Судебные споры

Факторный анализ выручки в Excel — это просто! Факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel Факторный анализ позволяет установить.

Все процессы, происходящие в бизнесе, взаимосвязаны. Между ними прослеживается как прямая, так и косвенная связь. Различные экономические параметры изменяются под действием различных факторов. Факторный анализ (ФА) позволяет выявить эти показатели, проанализировать их, изучить степень влияния.

Понятие факторного анализа

Факторный анализ – это многомерная методика, позволяющая изучить взаимосвязи между параметрами переменных. В процессе происходит исследование строения ковариационных или корреляционных матриц. Факторный анализ используется в самых различных науках: психометрике, психологии, экономике. Основы этого метода были разработаны психологом Ф. Гальтоном.

Задачи проведения

Для получения достоверных результатов лицу требуется сравнить показатели по нескольким шкалам. В процессе определяется корреляция полученных значений, их сходство и различия. Рассмотрим базовые задачи факторного анализа:

  • Обнаружение существующих значений.
  • Подбор параметров для полноценного анализа значений.
  • Классификация показателей для системной работы.
  • Обнаружение взаимосвязей между результативными и факторными значениями.
  • Определение степени влияния каждого из факторов.
  • Анализ роли каждого из значений.
  • Применение факторной модели.

Исследован должен быть каждый параметр, который влияет на итоговое значение.

Методики факторного анализа

Методы ФА могут использоваться как в совокупности, так и раздельно.

Детерминированный анализ

Детерминированный анализ используется наиболее часто. Связано это с тем, что он достаточно прост. Позволяет выявить логику воздействия основных факторов компании, проанализировать их влияние в количественных значениях. В результате ДА можно понять, какие факторы следует изменить для улучшения эффективности работы компании. Преимущества метода: универсальность, легкость использования.

Стохастический анализ

Стохастический анализ позволяет проанализировать существующие косвенные связи. То есть происходит исследование опосредованных факторов. Метод используется в том случае, если невозможно найти прямые связи. Стохастический анализ считается дополнительным. Он используется только в некоторых случаях.

Что понимается под косвенными связями? При прямой связи при изменении аргумента изменятся и значение фактора. Косвенная связь предполагает изменение аргумента с последующим изменением сразу нескольких показателей. Метод считается вспомогательным. Связано это с тем, что специалисты рекомендуют изучать в первую очередь прямые связи. Они позволяют составить более объективную картину.

Этапы и особенности факторного анализа

Анализ по каждому фактору дает объективные результаты. Однако применяется он крайне редко. Связано это с тем, что в процессе выполняются сложнейшие вычисления. Для их проведения потребуется специальное программное обеспечение.

Рассмотрим этапы ФА:

  1. Установление цели проведения расчетов.
  2. Отбор значений, которые непосредственно или косвенно влияют на конечный результат.
  3. Классификации факторов для комплексного исследования.
  4. Обнаружение зависимости между выбранными параметрами и конечным показателем.
  5. Моделирование взаимных связей между результатом и факторами, влияющими на него.
  6. Определение степени воздействия значений и оценка роли каждого из параметров.
  7. Использование образованной факторной таблицы в деятельности предприятия.

К СВЕДЕНИЮ! Факторный анализ предполагает сложнейшие вычисления. Поэтому лучше доверить его проведение профессионалу.

ВАЖНО! Крайне важно при проведении расчетов правильно отобрать факторы, которые влияют на результат деятельности предприятия. Отбор факторов зависит от определенной сферы.

Факторный анализ рентабельности

ФА рентабельности проводится для анализа рациональности распределения ресурсов. В результате можно определить, какие факторы наибольшим образом влияют на конечный результат. В результате можно оставить только те факторы, которые наилучшим образом воздействуют на эффективность. На основании полученных данных можно изменить ценовую политику компании. На себестоимость продукции могут влиять следующие факторы:

  • постоянные издержки;
  • переменные издержки;
  • прибыль.

Уменьшение издержек провоцирует повышение прибыли. При этом себестоимость не изменяется. Можно сделать вывод о том, что на прибыльность влияют имеющиеся издержки, а также объем проданной продукции. Факторный анализ позволяет определить степень влияния этих параметров. Когда имеет смысл его проводить? Основной повод к проведению – уменьшение или повышение прибыльности.

Факторный анализ проводится посредством следующей формулы:

Rв= ((Вт-СБ -КРБ-УРБ)/ Вт) - (ВБ-СБ-КРБ-УРБ)/ВБ, где:

ВТ – выручка за нынешний период;

СБ – себестоимость за нынешний период;

КРБ – коммерческие траты за нынешний период;

УРБ – управленческие траты за предшествующий период;

ВБ – выручка за предшествующий период;

КРБ – коммерческие траты за предшествующий период.

Иные формулы

Рассмотрим формулу расчета степени воздействия себестоимости на прибыльность:

Rс= ((Вт-СБот -КРБ-УРБ)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

СБот – это себестоимость продукции за нынешний период.

Формула для расчета влияния управленческих трат:

Rур= ((Вт-СБ -КРБ-УРот)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

УРот – это управленческие траты.

Формула для вычисления степени воздействия коммерческих издержек:

Rк= ((Вт-СБ -КРо-УРБ)/ Вт) - (Вт-СБ-КРБ-УРБ)/Вт ,

КРо – это коммерческие траты за предыдущее время.

Совокупное воздействие всех факторов высчитывается по следующей формуле:

Rоб=Rв+Rс+Rур+Rк.

