Абсолютное отклонение как считать

Мало кто не согласится с важностью ожидаемой доходности или средней доходности инвестиций: средняя доходность говорит нам, где в целом сосредоточена доходность и инвестиционные результаты.

Однако, чтобы полностью понять инвестиции, нам также необходимо знать, как доходность распределена вокруг среднего значения.

Далее мы рассмотрим наиболее распространенные показатели дисперсии: размах, среднее абсолютное отклонение, дисперсию генеральной совокупности и выборки, а также стандартное отклонение. Все это меры абсолютной дисперсии.

Эти меры широко используются в инвестиционной практике. Дисперсия или стандартное отклонение доходности часто используется в качестве меры риска. Впервые она была применена нобелевским лауреатом Гарри Марковицем (Harry Markowitz).

Уильям Шарп (William Sharpe), еще один лауреат Нобелевской премии по экономике, разработал коэффициент Шарпа, показатель эффективности инвестиций с поправкой на риск. Этот показатель использует стандартное отклонение доходности. Другие показатели дисперсии, среднее абсолютное отклонение и размах, также полезны при анализе финансовых данных.

Размах.

Определение размаха.

Размах доходности, таким образом, составляет:

Одним из преимуществ размаха является простота вычислений.

Недостатком является то, что размах использует всего два значения из распределения данных. Он не может рассказать нам, как распределяются данные (то есть описать форму распределения).

Поскольку Range представляет собой разницу между максимальной и минимальной доходностью, он может отражать очень большие или маленькие результаты, которые могут быть нерепрезентативны.

IQR представляет собой длину интервала, содержащего средние 50% данных, с большим межквартильным размахом, указывающим на большую дисперсию, при прочих равных условиях.

Среднее абсолютное отклонение.

Меры дисперсии могут быть рассчитаны с использованием всех наблюдений в распределении, а не только самых высоких и самых низких.

Вопрос в том, как мы должны измерять дисперсию?

Мы могли бы вычислить меры дисперсии как среднее арифметическое отклонений от среднего значения, но мы столкнулись бы с проблемой: отклонения от среднего в сумме всегда равны 0.

Если мы вычислим среднее значение отклонений, результат также будет равен 0. Поэтому нам необходимо найти способ решения проблемы отрицательных отклонений, устраняющих положительные отклонения.

Одно из решений состоит в том, чтобы исследовать абсолютные отклонения от среднего значения, такие как среднее абсолютное отклонение.

Формула среднего абсолютного отклонения.

Среднее абсолютное отклонение или просто абсолютное отклонение (MAD, от англ. ‘mean absolute deviation’) для выборки:

Среднее абсолютное отклонение использует все наблюдения в выборке и, таким образом, превосходит Range в качестве меры дисперсии.

В некоторых аналитических работах, таких как оптимизация, важен расчет дифференцирования. Дисперсия как функция может быть дифференцирована, но абсолютное значение не может.

Пример, приведенный ниже иллюстрирует использование размаха и среднего абсолютного отклонения при оценке риска.

Пример расчета размаха и среднего абсолютного отклонения для оценки риска.

Рассчитав среднюю доходность для двух взаимных фондов в Примере (1) расчета и сравнения среднегеометрической и среднеарифметической доходности, финансовый аналитик далее занимается оценкой риска.

Продублируем Таблицу 15 из указанного примера:

Таблица 15. Совокупная доходность двух взаимных фондов, 2008-2012 гг.
(повтор).

Фонд Selected
American Shares
(SLASX)

Фонд T. Rowe Price
Equity Income
(PRFDX)

Источник

Методика экономического анализа деятельности предприятия

Методика экономического анализа деятельности предприятия – совокупность специальных приемов, способов, методов, применяемых для обработки экономической информации о деятельности предприятия.

Важнейшими способами и приемами обработки данных являются:

– наблюдение, сводка, группировка

– абсолютные и относительные величины

Наблюдение, сводка, группировка.Изучение финансово-хозяйственной деятельности строительных предприятий предполагает в качестве первого шага сбор данных по заранее разработанному плану, который и называется статистическим наблюдение. План сбора данных может быть как тематическим, отражающим конкретные экономические явления и процессы на предприятии так и комплексным, охватывающим все аспекты финансово-хозяйственной деятельности. Экономические явления и процессы на предприятии характеризуются системой производственно-экономических показателей.

Собранный в процессе наблюдения материал подвергается первичной обработке: осуществляется проверка достоверности информации, систематизация и классификация.

Для обобщения первичного статистического материала применяют способ сводки и группировки данных. Сводкой называется сведение воедино материалов наблюдения и получение обобщающих характеристик изучаемого экономического явления. Простым примером сводки является выполнение итоговых подсчетов, определение общего результата влияния факторов на объем выполненных строительно-монтажных работ, на снижение себестоимости и т.д..

Группировкой называют выделение среди изучаемых явлений характерных групп по тем или иным признакам. Например, анализируя численность работников предприятия, необходимо выполнить группировку работников по возрасту, стажу, образованию, квалификации и другим признакам.

Относительные величины выражаются в процентах, в коэффициентах или индексах. Относительные величины используются для характеристики уровня выполнения планового задания, динамики показателей, изменения цен, структуры.

Средние величины.Для обобщающей количественной характеристики совокупности однородных экономических явлений по какому–либо признаку используются средние величины, т.е. с помощью одного числа характеризуют всю совокупность анализируемых явлений. Например, средняя заработная плата, средний разряд рабочих, средний разряд работ. В экономическом анализе используются различные типы средних величин (простые средние, взвешенные средние, среднегеометрические и др.). Методика расчета средних величин детально рассматривается в статистике.

Ряды динамики.Рядом динамики называетсяряд данных, характеризующих изменение показателя во времени. Так, рядом динамики является изменение стоимости основных производственных фондов (табл. 1.1). Каждое отдельное значение показателя ряда динамики называется уровнем. Для характеристики изменения уровня ряда динамики вычисляют: абсолютное отклонение, относительное отклонение, темп роста и темп прироста.

Анализ динами стоимости основных производственных фондов

Показатели
1. Стоимость основных производственных фондов, тыс. руб.
2. Абсолютное отклонение к предыдущему году, тыс. руб.	—	+748	+3529	+2791	+4094
3. Относительное отклонение к предыдущему году, %	—	+5,19	+23,28	+14,94	+19,06
4. Темп роста к предыдущему году, %	—	105,19	123,28	114,94	119,06
5. Темп прироста к предыдущему году, %	5,19	23,28	14,94	19,06
6. Абсолютное отклонение к базовому году (2002), тыс. руб.	+748	+4277	+7068	+11162
7. Темп роста к базовому году (2002), %	105,19	129,68	149,06	177,47
8. Темп прироста к базовому году (2002), %	5,19	29,68	49,06	77,47

Абсолютное отклонение определяют как разность двух уровней динамического ряда. Так, абсолютное отклонение стоимости основных производственных фондов в 2006 г. по сравнению с 2005 г. составило 25570 – 21476 = + 4094 тыс.руб. Знак «+» означает, что по сравнению с предыдущим периодом произошло увеличение стоимости основных производственных фондов. Если в результате определения абсолютного отклонения получается знак «–», то это свидетельствует о снижении значения анализируемого показателя.

Если ставится задача определить абсолютное отклонение по сравнению с базисным годом, то в качестве базисного года принимается первый год динамического ряда. Так, по сравнению с базисным (первым) годом абсолютное отклонение в 2006 г. составило 25570 – 14408 = + 11162 тыс. руб.

Относительное отклонение определяется в процентах и показывает, на сколько процентов произошло увеличение или снижение показателя в отчетном году по сравнению с предыдущим или по сравнению с базовым годом. Так, относительное отклонение стоимости основных производственных фондов в 2006 г. составило:

Относительное отклонение 2006/2005

Относительное отклонение 2006/2002

Аналогично выполняются расчеты в последующие периоды.

Темп роста определяется как отношение уровня показателя последующего периода к уровню показателя предыдущего периода (или базового) и умноженное на 100%. Темп прироста определяется как темп роста минус 100%. Если наблюдается рост показателя, то темп роста будет больше 100%, а темп прироста со знаком «+», в противном случае (при снижении показателя) темп роста меньше 100%, а темп прироста соответственно со знаком «–».

Темп прироста показателя совпадает с его относительным отклонением, так как показывает, на сколько процентов произошло увеличение или снижение показателя.

Сравнения.В процессе сравнения изучаемое явление сопоставляется с уже известным явлением для выявления общих черт и различий. В анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия используются следующие виды сравнения.

1. Сравнение плановых показателей с фактическими (отчетными) для оценки степени выполнения планового задания.

2. Сравнение фактического значения показателей с нормативным значением для объективной оценки результатов деятельности, контроля за расходом ресурсов, соблюдением установленных нормативов, выявления резервов.

3. Сравнение фактических показателей отчетного периода (например, года) с показателями прошлых лет для выявления тенденции в динамике показателей развития предприятия.

4. Сравнение показателей анализируемого предприятия с показателями аналогичных предприятий отрасли, региона для оценки достигнутых результатов, выявления резервов.

