Müügikasumi faktorianalüüs Exceli abil. Maksueelse kasumi faktorianalüüs – näide

Ettevõtte müügikasum arvestatakse kaupade, tööde, teenuste müügist (ilma käibemaksuta, aktsiisid ja muud kohustuslikud maksed), omahinna, ärikulude ja majandamiskulude vahena.

Peamised müügikasumi suurust mõjutavad tegurid on järgmised:

• müügimahu muutus;
• muutus müüdava tootevalikus;
• tootmiskulude muutus;
• toodete müügihinna muutus.

Müügikasumi faktorianalüüs on vajalik tootmisefektiivsuse tõstmise reservide hindamiseks, s.o. Faktoranalüüsi põhiülesanne on leida võimalusi ettevõtte kasumi maksimeerimiseks. Lisaks on võtmise põhjenduseks müügikasumi faktoranalüüs juhtimisotsused.

Analüüsi läbiviimiseks koostame analüütilise tabeli, mille infoallikaks on ettevõtte bilansi ja kasumiaruande andmed (bilansi vormid 1 ja 2):

Teeme kindlaks tegurite mõju ettevõtte kasumi suurusele järgmiselt.

1. Määrata müügimahu mõju kasumile on vaja korrutada eelmise perioodi kasum müügimahu muutusega.

Ettevõtte kaupade müügist saadud tulu aruandeperioodil oli 54 190 tuhat rubla, kõigepealt peate määrama müügimahu baashindades (54 190 / 1,15), mis moodustas 47 122 tuhat rubla. Seda arvesse võttes moodustas müügimahu muutus analüüsitud perioodil 81,5% (47 122/57 800*100%), s.o. müüdud toodete maht vähenes 18,5%. Toodete müügimahu vähenemise tõttu vähenes kasum toodete, tööde, teenuste müügist: 8 540 * (-0,185) = -1 578 tuhat rubla.

Tuleb märkida, et peamine metoodiline raskus müügimahu mõju määramisel ettevõtte kasumile on seotud raskustega müüdud toodete füüsilise mahu muutuste määramisel. Kõige õigem on müügimahu muutusi määrata aruandluse ja põhinäitajate võrdlemise teel, väljendatuna naturaalsetes või tinglikult naturaalsetes arvestites. See on võimalik, kui tooted on homogeensed. Enamasti on müüdavad tooted koostiselt heterogeensed ja vaja on teha võrdlusi väärtuse osas. Andmete võrreldavuse tagamiseks ja muude tegurite mõju välistamiseks on vajalik võrrelda aruandlus- ja müügibaasmahtusid väljendatuna samades hindades (soovitavalt baasperioodi hindades).

Toodete, tööde, teenuste hinnamuutuste indeks arvutatakse aruandeperioodi müügimahu jagamisel müügihindade muutuste indeksiga. Selline arvutus ei ole täiesti täpne, kuna müüdud toodete hinnad muutuvad kogu aruandeperioodi jooksul.

2. Müügimiksi mõju Organisatsiooni kasumi suuruse võrra määratakse aruandeperioodi hindade ja baasperioodi maksumuse alusel arvutatud kasumi ja müügimahu muutuse järgi ümberarvutatud baaskasumi võrdlemine.

Aruandeperioodi kasumit saab baasperioodi kuludest ja hindadest lähtudes teatud konventsionaalsusega määrata järgmiselt:

• aruandeperioodi müügitulu baasperioodi hindades 47 122 tuhat rubla;
• tegelikult müüdud tooted, arvutatuna baasmaksumuses (41 829 * 0,815) = 34 101 tuhat rubla;
• baasperioodi ärikulud 2 615 tuhat rubla;
• baasperioodi halduskulud 4 816 tuhat rubla;
• aruandeperioodi kasum, arvutatuna baasmaksumuses ja baashindades (47 122-34 101-2 615-4 816) = 5 590 tuhat rubla.

Seega on sortimendi struktuuri nihkete mõju müügikasumi summale: 5 590 - (8 540 * 0,81525) = -1 373 tuhat rubla.

Arvestus näitab, et müüdavate toodete koostises on suurenenud madalama tasuvustasemega toodete osakaal.

3. Kulude muutuste mõju kasumit saab määrata aruandeperioodi toodete müügikulude võrdlemisel baasperioodi kuludega, mis on ümber arvutatud müügimahu muutuste jaoks: (41 829 * 0,815) - 39 780 = -5 679 tuhat rubla. Müüdud kauba maksumus tõusis, mistõttu kasum toodete müügist vähenes sama palju.

4. Müügi- ja halduskulude muudatuste mõju Ettevõtte kasumi suurus määratakse nende väärtuse võrdlemisel aruande- ja baasperioodil. Ärikulude vähenemise tõttu kasvas kasum 1 140 tuhande rubla (1 475 - 2 615) võrra ja halduskulude summa vähenemise tõttu 1 051 tuhande rubla (3 765 - 4 816) võrra.

5. Hindade mõju kindlaksmääramine toodete, tööde, teenuste müük kasumi muutmiseks, on vaja võrrelda aruandeperioodi müügimahtu, mis on väljendatud aruandeperioodi ja baasperioodi hindades, st: 54 190 - 47 122 = 7 068 tuhat rubla.

Kokkuvõttes arvutame kõigi nende tegurite mõju kokku:

1. müügimahu mõju -1 578 tuhat rubla;
2. müüdud tootevaliku struktuuri mõju -1 373 tuhat rubla;
3. mõju kuludele -5 679 tuhat rubla;
4. müügikulude mõju +1 140 tuhat rubla;
5. majandamiskulude summa mõju +1 051 tuhat rubla;
6. müügihindade mõju +7 068 tuhat rubla;
7. tegurite kogumõju +630 tuhat rubla.

