Сравнение фактических показателей отчетного периода и соответствующих показателей плана - абсолютное отклонение. Разница между фактическим количеством рабочих и плановым, учитывается процент выполнения плана, например, по объему изготовленной продукции - относительное отклонение.

Если вычесть из фактической рентабельности плановую, то мы получим Абсолютное отклонение Очевидно что этот показатель может быть положительным если предприятие успешное, и наоборот.

Если абсолютное отклонение разделить на плановую рентабельность, а затем умножить на сотню, то мы получим относительное отклонение выраженное в процентах.

Разница между текущим периодом и прошлогодним и будет считаться абсолютным отклонением. Эти цифры просто вычитаются. А результат может быть как положительным, так и отрицательным.

А относительное отклонение соответственно выражается в процентном отношении этих показателей по отношению друг к другу, является всегда положительным.

Абсолютное отклонение это простое арифметическое действие с использованием знака (-) минус. К примеру; Вчера я выпил две бутылки лимонада, а сегодня три бутылки, абсолютное отклонение будет 3-2=1 равно 1 бутылка. Относительное отклонение выражается исключительно в процентах и определяется отношение отчетных цифр к базовым умножением на 100, в нашем случае это выглядит так; 3/2*100=150 то есть относительное отклонение составляет 50 процентов.

Абсолютное отклонение рассчитывается как разница между текущим (отчетным периодом) и аналогичным периодом прошлого года (АППГ), либо просто другим прошедшим периодом, который нужен нам для сравнения рентабельности предприятия. То есть из значения текущего периода мы отнимаем значение базового периода, полученная разница и будет являться абсолютным отклонением.

А относительное отклонение - соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.

Главной чертой такой, как показатель любого отклонения- будет тот факт, который позволит отклониться от определенного различия абсолютной величины. Это этот факт даст возможность сравнить всевозможные явления те, где абсолютное значение по своей сути является не сопоставимым.

Данное отклонение является разностью между какими то величинами, и оно может быть как положительным,так и отрицательным.

Любое относительное отклонение может быть рассчитано по отношению к другой величине. И оно будет выражаться либо в процентном исчислении, либо в долевом.

Такой индекс исчисления повышает уровень для анализа,который проводится и позволит точно оценить все изменения.

Для определения обсолютного отклонения нужно, от полученного показателя отнять базовый. Следовательно отчетный минус аналогичный.В модуле!

Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%.

Абсолютное отклонение это на самом деле всего лишь разница между периодом настоящим, который отчетный у вас и базовым, предыдущим периодом.

а относительное отклонение - будет их соотношение, а именно настоящего к предыдущему периоду.

Абсолютное отклонение - разница между данными за отчетный период и данными за аналогичный период предыдущего года. Поскольку Вы не приводите самих данных, то будем оперировать именно этим термином. Данные (текущий период) - Данные (прошлый период)

Относительное отклонение - это отношение данных текущего периода к данным предыдущего, выраженное в процентах.

(Данные (текущий период) / Данные (предудыщий период))*100%-100

Абсолютное отклонение - это разность между величинами, может быть положительной и отрицательной.

Относительное отклонение - это отношение между величинами и соответственно его выражают в процентах и отрицательным оно быть не может.

Абсолютное отклонение равно:

рентабельность по факту минус рентабельность по плану. Это отклонение может быть как положительным, так и отрицательным.

Относительное отклонение равно:

абсолютное отклонение разделить на рентабельность по плану и умножить на 100%, тоже может быть как положительным, так и отрицательным.

Можно показать на примере.

Примем за условие, что:

отчтный период (далее - ОП) больше аналогичного периода (далее - АП) предыдущего года;
ОП=9 у.е., АП=6 у.е.

Для того, чтобы узнать относительное отклонение между этими периодами, надо ((9/6) *100)-100=50%, то есть относительное отклонение за эти два периода 50%.

Для расчета абсолютного отклонения между этими периодами нужно 9-6=3, то есть абсолютное отклонение 3 у.е.

Абсолютное отклонение выражается, как правило, в каких-то единицах, в абсолютном выражении (рублях, килограммах, метрах, штуках и прочим). То есть берем одну цифру и вычитаем из такой же цифры предыдущего периода. Получаем абсолютное отклонение.

А относительное считается в процентах. То есть берем цифру текущего года и делим ее на цифру предыдущего года, получается выражение в процентах.

Абсолютное отклонение рассчитать очень легко - надо просто вычесть из отчетного периода сумму аналогичного нужного периода и в итоге получим абсолютное отклонение. Относительное же рассчитываем в процентном соотношении - так легче и понятнее.

Абсолютное отклонение всегда выражено в точной математической цифре, дающую точную информацию о некоем промежутке времени между точкой отсета начала события до точки отсета конца события.

Относительное отклонение никогда не выражено в точных цифрах. Информация в данном случае выдана в процентом показателе дающем косвенную информацию не точную, а приблизительную.

Абсолютное значение представляет собой разницу между начальным результатом и достигнутым.

Если даны 2 показателя, между которыми необходимо найти абсолютное отклонение, нужно вычесть из большего меньшее. Например, в одном магазине товар стоит 50 руб, в другом - 55 руб.

55-50=5 . Это есть абсолютное отклонение цены.

Абсолютное отклонение 2 параметров во времени. Например, Доход фирмы в январе -5000 руб, в феврале - 4000 руб. Абсолютное отклонение = 4000 - 5000 = (-1000). Берем модуль числа. Понятно, что прибыль предприятия уменьшилась.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Расчет относительного отклонения производится для оценки деятельности предприятия.

Абсолютное отклонение это разница между отчетным и базовым периодом. Допустим, в прошлом году у нас было 3 яблока, а в этом 4. Абсолютное отклонение 4-3=1 яблоко

Относительное отклонение - это соотношение отчетного к базовому периоду (обычно в процентах выражается, т.е. нужно еще на 100 умножить). Относительное отклонение (4/3)*100=133,3% (т.е. колическтво яблок увеличилось на 33,3 %=133,3%-100%)

Основным инструментом оценки деятельности всякий организации является обзор разных отклонений. Расчет относительного отклонения производится для сопоставления определенных показателей с стержневой базой. Это дозволяет сопоставлять явления, владеющие различной степенью несоответствия.

Инструкция

1. Сравните плановые и фактические значения некоторых величин, которые выступают в качестве показателей деятельности предприятия. Тем самым, вы сумеете выявить разные отклонения, установить их поводы, посчитать затраты на их устранение и показать экономическую рациональность этого. За основу фактических показателей, требующих контроля, возьмите данные разного яруса учета на предприятии (финансового, управленческого и статистического). В их роли могут предстать сроки выполнения задания, качество изготавливаемой либо реализованной продукции, а также параметры, выраженные в стоимостных либо естественных показателях.

2. Разглядите три основных фактора, которые оказывают воздействие на производительность деятельности предприятия единовременно: объем производства, расход средств на единицу продукции и затраты на сырье и нормы. Следствием их метаморфозы являются отклонения от плановых показателей. Безусловное отклонение представляет собой разницу величин и выражает правдивую связь между плановыми и фактическими показателями. Исчисляется безусловное отклонение в физических единицах (рублях, килограммах и т.п.).

3. Сейчас рассчитайте относительное отклонение . Оно помогает особенно информативно провести обзор и дать больше ясную оценку изменениям. Относительное отклонение вычисляется как отношение безусловного отклонения к действительному значению. Выражается величина в долях, частях либо процентах. Для его нахождения поделите значение показателя конца периода на значение его начала и умножьте итог на 100. Используйте формулу для расчета: (b2-a1)/a1*100%, где a1–начальное значение, b2 –конечное значение. Для расчета относительного отклонения яруса выполнения производственного плана вы можете воспользоваться формулой: ОВвп = хф/хпл. Тут ОВвп – относительная величина валового продукта, хф – фактическое число произведенной продукции, хпл – число продукции по плану.

Классификация отклонений. Расчет отклонений

К числу важнейших задач оперативного контроллинга относятся: контроль над исполнением бюджета предприятия, установление отклонений, анализ причин, вызвавших отклонения, выработка корректирующих мероприятий.

В результате бюджетирования устанавливаются плановые значения контролируемых величин, в качестве которых могут выступать количественные параметры деятельности предприятия, выраженные в натуральных и стоимостных показателях, а также качество, сроки и т.д. Объем контролируемых величин с целью выявления отклонений и анализа их причин устанавливается экономической целесообразностью, определяемой через соотношение выгоды, получаемой от устранения причин отклонения, и затрат на их выявление. Возможен частичный контроль наиболее значимых величин.

Фактические значения контролируемых величин выявляются на основе данных стратегического, финансового и управленческого учета на предприятии.

Обязательное условие сопоставления плановых и фактических величин - их содержательная однородность, которая, в принципе, должна быть обеспечена на стадии планирования. Кроме того, все плановые единицы предприятия - цехи, отделы и т.д. - должны работать в единой информационной базе данных, признаваемой всеми участниками процесса контроля и анализа, чтобы избежать конфликтов, вызванных неоднозначными пониманием терминов.

Отклонения плановых и фактических величин могут возникать по всем параметрам, определенным в бюджете:

- стоимостные параметры - затраты, доходы с оборота, маржинальная прибыль, поступления, выплаты, дебиторские и кредиторские задолженности, капитал и т.п.;

- параметры организационной структуры - места возникновения затрат, продуктовые и региональные дивизионы, закупочные, производственные, сбытовые, проектные подразделения и т.д.;

- временные параметры - дни, недели, месяцы, кварталы, годы.

Различают следующие виды отклонений:

Абсолютные отклонения. Разница, получаемая путем вычитания одной величины из другой, является выражением сложившегося положения вещей между плановыми и фактическими параметрами. Определенную проблему вызывает знак абсолютного отклонения. Принято, что если отклонение позитивно влияет на прибыль предприятия, то его исчисляют со знак “плюс”. Относительно формальной математики такой подход считается некорректным, поэтому иногда возникает непонимание между специалистами. В связи с этим в практике исчисления абсолютных отклонений иногда используют не экономический, а математический подход: рост фактического оборота по сравнению с плановым обозначают знаком “плюс”, а уменьшение фактических издержек по сравнению с плановыми - знаком “минус”.

Относительные отклонения. Отклонения рассчитываются по отношению к другим величинам и выражаются в процентах. Чаще всего относительное отклонение исчисляется по отношению к более общему показателю или параметру. Например, относительное отклонение затрат на материалы можно выразить в отношении к суммарным затратам или в процентах к обороту. Применение относительных отклонений повышает уровень информативности проводимого анализа и позволяет более отчетливо оценить изменения. Так, например, величина абсолютного отклонения оборота, равная 10-8=2, воспринимается не так остро, как величина отклонения в процентах: (10-8)/8*100%=25%.

Селективные отклонения. Этот метод расчета отклонений предполагает сравнение контролируемых величин во временном разрезе: квартал, месяц и даже иногда год. Сравнение контролируемых величин за определенный месяц текущего года с тем же месяцем предыдущего года может быть гораздо информативнее сравнения с предыдущим месяцем рассматриваемого планового периода. Использование селективных отклонений для анализа причин особенно актуально для предприятий, занимающихся сезонным бизнесом.

Кумулятивное отклонение. Суммы, исчисленные нарастающим итогом (кумулятивные суммы), и их отклонения позволяют оценить степень достижения за прошедшие периоды (месяцы) и возможную разницу к концу планового периода (года). Возникающие в отдельных периодах случайные колебания параметров деятельности предприятия могут привести к значительным отклонениям на коротком отрезке времени. Кумуляция позволяет компенсировать случайные отклонения (и более точно выявить тренд).

Отклонения во временном разрезе. Для контроллинга типичным является сравнение план-факт . Отклонения определяются на основании сравнения бюджетных и фактически реализованных значений контролируемых параметров. Для аналитических целей может представлять интерес сравнение фактически реализованных значений планового периода с фактами соответствующего предыдущего периода (предыдущего месяца, года). Такой подход к исчислению отклонений особенно важен при негативных отклонениях плановых величин от фактических.

Оба подхода к сравнению: план-факт и факт-факт опираются на статистику прошлого и позволяют уменьшить отклонения в будущем. На основе результатов анализа отклонений может быть составлен другой прогноз или ожидание результатов на конец планового периода. Сравнение планового результата на конец года с прогнозным или ожидаемым с учетом происходящих изменений во внешней среде или внутри предприятия позволяет получить отклонение типа план - желаемый результат , что дает возможность более глубоко исследовать причины, влияющие на развитие бизнеса в будущем. При этом подходе сравниваются планы, разработанные в начале периода, и потребности современного момента. Простая экстраполяция прошлого на будущее, результаты которой часто используются при традиционном подходе к планированию, может привести к существенным ошибкам. В современных условиях будущее следует просматривать не через призму статистических экстраполяционных прогнозов, а путем изучения текущих отклонений и анализа причин их возникновения.

Многие экономисты ломают себе голову над тем, как рассчитать стандартное отклонение и что это такое. Кроме того, им еще нужно знать, что такое абсолютное отклонение и относительное. В этой статье описаны методы расчетов этих отклонений.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение, как рассчитать его? Для начала нужно понять, что же такое стандартное отклонение. Это очень существенный показатель рассеяния в разделе описательной статистики. Стандартное отклонение можно рассчитать по следующему алгоритму:

Сначала - вычисление среднего арифметического выборки данных.
Затем нужно вычесть среднее арифметическое от каждого элемента выборки.
Каждую полученную разницу следует возвести в квадрат.
Сложить все квадраты разниц, полученные в пункте 3.
Поделить сумму квадратов на количество элементов выборки.
Теперь из этого частного нужно извлечь квадратный корень.

Результат, который вы получите, и будет являться стандартным отклонением.

Абсолютное отклонение

Как рассчитать абсолютное отклонение? Абсолютным отклонением можно назвать разницу, получаемую при вычитании одной величины из другой, этот способ является выражением сложившихся положений вещей между плановым и фактическим параметрами.

Известно, что определенную проблему обычно вызывает такой показатель, как знак абсолютного отклонения. Обычно считается, что отклонение, которое позитивно сказывается на прибыли предприятия, считается положительным, и в вычислениях его ставят со знаком «+». Что же касается банальной математики, такой подход считается не совсем корректным, а это, в свою очередь, вызывает конфликты и разногласия среди специалистов. Исходя из этого, на практике вычисления абсолютного отклонения зачастую пользуются не базовой экономической, а математической моделью. Математическая модель заключается в том, что повышение фактического оборота в сравнении с запланированным обозначается знаком «+», а уменьшение фактических издержек в сравнении с плановыми обозначается знаком «-».

Относительное отклонение

Как рассчитать относительное отклонение? Отклонение можно рассчитывать, опираясь на отношение к другим величинам, а это значит, что данный показатель выражается в процентах. Зачастую относительные отклонения вычисляются по отношению к относительно базовому значению или параметру. К примеру, можно выразить относительное отклонение, допустим, тех же затрат на материалы, как отношение к суммарной затрате или в проценте к обороту.

В применении относительных отклонений следует учесть, что их наличие способствует повышению уровня информативности анализа, который мы проводим, а следовательно, позволяет более отчетливо оценивать изменение, которое произошло в системе. Так, можно рассмотреть все на данном примере, возьмём величину абсолютного отклонения оборота, которая будет равна 1000 - 800 = 200. Данная цифра воспринимается в расчете относительного отклонения не так наглядно, как, к примеру, величина отклонения, показатели в которой выводятся в процентах: (1000 - 800) / 800 * 100% = 25%. Согласитесь, это все-таки режет глаз.

Селективное отклонение

Как рассчитать отклонение такого рода? Этот способ расчета отклонения подразумевает сравнение контролируемых величин на определенном промежутке времени, это может быть такой показатель времени, как квартал или месяц, иногда даже это бывает день. Сравнивание интересующих нас величин за определенный промежуток времени (к примеру, месяц, давайте возьмем май) текущего года с тем же маем предыдущего года может дать нам более информативное сравнение с предыдущим месяцем, который рассматривается в плановом периоде.

Селективное отклонение актуальны для фирм, которые занимаются поставкой сезонных услуг. Далее будут описаны еще несколько видов отклонений, знание которых может существенно облегчить вашу жизнь.

Кумулятивное отклонение

Кумулятивным отклонением можно назвать сумму, исчисляемую нарастающим итогом (кумулятивная сумма), и ее отклонение позволяет оценить уровень достижения за определенные периоды (месяцы) или же возможную разницу к окончанию определенного периода. Возникающее в отдельном периоде случайное колебание параметра деятельности предприятия может привести к значительному отклонению на коротком отрезке времени. Сама же кумуляция компенсирует случайные отклонения и позволяет более точным образом определить тренд.

Отклонение во временном разрезе

Как рассчитать отклонение во временном разрезе? Для данного отклонения типичным является сравнение типа факт - план. Отклонение определяется на основании сравнения бюджетного и фактического реализованного значения контролируемого параметра.

Этот подход к вычислению отклонений очень важен при негативном отклонении плановой величины от фактической. Также благодаря этому методу появляется возможность оперировать реальными фактами вместо того, чтобы опираться на плановые и желаемые показатели.

Среднеквадратическое или стандартное отклонение - статистический показатель, оценивающий величину колебаний числовой выборки вокруг ее среднего значения. Практически всегда основное количество величин распределяется в пределе плюс-минус одно стандартное отклонение от среднего значения.

Определение

Среднеквадратическое отклонение - это квадратный корень из среднего арифметического значения суммы квадратов отклонений от среднего значения. Строго и математично, но абсолютно непонятно. Это словесное описание формулы расчета стандартного отклонения, но чтобы понять смысл этого статистического термина, давайте разберемся со всем по порядку.

Представьте себе тир, мишень и стрелка. Снайпер стреляет в стандартную мишень, где попадание в центр дает 10 баллов, в зависимости от удаления от центра количество баллов снижается, а попадание в крайние области дает всего 1 балл. Каждый выстрел стрелка - это случайное целое значение от 1 до 10. Изрешеченная пулями мишень - прекрасная иллюстрация распределения случайной величины.

Математическое ожидание

Наш начинающий стрелок долго практиковался в стрельбе и заметил, что он попадает в разные значения с определенной вероятностью. Допустим, на основании большого количества выстрелов он выяснил, что попадает в 10 с вероятностью 15 %. Остальные значения получили свои вероятности:

9 - 25 %;
8 - 20 %;
7 - 15 %;
6 - 15 %;
5 - 5 %;
4 - 5 %.

Сейчас он готовится сделать очередной выстрел. Какое значение он выбьет с наибольшей вероятностью? Ответить на этот вопрос нам поможет математическое ожидание. Зная все эти вероятности, мы можем определить наиболее вероятный результат выстрела. Формула для вычисления математического ожидания довольно проста. Обозначим значение выстрела как C, а вероятность как p. Математическое ожидание будет равно сумме произведение соответствующих значений и их вероятностей:

Определим матожидание для нашего примера:

M = 10 × 0,15 + 9 × 0,25 + 8 × 0,2 + 7 × 0,15 + 6 × 0,15 + 5 × 0,05 + 4 × 0,05
M = 7,75

Итак, наиболее вероятно, что стрелок попадет в зону, дающую 7 очков. Эта зона будет самой простреленной, что является прекрасным результатом наиболее частого попадания. Для любой случайной величины показатель матожидания означает наиболее встречаемое значение или центр всех значений.

