Содержание
1. Способы группировки,использование их в анализе хозяйственной деятельности организаций
2. Прогнозированиеэкономических показателей
Задача
Список использованныхисточников
1. Способыгруппировки, использование их в анализе хозяйственной деятельности организаций
Широкоеприменение в АХД находит группировка информации — деление массы изучаемойсовокупности объектов на качественно однородные группы по соответствующимпризнакам. Если статистика использует этот способ для обобщения и типизацииявлений, то в анализе группировка помогает разъяснить смысл средних величин,показать роль отдельных единиц в этих средних, выявить взаимосвязь междуизучаемыми показателями.
Приемгруппировок применяетсядля изучения взаимосвязи и взаимозависимости между показателями при большомчисле данных. Группировки используют при анализе хозяйственной деятельностипредприятий по данным сводной отчетности и другим источникам информации, когдапутем составления специальных аналитических таблиц обобщаются результаты ихработы. Прием группировок позволяет установить наличие, характер и направлениевзаимосвязи между анализируемыми показателями.
Однакопоказатели нельзя группировать по случайным признакам. До построениягруппировочных таблиц необходимо путем теоретико-экономического анализаопределить характер причинно-следственной связи между показателями,взаимозависимости между ними.
Группировкицелесообразно применять также при подготовке первичных данных и иханалитической обработке. Метод группировок предоставляет возможность выделитьиз совокупности показателей наиболее характерные моменты, факторы и тенденцииих изменения. Значимость группировок возрастает по мере восхождения от низших квысшим уровням управления экономикой. Но с помощью такого метода нельзяколичественно измерить влияние отдельных факторов на изучаемый результатныйпоказатель. Это можно сделать, используя приемы элиминирования, математическогопрограммирования, корреляции, регрессии и др.
При помощиприема группировок также выявляют, изучают и мобилизовывают возможностиповышения эффективности хозяйствования за счет достижения каждым предприятиемрезультатов работы передовых подразделений. Эта задача может успешно решаться вхозяйственных организациях, средних и центральных звеньях управления экономикой(путем составления специальных аналитических таблиц и сравнения результатовработы каждого предприятия с данными лучшего из них). Специальныегруппировочные таблицы (сводки) составляются и при обобщении данных анализавлияния факторов на изучаемый результатный показатель.
В зависимостиот задач используются типологические, структурные и аналитические группировки.
Примером типологическихгруппировок могут быть группы населения по роду деятельности, группыпредприятий по формам собственности и т.д.
Структурныегруппировки позволяютизучать внутреннее строение показателей, соотношения в нем отдельных частей. Сих помощью изучают состав рабочих по профессиям, стажу работы, возрасту,выполнению норм выработки; состав предприятий по степени выполнения планапроизводства продукции, снижению ее себестоимости и т.д. Особенно большоезначение имеют структурные группировки при анализе сводной отчетностиобъединений, министерств, так как они позволяют выявить передовые, средние иотстающие предприятия, определить направления поиска передового опыта, скрытыхрезервов.
Аналитические(причинно-следственные) группировки используются для определения наличия, направленияи формы связи между изучаемыми показателями. По характеру признаков, на которыхосновывается аналитическая группировка, она может быть качественной (когдапризнак не имеет количественного выражения) или количественной.
По сложностипостроения различают два типа группировок: простые и комбинированные. С помощьюпростых группировок изучается взаимосвязь между явлениями, сгруппированными покакому-либо одному признаку. В комбинированных группировках такое делениеизучаемой совокупности делается сначала по одному признаку, а потом внутрикаждой группы — по другому признаку и т.д. Таким образом, могут быть построеныдвух-, трехуровневые группировки. Они позволяют изучать очень разнообразные исложные взаимосвязи. Но необходимо отметить и их существенный недостаток.Построение таких группировок отличается высокой трудоемкостью, а полученныерезультаты очень трудно воспринимаются. Поэтому для изучения сложныхвзаимосвязей лучше такую группировку заменить несколькими простыми.
Припостроении группировок нужно очень серьезно относиться к делению совокупностина группы, выбору количества групп и интервалов между ними, потому что взависимости от этого могут существенно измениться результаты анализа.
