Основные типы моделей, используемых в финансовом анализе и прогнозировании

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Факторный анализ, его виды и задачи.

Под факторным  анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения  воздействия факторов на величину результативных показателей.

В общем случае можно выделить следующие основные этапы факторного анализа:

• Постановка цели анализа.
• Отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели.
• Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности.
• Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.
• Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
• Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.
• Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Отбор факторов для анализа того или иного  показателя 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. В анализе хозяйственной  деятельности взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью  их систематизации, что является одним  из основных методологических вопросов этой науки.

Важным методологическим вопросом в факторном анализе  является определение формы зависимости  между факторами и результативными  показателями: функциональная она 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.

Моделирование экономических показателей также  представляет собой сложную проблему в факторном анализе, решение  которой требует специальных  знаний и навыков.

Расчет влияния  факторов - главный методологический аспект в анализе хозяйственной деятельности. Для определения влияния факторов на конечные показатели используется множество способов, которые будут подробнее рассмотрены ниже.

Последний этап факторного анализа - практическое использование  факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, 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 результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Данный вид  факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым  в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить  их влияние, понять, какие факторы  и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для  повышения эффективности производства.

Основные предпосылки проведения детерминированного факторного анализа состоят в следующем:

•    определение детерминированной модели путем логического анализа;
•    наличие функциональной (жесткой) связи между факторами и результирующим показателем;

• невозможность разделения действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;

• изучение взаимодействий в короткий промежуток времени, при 
котором внутренние свойства исследуемого объекта не могут измениться.

На практике различают задачу прямого факторного анализа и обратного. Прямой анализ влияния факторов на результирующий показатель используется при планировании работы предприятия или при прогнозировании состояния экономической системы на некоторый промежуток времени при известных факторах, влияющих на результирующий показатель. Но чаще применяется обратная задача — по известной эволюции результирующего показателя и набора некоторых факторов, которые предположительно влияют на результирующий показатель, определяется перечень влияющих факторов, а также определяется степень влияния этих найденных факторов на результирующий показатель.

При решении прямой задачи предполагается, что зависимость Y=f(x1. x2, …, xn)

заранее известна, т.е. известен перечень факторов, которые оказывают влияние на результирующий показатель, степень влияния каждого фактора на этот показатель и базовые условия функционирования исследуемого объекта, которым является некоторое Предприятие. В задачу прямого факторного анализа входит прогнозирование экономического состояния предприятия через некоторый Промежуток времени и выбор на основе прогноза определенных управляющих воздействий для получения требуемого результата.

При решении обратной задачи предполагается, что имеется некоторый набор показателей x₁,x₂ ..., х_т, которые характеризуют экономический процессу. Необходимо найти зависимость Y=f(x1. x2, …, xn), Причем п < т. Но нахождение такой зависимости необходимо не само По себе, а для дальнейшего использования ее при решении прямой задачи — задачи управления предприятием.

 

Стохастический  анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем 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. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

Стохастическое  моделирование является в определенной степени дополнением и углублением  детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

необходимо изучить влияние  факторов, по которым нельзя построить  жестко детерминированную факторную  модель (например, уровень финансового  левериджа);

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

необходимо изучить влияние  сложных факторов, которые не могут  быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

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

а) наличие совокупности;

б) достаточный объем наблюдений;

в) случайность и независимость  наблюдений;

г) однородность;

д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

е) наличие специального математического  аппарата.

 

Построение  стохастической модели проводится в  несколько этапов:

качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных  признаков, выбор периода, за который  проводится анализ, выбор метода анализа);

предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов  распределения изучаемых показателей);

построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения  регрессии, перебор конкурирующих  вариантов моделей);

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

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.  

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 результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые  периоды, и перспективным, который  исследует поведение факторов и  результативных показателей в перспективе.

 

Анализ влияния факторов на изменение показателей

Допустим, что  в ходе функционирования производственного  процесса у руководства ТЦ или  корпорации в целом возникают  два очень важных вопроса:

1. Под влиянием каких факторов  произошло изменение определенного показателя?

2. Изменение каких факторов оказало  наибольшее влияние на отклонение  фактических показателей от запланированных?

Ответы на эти вопросы необходимо получить на этапе контроля производственного  процесса для своевременного выявления  и устранения причин, вызвавших изменение.

Для ответа на поставленные вопросы проводится первый этап анализа функционирования ТЦ, который сводится к выявлению  роли факторов – факторный анализ.

Первый  шаг анализа – преобразование формулы показателя взаимодействия в мультипликативную модель вида

,

где

Y – результирующая функция (показатель взаимодействия технологической цепочки);

X – вектор факторов, от которых зависит результирующая функция.

Чтобы избавиться от единиц измерения, в предыдущую формулу можно ввести нормирующий множитель.

Применив  на втором шаге к мультипликативной модели метод цепных подстановок, можно ответить на поставленные вопросы.

Для ответа на первый вопрос необходимо воспользоваться  алгоритмом А, суть которого состоит  в следующем:

1. Определяются исходные значения  факторов в начальный (X₀) и конечный (X₁) периоды исследования.

2. Определяется приращение (Dx_i) каждого фактора за исследуемый период времени:

Dx_i = x_i1 – x_i0, i = 1, ..., N (N – количество факторов),

где

х_i0 – величина i-го фактора в начальном периоде;

х_i1 – величина i-го фактора в конечном периоде.

3. Вычисляется влияние приращения  каждого фактора на приращение  показателя взаимодействия за  исследуемый период времени:

, (N – количество факторов),

при этом:

.

4. По полученному значению DY_xi определяется, изменение какого фактора оказало максимальное влияние на изменение значения показателя взаимодействия предприятия.

5. Если период исследования состоит  из нескольких промежутков времени,  то оценить влияние изменения  факторов на изменение показателя  взаимодействия можно на каждом  промежутке. В этом случае конечное  значение фактора на предыдущем  интервале является начальным  значением для последующего.

 

Для ответа на вопросы воспользуемся  следующим алгоритмом:

1. Определяются исходные плановые  значения факторов (X₀) и фактические значения (X₁) в определенном периоде исследования.

2. Определяется отклонение фактического  значения от планового (Dx_i) каждого фактора в исследуемом периоде времени

Dx_i = x_i1 – x_i0, i = 1,..., N (n – количество факторов),

где

х_i0 – плановое значение i-го фактора в исследуемом периоде;

х_i1 – фактическое значение i-го фактора в исследуемом периоде.