Za analizu varijabilnosti osobine pod uticajem kontrolisanih varijabli koristi se metoda disperzije.

Za proučavanje odnosa između vrijednosti - faktorijalna metoda. Razmotrimo detaljnije analitičke alate: faktorske, disperzione i dvofaktorske disperzivne metode za procjenu varijabilnosti.

ANOVA u Excelu

Uslovno, cilj metode disperzije može se formulirati na sljedeći način: da se iz ukupne varijabilnosti parametra 3 izoluje određena varijabilnost:

• 1 - određeno djelovanjem svake od proučavanih vrijednosti;
• 2 - diktira odnos između proučavanih vrijednosti;
• 3 - nasumično, diktirano svim nerazjašnjenim okolnostima.

IN Microsoft program Excel analiza varijanse može se izvršiti pomoću alata "Analiza podataka" (kartica "Podaci" - "Analiza"). Ovo je dodatak za tabelarne proračune. Ako dodatak nije dostupan, potrebno je da otvorite "Excel opcije" i omogućite postavku za analizu.

Rad počinje dizajnom stola. pravila:

1. Svaka kolona treba da sadrži vrijednosti jednog faktora koji se proučava.
2. Rasporedite kolone u rastućem/opadajućem redoslijedu vrijednosti parametra koji se proučava.

Razmotrite analizu varijanse u Excelu koristeći primjer.

Psiholog firme je posebnom tehnikom analizirao strategiju ponašanja zaposlenih u konfliktna situacija. Pretpostavlja se da na ponašanje utiče nivo obrazovanja (1 - srednje, 2 - srednje specijalizovano, 3 - visoko obrazovanje).

Unesite podatke u Excel tabelu:

Značajan parametar je ispunjen žutom bojom. Budući da je P-vrijednost između grupa veća od 1, Fisherov test se ne može smatrati značajnim. Shodno tome, ponašanje u konfliktnoj situaciji ne zavisi od nivoa obrazovanja.



Faktorska analiza u Excelu: primjer

Faktorska analiza je multivarijantna analiza odnosa između vrijednosti varijabli. Korišćenjem ovu metodu najvažniji zadaci se mogu riješiti:

• sveobuhvatno opisati mjereni objekt (štaviše, prostrano, kompaktno);
• identificirati skrivene vrijednosti varijabli koje određuju prisustvo linearnih statističkih korelacija;
• klasifikovati varijable (odrediti odnos između njih);
• smanjiti broj potrebnih varijabli.

Razmotrimo primjer faktorske analize. Pretpostavimo da znamo prodaju bilo koje robe za posljednja 4 mjeseca. Potrebno je analizirati koji artikli su traženi, a koji nisu.

Sada možete jasno vidjeti koji proizvod prodaje daje glavni rast.

Dvosmjerna analiza varijanse u Excelu

Pokazuje kako dva faktora utiču na promjenu vrijednosti slučajne varijable. Razmotrite dvosmjernu analizu varijanse u Excelu koristeći primjer.

Zadatak. Grupi muškaraca i žena predstavljeni su zvuci različite jačine: 1 - 10 dB, 2 - 30 dB, 3 - 50 dB. Vrijeme odziva je zabilježeno u milisekundama. Potrebno je utvrditi da li spol utječe na odgovor; Da li glasnoća utiče na odziv?

Nastavni rad po disciplinama

"Sektorski i regionalni aspekti u preduzetništvu"

Na temu "Metoda faktorske analize"

Završio: Syrchina U.O.

5. godina, SEF, sa punim radnim vremenom

Provjerio: Charyev R.M.

Vanredni profesor Katedre za ekonomiju

i menadžment

Moskva 2008

Uvod

U današnjim ekonomskim uslovima, preduzeće je prinuđeno da samostalno određuje izglede za svoj razvoj. Uspješno rješavanje hitnih ekonomskih problema, naravno, zavisi od razvoja teorije analize aktivnosti, koja omogućava utvrđivanje efektivnosti ekonomska aktivnost preduzeća, da identifikuje obrasce promena u glavnim rezultatima svojih aktivnosti.

Jedan od najvažnijih zadataka finansijske analize bilo koji ekonomski fenomen - "... identifikacija faktora, čiji nivo i promene imaju odlučujući uticaj na formiranje i promenu nivoa pojave, smatra se delotvornim u odnosu na ove faktore."

Vrijednost generalizirajućeg pokazatelja aktivnosti strukturnih odjela i cjelokupne proizvodne formacije ovisi o velikom broju faktora koji djeluju bilo u određenom nizu ili istovremeno, u različitim smjerovima i različite snage. Ova zavisnost može imati drugačiji karakter: vjerovatnoća, u kojoj uticaj jedne veličine na promenu druge može imati mogući (verovatni) karakter;
ili deterministički, što znači zavisnost efektivnog indikatora od faktora: svaka vrijednost faktora odgovara jednoj vrijednosti efektivnog indikatora. Svaki pokazatelj učinka zavisi od brojnih faktora. Što se detaljnije razmatra uticaj faktora na vrednost indikatora, to su tačniji rezultati analize i ocene kvaliteta odluke koja se donosi. U nekim situacijama, bez dubokog i sveobuhvatnog proučavanja direktnog uticaja faktora, nemoguće je izvući razumne zaključke o performansama preduzeća.

Svrha mog kursa je detaljno razmatranje vrsta, zadataka i faza faktorske analize, njene svrhe i relevantnosti upotrebe.

Prije nego počnemo govoriti o jednoj od vrsta finansijske analize – faktorskoj analizi, da vas podsjetim šta je finansijska analiza i koji su njeni ciljevi. Finansijska analiza je metoda za procjenu finansijskog stanja i uspješnosti privrednog subjekta na osnovu proučavanja zavisnosti i dinamike pokazatelja finansijskog izvještavanja.

Finansijska analiza ima nekoliko ciljeva: procjena finansijske situacije; utvrđivanje promjena u finansijskom stanju u prostorno-vremenskom kontekstu; identifikaciju glavnih faktora koji su izazvali promjene u finansijskom stanju; prognoza glavnih trendova u finansijskom stanju.

Kao što znate, postoje sljedeće glavne vrste finansijske analize:

horizontalna analiza;

· vertikalna analiza;

analiza trenda;

metoda finansijski pokazatelji;

· komparativna analiza;

· faktorska analiza.

Faktorska analiza- dio multivarijantne statističke analize koji kombinuje metode za procjenu dimenzije skupa promatranih varijabli ispitivanjem strukture kovarijansnih ili korelacijskih matrica. Drugim riječima, zadatak metode je prijelaz sa stvarno velikog broja znakova ili uzroka koji određuju promatranu varijabilnost na mali broj najvažnijih varijabli (faktora) uz minimalan gubitak informacija. Metoda je nastala i prvobitno se razvijala u problemima psihologije i antropologije (na prijelazu iz 19. u 20. stoljeće), ali je sada opseg njene primjene mnogo širi.

Osnovni modeli finansijske analize

Svaka vrsta finansijske analize zasniva se na upotrebi modela koji omogućava procenu i analizu dinamike glavnih indikatora preduzeća. Postoje tri glavna tipa modela: deskriptivni, predikativni i normativni.

Deskriptivni modeli poznati i kao deskriptivni modeli. Oni su glavni za procenu finansijskog stanja preduzeća. To uključuje: izgradnju sistema izvještajnih bilansa, predstavljanje finansijskih izvještaja u različitim analitičkim rubrikama, vertikalnu i horizontalnu analizu izvještavanja, sistem analitičkih koeficijenata, analitičke beleške do izvještavanja. Svi ovi modeli zasnovani su na korištenju računovodstvenih informacija.

U srži vertikalna analiza postoji drugačiji prikaz finansijskih izvještaja - u obliku relativnih vrijednosti koje karakteriziraju strukturu generalizirajućih konačnih pokazatelja. Obavezni element analize je dinamička serija ovih vrijednosti, koja vam omogućava praćenje i predviđanje strukturnih pomaka u sastavu ekonomske imovine i izvora njihovog pokrivanja.

Horizontalna analiza omogućava vam da identifikujete trendove u pojedinačnim stavkama ili njihovim grupama koje su deo finansijskih izveštaja. Ova analiza se zasniva na obračunu osnovnih stopa rasta stavki bilansa stanja i bilansa uspjeha.

Sistem analitičkih koeficijenata- glavni element analize finansijskog stanja, koji koriste različite grupe korisnika: menadžeri, analitičari, akcionari, investitori, kreditori itd. Postoji na desetine takvih indikatora, podeljenih u nekoliko grupa prema glavnim oblastima finansijske analize:

indikatori likvidnosti;

· indikatori finansijske stabilnosti;

indikatori poslovne aktivnosti;

pokazatelji profitabilnosti.

Predikativni modeli su prediktivni modeli. Koriste se za predviđanje prihoda preduzeća i njegovog budućeg finansijskog stanja. Najčešći od njih su: proračun tačke kritičnog obima prodaje, izrada prediktivnih finansijskih izveštaja, modeli dinamičke analize (rigidno određeni faktorski modeli i regresioni modeli), modeli situacione analize.

normativni modeli. Modeli ovog tipa omogućavaju upoređivanje stvarnih performansi preduzeća sa očekivanim obračunatim prema budžetu. Ovi modeli se uglavnom koriste u internoj finansijskoj analizi. Njihova suština se svodi na uspostavljanje standarda za svaku stavku rashoda za tehnološkim procesima, vrstama proizvoda, centrima odgovornosti i sl., te na analizu odstupanja stvarnih podataka od ovih standarda. Analiza se u velikoj mjeri zasniva na korištenju rigidno određenih faktorskih modela.

Kao što vidimo, modeliranje i analiza faktorskih modela zauzimaju značajno mjesto u metodologiji finansijske analize. Razmotrimo ovaj aspekt detaljnije.

Faktorska analiza, njene vrste i zadaci.

Funkcionisanje svakog društveno-ekonomskog sistema (koji uključuje operativno preduzeće) odvija se u složenoj interakciji kompleksa unutrašnjih i eksternih faktora. Faktor- to je razlog, pokretačka snaga svakog procesa ili pojave, koji određuje njegovu prirodu ili jednu od glavnih karakteristika.

Faktorska analiza- metodologija za sveobuhvatno i sistematsko proučavanje i mjerenje uticaja faktora na vrijednost efektivnih indikatora, dio multivarijantne statističke analize koji kombinuje metode za procjenu dimenzije skupa posmatranih varijabli. Drugim riječima, zadatak metode je prijelaz sa stvarno velikog broja znakova ili uzroka koji određuju uočenu varijabilnost na mali broj najvažnijih varijabli (faktora) uz minimalan gubitak informacija (metode koje su slične u suštini). , ali ne u smislu matematičkog aparata – komponentne analize, kanonske analize itd.). ). Metoda je nastala i prvobitno se razvijala u problemima psihologije i antropologije (na prijelazu iz 19. u 20. stoljeće), ali je sada opseg njene primjene mnogo širi. Procedura procjene sastoji se od dvije faze: evaluacije faktorske strukture – broja faktora potrebnih da se objasni korelacija između vrijednosti i faktorskog opterećenja, a zatim evaluacija samih faktora na osnovu rezultata posmatranja. Ukratko, ispod faktorska analiza odnosi se na metodologiju kompleksnog i sistematskog proučavanja i mjerenja uticaja faktora na veličinu indikatora učinka.

Svrha faktorske analize

Faktorska analiza - definicija uticaj faktora na rezultat - jedno je od najjačih metodoloških rješenja u analizi ekonomska aktivnost kompanije za donošenje odluka. Za menadžere- dodatno argument, dodatno "ugao vida".

Izvodljivost upotrebe faktorske analize

Kao što znate, možete analizirati sve i beskonačno. Preporučljivo je u prvoj fazi provesti analizu odstupanja, a tamo gdje je potrebno i opravdano primijeniti faktorsku metodu analize. U mnogim slučajevima dovoljna je jednostavna analiza odstupanja da bi se shvatilo da je odstupanje „kritično“, a kada uopšte nije potrebno znati stepen njegovog uticaja.

GLAVNI ZADACI FAKTORSKE ANALIZE.

1. Izbor faktora koji određuju proučavane indikatore učinka.

2. Klasifikacija i sistematizacija faktora u cilju obezbeđivanja integrisanog i sistematskog pristupa proučavanju njihovog uticaja na rezultate privredne delatnosti.

3. Određivanje oblika zavisnosti između faktora i pokazatelja učinka.

4. Modeliranje odnosa između faktora i indikatora učinka.

5. Proračun uticaja faktora i procena uloge svakog od njih u promeni pokazatelja učinka.

6. Rad sa faktorskim modelom. Metoda faktorske analize.

Međutim, faktorska analiza se rijetko koristi u praksi iz nekoliko razloga:
1) implementacija ove metode zahtijeva određeni napor i poseban alat (softverski proizvod);
2) kompanije imaju druge "vječne" prioritete.
Još bolje, ako je faktorska metoda analize "ugrađena". finansijski model, ali nije apstraktno aplikacija.

Općenito se može razlikovati sljedeće glavne faze faktorske analize :

1. Postavljanje cilja analize.

2. Izbor faktora koji određuju proučavane indikatore učinka.

3. Klasifikacija i sistematizacija faktora u cilju obezbeđivanja integrisanog i sistematskog pristupa proučavanju njihovog uticaja na rezultate privredne delatnosti.

4. Utvrđivanje oblika odnosa između faktora i indikatora učinka.

5. Modeliranje odnosa između performansi i faktorskih indikatora.

6. Proračun uticaja faktora i procjena uloge svakog od njih u promjeni vrijednosti efektivnog indikatora.

7. Rad sa faktorskim modelom (njegova praktična upotreba za upravljanje ekonomskim procesima).

Izbor faktora za analizu jedan ili drugi indikator se provodi na osnovu teorijskih i praktičnih znanja u određenoj industriji. U ovom slučaju obično polaze od principa: što je veći kompleks proučavanih faktora, to će rezultati analize biti precizniji. Istovremeno, mora se imati na umu da ako se ovaj kompleks faktora posmatra kao mehanički zbir, bez uzimanja u obzir njihove interakcije, bez isticanja glavnih određujućih, onda zaključci mogu biti pogrešni. U analizi ekonomske aktivnosti (AHA), međusobno povezano proučavanje uticaja faktora na vrednost efektivnih indikatora ostvaruje se njihovom sistematizacijom, što je jedno od osnovnih metodoloških pitanja ove nauke.

Važno metodološko pitanje u faktorskoj analizi je određivanje oblika zavisnosti između faktora i indikatora učinka: funkcionalni ili stohastički, direktni ili inverzni, pravolinijski ili krivolinijski. Koristi teorijsko i praktično iskustvo, kao i metode za poređenje paralelnih i dinamičkih serija, analitičko grupisanje početnih informacija, grafičko itd.

Modeliranje ekonomskih indikatora je takođe kompleksan problem faktorske analize, za čije rješavanje su potrebna posebna znanja i vještine.

Proračun uticaja faktora- glavni metodološki aspekt u AHD. Za određivanje utjecaja faktora na konačne pokazatelje koriste se mnoge metode, o kojima će se detaljnije govoriti u nastavku.

Posljednja faza faktorske analize je praktična upotreba faktorski model izračunati rezerve za rast efektivnog indikatora, planirati i predvidjeti njegovu vrijednost kada se situacija promijeni.

Klasifikacija i sistematizacija faktora u analizi privredne aktivnosti.

Faktorom u ekonomskoj analizi nazivaju se aktivne sile koje izazivaju pozitivne ili negativne promjene u stanju objekta i odražavaju to u indikatorima. Koncept "faktora" se u ekonomskoj analizi koristi u 2 značenja:

Uslov za obavljanje poslovne transakcije;

Razlog za promjenu stanja objekta.

FAKTORI su razlozi koji formiraju rezultate privrednih i finansijskih aktivnosti. Identifikacija i kvantitativno mjerenje stepena identifikacije pojedinačnih faktora za promjenu efektivnih pokazatelja ekonomskih i finansijskih aktivnosti preduzeća jedan je od najvažnijih zadataka ekonomske analize. Uticaj faktora na različite načine utiče na promjenu efektivnih pokazatelja privredne aktivnosti. Da bi se razumjeli razlozi za promjenu proučavanih pojava, da bi se preciznije procijenilo mjesto i uloga svakog faktora u formiranju vrijednosti efektivnih pokazatelja, omogućit će klasifikacija faktora. Faktori proučavani u analizi mogu se klasifikovati prema različitim kriterijumima.

