Обработка статистических данных (статистика затрат)

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Марта 2013 в 16:45, курсовая работа

Описание работы

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.

Содержание работы

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

Файлы: 1 файл

Курсовая Обработка статистических данных.docx

— 70.38 Кб (Скачать файл)

 

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

  1. Определяем средние показатели:
    • Средний абсолютный прирост = 300,87 тонн
    • Средний темп роста = 103,79%
    • Средний темп прироста = 3,79%

Вывод: в среднем за анализируемый период объем производства увеличивался на 300, 87 тонн каждый месяц, при темпе роста 103,79%

 

    1. Расчет показателей  вариаций

 – суммарные издержки тыс. руб.

 = 2516,63 тыс. руб. – среднее значение суммарных издержек

  1. Определяем размах вариации по формуле (3.1)

= 2 648,50 тыс. руб.

= 2 234,77 тыс. руб.

= 413,73 тыс. руб.

  1. Определяем дисперсию, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации. Для этого сформируем расчетную таблицу

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%.

 

    1. Распределение затрат на постоянные и переменные, методом  корреляционно-регрессионного анализа

 

  1. Проводим корреляционный анализ. Для этого определяем коэффициент корреляции по формуле (4.1.).

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.

  1. Проводим регрессионный анализ

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 

  1. Распределяем затраты на постоянные и переменные

 

где

  • TC – суммарные издержки
  • FC – постоянные издержки
  • VC – переменные издержки
  • v – средние затраты на 1 ед. производства
  • Q – объем производства

Соответственно – переменные издержки, а - постоянные издержки

Издержки предприятия                                Таблица 2.9.

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 данных, с использованием аналитической  группировки, рядов динамики, показателей вариации и корреляционно-регрессионного анализа.

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

 

 

  1. Курс лекций по дисциплине «Статистика»
  2. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов.-М.: Финансы и статистика, 1984.
  3. Теория статистики: Учебник под редакцией профессора Шамойловой Р.А. - М.: «Финансы и статистика» 1998г.
  4. А.А. Френкель, Е.В. Адамова «Корреляционно регрессионный анализ в экономических приложениях»-М., 1987.

 


Информация о работе Обработка статистических данных (статистика затрат)