Бухгалтерский (управленческий) учет. Безбородова Т.И. - 65 стр.

UptoLike

Составители: 

65
в) Влияние изменения цены проданной продукции
Vцены = Vотч.г. - V расчетное 2 = 4481545,40 – 4193235,15 = 288310,25 руб.
Баланс отклонений : 559184,40 = 274565,30 – 3691,15 + 288310,25
559184,4 = 559184,40
Влияние экстенсивных факторов ( 274565,30 – 3691,15 ) / 559184,40 * 100 =
48,45%.
Влияние интенсивных факторов 288310,25 / 559184,40 * 100 = 51,55 %
Таким образом можно сказать, что выручка увеличилась как за счет экстенсивных
факторов (изменения количества) так и интенсивных факторов ( изменение цены). Но
интенсивный фактор повлиял значительнее (на 3,1%)
Б) планирования размеров заказов с учетом сезонной составляющей
Для решения данного вопроса вернемся к ОООТеплотехсила с применением
достаточно сложного метода - метод анализа сезонных колебаний, потому что деловая
активность организации подвержена сезонным изменениям количества оказанных услуг.
В исследовании использовался гармонический (спектральный) метод анализа
временных рядов. Ряд рассматривается как совокупность накладываемых друг на друга
гармонических колебаний, при этом используется математический аппарат
тригонометрических функций. Если изменение какого-либо показателя носит
периодический характер, то такому изменению соответствует периодическая функция
Фурье. Сезонная волнаэто синусоидальная функция с периодом в один год. Разложение
таких функций в тригонометрический ряд Фурье носит название гармонического анализа
[5, с. 70].
Аналитическая форма
сезонной волны:
=
++=
m
k
kkt
ktbktaay
1
0
))sin()cos((
ˆ
;
k – порядковый номер гармоники ряда Фурье;
m – число гармоник. Оно влияет на точность аппроксимации и дисперсию.
Аппроксимацияметод, состоящий в замене одних математических объектов другими, в
том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Дисперсиястепень
отклонения или изменения значений переменной от центрального пункта;
t время, принимающее
значения π/n)*(n...,π/n,*π/n,, 212220 . Для месячных
данных n=12;
        в) Влияние изменения цены проданной продукции
        ∆Vцены = ∆Vотч.г. - ∆V расчетное 2 = 4481545,40 – 4193235,15 = 288310,25 руб.
        Баланс отклонений : 559184,40 = 274565,30 – 3691,15 + 288310,25
                                559184,4 = 559184,40
        Влияние экстенсивных факторов ( 274565,30 – 3691,15 ) / 559184,40 * 100                 =
48,45%.
        Влияние интенсивных факторов 288310,25 / 559184,40 * 100 = 51,55 %
        Таким образом можно сказать, что выручка увеличилась как за счет экстенсивных
факторов (изменения количества) так и интенсивных факторов ( изменение цены). Но
интенсивный фактор повлиял значительнее (на 3,1%)


        Б) планирования размеров заказов с учетом сезонной составляющей


        Для решения данного вопроса вернемся к ООО “Теплотехсила” с применением
достаточно сложного метода - метод анализа сезонных колебаний, потому что деловая
активность организации подвержена сезонным изменениям количества оказанных услуг.
        В исследовании использовался гармонический (спектральный) метод анализа
временных рядов. Ряд рассматривается как совокупность накладываемых друг на друга
гармонических         колебаний,     при    этом        используется   математический      аппарат
тригонометрических          функций.    Если    изменение       какого-либо   показателя    носит
периодический характер, то такому изменению соответствует периодическая функция
Фурье. Сезонная волна – это синусоидальная функция с периодом в один год. Разложение
таких функций в тригонометрический ряд Фурье носит название гармонического анализа
[5, с. 70].
                                                                m
        Аналитическая форма сезонной волны: yˆ t = a0 + ∑ (ak cos(kt ) + bk sin(kt )) ;
                                                               k =1

              k – порядковый номер гармоники ряда Фурье;
              m – число гармоник. Оно влияет на точность аппроксимации и дисперсию.
Аппроксимация – метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, в
том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Дисперсия – степень
отклонения или изменения значений переменной от центрального пункта;
              t – время, принимающее значения 0, 2π/n, 2* 2π/n,..., (n − 1 )* 2π/n . Для месячных
данных n=12;



                                                   65