¿Qué significan el análisis factorial y el análisis de tendencias en el análisis de estados financieros? ¡Lo mejor es analizar con ejemplos!

Contenido

1 ¿Qué es el análisis factorial?

2 Método de análisis factorial

3 Procedimientos generales para utilizar el método de análisis factorial

4 Cuestiones a las que se debe prestar atención al utilizar el método de análisis factorial

¿Qué es el análisis factorial?

El método de análisis factorial, también conocido como método de sustitución de secuencias, es la aplicación y desarrollo del principio del método exponencial en el análisis económico. De acuerdo con el principio del método del índice, al analizar cambios en cosas afectadas por múltiples factores, para observar el impacto de los cambios en un factor, se fijan otros factores, se analizan elemento por elemento y se reemplazan elemento por elemento, por lo que es llamado método de análisis factorial o ley de sustitución de secuencia.

Método de análisis factorial:

Sustitución en cadena

Descompone los indicadores de análisis en factores medibles y, en función de la dependencia entre factores, a su vez se obtiene la comparación. El valor de cada factor (normalmente el valor real) se utiliza en lugar del valor de referencia (normalmente el valor estándar o el valor planificado) para medir el impacto de cada factor en los indicadores de análisis.

Por ejemplo, la relación entre un determinado indicador financiero y los factores relacionados consta de la siguiente fórmula: indicador real: Po =×bo×Co; índice estándar: PS = as× bs× cs. entre lo real y lo estándar es La diferencia total entre PO-PS y P G se ve afectada por tres factores A, B y C. Su respectivo grado de influencia se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

El impacto de un cambio en un factor: (ao-as) ×bs×cs;

El impacto de los cambios en el factor B; ao×(Bo-Bs)×Cs;

El Impacto de los cambios en el factor C: Ao×Bo×(Co-Cs).

Finalmente, la suma de los números de influencia de los tres factores anteriores debe ser igual a la diferencia total de Po-P.

Método de análisis de diferencias

Es una forma simplificada del método de sustitución serial, que utiliza la diferencia entre el valor de comparación de cada factor y el valor de referencia para calcular el impacto de cada factor. en el índice de análisis.

Por ejemplo, el beneficio total de una empresa se ve afectado por tres factores. La expresión es: beneficio total = beneficio operativo, beneficio y pérdida de inversión e ingresos y gastos netos no operativos. Al analizar los cambios en las ganancias entre el año pasado y este año, podemos calcular los cambios en las ganancias totales de este año y los diferentes cambios en los tres factores influyentes en comparación con el año pasado, de modo que podamos saber cuál de los tres factores es el principal responsable. para el aumento o disminución de las ganancias de este año.

Método de descomposición exponencial

Por ejemplo, la tasa de beneficio de los activos se puede descomponer en el producto de la tasa de rotación de los activos y la tasa de beneficio de las ventas.

Método de sustitución de base fija

Reemplazar valores estándar por valores analíticos para determinar el impacto de diversos factores en los indicadores financieros, como el análisis de diferencias de costos estándar.

Procedimientos generales para el uso del método de análisis factorial

1. Determinar los indicadores a analizar.

2. Determinar los factores que afectan el índice y su relación con ellos. el índice;

3. Calcular y determinar el grado y cantidad de influencia de cada factor.

Cuestiones a las que se debe prestar atención al utilizar el método de análisis factorial

1. Preste atención a la correlación de la descomposición de los factores

2. sustitución;

3. La serialidad de la sustitución secuencial, es decir, al calcular cada cambio de factor, se basa en el cálculo anterior y el impacto del cambio de factor se determina mediante comparación en serie;

4. En cuanto a los supuestos de los resultados del cálculo, los números de influencia de los cambios en varios factores calculados mediante el método de sustitución en serie serán diferentes debido al orden de los cálculos de sustitución, es decir, los resultados del cálculo son solo los resultados. bajo un determinado supuesto. Por lo tanto, los analistas financieros deben tener cuidado de hacer que este supuesto sea lógico y tenga importancia económica práctica al aplicar este método, de modo que los supuestos utilizados para calcular los resultados no obstaculicen la efectividad del análisis.

