Реферати українською » Экономико-математическое моделирование » Аналіз виробництва та реалізація товарів підприємства


Реферат Аналіз виробництва та реалізація товарів підприємства

Страница 1 из 5 | Следующая страница

Зміст

 

Запровадження

1 Теоретичне обгрунтування

1.1 Статистична угруповання даних       

1.2 Показники динамічних процесів       

1.2.1 Основні показники динаміки

1.2.2 Середні показники динаміки

1.2.3Сглаживаниеколеблемости серед динаміки        

1.2.4 Показники сезонності        

1.3 Показники варіації

1.4 Індекси

1.5Корреляционно-регрессионний аналіз

2 Характеристика підприємства ТОВ «>Полилайн»

3 Практична частина

3.1 Статистична угруповання даних       

3.2 Показники динамічних процесів       

3.2.1 Основні показники динаміки

3.2.2 Середні показники динаміки

3.2.3Сглаживаниеколеблемости серед динаміки        

3.2.4 Показники сезонності

3.3 Показники варіації

3.4 Індекси

3.5Корреляционно-регрессионний аналіз

Укладання

Список літератури

Додатка


Запровадження

 

ТОВ «>Полилайн» – динамічно розвивається підприємство над ринком нетканих матеріалів Росії.Иглопробивниенеткание матеріали – це текстильні матеріали,изготавливаемие з натуральних і хімічних волокон механічним способом не залучаючи методів ткацтва. Синтетичні волокна (нитки) формують з полімерів, не що у природі, а отриманих шляхом синтезу з природних низькомолекулярних сполук. Найважливішим виглядом сировини для нетканих матеріалів служить поліпропілен іполиефирное волокно.

>Неткание матеріали знаходять широке використання у різних галузях: будівництво автомобільних і залізниць, мостів, тунелів, армування насипів,балластировки трубопроводів, будівництво гідротехнічних споруд (водойми, канали, басейни), житлове і технічне будівництво, облаштування покрівлі, ландшафтні роботи (укладка тротуарною плитки, пристрій газонів) тощо.

Сьогодні виробничі потужності підприємства є чотири технологічні лінії, дозволяють виробляти заготовляємо щороку понад 10 мільйонів кв. метрів нетканогоиглопробивного полотна. ТОВ ">Полилайн" здійснює постійну модернізацію устаткування, удосконалює технологічні процеси, що дозволяє безупинно покращувати якість своєї продукції і відповідати вимогам ринку. З метою виробництва конкурентоспроможної своєї продукції підприємстві виробило конкретного плану технічного переоснащення.


1 Теоретичне обгрунтування

 

1.1 Статистична угруповання даних

Угруповання – розчленовування загальної сукупності одиниць за одним або декільком істотним ознаками на однорідні групи, різняться між собою у якісному і кількісним плані місто й дозволяють виділити соціально-економічні типи, вивчити структуру сукупності чи проаналізувати зв'язок між окремими ознаками. Вирізняють три виду угруповань: типологічний, структурна іфакторная.

Залежно від рівняколеблемостигруппировочного ознаки розрізняють рівні (100-150, 150-200) і нерівні (100-150, 151-400) інтервали.

Розмір рівного інтервалу визначається за такою формулою:

,                                                  (1.1.1)

де: і – величина інтервалу;

x>max – максимальне значеннягруппировочного ознаки;

x>min – мінімальне значеннягруппировочного ознаки;

n – число груп.

Для визначення числа груп за відомого чисельності сукупності існує формула:

,                                                   (1.1.2)

де: N – число одиниць сукупності.

Інтервали груп може бути замкнутими (закритими), і відкритими. Відкриті інтервали застосовуються лише крайніх груп (до 100, понад сотні).

Кількіснийгруппировочний ознака може або дискретним (вимірюватися цілими числами: кількість робітників), або безперервним (розмір зарплати). У першому випадку верхню межу попередньої групи і нижню межу наступної групи позначають з розбіжністю однією цілу одиницю. У другий випадок нижню межу формується за принципом «включно», а верхня – за принципом «виключно».

Залежно від рівня складності досліджуваного масового явища і зажадав від завдань аналізу угруповання не можуть вироблятися за одним або декільком ознаками. Якщо групи утворюються за однією ознакою, угруповання називається простий. Угруповання з урахуванням двох або більшої кількості ознак, взятих у комбінації друг з одним, називається комбінаційної.

1.2 Показники динамічних процесів

 

1.2.1 Основні показники динаміки

Найпростішими показниками аналізу, які використовуються у першу чергу виміру атмосферного явища швидкості зміни рівня низки динаміки, є абсолютний приріст, темпи розвитку і приросту, і навіть абсолютне значення один відсоток приросту. Розрахунок цих показників грунтується на порівнянні між собою рівнів низки динаміки. У цьому рівень, з якою провадиться порівняння, називається базисним,т.к. якого є базою порівняння. Зазвичай за базу порівняння приймається або попередній, або будь-якої попередній рівень, наприклад перший рівень низки.

Якщо кожен рівень порівнюється зі попереднім, то отримані у своїй показники називаються ланцюговими,т.к. вони є хіба що ланки «ланцюга», котрі пов'язують рівні низки. Якщо усе рівні порівнюються з однією і тим самим рівнем, промовцем як стала база порівняння, то отримані у своїй показники називаються засадничими.

Абсолютний приріст на базисної основі обчислюється за такою формулою:

, (>1.2.1.1а)

де:Dуб – абсолютний приріст;

yі – порівнюваний рівень;

y1 – початковий рівень.

Абсолютний приріст на ланцюгової основі розраховується як:

, (>1.2.1.1б)

де:Dуц – абсолютний приріст;

yі – порівнюваний рівень;

yі-1 – попередній рівень.

Темп зростання показує скільки раз збільшився рівень проти базисним, а разі зменшення – яку частина базисного рівня становить порівнюваний рівень.

>Базисний темпи зростання:

. (>1.2.1.2а)

Ланцюговий темпи зростання:

. (>1.2.1.2б)


Темп приросту характеризує відносну величину приросту, тобто. його величину стосовно базисному рівню:

.                                     (1.2.1.3)

Абсолютна значення (зміст) один відсоток приросту обчислюється за такою формулою:

.                                           (1.2.1.4)

1.2.2 Середні показники динаміки

Найважливішими узагальнюючими показниками динамічного низки виступають різноманітних середні.

Середній рівень низки можна визначити по формулам:

; (>1.2.2.1а, б)

де: у – рівні;

n – число рівних проміжків чи інтервалів.

Середній абсолютний приріст можна визначити з урахуванням цепних приростів за такою формулою:

.                                         (1.2.2.2)

Середній темп приросту можна визначити за такою формулою середньої геометричній простий з цепних темпи зростання:


.                             (1.2.2.3)

Середній темп приросту обчислюється за такою формулою:

.                                 (1.2.2.4)

 

1.2.3Сглаживаниеколеблемости серед динаміки

Одне з найважливіших завдань аналізу динаміки – виявлення і кількісна характеристика основний тенденції розвитку явища. Під тенденцією розуміється загальне напрям до зростання, зниження чи стабілізації рівня явища у часі. Але й зростання, та подальше зниження рівня відбуватися по-різному: або рівномірно, або прискорено, або уповільнена. Коли тенденція розвитку опиняється немовбизатушеванной й не дуже чіткою внаслідок коливання рівня через вплив ряду факторів, можна буде застосувати різні методи.

 

Метод укрупнення інтервалів.

Цей метод залежить від перетворення початкового низки динаміки до лав більших тривалих періодів (наприклад, добу в тижня, місяці на кварталу).

 

Метод ковзної середньої.

>Сглаживание у тому, що обчислюється середній рівень з певної кількості перших усе своєю чергою рівнів низки, потім – середній рівень з такої ж числа рівнів низки, починаючи з другого, далі починаючи з третього тощо.Т.о., під час розрахунків середній рівень хіба що «ковзають» по тимчасовому ряду з його початку до кінця, щоразу відкидаючи рівня на початку й додаючи рівня наприкінці.

