Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

Сравним фактический критерий Фишера с теоретическим (табличным) значением, которое равно при α = 0,05 19, α = 0,01 99.

Так как фактический критерий Фишера меньше, то построенная модель неадекватна фактической временной тенденции.

Основная тенденция (тренд) показывает, как воздействуют систематические факторы на уровень ряда динамики. Колеблемость уровней ряда около тренда служит мерой воздействия остаточных факторов. Ее можно найти по формуле среднего квадратического отклонения:

= 9,81 тыс. руб.

Относительной мерой колеблемости уровней эмпирического ряда относительно тренда является коэффициент вариации:

= 0,014933

Колеблемость от линии тренда составляет 9,81 руб. или 1,4%. Так как коэффициент вариации меньше 30%, то значения уровней ряда достаточно однородны.

• Используя уравнение динамики, выполним экстраполяцию себестоимости единицы продукции на следующий временной период. Экстраполяция – нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени.

Можно использовать следующие методы экстраполяции:

– на основе средних характеристик данного ряда динамики: среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста;

– аналитическое выравнивание ряда, при этом достаточно продолжить значение независимой переменной – времени.

Воспользуемся вторым методом. Для этого возьмем значение t =13, для которого себестоимость равна 667,62.

При составлении прогноза оперируют интервальной оценкой, определяя доверительные интервалы прогноза. Величина доверительного интервала определяется:

= ± 4,15 при =0,05

= ± 5,64 при = 0,01

где – среднее квадратическое отклонение от тренда;

– табличное значение t-критерия Стьюдента при уровне значимости .

при =0,05 равен 2,074, при 0,01 – 2,819.

Из величины доверительного интервала при =0,05 можно сделать вывод, что при t =13 себестоимость будет находиться в интервале от 663,47 до 673,26 руб.

6. Исследование влияния факторов на себестоимость продукции

• Изучение взаимосвязей – одна из важнейших задач экономико-статистического анализа. Статистика различает компонентные и факторные связи.

Компонентные связи характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель как множители. Например, динамика затрат на 1 руб. товарной продукции зависит от динамики себестоимости и объема производства продукции, а также ее цены, что можно показать в виде взаимосвязи индексов:

.

Факторные связи проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При корреляционной факторной связи изменение результативного признака y обусловлено не полностью влиянием факторного признака х, а лишь частично, так как возможно влияние других факторов. При изучении корреляционной связи решаются следующие основные задачи:

• выделение основных причинно-следственных связей между изучаемыми показателями;

• построение модели;

• оценка линии регрессии;

• измерение тесноты связи, т.е. определение роли изучаемого фактора в формировании результативного признака;

• проверка существенности связи, т.е. доказательство неслучайного характера выявленных закономерностей связи.

Статистика разработала много методов изучения факторных связей: графический, метод аналитических группировок, корреляционно-регрессионный анализ. Рассмотрим их подробнее.

6.1 Выбор факторов, влияющих на себестоимость продукции графическим методом

Отберем фактор производительности, который на первый взгляд могут оказывать влияние на себестоимость продукции: количество продукции и производительность труда. Данные представлены в таблице 6.1.:

Таблица 6.1 Влияние производительности на себестоимость продукции

Помесячное значение себестоимости продукции, руб.	Производительность труда на 1 рабочего, тыс. руб./.раб.
646	58
647	61
648	90
664	94
639	96
649	97
648	102
648	139
650	141
647	146
645	150
649	166
650	167
678	206
668	211
671	216
648	220
669	230
670	235
667	282
666	310
668	318
664	350
670	380

Построим корреляционные поля и линии тренда:

По данным рисункам можно сделать вывод, что себестоимость находиться в прямой зависимости от производительности и в обратной от количества продукции.

6.2 Оценка влияния факторов методом аналитической группировки

На этапе обоснования модели при построении аналитической группировки решается задача определения числа групп и границ интервалов. При равных интервалах целесообразно увеличивать число групп до тех пор, пока линия групповых средних сохраняет плавный характер и существенно не искажается случайными скачками. Построим аналитическую группировку.

В качестве факторного признака воспользуемся количеством продукции. Возьмем 5 разных по длине интервалов с равным количеством наблюдений. Представим результаты вычислений в таблице 6.2.

Таблица 6.2 Аналитическая группировка себестоимости единицы продукции по производительности

Группы по факторному признаку	Среднее значение себестоимости единицы продукции в группе	Численность,
54-119	648,71	7
120-185	648,17	6
186-251	667,33	6
252-317	666,50	2
318-…	667,33	3

Построим график групповых средних совместно с соответствующей эмпирической линией:

Рис. 6.3 - Аналитическая группировка по производительности

Методика измерения тесноты связи в аналитической группировке вытекает из правила сложения дисперсий:

.

Общая дисперсия характеризует вариацию результативного признака (у) от всех влияющих на него факторных признаков:

или ,

где n – численность совокупности.

Групповые дисперсии и средняя из групповых характеризуют вариацию результативного признака у от всех факторных признаков, кроме признака х, по которому построена группировка:

; ,

гдеj – порядковый номер значения признака в i-й группе.

Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию результативного признака от признака, положенного в основание группировки:

.

Отсюда можно получить относительный показатель – дисперсионное отношение – показывающий удельный вес вариации, связанной с группировочным признаком в общей дисперсии:

.

Тесноту связи характеризует эмпирическое корреляционное отношение:

; , – связь слабая.

– связь тесная.

Определив тесноту связи, необходимо убедиться, что связь эта не случайна, т.е. провести проверку существенности связи. Для этой цели может быть использован критерий Фишера (F – критерий):

или ,

, ,

где – расчетное значение критерия Фишера;

n – число единиц совокупности;

m – количество групп.

Если , то существенность связи подтверждается, где – критическое значение критерия Фишера, которое находится по таблицам.

Результаты расчетов по двум аналитическим группировкам ведем таблицу 6.4.:

Таблица 6.4 Расчет показателей по аналитическим группировкам

Расчитанные показатели	Номер интервала	Аналитическая группировка
Среднее значение ряда распределения		175,3089619
Внутригрупповая дисперсия	1	47,03
	2	190,01
	3	81,40
	4	0,94
	5	6,22
Дисперсия средняя из групповых		82,43
Межгрупповая дисперсия		87,09
Общая дисперсия		169,52
Дисперсионное отношение		0,51
Эмпирическое корреляционное отношение		0,72
К1		4
К2		19
к2/ к1		5,02
	при α 0,05	2,9
	при α 0,01	4,5

Из полученных данных видно, что при производительности труда рабочих в качестве факторного признака η = 0,72 а это близко к 0,76, значит связь тесная. Таким образом, на результативный признак оказывает влияние производительность труда работников. Этот признак будем использовать в дальнейших исследованиях.

6.3 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционно регрессионный анализ – комплекс методов, основанный на построении регрессионной модели. Наиболее разработанной в статистике является методика парной корреляции, рассматривающая влияние одного факторного признака (x) на результативный (y).

Выполним такой анализ для производительности труда. Анализ будем проводить для случая линейной связи:

.

Найти теоретическое уравнение связи – значит определить параметры прямой и

. По методу наименьших квадратов система нормальных уравнений имеет вид:

,

гдеn – численность совокупности.

Решив эту систему, получим: а₁=0,09, а₀= 640,79.

Уравнение связи примет вид: y_x=640,79+0,09x

Вычисленные параметры и

позволяют получить модель зависимости себестоимости продукции от выбранного фактора. Но при численности совокупности n<30 необходима проверка параметров уравнения на их типичность. Для этого можно воспользоваться t-критерием Стьюдента.

для параметра :

для параметра :

,

где

– среднее квадратическое отклонение y от теоретических значений ;

– среднее квадратическое отклонение факторного признака x от общей средней .

Критические значения критерия Стьюдента с учетом принятого уровня значимости α и числа степеней свободы k представлены в таблице 6.7.

Таблица 6.5 Теоретическое значение критерия Стьюдента

tα,k	α=0,05	2.074
	α=0,1	1.717

Параметры и

признаются типичными, если фактические значения критерия , больше критических , которые получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы k. Фактически признается типичным, т.к. из оно больше критического,

признается не типичным.

Параметр называется коэффициентом регрессии. Он показывает, как изменяется в среднем y при увеличении x на единицу. На основе этого параметра вычисляется коэффициент эластичности, который показывает изменение результативного признака при изменении факторного на 1%:

= 0,02%

Это значит, что при увеличении производительности труда на 1% себестоимость увеличивается на 0,02%.

В тех же осях, где построены эмпирическая кривая и кривая групповых средних, построим теоретическую линию связи и визуально сопоставим, насколько точно теоретическая кривая описывает эмпирическую , рис. 6.6:

Рис. 6.5 - Корреляционно-регрессионный анализ

Теоретическая прямая, как и кривая групповых средних указывает на обратную связь между факторным и результативным признаком. Посчитаем показатели тесноты связи:

• общая дисперсия, измеряющая общую вариацию результативного признака за счет действия всех факторов:

= 124,12 тыс.руб² ;

• факторная дисперсия, измеряющая общую вариацию результативного признака за счет действия факторного:

= 61,88 тыс. руб²;

• остаточная дисперсия, характеризующая вариацию y за счет всех факторов, кроме x:

= 62,24 тыс. руб² ;

Тогда по правилу сложения дисперсий:

= 0,002+0,015 = 124,12 тыс. руб² .

Коэффициент детерминации показывает удельный вес вариации результативного признака, линейно связанной с вариацией факторного признака:

= 0,50.

Для измерения тесноты связи при любой ее форме применяется индекс корреляции:

R = 0,71

– связь отсутствует, – связь полная, функциональная

– связь слабая, – связь тесная.

В нашем случае связь тесная.

Для линейной формы связи удобно пользоваться линейным коэффициентом корреляции, показывающим не только тесноту, но и направление связи:

– связь обратная, – связь прямая

– связь отсутствует, – связь полная

Так как r = 0,71, то связь прямая.

Проверка существенности связи в корреляционно-регрессионном анализе производится по тем же критериям, что и в аналитической группировке. При использовании таблиц критических значений критерия Фишера, фактическое (расчетное) значение критерия вычисляется:

=22,86

= 1

=24 – 2 = 22

Fкр	а = 0,05	4,32
	а = 0,01	8,02

Так как F_ркр, то существенность связи подтверждается.

Выводы и предложения

Данная курсовая работа показывает важность и необходимость применения анализа себестоимости в деятельности предприятия. Современное состояние анализа можно охарактеризовать, как довольно основательно разработанную в теоретическом плане науку.

Важнейшим показателем, характеризующим работу промышленного предприятия, является себестоимость продукции. От ее уровня зависят финансовые результаты деятельности предприятия, темпы расширенного воспроизводства, финансовое состояние хозяйствующих субъектов.

Анализ себестоимости продукции, работ, услуг имеет исключительно важное значение. Он позволяет выяснить тенденции изменения данного показателя, выполнение плана по его уровню, определить влияние факторов на его прирост и на этой основе дать оценку работы предприятия по использованию возможностей и установить резервы снижения себестоимости продукции. На основании теоретических и практических разработок, изложенных в данной курсовой работе, можно сделать некоторые выводы:

- Себестоимость продукции — один из основных показателей, характеризующий уровень организационно-технического развития предприятий, качество, результаты деятельности, темпы расширенного воспроизводства, финансовое состояние хозяйствующих субъектов.

- Перспективы развития анализа в теоретическом и практическом направлении тесно связаны с развитием смежных наук, в первую очередь математики, статистики, бухгалтерского учета и др.

- Анализ себестоимости по статьям затрат дает возможность установить динамику отдельных статей и ее влияние на себестоимость продукции. Результат анализа позволяет видеть, под влиянием каких статей расходов сформировался тот или иной уровень себестоимости, в каких направлениях необходимо вести борьбу за снижение себестоимости.

- Наиболее тщательно должны анализироваться непроизводительные расходы и потери. Только повседневный контроль таких расходов и потерь, оперативный анализ факторов, их обусловивших, помогут исключить нерациональные траты живого и овеществленного труда.

- Соблюдение режима экономии повышает экономическую эффективность производства, увеличивает прибыль и расширяет возможности материального стимулирования.

Для изучения себестоимости продукции в курсовой работе были применены основные статистические методы: группировок, средних и относительных величин, графический, индексный, а также метод сопоставления.

По результатам проведенного исследования по себестоимости промышленной продукции на АООТ «Лесдок»:

1. На данном предприятии наблюдается повышение затрат на основные материалы, сушку и заработную плату.

2. Анализируя выпуск и стоимость, необходимо отметить, что план по производству продукции в отчетном году был не выполнен. Фактическая себестоимость оказалась ниже, чем предполагалось в плане.

3. Наблюдается изменение себестоимости - тенденция к росту с незначительными изменениями.

4. Наибольший удельный вес в себестоимости занимают следующие статьи: основные материалы, цеховые расходы и сушка продукци.

5. Средний уровень себестоимости продукции равен 657,042 тыс. руб, себестоимость меняется в пределах 32 тыс. руб.

6. Колеблемость от линии тренда составляет 9,81 тыс. руб. или 1,4%. Совокупность можно считать однородной, так как коэффициент вариации меньше 30%.

7. Помимо основной тенденции к повышению себестоимости наблюдается следующее: в пятом квартале каждого года наблюдается понижение себестоимости по сравнению с другими кварталами. Это связано со специфичностью производства продукции.

8. В среднем за квартал себестоимость увеличивалась на 900 руб (то есть в 1,14 раза).

9. Отобрав в качестве фактора, влияющего на себестоимость, производительность труда (связь тесная, прямая, не случайная), выяснили, что связь между ними существенна.

Снижение себестоимости возможно в нескольких направлениях. Необходимо сокращать затраты на основные материалы, сушку продукции, производственные затраты, улучшать использование времени работы оборудования, сокращать затраты на обслуживание и управление производством и внепроизводственные затраты. Эти направления реализуются с помощью повышения технического уровня производства, совершенствования организации производства и труда, снижения расходов по сбыту продукции, более эффективного использования сырья, топлива, энергии, а также снижения потерь от брака и простоев.

Список использованных источников

1. Елисеева, И.И. Статистика: учебник/ И.И. Елисеева. – М.: Высшее образование, 2006. – 565 с.

2. Перова, М.Б. Статистика промышленности: учебное пособие/ М.Б. Перова. – Вологда: ВоГТУ, 2008. – 107 с.

3. Забродская, Н.Г. Экономика и статистика предприятия: учебное пособие/ Н.Г. Забродская. – М.: Издательство деловой и учебной литературы, 2005. – 352 с.

4. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник/ Г.В. Савицкая. - Минск: ООО «Новое знание», 2001. – 324 с.

5. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики: учебник/ М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцева - М: ИНФРА-М, 1998. – 267 с.

6. Бакланов, Г.М. Статистика промышленности / Г.М. Бакланов, В.Е. Адамов, А.Н. Устинов. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 346 с.

7. Ефимова, М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 280 с.

Приложение А

Показатели динамики себестоимости единицы продукции

Квартал	Себестоимость единицы продукции	Абсолютный прирост (снижение),ден. ед.			Темп роста, %		Темп прироста,%		Абсолютное значение 1 % прироста,
		цепной	базисный	цепной		базисный	цепной	базисный
1	647,67	-	-	-		-	-	-	-
2	648,33	0,67	0,67	100,10		1,00	0,10	0,00	6,48
3	648,00	-0,33	0,33	99,95		1,00	-0,05	0,00	6,48
4	654,00	6,00	6,33	100,93		1,01	0,93	0,01	6,48
5	670,00	16,00	22,33	102,45		1,03	2,45	0,03	6,54
6	667,67	-2,33	20,00	99,65		1,03	-0,35	0,03	6,70
7	666,67	-1,00	19,00	99,85		1,03	-0,15	0,03	6,68
8	654,00	-12,67	6,33	98,10		1,01	-1,90	0,01	6,67
Средние значения		0,90			100,14		0,14

Приложение В

Аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой

Месяцы	y	t	y·t	t2	yt=a0+a1·t	(y-yt)	(y-yt)2
январь	649	-12	-7788,00	144,00	647,28	1,72	2,97
февраль	648	-11	-7128,00	121,00	648,09	-0,09	0,01
март	646	-10	-6460,00	100,00	648,90	-2,90	8,43
апрель	647	-9	-5823,00	81,00	649,72	-2,72	7,38
май	648	-8	-5184,00	64,00	650,53	-2,53	6,41
июнь	650	-7	-4550,00	49,00	651,34	-1,34	1,81
июль	649	-6	-3894,00	36,00	652,16	-3,16	9,98
август	648	-5	-3240,00	25,00	652,97	-4,97	24,73
сентябрь	647	-4	-2588,00	16,00	653,79	-6,79	46,05
октябрь	639	-3	-1917,00	9,00	654,60	-15,60	243,36
ноябрь	645	-2	-1290,00	4,00	655,41	-10,41	108,45
декабрь	678	-1	-678,00	1,00	656,23	21,77	474,03
январь	670	1	670,00	1,00	657,86	12,14	147,49
февраль	669	2	1338,00	4,00	658,67	10,33	106,72
март	671	3	2013,00	9,00	659,48	11,52	132,64
апрель	668	4	2672,00	16,00	660,30	7,70	59,34
май	667	5	3335,00	25,00	661,11	5,89	34,68
июнь	668	6	4008,00	36,00	661,92	6,08	36,91
июль	670	7	4690,00	49,00	662,74	7,26	52,73
август	664	8	5312,00	64,00	663,55	0,45	0,20
сентябрь	666	9	5994,00	81,00	664,37	1,63	2,67
октябрь	664	10	6640,00	100,00	665,18	-1,18	1,39
ноябрь	650	11	7150,00	121,00	665,99	-15,99	255,81
декабрь	648	12	7776,00	144,00	666,81	-18,81	353,73

Характеристики

Список файлов курсовой работы