Анализ производства и реализация товаров предприятия

На основе формулы (1.4.4) рассчитаем агрегатный индекс затрат на производство:

.

На основе формулы (1.4.5) рассчитаем агрегатный индекс себестоимости продукции:

.

На основе формулы (1.4.6) рассчитаем агрегатный индекс физического объема продукции:

.

Индекс переменного состава рассчитаем по формуле (1.4.7):

.

Индекс постоянного состава рассчитаем по формуле (1.4.8):

.

Индекс структурных сдвигов рассчитаем по формуле (1.4.9):

.

Затраты на производство продукции в марте по сравнению с февралем увеличились в 3,9 раза и составили 822546,2 руб., т.е. в денежном выражении увеличился на 615840,7 руб. Увеличение затрат произошло в основном из-за увеличения объема выпускаемой продукции в 3,7 раза, что отразилось на увеличении затрат на 554374,3 руб. Кроме того произошло увеличение себестоимости на 8,1%, что привело к увеличению затрат на 61466,4 руб. Средняя себестоимость по данным полотнам увеличилась на 2,7% с 14,074 руб. в феврале до 13,698 руб. в марте. Произошло ее увеличение на 8,1% из-за увеличения затрат в целом, при этом произошло незначительное ее снижение на 4,9% из-за структурных сдвигов в объемах производства.

3.5 Корреляционно-регрессионный анализ

Проведем корреляционно-регрессионный анализ выпуска продукции и себестоимости на основе данных таблицы 4 приложения А. Зависимость себестоимости единицы продукции от объемов выпуска этой продукции можно охарактеризовать гиперболической функцией. Создадим таблицу 1 приложения Д. Вычислим значения параметров по формулам (1.5.2а, б):

;

.

В результате гиперболическая функция по формуле (1.5.1) имеет вид:

.

По формуле (1.2.2.1б):

руб.

По формулам (1.5.3-1.5.4) рассчитаем дисперсии:

;

;

.

На основании полученных результатов по формуле (1.5.6) определим тесноту связи признаков:

.

По формуле (1.5.7) определим индекс корреляции:

.

Средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 10-15% и рассчитывается по формуле:

.

Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показывает правильность гипотезы о том, что между объемами выпуска продукции и себестоимостью существует зависимость, выражаемая гиперболической функцией. Верность расчетов подтверждает ошибка аппроксимации, которая составляет 3,8%. Т.о. 68,6% вариации себестоимости объясняется вариацией объемов выпуска продукции. А теснота связи весьма существенна, т.к. индекс корреляции равен 0,828.

Заключение

В результате проведенного статистического анализа можно общие сделать выводы о деятельности предприятия в первом полугодии 2010 года. За 121 рабочий день было произведено 721106,1м2 продукции на сумму 10719895,8 руб., со средним выпуском в день 5923,6 ± 2929,5м2. Производство продукции в конце полугодия по сравнению с выпуском в начале года выросло на 53995,5м2, или на 71,0%. В половину из проработанных дней выпуск составил более 60872,0м2, а в другую половину менее этой величины. При этом в 1\4 из дней выпуск был менее 3846,5м2, а в другую 1/4 более 7572,2м2. Средний годовой выпуск каждого из видов полотна равен 36055,3±38558,8м2.

Для увеличения объемов производства необходимо оборудование, позволяющее выпускать полотно большей ширины, чем 215см. С появлением такого оборудования возможно резкое увеличение объемов выпускаемой продукции. Тем более, что производственная площадь предприятия это позволяет. Кроме того, доказанная корреляционно-регрессионная зависимость между объемом производства и себестоимостью говорит о том, что с увеличением объемов производства снизятся издержки из-за эффекта масштаба. С середины месяца наблюдается спад в объемах производства, поэтому следует равномерно распределить объемы выпускаемой продукции.

Ярко выраженную сезонность можно объяснить тем, что полотно, выпускаемое ООО «Полилайн» используют при укладке дорог, строительных работах и т.д., т.е. увеличение заказов в апреле и мае связано с начинающимся сезоном строительных работ у заказчиков. Т.к. очевидна сезонность, то необходимо налаживание связей с поставщиками и созданием постоянной базы клиентов.

Список литературы

1. Общая теория статистики: Учебник/А. Я. Боярский, Л. Л. Викторова, А. М. Гольдберг и др.; Под ред А. М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985.–367с. ил.

2. Общая теория статистики: Учеб.-метод. пособие по выполнению практ. И лаборат. работ / Сост.: Н.И. Гришакина, О.Д. Притула, Д.П. Сергеева, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2010.–60с.

3. Правила оформления дипломной и курсовой работы / Сост. Н.Н. Васильева, Л.В. Соколова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–44с.

4. Статистика. Учеб. пособие по вып. практ. работ. Часть I / Сост.: Н.И. Гришакина, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–108с.

5. Суслов И. П. Общая теория статистики. Учеб. пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: «Статистика», 1978.–392с. ил.

Таблица 1 – Выпуск по дням за полгода

День

Выпуск продукции,м2

1

22274,5

2

31412,6

3

24230,0

4

24510,0

5

36323,0

6

28910,0

7

27240,5

8

14842,5

9

29850,5

10

20103,5

11

27593,6

12

31389,0

13

26680,0

14

24575,0

15

23477,0

16

23259,0

17

22425,5

18

22604,0

19

32810,0

20

25140,0

21

24690,0

22

21175,0

23

20985,0

24

18375,0

25

15795,0

26

21262,4

27

19242,5

28

20405,0

29

19698,0

30

16173,0

31

3655,0

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 
 16 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы