Проблема совершенствования учета и анализа затрат на хлебопекарных предприятиях (стр. 25 из 31)

5. Общая эластичность вычисляется по формуле:

(3.26)

Этот показатель свидетельствует, что при увеличении всех факторов одновременно на 1 % уровень затрат возрастает на 0,267 % (1,305-0,306-0,444-0,288).

6. Нормы замещения факторов.

Эти величины устанавливают соотношения между отдельными факторами при условии, что уровень затрат будет неизменным.

Нормы замещения факторов вычисляются по формуле

, (3.27)

В частности,

;

.

Найденные показатели свидетельствуют о том, что в результате увеличения объема производства (х₁) на 1000 рублей среднюю цену за одну тонну готовой продукции (х₅) следует уменьшить на 14,75 единиц при неизменном уровне затрат (при условии, что остальные факторы не изменятся).

Аналогично можно вычислить остальные соотношения между факторами при условии, что уровень затрат остается неизменным.

7. Анализ степени влияния факторов на уровень затрат.

По параметрам полученного уравнения можно оценить долю каждого из факторов в изменении уровня затрат. Это можно сделать по коэффициентам эластичности э_j, нормированным β-коэффициентам регрессии и Δ –коэффициентам.

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов в среднем изменится уровень затрат с изменением признака-фактора х_lна 1 % при фиксированном положении других факторов.

β-коэффициенты показывают, на какую часть среднего квадратического отклонения δ_у изменится зависимая переменная у (уровень затрат) с изменением соответствующего фактора х_jна величину своего среднего квадратичного отклонения δ_j. Этот коэффициент позволяет сравнить влияние колеблемости различных факторов на вариацию исследуемого показателя – уровня затрат, на основе чего выявляются факторы, в развитии которых заложены наибольшие резервы изменения результативного показателя:

, (3.28)

Чтобы оценить долю влияния каждого фактора в суммарном влиянии факторов, включенных в уравнение регрессии, рассчитывают ∆-коэффициенты:

, (3.29)

где

– коэффициент корреляции уровня затрат с фактором ; – коэффициент детерминации.

Содержательный анализ модели с целью уточнения приоритетности факторов основывается на сравнении перечисленных коэффициентов (табл. 3.13).

Таблица 3.13

Анализ степени влияния факторов на уровень затрат по выборочной совокупности хлебопекарных предприятий

Факторы	Значение коэффициентов			Ранг факторов по величине коэффициентов			Средний ранг
	эj	βj	Δj	эj	βj	Δj
х1	0,306	0,328	0,309	3	1	1	1
х5	0,444	0,311	0,289	2	2	2	2
х6	1,305	0,242	0,222	1	3	4	3
х7	0,288	0,198	0,178	4	4	3	4

Из таблицы 3.13 видно, что главным фактором изменения уровня затрат является фактор доли переменных затрат (х₆): при его изменении на 1 % уровень затрат возрастает на 1,305 %. Вторым по силе влияния на уровень затрат является фактор средней цены за одну тонну продукции (х₅) и т.д.

Сравнение значений β_jпозволяет сделать вывод о том, что с учетом уровня колеблемости факторов наибольшие резервы в изменении уровня затрат заключены в увеличении объема производства хлебопекарной продукции (х₁) и средней цены за одну тонну продукции (х₅).

Сопоставление значений коэффициентов Δ_jпозволяет сделать вывод о том, что наибольшая доля влияния падает на фактор объема производства (х₁). Роль этого фактора в вариации уровня затрат составляет 30,9 % общего влияния четырех факторов.

На втором месте – фактор средней цены за одну тонну продукции (х₅). Эта доля составляет 28,9 %.

Таким образом, наибольшие возможности в изменении уровня затрат связаны с изменением фактора объема производства (х₁), а затем фактора средней цены за одну тонну продукции (х₅).

Построенная многофакторная регрессионная модель может быть использована для оценки результатов хозяйствования, подсчета резервов снижения уровня затрат, планирования и прогнозирования величины затрат.

