Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Лашманов Артемий Дмитриевич,
В данной статье рассмотрены методы факторного анализа , которые позволяют показать всю суть и структуру изучаемых процессов и явлений, прогнозирование их развития, и получение данных об их состоянии. Целью исследования является определение важности и значимости анализа для строительной отрасли .
Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Лашманов Артемий Дмитриевич,
Проблемы и риски, возникающие в процессе реализации инвестиционно-строительных проектов, на стадии формирования стоимости работ и их оплаты
Methods and techniques of factor analysis in construction industry
The article focuses on methods of factor analysis that make it possible to thoroughly understand the gist and structure of processes and phenomena being studied, forecasting of their development and data acquisition of their state. The purpose of the study is to identify the importance of factor analysis for construction industry .
Факторный анализ в spss, statistica. Factor analysis in SPSS
Текст научной работы на тему «Методы и техники факторного анализа в строительстве»
Методы и техники факторного анализа в строительстве
Methods and techniques of factor analysis in construction industry
Лашманов Артемий Дмитриевич
Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого
Scientific adviser Papezova S. V.
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Russia, St. Petersburg
В данной статье рассмотрены методы факторного анализа, которые позволяют показать всю суть и структуру изучаемых процессов и явлений, прогнозирование их развития, и получение данных об их состоянии. Целью исследования является определение важности и значимости анализа для строительной отрасли.
The article focuses on methods of factor analysis that make it possible to thoroughly understand the gist and structure of processes and phenomena being studied, forecasting of their development and data acquisition of their state. The purpose of the study is to identify the importance of factor analysis for construction industry.
Ключевые слова: факторный анализ, строительная отрасль.
Key words: factor analysis, construction industry.
Абсолютно все протекающие процессы строительных организаций близки. Среди них находятся и те, которые связанны между собой на прямую. Поэтому значительным препятствием в анализе является наблюдение и изучение влияния факторов на величину исследуемых показателей. Метод факторного анализа сам по себе предоставляет возможность найти эти значения, проанализировать и изучить их.
Данный метод впервые появился в психометрии, на данный момент широко применяется в различных сферах. Также он представляется в виде части статистического анализа, который может соединять способы оценки размерности набора данных при изучении матриц [1].
Факторный анализ
Факторный анализ — способ, предоставляющий возможность изучать связь между значениями переменных. При этом изучается строение матриц (применяется в разных сферах: психометрии, экономике и т.д.) [2]. База этого анализа была придумана психологом Ф. Гальтоном. Этот тип анализа позволяет выявить наличие линейных связей между исследуемыми объектами.
Представим некоторые типы и виды факторного анализа:
детерминистический — эффективное значение, которое представлено в виде продукта, как совокупность факторов;
стохастический — взаимосвязь между каждыми значениями;
дедуктивный — показывает от общего к частному;
индуктивный — от частного к общему.
Приведем этапы и особенности факторного анализа [3].
1. Постановка целей и расчетов.
2. Выбор значений.
3. Распределение значений по определенным признакам.
4. Нахождение взаимосвязи между данными значениями и последними показателями.
5. Определение важности всех значений.
Факторный анализ проводится с использованием детерминированного и стохастического подходов [4].
1) Детерминированный факторный анализ производится тогда, когда между показателем и определяющим его фактором просматривается тесная связь;
2) Стохастический факторный анализ производится, когда между показателем и определяющим его фактором связь имеет случайный характер или может вовсе не прослеживаться.
Эффективность управления затратами на производство продукции (услуг, работ) зависит от качественного анализа. Факторный анализ себестоимости проведем по статьям затрат на примере выполнения штукатурно-малярных работ. Расчет представим в виде табл.1.
Таблица 1. Факторный анализ изменения себестоимости по статьям
Статьи затрат Себестоимость, руб. Темп роста, % Темп прироста, % Удельный вес статьи в с/с 2019 года,% Изменение с учетом удельного веса
Материалы 109119 144048 132,5 32,5 30,1 9,7
Основная зарплата рабочих 19366 67185 357,2 257,2 5,4 13,4
Расходы на эксплуатацию машин и механизмов 3374 3659 115,5 15,5 0,9 0,2
Накладные расходы 230109 218516 93,0 -7,0 63,6 -4,2
Итого себестоимость 362744 439488 119,4 19,4 100 19,8
Проанализировав таблицу 1 видно, что стоимость материалов в 2019 году по сравнению с 2018 выросла на 32,5% и составила 30,1% в себестоимости штукатурно-малярных работ. Основная зарплата рабочих, расходы на эксплуатацию машин и механизмов также выросли на 257,2% и 15,5% соответственно. Несмотря на то, что основная заработная плата рабочих возросла более, чем на 250%, в удельном весе себестоимости занимает лишь 5,4%. Но накладные расходы удалось сократить на 7%, и они составили 63,6% в себестоимости. Итого себестоимость штукатурно-малярных работ возросла в 2019 году на 19,4%.
Из всего выше сказанного можно сделать вывод, что основное увеличение себестоимости произошло из-за подорожания материалов. Для уменьшения затрат на материалы необходимо проанализировать их расход или найти поставщика с более низкой закупочной ценой. Накладные расходы, как и затраты на материалы имеют большой удельный вес в себестоимости штукатурно-малярных работ, и требуют проведения отдельного анализа для еще большего сокращения затрат. Снижения затрат на оплату труда можно добиться путем выявления и минимизирования времени простоев. Расходы на эксплуатацию машин и механизмов можно уменьшить за счет сокращения времени пребывания машин и механизмов на строительном объекте.
Применение факторного анализа возможно не только в аналитике себестоимости продукции (услуг, работ), но и рентабельности, капитала, трудовых ресурсов, прибыли и т.д. [5]
Факторный анализ позволяет выявить реально существующие связи между анализируемыми признаками, тем самым установить скрытые характеристики и проблемы механизмов изучаемых явлений. Главная проблема, которая решается применением факторного анализа — это изменение информации, переход от набора значений признаков с количеством данных к набору элементов.
Разные способы представленного анализа позволяют показать суть и строение исследуемых действий и процессов, а также могут определить их положение и спрогнозировать развитие в будущем. Полученные данные анализа являются основой для решения проблемы распознавания динамики в лучшую или худшую стороны и выявления путей устранения возникших трудностей. В строительной отрасли применение факторного анализа является одним из наиболее приемлемых методологических решений. Данный метод анализа позволяет в кратчайшие сроки и с минимальными затратами увеличить или уменьшить показатели строительной фирмы.
Список используемой литературы:
1. Факторный анализ [Электронный ресурс] Режим доступа: http://5rik.ru/think/Faktornyi-analiz-page.php
2. Стохастическое моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности [Электронный ресурс] Режим доступа: https://students-library.com/library/read/1295-stohasticeskoe-modelirovanie-i-analiz-faktomyh-sistem-hozajstvennoj-deatelnosti (Дата обращения 30.05.2019)
3. Пупенцова С.В. Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций — СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2014 — 187 с.
4. Пупенцова С.В. Инвестиционный анализ : учебное пособие. СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2011 — 166
5. Пупенцова С.В. К вопросу об управлении стоимостью и инвестиционным потенциалом компании // В книге: Инновационная экономика и промышленная политика региона (ЭК0ПР0М-2015) Труды международной научно-практической конференции под ред. А. В. Бабкина. 2015. — С. 445-453
Источник: cyberleninka.ru
Факторный анализ объема строительных работ региона
Горнушкина В. В. Факторный анализ объема строительных работ региона // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – Т. 34. – С. 107–111. – URL: http://e-koncept.ru/2016/56746.htm.
Аннотация. В статье дается оценка деятельности строительства, описывается влияния выделенных факторов на объем работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» с помощью корреляционно-регрессионного анализа.
Строительная сектор экономики – это совокупность взаимоотношений предприятий, занимающихся смежными видами экономической деятельности, которая обеспечивает или способствует воспроизводству пассивной части основных фондов производственного и непроизводственного назначения [3].
С момента организации Оренбургской области были достигнуты положительные результаты в строительной сфере. Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», в 2014 году составил 47597,4 млн. рублей это на 9,5% выше уровня 2013 года.
Рисунок 1 – Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство» в Оренбургской области, млн. руб.
Сдано в эксплуатацию 12866 квартир общей площадью 1151,8 тыс. кв. м. Введены в действие общеобразовательные учреждения на 975 мест, дошкольные образовательные учреждения на 950 мест. Введены в действие общеобразовательные учреждения на 975 мест, дошкольные образовательные учреждения на 950 мест, мощности больничных и амбулаторно-поликлинических организаций соответственно на 30 коек и 30 посещений в смену. Сданы в эксплуатацию стадионы на 1000 мест, 3 физкультурно-оздоровительных комплекса, детские дома на 20 мест, дома отдыха на 25 мест, 6 культовых сооружений, торгово-развлекательные и торгово-офисные центры общей площадью соответственно 10,1 и 4,8 тыс.кв. м, предприятия общественного питания и торговые предприятия соответственно на 1,6 тыс. посадочных мест и 64,5 тыс. кв. м, бани на 13 мест. Проложены газовые сети протяженностью 194,7 км, водопроводы мощностью 4,3 тыс. куб. м в сутки и протяженностью 36,0 км.
Рисунок 2 – Введено общеобразовательных учреждений в Оренбургской области
Рисунок 3 – Введены дошкольные образовательные учреждения с 2000 по 2014 год в Оренбургской области
Корреляция и регрессия – это методы, входящие в группу экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.
Расчет корреляций и расчет регрессий — это два последовательных этапа одного и того же анализа данных, который принято называть корреляционно-регрессионным анализом [2].
Цель регрессионного анализа:
-определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными);
-предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых);
-определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой;
Регрессионный анализ используется для нахождения уравнения, которое связывает зависимую переменную с одной или несколькими независимыми переменными [1].
Рассмотрим влияние на объем строительных работ различных экономических явлений, которые происходят в Оренбургской области [4].
Для количественной оценки влияния выделенных факторов на объем работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», проведем корреляционно-регрессионный анализ по данным Оренбургской области, за период с 2000 по 2014 гг., где:
У- на объем работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», темп роста, %;
Х1 – среднегодовая численность работников строительных организаций, тыс. чел.;
Х2 –количество строительных организаций, темп роста, %;
Х3 – удельный вес строительных машин, %;
Х4 – ввод в действие жилых домов, темп роста, % ;
Х5 – сальдированный финансовый результат, млн. руб.;
Х6 – удельный вес убыточных строительных организаций, %.
С помощью табличного редактора Excel 2013 в пакете анализа была получена корреляционная матрица и представлена в таблице 1. По этой матрице можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой.
Таблица 1- Матрица парных коэффициентов корреляции
Наиболее тесная связь выявлена между числом ввод в действие жилых домов и объемом работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» (ryx4), количеством строительных организаций (ryx2), а также сальдированный финансовый результат(ryx5). В ходе регрессионного анализа из 6 факторов мы отобрали два:
Х4 – ввод в действие жилых домов, темп роста, %;
Х5 – сальдированный финансовый результат, млн. руб.
С применением редактора Excel 2013 в пакете анализа были получены результаты регрессионного анализа, которые представлены на рисунке 4.
По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:
y= 14, 62 +0,79Х2+ 0, 03 X4
Коэффициент детерминации R 2 показывает, что 68,2 % всей вариации объема строительных работ обусловлена вводом в действие жилых домов строительных организаций и количество строительных организаций, а 31,8 % другими факторами, которые не учтены в модели.
Проверка значимости параметров регрессии проверяется с помощью t- статистики Стьюдента.
Рисунок 4 – Результаты регрессионного анализа
Выдвигаем гипотезу, Но о статистически не значимом отличии показателей от нуля: а=bi=0, и определяем t-критерий Стьюдента:
t табличное для числа степени свободы составит 14 и α = 0,05 составит 2,14. Фактические значения t-критерий Стьюдента отклоняются от табличного, поэтому гипотеза, Но отклоняется и являются статически значимыми.
Оценку надежности уравнения регрессии дает F-критерий Фишера. По данным дисперсионного анализ Fфакт. =12,90. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 0,001023173, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Следовательно, полученное значение сформировалось неслучайно, а под влиянием существенных факторов, то есть подтверждает статическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи.
Научный руководитель:
Снатенков Артем Александрович, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита Оренбургского филиала РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Оренбург, Россия
1. Арьков В.Ю., Жевак А.В., Абдулнагимов А.И. Статистический анализ средствами пакета MS Excel: Лабораторный практикум по дисциплине «Статистика» / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т; Сост.: В.Ю. Арьков, А.В. Жевак, А.И. Абдулнагимов. – Уфа, 2008.
2. Елисеева И.И. Эконометрика: учебное пособие / И.И.Елисева. — М.: Финансы и статистика, 2008
3. Снатенков А.А. Оценка финансовых показателей организаций строительного комплекса (по материалам Оренбургской области): монография / А.А. Снатенков, И.В. Воюцкая, Б.А. Батанов. – Оренбург, 2015.
4. Снатенков А.А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4 (2)
Источник: e-koncept.ru