Tootmiskulude oluline tõus tulenes peamiselt tooraine ja materjalide kallinemisest. Lisaks mõjutasid kasumi suurust negatiivselt müügimahu vähenemine ja negatiivsed nihked tootevalikus. Nende tegurite negatiivset mõju kompenseeris müügihindade tõus, samuti haldus- ja müügikulude vähenemine. Sellest tulenevalt on ettevõtte kasumi kasvu reservideks müügi kasv, tulusamat liiki tooteliikide osakaalu suurenemine kogu müügimahus ning kaupade, tööde ja teenuste maksumuse vähenemine.

Hoolikas planeerimine on iga ettevõtte edu jaoks hädavajalik. Selle aluseks on erinevate näitajate faktoranalüüs, mis võimaldab plaane põhjendada, hinnata raamatupidamise ja kontrollisüsteemide kvaliteeti. Tulemuste põhjal töötatakse välja ettevõtte taktika ja strateegia. Kõige sagedamini viiakse faktoranalüüs läbi kasumi osas, et teha kindlaks, kuidas seda näitajat mõjutavad toodete kvaliteet ja maht, tööviljakus. Äriettevõtete jaoks on müügianalüüs kõige olulisem.

Finantstulemuste uurimise ülesanne on kontrollida plaanide täitmist ja teha kindlaks, millised objektiivsed ja subjektiivsed tegurid mõjutavad sissetulekute taset. Arvutusprotsessis kasutatakse äriplaani mandaate ja teavet. Tulemuste põhjal määratakse reservid puhastulu suurendamiseks.

Arvutused tehakse vastavalt:

• bruto, maksustatav,
• esmatarbekaubad (teenused, tööd)
• tulu muust müügist
• mittetegevustulu

Uurimise eesmärgid:

• määrata iga tunnuse kõrvalekalded
• uurida iga näitaja muutust ja struktuuri
• hinnata ettevõtte tegevust teatud perioodi jooksul

Analüüsitakse tulude struktuuri ja koostist, dünaamikat võrreldes eelmiste ajaperioodidega, valitud arvestuspoliitika mõju igale kasumiliigile ning dividendide ja maksude mahaarvamiste suurust.

Oluline on võtta arvesse kõiki ettevõtlustegevuse tulemusi mõjutavaid tegureid:

• tulud tehingutest valuutadega, hoiused, võlakirjad, aktsiad
• lootusetutest võlgadest tulenevad kahjud, trahvid, trahvid, trahvid
• üüritulu, saadud trahvid, trahvid, trahvid
• Negatiivsest varasemast sissetulekust ja loodusõnnetustest tulenev kahju
• kulud maksude ja eelarvevälistesse fondidesse mahaarvamiste tasumiseks

Peamine näitaja edukas töö- kõrge kasumlikkus. On vaja uurida selle näitaja sõltuvust kogu ettevõtte ja iga tegevusvaldkonna kohta. Hinnatakse müügi tasuvust, investeeritud kapitali tootlust, investeeringuid ja kulusid. Arvutused tehakse iga kasumi liigi kohta (bruto, müügist, neto).

Faktoranalüüs koosneb mitmest etapist:

• valiku tegurid
• nende süstematiseerimine ja klassifitseerimine
• teguri ja tulemuse vaheliste suhete modelleerimine
• iga teguri määramine ja selle mõju arvutamine tulemusele majanduslik tegevus
• soovituste väljatöötamine tulemuste praktikas kasutamiseks

Põhielemendid: kasumlikkuse, tulude ja kulude muutused.

Faktooruuringute jaoks saate kasutada muid näitajaid, näiteks kasumlikkust:

• investeeringud ("alumisel real" oleva summa ja omavahendite summa suhe)
• omakapital
• varad ("alumisel real" oleva summa suhe bilansi esimese jao kogumahusse)
• ("alumisel real" oleva summa ja käibekapitali mahu suhe)
• müük ("alumisel real" oleva summa ja tulu suhe)

Arvutatakse välja baas- ja jooksva aasta summade vahe, selgitatakse välja muutusi mõjutanud tegurid.

Müügi kasumlikkust mõjutavate tegurite uurimine

Müügitulu sõltub:

• müüdud kauba maht
• müüdavate kaupade struktuur
• omahind
• keskmine hinnatase
• ärikulud

Uuringu käigus hinnatakse iga tegurit ja selle mõju.

Kaupade müügist saadava tulu muutuse üldnäitaja:

ΔP = P1 - P0, kus

• P1 - jooksva perioodi kasum
• P0 - eelmise perioodi kasum

Müüdud kauba mahu mõju kasumlikkusele arvutamisel arvutatakse esmalt mahu kasv (protsendina):

ΔQ \u003d Q1 / Q0 * 100–100, kus

• I kv - jooksva perioodi tulu baasi hindades
• Q0 - eelmise perioodi tulud

ΔР1 = Р0 * ΔQ / 100, kus

• ΔР1 - müüdud kauba mahu muutus

Probleeme võib tekitada baasi ja aruandluse ajaintervalli andmete võrdlemine, eriti kui tooted on heterogeensed. Probleem lahendatakse, võttes aluseks eelmise perioodi hinnad.

Mõju omahinnale arvutatakse järgmise valemi abil:

ΔР2 = С0 — С1, kus

• C0 - aruandeperioodil müüdud kaupade maksumus eelmise perioodi hindades
• C1 - aruandeperioodil müüdud kaupade maksumus jooksevhindades

Seda valemit kasutatakse ka müügi- ja halduskulude mõju arvutamisel.

Müügihinna muutus arvutatakse järgmise valemiga:

ΔР3 = Q1 - Q2, kus

• 1. kvartal - jooksva perioodi tulu jooksevhindades
• Q2 - jooksva perioodi tulu baashindades

Toote struktuuri mõju kasumile arvutamiseks kasutatakse järgmist valemit:

ΔР4 = ΔР - ΔР1 - ΔР2 - ΔР3

Kõigi tegurite mõju määramiseks kasutatakse valemit:

ΔР = Р1 - Р0 = ΔР1 + ΔР2 + ΔР3 + ΔР4

Tulemuste põhjal määratakse reservid, mis võimaldavad. See võib olla müüdavate toodete mahu suurenemine, kogumaksumuse või selle üksikute komponentide vähenemine, toodetud (müüdud) toodete struktuuri (kvaliteedi, sortimendi) paranemine.