5. Сравнение динамики нескольких показателей для определения взаимосвязи и взаимозависимости. Например, темпов роста производительности труда, фондовооруженности труда и фондоотдачи для выявления причин снижения или факторов роста фондоотдачи; темпов роста стоимости выполненных СМР в действующих и сопоставимых ценах для выявления действительной тенденции в изменении объемов СМР.

6. Сравнение показателей по различным вариантам проектных решений с целью выбора оптимального.

В соответствии с типами сравнения различают следующие виды сравнительного анализа.

1. Горизонтальный анализ – определение абсолютного и относительного отклонения фактического (отчетного) показателя от значения показателя в предыдущем или базовом периоде.

2. Вертикальный анализ – определение и последующее сравнение структуры экономических показателей (с плановой, нормативной и т.д.).

3. Трендовый анализ – исследование рядов динамики и выявление тенденций в развитии предприятия.

Факторный анализ. Все явления и процессы финансово-хозяйственной деятельности предприятия взаимосвязаны и взаимозависимы. Например, стоимость выполненных строительно-монтажных работ зависит от численности рабочих и среднегодовой производительности труда одного рабочего . Зависимость можно представить в виде двухфакторной мультипликативной модели:

В данной факторной модели – это результативный показатель, и – показатели-факторы, влияющие на результативный показатель.

Фактор – это движущая сила процесса, причина его возникновения и развития. Изменение факторов вызывает изменение результативного показателя. Действие факторов приводит к образованию резервов. Резервы – это реальные неиспользованные возможности повышения результативности и эффективности деятельности предприятия.

Факторный анализ – это методика изучения и измерения влияния факторов на результативный показатель.

Основные задачи факторного анализа.

1. Отбор факторов, которые влияют на исследуемый результативный показатель.

2. Классификация и систематизация факторов. Определение количественных и качественных факторов.

3. Моделирование взаимосвязи между показателями-факторами и результативным показателем. Построение факторной модели.

4. Расчет степени влияния каждого фактора на результативный показатель.

5. Оценка значения каждого фактора для изменения результативного показателя. Формулировка выводов.

При выполнении факторного анализа необходимо учитывать, что одни факторы оказывают непосредственное (прямое) влияние на результативный показатель, другие – косвенное. В зависимости от этого различают факторы первого, второго, третьего и последующих уровней подчинения. К факторам первого уровня относятся те, которые непосредственно влияют на результативный показатель. Факторы, которые влияют на результативный показатель косвенно, через изменение факторов первого уровня называются факторами второго уровня (или порядка) и т.д.. Например, зависимость стоимости выполненных строительно-монтажных работ от трудовых факторов можно представить в виде схемы (рис. 1.1).

К факторам первого порядка, влияющим на стоимость строительно-монтажных работ непосредственно, относятся: численность рабочих и годовая производительность труда одного рабочего .

Рис. 1.1. Взаимосвязь факторов стоимости выполненных

К факторам второго порядка, косвенно влияющим на стоимость выполненных строительно-монтажных работ через факторы первого порядка, относятся: количество дней, отработанных одним рабочим в течение года , и дневная производительность труда одного рабочего . К факторам третьего порядка, косвенно влияющим на стоимость выполненных строительно-монтажных работ через факторы второго и первого порядка, относятся: продолжительность рабочего дня и часовая производительность труда одного рабочего .

При выполнении факторного анализа необходимо соблюдать правило: сначала рассматриваются количественные факторы, а затем качественные. Если несколько количественных или несколько качественных, то сначала рассматриваются факторы первого порядка, а затем факторы второго порядка, третьего, четвертого и т.д..

В рассматриваемой модели (рис.1.1.) три фактора являются количественными (среднегодовая численность рабочих, количество дней, отработанных одним рабочим в течение года и продолжительность рабочего дня в часах) и три фактора – качественными (годовая производительность труда одного рабочего, дневная производительность труда одного рабочего, часовая производительность труда одного рабочего).

Итак, взаимосвязь стоимости выполненных работ и трудовых факторов согласно рис. 1.1 можно выразить с помощью следующих мультипликативных моделей:

1. Двухфакторная модель – .

2. Трехфакторная модель – ;

3. Четырехфакторная модель – .

Для исследования влияния изменения факторов на результативный показатель используются следующие способы и методы:

– способ цепных подстановок:

– способ абсолютных и относительных разниц;

Способ цепных подстановок. Способ цепных подстановок используется тогда. Когда взаимосвязь между показателями- факторами и результативным показателем имеет функциональный характер и может быть представлена в виде прямой или обратной зависимости.

Сущность данного способа состоит в последовательной замене базисного значения фактора на фактическое для определения влияния факторов на результативный показатель хозяйственной деятельности. При помощи способа цепных подстановок последовательно выделяют влияние на результативный показатель только одного фактора и исключают влияние остальных. Способ дает удовлетворительные оценки факторных влияний при строгом соблюдении последовательности подстановок, четком разграничении количественных (экстенсивных) и качественных (интенсивных) факторов. Разность между двумя расчетными значениями показателя в цепи подстановок определит влияние того фактора, для которого произведена замена базисного значения на фактическое. В качестве базисного значения используется плановое значение или фактическое значение показателя в предыдущем периоде.

Порядок применения способа цепных подстановок рассмотрим на примере.

Пример. Строительная фирма располагает информацией об объемах, выполненных за 2006-2007гг., среднесписочной численности рабочих за эти же периоды. Необходимо проанализировать влияние численности и среднегодовой производительности труда одного рабочего на выполненный объем строительно-монтажных работ (табл. 1.2).

Исходные данные для факторного анализа

Показатель	Условные обозначения	Базисный период 2006г.	Отчетный период 2007г.	Отклонение
+/-	%
1. Выполненный объем СМР, млн. руб.		+700	+15,56
2. Среднегодовая численность рабочих, чел		+30	+7,69

Окончание табл. 1.2

Показатель	Условные обозначения	Базисный период 2006г.	Отчетный период 2007г.	Отклонение
+/-	%
3. Отработано всеми рабочими за год: дней часов		+10020 +101664	+10,28 +13,03
4. Среднегодовая производительность труда одного рабочего, млн.руб.		11,538	12,381	+0,843	+7,31
5. Количество отработанных дней одним рабочим за год		+6	+2,4
6. Среднедневная производительность труда одного рабочего, тыс.руб.		46,154	48,363	+2,209	+4,79
7. Средняя продолжительность рабочего дня, час.		8,2	+0,2	+2,5
8. Среднечасовая производительность труда одного рабочего, тыс.руб.		5,769	5,8977	+0,1287	+2,231

Как известно, объем выполненных СМР зависит от двух основных факторов первого уровня: численности рабочих и среднегодовой производительности труда одного рабочего. Имеем двухфакторную мультипликативную модель:

Алгоритм расчета способом цепных подстановок будет выглядеть следующим образом:

1)

2)

3)

Расчет степени влияния факторов.

1. За счет увеличения среднегодовой численности рабочих на 30 человек объем выполненных СМР увеличился на 346 млн. руб. (4846 млн.руб.– 4500 млн.руб.).

2. За счет повышения среднегодовой производительности труда одного рабочего на 0,843 млн.руб. объем выполненных СМР увеличился на 354 млн. руб. (5200 млн.руб. – 4846 млн. руб.).

Таким образом, изменение (прирост) объема выполненных СМР на 700 млн. руб. (5 200 – 4 500) явилось результатом влияния следующих факторов:

а) среднегодовой численности рабочих +346 млн. руб.

б) производительности труда одного рабочего +354 млн. руб.

Итого +700 млн. руб.

Алгебраическая сумма влияния факторов обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя.

Если требуется определить по вышеприведенным данным влияние изменения средней продолжительности рабочего дня, то следует воспользоваться трехфакторной моделью:

.

Алгоритм расчета для этой модели:

Изменение объема выполненных работ на 700 млн.руб. (5 200 – 4 500) произошло за счет изменения:

а) среднегодовой численности рабочих

млн.руб.;

б) количества отработанных дней одним рабочим за год

млн.руб.;

в) среднедневной выработки

млн.руб.;

Итого +700 млн.руб.

Таким образом, применив способ цепных подстановок, мы смогли выяснить влияние факторов на конечный результат.

Способ абсолютных и относительных разниц. Способ разниц представляет собой упрощенный прием цеп­ных подстановок, при котором для определения влияния на обоб­щающий результативный показатель различных частных показателей исчисляются разницы между их фактическими и исходными (плановыми или значениями предыдущих периодов) значениями.

При использовании способа абсолютных разниц величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного при­роста (уменьшения) исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на факти­ческую величину факторов, расположенных слева от него в модели.

Рассмотрим алгоритм расчета этим способом на примере ис­ходных данных табл. 1.2 для четырехфакторной модели объема СМР:

Сначала необходимо определить абсолютное отклонение по каждому показателю-фактору:

Определяем изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора.

1). Изменение объема выполненных СМР за счет изменения численности рабочих:

2). Изменение объема выполненных СМР за счет изменения количества дней отработанных одним рабочим в течение года:

3). Изменение объема выполненных СМР за счет изменения продолжительности рабочего дня:

4). Изменение объема выполненных СМР за счет изменения часовой производительности труда одного рабочего:

Таким образом, способ абсолютных разниц дает те же резуль­таты, что и способ цепных подстановок.

При использовании этого способа необходимо следить за тем, чтобы алгебраическая сумма прироста (убытка) итогового показателя за счет отдельных факторов была равна общему приросту (убытку). Несовпадение может быть вызвано неточным или грубым округлением промежуточных показателей.

Способ относительных разниц отличается от способа абсолютных ризниц тем, что вместо показателя (абсолютной разницы) используется % (относительное изменение).

Рассмотрим методику на примере исходных данных, представленных в табл. 1.2, для четырехфакторной модели объема СМР. Сначала необходимо рассчитать относительные отклонения факторных показателей.

Относительное отклонение численности рабочих:

.

Относительное отклонение количества дней отработанных одним рабочим в течение года:

Относительное отклонение продолжительности рабочего дня:

.

Относительное отклонение часовой производительности труда одного рабочего:

.

Тогда изменения результативного показателя за счет каждого фактора определяются следующим образом. Для расчета влияния первого фактора необходимо базисную (плановую) величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100%. Чтобы рассчитать влияние второго фактора, нужно к пла­новой (базисной) величине результативного показателя прибавить изменение его за счёт первого фактора, затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в процентах, и результат разделить на 100% и т. д.

Итого 700 млн.руб.;
Способ относительных разниц удобно применять в тех слу­чаях, когда требуется рассчитать влияние большого комплекса факторов.

Индексный метод. Индексный метод позволяет определить влияние факторов на обобщающий показатель в динамике.

Рассмотрим сущность индексного метода на примере, используя данные табл. 1.2.

В нашем примере объем выполненных СМР можно представить в виде произведения среднесписочной численности рабочих и их среднегодовой производительности труда. Следовательно, индекс выполненного объема СМР будет равен произведению индекса среднегодовой численности рабочих и индекса среднегодовой производительности труда одного рабочего.

,

где — индекс изменения выполненного объема СМР;

— индекс изменения среднегодовой численности рабочих;

— индекс изменения среднегодовой производительности труда одного рабочего.

Расчет индексов производят следующим образом:

;

;

;

,

т.е. объем СМР по сравнению с 2006 г. увеличился в 1,156 раза. На это увеличение повлияли два фактора: увеличение среднесписочной численности рабочих и увеличение производительности их труда.

Увеличение численности рабочих привело к изменению обще­го объема СМР в 1,077 раза, а увеличение производительности тру­да соответственно к увеличению в 1,073 раза.

Если из числителя вышеприведенных формул вычесть знаме­натель, то получим абсолютные приросты выполненных объемов СМР в целом и за счет каждого фактора в отдельности, т. е. те же результаты, что и способом цепных подстановок.

Интегральный способ. Использование этого способа позволяет получать более точ­ные результаты расчета влияния факторов по сравнению со спосо­бами цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц и избегать неоднозначной оценки влияния факторов. Это происходит потому, что в данном случае в отличие от ранее рассмотренных способов и методов факторного анализа результаты не зависят от местополо­жения факторов в модели, а дополнительный прирост результатив­ного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними поровну.

В интегральном методе пользуются определенными формулами. Приведем основные из них для разных моделей.

Рассмотрим методику на примере исходных данных из табл. 1.2:

1.

2.

Итого 700 млн.руб.

Источник

Как найти среднеквадратическое отклонение

Как правильно рассчитать отклонение, и для чего это нужно

Для эффективного анализа данных и для нахождения проблемных участков в производстве необходимо находить отклонения в показателях. Отклонения бывают нескольких видов и отличаются как единицами измерения, так и способом получения, среди них можно выделить:

Как рассчитать отклонение в каждом случае, вы узнаете из этой статьи.

Видео

Стандартное отклонение в excel

Вычисление стандартного отклонения с «n – 1» в знаменателе (случай выборки из генеральной совокупности):

1. Занесите все данные в документ Excel.

2. Выберите поле, в котором вы хотите отобразить результат.

3. Введите в этом поле «=СТАНДОТКЛОНА(«

4. Выделите поля, где находятся данные, потом закройте скобки.

5. Нажмите Ввод (Enter).

В случае если данные представляют всю генеральную совокупность (n в знаменателе), то нужно использовать функцию СТАНДОТКЛОНПА.

Абсолютное отклонение

Как рассчитать абсолютное отклонение? Абсолютным отклонением можно назвать разницу, получаемую при вычитании одной величины из другой, этот способ является выражением сложившихся положений вещей между плановым и фактическим параметрами.

Известно, что определенную проблему обычно вызывает такой показатель, как знак абсолютного отклонения. Обычно считается, что отклонение, которое позитивно сказывается на прибыли предприятия, считается положительным, и в вычислениях его ставят со знаком «+». Что же касается банальной математики, такой подход считается не совсем корректным, а это, в свою очередь, вызывает конфликты и разногласия среди специалистов. Исходя из этого, на практике вычисления абсолютного отклонения зачастую пользуются не базовой экономической, а математической моделью. Математическая модель заключается в том, что повышение фактического оборота в сравнении с запланированным обозначается знаком «+», а уменьшение фактических издержек в сравнении с плановыми обозначается знаком «-».

Расчет дисперсии в Excel

Генеральную и выборочную дисперсии легко рассчитать в Excel. Есть специальные функции: ДИСП.Г и ДИСП.В соответственно.

В чистом виде дисперсия не используется. Это вспомогательный показатель, который нужен в других расчетах. Например, в проверке статистических гипотез или расчете коэффициентов корреляции. Отсюда неплохо бы знать математические свойства дисперсии.

Относительное отклонение

Как рассчитать относительное отклонение? Отклонение можно рассчитывать, опираясь на отношение к другим величинам, а это значит, что данный показатель выражается в процентах. Зачастую относительные отклонения вычисляются по отношению к относительно базовому значению или параметру. К примеру, можно выразить относительное отклонение, допустим, тех же затрат на материалы, как отношение к суммарной затрате или в проценте к обороту.

В применении относительных отклонений следует учесть, что их наличие способствует повышению уровня информативности анализа, который мы проводим, а следовательно, позволяет более отчетливо оценивать изменение, которое произошло в системе. Так, можно рассмотреть все на данном примере, возьмём величину абсолютного отклонения оборота, которая будет равна 1000 – 800 = 200. Данная цифра воспринимается в расчете относительного отклонения не так наглядно, как, к примеру, величина отклонения, показатели в которой выводятся в процентах: (1000 – 800) / 800 * 100% = 25%. Согласитесь, это все-таки режет глаз.

Как рассчитать динамику в процентах формула?

Расчет изменения в процентах Для этого можно просто найти значения и вычесть их (из большего меньшее), а можно воспользоваться формулой прироста/уменьшения. Если надо сравнить числа А и В, то формула выглядит так «(B-A)/A = разница».

Дисперсия

Дисперсия — еще один статистический показатель, иллюстрирующий нам разброс величины. Наша мишень густо изрешечена пулями, а дисперсия позволяет выразить этот параметр численно. Если математическое ожидание демонстрирует центр выстрелов, то дисперсия — их разброс. По сути, дисперсия означает математическое ожидание отклонений значений от матожидания, то есть средний квадрат отклонений. Каждое значение возводится в квадрат для того, чтобы отклонения были только положительными и не уничтожали друг друга в случае одинаковых чисел с противоположными знаками.

Давайте рассчитаем разброс выстрелов для нашего случая:

Итак, наше отклонение равно 2,78. Это означает, что от области на мишени со значением 7,75 пулевые отверстия разбросаны на 2,78 балла. Однако в чистом виде значение дисперсии не используется — в результате мы получаем квадрат значения, в нашем примере это квадратный балл, а в других случаях это могут быть квадратные килограммы или квадратные доллары. Дисперсия как квадратная величина не информативна, поэтому она представляет собой промежуточный показатель для определения среднеквадратичного отклонения — героя нашей статьи.

Как определить абсолютное отклонение?

Абсолютное отклонение рассчитывается как разница между текущим (отчетным периодом) и аналогичным периодом прошлого года (АППГ), либо просто другим прошедшим периодом, который нужен нам для сравнения рентабельности предприятия.

Среднеквадратичное (стандартное) отклонение

Если из дисперсии извлечь квадратный корень, получится среднеквадратичное (стандартное) отклонение (сокращенно СКО). Встречается название среднее квадратичное отклонение и сигма (от названия греческой буквы). Общая формула стандартного отклонения в математике следующая:

На практике формула стандартного отклонения следующая:

Как и с дисперсией, есть и немного другой вариант расчета. Но с ростом выборки разница исчезает.

Что такое стандартное отклонение

Но… все будет немного иначе, если мы будем анализировать выборку данных. В нашем примере мы рассматривали генеральную совокупность. То есть наши 5 собак были единственными в мире собаками, которые нас интересовали.

Но если данные являются выборкой (значениями, которые выбрали из большой генеральной совокупности), тогда вычисления нужно вести иначе.

