Bu, zincir ikame yönteminin modifikasyonlarından biridir, faktörlerin etkisini hesaplamak için kullanılır: Y = (a - b)*c ve Y = a*(b - c) türündeki çarpımsal ve karma modellerde. Kullanımı özellikle, ilk veriler faktör göstergeleri açısından mutlak sapmalar içerdiğinde etkilidir.

Y = a * b * c * d tipi bir çarpımsal faktöriyel model için hesaplama algoritması aşağıdaki gibidir. Her faktör göstergesi için planlanmış ve gerçek değerler ile bunların mutlak sapmaları vardır:

a = af - apl; b = bf - bpl; c \u003d cph - cpl; d = df - dpl

Etkin gösterge değerindeki değişimin her bir faktöre bağlı olarak belirlenmesi şu şekilde yapılır:

Ya = a * bpl * cpl * dpl;

Yb \u003d af * b * cpl * dpl;

Yc = aph * bf * c * dpl;

Yc = aph * bph * cf * d.

Böylece faktörlerin etkisinin büyüklüğü, incelenen faktördeki mutlak artışın, sağındaki faktörlerin taban (planlanan) değeri ve faktöre yerleştirilen faktörlerin gerçek değeri ile çarpılmasıyla hesaplanır. modelde kaldı.

Göreceli fark yöntemi

Uygulamasının kapsamı bir öncekiyle aynıdır. İlk veriler, yüzdeler ve katsayılarda faktör göstergelerinin önceden tanımlanmış göreli sapmalarını içerdiğinde özellikle etkilidir.

Y = a * b * c türündeki çarpımsal modeller için faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplama metodolojisi aşağıdaki gibidir. İlk olarak, faktör göstergelerinin göreli sapmalarını hesaplamanız gerekir:

Daha sonra, etkin göstergenin her bir faktöre bağlı olarak sapması aşağıdaki gibi belirlenir:

Bu kurala göre, birinci faktörün etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin taban (planlanan) değerini birinci faktörün yüzde olarak ifade edilen göreli büyümesi ile çarpmak ve sonucu 100'e bölmek gerekir.

İkinci faktörün etkisini hesaplamak için, ilk faktörden kaynaklanan değişikliği etkin göstergenin planlanan değerine eklemeniz ve ardından ortaya çıkan miktarı ikinci faktördeki nispi artışla yüzde olarak çarpmanız ve sonucu 100'e bölmeniz gerekir. , vb.

Bu yöntemin bir varyasyonu, ön yüzde farklılıklarıdır. Faktörlerin etkisini yardımı ile hesaplama metodolojisi, çalışma kapsamının çarpımsal bir modeli örneği kullanılarak düşünülebilir:

O \u003d H * I * n * B,

O iş miktarıdır, ovmak;

I - bir işçinin yılda ortalama çalışma günü sayısı;

n, çalışılan adam-saat sayısıdır. günde ortalama bir işçi;

B - bir işçinin ortalama saatlik çıktısı, ovmak.

Bu yöntemin avantajı, kullanırken faktör göstergelerinin seviyesini hesaplamanın gerekli olmamasıdır. İş miktarı (%O), işçi sayısı (%H) ve çalıştıkları gün sayısı (%D) ve saat (t) bakımından planın uygulanma yüzdesine ilişkin verilerin olması yeterlidir. %) analiz edilen dönem için.

Daha sonra, her bir faktöre bağlı olarak iş miktarının sapması aşağıdaki gibi belirlenir:

İndeks yöntemi dayanmaktadır göreceli göstergeler dinamikler, mekansal karşılaştırmalar, planın uygulanması, analiz edilen göstergenin gerçek seviyesinin oranını ifade etme raporlama dönemi baz dönemdeki seviyesine veya planlanan veya başka bir nesneye.

Toplu endeksler yardımıyla, çarpımsal ve çoklu modellerde çeşitli faktörlerin performans göstergelerinin seviyesindeki değişim üzerindeki etkisini belirlemek mümkündür.

Örneğin, CMP hacim indeksini alalım.

Çalışan sayısındaki (H) ve ortalama yıllık çıktılarındaki (B) değişimi yansıtır ve bu endekslerin ürününe eşittir:

İşçi sayısındaki bir değişiklik ve ortalama yıllık çıktılarındaki bir değişiklik nedeniyle inşaat ve montaj işlerinin hacminin nasıl değiştiğini belirlemek için, personel sayısı endeksi JH ve çıktı endeksi JB'yi hesaplamak gerekir:

Paydayı yukarıdaki formüllerin payından çıkarırsak, inşaat ve montaj işlerinin hacmindeki mutlak artışları bir bütün olarak ve her faktörden dolayı ayrı ayrı elde ederiz (zincir ikamesi kullanılarak hesaplanan sonuçlara eşit olacaktır). yöntem).

Zincir ikame yöntemini kullanan deterministik model türleri. Uygulamanın özü ve kuralları. Çeşitli model türlerinde bu yöntemle faktörlerin etkisini hesaplamak için algoritmalar.

AHD'deki en önemli metodolojik konulardan biri, bireysel faktörlerin performans göstergelerinin büyümesi üzerindeki etkisinin büyüklüğünü belirlemektir. Deterministik faktör analizinde (DFA) bunun için aşağıdaki yöntemler kullanılır: zincir ikamesi, indeks, mutlak farklar, göreli farklar, orantısal bölme, integral, logaritma vb.

İlk dört yöntem, eleme yöntemine dayanmaktadır. Ortadan kaldırmak, biri hariç tüm faktörlerin etkili göstergenin değeri üzerindeki etkisini ortadan kaldırmak, reddetmek, hariç tutmak anlamına gelir. Bu yöntem, tüm faktörlerin birbirinden bağımsız olarak değişmesi gerçeğinden yola çıkar: önce biri değişir ve diğerleri değişmeden kalır, sonra iki değişir, sonra üç, vb., geri kalanı değişmeden kalır. Bu, her bir faktörün incelenen göstergenin değeri üzerindeki etkisini ayrı ayrı belirlemenizi sağlar.

Bunlardan en çok yönlü olanı zincir değiştirme yöntemi. Her tür deterministik faktör modelinde faktörlerin etkisini hesaplamak için kullanılır: toplamalı, çarpımsal, çoklu ve karışık (birleşik). Bu yöntem, etkin göstergenin hacmindeki her bir faktör göstergesinin taban değerini kademeli olarak raporlama dönemindeki gerçek değerle değiştirerek etkin göstergenin değerindeki değişiklik üzerindeki bireysel faktörlerin etkisini belirlemenize olanak tanır. Bu amaçla, bir, daha sonra iki, üç, vb.'deki değişikliği dikkate alan etkili göstergenin bir dizi koşullu değeri belirlenir. faktörlerin, diğerlerinin değişmediği varsayılarak Etkili göstergenin değerini, bir veya başka bir faktörün seviyesini değiştirmeden önce ve sonra karşılaştırmak, biri dışındaki tüm faktörlerin etkisini ortadan kaldırmanıza ve ikincisinin etkili göstergenin büyümesi üzerindeki etkisini belirlemenize olanak tanır.

