Последствия безработицы

Различают четыре типа детерминированных моделей:

Аддитивные  модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид

 .

К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости  во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства продукции  в его взаимосвязи с объемом  выпуска отдельных изделий или  объема выпуска в отдельных подразделениях.

Мультипликативные модели в обобщенном виде могут быть представлены формулой

 .

Примером мультипликативной  модели является двухфакторная модель объема реализации

 ,

где Ч - среднесписочная численность работников;

CB - средняя выработка на одного работника.

Кратные модели:

 .

Примером кратной  модели служит показатель срока оборачиваемости  товаров (в днях) ^. Т_ОБ.Т:

 ,

где З_Т - средний запас товаров; О_Р - однодневный объем реализации.

Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:

Примерами таких  моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др.

Для изучения зависимости  между показателями и количественного  измерения множества факторов, повлиявших на результативный показатель, приведем общие правила преобразования моделей с целью включения новых факторных показателей.

Для детализации  обобщающего факторного показателя на его составляющие, которые представляют интерес для аналитических расчетов, используют прием удлинения факторной  системы.

Если исходная факторная модель   , а   , то модель примет вид   .

Для выделения  некоторого числа новых факторов и построения необходимых для  расчетов факторных показателей  применяют прием расширения факторных  моделей. При этом числитель и  знаменатель умножаются на одно и  тоже число:

 .

Для построения новых факторных показателей  применяют прием сокращения факторных  моделей. При использовании данного  приема числитель и знаменатель  делят на одно и то же число.

 .

Детализация факторного анализа во многом определяется числом факторов, влияние которых можно  количественные оценить, поэтому большое  значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели. В основе их построения лежат следующие принципы: 
- место каждого фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании результативного показателя; 
- модель должна строиться из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов, как правило качественных, на составляющие; 
- при написании формулы многофакторной модели факторы должны располагаться слева направо в порядке их замены.

Построение факторной  модели – первый этап детерминированного анализа. Далее определяют способ оценки влияния факторов.

Способ  цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений обобщающего показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на отчетные. Данный способ основан на элиминировании. Элиминировать – значит устранить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного. При этом исходя из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения. потом изменяются два при неизменности остальных и т.д.

В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:

где a₀, b_0, c₀ - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у_;

a₁ , b₁, c₁ - фактические значения факторов;

y_a, y_b, - промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.

Общее изменение Dу=у₁–у₀ складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:

Пример:

Таблица 2

Исходные  данные для факторного анализа

Анализ влияния  на объем товарной продукции количества работников и их выработки проведем описанным выше способом на основе данных табл.2. Зависимость объема товарной продукции от данных факторов можно  описать с помощью мультипликативной  модели:

Тогда влияние  изменения величины количества работников на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:

Далее определим  влияние изменения выработки  работников на обобщающий  показатель

Таким образом, на изменение объема товарной продукции  положительное влияние оказало  изменение на 5 человек численности  работников, что вызвало увеличение объема продукции на 730 тыс. руб. и  отрицательное влияние оказало  снижение выработки на 10 тыс. руб., что  вызвало снижение объема на 250 тыс. руб. Суммарное влияние двух факторов привело к увеличению объема продукции  на 480 тыс. руб.

Преимущества  данного способа: универсальность  применения, простота расчетов.

Недостаток метода состоит в том, что, в зависимости  от выбранного порядка замены факторов, результаты факторного разложения имеют  разные значения. Это связано с  тем, что в результате применения этого метода образуется некий неразложимый остаток, который прибавляется к  величине влияния последнего фактора. На практике точностью оценки факторов пренебрегают, выдвигая на первый план относительную значимость влияния  того или иного фактора. Однако существуют определенные правила, определяющие последовательность подстановки: 
· при наличии в факторной модели количественных и качественных показателей в первую очередь рассматривается изменение количественных факторов; 
· если модель представлена несколькими количественными и качественными показателями, последовательность подстановки определяется путем логического анализа.

Под количественным факторами при анализе понимают те, которые выражают количественную определенность явлений и могут быть получены путем непосредственного учета (количество рабочих, станков, сырья и т.д.).

Качественные  факторы определяют внутренние качества, признаки и особенности изучаемых явлений (производительность труда, качество продукции, средняя продолжительность рабочего дня и т.д.).

Способ  абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки. Изменение результативного показателя за счет каждого фактора способом разниц определяется как произведение отклонения изучаемого фактора на базисное или отчетное значение другого фактора в зависимости от выбранной последовательности подстановки:

Способ  относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных и смешанных моделях вида у = (а – в) ^. с. Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах.

Для мультипликативных  моделей типа у = а ^. в ^. с методика анализа следующая:

· находят относительное  отклонение каждого факторного показателя:

· определяют отклонение результативного показателя у за счет каждого фактора

Пример. Воспользовавшись данными табл. 2, проведем анализ способом относительных разниц. Относительные отклонения рассматриваемых факторов составят:

Рассчитаем влияние  на объем товарной продукции каждого  фактора:

Результаты расчетов те же , что и при использовании  предыдущего способа.

Интегральный  метод позволяет избежать недостатков, присущих методу цепной подстановки, и не требует применения приемов по распределению неразложимого остатка по факторам, т.к. в нем действует логарифмический закон перераспределения факторных нагрузок. Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е. применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Операция вычисления определенного интеграла решается с помощью ПЭВМ и сводится к построению подынтегральных выражений, которые зависят от вида функции или модели факторной системы.

Можно использовать также уже сформированные рабочие  формулы, приводимые в специальной  литературе [4]:

1. Модель вида   :

 

2. Модель вида   :

3. Модель вида   :

4. Модель вида   :

Рассмотрим возможность  использования основных методов  детерминированного анализа, обобщив  вышеизложенное в виде матрицы (табл.3).

Таблица 3

Матрица применения способов детерминированного факторного анализа