Если есть значений, то:

Все остальные расчеты производятся аналогично, в том числе и определение среднего.

Например, если наших пять собак – только выборка из генеральной совокупности собак (всех собак на планете), мы должны делить на 4, а не на 5, а именно:

При этом стандартное отклонение по выборке равно мм (округлено до ближайшего целого значения).

Можно сказать, что мы произвели некоторую “коррекцию” в случае, когда наши значения являются всего лишь небольшой выборкой.

Как посчитать относительное отклонение в процентах?

А относительное отклонение — соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.

В чем измеряется относительное отклонение?

Относительное отклонение представляет собой отклонение, рассчитываемое по отношению к другим величинам. Выражается в процентах или долях. Чаще всего исчисляется по отношению к какому-либо общему показателю или параметру.

Варианты

Наиболее распространенными статистическими измерениями центра набора данных являются среднее значение, медиана и мода. Таким образом, любой из них может использоваться как m при вычислении среднего абсолютного отклонения. Вот почему принято относиться к среднему абсолютному отклонению относительно среднего или среднему абсолютному отклонению от медианы. Мы увидим несколько примеров этого.

Дисперсия и стандартное отклонение

Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии (S = √D). То есть, если у вас уже есть стандартное отклонение и нужно рассчитать дисперсию, нужно лишь возвести стандартное отклонение в квадрат (S² = D).

Дисперсия — в статистике это «среднее квадратов отклонений от среднего». Чтобы её вычислить нужно:

Ещё расчёт дисперсии можно сделать по этой формуле:

Где: S² — выборочная дисперсия, Xi — величина отдельного значения выборки, Xср (может появляться как X̅) — среднее арифметическое выборки, n — размер выборки.

Рассмотрим на примере

Волатильность валютной пары

Известно, что на валютном рынке широко используются приемы математической статистики. Во многих торговых терминалах встроены инструменты для подсчета волатильности актива, который демонстрирует меру изменчивости цены валютной пары. Конечно, финансовые рынки имеют свою специфику расчета волатильности как то цены открытия и закрытия биржевых площадок, но в качестве примера мы можем подсчитать сигму для последних семи дневных свечей и грубо прикинуть недельную волатильность.

Наиболее волатильным активом рынка Форекс по праву считается валютная пара фунт/иена. Пусть теоретически в течение недели цена закрытия токийской биржи принимала следующие значения:

145, 147, 146, 150, 152, 149, 148.

Введем эти данные в калькулятор и подсчитаем сигму, равную 2,23. Это означает, что в среднем курс японской иены изменялся на 2,23 иены ежедневно. Если бы все было так замечательно, трейдеры заработали бы на таких движениях миллионы.

Источник

Как рассчитать процент отклонения факта от плана?

Как посчитать относительно отклонение?

А относительное отклонение — соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.

Как вычислить стандартное отклонение в Excel?

Метод 3 Вычисление стандартного отклонения

Среднеквадратическое отклонение

Для превращения дисперсии в логично понятные баллы, килограммы или доллары используется среднеквадратическое отклонение, которое представляет собой квадратный корень из дисперсии. Давайте вычислим его для нашего примера:

S = sqrt(D) = sqrt(2,78) = 1,667

Мы получили баллы и теперь можем использовать их для связки с математически ожиданием. Наиболее вероятный результат выстрела в этом случае будет выражен как 7,75 плюс-минус 1,667. Этого достаточно для ответа, но так же мы можем сказать, что практически наверняка стрелок попадет в область мишени между 6,08 и 9,41.

Стандартное отклонение или сигма — информативный показатель, иллюстрирующий разброс величины относительно ее центра. Чем больше сигма, тем больший разброс демонстрирует выборка. Это хорошо изученный коэффициент и для нормального распределения известно занимательное правило трех сигм. Установлено, что 99,7 % значений нормально распределенной величины лежат в области плюс-минус трех сигм от среднего арифметического.

Как рассчитать отклонение показателей?

Процент отклонения вычисляется через вычитание старого значения от нового значения, а далее деление результата на старое значение. Результат вычисления этой формулы в Excel должен отображаться в процентном формате ячейки. В данном примере формула вычисления выглядит следующим образом (150-120)/120=25%.

Абсолютное отклонение

Как рассчитать абсолютное отклонение? Абсолютным отклонением можно назвать разницу, получаемую при вычитании одной величины из другой, этот способ является выражением сложившихся положений вещей между плановым и фактическим параметрами.

Известно, что определенную проблему обычно вызывает такой показатель, как знак абсолютного отклонения. Обычно считается, что отклонение, которое позитивно сказывается на прибыли предприятия, считается положительным, и в вычислениях его ставят со знаком «+». Что же касается банальной математики, такой подход считается не совсем корректным, а это, в свою очередь, вызывает конфликты и разногласия среди специалистов. Исходя из этого, на практике вычисления абсолютного отклонения зачастую пользуются не базовой экономической, а математической моделью. Математическая модель заключается в том, что повышение фактического оборота в сравнении с запланированным обозначается знаком «+», а уменьшение фактических издержек в сравнении с плановыми обозначается знаком «-«.

Отклонение в процентах при отрицательных величинах

Что будет с изменением прибыли, если какие-то товары имеют отрицательное старое значение? Пусть в нашем примере в январе мы продавали в убыток и прибыль была негативной. А ведь это не такой уж и редкий случай!

Фактически, прибыль выросла, а по расчётам – нет. Исправим формулу, нужно знаменатель взять по модулю (отбросить знак минус). Это распространенный подход, многие его используют. Применим функцию ABS, которая возвращает модуль числа:

Проблема исправлена, этими результатами можно пользоваться. Однако, хочу вас предостеречь. Результаты могут быть недостаточно корректными. Взгляните на картинку еще раз. Прибыль от смартфонов выросла на 60 тысяч, и это 597%. А прибыль от телевизоров – на 110 тысяч, и это лишь 183%. Я использую такие результаты лишь для поверхностной оценки. Или можно не выводить отклонение для таких случаев.

Как посчитать отклонение от среднего?

Вычисление стандартного отклонения

Селективное отклонение

Как рассчитать отклонение такого рода? Этот способ расчета отклонения подразумевает сравнение контролируемых величин на определенном промежутке времени, это может быть такой показатель времени, как квартал или месяц, иногда даже это бывает день. Сравнивание интересующих нас величин за определенный промежуток времени (к примеру, месяц, давайте возьмем май) текущего года с тем же маем предыдущего года может дать нам более информативное сравнение с предыдущим месяцем, который рассматривается в плановом периоде.

Селективное отклонение актуальны для фирм, которые занимаются поставкой сезонных услуг. Далее будут описаны еще несколько видов отклонений, знание которых может существенно облегчить вашу жизнь.

Как рассчитать процент выполнения плана?

Для того, чтобы рассчитать процент выполнения плана, нужно воспользоваться формулой: %плана = (факт / план) * 100%. Эти показатели могут быть выражены как в количественных, так и в стоимостных единицах, а также складываться из нескольких компонентов.

Источник

Расчет среднего абсолютного отклонения

Статистические данные позволяют измерить разброс или разброс. Хотя чаще всего используются диапазон и стандартное отклонение, есть и другие способы количественной оценки дисперсии. Мы посмотрим, как рассчитать среднее абсолютное отклонение для набора данных.

Определение

Начнем с определения среднего абсолютного отклонения, которое также называется средним абсолютным отклонением. Формула, отображаемая в этой статье, является формальным определением среднего абсолютного отклонения. Возможно, имеет смысл рассматривать эту формулу как процесс или серию шагов, которые мы можем использовать для получения нашей статистики.

Варианты

Наиболее распространенными статистическими измерениями центра набора данных являются среднее значение, медиана и мода. Таким образом, любой из них может использоваться как m при вычислении среднего абсолютного отклонения. Вот почему принято относиться к среднему абсолютному отклонению относительно среднего или среднему абсолютному отклонению от медианы. Мы увидим несколько примеров этого.

Пример: Среднее абсолютное отклонение относительно среднего

Предположим, что мы начнем со следующего набор данных:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

Среднее значение этого набора данных равно 5. Следующая таблица организует нашу работу по вычислению среднего абсолютного отклонения от среднего..

Теперь разделим эту сумму на 10, поскольку всего имеется десять значений данных. Среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 24/10 = 2,4.

Пример: Среднее абсолютное отклонение от среднего

Теперь мы начинаем с другого набора данных:

1, 1, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10.

Как и в предыдущем наборе данных, среднее значение этого набора данных равно 5.

Таким образом, среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 18/10 = 1,8. Сравним этот результат с первым примером. Хотя среднее значение было одинаковым для каждого из этих примеров, данные в первом примере были более разбросанными. Из этих двух примеров видно, что среднее абсолютное отклонение от первого примера больше, чем среднее абсолютное отклонение от второго примера. Чем больше среднее абсолютное отклонение, тем больше разброс наших данных.

Пример: среднее абсолютное отклонение относительно медианы

Начните с того же набора данных, что и в первом примере:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

Медиана набора данных равна 6. В следующей таблице мы показываем детали расчета среднего абсолютного отклонения от медианы.