Bu yöntemi uygulama prosedürü aşağıdaki örnekte ele alınacaktır (Tablo 6.1).

Bildiğimiz gibi, brüt çıktı hacmi ( başkan yardımcısı) birinci seviyenin iki ana faktörüne bağlıdır: işçi sayısı (CR) ve ortalama yıllık çıktı (GV).İki faktörlü bir çarpımsal modelimiz var: başkan yardımcısı = Çek Cumhuriyeti x GV.

Bu model için zincir değiştirme yöntemiyle hesaplama algoritması:

Gördüğünüz gibi, brüt çıktının ikinci göstergesi, planlanan yerine gerçek işçi sayısı kullanılarak hesaplanması bakımından birinciden farklıdır. Her iki durumda da bir işçinin yıllık ortalama üretimi planlanmıştır. Bu, işçi sayısındaki artış nedeniyle üretimin 32.000 milyon ruble arttığı anlamına geliyor. (192.000 - 160.000).

Üçüncü gösterge, ikincisinden farklıdır, çünkü değeri hesaplanırken, işçilerin çıktısı planlanandan ziyade gerçek düzeyde alınır. Her iki durumda da çalışan sayısı gerçektir. Dolayısıyla, emek verimliliğindeki artış nedeniyle, brüt çıktı hacmi 48.000 milyon ruble arttı. (240.000 - 192.000).

Dolayısıyla, brüt çıktı açısından planın gereğinden fazla yerine getirilmesi, aşağıdaki faktörlerin etkisinin sonucuydu:

a) işçi sayısındaki artış + 32.000 milyon ruble.

b) işgücü verimliliği seviyesinin arttırılması + 48.000 milyon ruble.

Toplam +80.000 milyon ruble

Faktörlerin etkisinin cebirsel toplamı mutlaka etkin göstergedeki toplam artışa eşit olmalıdır:

Böyle bir eşitliğin olmaması, hesaplamalardaki hataları gösterir.

Anlaşılır olması için analiz sonuçları tabloda verilmiştir. 6.2.

Üç faktörün etkisinin belirlenmesi gerekiyorsa, bu durumda bir değil iki koşullu ek gösterge hesaplanır, yani. koşullu göstergelerin sayısı, faktör sayısından bir eksiktir. Bunu dört faktörlü bir brüt çıktı modeli üzerinde gösterelim:

Problemi çözmek için ilk veriler Tablo 6.1'de verilmiştir:

Bir bütün olarak ürünlerin üretimi için plan, 80.000 milyon ruble ile fazla yerine getirildi. (240.000 - 160.000), aşağıdakileri değiştirerek:

a) işçi sayısı

Zincir değiştirme yöntemini kullanarak, belirli bir hesaplama dizisine uymanız önerilir: her şeyden önce, nicel ve ardından nitel göstergelerdeki değişikliği hesaba katmanız gerekir. Birkaç nicel ve birkaç nitel gösterge varsa, önce ilk alt düzeydeki faktörlerin değerini, ardından daha düşük olanı değiştirmelisiniz. Yukarıdaki örnekte, üretim hacmi dört faktöre bağlıdır: işçi sayısı, bir işçinin çalıştığı gün sayısı, iş gününün uzunluğu ve ortalama saatlik çıktı. Şema 5.2'ye göre, bu durumda işçi sayısı birinci ast düzeyi faktörü, çalışılan gün sayısı ikinci seviye, iş gününün uzunluğu ve ortalama saatlik çıktı üçüncü seviye faktörleridir. Bu, modeldeki faktörlerin yerleşim sırasını ve buna bağlı olarak çalışmalarının sırasını belirledi.

Bu nedenle, zincir ikame yönteminin uygulanması, faktörlerin ilişkisi, bunların sıralanması, bunları doğru bir şekilde sınıflandırma ve sistematize etme yeteneği hakkında bilgi gerektirir.

Çarpımsal modellerde faktörlerin etkili göstergenin büyümesi üzerindeki etkisini hesaplamanın bir örneğini düşündük.

Çoklu modellerdeçalışılan göstergelerin değeri için faktörleri hesaplama algoritması aşağıdaki gibidir:

nerede FD- varlıkların getirisi; başkan yardımcısı- Brüt çıktı; OPF - sabit üretim varlıklarının ortalama yıllık maliyeti.

Faktörlerin etkisini hesaplama yöntemi karışık modellerde:

a) Çarpımsal olarak toplamalı tip P = başkan yardımcısıP (C -İLE)

nerede P- ürünlerin satışından elde edilen kâr miktarı; başkan yardımcısıP -ürünlerin satış hacmi; C - satış fiyatı; C - birim üretim maliyeti;

Benzer şekilde, diğer deterministik karma tip modeller için faktörlerin etkisi hesaplanır.

Ayrı ayrı, etkiyi belirlemek için metodoloji üzerinde durmak gerekir. yapısal faktör Bu yöntemi kullanarak etkin göstergedeki artış hakkında. Örneğin, satış geliri (V) sadece fiyata bağlı değil (C) ve satılan ürün miktarı (VPN), ama aynı zamanda yapısından (UDBence). Ürünlerin payı artarsa en yüksek kategori daha yüksek fiyatlara satılan kalite, bundan kaynaklanan gelir artacaktır ve bunun tersi de geçerlidir. Bu göstergenin faktöriyel modeli aşağıdaki gibi yazılabilir:

Analiz sürecinde, ürünün yapısı dışında tüm faktörlerin etkisini ortadan kaldırmak gerekir. Bunu yapmak için aşağıdaki gelir göstergelerini karşılaştırıyoruz:

Bu göstergeler arasındaki fark, yapısındaki değişiklikler nedeniyle ürünlerin satışından elde edilen gelirdeki değişikliği dikkate alır (Tablo 6.3.).

Tablo, ikinci sınıf ürünlerin toplam satış hacmindeki payındaki artış nedeniyle gelirin 10 milyon ruble azaldığını gösteriyor. (655 - 665). Bu, işletmenin kullanılmayan rezervidir.