Дисперсия

Дисперсия - еще один статистический показатель, иллюстрирующий нам разброс величины. Наша мишень густо изрешечена пулями, а дисперсия позволяет выразить этот параметр численно. Если математическое ожидание демонстрирует центр выстрелов, то дисперсия - их разброс. По сути, дисперсия означает математическое ожидание отклонений значений от матожидания, то есть средний квадрат отклонений. Каждое значение возводится в квадрат для того, чтобы отклонения были только положительными и не уничтожали друг друга в случае одинаковых чисел с противоположными знаками.

D[X] = M − (M[X]) 2

Давайте рассчитаем разброс выстрелов для нашего случая:

M = 10 2 × 0,15 + 9 2 × 0,25 + 8 2 × 0,2 + 7 2 × 0,15 + 6 2 × 0,15 + 5 2 × 0,05 + 4 2 × 0,05
M = 62,85
D[X] = M − (M[X]) 2 = 62,85 − (7,75) 2 = 2,78

Итак, наше отклонение равно 2,78. Это означает, что от области на мишени со значением 7,75 пулевые отверстия разбросаны на 2,78 балла. Однако в чистом виде значение дисперсии не используется - в результате мы получаем квадрат значения, в нашем примере это квадратный балл, а в других случаях это могут быть квадратные килограммы или квадратные доллары. Дисперсия как квадратная величина не информативна, поэтому она представляет собой промежуточный показатель для определения среднеквадратичного отклонения - героя нашей статьи.

Среднеквадратическое отклонение

Для превращения дисперсии в логично понятные баллы, килограммы или доллары используется среднеквадратическое отклонение, которое представляет собой квадратный корень из дисперсии. Давайте вычислим его для нашего примера:

S = sqrt(D) = sqrt(2,78) = 1,667

Мы получили баллы и теперь можем использовать их для связки с математически ожиданием. Наиболее вероятный результат выстрела в этом случае будет выражен как 7,75 плюс-минус 1,667. Этого достаточно для ответа, но так же мы можем сказать, что практически наверняка стрелок попадет в область мишени между 6,08 и 9,41.

Стандартное отклонение или сигма - информативный показатель, иллюстрирующий разброс величины относительно ее центра. Чем больше сигма, тем больший разброс демонстрирует выборка. Это хорошо изученный коэффициент и для нормального распределения известно занимательное правило трех сигм. Установлено, что 99,7 % значений нормально распределенной величины лежат в области плюс-минус трех сигм от среднего арифметического.

Рассмотрим на примере

Волатильность валютной пары

Известно, что на валютном рынке широко используются приемы математической статистики. Во многих торговых терминалах встроены инструменты для подсчета волатильности актива, который демонстрирует меру изменчивости цены валютной пары. Конечно, финансовые рынки имеют свою специфику расчета волатильности как то цены открытия и закрытия биржевых площадок, но в качестве примера мы можем подсчитать сигму для последних семи дневных свечей и грубо прикинуть недельную волатильность.

Наиболее волатильным активом рынка Форекс по праву считается валютная пара фунт/иена. Пусть теоретически в течение недели цена закрытия токийской биржи принимала следующие значения:

145, 147, 146, 150, 152, 149, 148.

Введем эти данные в калькулятор и подсчитаем сигму, равную 2,23. Это означает, что в среднем курс японской иены изменялся на 2,23 иены ежедневно. Если бы все было так замечательно, трейдеры заработали бы на таких движениях миллионы.

Заключение

Стандартное отклонение используется в статистическом анализе числовых выборок. Это полезный коэффициент позволяющий оценить разброс данных, так как два набора с, казалось бы, одинаковым средним значением могут быть абсолютно разными по разбросу величин. Используйте наш калькулятор для поиска сигм небольших выборок.