Se refiere a un método de análisis que determina los factores influyentes, mide su grado de influencia y descubre las razones de los cambios en los indicadores. El método de análisis de tendencias también se denomina método de análisis comparativo y método de análisis horizontal. Es un método analítico que revela las tendencias cambiantes del estado financiero, las condiciones operativas y el flujo de caja de una empresa comparando los mismos indicadores o ratios en dos o más períodos consecutivos de forma regular y mes a mes.

Cuando se utiliza el análisis de tendencias, normalmente se preparan estados contables comparativos. [Editar este párrafo] El propósito de la solicitud es determinar las principales razones de los cambios en el estado financiero y los resultados operativos de la empresa;

Para determinar si la tendencia de desarrollo del estado financiero y los resultados operativos de la empresa es propicia a los inversores;

Predecir las tendencias de desarrollo futuro de la empresa. Este método de análisis es un tipo de análisis dinámico, basado en el análisis de diferencias y el análisis de proporciones, que puede compensar eficazmente sus deficiencias. [Editar este párrafo] Comparación de indicadores financieros importantes en modelos de aplicación

Compara los mismos indicadores o ratios en informes financieros en diferentes períodos, observa directamente sus cambios y amplitudes, examina sus tendencias de desarrollo y predice su desarrollo. perspectivas. Este método se llama análisis dinámico en estadística. Hay dos formas de hacer esto.

1. Ratio dinámico de base fija: es decir, el valor de un determinado período se utiliza como valor del índice del período base fijo para realizar análisis comparativos con otros períodos. La fórmula de cálculo es: relación dinámica de base fija = valor del período de análisis ÷ valor del período de base fija. Por ejemplo, utilizando el año 2000 como período base fijo, analice la tasa de crecimiento de las ganancias en 2001 y 2002. Supongamos que el beneficio neto de una empresa en 2000 fue de 6.543.800 yuanes, su beneficio neto en 2006 fue de 6.543.802 yuanes y su beneficio neto en 2002 fue de 6.543.805 yuanes. Entonces:

El ratio dinámico de base fija en 2001 = 120÷100 = 120.

El ratio dinámico de base fija en 2002 = 150÷100 = 150.

2. Ratio dinámico período a mes: Es un ratio dinámico calculado en base al valor del período anterior de cada período de análisis. La fórmula de cálculo es: ratio dinámico cadena a período = valor del período de análisis. ÷ valor del período anterior. Tomando los datos anteriores como ejemplo, entonces:

Ratio dinámico interanual 2001 = 120÷100 = 120

Ratio dinámico interanual 2002 = 150÷120 = 125.

Comparación de dos estados contables

La comparación de estados contables consiste en yuxtaponer los montos de varios estados contables consecutivos y comparar los montos y amplitudes de los mismos indicadores para juzgar el estado financiero y el desempeño. de la empresa para el desarrollo y cambio de los resultados operativos. Al realizar un análisis comparativo utilizando este método, es mejor calcular tanto el valor absoluto del aumento o disminución de los indicadores relevantes como el valor relativo del aumento o disminución. Esto puede evitar eficazmente la unilateralidad de los resultados del análisis.

Por ejemplo, la cuenta de resultados de una empresa refleja que el beneficio neto en 2000 fue de 500.000 yuanes, en 2006 fue de 6.543.800 yuanes y en 2002 fue de 6.543.806 yuanes.

A través del análisis de valor absoluto: en comparación con 2000, el beneficio neto en 2001 aumentó entre 100 y 50 = 50 (diez mil yuanes), en comparación con 2001, el beneficio neto en 2002 aumentó entre 160 y 100 = 60; (millones), lo que indica que el crecimiento de la eficiencia en 2002 fue mejor que el de 2001.

A través del análisis de valor relativo, la tasa de crecimiento de la utilidad neta en 2001 en comparación con 2000 es: (100-50)÷50×100 = 100; en comparación con 2001, la tasa de crecimiento de la utilidad neta en 2002 es: ( 160-100)÷100×100 = 60. Esto muestra que el crecimiento de la eficiencia en 2002 fue significativamente menor que el de 2001.

3. Comparación de la composición de partidas de los estados contables

Este método se desarrolla a partir de la comparación de estados contables. Se basa en un indicador general en el estado contable que es 100, calculando el porcentaje de cada elemento componente en el indicador general, comparando así el aumento o disminución en el porcentaje de cada elemento y juzgando el cambio de tendencia de las actividades financieras relacionadas. Este método puede analizar con mayor precisión la tendencia de desarrollo de las actividades financieras corporativas que los dos primeros métodos. Puede utilizarse no sólo para la comparación vertical de la situación financiera de la misma empresa en diferentes períodos, sino también para la comparación horizontal entre diferentes empresas. Al mismo tiempo, este método también puede eliminar el impacto de las diferencias en la escala empresarial en diferentes períodos (diferentes empresas) y es útil para analizar el consumo y la rentabilidad de la empresa, pero el cálculo es más complejo.

Al utilizar el método de análisis de tendencias, se debe prestar atención a las siguientes cuestiones: 1. Los indicadores utilizados para la comparación en diferentes períodos deben ser consistentes en el calibre de cálculo 2. Se debe eliminar la influencia de elementos accidentales; para que los datos analizados puedan reflejar tendencias normales de operación 3. Aplicar el principio de excepción, prestar atención a un indicador que cambia significativamente y estudiar sus razones para tomar contramedidas y buscar ventajas y evitar desventajas. [Edite este párrafo] El método de análisis de tendencias de clasificación general se divide generalmente en cuatro categorías: (1) método de análisis vertical; (2) método de análisis horizontal; (3) método de análisis estándar; Además, el método de análisis de tendencias también cuenta con un análisis de predicción de tendencias.

El análisis de pronóstico de tendencias utiliza análisis de regresión, suavizado exponencial y otros métodos para analizar y predecir datos de estados financieros, analizar sus tendencias de desarrollo y predecir posibles resultados de desarrollo. La siguiente es una breve introducción sobre cómo utilizar ecuaciones lineales de tendencia para el análisis de predicción de tendencias. Los otros cuatro métodos se presentarán más adelante.

Al realizar análisis de tendencias, la ecuación lineal de tendencias es un método ampliamente utilizado para pronosticar ventas e ingresos. La fórmula es: y = a bx.

Donde: a y b son constantes, x representa el valor del coeficiente del período, x está determinado por la distribución y ∑x=0. Para hacer σx = 0. La distribución de valores es ligeramente diferente cuando el número de períodos es par o impar. [Edite este párrafo] El análisis de tendencias (TrendAnalysis) fue propuesto originalmente por Trigg, y el error del método de juicio se monitorea a través de la señal de trayectoria de Trigg. Esta señal de trayectoria puede reflejar la * * * interacción de errores sistemáticos y errores aleatorios, pero no puede monitorearse por sí sola. Después de eso, Cembrowski et al. procesaron los dos valores estimados en la señal balística por separado, para poder monitorear el error sistemático y el error aleatorio respectivamente, es decir, el sistema indicador de "tendencia de precisión" (media): TRIGG. regla de la media, y el otro es el sistema indicador de "tendencia de precisión" (media): la regla de chi-cuadrado de varianza de TRIGG. El análisis de tendencias es superficialmente similar a un gráfico de control de Shewhart tradicional, utilizando la media para monitorear los errores sistemáticos y el rango o desviación estándar para monitorear los errores aleatorios. En el análisis de tendencias, las estimaciones de la media (tendencia de precisión) y la desviación estándar (tendencia de precisión) se obtienen mediante el método de suavizado exponencial. El suavizado exponencial requiere la introducción de pesos para completar el cálculo, y en cada determinación de la secuencia, el peso de la última determinación es mayor que el anterior, aumentando así la respuesta a la tendencia que acaba de comenzar y sirviendo como "anticipación". "advertencia" y efecto "antiestancamiento".

(a) Señal de trayectoria de Trigg

Señal de trayectoria de Trigg = error de predicción suavizado (SFE)/desviación absoluta media (MAD). Las relaciones matemáticas básicas asociadas con él son las siguientes.

La estimación promedio obtenida mediante suavizado exponencial se denomina media suavizada (media SM). El valor medio sm para cada valor de medición en la secuencia de medición se calcula mediante la Ecuación 9-1: valor medio sm = a × (nuevo valor de medición de control primario) (1-a) × (valor medio sm anterior) (9 -1), donde A es el coeficiente de suavizado, determinado por a=1.

