Ім'я файлу: № 4919.docx
Розширення: docx
Розмір: 621кб.
Дата: 17.05.2021
скачати
Пов'язані файли:
Аналіз підприємства.docx
ТЗН.docx
Order-full-id-7955-138.docx
Левчук Софія .docx
Розширення: docx
Розмір: 621кб.
Дата: 17.05.2021
скачати
Пов'язані файли:
Аналіз підприємства.docx
ТЗН.docx
Order-full-id-7955-138.docx
Левчук Софія .docx
Рис.5.1. Гістограма розподілу заробітної плати, тис. грн.
Одержавши усереднені значення варіант, середню величину обчислюють за формулою середньої арифметичної зваженої.
Таблиця 5.4
Обчислення середньої арифметичної в інтервальному варіаційному ряді
| Заробітна плата, тис.грн | Середина інтервалу заробітної плати, тис. грн. | Частота | xn |
| x | n | ||
| 34-41,5 | 34 | 7 | 238 |
| 41,5-49 | 46 | 5 | 230 |
| 49-56,5 | 54 | 5 | 270 |
| 56,5-64 | 60 | 3 | 180 |
| Разом | X | 20 | 918 |
Середня арифметична зважена:
Отже, середня заробітня плата, становить 45,9 тис. грн.
Для визначення середніх темпів зростання за різні за тривалістю періоди часу використовують середню гармонічну зважену.
Формула для її обчислення має такий вигляд:
Отже, середній темп зростання складає 2251
Середня квадратична зважена:
Таблиця 5.5
Розрахунок середньої квадратичної зваженої
| Середина інтервалу заробітної плати, тис. грн | Частота | x2 | x2n |
| x | n | ||
| 34 | 7 | 1156 | 8092 |
| 46 | 5 | 2116 | 10580 |
| 54 | 5 | 2916 | 14580 |
| 60 | 3 | 3600 | 10800 |
| Разом | 20 | 9788 | 44052 |
Отже, середня заробітна плата, становить 47 тис. грн.
Обчислення середньої арифметичної для інтервального ряду способом моментів:
Таблиця 5.6
Обчислення середньої арифметичної для інтервального ряду способом моментів
| Заробітна плата, тис. грн. | Середина інтервалу заробітної плати, тис. грн. | Частота | x-a |  |  |
| x | n | ||||
| 34-41,5 | 34 | 7 | -26 | -3,5 | -24,5 |
| 41,5-49 | 46 | 5 | -14 | -1,9 | -9,5 |
| 49-56,5 | 54 | 5 | -6 | -0,8 | -4 |
| 56,5-64 | 60 | 3 | 0 | 0 | 0 |
| Разом | X | 20 | Х | Х | -38 |
За початок відліку взято усереднену варіанту з найбільшою частотою a 60 , величина інтервалу h 7,5
тис. грн.Цей результат було отримано при обчисленні за цими даними середньої арифметичної зваженої.
Обчислена середня величина носить назву – середня арифметична за способом моментів.
Отже, середня заробітна плата, становить 45,75 тис. грн.
тис. грн.Отже найпоширенішим варіантом є заробітна плата 37,75 тис. грн.
Медіана є центром розподілу сукупності і ділить її на дві рівні за кількістю частини.
Отже, половина заробітної плати 58,75 тис. грн, друга половина менше.
Додатковими статистичними характеристиками розподілу є квартилі і децилі.
68 тис. грн
Розмах варіації – це різниця між найбільшим і найменшим значенням варіюючої ознаки:
Середнє лінійне відхилення – дорівнює середній з абсолютних відхилень усіх значень варіюючої ознаки від її середнього значення.
2,6 – просте; 
31,2 – зважене.Дисперсією – називається середній квадрат відхилень усіх значень варіюючої ознаки від її середньої арифметичної. Дисперсію обчислюють за формулами:
– проста;
– проста; – зважена. 
