WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

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

ГоловнаМенеджмент → Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз - Курсова робота

Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз - Курсова робота

продукції по кварталах. Високий показник середнього квадратичного відхилення свідчить про інтенсивність сезонних коливань обсягу збуту.
4.3 Каузальне моделювання
Існує два методи кількісного прогнозування: аналіз часових рядів і каузальне моделювання.
Керівник повинен знати, як використовувати кількісну модель і повинен пам'ятати, що користь від прийняття рішення повинна покрити витрати на створення моделі.
Каузальний метод застосовують в ситуаціях з більш ніж однією змінною. Це спроба прогнозувати те, що відбудеться в подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між факторами.
Залежність між факторами називається кореляцією. Чим вища кореляція (чим сильніший зв'язок між факторами ) тим вища придатність моделі для прогнозування. Повна кореляція буває, коли залежність в минулому була завжди правдивою. Спробуємо дослідити статистичну залежність між оптовими цінами на сировину, матеріали або комплектуючі вироби, що є факторними ознаками та оптовими цінами на продукцію, на виробництво якої ця сировина використовується і які виступають як результативні ознаки.
Подамо вихідну інформацію у вигляді таблиці:
Таблиця 4.7- Вихідні дані для проведення каузального моделювання
Рік Темпи зростання середніх цін на матеріал витрачений на одиницю виробу, (базисні), %x Темпи зростання оптових цін за одиницю продукції виду ... (базисні), %y
2002 100 100
2003 105 108
2004 114 116
Роки хі хі+1 х2і х 2і+1 хі* хі+1
2002 100 105 10000 11025 10500
2003 105 114 11025 12996 11970
2004 114 123,5 12996 15252,25 14079
Разом 319 342,5 34021 39273,25 36549
Визначаємо коефіцієнт автокореляції в ряді х, тобто темпів зростання середніх цін на матеріал.
Таблиця 4.8- Автокореляція х.
Обчислюємо екстраполяцію:
1=5
2=14
=(5+14)/2=9,5
Знайдемо коефіцієнт автокореляції для х за формулою:
r хі хі+1=( хі* хі+1 - ( хі * хі+1 )/n)/ ( х2і -( хі )2 /n)*( х 2і+1 -( хі+1)2 /n )))
Зробивши обрахунки r хі хі+1 =0,99;
Обчислюємо коефіцієнт автокореляції для результативної ознаки у, тобто темпів зростання оптових цін за формулою:
r уі уі+1=( уі * уі+1- ( уі * у і+1 )/n)/ ( у2і-( уі )2 *( у2і+1 -( уі+1)2 /n )))
Таблиця 4.9- Автокореляція У.
Роки уі уі+1 у2і у2і+1 уі*уі+1
2002 100 108 10000 11664 10800
2003 108 116 11664 13456 12528
2004 116 128 13456 16384 14848
Разом 324 352 35120 41504 38176
Обчислюємо екстраполяцію:
1=8
2=16
=(8+16)/2=12
Отже r уі уі+1 =0,99;
Перевіряємо одержані дані r уі уі+1 =0,99; r хі хі+1 =0,99 і порівнюємо їх з критичними значеннями ( для ймовірності 0,99- 0,253), котрі беремо з статистичних таблиць, оскільки розрахункові значення більші за критичні, то робимо висновок про наявність автокореляції.
Спробуємо усунути автокореляцію ввівши в рівняння регресії додаткову змінну t.
Таблиця 4.10- Знаходження параметрів та рівняння множинної кореляції
Роки х у t x*y x2 t2 х* t у* t у t
2002 100 100 -1 10000 10000 1 -100 -100 100
2003 105 108 0 11340 11025 0 0 0 108
2004 114 116 1 13224 12996 1 114 116 116
Разом 319 324 0 34564 34021 2 14 16 324
З системи рівнянь:
3*а+319*b+0=324
319*а+34021*b+14*с=34564
0+14*b+2*с=16
Знаходимо коефіцієнти а,b,c : а=108; b=0; c=8
Таким чином рівняння множинної кореляції є:
У= 108+8*t
Таким чином теоретичні ціни за одиницю продукції на 2001,2002,2003 роки складають :
У(01)= 108+8*(-1)=100
У(02)= 108+8*0=108
У(03)= 108+8*(1)= 116
Економічний зміст параметрів а,b,c наступний:
а - оптова ціна на одиницю виробу при відсутності витрат на ресурси та сировину буде дорівнювати 108 тис. грн.
b - показує, що оптова ціна не зміниться для одиниці виробу при зміні ціни на ресурси для виготовлення на 1%.
с - показує, що середній щорічний приріст оптової ціни під впливом всіх інших факторів становить 116%
Перевіряємо наявність автокореляції, визначаючи ступінь автокореляції.
Якщо автокореляція усунута, то залишкові величини мають бути незалежними. Перевіримо цю гіпотезу, обчисливши коефіцієнт автокореляції залишкових величин.
Таблиця 4.11- Перевірка наявності автокореляції
Роки у у t ?t ?t+1 ?t*?t+1 ?t2
2002 100 100 0 0 0 0
2003 108 108 0 0 0 0
2004 116 116 0 0 0 0
Разом 324 324 0 0 0 0
Коефіцієнт автокореляції розраховуємо за формулою:
?= ?(?t * ?t+1)/??t2 ;
Таким чином бачимо, що автокореляція відсутня, і залишкові величини є незалежними.
Висновок
В даній курсовій роботі були використані статистичні дані підприємства, індексний метод, метод проектування тренду, кореляційно - регресійний метод, екстраполяція. Для оцінки перспектив збуту вивчали тенденцію загальних обсягів продаж, використовуючи метод побудови тренду. Використовували метод сезонності для визначення сезонних коливань обсягів виробленої продукції. За допомогою способу індексних розрахунків визначали вплив ціни за одиницю продукції та обсягу продукції в натуральному виразі на зміну обсягу продукції у вартісному виразі.
Дослідили статистичну залежність між оптовими цінами на сировину, матеріали або комплектуючі вироби, що є факторними ознаками, і оптовими цінами на продукцію, на виробництво якої ця сировина використовуються, і які тут виступають, як результативні ознаки за допомогою каузального моделювання.
Проведений аналіз з використанням показників дав змогу визначити ефективність використання факторів виробництва, матеріаломісткість, виробіток продукції за годину одним працюючим, фондовіддачу, енергоємність тощо.
За допомогою статистичних методів ми обрахували ймовірність появи бракованих деталей у процесі виробництва та здійснили статистичний контроль якості технологічних процесів.
Незважаючи на всі несприятливі обставини для розвитку бізнесу , дане підприємство збільшило обсяг виробництва продукції, для робітників піднялась заробітна плата, що в свою чергу призвело до зросту середнього рівня продуктивності праці. На підприємстві помітне формування мотиваційних умов праці. Збільшилась матеріалоємність, а через це і витратоємність підприємства, проте валовий, балансовий та чистий доходи підприємства теж збільшились. Кількість продукції одержаної від кожної одиниці вартості засобів праці також зросла ,що свідчить про ефективність використання цих засобів. Потрібно сказати про те, що збільшилась рентабельність продукції, тому надалі є доцільним збільшення фінансування, чи залучення інвестицій на підприємство.
Вище перераховані методи дають змогу прогнозувати основні тенденції, характерні для діяльності організації, що допомагає зробити ефективнішим використання ресурсів та досягнення організаційних цілей.
Використана література
1.Статистика. За ред. А.В.Головача та ін. Київ.: Вища школа, 1994
2.Статистика. Збірник задач. За ред. Головача А.В. та інших. Київ.: Вища школа, 1994.
4.Мескон М., Альберт М. Основи менеджменту. Москва. Дело, 1992
5.Котлер Ф. Основи маркетингу. Москва.: Прогрес,1999
6.Парсяк В.Н., Рогов В.К. Маркетингові дослідження. Київ.: Наукова думка, 1995
7.Гуцуляк М.В. Статистика. Курс лекцій
8."Урядовий кур'єр "-журнал., січень-листопад 2002-2003р.
Loading...

 
 

Цікаве