Klasifikacija faktora je njihova distribucija u grupe u zavisnosti od toga zajedničke karakteristike. Omogućava vam da bolje shvatite razloge promjene u proučavanim pojavama, preciznije procijenite mjesto i ulogu svakog faktora u formiranju vrijednosti efektivnih pokazatelja.

Klasifikacija faktora u ekonomskoj analizi

1. ekstenzivna i intenzivna

2. stalni i privremeni

3. glavni i sekundarni (Barngolts). Uobičajeno je koristiti koncept ranga (reda) faktora.

Po svojoj prirodi faktori se dijele na prirodne, društveno-ekonomske i proizvodno-ekonomske.

Prirodni faktori imaju veliki uticaj na rezultate rada u poljoprivreda, šumarstva i drugih industrija. Obračun njihovog uticaja omogućava tačniju procenu rezultata rada privrednih subjekata.

Društveno-ekonomski faktori obuhvataju uslove života radnika, organizaciju rekreativnog rada u preduzećima sa opasnom proizvodnjom, opšti nivo osposobljenosti osoblja itd. puna upotreba proizvodnih resursa preduzeća i povećanja efikasnosti njegovog rada.

Proizvodni i ekonomski faktori određuju potpunost i efikasnost korišćenja proizvodnih resursa preduzeća i konačni rezultati njegove aktivnosti.

Prema stepenu uticaja na rezultate privredne aktivnosti faktori se dele na primarne i sekundarne. Glavni faktori su oni koji imaju odlučujući uticaj na pokazatelj učinka. Oni koji nemaju odlučujući uticaj na rezultate privredne aktivnosti u postojećim uslovima smatraju se sekundarnim. Treba napomenuti da, ovisno o okolnostima, isti faktor može biti i primarni i sekundarni. Sposobnost identifikacije glavnih iz čitavog skupa faktora osigurava tačnost zaključaka na osnovu rezultata analize.

Faktori su podijeljeni na domaći I vanjski, u zavisnosti od toga da li na njih utiču aktivnosti preduzeća ili ne. Analiza se fokusira na unutrašnji faktori na koje kompanija može uticati.

Faktori su podijeljeni na objektivan nezavisno od volje i želja ljudi, i subjektivno pogođeni aktivnostima pravnih i pojedinci.

Prema stepenu prevalencije faktori se dijele na opšte i specifične. Opšti faktori djeluju u svim sektorima privrede. Specifični faktori djeluju unutar određene industrije ili određenog poduzeća.

U toku rada organizacije neki faktori utiču na proučavani indikator kontinuirano tokom čitavog vremena. Takvi faktori se nazivaju trajno. Zovu se faktori čiji se uticaj periodično manifestuje varijable(ovo je npr. uvođenje nove tehnologije, novih vrsta proizvoda).

Od velikog značaja za procenu delatnosti preduzeća je podela faktora prema prirodi njihovog delovanja na intenzivan I opsežna. Ekstenzivni faktori uključuju one koji su povezani sa promenom kvantitativnih, a ne kvalitativnih karakteristika funkcionisanja preduzeća. Primjer je povećanje obima proizvodnje zbog povećanja broja radnika. Intenzivni faktori karakterišu kvalitativnu stranu proizvodnog procesa. Primjer je povećanje obima proizvodnje povećanjem nivoa produktivnosti rada.

Većina proučavanih faktora je složenog sastava, koji se sastoji od nekoliko elemenata. Međutim, postoje i oni koji se ne rastavljaju na sastavne dijelove. U tom smislu faktori se dijele na složen (složen) I jednostavno (elementarno). Primjer složenog faktora je produktivnost rada, a jednostavan je broj radnih dana u izvještajnom periodu.

Prema stepenu podređenosti (hijerarhiji) razlikuju se faktori prvog, drugog, trećeg i narednih nivoa subordinacije. TO faktori prvog nivoa su oni koji direktno utiču na performanse. Faktori koji na pokazatelj učinka utiču indirektno, uz pomoć faktora prvog nivoa, nazivaju se faktori drugog nivoa itd.

Jasno je da je prilikom proučavanja uticaja bilo koje grupe faktora na rad preduzeća neophodno njihovo racionalizovanje, odnosno analiziranje uzimajući u obzir njihove unutrašnje i eksterne odnose, interakciju i subordinaciju. To se postiže sistematizacijom. Sistematizacija je smještanje proučavanih pojava ili objekata u određeni red sa identifikacijom njihovog odnosa i podređenosti.

Sistematizacija faktora u analizi privredne aktivnosti je posledica sistematskog pristupa u analizi privredne aktivnosti, a podrazumeva slaganje proučavanih faktora u određeni red uz identifikaciju njihovog odnosa i podređenosti. Jedan od načina sistematizacije faktora je stvaranje determinističkih faktorskih sistema, što znači da se fenomen koji se proučava kao algebarski zbir količnika ili proizvod više faktora koji određuju njegovu veličinu i funkcionalno zavise od njega.

Kreacija faktorski sistemi jedan je od načina takve sistematizacije faktora. Razmotrite koncept faktorskog sistema.

Faktorski sistemi

Sve pojave i procesi ekonomske aktivnosti preduzeća su međusobno zavisni. Komunikacija ekonomskih pojava je zajednička promjena dvaju ili više fenomena. Među brojnim oblicima regularnih odnosa, važnu ulogu igra kauzalni (deterministički) u kojem jedna pojava rađa drugu.

U ekonomskoj aktivnosti preduzeća, neke pojave su direktno povezane jedna s drugom, druge - indirektno. Na primjer, na vrijednost bruto proizvodnje direktno utiču faktori kao što su broj radnika i nivo produktivnosti njihovog rada. Mnogi drugi faktori indirektno utiču na ovaj pokazatelj.

Osim toga, svaki fenomen se može posmatrati kao uzrok i kao posljedica. Na primjer, produktivnost rada se može smatrati, s jedne strane, uzrokom promjene obima proizvodnje, nivoa njene cijene, as druge strane, kao rezultat promjene stepena mehanizacije i automatizacija proizvodnje, unapređenje organizacije rada itd.

Kvantitativna karakterizacija međusobno povezanih pojava vrši se uz pomoć indikatora. Indikatori koji karakterišu uzrok nazivaju se faktorijski (nezavisni); indikatori koji karakterišu posledice nazivaju se efektivni (zavisni). Ukupnost faktora i rezultantnih znakova povezanih uzročno-posledičnom vezom naziva se faktorski sistem.

Modeliranje bilo koja pojava je konstrukcija matematičkog izraza postojeće zavisnosti. Modeliranje je jedna od najvažnijih metoda naučna saznanja. Postoje dvije vrste zavisnosti koje se proučavaju u procesu faktorske analize: funkcionalne i stohastičke.

Odnos se naziva funkcionalnim, ili kruto određen, ako svaka vrijednost faktorskog atributa odgovara dobro definiranoj neslučajnoj vrijednosti efektivnog atributa.

Veza se naziva stohastičkom (vjerovatnom) ako svaka vrijednost faktorskog atributa odgovara skupu vrijednosti efektivnog atributa, odnosno određenoj statističkoj distribuciji.

Model faktorski sistem - matematička formula koja izražava stvarni odnos između analiziranih pojava. IN opšti pogled može se predstaviti ovako:

gdje je efektivni znak;

Znakovi faktora.

Dakle, svaki pokazatelj učinka zavisi od brojnih i različitih faktora. U srcu ekonomske analize i njenog odeljka - faktorska analiza- identifikovanje, evaluacija i predviđanje uticaja faktora na promjenu efektivnog indikatora. Što je detaljnija zavisnost efektivnog indikatora od određenih faktora, to su tačniji rezultati analize i ocene kvaliteta rada preduzeća. Bez dubokog i sveobuhvatnog proučavanja faktora, nemoguće je izvući razumne zaključke o rezultatima aktivnosti, identifikovati proizvodne rezerve, opravdati planove i upravljačke odluke.

Vrste faktorske analize

U zavisnosti od tipa faktorskog modela, postoje dvije glavne vrste faktorske analize- deterministički i stohastički.

je metodologija za proučavanje uticaja faktora čiji je odnos sa pokazateljem učinka funkcionalan, odnosno kada se indikator performansi faktorskog modela predstavlja kao proizvod, privatni ili algebarski zbir faktora.