Arvutamise näide

Arvutuste tegemiseks tuleb bilansist võtta andmed jooksva ja baasaasta kohta.

Näide müügikasumi faktoranalüüsi näitajate arvutamisest, kui:

• tulu 60 000 ja 55 000 (jooksevhindades) või 45 833 (baasaasta hindades)
• tootmiskulud 40 000 ja 35 000
• müügikulud 3000 ja 2000
• majandamiskulud 5000 ja 4000
• kogumaksumus 48 000 ja 41 000
• müügihinna muutumise indeks 1.2
• kasum 12 000 ja 14 000

(esimene näitaja viitab baasperioodile, teine ​​- aruandeperioodile).

Kasumi muutus:

ΔP = P1 - P0 \u003d 12 000 - 14 000 \u003d -2000

Käesoleva perioodi tulud mineviku hindades: 55 000 / 1,2 = 45 833.

Müügimahu suurendamine/vähendamine:

ΔQ = Q1 / Q0 * 100 = 45 833 / 60 000 * 100 - 100 = -24%

Helitugevuse vähendamise mõju:

ΔP1 \u003d P0 * ΔQ / 100 \u003d 12 000 * (-24) / 100 = -1 480

Mittetäieliku (tootmis)kulu mõju:

ΔP2 = C0 - C1 \u003d 40 000 - 35 000 * 1,2 \u003d -2000

Müügikulude mõju:

ΔP2 \u003d C0 - C1 = 3000 - 2000 * 1,2 = 600

Juhtimiskulude mõju:

ΔР2 \u003d С0 - С1 \u003d 5000 - 4000 * 1,2 \u003d 200

Müügiväärtuse muutuse mõju:

ΔP3 \u003d Q1 - Q2 \u003d 55 000 - 45 833 \u003d 9167

Struktuuri mõju:

ΔР4 = ΔР - ΔР1 - ΔР2 - ΔР3 = -2000 - 1480 - 2000 + 600 + 200 + 9167 = 4467

Kõigi tegurite mõju:

ΔР = ΔР1 + ΔР2 + ΔР3 + ΔР4 = -1 480 - 2 000 + 600 + 200 + 9 167 + 3 467 = 9 114

Tulemused näitavad, et aruandeperioodi kasum vähenes müügimahtude vähenemise ja tootmiskulude kasvu tõttu. Positiivselt mõjus müügi käigus toimunud muutus toodete struktuuris ja maksumuses.

Brutokasumit mõjutavate tegurite uurimine

Brutokasumi arvutamisel ei võeta arvesse järgmisi kulusid:

• kaubanduslik
• juhtimisalane
• mittetöötav
• operatsiooniruumid
• maks
• hädaolukord
• teised

Eelmises jaotises käsitletud näites muutub 3:

• hind oleks 2000
• struktuuri mõju 3 667
• kõigi tegurite mõju 8 314

Summad on väiksemad, kuna arvesse ei võeta müügi- ja halduskulusid, mis muudavad kogu omahinda.

Puhaskasumi suurust mõjutavate tegurite uurimine

Kõik seda näitajat mõjutavad tegurid jagunevad sisemisteks ja välisteks. Esimesse rühma kuuluvad arvestusmeetodid, kulustruktuuri moodustamise meetodid, teise - kliima mõju, tooraine tariifide ja hindade muutused, lepingute muudatused, vääramatu jõud. Puhaskasum arvutatakse, kui saadud tulust lahutatakse tootmiskulud, majandamis- ja ärikulud, muud kulud, maksud.

Arvutamiseks kasutatakse valemit:

∆Rch = ∆Р + ∆С + ∆К + ∆У + ∆П + ∆NP, kus

• ∆Р - tulude muutus
• ∆C - maksumuse muutus
• ∆K - ärikulude muutus
• ∆У - majandamiskulude muutus
• ∆P - muude tulude/kulude muutus
• ∆NR - suuruse muutus pärast reguleerimist

Üksikute tegurite muutuste arvutamisel kasutatakse järgmist valemit:

ΔI2 = I0 - I1, kus

• I0 - jooksva perioodi kulud mineviku hindades
• I1 - aruandeperioodi kulud jooksevhindades

Samamoodi uuritakse täiendavate tegevuste tulude kohta, näiteks osalemine teistes ettevõtetes, hoiused, hoiused võlakirjades. See võimaldab määrata kasumlikkust ja investeerimise otstarbekust mõjutavad tegurid. Näiteks kui hoiuste intressitulu on vähenenud, ei tohiks te seda tüüpi investeeringuid edaspidi kasutada.

"Alumise joonega" töötades uuritakse ka kvaliteeti ja kasutamist netokasum. Seda näitajat saab parandada, kui vähendada vahet bilansis oleva näitaja ja reaalse rahasumma vahel. Selleks muutuvad kulude mahakandmise meetod, meetodid ja reservide moodustamine.

Teenitud vahendite kasutamise uurimiseks kasutatakse ühe aktsia kasumlikkuse arvutamise valemit:

Pa \u003d (Pch - Dpr) / Qo, kus

• Pa - ühe aktsia kasumlikkus
• Pch - puhaskasum
• Dpr - dividendide summa eelisaktsia kohta
• Qo - ringluses olevate lihtaktsiate arv

Puhaskasumit kasutatakse:

• dividendimaksed
• säästude ja reservide moodustamine
• sissemaksed sotsiaal- ja heategevusfondidesse

Nende mõõtmiste puhul saab teha ka faktorianalüüsi, et võrrelda mahtusid ja erinevusi kahe või enama perioodi lõikes.

Faktoranalüüs võimaldab sügavamalt ja üksikasjalikumalt hinnata ettevõtte finantsseisundit, selgitades välja tegurid, millel on kõige rohkem suur mõjuäri kasumlikkuse kohta. Tulemuste põhjal on võimalik täpselt kindlaks teha, milliseid meetmeid on vaja.

