МАРЖИНАЛДЫҚ ТАЛДАУ

МТ=ӨӨТ –  АШ

Маржиналды табыс немесе маржа тұрақты шығындарды өтеп,пайда алуды көздейді.Басқаша айтқанда,тұрақты шығындар сомасымен бірге өнімді сатудан түскен табыс – кәсіпорынның маржиналды табысы болып табылады. 

 

МТ=ӨСТТ – ТШ 

Маржиналды  талдаудың мақсаты - өнімді сату көлемін анықтау,соның ішінде өнімді сатудан түскен пайда, оның нақты өзіндік құнына тең болуы тиіс.Сондықтан да маржиналды талдау тек қана басқару шешімдерін емес,кәсіпорынның баға саясатынданда да қолданылады.

Қорыта келе, маржиналдық талдау негізінде басқару шешімдерін негіздеу әдісі экономикалық көрсеткіштер арақатынасын және оларға әсер ететін факторларды нақты зерттеуге мүмкіндік береді.Нақты көрсеткіштер негізінде ұйым басшылары болашақта нәтижелі болатын шешім қабылдайды.

 

 

Тізбектелген  қойылымдар әдісі

Бұл әдістің  мәні жоспарланған (болжанған) көрсеткіштер біртіндеп есепті жыл көрсеткішерімен  ауысады, ең алдымен сандық көрсеткіштер, содан кейін сапалық көрсеткіштер ауыстырылады. Егер де екі фактордың  әсері анқыталатын болса, онда үш есептеу жасалады, ал егер үш анықталатын фактор болса, онда төрт есептеу жасалады. Яғни есептеулер саны факторлар санынан біреуге артық болады.

Әрбір фактордың  әсерін анықтау үшін екінші есептеу  нәтижесінен бірінші есептеу  нәтижесін, үшіншіден екіншіні, яғни соңғысынан алдығысын алып тастау жолымен анықталады.

Бұл әдісті қолдану  тиімді болады, егер факторлар саны екіден артық болса.

 

Абсолюттік  айырмалар әдісі

Экономикалық  талдауда факторлар саны екеуден  аспаған кезде абсолюттік айырмалар  әдісі қолданылады. Бұл тәсіл  тізбектелген қойылымдар әдісінің өзгертілген түрі болып табылады.

 

Көрсеткіштер	Жоспарланған	Есепті кезең	Ауытқу
Жұмысшылардың орташа тізімдік саны, адам	34	32	–2
Бір жұмысшының орташа еңбекақысы, мың тг	114,735	123,375	8,64
Еңбекақы қоры, мың тг	3901	3948	47

 

1. ЖОТС есебінен -2*114,735=-229 есептеуден келе, жұмысшылар санының 2 адамға қысқарту еңбекақы қорына оң әсер етті. Бұл фактор әсерінен еңбекақы қоры бойынша үнемдеу 229 мың тенгені құрады.
2. 1 жұмысшының орташа еңбекақысы есебінен 8,64*32=276 есептеуден келе, еңбекақының өсуі еңбекақы қорының 276 мың тенгеге шығындалуына әкелді.

276-229=47 еңбекақы  қорының ауытқуына тең.

 

Қатысты айырмалар әдісі

Қатысты айырмалар  әдісі тек мультипликативті модельдердегі  нәтижелік көрсеткіштің өсіміне  әсер ететін факторлар әсерінің мөлшерін өлшеуде қолданылады. Бұл әдісте экономикалық факторлардың өсімі коэффициент немесе процент түрінде қолданылады. Осы әдістің Y=abc мультипликаторлық моделіне әсерін қарастырайық.

Нәтижелік көрсеткіштің өзгерісі келесі формуламен анықталады:

 

 

 

Регрессивті талдау

Регрессивті талдау – бұл зерттеліп жатқан көрсеткіштердің  арасындағы стохастикалық байланыстың  аналитикалық көрініс табуын бекіту әдісі. Регрессия теңдеуі кез-келген x_i  мәні өзгергенде y мәнінің орташа өзгереуін көрсетеді және былай жазылады:

  y – тәуелді  айнымалы. Ол әрқашанда жалғыз.

x_i  - тәуелсіз айнымалы немесе бұл жерде факторлар болып табылады. Олар бірнешеу болуы мүмкін.

Егер тәуелсіз айнымалы жалғыз болса, бұл қарапайым  регрессивті  талдау.  Егер де олар бірнешеу болса  (n≥2), онда мұндай анализ көпфакторлы деп аталады.

Регрессивті талдау барысында екі негізгі тапсырмалар  шешіледі:

• регрессия талдауын құрастыру, яғни нәтижелі көрсеткіш пен тәуелсізфакторлар x₁, x₂, ... x_n арасындағы байланыстың түрін табу;
• алынған теңдеудің маңыздылығын бағалау, яғни таңдалған факторлық көрсеткіштер у көрсеткігтерінің вариациясын қаншалықты түсіндіретінін анықтау.

Регрессивті талдау негізінен жоспарлау үшін, сонымен  қатар нормативтік базаны дайындау үшін қолданылады.

Регрессивті талдау корреляциялық талдауға қарағанда тек талданып жатқан көрсеткіштердің арасындағы байланыстың бар-жоқтығын анықтап қана қоймай, сонымен қатар оның нысандалған көрінісін береді. Сонымен бірге, егер корреляциялық талдау факторлардың байланысын зерттейтін болса, регрессивті талдау біржақты тәуелділікті, яғни факторлық көрсеткіштердің өзгеруі нәтижелі көрсеткішке қалайша әсер еткенін көрсететін байланысты зерттейді.

Регрессивті талдау – математикалық статистиканың  ең көп өңделген әдістерінің бірі. Нақты айтсақ, раегрессивті талдауды жүщеге асыру үшін арнайы талаптар қатарының орындалуы қажет (x₁, x₂, ... x_n; у тәуелсіз, кез-келген көлемдегі тұрақты дисперсиямен қалыпты таратылған). Шынайы өмірде регрессивті және корреляциялық талдаудың талаптарына нақты сәйкестілік өте сирек кездеседі, алайда бұл екі әдіс те экономикалық зерттеулерде айтарлықтай кең қолданылады. Экономикада кездесетін тәуелділіктер тек қана түзу емес, сондай-ақ кері және сызықтық емес болуы мүмкін, алайда көпфакторлы талдауда тек сызықтық модель түрлерін қолданады:

 

Регрессия теңдеуін құру, әдетте, ең аз квадраттар әдісімен жүргізіледі. Оның мәні нәтижелі көрсеткіштің нақты мәнінен ауытқулыр квадраттарының жиынтық санын минимизациялау болып  табылады, яғни:

 S= ^j)²             min,

Мұндағы m – бақылау саны;

= a + b₁x₁^j + b₂x₂^j + … + b_nx_n^j - нәтижелі фактордың есепті мәні.

Регрессия коэфиценттерін дербес компьютердегі аналитикалық пакеттердің  немесе аранайы қаржылық калькулятордың көмегімен анықтаған дұрыс. Ең қарапайым жағдайда у = a + bx түріндегі бірфакторлы сызықтық регрессия теңдеуі үшін мына формалар арқылы табуға болады:

 

a =

,

 

b =

.