Факторный анализ объема валовой продукции способом абсолютных разниц

Способ абсолютных разниц детерминированного факторного анализа

Построив факторную модель детерминированного анализа, необходимо определить способ оценки влияния факторов. В детерминированном факторном анализе используют следующие основные способы:

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

Способ абсолютных разниц (абсолютных отклонений) является модификацией способа цепных подстановок. Он прост в расчетах, но менее универсален – с его помощью производят расчет влияния факторов только для мультипликативных моделей и моделей смешанного типа: Y=(a-b)c, Y=a(b-c).

Для мультипликативной модели расчет производится умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базисную величину факторов, находящихся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных в модели слева от него.

В общем виде применение способа абсолютных разниц можно описать следующим образом:

y0 = a0 * b0 * c0;
Δya = Δa * b0 * c0;
Δyb = a1*Δb* c0;
Δyс = a1 * b1* Δс;
y1 = a1 * b1 * c1;
где a0, b0, c0 — базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у; a1 , b1, c1 — фактические значения факторов;
Δa=a1-a0, Δb=b1-b0, Δc=c1-c0, — абсолютные изменения (отклонение факта от базы или плана) факторов а, b, с соответственно.

Общее изменение Δу = у1 – у0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора:
Δy = Δya + Δyb + Δyc.

Пример применения способа абсолютных разниц

Порядок применения способа абсолютных разниц рассмотрим на следующем примере. Проанализировать влияние на валовый объем производства количества работников, количества отработанных дней одним работником и их выработки способом абсолютных разниц. Исходные данные представлены в таблице.

Показатель	Условное обозначение	Базисное значение (0)	Фактическое значение (1)	Абсолютное изменение (+,-)
Объем валовой продукции, тыс. руб.	ВП	2920	3380	+460
Среднесписочная численность персонала, чел.	ЧР	20	25	+5
Количество отработанных дней одним работником за год	Д	200	208	+8
Среднедневная выработка продукции одним работником, тыс. руб.	ДВ	0,73	0,65	-0,08

Решение. Зависимость объема производства продукции от данных факторов можно описать с помощью трехфакторной мультипликативной модели: ВП = ЧР * Д*ДВ.

Алгоритм расчета способом абсолютных разниц таков:

• ВП0 = ЧР0 * Д0*ДВ0 = 20*200*0,73 = 2920 тыс. руб.
• Влияние изменения количества работников на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:
  ΔВП(ЧР) = (ЧР1-ЧР2)*Д0*ДВ0 = (25-20)*200*0,73 = 730 тыс. руб.
• Влияние изменения количества отработанных дней одним работником на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:
  ΔВП(Д) = ЧР1*(Д1-Д0)*ДВ0 = 25*(208-200)*0,73 = 146 тыс. руб.
• Влияние изменения величины среднедневной выработки на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:
  ΔВП(ДВ) = ЧР1*Д1*(ДВ1-ДВ0) = 25*208*(0,65-0,73) = -416 тыс. руб.
• Суммарное влияние трех факторов определим по формуле:
  ΔВП = ΔВП(ЧР) + ΔВП(Д) + ΔВП(ДВ) = 730+146+(-416) = 460 тыс. руб. — значение совпадает с табличным и подтверждает правильность расчетов.

Вывод. Таким образом, на изменение объема производства продукции положительное влияние оказало увеличение на 5 человек численности работников, что вызвало увеличение объема производства на 730 тыс. руб. и увеличение количества отработанных дней на 8 каждым работником, что вызвало увеличение объема производства на 146 тыс. руб.
Отрицательное влияние оказало снижение среднедневной выработки на 80 руб., что вызвало снижение объема производства на 416 тыс. руб.
Суммарное влияние трех факторов привело к увеличению объема производства на 460 тыс. руб.

Источник

Факторный анализ: оцениваем причины изменения показателей

Факторный анализ: оцениваем причины изменения показателей

Кандидат экономических наук, доцент. Автор двух монографий, шести учебных пособий и нескольких десятков статей по вопросам бухгалтерского учета, финансового менеджмента и анализа. Лауреат премии губернатора в сфере науки, техники и инновационной деятельности за 2012 г. За плечами — опыт работы главбухом бюджетного учреждения и преподавателем государственного вуза.

