Анализ производства и реализация товаров предприятия
На основе формулы (1.4.4) рассчитаем агрегатный индекс затрат на производство:
.
На основе формулы (1.4.5) рассчитаем агрегатный индекс себестоимости продукции:
.
На основе формулы (1.4.6) рассчитаем агрегатный индекс физического объема продукции:
.
Индекс переменного состава рассчитаем по формуле (1.4.7):
.
Индекс постоянного состава рассчитаем по формуле (1.4.8):
.
Индекс структурных сдвигов рассчитаем по формуле (1.4.9):
.
Затраты на производство продукции в марте по сравнению с февралем увеличились в 3,9 раза и составили 822546,2 руб., т.е. в денежном выражении увеличился на 615840,7 руб. Увеличение затрат произошло в основном из-за увеличения объема выпускаемой продукции в 3,7 раза, что отразилось на увеличении затрат на 554374,3 руб. Кроме того произошло увеличение себестоимости на 8,1%, что привело к увеличению затрат на 61466,4 руб. Средняя себестоимость по данным полотнам увеличилась на 2,7% с 14,074 руб. в феврале до 13,698 руб. в марте. Произошло ее увеличение на 8,1% из-за увеличения затрат в целом, при этом произошло незначительное ее снижение на 4,9% из-за структурных сдвигов в объемах производства.
3.5 Корреляционно-регрессионный анализ
Проведем корреляционно-регрессионный анализ выпуска продукции и себестоимости на основе данных таблицы 4 приложения А. Зависимость себестоимости единицы продукции от объемов выпуска этой продукции можно охарактеризовать гиперболической функцией. Создадим таблицу 1 приложения Д. Вычислим значения параметров по формулам (1.5.2а, б):
;
.
В результате гиперболическая функция по формуле (1.5.1) имеет вид:
.
По формуле (1.2.2.1б):
руб.
По формулам (1.5.3-1.5.4) рассчитаем дисперсии:
;
;
.
На основании полученных результатов по формуле (1.5.6) определим тесноту связи признаков:
.
По формуле (1.5.7) определим индекс корреляции:
.
Средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 10-15% и рассчитывается по формуле:
.
Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показывает правильность гипотезы о том, что между объемами выпуска продукции и себестоимостью существует зависимость, выражаемая гиперболической функцией. Верность расчетов подтверждает ошибка аппроксимации, которая составляет 3,8%. Т.о. 68,6% вариации себестоимости объясняется вариацией объемов выпуска продукции. А теснота связи весьма существенна, т.к. индекс корреляции равен 0,828.
Заключение
В результате проведенного статистического анализа можно общие сделать выводы о деятельности предприятия в первом полугодии 2010 года. За 121 рабочий день было произведено 721106,1м2 продукции на сумму 10719895,8 руб., со средним выпуском в день 5923,6 ± 2929,5м2. Производство продукции в конце полугодия по сравнению с выпуском в начале года выросло на 53995,5м2, или на 71,0%. В половину из проработанных дней выпуск составил более 60872,0м2, а в другую половину менее этой величины. При этом в 1\4 из дней выпуск был менее 3846,5м2, а в другую 1/4 более 7572,2м2. Средний годовой выпуск каждого из видов полотна равен 36055,3±38558,8м2.
Для увеличения объемов производства необходимо оборудование, позволяющее выпускать полотно большей ширины, чем 215см. С появлением такого оборудования возможно резкое увеличение объемов выпускаемой продукции. Тем более, что производственная площадь предприятия это позволяет. Кроме того, доказанная корреляционно-регрессионная зависимость между объемом производства и себестоимостью говорит о том, что с увеличением объемов производства снизятся издержки из-за эффекта масштаба. С середины месяца наблюдается спад в объемах производства, поэтому следует равномерно распределить объемы выпускаемой продукции.
Ярко выраженную сезонность можно объяснить тем, что полотно, выпускаемое ООО «Полилайн» используют при укладке дорог, строительных работах и т.д., т.е. увеличение заказов в апреле и мае связано с начинающимся сезоном строительных работ у заказчиков. Т.к. очевидна сезонность, то необходимо налаживание связей с поставщиками и созданием постоянной базы клиентов.
Список литературы
1. Общая теория статистики: Учебник/А. Я. Боярский, Л. Л. Викторова, А. М. Гольдберг и др.; Под ред А. М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985.–367с. ил.
2. Общая теория статистики: Учеб.-метод. пособие по выполнению практ. И лаборат. работ / Сост.: Н.И. Гришакина, О.Д. Притула, Д.П. Сергеева, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2010.–60с.
3. Правила оформления дипломной и курсовой работы / Сост. Н.Н. Васильева, Л.В. Соколова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–44с.
4. Статистика. Учеб. пособие по вып. практ. работ. Часть I / Сост.: Н.И. Гришакина, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–108с.
5. Суслов И. П. Общая теория статистики. Учеб. пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: «Статистика», 1978.–392с. ил.
Таблица 1 – Выпуск по дням за полгода
День |
Выпуск продукции,м2 |
1 |
22274,5 |
2 |
31412,6 |
3 |
24230,0 |
4 |
24510,0 |
5 |
36323,0 |
6 |
28910,0 |
7 |
27240,5 |
8 |
14842,5 |
9 |
29850,5 |
10 |
20103,5 |
11 |
27593,6 |
12 |
31389,0 |
13 |
26680,0 |
14 |
24575,0 |
15 |
23477,0 |
16 |
23259,0 |
17 |
22425,5 |
18 |
22604,0 |
19 |
32810,0 |
20 |
25140,0 |
21 |
24690,0 |
22 |
21175,0 |
23 |
20985,0 |
24 |
18375,0 |
25 |
15795,0 |
26 |
21262,4 |
27 |
19242,5 |
28 |
20405,0 |
29 |
19698,0 |
30 |
16173,0 |
31 |
3655,0 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели