Анализ баланса или как понимать баланс

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 7

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ОТЧЕТНЫХ ДАННЫХ

После изучения этой главы вы сможете получить представление:

•

о принципах разработки системы показателей;

•

о принципах построения аналитических таблиц;

•

о логике факторного анализа;

•

о достоинствах и недостатках анализа с помощью жестко детерминированных фактор



ных моделей;

•

об основных методах прогнозного анализа;

•

о логике и методах финансовых вычислений.

Современная аналитическая наука имеет в своем арсенале достаточное число мето

дов и моделей, с помощью которых исходные данные можно подвергать некоторой ана

литической обработке с целью выявления закономерностей и тенденций, присущих

этим данным или тем явлениям, которые они характеризуют (один из вариантов клас

сификации приемов и моделей анализа деятельности фирмы см. в [Ковалев, 2001,

с. 63–68]). В зависимости от вида анализа, поставленных целей, имеющейся информа

ционной базы, различных ограничений, например по времени и инструментарию, могут

применяться методы той или иной сложности, тех или иных аналитикопоз

навательных возможностей и др. Так, для выявления тенденции изменения выручки от

продаж можно воспользоваться аппаратом корреляционнорегрессионного анализа

(чисто инструментальный метод), а можно привлечь экспертов с последующим усред



нением приведенных ими оценок (в этом случае имеет место комбинирование нефор



мализованных и формализованных методов анализа). В данной главе мы рассмотрим

лишь те методы, которые, на наш взгляд, представляются наиболее практичными; при

этом мы исходим из предпосылки, что сложность выбираемого метода или модели

должна быть адекватной целям и имеющемуся информационному сырью. Говоря об

адекватности, мы имеем в виду следующее: сложность аналитического инструментария

не всегда способствует получению более обоснованных и практичных выводов. В под



тверждение приведем два примера. Для любого аналитика при известных навыках не

составляет труда построить многофакторную жестко детерминированную модель для

выявления причинноследственных связей между показателями, однако неоправдан



ное усложнение модели может иметь обратный эффект – полученные результаты будут

в практическом плане бесполезными. Можно строить регрессионное уравнение по мно



жеству из трехчетырех точек, однако прогностическая ценность подобного уравнения

будет близка к нулю, а пользователь, которому будет предложена эта модель как инст



румент прогнозирования, не будет испытывать ничего иного, кроме раздражения от ее

бесполезности и бессмысленной наукообразности.

7.1. Показатели: виды, принципы построения и интерпретации

В основе любого формализованного анализа в экономике находятся показатели, да

и сама отчетность представляет собой набор упорядоченных и взаимосвязанных пока



зателей, которые в свою очередь служат информационной основой для расчета других

индикаторов.

Не случайно годовой отчет любой крупной компании начинается с раздела «Основ



ные индикаторы» (в англоязычной литературе для поименования этого раздела ис



пользуется термин «highlights», который можно перевести, как «ярко освещенное, вы



пяченное пятно»), в котором приводятся ключевые финансовые показатели, комплекс



но характеризующие финансовое положение и результаты деятельности данной

компании.

Безусловно, отбор индикаторов обычно осуществляется целенаправленно (иными

словами, предвзято), хотя некоторые из них могут быть универсальными. Так, одной из

основных характеристик успешности работы компании служит показатель «доход

(прибыль) на акцию», поэтому в годовом отчете любой крупной компании этот показа



тель приводится в динамике. Напротив, ввиду неоднозначной трактовки понятия «эф

фективность» можно выбрать те показатели эффективности, которые наиболее выгод



но характеризуют деятельность данного предприятия.

Поскольку по одному индикатору, каким бы хорошим он ни был, обычно невозмож

но получить полное представление о предприятии, рекомендуется работать с системой

показателей. Представим себе ситуацию, что аналитику поставлена задача дать ком

плексную оценку деятельности хозяйствующего субъекта. Поскольку эта деятельность

многоаспектна, с неизбежностью возникает проблема отбора показателей. Эта пробле

ма усложняется, если принять во внимание другие факторы: цель анализа, доступное

информационное обеспечение, временное ограничение, наличие или отсутствие соот

ветствующих технических средств и др. Однако даже если целевая установка носит об

щий характер, комплексность оценки может быть достигнута лишь в том случае, когда

удается сформировать систему показателей.

Термин «система показателей» широко распространен в экономических исследова



ниях. Именно комплексность анализа предполагает использование в работе некоторых

наборов, совокупностей показателей. Аналитик в соответствии с определенными им

критериями пытается отобрать показатели, формирует из них систему, проводит ее

анализ. Любую ли совокупность показателей можно считать системой? Разумеется,

нет. По сравнению с отдельными показателями или некоторым их набором система яв



ляется качественно новым образованием и всегда более значима, чем сумма отдельных

ее частей, так как помимо сведений об отдельных сторонах описываемого явления

(процесса, объекта) она несет определенную информацию о том новом, что появляется

в результате взаимодействия этих отдельных сторон, т. е. информацию о развитии яв



ления в целом.

Построение развернутой системы показателей основывается на четком понимании

двух моментов: что такое система и каким основным требованиям она должна удовле



творять. Определение понятия «система показателей» дается в научной и учебной ли



тературе; под системой показателей, характеризующей определенный экономический

субъект или явление, понимается совокупность взаимосвязанных величин, всесторон



не отображающих состояние и развитие данного субъекта или явления.

Такое определение носит весьма общий характер. Поэтому для практического ис



пользования в научной литературе разработан ряд требований, которым должна удов



летворять система показателей. Важнейшими из них, имеющими методологическое

значение, являются: а) необходимая широта охвата показателями системы всех сторон

7.1. Показатели: виды, принципы построения и интерпретации

193

изучаемого субъекта или явления; б) взаимосвязь этих показателей; в) верифицируе



мость.

Отметим, что второе требование предусматривает наличие прежде всего содержа



тельной, т. е. внутренней взаимосвязи составляющих системы. Это можно понимать

следующим образом: для того чтобы признать совокупность показателей системой, она

должна иметь некое «организующее начало», т. е. нечто общее, объединяющее показа



тели; иными словами, показатели системы должны быть логически однородны и взаи



модополняемы, у пользователя не должно складываться впечатления, что в системе

какихто показателей не хватает, а какието являются лишними, не вписываются в об



щую канву. Установление этого «организующего начала» является принципиальным

этапом в процессе построения системы показателей. Важное место должно отводиться

также установлению формальных взаимосвязей.

Можно привести следующий пример. Для построения системы показателей, ха



рактеризующих научнотехнический уровень предприятия, можно разработать клас



сификацию направлений научнотехнического прогресса с учетом отраслевых осо



бенностей данного предприятия и уже на базе этой классификации сформировать не



обходимые индикаторы; данная классификация как раз и будет выступать в роли

своеобразного организующего начала, объединяющего показатели в систему.

Бухгалтерская отчетность представляет собой финансовую модель предприятия,

а потому совокупность показателей, построенная на основе отчетности и охватываю

щая все стороны имущественного и финансового потенциалов предприятия, без сомне

ния, представляет собой систему. Логика построения данной системы и состав показа

телей будут описаны в последующих главах книги.

Особо следует подчеркнуть важность требования верифицируемости, т. е. прове

ряемости. В теоретических руководствах по анализу нередко можно найти показатели,

в отношении которых неясны как алгоритм расчета, так и информационное обеспече

ние. Познавательная ценность подобных показателей весьма сомнительна. Не случай

но в годовых отчетах западных компаний нередко обособляют раздел с описанием алго

ритмов исчисления ключевых индикаторов.

Кроме трех отмеченных требований, при построении систем показателей необходи



мо руководствоваться еще рядом принципов. Нельзя сказать, что они носят второсте

пенный характер, однако на практике их выполнение сдерживается рядом обстоя

тельств. Перечислим наиболее существенные из этих принципов.

Древовидная структура системы показателей. Данный принцип предполагает, что

в системе чаще всего должны наличествовать частные и обобщающие показатели, при



чем наиболее оптимальным считается обеспечение логического развертывания част



ных показателей в обобщающие. Подобная логика не является чемто принципиально

новым. В частности, ресурсы предприятия могут быть сведены в три группы – матери



альные, трудовые и финансовые; причем соотношение между этими видами ресурсов,

вопервых, может зависеть от вида деятельности (например, в компаниях, работающих

в сфере высоких технологий, значимость расходов, связанных с трудовыми ресурсами,

может быть относительно меньшей; в финансовых компаниях высока значимость фи



нансовых ресурсов и т. п.) и, вовторых, безусловно управляемо. Эффективность каж



дого вида ресурсов оценивается собственными показателями (фондоотдача, произво



дительность труда, оборачиваемость), которые играют роль частных показателей систе



мы; вместе с тем эти показатели вполне логично могут быть дополнены небольшим

числом обобщающих индикаторов, например ресурсоотдачей. Этот подход достаточно

широко применяется в анализе финансовохозяйственной деятельности фирмы.

Обозримость. В соответствии с этим принципом система индикаторов для харак



теристики данного предприятия (явления) должна быть оптимальной по числу вклю



194

Глава 7. Методы анализа отчетных данных

ченных в нее показателей. В результате качественного анализа необходимо построить

такую совокупность, которая охватывала бы все существенные стороны изучаемого

явления, но не была бы слишком громоздкой, отражающей частности, не столь сущест



венные для получения целостной картины об описываемом явлении.

Допустимая мультиколлинеарность. Показатели системы должны взаимно допол



нять, а не дублировать друг друга, быть существенными и по возможности незначитель



но коррелирующими между собой. Невыполнение данного принципа приводит к ин



формационной перегруженности отобранной совокупности показателей, поскольку

коррелирующие индикаторы ведут себя в динамике одинаково, а потому полезность их

одновременного включения в систему может оказаться сомнительной. Безусловно,

речь не идет о том, что, формируя совокупность показателей, необходимо всегда рас



считывать коэффициенты парной корреляции; просто это обстоятельство следует

иметь в виду и по возможности учитывать.

Разумное сочетание абсолютных и относительных показателей. Суть этого прин



ципа заключается в том, что основное предназначение любой системы показателей со



стоит в сопоставлении и анализе некоторых характеристик в пространственно

временном разрезе. Наиболее пригодны для этой цели относительные величины; с их

помощью можно выявить и оценить влияние экстенсивных и интенсивных факторов

развития явления, элиминировать пространственновременную несопоставимость по

казателей, обусловленную такими причинами, как инфляция, эффект масштаба, орга

низационные изменения и др. Например, прибыль, являясь абсолютным показателем,

далеко не всегда может служить критерием сравнительной оценки эффективности ра

боты предприятий; иное дело – показатели рентабельности. Таким образом, распро

страненность относительных и удельных показателей обусловливается тем обстоятель

ством, что они имеют определенные преимущества перед абсолютными – позволяют

сопоставлять несопоставимые по абсолютным величинам объекты, дают возможность

элиминировать влияние некоторых общеэкономических факторов (например, инфля

ции), более устойчивы в пространстве и времени, т. е. характеризуют более однородные

вариационные ряды, позволяют «улучшить» статистические свойства показателей

(в смысле принадлежности их к закону распределения, близкому к нормальному), что

является немаловажным фактором для корректной обработки данных с помощью ста



тистических методов, и т. д.

