один отработанный человеко-день.

Следовательно, объем продаж равен произведению четырех факторов.

Исходные данные приведены в табл. 4.2.

Таблица 4.2. Исходные данные для определения влияния трудовых факторов на объем продаж

Факторы и функция	План	Факт
Объем продаж (V), тыс $ Среднесписочное число рабочих (Ч) Среднее число часов, отработанных рабочим в год (Д) Среднее число часов, отработанных одним рабочим в день (t) Средняя выработка продукции на отработанный человеко-час (В)	2803,8 900 301 6,9 1,5	3155,2 1000 290 6,8 1,6

План продаж перевыполнен на 351,4 тыс. $ (3155,2 - 2803,8). Для того, чтобы определить, каким образом влияли на функцию (V) различные факторы, сделаем следующие расчеты.

Первый расчет

Все показатели плановые

900 * 301 * 6,9 * 1,5 = 2803,8 тыс.$

Второй расчет

Среднесписочное число рабочих фактическое, а остальные показатели плановые

1000-301-6,9 .1,5 =3115,4 тыс.$.

Третий расчет

Число рабочих и число отработанных ими дней фактические, а остальные показатели плановые

1000 * 290 * 6,9 * 1,5 = 3001,5 тыс.$.

Четвертый расчет

Число рабочих, число отработанных дней и часов фактические, а выработка плановая

1000 * 290 * 6,8 * 1,5 = 2958,0 тыс. $.

Пятый расчет

Все показатели фактические

1000-290-6,8-1,6=3155,2 тыс.$. Далее сделаем анализ влияния факторов на объем продаж.

Отклонение фактического объема продаж от планового произошло за счет влияния следующих факторов:

1) увеличения количества рабочих определяется путем вычитания из второго расчета первого

3115,4 - 2803,8 = +311,6 тыс. $;

2) уменьшения числа отработанных дней - из третьего вычитается второй результат

3001,5 - 3115,4 = -113,9 тыс. $;

3) уменьшения средней продолжительности рабочего дня - из четвертого вычитается третий

2958,0 - 3001, 5 = -43,5 тыс. $;

4) повышения средней часовой выработки 3155,2 - 2958,0 = +197,2 тыс. $.

Общее отклонение 3155,2 - 2803,8 = +351,4 тыс. $. Или 311,6 - 113,9 - 43,5 + 197,2 = +351,4.

При использовании МЦП очень важно обеспечить строгую последовательность подстановки: сначала выявляется влияние количественных показателей, а потом - качественных. К качественным относятся, например, выработка, производительность труда, цена.

Факторный анализ с применением ЭВМ

Факторный анализ -- это процедура установления силы влияния факторов на функцию или результативный признак (полезный эффект машины, элементы совокупных затрат, производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции.

Применение методов факторного анализа требует большой подготовительной работы и трудоемких по установлению моделей расчетов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется применять методы корреляционного и регрессионного анализа, главных компонент. К тому же в настоящее время для ЭВМ различных классов имеются стандартные программы по этим методам. В свою очередь пользоваться установленными с помощью ЭВМ моделями очень просто.

На подготовительной стадии факторного анализа большое внимание следует уделять качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую функцию.

К исходным данным предъявляются следующие требования:

а) в объем выборки должны включаться данные только по однородной совокупности объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых, функционирующих) в аналогичных условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т.д. В том случае, когда необходимо увеличить размер матрицы, исходные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравнимый вид с большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие, коэффициенты;

б) период динамического ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона прогноза) обычно в два и более раза меньше периода динамического ряда. Например, по данным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз до 2000г., а в последующие годы по фактическим данным модель должна обновляться (уточняться);

в) исходные данные должны быть качественно однородными, с небольшими интервалами между собой;

г) следует применять одинаковые методы или источники формирования данных. Если динамический ряд имеет крупные структурные сдвиги (например из-за изменения цен, ассортимента выпускаемой продукции, программы ее выпуска и т.д.), то все данные должны быть приведены в сравнимый вид или одинаковые условия;

д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и последующих наблюдений.

Например, наблюдение не должно определяться расчетным путем по предыдущему наблюдению.

Основные параметры корреляционно-регрессионного анализа в связи с их сложностью не приводятся, поскольку все расчеты предполагается выполнять на ЭВМ по стандартной программе. Конечные результаты расчета выдаются на печать (табл. 4.3).

Факторный анализ следует проводить в следующей последовательности:

1. Обоснование объекта анализа, постановка цели.

2. Сбор исходных данных и их уточнение в соответствии с ранее описанными требованиями.

Основные параметры корреляционно- регрессионного анализа.

Назначение параметра	Обозначение	Что характеризует параметр и для чего применяется	Оптимальное значение параметра
1	2	3	4
1. Объем выработки	м	Количество данных по фактору (размер матрицы по вертикали). Применяется для установления тенденций изменения фактора	Не менее чем в 3-5 раз больше количества факторов (Nxi)
2. Коэффициент вариации	Vi	Уровень отклонения значений факторов от средней анализируемой совокупности	Меньше 33%
3. Коэффициент парной корреляции	Rxy	Тесноту связи между i-м фактором и функцией. Применяется для отбора факторов	Больше 0,1
4. Коэффициент частной корреляции	Rxx	Тесноту связи между факторами. Применяется для отбора факторов	Чем меньше, тем лучше модель
5. Коэффициент множественной корреляции	R	Тесноту связи одновременно между всеми факторами и функцией. Применяется для выбора модели	Больше 0,7
6. Коэффициент множественной детерминации	D	Долю влияния на функцию включенных в модель факторов. Равен квадрату коэффициента множественной корреляции	Больше 0,5
7. Коэффициент асиметрии	A	Степень отклонения фактического распределения случайных наблюдений от нормального по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения	Метод наименьших квадратов может применяться при А меньше трёх
8. Коэффициент эксцесса	E	Плосковершинность случайных наблюдений от нормального по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения функции	Е должен быть меньше трёх
9. Критерий Фишера	F	Математический критерий характеризующий значимость уравнения регрессии. Применяется для выбора модели	F должен быть больше табличного значения, установленного для различных размеров матрицы и вероятностей
10. Критерий Стьюдента	t	Существенность факторов, входящих в модель. Применяется для выбора модели	Больше 2 (при вероятности, равной 0,95
11. Среднеквадратическая ошибка коэффициентов регрессии	ai	Точность полученных коэффициентов регрессии. Применяется для оценки коэффициентов регрессии	В 2 и более раза меньше соответствующего коэффициента регрессии
12. Ошибка аппроксимации	E	Допуск прогноза или степень несоответствия эмпирической зависимости теоретической. Применяется для оценки адекватности (точности) модели	Меньше +-15%
13. Коэффициент эластичности	Эi	Показывает, на сколько процентов изменяется функция при изменении соответствующего фактора на 1%. Применяется для ранжирования факторов по их значимости	Больше 0,01

Построение по каждому фактору корреляционных полей, т.е. графическое изображение функций от фактора с целью предварительного Корреляционные поля построены по исходным статистическим данным X)--Х4 (факторы) и Y (функция). Анализ корреляционных полей показывает, что:

а) между Y и X1 теснота связи слабая, по форме она линейная, обратно пропорциональная;

б) между Y и Х2 теснота связи высокая, по форме она линейная, прямо пропорциональная;

в) между Y и Х3 связи нет, т.к. функцию Y = f(X3) можно провести в любом направлении;

г) между Y и Х4 теснота связи высокая, форма связи -- гиперболическая, после линии А--А фактор Х4 на Y уже не оказывает влияния.

4. Составление матрицы исходных данных производится по следующей форме:



№ п.п.	Y	X1	X2	Xn	Принадлежность строки
1	5,80	0,93	1,47		Цех №1, I квартал 1997г
2	6,15	0,82	1,59		Цех №1, II квартал 1997г

и т.д.

В матрицу исходных данных следует включать факторы, имеющие примерно такую форму связи, как Y с X1 и Х2 на рис. 4.2. Фактор Х3 с Y не имеет связи, поэтому этот фактор не следует включать в матрицу, фактор Х4 тоже не следует включать в матрицу, поскольку после линии А--А этот фактор влияния на Y не оказывает. Влияние подобных факторов на Y следует учитывать при помощи коэффициентов, определяемых отдельно для каждого фактора и группы предприятий.

Наши исследования показывают, что к «организационным факторам, имеющим с экономическими показателями гиперболическую форму связи, относятся уровень освоенности продукции в установившемся производстве, программа ее выпуска и др.

Ввод информации и решение задачи на ЭВМ.

В экономических исследованиях для многофакторных регрессионных моделей чаще всего приемлемы две формы связи факторов с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных моделей применяются также гиперболическая и параболическая формы связи.

Анализ уравнения регрессии и его параметров в соответствии с требованиями, изложенными в табл. 4.3.

7. Составление матрицы исходных данных для окончательной модели и решение ее на ЭВМ. Апробация окончательной модели путем подстановки в нее фактических данных по одной из строк матрицы и сравнение полученного значения функции с ее фактическим значением.

При составлении новых матриц исходных данных из них исключаются поочередно:

а) один из двух факторов, коэффициент частной корреляции между которыми значительно больше коэффициентов парной корреляции между функцией и этими факторами. Например, если между двумя факторами коэффициент частной корреляции ра-

0,95, а коэффициенты парной корреляции между функцией и этими факторами равны 0.18 и 0,73, то первый фактор с коэффициентом парной корреляции, равным 0,18, из матрицы можно исключить;

б) факторы с коэффициентами парной корреляции между ними и функцией менее 0,1;

в) только после соблюдения требований а) и б) исключаются из матрицы факторы, имеющие с функцией обратную, с точки зрения экономической сущности, связь. Например, с повышением сменности работы цеха (фактор) должна расти его годовая производительность (функция). Обратная же зависимость между ними свидетельствует о нерегулярном и недостоверном учете коэффициента сменности, а возможно, и производительности оборудования, либо о неправильной методике расчета этих показателей. Поэтому в этом случае фактор необходимо исключить из матрицы исходных данных и изучать систему учета.

Из матрицы могут быть исключены также отдельные строки по предприятиям (периодам), не отвечающие ранее описанным требованиям.

Параметры окончательного уравнения регрессии должны отвечать требованиям табл. 4.3. Если невозможно этого достигнуть, модель для ранжирования факторов и прогнозирования экономических показателей не может быть использована. Она пригодна только для предварительного отбора факторов.

8. И последнее -- ранжирование.

Ранжирование факторов осуществляется по показателю их эластичности. фактору с наибольшим коэффициентом эластичности присваивается первый ранг, и он является важнейшим. Например, если два фактора имеют коэффициенты эластичности, равные 0,35 и 0,58, то второму фактору нужно отдать предпочтение перед первым при распределении ресурсов на улучшение данной функции (при улучшении второго фактора на 1% функция улучшается на 0,58%, а по первому фактору -- 0,35%).

Нами проведены специальные исследования зависимостей между элементами затрат и организационными факторами (программа выпуска продукции, уровень ее освоенности, тенденция роста производительности труда). Результаты исследований показали, что эти факторы на -экономические показатели оказывают влияние только в определенных границах по гиперболической форме связи. Поэтому эти факторы не должны включаться в общую многофакторную модель, их влияние на функцию должно учитываться отдельно. Например, себестоимость продукции прогнозируется по формуле

(4.2)

где 3 -- прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное с учетом организационных факторов производства и технических параметров конструкции;

-- прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное по ее техническим параметрам;

-- коэффициент, учитывающий влияние на себестоимость изменения программы выпуска нового изделия по сравнению с программой выпуска базового (или группы аналогичных проектируемому) изделия. Для изделии массового выпуска этот коэффициент равен единице;

-- коэффициент, учитывающий влияние на себестоимость уровня освоенности конструкции изделия;

-- коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда. Он определяется по формуле

где -- среднегодовой (за последние 5 лет) прирост производительности труда на предприятии (по общему объему продаж);

-- доля фонда заработной агаты в себестоимости продукции, доли единицы;

t -- интервал времени в годах, разделяющий периоды выпуска базовой и новой продукции.

Анализ применения регрессионных моделей показывает, что в общем случае с повышением коэффициента множественной корреляции улучшаются другие параметры модели. Однако между коэффициентом множественной корреляции и ошибкой аппроксимации не наблюдается устойчивой связи. Покажем это на примере.

Для ранжирования факторов, например, влияющих на годовые затраты на эксплуатацию и ремонты воздушных поршневых компрессоров в условиях ряда машиностроительных предприятий Краснодарского края, окончательно были установлены следующие зависимости:

где-- годовые затраты на эксплуатацию и ремонт воздушных поршневых компрессоров в условиях краснодарских машиностроительных заводов, млн.руб.;

-- годовая производительность компрессора, м³;

-- уровень централизации изготовления запасных частей к компрессорам, %;

-- средний разряд рабочих, обслуживающих эти компрессоры;

-- возраст компрессоров на 01.01.1995 г. (по дате их изготовления), лет.

Структура затрат в данном примере: около 60% -- энергия и топливо, 25 -- заработная плата, 6 -- амортизация, 6 -- ремонты (без энергии и заработной платы), 3% -- вспомогательные материалы.

Для обоих уравнений коэффициенты множественной корреляции равны 0,95. Ошибка аппроксимации для линейной формы связи равна ±21,4%, а для степенной d=ll,5%. Вторая модель почти в два раза точнее первой, хотя коэффициенты корреляции одинаковы. Коэффициенты эластичности факторов по этим уравнениям отличаются незначительно: для линейной формы связи соответственно 0,900; 0,980; 1,630; 0,060, а для степенной -- 0,967; 0,817;

1,525 и 0,065.

Между коэффициентами корреляции и эластичности тоже отсутствует устойчивая связь.

Регрессионные модели могут также применяться для установления факторов, оказывающих влияние на различные экономические показатели.

Факторный анализ может проводиться и без ЭВМ.

Основы функционально-стоимостного анализа

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) как метод повышения полезного эффекта объекта на единицу совокупных затрат за его жизненный цикл в настоящее время широко применяется в промышленно развитых странах. Области применения ФСА: оптимизация конструкции машин и оборудования, технологий, организационных структур фирм и их подразделений, методов организации производства. Этот метод достаточно глубоко разработан, описан в литературе. Поэтому здесь остановимся только на основных особенностях ФСА.

Основные задачи ФСА:

* достижение оптимального соотношения между полезным эффектом объекта и совокупными затратами за его жизненный цикл;

* нахождение совершенно новых технических решений за счет применения функционального подхода;

* снижение расхода различных видов ресурсов по стадиям жизненного цикла объекта за счет ликвидации или сокращения вспомогательных и вредных (ненужных) функций объекта.

Основные принципы проведения ФСА:

* принцип функционального подхода, т.е. рассмотрения объекта исследования с позиций тех функций, для выполнения которых он создается;

* принцип стоимостной оценки, заключающийся в непрерывной экономической оценке возникающих технических решений;

* принцип системного подхода к объекту ФСА;

* принцип комплексного подхода;

* принцип динамического подхода;

* принцип полного использования достижений информатики и эвристики и др.

Основные особенности проведения ФСА:

* объектом анализа может быть любая система (с любым количеством элементов и связей), ее подсистемы или элементы, по которым можно количественно выразить полезный эффект их функционирования по назначению;

* глобальным критерием ФСА является максимум полезного эффекта объекта на единицу совокупных затрат ресурсов за его жизненный цикл;

* одновременно и с равной степенью детализации анализируется оптимальность элементов полезного эффекта и совокупных затрат по объекту;

* при проведении ФСА прежде всего устанавливается целесообразность функций, которые должен выполнять проектируемый объект в конкретных условиях, либо целесообразность, достаточность и избыточность функции существующего объекта. Не функции создаются или уточняются для объекта, а наоборот, выбирается или проектируется объект для выполнения необходимых функции с минимальными затратами за его жизненный цикл.

Организация работ по ФСА представляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для проведения работ по ФСА и непосредственное проведение ФСА конкретных объектов, и включает-

а) подготовку к внедрению метода, пропаганду его возможностей для повышения эффективности производства;

б) обучение менеджеров и специалистов основам метода;

в) подготовку специалистов для работы в координационной группе по внедрению ФСА;

г) обеспечение работ по ФСА нормативно-методическими документами;

д) формирование и функционирование рабочих органов ФСА, интегрированных с существующими службами фирмы;

е) создание экономических условий для проведения работ по ФСА и внедрения рекомендаций ФСА на основе их планирования, финансирования и стимулирования.

Для организации и координации работ по ФСА на фирме организуют координационный совет по проведению работ по ФСА в составе главных специалистов. Возглавляет координационный совет первый руководитель фирмы или, в крайнем случае, его заместитель.

Основные этапы проведения ФСА:

1) подготовительный;

2) информационный;

3) аналитический;

4) творческий;

5) исследовательский;

6) рекомендательный;

7) внедренческий.

На подготовительном этапе выполняются следующие работы:

* выбор объекта анализа;

* подбор членов исследовательской рабочей группы (ИРГ) для решения поставленных задач;

* определение сроков, конкретных результатов, которых должна достигнуть группа, порядка взаимодействия с соответствующими службами.

Информационное обеспечение ФСА предусматривает:

* подготовку, сбор, систематизацию информации об объекте ФСА и его аналогах;

* изучение потребностей и функций, которые нужно удовлетворить;

* прогнозирование конкурентоспособности объектов;

* изучение объекта и его аналогов;

* изучение условий их эксплуатации;

* изучение технологии создания объекта;

* построение структурно-экономической модели объекта;

* анализ стоимостной информации, определение затрат на изготовление и функционирование объекта и его составных частей, затрат на техническое обслуживание и ремонты объекта;

* дополнение структурно-элементной модели объекта и его составных частей стоимостной информацией;

* выявление зон наибольшего сосредоточения затрат в исследуемом объекте;

* анализ патентной информации в данной области, в том числе отклоненных предложений.

Аналитический этап ФСА включает:

* формулирование всех возможных функций объекта и его элементов;

* классификацию функций;

* построение функциональной модели объекта;

* оценку значимости функций экспертным методом;

* определение материальных носителей соответствующих функций;

* оценку связанных с осуществлением функций затрат в увязке с соответствующими материальными носителями;

* построение функционально-стоимостной диаграммы, модели объекта с применением принципа иерархичности системного подхода. Модель содержит элементы объекта, шифры элементов, абсолютные и удельные затраты по элементам, а также доли функций, выполняющих эти элементы;

* определение противоречий между значимостью функций и их стоимостной оценкой;

* формулирование задач совершенствования объекта для последующих задач ФСА.

На творческом этапе осуществляются:

* выработка предложений по совершенствованию объекта;

* анализ и предварительный отбор предложений для реализации;

* систематизация предложений по функциям;

* формирование вариантов выполнения функций.

На исследовательском этапе выполняются следующие работы:

* разработка эскизного проекта по отобранным вариантам;

* экспертиза подготовленных решений;

* отбор наиболее рациональных вариантов решений;

* создание при необходимости макетов или опытных образцов для проведения испытаний;

* проведение испытаний;

* окончательный выбор реализуемых решений;

* технико-экономическое обоснование решений.

На рекомендательном этапе осуществляются:

* рассмотрение представленных технических решений на научно-техническом совете;

* принятие решения о возможности их реализации;

* согласование мероприятий по реализации принятых решений.

На этапе внедрения осуществляются:

* включение мероприятий по обеспечению внедрения принятых предложений ФСА в соответствующие планы;

* контроль выполнения планов;

* оценка эффективности реализации планов;

* стимулирование работников за внедрение методов ФСА.

Анализ эффективности использования ресурсов

В этом разделе будут рассматриваться стратегии ресурсосбережения, цели ресурсного обеспечения системы менеджмента, виды ресурсов, процесс их движения, факторы улучшения использования ресурсов и способы обеспечения ими производства, методы факторного анализа эффективности использования различных видов ресурсов.

Основы стратегии ресурсосбережения

Формирование и реализация стратегии ресурсосбережения на всех уровнях управления -- один из важнейших вопросов стратегического менеджмента, т.к., во-первых, ресурсоемкость является второй стороной товара (первая -- качество), во-вторых, Российская Федерация по эффективности использования ресурсов значительно отстает от промышленно развитых стран. Например, эффективность использования электроэнергии в Российской Федерации примерно в 2 раза ниже, чем в США, коэффициент использования металлов в машиностроительной промышленности США составляет порядка 0,92, а в Российской Федерации -- 0,70. Российская федерация значительно отстает от промышленно развитых стран по коэффициенту извлечения из недр полезных ископаемых, использования технологического оборудования и машин, основных и оборотных средств, трудовых ресурсов и т.д.

И как следствие, из-за отсутствия средств на качественное воспроизводство всех составляющих потенциала страны растет удельный вес изношенных основных фондов, экологически опасных объектов, снижается доля конкурентоспособной промышленной продукции (в 1995 г. она составляла примерно 2%), средняя продолжительность жизни населения и т.д.