Сторінка
2

Сучасні методи фінансового аналізу

2. Аналіз: а) від загального до частинного (наприклад, досліджується, зміни яких саме факторів спричинили збільшення рентабельності виробничих фондів і який кількісний внесок кожного з них: зміни рентабельності реалізованої продукції, фондовіддачі, оборотності оборотних фондів; б) від частинних до узагальнюючих (наприклад, за даними форми № 3 "Звіт про рух грошових коштів" аналізується внесок у чистий рух коштів трьох напрямків діяльності підприємства: операційної, інвестиційної та фінансової).

3. Одноступеневий і багатоступеневий аналіз — залежно від кількості досліджуваних рівнів підпорядкованості факторів. Формула "Прибуток від реалізації продукції" = "Чиста виручка від реалізації" — "Собівартість реалізованої продукції" є прикладом одно-ступеневого аналізу. Якщо визначити складові "Собівартості" (наприклад, за економічними елементами витрат — матеріальні витрати, витрати на оплату праці, амортизаційні відрахування), а

далі ще й складові кожного з економічних елементів (наприклад, у складі матеріальних витрат виокремити витрати на сировину, комплектуючі, енергоносії тощо), матимемо приклад багатоступеневого аналізу. Класичний приклад багатоступеневого аналізу — так звана модель Дюпона.

4. Статичний і динамічний аналіз — аналізуються дані станом на якусь дату, за якийсь період або зміни даних у часі, тобто в динаміці. Визначення структури активів чи пасивів балансу станом на початок або на кінець звітного періоду — приклад статичного аналізу. Аналіз змін аналітичних фінансових показників у часі — приклад динамічного аналізу (приклад див. у підрозд. 4.5).

5. Ретроспективний і перспективний (прогнозний) аналіз — відповідно вивчення впливу факторів у минулому або прогнозування їх впливу. Приклади застосування ретроспективного й перспективного (прогнозного) аналізу наведено у підрозд. 2.4. і 4.6.

Основні технологічні етапи факторного аналізу

1. Встановлення факту наявності чи відсутності зв'язку між аналізованими показниками; складання переліку факторів, що визначають досліджувані результатні показники; виокремлення найбільш значущих факторів, що визначають зміни величини результатного показника.

2. Класифікація і систематизація факторів.

3. Визначення форми залежності між результатним і факторними показниками: залежності функціональні чи стохастичні, прямі чи обернені (у першому випадку збільшення або зменшення факторної ознаки спричинює відповідне збільшення або зменшення результатної ознаки; у другому випадку — збільшення або зменшення факторної ознаки спричинює зменшення або збільшення результатної ознаки).

4. Моделювання взаємозв'язку результатного і факторних показників, тобто побудова аналітичного виразу залежності; модель факторної системи — це математична формула, що відбиває реальні зв'язки між аналізованими явищами.

5. Визначення кількісного впливу факторів на величину результатного показника.

6. Практичне використання отриманої моделі.

Залежно від виду аналізу ці задачі розв'язуються за допомогою різноманітних прийомів: жорстко детерміновані зв'язки — балансовим методом, ланцюговими підстановками, інтегральним методом тощо; стохастичні зв'язки — кореляційним і регресійним аналізом, коваріаційним аналізом, методом головних компонент тощо. Застосуванням методів кореляційно-регресійного аналізу можна отримати спрощені формули у вигляді рівнянь для багатоваріантних розрахунків основних економічних показників, прогнозувати їх рівень залежно від змінювання зовнішніх і внутрішніх умов діяльності підприємства.

Детерміновані моделі факторного аналізу

Прикладом реалізації жорстко детермінованої моделі може бути стандартна форма № 2 "Звіт про фінансові результати", де значення підсумкового показника "Чистий прибуток" детерміновано визначають (з посиланням на відповідні коди рядків у формулах розрахунку) такі показники-фактори: чистий дохід (виручка) від реалізації продукції, собівартість реалізованої продукції, алгебраїчний підсумок фінансових доходів і витрат, розмір податкової ставки на прибуток тощо. Інший приклад — стандартна форма № 4 "Звіт про власний капітал", де залишок капіталу на кінець року визначається як алгебраїчна сума скоригованого залишку на початок року та сукупних змін у капіталі впродовж року. Очікувані зміни значень первісних факторів детерміновано впливатимуть на очікувані значення результатного показника (у наших прикладах відповідно на показники чистого прибутку і власного капіталу).

Прикладом детермінованих моделей можуть бути залежності рентабельності активів від рентабельності реалізованої продукції та оборотності капіталу або залежності рентабельності власного капіталу, що реалізовані у відомій моделі факторного аналізу фірми "Дюпон", а також аналіз використання виробничих фондів із застосуванням методу ланцюгових підстановок.

Можливості стохастичного аналізу та передумови його використання

У факторному аналізі використання стохастичних моделей зумовлюється необхідністю вивчення впливу факторів, яким притаманна невизначеність, приблизність, за якими неможливо створити жорстко детерміновану модель, які неможливо об'єднати в одній і тій самій детермінованій моделі, які не можуть бути виражені одним кількісним показником (наприклад, рівень платіжної дисципліни). Кореляційний (стохастичний) зв'язок — це неповна, імовірна залежність між показниками, що виявляється лише в сукупності спостережень. Застосуванням методів кореляційного аналізу можна розв'язувати такі задачі:

1) визначати зміни результатного показника під впливом одного або кількох факторів (у абсолютному вимірі), тобто визначати, на скільки одиниць змінюється величина результатного показника при зміні факторного на одиницю;

2) установлювати відносний ступінь залежності результатного показника від кожного фактора.

Передумови використання стохастичних моделей:

а) наявність сукупності факторів;

б) достатній обсяг спостережень; кількість спостережень має у 6-8 разів перевищувати кількість факторів;

в) випадковість і незалежність спостережень; спеціальні статистичні методи дають змогу виключити взаємно пов'язані ознаки;

г) однорідність результатів спостережень; критерієм однорідності може бути коефіцієнт варіації — його значення не повинно перевищувати 33 %;

д) наявність розподілу ознак, близького до нормального;

є) наявність спеціального математичного апарату з арсеналу методів математичної статистики та відповідного програмного продукту.

Послідовність створення стохастичної моделі:

1) якісний аналіз (постановка задачі, мета аналізу, визначення сукупності показників, вибір періоду, вибір методу аналізу);

2) попередній аналіз модельованої сукупності (перевірка однорідності, виключення аномальних спостережень, уточнення необхідних обсягів спостережень, установлення законів розподілу показників);