Реферат: Анализ производства и реализация товаров предприятия

Содержание

Введение

1 Теоретическоеобоснование

1.1 Статистическаягруппировка данных

1.2 Показателидинамических процессов

1.2.1 Основные показателидинамики

1.2.2 Средние показателидинамики

1.2.3 Сглаживаниеколеблемости в рядах динамики

1.2.4 Показателисезонности

1.3 Показатели вариации

1.4 Индексы

1.5 Корреляционно-регрессионныйанализ

2 Характеристикапредприятия ООО «Полилайн»

3 Практическая часть

3.1 Статистическаягруппировка данных

3.2 Показателидинамических процессов

3.2.1 Основные показателидинамики

3.2.2 Средние показателидинамики

3.2.3 Сглаживаниеколеблемости в рядах динамики

3.2.4 Показателисезонности

3.3 Показатели вариации

3.4 Индексы

3.5Корреляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

ООО «Полилайн» –динамично развивающееся предприятие на рынке нетканых материалов России.Иглопробивные нетканые материалы – это текстильные материалы, изготавливаемыеиз натуральных и химических волокон механическим способом без примененияметодов ткачества. Синтетические волокна (нити) формируют из полимеров, несуществующих в природе, а полученных путем синтеза из природных низкомолекулярныхсоединений. Важнейшим видом сырья для нетканых материалов служит полипропилен иполиэфирное волокно.

Нетканые материалынаходят широкое применение в различных областях: строительство автомобильных ижелезных дорог, мостов, тоннелей, армирование насыпей, балластировкитрубопроводов, строительство гидротехнических сооружений (водоемы, каналы,бассейны), жилищное и техническое строительство, обустройство кровли, ландшафтныеработы (укладка тротуарной плитки, устройство газонов) и т.д.

На сегодняшний деньпроизводственные мощности предприятия представляют собой четыре технологическиелинии, позволяющие производить ежегодно более 10 миллионов квадратных метровнетканого иглопробивного полотна. ООО «Полилайн» осуществляетпостоянную модернизацию оборудования, совершенствует технологические процессы,что позволяет непрерывно улучшать качество выпускаемой продукции и соответствоватьтребованиям рынка. С целью производства конкурентоспособной продукции напредприятии разработан план технического перевооружения.

1 Теоретическое обоснование

1.1 Статистическая группировка данных

Группировка – расчленениеобщей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам наоднородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественномотношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучитьструктуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками.Выделяют три вида группировок: типологическая, структурная и факторная.

В зависимости от степениколеблемости группировочного признака различают равные (100-150, 150-200) инеравные (100-150, 151-400) интервалы.

Величина равногоинтервала определяется по формуле:

/>, (1.1.1)

где: i – величина интервала;

xmax – максимальное значениегруппировочного признака;

xmin – минимальное значениегруппировочного признака;

n – число групп.

Для определения числагрупп при известной численности совокупности существует формула:

/>, (1.1.2)

где: N – число единиц совокупности.

Интервалы групп могутбыть замкнутыми (закрытыми), и открытыми. Открытые интервалы применяются толькодля крайних групп (до 100, свыше 400).

Количественныйгруппировочный признак может быть либо дискретным (измеряться целыми числами:число рабочих), либо непрерывным (размер заработной платы). В первом случаеверхнюю границу предыдущей группы и нижнюю границу последующей группыобозначают с расхождением на одну целую единицу. Во втором случае нижняяграница формируется по принципу «включительно», а верхняя – по принципу «исключительно».

В зависимости от степенисложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могутпроизводиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются поодному признаку, группировка называется простой. Группировка на основе двух илибольшего числа признаков, взятых в комбинации друг с другом, называется комбинационной.

1.2 Показатели динамических процессов

1.2.1 Основныепоказатели динамики

Простейшими показателямианализа, которые используются в первую очередь при измерении скорости измененияуровня ряда динамики, являются абсолютный прирост, темпы роста и прироста, атакже абсолютное значение одного процента прироста. Расчет этих показателейоснован на сравнении между собой уровней ряда динамики. При этом уровень, скоторым производится сравнение, называется базисным, т.к. он является базойсравнения. Обычно за базу сравнения принимается либо предыдущий, либокакой-либо предшествующий уровень, например первый уровень ряда.

Если каждый уровеньсравнивается с предшествующим, то полученные при этом показатели называютсяцепными, т.к. они представляют собой как бы звенья «цепи», связывающие уровниряда. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим какпостоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Абсолютный прирост набазисной основе вычисляется по формуле:

/>, (1.2.1.1а)

где: Dуб – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

y1 – начальный уровень.

Абсолютный прирост нацепной основе рассчитывается как:

/>, (1.2.1.1б)

где: Dуц – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

yi-1 – предыдущий уровень.

Темп роста показывает восколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а случае уменьшения –какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень.

Базисный темп роста:

/>. (1.2.1.2а)

Цепной темп роста:

/>. (1.2.1.2б)

Темп приростахарактеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению кбазисному уровню:

/>. (1.2.1.3)

Абсолютное значение(содержание) одного процента прироста вычисляется по формуле:

/>. (1.2.1.4)

1.2.2 Средние показатели динамики

Важнейшими обобщающимипоказателями динамического ряда выступают различного рода средние.

Средний уровень рядаможно вычислить по формулам:

/>; /> (1.2.2.1а,б)

где: у – уровни;

n – число равных промежутков илиинтервалов.

Средний абсолютныйприрост можно вычислить на основе цепных приростов по формуле:

/>. (1.2.2.2)

Средний темп приростаможно вычислить по формуле средней геометрической простой из цепных темповроста:

/>. (1.2.2.3)

Средний темп прироставычисляется по формуле:

/>. (1.2.2.4)

1.2.3 Сглаживание колеблемости в рядах динамики

Одна из важнейших задачанализа динамики – выявление и количественная характеристика основной тенденцииразвития явления. Под тенденцией понимается общее направление к росту, снижениюили стабилизации уровня явления во времени. Однако и рост, и снижение уровнямогут происходить по-разному: либо равномерно, либо ускоренно, либо замедленно.Когда тенденция развития оказывается как бы затушеванной и недостаточно отчетливойвследствие колебания уровня из-за влияния ряда факторов, могут быть примененыразличные методы.

Метод укрупненияинтервалов.

Этот метод заключается впреобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительныхпериодов (например, сутки в недели, месяца в квартала).

Метод скользящейсредней.

Сглаживание заключается втом, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядкууровней ряда, затем – средний уровень из такого же числа уровней ряда, начинаясо второго, далее начиная с третьего и т.д. Т.о., при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по временному ряду от его начала к концу, каждый разотбрасывая один уровень в начале и добавляя один уровень в конце.

К примеру, проводясглаживание колеблемости на основе 10-дневки, получим формулы:

/>;

/>... (1.2.3.1)

Аналитическоевыравнивание ряда.

Аналитическое выравниваниеряда позволяет найти плавную линию развития (тренд) явления, характеризующуюосновную тенденцию его динамики. Если фактические уровни ряда динамики нанестина график, то получается ломаная линия, которая отражает и основную тенденциюразвития, и всякого рода отклонения от неё. Чтобы выявить основную тенденцию,нужно выровнять эту ломаную линию с помощью функции.

Аналитическоевыравнивание можно производить с помощью прямолинейной функции, параболической,гиперболической, степенной и т.д.

Рассмотрим выравнивание попрямой:

/>, (1.2.3.2)

где: а0, а1– параметры;

t – время (порядковый номер интервалаили момента времени)

Параметры а0,а1 находятся из системы уравнений:

Если St=0, т.е. в рядах с нечетным числомчленов центральный член принимается за ноль, а члены идущие от центральногоналево и направо получают номера 1,2,3 и т.д.со знаками минус и плюссоответственно, то:

/>; />. (1.2.3.3а, б)

Рассмотрим выравниваниепо параболе второй степени:

/>. (1.2.3.4)

Параметры находятся изследующей системы уравнений:

При St=0 параметры рассчитываются следующимобразом:

/>; /> (1.2.3.5а, б)

Рассмотрим выравнивание спомощью логарифмической функции:

/>. (1.2.3.6)

При St=0 параметры рассчитываются следующимобразом:

/>; />. (1.2.3.7а,б)

Для выбора оптимальнойфункции можно воспользоваться формулой стандартной ошибки аппроксимации. Функцияс наименьшим значением ошибки аппроксимации будет адекватной:

/>. (1.2.3.8)

1.2.4 Показатели сезонности

Сезонными колебанияминазываются более или менее устойчивые внутригодовые колебания, уровни развитиясоциально-экономических явлений, проявляются они с различной степеньюинтенсивности во всех сферах жизни. Характеризуются сезонные колебанияиндексами сезонности (Is), совокупностькоторых образуют сезонную волну. Индексом сезонности называется средняя, исчисленнаяиз процентных отношений, по одноименным месяцам фактических уровней к уровнямвыровненным.

Для выявления сезонныхколебаний обычно берутся данные за несколько лет, распределенные обычно помесяцам. Несколько лет берутся для того, чтобы выявить устойчивую сезоннуюволну, на которой не отражались бы случайные условия одного года.

Для рядов внутригодовойдинамики с ярко выраженной основной тенденцией развития можно использоватьформулу:

интервалабсолютный прирост динамика

/>, (1.2.4.1)

где: yi – фактические уровни;

yti – теоретические (выравненные) уровни;

n – число лет.

Если ряд не содержит ярковыраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности исчисляются поэмпирическим данным без их предварительного варьирования.

Тогда формула расчетабудет следующая:

/>, (1.2.4.2)

где: /> – общий для анализируемогоряда динамики средний уровень.

1.3 Показатели вариации

Вариацией признаковназывается наличие различий в численных значениях признаков у единицсовокупности явлений. Существует пять обобщающих показателей вариации: размахвариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение,коэффициент вариации.

Размах вариации –абсолютная величина разности между максимальными и минимальными значениями:

/>, (1.3.1)

где: R – размах вариации;

/> – максимальное значение изучаемогопризнака;

/> – минимальное значение изучаемогопризнака.

Среднее линейноеотклонение от средней представляет собой среднюю арифметическую из абсолютныхотклонений конкретных вариантов от их среднего значения:

/>; />, (1.3.2а, б)

где: /> – для первичного ряда;

/> – для вариационного ряда.

Дисперсия, или среднийквадрат отклонений рассчитывается по формулам:

/>; />. (1.3.3а, б)

Среднее квадратическоеотклонение от средней высчитывается по формуле:

/>. (1.3.4)

Коэффициенты вариации:

/>; />. (1.3.5а, б)

Кроме рассмотренныхпоказателей имеются другие показатели, которые характеризуют структуру рядовраспределения, например мода и медиана.

Мода – это значениепризнака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях.

Мода в интервальных рядахвысчитывается по формуле:

/>, (1.3.6)

где: Мо –мода;

xmo<sub/>– нижняя граница модального интервала[1];

imo – величина модального интервала;

fmo – частота соответствующая модальномуинтервалу;

fmo-1 – частота предшествующая модальномуинтервалу;

fmo+1 – частота интервала следующего замодальным.

Медиана – величина,которая делит численность упорядоченного ряда на 2 равные части, одна имеетзначение варьирующего признака меньше чем средний вариант, а другая больше.

Медиана в интервальныхрядах высчитывается по формуле:

/>, (1.3.7)

где: Me – медиана;

xmе – нижняя граница медианного интервала[2];

Sf – сумма частот ряда;

SSme-1 – сумма частот, накопленная домедианного интервала;

Fme – частота медианного интервала.

Наряду с медианой дляболее полной характеристики структуры изучаемого явления применяют квартили. Квартилиделят ряд по сумме частот на 4 равные части. Вторым квартилем является медиана.Формулы для остальных квартилей в интервальном ряду имеют вид:

/>; />, (1.3.8)

где: xQ1 и xQ3– нижние границы соответствующих квартильных интервалов[3];

iQi – величина соответствующегоинтервала;

SQ1-1 и SQ3-1 – накопленные частоты интервалов,предшествующих соответствующим квартильным;

fQ1 и fQ3– частоты соответствующих квартильных интервалов.

Квартильное отклонениесчитается по формуле:

/>. (1.3.9)

Относительный показательквартильной вариации:

/>. (1.3.10)

Коэффициент осцилляции:

/>. (1.3.11)

Для сравнительногоанализа степени асимметрии рассчитывают показатель асимметрии: