Шаблон для факторного анализа



Факторный анализ методы и примеры

Многие показатели работы компании являются многофакторными, поскольку зависят сразу от нескольких параметров, связь между которыми не всегда очевидна. В таких случаях применяют факторный анализ. Это статистический метод анализа параметра на основе обнаружения количественных связей между разными параметрами. Методику и расчетные примеры можно найти в статье.

Понятие и назначение факторного анализа

При оценке деятельности организации за отчетный период руководство или предпринимателя в первую очередь интересует прибыль. Этот показатель, в свою очередь, зависит сразу от нескольких факторов. Его можно проследить с учетом:

  • товарооборота;
  • количества позиций товаров (ассортимента);
  • издержек, связанных с покупкой товаров;
  • себестоимостью и отпускной ценой;
  • потоком клиентов и т.п.

Таким образом, факторный анализ позволяет понять, какие именно факторы влияют на исследуемый параметр, и в какой степени (т.е. установить конкретные количественные взаимосвязи). Также благодаря факторному анализу можно отследить и внутренние связи между факторами. При наличии устойчивых закономерностей можно установить корреляцию, например, между потоком клиентов и ассортиментом компании. Очевидно, что предприятие с большим количеством клиентов может потенциально может предоставить более широкую линейку товаров, а малая компания – более узкую.

Главное назначение факторного анализа – установить причины падения или роста прибыли, чтобы сформулировать конкретные виды по дальнейшему развитию компании. Понимание факторов, от которых зависит выполнение плана продаж, дает возможность получить достоверные данные о текущей рыночной конъюнктуре и принять соответствующие решения.

5 этапов факторного анализа

Вне зависимости от выбранной методики последовательность действия при факторном анализе и совершении расчетов будет примерно одинаковой:

  1. Сначала отберите все факторы, влияние которых необходимо установить. На этом этапе важно подобрать источники информации – в первую очередь это данные из бухгалтерской отчетности, однако допускается использовать и другие сведения.
  2. Классифицируйте эти факторы, если их слишком много. Группировка может быть любой, в зависимости от целей исследования – например, по издержкам, по макроэкономическим показателям, сезонности и т.п.
  3. Проведите расчеты по влиянию каждого из факторов в отдельности.
  4. Установите взаимосвязи (при наличии корреляции) между разными факторами.
  5. Сделайте количественные и качественные выводы на основе проведенного анализа.

Методики расчетов при факторном анализе

На практике за основу берут разные методики: в одних за основу берут только 3 ключевых фактора (дохода, отпускная цена и себестоимость), в других последовательно определяют влияние каждого фактора на прибыль. За основной источник данных можно взять информацию из бухгалтерской отчетности либо произвести расчеты по другим показателям. Нередко проводят несколько серий расчетов, чтобы сравнить полученные данные и прийти к усредненным значениям.

Метод абсолютных разниц

В этом случае для факторного анализа берется 3 критерия:

  • объем продаж за отчетный период (выражают в натуральном виде – единица проданного товара или услуги);
  • отпускная цена единицы товара;
  • себестоимость в пересчете на 1 единицу товара или услуги.

Рассматривается влияние на прибыль каждого этого параметра; расчеты производятся по таким формулам (ф – фактическая, п – плановая):

П – прибыль, V – объем продаж, Ц – отпускная цена Сед – себестоимость в пересчете на единицу, Очевидно, что по данной формуле прибыль пропорциональна объему продаж. Поэтому по второй формуле в таких случаях всегда будет получаться положительная разница, т.е. выручка компании растет.

Метод цепной подстановки в факторном анализе

В этом случае определяют влияние каждого фактора по отдельности, однако берут те же самые формулы. Например, вначале анализируется изменения объема продаж в сезоне лето, затем в сезоне осень, зима и далее весна. Получают несколько значений прибыли (в данном случае 4) и выявляют их связь с сезонностью либо с другими параметрами (поток клиентов, рост закупочных цен, снижение цен на сырье и т.п.).

Примеры расчетов

На практике аналитические расчеты проводят в виде таблицы, поскольку для получения результата необходимо установить влияние сразу нескольких факторов на исследуемый показатель. Сравнение проводят между предыдущим и текущим периодами, чтобы получить адекватную картину (рыночные цены не изменились или по крайней мере изменились незначительно).

Факторный анализ прибыли от продаж

параметр прошлый период исследуемый период изменение прибыли
в абсолютных значениях в относительных значениях, %
объем продаж 10000 10500 500 5,0
себестоимость единицы 500 450 -50 -10
чистая прибыль 1700 2000 300 17,6
коммерческие издержки 1400 1600 200 15,4
управленческие издержки 700 800 700 14,3
индекс изменения цен 2,00 2,20 0,20 10

Из этих данных можно сделать несколько выводов:

  1. Объем продаж за отчетный период увеличился на 5%.
  2. В том числе этому способствовало снижение себестоимости на 10%.
  3. С другой стороны, выросли и издержки – на 15,4% коммерческие и на 14,3% управленческие.
  4. Поэтому фактор снижения себестоимости на 10% не привел к аналогичному изменению дохода, который увеличился только на 5%.

Факторный анализ чистой прибыли

В этом случае за основу берут 3 показателя – это доход, себестоимость единицы и чистая прибыль.

параметр объем продаж абсолютная разница относительная разница
прошлый период исследуемый период
доход 70000 80000 10000 14,3%
себестоимость единицы 65000 67000 2000 3,1%
чистая прибыль 12000 13000 1000 8,3%

Из этого примера факторного анализа можно сделать несколько выводов:

  1. Себестоимость единицы продукции увеличилась на 3,1%, что явилось негативным фактором.
  2. Однако доход все равно увеличился на 14,3%.
  3. Также увеличилась и чистая прибыль на 8,3%.

Поэтому подобный рост себестоимости оказался приемлемым. Следовательно, действуют другие факторы, которые позволяют расти прибыли компании. Уточнить их степень влияния можно с помощью аналогичных расчетов.

Источник

Факторный и дисперсионный анализ в Excel с автоматизацией подсчетов

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

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

Дисперсионный анализ в Excel

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

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

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

Работа начинается с оформления таблицы. Правила:

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

Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.

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

Внесем данные в таблицу Excel:

  1. Открываем диалоговое окно нашего аналитического инструмента. В раскрывшемся списке выбираем «Однофакторный дисперсионный анализ» и нажимаем ОК. Инструмент Анализ данных.
  2. В поле «Входной интервал» ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащихся во всех столбцах таблицы. Диапазон ячеек.
  3. «Группирование» назначить по столбцам.
  4. «Параметры вывода» — новый рабочий лист. Если нужно указать выходной диапазон на имеющемся листе, то переключатель ставим в положение «Выходной интервал» и ссылаемся на левую верхнюю ячейку диапазона для выводимых данных. Размеры определятся автоматически.
  5. Результаты анализа выводятся на отдельный лист (в нашем примере).
Читайте также:  Почему Такси 2412 выбирает Shell Helix Ultra Результаты эксплуатационных испытаний

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

Факторный анализ в Excel: пример

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

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

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

  1. Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения. Рост по итогам.
  2. Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц. Детализация роста.
  3. Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма». Гистограмма.
  4. Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

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

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

  1. Переходим на вкладку «Данные» — «Анализ данных» Выбираем из списка «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений». Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений.
  2. Заполняем поля. В диапазон должны войти только числовые значения. Параметры анализа.
  3. Результат анализа выводится на новый лист (как было задано).

Та как F-статистики (столбец «F») для фактора «Пол» больше критического уровня F-распределения (столбец «F-критическое»), данный фактор имеет влияние на анализируемый параметр (время реакции на звук).

Источник

Шаблон для факторного анализа

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

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

Дисперсионный анализ в Excel

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

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

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

Работа начинается с оформления таблицы. Правила:

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

Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.

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

Внесем данные в таблицу Excel:

  1. Открываем диалоговое окно нашего аналитического инструмента. В раскрывшемся списке выбираем «Однофакторный дисперсионный анализ» и нажимаем ОК.
  2. В поле «Входной интервал» ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащихся во всех столбцах таблицы.
  3. «Группирование» назначить по столбцам.
  4. «Параметры вывода» — новый рабочий лист. Если нужно указать выходной диапазон на имеющемся листе, то переключатель ставим в положение «Выходной интервал» и ссылаемся на левую верхнюю ячейку диапазона для выводимых данных. Размеры определятся автоматически.
  5. Результаты анализа выводятся на отдельный лист (в нашем примере).

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

Факторный анализ в Excel: пример

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

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

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

  1. Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения.
  2. Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц.
  3. Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма».
  4. Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

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

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

  1. Переходим на вкладку «Данные» — «Анализ данных» Выбираем из списка «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений».
  2. Заполняем поля. В диапазон должны войти только числовые значения.
  3. Результат анализа выводится на новый лист (как было задано).
Читайте также:  Анализ кала скрытая кровь следы

Та как F-статистики (столбец «F») для фактора «Пол» больше критического уровня F-распределения (столбец «F-критическое»), данный фактор имеет влияние на анализируемый параметр (время реакции на звук).

Скачать пример факторного и дисперсионного анализа

скачать факторный анализ отклонений скачать пример 2

Для фактора «Громкость»: 3,16

Для примера также прилагаем факторный анализ отклонений в маржинальном доходе.

В предыдущих статьях мы рассмотрели основы построения графиков и диаграмм в Excel (см рубрику Диаграммы и Графики). Сегодня мы усложним задачу и попробуем провести факторный анализ в Excel (упрощенный конечно). Допустим у нас есть точка продаж каких-либо товаров, например мобильных телефонов и продажи от недели к неделе могут то расти то падать. Конечно, общую динамику продаж мы увидим если построим график по количеству проданных единиц, но этот график не даст нам представления о том, какие модели или бренды теряют популярность, а какие нет. Для того чтобы наглядно увидеть какой из брендов «просел» в продажах нам и поможет факторный анализ в Excel (в нашем примере построение гистограммы по определенным условиям).

Итак, у нас есть данные о продажах за 4 недели:

факторный анализ в excel как сделать

Данные к графику

Мы ходим понять за счет каких телефонов произошел основной рост по итогам второй недели. Представим данные несколько в другом виде:

факторный анализ в excel как сделать

Если произошел рост по сравнению с прошлой неделей по отдельному бренду, то положительную дельту мы запишем в столбец «Рост», а отрицательную в «Снижение». Например в ячейке К4 у нас будет прописана формула =ЕСЛИ((C3- B3)>0;C3-B3;0) а в ячейку L4 =ЕСЛИ(K4=0;B3-C3;0) . (Можно прописать Рост и Снижение через другие функции — в примере то, что первое пришло на ум). В столбце J указана сумма предыдущего значения плюс предыдущий рост без текущего снижения =J3+K3-L4.

Теперь рассчитаем вклад каждого из брендов (% роста) =ЕСЛИ(K4/$J$11=0;-L4/$J$11;K4/$J$11) :

факторный анализ в excel как сделать

Данные для построения гистограммы

теперь осталось только выделить всю область для построения диаграммы (в подпись данных нужно включить и столец «% роста» и «факторы») Можно выделить весь диапазон H1:L10 затем перейядя на вкладку «Вставка» выбрать «Гистограмма» (подробнее смотри в статье «Как построить график в Excel»):

факторный анализ в excel как сделать

Поработаем с подписями данных и цветами (уберем накопительный итог оставив только Рост и Снижение):

факторный анализ в excel как сделать

Факторный анализ в Excel

Теперь мы наглядно видим кто дает основной вклад в рост продаж.

При желании можно сделать график «динамическим». Например, сделать всплывающий список из недель (1ая, 2ая …), а в формулы столбца Роста (Снижения и остальных стобцов) включить формулу ВПР, которая в зависимости от указанной недели будет подтягивать в таблицу для факторного анализа соответствующие данные из основной таблицы и график будет меняться!

скачать grafik

Очень надеемся, что наша статья помогла Вам в решении Вашей проблемы. Будем благодарны, если Вы нажмете +1 и/или Мне нравится внизу данной статьи или поделитесь с друзьями с помощью кнопок расположенных ниже.

Спасибо за внимание.

20.08.2015 Григорий Цапко Калькуляторы, шаблоны, форматы

Предлагаю вашему вниманию шаблон для проведения простейшего факторного анализа продаж.

Шаблон позволяет разложить общее изменение выручки в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду на влияние изменения объема продаж и цены продаж.

Также можно анализировать фактический период по отношению к плановому.

Шаблон позволяет учесть, при необходимости, влияние валютного курса в дополнение к изменению цены, а также провести анализ по видам продукции.

В основе факторного анализа лежит метод цепных подстановок, когда сначала рассматривается влияние одного фактора, при неизменности прочих, затем второго и т.д.

Суммарное отклонение анализируемого показателя будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводиться анализ.

Так в нашем случае суммарное отклонение выручки от продаж может возникнуть под влиянием изменения объема продаж, цены продаж, и в случае использования валюты – валютного курса.

Отклонение под влиянием фактора объема:

Откл.Объем = (Объем.Факт – Объем.План) х Цена.План

Отклонение под влиянием фактора цены:

Откл.Цена = (Цена.Факт – Цена.План) х Объем.Факт

Для просмотра файла в полном размере нажмите на «квадратики» в правом нижнем углу.

Источник

Факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel

Деятельность любой коммерческой компании направлена на получение прибыли. Основные факторы, влияющие на прибыль, — объем, ассортимент, себестоимость проданной продукции и расходы на ее реализацию. Анализ этих факторов поможет компании выявить недостатки, повысить рентабельность продаж и подготовить бизнес-план по продажам.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ

Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.

Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:

  • объем продажи продукции;
  • себестоимость реализуемой продукции;
  • цены реализации;
  • ассортимент реализуемой продукции.

Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.

Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».

Факторный анализ можно проводить:

1) способом абсолютных разниц;

2) способом цепных подстановок.

Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:

где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);

Vпрод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);

Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;

Sед — себестоимость единицы реализованной продукции.

Способ абсолютных разниц

За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:

  • объем продаж в натуральных единицах;
  • цену;
  • себестоимость одной единицы продаж.

Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.

Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:

Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:

Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:

Способ цепной подстановки

Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.

Выявим влияние факторов на сумму прибыли.

Ситуация 1. Изменение объема продаж.

Ситуация 2. Изменение цены продаж.

Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.

Читайте также:  Посев кала на патогенные эшерихии

Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:

ПРплан — прибыль от реализации (плановая или базовая);

ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);

ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);

ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);

ΔПРобъем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;

ΔПРцена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;

ΔПSед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;

ΔVпрод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;

ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;

ΔSед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;

Vпрод. факт — объем продаж фактический;

Vпрод. план — объем продаж плановый;

Цфакт — цена фактическая;

Sед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;

Sед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.

Замечания

  1. Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
  2. Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ

Проведем факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel. Сначала сравним фактические и плановые показатели в Excel-таблицах, далее построим диаграмму и график, которые наглядно покажут результаты и отклонения проведенного факторного анализа.

В Excel можно построить стандартную план-факт таблицу, состоящую из нескольких блоков: в левой части таблицы в колонке будет стоять название показателя, в центре — данные с планом и фактом, в правой части — отклонение (в абсолютных и относительных величинах).

ПРИМЕР 1

Организация реализует металлопрокат. Косвенные расходы распределяются на себестоимость реализованной продукции, то есть формируется полная себестоимость продукции. Проведем факторный анализ прибыли от продаж двумя способами (метод абсолютных разниц и метод цепных подстановок) и определим, какие из показателей оказали наибольшее влияние на прибыль компании.

Плановые показатели взяты из бизнес-плана по продажам, фактические — из бухгалтерской отчетности (формы № 2) и бухгалтерского учета — (отчетов о продажах в натуральных единицах).

Данные о результатах финансовой деятельности компании (фактические и плановые) представлены в табл. 1.

Таблица 1. Данные о результатах финансовой деятельности компании, тыс. руб.

Источник

Диаграммы в Excel для факторного анализа

На днях приезжала моя теща и попросила помочь ей с построением достаточно замороченных диаграмм в Excel’е (для презентации). Опыт оказался интересным и которым я, собственно, хочу поделиться.

Итак, имеем два значения – одно плановое, второе проектное (или базовое и отчетное) и имеем значения отклонения факторов. Задача: построить в Excel красивую диаграмму отображения этих факторов.

image

Рис.0. Окончательный результат.

Создаем в Excel таблицу, в которой у нас находятся необходимые данные (см.рис.1).

Исходные данные

Рис.1. Исходные данные

После этого разносим их следующим образом (рис.2)

image

Рис.2. Подготовка данных

Теперь подпишем столбцы – столбец I – Значение, далее – Основа, далее Влияние фактора (рис.3).

image

Рис.3. Названия столбцов.

В качестве базовой диаграммы мы будем использовать либо гистограмму либо линейчатую с наполнением.

imageimage

Рис.4. Используемые типы диаграмм

Теперь поясню на рис.5 что я имею в виду под основой – это такое значение некоторого ряда которое позволит построить нам диаграмму максимально точно.

В вычислении значений этого ряда поступаем следующим образом:

1. Значение первой основы (сразу после базового значения) принимаем равным либо базовому значению (если первый фактор имеет позитивное влияние) либо (базовое значение – величина влияния) – если фактор имеет негативное влияние.

2. Для последующих основ применяется та же схема. Если значение фактора положительное, то за основу берем результирующее значение, полученное на предыдущем факторе. Если же отрицательное, то берем (результирующее – абсолютное значение негативного фактора).

Что такое основа легко понять по рис.5.

image

Ту величину, которую я назвал “Влияние фактора” вычисляем как значение изменения фактора по модулю (абсолютное значение) с помощью функции ABS() – рис.6.

image

Рис.6. Вычисленные значения “Влияния фактора”

Далее по описанному выше алгоритму рассчитываем значения основы для каждого фактора.

Для первой основы используются следующая функция:

=ЕСЛИ(L6>0;I5;I5+L6) — т.е. если первый фактор больше нуля, то берем базовое значение, в противном случае берем базовое + значение изменения фактора (в нашем примере получается просто 100).

Для всех последующих:

=ЕСЛИ(L7>0;M6;M6+L7) — т.е. если фактор больше нуля, то берем полученное на предыдущем факторе результирующее значение, в противном случае берем базовое + значение изменения фактора.

Ахтунг! Не забывайте про правила сложения – если я говорю “плюс значение”, это значит, что подразумевается не абсолютное значение, а позитивное или негативное. Т.е. для третьего фактора получим следующую логику:

Значение изменения фактора меньше нуля, следовательно берем сумму предыдущего результирующего значения и значения изменения фактора, т.е. основа будет равна 170+(-30)=170-30=140.

Результирующее значение вычисляется по формуле:

=ЕСЛИ(L6>0;J6+L6;J6) – т.е. если изменения фактора позитивное, то результирующим значением будет сумма предыдущего результирующего значения и величины изменения фактора, а в противном случае – просто значение основы. Далее переходим уже непосредственно к построению диаграммы. Выделяем ячейки от названия категорий до столбца “Влияние фактора” включительно.

image

Рис.7. Выделяемая область.

И вставляем необходимый тип диаграммы (в данном случае – гистограмму).

image

Рис.8. Полученный результат

Дальше наводим красоту – переносим на новый лист диаграмму и заодно поправляем мою ошибку в выборе исходных данных (Отчетное значение принимаем 160, а не 150).

Удаляем вертикальную ось, удаляем основные вертикальные и горизонтальные линии осей и у нас получается нечто вроде рис.9.

image

Дальше в свойствах ряда изменяем боковой зазор до 10% и ряду “Основа” выставляем отсутствие заливки и линий – т.е. делаем его невидимым.

В свойствах горизонтальной оси также поставим “Нет линий” (рис.10).

image

Рис.10. Делаем ось невидимой

Далее добавляем рядам “Влияние фактора” и “Значение” подписи данных. Но получается маленькая нестыковка – даже в тех случаях, когда изменение фактора было отрицательным у нас выводятся положительные значения. Для этого дальше переходим обратно на лист 1 и выставляем соответственные форматы для позитивных и негативных значений.

Для позитивных: +0,0

Для негативных, соответственно: –0,0 – рис.11

image

Рис.11. Изменение формата чисел в столбце “Влияние фактора”.

Получившийся результат показан на рис.12

image

Рис.12. Подписи данных после изменения формата

Как видим, уже все изменения отображаются логически верно. Остался маленький штришок – находим точки ряда с негативным изменением и изменяем им цвет заливки на красный, а также меняем цвета подписей данных для этого ряда для большей наглядности (рис.13).

image

Рис.13. Окончательный результат.

Мы получили симпатичную диаграммку, которую не стыдно вставить в презентацию или в документ.

Источник

Adblock
detector