7.3. Методы и модели факторного анализа «185

7 .3. Методы и модели факторного анализа

Факторный анализ представляет собой процесс выявления причинно-следственной связи, идентификации и оценки значимости участвующих в ней факторов. Дело в том, что в экономике многие явления взаимосвязаны; это утверждение в полной мере отно­сится и к финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта. Резуль­татные показатели, по которым устанавливаются целевые значения, зависят от многих обстоятельств, в том числе и таких, которые на первый взгляд не всегда связаны напря­мую с ними. Тем не менее в подавляющем большинстве случаев можно построить це­почку логических заключений, показывающих, каким образом то или иное событие от­ражается на конечных финансовых результатах. Кроме того, в отдельных случаях уда­ется найти функциональное выражение связи между показателями и дать количественную оценку степени влияния одних показателей на другие.

В формализованном виде причинно-следственная связь между показателями, может быть представлена следующей факторной моделью:

г/=/(х,, х_ъ -., х„), (7.5)

где у - результативный признак;

x/t - факторный признак, /е = 1, 2, ..., п.

При построении факторной модели любого типа нужно особое внимание уделять двум моментам: (а) логике ее обоснования и (б) практической полезности модели. Суть первого момента в том, что модель должна действительно отражать причинно-следственную связь, т. е. признаки х_к должны быть первичными по отношению к при­знаку у. Суть второго момента такова: при включении факторов в модель следует отда­вать себе отчет в том, что данные факторы поддаются управлению. Игнорирование этих требований приводит к схоластичности модели.

Процесс построения аналитического выражения искомой зависимости называется процессом моделирования изучаемого явления. Существуют два типа связей, которые подвергаются исследованию в процессе факторного анализа: функциональные и сто­хастические.

Связь называется функциональной, или жестко детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное зна­чение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон (см. рис. 10.7).

Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению фак­торного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение. Примером такой зависимости могут слу­жить регрессионные уравнения, применяемые, например, при расчете бета-коэффи­циентов для анализа портфельных инвестиций.

Факторный анализ с помощью жестко детерминированных моделей достаточно ши­роко распространен-в управленческом учете и анализе финансовой отчетности. Логика анализа такова.

Выбирается результатный показатель, значением которого хотелось бы управлять, воздействуя на факторы, оказывающие на него влияние. Далее строится модель, описы­вающая взаимосвязь, выявляется влияние факторов, включенных в модель, и опреде­ляются меры, которые могли бы способствовать нужной тенденции результатного по­казателя. Факторный анализ с помощью такой модели заключается в том, чтобы по­строить следующее разложение: