Проведение аналитического расчета на примере предприятия ЗАО “Алькор”

По степени целесообразности выделяют: производительные (затраты производимые в соответствии с технологическим  процессом) и непроизводительные (дополнительные затраты, связанные или вызванные отклонением от заданной технологии).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Статистические методы изучения взаимосвязей

   Для изучения, измерения и количественного выражения взаимосвязей между явлениями статистикой применяются различные методы, такие как: метод сопоставления параллельных рядов, балансовый метод, методы аналитических группировок, дисперсионного и корреляционного анализа. 

Группировка - это процесс образования групп  единиц совокупности однородных в каком-либо отношении, а также имеющих одинаковые или близкие значения группировочного признака. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей, которыми будут характеризоваться выделенные группы. Определение и обоснование показателей целиком зависят от цели исследования и поставленной задачи. В зависимости от цели и задач исследования различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические, комбинированные.

   Аналитические группировки позволяют определить распределение предприятий или рассчитать среднее значение любого фактора на пересечении диапазонов значений любых двух аналитических факторов на заданную дату. Используя аналитические группировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений.

Таким образом, по каждому из этих признаков, множество  предприятий отрасли можно разбить  на группы.

Интервалы группировки  могут равные и неравные.

        При построении статистических группировок с равными интервалами величина интервала определяется по формуле:                                    

                                     

                                                (1.5)

где и - максимальное и минимальное значения признака в исследуемой совокупности,  n - число групп.

Выборочный  метод – это метод, при котором  обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных, для того чтобы охарактеризовать всю совокупность в целом

Важное значение в статистических исследованиях изучения взаимосвязей между производственными показателями на предприятиях имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики развития анализируемых показателей во времени, по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.

  Статистический индекс — это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

Для определения  индекса надо произвести сопоставление  не менее двух величин. При изучении динамики социально-экономических  явлений сравниваемая величина (числитель  индексного отношения) принимается  за текущий (или отчетный) период, а  величина, с которой производится сравнение — за базисный период.

     Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Существует  две категории зависимостей (функциональная и корреляционная) и две группы признаков (признаки-факторы и результативные признаки). В отличие от функциональной связи, где существует полное соответствие между факторными и результативными  признаками, в корреляционной связи  отсутствует это полное соответствие. Корреляционная связь - это связь, где  воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Примером корреляционной зависимости могут быть зависимости  между производительностью труда  и заработной платой.

Корреляционно-регрессионный метод  анализа.

Наиболее  простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или  между двумя факторными). Математически  эту зависимость можно выразить как зависимость результативного  показателя у от факторного показателя х.               Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.

Важнейшей задачей  является определение формы связи  с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения  связи (уравнения регрессии).

Другая  важнейшая задача - измерение тесноты зависимости - для всех форм связи может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 3- Этапы  корреляционного анализа

Практическая реализация корреляционного  анализа включает следующие этапы:

1. ;
2. Сбор информации и её первичная обработка ;
3. ;
4. (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;
5. ;
6. Оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию.

 

Коэффициент детерминации.

Линейный  коэффициент корреляции оценивает  тесноту взаимосвязи между признаками и показывает, является ли связь  прямой или обратной. Но понятие  тесноты взаимосвязи часто может  быть недостаточным при содержательном анализе взаимосвязей. В частности, коэффициент корреляции не показывает степень воздействия факторного признака на результативный. Таким показателем является коэффициент детерминации ², для случая линейной связи представляющий собой квадрат парного линейного коэффициента корреляции или квадрат множественного коэффициента корреляции. Его значение определяет долю (в процентах) изменений, обусловленных влиянием факторного признака, в общей изменчивости результативного признака.

Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками функциональную или жестко детерминированную, с одной стороны, и статистическую или стохастически детерминированную с другой. Строго определить различие этих типов связи можно тогда, когда они получают математическую формулировку.  
       Если с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е. значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной, связь между ними является функциональной.

Функциональной- называют такую связь, при которой определённому значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного. Такая связь возможна при условии, что на поведение одного признака (результативного) влияет только второй признак (факторный) и никакие другие. 
       Нередко говорят о строгом соответствии лишь одного значения второй из переменных каждому значению первой из них, но это неверно. Например, связь между у и х является строго функциональной, если  , но значению х = 4 соответствует не одно, а два значения: у1 = +2; у2 = - 2. Уравнения более высоких степеней могут иметь несколько корней, связь, разумеется, остается функциональной. 
        Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой и ни от чего более. В реальной природе (и тем более в обществе) таких связей нет; они являются лишь абстракциями, полезными и необходимыми при анализе явлений, но упрощающими реальность.

Статистическая  связь- связь между переменными, на которую накладывается воздействие случайных факторов. В результате действия такой связи изменения одной переменной приводят к изменениям другой не детерминированно, как при функциональной связи, а статистически, отражаясь на изменении математического ожидания последней. Такие взаимосвязи рассматриваются регрессионным анализом. Но может быть и так, что ни та, ни другая переменная не зависят друг от друга, они равноправны — в таких случаях речь идет о корреляции, которая изучается методами корреляционного анализа. 

Корреляционная  связь - это связь, где воздействие  отдельных факторов проявляется  только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических  данных. Примерами корреляционной зависимости  могут быть зависимости между  размерами активов банка и  суммой прибыли банка, ростом производительности труда и стажем работы сотрудников.

Основными задачами корреляционного анализа  являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически  осуществимым оперативное решение  задач изучения взаимосвязи показателей  биржевых ставок методами корреляционно-регрессионного анализа. При машинной обработке  исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения  анализов, вычисление параметров применяемых  математических функций является быстро выполняемой счетной операцией. 
   Вариация каждого изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Вариация затрат на производство продукции на предприятии зависит от применяемого оборудования, технологии, организации производства, объема выпуска продукции и других самых различных факторов.

  При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков – это факторные признаки. Другие признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, называются результативными. Например, при изучении зависимости между объемом выпуска продукции  и затратами на ее производство, затраты являются результативным признаком, а объем выпуска - факторным признаком.

      При функциональной связи изменение независимых переменных приводит к получению точно определенных значений зависимой переменной.

    Наиболее часто функциональные связи проявляются при изучении физических явлений, например в механике функциональной является зависимость расстояния, пройденного объектом, от скорости его движения и т.п.

  В сфере финансов  и экономики функциональные зависимости также наблюдаются довольно часто – это плата за кредит, начисляемая на основе установленной процентной ставки; показатель доходности ценной бумаги, рассчитываемой по математической формуле, а следовательно, находящейся в функциональной зависимости от курса ценной бумаги; показатели рентабельности; фондоемкости и фондоотдачи, функционально зависящие от объема продукции и стоимости основных фондов, и т.д. Но гораздо чаще в экономике и финансовой сфере имеют дело с другим видом связи - статистической, которая, собственно говоря, и представляет интерес для статистического изучения . 

Заметим, что статистическая связь проявляется  лишь «в общем и среднем» при неограниченном увеличении числа наблюдений заявлением. Так, мы можем предполагать, что существует зависимость между объемом основных фондов предприятия и получаемой им прибылью, а именно: с увеличением первого размер прибыли возрастает. Но на это можно возразить и привести пример предприятия, обладающего достаточным количеством современного производственного оборудования, и тем не менее терпящего убытки. В данном случае мы имеем наглядный пример статистической связи, которая проявляется лишь в больших совокупностях, содержащих десятки и сотни единиц в отличие от функциональной, подтверждающейся для каждого наблюдения.

Корреляционной  является статистическая связь между  признаками, при которой изменение значений независимой переменной X приводит к закономерному изменению математического ожидания случайной величины Y.

Корреляционная  связь, как и функциональная, может  быть прямой (положительной) или обратной (отрицательной).

Необходимо  отметить, что экономической теории принадлежит решающее слово в обосновании связей между теми или иными признаками. При этом теоретический анализ должен показать, какие факторы влияют на исследуемый признак или же влияние каких факторов должно быть проверено. Статистическое выражение связи между явлениями может показать, что изменения одного из сопоставляемых признаков сопровождаются изменениями другого. Следовательно, нужно искать объяснение этим изменениям в их содержательном анализе. С помощью статистических методов изучения зависимостей можно установить, как проявляется теоретически возможная связь в данных конкретных условиях. Статистика не только отвечает на вопрос о реальном существовании намеченной теоретическим анализом связи, но и дает количественную характеристику этой зависимости. Зная характер зависимости одного явления от других, можно объяснить причины и размер изменений в явлении, а также планировать необходимые мероприятия для дальнейшего его изменения.