Определение основных факторов, влияющих на выручку от реализации

 Определение основных факторов, влияющих на выручку от реализации

Мультипликативная факторная модель

 

Постановка задачи. Определить основные факторы изменения выручки от реализации молока, используя мультипликативную факторную модель.

Таблица 1 –  Первичные обобщающие показатели _______________ района

Показатели	Анализируемое значение	Базисное значение
А1, выручка от реализации, тыс.руб.	3474,00	3064,00
А2, кол-во реализ.продукции, ц	10419,00	9263,00
А3, кол-во произв.продукции,ц	12252,00	11418,00
А4, поголовье коров, гол.	752,00	750,00

Проанализируем  основные факторы изменения выручки  от реализации молока. Для этого  составим 4-х факторную мультипликативную  модель вида:

Пусть Y-выручка  от реализации молока (тыс.руб.),

- количество реализованного  молока,(ц.);

, где:

- цена реализованного 1-го  ц. молока (тыс. руб.);

- количество произведенного  молока (ц.);

, где: 

- уровень товарности;

- поголовье коров (голов);

, где:

- продуктивность коров  (ц);

- поголовье коров (голов);

 

Величина производства продукции может изменяться в натуральной или стоимостной форме (валовая продукция в соответствующих ценах, товарная продукция, выручка). Для определения основных факторов формирующих выручку эффективно использовать мультипликативные факторные модели. Основным здесь является метод присоединения, т.е. к правой части уравнения последовательно присоединяются объемные показатели размеров факторов или ресурсов, для которых нужно определить степень их влияния на результат.

По данным таблицы 1 «Уровень первичных обобщающих показателей мультипликативной факторной модели» (Приложение 1) выручка от реализации молока увеличилась на 410,00 тыс. рублей  или 13,38%,это связано с увеличением количества реализованного молока на 1156,00 ц или 12,48%. Поголовье коров увеличилось на 2 головы или 0,27%, количество произведенного молока  увеличилось на 834,00 ц или на 7,3%.

По данным таблицы 2 «Размер и влияние факторов на результативный признак в многофакторной индексной модели» (Приложение 1) наибольшее влияние на увеличение выручки от реализации оказало увеличение производства  молока. Увеличение составило 834 ц или 7,3%.  Цена реализации молока выросла незначительно (на 0,8%) Уровень товарности  увеличился на 4,82%. Продуктивность коров увеличилось на 1,07 ц или 7,02%.  Поголовье коров увеличилось на 2 головы или 0,27%.

Эти изменения повлияли на увеличение выручки от реализации молока  на 410,00 тыс. руб или 13,38%.

 

 

 

 

 

 

 

Определение факторов изменения затрат на производство продукции Аддитивная модель

 

Постановка задачи. Определим степень влияния отдельных элементов затрат на величину изменения общей суммы затрат. Для этого построим аддитивную 4-х факторную модель Y=X1+X2+X3+X4.

Исходные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Затраты на производство молока, тыс.руб.

Показатели	Анализируемое значение	Базисное значение
Y-всего затрат	4319,00	3922,00
X1-оплата труда	1069,00	1072,00
Х2-Стоимость кормов	1961,00	1663,00
Х3-Амортизационные отчисления	249,00	8889,00
Х4-Прочие затраты	1040,00	298,00

Исходную информацию обработаем в программе «Аддитивная факторная модель». В результате получим расчеты, представленные в приложении 2.

 

 Анализируя решение аддитивной модели (Приложение 2) делаем вывод, что наибольший удельный вес в структуре себестоимости 1  ц молока  занимает  стоимость кормов (0,454 в анализируемом периоде), а наименьшую - амортизация (0,058 руб).

В целом затраты  на производство молока увеличились на 397,00 тыс руб или 10,122%, в том числе  за счет увеличения стоимости кормов на 298,00 тыс руб или на 7,598 % и увеличения прочих затрат на 742,00 тыс руб или на 18,919 %, при уменьшении затрат 3,00 тыс или на 0,076% и уменьшении амортизации на 640,00 тыс руб или на 16,318%.

Удельный вес оплаты труда уменьшился на 3,00 тыс руб или 0,076%, доля   амортизации уменьшилась на  640,00 тыс руб или на 16,318%.

Удельный вес  стоимости кормов и прочих затрат увеличился 298,00 тыс руб или на 7,598% и на 742,00 тыс руб или на 18,919%  соответственно.

 

Анализ доходности производства продукции

Кратная     модель

 

Постановка задачи. Определить основные факторы изменения выручки от реализации молока, т.е. определить влияние изменения затрат отдельных видов ресурсов - элементов себестоимости молока. Для определения используется кратная факторная модель.