6.2. dizin yöntemi

İndeks yönteminin özü ve amacı. Farklı modeller için bu yöntemle faktörlerin etkisini hesaplamak için algoritma.

Endeks yöntemi, raporlama döneminde analiz edilen göstergenin gerçek seviyesinin temel dönemdeki (veya planlanan veya başka bir nesnedeki) seviyesine oranını ifade eden göreli dinamik göstergelere, mekansal karşılaştırmalara, plan uygulamasına dayanır.

Toplu endeksler yardımıyla, çarpımsal ve çoklu modellerde çeşitli faktörlerin performans göstergelerinin seviyesindeki değişim üzerindeki etkisini belirlemek mümkündür.

Örneğin, pazarlanabilir ürünlerin maliyet endeksini alalım:

Pazarlanabilir ürünlerin fiziksel hacmindeki değişimi yansıtır. (Q) ve fiyatlar (R) ve bu indekslerin çarpımına eşittir:

Üretilen ürünlerin miktarı ve fiyatlar nedeniyle pazarlanabilir ürünlerin maliyetinin nasıl değiştiğini belirlemek için fiziksel hacim endeksini hesaplamak gerekir. Iq ve fiyat endeksi 1 P:

Örneğimizde, brüt çıktı hacmi, işçi sayısı ile ortalama yıllık çıktılarının çarpımı olarak temsil edilebilir. Bu nedenle, brüt çıktı endeksi 1 kanal işçi sayısı endeksinin ürününe eşit olacaktır. benchr ve ortalama yıllık çıktı endeksi 1gv:

Paydayı yukarıdaki formüllerin payından çıkarırsak, bir bütün olarak ve her bir faktörden dolayı ayrı ayrı brüt çıktının mutlak büyümesini elde ederiz, yani. zincir ikame yöntemiyle aynı sonuçlar.

6.3. Mutlak fark yöntemi

Mutlak farklar yönteminin özü, amacı ve kapsamı. Faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplamak için prosedür ve algoritmalar

Yol mutlak farklar eliminasyon modifikasyonlarından biridir. Zincir ikame yöntemi gibi, deterministik analizde faktörlerin etkin göstergenin büyümesi üzerindeki etkisini hesaplamak için kullanılır, ancak yalnızca çarpımsal ve çarpımsal-toplamalı modellerde: Y= (bir -B)İle ve Y = a(B- İle). Ve kullanımı sınırlı olmasına rağmen, basitliği nedeniyle AHD'de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntem, özellikle ilk veriler, faktör göstergelerinde mutlak sapmalar içeriyorsa etkilidir.

Kullanıldığında, faktörlerin etkisinin değeri, incelenen faktördeki mutlak artışın, sağındaki faktörlerin taban (planlanan) değeri ve bulunan faktörlerin gerçek değeri ile çarpılmasıyla hesaplanır. modelde solunda.

için hesaplama algoritmasını düşünün türün çarpımsal faktör modeli Y= a x B x C x D. Her faktör göstergesi için planlanmış ve gerçek değerler ile bunların mutlak sapmaları vardır:

Her bir faktör nedeniyle etkin gösterge değerindeki değişimi belirleriz:

Yukarıdaki diyagramdan da görülebileceği gibi, hesaplama, faktör göstergelerinin planlanan değerlerinin sapmalarıyla ve ardından bu göstergelerin gerçek seviyesiyle art arda değiştirilmesine dayanmaktadır.

Dört faktörlü çarpımsal bir brüt çıktı modeli için faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplama metodolojisini düşünün:

Böylece mutlak fark yöntemi, zincir ikame yöntemiyle aynı sonuçları verir. Burada, etkin göstergedeki bireysel faktörlerden kaynaklanan artışın cebirsel toplamının, toplam artışına eşit olmasını sağlamak da gereklidir.

Faktörleri bu şekilde hesaplamak için algoritmayı düşünün. karışık modeller tip V = (a - B)İle.Örneğin, bir önceki paragrafta zaten kullanılmış olan ürünlerin satışından elde edilen kârın faktöriyel modelini alalım:

P = VRP(C -İLE).

Ürün satış hacmindeki değişiklikler nedeniyle kar miktarındaki artış:

satıs fiyatları:

üretim maliyeti:

Yapısal faktörün etkisinin hesaplanması Bu yöntemi kullanarak aşağıdaki gibi gerçekleştirilir:

Tablodan da anlaşılacağı gibi. 6.4, satış yapısındaki değişiklik nedeniyle, 1 ton sütün ortalama fiyatı 40 bin ruble azaldı ve ürünlerin gerçek satış hacminin tamamı için kar 10 milyon ruble daha az alındı. (40 bin ruble x 250 ton).

6.4. Göreceli fark yöntemi

Göreceli farklılıklar yönteminin özü ve amacı. Uygulamasının kapsamı. Faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplamak için algoritma.

Bağıl fark yöntemi, önceki gibi, faktörlerin etkili göstergenin büyümesi üzerindeki etkisini ölçmek için sadece türün çarpımsal ve toplamsal-çarpımsal modellerinde kullanılır. V= (a - b)c. Zincir ikamelerinden çok daha basittir, bu da onu belirli koşullar altında çok verimli kılar. Bu öncelikle, ilk verilerin yüzde veya katsayı olarak faktör göstergelerinde önceden belirlenmiş nispi artışları içerdiği durumlar için geçerlidir.

V = türündeki çarpımsal modeller için faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplama metodolojisini düşünün. A x V x İLE.İlk olarak, faktör göstergelerinin göreli sapmalarını hesaplamanız gerekir:

Daha sonra etkin göstergedeki her bir faktöre bağlı değişim aşağıdaki gibi belirlenir:

Bu kurala göre, birinci faktörün etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin taban (planlanan) değerini birinci faktörün yüzde olarak ifade edilen göreli büyümesi ile çarpmak ve sonucu 100'e bölmek gerekir.

İkinci faktörün etkisini hesaplamak için, ilk faktörden kaynaklanan değişikliği etkin göstergenin planlanan değerine eklemeniz ve ardından ortaya çıkan miktarı ikinci faktördeki nispi artışla yüzde olarak çarpmanız ve sonucu 100'e bölmeniz gerekir. .

Üçüncü faktörün etkisi de benzer şekilde belirlenir: birinci ve ikinci faktörlerden kaynaklanan büyümesini etkin göstergenin planlanan değerine eklemek ve elde edilen miktarı üçüncü faktörün nispi büyümesiyle çarpmak gerekir, vb. .

Sekmede verilen örnek üzerinde düşünülen tekniği düzeltelim. 6.1:

Gördüğünüz gibi, hesaplama sonuçları önceki yöntemleri kullanırken olduğu gibidir.

