Ольга Воробьева

Кандидат экономических наук, доцент. Автор двух монографий, шести учебных пособий и нескольких десятков статей по вопросам бухгалтерского учета, финансового менеджмента и анализа. Лауреат премии губернатора в сфере науки, техники и инновационной деятельности за 2012 г. За плечами — опыт работы главбухом бюджетного учреждения и преподавателем государственного вуза.

Рентабельность активов снизилась. Что повлияло сильнее: недобор по прибыли или снижение эффективности использования имущества? Себестоимость выросла. Что тому виной: увеличение материальных трат, рост зарплаты или иное? Для ответа на такие вопросы проведите факторный анализ. В статье рассказали о его этапах и показали примеры. Сможете скачать Excel-расчетчик, чтобы провести аналогичные вычисления по своим данным.

Факторный анализ: что это и зачем нужен

Факторный анализ – это оценка влияния одних показателей на другие. Например, вы хотите узнать причину снижения финансового результата. Для этого нужно посчитать, какое воздействие на него оказали доходы и расходы. Или вам важно понять, почему просела рентабельность собственного капитала. Тогда исследуйте, какой вклад в процесс внесли прибыль на рубль активов и структура пассивов.

Предлагаем скачать Excel-файл. В него встроили четыре формулы для анализа рентабельности активов, продукции и собственного капитала.

Вот три вопроса, ответы на которые понадобятся, чтобы провести подобные расчеты.

Первый. Что такое факторная модель.

Это формульная взаимосвязь между основным показателем, который вы анализируете, и теми, что на него влияют.

Откуда ее взять? Есть готовые варианты. К примеру, факторные модели DuPont для рентабельности активов и собственного капитала. Вот они:

image001-8.png

Рисунок 1. Факторные модели DuPont для рентабельности активов и собственного капитала

Можно составить зависимость самим. Иногда это несложно. Особенно, если отталкиваться от базовой формулы расчета показателя. Приведем два простых примера, основанных на таком подходе:

image002-7.png

Рисунок 2. Примеры факторный моделей

Условимся называть искомое значение в формулах «результатом», а прочие показатели «факторами».

Второй. Почему иногда универсальной зависимости между результатом и факторами нет.

Потому что есть два типа факторного анализа:

  • детерминированный;
  • стохастический.

Примеры, которые привели выше, относятся к первому варианту. Их особенность в том, что взаимосвязь между показателями однозначна и работает для любой организации. Допустим, чистая прибыль выросла в два раза при неизменном значении выручки. Значит, рентабельность продаж тоже увеличится в два раза. По-другому не бывает.

Стохастический вариант предполагает: зависимость между результатом и факторами есть, но одинаково определить ее для всех компаний не получится. Например, индексация зарплаты способна поднять производительность труда работников. Но как соотносятся проценты повышения? Если заложим в расходы двукратный рост оплаты труда, то на сколько именно увеличится людская отдача? Для каждой организации ответ свой. Более того, он свой даже для одного и того же предприятия, но в разные месяцы и годы.

Чтобы не усложнять, далее в статье все сведем только к детерминированным зависимостям.

Третий. Как посчитать влияние факторов на результат.

Для этого есть специальные методы. К примеру, метод цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц. Это не полный перечень. Но знать все необязательно. В следующих частях материала расскажем теорию про два основных подхода и покажем примеры использования.

Модели и методы факторного анализа

Начнем с видов моделей. Они – это форма взаимосвязи между факторами. Выше приводили примеры, где показатели складывались, перемножались или делились один на другой. Это и определяет вид. Смотрите на схеме четыре возможных варианта.

image003-8.png

Рисунок 3. Модели факторного анализа: какие бывают

Теперь расскажем про методы. То есть про то, как посчитать влияние факторных показателей на результирующий. Остановимся на двух подходах:

  • цепные подстановки;
  • абсолютные разницы.

Первый вариант хорош своей универсальностью. Подойдет для модели любого типа.

Второй отличается чуть большей простотой вычислений, однако используется с ограничениями. Пригодится, когда анализируете мультипликативные модели или смешанные мультипликативно-аддитивные.

Схема действий для цепных подстановок такая:

  • сначала подставляете в формулу значения базового периода. Так делаете для факторов и результата. Базовый период обозначим индексом 0. Это тот, что самый ранний по времени. Например, для факторного анализа изменений за 2020-2021 гг. цифры из 2020 г. – базовые;
  • затем считаете первое условное значение результата. Для этого у первого фактора базовое значение меняете на отчетное. Индекс поменяется с нуля на единицу. Отчетные цифры – это величины из последнего по времени периода. В примере выше – из 2021-го;
  • из полученного первого условного результата вычитаете базовый. Так находите влияние первого фактора;
  • вычисляете второй условный результат. Для этого работаете со следующим фактором в модели – меняете его цифру с базовой на отчетную. Заметьте: первый фактор так и остается отчетным, его не трогаем;
  • считаем разницу между вторым и первым условными результатами. Она показывает силу воздействия второго фактора;
  • повторяем процесс до тех пор, пока все факторы в модели не окажутся с отчетными значениями.

Вот как это выглядит на практике:

image004-5.png

Рисунок 4. Факторный анализ методом цепных подстановок: пример

Немного пояснений к схеме:

  • значения результата называются условными потому, что в реальности компания их не достигает. Они нужны только для подсчета факторного влияния;
  • условных значений на единицу меньше, чем факторов. В примере использовали трехфакторную модель. Условных результатов вышло два;
  • главное – не перепутать что из чего вычитать. Сначала из первого условного вычитаем отчетную величину. Затем из второго – первое, из третьего – второе и т.д. Идем словно по цепочке от последнего к предыдущему. Отсюда и название подхода;
  • для проверки правильности расчета сложите все факторные влияния. Сумма должна сравняться с изменением результата за анализируемый период. Если не получается, значит, закралась ошибка;
  • главный недостаток метода – так называемый неразложимый остаток. Это взаимное влияние факторов друг на друга. Выражается в том, что оценка воздействия последнего фактора в модели всегда завышена. Причем, если поменять порядок смены базовых значений на отчетные, то станет иной и величина влияния. Например, если бы сначала меняли значения З, а не СК, то получили бы другие цифры. Это не ошибка. Это особенность, с которой в рамках цепных подстановок ничего не сделать. Если нужна повышенная точность, тогда используйте интегральный или логарифмический методы факторного анализа.

Но для них выше сложность реализации.

А вот этапы для способа абсолютных разниц:

  • рассчитайте влияние первого фактора. Для этого включите в формулу его абсолютное изменение. Обозначим эту величину значком ∆. Считается как разница между отчетным и базовым значениями. Все остальные факторы должны быть с базовыми цифрами;
  • определите воздействие второго фактора. Включайте в формулу его абсолютное изменение ∆. Фактор, который стоит слева от него в модели, берется с отчетным значением. Те, что находятся справа, пойдут с базовыми;
  • повторите вычисления для третьего и последующих факторов, если они есть. Логика та же. Фактор, чье влияние оцениваем, включается как ∆. Стоящие от него слева как отчетные. Находящиеся справа как базовые.

Чтобы было понятнее, подготовили схему.

image005-4.png

Рисунок 5. Факторный анализ показателя методом абсолютных разниц: пример

Согласитесь, этот подход проще, чем цепные подстановки. Все бы с ним хорошо, если бы не упомянутое выше ограничение в применении по типам моделей.

Хотя запутаться в подобных расчетах негде, однако есть смысл сделать проверку. Сложите все факторные влияния и сравните полученное с абсолютным изменением результата за период. Если сходится, значит, все правильно.

Как провести факторный анализ: пример

Теперь закрепим написанное расчетами для реальной компании. Понадобится ее финансовая отчетность. А еще нужно определиться с моделями.

Будем основываться на цифрах из баланса и отчета о финансовых результатах за 2021 г. для ПАО «КАМАЗ». Воспользуемся четырьмя факторными моделями. Их формулы показали на схеме. Первая и последняя – это простая и расширенная формулы DuPont.

image006-3.png  

Рисунок 6. Формулы факторный моделей, которые используются в примерах 

Анализируем рентабельность активов по двухфакторной модели

Исходные данные и расчетные значения свели в таблицу. Так как модель мультипликативная, то применили способ абсолютных разниц.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

2019 (0)

2020 (1)

Абсолютное отклонение (∆)

Исходные данные:

– активы на начало года

179 083

188 522

×

– активы на конец года

188 522

212 292

×

– выручка

160 816

185 868

×

– чистая прибыль (убыток)

-1 546

1 545

×

Расчетные значения:

– рентабельность (убыточность) активов (Ра), %

-0,84

0,77

1,61

– рентабельность (убыточность) продаж (Рп), %

-0,96

0,83

1,79

– коэффициент оборачиваемости активов (Коа), ед.

0,87

0,93

0,05

Факторное влияние на рентабельность активов, %:

– рентабельности продаж

∆Ра(Рп) = ∆Рп × Коа0

1,57

×

– оборачиваемости активов

∆Ра(Коа) = Рп1 × ∆Коа

0,04

×

– суммарное

∆Ра = ∆Ра(Рп) + ∆Ра(Коа)

1,61

× 

Суммарное влияние факторов 1,61 соответствует абсолютному изменению рентабельности активов за 2019-2020 гг. Значит, ошибки в расчетах нет. Есть смысл перейти к анализу цифр. Вот краткие выводы:

  • за год предприятие ушло от убыточности активов к их рентабельности. В чем главная причина? Во влиянии рентабельности продаж. За счет нее показатель прирос на 1,57%. Она характеризует, сколько чистого финансового результата содержится в одном рубле выручки. Когда увеличивается, это означает: доходы компании прирастают быстрее, чем расходы. Так происходит за счет оптимизации последних, грамотной ценовой политики, стабильного спроса на продукцию предприятия;
  • оборачиваемость ресурсов тоже внесла положительный вклад в изменение рентабельности активов. Правда, он в разы меньше – 0,04. Выходит, с точки зрения управления имуществом предприятию есть куда расти. В 2020-м прирост выручки с каждого рубля, вложенного в активы, оказался всего 5 копеек. Отлично, что он был. Однако, возможно, стоит поискать резервы для дальнейшего улучшения ситуации.

Анализ по первой модели рассказал о трех особенностях функционирования компании:

  • в 2020-м она попала в зону чистой прибыли за счет оптимального соотношения между совокупными доходами и расходами; 
  • в этом же году немного выросла эффективность управления активами или ресурсоотдача;
  • вместе эти факторы определили рост рентабельности активов на 1,57%.

Оцениваем рентабельность активов по трехфакторной модели

По проведенным расчетам заметили: доходная отдача от активов у ПАО «КАМАЗ» не столь велика. Посмотрим, какая их составляющая «проседает» в этом отношении особенно сильно. Поможет трехфакторная модель. Цифры по ней находятся в таблице. Для определения факторного влияния применили способ цепных подстановок, так как абсолютные разницы для модели данного смешанного типа не подходят.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

2019 (0)

2020 (1)

Абсолютное отклонение (∆)

Исходные данные:

– внеоборотные активы на начало года

86 445

102 759

×

– внеоборотные активы на конец года

102 759

120 946

×

– оборотные активы на начало года

92 638

85 763

×

– оборотные активы на конец года

85 763

91 346

×

Расчетные значения:

– рентабельность (убыточность) активов (Ра), %

-0,84

0,77

1,61

– рентабельность (убыточность) продаж (Рп), %

-0,96

0,83

1,79

– фондоемкость (Фе), руб./руб.

0,59

0,60

0,01

– коэффициент закрепления оборотных средств (Кз), руб./руб.

0,55

0,48

-0,08

Факторное влияние на рентабельность активов, %:

– рентабельности продаж

∆Ра(Рп) = Рп1 ÷ (Фе0 + Кз0) – Рп0 ÷ (Фе0 + Кз0)

1,57

×

– фондоемкости

∆Ра(Фе) = Рп1 ÷ (Фе1 + Кз0) – Рп1 ÷ (Фе0 + Кз0)

-0,01

×

– коэффициента закрепления оборотных средств

∆Ра(Кз) = Рп1 ÷ (Фе1 + Кз1) – Рп1 ÷ (Фе1 + Кз0)

0,05

×

– суммарное

∆Ра = ∆Ра(Рп) + ∆Ра(Фе) + ∆Ра(Кз)

1,61

×

 

Знаки влияния фондоемкости и закрепления оборотных средств показывают, какая именно часть активов в 2020-м использовалась менее эффективно. Минус у Фе говорит, что это внеоборотные активы. Почему так? Потому что их стоимостное увеличение обогнало прирост выручки. Выходит, чтобы заработать 1 руб. дохода от основной деятельности в 2020-м требовалось больше зданий, оборудования, транспорта и т.п.

В отношении оборотных активов ситуация иная: они тоже увеличились, но выручка приросла значительнее. Выходит, отдача с каждого вложенного в них рубля стала больше.

Мы показываем пример общего анализа, поэтому на частностях не останавливаемся. В реальной же практике они должны быть. Например, разумно посмотреть, какие именно составляющие внеоборотных активов стали использоваться менее эффективно. Для этого рассчитываются значения фондоемкости по отдельным составляющим долгосрочного имущества. Затем принимается решение: насколько разумно сохранять и приумножать объемы подобных активов, если отдача от них падает и тормозит рост бизнеса.

Ответ на такой вопрос нельзя предсказать заранее. В каждой конкретной ситуации он будет свой. К примеру, у ПАО «КАМАЗ» в 2020-м значительно увеличились долгосрочные финансовые вложения. Это предоставленные займы на срок свыше года и участие в уставных капиталах других компаний. Они тоже относятся к внеоборотным активам. Если предприятие планирует получать от них стабильный, причем существенный доход, то их рост оправдан.

Аналогичное мнение относительно суммы вложений в имущество и ожидаемой от него доходности разумно сформулировать по каждому значимому элементу первого раздела баланса.

Выявляем влияние факторов на рентабельность продукции

Данная модель поможет понять структуру себестоимости. А еще, какой ее элемент растет скорее остальных, а потому особенно сильно «съедает» прибыль бизнеса. Расчеты привели в таблице. Влияние факторов оценивали цепными подстановками.

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

2019 (0)

2020 (1)

Абсолютное отклонение (∆)

Исходные данные:

– материальные затраты

110 628

123 404

×

– расходы на оплату труда

13 953

14 593

×

– отчисления на социальные нужды

4 229

4 451

×

– амортизация

1 471

1 739

×

– прочие затраты

32 590

42 012

×

Расчетные значения, руб./руб. (если не указано иное):

– рентабельность (убыточность) продукции (Рпрод), ед.

-0,012

0,024

0,036

– материалоемкость (Ме)

0,687

0,647

-0,040

– зарплатоемкость (Зе)

0,113

0,100

-0,013

– амортизациеемкость (Ае)

0,009

0,009

0,000

– накладоемкость (Не)

0,203

0,220

0,018

Факторное влияние на рентабельность продукции, ед.:

– материалоемкости

∆Рпрод(Ме) = (Ме1 + Зе0 + Ае0 + Не0)-1 – (Ме0 + Зе0 + Ае0 + Не0)-1

0,041

×

– зарплатоемкости

∆Рпрод(Зе) = (Ме1 + Зе1 + Ае0 + Не0)-1 – (Ме1 + Зе0 + Ае0 + Не0)-1

0,014

×

– амортизациеемкости

∆Рпрод(Ае) = (Ме1 + Зе1 + Ае1 + Не0)-1 – (Ме1 + Зе1 + Ае0 + Не0)-1

0,000

×

– накладоемкости

∆Рпрод(Не) = (Ме1 + Зе1 + Ае1 + Не1)-1 – (Ме1 + Зе1 + Ае1 + Не0)-1

-0,019

×

– суммарное

∆Рпрод = ∆Рпрод(Ме) + ∆Рпрод(Зе) + ∆Рпрод(Ае) + ∆Рпрод(Не)

0,036

×

 

Рентабельность продукции – это отношение операционной прибыли к расходам основного бизнеса. В 2020-м показатель увеличился на 0,036 ед. Причем за год предприятие сумело выйти из минуса в плюс.

Положительную роль в этом сыграло то, что два значимых элемента расходов прирастали медленнее выручки. Речь про материальные траты и оплату труда с отчислениями. Амортизация никак не повлияла на изменение результативного показателя. А накладные расходы его уменьшили на 0,019.

Выходит, накладная составляющая – это то, что предприятию есть смысл изучить подробнее. Проанализировать состав, оценить оправданность отдельных элементов и причины их увеличения. Это так еще и потому, что на накладные траты у ПАО «КАМАЗ» приходится более 20% расходов по обычной деятельности. К ним относятся две группы:

  • прочая составляющая расходов основного бизнеса;
  • утилизационный сбор.

Первая приросла на 2,3 млрд руб. Целесообразно установить, что именно вызвало такое увеличение. Возможно, часть трат можно оптимизировать.

Второй стал больше на 7,1 млрд руб. Повлиять на эту сумму предприятие вряд ли сможет. Величина такого сбора для производителей транспортных средств определяется законодательно. 

Считаем факторное воздействие для рентабельности собственного капитала

Оценим, насколько эффективно используется капитал собственников и что снижает его прибыльную отдачу. Для этого воспользуемся трехфакторной моделью DuPont. Она является мультипликативной. Поэтому для расчета влияния факторов применим способ абсолютных разниц. 

Показатель, млн руб. (если не указано иное)

2019 (0)

2020 (1)

Абсолютное отклонение (∆)

Исходные данные:

– собственный капитал на начало года

43 105

41 458

×

– собственный капитал на конец года

41 458

47 006

×

Расчетные значения:

– рентабельность (убыточность) собственного капитала (Рск), %

-3,66

3,49

7,15

– рентабельность (убыточность) продаж (Рп), %

-0,96

0,83

1,79

– коэффициент оборачиваемости активов (Коа), ед.

0,87

0,93

0,05

– мультипликатор капитала (МК), ед.

4,35

4,53

0,18

Факторное влияние на рентабельность собственного капитала, %:

– рентабельности продаж

∆Рск(Рп) = ∆Рп × Коа0 × МК0

6,82

×

– оборачиваемости активов

∆Рск(Коа) = Рп1 × ∆Коа × МК0

0,19

×

– мультипликатора капитала

∆Рск(МК) = Рп1 × Коа1 × ∆МК

0,14

 

– суммарное

∆Рск = ∆Рск(Рп) + ∆Рск(Коа) + ∆Рск(МК)

7,15

×

Чистая прибыль, отнесенная к капиталу собственников, в 2020-м стала выше на 7,15%. Это очень хорошо. Тем более, что годом ранее показатель был минусовым. Как и в случае с рассчитанными выше рентабельностью активов и продукции, главная причина такого – получение положительного финансового результата в 2020 г.

На увеличение рентабельности собственного капитала повлияли все три фактора. В наибольшей мере – рентабельность продаж. Она определила 6,82% увеличения. В наименьшей – мультипликатор капитала.

Последний считается как отношение активов к капиталу собственников. Поэтому его высокие значения и продолжающийся рост стоит рассматривать двояко. С одной стороны, все это увеличивает рентабельность. Но с другой, снижает финансовую устойчивость. Ведь, чтобы величина мультипликатора повышалась, собственный капитал должен расти медленнее, чем активы или – что то же самое по сумме – пассивы компании. При таком раскладе доля заемных источников становится больше, значит, долговая яма глубже.

Ситуация усугубляется тем, что удельный вес капитала собственников у ПАО «КАМАЗ» и так меньше нормы. В среднем составляет 22,5% при рекомендуемом значении 50%.

Итог анализа таков:

  • собственные источники в 2020-м стали использоваться в разы эффективнее, так как компания получила чистую прибыль;
  • наибольшее влияние на это оказало оптимальное соотношение между совокупными доходами и расходами. Именно оно определило рост рентабельности продаж и связанное с ним увеличение рентабельности собственного капитала;
  • настораживает структура пассива, в котором примерно 80% приходится на долги.

Если вам нужны аналогичные расчеты по данным вашей компании, то не забудьте скачать Excel-файл из начала статьи. Он сам вычислит значения рентабельности и сделает оценку факторного влияния. Вам нужно лишь внести исходные цифры из бухгалтерской отчетности. Строки, в которых находятся требуемые значения, мы там указали.

Факторный анализ – это раскладка ситуации на составляющие и поиск ответа на вопрос: «Почему значение конкретного показателя оказалось таким, и на какой рычаг давить, чтобы переломить ситуацию в нужное русло?». Базовые подходы рассмотренного метода просты, а получаемые результаты информативны. Применяйте данный инструмент, если хотите оценить взаимосвязь между разными величинами.

© «УПРАВЛЯЕМ ПРЕДПРИЯТИЕМ»
Все права защищены. Все торговые марки являются собственностью их правообладателей.