Снова делим сумму на 10 и получить среднее среднее отклонение от медианы как 24/10 = 2,4.

Пример: Среднее абсолютное отклонение от медианы

Начните с того же набора данных, что и раньше:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

На этот раз мы обнаруживаем, что режим этого набора данных равен 7. В следующей таблице мы показываем детали вычисления среднего абсолютного отклонения для режима.

Делим сумму абсолютных отклонений и видим, что у нас есть среднее абсолютное отклонение о режиме 22/10 = 2.2.

Быстрые факты

Есть несколько основных свойств, касающихся средних абсолютных отклонений

Распространенное использование

Среднее абсолютное отклонение имеет несколько применений. Первое применение состоит в том, что эту статистику можно использовать для обучения некоторым идеям, лежащим в основе стандартного отклонения. Среднее абсолютное отклонение относительно среднего намного легче вычислить, чем стандартное отклонение. Это не требует, чтобы мы возводили отклонения в квадрат, и нам не нужно находить квадратный корень в конце нашего расчета. Кроме того, среднее абсолютное отклонение более интуитивно связано с разбросом набора данных, чем стандартное отклонение. Вот почему иногда сначала изучают среднее абсолютное отклонение, прежде чем вводить стандартное отклонение.

Некоторые зашли так далеко, что утверждают, что стандартное отклонение должно быть заменено средним абсолютным отклонением. Хотя стандартное отклонение важно для научных и математических приложений, оно не так интуитивно понятно, как среднее абсолютное отклонение. Для повседневных приложений среднее абсолютное отклонение — более ощутимый способ измерить разброс данных.

Источник

как рассчитать отклонение показателей за какие-то годы?

Селективные отклонения. Этот метод расчета отклонений предполагает сравнение контролируемых величин во временном разрезе: квартал, месяц и даже иногда день. Сравнение контролируемых величин за определенный месяц текущего года с тем же месяцем предыдущего года может быть гораздо информативнее сравнения с предыдущим месяцем рассматриваемого планового периода. Использование селективных отклонений для анализа причин особенно актуально для предприятий, занимающихся сезонным бизнесом.

Оба подхода к сравнению: план — факт и факт — факт опираются на статистику прошлого и позволяют уменьшить отклонения в будущем. На основе результатов анализа отклонений может быть составлен другой прогноз или ожидание результатов на конец планового периода. Сравнение планового результата на конец года с прогнозируемым или ожидаемым с учетом происходящих изменений во внешней среде или внутри предприятия позволяет получить отклонение типа план — желаемый результат, что дает возможность более глубоко исследовать причины, влияющие на развитие бизнеса в будущем. При этом подходе сравниваются планы, разработанные в начале периода, и потребности современного момента. Простая экстраполяция прошлого на будущее, результаты которой часто используются при традиционном подходе к планированию, может привести к существенным ошибкам.

Источник

Как посчитать отклонение от нормы?

Как считается отклонение?

Как посчитать отклонение в процентах от показателя в 100?

Фактическую цифру умнож. на 100 и разделить на цифру плановую. От данного значения минус 100.

Как правильно рассчитать относительное отклонение?

Для того, чтобы высчитать относительное отклонение между двумя показателями необходимо большее разделить на меньшее. Полученное число потом необходимо умножить на сто и вычесть сто.

Как посчитать абсолютное отклонение?

Абсолютное отклонение рассчитать очень легко — надо просто вычесть из отчетного периода сумму аналогичного нужного периода и в итоге получим абсолютное отклонение. Относительное же рассчитываем в процентном соотношении — так легче и понятнее.

Как рассчитать отклонение показателей?

Процент отклонения вычисляется через вычитание старого значения от нового значения, а далее деление результата на старое значение. Результат вычисления этой формулы в Excel должен отображаться в процентном формате ячейки. В данном примере формула вычисления выглядит следующим образом (150-120)/120=25%.

Как считается отклонение плана от факта?

Процент отклонения факта от плана считается так: факт поделить на план, умножить на 100, и вычесть из полученного результата 100. Отклонение равно 8,3 %. Так как мы получили положительный результат, то речь идет о перевыполнении плана на 8,3 процентов, если бы результат был отрицательным, то план был бы недовыполнен.

Как рассчитать динамику в процентах формула?

Расчет изменения в процентах

Для этого можно просто найти значения и вычесть их (из большего меньшее), а можно воспользоваться формулой прироста/уменьшения. Если надо сравнить числа А и В, то формула выглядит так «(B-A)/A = разница».

Как высчитать процент перевыполнения?

Для вычисления процента выполнения плана нужно разделить фактические показатели на плановые и умножить на 100. Если результат получится больше 100 – план перевыполнен.

Как посчитать процент от прошлого года?

Чтобы посчитать процент роста, необходимо знать следующую информацию: значение финансового показателя в прошлом периоде, его цифровое выражение в следующем периоде. Разделите число, соответствующее значению в более позднем временном отрезке, на показатель прошлого периода. Умножьте полученное значение на 100%.

Как определить относительное изменение?

Относительные отклонения вычисляются только для количественных показателей, характеризующих величину потребленных ресурсов (затрат ресурсов). Чтобы найти относительное отклонение, нужно из фактической величины ресурса вычесть его базовую величину, скорректированную на коэффициент изменения объема продукции.

Как обозначается относительное отклонение?

Базовые значения показателей в анализе принято обозначать индексом 0, фактические – 1, отклонения (изменения) – символом Δ. Относительное отклонение позволяет измерить прирост ресурса с учетом темпов роста продукции, выпущенной с использованием данного ресурса.

Как рассчитать средний темп роста в процентах?

ТР = Пт / Пб х 100%,

где Пк и Пб – показатели значений текущего и базового периодов. Темп роста показывает интенсивность изменений какого-либо процесса по отношению к его начальному (базовому) значению.

Как найти абсолютное изменение?

Как рассчитывается абсолютное отклонение по численности работников?

Абсолютное отклонение рассчитывается путем сравнения фактических показателей за отчетный период с соответствующими показателями по плану.

Как рассчитать отклонение в бухучете?

Источник

Как посчитать абсолютное и относительное отклонение. Отклонение от плана. Классификация отклонений. Расчет отклонений

Расчёт влияния факторов на изменение переменной части фонда оплаты труда проводят по формулам:

1) влияние объёма производства продукции:

2) влияние изменения структуры произведённой продукции:

3) влияние изменения удельной трудоёмкости продукции:

4) влияние изменения оплаты труда:

1.1.4 Факторная модель постоянной части ФЗП

Факторная модель постоянной части фонда оплаты труда представлена на рис.2.

Рис. 2. Детерминированная факторная система фонда заработной платы рабочих-повременщиков

Согласно этой схеме модель будет иметь следующий вид:

Фонд повременной заработной платы;

Среднесписочная численность работников;

Количество отработанных дней одним рабочим в среднем за год;

Средняя продолжительность смены.

Расчет влияния факторов по данной модели можно произвести способом абсолютных разниц:

Аналогично можно представить факторную модель для фонда заработной платы служащих.

В процессе анализа необходимо также установить эффективность использования фонда заработной платы.

1.1.5 Анализ соотношения производительности и оплаты труда

Для расширенного воспроизводства получения необходимой прибыли и рентабельности необходимо, чтобы темпы роста производительности труда опережали темп роста его оплаты. Если этот принцип не соблюдается, то происходит перерасход фонда зарплаты, повышение себестоимости продукции и, соответственно, уменьшение суммы прибыли.

Изменение среднего заработка работающих за период характеризуется его индексом:

Индекс изменения заработной платы;

Средняя заработная плата за отчетный период;

Средняя заработная плата за базисный период.

Изменение среднегодовой выработки определяется аналогично на основе индекса производительности труда:

, где

Средняя производительность труда за отчетный период;

Средняя производительность труда за базисный период.

Темп роста производительности труда должен опережать темп роста средней заработной платы. Для этого рассчитывают коэффициент опережения и анализируют его в динамике:

Коэффициент опережения роста производительности труда над ростом средней заработной платы;

Индекс изменения производительности труда;

Затем производят подсчёт суммы экономии (перерасхода) фонда заработной платы в связи с изменением соотношений между темпами роста производительности труда и его оплаты:

, где

Индекс изменения производительности труда;

Индекс изменения заработной платы.

1.2 Анализ показателей рентабельности предприятия 1.2.1 Рентабельность: понятие и виды

Рентабельность – это относительный показатель, определяющий уровень доходности бизнеса. Показатели рентабельности характеризуют эффективность как работы предприятия в целом, так и доходность различных направлений его деятельности. Они более полно, чем прибыль, характеризуют окончательные результаты хозяйствования, так как их величина показывает соотношение эффекта с наличными или использованными ресурсами.

Все существующие показатели рентабельности можно объединить в следующие группы, которые характеризуют

1) доходность капитала и его частей;

2) прибыльность продаж;

3) рентабельность (окупаемость) издержек производства и инвестиционных проектов.

Эти показатели могут рассчитываться на основе балансовой прибыли, прибыли от реализации продукции и чистой прибыли.