Методикапостроения группировок коротко может быть определена в виде следующегоалгоритма:
1)определение цели анализа;
2) сборнеобходимых данных по всей совокупности объектов;
3)ранжирование совокупности по выбранному для группировки признаку;
4) выборинтервала распределения совокупности и ее деление на группы;
5)определение среднегрупповых показателей по группировочным и факторнымпризнакам;
6) анализполученных средних величин, определение взаимосвязи и направления воздействияфакторных показателей на изучаемый результат.
В случаепостроения комбинированных группировок этот алгоритм расширяется за счетповтора (несколько раз) четвертого и пятого пунктов.
Такимобразом, правильная группировка информации дает возможность изучать зависимостьмежду показателями, более глубоко разобраться в сущности изучаемых явлений,систематизировать материалы анализа, определить главное, характерное итипичное.
2.Прогнозирование экономических показателей
Экономическийпрогноз — это научно обоснованное предвидение возможных направлений ирезультатов развития национальной экономики, отрасли, регионов, субъектовхозяйствования и их структурных подразделений. Основной задачей экономическогопрогнозирования является предвидение наиболее вероятных проблем экономическогоразвития в ближайшей и отдаленной перспективе, поиск возможных направленийэкономического роста, обоснование наиболее предпочтительной стратегии развитияв будущем. Результаты прогноза используются для выбора альтернатив развития,разработки рекомендаций для реализации оптимального варианта.
В настоящеевремя насчитывается свыше ста методов и специальных процедур предвидения,различающихся по источникам используемой информации, методике прогноза,достоверности конечного результата. Вся совокупность методов экономическогопрогнозирования может быть условно объединена в две группы:
1. Методы,базирующиеся на экстраполяции и моделировании закономерностей измененияизучаемого объекта.
2. Методы,базирующиеся на экспертизе изучаемого объекта.
К первойгруппе относятся методы непосредственной экстраполяции на основе временныхрядов, экстраполяции по огибающим кривым, корреляционные и регрессионныеметоды, методы адаптивного прогнозирования, балансовые методы и др. Втораягруппа включает различные модификации методов индивидуальной и коллективнойэкспертизы.
Каждый изперечисленных выше методов имеет свои достоинства и недостатки, определеннуюобласть применения. В практической работе наибольшее распространение получилметод непосредственной экстраполяции, основанный на изучении динамики измененияэкономических показателей в прогнозируемом периоде и перенесении выявленныхзакономерностей на будущее. Достоинство этого метода состоит в универсальностивычислительной схемы, наличии типовых машинных программ. Недостатки — необходимость наблюдений за большой промежуток времени, определенное снижениедостоверности прогноза при увеличении прогнозируемого периода.
Сущностьметода экстраполяции по огибающим кривым состоит в построении семействаэлементарных зависимостей, каждая из которых характеризует частную тенденциюизменения изучаемого показателя. По определенным правилам производитсяобобщение элементарных кривых, что позволяет выявить наиболее типичныеособенности изменения экономического показателя на перспективу.
Корреляционно-регрессионноемоделирование применяется в прогнозировании по той причине, что оно позволяетустановить причинно-следственные зависимости между экономическими показателямии их состоянием в прошлом, настоящем и будущем. Достоинствами метода считаютего универсальность, наличие типовых программ решения на ПЭВМ, возможностьвключения в модель многих факторов.
Методыадаптивного прогнозирования базируются на статистических методах, позволяющиханализировать динамику изучаемого показателя во времени. Главная отличительнаяособенность метода состоит в том, что коэффициенты в расчетных формулах непостоянны, а пересматриваются по мере появления новой информации. Адаптацияозначает приспособление модели к новым, изменившимся условиям. Например, припрогнозировании спроса на продукцию предприятий учитываются коэффициенты ростацен и др. Достоинства метода — гибкий математический аппарат, возможностьиспользования ограниченного массива исходных данных, достаточно высокаяточность прогнозных значений. Однако этот метод не может использоваться дляпрогноза сложных экономических показателей.
Балансовыеметоды используются на уровне отрасли, субъекта хозяйствования. На уровнесубъекта хозяйствования они применяются в основном для расчета потоков ресурсовпо заранее заданным объемам конечной продукции или величины последней на базепредполагаемых объемов ресурсов. С помощью этих методов составляются в основномкратко- и среднесрочные прогнозы.
