 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
67
1000 • 290 • 6,8 • 1.6 =3155,2 у.е.
Далее сделаем анализ влияния факторов на объем продаж.
Отклонение фактического объема продаж от планового произошло за счет влияния
следующих факторов:
1) увеличения количества рабочих определяется путем вычитания из второго расчета
первого
3115,4 - 2803,8 = +311,6 у.е.;
2) уменьшения числа отработанных дней - из третьего вычитается второй результат
3001,5-3115,4=-113,9у.е.;
3) уменьшения средней продолжительности рабочего дня - из четвертого вычитается
третий
2958,0-3001, 5 =-43,5 у.е.;
4) повышения средней часовой выработки
3155,2-2958.0 =+197,2 у.е..
Общее отклонение 3155,2 - 2803,8 = +351,4 у.е.
Или 311,6 - 113,9 - 43,5 + 197,2 = +351,4.
При использовании МЦП очень важно обеспечить строгую последовательность
подстановки: сначала выявляется влияние количественных показателей, а потом -
качественных. К качественным относятся, например, выработка, производительность труда,
цена.
4.4. Факторный анализ с применением ЭВМ
Факторный анализ — это процедура установления силы влияния факторов на функцию
или результативный признак (полезный эффект машины элементы совокупных затрат,
производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана
организационно-технических мероприятий по улучшению функции.
Применение методов факторного анализа требует большой подготовительной работы и
трудоемких по установлению моделей расчетов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется
применять методы корреляционного и регрессионного анализа, главных компонент. К тому
же в настоящее время для ЭВМ различных классов имеются стандартные программы по
этим методам. В свою очередь пользоваться установленными с помощью ЭВМ моделями
очень просто.
На подготовительной стадии факторного анализа большое внимание следует уделять
качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на
основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую
функцию.
К исходным данным предъявляются следующие требования:
а) в объем выборки должны включаться данные только по однородной совокупности
объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых,
функционирующих) в аналогичных условиях по характеру и типу производства, режиму ра-
боты, географическому району и т.д. В том случае, когда необходимо увеличить размер
матрицы, исходные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравнимый вид с
большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на
корректирующие коэффициенты;
б) период динамического ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по
возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона
прогноза) обычно в два и более раза меньше периода динамического ряда. Например, по дан-
ным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз до 2000г., а в последующие годы по
фактическим данным модель должна обновляться (уточняться);
в) исходные данные должны быть качественно однородными, с небольшими
интервалами между собой;