WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаБухгалтерський облік, Податки → Удосконалення організаційно-економічного механізму оплати праці на державному Коломийському “Ветсанзаводі” - Дипломна робота

Удосконалення організаційно-економічного механізму оплати праці на державному Коломийському “Ветсанзаводі” - Дипломна робота

Метод аналізу – це деталізація на окремі елементи явищ та процесів, які вивчаються.

Вибір того чи іншого методу аналізу залежить від мети, котра ставиться при проведенні досліджень. Якщо завдання у визначенні кількісного впливу різноманітних факторів на зміну якого-небудь показника,то можуть бути використані традиційні та математичні методи аналізу.

Основними методами аналізу є:

1. Порівняння вважається найбільш допустимим і водночас найваж-ливішим методом техніко-економічного аналізу. Цей прийом дозволяє виразити характеристику одного явища за допомогою інших, а також однорідних явищ. При порівнянні оцінюється зміна одного показника за допомогою іншого, аналогічного по своєму змісту.Наприклад, порівняння фактичних даних звітного року з фактичними даними минулого періоду — для вивчення зміни показника в часі (при аналізі як основних ТЕП, так і при аналізі матеріальних витрат на електроенергію).

Щоб використати метод порівняння, треба забезпечити виконання умов співставлення порівнюваних показників по однотипності методик розрахунку показників в грошовому вираженні.

2. Одним з найважливіших методів аналізу є використання рядів динаміки. За допомогою цього методу можна уникнути випадкових висновків. Для характеристики та аналізу динаміки процесу чи явища використовують показники абсолютного приросту Y, темпів росту t і темпів приросту t. Приведемо формули, які будуть використовуватись в даному методі. (Даний метод використаємо для обчислення динаміки основних ТЕП).

Абсолютний рівень — абсолютний розмір членів ряду динаміки:

y, y1 ,y2 ,..., yі-1, yі, yі+1, yn

Абсолютний приріст порівняно з попереднім роком — різниця

абсолютних рівнів двох сумісних періодів:

 yіл = уі - уі-1 (2.4.16)

Абсолютний приріст за весь аналізований період — різниця між даним і базисним рівнем:

 уіб = уі - у0 (2.4.17)

Для визначення степеня покращання показників використовуються темпи росту та темпи приросту (%).

Темпи росту — порівняння з минулим періодом, тобто відношення значень двох суміжних рівнів.

tіл =уі / уі-1 100 (2.4.18)

Темпи росту за весь аналізований період — відношення між розглядуваним і базисним рівнями:

tіб =уі / у0 100 (2.4.19)

Темп приросту — відношення абсолютного приросту за розглядуваний період до абсолютного рівня минулого року:

tіл =уі / уі-1 100 (2.4.20)

Темп приросту порівняно з базисним періодом:

 tіб=уі / у0 100 (2.4.21)

3. Для визначення тенденцій зміни показника за тривалий період при коливанні даних використовують вирівнювання на основі методу найменших квадратів. При цьому на основі типу закономірності використовується рівняння прямої або параболи.

4. З метою встановлення впливу того чи іншого фактора на аналізований показник використовується метод ланцюгових підстановок (факторний аналіз). Він полягає в послідовній заміні базисної величини кожного фактора фактичною величиною, тобто один фактор розглядається як змінний, а інші — умовно-постійні.

5. Графічний метод використовується у вигляді графіків і діаграм, які

дають можливість наглядно подати результати.

6. Табличний метод – відображення будь-якої інформації в аналітичних таблицях.

7. Для визначення ступеня впливу окремих факторів на чисельність кадрів використовують метод кореляційно-регресійного аналізу. Побудова кореляційних моделей дозволяє дати кількісну характеристику зв'язку досліджуваних показників і забезпечує максимальний підхід до дослідження економічних взаємозв'язків. Кореляційно-регресійний метод використовується в тому випадку, коли між показниками немає функціональної залежності. Декілька показників можуть бути зв'язані функціональною та кореляційною залежністю. Функціональна залежність проявляється визначено і точно в кожному конкретному випадку. В кожному конкретному спостереженні кореляційна залежність, на відміну від функціональної, проявляється лише в середньому і лише в масі спостережень.

У випадку множинної кореляції при наявності декількох незалежних факторів найпростішим видом залежності є рівняння прямої, яке можна представити наступною формулою:

У = Ао + А1 х1 + А2 х2 + ... + Аn-1 хn-1 + Аn хn , (2.4.22)

В даному проекті:

У — чисельність кадрів, %;

А0 — вільний член рівняння регресії;

А1,А2,...,Аn — коефіцієнти регресії при відповідних незалежних змінних;

х1, х2, ... , хn — незалежні змінні.