Kirjutage oma küsimus allolevasse vormi

Müügi efektiivseks juhtimiseks on vaja õigesti hinnata tulusid mõjutavaid tegureid. Veebis on palju näiteid tulude faktoranalüüsist Excelis. Kuid enamik neist on kirjutatud metoodiliste aspektide näitamiseks ja neil on vähe praktilist kasu.

Selle artikli eesmärk on näidata, kuidas arendada ettevõtte vajadustele vastavat tulumudelit. Praktikas võib selline mudel olla üsna keeruline ja et mitte raisata aega Excelis faktoranalüüsi tegemisele, kasutame Fincontrollex® Variances Analysis Tool lisandmoodulit, mis võimaldab seda protsessi täielikult automatiseerida. Selle lähenemisviisi abil saame keskenduda andmete analüüsile, mitte Excelis valemite arendamisele.

Kuidas välja töötada faktoriaalset tulumudelit

Müüte toodet, millel on hind. Tulude arvutamiseks peate korrutama müüdud toodete arvu (või mahu) nende hinnaga:

See on tulude arvutamise põhimudel. Kõik muud mudelid on selle tuletised ja kirjeldavad vastavalt mahutegurit, hinda või tõstavad esile muude tegurite mõju antud tingimus. Valemi lõplik vorm sõltub hallatavast müügiäriprotsessist. Vaatame neist levinumaid.

Kui müüte mitut tüüpi tooteid erinevate hindadega, saate hallata müügi sortimenti. Selleks jagage mahutegur kõigi toodete müügi kogumahuga ja iga toote osakaaluga kogumahus:

Praktikas ei mõista müügijuhid sageli selle teguri olemust, mis viib analüüsi tulemuste vääritimõistmiseni. Seda tegurit tuleks tõlgendada kui muutust müügimahtude struktuuris kõrgema või madalama hinnaga toodete suunas. Näiteks kui sortimendi teguril oleks positiivne mõju, see tähendab, et müügistruktuuris tõusis kõrgema hinnaga toodete osakaal, samas kui madalama hinnaga toodete osakaal vähenes. Kui sortimendi tegur avaldas negatiivset mõju, siis on pilt vastupidine: suureneb madalama hinnaga toodete osakaal ja väheneb kõrgema hinnaga toodete osakaal. Ärge ajage selle teguri mõju segamini hinnamuutustega, kuna sortimendi teguri arvutamisel välistatakse (välistatakse) muude tegurite mõju.

Kui teie ettevõte kasutab erinevaid viise oma toodete turule (müügikanalid) tarnimiseks, siis selleks, et hinnata müügikanalite struktuuri mõju, tuleb tulude arvutamise valemisse lisada iga kanali osakaal. Näiteks võib kettide ja jaemüügipunktide tulufaktori mudel välja näha järgmine:

Horisontaalne ja vertikaalne kasv

Võrgus kaubanduse struktuur sageli tekib vajadus hinnata mahtude muutust, mis on tingitud uute müügikohtade avamisest või müügimahu muutumisest olemasolevates müügikohtades. Sellise hinnangu saab anda, tuues välja müügimahtude horisontaalsete ja vertikaalsete muutuste tegurid.

Horisontaalsed muudatused on müügimahtude muutused seoses uute müügikohtade avamisega.

Vertikaalne muutus on olemasolevate müügikohtade müügimahtude muutus.

Nende muudatuste esiletõstmiseks tuleb tulude arvutamise mudelisse lisada järgmised tingimused. Kui jooksval kuul toimub müük aastal müügipunkt, milles tooteid varem ei müüdud – need on horisontaalsed muudatused. Kui toode on müügipunktis juba müüdud, siis me räägime vertikaalse muutuse kohta.

Uute toodete tutvustus

Kui sortimenti tutvustada Uus toode, on soovitatav hinnata selle otsuse mõju kogutulule. Selleks on vaja välistada toote mõju kõikidest teguritest ja jaotada sellelt tootelt saadav tulu eraldi tegur.

Selleks on vaja kõikidele mudeli teguritele lisada tingimus kontrollimaks, kas toode on uus. Toode loetakse uueks, kui seda eelmisel perioodil ei müüdud.

Saate uuest tootest saadava tulu eraldada eraldi teguriks, kasutades järgmist tingimust.

Selle tulemusel saate tegurid uute toodete mõjust puhtaks ja uute toodete jaoks eraldi tulu. See võimaldab teil täpselt hinnata uute toodete kasutuselevõtust tulenevat tulude kasvu.

Toodete eemaldamine sortimendist

Toodete sortimendist kõrvaldamise mõju hindamine toimub sarnaselt uute toodete turule toomise mõju hindamisega, ainsa erinevusega, et tegurite hulgast on välja jäetud kõrvaldatud toote mõju. Toode loetakse kõrvaldatuks, kui see müüdi eelmisel perioodil, kuid mitte käesoleval perioodil.

Saate tuletatud tootest saadava tulu jaotada eraldi tegurisse, kasutades järgmist tingimust.

Selle tulemusena saate hinnata tulude vähenemist, mis on tingitud toodete sortimendist eemaldamisest.

Hinnates samaaegselt uute toodete kasutuselevõttu ja vanade toodete turult kõrvaldamist, saate hinnata sortimendi muutmise efektiivsust.

Konversioonide juhtimine

Kui töötate jaemüügiettevõttes, teate ilmselt, et kõik poekülastajad ei soorita oste. Selleks, et hinnata, kui suur protsent külastajatest ostu sooritab, peate arvutama konversioonimäära:

Konversioonimäär sõltub müügi sulgemise personali efektiivsusest. Kui soovite seda hinnata väärtuse alusel, peaksite selle lisama faktoriaalmudelisse. Konversioonikursi arvutamiseks kasutatakse ostjate arvu, et seda tegurit esile tõsta faktoriaalne mudel tulu, peate lisama indikaatori, mis seob hinna ostjate arvuga. Näiteks keskmise tšeki suurus.

