कारक विश्लेषण की इक्विटी पर वापसी

तारीख:

2020-07-05 10:00:11

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महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक के मूल्यांकन की कंपनी है अध्ययन करने के लिए अपने प्रभाव को देखने के बिंदु से मालिक के. दक्षता में इस मामले में के रूप में कई अन्य लोगों द्वारा मूल्यांकन किया जा सकता का निर्धारण करने के उपाय लाभप्रदता. हालांकि, एक साधारण गणना अपर्याप्त हो सकती है और यह आवश्यक हो जाएगा के पूरक करने के लिए विश्लेषण. सबसे लोकप्रिय विधि है शायद कारक विश्लेषण के मुनाफे की खुद की राजधानी. पर ध्यान केंद्रित करते हैं के तरीके और मुख्य विशेषताओं.

कारक विश्लेषण की इक्विटी पर रिटर्न आम तौर पर है के साथ जुड़े सूत्र ड्यूपॉन्ट की अनुमति है, जो आप करने के लिए जल्दी से सभी आवश्यक प्रदर्शन गणना । यह महत्वपूर्ण है समझने के लिए कैसे इन सूत्रों को पता चला के अलावा, वहाँ जटिल कुछ भी नहीं है. इस इक्विटी पर वापसी के मालिक, जाहिर है, अनुपात से निर्धारित होता है के शुद्ध लाभ के मूल्य के लिए पूंजी. कारक मॉडल के व्युत्पन्न से भी संबंध के द्वारा एक प्राथमिक परिवर्तन. अपने सार में होते हैं गुणा अंश और हर के राजस्व और संपत्ति. तो आसान है कि देखने के लिए की क्षमता इस पूंजी का हिस्सा है, अपनी लाभप्रदता निर्धारित किया जाता है द्वारा उत्पाद के सूचक की डिग्री के वित्तीय निर्भरता के कारोबार पर संपत्ति (संपत्ति) और लाभप्रदता के स्तर की बिक्री. के बाद के गणितीय मॉडल सीधे किया जाता है के लिए विश्लेषण. यह द्वारा किया जा सकता है किसी भी विधि के लिए उपयुक्त नियतात्मक मॉडल है । कारक विश्लेषण की इक्विटी पर वापसी का उपयोग कर ड्यूपॉन्ट सूत्र के रूपों में से एक विधि के लिए निरपेक्ष मतभेद हैं । वह, बारी में, एक विशेष मामला है विधि की श्रृंखला के प्रतिस्थापन. बुनियादी सिद्धांत के इस विधि में निहित है अनुक्रमिक दृढ़ संकल्प के प्रभाव के हर पहलू में अलगाव, दूसरे की स्वतंत्र रूप से.

यह ध्यान देने योग्य है कि एक ही रास्ते में बाहर किया जाता कारक विश्लेषण के आर्थिक लाभप्रदता. यह है के अनुपात के लाभ के लिए संपत्ति. के बाद एक छोटे परिवर्तन, इस सूचकांक द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा सकता उत्पाद के कारोबार के लिए कंपनी की संपत्ति की लाभप्रदता बिक्री. बाद के विश्लेषण का एक ही तरीका है.

विशेष ध्यान भुगतान किया जाना चाहिए करने के लिए, वास्तव में क्या मैट्रिक्स में इस्तेमाल किया जाना चाहिए गणना. जाहिर है, आप का उपयोग करना चाहिए जानकारी के कम से कम दो अवधियों में सक्षम होने के लिए, निरीक्षण करने के लिए बदलता है. डेटा से ले रहे हैं बयान के लाभ और हानि संचयी होते हैं, के रूप में कर रहे हैं निश्चित मूल्य पर एक निश्चित अवधि. बैलेंस शीट में प्रस्तुत आंकड़ों पर एक विशिष्ट तिथि है, तो यह सबसे अच्छा है की गणना करने के लिए उनकी औसत मूल्य.

उपर्युक्त विधियों, यानी विधि की चेन प्रतिस्थापन और संशोधनों, इस्तेमाल किया जा सकता है का विश्लेषण करने के लिए लगभग किसी भी नियतात्मक कारक मॉडल. उदाहरण के लिए, कारक विश्लेषण के वर्तमान अनुपात में किया जा सकता है बहुत आसानी से. के लिए अधिक से अधिक विस्तार में, यह सलाह दी जाती है को उजागर करने के लिए सूत्र के इस गुणांक को दर्शाती है, अंश में घटकों के मौजूदा परिसंपत्तियों और भाजक के – अल्पकालिक दायित्वों. तो आप की गणना करना चाहते हैं प्रत्येक के प्रभाव के कारकों की पहचान की. यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस मॉडल के लिए यह असंभव है लागू करने के लिए पूर्ण अंतर और एक ही नाम विधि है, के रूप में यह एक से अधिक चरित्र है ।

का मान किसी भी विश्लेषण है overestimate करने के लिए मुश्किल है, और कारक विश्लेषण की वापसी पर इक्विटी और अन्य संकेतकों में से एक है के लिए सबसे अच्छा तरीके को सुविधाजनक बनाने के गोद लेने के सही प्रबंधकीय निर्णय. पहचान के एक मजबूत नकारात्मक प्रभाव है कि या अन्य कारक स्पष्ट रूप से इंगित करता है, जहां के लिए प्रत्यक्ष प्रभाव पड़ता है । दूसरे हाथ पर, सकारात्मक प्रभाव का संकेत हो सकता है, उदाहरण के लिए, है कि कुछ के भंडार के विकास के लाभ.


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Alin Trodden - लेख के लेखक, संपादक
"हाय, मैं कर रहा हूँ Alin दलित. मैं ग्रंथ लिखता हूं, किताबें पढ़ता हूं, और छापों की तलाश करता हूं । और मैं आपको इसके बारे में बताने में बुरा नहीं हूं । मैं दिलचस्प परियोजनाओं में भाग लेने के लिए हमेशा खुश हूं."

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