Надежда Драгункина - Теория экономического анализа. Ответы на экзаменационные вопросы

2) разработка многофакторной корреляционной модели;

3) все факторы должны иметь количественную оценку, информация о них должна отражаться в учетных и отчетных данных;

4) нежелательно включать в корреляционную модель прямолинейного типа факторные показатели;

5) взаимосвязанные факторы не включаются в корреляционную модель;

6) не включаются в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем имеет функциональный характер.

Способы отбора факторов:

1) аналитическая группировка;

2) сопоставление параллельных и динамических рядов;

3) способ линейных графиков;

4) использование критерия Стьюдента.

2. Сбор и статистическая оценка исходных данных.

Требования, предъявляемые к исходным данным:

1) достоверность – это степень соответствия информации объективной действительности;

2) однородность – анализируемая информация распределяется однородно относительно среднего уровня. Критерии однородности:

1) среднеквадратическое отклонение. Он отражает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической:

2) коэффициент вариации. Он отражает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической:

3) необходимый объем выборки информации:

n = V 2 х t 2 / m 2 ,

где n – необходимый объем выборки;

V – коэффициент вариации;

t – показатель надежности связи;

m – показатель точности расчетов;

4) соответствие данных закону нормального распределения.

3. Моделирование связи между факторами и результативным показателем– это выбор соответствующего уравнения, которое наиболее полно и объективно описывает изучаемые связи:

1) модель прямолинейной зависимости:

y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 + … + b n x n;

2) модель криволинейной зависимости:

y = b 0 x b1 b 1 x b2 b 2 x b3 b n x bn.

4. Расчет основных показателей связи корреляционного анализа:

1) формирование матрицы исходных данных;

2) произведение расчетов:

а) матрицы парных коэффициентов;

б) матрицы частных коэффициентов;

в) уравнения множественной регрессии;

г) показателей, с помощью которых осуществляют оценку надежности и коэффициентов корреляции и уравнения регрессии с использованием:

• критерия Стьюдента;

• критерия Фишера;

• средней ошибки аппроксимации;

• множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Функционально-стоимостной анализ (ФСА) – способ выявления резервов сокращения затрат, который основывается на поиске оптимальных способов выполнения главных функций путем организационных, технических и технологических преобразований производственного процесса при одновременном исключении лишних функций.

Цель функционально-стоимостного анализа – поиск наиболее экономичных путей решения практических задач хозяйствующих субъектов.

Задачи ФСА:

1) общая оценка объекта изучения;

2) расчленение объекта на функции с целью более детализированного исследования;

3) классификация выделенных функций на главные, вспомогательные и излишние;

4) детализация и группировка затрат в разрезе выделенных функций;

5) определение размера затрат на изготовление продукции при исключении ненужных функций и использовании наиболее рациональных технологических методов;

6) разработка мероприятий по технической, технологической и организационной модернизации производства.

Принципы ФСА:

1) ранняя диагностика – величина выявленных резервов зависит от стадии жизненного цикла изделия, на которой осуществляется анализ. Стадии жизненного цикла продукции:

а) предпроизводственная;

б) производственная;

в) стадия эксплуатации;

г) стадия утилизации.

На предпроизводственной стадии эффект от проведения анализа максимальный, поскольку исключаются ненужные затраты не только на выпуск продукции, но и на подготовку его производства;

2) принцип приоритета – в первую очередь функционально-стоимостному анализу подвергаются та продукция и те технологические процессы, находящиеся на стадии конструкторской разработки, в части которых предполагаются большие объемы производства;

3) оптимальная детализация – это выявление присущих анализируемому объекту потребительских функций. Этапы анализа сложных объектов – деление объекта на агрегированные элементы, однородные группы технологических операций, расчленение укрупненных элементов на более мелкие части, проведение функционально-стоимостного анализа каждого из выделенных мелких объектов;

4) последовательное проведение – осуществление комплекса аналитических процедур согласно определенной последовательности изучения объекта. В первую очередь исследуются изделия, находящиеся на стадии конструкторской разработки, и обстоятельства, связанные с его производством и эксплуатацией.

Основа принципа – схема логической дедукции;

5) выделение ведущего звена:

а) ликвидация направлений, которые требуют больших затрат на обеспечение жизнеспособности исследуемого объекта, и обстоятельств, сдерживающих получение экономического эффекта от его функционирования;

б) минимизация затрат на проведение функционально-стоимостного анализа;

в) активизация изучаемой системы и повышение эффективности ее функционирования.

В функционально-стоимостном анализе различают:

1) затраты, функционально необходимые для выполнения анализируемым объектам его непосредственного, функционального назначения;

2) затраты, необходимые для осуществления изучаемым объектом его вспомогательных функций;

3) излишние затраты, понесенные вследствие выбора нерациональной альтернативы или недостаточного совершенства конструкторских решений.

Перспективы развития ФСА:

1) внедрение в его методику ЭММ;

2) использование компьютерных технологий в аналитической обработке данных;

3) обмен опытом проведения ФСА между различными отраслями народного хозяйства.

Этапы проведения ФСА.

1. Подготовительный этап– выбор объекта исследования; формирование временной аналитической группы, состоящей из специалистов разных профессий; разработка детализированного календарного плана аналитической работы; оформление необходимых для осуществления исследования нормативных документов.

2. Информационный этап– условия производства, реализации и эксплуатации продукции; новейшие научные и технические достижения, связанные с изучаемым объектом; система экономической информации, содержащая сведения об объекте ФСА.