Уважаемый посетитель сайта! На нашем сайте вы можете скачать без регистрации книги, тесты, курсовые работы, рефераты, дипломы бесплатно!

Авторизация на сайте

Забыли пароль?
Регистрация нового пользователя

Наименование предмета

Яндекс.Метрика
Введение 3
Глава I. Теоретическая часть 4
1.1. Результаты производственной деятельности фирмы 4
1.2. Динамика производственной деятельности фирмы 7
1.3. Методы анализа и прогнозирования результатов производственной деятельности 14
1.3.1. Анализ рядов динамики результатов производственной
деятельности 14
1.3.2. Методы прогнозирования результатов производственной деятельности 18
Глава II. Расчётная часть 20
Глава III. Аналитическая часть 43
Заключение 49
Список использованной литературы 50

Введение
Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с качественной стороной. Основой существования общества является экономическая деятельность, направленная на создание материальных благ и услуг, предназначенных для удовлетворения личных и коллективных потребностей. Анализ экономического развития страны предполагает изучение процесса функционирования производства и оценку его результатов.
Таким образом, именно статистическое изучение финансово – экономической деятельности предприятий в настоящее время приобретает первостепенное значение для экономики страны.
В статистику производственной деятельности входит система показателей, характеризующих объем производства, его структуру и динамику, изучение основных закономерностей производства и определяющих его факторов. Прежде всего, в производственной деятельности ориентируются на объем продаж и получение прибыли.
Процесс развития, движения результатов производственной деятельности во времени в статистике принято называть динамикой. Именно это явление - главная тема данной курсовой работы, в которой будут рассмотрены виды результатов производственной деятельности, способы статистического изучения их развития во времени и методы составления прогнозов.

Глава I. Теоретическая часть
1.1 Результаты производственной деятельности
Основой существования общества является экономическая деятельность, направленная на создание материальных благ и услуг, предназначенных для удовлетворения личных и коллективных потребностей. Анализ экономического развития страны предполагает изучение процесса функционирования производства и оценку его результатов.
Прямой полезный результат производственной деятельности предприятий выражается в форме товаров и материальных услуг. Объем продукции по промышленности в целом определяется как сумма данных об объеме произведенной промышленной продукции, выполненных услуг промышленного характера по всем юридическим лицам вне зависимости от того, является ли промышленное производство их основным видом деятельности. Но для оценки производства невозможно ограничится лишь сведениями о количестве произведенной продукции одного вида в физических единицах измерения, общий объем производства разнородной продукции по предприятию (отрасли, региону, промышленности и экономике в целом) может быть определен только в стоимостном выражении. Натуральные показатели продукции служат основой стоимостного учета.
В теории и практике статистики известны различные стоимостные показатели результатов производственной деятельности: валовой оборот, валовая продукция, реализованная продукция, чистая продукция и др.
Валовой оборот – характеризует общий объем продукции, произведенный за какой-либо промежуток времени всеми промышленно-производственными цехами предприятия не зависимо от того, потреблена ли продукция в этом же периоде в других цехах предприятия, оставлена ли она для использования в следующем периоде или отпущена на сторону. Валовой объем определяется как сумма следующих элементов:
- стоимости готовых изделий, выработанных в отчетном периоде всеми цехами предприятия;
- стоимости работ промышленного характера, выполненных по заказам со стороны или для непромышленных подразделений своего предприятия;
- стоимости работ по модернизации или реконструкции собственного оборудования и транспортных средств и др.
Валовая продукция (ВП) – характеризует конечный результат промышленно-производственной деятельности предприятия за определенный период времени. ВП представляет собой стоимости продукции всех промышленно-производственных цехов за вычетом той ее части, которая была использована внутри данного предприятия на собственные промышленно-производственные нужды.
В состав ВП за отчетный период включаются следующие элементы:
- состав готовых изделий, выработанных за отчетный период как из своего сырья и материалов, так и из сырья заказчиков;
- стоимость остатков полуфабрикатов, инструментов и приспособлений своей выработки, отпущенных в отчетном периоде на сторону;
- изменение остатков полуфабрикатов, инструментов и приспособлений своего производства;
- стоимость работ промышленного характера, выполненных по заказам со стороны;
- стоимость работ по модернизации или реконструкции собственного оборудования и транспортных средств.
ВП характеризует полную стоимость произведенной продукции, которая включает не только стоимость, вновь созданную на данном предприятии в текущем периоде, но и стоимость, созданную на других предприятиях и перенесенную на продукт в данном периоде. Именно этот показатель по своему содержанию ближе всего к показателю « промышленный выпуск », принятому в системе национальных счетов.
Под реализованной продукцией (РП) понимается продукция, оплаченная покупателем в отчетном периоде, не зависимо от того, когда она была произведена. В нее может включаться часть стоимости товарной продукции предшествующего периода, оплата которой произведена в текущем периоде.
Чистая продукция (ЧП) представляет собой вновь созданную стоимость в текущем периоде. Ее определяют как разность между ВП и стоимостью материальных производственных затрат (сырья, материалов, топлива, энергии, услуг производственного характера, износа основных производственных фондов).
Но в настоящее время эти стоимостные показатели результатов производственной деятельности в рамках предприятий и организаций не исчисляются.
В статистику производства товаров и услуг входит система показателей, характеризующих объем производства, его структура и динамика, изучение основных закономерностей производства и определяющих его факторов.
Статистическое изучение эффективности производства связано с использованием системы показателей, исчисляемых как соотношение результатов и факторов производства (ресурсов) или результатов и затрат, связанных с этим процессом. Экономическая эффективность представляет собой сложную экономическую категорию, поэтому в настоящее время в статистике для характеристики уровня и динамики экономической эффективности применяется большое количество показателей, которое можно объединить в следующие группы:
• показатели рентабельности производства;
• показатели эффективности затрат живого труда;
• показатели эффективности затрат овеществленного труда;
• показатели эффективности капиталовложений.



1.2 Динамика результатов производственной деятельности
Процесс развития и движения результатов производственной деятельности во времени в статистике принято называть динамикой. Ее статистическое изучение производится при помощи анализа рядов динамики (или временных рядов).
Ряды динамики представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатели времени t (годы, кварталы, месяцы, сутки) и конкретное числовое значение показателя (уровень ряда) y.
Виды рядов динамики могут классифицироваться по следующим признакам:
1. в зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин;
2. в зависимости от того выражают ли уровни ряда величину явления за определенные моменты времени или его величину за определенные интервалы времени, различают соответственно моментные и интервальные ряды динамики;
3. в зависимости от расстояния между уровнями ряды подразделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени.
Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития результатов производственной деятельности во времени. Эти закономерности не проявляются четко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. Но на основную закономерность динамики накладываются другие, прежде всего случайные, иногда сезонные влияния. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, и является одной из главных задач анализа рядов динамики.
Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой. К таким показателям относятся: абсолютный прирост; темп роста и прироста; абсолютное значение одного процента прироста.
При этом принято сравниваемый уровень называть отчетным, а уровень, с которым происходит сравнение, - базисным.
Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение) ?x, т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Он равен разнице двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную скорость роста.
Абсолютные приросты могут быть цепными (по отношению к предыдущему периоду) и базисными (по отношению к какому-либо базисному периоду).
Абсолютный прирост: Абсолютный прирост:
(цепной): (базисный)
;

где – уровень сравниваемого периода;
– уровень предшествующего периода;
– уровень базисного периода.

Цепные и базисные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных абсолютных приростов равны базисному, т.е. общему приросту за весь промежуток времени:

Для оценки интенсивности, т.е. относительного уровня динамического ряда за какой-либо период времени исчисляются темпы роста (снижения). Интенсивность изменения уровня оцениваются отношением отчетного уровня к базисному.
Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицы, называется коэффициентом роста, а в процентах темпом роста.
Коэффициент роста (снижения) показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше базисного (если этот коэффициент больше 1) или какую часть базисного уровня составляет уровень текущего периода за некоторый промежуток времени (если коэффициент меньше 1). Темп роста всегда представляет собой положительное число.
Коэффициент роста Коэффициент роста
(цепной): (базисный)



Темп роста Темп роста
(цепной) (базисный)



Относительную оценку скорости изменения уровня ряда за единицу времени дают показатели темпа прироста (сокращения).
Темп прироста (сокращения) показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше базисного, и исчисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах или долях единицы (коэффициент прироста).

Темп прироста Темп прироста
(цепной): (базисный):


Темп прироста (сокращения) можно получить и из темпа роста, выраженного в процентах, если из него вычесть 100%.
Коэффициент прироста получается вычитанием единицы из коэффициента прироста:
;

При анализе динамики результатов производственной деятельности следует также знать, какие абсолютные значения скрываются за темпами роста и прироста. Сравнение абсолютного прироста и темпа прироста за одни и те же периоды времени показывает, что при снижении (замедлении) темпов прироста абсолютный прирост не всегда уменьшается, в отдельных случаях он может возрастать. Поэтому, чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называется абсолютным значением (содержанием )одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за определенный период времени, %:


Абсолютное значение одного процента прироста равняется сотой части предыдущего или базисного уровня. Оно показывает, какое абсолютное значение скрывается за относительным показателем одного процента прироста.
В тех случаях, когда сравнение необходимо произвести с отдалением периода времени, принятого за базу сравнения, рассчитывают так называемые пункты роста, которые представляют собой разность базисных темпов роста, %, двух смежных периодов.
В отличие от темпов роста, которые нельзя ни суммировать, ни перемножать, пункты роста можно суммировать, в результате получится темп прироста соответствующего периода по сравнению с базисным.
Для обобщающей характеристики динамики результатов производственной деятельности определяют средние показатели изменения уровней ряда.
Обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени – средний абсолютный прирост (убыль), представляющий собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Этот показатель дает возможность установить, насколько за единицу времени в среднем должен увеличиваться уровень ряда (в абсолютном выражении), чтобы, отправляясь от начального уровня за данное число периодов (например, лет) достигнуть конечного уровня.
По цепным данным об абсолютных приростах за ряд лет можно рассчитать средний абсолютный прирост как среднюю арифметическую простую:
,

где n- число цепных абсолютных приростов (?yц) в изучаемом периоде.
Также средний абсолютный прирост можно определить через накопленный (базисный) прирост (?yб). Для случая равных интервалов применяется следующая формула:
,
где m- число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.
Сводной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда динамики служит средний темп роста (снижения), показывающий, во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики.
Средний темп роста (снижения) – обобщенная характеристика индивидуальных темпов роста ряда динамики. В качестве основы и критерия правильности исчисления среднего темпа роста (снижения) применяется определяющий показатель – произведение цепных темпов роста, равное темпу роста за весь рассматриваемый период. Следовательно, если значение признака образуется как произведение отдельных вариантов, то необходимо применить среднюю геометрическую. Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах ( ). Для равностоящих рядов динамики результатов производственной деятельности расчеты по средней геометрической сводятся к исчислению средних коэффициентов роста из цепных коэффициентов роста:

,
где n-число цепных коэффициентов роста;
- цепные коэффициенты роста;
– базисный коэффициент роста за весь период.
Если же известны уровни динамического ряда, то расчет среднего коэффициента роста значительно упрощается. Т.к. произведение цепных темпов роста равно базисному, то в подкоренное выражение подставляется базисный коэффициент роста. Базисный коэффициент получается непосредственно как частное от деления уровня последнего периода yn на уровень базисного периода y0. тогда формула для расчета среднего коэффициента роста для равностоящих рядов динамики будет:

,
где m- число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.
Средние темпы прироста (сокращения) рассчитываются на основе средних темпов роста, вычитанием из последних 100%. Соответственно при исчислении средних коэффициентов прироста из значений коэффициентов роста вычитается единица:
;
где – средний темп прироста,
– средний коэффициент прироста.
Если уровни ряда динамики снижаются, то средний темп роста будет меньше ста процентов, а средний темп прироста – отрицательной величиной.
Положительный темп прироста представляет собой средний темп увеличения и характеризует среднюю относительную скорость увеличения уровня.

1.3. Методы анализа и прогнозирования динамики результатов производственной деятельности
1.3.1. Анализ рядов динамики результатов производственной деятельности
Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления (тренда). В некоторых случаях закономерность изменения явления, общая тенденция его развития явно и отчетливо выражается уровнями динамического ряда (уровни на изучаемом периоде непрерывно растут или непрерывно снижаются).
Однако зачастую встречаются такие ряды динамики, в которых уровни ряда претерпевают самые различные изменения, возрастают, то убывают, и общая тенденция развития не ясна. На развитие явления во времени оказывают влияние различные по характеру и силе воздействия факторы. Одни из них воздействуют постоянно и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер.
Поэтому при анализе динамики акцент делается на основную тенденцию, достаточно стабильную и устойчивую на протяжении всего изучаемого этапа развития.
Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное тот случайных колебаний.
Главной задачей является выявление общей тенденции в изменении уровней ряда, освобожденных от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания.
Одним из наиболее простых методов изучения основной тенденции в рядах динамики результатов производственной деятельности является укрупнение интервалов. Он основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики (одновременно уменьшается количество интервалов). Например, ряд ежесуточного выпуска продукции заменяется рядом месячного выпуска продукции и т.д.
Средняя, исчисляемая по укрупненным интервалам, позволяет выявить направление и характер (ускорение или замедление роста) основной тенденции развития, т.к. после укрупнения интервалов основная тенденция развития производства становится очевидной.
Выявление основной тенденции может осуществятся также методом скользящей (подвижной) средней. Суть его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного (3,5,7 и т.д.), первых по счету уровней ряда, затем из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее – начиная с третьего и т.д. таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок. Полученный сглаженный ряд короче фактического. Он меньше подвержен колебаниям из-за случайных причин, и четче выражает основную тенденцию развития результатов производственной деятельности за изучаемый период.
Недостатком сглаживания ряда является «укорачивание» сглаженного ряда по сравнению с фактическим, а следовательно, потеря информации.
Рассмотренные приемы сглаживания динамических рядов (укрупнение интервалов и метод скользящей средней) дают возможность определить лишь общую тенденцию развития явления, более или менее от случайных и сезонных колебаний. Однако получить обобщенную статистическую модель тренда посредством этих методов нельзя.
Для того чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденции. Изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики.
Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени:
422 , где – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.
Определение теоретических (расчетных) уровней производится на основе так называемой адекватной математической модели, которая наилучшим образом отражает (аппроксимирует) основную тенденцию ряда динамики.
Простейшими моделями (формулами), выражающими тенденцию развития, являются:
линейная функция – прямая ,
где a0 , a1 – параметры уравнения; t – время;
показательная функция ;
степенная функция – кривая второго порядка (парабола)
.
В тех случаях, когда требуется особо точное изучение тенденции развития (например, модели тренда для прогнозирования), при выборе вида адекватной функции можно использовало специальные критерии математической статистики.
Расчет параметров функции обычно производится при помощи метода наименьших квадратов, в котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отношений между теоретическими и эмпирическими уровнями:
,
где yt – выровненные (расчетные) уровни; yi – фактические уровни.
Параметры уравнения ai , удовлетворяющие этому условию, могут быть найдены решением системы нормальных уравнений. На основе найденного уравнения тренда вычисляются варавненные уровни. Таким образом, выравнивание ряда динамики заключается в замене фактических уровней yi плавно изменяющимися уровнями yt, наилучшим образом аппроксимирующими статистические данные.
Выравнивание по прямой используется, как правило, в тех случаях, когда абсолютные приросты практически постоянны, т.е. когда уровни изменяются в арифметической прогрессии (или близко к ней).
Выравнивание по показательной функции используется в тех случаях, когда ряд отражает развитие в геометрической прогрессии, т.е. когда цепные коэффициенты роста практически постоянны.

1.3.2. Методы прогнозирования результатов производственной деятельности.
Необходимым условием регулирования рыночных отношений является составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений.
Выявление и характеристика трендов и моделей взаимосвязи создают основу для прогнозирования, т.е. для определения ориентировочных размеров явления в будущем. Для этого используется метод экстраполяции.
Под экстраполяцией понимается нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом (перспективная экстраполяция).
Но поскольку в действительности тенденция развития не остается неизменной, то данные, получаемые путем экстраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные оценки.
Экстраполяцию рядов динамки результатов производственной деятельности осуществляют различными способами, например, экстраполируют ряды динамики выравниванием по аналитическим формулам. Зная, уравнение для теоретических уровней и подставляя в него значение t за пределами исследованного ряда, рассчитывают для t вероятностные yt .
На практике результат экстраполяции прогнозируемых явлений обычно получают не точечными (дискретными), интервальными оценками.
Для определения границ интервалов используют формулу:
,
Где t? – коэффициент доверия по распределению Стьюдента;
– остаточное среднее отклонение от тренда,
скорректированное по числу степеней свободы (n - m);
n – число уровней ряда динамики;
m – число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m=2).
Вероятностные границы интервала прогнозируемого явления:
.
Экстраполяция в рядах динамики носит не только приближенный, но и условный характер. Поэтому ее надо рассматривать как предварительный этап в разработке прогнозов. Для составления прогноза должна быть привлечена дополнительная информация, не содержащаяся в самом динамическом ряду.

Глава II. Расчётная часть.
Задание 1
1) Постройте статистический ряд распределения организаций по признаку уровень среднегодовой заработной платы, образовав 5 групп с равными интервалами.
2) Постройте графики полученного ряда распределения.
3) Рассчитайте характеристики ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
4) Вычислите среднюю арифметическую по исходным данным (таб. 2)
Задание 2
1) Установите наличие и характер связи между признаками фондовооруженность труда, и среднегодовая заработная плата, образовав 5 групп с равными интервалами по обоим признакам, методом аналитической группировки.
2) Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения. Сделайте выводы.
Задание 3
По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определите:
1. Ошибку выборки среднего уровня заработной платы и границы, в которых будет находиться средняя заработная плата в генеральной совокупности.
2. Ошибку выборки доли организации с уровнем среднегодовой заработной платы 86,4 тыс. руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
Задание 4
Имеются следующие данные по организации о динамик выпуска продукции:

Годы Выпуск продукции в сопоставимых ценах, млн. руб. По сравнению с предыдущим годом
Абсолютный прирост, млн. руб. Темп роста, % Темп прироста, % Абмолютнон содержание 1 % прироста, млн.руб.
1998
1999 98
2000 1 0.18
2001 4
2002 100

Определить все недостающие показатели ряда динамики и занесите их в таблицу. Постройте графики. Осуществите прогноз выпуска продукции на ближайшие два года с помощью среднего абсолютного прироста. Сделайте выводы.

Задание 1

Таблица 1.1
Таблица исходных данных
№ Организации Среднесписочная численность работников, чел. Выпуск продукции, млн. руб. Фонд заработной платы, млн. руб. Затраты на производство продукции, млн. руб.
1 162 36,45 11,34 30,255
2 156 23,4 8,112 20,124
3 179 46,54 15,036 38,163
4 194 59,752 19,012 47,204
5 165 41,415 13,035 33,546
6 158 26,86 8,535 22,831
7 220 79,2 26,4 60,984
8 190 54,72 17,1 43,776
9 163 40,424 12,062 33,148
10 159 30,21 9,54 25,376
11 167 42,418 13,694 34,359
12 205 64,575 21,32 51,014
13 187 51,612 16,082 41,806
14 161 35,42 10,465 29,753
15 120 14,4 4,32 12,528
16 162 36,936 11,502 31,026
17 188 53,392 16,356 42,714
18 164 41 12,792 33,62
19 192 55,68 17,472 43,987
20 130 18,2 5,85 15,652
21 159 31,8 9,858 26,394
22 162 39,204 11,826 32,539
23 193 57,128 18,142 45,702
24 158 28,44 8,848 23,89
25 168 43,344 13,944 35,542
26 208 70,72 23,92 54,454
27 166 41,832 13,28 34,302
28 207 69,345 22,356 54,089
29 161 35,903 10,948 30,159
30 186 50,22 15,81 40,678
1.
Чтобы образовать пять групп с равными интервалами:
1) Распределим полученные значения по возрастанию по признаку Уровень среднегодовой заработной платы.
2) Для более удобного и наглядного вычисления представим данные уровня среднегодовой заработной платы в рублях, а не в млн. руб.


Таблица 1.2
№ Организации Среднесписочная численность работников, чел. Фонд заработной платы, млн. руб. Уровень среднегодовой заработной платы, руб.
15 120 4,32 36000
20 130 5,85 45000
2 156 8,112 52000
6 158 8,532 54000
24 158 8,848 56000
10 159 9,54 60000
21 159 9,858 62000
14 161 10,465 65000
29 161 10,948 68000
1 162 11,34 70000
16 162 11,502 71000
22 162 11,826 73000
9 163 12,062 74000
18 164 12,792 78000
5 165 13,035 79000
27 166 13,28 80000
11 167 13,694 82000
25 168 13,944 83000
3 179 15,036 84000
30 186 15,81 85000
13 187 16,082 86000
17 188 16,356 87000
8 190 17,1 90000
19 192 17,472 91000
23 193 18,142 94000
4 194 19,012 98000
12 205 21,32 104000
28 207 22,356 108000
26 208 23,92 115000
7 220 26,4 120000
Итого 5190 418,954 2350000
Ср.арифметич 173 13,96513333 78333,33333
При построении ряда с равными интервалами величина интервала h определяется по формуле
,
где – наибольшее и наименьшее значения признака в исследуемой совокупности, k- число групп интервального ряда.
руб.
При h = 16800 руб. границы интервалов ряда распределения имеют следующий вид (табл. 1.3):
Таблица 1.3
Номер группы Нижняя граница, руб. Верхняя граница, руб.
1 36000 52800
2 52800 69600
3 69600 86400
4 86400 103200
5 103200 120000

Определяем число предприятий, входящих в каждую группу, используя принцип полуоткрытого интервала [ ), согласно которому предприятия со значениями признаков, которые служат одновременно верхними и нижними границами смежных интервалов (52800, 69600, 86400 и 103200 рублей), будем относить ко второму из смежных интервалов.
Для определения числа предприятий в каждой группе строим разработочную таблицу 1.4
Таблица 1.4
Разработочная таблица для построения интервального ряда распределения и аналитической группировки
Группы предприятий по уровню среднегодовой заработной платы, руб. Номер предприятия Уровень среднегодовой заработной платы, руб. Фондовооружённость труда, руб.
1 2 3 4
36000-52800 15 36000 133000
20 45000 149000
2 52000 156000
Всего 3 133000 438000
52800-69600 6 54000 173000
24 56000 182000
10 60000 190000
21 62000 196000
14 65000 213000
29 68000 214000
Всего 6 365000 1168000
69600-86400 1 70000 214000
16 71000 215000
22 73000 228000
9 74000 233000
18 78000 234000
5 79000 232000
27 80000 231000
11 82000 231000
25 83000 235000
3 84000 232000
30 85000 241000
13 86000 244000
Всего 12 945000 2770000
86400-103200 17 87000 247000
8 90000 248000
91000 248000
19 94000 251000
23 98000 259000
Всего 5 460000 1253000
103200-120000 12 104000 256000
28 108000 268000
26 115000 266000
7 120000 277000
Всего 4 447000 1067000
Итого 30 2350000 6696000
На основе групповых итоговых строк «Всего» табл. 1.4 формируем итоговую таблицу 1.5, представляющую интервальный ряд распределения предприятий по уровню среднегодовой заработной платы.
Таблица 1.5
Номер группы Группы по уровню среднегодовой заработной платы, руб.
Число предприятий,

1 36000-52800 3
2 52800-69600 6
3 69600-86400 12
4 86400-103200 5
5 103200-120000 4
ИТОГО 30
Приведем еще три характеристики полученного ряда распределения - частоты групп в относительном выражении, накопленные (кумулятивные) частоты Sj, получаемые путем последовательного суммирования частот всех предшествующих (j-1) интервалов, и накопленные частости, рассчитываемые по формуле .


Таблица 1.6
Структура предприятий по уровню среднегодовой заработной платы
Номер группы Группы предприятий по уровню среднегодовой заработной платы, руб. Число предприятий,
Накопленная частота, Накопленная частость, %
в абсолютном выражении в % к итогу
1 2 3 4 5 6
1 36000-52800 3 10 3 10
2 52800-69600 6 20 9 30
3 69600-86400 12 40 21 70
4 86400-103200 5 17 26 87
5 103200-120000 4 13 30 100
ИТОГО 30 100
Вывод. Анализ интервального ряда распределения изучаемой совокупности предприятий показывает, что предприятий по уровню среднегодовой заработной платы не является равномерным: преобладают фирмы со среднегодовой заработной платой от 69600 руб. до 86400 руб. (это 12 предприятий, доля которых составляет 40%); 30% предприятий имеют среднегодовую заработную плату менее 69600 руб., а 30% - более 86400 руб.
2. Нахождение моды и медианы полученного интервального ряда распределения графическим методом и путем расчетов
Для определения моды графическим методом строим по данным табл. 1.5 (графы 2 и 3) гистограмму распределения предприятий по изучаемому признаку.

Расчет конкретного значения моды для интервального ряда распределения производится по формуле:

где хМo – нижняя граница модального интервала,
h – величина модального интервала,
fMo – частота модального интервала,
fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному,
fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
Согласно табл. 1.5 модальным интервалом построенного ряда является интервал 69600-86400 руб., т.к. он имеет наибольшую частоту (f3=12). Расчет моды:
Вывод. Для рассматриваемой совокупности предприятий наиболее распространенная среднегодовая заработная плата характеризуется средней величиной 77354 рубля.
Для определения медианы графическим методом строим по данным табл. 1.6 (графы 2 и 5) кумуляту распределения предприятий по изучаемому признаку.


Расчет конкретного значения медианы для интервального ряда распределения производится по формуле
,
где хМе– нижняя граница медианного интервала,
h – величина медианного интервала,
– сумма всех частот,
fМе – частота медианного интервала,
SMе-1 – кумулятивная (накопленная) частота интервала, предшествующего медианному.
Определяем медианный интервал, используя графу 5 табл. 1.6. Медианным интервалом является интервал 69600-86400 руб., т.к. именно в этом интервале накопленная частота Sj=21 впервые превышает полусумму всех частот .
Расчет медианы:

Вывод. В рассматриваемой совокупности предприятий половина предприятий имеют среднегодовую заработную плату не более 78000 рублей, а другая половина – не менее 78000 рублей.
3. Расчет характеристик ряда распределения
Для расчета характеристик ряда распределения , ?, ?2, V? на основе табл. 1.6 строим вспомогательную таблицу 1.7 ( – середина интервала).
Таблица 1.7.Расчетная таблица для нахождения характеристик ряда распределения
Группы предприятий по уровню среднегодовой заработной платы, руб., Середина интервала,

Число предприят.,
fj



1 2 3 4 5 6 7
36000-52800 44400 3 133200 -33933,33 1151470885 34544112655
52800-69600 61200 6 367200 -17133,33 293550997 1761305981
69600-86400 78000 12 936000 -333,33 111108,889 1333306,667
86400-103200 94800 5 474000 16466,67 271151221 1355756104
103200-120000 111600 4 446400 33266,67 1106671333 4426685332
Итого 30 2356800 10999493379
Рассчитаем среднюю арифметическую взвешенную:

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

Рассчитаем дисперсию:
?2 = 19148,102 = 36664977

Рассчитаем коэффициент вариации:


Вывод. Анализ полученных значений показателей и ? говорит о том, что средняя величина среднегодовой заработной платы составляет 78333,33 руб., отклонение от этой величины в ту или иную сторону составляет в среднем 19148,10 руб. (или 24,44%), наиболее характерная среднегодовая заработная плата находится в пределах от 59185,22 до 97481,44 руб. (диапазон ).
Значение V? = 24,44% не превышает 33%, следовательно, вариация среднегодовой заработной платы в исследуемой совокупности предприятий незначительна и совокупность по данному признаку однородна.
4. Вычисление средней арифметической по исходным данным о среднегодовой заработной плате предприятий
Для расчета применяется формула средней арифметической простой:
.
Причина расхождения средних величин, рассчитанных по исходным данным (78333 руб.) и по интервальному ряду распределения (78560 руб.), заключается в том, что в первом случае средняя определяется по фактическим значениям исследуемого признака для всех 30-ти фирм, а во втором случае в качестве значений признака берутся середины интервалов и, следовательно, значение средней будет менее точным. Вместе с тем, при округлении обеих рассматриваемых величин их значения совпадают (35 чел.), что говорит о достаточно равномерном распределении численности менеджеров внутри каждой группы интервального ряда.
Задание 2
1. Целью выполнения данного задания является выявление наличия корреляционной связи между факторным и результативным признаками, а также установление направления связи и оценка ее тесноты.
По условию Задания 2 факторным является признак фондовооруженность труда, результативным – признак среднегодовая заработная плата.
Метод аналитической группировки.
Аналитическая группировка строится по факторному признаку Х и для каждой j-ой группы ряда определяется среднегрупповое значение результативного признака Y. Если с ростом значений фактора Х от группы к группе средние значения систематически возрастают (или убывают), между признаками X и Y имеет место корреляционная связь.




Тэги: анализ рядов динамики результатов производственной деятельности, методы прогнозирования результатов производственной деятельности, методы анализа и прогнозирования результатов производственной деятельности



x

Уважаемый посетитель сайта!

Огромная просьба - все работы, опубликованные на сайте, использовать только в личных целях. Размещать материалы с этого сайта на других сайтах запрещено. База данных коллекции рефератов защищена международным законодательством об авторском праве и смежных правах. Эта и другие работы, размещенные на сайте allinfobest.biz доступны для скачивания абсолютно бесплатно. Также будем благодарны за пополнение коллекции вашими работами.

В целях борьбы с ботами каждая работа заархивирована в rar архив. Пароль к архиву указан ниже. Благодарим за понимание.

Пароль к архиву: 4Q3518

Я согласен с условиями использования сайта