财务报表分析中的因素分析和趋势分析是什么意思？有实例分析最好！
目录
1什么是因子分析？
2因素分析法
3运用因子分析法的一般程序
4.使用因子分析法时应注意的问题
什么是因子分析？
因子分析法，也称序列替代法，是指数法原理在经济分析中的应用和发展。根据指数法的原理，在分析受多种因素影响的事物的变化时，为了观察一种因素变化的影响而固定其他因素，使之逐项分析，逐项替代，故称因素分析法或序列替代法。
因子分析的方法:
链上取代
它将分析指标分解为可测量的因素，根据各因素之间的依赖关系，依次用各因素的比较值(通常是实际值)代替基准值(通常是标准值或计划值)，从而衡量各因素对分析指标的影响。
例如，某一财务指标与相关因素的关系由以下公式组成:实际指标:Po =×bo×Co；标准指数:PS = as× bs× cs实际与标准的总差为PO-PS，P G的总差受A、B、C三个因素的影响，其各自的影响程度可分别用以下公式计算:
一个因子变化的影响:(ao-as)×bs×cs；
因素B变化的影响；ao×(Bo-Bs)×Cs；
C因子变化的影响:Ao×Bo×(Co-Cs)。
最后，上述三个因素各自的影响数之和应该等于总差Po-Ps。
差异分析方法
它是串行替换法的简化形式，利用各因素的比较值与参考值的差值来计算各因素对分析指标的影响。
例如，企业的利润总额受三个因素的影响，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，我们可以计算出今年利润总额的变化以及三个影响因素与去年相比的不同变化，这样就可以知道三个因素中哪一个主要负责今年利润的增减。
指数分解法
例如，资产利润率可以分解为资产周转率和销售利润率的乘积。
固定碱基替换法
分别用分析值代替标准值，确定各种因素对财务指标的影响，如标准成本的差异分析。
使用因子分析法的一般程序
1，确定要分析的指标；
2.确定影响指数的因素及其与指数的关系；
3.计算并确定各因素的影响程度和影响量。
使用因子分析法时应注意的问题
1，注意因子分解的相关性；
2.因素替代的顺序；
3.序贯替代的串行性，即在计算每一个因素变化时，都是基于之前的计算，通过串行比较来确定因素变化的影响结果；
4.计算结果的假设，串行替代法计算的各种因素变化的影响数会因替代计算的顺序不同而不同，即计算结果只是某个假设下的结果。因此，财务分析师在应用这种方法时应注意使这种假设合乎逻辑并具有实际的经济意义，使计算结果的假设不会妨碍分析的有效性。
是指确定影响因素，衡量其影响程度，找出指标变化原因的一种分析方法。趋势分析法也叫比较分析法和横向分析法。它是通过对两个或两个以上连续期间内相同的指标或比率进行定期和逐月的比较，揭示企业财务状况、经营状况和现金流量变化趋势的一种分析方法。采用趋势分析时，通常会编制比较会计报表。【编辑本段】申请目的是确定公司财务状况和经营成果变动的主要原因；
判断公司的财务状况和经营成果的发展趋势是否有利于投资者；
预测公司未来的发展趋势。这种分析方法属于一种动态分析，以差异分析和比率分析为基础，能有效弥补其不足。[编辑本段]应用模式中重要财务指标的比较
它比较不同时期财务报告中相同的指标或比率，直接观察其变化和幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。这种方法在统计学上称为动态分析。有两种方法可以做到。
1，定基动态比:即以某一期的值作为定基期指标值，与其他期进行对比分析。计算公式为:定基动态比率=分析期值÷定基期值。例如，以2000年为固定基期，分析2001和2002年的利润增长率。假设某企业2000年净利润为654.38+0万元，2006年净利润为654.38+0.2万元，2002年净利润为654.38+0.5万元。然后:
2001年的定基动态比例= 120÷100 = 120%。
2002年的定基动态比例= 150÷100 = 150%。
2.环比动态比率:是基于每个分析期间的上期值计算的动态比率，其计算公式为:环比动态比率=分析期间值÷上期值。还是以上面的数据为例，那么:
2001同比动态比率= 120÷100 = 120%
2002年环比= 150÷120 = 125%。
两种会计报表的比较
会计报表比较是将几个连续的会计报表的金额并列，比较相同指标的金额和幅度，从而判断企业的财务状况和经营成果的发展变化的方法。用这种方法进行对比分析时，最好既计算相关指标增减的绝对值，又计算其增减的相对值。这样可以有效避免分析结果的片面性。
例如，某企业利润表反映2000年净利润为50万元，2006年5438+0为654.38+0万元，2002年为654.38+0.6万元。
通过绝对值分析:与2000年相比，2001的净利润增加了100-50=50(万元)；2002年与2001相比，净利润增加160-100=60(万元)，说明2002年效益增长好于2001。
通过相对值分析，2001与2000年相比的净利润增长率为:(100-50)÷50×100% = 100%；与2001相比，2002年净利润增长率为:(160-100)÷100×100% = 60%。说明2002年的效益增长明显少于2001。
3.会计报表项目构成的比较
这种方法是在会计报表比较的基础上发展起来的。它是以会计报表中的一个总体指标为100%为基础，计算总体指标中各组成项目的百分比，从而比较各项目百分比的增减变化，判断相关财务活动的变动趋势。这种方式比前两种方式更能准确地分析企业财务活动的发展趋势。既可用于同一企业不同时期财务状况的纵向比较，也可用于不同企业之间的横向比较。同时，这种方法还可以消除不同时期(不同企业)业务规模差异的影响，有利于分析企业的消耗和盈利情况，但计算较为复杂。
在使用趋势分析法时，必须注意以下问题:1，不同时期用于比较的指标在计算口径上必须一致；2.必须消除偶然项目的影响，使分析数据能反映正常的操作条件；3.运用例外原则，关注一个变化显著的指标，研究其原因，以便采取对策，趋利避害。【编辑本段】总体分类趋势分析法一般分为四类:(1)纵向分析法；(2)横向分析法；(3)标准分析法；(4)综合分析法。此外，趋势分析法还有一个趋势预测分析。
趋势预测分析运用回归分析、指数平滑等方法对财务报表数据进行分析和预测，分析其发展趋势，预测可能的发展结果。下面简单介绍如何利用趋势线性方程进行趋势预测分析，其他四种方法后面介绍。
在进行趋势分析时，趋势线性方程是预测销售和收入的一种广泛使用的方法。公式为:y = a+bx。
其中:a和b为常数，x代表周期系数的值，x由分配决定，且∑x=0。为了使σx = 0。当周期数为偶数或奇数时，值的分布略有不同。【编辑此段】趋势分析(TrendAnalysis)最初是由Trigg的提出，通过Trigg的轨迹信号来监测判定方法的误差。这种轨迹信号可以反映系统误差和随机误差的* * *交互作用，但不能单独监测。之后，Cembrowski等人将弹道信号中的两个估计值分别进行处理，使其可以分别监测系统误差和随机误差，即“精度趋势”(均值)指标体系——TRIGG的均值规则，另一个是“精度趋势”(标准差)指标体系——TRIGG的方差卡方规则。趋势分析表面上类似于传统的休哈特控制图，即用平均值来监测系统误差，而用极差或标准差来监测随机误差。而在趋势分析中，平均值(精度趋势)和标准差(精度趋势)的估计值是通过指数平滑法得到的。指数平滑需要引入权重来完成计算，并且在确定序列的每次确定中，最后一次确定的权重要大于前一次，从而增加对刚刚开始的趋势的反应，起到“预警”和“防滞”的作用。
(a) Trigg的轨迹信号
Trigg的轨迹信号=平滑预测误差(SFE)/平均绝对偏差(MAD)。与之相关的基本数学关系如下。
指数平滑得到的平均估计值称为平滑均值(SM-mean)。测量序列中每个测量值的sm-均值由公式9-1计算:sm-均值= a×(新的主要控制测量值)+(1-a )×(前sm-均值)(9-1)，其中A为平滑系数，由a=1确定。
根据上述计算公式，最后一个质控测量值用a加权，倒数第二个质控测量值用a加权(1-a)，倒数第三个质控测量值用加权。A (1-A) 2加权，以此类推。如果a为0.2，则最近一次控制测量值的权重为0.2，以相反顺序，前一次控制测量值的权重为0.16，0.128，以此类推。
对于标准偏差，可以进行类似的计算，但是它更复杂，因为必须首先计算新的对照测量值和平均估计值之间的差，并且该差被称为预测误差。
预测误差=新的控制测量值-以前的SM-平均值(9-2)
平滑预测误差(SFE) = a×(新预测误差)十(1-a )×(先前平滑预测误差)(9-3)
预测误差通过指数平滑计算得到精度估计，称为平均绝对偏差(MAD)。
Mad = a×(新的预测误差)—(1—a)×(预先MAD) (9—4)
最终上市:
轨迹信号=平滑预测误差(SFE)/平均绝对偏差(MAD) (9-5)
通常，轨迹信号的95%和99%置信水平被定义为警告和失控之间的界限(见表9-3)。
表9-3不同N下轨迹信号的控制极限
n超出控制边界的警告边界
5 0.33 0.71 0.82
10 0.20 0.61 0.80
15 0.10 0.41 0.54
20 0.10 0.41 0.54
(2) Trigg平均法则(PFR = 0.01。Pfr=0.002)
该规则主要用于监控系统误差，也就是趋势分析中“准确度趋势分析”的指标体系。应用此规则时，首先计算平滑平均值(sm-mean)的“前sm-mean ”,它实际上是质控品测定值的平均值(t-mean)。如果初始质控材料的标准差为Ts，则在使用此平均规则评估质控状态时，质控材料的平均值用于测试平滑平均值的估计值，Z值用于测试:
z = N(sm—均值—T—均值)/Ts (9—6)
其中z相当于标准差的个数，与统计检验的“显著性水平”有关。通过Pfr确定不同水平的z值，可以根据公式9-6(见表9-4)计算Trigg平均规则中平滑平均值(SM-N lean)的控制极限。
表9-4 Trigg平均规则的控制极限
控制极限
Pfr=0.01 Pfr=0.002
5 0.33 1.25 Ts 1.38 Ts
10 0.20 0.82 0.98
15 0.10 0.67 0.79
20 0.10 0.58 0.69
(3) Trigg方差卡方法则(Pfr = 0.05；Pfr=0.01，Pfr=0.002)
该规则主要用于监测随机误差，即趋势分析中“精度趋势分析”的指示系统；最关键的统计数据是平滑的标准差SM-S，SM-S的数学表达式为:
平滑标准偏差(9-7)
其中a和MAD如上定义。具体方法是用卡方(X2)统计检验来检验平滑标准差(sm—s)估计值的显著变化，即比较“真实”方差(T2s)与平方平滑标准差(sm—s):
X2=(sm2s/T2s)×(N-1) (9—8)
不同水平的临界卡方值(X2)由Pfr确定，Trigg方差卡方规则的控制限根据公式9-8计算。参见表9-5。
表9-5 Trigg方差卡方规则的控制限
控制极限
Pfr = 0.05 Pfr = 0.01 Pfr = 0.002
5 0.33 1.54 1.82 2.15
10 0.20 1.37 1.55 1.75
15 0.10 1.30 1.44 1.61
20 0.10 1.26 1.38 1.52