Не останавливаясь подробно на логике построения и видах относительных показа



телей, которые подробно описаны в монографиях и учебнометодических руководствах

по статистике (см., напр., [Елисеева, Юзбашев]), отметим только, что относительный

показатель чаще всего рассчитывается путем сопоставления двух абсолютных показа



телей; при этом рекомендуется контролировать их логическую сопоставимость. В част



ности, если один из сопоставляемых показателей представляет собой моментную (ин



тервальную) величину, то таковым должен быть и другой. Так, показатель фондоотдачи

представляет собой отношение товарооборота (объема реализованной продукции)

к стоимости основных средств; поскольку товарооборот – по определению интерваль



ный показатель, а основные средства могут характеризоваться как интервальными, так

и моментными показателями, то при расчете фондоотдачи более обоснованно исполь



зовать среднюю (за соответствующий период) стоимость основных средств.

На самом деле в анализе нередко можно видеть сопоставление интервальных и мо



ментных показателей, например фондоотдачу, рассчитанную по данным о стоимости

основных средств на конец года. Если это сделано осознанно и понимается как аналити



ком, так и пользователем, то ничего предосудительного в этом нет. Дело в том, что цель

анализа заключается не в поиске точных соотношений – это невозможно в принципе,

а в идентификации уровня характеризуемого явления и сложившихся или складываю



7.1. Показатели: виды, принципы построения и интерпретации

195

щихся тенденций. А потому если, например, стоимость основных средств колеблется

незначительно, расчет фондоотдачи по моментным данным вполне допустим. Безус



ловно, целесообразнее придерживаться методологической обоснованности оценок

и счетных алгоритмов, однако это правило ни в коем случае не должно трактоваться как

непреложная истина.

В анализе отчетности наиболее часто применяются средняя арифметическая и сред



няя хронологическая, рассчитываемые для заданного ряда величин х

, х

,…,х

соответ



ственно по следующим формулам:

; (7.1)

x ... x

ch n

+++ +

12 2

. (7.2)

Средняя арифметическая (7.1) используется для усреднения интервальных и сред



них величин; средняя хронологическая (7.2) – для усреднения моментных величин.

Например, для нахождения среднеквартального товарооборота можно воспользоваться

формулой (7.1), в которой в качестве элементов исходного ряда берутся данные о това

рообороте по кварталам. Если нужно рассчитать величину средних запасов, то приме

няется формула (7.2), в которой элементами ряда x

служат значения производствен

ных запасов на некоторые даты (например, на начало месяца, на конец года и др.); при

этом необходимо помнить, что временны´е интервалы между выбранными датами долж

ны быть одинаковыми.

Несложно понять, что формула (7.2) представляет собой некую модификацию фор

мулы (7.1). Действительно, в результате элементарного преобразования получаем:

x ... x

ch n

+++ +

12 2

12 2 2

12 23 1

xx xx

...

. (7.3)

Из (7.3) видно, что формула средней хронологической представляет собой усредне

ние средних, т. е. это средняя арифметическая из средних величин по подпериодам.

Применяя формулу (7.2), нужно помнить, что дробление исходного объемлющего

интервала на базовые приводит к изменению величины средней хронологической. Так,

среднегодовую стоимость основных средств можно рассчитать по данным, например,

на начало кварталов или на начало месяцев. Итоговые результаты, как правило, будут

разными. Большая дробность разбиения объемлющего интервала приводит к более точ



ной оценке средней величины.

В ретроспективном анализе для усреднения темповых показателей может использо



ваться формула средней геометрической:

xxxx

...

. (7.4)

Примеры использования некоторых средних будут приведены ниже.

Неформальность. Согласно этому принципу система должна обладать максималь



ной степенью аналитичности, обеспечивать возможность оценки текущего состояния

предприятия и перспектив его развития, а также быть пригодной для принятия управ



ленческих решений. Соблюдение этого принципа достигается: а) преимущественным

включением в систему показателей, используемых в традиционном анализе; б) обеспе



чением однозначно трактуемых алгоритмов их исчисления; в) преимущественным ис



196

Глава 7. Методы анализа отчетных данных

пользованием в качестве информационной базы данных бухгалтерского учета и отчет



ности.

Пространственно$временна

я сопоставимость. Данный принцип относится скорее

к технике использования уже сформированной системы показателей в практическом

анализе. В подавляющем большинстве случаев показатели рассчитывают для того, что



бы их с чемто сравнить – с эталоном, нормативом, планом, с предыдущим значением,

с ожидаемым значением.

При проведении сравнения необходимо, чтобы были выполнены определенные тре



бования:

– явления должны быть качественно сравнимы между собой, т. е. иметь нечто об



щее, служащее основанием сравнения (например, вопрос «Что длиннее: дорога или

ночь?» абсурден, поскольку эти явления несопоставимы). Возможность сравнения

обеспечивается однородностью включаемых в анализ объектов или явлений;

– необходимо соблюдать тождественность формирования сравниваемых показате



лей (имеется в виду одинаковость способов организации сбора исходной информации,

ее обобщения, методов исчисления показателей и т. д.);

– сравниваемые объекты должны принадлежать совокупностям явлений, находя

щимся на одной ступени развития (например, вряд ли можно сравнивать весенние

и осенние цены на овощном рынке, доходность государственных облигаций и бросовых

облигаций, стоимостные показатели в динамике в условиях инфляции и т. п.);

– сравниваемые явления должны быть измерены в одинаковых единицах измере

ния;

– объекты или явления должны сравниваться по сопоставимому набору единиц

(например, если торговая организация приобрела или, наоборот, закрыла несколько

своих магазинов, сравнение во времени абсолютных показателей ее деятельности до

и после такой реорганизации, естественно, нельзя считать правомочным);

– при пространственновременны´х сопоставлениях сведения по сравниваемым

объектам должны браться на одну и ту же дату (моментные данные) или за один и тот

же временной интервал (интервальные данные).

Если объекты анализа не удовлетворяют некоторым из этих требований, в отдель



ных случаях данные всетаки можно привести к сравнимому виду. Для этого есть не

сколько способов: расчленение на однородные группы по количественным или качест

венным критериям, приведение к одинаковым единицам измерения, пересчеты несрав



нимых показателей по одному алгоритму, дисконтирование и др. Например, сравнивая

эффективность нескольких финансовых операций, целесообразно выразить все ставки

в виде годовой процентной ставки или в виде эффективной ставки. Еще одним вариан



том обеспечения сопоставимости будет приведение показателей к одной временно´й

базе. Так, например, делают при оценке эффективности инвестиционных проектов

с разными сроками реализации.

В заключение отметим, что разработка системы показателей для целей конкретного

анализа всегда носит творческий характер. Читателю, желающему более детально озна



комиться с понятием «система показателей» и принципами ее построения, можно поре



комендовать работы известных статистиков Б. Г. Плошко, И. П. Суслова и Г. Е. Эдель



гауза (см. библиографию).

7.2. Аналитические таблицы: виды и способы построения

Построение аналитических таблиц является одним из важнейших приемов прове



дения анализа финансовохозяйственной деятельности. Любой годовой отчет, анали



тическая записка, аналитическое обоснование конкретного управленческого решения,

7.2. Аналитические таблицы: виды и способы построения

197

как правило, содержат множество подобных таблиц. На первый взгляд нет ничего

принципиально сложного в представлении некоторого материала в табличной форме.

Действительно, это так; тем не менее недооценивать значимость таблиц не следует, по



скольку, вопервых, грамотное построение аналитических таблиц является составной

частью общей культуры оформления отчетной документации и, вовторых, в процессе

подготовки и оформления материала в табличной форме нередко в более выпуклой

форме проявляются некоторые закономерности и характеристики в отношении описы



ваемого субъекта, процесса или явления.