Ova vrsta faktorske analize je najčešća, jer, budući da je prilično jednostavna za upotrebu (u poređenju sa stohastičkom analizom), omogućava vam da shvatite logiku glavnih faktora razvoja preduzeća, kvantifikujete njihov uticaj, razumete koji faktori i u kojoj proporciji moguće je i svrsishodno mijenjati kako bi se povećala efikasnost proizvodnje.

Deterministička faktorska analiza ima prilično rigidan slijed postupaka koji se izvode:

· izgradnja ekonomski opravdanog determinističkog faktorskog modela;

Izbor metode faktorske analize i priprema uslova za njeno sprovođenje;

Implementacija računskih procedura za analizu modela;

Osnovne metode determinističke faktorske analize

· Jedna od najvažnijih metodoloških u AHD je utvrđivanje veličine uticaja pojedinih faktora na rast pokazatelja performansi. U determinističkoj faktorskoj analizi (DFA) za to se koriste sljedeće metode: identifikacija izolovanog utjecaja faktora, lančana supstitucija, apsolutne razlike, relativne razlike, proporcionalna podjela, integral, logaritmi itd.

· Prve tri metode su zasnovane na metodi eliminacije. Eliminisati znači eliminisati, odbaciti, isključiti uticaj svih faktora na vrednost efektivnog indikatora, osim jednog. Ova metoda polazi od činjenice da se svi faktori mijenjaju nezavisno jedan od drugog: prvo se mijenja jedan, a svi ostali ostaju nepromijenjeni, zatim se mijenjaju dva, zatim tri, itd., dok ostali ostaju nepromijenjeni. To vam omogućava da odredite utjecaj svakog faktora na vrijednost proučavanog indikatora posebno.

Stohastička analiza je metodologija za proučavanje faktora čiji je odnos sa pokazateljem učinka, za razliku od funkcionalnog, nekompletan, probabilistički (korelacija). Suština stohastičke metode je mjerenje utjecaja stohastičkih ovisnosti sa neizvjesnim i približnim faktorima. Stohastičku metodu treba koristiti za ekonomska istraživanja s nekompletnom (vjerovatnom) korelacijom: na primjer, za marketinške zadatke. Ako se s funkcionalnom (punom) ovisnošću uvijek dogodi odgovarajuća promjena funkcije s promjenom argumenta, tada s korelacijskim odnosom promjena argumenta može dati nekoliko vrijednosti povećanja funkcije, ovisno o kombinacija drugih faktora koji određuju ovaj indikator. Na primjer, produktivnost rada na istom nivou odnosa kapitala i rada možda neće biti ista u različitim preduzećima. Zavisi od optimalne kombinacije drugih faktora koji utiču na ovaj pokazatelj.

Stohastičko modeliranje je u određenoj mjeri dodatak i proširenje determinističke faktorske analize. U faktorskoj analizi, ovi modeli se koriste iz tri glavna razloga:

· potrebno je proučavati uticaj faktora na kojima je nemoguće izgraditi rigidno određen faktorski model (npr. nivo finansijske poluge);

Neophodno je proučavati uticaj kompleksnih faktora koji se ne mogu kombinovati u isti rigidno deterministički model;

Potrebno je proučavati uticaj kompleksnih faktora koji se ne mogu izraziti jednim kvantitativnim indikatorom (npr. nivo naučni i tehnološki napredak).

Za razliku od rigidno determinističkog pristupa, stohastički pristup za implementaciju zahtijeva niz preduslova:

a) prisustvo stanovništva;

b) dovoljan obim zapažanja;

c) slučajnost i nezavisnost posmatranja;

d) uniformnost;

e) prisustvo distribucije znakova bliskih normalnoj;

f) prisustvo posebnog matematičkog aparata.

Izgradnja stohastičkog modela odvija se u nekoliko faza:

· kvalitativna analiza(postavljanje cilja analize, određivanje populacije, određivanje efektivnih i faktorskih znakova, izbor perioda za koji se analiza vrši, izbor metode analize);

· preliminarna analiza simulirane populacije (provjera homogenosti populacije, isključivanje anomalnih zapažanja, pojašnjavanje potrebne veličine uzorka, utvrđivanje zakona distribucije proučavanih indikatora);

izgradnja stohastičkog (regresijskog) modela (prečišćavanje liste faktora, proračun procjena parametara regresione jednačine, nabrajanje konkurentskih modela);

procjena adekvatnosti modela (provjera statističke značajnosti jednačine u cjelini i njenih pojedinačnih parametara, provjera korespondencije formalnih svojstava procjena sa ciljevima studije);

ekonomska interpretacija i praktična upotreba modela (određivanje prostorno-vremenske stabilnosti konstruisane zavisnosti, evaluacija praktična svojstva modeli).

Osim podjele na determinističku i stohastičku, razlikuju se sljedeće vrste faktorske analize:

o direktno i obrnuto;

o jednostepeni i višestepeni;

o statički i dinamički;

o retrospektivno i prospektivno (prognoza).

At direktna faktorska analiza istraživanja se sprovode na deduktivan način – od opšteg ka posebnom. Inverzna faktorska analiza vrši proučavanje uzročno-posledičnih veza metodom logičke indukcije – od privatnih, individualnih faktora do opštih.

Faktorska analiza može biti single stage I višestepeni. Prvi tip se koristi za proučavanje faktora samo jednog nivoa (jedne faze) subordinacije bez njihovog detaljnog razlaganja u sastavne dijelove. Na primjer, . U višestepenoj faktorskoj analizi faktori su detaljni a I b on sastavni elementi da proučavaju njihovo ponašanje. Detaljan opis faktora može se nastaviti dalje. U ovom slučaju se proučava uticaj faktora različitih nivoa subordinacije.

Takođe je potrebno razlikovati statički I dinamičan faktorska analiza. Prvi tip se koristi kada se proučava uticaj faktora na indikatore učinka za odgovarajući datum. Drugi tip je metodologija za proučavanje uzročno-posledičnih veza u dinamici.

Konačno, faktorska analiza može biti retrospektivno koja proučava razloge povećanja pokazatelja učinka za protekla razdoblja, i obećavajuće koji ispituje ponašanje faktora i indikatora učinka u budućnosti.

Karakteristike DuPont multivarijantnog modela

Događaji u oblasti faktorske analize, koji traju od početka 20. veka, su veliki značaj proširiti mogućnosti korištenja analitičkih koeficijenata za unutarkompanijsku analizu i upravljanje.

Prije svega, to se odnosi na razvoj 1919. godine šeme faktorske analize koju su predložili DuPont stručnjaci (DuPont System of Analysis). Do tada su se naširoko koristili pokazatelji profitabilnosti prodaje i prometa sredstava. Međutim, ovi indikatori su korišteni samostalno, bez povezivanja sa faktorima proizvodnje. U DuPont modelu je po prvi put povezano nekoliko indikatora i predstavljeno u obliku trokutaste strukture, na čijem vrhu je prinos na ukupni kapital ROA kao glavni indikator koji karakteriše prinos dobijen od uloženih sredstava. u aktivnostima kompanije, a u osnovi su dva faktorska pokazatelja - profitabilnost prodaje NPM i povrat resursa TAT.

Ovaj model se zasnivao na rigidno određenoj zavisnosti

gdje - neto dobit;

Iznos imovine organizacije;

- (obim proizvodnje) prihod od prodaje.

Originalni prikaz DuPont modela prikazan je na slici 1:

Slika 1. Dijagram DuPont modela.

Teoretski, DuPont stručnjaci nisu bili inovatori; koristili su originalna ideja međusobno povezani pokazatelji, koje je prvi izrazio Alfred Marshall i objavio 1892. u knjizi "Elementi industrijske ekonomije". Ipak, njihova zasluga je očigledna, jer ove ideje do sada nisu bile primenjene u praksi.

Nakon toga, ovaj model je proširen u modificirani faktorski model, predstavljen kao struktura stabla, na čijem se vrhu nalazi indikator profitabilnosti. kapital(ROE), a u osnovi - karakteristike koje karakterišu faktore proizvodnje i finansijske aktivnosti preduzeća. Glavna razlika između ovih modela je frakcijski odabir faktora i promjena prioriteta u odnosu na indikator učinka. Mora se reći da su modeli faktorske analize koje su predložili stručnjaci DuPont-a dugo vremena ostali nezatraženi, a tek su nedavno počeli dobivati ​​pažnju.