Keskmise tšeki suuruse haldamine

Seotud tooteid pakkudes saate oma üldist müüki suurendada. Selle protsessi tõhususe hindamiseks on vaja arvutada keskmise kontrolli suurus:

Keskmise tšeki suurus ja ka ümberarvestuskurss sõltuvad müüki sulgeva personali töö efektiivsusest. Seega, kui soovite hinnata nende näitajate tõhusust, peaksite need faktoriaalmudelisse lisama.

Müügi soodustamiseks saate teha allahindlusi. Allahindluse suurus võib sõltuda erinevaid tingimusi: müügimahud, maksetingimused jne. Selleks, et hinnata allahindluse mõju tuludele, peate mudelisse lisama järgmise teguri:

Allahindlust analüüsides ei tohiks unustada allahindluse andmise peamist eesmärki – müügi suurendamist. Seetõttu tuleb allahindlustegurit hinnata koos mahuteguriga.

Kui olete toodete tootja, siis on teil võimalus stimuleerida oma toodete müügi intensiivsust jaeketid retroboonustega. Retroboonus on preemia, mida makstakse turustajatele ja edasimüüjatele toodete reklaamimise eest. Retroboonuste abil müügiedenduse efektiivsuse hindamiseks arvutatakse tavaliselt retroboonuste protsent tulust (ilma allahindlusteta). Et hinnata retroboonuste mõju tuludele, peate mudelisse lisama järgmise teguri:

Kõik kokku: FMCG tootja tulu faktormudel

Vaatleme näiteks FMCG-tootja tulumudelit. On tavaline, et FMCG tootjad müüvad oma tooteid turustuskanalite kaudu, pakkudes täiendavaid mahusoodustusi. Selle funktsiooni kajastamiseks lisame põhitulu arvutamise mudelisse sortimendi haldamise, allahindluste ja retroboonuste valemid, millest eespool rääkisime.

Meie faktoriaalne mudel sisaldab viit tegurit: kogumüük, sortiment, hind, allahindlus ja retroboonus. Tegurite arvutamise järjekord sõltub sellest, kui suur on ettevõtte kontroll nende näitajate üle (kõrgemast madalamale). Seetõttu arvutame need järgmises järjestuses:

1. Üldine maht
2. Vahemik
3. Retro boonus
4. Allahindlus

Faktormudel on valmis ja nüüd saab edasi liikuda Excelis faktoranalüüsi juurde.

Tulude faktorianalüüs Excelis – see on lihtne!

Faktoranalüüsi tegemine Excelis on üsna vaevarikas ülesanne isegi kogenud kasutajale. Seetõttu kasutame selle oluliseks lihtsustamiseks Exceli jaoks spetsiaalset lisandmoodulit. Tasuta prooviperioodi aktiveerimiseks vajate oma Meil, mis saab sõnumi koos aktiveerimisvõtme ja allalaadimislingiga.

See lisandmoodul säästab teid Exceli töövihiku iga teguri arvutamise valemite sisestamisest, loob iseseisvalt kõigi tegurite kohta kokkuvõtliku aruande ja toodete kohta üksikasjaliku aruande ning koostab ka diagrammi, kui kasutate Excel 2016 või Office 365. kosk(Kui te pole selle diagrammiga tuttav, lugege kindlasti artiklit, kuna see diagramm on suurepärane viis faktoranalüüsi tulemuste kuvamiseks).

Selles artiklis me ei peatu selle lisandmooduli kõigil funktsioonidel, sest. saate vaadata allolevat videoülevaadet või seda ise lugeda ja asuda kohe faktormudeli seadistamisele.

Algandmetena kasutame jaanuari ja veebruari müügiaruande tinglikke andmeid. Sellelt lingilt saate alla laadida näitega arhiivi.

Lisandmooduli käivitamiseks lindil excel minge vahekaardile veebisait ja rühmas Dispersioonanalüüsi tööriist vajuta nuppu Jookse. Avaneb lisandmooduli aken.

Sisestage mudeli nimi

Järgmine samm on sisenemine matemaatiline valem teguri mudel. Selleks sisestage valemiväljale meie faktoriaalmudel ja vajutage nuppu Sisenema.

Lisandmoodul määrab automaatselt kõikide tegurite nimed ja täidab nendega tegurite seadistuste tabeli esimese veeru. Nende tegurite parameetrite kohandamine jääb meie ülesandeks.

Nüüd paneme paika tegurite arvutusjärjestuse. Tegurid arvutatakse nende tabelis esinemise järjekorras: esimesena arvutatakse tabeli ülaosas olev tegur ja viimasena tabeli alumises osas olev tegur. Esimeses veerus olevaid tegureid lohistades peate kohandama eelmises jaotises määratletud arvutusjärjekorda. Selleks tehke esimeses veerus teguri nimel vasakklõps ja ilma hiirenuppu vabastamata lohistage tegur vajalikule reale ja vabastage nupp. Selle tulemusena peaksime saama järjestuse, nagu alloleval pildil.

Jätsime konfigureerimata viimase parameetri: tootenimedega vahemiku. Paneme selle paika. Lindil Fincontrollex® dispersioonianalüüsi tööriist sakk Kodu grupis Mudel vajuta nuppu Pealkirjavahemik.

Kõik on valmis ja nüüd saate teha faktoranalüüsi. Selleks lindile Fincontrollex® dispersioonianalüüsi tööriist sakk Kodu grupis Analüüs vajuta nuppu Jookse. Paari sekundiga saate faktoranalüüsi tulemuse, mis luuakse uude Exceli töövihikusse.

Faktoranalüüsi tulemuste põhjal võib järeldada, et veebruari kogumüügi kasv võrreldes jaanuariga saavutati tänu baashindade langusele ja müügivaliku muutumisele madalama hinnaga toodete suunas. Et aru saada, millised tooted on läbi teinud suuri muudatusi, saate aruandes täiendavalt analüüsida lehte "Üksikasjad".

