Второй этап контроля: анализ влияния факторов на изменение показателя взаимодействия

Допустим, что в ходе функционирования производственного процесса у руководства ТЦ или финансово-промышленной группы возникают два очень важных вопроса:

1. Под влиянием каких факторов произошло изменение показателя взаимодействия?

2. Изменение каких факторов оказало наибольшее влияние на отклонение фактических показателей от запланированных на этапе оценки экономической эффективности производственного цикла?

Ответы на эти вопросы необходимо получить на этапе контроля производственного процесса для своевременного выявления и устранения причин вызвавших изменение.

Для ответа на поставленные вопросы проводится первый этап анализа функционирования ТЦ, который сводится к выявлению роли факторов – факторный анализ показателя взаимодействия.

Первый шаг анализа – преобразование формулы показателя взаимодействия в мультипликативную модель вида

,

где

Y — результирующая функция (показатель взаимодействия технологической цепочки);

X — вектор факторов, от которых зависит результирующая функция.

Проведя преобразования, получим:

Чтобы избавиться от единиц измерения, в формулу (3.5) в знаменатель при ЧП_Ц и в числитель при ВА_Ц вместо единиц введем нормирующий множитель (нм).

Мультипликативная модель ПВ будет иметь вид:

где

ПВ – результирующая функция;

ЧП_Ц

–––––– – фактор 1;

нм

нм

–––––– – фактор 2;

ВА_Ц

–––– – фактор 3.

Э_СР

Применив к мультипликативной модели ПВ метод цепных подстановок, можно ответить на поставленные вопросы.

Для ответа на первый вопрос необходимо воспользоваться алгоритмом А, суть которого состоит в следующем:

1. Определяются исходные значения факторов в начальный (X₀) и конечный (X₁) периоды исследования.

2. Определяется приращение (x_i) каждого фактора за исследуемый период времени

x_i = x_i1 — x_i0 , i = 1,..., n (n – количество факторов),

где

х_i0 – величина i-го фактора в начальном периоде;

х_i1 – величина i-го фактора в конечном периоде.

3. Вычисляется влияние приращения каждого фактора на приращение показателя взаимодействия за исследуемый период времени

Y_xi = * x_i * , (n – количество факторов),

при этом

Y = Y_xi .

4. По полученному значению Y_xi определяется, изменение какого фактора оказало максимальное влияние на изменение значения показателя взаимодействия предприятия.

5. Если период исследования состоит из нескольких промежутков времени, то оценить влияние изменения факторов на изменение показателя взаимодействия можно на каждом промежутке. В этом случае конечное значение фактора на предыдущем интервале является начальным значением для последующего.

Для ответа на первый вопрос необходимо воспользоваться алгоритмом Б:

1. Определяются исходные плановые значения факторов (X₀) и фактические значения (X₁) в определенном периоде исследования.

2. Определяется отклонение фактического значения от планового (x_i) каждого фактора в исследуемом периоде времени

x_i = x_i1 — x_i0 , i = 1,..., n (n – количество факторов),

где

х_i0 – плановое значение i-го фактора в исследуемом периоде;

х_i1 – фактическое значение i-го фактора в исследуемом периоде.

3. Вычисляется влияние отклонения каждого фактора на итоговое отклонение фактического значения показателя взаимодействия от планового значения

Y_xi = * x_i * , (n – количество факторов),

при этом

Y = Y_xi .

4. По полученному значению Y_xi определяется, отклонение какого фактора оказало максимальное влияние на отклонение фактического значения ПВ от планового значения.

5. Если период исследования состоит из нескольких промежутков времени, то оценить влияние отклонения фактических значений факторов от плановых значений на отклонение фактического значения ПВ от планового можно на каждом промежутке. В этом случае для каждого промежутка времени необходимо иметь плановые и фактические значения соответствующих факторов. Имея исходные данные необходимо действовать по алгоритму Б.

Пример 3.4. Пусть имеются результирующая функция Y и факторы x₁, x₂, x₃, заполним таблицу 3.7:

Таблица 3.7

Тогда влияние изменения первого фактора на изменение результирующей функции

Y_х1 = (х₁₁ - х₁₀) * х₂₁ * х₃₁;

влияние изменения второго фактора на изменение результирующего показателя

Y_х2 = х₁₀ * (х₂₁ - х₂₀) * х₃₁;

влияние изменения третьего фактора на изменение результирующего показателя:

Y_х3 = х₁₀ * х₂₀ * (х₃₁ - х₃₀).

Проверить правильность расчетов можно с помощью следующей формулы:

Y = Y₁ - Y₀ = Y_х1 + Y_х2 + Y_х3.

Применив метод цепных подстановок, можно выявить изменение какого из факторов в наибольшей степени повлияло на снижение эффективности деятельности технологической цепочки.

Пример 3.5. Заполним таблицу 3.8:

Таблица 3.8

Значения исходных показателей

Применив метод цепных подстановок, рассчитаем влияния изменения различных факторов на изменение показателя взаимодействия и заполним таблицу 3.9:

влияние изменения фактора 1 –

(173 000 000 - 161 000 000) * 1,20Е-10 * 47,06 = 0,0679;

влияние изменения фактора 2 –

161 000 000 * (1,20Е-10 - 1,33Е-10) * 47,06 = -0,0996;

влияние изменения фактора 3 –

161 000 000 * 1,33Е-10 * (47,06 - 41,51) = 0,1191;

сумма влияний –

0,0679 + (-0,0996) + 0,1191 = 0,0874;

изменение результирующей функции –

0,9786 - 0,8911 = 0,0874.

Таблица 3.9

По данным таблицы 3.9 можно сделать вывод, что на увеличение показателя взаимодействия повлияло в большей степени уменьшение среднего значения эффективности, а также увеличение совокупной чистой прибыли, отрицательное влияние оказало увеличение совокупных валовых активов цепочки и, как следствие, уменьшение фактора 2.

Таким образом первый и второй этапы применяется для анализа деятельности ТЦ в целом и выявления причин изменения показателя взаимодействия.

Далее следует третий этап – выявление узкого места технологической цепочки.

Поиск по сайту: