挑战传统因素分析法的EXCEL因素分析专用工具

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因素分析法，与想象方法是不同，不好用！！

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因素分析法，与想象方法是不同，不好用！！

下载的文件里只是新方法应用示例的计算结果，只能看看数据之间的关系。如改变原始数据，表格并不能计算，因为并没有输入计算公式。
今天起，每周不定时详细介绍一下“深层次因素分析法的原理与应用”。

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1、因素分析法介绍
1、1因素分析法概念
因素分析法是依据被分析指标与其影响因素的关系，以量化形式确定各因素对被分析指标影响方向和影响程度的一种指标分析方法。它既可以全面分析各因素对被分析指标的影响，又可以单独分析某个因素对同一被分析指标的影响，当然分析结果是一致的。它是量化剖析错综复杂的因果关系的有效工具，特别是大企业在会计专业、财务分析管理上应用较多，目前在商业智能、科研领域应用也颇为广泛。

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1、3不同分析对象所用的因素分析方法
对总体层面的分析用现有因素分析方法。尽管现有因素分析方法各有其不足，但它们均可在总体层面上进行分析，因其计算过程相当繁琐，基本不能用在个体层面上分析。
在构成总体的个体层面上分析个体因素变化对被分析总体指标的影响时，用本文所述方法，深入到总体内部进行分析，分析其深层次因素对总体指标的影响情况。
总量指标因素分析在比率指标分析的基础上进行。

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2、传统因素分析方法及其局限性简介
传统因素分析法主要包括连锁替代法、指数因素分析法、增量法、微积分法、影响系数分析法。其中替代法是基础分析方法。其余的方法均是弥补或修正替代法的不足提出来的。各种分析方法的结果均不一致，造成差异的原因是它们对各因素的交叉变动和同时变动所产生的影响额的分配方法不同所致。
传统因素分析法的替代法实质上是一个非常笨拙的臆想的分析方法，它有三个必须遵守的人为规定：一是因素替代的顺序性，二是顺序替代的连环性，三是计算结果的假定性。即进行替代时，必须按照各因素的依存关系排列替代的先后顺序，主要因素在前、次要因素在后或数量因素在前、质量因素在后的次序顺序排列，然后连环替代计算，所得的结果被假定为是正确的。传统因素分析法弊端表现在：
（1）从具体分析思路看，替换法存在各因素主次排序的困难，主、次要因素不是一成不变的，其它方法均存在人为假设“把某某因素固定在基期”，采用分割式计算方法。因而，均无科学依据。
（2）从数学分析角度看，存在遵循数学原则的困难。只要改变各因素的替换顺序或固定的因素，计算结果就会不同，同一个问题有多种计算结果，其实是所有的计算结果都是错误的。
（3）从具体指标分析（包括指数体系的绝对数体系）结果看，存在某个因素的分析结果与实际相悖的情况，即影响方向都弄反向了。绝不能以为各因素影响结果之和等于总指标增减值，分析方法就正确。因素分析理想的结果是计算出的结果应该正确且唯一，也就是说，每个因素变化对总指标差异的影响额只有一个数值。
总之，传统因素分析法产生不足的根本原因是分析计算过程中存在“人为假设”所致，若出现影响方向错误，其原因之一是人为理解应用失误,把对比率指标与总量指标的影响混淆了。即用数量因素与质量因素乘积的变化方向来确定对比率指标的影响方向，造成不管质量因素下降多大幅度，只要数量因素与质量因素的乘积增大，就是正向影响的错误，造成误导分析、决策的错误。

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密切关注中。

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3、新因素分析法原理、功能及应用
3．1新因素分析法应用的现实意义
本文所述因素分析法开创了任意多个个体层面的因素变化对总体指标影响分析的先例，是一种深层次因素分析法。分析方法科学，没有任何人为假设，分析对象明确，与现有分析方法有质的区别。对于分析预测企业、行业乃至国民经济发展变化及内在构成部分、诸多指标因素的影响,特别是在分析控制产业结构、产业规模、责任认定与考评、科学决策，增强竞争能力具有重要现实意义。
3、2原理
本文所述因素分析法主要用于分析构成总体的个体（即总体单位）层面的因素变化结果对被分析的总体指标的影响方向和影响程度。当然构成总体的个体必须在两个及以上有限个体。只要一个个体的数量指标数据发生变化，其它所有个体对总体的影响值都会跟着变化。本方法原理是用每个个体的特征数据和总体的特征数据（总体特征数据已包含了所有个体的特征）直接分析计算个体变化的结果对总体的影响，实现了直接一次性单独分析某个个体对总体的影响情况。如某商品的价格前半月跌破了月初价格，而后半月价格不断攀升，到月末超过了月初价格，即该商品的价格在月中经历了方向性改变,对该商品本月销售情况对总体销售情况影响作因素分析时，就用月末价格。当使用该商品的适时价格时，就形成了动态适时因素分析了。当个体为一个时，就转化为总体层面的因素分析了。计算公式由高等工程数学函数原理推导而来。

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3．3．2.1 个体横向二因素分析方法

项目	X1个体	X2个体	Q个体/X0个体
本期数据	a1	b1	a1*b1
比较期数据	a0	b0	a0*b0

第一种情况： a1≥ a0且 b1≥ b0(或 a1< a0且 b1< b0)

作图：用原始数据在平面坐标系中画大长方形和小长方形，直线连接二共变因素影响形成的始、终两状态点（两长方形右上角），即不考虑其形成过程，将总影响 a1*b1-a0*b0在两因素间分配，见图2左。

X1影响=（b0+b1）/2*（a1-a0）；X2影响=（a0+a1）/2*（b1-b0）

第二种情况：a1≥a0且b1<b0时，如图2右。根本无共变影响，无需差额分配。

X1影响=b1*（a1-a0）；X2影响=a0*（b1-b0）

当a1< a0且 b1≥ b0时:

X1影响=b0*（a1-a0）；X2影响=a1*（b1-b0）

各种情况的总影响:X1影响+X2影响=a1*b1-a0*b0

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3．3．2.2 个体横向三因素分析方法

项目	X1个体	X2个体	X3个体	Q个体/X0个体
本期数据	a1	b1	c1	a1*b1*c1
比较期数据	a0	b0	c0	a0*b0*c0

第一种情况：a1≥a0且b1≥b0且c1≥c0(或a1<a0且b1<b0且c1<c0)

作图计算：在三维坐标系内画个大长方体内有个小长方体,与X、Y、Z轴相对应的高、宽、长分别为：大长方体a1、b1、c1，小长方体a0、b0、c0。直线连结三共变因素始、终状态点（大、小长方体右上角）。再在大长方体的右上顶点沿着该条连线分别从a1、b1、c1切向a0、b0、c0，将小长方体的外面部分分为三部分，即将总影响a1b1c1-a0b0c0在三因素间作了分配，如图3左，简图如图3右。

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谢谢大虾共享~~