Matematička reprezentacija modificirani DuPont model ima oblik:

gdje - prinos na kapital;

vanredno stanje- neto profit;

A - iznos sredstava organizacije;

VR -(obim proizvodnje) prihod od prodaje.

SC- sopstveni kapital organizacije.

Prikazani model pokazuje da prinos na kapital zavisi od tri faktora: prinosa na prodaju, obrta sredstava i strukture predujma kapitala. Značaj identifikovanih faktora objašnjava se činjenicom da oni u određenom smislu generalizuju sve aspekte finansijskih i ekonomskih aktivnosti preduzeća, njegovu statiku i dinamiku, a posebno finansijske izveštaje: prvi faktor sumira formu br. - pasiv balans.

Sada okarakterizirajmo svaki od glavnih indikatora uključenih u DuPont model.

Povrat na kapital.

Povrat na kapital se izračunava po formuli:

gdje je vrijednost vlastitih sredstava na početku i na kraju perioda.

U praksi analize koriste se mnogi indikatori performansi preduzeća. Pokazatelj prinosa na kapital je odabran jer je najvažniji za dioničare kompanije. Karakterizira profit koji vlasnici primaju od rublja sredstava uloženih u preduzeće. Ovaj omjer uzima u obzir tako važne parametre kao što su otplata kamata na kredit i porez na dohodak.

Obrt sredstava (povrat resursa).

Formula za izračunavanje indikatora je:

Gdje BP- prihod od prodaje za obračunski period;

A np, A kp

Ovaj indikator se može tumačiti na dva načina. S jedne strane, obrt sredstava odražava koliko je puta kapital uložen u imovinu preduzeća obrnut tokom perioda, odnosno procenjuje intenzitet korišćenja svih sredstava, bez obzira na izvore njihovog formiranja. S druge strane, efikasnost resursa pokazuje koliko rubalja prihoda preduzeće ima od jedne rublje uložene u sredstva. Rast ovog pokazatelja ukazuje na povećanje efikasnosti njihove upotrebe.

Profitabilnost prodaje.

Profitabilnost prodaje je također jedan od najvažnijih pokazatelja uspješnosti kompanije. Izračunava se kao:

gdje je prihod od prodaje proizvoda,

neto dobit preduzeća.

Ovaj omjer pokazuje koliko neto dobiti kompanija prima od svake rublje prodatih proizvoda. Drugim riječima, koliko novca ostaje preduzeću nakon pokrića troškova proizvodnje, plaćanja kamata na kredite i plaćanja poreza. Pokazatelj povrata na prodaju karakteriše najvažniji aspekt aktivnosti kompanije - prodaja glavnih proizvoda, a također vam omogućava da procijenite udio troškova u prodaji.

Povrat na imovinu.

Pokazatelj povrata na imovinu izračunava se pomoću sljedeće formule:

neto profit,

A np, A kp- vrijednost imovine na početku i na kraju perioda.

Povrat na sredstva je pokazatelj efektivnosti operativnih aktivnosti preduzeća. To je glavni proizvodni indikator, odražava efikasnost korišćenja uloženog kapitala. Sa stanovišta finansijskih izveštaja, ovaj indikator povezuje bilans stanja i bilans uspeha, odnosno glavne i investicione aktivnosti preduzeća, stoga je veoma važan i za finansijsko upravljanje (razmotrićemo vrste delatnosti preduzeća). preduzeće detaljno u sledećem poglavlju).

Finansijska poluga (leveridž).

Ovaj indikator odražava strukturu predujmljenog kapitala u aktivnostima preduzeća. Izračunava se kao odnos ukupnog predujmljenog kapitala preduzeća prema vlasničkom kapitalu.

predujmljeni kapital,

Equity.

Nivo finansijske poluge se može tumačiti, s jedne strane, kao karakteristika finansijske stabilnosti i rizičnosti poslovanja, as druge strane, kao procena efektivnosti korišćenja pozajmljenih sredstava od strane preduzeća.

Prije nego što pređemo na stvarnu faktorsku analizu, pravimo niz važnih rezervi u vezi s opsegom DuPont modela.

Analizirajući prinos na kapital u prostorno-vremenskom aspektu, potrebno je uzeti u obzir tri važne karakteristike ovaj indikator, bitan za formulisanje razumnih zaključaka.

Prvi se odnosi na vremenski aspekt aktivnosti komercijalne organizacije. Koeficijent profitabilnosti prodaje određen je učinkom izvještajnog perioda; ne odražava verovatan i planiran efekat dugoročnih investicija. Na primjer, kada komercijalna organizacija pređe na nove obećavajuće tehnologije ili vrste proizvoda koji zahtijevaju velika ulaganja, pokazatelji profitabilnosti mogu se privremeno smanjiti. Međutim, ako je strategija pravilno odabrana, nastali troškovi će se isplatiti u budućnosti, a u ovom slučaju smanjenje profitabilnosti u izvještajnom periodu ne znači nisku efikasnost preduzeća.

Druga karakteristika je određena problemom rizika. Jedan od pokazatelja rizičnosti poslovanja je i koeficijent finansijske zavisnosti – što je njegova vrijednost veća, to je ovaj posao rizičniji sa pozicije dioničara, investitora i povjerilaca.

Stoga je potrebno uzeti u obzir odnose između faktora koji se ne odražavaju direktno u DuPont modelu. Na primjer, samo na osnovu matematičke formule modela, može se činiti da će beskonačno povećanje finansijske poluge dovesti do jednako beskonačnog povećanja prinosa na kapital. Međutim, sa povećanjem učešća pozajmljenih sredstava u predujmljenom kapitalu rastu i plaćanja za korišćenje kredita. Kao rezultat, neto profit se smanjuje i nema povećanja prinosa na kapital. Osim toga, ne može se zanemariti finansijski rizik koji prati korištenje pozajmljenih izvora.

Treća karakteristika se odnosi na problem procjene. Brojnik i imenilac koeficijenta prinosa na kapital izraženi su u novčanim jedinicama različite kupovne moći. Dobit je dinamičan pokazatelj, odražava rezultate poslovanja i preovlađujući nivo cijena roba i usluga, uglavnom za protekli period. Za razliku od profita, kapital se gradi tokom niza godina. Izražava se u računovodstvenom vrednovanju, koje se može veoma razlikovati od trenutne tržišne vrednosti.

Pored toga, računovodstvena procjena kapitala ne odražava budući prihod preduzeća. Ne može se sve odraziti u bilansu stanja, na primjer, prestiž kompanije, zaštitni znak, Najnovije tehnologije, visokokvalifikovani kadrovi nemaju adekvatnu novčanu vrijednost u izvještavanju (ako ne govorimo o prodaji poslovanja u cjelini). Dakle, tržišna cijena dionica kompanije može biti mnogo veća od knjigovodstvene vrijednosti, a u ovom slučaju visok prinos na kapital ne znači i visok prinos na kapital uložen u kompaniju. Stoga treba uzeti u obzir tržišnu vrijednost firme.

Zaključak

Svrha DuPont modela je da se identifikuju faktori koji određuju efektivnost poslovanja, da se proceni stepen njihovog uticaja i nastajući trendovi u njihovoj promeni i značaju. Ovaj model se takođe koristi za komparativna procjena rizik ulaganja ili pozajmljivanja preduzeću.

Svi faktori modela, kako po značaju tako i po trendovima, imaju specifičnosti industrije, koje analitičar mora uzeti u obzir. Dakle, pokazatelj povrata resursa može imati relativno nisku vrijednost u visokotehnološkim industrijama koje su kapitalno intenzivne, naprotiv, pokazatelj profitabilnosti ekonomske aktivnosti u njima će biti relativno visok. Visoku vrijednost koeficijenta finansijske zavisnosti mogu sebi priuštiti firme koje imaju stabilan i predvidljiv tok novca za svoje proizvode. Isto važi i za preduzeća sa velikim učešćem likvidnih sredstava (trgovinska i marketinška preduzeća, banke). Stoga, u zavisnosti od specifičnosti industrije, kao i od specifičnih finansijskih i ekonomskih uslova koji preovladavaju u datom preduzeću, ono se može osloniti na jedan ili drugi faktor za povećanje prinosa na kapital.

Nakon obavljenog posla, izveo sam sljedeće zaključke.