Аналитические таблицы используются на всех этапах проведения анализа

финансовохозяйственной деятельности:

– на этапе подготовки исходных данных в таблице систематизируются исходные

данные, осуществляется предварительная их группировка, рассчитываются отдельные

промежуточные итоги и анализируются показатели;

– на этапе аналитической обработки данных с помощью таблиц могут осуществ



ляться конкретные вычисления, включая факторный анализ;

– на этапе представления результатов анализа финансовохозяйственной деятель

ности в таблице осуществляется свод наиболее важных показателей, полученных в ре



зультате анализа.

Таким образом, основное предназначение аналитических таблиц – систематизация

исходных данных, проведение аналитических расчетов и оформление результатов ана

лиза.

Использование таблиц при проведении аналитических процедур и представлении

результатов анализа обеспечивает: снижение объема исходных данных в отчетных до

кументах (лучше привести их в виде таблицы, чем описывать массу чисел в тексте); сис

тематизацию данных и выявление закономерностей; наглядность; уменьшение объема

аналитических записок. Следует отметить также познавательный и психологический

моменты – в отличие от нудной повествовательной аналитической записки, которая по

мере ее чтения нередко вызывает лишь раздражение, утомляемость и желание побыст

рее завершить этот процесс, таблицы повышают читабельность материала, он легче вос

принимается и усваивается, а читатель отчета, снабженного хорошо структурирован

ными таблицами с выводами, легче, с меньшими умственными и психологическими за

тратами усваивает предложенный материал.

Аналитическая таблица – это форма наиболее рационального, наглядного и систе



матизированного изложения исходных данных, простейших алгоритмов их обработки

и полученных результатов. Она представляет собой комбинацию горизонтальных

строк и вертикальных граф (столбцов, колонок). Остов таблицы, в котором заполнена

текстовая часть, но отсутствуют числовые данные, называется макетом таблицы. Край



няя левая колонка называется подлежащим таблицы; все остальные колонки – ее ска



зуемым. В подлежащем приводятся наименования основных показателей, критериев,

характеристик и т. п., определяющих сущность таблицы; в сказуемом – их количествен



ные значения.

Помимо аналитических таблиц в анализе применяются также статистические таб



лицы, предназначенные прежде всего для представления и свода исходных и промежу



точных данных. Безусловно, нет однозначно трактуемых критериев, с помощью кото



рых можно было бы отграничить статистические таблицы от аналитических; один из

подобных условных критериев – наличие в аналитических таблицах некоторых расчет



ных алгоритмов. Аналитические таблицы приводятся в тексте отчета (аналитической

записки), статистические – в составе приложений.

Построение макетов таблиц является важным этапом в проведении анализа, поэто



му, прежде чем приступить к сбору данных, необходимо по возможности разработать

198

Глава 7. Методы анализа отчетных данных

все макеты аналитических и статистических таблиц, в которые будут заноситься исход



ные данные и результаты анализа. Основные требования, предъявляемые к таблицам

при оформлении результатов аналитических процедур, таковы:

– не рекомендуется строить громоздкие таблицы; целесообразно иметь в сказуе



мом не более 7–8 колонок (граф), а в подлежащем – 10–20 строк;

– таблица всегда должна иметь заголовок, в котором следует кратко и точно отра



зить основное содержание таблицы, а также по возможности указать, к какому объекту

и времени она относится;

– слово «таблица» чаще всего размещается справа над заголовком таблицы, нуме



рация – любая (сквозная, по разделам и др.); если в тексте всего лишь одна таблица, она

не нумеруется;

– таблицу следует размещать в тексте после первого упоминания о ней (на этом же

листе или на следующем);

– любая таблица обязательно должна иметь по крайней мере однократное упоми



нание о ней в тексте (т. е. ссылку на нее типа: «… данные приведены в табл. 2.11»);

– наличие единиц измерения в таблице обязательно (если все данные таблицы

имеют одинаковую единицу измерения, она может выноситься, например, в заголовок

таблицы или в отдельную строку после заголовка; если данные разнородные, единица

измерения приводится при описании отдельных строк или граф);

– графы целесообразно нумеровать, поскольку, как отмечалось выше, в заголовках

граф нередко приводится способ расчета показателя;

– если в таблице используется показатель, алгоритм расчета которого неочевиден

или может трактоваться поразному, необходимо привести этот алгоритм в примеча

нии к таблице или дать ссылку на соответствующий раздел отчета (аналитической

записки);

– в аналитических таблицах нередко закладывается некий алгоритм расчета, со

гласно которому, например, показатель исчисляется как линейная комбинация выше

стоящих показателей (типичный пример – отчет о прибылях и убытках); в этом случае

возможны три варианта представления вычитаемого: а) указывается со знаком «ми

нус»; б) указывается со знаком «плюс», но при этом подразумевается, что число будет

вычитаться, и это видно из экономического содержания строк таблицы; в) указывается

в круглых скобках (этот вариант, являющийся традиционным для англоамериканской

учетноаналитической практики, начинает применяться и в России, в частности имен



но этот вариант рекомендован в приказе Минфина России «О формах бухгалтерской

отчетности организаций»; заметим, что такой подход весьма оправдан, поскольку вычи



таться может не только положительное, но и отрицательное число, что, в частности,

имеет место при заполнении статей «Отложенные налоговые активы» и «Отложенные

налоговые обязательства» в форме № 2);

– при нумерации граф можно придерживаться следующей рекомендации: подле



жащее обозначается буквой «А», графы сказуемого нумеруются арабскими цифрами;

– данные, приводимые в таблице, должны иметь понятное происхождение (в част



ности, если речь идет о статистической таблице, содержащей данные, заимствованные

из некоторых источников непосредственно или представляющие собой некую их пере



группировку, то ссылка на источник обязательна; обычно она оформляется записью

под таблицей: «Источник данных: …»);

– любая аналитическая таблица должна сопровождаться текстовыми выводами,

при оформлении которых необходимо руководствоваться правилом «от общего к част



ному», т. е. сначала анализировать (характеризовать) общий итог, а затем переходить

к промежуточным итогам и отдельным показателям.

7.2. Аналитические таблицы: виды и способы построения

199

7.3. Методы и модели факторного анализа

Факторный анализ представляет собой процесс выявления причинноследствен



ной связи, идентификации и оценки значимости участвующих в ней факторов. Дело

в том, что в экономике многие явления взаимосвязаны; это утверждение в полной

мере относится и к финансовохозяйственной деятельности хозяйствующего субъ



екта. Результатные показатели, по которым устанавливаются целевые значения,

зависят от многих обстоятельств, в том числе и таких, которые на первый взгляд не

всегда связаны напрямую с ними. Тем не менее в подавляющем большинстве случаев

можно построить цепочку логических заключений, показывающих, каким образом то

или иное событие отражается на конечных финансовых результатах. Кроме того,

в отдельных случаях удается найти функциональное выражение связи между

показателями и дать количественную оценку степени влияния одних показателей на

другие.

В формализованном виде причинноследственная связь между показателями может

быть представлена следующей факторной моделью:

y = f(x

, x

,…,x

), (7.5)

где y – результативный признак;

– факторный признак, k =1,2,…,n.

При построении факторной модели любого типа нужно особое внимание уделять

двум моментам: а) логике ее обоснования и б) практической полезности модели. Суть

первого момента в том, что модель должна действительно отражать причинно

следственную связь, т. е. признаки x

должны быть первичными по отношению к при

знаку у. Суть второго момента такова: при включении факторов в модель следует отда

вать себе отчет в том, что данные факторы поддаются управлению. Игнорирование этих

требований приводит к схоластичности модели.

Процесс построения аналитического выражения искомой зависимости называется

процессом моделирования изучаемого явления. Существуют два типа связей, которые

подвергаются исследованию в процессе факторного анализа: функциональные и сто



хастические.

Связь называется функциональной, или жестко детерминированной, если каждому

значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное зна



чение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости,

реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы «Дюпон»

(см. рис. 10.7).

Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению фак



торного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е.

определенное статистическое распределение. Примером такой зависимости могут слу



жить регрессионные уравнения, применяемые, например, при расчете бетакоэффи



циентов для анализа портфельных инвестиций.

Факторный анализ с помощью жестко детерминированных моделей достаточно ши



роко распространен в управленческом учете и анализе финансовой отчетности. Логика

анализа такова.

Выбирается результатный показатель, значением которого хотелось бы управлять,

воздействуя на факторы, оказывающие на него влияние. Далее строится модель,

описывающая взаимосвязь, выявляется влияние факторов, включенных в модель,

и определяются меры, которые могли бы способствовать нужной тенденции

200

Глава 7. Методы анализа отчетных данных

результатного показателя. Факторный анализ с помощью такой модели заключается в

том, чтобы построить следующее разложение:

ΔΔ Δ Δ

yyy y

xx x

=+ ++

...

, (7.6)

где

y – общее изменение результативного показателя, складывающееся под одновре



менным влиянием всех факторных признаков;

– изменение результативного показателя под влиянием только фактора х

Например, несложно построить очевидную мультипликативную модель, связываю



щую товарооборот (выручку от продаж) (Т), численность работников (Ч) и производи



тельность их труда (В):

Т=Ч

В. (7.7)

Предположим, что анализируется динамика этих показателей, причем аналитик же



лает обособить влияние каждого из факторов (Ч и В), с тем чтобы выяснить, какой из них

и в какой степени влияет на изменение результативного показателя Т. По определению

=Т

Т; Ч

=Ч

Ч; В

=В

В.

Построить факторное разложение (7.6) для модели (7.7) можно разными способа

ми; одним из наиболее простых является метод цепных подстановок:

Т=

Т+

Т. (7.8)

В разложении (7.8):

влияние качественного показателя (выработки) находится как произведение при

ращения этого показателя на значение количественного признака (численности), соот

ветствующее отчетному периоду;

влияние количественного показателя (численности) находится как произведение

приращения этого показателя на значение качественного признака (выработки), соот

ветствующее базисному периоду.

Подобный метод применяется, например, и в англоамериканских методиках анали

за с тем лишь отличием, что приращение качественного показателя взвешивается по ве

сам базисного периода, а приращение количественного показателя – по весам отчетного

периода. Подобное различие не имеет принципиальной значимости, поскольку количе

ственные различия в уравнении (7.8) будут несущественны, при этом вспомним вновь,

что предназначение любого анализа – это поиск закономерностей и тенденций.

В гл. 11 будет показано, что факторный анализ с помощью жестко детерминирован



ных моделей как раз и стал сущностью советского анализа хозяйственной деятельности

(АХД). В методиках АХД строились громоздкие многофакторные модели, обособля



лось влияние факторов, но на этом все и заканчивалось, поскольку подавляющее боль



шинство факторов носило совершенно искусственный характер и не поддавалось

какомулибо управлению. Подобный «анализ» так и не прижился на практике и остал



ся схоластической игрой в цифири.

Вместе с тем простейшие жестко детерминированные факторные модели достаточ



но активно применяются в западных методиках вариационного анализа, т. е. они впол



не пригодны для формулирования выводов в отношении эффективности затрат.

Приведем небольшой пример. По определению оборачиваемость средств, вложен



ных в производственные запасы, рассчитывается по формуле

Inv

, (7.9)

где b – оборачиваемость в днях;

Inv – стоимостная оценка запасов;

m – однодневный товарооборот.

7.3. Методы и модели факторного анализа

201