Göreceli farklılıklar yöntemi, büyük bir faktör kompleksinin (8-10 veya daha fazla) etkisinin hesaplanmasının gerekli olduğu durumlarda kullanım için uygundur. Önceki yöntemlerden farklı olarak, hesaplama sayısı önemli ölçüde azalır.

Bu yöntemin bir varyasyonu yüzde farklılıklarının kabulü. Faktörlerin etkisini hesaplama metodolojisini aynı örneği kullanarak yardımı ile ele alacağız (Tablo 6.1).

İşçi sayısı nedeniyle brüt çıktı hacminin ne kadar değiştiğini belirlemek için, planlanan değerini, planın aşırı yerine getirme yüzdesi ile işçi sayısı ile çarpmak gerekir. CR%:

İkinci faktörün etkisini hesaplamak için, planlanan brüt çıktı hacmini, gerçekleştirilen plan yüzdesi arasındaki farkla çarpmak gerekir. Toplam tüm işçiler tarafından çalışılan günler D% ve planın tamamlanma yüzdesi ortalama personel sayısı işçiler CR%:

Çalışma gününün ortalama uzunluğundaki (vardiya içi duruş süresi) bir değişiklik nedeniyle brüt çıktıdaki mutlak artış, planlanan brüt çıktı hacminin, toplam saat sayısı ile gerçekleştirilen plan yüzdesi arasındaki farkla çarpılmasıyla belirlenir. tüm işçiler tarafından çalıştı T% ve çalıştıkları toplam gün sayısı D%:

Ortalama saatlik çıktının brüt çıktı hacmindeki değişiklik üzerindeki etkisini hesaplamak için, brüt çıktı planının uygulama yüzdesi arasındaki fark %VP ve tüm işçiler tarafından çalışılan toplam saat sayısına göre plan gerçekleştirme yüzdesi T% planlanan brüt çıktı hacmiyle çarpın VPpl:

Bu yöntemin avantajı, kullanıldığında faktör göstergelerinin seviyesini hesaplamanın gerekli olmamasıdır. Analiz edilen dönem için brüt çıktı, çalışan sayısı ve çalıştıkları gün ve saat sayısı bakımından planın gerçekleşme yüzdesine ilişkin verilerin olması yeterlidir.

6.5. Orantılı bölünme ve öz sermaye katılımı yöntemi

Orantılı bölme yönteminin özü, amacı ve kapsamı. Faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplamak için prosedür ve algoritmalar.

Bazı durumlarda, faktörlerin etkili göstergenin büyümesi üzerindeki etkisinin büyüklüğünü belirlemek için kullanılabilir. orantılı bölme yöntemi Bu, türdeki eklemeli modellerle uğraştığımız durumlar için geçerlidir. V = Xi ve çarpma katkı türü

İlk durumda, tek seviyeli bir V tipi modelimiz olduğunda a + B+ s. hesaplama şu şekilde yapılır:

Örneğin, şirketin sermayesindeki 200 milyon ruble artış nedeniyle karlılık seviyesi% 8 azaldı. Aynı zamanda, sabit sermayenin değeri 250 milyon ruble artarken, döner sermayenin değeri 50 milyon ruble azaldı. Böylece, birinci faktör nedeniyle, karlılık seviyesi azaldı ve ikincisi nedeniyle - arttı:

Karışık modeller için hesaplama prosedürü biraz daha karmaşıktır. Kombine modeldeki faktörlerin ilişkisi, Şek. 6.1.

bilindiğinde VD, Vp ve W, birlikte yb, sonra belirlemek için YD, Yn, Ym Faktördeki bir değişiklik nedeniyle etkin gösterge Y'deki artışın orantılı dağılımına dayanan orantılı bölme yöntemini kullanabilirsiniz. V ikinci düzey faktörler arasında D, N ve m büyümelerine göre. Bu dağılımın orantılılığı, faktördeki bir değişiklik nedeniyle etkin Y göstergesindeki değişim miktarını gösteren tüm faktörler için bir katsayı sabiti belirlenerek elde edilir. V birim başına.

katsayı değeri (İLE) aşağıdaki gibi tanımlanır:

Bu katsayının mutlak sapma ile çarpılması V ilgili faktör nedeniyle, etkili göstergedeki değişikliği buluyoruz:

Örneğin, bir arabanın yıllık ortalama üretimindeki düşüş nedeniyle 1 tkm'nin maliyeti 180 ruble arttı. Aynı zamanda, bir otomobilin yıllık ortalama üretiminin aşağıdaki nedenlerle azaldığı bilinmektedir:

a) makinelerin planlanmış duruş süresi -5000 tkm

b) aşırı planlanmış boşta çalışma -4000 tkm

c) -3000 tkm yük kapasitesinin eksik kullanımı

Toplam 12000 tkm

Buradan, ikinci seviye faktörlerin etkisi altında maliyetteki değişikliği belirleyebilirsiniz:

Bu tür bir sorunu çözmek için, öz sermaye katılımı yöntemini de kullanabilirsiniz. İlk olarak, her bir faktörün toplam büyüme miktarındaki payı belirlenir ve daha sonra etkin göstergenin toplam büyümesi ile çarpılır (Tablo 6.5):

Endüstri analizi dersini inceleme sürecinde görebileceğiniz gibi, AHD'de bu yöntemin uygulanmasına ilişkin birçok benzer örnek vardır. ekonomik aktivite işletmeler.

6.6. Ekonomik faaliyetin analizinde integral yöntem

Eleme yönteminin ana dezavantajları. Aralarındaki faktörlerin etkileşiminden ek büyümenin ayrışması sorunu. İntegral yöntemin özü ve uygulamasının kapsamı. Farklı modellerdeki faktörlerin etkisini integral bir şekilde hesaplamak için algoritmalar.

Belirleyici bir yol olarak eleme faktor analiziönemli bir dezavantajı vardır. Kullanılırken faktörlerin birbirinden bağımsız olarak değiştiği varsayılır. Aslında, birbirleriyle bağlantılı olarak birlikte değişirler ve bu etkileşim, eleme yöntemlerini uygularken faktörlerden birine, genellikle ikincisine eklenen etkin göstergede ek bir artışa neden olur. Bu bağlamda, faktörlerin etkin göstergedeki değişim üzerindeki etkisinin büyüklüğü, deterministik modelde şu veya bu faktörün yerleştirildiği yere bağlı olarak değişir.

Sekmede verilen bir örnek üzerinde düşünelim. 6.1. İçinde verilen verilere göre, işletmedeki işçi sayısı %20, emek verimliliği - %25 ve brüt çıktı hacmi - %50 arttı. Bu, %5 (50 - 20 - 25) veya 8.000 milyon ruble anlamına gelir. brüt çıktı, her iki faktörün etkileşiminden kaynaklanan ek bir artıştır.

Fiili işçi sayısına ve planlanan işgücü verimliliği seviyesine dayanarak koşullu brüt çıktı hacmini hesapladığımızda, iki faktörün etkileşiminden kaynaklanan ek artışın tamamı niteliksel bir faktöre atıfta bulunur - emek verimliliğindeki bir değişiklik:

Bununla birlikte, koşullu brüt çıktı hacmini hesaplarken, planlanan işçi sayısını ve gerçek emek verimliliği seviyesini alırsak, brüt çıktıdaki tüm ek artış, ikincil olarak değiştirdiğimiz nicel faktöre atıfta bulunur:

Farklı versiyonlarda probleme grafiksel bir çözüm göstereceğiz (Şekil 6.2).

Hesaplamanın ilk versiyonunda koşullu gösterge şu şekildedir: VP koşulu = ChRf x GV pl, saniyede - VP dönş = CH pl x GVf.

Buna göre, birinci durumda her bir faktörden kaynaklanan sapmalar

saniyede

Grafiklerde, bu sapmalar farklı dikdörtgenlere karşılık gelir, çünkü farklı ikame seçenekleriyle, etkili göstergedeki ek artışın değeri dikdörtgene eşittir. ABCD, birinci durumda, yıllık üretimin etkisinin büyüklüğü ile ve ikinci durumda, işçi sayısının etkisinin büyüklüğü ile ilgilidir. Sonuç olarak, bir faktörün etkisinin büyüklüğü abartılırken diğerinin küçümsenmesi, özellikle örneğimizde olduğu gibi ek artışın oldukça önemli olduğu durumlarda faktörlerin etkisinin değerlendirilmesinde belirsizliğe neden olur.

Bu eksikliğin üstesinden gelmek için deterministik faktör analizi, integral yöntemi, Çoklu katkı türündeki çarpımsal, çoklu ve karma modellerde faktörlerin etkisini ölçmek için kullanılır.

Bu yöntemi kullanmak, zincir değiştirme, mutlak ve göreli farklılıklar yöntemlerine kıyasla faktörlerin etkisini hesaplama konusunda daha doğru sonuçlar elde etmenize ve faktörlerin etkisinin belirsiz bir değerlendirmesinden kaçınmanıza olanak tanır çünkü bu durumda sonuçlar konuma bağlı değildir. Modeldeki faktörlerin sayısı ve faktörlerin etkileşiminden oluşan etkin göstergedeki ek bir artış, aralarında eşit olarak ayrıştırılır.

İlk bakışta, ek bir artışı dağıtmak için, bunun yarısını veya faktör sayısına karşılık gelen bir kısmı almak yeterli gibi görünebilir. Ancak bunu yapmak çoğu zaman zordur, çünkü faktörler etki edebilir. farklı güzergahlar. Bu nedenle integral yönteminde belirli formüller kullanılır. İşte farklı modeller için ana olanlar.

Çarpımsal modellerde faktörlerin etkisini ölçmek için logaritma yöntemi kullanılır. Bu durumda, hesaplamanın sonucu, entegrasyon durumunda olduğu gibi, faktörlerin modeldeki konumuna bağlı değildir ve integral yöntemiyle karşılaştırıldığında, hesaplamaların daha da yüksek doğruluğu sağlanır. Entegrasyon sırasında, faktörlerin etkileşiminden elde edilen ek kazanç aralarında eşit olarak dağıtılırsa, o zaman logaritma kullanılarak, faktörlerin birleşik etkisinin sonucu, her bir faktörün seviye üzerindeki izole etkisinin payıyla orantılı olarak dağıtılır. etkili göstergesidir. Bu onun avantajı ve dezavantajı sınırlı kapsamıdır.

İntegral yönteminden farklı olarak, logaritma, göstergelerdeki mutlak artışları değil, büyümelerinin (düşüşlerinin) endekslerini kullanır.

Matematiksel olarak, bu yöntem aşağıdaki gibi açıklanmaktadır. Performans göstergesinin üç faktörün bir ürünü olarak temsil edilebileceğini varsayalım: F = xz. Denklemin her iki tarafının logaritmasını alırsak,

Göstergelerin kendi aralarında olduğu gibi gösterge değişim endeksleri arasında da aynı bağımlılığın devam ettiğini göz önünde bulundurarak, mutlak değerlerini endekslerle değiştireceğiz:

Formüllerden, etkin göstergedeki genel artışın, faktör endekslerinin logaritmalarının etkin gösterge endeksinin logaritmasına oranıyla orantılı olarak faktörler arasında dağıtıldığı anlaşılmaktadır. Ve hangi logaritmanın kullanıldığı önemli değil - doğal veya ondalık.

Tablodaki verileri kullanma. 6.1, işçi sayısı nedeniyle brüt çıktıdaki artışı hesaplıyoruz (CR), bir işçinin yılda çalıştığı gün sayısı (D) ve ortalama günlük çıktı (DV) faktör modeline göre:

Faktörlerin etkisinin hesaplanmasının sonuçlarının karşılaştırılması Farklı yollar bu faktöriyel modele göre, logaritma yönteminin avantajına inanılabilir. Bu, hesaplamaların göreceli basitliğinde ve hesaplamaların doğruluğunda bir artışta ifade edilir.

Belirleyici faktör analizinin ana yöntemlerini ve bunların uygulama kapsamını göz önünde bulundurarak, sonuçlar aşağıdaki matris şeklinde sistematik hale getirilebilir:

Bu tekniklerin özü, kapsamı, hesaplama prosedürleri hakkında bilgi - gerekli kondisyon nitelikli nicel araştırma.

Göreceli farklılıklar yöntemi, faktörlerin etkin göstergenin büyümesi üzerindeki etkisini ölçmek için yalnızca çarpımsal modellerde kullanılır. Burada faktör göstergelerindeki nispi artışlar kullanılır, katsayılar veya yüzdeler olarak ifade edilir. Türün çarpımsal modelleri için faktörlerin etkisini bu şekilde hesaplama metodolojisini düşünün Y=abc.

Performans göstergesindeki değişim şu şekilde belirlenir:

Δy a = y 0 * Δa%,

Δy b \u003d (y 0 + Δy a) ​​​​* Δb%,

Δy c \u003d (y 0 + Δy a + Δy b) * Δc%,

Δa% \u003d (a 1 -a 0) / a 0,

Δb% \u003d (b 1 -b 0) / b 0,

Δc% \u003d (c 1 -c 0) / c 0,

Birinci faktörün etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin taban (planlanan) değerini, ilk faktörün ondalık kesir olarak ifade edilen göreli büyümesi ile çarpmak gerekir.

