Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Марта 2013 в 16:45, курсовая работа
Статистика — это точная наука, изучающая методы сбора, анализа и обработки данных, которые описывают массовые действия, явления и процессы. Данные, изучаемые в статистике, затрагивают не отдельные объекты, а их совокупности. Главным методом сбора данных для статистики является полное обследование объектов, имеющих отношение к изучаемой проблеме. Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Цель курсовой работы – освоить инструменты статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач.
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 4
1.1. Аналитическая группировка. Структурные средние 4
1.2. Ряд динамики 6
1.3. Показатели вариации 8
1.4. Метод корреляционно – регрессионного анализа 10
2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 13
2.1. Аналитическая группировка. Структурные средние 13
2.2. Оценка динамики изменения показателей 16
2.3. Расчет показателей вариаций 18
2.4. Распределение затрат на постоянные и переменные, методом корреляционно-регрессионного анализа 19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 24
Вывод по базисным показателям: за анализируемый период наблюдается тенденция увеличения объема производства. Наибольший рост наблюдался в Декабре на 3 309,60 тонн, при темпе роста 150,59%. Наименьший рост зафиксирован в Феврале, всего на 300 тонн, при темпе роста 104,59.
Рис. 2.2. Абсолютный базисный прирост
Вывод по цепным показателям: за анализируемый период, в целом, наблюдается тенденция роста объемов производства. При этом имеются период кратковременного снижения (в Мае на 480,80 тонн, что составило 13% от объема производства в апреле) и период, в течение которого объем производства практически не изменялся (с Августа по Ноябрь показатели Абсолютного прироста отличались от предыдущих месяцев в пределах ± 50 тонн, а Темп прироста был на уровне ±1%). Наибольшее увеличение объемов производство было зафиксировано в Декабре на 1 816,90 тонн, при темпе роста 122,61% по сравнению с Ноябрем.
Рис. 2.3. Абсолютный цепной прирост
Вывод: в среднем за анализируемый период объем производства увеличивался на 300, 87 тонн каждый месяц, при темпе роста 103,79%
– суммарные издержки тыс. руб.
= 2516,63 тыс. руб. – среднее значение суммарных издержек
= 2 648,50 тыс. руб.
= 2 234,77 тыс. руб.
= 413,73 тыс. руб.
Расчетная таблица Таблица 2.6.
Месяц |
|
||
Январь |
2 234,77 |
-281,86 |
79445,06 |
Февраль |
2 258,93 |
-257,70 |
66409,29 |
Март |
2 524,68 |
8,05 |
64,8025 |
Апрель |
2 624,34 |
107,71 |
11601,44 |
Май |
2 404,40 |
-112,23 |
12595,57 |
Июнь |
2 581,39 |
64,76 |
4193,858 |
Июль |
2 618,30 |
101,67 |
10336,79 |
Август |
2 577,89 |
61,26 |
3752,788 |
Сентябрь |
2 561,53 |
44,90 |
2016,01 |
Окончание таблицы 2.6.
Октябрь |
2 579,74 |
63,11 |
3982,872 |
Ноябрь |
2 585,09 |
68,46 |
4686,772 |
Декабрь |
2 648,50 |
131,87 |
17389,7 |
Итого: |
94 197,00 |
0 |
216475 |
Определяем дисперсию по формуле (3.4.)
= 18039,58 тыс. руб.
Определяем среднеквадратичное отклонение по формуле (3.6.)
= 134,31 тыс. руб.
Определяем коэффициент вариации по формуле (3.9.)
= 5,3%
Вывод: За анализируемый период средние затраты на производство составляют 2516,63 тыс. руб. Различие между минимальным и максимальным уровнем затрат на производство оценивается в 413,73 тыс. руб. Среднее квадратическое отклонение составляет ± 134,31 тыс. руб. Совокупность считается однородной, т.к. V≤ 33%.
Расчетная таблица Таблица 2.7.
Месяц |
|||||||
Январь |
6 542,30 |
-1 307,45 |
1709425,503 |
2 234,77 |
-281,86 |
79445,0596 |
368517,857 |
Февраль |
6 842,30 |
-1 007,45 |
1014955,503 |
2 258,93 |
-257,70 |
66409,29 |
259619,865 |
Март |
7 751,40 |
-98,35 |
9672,7225 |
2 524,68 |
8,05 |
64,8025 |
-791,7175 |
Апрель |
8 072,68 |
222,93 |
49697,7849 |
2 624,34 |
107,71 |
11601,4441 |
24011,7903 |
Май |
7 023,10 |
-826,65 |
683350,2225 |
2 404,40 |
-112,23 |
12595,5729 |
92774,9295 |
Окончание таблицы 2.7.
Июнь |
8 001,19 |
151,44 |
22934,0736 |
2 581,39 |
64,76 |
4193,8576 |
9807,2544 |
Июль |
8 023,26 |
173,51 |
30105,7201 |
2 618,30 |
101,67 |
10336,7889 |
17640,7617 |
Август |
8 020,25 |
170,50 |
29070,25 |
2 577,89 |
61,26 |
3752,7876 |
10444,83 |
Сентябрь |
7 990,73 |
140,98 |
19875,3604 |
2 561,53 |
44,90 |
2016,01 |
6330,002 |
Октябрь |
8 042,89 |
193,14 |
37303,0596 |
2 579,74 |
63,11 |
3982,8721 |
12189,0654 |
Ноябрь |
8 035,00 |
185,25 |
34317,5625 |
2 585,09 |
68,46 |
4686,7716 |
12682,215 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 002,15 |
4008604,623 |
2 648,50 |
131,87 |
17389,6969 |
264023,5205 |
Итого |
- |
- |
7 649 312,38 |
- |
- |
216 474,95 |
1 077 250,37 |
= 0,84
Вывод: Коэффициент корреляции > 0,7. Что свидетельствует о наличие тесной стохастической связи между объемом производства и суммарными затратами.
Для составления уравнения регрессии определим и , решив систему уравнений
Расчетная таблица Таблица 2.8.
Месяц |
||||
Январь |
6 542,30 |
2 234,77 |
42801689,29 |
14620535,77 |
Февраль |
6 842,30 |
2 258,93 |
46817069,29 |
15456276,74 |
Март |
7 751,40 |
2 524,68 |
60084201,96 |
19569804,55 |
Апрель |
8 072,68 |
2 624,34 |
65168162,38 |
21185457,03 |
Май |
7 023,10 |
2 404,40 |
49323933,61 |
16886341,64 |
Июнь |
8 001,19 |
2 581,39 |
64019041,42 |
20654191,85 |
Июль |
8 023,26 |
2 618,30 |
64372701,03 |
21007301,66 |
Август |
8 020,25 |
2 577,89 |
64324410,06 |
20675322,27 |
Сентябрь |
7 990,73 |
2 561,53 |
63851765,93 |
20468494,62 |
Октябрь |
8 042,89 |
2 579,74 |
64688079,55 |
20748565,05 |
Ноябрь |
8 035,00 |
2 585,09 |
64561225 |
20771198,15 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 648,50 |
97059933,61 |
26092757,15 |
Итого: |
94 197,00 |
30 199,56 |
747 072 213,13 |
238 136 246,48 |
Выразим из первого уравнения
Подставим выражение вместо во второе уравнение и найдем
Составляем уравнение регрессии
где
Соответственно – переменные издержки, а - постоянные издержки
Издержки предприятия
Месяц |
Объем производства, тонн |
Суммарные издержки, тыс. руб. |
Постоянные издержки, тыс. руб. |
Переменные издержки, тыс. руб. |
Январь |
6 542,30 |
2 234,77 |
1 313,42 |
921,35 |
Февраль |
6 842,30 |
2 258,93 |
1 295,33 |
963,60 |
Март |
7 751,40 |
2 524,68 |
1 433,05 |
1 091,63 |
Апрель |
8 072,68 |
2 624,34 |
1 487,47 |
1 136,87 |
Май |
7 023,10 |
2 404,40 |
1 415,34 |
989,06 |
Июнь |
8 001,19 |
2 581,39 |
1 454,58 |
1 126,81 |
Июль |
8 023,26 |
2 618,30 |
1 488,39 |
1 129,91 |
Август |
8 020,25 |
2 577,89 |
1 448,40 |
1 129,49 |
Сентябрь |
7 990,73 |
2 561,53 |
1 436,20 |
1 125,33 |
Окончание таблицы № 2.9.
Октябрь |
8 042,89 |
2 579,74 |
1 447,06 |
1 132,68 |
Ноябрь |
8 035,00 |
2 585,09 |
1 453,52 |
1 131,57 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 648,50 |
1 261,06 |
1 387,44 |
Итого |
94 197,00 |
30 199,56 |
16 933,82 |
13 265,74 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе была проделана статистическая обработка информации на основе данных об объеме производства и суммарных издержек предприятия.
В первой части курсовой работы были рассмотрены теоретические аспекты курсовой работы.
Во второй части работы
производилась обработка
Аналитическая группировка показала, что большую часть анализируемого периода объему производства варьировался в интерале [7 866,14 - 8 528,06] тонн, при средних суммарных затратах 2 583,99 тыс. руб. среднее значение объема составляет 8 018,89 тонн. В среднем в более половины месяцев объем производства оценивается на уровне 8 149, 82 тонн.
Показатели ряда динами свидетельствуют о том, что в целом, наблюдается тенденция роста объемов производства. При этом имеется период кратковременного снижения (в Мае) и период, в течение которого объем производства практически не изменялся (с Августа по Ноябрь). Наиболее эффективным месяцем по объему производства был Декабрь, а средний темп роста объема продукции составил 103,79%. Абсолютный прирост на конец анализируемого периода составил 3 309,60 тонн или 50,59% по отношению к показателю в его начале.
Величина рассчитанного нами коэффициента вариации свидетельствует о том, что колеблемость затрат на производство невысокая т.к.. V≤ 33%. Поэтому совокупность считаем однородной, а её среднюю – надёжной.
Метод корреляционно-регрессионного анализа показал, что связь между объемом производства и суммарными издержками является функциональной. Она характеризует то, что каждому значению фактического признака соответствует одно значение результативного признака. Благодаря уравнению линейной регрессии были определены размеры постоянных и переменных издержек
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Информация о работе Обработка статистических данных (статистика затрат)