ВАЖНО! При расчетах имеет смысл высчитывать влияние каждого фактора в отдельности. Результаты общего ФА имеют небольшую ценность.

Пример

Рассмотрим показатели организации за два месяца (за два периода, в рублях). В июле доход организации составил 10 тысяч, себестоимость продукции – 5 тысяч, административные траты – 2 тысячи, коммерческие траты – 1 тысяча. В августе доход компании составил 12 тысяч, себестоимость продукции – 5,5 тысяч, административные траты – 1,5 тысячи, коммерческие траты – 1 тысяча. Проводятся следующие расчеты:

R=((12 тысяч-5,5 тысяч-1 тысяча-2 тысячи)/12 тысяч)-((10 тысяч- 5,5 тысяч-1 тысяча-2 тысячи)/10 тысяч)=0,29-0,15=0,14

Из этих расчетов можно сделать вывод о том, что прибыль организации повысилась на 14%.

Факторный анализ прибыли

Р = РР+ РФ + РВН, где:

Р –прибыль или убыток;

РР – прибыль от реализации;

РФ – результаты финансовой деятельности;

РВН – сальдо доходов и расходов от внереализационных действий.

Затем нужно определить результат от продажи товаров:

РР = N – S1 –S2, где:

N – выручка от продажи товаров по отпускным ценам;

S1 – себестоимость проданной продукции;

S2 – коммерческие и управленческие траты.

Ключевым фактором при расчете прибыли является оборот компании по продаже компании.

К СВЕДЕНИЮ! Факторный анализ крайне сложно проводить вручную. Для него можно использовать специальные программы. Самая простая программа для расчетов и автоматического анализа – Microsoft Excel. В ней есть инструменты для анализа.

1. Понятие, типы и задачи факторного анализа.

2. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе.

Каждый результативный показатель зависит от многочислен­ных и разнообразных факторов. Чем более детально исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприя­тий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе яв­ляется изучение и измерение влияния факторов на величину ис­следуемых экономических показателей.

Под факторным анализом (диагностикой) понимается методика и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Различают следующие типы факторного анализа :

Детерминированный (функциональный) и стохастический (корреляционный);

Прямой (дедуктивный) и обратный (индуктивный);

Одноступенчатый и многоступенчатый;

Статический и динамический;

Ретроспективный и перспективный (прогнозный).

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с резуль­тативным показателем носит функциональный характер, т.е. ре­зультативный показатель может быть представлен в виде произ­ведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Стохастический факторный анализ представляет собой методику иссле­дования влияния факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, ве­роятностной (корреляционной). Если при функциональной зави­симости с изменением аргумента всегда происходит соответству­ющее изменение функции, то при корреляционной связи измене­ние аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих дан­ный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочета­ния других факторов, воздействующих на этот показатель.

При прямом факторном анализе исследование ведется дедук­тивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных свя­зей способом логичной индукции - от частных, отдельных факто­ров к обобщающим.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детали­зации на составные части. Например, у = а - b. При многоступен­чатом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Дета­лизация факторов может быть продолжена дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.


Статический анализ применяется при изучении влияния фак­торов на результативные показатели на соответствующую дату. Динамический анализ представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

Ретроспективный факторный анализ изучает причины изме­нения результативных показателей за прошлые периоды, а перс­пективный - исследует поведение факторов и результативных по­казателей в перспективе.

Основными задачами факторного анализа являются следую­щие:

· отбор факторов, которые определяют исследуемые результа­тивные показатели;

· классификация и систематизация факторов с целью обеспече­ния возможностей системного подхода;

· определение формы зависимости между факторами и: резуль­тативным показателем;

· моделирование взаимосвязей между результативными и фак­торными показателями;

· расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в из­менении величины результативного показателя;

· работа с факторной моделью, т.е. практическое ее использо­вание для управления экономическими процессами.

Отбор факторов для анализа того или другого показателя осу­ществляется на основе теоретических и практических знаний, при­обретенных в этой отрасли. При этом обычно исходят из принци­па : чем больше комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа.

Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, оп­ределяющих, то выводы могут быть ошибочными. В экономичес­ком анализе взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации.

В детерминированном анализе для определения величины вли­яния отдельных факторов на изменение результативных показа­телей используются следующие способы: цепной подстановки, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропор­ционального деления, интегральный и логарифмирования.

Простейшие детерминированные математические модели широко используются в анализе факторов производства. В практике анализа используют различные типы и виды моделей.

Аддитивные модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют следующий вид:

К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства продукции в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях.

Мультипликативные модели в обобщенном виде могут быть представлены следующей формулой.

Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема реализации:

где Ч – среднесписочная численность работников;

CB – средняя выработка на одного работника.

Кратные модели:

Примером кратной модели служит показатель срока оборачиваемости товаров (в днях) - Т ОБ.Т:

где ЗТ – средний запас товаров;

ОР – однодневный объем реализации.

Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:

Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др.

Наиболее универсальным из сложных детерминированных моделей является способ цепной под­становки . Его сущность состоит в пос­ледовательном рассмотрении влияния отдельных факторов на общий результат. При этом последовательно заменяют базисные или плановые показатели фактическими и сравнивают новый ре­зультат, получаемый после замены, с прежним.

В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:

где a 0 , b 0 , c 0 – базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;

a 1 , b 1 , c 1 – фактические значения факторов;

y a , y b – промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.

Общее изменение ∆у=у 1 –у 0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:

Способ абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки. Изменение результативного показателя за счет каждого фактора способом разниц определяется как произведение отклонения изучаемого фактора на базисное или отчетное значение другого фактора в зависимости от выбранной последовательности подстановки:

Способ относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных и смешанных моделях вида у = (а – в) х с. Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах.