İkinci faktörün etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin taban (planlanan) değerine birinci faktörden kaynaklanan değişikliği eklemeniz ve ardından ortaya çıkan miktarı ikinci faktördeki nispi artışla çarpmanız gerekir.

Üçüncü faktörün etkisi de benzer şekilde belirlenir: birinci ve ikinci faktörlerden kaynaklanan artışı etkin göstergenin taban (planlanan) değerine eklemek ve elde edilen miktarı üçüncünün göreli artışıyla çarpmak gerekir. faktör vb.

Sekmede verilen örnek üzerinde düşünülen tekniği düzeltelim. bir:

ΔVPchr = VPpl * ΔChR/ChRpl = 400*20/100 = +80 milyon ruble;

ΔVPd \u003d (VPpl + ΔVPchr) * ΔD / Dpl \u003d (400 + 80) * 8.33 / 200 \u003d +20 milyon ruble.

ΔVPp = (VPpl + ΔVPchr + ΔVPd)* ΔP/Ppl = (400 + 80 + 20)* - 0,5/8 = - 31,25 milyon ruble

ΔVPcv = (VPpl + ΔVPchr + ΔVPd + ΔVPp)* ΔChV / ChVpl = (400 + 80 + 20 - 31.25) * 0.7 / 2.5 = 131.25 milyon ruble.

Göreceli farklılıklar yöntemi, büyük bir faktör kompleksinin (8-10 veya daha fazla) etkisinin hesaplanmasının gerekli olduğu durumlarda kullanım için uygundur. Önceki yöntemlerden farklı olarak, burada hesaplama prosedürlerinin sayısı önemli ölçüde azalır, bu da nadiren kullanılmasını sağlar.

dizin yöntemi

Endeks yöntemi, belirli bir olgunun düzeyinin geçmişteki düzeyine veya temel alınan benzer bir olgunun düzeyine oranını ifade eden göreli göstergelere dayanmaktadır. Herhangi bir endeks, ölçülen (raporlanan) değer ile taban değer karşılaştırılarak hesaplanır. Doğrudan ölçülebilir niceliklerin oranını ifade eden endekslere bireysel denir ve karmaşık fenomenlerin oranını karakterize eder - grup.

İndeks yöntemi, incelenenler üzerindeki etkisini ortaya çıkarabilir. kümülatif oranÇeşitli faktörler. İstatistikler, analitik çalışmada kullanılan (toplama, aritmetik, harmonik vb.)

Endeksin önemli bir kurucu unsuru, ağırlığı veya heterojen bir popülasyonun bölümlerinin tek bir göstergeye indirgenme katsayısıdır. Dinamikte incelenen olgunun yapısının modelini korumalıdır.

Hacim endekslerini hesaplarken ağırlık olarak fiyatları (p o) ve kalite endekslerini hesaplarken hacimleri (q 1) kullanmak gelenekseldir.

Ekonomik endeksin ana biçimi, agrega tüm karmaşık nüfusun gelişim düzeyindeki değişikliği karakterize etmek.

Toplu endeksler yardımıyla, çarpımsal ve çoklu modellerde çeşitli faktörlerin performans göstergelerinin seviyesindeki değişim üzerindeki etkisini belirlemek mümkündür.

Toplam endeks şu formüllerle hesaplanır:

Hacim endeksi:

ben q = ∑q 1 p 0,

Kalite indeksi I р = ∑q 1 p 1, (Fiyat:% s)

Devrim indeksi I o \u003d ∑q 1 p 1= ben q * ben p

nerede p 1, p 0 - raporlama ve temel dönemin fiyatı

q 1 , q 0 - raporlama ve temel dönemdeki miktar.

Ekonomide faktör analizinin özü

tanım 1

Faktör analizi, belirli faktörlerin ekonomik performans üzerindeki etkisini inceleyen bir tür ekonomik analizdir. Ana faktör analizi türleri: deterministik ve stokastik analiz.

Deterministik analizin temeli, genelleştirici bir gösterge ile işlevsel bir ilişkisi olan faktörlerin etkisini incelemek için kullanılan metodolojidir.

Stokastik faktör analizinde, genelleştirici bir gösterge ile olasılıksal bir ilişkisi olan faktörlerin etkisi, yani. korelasyon.

Bir işletmenin performansını birçok faktör etkiler. Bu firmanın faaliyetlerine bağlı olarak dahili ve bu işletmeden bağımsız olarak harici olarak sınıflandırılabilirler.

Faktör analizinde kullanılan yöntemler de farklı olabilir. Deterministik faktör analizi şunları kullanır:

• Zincir ikame yöntemi;
• Mutlak ve bağıl farklar yöntemi;
• indeks yöntemi;
• denge yöntemi;
• İntegral yöntem;
• Logaritmik yöntem, vb.

Stokastik analiz şunları kullanır:

• Korelasyon yöntemi;
• Regresyon yöntemi;
• Küme analizi yöntemi;
• Dispersiyon yöntemi vb.

Analitik çalışmanın en büyük eksiksizliği ve derinliği, sonuçların en büyük doğruluğu, ekonomik ve matematiksel yöntemlerin kullanılmasıyla sağlanır. Bu yöntemlerin istatistiklere göre büyük bir avantajı vardır ve geleneksel yöntemler, bireysel faktörlerin değer üzerindeki etkisinin daha doğru ve ayrıntılı hesaplanmasına izin verdikleri için ekonomik göstergeler, bazı analitik problemlerin yanı sıra onların yardımı ile çözülür.

Göreceli fark yöntemi

Açıklama 1

Göreceli fark yöntemi, belirli bir faktörün performans göstergelerinin büyümesi üzerindeki etkisini değerlendirmek için deterministik faktör analizinde kullanılır. Bu yöntemin ana avantajı basitliğidir. Ancak sadece çarpımsal ve çarpımsal-toplamalı faktöriyel modellerde kullanılabilir.

Bu yöntemin temeli eleme yöntemidir. Eliminasyon, diğer faktörlerin etkisinin ortadan kaldırılması olarak anlaşılır, yani. diğer tüm faktörler statik hale gelir. ana fikir yol, tüm faktörlerin bağımsız bir değişimidir. İlk olarak, bir faktör için temel değer raporlamaya değiştirilirken diğer faktörler statiktir ve ardından ikinci, üçüncü vb. değişir.

Birinci faktörün etkin faktör üzerindeki etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin taban değerini birinci faktörün % olarak göreli büyümesiyle çarpın ve 100'e bölün. İkinci faktörün etkisini hesaplamak için eklemek gerekir. etkin göstergenin temel değeri ve ilkinden itibaren artışı, miktarı bir sonraki faktörün nispi büyümesi ile çarpar, vb.

Bu yöntemi kullanırken, modeldeki faktörlerin sırası ve sonuç olarak, değerlerini değiştirme sırası büyük önem taşır, çünkü bu, her bir faktörün etkisinin nicel değerlendirmesini belirler.

Göreceli farklılıklar yönteminin kullanımı, iyi yapılandırılmış bir deterministik faktöriyel modelin kullanılmasını, faktörlerin düzenlenmesinde belirli bir sıranın gözetilmesini içerir.

Faktörler hem nicel hem de nitel olabilir. Niteliksel faktörler, incelenen nesnelerin iç özelliklerini, özelliklerini ve özelliklerini yansıtır. Örneğin, emek verimliliği, süt yağı içeriği, ürün kalitesi. Nicel faktörler, fenomenin nicel kesinliğini karakterize eder. Nicel faktörlerin hem maliyeti hem de doğal ifadesi vardır. Nicel faktörler, malların üretim ve satış hacimlerini karakterize edebilir ve bu faktörlerin değeri hem para hem de parça olarak vb. ifade edilebilir.

Analiz sırasında birkaç nicel ve nitel gösterge varsa, o zaman ilk alt düzeydeki faktörlerin değeri önce ve sonra altta değişir.

Birinci düzeydeki faktörler, performans göstergesini doğrudan etkileyen faktörler olup, performans göstergesini dolaylı olarak etkileyen faktörler daha alt düzeyde (ikinci, üçüncü vb.)

Göreceli fark yöntemini hesaplama algoritması Şekil 1'de gösterilmiştir.

$∆X_A$, $∆X_B$ miktarlarının toplamı, $X_1$ ve $X_0$ arasındaki farkla aynı olmalıdır.

Göreceli fark yöntemini kullanma örneği

Belirli bir örnekte göreli fark yönteminin kullanımını düşünün. Yıl için üretim hacmi, yıllık ortalama işçi sayısına (H) ve işçi başına ortalama yıllık çıktıya (B) bağlıdır. Çalışan sayısının nicel bir faktör olduğu, bu nedenle ilk sırada yer aldığı ve çıktının nitel bir faktör olduğu ve nicel olanın arkasında yer aldığı iki faktörlü bir çarpımsal model oluşturulmuştur.

$OP = H B$

Kullanılacak tüm veriler tabloda sunulmuştur (Şekil 2).

İlk adımda, faktörlerin göreceli büyümesi hesaplanır (Şekil 3).

Şekil 3. Faktörlerin göreli büyümesinin hesaplanması. Author24 - öğrenci belgelerinin çevrimiçi değişimi

İkinci adımda, birinci faktörün performans göstergesi üzerindeki etki derecesi belirlenir (Şekil 4).

Şekil 4. Faktörün etki derecesinin hesaplanması. Author24 - öğrenci belgelerinin çevrimiçi değişimi

Elde edilen verilerden, yıllık ortalama çalışan sayısının 2 kişi artmasıyla üretim hacminin 400 bin ruble artacağı anlaşılmaktadır.

Üçüncü adımda ise modelin faktörlerinin sıralı olarak ele alınmasına devam edilir (Şekil 5).

Elde edilen verilere göre, bir işçinin yıllık ortalama çıktısını artırarak, üretim hacminin 810 bin ruble arttığı sonucuna varılabilir.

Dördüncü adımda, hesaplamalar doğrulanır (Şekil 6).

Dolayısıyla yapılan hesaplamalar doğrudur.

Belirleyici faktör analizinin sonucu, genel etki veya faktör özelliklerindeki değişiklik nedeniyle etkin göstergedeki artışın, etkin göstergedeki yalnızca bir faktördeki değişiklikten kaynaklanan kısmi artışların toplamına ayrıştırılmasıdır. Bunu yapmak için, endekse ek olarak, ekonomik analizde bazen teknik olarak adlandırılan özel olarak geliştirilmiş yöntemler kullanılır. Ana olanlar, farklılıklar yöntemi ve faktörlerin izole etkisini belirleme yöntemidir. Sırayla, farklar yöntemi, zincir ikame yöntemlerini, mutlak (aritmetik) farkları ve göreli (yüzde) farkları içerir.

Zincir değiştirme yöntemi, ana eliminasyon yöntemi olarak kabul edilir. Fonksiyonel bağımlılıkların çalışmasında kullanılır ve faktör özelliklerindeki bir değişikliğin, diğerlerinin sabit (sabit) değeri ile etkin göstergedeki bir değişiklik üzerindeki etkisini ölçmeyi amaçlar.

Bunu yapmak için, her bir faktörün (planlanan, son dönem) temel değerleri art arda gerçek verileriyle (raporlama) değiştirilir. Her faktör göstergesinin ardışık olarak değiştirilmesinin sonuçları karşılaştırılır. Sonraki ve önceki göstergeler arasındaki fark, diğer tüm faktörlerin etkisinin ortadan kaldırılmasına bağlı olarak, faktörün etkisini karakterize eder.

Yukarıdakilere dayanarak, zincir ikameleri yöntemine genellikle faktörlerin sıralı, kademeli izolasyonu yöntemi denir.

Zincir değiştirme yöntemini uygularken, faktörlerin değiştirilmesi için açık bir sıraya uyulmalıdır:

Her şeyden önce, hacimsel (nicel) göstergeler değiştirilir;

İkincisinde - yapısal;

Üçüncüsü, kalite.

Analitik modelde birkaç nicel veya nitel göstergenin olduğu durumlarda, aralarında bir düzen kurulur - önce ana, birincil (genel) göstergelerin ve ardından ikincil, türev (kısmi) göstergelerin yerini alırlar (Şekil 11.2).

Pirinç. 11.2. Zincir değiştirme yöntemini uygularken göstergeleri değiştirme sırası

Bir chotirox faktörü çarpımsal model örneğini kullanarak zincir ikamelerini almak için genel şemayı ele alacağız:

nerede T - etkili gösterge;

a, b, c, d - faktör göstergeleri ve a - nitel bir gösterge; v - yapısal gösterge; c, d - hacimsel (nicel) göstergeler ve gösterge d, gösterge c'ye göre birincildir.

Göstergelerin gerçek değerlerini (dizin "1") planlananlarla (dizin "0") karşılaştıralım. T göstergesinin plandan toplam sapması şöyle olacaktır:

.

Daha fazla hesaplama için, analitik modelimizi göstergelerin değiştirilmesi için gerekli sırayla yeniden oluşturacağız. O zamanlar:

;.

Etkin göstergenin tüm faktörlerdeki değişime bağlı değişimini ve her birini ayrı ayrı belirleyelim:

Faktörlerin genel etkisi;

d faktörünün etkisi;

c faktörünün etkisi;

b faktörünün etkisi;

A faktörünün etkisi;

Böylece:

Örnek. Tablodaki verilere göre, faktörlerin bir önceki yıla göre raporlama yılında çıktı maliyetinin sapması üzerindeki etkisini hesaplayın (Tablo 11.5).

1. Çıktıdaki toplam değişikliği tanımlayın:

(bin UAH).

2. Çıktıdaki bir değişiklik olarak bireysel faktörlerin etkisini hesaplayın:

a) işçi sayısındaki bir değişikliğin çıktıdaki bir değişiklik üzerindeki etkisi:

b) bir işçinin çalıştığı gün sayısındaki değişikliğin çıktıdaki değişiklik üzerindeki etkisi:

c) ortalama vardiya süresindeki değişikliklerin çıktı dinamikleri üzerindeki etkisi:

d) emek verimliliğindeki değişikliklerin çıktıdaki değişiklikler üzerindeki etkisi:

Sapma dengesi:

Böylece, önceki yıla göre raporlama yılında, çıktı 429.3 bin UAH arttı. Etkilendi aşağıdaki faktörler: işçi sayısı, çalışılan gün sayısı, vardiya süresi ve ortalama saatlik çıktıdaki (emek verimliliği) değişiklik.

Böylece, işçi sayısındaki artış nedeniyle, çıktı 269,5 bin UAH arttı. Çalışılan gün sayısındaki azalma nedeniyle, çıktı 64.68 bin UAH azaldı. Vardiya süresindeki artış, çıktıda 34.16 bin UAH artışa ve emek verimliliğinde bir artışa yol açtı - 190.32 bin UAH.

Göreceli farklılıkların alınmasıyla mutlak (aritmetik) farklılıkların alınması, zincir ikamelerinin alınmasının bir modifikasyonudur. Çarpımsal ve karma modellerde faktör göstergelerinin sonuca etkisini belirlemek için kullanılabilir. Orijinal veriler zaten faktör göstergeleri açısından mutlak sapmalar içeriyorsa, mutlak farklar yöntemini kullanmak daha iyidir. Ancak bu yöntemin birden fazla model için kullanılması uygun değildir.

Yukarıda zincir ikameleri yönteminde kullanılan bir chotirox faktörü çarpımsal model örneğini kullanarak mutlak farklar yöntemini kullanarak faktörlerin etkisini hesaplamak için algoritmayı düşünün:

Her faktör göstergesinin gerçek değerlerinin temel değerlerden mutlak sapmaları vardır:

;

;

;

.

Sonuç olarak:

Yukarıdaki örneğe göre (Tablo 11.5), mutlak farkların alımını kullanarak faktörlerin çıktıdaki değişim üzerindeki etkisini belirliyoruz.

1. Çıktıdaki toplam değişiklik:

(bin UAH).

2. Bireysel faktörlerdeki değişikliklerin çıktı dinamikleri üzerindeki etkisi, yani:

a) çalışan sayısı:

(bin UAH);

b) bir işçinin çalıştığı gün sayısı:

(bin UAH);

c) ortalama vardiya süresi:

(bin UAH);

d) emek verimliliği:

(bin UAH).

Sapma dengesi:

Mutlak farklar yönteminin, zincir ikameleri yöntemiyle aynı faktörlerin etkisinin sonuçlarını verdiği örnekten görülebilir.

Göreceli (yüzde) farklılıkların alınması, ilk veriler göreceli terimlerle sunulduğunda çarpımsal modellerde kullanılan bir tür zincir ikame alımıdır. Göreceli farklılıkların alınmasını kullanarak faktörlerin etkisinin belirlenmesi, aşağıdaki sıralı eylemleri içerir:

Birinci faktörün etkisini belirlemek için, etkin göstergenin temel değeri, yüzde olarak alınan ilk göstergenin göreli sapması (büyüme oranı) ile çarpılmalı ve 100'e bölünmelidir;

İkinci ve sonraki faktörlerin etkisini hesaplamak için, etkin göstergenin temel değerinin toplamını ve önceki faktörlerin etkisinin büyüklüğünü, söz konusu gösterge faktörünün a olarak ifade edilen göreli sapması ile çarpmak gerekir. yüzde ve 100'e bölün.

Örneğin,. O zamanlar:

Sapma dengesi:

Yukarıdaki örneğe göre, göreli farklılıkların alınmasını kullanarak, ilk önce raporlama yılının göstergelerinin önceki yıla göre yüzde sapmasını (büyüme oranını) hesaplayarak çıktıdaki değişim üzerindeki faktörlerin etkisini belirleriz (Tablo 11.5'in 5. sütunu). ):

1. Çıktıda genel değişiklik.

(bin UAH).

2. Çalışan sayısındaki değişiklikler nedeniyle çıktıdaki değişiklik:

(bin UAH).

3. Çalışılan gün sayısındaki değişiklik nedeniyle çıktıdaki değişiklik:

(bin UAH).

4. Vardiya süresi dinamiklerinin etkisi altında çıktıdaki değişiklik:

5. Ortalama saatlik çıktının çıktı üzerindeki etkisi:

Sapma dengesi:

Gördüğünüz gibi, zincir ikame yöntemlerini ve göreli farklılıkları kullanarak aynı sonuçları elde ettik.

Analiz için ilk veriler göreceli değerler (örneğin, tamamlanan planın yüzdesi) şeklinde sunulduğunda, göreceli farklılıkların alınmasının kullanılmasının tavsiye edildiğine dikkat edilmelidir.

Bu nedenle, fark yöntemi, ekonomik göstergelerin gerçek değerlerinin planlananlardan sapmalarının incelenmesinde ve ayrıca göstergelerin dinamiklerinin incelenmesinde kullanılabilir. Avantajı, uygulamanın basitliği ve çok yönlülüğüdür.

Ancak bu yöntemin de bazı dezavantajları vardır. Bu nedenle, faktörlerin etkili gösterge üzerindeki etkisinin ayrışmasının sonucu, değiştirilme sırasına (sırasına) uyulmasına bağlıdır. Ek olarak, bu yöntem zamanla katkısızdır, yani yapılan çalışmanın sonuçları, örneğin analiz yılı için aylar veya çeyreklerle elde edilen ilgili verilerle örtüşmez.