Järeldus

Vaatasime tulude põhimudelit ja põhivalemeid selle ärivajadustega kooskõlla viimiseks. Need valemid on toodud näitena ja need võivad olla lähtepunktiks tuluteguri mudeli väljatöötamisel vastavalt teie eesmärkidele. Lisandmooduli kasutamine Fincontrollex® dispersioonianalüüsi tööriist faktoranalüüs võimaldab teil analüüsida mis tahes keerukusega mudeleid. See võimaldab teil keskenduda teie ettevõtte tulusid mõjutavate tegurite haldamisele.

Artiklit lubatakse tasuta avaldada ainult siis, kui sisu jääb muutumatuks ja viidatakse allikale. Piltide kasutamine väljaspool seda artiklit ei ole lubatud ja on autoriõiguste rikkumine.

Tunnuse muutlikkuse analüüsimiseks kontrollitud muutujate mõjul kasutatakse dispersioonimeetodit.

Väärtuste vahelise seose uurimine - faktoriaalmeetod. Vaatleme üksikasjalikumalt analüüsivahendeid: faktoriaal-, dispersioon- ja kahefaktorilise dispersiooni meetodid varieeruvuse hindamiseks.

ANOVA Excelis

Tinglikult võib dispersioonimeetodi eesmärgi sõnastada järgmiselt: eraldada parameetri 3 kogumuutlikkusest konkreetne varieeruvus:

• 1 – tegevusega määratud iga uuritud väärtus;
• 2 - tingib uuritud väärtuste vaheline seos;
• 3 - juhuslik, mille määravad kõik arvestamata asjaolud.

Microsoft Excelis saab dispersioonanalüüsi teha "Andmeanalüüsi" tööriista abil (vahekaart "Andmed" - "Analüüs"). See on arvutustabeli lisandmoodul. Kui lisandmoodul pole saadaval, peate avama "Exceli valikud" ja lubama seadistuse analüüsi jaoks.

Töö algab laua kujundamisega. Reeglid:

1. Iga veerg peaks sisaldama ühe uuritava teguri väärtusi.
2. Järjesta veerud uuritava parameetri väärtuse järgi kasvavas/kahanevas järjekorras.

Mõelge Exceli dispersioonanalüüsile näite abil.

Ettevõtte psühholoog analüüsis spetsiaalse tehnika abil töötajate käitumisstrateegiat konfliktne olukord. Eeldatakse, et käitumist mõjutab haridustase (1 - keskharidus, 2 - keskeriharidus, 3 - kõrgharidus).

Sisestage andmed Exceli tabelisse:

Oluline parameeter täidetud kollane. Kuna rühmadevaheline P-väärtus on suurem kui 1, ei saa Fisheri testi pidada oluliseks. Järelikult ei sõltu käitumine konfliktsituatsioonis haridustasemest.

Faktoranalüüs Excelis: näide

Faktoranalüüs on muutujate väärtuste vaheliste seoste mitme muutujaga analüüs. Via seda meetodit Olulisemaid ülesandeid saab lahendada:

• kirjeldada mõõdetavat objekti igakülgselt (pealegi mahukalt, kompaktselt);
• tuvastada varjatud muutujate väärtused, mis määravad lineaarsete statistiliste korrelatsioonide olemasolu;
• klassifitseerida muutujad (määrata nendevaheline seos);
• vähendada vajalike muutujate arvu.

Vaatleme faktoranalüüsi näidet. Oletame, et me teame mis tahes kauba müüki viimase 4 kuu jooksul. Tuleb analüüsida, millised kaubad on nõudlikud ja millised mitte.

Nüüd on selgelt näha, milliste toodete müük annab peamise kasvu.

Kahesuunaline dispersioonanalüüs Excelis

Näitab, kuidas kaks tegurit mõjutavad väärtuse muutust juhuslik muutuja. Mõelge näite abil kahesuunalisele dispersioonanalüüsile Excelis.

Ülesanne. Meeste ja naiste rühmale esitati erineva helitugevusega helid: 1 - 10 dB, 2 - 30 dB, 3 - 50 dB. Reaktsiooniaeg registreeriti millisekundites. Tuleb kindlaks teha, kas sugu mõjutab reaktsiooni; Kas helitugevus mõjutab reaktsiooni?

Soboleva Jelena Stanislavovna

E-post:elenasoboleva. msk@ jah. et

Osmanova Aishan Ehtiram Kzy

3. kursuse üliõpilane, MGUESI, RF, Moskva

E-post:ajsh[e-postiga kaitstud] yandex. et

Gološtšapova Ludmila Vjatšeslavovna

teaduslik juhendaja, Ph.D. majandust Teadused, Moskva Riikliku Majandusülikooli dotsent, Venemaa Föderatsioon, Moskva

Iga ettevõtte juhtorganid koostavad finants- ja majandustegevuse analüüsi, mis toimib vahendina, mis aitab tuvastada probleeme organisatsiooni toimimises. Tänu analüüsile tehakse kindlaks ettevõtte finantsseisund. Finants- ja majandusanalüüs võimaldab tuvastada finantsraskusi, määrata nende põhjused ja kõrvaldamise viisid. Analüüsi abil on võimalik tõsta ettevõtte efektiivsust, kaaluda ja rakendada võimalusi tegevuste toimimiseks kõige ratsionaalsema ja efektiivsema põhivara, ressursside kasutamise ja kasutamisega, elimineerida kulusid ja kahjusid, optimeerida ja saavutada selge organisatsiooni juhtimine. Samuti selgitatakse majandustulemuste analüüsimisel välja kahjude põhjused, tuuakse välja võimalused nende kõrvaldamiseks ning arvestatakse kasumi suurust mõjutavate teguritega. Analüüsi põhjal antakse soovitusi kasumi maksimeerimiseks, koostatakse äriplaanid ja saavutatakse juhtkonna seatud eesmärgid. Selle artikli aluseks oli OÜ Ehitusfirma Most-Vostok praktiline analüüs.

SK Most-Vostok LLC asutati 25. septembril 2002, kuid tegelikult algasid ehitus- ja paigaldustööd 2003. aasta jaanuaris. SK Most-Vostok LLC teostab töid ehituse, rekonstrueerimise ja kapitaalremont tehis-, hüdroehitised ja insenerivõrgud sisse raudteed, kiirteed, tööstus- ja tsiviilehituse objektid ning peatöövõtja ülesannete elluviimine. Organisatsioonil on erakordne kogemus - raudteesildade rekonstrueerimisel töötamise praktika rongiliikluse tingimustes. Ettevõttes töötavad kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistid. Ettevõttes uus viimased aastad on CSG rajatiste ehituse arendamine: ehitatakse elamurajoone. Ettevõtte finants- ja majandustegevuse analüüsi põhiaspektiks on ettevõtte põhitöö analüüs.

Loomulikult on organisatsiooni põhitegevus kõige olulisem kasumi tekkimise allikas. Ettevõtte tegevuse olemuse ja omadused määravad ära selle valdkonna eripära, kuhu organisatsioon kuulub, seega peaksite arvestama võtmeaspektid ehitustööstus üksikasjalikult. Ehituse kui materiaalse tootmise põhiliseks eripäraks on kinnisvara põhivara ehitamine. Sel juhul on kõik loodud ehitustooted kinnistud, mille kasutamine on võimalik nende asukohas. Ehitus on pikkade tootmistsüklite protsess, millel on kõrge kraad materjali- ja kapitalimahukus, mille haldamisel tuleks arvestada tootmise erilist struktuuri. Tänu sellele, et tellijal on ehitustoodetele nõuded, omandab ta individuaalne iseloom ja minu ainulaadne struktuur. Rajatiste ehitamine toimub erinevatel territooriumidel, mistõttu ehitustehnika, seadmed ja personal peavad pidevalt liikuma. Ehitustooted on ehitusorganisatsiooni tegevuse lõpptulemus, need on kasutusele võetud objektid, mis sobivad edasiseks kasutamiseks. Ehitus segab tähelepanu käibekapitali organisatsioonidele pikka aega, kuna ehitustsükkel projekteerimisest kasutuselevõtuni on pikaajaline.

Ehitustööstuse eripäraks on tootmise heterogeensus ja ajutine iseloom, toote ainulaadsus. Erinevalt tööstusest on ehitusorganisatsioonide töötajad mobiilsed ja liiguvad sageli ühelt ehitusobjektilt teisele. Ehituses on oluline järgida ehitusprotsessis toimuvate tehnoloogiliste ja tehniliste toimingute selget järjestust. Seda tasub kaaluda geograafilised tingimused iga ehitusplatsi maastik on erinev ning ehitusprotsessi suurema tõhususe ja kiirendamise huvides on kaasatud teised organisatsioonid. Sellest lähtuvalt võib öelda, et ehitusvaldkond on väga spetsiifiline ning sellesse tegevusalasse kuuluvate ettevõtete analüüsimisel tuleks arvesse võtta kõiki tunnuseid.

Ettevõtted kasutavad organisatsiooni finants- ja majandustegevuse analüüsimiseks oma meetodeid, võttes arvesse selliseid tegureid nagu: analüüsi eesmärk, analüüsiobjektid (teabekasutaja), ettevõtte poolt arvesse võetud andmete täielikkus. analüütik, analüüsi sügavus. Erinevaid tegureid arvesse võttes kujundab analüütik ettevõtte tegevuse analüüsi järjestuse ja struktuuri. Olemas erinevat tüüpi ja organisatsiooni analüüsi vormid, käsitletakse selles artiklis ettevõtte kasumi faktoranalüüsi.

Kasumi faktorianalüüs on statistiliste andmete kogum, mille põhjal hinnatakse tootmiskulusid, analüüsitakse ettevõtte potentsiaali kasutamise efektiivsust ja tuvastatakse toodete tootmisega seotud probleemid. Faktoranalüüsis tehakse vahet sisemiste ja väliste tegurite vahel. Välised tegurid mõjutavad maksueelse kasumi suurust, sisemised tegurid mõjutavad brutokasumi suurust. Kasumi faktorianalüüs toimib ka tööriistana, mille abil on võimalik teha juhtimisotsuseid. Ettevõte omakorda võtab arvesse analüüsiandmeid ja saab kohandada oma tegevuse strateegiat, kaasata laenukapitali, mis on tänapäevastes turutingimustes vajalik organisatsiooni tõhusaks toimimiseks. Kasumi faktorianalüüs viiakse läbi ahela asendamise meetodi alusel. See on tehniline analüüs, mida kasutatakse mõju kindlaksmääramiseks erinevaid tegureid uurimisobjektile. Kasumi faktoranalüüsi on soovitav alustada analüütikaga ametlikud dokumendid raamatupidamisaruanded: bilanss (vorm nr 1), majandustulemuste aruanne (vorm nr 2) ja bilansi lisa (vorm nr 3).

Kaaluge praktiline kasutamine kasumi faktorianalüüsi meetod, mis põhineb ettevõtte IC Most-Vostok LLC aruandlusel.

Kasumi faktorianalüüsi saab jagada mitmeks etapiks. Esiteks hinnatakse ettevõtte kasumi dünaamikat ja teiseks analüüsitakse üksikute kasumiartiklite dünaamikas toimunud muutusi, mis mõjutavad oluliselt kasumi kujunemist tervikuna. Kasumi faktorianalüüsi saab teha alloleva tabeli (koostatud ettevõtte aruannete põhjal) alusel:

Tabel 1.

Ettevõtte kasumi analüüs (tuhat rubla)

Ettevõtte kasumi faktoranalüüsi tegemisel saab arvesse võtta ainult toodete müügist saadava kasumi dünaamikat, s.o. põhitegevusest saadud kasum. Antud kitsa analüüsi põhjuseks on asjaolu, et maksueelse kasumi faktoriaalanalüüs ei ole võimalik, kuna kasumiaruandes ei näidata organisatsiooni brutokasumi käivet. Toodete müügist saadava kasumi suurust mõjutavad müügimahu muutus, müügi struktuuri muutus, müüdud toodete müügihindade muutus, tooraine, materjalide, ressursside hindade muutus. Olemasolevatel andmetel on müügi- ja halduskulud, samuti tootmiskulud ettevõtte tulude hulka arvatud, kuid tegevus- ja mittetegevusega seotud kulusid arvesse ei võeta. Sellest võib järeldada, et organisatsiooni kasumi täieliku faktoriaalanalüüsi tegemiseks on vajalik juurdepääs teabele, mis pole avalikult kättesaadav, näiteks tootevalik, hinnadünaamika indeks igat tüüpi toodetud toodete puhul. organisatsiooni poolt ja see on teabe kolmandast osapoolest kasutaja jaoks märkimisväärne puudus.

