管理学成本管理毕业论文 因素分析法在煤矿生产成本分析中的应用例析

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：管理学成本管理论文题目：因素分析法在煤矿生产成本分析中的应用例析指导老师：XXX二〇一一年十二月十日[摘要]常用的因素分析方法包括连环替代法和差额分析法。应用因素分析法对矿井生产成本进行分析，可以比较直观和层次清晰地揭示影响成本的因素。在应用因素分析法时，需要注意因素分解的关联性、因素替代的顺序性、顺序替代的连环性和分析前提的假定性等问题。　　[关键词]因素分析法；矿井成本分析；应用举例；注意问题　　　　一、常用的因素分析方法　　　　因素分析法，简单地说就是把由许多因素构成的复杂经济现象分解为各个原始因素，并确定各因素变

2、动对复杂经济现象影响方向和影响程度的一种统计分析方法。因素分析法既可以全面分析各因素对某一经济指标的影响，又可以单独分析某个因素对经济指标的影响。在财务分析中应用颇为广泛。　　在实际工作中。常用的分析方法主要包括连环替代法和差额分析法。　　　　(一)连环替代法　　所谓连环替代法，是将分析指标分解为各个可以计量的因素。这些因素存在严密的逻辑依存关系。其变动的影响可以相互部分或全部抵销，也可以叠加。在分析时，根据各个因素之间的依存关系。顺次用各因素的比较值(通常即实际值)替代基准值(通常为同期值或计划值)，据以测定各因素对分析指标的影响。　　其一般程序是：1、确定分析指标与其影响因素之间的关

3、系，即将财务指标在计算公式的基础上进行分解或扩展，从而得出各影响因素与分析指标之间的关系式。2、根据分析指标的报告期数值与基期数值列出两个关系式，确定分析对象。3、连环顺序替代，计算替代结果，即以基期指标体系为计算基础，用实际指标体系中的每一因素的实际数顺序地替代其相应的基期数，每次替代一个因素，替代后的因素将被保留下来。4、比较各因素的替代结果。确定各因素对分析指标的影响程度。5、检验分析结果，即将各因素对分析指标的影响额相加，其代数和应等于分析对象。　　例1，某一个财务指标及有关因素的关系可由如下公式表示：实际指标：P1=A1×B1×C1；计划指标：P0=AO×BO×CO；实际与计划

4、的总差异为P1-PO，这一总差异同时受到A、B、C三个因素的影响。它们各自的影响程度可分别由以下式子计算求得：　　A因素变动的影响：(A1-AO)×B0×CO；　　B因素变动的影响，A1×(B1-BO)×CO；　　C因素变动的影响：A1×B1×(C1-CO)。　　最后，将以上三大因素各自的影响数相加，就应该等于总差异P1-PO。　　　　(二)差额分析法　　所谓差额分析法，是指某因素的比较期绝对量与基期绝对量的离差与基数对比，确定某因素变动对现象总量变动的影响程度。它是连环替代法的一种简化形式，是利用各个因素的比较值与基准值之间的差额来计算各因素对分析指标的影响。　　例2，企业利润总额是由

5、三个因素影响的，其表达式为：利润总额=营业利润+投资损益±营业外收支净额。在分析去年和今年的利润变化时。可以分别算出今年利润总额的变化以及三个影响因素与去年比较时不同的变化，这样就可以了解今年利润增加或减少主要是由三个因素中的哪个因素引起的。　　　　二、因素分析法在矿井成本分析中的应用举例　　　　以福煤集团永安煤业有限责任公司(下文简称我公司)的现行成本核算为例。其矿井成本核算划分为采煤、掘进、机电、运输、后勤五个环节，在五个环节下可进一步分解为工资、材料、工资附加费、电力、制造费用五个项目，日常会计记录按以上环节和项目进行生产成本的归集。　　在这种核算模式下，对矿井成本分析的逻辑思路是

6、：首先对矿井总成本节超进行因素分解和分析，然后按照生产环节分别进行因素分解和分析，最后对成本变化的突出环节有重点地从成本项目上进行因素分解和分析。从而由表及里，逐层深入，揭示影响成本的主要因素。　　因素分析包括实际成本与计划成本对比的比较分析、实际成本与同期成本对比的趋势分析，二者的差别只是对比基数的不同，在方法上是一致的。以下以比较分析为例进行说明。　　(一)分析导致总成本节超的产量和单位成本因素　　常用的几个公式如下：　　①单位计划成本(元／吨)×计划产量=计划总成本　　②单位计划成本(元／吨)×实际产量=责任总成本　　⑧单位实际成本(元／吨)×实际产量=实际总成本　　总成本节超=③

7、-①=(②-①)+(③-②)　　总成本节超有两个层次：一是实际产量比计划产量的增减导致责任总成本与计划总成本的差异，这是绝对数(产量)引进的差异；二是单位实际成本比单位计划成本的升降导致实际总成本与责任总成本的差异。这是相对数(单价)引起的差异。从以上公式可以看出，在计算绝对数差异时，使用的相对数是比较期(基期)的数据；在计算相对数差异时，使用的绝对数是本期(报告期)的数据。　　例3，原煤产量的本期产量为20000吨，计划产量为19