Понятие, основная цель, функции и виды финансового анализа

Перечисленные выше возможности расширения применения CVP-анализа имеют дискуссионный характер.

Регрессионный анализ

Основные задачи анализа[19 c. 365]:

1. Установление и оценка взаимосвязей между признаками с помощью коэффициентов парной корреляции. Высокий коэффициент корреляции (>0,8) говорит о тесной линейной связи между признаками (это мультиколлинеаность). Один из коллинеарных признаков следует исключить.

2. Построение уравнения регрессии.

В зависимости от уравнения регрессии различают [23 c. 95]:

Простую регрессию: один фактор и один результирующий показатель (например, зависимость выручки от рекламы);

Линейную регрессию: уравнение представляет собой уравнение прямой;

Множественную регрессию: несколько факторов и один результирующий показатель. Целью множественного корреляционно-регрессионного анализа является установление и количественная оценка тесноты связей между парами признаков-факторов (предикторов). Анализ множественной регрессии осуществляется при допущении, что независимые переменные некоррелируемы друг с другом. В противном случае, отделить собственное влияние каждой из этих переменных на зависимую переменную очень трудно, а иногда невозможно. Такое явление называется мультиколлинеаностью [4 c. 468].

Факторный анализ

Факторный анализ – анализ влияния отдельных факторов на результирующий в рамках детерминированной зависимости между ними.

Детерминированная зависимость: одному или нескольким факторам соответствует одно значение результирующего показателя.

Стохастическая зависимость: одному или нескольким факторам соответствует несколько значений результирующего показателя.

Для факторного анализа подойдет как отдельный коэффициент, например, коэффициент покрытия, так и агрегированный показатель, например, уравнение Дюпона (1.2.)

(1.2.)

Для определения влияния фактора в случае детерминированных зависимостей используется несколько моделей [30, c. 36]:

1. Метод на основе дифференцирования

Если мы имеем функцию от двух аргументов

, где (1.3.)

и R — аргументы функции f,

то дифференциал от нее записывается в виде

, где (1.4.)

— приращения значения функции и ее аргументов;

— частные производные функции f по ее аргументам;

— ошибка вычислений, равная отклонению значения суммы полученных произведений от точного значения.

Полученное выражение позволяет выделить в изменение функции под влиянием: двух факторов (— влияние первого фактора; — влияние второго фактора) и — ошибки вычислений, обусловленной их совместным воздействием.

Другие методы отличаются от дифференциального тем, что из различных соображений распределяют значение между рассматриваемыми факторами.

В качестве примера рассмотрим функцию , отражающую зависимость N — выпуска продукции от — производительности труда и R — численности работников.