,

где Y - выручка на 1 руб. затрат (рентабельность затрат);

X1 - денежная выручка от реализации (тыс. руб.);

X2 - оплата труда (тыс. руб.);

X3 - стоимость кормов (тыс. руб.);

X4 - амортизационные отчисления (тыс. руб.);

X5 - прочие затраты (тыс. руб.).

Таблица 3 –  Объёмы производства и затраты на производство молока, тыс.руб.

Показатели	Анализируемое значение	Базисное значение
Выручка от реализации      Х1	3474,00	3064,00
Оплата труда                        Х2	1069,00	1072,00
Стоимость кормов               Х3	1961,00	1663,00
Амортизация                      Х4	249,00	889,00
Прочие затраты                   Х5	1040,00	298,00

 

Анализируя показатели кратной факторной модели (Приложение 3) можно сделать вывод, что в целом по предприятию выручка на 1 тыс руб затрат увеличилась на 0,02 тыс руб или на 2,96%.

При этом выручка от реализации увеличилась  в анализируемом периоде на 410,00 тыс руб или на 13,38% по сравнению  с базисным, что обусловило рост окупаемости ( выручки на 1 руб затрат) на 0,10 тыс руб или 12,75%.

Затраты на оплату труда снизились на 3,00 тыс руб или 0,28%,что обусловило рост окупаемости на 0,07%.

Стоимость кормов увеличилась на 298,00 тыс руб или на 17. 92%,что вызвало снижение окупаемости на 0,06 тыс руб или на 7,35%.

Снижение амортизации на 640,00 тыс руб или на  71,99% вызвало увеличение окупаемости на 0,12 тыс руб или 15,78%.

Прочие затраты выросли  по сравнению с базисным периодом на 742,00 тыс руб или на 248,99%, что  снизило окупаемость затрат в  анализируемом периоде на 0,14 тыс руб или на 18,29%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ динамики и прогнозирование выхода продукции

Однофакторная регрессионная модель связи

 

Постановка  задачи.  На основании фактически заданных об урожайности зерновых, необходимо обосновать выбор её зависимости от фактора времени и сделать прогноз на следующий год. Данные представлены в таблице 4.

Таблица 4 –  Динамика урожайности зерновых

Год	x	y
1998	1	15,5
1999	2	13,4
2000	3	14,1
2001	4	11,6
2002	5	13,0
2003	6	11,2
2004	7	17,7
2005	8	15,4
2006	9	14,9
2007	10	16,2
2008	11	14,8
2009	12	9,9
2010	13	12,8
2011	14	17,3
2012	15	23,0

Проведём анализ динамики выхода кормов с 1 га по урожайности  зерновых и определим прогноз  урожайности на 2013 год. С этой целью  используем однофакторное уравнение  регрессии вида:  y=f(x)+E , где

Е – случайная  величины, характеризующая ошибку описания взаимосвязи между результатом  и признаком х;

y – урожайность  зерновых ц/га;

x – номер  года наблюдения;

Моделирование статистических связей между признаками предусматривает определение такого аналитического вида управления, при котором величина ошибки стремится к нулю. Чем меньше значение ошибки Е, тем точнее модель. Из этого положения следуют критерии выбора формы зависимостей:

• Табличный;
• Графический;
• В виде аналитических функций у=a+bx, где «a» и «b» - коэффициенты регрессии.

Они отражают средние зональные нормативы  эффективности использования производственных ресурсов. В каждом отдельном предприятии они характеризуют субъективный уровень интенсивности производства. В однофакторных моделях свободный член «a» означает начальный уровень результативного признака, не зависящий от размеров факторов. Коэффициент «b» означает, на сколько изменится результативный показатель при изменении фактора на единицу.

В экономике  используется большое количество разнообразных форм зависимости. Необходимо выбрать одну, которая точнее описывает фактическую зависимость.

Линейная  зависимость у=a+bx.

Показательные функции ; .

Многочлен 2-го порядка –у = а + bx + cx² –парабола.

Многочлен 3-го порядка –у= а + bx + cx²+dx³ .

  у=ab^x – экспонента.

  у=к+аb^x –модифицированная экспонента, где к – асимптота, предельно допустимое значение результативного признака, значение, к которому стремится результативный показатель.

Логастическая кривая у=к/(1+ах^bx).

Тригонометрические  функции используются при описании довольно длительного периода, который можно принять за цикл изменения результативного показателя.

Имея большое  количество наблюдений по значениям  фактора и соответствующим значениям результативного показателя, необходимо выбрать для описания такую форму зависимости, которая бы лучше всего отражала фактическую зависимость. Для этого по принятым формам рассчитываются коэффициенты регрессии и для каждого значения фактора рассчитывается теоретическое значение результативного показателя.