Полный факторный анализ. Факторный анализ прибыли до налогообложения

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи и взаимообусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие косвенно. Отсюда важным методологическим вопросом в экономическом анализе является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.

Под экономическим факторным анализом понимается постепенный переход от исходной факторной системы к конечной факторной системе, раскрытие полного набора прямых, количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результативного показателя.

По характеру взаимосвязи между показателями различают методы детерминированного и стохастического факторного анализа.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

Основные свойства детерминированного подхода к анализу:

· построение детерминированной модели путем логического анализа;

· наличие полной (жесткой) связи между показателями;

· невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;

· изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.

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:

; Y = ; Y = ; Y = .

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:

y 0 = a 0 . b 0 . c 0 ;

y a = a 1 . b 0 . c 0 ;

y b = a 1 . b 1. c 0 ;

y 1 = a 1 . b 1 . c 1 ,

где a 0 , b 0, c 0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;

a 1 , b 1 , c 1 - фактические значения факторов;

y a , y b , - промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.

Общее изменение Dу=у 1 –у 0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:

Dу = SDу (а,b,с) = Dу а + Dу b +Dу c

Dу а = у а – у 0 ; Dу b = у в – у а; Dу с = у 1 – у в.

Рассмотрим 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:

ТП о = Ч о. СВ о = 20 . 146 = 2920 (тыс. руб.).

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

ТП усл 1 = Ч 1 . СВ о = 25 . 146 = 3650 (тыс. руб.),

DТПусл 1 = ТПусл 1 – ТП о = 3650 – 2920 = 730 (тыс. руб.).

ТП 1 = Ч 1 . СВ 1 = 25 . 136 = 3400 (тыс. руб.),

DТП усл 2 = ТП 1 – ТПусл 1 = 3400 – 3650 = - 250 (тыс. руб.).

Таким образом, на изменение объема товарной продукции положительное влияние оказало изменение на 5 чел. численности работников, что вызвало увеличение объема продукции на 730т. руб. и отрицательное влияние оказало снижение выработки на 10т.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:

y 0 = a 0 . b 0 . c 0 ;

Dу а = Dа. b 0 . с 0 ;

Dу b = Db . а 1 . с 0 ;

Dу с = Dс. а 1 . b 1 ;

у 1 = а 1 . b 1 . с 1 ;

Dу = Dу а + Dу b + Dу c .

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.

Вопросы для самоконтроля

1. Какие задачи управления решаются посредством экономического анализа?

2. Охарактеризуйте предмет экономического анализа.

3. Какие отличительные особенности характеризуют метод экономического анализа?

4. Какие принципы лежат в основе классификации приемов и способов анализа?

5. Какую роль в экономическом анализе выполняет способ сравнения?

6. Объясните способы построения детерминированных факторных моделей.

7. Опишите алгоритм применения наиболее простых способов детерминированного факторного анализа: способа цепных подстановок, способа разниц.

8. Охарактеризуйте достоинства и опишите алгоритм применения интегрального метода.

9. Приведите примеры задач и факторных моделей, к которым применяется каждый из методов детерминированного факторного анализа.

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ . Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент , отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам - стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Итак, давайте рассмотрим арабские цифры от 0 до 9. В данном случае формата 5х7, которые брались из проекта под LCD от Nokia 3310.

Черным пикселям соответствует 1, белым - 0. Таким образом, каждую цифру мы можем представить в виде матрицы 5х7. Например матрица ниже:

соответствует картинке:

Давайте просуммируем картинки для всех цифр, а результирующую нормируем. Это означает получить матрицу 5х7, ячейки которых содержат сумму тех же ячеек для разных цифр деленных на их количество. В итоге мы получим картинку:

Матрица для нее:

В глаза сразу бросаются самые темные участки. Их три, и соответствуют они значению 0.9 . Это то чем они похожи. То что общее для всех цифр. Вероятность встретить черный пиксель в этих местах высокая. Давайте рассмотрим самые светлые участки. Их также три, и соответствуют они значению 0.1 . Но опять-таки это то, чем все цифры похожи, что общее для них всех. Вероятность встретить белый пиксель в этих местах высокая. Чем же они различаются? А максимум различия между ними в местах со значением 0.5 . Цвет пикселя в этих местах равновероятен. Половина цифр в этих местах будут черными, половина - белыми. Давайте проанализируем эти места, благо у нас их всего 6.

Положение пикселя определенно столбцом и строкой. Отсчет начинается с 1, направление для строки сверху-вниз, для столбца слева-направо. В остальных ячейках вбито значение пикселя для каждой цифры в заданном положении. Теперь давайте отберем минимальное количество положений, при которых мы все еще сможем различать цифры. Иными словами, для которых значения в столбцах будут различны. Так как цифр у нас 10, а кодируем мы их двоично, математически необходимо как минимум 4 комбинации 0 и 1 (log(10)/log(2)=3.3). Давайте попробуем из 6 отобрать 4 которые удовлетворяли бы нашему условию:

Как видим значение в столбцах 0 и 5 совпадают. Рассмотрим другую комбинацию:

Тут также есть совпадения между 3 и 5 столбцами. Рассмотрим следующую:

А вот здесь никаких коллизий. Бинго! А теперь я расскажу вам для чего все это затевалось:

Предположим с каждого пикселя, коих у нас 5х7=35, сигнал входит в некий черный ящик, а на выходе - сигнал, который соответствует входной цифре. А что происходит в черном ящике? А в черном ящике из всех 35 сигналов выбираются те 4, которые подаются на вход дешифратора и позволяют однозначно определить цифру на входе. Теперь понятно для чего мы искали комбинации без совпадений. Ведь если бы в черном ящике выбирались 4 сигнала первой комбинации, то цифры 0 и 5 для такой системы были бы попросту не различимы. Мы минимизировали задачу, ведь вместо 35 сигналов достаточно обработать лишь 4. Те 4 пикселя и являются минимальным набором скрытых факторов, которые характеризуют данный массив цифр. Очень интересную особенность имеет этот набор. Если присмотреться к значениям в столбцах, можно заметить что цифра 8 противоположность цифре 4, 7 - 5, 9 - 3, 6 - 2, а 0 - 1. Внимательный читатель спросит а причем тут нейронные сети? А особенностью нейронных сетей является то что она сама способна выделить эти факторы, без вмешательства разумного человека. Ты просто периодически показываешь ей цифры, а она находит те 4 скрытых сигнала и коммутирует его с одним из 10 своих выходов. Как можно применить те похожие сигналы, которые мы обговаривали вначале? А они могут служить меткой набора цифр. К примеру римские цифры будут иметь свой набор максимумов и минимумов, а буквы - свой. По сигналам схожести ты сможешь отделить цифры от букв, но распознать символы внутри набора возможно только по максимальному различию.

Чтобы проанализировать изменчивость признака под воздействием контролируемых переменных, применяется дисперсионный метод.

Для изучения связи между значениями – факторный метод. Рассмотрим подробнее аналитические инструменты: факторный, дисперсионный и двухфакторный дисперсионный метод оценки изменчивости.

Дисперсионный анализ в Excel

Условно цель дисперсионного метода можно сформулировать так: вычленить из общей вариативности параметра 3 частные вариативности:

1 – определенную действием каждого из изучаемых значений;
2 – продиктованную взаимосвязью между исследуемыми значениями;
3 – случайную, продиктованную всеми неучтенными обстоятельствами.

В программе Microsoft Excel дисперсионный анализ можно выполнить с помощью инструмента «Анализ данных» (вкладка «Данные» - «Анализ»). Это надстройка табличного процессора. Если надстройка недоступна, нужно открыть «Параметры Excel» и включить настройку для анализа .

Работа начинается с оформления таблицы. Правила:

В каждом столбце должны быть значения одного исследуемого фактора.
Столбцы расположить по возрастанию/убыванию величины исследуемого параметра.

Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.

Психолог фирмы проанализировал с помощью специальной методики стратегии поведения сотрудников в конфликтной ситуации. Предполагается, что на поведение влияет уровень образования (1 – среднее, 2 – среднее специальное, 3 – высшее).

Внесем данные в таблицу Excel:

Значимый параметр залит желтым цветом. Так как Р-Значение между группами больше 1, критерий Фишера нельзя считать значимым. Следовательно, поведение в конфликтной ситуации не зависит от уровня образования.

Факторный анализ в Excel: пример

Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:

всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
сократить число необходимых переменных.

Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.

Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.

Проведение факторного анализа фин. итогов осуществляется на основании нескольких показателей:

Прибыли от продажи;
Чистой прибыли;
Валовой прибыли;
Прибыли до обложения налогами.

Рассмотрим, как проводится анализ каждого из этих показателей более подробно.

Факторный анализ прибыли от продаж

Факторный анализ – это способ комплексного и системного измерения и исследования влияния факторов на размер итоговых показателей. Он осуществляется на основе бух. отчета по второй форме.

Основная цель проведения такого анализа – нахождение способов увеличения доходности фирмы.

Главными факторами, которые влияют на размер прибыли, являются:

Объем продажи продукции . Чтобы узнать, как он влияет на доходность, нужно перемножить изменение количества реализованных товаров на прибыль прошлого периода отчета.
Разнообразие продаваемых товаров . Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить прибыль текущего периода, которая рассчитана на основании себестоимости и цен базисного периода, с базисной прибылью, перерассчитанной на изменение количества проданных продуктов.
Изменение себестоимости . Чтобы узнать ее влияние, требуется сопоставить себестоимость реализации товаров периода отчета с издержками базисного периода, которые пересчитаны на изменение уровня реализации.
Издержки коммерческого и административного характера . Их влияние рассчитывается путем сравнения их размеров в базисном периоде и периоде отчета.
Уровень цен. Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить уровень продаж периода отчета и базисного периода.

Факторный анализ прибыли от продаж – пример расчета

Исходная информация:

Показатель	Базисный период, тыс. руб.	Период отчета	Абсолютное изменение	Относительное изменение, %
Размер выручки	57700	54200	-3500	-6,2
Себестоимость товара	41800	39800	-2000	-4,9
Коммерческие затраты	2600	1400	-1200	-43,6
Административные издержки	4800	3700	-1100	-21,8
Прибыль	8500	9100	600	7,4
Изменение цен	1,05	1,15	0,10	15
Объем продаж	57800	47100	-10700	-18,5

Перечисленные выше факторы оказали на прибыль следующее влияние:

Объем проданной продукции – -1578 тыс. руб.
Разнообразие продаваемых товаров – -1373 тыс. руб.
Себестоимость – -5679 тыс. руб.
Коммерческие издержки – +1140 тыс. руб.
Административные издержки – +1051 тыс. руб.
Цены – +7068 тыс. руб.
Влияние всех факторов – +630 тыс. руб.

Факторный анализ чистой прибыли

Проведение факторного анализа чистой прибыли происходит в несколько этапов:

Определение изменения прибыли: ЧП = ЧП1 – ЧП0
Расчет прироста уровня продаж: В%= (В1/В0)*100-100
Определение влияния изменения продаж на прибыль: ЧП1= (ЧП0*В%)/100
Расчет влияния изменения цен на прибыль: ЧП1=(В1-В0)/100
Определение влияния изменения себестоимости: ЧП1= (с/с1 – с/с0)/100

Факторный анализ чистой прибыли – пример расчета

Исходные сведения для анализа:

Показатель	Размер, тыс. руб.
Показатель	Базисный период	Реальный объем, выраженный в базисных ценах	Период отчета
Выручка	43000	32000	41000
Себестоимость	31000	22000	32000
Коммерческие издержки	5600	4700	6300
Управленческие издержки	1100	750	940
Полная себестоимость	37600	27350	39200
Прибыль (убыток)	5000	4650	2000

Проведем анализ:

Прибыль стала меньше на 3000 тыс. руб.
Уровень продаж упал на 25,58%, что составило 1394 тыс. руб.
Влияние изменения уровня цен составило 9000 тыс. руб.
Влияние себестоимости -11850 тыс. руб.