Avaldatud finantsaruannete põhjal on võimalik teha analüüs, mis võimaldab määrata tegurite mõju määra toodete müügist saadavale kasumile. Müügikasumi analüüsimiseks võtke arvesse toodete müügist saadava tulu näitajat ja selle maksumuse taset, need näitajad mõjutavad otseselt kasumi muutust. Tulu muutustegur arvutatakse järgmise valemi abil:

∆P vr \u003d ((V otch - V pr) * R pr) / 100,

kus: ∆P vr - kasumi muutus (müüdud toodetest) koos tulu muutusega;

In otch, In pr - tulu aruandluse ja eelneva perioodi rakendamisest;

Р pr - eelmise perioodi kasumlikkus.

R pr \u003d 367561 / 2105026 * 100 \u003d 17,46

∆P vr \u003d ((2575791-2105026) * 17,46) / 100 \u003d 82195,56 tuhat rubla.

Tootmiskulude muutumise teguri saab määrata järgmise valemi abil:

∆P s / s \u003d (- (U koos otch - U koos pr) * V otch) / 100,

kus Y koos otch, Y koos b - vastavalt aruandeperioodi ja eelnevate perioodide tootmiskulude tasemed. Need näitajad on määratletud vormi nr 2 andmete alusel tootmiskulude ja müüdud toodete mahu suhtena.

Y koos otch \u003d 1934885 / 2575791 \u003d 0,75

U koos pr \u003d 1199179 / 2105026 \u003d 0,57

∆P s / s \u003d (- (0,75-0,57) * 2575791) / 100 \u003d - 4636,4 tuhat rubla.

Halduskulude mahu muutumise teguri saab määrata järgmise valemi abil:

∆P y \u003d (- (Y y otch - U y pr) * V otch) / 100,

kus Y otch, Y y pr - vastavalt aruande- ja eelmiste perioodide halduskulude tasemed. Need näitajad on määratletud vormi nr 2 andmete alusel majandamiskulude suhtena müüdud toodete mahusse.

y otch \u003d 188695 / 2575791 \u003d 0,07

a pr \u003d 423533 / 2105026 \u003d 0,2

∆P y \u003d (- (0,07-0,2) * 2575791) / 100 \u003d 3348,52 tuhat rubla.

Tulude mahu positiivse muutuse põhjal võib järeldada, et ettevõtte kasumlikkus tervikuna kasvab, selle peamiseks põhjuseks võib pidada ettevõtte toodete hinnatõusu (kuna ettevõtte toodangu hind on tõusnud). Kaubad hõlmavad kasvavat inflatsioonimäära. Samas ei tohiks välistada tootmise moderniseerimist, näiteks kasutatavaid modifitseerimisseadmeid ja muid tulude kujunemist mõjutavaid tegureid). Müüdud kaupade maksumus langes, mis omakorda suurendas kasumit ettevõtte toodangu müügist. Positiivse trendina võib märkida müüdud kaupade, toodete, tööde, teenuste maksumuse langust, kuid tingimusel, et see ei too kaasa müüdavate toodete kvaliteedi halvenemist. Juhtimiskulude suurenemine on negatiivne näitaja ja toob kaasa toodete müügist saadava kasumi vähenemise (võib eeldada, et loomulikult suhtleb ehitusettevõte teiste organisatsioonidega, suureneb tasumine kolmandate riikide erinevate teenuste eest). peofirmad, mis toob kaasa majandamiskulude kasvu).

Faktoranalüüsi põhjal saame ka järeldada, et kasum ettevõtte müüdavatest toodetest kasvab, mis viitab paranemisele rahaline seisukord ettevõtted .

Faktoranalüüsil on suur tähtsus ettevõtte finantsseisundi hindamisel, kuid ei ole ainus dokument, mille alusel tehakse lõplik järeldus.

Bibliograafia:

1. Abramov A.E. Ettevõtte finants-, majandus- ja investeerimistegevuse analüüsi alused: 1. osa. M .: AKDI "Majandus ja elu", 2008. - 135 lk.
2. Antipin A.I. Investeeringute analüüs ehituses, Moskva: Akadeemia, 2011 - 16 lk.
3. Tühi I.A. Kasumi juhtimine. M.: Nika-Keskus, Elga, 2009. - 768 lk.
4. Guseva T.A. Ettevõtte finantsmajandusliku tegevuse analüüs ja diagnostika. Õpetus. Taganrog, 2008. - 147 lk.
5. Lyubushin N.P. Ettevõtte finantsmajandusliku tegevuse analüüs: Proc. toetus M.: UNITI_DANA, 2011. - 471 lk.
6. SK Most LLC ametlik veebisait – [ Elektrooniline ressurss] – juurdepääsurežiim. - URL: http://www.skmost.ru (vaadatud 27.04.2015).
7. Pelikh A.S. Ettevõtlusmajandus. Rostov n/a: märts, 2009 - 352 lk.
8. Simonov R.Yu., Ehitusettevõtte tegevuse majandusanalüüs: õpik / R.Yu. Simonov. M.: Phoenix, 2010. - 320 lk.
9. Sklyarenko V.K., Kazakova R.P. Ettevõtte kasumi planeerimise meetodid // Majandusteadlase käsiraamat. - 2007. - nr 2. - 11-16 lk.
10. Sheremet A.D., Saifulin R.S. Metoodika majandusanalüüs. M.PRIOR, 2010. - 165 lk.