Расчет влияния факторов на прирост результативного показателя и подсчет резервов снижения уровня затрат приведен ниже. Оценка деятельности предприятия по использованию возможностей проводится сравнением фактической величины результативного показателя с теоретической (расчетной), которая определяется на основе уравнения множественной регрессии, полученной нами ранее (3.22). Подставив соответствующие значения объема производства и реализации (80736 тыс. руб.), средней цены за одну тонну продукции (8955,6 руб.), доли переменных затрат в их общей сумме (76,5 %) и суммы постоянных затрат (7922,4 тыс. руб.), получим точечный прогноз уровня затрат при фактическом значении (85,6 %).

у=0,6067679-0,000003080736–0,00005658955,6+0,01312776,5-

-0,00002367922,4=0,68 или 68 %.

Следовательно, уровень затрат фактически ниже расчетного на 17,6 % (68-85,6). Это свидетельствует о том, что ООО «Хлеб Донца» использует свои возможности несколько хуже, чем в среднем все исследуемые предприятия.

Следующим этапом исследования был подсчет резервов снижения уровня затрат на производство и реализацию продукции на основании точечного прогноза уровня затрат на 1 рубль продукции.

Подсчет резервов снижения осуществлен по формуле:

Р↓Y_х= Р↓↑х_ib_i, (3.30)

где Р↓Y_{х ,} Р↓↑х_i – резерв снижения результативного и резерв снижения (роста) факторного показателя соответственно; b_i– величина коэффициента регрессии, соответствующая х_i.

Результаты расчетов обобщены в таблице 3.14. Произведенные расчеты дают основание для следующего вывода. Если бы факторы, включенные в модель, изменились согласно расчету, а именно: объем производства и реализации возрос на 193,1 тыс. руб., средняя цена за одну тонну продукции увеличилась на 15,1 руб., а удельный вес переменных затрат на производство и реализацию продукции уменьшился на 0,9 процентных пункта, то прогнозная величина уровня затрат на производство и реализацию продукции снизилась бы на 0,0209995 процентных пункта.

Таблица 3.14

Подсчет резервов снижения уровня затрат ООО «Хлеб Донца» г. Каменска-Шахтинского

Факторный показатель	Величина факторного показателя		Р↓↑хi	bi	Р↓Yх
	фактическая	прогнозная
Х1	80736,00	80929,10	193,1	-0,00002	-0,003862
Х5	8955,6	8970,7	15,1	-0,000295	-0,0044545
Х6	76,5	75,6	-0,9	0,01347	-0,012123
Х7	7922,4	7925,6	3,2	-0,000175	-0,00056
Итого	-0,0209995

Прогноз может быть эффективным инструментом при разработке решений, если он обладает следующими свойствами: функциональной полнотой; полнотой исследования вариантов решений; точностью результата; достоверностью результата. Поэтому прогноз и модель, на основе которой он разрабатывается, должны подвергаться верификации.

В современной прогностике понятие верификации трактуется как оценка надежности и точности прогноза. Точность прогноза определяется величиной ошибки между прогнозируемым и фактическим значением исследуемого показателя (табл. 3.14).

(3.31)

Оценка качества модели прогнозирования основывается на использовании информации о действительных значениях исследуемого показателя, то есть касается прошлого. Однако на практике проблему точности прогноза необходимо решать тогда, когда срок упреждения не истек и действительное значение прогнозируемой величины исследуемого показателя не известно. В этом случае используются статистические методы оценки точности прогноза, связанные с понятием доверительного интервала.

Надежность прогноза определяется вероятностью реализации соответствующей оценки прогноза, которая оценивается или субъективно (экспертные оценки), или путем учета доверительного интервала.

По построенной модели можно прогнозировать уровень затрат. При этом можно получить два типа прогнозов: точечный и интервальный. Точечный прогноз дает значение уровня затрат при заданных значениях факторов (табл. 3.15).

Таблица 3.15

Прогноз уровня затрат ООО «Хлеб Донца»