Узагальнення результатів чинникового аналізу прибутку

Фактичний приріст прибутку порівняно з минулим роком становив 630 тис. грн. Він утворився завдяки зниженню собівартості реалізованої продукції (300 тис. грн.), підвищенню гуртових (відпускних) цін (440 тис. грн.) і змінам у структурі продукції (489 тис. грн. або 573 тис. грн.) при одночасному зменшенні прибутку за рахунок зниження обсягу реалізації (599 тис. грн. або 683 тис. грн.).

Аналіз чинників утворення надпланового прибутку від реалізації продукції у розмірі 1920 тис. грн. (9170 – 7250) показує, що:

а) за рахунок приросту обсягу реалізації продукції в оцінці за повною собівартістю порівняно з прогнозом на 7,6% (45020 : 41830 х 100 – 100) прибуток збільшився на 551 тис. грн.:

7250 х 7,6:100 = 551(тис. грн.);

б) під впливом зміни структури й асортименту реалізованої продукції прибуток збільшився на 203 тис. грн.:

7250 х (54190 : 49080 – 45020 : 41830) = 7250 х (1,104 – 1,076) = 7250 х 0,028 = + 203 (тис. грн.);

в) внаслідок зниження рівня витрат на 1 грн. реалізованої продукції прибуток збільшився на 1166 тис. грн.:

54190 х (45020 : 54190 – 41830 : 49080) = –1166 (тис. грн.).

Перевірка: 551,0 +203,0 + 1166,0 = 1920 (тис. грн.).

У роботі розглянули методи функціонального детермінованого аналізу прибутку, що базується на розкладанні аналізованого показника на складові елементи, але при цьому не враховували складні зв’язки, які виникають між прибутком та іншими вартісними якісними показниками: продуктивністю праці, фондовіддачею, матеріаломісткістю, якістю продукції тощо.

Аналіз системи складних взаємозв’язків між показниками передбачає застосування методів стохастичного аналізу, до яких належать кореляційний і регресивний багаточинникові аналізи.

Точності розрахунків ступеня впливу чинників на результа­тивний показник і одночасно вищої статистичної надійності досягаються шляхом зведення безлічі вихідних економічних показників до кількох узагальнювальних характеристик, тобто до комплексних чинників (головних компонентів). На основі цих чинників будують регресивне рівняння:

,

де Y_i – результативний показник (прибуток); а_i – ваговий коефіцієнт при головному компоненті; а_i – ваговий коефіцієнт при головному компоненті; F_i – узагальнювальний чинник (головний компонент).

Виділені у процесі статистичної обробки початкових даних головні компоненти характеризують не просто чинники, а закономірності формування прибутку. Так, якщо в регресивному рівнянні Х₅ є показником продуктивності праці, то у регресивному рівнянні, побудованому на головних компонентах, комплексний чинник F₁ включає в себе: Х₅ – продуктивність праці, Х₆ – чисельність робітників і Х₇ – коефіцієнт змінності. Цей комплексний чинник F₁ має нове змістове навантаження і може бути виражений як «рівень використання живої праці». Відповідно, F₂, що включає фондовіддачу й оборотність обігових коштів, характеризує використання основних та оборотних засобів, а F₃, що включає матеріало­місткість і суму матеріальних витрат, характеризує рівень використання матеріальних ресурсів.

Вільний член рівняння, побудованого на головних компонентах, характеризує середнє значення прибутку в сукупності, яке аналізують. У результаті розв’язання рівняння регресії, побудованого на головних компонентах, можна визначити величину компонента прибутку тільки завдяки виділенню головних компонентів. Наявність у рівнянні середнього значення прибутку дає змогу провести порівняльний аналіз роботи підприємства за кілька років, встановити динаміку його рентабельності.

Методика регресивного аналізу прибутку й інших вартісних показників потребує достатньої репрезентативності даних. Для цього необхідно використати дані за кілька років.

При використанні методів стохастичного аналізу складних взаємо­зв’язків рівняння регресії щодо прибутку набуває вигляду лінійного рівняння. Зв’язок чинників з прибутком можна подати у вигляді рівняння виду Y = a + bx. Розв’язання рівняння за кожним чинником, що впливає на прибуток, дає багаточинникову кореляційну модель аналізу прибутку:

.

Після визначення параметрів рівняння можна охарактеризувати

F_i – узагальнювальний чинник (головний компонент).

Виділені у процесі статистичної обробки початкових даних головні компоненти характеризують не просто чинники, а закономірності формування прибутку. Так, якщо в регресивному рівнянні Х₅ є показником продуктивності праці, то у регресивному рівнянні, побудованому на головних компонентах, комплексний чинник F₁ включає в себе: Х₅ – продуктивність праці, Х₆ – чисельність робітників і Х₇ – коефіцієнт змінності. Цей комплексний чинник F₁ має нове змістове навантаження і може бути виражений як «рівень використання живої праці». Відповідно, F₂, що включає фондовіддачу й оборотність обігових коштів, характеризує використання основних та оборотних виробничих фондів, а F₃, що включає матеріало­місткість і суму матеріальних витрат, характеризує рівень використання матеріальних ресурсів.

Вільний член рівняння, побудованого на головних компонентах, характеризує середнє значення прибутку в сукупності, яке аналізують. У результаті розв’язання рівняння регресії, побудованого на головних компонентах, можна визначити величину компонента прибутку тільки завдяки виділенню головних компонентів. Наявність у рівнянні середнього значення прибутку дає змогу провести порівняльний аналіз роботи підприємства за кілька років, встановити динаміку його рентабельності.

Методика регресивного аналізу прибутку й інших вартісних показників потребує достатньої репрезентативності даних. Для цього необхідно використати дані за кілька років.

При використанні методів стохастичного аналізу складних взаємо­зв’язків рівняння регресії щодо прибутку набуває вигляду лінійного рівняння. Зв’язок чинників з прибутком можна подати у вигляді рівняння виду Y = a + bx. Розв’язання рівняння за кожним чинником, що впливає на прибуток, дає багаточинникову кореляційну модель аналізу прибутку:

.

Після визначення параметрів рівняння можна охарактеризувати ступінь залежності показника прибутку від усіх включених у модель чинників. Як чинники, що впливають на прибуток, можна взяти до уваги такі показники: витрати на гривню продукції, продуктивність праці, фондовіддача, матеріаломісткість, коефіцієнт змінності, питома вага сертифікованої, нової або модернізованої продукції, оборотність обігових або сукупних активів, чисельність працюючих, сума матеріальних витрат, вартість основних фондів. Регресивний метод дає змогу виявити такі чинники формування прибутку, які не можна визначити на основі даних форми 2. Тому його застосування значно розширює і поглиблює можливості вивчення прибутку.