Анализ производства и реализация товаров предприятия

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» Высшая школа экономики и менеджмента                         Расчётно-графическая работа. Анализ производства и реализация товаров предприятия. по дисциплине: Социально-экономическая статистика.                             Преподаватель       Касьянов В.А.   Курс, группа       II, ЭМ – 232202   Студент        Шаблинский Е.И.       Екатеринбург,2014

 

Оглавление

 

 

 

Введение

 

ООО «Полилайн» – динамично развивающееся предприятие на рынке нетканых материалов России. Иглопробивные нетканые материалы – это текстильные материалы, изготавливаемые из натуральных и химических волокон механическим способом без применения методов ткачества. Синтетические волокна (нити) формируют из полимеров, не существующих в природе, а полученных путем синтеза из природных низкомолекулярных соединений. Важнейшим видом сырья для нетканых материалов служит полипропилен и полиэфирное волокно.

Нетканые материалы находят широкое применение в различных областях: строительство автомобильных и железных дорог, мостов, тоннелей, армирование насыпей, балластировки трубопроводов, строительство гидротехнических сооружений (водоемы, каналы, бассейны), жилищное и техническое строительство, обустройство кровли, ландшафтные работы (укладка тротуарной плитки, устройство газонов) и т.д.

На сегодняшний день производственные мощности предприятия представляют собой четыре технологические линии, позволяющие производить ежегодно более 10 миллионов квадратных метров нетканого иглопробивного полотна. ООО "Полилайн" осуществляет постоянную модернизацию оборудования, совершенствует технологические процессы, что позволяет непрерывно улучшать качество выпускаемой продукции и соответствовать требованиям рынка. С целью производства конкурентоспособной продукции на предприятии разработан план технического перевооружения.

 

Теоретическое обоснование

 

1.1 Статистическая группировка данных

 

Группировка – расчленение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками. Выделяют три вида группировок: типологическая, структурная и факторная.

В зависимости от степени колеблемости группировочного признака различают равные (100-150, 150-200) и неравные (100-150, 151-400) интервалы.

Величина равного интервала определяется по формуле:

 

,                                                  (1.1.1)

 

где:   i – величина интервала;

xmax – максимальное значение группировочного признака;

xmin – минимальное значение группировочного признака;

n – число групп.

Для определения числа групп при известной численности совокупности существует формула:

 

,                                                   (1.1.2)

 

где:    N – число единиц совокупности.

Интервалы групп могут быть замкнутыми (закрытыми), и открытыми. Открытые интервалы применяются только для крайних групп (до 100, свыше 400).

Количественный группировочный признак может быть либо дискретным (измеряться целыми числами: число рабочих), либо непрерывным (размер заработной платы). В первом случае верхнюю границу предыдущей группы и нижнюю границу последующей группы обозначают с расхождением на одну целую единицу. Во втором случае нижняя граница формируется по принципу «включительно», а верхняя – по принципу «исключительно».

В зависимости от степени сложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка на основе двух или большего числа признаков, взятых в комбинации друг с другом, называется комбинационной.

 

1.2 Показатели динамических  процессов

 

1.2.1 Основные показатели динамики

Простейшими показателями анализа, которые используются в первую очередь при измерении скорости изменения уровня ряда динамики, являются абсолютный прирост, темпы роста и прироста, а также абсолютное значение одного процента прироста. Расчет этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда динамики. При этом уровень, с которым производится сравнение, называется базисным, т.к. он является базой сравнения. Обычно за базу сравнения принимается либо предыдущий, либо какой-либо предшествующий уровень, например первый уровень ряда.

Если каждый уровень сравнивается с предшествующим, то полученные при этом показатели называются цепными, т.к. они представляют собой как бы звенья «цепи», связывающие уровни ряда. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Абсолютный прирост на базисной основе вычисляется по формуле:

,                                         (1.2.1.1а)

где: Dуб – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

y1 – начальный уровень.

Абсолютный прирост на цепной основе рассчитывается как:

,                                       (1.2.1.1б)

где:    Dуц – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

yi-1 – предыдущий уровень.

Темп роста показывает во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень.

Базисный темп роста:

.                                               (1.2.1.2а)

Цепной темп роста: 

.                                            (1.2.1.2б)

Темп прироста характеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению к базисному уровню:

.                                     (1.2.1.3)

Абсолютное значение (содержание) одного процента прироста вычисляется по формуле:

.                                           (1.2.1.4) 
 1.2.2 Средние показатели динамики

Важнейшими обобщающими показателями динамического ряда выступают различного рода средние.

Средний уровень ряда можно вычислить по формулам:

;                               (1.2.2.1а, б)

где:    у – уровни;

n – число равных промежутков или интервалов.

Средний абсолютный прирост можно вычислить на основе цепных приростов по формуле:

.                                         (1.2.2.2)

Средний темп прироста можно вычислить по формуле средней геометрической простой из цепных темпов роста:

.                            (1.2.2.3)

 

Средний темп прироста вычисляется по формуле:

.                                (1.2.2.4)  

1.3 Показатели вариации

 

Вариацией признаков называется наличие различий в численных значениях признаков у единиц совокупности явлений. Существует пять обобщающих показателей вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации – абсолютная величина разности между максимальными и минимальными значениями:

,                                        (1.3.1)

где:    R – размах вариации;

 – максимальное значение  изучаемого признака;

 – минимальное значение изучаемого  признака.

Среднее линейное отклонение от средней представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных отклонений конкретных вариантов от их среднего значения:

;      ,                  (1.3.2а, б)

где:    – для первичного ряда;

 – для вариационного ряда.

Дисперсия, или средний квадрат отклонений рассчитывается по формулам:

;      .            (1.3.3а, б)

 

Среднее квадратическое отклонение от средней высчитывается по формуле:

.                                           (1.3.4)

 

Коэффициенты вариации:

;      .                  (1.3.5а, б)

Кроме рассмотренных показателей имеются другие показатели, которые характеризуют структуру рядов распределения, например мода и медиана.

Мода – это значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях.

Мода в интервальных рядах высчитывается по формуле:

,                  (1.3.6)

где:   Мо – мода;

xmo – нижняя граница модального интервала1;

imo – величина модального интервала;

fmo – частота соответствующая модальному интервалу;

fmo-1 – частота предшествующая модальному интервалу;

fmo+1 – частота интервала следующего за модальным.

Медиана – величина, которая делит численность упорядоченного ряда на 2 равные части, одна имеет значение варьирующего признака меньше чем средний вариант, а другая больше.

Медиана в интервальных рядах высчитывается по формуле:

,                            (1.3.7)

где:    Me – медиана;

xmе – нижняя граница медианного интервала2;

Sf – сумма частот ряда;

SSme-1 –  сумма частот, накопленная до медианного интервала;

Fme – частота медианного интервала.  

1.4 Индексы

 

Индексы – особые относительные показатели, которые дают количественно-качественную оценку результата изменения соответствующих явлений во времени, в пространстве и по сравнению с планом.

Индексы могут быть рассчитаны на базисной или цепной основе. Индивидуальные индексы себестоимости на базисной и цепной основе имеют вид:

;     ,                                (1.4.1а, б)                    

где: iz, – индивидуальный индекс себестоимости продукции;

zi, – себестоимость в текущем периоде;

z0, zi-1 – себестоимость в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальные индексы объема производства на базисной и цепной основе имеют вид:

;      ,                              (1.4.2а, б)

 

где:    iq – индивидуальный индекс объема продукции;

qi – объем произведенной продукции в текущем периоде;

q0, qi-1 – объем продукции в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальный индекс затрат на производство на базисной и цепной основе:

;      .                   (1.4.3а, б)

Агрегатный индекс затрат на производство продукции:

.                                         (1.4.4)

 

Агрегатный индекс себестоимости продукции:

.                                           (1.4.5)

Агрегатный индекс физического объема продукции:

.                                          (1.4.6)

Индекс переменного состава характеризует изменение среднего уровня признаков за счет влияния факторов:

.                       (1.4.7)

Индекс постоянного состава показывает средний размер изучаемого признака у отдельных единиц совокупности:

.                       (1.4.8)

Индекс структурных сдвигов характеризует влияние изменения структуры изучаемой совокупности на динамику среднего уровня признака:

 

.    (1.4.9)               
Практическая часть

 

3.1 Статистическая группировка данных

Проведем группировку данных представленных в таблице 1 приложения А. Сгруппируем представленные данные по объему произведенной продукции за 1 квартал 2010 года на основе 121 рабочего дня. Для определения числа групп воспользуемся формулой (1.1.2):

Теперь определим величину интервала по формуле (1.1.1):

м2

Полученные данные представлены в таблице 3.1.1.

Таблица 3.1.1 – Группировка произведенной продукции за 1 квартал 2010г.

Группировка дней 1 полугодия по производству продукции		Количество дней	Количество дней в % к итогу	Объем продукции, м2		Объем продукции в % к итогу
				Всего	В среднем за 1 день
до	1612,5	10	8,3	2 705,0	270,5	0,4
1612,5	- 3225,0	11	9,1	27 400,0	2490,9	3,8
3225,0	- 4837,5	24	19,8	98 101,1	4087,5	13,6
4837,5	- 6450,0	20	16,5	107 834,9	5391,7	15,0
6450,0	- 8062,5	37	30,6	272 791,6	7372,7	37,8
8062,5	- 9675,0	8	6,6	73 381,0	9172,6	10,2
9675,0	- 11287,5	0	0,0	0,0	0,0	0,0
свыше	11287,5	11	9,1	138 892,5	12626,6	19,3
Итого		121	100,0	721 106,1	5959,6	100,0