De acuerdo con la fórmula de cálculo anterior, el último valor de medición de control de calidad se pondera con a, el penúltimo valor de medición de control de calidad se pondera con a (1-a) y el penúltimo valor de medición de control de calidad se pondera por un. Ponderación A (1-A) 2, y así sucesivamente. Si a es 0,2, entonces la medición de control más reciente tiene un peso de 0,2 y, en orden inverso, la medición de control anterior tiene un peso de 0,16, 0,128, y así sucesivamente.

Se puede hacer un cálculo similar para la desviación estándar, pero es más complicado porque primero se debe calcular la diferencia entre la nueva medición de control y la estimación media, y esta diferencia se llama error de predicción.

Error de predicción = nuevo valor de medición de control - promedio SM anterior (9-2)

Error de predicción suavizado (SFE) = a × (nuevo error de predicción) diez (1-a ) × (error de predicción suavizado anterior) (9-3)

El error de predicción se calcula mediante suavizado exponencial para obtener una estimación de precisión, denominada desviación absoluta media (MAD).

Mad = a×(nuevo error de predicción)—(1—a)×(pre-MAD) (9—4)

Listado final:

Señal de trayectoria = Error de pronóstico suavizado (SFE)/Desviación absoluta media (MAD) (9-5)

Por lo general, los niveles de confianza 95 y 99 de la señal de trayectoria se definen como el límite entre la advertencia y la salida. de control (ver Tabla 9-3).

Tabla 9-3 Límites de control de señales de trayectoria bajo diferentes N

Límite de advertencia cuando n excede el límite de control

5 0,33 0,71 0,82

Esta regla se utiliza principalmente para monitorear errores del sistema, que es el sistema indicador de "análisis de tendencias de precisión" en el análisis de tendencias. Al aplicar esta regla, primero calcule la "media pre-sm" de la media suavizada (media sm), que en realidad es la media (media t) de los valores medidos del control de calidad. Si la desviación estándar del material de control de calidad inicial es Ts, entonces, cuando se utiliza esta regla de promedio para evaluar el estado del control de calidad, el valor medio del material de control de calidad se utiliza para probar la estimación de la media suavizada, y el valor Z es usado para probar:

z = N(sm-media-T-media)/Ts (9-6)

donde z es equivalente al número de desviaciones estándar y está relacionado al "nivel de significancia" de la prueba estadística. Al determinar los valores z en diferentes niveles a través de Pfr, el límite de control de la media suavizada (SM-N pobre) en la regla de promedio Trigg se puede calcular de acuerdo con la Fórmula 9-6 (consulte la Tabla 9-4).

Tabla 9-4 Límites de control de la regla de promedio Trigg

Límites de control

Pfr=0,01 Pfr=0,002

5 0,33 1,25 Ts 1,38 Ts

10 0,20 0,82 0,98

15 0,10 0,67 0,79

20 0,10 0,58 0,69

(3) Regla del método chi de Trigg de varianza (Pfr = 0,05; Pfr = 0,01, Pfr = 0,002)

Esta regla se utiliza principalmente para monitorear errores aleatorios, es decir, el sistema de indicadores de "análisis de tendencias de precisión" en el análisis de tendencias; los datos estadísticos críticos son suaves Desviación estándar SM-S, la expresión matemática de SM-S es:

Desviación estándar suavizada (9-7)

donde a y MAD se definen como arriba . El método específico consiste en utilizar la prueba estadística de chi-cuadrado (X2) para probar cambios significativos en el valor estimado de la desviación estándar suavizada (sm-s), es decir, comparar la varianza "real" (T2s) con la Desviación estándar al cuadrado suavizada (sm-s):

X2=(sm2s/T2s)×(N-1) (9-8)

El valor crítico de chi-cuadrado (X2 ) en diferentes niveles está determinado por Pfr, controlado por la regla chi-cuadrado de varianza Trigg. El límite se calcula según la Fórmula 9-8. Consulte la Tabla 9-5.

Tabla 9-5 Límites de control de la regla chi-cuadrado de varianza Trigg

Límites de control

Pfr = 0,05 Pfr = 0,01 Pfr = 0,002

5 0,33 1,54 1,82 2,15

10 0,20 1,37 1,55 1,75

15 0,10 1,30 1,44 1,61

20 0,10 1,26 1,38 1,52