К первой группе относятся такие показатели, как общая рентабельность активов, чистая рентабельность оборотных активов, а также рентабельность собственного капитала. Одним из ключевых показателей эффективности деятельности предприятия является общая рентабельность активов. Она представляет собой отношение балансовой прибыли к стоимости имущества, т.е. хозяйственных средств (активам), находящимся в распоряжении предприятия и рассчитывается по следующей формуле:

Общая рентабельность активов;

Средняя величина активов предприятия за анализируемый период (без учета убытков).

Чистая рентабельность оборотных активов показывает, какую чистую прибыль получает предприятие с каждого рубля, вложенного в активы:

Чистая рентабельность оборотных активов;

Среднее значение величины оборотных активов (второй раздел актива баланса).

Рентабельность активов сравнивается со средней процентной ставкой по заемным средствам, т.е. с альтернативной стоимостью. Если прибыль, получаемая на один рубль активов, меньше процентной ставки по заемным средствам, то можно сделать вывод о недостаточно эффективном управлении активами, так как денежные средства, вложенные в активы, принесли бы больший доход, будучи размещенными на депозитных счетах в банке.

Рентабельность собственного капитала показывает то, какую прибыль получает предприятие с каждого рубля собственных средств:

, где

Рентабельность собственного капитала;

Чистая прибыль предприятия;

Величина собственного капитала предприятия соответственно в начале и конце отчетного периода.

Ко второй группе можно отнести такой показатель, как рентабельность продаж, который рассчитывается делением прибыли от реализации продукции, работ и услуг до выплаты процентов и налогов на сумму полученной выручки:

Прибыль от реализации продукции, работ и услуг до выплаты процентов и налогов;

Сумма выручки от реализации продукции, работ и услуг.

Данный показатель характеризует эффективность предпринимательской деятельности: сколько прибыли имеет предприятие с рубля продаж. Он рассчитывается в целом по предприятию и отдельным видам продукции.

И наконец, третья группа включает в себя рентабельность продукции (окупаемость издержек). Он исчисляется путем отношения прибыли от реализации до выплаты процентов и налогов к сумме затрат по реализованной продукции:

Прибыль от реализации продукции до выплаты процентов и налогов;

Этот показатель показывает, сколько предприятие имеет прибыли с каждого рубля, затраченного на производство и реализацию продукции. Может рассчитываться как по отдельным видам продукции, так и в целом по предприятию. При определении его уровня в целом по предприятию целесообразно учитывать не только реализационные, но и внереализационные доходы и расходы, относящиеся к основной деятельности.

Аналогичным образом определяется и доходность инвестиционных проектов:

Рентабельность инвестиционных проектов;

Полученная или ожидаемая сумма прибыли от инвестиционной деятельности;

Сумма инвестиционных затрат.

1.2.2 Факторный анализ рентабельности продукции

В данном разделе будет подробно рассмотрен именно факторный анализ рентабельности продукции, так как подобный анализ других видов рентабельности производится аналогичным образом.

Расчет влияния факторов первого уровня на изменение рентабельности в целом по предприятию можно выполнить способом цепной подстановки:

;

2. по плану, пересчитанному на фактический объем реализации продукции:

;

3. фактически при фактической структуре реализации продукции и плановой величине средней цены реализации и себестоимости реализованной продукции:

;

4. фактически при фактических структуре реализации продукции, величине средней цены реализации и плановой себестоимости реализованной продукции:

;

.

Изменение рентабельности продукции общее:

В том числе за счет:

1. влияние объёма реализованной продукции:

;

2. влияние изменения структуры реализованной продукции:

;

3. влияние изменения среднего уровня цен реализации:

;

4. влияние изменения уровня себестоимости продукции:

.

После этого необходимо выполнить факторный анализ рентабельности по каждому виду продукции. Уровень рентабельности отдельных видов продукции зависит от изменения среднереализационных цен и себестоимости единицы продукции:

Расчет влияния выше перечисленных факторов на изменение рентабельности по определенному виду продукции также проводится способом цепной подстановки:

2. по плану, пересчитанному на фактические среднереализационные цены:

;

Общее изменение рентабельности продукции по определенному виду продукции:

В том числе за счет изменения:

1. среднего уровня отпускных цен

;

2. уровня себестоимости продукции:

.

Необходимо также более детально изучить причины изменения среднего уровня цен и способом пропорционального деления рассчитать их влияние на уровень рентабельности. Далее нужно установить, за счет каких факторов изменилась себестоимость единицы продукции, и аналогичным образом определить их влияние на уровень рентабельности.

Такие расчеты проводятся по каждому виду продукции (услуг), что позволяет точнее оценить работу хозяйствующего субъекта и полнее выявить внутрихозяйственные резервы роста рентабельности на анализируемом предприятии.

2 Практическая часть

Для того чтобы проанализировать соотношение темпов роста производительности труда и средней заработной платы, необходимо определить:

1. плановую и фактическую величину производительности труда;

2. плановую и фактическую величину средней заработной платы;

3. темпы роста производительности труда и средней заработной платы.

Объем производства продукции;

Таким образом, из-за более быстрого темпа роста объема производства продукции по сравнению с темпом роста среднесписочной численности работников (см. табл.2) фактическая производительность труда увеличилась на 1,5 тыс. руб./чел. Среди других возможных факторов, повлиявших на уровень производительности труда можно выделить такие, как ликвидация потерь рабочего времени, увеличение норм выработки, повышение удельного веса покупных полуфабрикатов, повышение мощности оборудования, внедрение прогрессивных технологий, механизация и автоматизация производственных процессов.

Средняя заработная плата;

Среднесписочная численность работников.

Используя исходные данные получим:

Итак, фактическая средняя заработная плата составила 3042 тыс. рублей, что на 30 000 рублей больше плановой величины. Росту данного показателя способствовали такие факторы, как увеличение количества отработанных дней каждым рабочим, средней продолжительности рабочего дня, а также среднечасовой заработной платы.

, где

Плановая величина производительности труда;

Фактическая величина производительности труда.

, где

Темп роста средней заработной платы;

Плановая величина средней заработной платы;

Фактическая величина средней заработной платы.

Используя выше приведенную формулу получим:

Таким образом, приведенные расчеты свидетельствуют о том, что на анализируемом предприятии темпы роста производительности труда опережают темпы роста труда. Коэффициент опережения составляет 1,064.

Опережение темпов роста производительности труда над темпами роста средней заработной платы, несомненно, является положительным моментом в работе данного предприятия, так как несоблюдение этого принципа влечет за собой перерасход фонда заработной платы, повышение себестоимости и соответственно уменьшение суммы полученной прибыли.

В связи с изменением соотношений между темпами роста производительности труда и его оплаты можно определить сумму экономии (перерасхода) фонда заработной платы. Для этого необходимо использовать следующую формулу:

, где

Сумма экономии (-Э) или перерасхода (+Э) фонда заработной платы;

Фактическая величина фонда заработной платы;

Темп роста производительности труда;

Темп роста средней заработной платы.

Итак, более высокие темпы роста производительности труда по сравнению с темпами роста оплаты труда способствовали экономии фонда заработной платы в размере 37 378 руб.

Сведем все исходные и полученные данные в ниже приведенную таблицу (табл.2).

Показатели	План	Факт	Отклонение		Темп роста, %
1	2	3	4	5	6	7
1.	Объем производства продукции, тыс. руб.	3740,0	4150,0	+410	+10,96	110,96
2.	Среднесписочная численность работников, чел.	186	192	+6	+3,23	103,23
3.	Фонд заработной платы, тыс. руб.	560,2	584,4	+24,2	+4,32	104,32
4.	Производительность труда, тыс. руб./чел.	20,1	21,6	+1,5	+7,46	107,46
5.	Среднегодовая заработная плата работников, тыс. руб.	3012	3042	+30	+1	101

2.2 Задача

Определить влияние факторов на рентабельность продукции способом цепных подстановок по следующим исходным данным:

Из таблицы исходных данных видно, что и прибыль от реализации продукции и себестоимость реализованной продукции возросли по сравнению с плановыми показателями – на 69 800 рублей и 150 000 рублей соответственно. Рост величины прибыли от реализации продукции в целом по предприятию может быть обусловлен такими причинами, как увеличение объема реализации продукции, увеличение удельного веса более доходных видов продукции в общем объеме продаж, повышение уровня среднереализационных цен. Увеличение показателя себестоимости реализованной продукции может быть связан, во-первых, с увеличением выпуска продукции, во-вторых, с изменением структуры производства (например, увеличение удельного веса более трудоемкой продукции в общем объеме производства), в-третьих, с повышением уровня переменных затрат (повышение цен на используемое в производстве сырье, материалы, на электроэнергию, топливо и т.д.) и, наконец, из-за увеличения суммы постоянных расходов (повышение в отчетном периоде заработной платы административно-управленческому персоналу, увеличение его численности, увеличение общехозяйственных расходов).

Для дальнейшего анализа рентабельности важно рассчитать такой показатель, как темп роста прибыли и себестоимости:

Итак, согласно приведенным выше расчетам темп роста прибыли на предприятии выше темпа роста себестоимости.

1. Прежде чем определить влияние факторов на рентабельность продукции необходимо рассчитать плановую и фактическую величину данного показателя, который определяется по следующей формуле:

, где

Рентабельность продукции, или коэффициент окупаемости затрат;

Прибыль от реализации до выплаты налогов и процентов;

Сумма затрат по реализованной продукции.

Применительно к нашим данным получим:

Таким образом, с каждого рубля, затраченного на производство и реализацию продукции, анализируемое нами предприятие по плану должно было иметь прибыль в размере 42,91 копеек.

Таким образом, фактически с каждого, затраченного на производство и реализацию продукции, предприятие получило прибыль в размере 43,37 копеек.

По сравнению с планом рентабельность увеличилась на 0,46%, что является положительным моментом для предприятия. Увеличение данного показателя произошло за счет более быстрого темпа роста прибыли от реализации продукции по сравнению с темпами роста суммы затрат реализованной продукции.

Вообще положительное значение показателя рентабельности продукции свидетельствует об эффективности основной деятельности предприятия и о необходимости сохранения производства данного вида (видов) продукции.

2. Определим влияние факторов на рентабельность продукции способом цепных подстановок.

Уровень рентабельности продукции (коэффициент окупаемости затрат), исчисленный в целом по предприятию, зависит от двух факторов: изменения уровня прибыли от реализации продукции и изменения уровня себестоимости реализованной продукции.

Факторная модель этого показателя имеет следующий вид:

2. по плану, пересчитанному на фактическую величину прибыли:

Изменение рентабельности общее:

В том числе за счет:

Полученные результаты свидетельствуют о том, что за счет увеличения прибыли на 69 800 рублей уровень рентабельности продукции увеличился на 6,65%. Рост же суммы затрат по реализованной продукции на 150 000 рублей вызвал снижение уровня рентабельности продукции на 6,19%.

Итак, можно утверждать, что анализ хозяйственной деятельности является базой для принятия управленческих решений в бизнесе. С помощью него изучаются тенденции развития, глубоко и системно исследуются факторы изменения результатов деятельности, устанавливаются причинно-следственные взаимосвязи и взаимозависимости по формированию экономических показателей и факторов, обосновываются бизнес-планы, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются результаты деятельности предприятия и их чувствительность к управленческим воздействиям, вырабатывается экономическая стратегия развития хозяйствующего субъекта.

В современных рыночных условиях овладение методикой экономического анализа менеджерами всех уровней является составной частью их профессиональной подготовки, так как, зная технику и технологию анализа, они смогут легко адаптировать предприятие к внешним изменениям и найти правильные ответы и решения.

Список использованной литературы

1. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие. – М.: Инфра-М, 2007.

2. Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие. – Таганрог: изд-во ТРТУ, 2000.

3. Пивоваров К.В. Финансово-экономический анализ хозяйственной деятельности коммерче6ской организации. – М.: Дашко и Ко, 2003.

4. Пястолов С.М. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебник. – М.: Академия, 2004.

Счетам Бухгалтерский баланс и другие отчетные формы Рис. 2. Схема журнально-ордерной формы учета АОЗТ «Колпнянское» 3. Организация учета оплаты труда на предприятии 3.1. Состояние учета оплаты труда на предприятии Для учета затрат труда, выполненных работ и начисления заработной платы на АОЗТ «Колпнянское» используется несколько форм первичных.

О финансовых результатах»), данные оперативного учета. Анализ прибыли и рентабельности осуществляется в определенной последовательности. Основные этапы анализа приведены на рис. 8.7. Первый этап – анализ формирования прибыли и рентабельности на предприятиях торговли и общественного питания. Он включает три стадии. На первой стадии рассматривается динамика суммы и уровня показателей прибыли и.

Тех производственных фондов, с которых взимается плата за фонды. Применяется также показатель уровня рентабельности к текущим затратам – отношение прибыли к себестоимости товарной или реализованной продукции. Каждое предприятие самостоятельно осуществляет свою производственную и хозяйственную деятельность на принципах самоокупаемости и прибыльности. Предприятие имеет определенные расходы по.

Если вычесть из фактической рентабельности плановую, то мы получим Абсолютное отклонение Очевидно что этот показатель может быть положительным если предприятие успешное, и наоборот.

Если абсолютное отклонение разделить на плановую рентабельность, а затем умножить на сотню, то мы получим относительное отклонение выраженное в процентах.

Разница между текущим периодом и прошлогодним и будет считаться абсолютным отклонением. Эти цифры просто вычитаются. А результат может быть как положительным, так и отрицательным.

А относительное отклонение соответственно выражается в процентном отношении этих показателей по отношению друг к другу, является всегда положительным.

Абсолютное отклонение это простое арифметическое действие с использованием знака (-) минус. К примеру; Вчера я выпил две бутылки лимонада, а сегодня три бутылки, абсолютное отклонение будет 3-2=1 равно 1 бутылка. Относительное отклонение выражается исключительно в процентах и определяется отношение отчетных цифр к базовым умножением на 100, в нашем случае это выглядит так; 3/2*100=150 то есть относительное отклонение составляет 50 процентов.

Абсолютное отклонение рассчитывается как разница между текущим (отчетным периодом) и аналогичным периодом прошлого года (АППГ), либо просто другим прошедшим периодом, который нужен нам для сравнения рентабельности предприятия. То есть из значения текущего периода мы отнимаем значение базового периода, полученная разница и будет являться абсолютным отклонением.

Главной чертой такой, как показатель любого отклонения- будет тот факт, который позволит отклониться от определенного различия абсолютной величины. Это этот факт даст возможность сравнить всевозможные явления те, где абсолютное значение по своей сути является не сопоставимым.

Данное отклонение является разностью между какими то величинами, и оно может быть как положительным,так и отрицательным.

Любое относительное отклонение может быть рассчитано по отношению к другой величине. И оно будет выражаться либо в процентном исчислении, либо в долевом.

Такой индекс исчисления повышает уровень для анализа,который проводится и позволит точно оценить все изменения.

Для определения обсолютного отклонения нужно, от полученного показателя отнять базовый. Следовательно отчетный минус аналогичный.В модуле!

Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%.

Абсолютное отклонение это на самом деле всего лишь разница между периодом настоящим, который отчетный у вас и базовым, предыдущим периодом.

(Данные (текущий период) / Данные (предудыщий период))*100%-100

Абсолютное отклонение равно:

рентабельность по факту минус рентабельность по плану. Это отклонение может быть как положительным, так и отрицательным.

Относительное отклонение равно:

абсолютное отклонение разделить на рентабельность по плану и умножить на 100%, тоже может быть как положительным, так и отрицательным.

Можно показать на примере.

Примем за условие, что:

Для того, чтобы узнать относительное отклонение между этими периодами, надо ((9/6) *100)-100=50%, то есть относительное отклонение за эти два периода 50%.

Для расчета абсолютного отклонения между этими периодами нужно 9-6=3, то есть абсолютное отклонение 3 у.е.

Абсолютное отклонение выражается, как правило, в каких-то единицах, в абсолютном выражении (рублях, килограммах, метрах, штуках и прочим). То есть берем одну цифру и вычитаем из такой же цифры предыдущего периода. Получаем абсолютное отклонение.

А относительное считается в процентах. То есть берем цифру текущего года и делим ее на цифру предыдущего года, получается выражение в процентах.

Абсолютное отклонение всегда выражено в точной математической цифре, дающую точную информацию о некоем промежутке времени между точкой отсета начала события до точки отсета конца события.

Относительное отклонение никогда не выражено в точных цифрах. Информация в данном случае выдана в процентом показателе дающем косвенную информацию не точную, а приблизительную.

Абсолютное значение представляет собой разницу между начальным результатом и достигнутым.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Расчет относительного отклонения производится для оценки деятельности предприятия.

Абсолютное отклонение это разница между отчетным и базовым периодом. Допустим, в прошлом году у нас было 3 яблока, а в этом 4. Абсолютное отклонение 4-3=1 яблоко

Многие экономисты ломают себе голову над тем, как рассчитать стандартное отклонение и что это такое. Кроме того, им еще нужно знать, что такое абсолютное отклонение и относительное. В этой статье описаны методы расчетов этих отклонений.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение, как рассчитать его? Для начала нужно понять, что же такое стандартное отклонение. Это очень существенный показатель рассеяния в разделе описательной статистики. Стандартное отклонение можно рассчитать по следующему алгоритму:

Результат, который вы получите, и будет являться стандартным отклонением.

Абсолютное отклонение

Как рассчитать абсолютное отклонение? Абсолютным отклонением можно назвать разницу, получаемую при вычитании одной величины из другой, этот способ является выражением сложившихся положений вещей между плановым и фактическим параметрами.

Известно, что определенную проблему обычно вызывает такой показатель, как знак абсолютного отклонения. Обычно считается, что отклонение, которое позитивно сказывается на прибыли предприятия, считается положительным, и в вычислениях его ставят со знаком «+». Что же касается банальной математики, такой подход считается не совсем корректным, а это, в свою очередь, вызывает конфликты и разногласия среди специалистов. Исходя из этого, на практике вычисления абсолютного отклонения зачастую пользуются не базовой экономической, а математической моделью. Математическая модель заключается в том, что повышение фактического оборота в сравнении с запланированным обозначается знаком «+», а уменьшение фактических издержек в сравнении с плановыми обозначается знаком «-».

Относительное отклонение

Как рассчитать относительное отклонение? Отклонение можно рассчитывать, опираясь на отношение к другим величинам, а это значит, что данный показатель выражается в процентах. Зачастую относительные отклонения вычисляются по отношению к относительно базовому значению или параметру. К примеру, можно выразить относительное отклонение, допустим, тех же затрат на материалы, как отношение к суммарной затрате или в проценте к обороту.

Селективное отклонение

Как рассчитать отклонение такого рода? Этот способ расчета отклонения подразумевает сравнение контролируемых величин на определенном промежутке времени, это может быть такой показатель времени, как квартал или месяц, иногда даже это бывает день. Сравнивание интересующих нас величин за определенный промежуток времени (к примеру, месяц, давайте возьмем май) текущего года с тем же маем предыдущего года может дать нам более информативное сравнение с предыдущим месяцем, который рассматривается в плановом периоде.

Селективное отклонение актуальны для фирм, которые занимаются поставкой сезонных услуг. Далее будут описаны еще несколько видов отклонений, знание которых может существенно облегчить вашу жизнь.

Кумулятивное отклонение

Кумулятивным отклонением можно назвать сумму, исчисляемую нарастающим итогом (кумулятивная сумма), и ее отклонение позволяет оценить уровень достижения за определенные периоды (месяцы) или же возможную разницу к окончанию определенного периода. Возникающее в отдельном периоде случайное колебание параметра деятельности предприятия может привести к значительному отклонению на коротком отрезке времени. Сама же кумуляция компенсирует случайные отклонения и позволяет более точным образом определить тренд.

Отклонение во временном разрезе

Этот подход к вычислению отклонений очень важен при негативном отклонении плановой величины от фактической. Также благодаря этому методу появляется возможность оперировать реальными фактами вместо того, чтобы опираться на плановые и желаемые показатели.

Относительное отклонениеЕго получают путем деления показателей друг на друга. Выражается в процентах. Чаще всего рассчитывают отношение одного показателя к суммарной величине или отношение изменения показателя к величине предыдущего периода. К примеру, чтобы рассчитать относительное отклонение затрат на коммунальные услуги, нужно их разделить на суммарные затраты на производство продукции. А если полученный показатель умножить на стоимость 1 единицы произведенной продукции, то в результате вы сможете узнать, какова доля затрат на коммунальные услуги в стоимости этой единицы.

Селективные отклоненияДанную величину рассчитывают путем сравнения контролируемых показателей за определенный период с аналогичными показателями прошлого года, квартала или месяца. Выражается в коэффициентах. Например, величин месяца с тем же месяцем прошлого года более информативно, чем сравнение с предыдущим месяцем. Расчет селективных отклонений более актуален для предприятий, чей бизнес зависит от сезонных колебаний спроса.

Кумулятивные отклоненияЭто не что иное, как отношение сумм, исчисленных нарастающим итогом с начала периода к аналогичным показателям предыдущих периодов. Кумуляция компенсирует случайные колебания параметров деятельности, помогая точно выявить тренд.

Эффективное функционирование предприятия в условиях рыночной экономики может быть достигнуто только в случае постоянного контроля за объемами и качеством выпускаемой продукции. Анализ выполнения производства и реализации продукции необходимо проводить каждый месяц, квартал, полугодие и год.

Установите прогнозные плановые показатели по и реализации продукции. Плановые показатели по основному продукции необходимо с данных, обозначенных в стратегическом бизнес-плане либо производственном плане предприятия. Производственный план обычно разрабатывается на начало отчетного и утверждается предприятия. Производственный план должен включать в себя не только прогнозные показатели на период, но и потребности в финансовых ресурсах на достижение этих показателей.

Среднее квадратичное является важной количественной характеристикой в статистике, теории вероятностей и оценке точности измерений. Согласно определению средним квадратичным отклонением называется корень квадратный из дисперсии. Однако из этого определения не совсем понятно – что характеризует эта величина и как посчитать значение дисперсии.

Определите среднее арифметическое всех чисел: сложите все числа и разделите сумму на общее количество чисел.

Определите дисперсию (разброс) чисел: сложите квадраты найденных ранее отклонений и разделите полученную сумму на количество чисел.

В палате лежат семь больных с температурой 34, 35, 36, 37, 38, 39 и 40 градусов Цельсия.

Среднее квадратическое отклонение: √4=2 (ºС);
Ответ: В среднем по палате температура – нормальная: 37 ºС, но среднее квадратическое отклонение температуры равняется 2 ºС, что указывает на серьезные проблемы у пациентов.

Если имеется возможность воспользоваться программой Excel, то вычисление дисперсии, а соответственно и среднего квадратического отклонения можно существенно упростить.
Для этого разместите данные измерений в один ряд (одну колонку) и воспользуйтесь статистической функцией ДИСПР. В качестве аргументов функции укажите диапазон ячеек таблицы, где размещены введенные числа.

Вычисление среднего показателя – один из наиболее распространенных приемов обобщения. Средний показатель отражает все общее, что характерно для признаков совокупности. Но в то же время он игнорирует различия отдельных ее единиц.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Они отражают количественные соотношения между исследуемыми явлениями. При вычислении относительного отклонения производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием.

Если необходимо соотнести один и тот же показатель в разные периоды времени, рассчитываем темп его роста. Он показывает, как изменилась величина в отчетном (текущем) периоде по сравнению с ее базисным : Тр = х1/х0. Если этот показатель выражается в процентах, то речь идет о прироста: Тпр = (х1/х0)*100%.

Относительная величина планового задания представляет собой отношение планируемого и принятого за основу для сравнения уровней одного и того же явления. В качестве базы выступает фактически достигнутая величина признака исследуемого явления в предшествующем периоде. Формула расчета имеет вид: ОВпз = хпл/хб.

Определение

Математическое ожидание

Наш начинающий стрелок долго практиковался в стрельбе и заметил, что он попадает в разные значения с определенной вероятностью. Допустим, на основании большого количества выстрелов он выяснил, что попадает в 10 с вероятностью 15 %. Остальные значения получили свои вероятности:

Сейчас он готовится сделать очередной выстрел. Какое значение он выбьет с наибольшей вероятностью? Ответить на этот вопрос нам поможет математическое ожидание. Зная все эти вероятности, мы можем определить наиболее вероятный результат выстрела. Формула для вычисления математического ожидания довольно проста. Обозначим значение выстрела как C, а вероятность как p. Математическое ожидание будет равно сумме произведение соответствующих значений и их вероятностей:

Определим матожидание для нашего примера:

Итак, наиболее вероятно, что стрелок попадет в зону, дающую 7 очков. Эта зона будет самой простреленной, что является прекрасным результатом наиболее частого попадания. Для любой случайной величины показатель матожидания означает наиболее встречаемое значение или центр всех значений.

Дисперсия

Давайте рассчитаем разброс выстрелов для нашего случая:

Среднеквадратическое отклонение

Для превращения дисперсии в логично понятные баллы, килограммы или доллары используется среднеквадратическое отклонение, которое представляет собой квадратный корень из дисперсии. Давайте вычислим его для нашего примера:

S = sqrt(D) = sqrt(2,78) = 1,667

Мы получили баллы и теперь можем использовать их для связки с математически ожиданием. Наиболее вероятный результат выстрела в этом случае будет выражен как 7,75 плюс-минус 1,667. Этого достаточно для ответа, но так же мы можем сказать, что практически наверняка стрелок попадет в область мишени между 6,08 и 9,41.

Рассмотрим на примере

Волатильность валютной пары

Известно, что на валютном рынке широко используются приемы математической статистики. Во многих торговых терминалах встроены инструменты для подсчета волатильности актива, который демонстрирует меру изменчивости цены валютной пары. Конечно, финансовые рынки имеют свою специфику расчета волатильности как то цены открытия и закрытия биржевых площадок, но в качестве примера мы можем подсчитать сигму для последних семи дневных свечей и грубо прикинуть недельную волатильность.

Наиболее волатильным активом рынка Форекс по праву считается валютная пара фунт/иена. Пусть теоретически в течение недели цена закрытия токийской биржи принимала следующие значения:

145, 147, 146, 150, 152, 149, 148.

Введем эти данные в калькулятор и подсчитаем сигму, равную 2,23. Это означает, что в среднем курс японской иены изменялся на 2,23 иены ежедневно. Если бы все было так замечательно, трейдеры заработали бы на таких движениях миллионы.

Заключение

Стандартное отклонение используется в статистическом анализе числовых выборок. Это полезный коэффициент позволяющий оценить разброс данных, так как два набора с, казалось бы, одинаковым средним значением могут быть абсолютно разными по разбросу величин. Используйте наш калькулятор для поиска сигм небольших выборок.

Источник