Определение прогнозного значения экономического показателя

Немаловажную роль играет качество обслуживания, предполагающее создание максимума удобств для покупателя, хорошее его информирование о товарах, новинках, поступающих в продажу. Качество обслуживания позволяет существенно повысить производительность труда за счет привлечения покупателей, хотя требует дополнительных затрат труда работников. Повышают производительность труда и одновременно качество обслуживания факторы, облегчающие труд работников, а именно: предварительная расфасовка и упаковка товаров в промышленности, механизация погрузочно-разгрузочных работ, внедрение прогрессивной торговой техники, более широкое применение элементов самообслуживания и т.д. Для жителей отдаленных деревень работники кооперативной торговли должны завозить товары в количестве и качестве, соответствующем заказам.

Очень многое зависит  и от личных качеств работников, их квалификации, стажа практической работы. Сказывается на производительности труда уровне мотивации продавцов, специалистов и руководителей.

Важным фактором роста  производительности труда является рациональная организация труда, внедрение мероприятий научной организации труда, которая основана на новейших достижениях науки и передовой практики.

Для повышения эффективности  использования персонала прежде всего, необходимо повысить производительность труда. Основным резервом увеличения производительности труда работников является увеличение розничного товарооборота, заготовительного оборота, товарооборота общественного питания и т.д. Но также при увеличении объёмных показателей необходимо увязывать их с такими показателем как прибыль. Пути повышения эффективности использования персонала в основном будут касаться её.

Анализ использования  рабочего времени осуществляется на основе баланса рабочего времени. Полноту  использования трудовых ресурсов можно  оценить по количеству отработанных дней и часов одним работником за анализируемый период времени, а также по степени использования фонда рабочего времени. Такой анализ проводится по каждой категории работников, по каждому производственному подразделению и в целом по предприятию.

Начисление вознаграждения по итогам работы за год должно производится в соответствии с полученной каждым работником заработной платой за год. При этом к ней могут устанавливаться повышающие коэффициенты, учитывающие стаж работы в организации, что позволит снизить текучесть кадров и повысить заинтересованность работников в данном месте работы.

Если на предприятие наблюдается снижение численности работников и их зарплаты, то снижается стимул к работе, поэтому необходимо обеспечить рост зарплаты, а также обеспечить моральное и материальное стимулирование за результаты работы.

 

Таким образом, можно  сделать вывод, что предложенные мероприятия по повышению эффективности  труда на предприятии позволят мотивировать сотрудников, более активно участвовать  в деятельности предприятия.

Глава 2

 2. Оценка тесноты связи между фактором и результативным показателем на основе корреляционного анализа.

2.1. Определение линейного коэффициента корреляции.

В качестве факторного показателя  Х берется «Среднегодовая численность работников организации», а результативным показателем Y – «Объем промышленной продукции». Данные представлены в Таблице 1.

Таблица 1  Начальные данные

x	1644	1641	1605	1588	1542	1447	1436	1424
y	2370	1193	1456	1677	1776	1857	2185	2504

 

Теснота связи между  показателями корреляции оценивается  коэффициентом корреляции ( r_xy ). Расчет производится по следующей формуле:

Таблица 2  Данные для расчета коэффициента корреляции

№	xi	yi	x*y	xi -	yi -	(xi- )*(yi- )
1	1644	2370	3896280	103,12	492,75	50812,38	10633,73	242802,56
2	1641	1193	1957713	100,12	-684,25	-68507,11	10024,01	468198,06
3	1605	1456	2336880	64,12	-421,25	-27010,55	4111,37	177451,56
4	1588	1677	2663076	47,12	-200,25	-9435,78	2220,29	40100,06
5	1542	1776	2738592	1,12	-101,25	-113,40	1,25	10251,56
6	1447	1857		-93,88	-20,25	1901,07	8813,45	410,06
7	1436	2185		-104,88	307,75	-32276,82	10999,81	94710,06
8	1424	2504		-116,88	626,75	-73254,54	13660,93	392815,56
Сумма	12327	15018		-	-	-157884,75	60464,84	1426739,48
Среднее	1540,88	1877,25		-	-	-19735,59	7558,11	178342,44

r_xy =

- 0,537

Коэффициент корреляции r равен -0,537. Это означает,  что между среднегодовой численностью работников организации и объемом промышленной продукции наблюдается умеренная зависимость, связь обратная -1<r<0. При увеличении x, y уменьшается.

