Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз

Загрузка...

главная страница Рефераты Курсовые работы текст файлы добавьте реферат (спасибо :)Продать работу

поиск рефератов

Курсовая на тему Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз

скачать
похожие рефераты
подобные качественные рефераты

Размер: 130.28 кб.
Язык: украинский
Разместил (а): Zeus
16.03.2011
 1 2 3 4 5 6 7 8






4.3 Каузальне моделювання

Існує два методи кількісного прогнозування: аналіз часових рядів і каузальне моделювання.

Керівник повинен знати, як використовувати кількісну модель і повинен пам’ятати, що користь від прийняття рішення повинна покрити витрати на створення моделі.

Каузальний метод застосовують в ситуаціях з більш ніж однією змінною. Це спроба прогнозувати те, що відбудеться в подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між факторами.

Залежність між факторами називається кореляцією. Чим вища кореляція (чим сильніший зв’язок між факторами ) тим вища придатність моделі для прогнозування. Повна кореляція буває, коли залежність в минулому була завжди правдивою. Спробуємо дослідити статистичну залежність між оптовими цінами на сировину, матеріали або комплектуючі вироби, що є факторними ознаками та оптовими цінами на продукцію, на виробництво якої ця сировина використовується і які виступають як результативні ознаки.

Подамо вихідну інформацію у вигляді таблиці:

Таблиця 4.7- Вихідні дані для проведення каузального моделювання

Рік

Темпи зростання середніх цін на матеріал витрачений на одиницю виробу, (базисні), %x

Темпи зростання оптових цін за одиницю продукції виду ... (базисні), %y

2002

100

100

2003

105

108

2004

114

116






Роки

хі

хі+1

х2і

х 2і+1

хі* хі+1

2002

100

105

10000

11025

10500

2003

105

114

11025

12996

11970

2004

114

123,5

12996

15252,25

14079

Разом

319

342,5

34021

39273,25

36549
Визначаємо коефіцієнт автокореляції в ряді х, тобто темпів зростання середніх цін на матеріал.

Таблиця 4.8- Автокореляція х.

Обчислюємо екстраполяцію:

1=5

2=14

=(5+14)/2=9,5

Знайдемо коефіцієнт автокореляції для х за формулою:

r хі хі+1=( хі* хі+1 – ( хі * хі+1 )/n)/( х2і –( хі )2 /n)*( х 2і+1 –( хі+1)2 /n )))


Зробивши обрахунки r хі хі+1 =0,99;

Обчислюємо коефіцієнт автокореляції для результативної ознаки у, тобто темпів зростання оптових цін за формулою:

r уі уі+1=( уі * уі+1– ( уі * у і+1 )/n)/( у2і–( уі )2 *( у2і+1 –( уі+1)2 /n )))

Таблиця 4.9- Автокореляція У.


Роки

уі

уі+1

у2і

у2і+1

уіі+1

2002

100

108

10000

11664

10800

2003

108

116

11664

13456

12528

2004

116

128

13456

16384

14848

Разом

324

352

35120

41504

38176



Обчислюємо екстраполяцію:

1=8

2=16

=(8+16)/2=12

Отже r уі уі+1 =0,99;

Перевіряємо одержані дані r уі уі+1 =0,99; r хі хі+1 =0,99 і порівнюємо їх з критичними значеннями ( для ймовірності 0,99- 0,253), котрі беремо з статистичних таблиць, оскільки розрахункові значення більші за критичні, то робимо висновок про наявність автокореляції.

Спробуємо усунути автокореляцію ввівши в рівняння регресії додаткову змінну t.

Таблиця 4.10- Знаходження параметрів та рівняння множинної кореляції


Роки

х

у

t

x*y

x2

t2

х* t

у* t

у t

2002

100

100

-1

10000

10000

1

-100

-100

100

2003

105

108

0

11340

11025

0

0

0

108

2004

114

116

1

13224

12996

1

114

116

116

Разом

319

324

0

34564

34021

2

14

16

324



З системи рівнянь:

3*а+319*b+0=324

319*а+34021*b+14*с=34564

0+14*b+2*с=16

Знаходимо коефіцієнти а,b,c : а=108; b=0; c=8

Таким чином рівняння множинної кореляції є:

У= 108+8*t

Таким чином теоретичні ціни за одиницю продукції на 2001,2002,2003 роки складають :

У(01)= 108+8*(-1)=100

У(02)= 108+8*0=108

У(03)= 108+8*(1)= 116


Економічний зміст параметрів а,b,c наступний:

а - оптова ціна на одиницю виробу при відсутності витрат на ресурси та сировину буде дорівнювати 108 тис. грн.

b – показує, що оптова ціна не зміниться для одиниці виробу при зміні ціни на ресурси для виготовлення на 1%.

с - показує, що середній щорічний приріст оптової ціни під впливом всіх інших факторів становить 116%



Перевіряємо наявність автокореляції, визначаючи ступінь автокореляції.

Якщо автокореляція усунута, то залишкові величини мають бути незалежними. Перевіримо цю гіпотезу, обчисливши коефіцієнт автокореляції залишкових величин.

Таблиця 4.11- Перевірка наявності автокореляції

Роки

у

у t

εt

εt+1

εt*εt+1

εt2

2002

100

100

0

0

0

0

2003

108

108

0

0

0

0

2004

116

116

0

0

0

0

Разом

324

324

0

0

0

0



Коефіцієнт автокореляції розраховуємо за формулою:

ε= Σ(εt * εt+1)/Σεt2 ;

Таким чином бачимо, що автокореляція відсутня, і залишкові величини є незалежними.

Висновок

В даній курсовій роботі були використані статистичні дані підприємства, індексний метод, метод проектування тренду, кореляційно - регресійний метод, екстраполяція. Для оцінки перспектив збуту вивчали тенденцію загальних обсягів продаж, використовуючи метод побудови тренду. Використовували метод сезонності для визначення сезонних коливань обсягів виробленої продукції. За допомогою способу індексних розрахунків визначали вплив ціни за одиницю продукції та обсягу продукції в натуральному виразі на зміну обсягу продукції у вартісному виразі.

Дослідили статистичну залежність між оптовими цінами на сировину, матеріали або комплектуючі вироби, що є факторними ознаками, і оптовими цінами на продукцію, на виробництво якої ця сировина використовуються, і які тут виступають, як результативні ознаки за допомогою каузального моделювання.

Проведений аналіз з використанням показників дав змогу визначити ефективність використання факторів виробництва, матеріаломісткість, виробіток продукції за годину одним працюючим, фондовіддачу, енергоємність тощо.

За допомогою статистичних методів ми обрахували ймовірність появи бракованих деталей у процесі виробництва та здійснили статистичний контроль якості технологічних процесів.

Незважаючи на всі несприятливі обставини для розвитку бізнесу , дане підприємство збільшило обсяг виробництва продукції, для робітників піднялась заробітна плата, що в свою чергу призвело до зросту середнього рівня продуктивності праці. На підприємстві помітне формування мотиваційних умов праці. Збільшилась матеріалоємність, а через це і витратоємність підприємства, проте валовий, балансовий та чистий доходи підприємства теж збільшились. Кількість продукції одержаної від кожної одиниці вартості засобів праці також зросла ,що свідчить про ефективність використання цих засобів. Потрібно сказати про те, що збільшилась рентабельність продукції, тому надалі є доцільним збільшення фінансування, чи залучення інвестицій на підприємство.

Вище перераховані методи дають змогу прогнозувати основні тенденції, характерні для діяльності організації, що допомагає зробити ефективнішим використання ресурсів та досягнення організаційних цілей.


Використана література

1.Статистика. За ред. А.В.Головача та ін. Київ.: Вища школа, 1994

2.Статистика. Збірник задач. За ред. Головача А.В. та інших. Київ.: Вища школа, 1994.

4.Мескон М., Альберт М. Основи менеджменту. Москва. Дело, 1992

5.Котлер Ф. Основи маркетингу. Москва.: Прогрес,1999

6.Парсяк В.Н., Рогов В.К. Маркетингові дослідження. Київ.: Наукова думка, 1995

7.Гуцуляк М.В. Статистика. Курс лекцій

8.”Урядовий кур’єр ”-журнал., січень-листопад 2002-2003р.
 1 2 3 4 5 6 7 8

Удобная ссылка:

Скачать курсовую работу бесплатно
подобрать список литературы


Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз


Постоянный url этой страницы:
Курсовая Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз


Разместите кнопку на своём сайте:
Рефераты
вверх страницы


© coolreferat.com | написать письмо | правообладателям | читателям
При копировании материалов укажите ссылку.