Факторный анализ: что это и зачем нужен

Факторный анализ – это оценка влияния одних показателей на другие. Например, вы хотите узнать причину снижения финансового результата. Для этого нужно посчитать, какое воздействие на него оказали доходы и расходы. Или вам важно понять, почему просела рентабельность собственного капитала. Тогда исследуйте, какой вклад в процесс внесли прибыль на рубль активов и структура пассивов.

Предлагаем скачать Excel-файл. В него встроили четыре формулы для анализа рентабельности активов, продукции и собственного капитала.

Вот три вопроса, ответы на которые понадобятся, чтобы провести подобные расчеты.

Первый. Что такое факторная модель.

Это формульная взаимосвязь между основным показателем, который вы анализируете, и теми, что на него влияют.

Откуда ее взять? Есть готовые варианты. К примеру, факторные модели DuPont для рентабельности активов и собственного капитала. Вот они:

Рисунок 1. Факторные модели DuPont для рентабельности активов и собственного капитала

Можно составить зависимость самим. Иногда это несложно. Особенно, если отталкиваться от базовой формулы расчета показателя. Приведем два простых примера, основанных на таком подходе:

Рисунок 2. Примеры факторный моделей

Условимся называть искомое значение в формулах «результатом», а прочие показатели «факторами».

Второй. Почему иногда универсальной зависимости между результатом и факторами нет.

Потому что есть два типа факторного анализа:

• детерминированный;
• стохастический.

Примеры, которые привели выше, относятся к первому варианту. Их особенность в том, что взаимосвязь между показателями однозначна и работает для любой организации. Допустим, чистая прибыль выросла в два раза при неизменном значении выручки. Значит, рентабельность продаж тоже увеличится в два раза. По-другому не бывает.

Стохастический вариант предполагает: зависимость между результатом и факторами есть, но одинаково определить ее для всех компаний не получится. Например, индексация зарплаты способна поднять производительность труда работников. Но как соотносятся проценты повышения? Если заложим в расходы двукратный рост оплаты труда, то на сколько именно увеличится людская отдача? Для каждой организации ответ свой. Более того, он свой даже для одного и того же предприятия, но в разные месяцы и годы.

Чтобы не усложнять, далее в статье все сведем только к детерминированным зависимостям.

Третий. Как посчитать влияние факторов на результат.

Для этого есть специальные методы. К примеру, метод цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц. Это не полный перечень. Но знать все необязательно. В следующих частях материала расскажем теорию про два основных подхода и покажем примеры использования.

Модели и методы факторного анализа

Начнем с видов моделей. Они – это форма взаимосвязи между факторами. Выше приводили примеры, где показатели складывались, перемножались или делились один на другой. Это и определяет вид. Смотрите на схеме четыре возможных варианта.

Теперь расскажем про методы. То есть про то, как посчитать влияние факторных показателей на результирующий. Остановимся на двух подходах:

• цепные подстановки;
• абсолютные разницы.

Первый вариант хорош своей универсальностью. Подойдет для модели любого типа.

Второй отличается чуть большей простотой вычислений, однако используется с ограничениями. Пригодится, когда анализируете мультипликативные модели или смешанные мультипликативно-аддитивные.

Схема действий для цепных подстановок такая:

• сначала подставляете в формулу значения базового периода. Так делаете для факторов и результата. Базовый период обозначим индексом 0. Это тот, что самый ранний по времени. Например, для факторного анализа изменений за 2020-2021 гг. цифры из 2020 г. – базовые;
• затем считаете первое условное значение результата. Для этого у первого фактора базовое значение меняете на отчетное. Индекс поменяется с нуля на единицу. Отчетные цифры – это величины из последнего по времени периода. В примере выше – из 2021-го;
• из полученного первого условного результата вычитаете базовый. Так находите влияние первого фактора;
• вычисляете второй условный результат. Для этого работаете со следующим фактором в модели – меняете его цифру с базовой на отчетную. Заметьте: первый фактор так и остается отчетным, его не трогаем;
• считаем разницу между вторым и первым условными результатами. Она показывает силу воздействия второго фактора;
• повторяем процесс до тех пор, пока все факторы в модели не окажутся с отчетными значениями.

Вот как это выглядит на практике:

Немного пояснений к схеме:

• значения результата называются условными потому, что в реальности компания их не достигает. Они нужны только для подсчета факторного влияния;
• условных значений на единицу меньше, чем факторов. В примере использовали трехфакторную модель. Условных результатов вышло два;
• главное – не перепутать что из чего вычитать. Сначала из первого условного вычитаем отчетную величину. Затем из второго – первое, из третьего – второе и т.д. Идем словно по цепочке от последнего к предыдущему. Отсюда и название подхода;
• для проверки правильности расчета сложите все факторные влияния. Сумма должна сравняться с изменением результата за анализируемый период. Если не получается, значит, закралась ошибка;
• главный недостаток метода – так называемый неразложимый остаток. Это взаимное влияние факторов друг на друга. Выражается в том, что оценка воздействия последнего фактора в модели всегда завышена. Причем, если поменять порядок смены базовых значений на отчетные, то станет иной и величина влияния. Например, если бы сначала меняли значения З, а не СК, то получили бы другие цифры. Это не ошибка. Это особенность, с которой в рамках цепных подстановок ничего не сделать. Если нужна повышенная точность, тогда используйте интегральный или логарифмический методы факторного анализа.

Но для них выше сложность реализации.

А вот этапы для способа абсолютных разниц:

• рассчитайте влияние первого фактора. Для этого включите в формулу его абсолютное изменение. Обозначим эту величину значком ∆. Считается как разница между отчетным и базовым значениями. Все остальные факторы должны быть с базовыми цифрами;
• определите воздействие второго фактора. Включайте в формулу его абсолютное изменение ∆. Фактор, который стоит слева от него в модели, берется с отчетным значением. Те, что находятся справа, пойдут с базовыми;
• повторите вычисления для третьего и последующих факторов, если они есть. Логика та же. Фактор, чье влияние оцениваем, включается как ∆. Стоящие от него слева как отчетные. Находящиеся справа как базовые.

Чтобы было понятнее, подготовили схему.

Согласитесь, этот подход проще, чем цепные подстановки. Все бы с ним хорошо, если бы не упомянутое выше ограничение в применении по типам моделей.

Хотя запутаться в подобных расчетах негде, однако есть смысл сделать проверку. Сложите все факторные влияния и сравните полученное с абсолютным изменением результата за период. Если сходится, значит, все правильно.

Как провести факторный анализ: пример

Теперь закрепим написанное расчетами для реальной компании. Понадобится ее финансовая отчетность. А еще нужно определиться с моделями.

Будем основываться на цифрах из баланса и отчета о финансовых результатах за 2021 г. для ПАО «КАМАЗ». Воспользуемся четырьмя факторными моделями. Их формулы показали на схеме. Первая и последняя – это простая и расширенная формулы DuPont.

Анализируем рентабельность активов по двухфакторной модели

Исходные данные и расчетные значения свели в таблицу. Так как модель мультипликативная, то применили способ абсолютных разниц.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

– активы на начало года

– активы на конец года

– чистая прибыль (убыток)

– рентабельность (убыточность) активов (Ра), %

– рентабельность (убыточность) продаж (Рп), %

– коэффициент оборачиваемости активов (Коа), ед.

Факторное влияние на рентабельность активов, %:

∆Ра = ∆Ра(Рп) + ∆Ра(Коа)

Суммарное влияние факторов 1,61 соответствует абсолютному изменению рентабельности активов за 2019-2020 гг. Значит, ошибки в расчетах нет. Есть смысл перейти к анализу цифр. Вот краткие выводы:

• за год предприятие ушло от убыточности активов к их рентабельности. В чем главная причина? Во влиянии рентабельности продаж. За счет нее показатель прирос на 1,57%. Она характеризует, сколько чистого финансового результата содержится в одном рубле выручки. Когда увеличивается, это означает: доходы компании прирастают быстрее, чем расходы. Так происходит за счет оптимизации последних, грамотной ценовой политики, стабильного спроса на продукцию предприятия;
• оборачиваемость ресурсов тоже внесла положительный вклад в изменение рентабельности активов. Правда, он в разы меньше – 0,04. Выходит, с точки зрения управления имуществом предприятию есть куда расти. В 2020-м прирост выручки с каждого рубля, вложенного в активы, оказался всего 5 копеек. Отлично, что он был. Однако, возможно, стоит поискать резервы для дальнейшего улучшения ситуации.

Анализ по первой модели рассказал о трех особенностях функционирования компании:

• в 2020-м она попала в зону чистой прибыли за счет оптимального соотношения между совокупными доходами и расходами;
• в этом же году немного выросла эффективность управления активами или ресурсоотдача;
• вместе эти факторы определили рост рентабельности активов на 1,57%.

Оцениваем рентабельность активов по трехфакторной модели

По проведенным расчетам заметили: доходная отдача от активов у ПАО «КАМАЗ» не столь велика. Посмотрим, какая их составляющая «проседает» в этом отношении особенно сильно. Поможет трехфакторная модель. Цифры по ней находятся в таблице. Для определения факторного влияния применили способ цепных подстановок, так как абсолютные разницы для модели данного смешанного типа не подходят.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

– внеоборотные активы на начало года

– внеоборотные активы на конец года

– оборотные активы на начало года

– оборотные активы на конец года

– рентабельность (убыточность) активов (Ра), %

– рентабельность (убыточность) продаж (Рп), %

– фондоемкость (Фе), руб./руб.

– коэффициент закрепления оборотных средств (Кз), руб./руб.

Факторное влияние на рентабельность активов, %:

– коэффициента закрепления оборотных средств

∆Ра = ∆Ра(Рп) + ∆Ра(Фе) + ∆Ра(Кз)

Знаки влияния фондоемкости и закрепления оборотных средств показывают, какая именно часть активов в 2020-м использовалась менее эффективно. Минус у Фе говорит, что это внеоборотные активы. Почему так? Потому что их стоимостное увеличение обогнало прирост выручки. Выходит, чтобы заработать 1 руб. дохода от основной деятельности в 2020-м требовалось больше зданий, оборудования, транспорта и т.п.

В отношении оборотных активов ситуация иная: они тоже увеличились, но выручка приросла значительнее. Выходит, отдача с каждого вложенного в них рубля стала больше.

Мы показываем пример общего анализа, поэтому на частностях не останавливаемся. В реальной же практике они должны быть. Например, разумно посмотреть, какие именно составляющие внеоборотных активов стали использоваться менее эффективно. Для этого рассчитываются значения фондоемкости по отдельным составляющим долгосрочного имущества. Затем принимается решение: насколько разумно сохранять и приумножать объемы подобных активов, если отдача от них падает и тормозит рост бизнеса.

Ответ на такой вопрос нельзя предсказать заранее. В каждой конкретной ситуации он будет свой. К примеру, у ПАО «КАМАЗ» в 2020-м значительно увеличились долгосрочные финансовые вложения. Это предоставленные займы на срок свыше года и участие в уставных капиталах других компаний. Они тоже относятся к внеоборотным активам. Если предприятие планирует получать от них стабильный, причем существенный доход, то их рост оправдан.

Аналогичное мнение относительно суммы вложений в имущество и ожидаемой от него доходности разумно сформулировать по каждому значимому элементу первого раздела баланса.

Выявляем влияние факторов на рентабельность продукции

Данная модель поможет понять структуру себестоимости. А еще, какой ее элемент растет скорее остальных, а потому особенно сильно «съедает» прибыль бизнеса. Расчеты привели в таблице. Влияние факторов оценивали цепными подстановками.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

Источник