Faktorska analiza - jedno je od najjačih metodoloških rješenja u analizi ekonomskih aktivnosti preduzeća za donošenje odluka. Glavni zadatak, koji se rješava različitim metodama faktorske analize, uključujući metodu glavnih komponenti, je kompresija informacija, prijelaz sa skupa vrijednosti prema elementarnim karakteristikama s količinom informacija na ograničen skup elemente matrice faktorskog mapiranja ili matrice latentnih vrijednosti faktora za svaki promatrani objekt.

Metode faktorske analize omogućavaju i vizualizaciju strukture proučavanih pojava i procesa, što znači određivanje njihovog stanja i predviđanje njihovog razvoja. Konačno, podaci faktorske analize daju osnovu za identifikaciju objekta, tj. rješavanje problema prepoznavanja slike.
Metode faktorske analize imaju svojstva koja su vrlo atraktivna za njihovu upotrebu u sklopu drugih statističkih metoda, najčešće u korelacionoj i regresionoj analizi, klaster analizi, multivarijantnom skaliranju itd.

LITERATURA:

1. G.V.Savitskaya "Analiza ekonomske aktivnosti" Minsk DOO "Novo znanje", 2002.

2. V.I. Strazhev „Analiza ekonomske aktivnosti u industriji“, Mn. Srednja škola, 2003

3. Opšti i specijalni menadžment: Udžbenik / Opšte. Ed. A.L. Gaponenko, A.P. Pankrukhin.-M.: Izdavačka kuća RAGS-a, 2001.

Tutoring

Trebate pomoć u učenju teme?

Naši stručnjaci će savjetovati ili pružiti usluge podučavanja o temama koje vas zanimaju.
Pošaljite prijavu naznačivši temu upravo sada kako biste saznali o mogućnosti dobivanja konsultacija.

Galton F. (1822-1911), koji je takođe dao veliki doprinos proučavanju individualnih razlika. Ali mnogi naučnici su doprinijeli razvoju faktorske analize. Razvoj i implementaciju faktorske analize u psihologiji izvršili su naučnici kao što su Spearman Ch. Također je nemoguće ne spomenuti engleskog matematičara i filozofa Pirsona K., koji je u velikoj mjeri razvio ideje F. Galtona, američkog matematičara G. Hotellinga, koji je razvio modernu verziju metode glavne komponente. Engleski psiholog Eysenck G., koji je naširoko koristio faktorsku analizu za razvoj psihološke teorije ličnosti, također zaslužuje pažnju. Matematički, faktorsku analizu razvili su Hotelling, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker i dr. Danas je faktorska analiza uključena u sve pakete statističke obrade podataka - SAS, SPSS, Statistica itd.

Zadaci i mogućnosti faktorske analize

Faktorska analiza vam omogućava da rešite dva važna problema istraživača: da opišete objekat merenja sveobuhvatno i istovremeno kompaktno. Uz pomoć faktorske analize moguće je identifikovati skrivene varijabilne faktore odgovorne za postojanje linearnih statističkih odnosa korelacija između posmatranih varijabli.

Dakle, mogu se razlikovati 2 cilja faktorske analize:

U analizi se varijable koje su međusobno u jakoj korelaciji kombinuju u jedan faktor, kao rezultat toga, varijansa se redistribuira između komponenti i dobija se najjednostavnija i najjasnija struktura faktora. Nakon kombinovanja, međusobna korelacija komponenti unutar svakog faktora biće veća od njihove korelacije sa komponentama iz drugih faktora. Ovaj postupak omogućava i izdvajanje latentnih varijabli, što je posebno važno u analizi društvenih percepcija i vrijednosti. Na primjer, kada analizira rezultate dobijene na nekoliko skala, istraživač primijeti da su međusobno slični i da imaju visok koeficijent korelacije, može pretpostaviti da postoji neka latentna varijabla koja može objasniti uočenu sličnost dobijenih rezultata. Ova latentna varijabla se zove faktor. Ovaj faktor utiče na brojne pokazatelje drugih varijabli, što nas dovodi do mogućnosti i potrebe da ga izdvojimo kao najopštiju, više high order. Za identifikaciju najznačajnijih faktora i, kao rezultat, faktorske strukture, najopravdanije je koristiti metodu glavnih komponenti (PCA). Suština ove metode je zamijeniti korelirane komponente nekoreliranim faktorima. Druga važna karakteristika metode je mogućnost ograničavanja najinformativnijih glavnih komponenti i isključivanja ostalih iz analize, što pojednostavljuje interpretaciju rezultata. Prednost PCA je i to što je to jedina matematički opravdana metoda faktorske analize.

Faktorska analiza može biti:

• istraživanje- provodi se u proučavanju strukture skrivenih faktora bez pretpostavke o broju faktora i njihovim opterećenjima;
• potvrdni, dizajniran da testira hipoteze o broju faktora i njihovim opterećenjima (Napomena 2).

Uslovi za primenu faktorske analize

Praktična implementacija faktorske analize počinje provjerom njenih uslova. Preduslovi za faktorsku analizu uključuju:

Osnovni koncepti faktorske analize

• Faktor - skrivena varijabla
• Opterećenje - korelacija između originalne varijable i faktora

postupak rotacije. Izolacija i interpretacija faktora

Suština faktorske analize je postupak rotiranja faktora, odnosno preraspodjele varijanse prema određenoj metodi. Svrha ortogonalnih rotacija je određivanje jednostavne strukture faktorskih opterećenja, svrha većine kosih rotacija je određivanje jednostavne strukture sekundarnih faktora, odnosno u posebnim slučajevima treba koristiti kosu rotaciju. Stoga je ortogonalna rotacija poželjna. Prema Mulyekovoj definiciji, jednostavna struktura ispunjava zahtjeve:

• svaki red matrice sekundarne strukture V mora sadržavati najmanje jedan nulti element;
• Za svaki stupac k matrice sekundarne strukture V, mora postojati podskup od r linearno nezavisnih vidljivih varijabli čija je korelacija sa k-tim sekundarnim faktorom nula. Ovaj kriterij se svodi na činjenicu da svaki stupac matrice mora sadržavati najmanje r nula.
• Jedna od kolona svakog para kolona matrice V mora imati nekoliko nultih koeficijenata (opterećenja) na onim pozicijama gdje su različiti od nule za drugu kolonu. Ova pretpostavka garantuje razlikovnost sekundarnih osa i njihovih odgovarajućih podprostora dimenzije r-1 u prostoru zajedničkih faktora.
• Kada je broj zajedničkih faktora veći od četiri, svaki par kolona mora imati određeni broj nultih opterećenja u istim redovima. Ova pretpostavka omogućava podjelu promatranih varijabli u zasebne klastere.
• Za svaki par stupaca matrice V treba biti što manje značajnih opterećenja koja odgovaraju istim redovima. Ovaj zahtjev osigurava da je složenost varijabli minimizirana.

(U Muleikovoj definiciji, r označava broj zajedničkih faktora, a V je matrica sekundarne strukture formirana koordinatama (opterećenjima) sekundarnih faktora koji su rezultat rotacije.) Rotacija može biti:

• ortogonalno
• koso.

U prvom tipu rotacije svaki sljedeći faktor se određuje na način da se maksimizira varijabilnost preostala od prethodnih, pa se faktori ispostavi da su nezavisni, nekorelirani jedan od drugog (PCA pripada ovom tipu). Druga vrsta je transformacija u kojoj su faktori međusobno povezani. Prednost kose rotacije je u tome što kada se kao rezultat dobiju ortogonalni faktori, možemo biti sigurni da im je ta ortogonalnost stvarno inherentna, a ne umjetno uvedena. Postoji oko 13 metoda rotacije u oba načina, pet je dostupno u SPSS 10 statističkom programu: tri ortogonalne, jedna kosa i jedna kombinovana, međutim, od svih ortogonalna metoda je najčešća " varimax". Varimax metoda maksimizira širenje kvadrata opterećenja za svaki faktor, što dovodi do povećanja velikih i smanjenja malih vrijednosti faktorskih opterećenja. Kao rezultat, dobija se jednostavna struktura za svaki faktor posebno.

Glavni problem faktorske analize je odabir i interpretacija glavnih faktora. Prilikom odabira komponenti, istraživač obično nailazi na značajne poteškoće, jer ne postoji jednoznačan kriterij za odabir faktora, pa je subjektivno tumačenje rezultata ovdje neizbježno. Postoji nekoliko često korišćenih kriterijuma za određivanje broja faktora. Neki od njih su alternative drugima, a neki od ovih kriterija se mogu koristiti zajedno tako da jedan nadopunjuje drugi:

Praksa pokazuje da ukoliko rotacija nije proizvela značajne promjene u strukturi faktorskog prostora, to ukazuje na njegovu stabilnost i stabilnost podataka. Moguće su još dvije opcije: 1). snažna preraspodjela varijanse je rezultat identifikacije latentnog faktora; 2). vrlo neznatna promjena (desetine, stotinke ili hiljaditi dio opterećenja) ili njeno odsustvo uopšte, dok samo jedan faktor može imati jake korelacije - jednofaktorska distribucija. Potonje je moguće, na primjer, kada ih je nekoliko društvene grupe, ali samo jedan od njih ima željeno svojstvo.

Faktori imaju dvije karakteristike: iznos objašnjene varijanse i opterećenje. Ako ih posmatramo sa stanovišta geometrijske analogije, onda u pogledu prve, napominjemo da faktor koji leži duž ose OX može objasniti čak 70% varijanse (prvi glavni faktor), faktor koji leži duž OY osa može odrediti najviše 30% (drugi glavni faktor). Odnosno, u idealnoj situaciji, sva varijansa se može objasniti sa dva glavna faktora sa naznačenim udjelima. U tipičnoj situaciji mogu postojati dva ili više glavnih faktora, a postoji i dio neinterpretibilne varijanse (geometrijske distorzije) koji je isključen iz analize zbog beznačajnosti. Opterećenja, opet s gledišta geometrije, su projekcije iz tačaka na osi OX i OY (sa trostrukom ili više faktorijalne strukture, također na osi OZ). Projekcije su koeficijenti korelacije, bodovi su zapažanja, pa su faktorska opterećenja mjere asocijacije. Budući da se korelacija s Pearsonovim koeficijentom R ≥ 0,7 smatra jakom, kod opterećenja treba obratiti pažnju samo na jake veze. Faktorska opterećenja mogu imati svojstvo bipolarnost- prisustvo pozitivnih i negativnih pokazatelja u jednom faktoru. Ako je prisutna bipolarnost, onda su indikatori koji čine faktor dihotomni i nalaze se u suprotnim koordinatama.

Metode faktorske analize:

Bilješke

Književnost

• Afifi A., Eisen S. Statistička analiza: kompjuterizovani pristup. - M.: Mir, 1982. - S. 488.
• Colin Cooper. individualne razlike. - M.: Aspect Press, 2000. - 527 str.
• Gusev A. N., Izmailov C. A., Mikhalevskaya M. B. Mjerenje u psihologiji. - M.: Značenje, 1997. - 287 str.
• Mitina O. V., Mikhailovskaya I. B. Faktorska analiza za psihologe. - M.: Obrazovno-metodološki kolekcionar Psihologija, 2001. - 169 str.
• Faktorska, diskriminantna i klaster analiza / zbornik radova, ur. Enyukova I. S.- M.: Finansije i statistika, 1989. - 215 str.
• Patsiorkovskiy V.V., Patsiorkovskaya V.V. SPSS za sociologe. - M.: Udžbenik ISEPN RAS, 2005. - 433 str.
• Buyul A., Zöfel P. SPSS: Umetnost obrade informacija. Analiza statističkih podataka i obnavljanje skrivenih obrazaca. - Sankt Peterburg: DiaSoftYUP LLC, 2002. - 603 str.
• Faktorska, diskriminantna i klaster analiza: Per.

F18 sa engleskog / J.-O. Kim, C. W. Muller, W. R. Klekka, et al.; Ed. I. S. Enyukova. - M.: Finansije i statistika, 1989.- 215 str.:

Linkovi

• Elektronski udžbenik StatSoft. Glavne komponente i faktorska analiza
• Metoda nelinearne glavne komponente (stranica biblioteke)

Wikimedia fondacija. 2010 .

Pogledajte šta je "Faktorska analiza" u drugim rječnicima:

faktorska analiza- - faktorska analiza Područje matematičke statistike (jedan od odjeljaka multivarijantne statističke analize), kombinirajući računske metode, koje u nekim slučajevima omogućavaju ... Priručnik tehničkog prevodioca

Statistička metoda za testiranje hipoteza o utjecaju dekomp. faktora na proučavanu slučajnu varijablu. Razvijen je i opšteprihvaćen model u kojem je uticaj faktora prikazan u linearnom obliku. Postupak analize svodi se na operacije vrednovanja koristeći ... Geološka enciklopedija

faktorska analiza- (od latinskog faktora koji djeluje, proizvodi i grčkog analiza dekompozicija, rasparčavanje) metoda multivarijantne matematičke statistike (vidi statističke metode u psihologiji), koja se koristi u proučavanju statistički povezanih karakteristika s ciljem ... ... Velika psihološka enciklopedija

Metoda za proučavanje privrede i proizvodnje, koja se zasniva na analizi uticaja različitih faktora na rezultate ekonomske aktivnosti, njenu efikasnost. Raizberg B.A., Lozovsky L.Sh., Starodubtseva E.B. Moderna ekonomska ... Ekonomski rječnik

Faktorska analiza- područje matematičke statistike (jedan od odjeljaka multivarijantne statističke analize), kombinirajući računske metode, koje u nekim slučajevima omogućavaju dobijanje kompaktnog opisa fenomena koji se proučavaju na osnovu ... .. . Ekonomsko-matematički rječnik

FAKTORSKA ANALIZA, u statistici i psihometriji, matematička metoda kojom se veliki broj mjerenja i proučavanja svodi na mali broj "faktora" koji u potpunosti objašnjavaju rezultate istraživanja, kao i njihove ... ... Naučno-tehnički enciklopedijski rečnik

Odjeljak statističke analize multivarijantnosti (vidi Statistička analiza multivarijantnosti). kombinovanje metoda za procenu dimenzije skupa posmatranih varijabli ispitivanjem strukture kovarijansnih ili korelacionih matrica. Velika sovjetska enciklopedija

Izvođenje faktorske analize fin. Rezultati se zasnivaju na nekoliko indikatora:

• Dobit od prodaje;
• neto profit;
• bruto dobit;
• Dobit prije oporezivanja.

Pogledajmo bliže kako se analizira svaki od ovih indikatora.

Faktorska analiza dobiti od prodaje

Faktorska analiza je način kompleksnog i sistematskog mjerenja i proučavanja uticaja faktora na veličinu konačnih indikatora. Izvodi se na osnovu drugi obrazac izvještaja.

Osnovna svrha takve analize je pronalaženje načina za povećanje profitabilnosti kompanije.

Glavni faktori koji utiču na visinu profita su:

1. Obim prodaje proizvoda. Da biste saznali kako to utječe na profitabilnost, potrebno je pomnožiti promjenu broja prodane robe s dobiti iz prethodnog izvještajnog perioda.
2. Raznovrsnost prodate robe. Da biste saznali njegov uticaj, potrebno je da uporedite dobit tekućeg perioda, koja se izračunava na osnovu cene koštanja i cena baznog perioda, sa osnovnom dobiti, preračunatom za promenu broja prodatih proizvoda.
3. Promjena troškova. Da biste saznali njegov uticaj, potrebno je uporediti trošak prodaje robe izvještajnog perioda sa troškovima baznog perioda, koji se preračunavaju za promjenu nivoa prodaje.
4. Komercijalni i administrativni troškovi. Njihov uticaj se izračunava poređenjem njihovih veličina u baznom i izvještajnom periodu.
5. Nivo cijene. Da biste saznali njegov uticaj, potrebno je da uporedite nivo prodaje izveštajnog perioda i baznog perioda.

Faktorska analiza dobiti od prodaje - primjer obračuna

Početne informacije:

Indeks	Bazni period, hiljada rubalja	Izvještaj period	Apsolutna promjena	Relativna promjena, %
Prihod	57700	54200	-3500	-6,2
Cijena proizvoda	41800	39800	-2000	-4,9
Troškovi prodaje	2600	1400	-1200	-43,6
Administrativni troškovi	4800	3700	-1100	-21,8
Profit	8500	9100	600	7,4
Promjena cijene	1,05	1,15	0,10	15
Obim prodaje	57800	47100	-10700	-18,5

Gore navedeni faktori imali su sljedeći uticaj na profit:

1. Količina prodatih proizvoda - -1578 hiljada rubalja.
2. Raznolikost prodate robe - -1373 hiljade rubalja.
3. Cijena koštanja - -5679 hiljada rubalja.
4. Komercijalni troškovi - +1140 hiljada rubalja.
5. Administrativni troškovi - +1051 hiljada rubalja.
6. Cijene - +7068 hiljada rubalja.
7. Utjecaj svih faktora - +630 hiljada rubalja.