Приміром, проводячи згладжуванняколеблемости з урахуванням10-дневки, одержимо формули:

;

...       (1.2.3.1)

 

>Аналитическое вирівнювання низки.

>Аналитическое вирівнювання низки дозволяє знайти плавну лінію розвитку (тренд) явища, що характеризує основну тенденцію його динаміки. Якщо фактичні рівні низки динаміки завдати на графік, виходить ламана лінія, який означає основну тенденцію розвитку, і різного роду відхилення від неї. Щоб виявити основну тенденцію, потрібно вирівняти цю ламану лінію з допомогою функції.

>Аналитическое вирівнювання можна робити з допомогою прямолінійною функції, параболічної, гіперболічної, статечної тощо.

Розглянемо вирівнювання по прямий:

,                                     (1.2.3.2)

де: а0, а1 – параметри;

>t – час (порядковий номер інтервалу чи моменту часу)

Параметри а0, а1 перебувають із системи рівнянь:


ЯкщоSt=0, тобто. серед з непарною числом членів центральний член приймається за нуль, а члени які від центрального на всі боки отримують номери 1,2,3 іт.д.со знаками мінус і плюс відповідно, то:

; . (>1.2.3.3а, б)

Розглянемо вирівнювання за параболою другого ступеня:

.                                  (1.2.3.4)

Параметри перебувають з такої системи рівнянь:

ПриSt=0 параметри розраховуються так:

; (>1.2.3.5а, б)

Розглянемо вирівнювання з допомогою логарифмічною функції:

.                                 (1.2.3.6)

ПриSt=0 параметри розраховуються так:


; . (>1.2.3.7а, б)

Для вибору оптимальної функції можна скористатися формулою стандартної помилки апроксимації. Функція з найменшою значенням помилки апроксимації буде адекватної:

.                                  (1.2.3.8)

 

1.2.4 Показники сезонності

>Сезонними коливаннями називаються більш-менш стійківнутригодовие коливання, рівні розвитку соціально-економічних явищ, проявляються вони з різноманітною ступенем інтенсивності в усіх галузях життя. Характеризуються сезонні коливання індексами сезонності (>Is), сукупність яких утворюють сезонну хвилю.Индексом сезонності називається середня, обчислена з відсоткових відносин, по однойменною місяців фактичних рівнів до рівням вирівняним.

Для виявлення сезонних коливань зазвичай беруться дані кілька років, розподілені зазвичай по місяців. Декілька років беруться у тому, щоб виявити стійку сезонну хвилю, де не відбивалися б випадкові умови один рік.

Для рядіввнутригодовой динаміки із яскраво вираженої основною тенденцією розвитку можна використовувати формулу:

інтервал абсолютний приріст динаміка

,                                         (1.2.4.1)

де: yі – фактичні рівні;

y>ti – теоретичні (вирівняні) рівні;

n – число років.

Якщо ряд зовсім позбавлений яскраво вираженої тенденції у розвитку, то індекси сезонності обчислюються по емпіричним даним і їх попереднього варіювання.

Тоді формула розрахунку буде наступна:

,                                            (1.2.4.2)

де: – загальний для аналізованого низки динаміки середній рівень.

1.3 Показники варіації

 

>Вариацией ознак називається наявність відмінностей у про чисельні значеннях ознак в небагатьох сукупності явищ. Існує п'ять узагальнюючих показників варіації: розмах варіації, середнє лінійне відхилення, дисперсія, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації.

Розмах варіації – абсолютна величина різниці між максимальними і мінімальними значеннями:

,                                        (1.3.1)

де: R – розмах варіації;

 – максимальне значення досліджуваного ознаки;

 – мінімальне значення досліджуваного ознаки.

Середнє лінійне відхилення середньої є середню арифметичну з абсолютних відхилень конкретних варіантів від своїх середнього значення:

; , (>1.3.2а, б)

де: – для первинного низки;

 – для варіаційного низки.

>Дисперсия, чи середній квадрат відхилень розраховується за формулам:

; . (>1.3.3а, б)

Середнєквадратическое відхилення середньої вираховується за такою формулою:

.                                           (1.3.4)

Коефіцієнти варіації:

; . (>1.3.5а, б)

Крім розглянутих показників є інші показники, які характеризують структуру рядів розподілу, наприклад мода і медіана.

Мода – це значення ознаки, найчастіше що надибуємо в досліджуваних явищах.

Мода винтервальних лавах вираховується за такою формулою:


,                  (1.3.6)

де: Мпро – мода;

x>mo – нижню межумодальногоинтервала[1];

і>mo – величинамодального інтервалу;

>f>mo – частота відповідна модальному інтервалу;

>f>mo-1 – частота попередня модальному інтервалу;

>f>mo+1 – частота інтервалу наступного за модальним.

>Медиана – величина, яка ділить чисельність упорядкованого низки на 2 однакові частини, одна має значенняварьирующего ознаки менш як середній варіант, іншу більше.

>Медиана винтервальних лавах вираховується за такою формулою:

,                            (1.3.7)

де: Me – медіана;

x>mе – нижню межумедианногоинтервала[2];

>Sf – сума частот низки;

SS>me-1 – сума частот, нагромаджена домедианного інтервалу;

F>me – частотамедианного інтервалу.

Поруч ізмедианой ще повної характеристики структури досліджуваного явища застосовуютьквартили.Квартили ділять ряд за сумою частот на виборах 4 однакові частини. Другимквартилем є медіана. Формули іншихквартилей винтервальном ряду мають вигляд:

;      ,        (1.3.8)

де: x>Q1  і x>Q3 – нижні кордону відповіднихквартильнихинтервалов[3];

і>Qi – величина відповідного інтервалу;

P.S>Q1-1 і P.S>Q3-1 – накопичені частоти інтервалів, попередніх відповіднимквартильним;

>f>Q1 іf>Q3 – частоти відповіднихквартильних інтервалів.

>Квартильное відхилення вважається за такою формулою:

.                                       (1.3.9)

Відносний показникквартильной варіації:

.                               (1.3.10)

Коефіцієнт осциляції:

.                                 (1.3.11)

Для порівняльного аналізу ступеня асиметрії розраховують показник асиметрії:

,                                         (1.3.12)

де:m3 – центральний момент3го порядку.

, . (>1.3.13а, б)

Ступінь суттєвості цей показник оцінюється з допомогою середньоїквадратичной помилки:


.                                 (1.3.14)                            

Якщо , то асиметрія істотна.

Для симетричних розподілів розраховується показник ексцесу:

,                                         (1.3.15)

де:m4 – центральний момент четвертого порядку.

; . (>1.3.16а, б)

Середня квадратична помилка ексцесу вираховується за формулою:

.                         (1.3.17)

Якщо , то ексцес істотний.

1.4 Індекси

Індекси – особливі відносні показники, що даютьколичественно-качественную оцінку результату зміни відповідних явищ у часі, у просторі і, порівняно з планом.

Індекси можна розрахувати на базисної чи ланцюгової основі. Індивідуальні індекси собівартості на базисної і ланцюгової основі мають вигляд:

; , (>1.4.1а, б)                       

де: і>z, – індивідуальний індекс собівартості продукції;

>zі, – собівартість нинішнього року періоді;

>z0,zі-1 – собівартість в базисному і попередньому періоді.

Індивідуальні індекси обсягу виробництва на базисної і ланцюгової основі мають вигляд:

; , (>1.4.2а, б)

де: і>q – індивідуальний індекс обсягу продукції;

>qі – обсяг вироблену продукцію нинішнього року періоді;

>q0,q>i-1 – обсяг продукції базисному і попередньому періоді.

Індивідуальний індекс витрат за виробництво на базисної і ланцюгової основі:


; . (>1.4.3а, б)

>Агрегатний індекс витрат за виробництво продукції:

.                                         (1.4.4)

>Агрегатний індекс собівартості продукції:

.                                           (1.4.5)

>Агрегатний індекс фізичного обсягу продукції:

.                                          (1.4.6)

Індекс змінного складу характеризує зміна середній рівень ознак з допомогою впливу чинників:

.                             (1.4.7)

Індекс постійного складу показує середня площа досліджуваного ознаки в окремих одиниць сукупності:

.                            (1.4.8)


Індекс структурних зрушень характеризує вплив зміни структури досліджуваної сукупності на динаміку середній рівень ознаки:

.                                    (1.4.9)

1.5Корреляционно-регрессионний аналіз

Кореляція – це статистична залежність між випадковими величинами, які мають суворо функціонального характеру, коли він зміна одній з випадкових величин призводить до зміни математичного очікування інший.

>Корреляционно-регрессионний аналіз у побудові і аналізіекономико-математической моделі у вигляді рівняння регресії (кореляційної зв'язку), що висловила залежність явища від які його чинників.

Для проведення аналізу необхідно визначити факторний ознака (Х) – який впливає інші ознаки, і результативний (У) – котрий відчуває у собі вплив. Зв'язок між явищами можна охарактеризувати функціональної залежністю, вираженої різними функціями: прямолінійною, логарифмічною, параболічної, гіперболічної тощо.

>Гиперболическая функція має вигляд:

,                                          (1.5.1)

де: а0 і а1 – параметри.

Така функція характеризує, приміром, залежність собівартості одиниці виробленої продукції від обсягу цієї продукції.

Параметри перебувають по формулам:

; . (>1.5.2а, б)

Важливе місце в оцінці моделі займає вимір тісноти зв'язку. І тому використовуються формули:

Загальною дисперсії:

;                                        (1.5.3)

факторного ознаки:

; (>1.5.4а)

залишкової дисперсії:

, (>1.5.4б)

де: у – емпіричні значення результативного ознаки;

 – теоретичні значення результативного ознаки.

Індекс детермінації, що свідчить про, як частину загальної варіації У пояснюється варіацією ознаки Х:


.                                             (1.5.6)

Корінь квадратний з цієї кількості називається індексом кореляції, його значення у межах від 0 до 1:

.                                             (1.5.7)


2 Характеристика підприємства ТОВ «>Полилайн»

ТОВ «>Полилайн» створено січні 1999 року й є комерційної організацією. Підприємство починало своєї діяльності як компанія оптової торгівлі з продажу будівельних матеріалів. Чисельність персоналу становила 15 людина.

Сьогодні ТОВ «>Полилайн» – динамічно розвивається підприємство над ринком нетканих матеріалів Росії.Иглопробивниенеткание матеріали – це текстильні матеріали,изготавливаемие з натуральних і хімічних волокон механічним способом не залучаючи методів ткацтва. Синтетичні волокна (нитки) формують з полімерів, не що у природі, а отриманих шляхом синтезу з природних низькомолекулярних сполук. Найважливішим виглядом сировини для нетканих матеріалів служить поліпропілен іполиефирное волокно.

Продукція ТОВ ">Полилайн" – полотнонетканоеиглопробивноеГеоПол® з різними характеристиками та можливостей застосування (залежно від призначення полотно може називатисягеотекстиль,дорнит/дарнит, підоснова,мебелин,стелин), і навіть багатошарове ландшафтне полотноБиоПол® (>биотекстиль).

>Неткание матеріали знаходять широке використання у різних галузях:

­  будівництво автомобільних і залізниць, мостів, тунелів, армування насипів,

­  >балластировки трубопроводів,

­  будівництво гідротехнічних споруд (водойми, канали, басейни),

­  житлове і технічне будівництво, облаштування покрівлі,

­  ландшафтні роботи (укладка тротуарною плитки,

Страница 1 из 5 | Следующая страница

Схожі реферати:

Навігація