Экспертныеметоды применяются в тех случаях, когда объектом изучения является совокупностькачественных признаков, не поддающихся измерению, либо когда информация о нихне соответствует требованиям, предъявляемым к ней другими методамипрогнозирования. Прогнозные значения изучаемых явлений устанавливаются на базеопроса специалистов-экспертов. При этом опросы могут быть индивидуальными иколлективными, очными и заочными. Результаты опроса оформляютсясоответствующими анкетами, которые обрабатываются с помощью специальныхметодов, позволяющих определить объективность мнений специалистов.
Рассмотримболее детально возможности использования для прогнозирования непосредственнойэкстраполяции на основе одиночных временных рядов икорреляционно-регрессионного метода.
Экстраполяцияоснована на изучении динамики изменения экономического явления (показателя) впредпрогнозируемом периоде и перенесении найденной закономерности на будущее.Для этого используется динамический (временной) ряд, который представляет собойсовокупность числовых данных, характеризующих изменение показателя во времени.При построении временного ряда должна быть обеспечена сопоставимость егоотдельных членов. Для этого все элементы должны характеризовать изучаемоеявление за равные промежутки времени (для интервальных рядов) или фиксироватьего состояние в строго определенные моменты времени (для моментных рядов).Допускается построение рядов с годовым исчислением признака и более мелкимиединицами измерения времени (квартал, месяц, декада). Это дает возможностьисследовать не только колебания показателей по годам, но и внутригодичнуюколеблемость.
Экстраполированиеили распространение найденной закономерности развития внутри динамического рядаза его пределы основано на инерционности экономических явлений. Наиболеепростым методом прогнозирования по одному ряду динамики является применениесредних характеристик данного ряда: среднего абсолютного прироста и среднеготемпа роста. Для первого случая расчетный уровень динамического ряда на любуюдату /> определяетсяпо формуле:
/>,
где /> - начальныйуровень ряда;
/> - среднийабсолютный прирост;
/> - порядковый номер даты(года, квартала, месяца и т.д.).
Для второгослучая расчетные уровни исчисляются по формуле:
/>,
где /> - средний темп роста, определяемый как средняягеометрическая, средняя арифметическая или по методу суммарных величин.
Прогнозированиеприбыли по одному динамическому ряду имеет ограниченное применение дляперспективного анализа, поскольку не дает представления о взаимосвязипрогнозируемого экономического явления с другими. Комплексный характер экономическихявлений предполагает исследование не одиночного динамического ряда, а параллельнонескольких рядов, колебания которых взаимообусловлены. При этом возникаетнеобходимость установления зависимости между этими колебаниями и измерения еетесноты. Данные задачи решаются обычно с помощью корреляционно-регрессионногомоделирования.
Корреляционнаязависимость в отличие от функциональной является неполной, проявляется лишь всреднем и только в массе наблюдений. При корреляционной связи изменениюаргумента соответствует несколько значений функции. В зависимости от количестваотобранных факторов различают парные и многофакторные модели различного вида:линейные, степенные, логарифмические. В практике прогнозирования наибольшеераспространение получили линейные модели вида:
/>,
где /> - прогнозируемый показатель;
/> - прогнозныезначения факторных признаков;
/> - значенияпараметров уравнения регрессии;
/> - периодпрогнозирования.
Предпочтениеотдается линейным моделям по нескольким причинам: линейные модели просты,требуют меньшего числа вычислений; массовые экономические процессы, какправило, подчинены закону нормального распределения, которому свойственнылинейные формы связи.
Отборфакторов, включаемых в корреляционно-регрессионную модель, осуществляется внесколько приемов: логический отбор факторов в соответствии с их экономическимсодержанием, отбор существенных факторов на основе оценки их значимости поt-критерию Стьюдента, последовательный отсев незначимых факторов при построениирегрессионной модели.
Упрощенносхема прогнозирования прибыли с использованием корреляционно-регрессионногоанализа выглядит следующим образом:
1) исходнаяинформация обрабатывается на ПЭВМ по типовой программе;
2) полученноеуравнение регрессии проверяется на значимость в общепринятом порядке;
3)прогнозирование осуществляется по каждому одиночному динамическому ряду(фактору) методом непосредственной экстраполяции. В результате получаютсяпрогнозные значения факторов на каждый год;
4) подставляяполученные прогнозные значения в уравнение регрессии, получаем прогнозныезначения моделируемого показателя;
5)проверяется точность прогноза сопоставлением его результатов, полученныхразными способами.
Припрогнозировании экономических показателей для конкретных субъектовхозяйствования необходимо показатели динамических рядов привести в сопоставимыйвид (нейтрализовать влияние ценового фактора).