2.2. Проверка  значимости линейного коэффициента корреляции

Коэффициент корреляции, рассчитанный на основе выборочных значений показателей x, y является случайной величиной для генеральной совокупности признаков.

  Необходимо убедиться,  что рассчитанное значение значимо  (существенно) для всей генеральной  совокупности признаков (x, y).

Значимость линейного  коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента путем сопоставления расчетного и табличного значений.

t_р =

v = n-2 = 8-2 = 6.

a	0,40	0,30	0,20	0,10	0,05	0,025	0,010	0,005	0,001	0,0005
v=6	0,265	0,553	0,903	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	5,208	5,959

α = 0,05 – уровень значимости.

t_р = 1,559

t_табл = 1,943

t_р < t_табл, это означает что при уровне значимости равном 0,05 коэффициент корреляции значимости несущественен для генеральной совокупности признаков.

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Определения аналитического выражения связи между факторным и результативным показателем на основе регрессионного анализа.

3.1. Оценка параметров уравнения линейной регрессии.

Уравнение регрессии – это формула статистической связи между переменными. Уравнение линейной регрессии – уравнение прямой вида y=a+bx.

Таблица 3

n	Xi	Yi	Xi2	Xi*Yi
1	1644	2370	2702736	3896280
2	1641	1193	2692881	1957713
3	1605	1456	2576025	2336880
4	1588	1677	2521744	2663076
5	1542	1776	2377764	2738592
6	1447	1857	2093809	2687079
7	1436	2185	2062096	3137660
8	1424	2504	2027776	3565696
Итого	12327	15018	19054831	22982976

               | *8

  185126886-151954929b+152438648b=183863808

483719b= -1263078

b = -1263078/483719

b = -2, 6112

а =

а =

а =

а = 5900,7828

Решив систему уравнений, получились следующие данные о параметрах регрессии:

а = 5900,7828           b = -2,6112

Сделаем проверку уравнения, подставим полученные а и b в первое уравнение:

8*5900,7828+12327*(-2,6112)=15018

15018=15018,   отсюда следует, что коэффициенты a и b определены, верно.

3.2. Оценка качества линейной регрессии.

Для оценки качества описания зависимости с помощью уравнения регрессии используется коэффициент детерминации «В», который рассчитывается по формуле:

=а+в

=5900,7828+(-2,6112)*

Таблица 4  Данные для расчета коэффициента детерминации

№	xi		yi	-	( - )2	yi -	(yi - )2
1	1644	1607,97	2370	-269,28	72511,72	492,75	242802,56
2	1641	1615,80	1193	-261,45	68356,10	-684,25	468198,06
3	1605	1709,81	1456	-167,44	28036,15	-421,25	177451,56
4	1588	1754,20	1677	-123,05	15141,30	-200,25	40100,06
5	1542	1874,31	1776	-2,94	8,64	-101,25	10251,56
6	1447	2122,38	1857	245,13	60088,72	-20,25	410,06
7	1436	2151,10	2185	273,85	74993,82	307,75	94710,06
8	1424	2182,43	2504	305,18	93134,83	626,75	392815,56
Сумма	12327,00	15018,00	15018,00	0,00	412271,28	0,00	1426739,48
среднее	1540,88	1877,25	1877,25	0,00	51533,91	0,00	178342,44

В =

=0,289

Коэффициент «В» составляет 0,289-это показывает, что регрессия слабо описывает соответствующую зависимость переменных.

 

 

4. Определение  тренда для факторного признака  на основе

коэффициента  рассеяния.

Тренд (от англ. Trend - тенденция) - общая тенденция при разнонаправленном движении, выраженная общая направленность изменений показателей любого временного ряда. Графики могут быть описаны различными уравнениями - линейными, логарифмическими, степенными и т. д. Фактический тип графика устанавливают на основе графического изображения данных временного ряда, путем осреднения показателей динамики ряда, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметров графика.

Трендом называется плавное и устойчивое изменение уровней явления во времени, свободное от случайных колебаний.

Тренд для факторного признака выбирается на основе коэффициента рассеяния.

4.1. Определение  коэффициента рассеяния для линейной  функции.

Таблица 4  Данные для расчета линейной функции

№ п/п	t	t2	x	xt
1	1	1	1644	1644
2	2	4	1641	3282
3	3	9	1605	4815
4	4	16	1588	6352
5	5	25	1542	7710
6	6	36	1447	8682
7	7	49	1436	10052
8	8	64	1424	11392
Сумма	36	204	12327	53929