Методика факторного анализа себестоимости продукции, работ, услуг.

Вычисляют второе условное значение результата. Чтобы это сделать, в формулу факторной модели вводят отчетную величину для второго исследуемого фактора. Так как первый фактор уже однажды изменил значение с базового на отчетное, то для него откат назад не делается. Во всех следующих расчетах он будет браться с отчетной величиной. Это применимо и ко всем остальным факторам, значения которых изменялись с базового на отчетное;
Находят разницу между вторым и первым условными значениями результата. Это будет влияние второго фактора на результирующий показатель;
Повторяют процесс для всех факторов в модели. На последнем шаге расчета разница определяется между отчетным значением результата и последним условным значением.
При этом, необходимо учитывать следующее:
Количество условных значений всегда на единицу меньше количества факторов. То есть, если модель двухфакторная, то условное значение будет одно, а из числа приведенных выше этапов надо сделать только I, II и V;
Самое главное – не перепутать, что из чего вычитать. Общее правило такое: из последнего звена цепочки расчета вычитается предыдущее. Из первого условного – базовое, из второго условного – первое условное, из отчетного – последнее условное;
Величина влияния зависит от места фактора в модели. Если переставить факторы местами и провести расчет заново, то получатся немного другие значения. Причина – воздействие неразложимого остатка или взаимного влияния факторов друг на друга. Методы цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц не решают данную проблему. Поэтому если требуются высокая точность вычисления и меньшее искажение из-за неразложимого остатка, то применяйте более сложные интегральный и логарифмический способы;
Суммарное влияние всех факторов равняется разнице между отчетными и базовыми значениями результата. Это так вообще для всех способов оценки влияния факторов;
Метод цепных подстановок – единственный универсальный в факторном анализе, который подойдет для моделей любого типа.
Рассмотрим, как реализовать на примере:
Возьмем факторную модель [Точка безубыточности = Постоянные затраты ÷ (Цена за единицу товара – Переменные затраты на единицу товара)]. Для простоты запишем ее через условные обозначения, причем со значениями из базового периода. Получим: ТБ0 = ПостЗ0 ÷ (Цед. 0 – ПерЗед. 0);
Первое условное значение для точки безубыточности рассчитаем по формуле: ТБусл. 1 = ПостЗ1 ÷ (Цед. 0 – ПерЗед. 0);
Влияние первого фактора – постоянных затрат – вычислим так: ∆ТБ(ПостЗ) = ТБусл.1 – ТБ0;
Теперь рассчитаем второе условное значение для ТБ: ТБусл. 2 = ПостЗ1 ÷ (Цед. 1 – ПерЗед. 0). Величина постоянных затрат не меняется обратно на значение базового периода;
Вычисляем влияние второго фактора – цены за единицу: ∆ТБ(Цед.) = ТБусл. 2 – ТБусл. 1;
Если теперь в формуле взять переменные затраты со значением из отчетного периода, то на выходе получим не еще одно условное, а фактическое значение результата: ТБ1 = ПостЗ1 ÷ (Цед. 1 – ПерЗед. 1);
На последнем шаге считаем влияние третьего фактора – переменных затрат на единицу товара: ∆ТБ(ПерЗед.) = ТБ1 – ТБусл. 2;
Если расчеты сделаны верно, то должно выполняться равенство ∆ТБ = ∆ТБ(ПостЗ) + ∆ТБ(Цед.) + ∆ТБ(ПерЗед.).
Суть метода абсолютных разниц: для расчета влияния фактора нужно найти его абсолютное отклонение (разницу) между данными отчетного и базового периода.
Этапы 5, с.267:
Вычисляют влияние первого фактора. Для этого подставляют в формулу его абсолютное отклонение. Все остальные факторы в модели берут со значениями из базового периода.
Рассчитывают воздействие второго фактора. С этой целью в формулу опять подставляется его абсолютное отклонение. Все показатели, которые находятся левее анализируемого фактора, берутся с отчетными значениями. Все, которые правее, – с базовыми.
Повторяют процесс для всех факторов в модели, используя схему: анализируемый фактор берется со значком ∆, стоящие от него слева в формуле – со значком 1, а справа – с 0.
Простота реализации метода сочетается с ограниченностью применения. Он используется только для мультипликативных и смешанных моделей мультипликативно-аддитивного типа.
Рассмотрим, как реализовать это на примере:
Воспользуемся факторной моделью [Среднегодовая выработка продукции одним работником = Среднее количество дней, отработанных одним работником за год × Средняя продолжительность рабочей смены × Среднечасовая выработка продукции одним работником]. Через условные обозначения она будет такой: ГВ = Д × П × ЧВ.
Влияние количества дней рассчитаем как произведение их абсолютной разницы и двух других факторов в модели со значениями из базового периода: ∆ГВ(Д) = ∆Д × П0 × ЧВ0.
Влияние продолжительности рабочей смены вычисляем по аналогичной схеме. При этом помним, что величину Д следует брать уже из отчетного периода: ∆ГВ(П) = Д1 × ∆П × ЧВ0.
Теперь остается вычислить влияние часовой выработки. Факторы слева от нее будут с индексом 1: ∆ГВ(ЧВ) = Д1 × П1 × ∆ЧВ.
Проверяем выполнение равенства: ∆ГВ = ∆ГВ(Д) + ∆ГВ(П) + ∆ГВ(ЧВ).
Таким образом, факторный анализ покажет, как повлияли на прибыль изменившиеся показатели. С его помощью можно быстро выяснить количественную связь между ними.
Методики факторного анализа себестоимости продукции, работ, услуг