Задача
Составитьфакторную модель суммы транспортных расходов и провести анализ их изменения взависимости от факторов: массы перевозимого груза, расстояния перевозки, тарифаза 1 км. По результатам решения задачи сделать выводы.Показатель Организация №1 Организация №2 Базисный период Отчетный период Базисный период Отчетный период Масса перевозимого груза, т 1200 1300 560 600 Среднее расстояние перевозки, км 30 20 55 60 Тариф на перевозку, тыс. руб./км 110 120 85 90 Расходы на перевозку, млн. руб.
РешениеПоказатель Организация №1 Организация №2 Базисный период Отчетный период Отклонение (+/-) Базисный период Отчетный период Отклонение (+/-) Масса перевозимого груза, т (М) 1200 1300 +100 560 600 +40 Среднее расстояние перевозки, км (S) 30 20 -10 55 60 +5 Тариф на перевозку, тыс. руб./км (Т) 110 120 +10 85 90 +5 Расходы на перевозку, млн. руб. (Р) 3960 3120 -840 2618 3240 +622
Мы имеемтрехфакторную мультипликативную модель вида:
Р = М ×S × Т.
Проведемрасчет влияния факторов приемом цепных подстановок.
1)организация № 1Название фактора Расчет влияния факторов на изменение анализируемого показателя Величина влияния фактора, млн. руб. алгоритм расчет
/> 3960
/> 4290
/> 2860
/> 3120 Название фактора Расчет влияния факторов на изменение анализируемого показателя Величина влияния фактора, млн. руб. алгоритм расчет Масса перевозимого груза
/>
/> +330 Среднее расстояние перевозки
/>
/> -1430 Тариф на перевозку
/>
/> +260 Итого: -840
Результатырасчетов свидетельствуют о том, что расходы на перевозку в отчетном году уменьшилисьпо сравнению с базовым годом на 840 млн. руб. Увеличение массы перевозимогогруза на 100 т в отчетном году по сравнению с базовым привело к увеличению расходовна перевозку на 330 млн. руб., уменьшение среднего расстояния перевозки (на 10км) привело к снижению расходов на перевозку на 1430 млн. руб., увеличение тарифовна перевозку на 10 тыс. руб./км привело к увеличению расходов на перевозку на 260млн. руб.
2)организация № 2Название фактора Расчет влияния факторов на изменение анализируемого показателя Величина влияния фактора, млн. руб. алгоритм расчет
/> 2618
/> 2805
/> 3060
/> 3240 Название фактора Расчет влияния факторов на изменение анализируемого показателя Величина влияния фактора, млн. руб. алгоритм расчет Масса перевозимого груза
/>
/> +187 Среднее расстояние перевозки
/>
/> +255 Тариф на перевозку
/>
/> +180 Итого: +622
Результатырасчетов свидетельствуют о том, что расходы на перевозку в отчетном году увеличилисьпо сравнению с базовым годом на 622 млн. руб. Увеличение массы перевозимогогруза на 40 т в отчетном году по сравнению с базовым привело к увеличениюрасходов на перевозку на 187 млн. руб., уменьшение среднего расстоянияперевозки (на 5 км) привело к увеличению расходов на перевозку на 255 млн.руб., увеличение тарифов на перевозку на 0,005 тыс. руб./км привело кувеличению расходов на перевозку на 180 млн. руб.
Списокиспользованных источников
1. Анализ хозяйственнойдеятельности предприятия: Учеб. пособие/ Под общ. ред. Л.Л. Ермолович. – Мн.:Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001. – 576 с.
2. Барнгольц С.Б.Экономический анализ хозяйственной деятельности на современном этапе развития.Москва: Финансы и статистика, 1994г.
3. Раицкий К.А. Экономикапредприятия: Учебник для ВУЗов. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: «Дашков и К»,2002.
4. Савицкая Г.В. Анализхозяйственной деятельности предприятия. Минск: ООО “Новое знание”, 2000.
5. Савицкая Г.В.Экономический анализ: Учеб. — 10-е изд., испр. – М.: Новое знание, 2004.
6. Суша Г.З. Экономикапредприятия: Учеб. пособие. – М.: Новое знание, 2003.
7. Теория анализахозяйственной деятельности: учеб. / Л.И. Кравченко. –3-е изд., испр. – Мн.:Новое знание, 2005. – 368 с.