Faktorska analiza neto dobiti

Provođenje faktorske analize neto dobiti odvija se u nekoliko faza:

1. Utvrđivanje promjene dobiti: NP = NP1 - NP0
2. Izračun povećanja nivoa prodaje: B% \u003d (B1 / B0) * 100-100
3. Utvrđivanje uticaja promjena u prodaji na profit: NP1= (NP0*B%)/100
4. Proračun uticaja promjene cijena na profit: NP1=(B1-B0)/100
5. Određivanje uticaja promena troškova: NP1= (s/s1 – s/s0)/100

Faktorska analiza neto dobiti - primjer obračuna

Početne informacije za analizu:

Indeks	Veličina, hiljada rubalja
	Bazni period	Realni obim izražen u osnovnim cijenama	Izvještaj period
Prihod	43000	32000	41000
Cijena	31000	22000	32000
Troškovi prodaje	5600	4700	6300
Troškovi upravljanja	1100	750	940
Puni trošak	37600	27350	39200
gubitak dobiti)	5000	4650	2000

Hajde da analiziramo:

1. Dobit je smanjena za 3.000 hiljada rubalja.
2. Nivo prodaje pao je za 25,58%, što je iznosilo 1394 hiljade rubalja.
3. Uticaj promjena u nivou cijena iznosio je 9.000 hiljada rubalja.
4. Uticaj troškova -11850 hiljada rubalja.

Faktorska analiza bruto dobiti

Bruto dobit je razlika između dobiti od prodaje robe i njene cijene. Faktorska analiza bruto dobiti vrši se na osnovu računovodstva. drugi obrazac izvještaja.

Na promjenu bruto dobiti utiču:

• Promjena broja prodate robe;
• Promjena troškova proizvodnje.

Faktorska analiza bruto marže - Primjer

Početne informacije su date u tabeli:

Zamijenivši početne podatke u formulu, dobijamo da je uticaj promjene prihoda iznosio 1686 hiljada rubalja.

Faktorska analiza dobiti prije oporezivanja

Faktori koji utiču na iznos dobiti prije oporezivanja su sljedeći:

• Promjena broja prodate robe;
• Promjena strukture prodatih;
• Promjene cijena prodane robe;
• Troškovi komercijalne i upravljačke prirode;
• Cijena;
• Promjena cijena za resurse koji čine trošak.

Faktorska analiza dobiti prije oporezivanja - primjer

Pogledajmo primjer analize dobiti prije oporezivanja.

Indeks	Bazni period	Izvještaj period	Devijacija	Veličina uticaja
Dobit od prodaje	351200	214500	-136700	-136700
Potraživanje kamata	3500	800	-2700	-2700
Plaćajuća kamata	—	—	—	—
Drugi prihodi	96600	73700	-22900	-22900
Ostali troškovi	112700	107300	-5400	-5400
Dobit prije oporezivanja	338700	181600	-157100	-157100

Iz tabele se mogu izvući sljedeći zaključci:

1. Dobit prije oporezivanja u izvještajnom periodu u odnosu na bazni period smanjena je za 157.047 hiljada rubalja. Ovo je uglavnom posljedica smanjenja iznosa dobiti od prodaje proizvoda.
2. Pored toga, negativan uticaj imalo je smanjenje potraživanja od kamata (za 2.700 hiljada rubalja) i ostalih prihoda (za 22.900 hiljada rubalja).
3. Samo smanjenje ostalih troškova (za 5.400 hiljada rubalja) imalo je pozitivan efekat na dobit pre oporezivanja.

Da bi se utvrdilo koliko je neko preduzeće profitabilno ili neprofitabilno, nije dovoljno samo prebrojati novac. Da biste to sigurno razumjeli, i što je najvažnije, da biste pomogli povećanju profita, morate redovno obavljati posao poduzeća u cjelini. A za to morate imati neke vještine u računovodstvenom polju i određene informacije. Vrijedi uzeti u obzir da je kompanija radila i u vrijeme inflacije i tokom krize. Cijene su se stalno mijenjale. Sada razumijete zašto banalno prebrojavanje novca ne omogućava objektivnu procjenu situacije s profitom ili troškovima? Na kraju krajeva, morate uzeti u obzir faktor cijene.

Dakle, mnogima je teško napraviti primjer naše analize, nadamo se da će im pomoći da naprave vlastitu - po analogiji ovu vrstu dijagnostika je veoma brza. U obliku je tabele. Prvo, napravimo zaglavlje za našu faktorsku analizu. Crtamo tabelu sa 5 kolona i 9 redova. Učinite prvu kolonu širom - ona će sadržavati nazive artikala preduzeća, a ne brojeve. Zvaće se - "Indikatori", koje treba da napišete u prvom redu kolone. U njemu popunite sve redove prema uzorku: 1 - naziv, 2 - stavite broj 1 - numeraciju kolona, ​​u 3. red upišite - "Prihodi od prodaje", 4 - "Troškovi". U peti red prve kolone stavite stavku - "Poslovni troškovi". U 6 napišite - "Troškovi upravljanja procesom." Sedmi red se zove - i 8 - "Indeks promjene cijena", a posljednji red, 9 - "Rasprodaja po uporedivim cijenama".

Zatim prelazimo na dizajn 2 stupca: u 1 red pišemo - "Prethodni period, hiljadu rubalja." (možete napisati drugo novčane jedinice- euro, dolar itd. - zavisi od valute u kojoj ćete izvršiti kalkulacije), a u drugom redu upisujemo broj - 2. Idite na 3. kolonu - u njoj 1 red ima naziv - "Izvještajni period", hiljada rubalja. A drugi je popunjen brojem 3. Zatim sastavljamo našu faktorsku analizu prihoda i prelazimo na kolonu 4. U prvi red unosimo - "Apsolutna promjena, hiljada rubalja", a drugi red sadrži malu formulu : 4 \u003d 3-2. To znači da će brojevi koje ćete pisati u narednim redovima biti rezultat oduzimanja brojeva u drugom stupcu od brojeva u trećem. Nastavljamo s dizajnom posljednjeg - 5. stupca. U njemu, u 1 redu, trebate napisati: "Relativne promjene%", što znači da će u ovoj koloni svi podaci biti upisani u postocima. U drugom redu, formula je: 5=(4/2)*100%. Sve, dizajnirali smo zaglavlje, ostaje samo da popunimo svaku stavku tabele relevantnim podacima. Vršimo faktorsku analizu čiji primjer vam dajemo. Prije svega izračunavamo indeks promjene cijena - ovo je možda najvažnija brojka u našim proračunima. Zapišite brojeve različiti periodi u odgovarajućim kolonama. U kolonama 4 i 5 vršimo potrebne proračune. Faktorska analiza, čiji primjer možete pogledati, pretpostavlja preciznost u brojevima. Stoga u 3 reda svake kolone treba pisati samo pouzdane informacije. U 4. i 5. ponovo vršimo proračune. Kao što razumijete, faktorijal se uglavnom provodi u redovima 5 i 6: pokušajte tamo dodati najstvarnije, a ne potcijenjene brojeve. U 4. i 5. koloni ovih redova ponovo izvršite proračune koristeći formule. Zatim vršimo faktorsku analizu prihoda u koloni 7 – dobit. U kolone 2 i 3 upisujemo pouzdane brojeve, au kolone 4 i 5 opet sve razmatramo prema formulama. I ostaje zadnja kolona: zapisujemo podatke, izračunavamo. Zaključak: faktorska analiza, za koju vam dajemo primjer, pokazuje kakav je utjecaj svakog od faktora opisanih u člancima na profit ili troškove proizvodnje. Sada vidite slabosti i možete ispraviti situaciju kako biste ostvarili što veći profit.

Napravili ste sve proračune da izvršite faktorsku analizu, ali vam neće pomoći ako ne analizirate podatke temeljito.