Факторный анализ валовой прибыли

Валовая прибыль – это разность между прибылью от реализации товаров и их себестоимостью. Факторный анализ валовой прибыли проводится на основании бух. отчета по второй форме.

На изменение размера валовой прибыли оказывают влияние:

Изменение количества продаваемых товаров;
Изменение себестоимости продукции.

Факторный анализ валовой прибыли – пример

Исходные сведения приведены в таблице:

Подставив исходные данные в формулу, получим, что воздействие изменения выручки составило 1686 тыс. руб.

Факторный анализ прибыли до налогообложения

Факторы, которые оказывают влияние на размер прибыли до обложения налогами, следующие:

Изменение количества реализуемых товаров;
Изменение структуры проданных;
Изменение цен на проданные товары;
Затраты коммерческого и управленческого характера;
Себестоимость;
Изменение цен на ресурсы, из которых складывается себестоимость.

Факторный анализ прибыли до налогообложения – пример

Рассмотрим пример проведения анализа прибыли до обложения налогами.

Показатель	Базисный период	Период отчета	Отклонение	Размер влияния
Прибыль от реализации	351200	214500	-136700	-136700
Проценты к получению	3500	800	-2700	-2700
Проценты к выплате	—	—	—	—
Прочие доходы	96600	73700	-22900	-22900
Прочие затраты	112700	107300	-5400	-5400
Прибыль до обложения налогами	338700	181600	-157100	-157100

По таблице можно сделать выводы:

Прибыль до обложения налогами в периоде отчета по сравнению с базисным периодом уменьшилась на 157047 тыс. руб. В основном, это произошло из-за уменьшения размера прибыли от продажи продукции.
Кроме того, негативно сказалось уменьшение процентов к получению (на 2700 тыс. руб.) и прочих доходов (на 22900 тыс. руб.).
Положительно повлияло на прибыль до обложения налогами только снижение прочих издержек (на 5400 тыс. руб.).

Основные свойства детерминированного подхода к анализу:

построение детерминированной модели путем логического анализа;

наличие полной (жесткой) связи между показателями;

невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;

изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.

Различают четыре типа детерминированных моделей:

Аддитивные модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид

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.

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

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.

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

где a 0 , b 0, c 0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;

a 1 , b 1 , c 1 - фактические значения факторов;

Общее изменение ∆ у=у 1 –у 0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:

Рассмотрим пример:

Таблица 2 – Исходные данные для факторного анализа

Показатели	Условные обозначения	Базисные значения	Фактические значения	Изменение
Показатели	Условные обозначения	Базисные значения	Фактические значения	Абсолютное (+,-)	Относительное (%)
Объем товарной продукции, тыс. руб.
Количество работников, чел
Выработка на одного работающего, тыс. руб.

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.

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.

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

Рассчитаем влияние на объем товарной продукции каждого фактора:

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

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

	Мультиплика-тивные	Аддитивные	Смешанные

Цепной подстановки
Абсолютных разниц
Относительных разниц
Интегральный

Вопросы для самоконтроля

Какие задачи управления решаются посредством экономического анализа?

Охарактеризуйте предмет экономического анализа.

Какие отличительные особенности характеризуют метод экономического анализа?

Какие принципы лежат в основе классификации приемов и способов анализа?

Какую роль в экономическом анализе выполняет способ сравнения?

Объясните способы построения детерминированных факторных моделей.

Опишите алгоритм применения наиболее простых способов детерминированного факторного анализа: способа цепных подстановок, способа разниц.

Охарактеризуйте достоинства и опишите алгоритм применения интегрального метода.

Приведите примеры задач и факторных моделей, к которым применяется каждый из методов детерминированного факторного анализа.