Проведення статистичного аналізу вихідної інформації на однорідність базується на дослідженні наступних показників:

1) розмах варіації: хі = хі мах — хі міп ; (2.4.23)

2) математичне очікування: МОХ;

3) середнє квадратичне відхилення: ВХ;

4) коефіцієнт варіації: СУХ.

Ці показники розраховуються для кожного з вибраних для аналізу даних

Наступним етапом КРА є визначення частоти впливу кожного і-го фактора на досліджувану функцію. Для цього співставляються чисельні значення коефіцієнта часткової кореляції RЧ, який характеризує частоту звязку досліджуваної функції з відповідним незалежним і-тим фактором без сукупного впливу на функцію інших факторів.

Критерієм надійності коефіцієнта часткової кореляції служить значення t-розподілу Стьюдента

. (2.4.24)

Висновок про значущість розрахованого коефіцієнта парної кореляції роблять на основі порівняння , де - табличне значення t-критерію на рівні значущості та при числі ступенів вільності n - 2. Переважно приймають 5%-ний (α = 0.05) рівень значимості.

Проведення регресійного аналізу передбачає вибір ЕММ зміни досліджуваної функції, яка б найбільш достовірно описувала динаміку аналізованого явища. На першому етапі в регресійне рівняння вводять всі початково відібрані для дослідження фактори. При кореляційному аналізі всі змінні розташовуються за значеннями коефіцієнтів часткової кореляції по силі їх впливу на функцію.

На другому етапі розраховується рівняння, з якого виключається фактор слабкий по силі впливу на функцію. Далі порівнюються значення коефіцієнтів множинної кореляції рівнянь розрахованих на першому і другому етапах. Таким чином співставляються коефіцієнти множинної кореляції доти, поки виявиться відносно суттєва зміна коефіцієнта множинної кореляції. Як тільки таку зміну зафіксовано, заміняється рівняння одержане на попередньому кроці.

Задача регресійного аналізу зводиться до побудови емпіричної функціональної залежності, яка б істотно, адекватно та із достатньою стійкістю описувала процес, заданий парами значень. Перш, ніж вибране рівняння регресії ляже в основу побудови економіко-математичної моделі, необхідно провести дисперсійний аналіз значимості його параметрів та оцінку відповідності явища дійсності описуваного рівнянням.

Під істотністю, або інформативністю чи значущістю, багатофакторної регресійної моделі розуміють як кількість, так і якість факторів, які б найбільш повно описували зміну досліджуваного показника та уможливлювали прийняття ефективних управлінських рішень. Кількісною мірою істотності моделі виступає коефіцієнт детермінації D, який визначається як квадрат коефіцієнта множинної кореляції R . Коефіцієнт детермінації, помножений на 100%, визначає, на скільки відсотків зміна показника у обумовлена зміною включених у рівняння факторів х1...N . Коефіцієнт множинної кореляції розраховується (якщо множинна регресія визначалася у відхиленнях від середніх значень) за формулою. Бажано, щоб розрахований коефіцієнт множинної кореляції приймав значення, більші за 0.95-0.96.

Стандартна статистична перевірка коефіцієнта множинної кореляції виконується за F-критерієм Фішера, розрахункове значення якого має задовольняти умові

, (2.4.25)

де - табличне значення F-розподілу на рівні значущості α та для ступенів вільності N-1, n-N. Найчастіше приймають α = 0.05 , а розрахункове значення F повинно відрізнятися від табличного хоча би на порядок.

З вищенаведеного напрошується висновок, що в модель необхідно включати таку кількість факторів, за якою можна було б отримати D → 1 (або, відповідно, R → 1).

Під адекватністю регресійної моделі розуміють відповідність моделі досліджуваному процесу. Кількісна перевірка адекватності моделі зводиться до перевірки отриманого рівняння регресії за критерієм Фішера

, (2.4.26)

де: - значення величини показника, знайдене за рівнянням регресії в точках і = 1,2,..., n; - середня величина значень . Модель вважається адекватною на рівні значущості α , якщо .

На останньому етапі за побудованою моделлю проводимо економічну інтерпретацію і визначаємо як буде змінюватись досліджувана функція в залежності від зміни незалежних факторів. Абсолютна зміна розраховується за коефіцієнтом регресії.

Вплив пропонованих заходів натехніко-економічні показники будемо розраховувати за допомогою прийому послідовних підстановок, який полягає в в послідовній заміні базової величини одних і тих жн факторів фактично, з подальшим відніманням від результату кожної наступної підставки попереднього результату.

Loading...

 
 

Цікаве