– зважена.Середнє квадратичне відхилення визначають як корінь квадратний з дисперсії:
– проста; 
– зважена. Середнє квадратичне відхилення характеризує середнє коливання ознаки в сукупності, викликане індивідуальними особливостями сукупності. Воно вимірюється тими самими одиницями, що й варіанти досліджуваної ознаки.
Для того, щоб співставити сукупності з різними значеннями середньої арифметичної та середнього квадратичного відхилення, визначають коефіцієнт (процент) варіації.
Коефіцієнтом варіації називають відношення середнього квадратичного відхилення до середнього значення варіюючої ознаки. Коефіцієнт варіації застосовують для порівняння варіації різних явищ. Коефіцієнт варіації визначається так:
– по варіаційному розмаху;
– по середньому лінійному відхиленню;
– по середньому квадратичному відхиленню.
.Коефіцієнт варіації є оцінкою надійності середньої. При V від 21 до 50% варіація вважається великою.
Кореляційно-регресійні моделі дозволяють дати кількісну оцінку зв’язку залежності і взаємозумовленості економічних показників, забезпечують математичний підхід до дослідження існуючих фактичних економічних взаємозв’язків.
За залежну змінну було обрано:
y – річну продуктивність праці на підприємстві (чистий прибуток у розрахунку на одного працівника), грн;
За незалежні змінні було обрано показники:
x1 – обсяг виробленої продукції тис. грн.;
x2 – фонд оплати праці тис. грн.
Вхідні дані представленні у таблиці 5.7.
Таблиця 5.7
Вхідні дані для кореляційно-регресивного аналізу
| Показник | Роки | ||||
| | 2015 р | 2016 р | 2017 р | 2018 р | 2019 р |
| Продуктивність праці, тис. грн. | 1046 | 1136 | 916 | 1329,6 | 1815,8 |
| Обсяг виробленої продукції, тис. грн | 175789 | 190365 | 220763 | 315121 | 453960 |
| Фонд оплати праці, тис. грн. | 21715 | 21765 | 21698 | 21910 | 24734 |
З метою виявлення основних факторів, що впливають на чистий прибуток діяльності підприємства, потрібно провести кореляційний аналіз окремих фінансових показників діяльності підприємства.
Для його проведення використано MS Excel (надбудова «Аналіз даних/Кореляція»), результати представлено у таблиці 5.8
Таблиця 5.8
Результати кореляційного аналізу продуктивності праці
| Показник | Продуктивність праці | Обсяг виробленої продукції | Фонд оплати праці |
| Продуктивність праці | 1 | | |
| Обсяг виробленої продукції | 0,941 | 1 | |
| Фонд оплати праці | 0,922 | 0,915 | 1 |
Коефіцієнт кореляції може варіюватися від -1 до 1. Чим ближче абсолютна величина r коефіцієнта кореляції до 1, тим ближче зв'язок існує між двома змінними x і y, і чим ближче r (коефіцієнт кореляції) до нуля, зв'язок слабкіше. Для перетворення кількісних характеристик тісної лінійної залежності між двома випадковими величинами в якісні можна використовувати шкалу англійського статистика Чаддока, згідно з якою, якщо величина абсолютного значення парного коефіцієнта кореляції набуває значення менше 0,3, тоді лінійна залежність між двома випадковими величинами практично відсутня; якщо 0.31-0.5 - зв'язок слабкий; 0,51-0,7 - помітний; 0,71-0,9 - сильний; 0,91-0,99 - дуже сильний, характеристика представлена у таблиці 5.9.
Таблиця 5.9
Характеристика тісноти зв’язку чистого доходу із факторними ознаками
| Показник | Обсяг виробленої продукції | Фонд оплати праці |
| Продуктивність праці | Дуже сильний | Дуже сильний |
За результатами кореляційного аналізу можна зробити висновок (табл. 2.9), що між продуктивністю праці та обсягом виробленої продукції – зв'язок дуже сильний, та між продуктивністю праці та фондом оплати праці – зв'язок також дуже сильний.
Для встановлення форми зв’язку між досліджуваними ознаками потрібно провести регресійний аналіз. Для його проведення використано MS Excel 58 (надбудова «Аналіз даних/Регресія»), результати представлені у таблицях 5.10 – 5.11.
Таблиця 5.10
Регресійна статистика
| Множинний R | 0,953 |
| R-квадрат | 0,908 |
| Нормований R-квадрат | 0,723 |
| Стандартна помилка | 201,973 |
| Спостереження | 4 |
Скорегований коефіцієнт детермінації R2 ≈0,7227 (таблиця 5.10), тобто зміна результативної ознаки на 72,27 % спричинена зміною факторних ознак.
Таблиця 5.11
Дисперсійний аналіз
| Показник | df | SS | MS | F | Значення F |
| Регресія | 2 | 400483,1356 | 200241,5678 | 4,908726826 | 0,304044729 |
| Залишок | 1 | 40792,97441 | 40792,97441 | | |
| Всього | 3 | 441276,11 | | | |
Результати дисперсійного аналізу вказують на надійність отриманої моделі: за критерієм Фішера F= 4,90
табл.= 0,3040, де F табл.= F (1-0,95;m;n– m-1)=0,95, тобто рівняння регресії (його коефіцієнти) значиме (на 95 %), вплив випадкових факторів відсутній. Далі було підведено результати регресійного аналізу, що зазначені в таблиці 5.12
Таблиця 5.12
Результати регресійного аналізу
| Показник | Коефіцієнти | Стандартна помилка | t-статистика | P-Значення | Нижнє 95% | Верхнє 95% |
| Продуктивніс ть праці | -1468,582 | 3775,929 | -0,389 | 0,364 | -49446,305 | 46509,142 |
| Обсяг виробленої продукції | 0,002 | 0,002 | 0,792 | 0,274 | -0,029 | 0,033 |
| Фонд оплати праці | 0,098 | 0,196 | 0,497 | 0,306 | -2,397 | 2,952 |
За результатами регресійного аналізу (таблиця 2.12), оскільки для усіх показників Р-значення менше 0,5, то коефіцієнти можна вважати ненульовими, отже, факторні ознаки впливають на результативну. Оцінка статистичної значимості параметрів регресії здійснюється за допомогою t-критерія (таблиця 2.12), при значеннях t-статистики, які менші t табл.(0,95;n-m-1)=1,6676, природа формування параметрів аі є випадковою, інакше, слід визнати статистичну значимість параметра. Отже, природа параметра аі (пов'язаний із ознакою інші операційні витрати) випадкова, інші параметри (а1,а2) - статистично значимі.
Надійні інтервали для параметрів лінії регресії:
-0,0291 ≤ а1*≤ 0,0330;
-2,3972 ≤ а2*≤ 2,5923;
Рівняння множинної регресії має вигляд:
y = -1468,582+ 0,002x1 + 0,098x2.
Отже, збільшення обсягу виробленої продукції на одиницю призведе до збільшення продуктивності праці в середньому на 0,002 од.; збільшення фонду оплати праці на одиницю призведе до збільшення продуктивності праці в середньому на 0,098 од.
Для аналізу впливу зміни питомої ваги факторної ознаки на результуючу у припущенні, що вплив інших факторних ознак відсутній потрібно визначити коефіцієнти еластичності:
ε1= 0,22; ε2 = 0,54;
Отже, якщо обсяг виробленої продукції зросте на 1%, то продуктивність праці збільшиться на 0,22%; якщо фонд оплати праці зросте на 1%, то продуктивність праці збільшиться на 0,54%.
Кореляційно-регресійний аналіз показав, що обрані фактори: обсяг виробленої продукції; фонд оплати праці, мають дуже сильний зв'язок із продуктивністю праці.
Висновки
Отже, можемо зробити висновок, що статистика вивчає кількісні характеристики підприємницької діяльності в єдності продуктивних сил і виробничих відносин. Вона також вивчає вплив природних і технічних факторів на кількісні характеристики суспільного життя та вплив суспільного виробництва на природні умови життя суспільства.
На підставі вивчення застосування методів статистичного дослідження в курсовій роботі розкрито такі елементи економічно-статистичного аналізу, як зведення і групування матеріалів статичного спостереження, середні величини та показники варіації, ряди динаміки, статистичні індекси та кореляційний метод аналізу.
Викладені вище методичні підходи до оцінювання впливу факторів на рівень і динаміку показників, які характеризують результати фінансово-господарської діяльності підприємств, на основі використання багатофакторного індексного аналізу передбачають реалізацію таких етапів:
– вибір результативного показника і факторів, що зумовлюють його рівень і динаміку;
– формування матриці вихідних показників та розрахунок на їхній основі похідних показників, індексів;
– логічне обґрунтування послідовності залучення факторних показників та їхніх індексів у моделі;
– обчислення на основі отриманих багатофакторних індексних моделей абсолютних і відносних факторних приростів результативного показника;
– аналіз та економічна інтерпретація результатів розрахунків, формулювання висновків і пропозицій.
Слід зазначити, що розроблені багатофакторні індексні моделі можна модифікувати з метою оцінювання впливу різних переліків факторів на динаміку показників, які характеризують результативність та ефективність фінансовогосподарської діяльності підприємств.
Кореляційно-регресійний аналіз показав, що аналіз річної продуктивності праці та обсягу виробленої продукції на рік, було встановлено, що наявна дуже сильна лінійна залежність значень обсягу виробленої продукції від річної продуктивності праці, про що, зокрема, свідчить проведений кореляційний аналіз.
Із проведеного аналізу, бачимо, що статистична наука є одним із основних напрямків, який допомагає детальніше розглянути і обчислити явище, зробити необхідний аналіз, простежити динаміку розвитку того чи іншого явища, яке необхідно дослідити.
Література
1.К.Ф Беркита Економічна статистика. Курс лекцій. Навчальний посібник,/К.Ф Беркита К.2004 – 204с;
2. Борух В.О. Економічна статистика. Навчальний посібник./ Борух В.О., Алямкін Р.В. К.: Професіонал 2006 – 320с.;
3. Вашків П.Г. Статистика підприємництва: Навчальний посібник / П.Г. Вашків, П.І. Пастер, В.П. Сторожук, Є.І. Ткач. За 26рац. П.Г. Вашківа, В.П. Сторожука. – К.: „Слобожанщина”, 1999. – 600 с.
4. А.В. Головач Статистика. Підручник / А.В.Головач, А.М.Єріна, О.В.Козирєв та 27ра. – К.: Вища школа, 1993. – 623 с.
5. А.В. Головач Статистика. Збірник задач. Навчальний посібник // А.В.Головач, А.М.Єріна, О.В.Козирєв та інші. – К.: Вища школа, 1994. – 448 с.
6. Іванова М.О Статистика: конспект лекцій./ М.О. Іванова – Івано – Франківськ: ІФНТУНГ, 2015. – 167с.
7. Крамченко Л.І. Економічна статистика. Навчальний посібник./Крамченко Л.І, Лутчин Н.П., Москаль Б.С. Львів: Новий світ 2006 – 360с
8. Статистика. Підручник. 2-е вид., допов. і перероб. / За редакц.. Герасименко С.С. – К.:КНЕУ, 2000. – 467 с.
9. Р.В. Фещур Статистика: теоретичні засади і прикладні аспекти. Навчальний посібник/ Р.В.Фещур, А.Ф.Барвінський, 27 В.П. Кічор та інші. – 2-е видання, оновлене і доповнене. – Львів.: „Інтелект-Захід”, 2003. – 576 с.
1 2 3 4