Область применения в АХД

«Технико-экономический
анализ деятельности
предприятия»
Гиндуллина Тамара Камильевна,
к.т.н., доцент кафедры АСУ
Способы и технические
приемы комплексного АХД



Виды способов и технических приемов
комплексного АХД
Способ сравнения
Комплексная сравнительная оценка
Способы и технические
приемы комплексного АХД
Область применения:






первичная обработка собранной информации (проверка, группировка,
систематизация);
изучение состояния и закономерностей развития исследуемых
объектов;
определение влияния факторов на результаты деятельности
предприятий;
подсчет неиспользованных и перспективных резервов увеличения
эффективности производства;
обобщение результатов анализа и комплексной оценки деятельности
предприятий;
обоснование планов экономического и социального развития,
управленческих решений, различных мероприятий.
Способы и технические
приемы комплексного АХД.
Классификация
Способы и
технические
приемы
Традиционные
способы обработки
экономической
информации
Способы
детерминированного
факторного
анализа
Способы
стохастического
факторного
анализа
Способы
оптимизации
экономических
показателей
Традиционные способы и
приемы обработки
экономической информации
Сравнение;
 Способ использования относительных величин;
 Способ использования средних величин;
 Способы приведения показателей в сопоставимый
вид;
 Способ аналитической группировки;
 Графический способ;
 Табличный способ;
 Балансовый способ;

Способ сравнения
Сравнение - это научный метод познания, в процессе
которого неизвестное (изучаемое) явление, предметы
сопоставляются с уже известными, изучаемыми ранее, с
целью определение общих черт либо различий между ними.
Область применения в АХД








Сопоставление плановых и фактических показателей для оценки степени
выполнения плана.
Сопоставление фактических показателей с нормативными.
Сравнение фактических показателей с показателями прошлых лет.
Сопоставление показателей анализируемого предприятия с достижениями
науки и передового опыта работы других предприятий.
Сравнение показателей анализируемого хозяйства со средними
показателями по району, зоне, области.
Сопоставление параллельных и динамических рядов.
Сопоставление различных вариантов управленческих решений
Сопоставление результатов деятельности до и после изменения какоголибо фактора
Способ сравнения
Виды сравнительного анализа
Горизонтальный
Одномерный
Вертикальный
Трендовый
Многомерный
Горизонтальный
сравнительный анализ
Горизонтальный сравнительный анализ заключается в
построении одной или нескольких аналитических таблиц, в которых
определяются абсолютные и относительные отклонения
фактического уровня исследуемых показателей от базового
(планового, прошлого периода, среднего уровня, достижений науки и
передового опыта).
Вид
продукции
Объем производства,
млн. руб.
план
факт
Абсолютное
отклонение
от плана
Выполнение
плана, %
А
300
327
+27
109
Б
250
225
-25
90
В
500
510
+10
102
4200
+200
И т.д.
Всего
4000
105
Вертикальный
сравнительный
анализ
Вертикальный анализ — заключается в построении одной или
нескольких аналитических таблиц, предназначенных для изучения
структуры экономических явлений и процессов путем расчета
удельного веса частей в общем целом, соотношения частей
целого между собой а также влияние факторов на уровень
результативных показателей путем сравнения их величины до и
после изменения соответствующего фактора.
Элементы затрат
Структура затрат, %
2005
2006
+, -
Оплата труда
10
9
-1
Отчисления на социальные нужды
3
2
0
Материальные затраты
65
63
-2
Амортизация
9
8
-1
Прочие затраты
13
17
4
Полная себестоимость
100
100
0
Трендовый анализ
Трендовый анализ применяется при изучении относительных
темпов роста и прироста показателей за ряд лет к уровню
базисного года, т.е. при исследовании рядов динамики.
Анализ временных рядов позволяет решать следующие задачи:
1) изучить структуру временного ряда, включающую тренд —
закономерные изменения среднего уровня параметров, а также
случайные колебания;
2) изучить причинно-следственные взаимосвязи между процессами;
3) построить математическую модель временного ряда.
Анализ тренда предназначен для исследования изменений среднего
значения временного ряда с построением математической
модели тренда и с прогнозированием на этой основе будущих
значений ряда.
Комплексная
сравнительная оценка
Область применения :
1.
Требуется сопоставить работу
нескольких хозяйственных субъектов по
имеющимся данным их деятельности на
основе единой системы показателей.
2.
Необходимо сопоставить результаты
хозяйственной деятельности
предприятия во времени.
Методы комплексной
сравнительной оценки






Суммирование значений всех
показателей
Суммы мест
Суммы баллов
Стандартизованных коэффициентов
Расстояний
Таксонометрический.
Исходная информация для
комплексной
сравнительной оценки
1. Задается матрица Х, в которой Xij – величина j-го показателя i-го
предприятия
 x11

 ...
X   xi1

 ...
x
 m1
...
...
...
...
...
x1 j
...
xij
...
xim
...
...
...
...
...
x1n 

... 
xin 

... 
xmn 
2. Задается вектор K , элементы которого отражают значимость j-го показателя
K  k1
... k j
... k n 
3. Задается вектор S, элементы которого принимают значение:
• -1, если j-й показатель-дестимулятор
• +1, если j-й показатель-стимулятор
Метод суммирование
значений всех
показателей.
Оценка Ri каждого подразделения получается по формуле:
n
Ri   k j xij (i  1, m)
j 1
Примечание: используются в случае одинаковой направленности
исходных показателей и их общей сопоставимости
Критерий оценки :
•по максимальной сумме показателей-стимуляторов
max Ri (1  i  m)
• по минимальной по сумме показателей дестимуляторов .
min Ri (1  i  m)
Метод суммы мест
1. По исходным данным строится вспомогательная матрица У, по
следующим правилам:
• при sj =+1 элементы j-го столбца матрицы Х упорядочиваются по
убыванию и элементу уij придается значению, соответствующее месту
элемента хij среди упорядоченных элементов j-го столбца.
• при sj =-1 элементы j-го столбца матрицы Х упорядочиваются по
возрастанию и элементу уij придается значению, соответствующее месту
элемента хij среди упорядоченных элементов j-го столбца.
 y11

 ...
Y   yi1

 ...
y
 m1
... y1 j
... ...
... yij
... ...
... yim
... y1n 

...
...
... yin 

...
...
... ymn 
Метод суммы мест
2. Комплексная оценка каждого i-го объекта рассчитывается
по формуле:
n
Ri   k j yij (i  1, m)
j 1
3. Критерий оценки :
min Ri (1  i  m)
Метод суммы баллов
1. Задаются шкалы для оценки каждого j-го показателя.
2. Строится вспомогательная матрица В, в которой bij - бальная оценка
соответствующих показателей.
 b11

 ...
B   bi1

 ...
b
 m1
... b1 j
... ...
... bij
... ...
... bim
... b1n 

... ... 
... bin 

... ... 
... bmn 
Метод суммы баллов
3. Оценка подразделения по формуле:
n
Ri   k j bij (i  1, m)
j 1
4. Критерий оценки :
max Ri (1  i  m)
Метод стандартизованных
коэффициентов
1. В данном методе требуется определить по имеющейся информации
подразделение-эталон.
Показатели подразделения эталона x0j находятся следующим образом:
x0 j  max xij (1  i  m) _ при _ s j  1
x 0 j  min x ij (1  i  m) _ при _ s j  1
2. Строится матрица A стандартизованных коэффициентов:
a ij 
x ij
x0 j
 a11

 ...
A   ai1

 ...
a
 m1
... a1 j
... ...
... aij
... ...
... aim
... a1n 

...
...
... ain 

...
...
... amn 
Метод стандартизованных
коэффициентов
3. Оценку подразделения получают по формуле:
Ri 
n
2
k
a
 j ij (i  1, m)
j 1
4. Критерий оценки :
по максимальной сумме показателей-стимуляторов
max Ri (1  i  m)
по минимальной по сумме показателей дестимуляторов .
min Ri (1  i  m)
Метод расстояний
1. В данном методе требуется определить по имеющейся информации
подразделение-эталон.
Показатели подразделения эталона x0j находятся следующим образом:
x0 j  max xij (1  i  m) _ при _ s j  1
x 0 j  min x ij (1  i  m) _ при _ s j  1
2. Оценка подразделения вычисляется получают по формуле:
Ri 
n
2
k
(
x

xij
)
(i  1, m)
 j 0j
j 1
3. Критерий оценки :
min Ri (1  i  m)
Таксонометрический
метод.
1. Исходная матрица Х преобразуется в матрицу Z по формулам:
z ij 
x ij  x j
j
1 m
x j   x ij
m i 1
j 
1 m
( x ij  x j )

m i 1
xj
- среднее арифметическое всех уровней показателя j
j
- среднее квадратичное отклонение показателя j
 z11

 ...
Z   zi1

 ...
z
 m1
... z1 j
... ...
... zij
... ...
... zim
... z1n 

... ... 
... zin 

... ... 
... z mn 
2
Таксонометрический
метод.
2. Оценка подразделения вычисляется получают по формуле:
Ri 
n
2
k
(
z

z
)
 j 0 j i j (i  1, m)
j 1
3. Критерий оценки :
min Ri (1  i  m)
Спасибо за внимание