104016 (Определение профиля компании как способ отражения качества и количества ресурсов), страница 3
Описание файла
Документ из архива "Определение профиля компании как способ отражения качества и количества ресурсов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "менеджмент" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "менеджмент" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "104016"
Текст 3 страницы из документа "104016"
где: yi - варианты показателя,
n - количество показателей.
2. Дисперсия - D:
3. Среднее квадратическое отклонение - 
:
4. Коэффициент вариации - КV
В норме величина Кv может быть до 
10% ( 30%).
5. Темпы прироста - Т:
где: утек - показатель текущий, упред - показатель предыдущий.
Для выявления взаимосвязи между двумя показателями рассчитывается коэффициент корреляции Пирсона - r:
где: хi - показатель фактора или времени.
Если 0,7
r 1,0, то динамический ряд показателя имеет устойчивую прямую взаимосвязь с другим показателем.
Если 0,4 r 0,69, то взаимосвязь средняя.
При 0,01 r 0,39 взаимосвязь очень слабая или отсутствует.
Рис. 2. Алгоритм программы ТРЕНД
Отрицательное значение коэффициента корреляции указывает на наличие обратной взаимосвязи.
Для подтверждения взаимосвязи коэффициент корреляции проверяется на статистическую значимость по t - критерию Стьюдента - tc:
(19)
Полученные значения tc сравнивают с табличным значением tt - критерия для 5% уровня значимости. Если расчетное значение tc больше tt, это свидетельствует о статистической значимости r.
Для построения математической модели показателя в зависимости от влияющего фактора проводится регрессионный анализ. В ходе анализа выявляются основные тенденции динамических рядов, которые представляются в виде регрессионной модели, т.е. тренда.
Регрессионное моделирование проводится на основе аналитического выравнивания с использованием тринадцати наиболее распространенных математических функций:
1) линейная y=a+bt (20)
2) экспоненциальная y=a+expbt (21)
3) степенная y=a*tb (22)
4) гиперболическая первого типа y=a+b/t (23)
5) гиперболическая второго типа y=1/ (a+bt) (24)
6) гиперболическая третьего типа y=t/ (a+bt) (25)
7) логарифмическая y=a+blnt (26)
8) S-образная y=exр (a+b/t) (27)
9) обратнологарифмическая y=1/ (a+blnt) (28)
10) модифицированная экспонента y=a+bct 
(29)
12) логистическая y=1/ (a+bct) (30)
13) параболическая y=a+bt+ct2 (31)
где: a, b,c - параметры моделей, t - время (годы)
Результаты статистического анализа и математического моделирования представлены в табл.3.
Поступления от предпринимательской деятельности
Вариационная статистика:
средняя арифметическая 
= 270,9 тыс. руб.
дисперсия D = 3348,22
среднее квадратическое отклонение = 57,86
коэффициент вариации Кv = 21,35%;
средний темп прироста Т = 32,59%;
коэффициент корреляции r = 0,945
Полученные данные свидетельствуют о наличии положительной тенденции ежегодного прироста поступлений средств на 32,59%; имеющийся динамический ряд статистически однороден, так как коэффициент вариации (21,35%) ниже значения, принятого за норматив (±30%).
Коэффициент корреляции, равный 0,945 свидетельствует о наличии сильной взаимосвязи в динамике числа пролеченных больных.
В ходе многовариантного математического моделирования отобраны оптимальные модели, которые оказались практически равноценны, так как коэффициенты корреляции между фактическими и теоретическими значениями, рассчитанными по математическим моделям, по всем моделям равны 1,00, также, как и коэффициенты детерминации. Эти показатели свидетельствуют о том, что изменения поступлений средств от предпринимательской деятельности обусловлены только лишь динамикой показателя, а случайные факторы на не оказывают никакого влияния.
По всем трем моделям были рассчитаны прогнозные значения (рис.3), но в качестве прогнозного значения на 2005 год было взято среднее. Таким образом, прогнозируемые поступления от предпринимательской деятельности в 2005 году составит (331,519+330,241+329,124) / 3 = 330,56 тыс. руб.
Итак, в 2005 году также должен быть прирост поступлений, что является благоприятной возможностью.
Таблица 7
Результаты статистического анализа и математического моделирования
показателей деятельности КОКБМГ за 2000-2004 г. г. и прогноз на 2005 год
| Показатель | Вариационная статистика | Математическая модель- ТРЕНД | R | R2 | MAPЕ,% | Прогноз на 2005 год | ||||||||||
|
| Ср. откл. | D | K,% | T,% | r | |||||||||||
| Поступления от предпринимательской деятельности, тыс. руб | 210,3 | 57,86 | 3348,22 | 21,35 | 32,59 | 0,945 | 1) y=333,81-567,15* 0,252^t 2) y=331,597* 0,059^0, 195^t 3) y=1/ (0,003+0,015* 0,148^t) | 1,00 1,00 1,00 | 1,00 1,00 1,00 | 0,00 0,00 0,00 | 331,513 330,241 329,124 | |||||
| Выставлено счетов, руб. | 8719242,8 | 385,4 | 1485133,2 | 25,35 | 36,46 | 0,992 | 1) y=2631107+2284191*1,578^t 2) y=1/ (0,02+0,0005*0, 197^t) 3) y=5356095,44+277392,80t+ +601791,81t^2 | 1,00 1,00 1,00 | 1,00 1,00 1,00 | 0,00 0,00 0,00 | 16789858 17449298 16094335 | |||||
Рис. 3. Графический анализ динамики поступлений от предпринимательской деятельности, тыс. руб.
Выставлено счетов
Вариационная статистика:
средняя арифметическая = 8719282,8 руб.
дисперсия D = 1485133,2
среднее квадратическое отклонение = 385,5
коэффициент вариации Кv = 25,35%;
средний темп прироста Т = 36,46%;
коэффициент корреляции r = 0,992
Полученные данные свидетельствуют о наличии положительной тенденции ежегодного прироста суммы выставленных счетов на 36,46%; имеющийся динамический ряд статистически однороден, так как коэффициент вариации (25,35%) ниже значения, принятого за норматив (±30%).
Коэффициент корреляции, равный 0,992 свидетельствует о наличии сильной взаимосвязи в динамике числа пролеченных больных.
В ходе многовариантного математического моделирования отобраны оптимальные модели, которые оказались практически равноценны, так как коэффициенты корреляции между фактическими и теоретическими значениями, рассчитанными по математическим моделям, по всем моделям равны 1,00, также, как и коэффициенты детерминации. Эти показатели свидетельствуют о том, что изменения суммы выставленных счетов обусловлены только лишь динамикой показателя, а случайные факторы на не оказывают никакого влияния.
По всем трем моделям были рассчитаны прогнозные значения (рис. 4), но в качестве прогнозного значения на 2005 год было взято среднее. Таким образом, прогнозируемые поступления от предпринимательской деятельности в 2005 году составит (16789858+17449298+16094335) / 3 = 16777830 руб. Итак, в 2005 году также должен быть прирост суммы оплаты по выставленным счетам, что является благоприятной возможностью.
Рис. 4. Графический анализ динамики сумм выставленных счетов на оплату лечения, руб.
После проведения STEP-анализа, анализа внешней рыночной среды и анализа деятельности ЛПУ нами была составлена матрица SWOT-анализа (табл.23).
Как видно из таблицы 7, КОКБМГ имеет большое количество благоприятных возможностей для ведения и оптимизации своей деятельности, но при этом также существует большое количество угроз деятельности организации. Например, сильной стороной деятельности организации является ее уникальность, что может привести к повышению доходности деятельности и стабильности финансового состояния, которое на данный момент является кризисным.
2.2 2 этап: анализ стратегического окружения
2.2.1 Социально-культурные факторы
Состояние здравоохранения на территории Курской области.
Курская область - мощный индустриально-аграрный комплекс народного хозяйства. Расположена в центре Европейской части России, на юго-западных склонах Среднерусской возвышенности, между лесной и степной зонами.
Территория области - 28,8 млн. кв. м. (0,2% территории Российской Федерации); климат умеренно-континентальный, среднегодовая температура воздуха колеблется от 4,5°С до 5,8°С.
Данные факторы наряду с достаточно сложной экологической ситуацией на территории Курской области (так как имеется потенциальная опасность радиационного заражения в связи с нахождением на ее территории Курской атомной электростанции, а также большого количества предприятий, на которых потенциально возможны выбросы химически опасных веществ), социальной напряженностью общества, экономическими проблемами, связанными с реформированием экономики, а также сложившейся в последнее время криминогенной обстановкой на территории Курской области и в России в целом, сказываются негативно на медико-демографической ситуации и показателях, характеризующих состояние здоровья жителей города и области.
Для более полного и глубокого анализа состояния здравоохранения области рассмотрим основные показатели медицинского обслуживания населения, в том числе и КОКБМГ.
Рис. 5. Общее количество коек по Курской области
На рисунке 2 видно, что в Курской области в период с 1999 года по 2003 год имеет место тенденция снижения количества коек в стационарах, а, следовательно, и обеспеченности койками на 10000 населения (рис.6) и снижению средней длительности госпитализации (рис.7), что является негативной тенденцией и приведет в дальнейшем к невозможности оказания населению необходимого объема медицинской помощи.
Рис.6. Обеспеченность населения Курской области койками (на 10000 населения), в том числе офтальмологическими