Для мультипликативных моделей типа у = а х в х с методика анализа следующая:

Находят относительное отклонение каждого факторного показателя:

Определяют отклонение результативного показателя у за счет каждого фактора

Метод цепных подстановок и способ абсолютных разниц име­ют общий недостаток, суть которого сводится к возникновению неразложимого остатка, который присоединяется к числовому значению влияния последнего фактора. В связи с этим величина влияния факторов на изменение ре­зультативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели.

Чтобы избавиться от этого недостатка, в детерминированном факторном анализе в мультипликативных, кратных и смешанных моделях используется интегральный метод. Использование интег­рального метода позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц и избежать неоднозначной оценки влияния факторов потому, что в данном случае результаты не зависят от местоположения факторов в мо­дели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образуется от взаимодействия факторов, раскладывает­ся между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

В ряде случаев для определения величины влияния факторов на прирост результативного показателя может быть использован способ пропорционального деления. Например, рентабельность ак­тивов снизилась на 5% в связи с увеличением активов предприя­тия на 200 тыс. руб. При этом стоимость внеоборотных активов возросла на 300 тыс. руб., а оборотных - уменьшилась на 100 тыс. руб. Значит, за счет первого фактора уровень рентабельности сни­зился, а за счет второго, повысился:

∆Р осн = *300 = -7,5%;

∆Р об = *(-100) = +2,5%.

Индексный метод основывается на относительных показате­лях, выражающих отношение уровня данного явления к уровню его в прошлое время или к уровню аналогичного явления, приня­тому в качестве базы. Всякий индекс исчисляется соизмерением отчетной величины с базисной.

Классическая задача, решаемая с помощью индексного метода, - расчет влияния на объем продаж факторов количества и цен по схеме:

∑q 1 p 1 - ∑q 0 p 0 = (∑q 1 p 0 - ∑q 0 p 0) + (∑q 1 p 1 - ∑q 1 p 0),

где ∑q 1 p 0 - ∑q 0 p 0 – влияние количества;

∑q 1 p 1 - ∑q 1 p 0 – влияние цен.

Тогда индекс объема продаж (товарооборота), взятый в ценах соответствующих лет, имеет вид:

А индекс физического товарооборота:

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. В данном случае резуль­таты расчета, как и при интегрировании, не зависят от места рас­положения факторов в модели и по сравнению с интегральным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. Если при интегрировании дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется поровну между ними, то с помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доли изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток в ограниченности сферы его при­менения.

Одним из основных инструментов экономических исследований является факторный анализ, представляющий собой раздел многомерного статистического анализа, объединяющего методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. В отличие от других методов анализа, он позволяет аналитикам решить две основные задачи: компактно и всесторонне описать предмет измерения и выявить отвечающие за наличие линейных статистических корреляционных связей между наблюдаемыми переменными факторы.

Оправданно применяя метод главных компонентов, предназначенных для замены коррелированных факторов некоррелированными, а также ограничиваясь исследованием наиболее существенных информативных факторов и исключая остальные из анализа, упростив тем самым интерпретацию результатов, факторный анализ предстает как методика комплексного и системного исследования зависимости остальных факторов от величины критериального результативного показателя.

Основными типами факторного анализа являются: детерминированный, функциональный (результативный критериальный показатель, представляющий собой произведение частных или алгебраическую сумму факторов); стохастический, корреляционный (при наличии между результативным и факторными показателями неполной или вероятностной связи); прямой, дедуктивный (от общего к частному); обратный, индуктивный (от частного к общему); статический и динамический; ретроспективный и перспективный; одноступенчатый и многоступенчатый.

Факторный анализ начинают с проверки его обязательных условий, согласно которым: все признаки являются количественными; число признаков в два раза превышает число переменных; выборка однородна; распределение исходных переменных носит симметричный характер; изучение факторов осуществляется по коррелирующим переменным. Факторный анализ проводится в несколько этапов: отбор факторов; классификация и систематизация факторов; моделирование взаимосвязей между результативными и факторными показателями; расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя; практическое использование факторной модели (подсчет резервов прироста результативного показателя). По характеру взаимосвязи между показателями различают методы детерминированного и стохастического факторного анализа (табл. 1.5).

Методы факторного анализа

Таблица 1.5

Методы

Краткая характеристика

Детерминированный факторный анализ

Детерминированный факторный анализ - это методика влияния факторов, функционально связанных с критериальным результативным показателем, позволяющим представить критериальный показатель факторной модели как частное, произведение или алгебраическую сумму переменных. Детерминированному факторному анализу свойственны следующие методы: цепных подстановок; абсолютных разниц; относительных разниц; интегральный; логарифмирования

Стохастический

Стохастический анализ - методика исследования факторов, связь с критериальным результативным показателем которых носит, в отличие от функциональной связи, неполный, вероятностный (корреляционный) характер. При корреляционной связи путем изменения аргумента в зависимости от сочетания других переменных, влияющих на величину показателя результативного показателя, можно получить ряд значений прироста функции, в то время как при функциональной (полной) зависимости изменение аргумента всегда приводит к соответствующим изменениям функции. Стохастический анализ проводится с помощью применения следующих методов факторного анализа: парной корреляции; множественного корреляционного анализа; матричной модели; математического программирования; теории игр

Статический и динамический

Статический факторный анализ практикуется в целях оценки влияния факторов на критериальные результативные показатели на конкретную дату, а динамический - для выявления динамики причинно-следственных связей

Ретроспективный и перспективный

Факторный анализ может носить как ретроспективный характер (выявлять причины изменения величины результативного показателя за прошедший период), так и перспективный (исследовать влияние факторов на значение критериального показателя в перспективе)

Для проведения экономического анализа важное значение имеет применение детерминированного моделирования и разных типов факторных детерминированных моделей, предназначенных для моделирования корреляций между критериальным результативным фактором и остальными переменными факторными показателями. Суть данного моделирования заключается в представлении взаимосвязи исследуемого показателя с факторами как конкретное математическое уравнение, выражающее функциональную или корреляционную связь.

Детерминированные факторные модели позволяют исследовать функциональную зависимость между исследуемыми показателями в случае соблюдения при построении факторной модели следующих требований: факторы, включенные в модель, должны быть реальными, а не абстрактными; факторы должны быть в причинно-следственной взаимосвязи с исследуемым результативным показателем; показатели факторной модели должны быть количественно измеримы; должна быть возможность измерения влияния отдельных факторов; вначале в факторную модель записываются количественные факторы, затем качественные; если в факторной модели присутствует несколько количественных или качественных факторов, то вначале записываются факторы более высокого порядка, а затем - более низкого.

Наибольшее распространение в факторном анализе получили следующие типы детерминированных факторных моделей (табл. 1.6).

Типы детерминированных факторных моделей

Таблица 1.6

Факторные

модели

Краткая характеристика

Аддитивные

Используются, если критериальный результативный показатель представлен в виде алгебраической суммы ряда факторных параметров показателей:

Разработанная факторная модель может быть подвергнута дополнительным преобразованиям при возникновении углубления проводимого исследования, с использованием в этих целях ряда способов и приемов. Оттого, насколько реально и точно разработанные модели отражают взаимосвязь между исследуемыми показателями, зависят конечные результаты экономического анализа бизнеса организации. Моделирование аддитивных факторных систем предполагает осуществление последовательного разложения факторов исходной факторной системы на составные переменные:

у = a + b.

Так, факторы первого уровня а и b зависят, в свою очередь, от ряда других факторов:

a = с + d, b = е + m,

y = c + d + e + m.

Факторные

модели

Краткая характеристика

Мультипликативные модели

Применяются в тех случаях, когда критериальный результативный показатель выражается в виде произведения ряда факторных показателей:

Суть моделирования мультипликативных факторных систем кроется в детальном последовательном разложении комплексных факторов исходной факторной системы на факторы-сомножители:

у = Я X Ь.

Величина факторов первого уровня а и Ь, в свою очередь, зависят от ряда других факторов:

a = с х, b = е х т,

y=cxd*exm

Кратные модели

Если критериальный результативный показатель можно определить как отношение одного факторного показателя к другому, то

Различают следующие способы преобразования факторных кратных моделей:

1) удлинение (преобразовывает числитель, заменяя один фактор или ряд факторов на сумму однородных показателей):

2) формальное разложение (удлиняет знаменатель, заменяя один или ряд факторов на сумму или произведение однородных показателей):

3) расширение (преобразовывает исходную факторную модель, умножая числитель и знаменатель соотношения на один показатель или несколько новых показателей):

Критериальные результативные показатели можно разложить на факторы различными способами и представить как различные типы детерминированных моделей факторов. Способ моделирования выбирают в зависимости от объекта исследования и поставленных целей, а также от профессиональных знаний и навыков аналитика.

Большинство способов оценки факторов в моделях детерминации основаны на элиминировании, наиболее универсальным методом в котором являются цепные подстановки, используемые для того, чтобы измерить влияние факторов во всех типах моделей факторной детерминации: мультипликативных, аддитивных, кратных и смешанных (комбинированных). Благодаря данному способу можно оценить как отдельные факторы оказывают влияние на величину критериального результативного показателя, постепенно заменяя базисную величину каждого фактора показателя в составе критериального показателя на фактическую величину в отчетном периоде. Для этого исчисляют ряд условных значений критериального результативного показателя, учитывающих последовательное изменение одного, двух и более факторов, при неизменном значении остальных. Сравнительная оценка изменения величины критериального параметра до и после изменения уровня того или иного фактора позволяет исключать (элиминировать) влияние всех факторов, за исключением того, воздействие которого на прирост результативного показателя определяется.

Влияние того или иного показателя оценивается благодаря последовательному вычитанию: из второго расчета первого, из третьего - второго и т.д. В первом расчете все величины являются плановыми, в последнем - фактическими. Например, алгоритм расчета при трехфакторной мультипликативной модели выглядит следующим образом:

В алгебраическом виде сумма влияния факторов равноценна общему приросту критериального результативного показателя:

При несоблюдении указанного равенства аналитику следует искать ошибки в произведенных им расчетах. Исходя из этого, разработано правило, согласно которому следует, что число расчетов на единицу больше числа показателей приведенного уравнения.

При использовании метода цепных подстановок предполагается обеспечение соблюдения строгой последовательности подстановки, ибо ее произвольное изменение чревато искажением результатов анализа. В процессе аналитических процедур целесообразно выявить влияние в первую очередь количественных показателей, затем - качественных. Например, требуется оценить влияние численности работников и производительности труда на объем производства промышленной продукции. Для этого сначала оценивается влияние количественного показателя (численности работников), а затем - качественного показателя (производительности труда).

Метод цепной подстановки обладает существенным недостатком, так как при его использовании следует считать, что величины факторов меняются независимо друг от друга. Хотя в действительности они изменяются одновременно и во взаимосвязи, что влечет за собой дополнительный прирост результативного показателя, как правило, присоединяемый к последнему из исследуемых факторов. Таким образом, величина влияния факторов на изменение результативного показателя зависит от месторасположения того или иного фактора в схеме аналитической модели. Этим объясняется разница в расчетах при изменении последовательности подстановки. Таким образом, степень влияния факторов на изменение критериального показателя колеблется в зависимости от места фактора в модели детерминации. Этот недостаток детерминированного факторного анализа устраняется благодаря использованию более сложного интегрального метода, позволяющего оценить влияние факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях кратно-аддитивного вида.

Способ абсолютных разниц - это модификация способа цепной подстановки, в котором изменение критериального показателя за счет каждого фактора способом абсолютных разниц определяется как произведение отклонения изучаемого фактора на базисное или отчетное значение другого фактора в зависимости от выбранной последовательности подстановки:

Способ относительных разниц предназначен для оценки влияния факторов на прирост критериального показателя в мультипликативных и смешанных моделях вида:

Он предполагает нахождение относительного отклонения каждого факторного показателя и определение направления и размера влияния факторов в процентах путем последовательного вычитания (из первого - всегда 100%).

При применении способа сокращенных подстановок показатели для расчета представляют собой промежуточные произведения с последовательным накоплением влияющих факторов. Производятся подстановки, а затем путем последовательного вычитания находятся размеры влияния факторов.

Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е. применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Изменение критериального показателя измеряется на бесконечно малых отрезках времени, путем суммирования приращения результата, определяемого как частные произведения, умноженные на приращения факторов на бесконечно малых промежутках.

Применение интегрального метода обеспечивает более высокую точность расчетов влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц, позволяя устранить неоднозначную оценку влияния, ибо в данном случае результаты не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, возникающий из-за взаимодействия факторов, распределяется между ними равномерно.

Для распределения дополнительного прироста недостаточно взять его часть, соответствующую количеству факторов, так как факторы могут действовать в разных направлениях. Поэтому изменение результативного показателя измеряется на бесконечно малых отрезках времени путем суммирования приращения результата, определяемого как частные произведения, умноженные на приращения факторов на бесконечно малых промежутках. Операция вычисления определенного интеграла сводится к построению подынтегральных выражений, зависящих от вида функции или модели факторной системы.

В связи со сложностью вычисления некоторых определенных интегралов и дополнительных трудностей, связанных с возможным действием факторов в противоположных направлениях, на практике используются специально сформированные рабочие формулы:

1. Модель вида

2. Модель вида

3. Модель вида

4. Модель вида

К основным приемам элиминирования, которые опираются на относительные показатели динамики, пространственных сравнений, выполнения плана (оцениваемых отношением фактического уровня исследуемого показателя со сравниваемым), относится индексный метод.

Индексные модели позволяют построить количественную оценку роли отдельных факторов в тенденциях динамики изменений обобщающих показателей в статистике, планировании и экономическом анализе. Расчет любого индекса предполагает сопоставление соизмеряемой величины с базисной. Если индекс отражается в виде соотношения непосредственно соизмеряемых величин, то его называют индивидуальным, а если индекс представляет соотношения сложных явлений, то групповым, или тотальным. Различают несколько форм индексов (агрегатные, арифметические, гармонические).

Основу любой формы общего индекса составляет агрегатный индекс, позволяющий оценить степень влияния различных факторов на изменение уровня критериальных показателей в мультипликативных и кратных моделях. На корректность определения размера каждого фактора влияют: количество знаков после запятой (не менее четырех); количество самих факторов (связь обратно пропорциональна).

Принципами построения агрегатных индексов являются: изменение одного фактора при неизменном значении всех остальных. При этом если обобщающий экономический показатель представляет собой произведение количественного (объемного) и качественного показателей факторов, то при определении влияния количественного фактора качественный показатель фиксируется на базисном уровне, а при определении влияния качественного фактора количественный показатель фиксируется на уровне отчетного периода.

Допустим, что Y - а * b * с х d,

а;

Факторный индекс, показывающий, как изменяется показатель b и т.д.;

Так называемый «общий индекс изменений в результирующем показателе» в зависимости от всех факторов.

При этом

С помощью индексного метода можно разложить по факторам не только относительные, но и абсолютные отклонения обобщающего показателя, определяя при этом влияние отдельных факторов с помощью разности между числителем и знаменателем соответствующих индексов, т.е. при расчете влияния одного фактора элиминируя влияние другого:

С помощью индексного метода факторного анализа можно разложить по факторам не только относительные, но и абсолютные отклонения в обобщающем показателе. Другими словами, влияние отдельного фактора можно определить при помощи разности между числителем и знаменателем соответствующих индексов, т.е. при расчете влияния одного фактора элиминируя влияние другого.

Допустим:

где а - количественный фактор, а b - качественный,

показателя за счет фактора а ;

Абсолютный прирост результирующего

показателя за счет фактора Ь

- абсолютный прирост результирующего

показателя за счет влияния всех факторов.

Рассмотренный принцип разложения абсолютного прироста обобщающего показателя по факторам целесообразно применять, если число факторов равно двум (один из них количественный, другой - качественный), а анализируемый показатель представлен как их произведение, так как теория индексов не дает общего метода разложения абсолютных отклонений обобщающего показателя по факторам при числе факторов более двух. Для решения этой задачи используется метод цепных подстановок.

Методы факторного анализа успешно применяются в целях объективной оценки влияния факторов на критериальный показатель деятельности организации. В качестве одного из примеров такого подхода рассмотрим, каким образом изменения в объеме реализации продукции оказывают влияние на финансовые результаты деятельности организации. Как правило, изменение выручки от реализации происходит вследствие: 1) изменения объема реализации (в натуральном выражении); 2) изменения отпускных цен. Общее изменение выручки от реализации может быть представлено в виде суммы факторных отклонений:

где N x - выручка отчетного года;

N 0 - выручка базисного года;

А N - изменение выручки в результате изменения объема реализации;

AN p - изменение выручки в результате изменения отпускных цен на продукцию;

AN c - изменение выручки в результате изменения структуры реализации продукции.

Представим выручку (N) как произведение цены реализации (Р) на объем реализации (Q ):

N 0 = Р 0 х Q 0 - выручка базисного года;

jV, = Р, х (2, - выручка отчетного года.

Оценка влияния изменения объема реализации продукции (при неизменных ценах) на изменение выручки производится следующим образом:

Оценка влияния изменения цены реализации (при неизменном объеме) на изменение выручки осуществляется следующим образом:

В процессе анализа определяется влияние такого фактора, как изменение структуры реализации, а также удельный вес отдельных ассортиментных позиций в общем объеме реализации в базисном и анализируемом периодах, а затем рассчитывается влияние структурных сдвигов на общий объем реализации. Недополученная выручка в результате изменения ассортимента реализованной продукции оценивается отрицательно, а сверхплановая выручка - положительно.

Для того, чтобы эффективно управлять продажами, необходимо правильно оценивать факторы, которые оказывают влияние на выручку. В сети можно найти множество примеров факторного анализа выручки в Excel. Однако большинство из них написаны для того, чтобы показать методологические аспекты и не имеют большой практической пользы.

Цель данной статьи — показать, как разработать факторную модель выручки в соответствии с потребностями бизнеса. На практике такая модель может быть достаточно сложной, и для того, чтобы не тратить время на выполнение факторного анализа в Excel, мы будем использовать надстройку Fincontrollex® Variances Analysis Tool , которая позволяет полностью автоматизировать этот процесс. Благодаря такому подходу мы сможем сфокусироваться на анализе данных, а не на разработке формул в Excel.

Как разработать факторную модель выручки

Вы продаете продукт, который имеет цену. Для того чтобы рассчитать выручку, нужно умножить количество (или объём) проданных продуктов, на их цену:

Это базовая модель расчета выручки. Все остальные модели являются её производными и детализируют фактор объёма, цены, или выделяют влияние других факторов по заданному условию. Окончательный вид формулы будет зависеть от бизнес-процесса продаж, которым необходимо управлять. Давайте рассмотрим наиболее распространённые из них.

Если вы продаете несколько видов продуктов по разной цене, то вы можете управлять ассортиментом продаж. Для этого следует разделить фактор объёма на общий объём реализации всех продуктов и удельный вес каждого продукта в общем объеме:

На практике менеджеры по продажам часто не понимают суть этого фактора, что приводит к неправильному пониманию результатов анализа. Этот фактор следует трактовать как изменение структуры объёмов продаж в сторону продуктов с большей или меньшей ценой. Например, если фактор ассортимента оказал положительное влияние, это означает, что в структуре продаж увеличилась доля продуктов с более высокой ценой, а доля продуктов с более низкой ценой сократилась. Если фактор ассортимента оказал отрицательное влияние — то картина будет противоположной: рост доли продуктов с более низкой ценой и сокращение доли продуктов с более высокой ценой. Не стоит путать влияние этого фактора с изменением цены, так как при расчете фактора ассортимента влияние других факторов элиминируется (исключаются).

Если ваша компания использует различные способы поставки своих продуктов на рынок (каналы продаж), то для того, чтобы оценить влияние структуры каналов продаж нужно добавить удельный вес каждого канала в формулу расчета выручки. Например, факторная модель выручки по сетям и розничным торговым точкам может иметь вид:

Горизонтальный и вертикальный рост

В сетевой торговой структуре часто возникает необходимость оценить изменение объёмов за счет открытия новых точек или изменения объема продаж в уже существующих точках. Провести такую оценку можно с помощью выделения факторов горизонтального и вертикального изменения объёмов продаж.

Горизонтальные изменение — это изменения объемов продаж за счет открытия новых точек.

Вертикальные изменение — это изменения объёмов продаж в уже существующих точках.

Для того, чтобы выделить эти изменения, в модель расчета выручки необходимо добавить следующие условия. Если в текущем месяце произошла продажа в торговой точке, в которой до этого продукция не продавалась — это горизонтальные изменения. Если же продукт уже продавался в точке, то речь идет о вертикальном изменении.

Ввод новых продуктов

Если в ассортимент вводиться новый продукт, то целесообразно оценить влияние этого решения на общую выручку. Для этого необходимо исключить влияние продукта из всех факторов и выделить выручку по этому продукту в отдельный фактор.

Для этого во все факторы модели необходимо добавить условие проверки, является ли продукт новым. Продукт считается новым, если в предыдущем периоде он не продавался.

Выделить выручку по новому продукту в отдельный фактор можно с помощью следующего условия:

В результате вы получите факторы, очищенные от влияния новых продуктов, и отдельную сумму выручки по новым продуктам. Это позволит точно оценить увеличение выручки из-за ввода новых продуктов.

Вывод продуктов из ассортимента

Оценка эффекта от вывода продуктов из ассортимента проводится аналогично оценке эффекта от ввода новых продуктов, с той лишь разницей, что из факторов исключается влияние выведенного продукта. Продукт считается выведенным если в предыдущем периоде он продавался, а в текущем нет.

Выделить выручку по выведенному продукту в отдельный фактор можно с помощью следующего условия:

В результате вы сможете оценить снижение выручки за счёт вывода продуктов из ассортимента.

Оценивая одновременно ввод новых и вывод старых продуктов, вы сможете оценить эффективность изменения ассортимента.

Управление конверсией

Если вы работаете в розничном бизнесе, то наверняка знаете, что не все посетители магазина совершают покупку. Для того, чтобы оценить какой процент посетителей осуществляет покупку, необходимо рассчитать коэффициент конверсии:

Коэффициент конверсии зависит от эффективности работы персонала, который закрывает продажи. Если вы хотите его оценить в стоимостном выражении, то вам следует добавить его в факторную модель. Для расчета коэффициента конверсии используется количество покупателей, поэтому для того, чтобы выделить этот фактор в факторной модели выручки, необходимо добавить показатель, который свяжет цену с количество покупателей. Например, размер среднего чека.

Управление размером среднего чека

Предлагая сопутствующие продукты, можно увеличить общий объём продаж. Для того, чтобы оценить эффективность этого процесса, необходимо рассчитать размер среднего чека:

Размер среднего чека, как и коэффициент конверсии, зависит от эффективности работы персонала, который закрывает продажи. Поэтому если вы хотите оценить эффективность этих показателей, то вам следует добавить их в факторную модель.

Для того, чтобы стимулировать продажи, вы можете предоставлять скидки. Размер скидки может зависеть от различных условий: объёмов продаж, условий оплаты и т.д. Для того, чтобы оценить влияние скидки на выручку, необходимо добавить этот фактор в модель:

При анализе скидки стоит не забывать про основную цель предоставления скидки — увеличение объёма продаж. Поэтому фактор скидки необходимо оценивать совместно с фактором объёма.

Если вы являетесь производителем продукции, то у вас есть возможность стимулировать интенсивность продаж своих товаров в розничных сетях с помощью ретро-бонусов. Ретро-бонус — это вознаграждение выплачиваемое дистрибьюторам и дилерам за продвижение продукции. Для оценки эффективности стимулирования продаж с помощью ретро-бонусов обычно рассчитывается процент ретро-бонусов к выручке (без учета скидок). Для того, чтобы оценить влияние ретро-бонусов на выручку, необходимо добавить этот фактор в модель:

Собираем все вместе: факторная модель выручки производителя FMCG

В качестве примера, давайте рассмотрим факторную модель выручки производителя FMCG. Для производителей FMCG характерно продавать свою продукцию с помощью каналов дистрибуции, предоставляя дополнительные скидки за объём. Чтобы отразить эту особенность, добавим в базовую модель расчета выручки формулы для управления ассортиментом, скидками и ретро-бонусами, которые мы рассмотрели выше.

Наша факторная модель содержит пять факторов: общий объём реализации, ассортимент, цена, скидка и ретро-бонус. Очередность расчета факторов зависит от степени контроля предприятием над этими показателями (от большего к меньшему). Поэтому мы рассчитаем их в следующей последовательности:

  1. Общий объём
  2. Ассортимент
  3. Ретро-бонус
  4. Скидка

Факторная модель готова, и теперь можно перейти к факторному анализу в Excel.

Факторный анализ выручки в Excel — это просто!

Выполнение факторного анализа в Excel достаточно трудоемкая задача даже для опытного пользователя. Поэтому чтобы её существенно упростить мы будем использовать специальную надстройку для Excel . Для активации бесплатной пробной версии вам понадобится своей электронной почты, на который придет сообщение с ключом активации и ссылкой для скачивания.

Эта надстройка избавит вас от необходимости вводить формулы расчета каждого фактора в книге Excel, самостоятельно создаст сводный отчет по всем факторам и детальный отчет по продуктам, а также, если вы используете Excel 2016 или Office 365, построит диаграмму waterfall (если вы не знакомы с этой диаграммой, то обязательно прочтите статью т.к. эта диаграмма является превосходным способом показать результаты факторного анализа).

В этой статье мы не будем останавливаться на всех возможностях этой надстройки, т.к. вы самостоятельно можете посмотреть видео обзор ниже или ознакомиться со , а сразу же перейдем к настройке факторной модели.

В качестве исходных данных используем условные данные из отчета о реализации продукции за январь и февраль. Скачать архив с примером вы можете по этой ссылке.


Для того, чтобы запустить надстройку на ленте Excel перейдите на вкладку сайт и в группе Variances Analysis Tool нажмите кнопку Выполнить . Откроется окно надстройки.


Введем название модели



Следующим шагом необходимо ввести математическую формулу факторной модели. Для этого в поле формулы введем нашу факторную модель и нажмем кнопку Enter .


Надстройка автоматически определит название всех факторов и заполнит ими первый столбец таблицы настройки факторов. Нам остается настроить параметры этих факторов.


Теперь настроим порядок расчета факторов. Расчета факторов осуществляется в порядке их следования в таблице: первым будет рассчитан фактор, который находиться вверху таблицы, а последним тот, который находиться внизу таблицы. С помощь перетаскивания факторов в первом столбце необходимо настроить порядок расчета, который мы определили в предыдущем разделе. Для этого щёлкнем левой кнопкой мыши на названии фактора в первом столбце и не отпуская кнопку мыши перетащим фактор в необходимую строку и отпустим кнопку. В результате у нас должна получиться последовательность как на картинке ниже.


У нас остался ненастроенным последний параметр: диапазон с названиями продуктов. Давайте его настроим. На ленте Fincontrollex® Variances Analysis Tool на вкладке Главная в группе Модель нажмите кнопку Диапазон названий .


Все готово и теперь можно выполнить факторный анализ. Для этого на ленте Fincontrollex® Variances Analysis Tool на вкладке Главная в группе Анализ нажмите кнопку Выполнить . Через пару секунд вы получите результат факторного анализа, который будет создан в новой книге Excel.


По результатам факторного анализа можно сделать вывод о том, что рост общего объёма реализации в феврале по сравнению с январем был достигнут за счет снижения базовых цен и изменения ассортимента продаж в сторону продукции с более низкой ценой. Для того, чтобы разобраться по каким продуктам произошли основные изменения, можно дополнительно проанализировать лист "Подробно" в отчете.

Заключение

Мы рассмотрели базовую модель выручки и основные формулы по приведению её в соответствие с потребностями бизнеса. Эти формулы приведены в качестве примера и могут служить отправной точкой для разработки факторной модели выручки в соответствии с вашими целями и задачами. Использование надстройки Fincontrollex® Variances Analysis Tool для факторного анализа позволяет выполнить анализ моделей любой сложности. Благодаря этому вы сможете сфокусироваться на управлении факторами, которые оказывают влияние на выручку в вашем бизнесе.

Статья допускается к свободной публикации только при условии неизменности содержания и ссылки на первоисточник. Использование изображений вне этой статьи не допускается и является нарушением авторских прав.

Деятельность любой коммерческой компании направлена на получение прибыли. Основные факторы, влияющие на прибыль, — объем, ассортимент, себестоимость проданной продукции и расходы на ее реализацию. Анализ этих факторов поможет компании выявить недостатки, повысить рентабельность продаж и подготовить бизнес-план по продажам.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ

Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.

Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:

  • объем продажи продукции;
  • себестоимость реализуемой продукции;
  • цены реализации;
  • ассортимент реализуемой продукции.

Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.

Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».

Факторный анализ можно проводить:

1) способом абсолютных разниц;

2) способом цепных подстановок.

Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:

ПР = V прод × (Ц - S ед),

где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);

V прод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);

Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;

S ед — себестоимость единицы реализованной продукции.

Способ абсолютных разниц

За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:

  • объем продаж в натуральных единицах;
  • цену;
  • себестоимость одной единицы продаж.

Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.

Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:

ΔПР объем = ΔV прод × (Ц план - S ед. план) = (V прод. факт - V прод. план) × (Ц план - S ед. план).

Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:

ΔПР цена = V прод. факт × ΔЦ = V прод. факт × (Ц факт - Ц план).

Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:

ΔПР S ед = V прод. факт × (-ΔS ед) = V прод. факт × (-(S ед. факт - S ед. план)).

Способ цепной подстановки

Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.

Выявим влияние факторов на сумму прибыли.

Ситуация 1. Изменение объема продаж.

ПР1 = V прод. факт × (Ц план - S ед. план);

ΔПР объем = ПР1 - ПР план.

Ситуация 2. Изменение цены продаж.

ПР2 = V прод. факт × (Ц факт - S ед. план);

ΔПР цена = ПР2 - ПР1.

Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.

ПР S ед = V прод. факт × (Ц факт - S ед. факт);

ΔПР S ед = ПР3 - ПР2.

Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:

ПР план — прибыль от реализации (плановая или базовая);

ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);

ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);

ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);

ΔПР объем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;

ΔПР цена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;

ΔП S ед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;

ΔV прод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;

ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;

ΔS ед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;

V прод. факт — объем продаж фактический;

V прод. план — объем продаж плановый;

Ц план — цена плановая;

Ц факт — цена фактическая;

S ед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;

S ед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.

Замечания

  1. Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
  2. Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ

Проведем факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel. Сначала сравним фактические и плановые показатели в Excel-таблицах, далее построим диаграмму и график, которые наглядно покажут результаты и отклонения проведенного факторного анализа.

В Excel можно построить стандартную план-факт таблицу, состоящую из нескольких блоков: в левой части таблицы в колонке будет стоять название показателя, в центре — данные с планом и фактом, в правой части — отклонение (в абсолютных и относительных величинах).

ПРИМЕР 1

Организация реализует металлопрокат. Косвенные расходы распределяются на себестоимость реализованной продукции, то есть формируется полная себестоимость продукции. Проведем факторный анализ прибыли от продаж двумя способами (метод абсолютных разниц и метод цепных подстановок) и определим, какие из показателей оказали наибольшее влияние на прибыль компании.

Плановые показатели взяты из бизнес-плана по продажам, фактические — из бухгалтерской отчетности (формы № 2) и бухгалтерского учета — (отчетов о продажах в натуральных единицах).

Данные о результатах финансовой деятельности компании (фактические и плановые) представлены в табл. 1.

Таблица 1. Данные о результатах финансовой деятельности компании, тыс. руб.

Фактор

План

Факт

Отклонения от плана

абсолютные

в процентах

5 = / × 100 %

Объем продаж, тыс. т

Себестоимость продаж

Себестоимость продаж 1 т

Из данных табл. 1 следует, что объем продаж фактический ниже планового на 10,1 тыс. т, продажная цена была выше плановой на 0,15 тыс. руб. При этом сумма фактической выручки меньше плановой на 276,99 тыс. руб., а себестоимость продаж, наоборот, выше плановой на 1130 тыс. руб. Все перечисленные факторы снизили фактическую прибыль по сравнению с плановой на 1404,78 тыс . руб .

Е. В. Акимова, аудитор

Материал публикуется частично. Полностью его можно прочитать в журнале