Статистическая оценка и анализ ассортимента выпускаемой продукции

Содержание

Введение

1. Статистическая оценка и анализ динамики, структуры и интенсивности ассортимента выпускаемой продукции ОАО «Весна»

1.1 Система статистических показателей. Комплекс статистических методов исследования

1.2 Измерение и анализ динамики

1.3 Оценка и анализ структуры, пропорции и интенсивности развития

2. Оценка вариации и анализ влияния факторов на ассортимент выпускаемой продукции

2.1 Измерение и анализ колеблемости показателей

2.2 Индексный метод анализа влияния факторов

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов

2.4 Анализ влияния факторов с помощью пакета прикладных программ

3. Прогнозирование и развитие ассортимента выпускаемой продукции

3.1 Выявление тенденции развития

3.2 Оценка сезонных колебаний

3.3 Прогнозирование и определение доверительных интервалов для прогнозов

Заключение

Список использованной литературы



Введение

В данной работе представлен статистический анализ ассортимента продукции на примере предприятия ОАО «Весна».

Актуальность проводимого исследования ярко проявляется в свете современной социально-экономической ситуации в нашей стране.

Владение методами статистики дает возможность превращать безликую и разрозненную массу числовых данных в стройную систему знаний, основываясь на которых можно принимать эффективные управленческие решения.

Цель курсовой работы - освоить инструменты статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач.

Можно выделить следующие задачи данной курсовой работы:

приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений;

освоить методы выполнения оценок параметров по данным предприятия;

освоить методы анализа рядов динамики, выявления основной тенденции развития и сезонных колебаний;

развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.

В работе использована статистическая литература, методы и приемы статистического и экономического анализа.

Таким образом, проводимый статистический анализ позволит сделать выводы о характеристиках исследуемого показателях и тенденциях его развития.



1. Статистическая оценка и анализ динамики, структуры и интенсивности ассортимента выпускаемой продукции

1.1 Система статистических показателей. Комплекс статистических методов исследования

Большое влияние на результаты хозяйственной деятельности оказывают ассортимент и структура производства и реализации продукции.

При формировании ассортимента и структуры выпуска продукции предприятие должно учитывать, с одной стороны, спрос на данные виды продукции, а с другой - наиболее эффективное использование трудовых, сырьевых, технических, технологических, финансовых и других ресурсов, имеющихся в его распоряжении. Система формирования ассортимента включает следующие основные моменты:

- определение текущих и перспективных потребностей покупателей;

- оценку уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции;

- изучение жизненного цикла изделий и принятие своевременных мер по внедрению новых, более совершенных видов продукции и изъятие из производственной программы морально устаревших и экономически неэффективных изделий;

- оценку экономической эффективности и степени риска изменений в ассортименте продукции.

Увеличение объема производства по одним видам и сокращение по другим видам продукции приводит к изменению структуры, т.е. соотношения отдельных изделий в общем выпуске. Выполнить плана по структуре - значит, сохранить в фактическом выпуске продукции запланированные соотношения отдельных ее видов.

Изменение ассортимента и структуры производства оказывает большое влияние на все экономические показатели: объем выпуска в стоимостной оценке, материалоемкость, себестоимость товарной продукции, прибыль, рентабельность.

Объем отгруженных товаров представляет собой стоимость тех товаров, которые произведены данным юридическим лицом и фактически в отчетном периоде отгружены или отпущены в порядке продажи, а также прямого обмена на сторону (другим юридическим и физическим лицам), независимо от того, поступили деньги на счет продавца или нет. Объем работ и услуг, выполненных собственными силами, представляет стоимость работ и услуг оказанных (выполненных) организацией другим юридическим и физическим лицам. Данные приводятся в фактических отпускных ценах без налога на добавленную стоимость, налога с продаж, акцизов и других аналогичных обязательных платежей.

Индекс производства - относительный показатель, характеризующий изменение масштабов производства в сравниваемых периодах. Различаются индивидуальные и сводные индексы производства. Индивидуальные индексы отражают изменение выпуска одного продукта и исчисляются как отношение объемов производства данного вида продукта в натурально-вещественном выражении в сравниваемых периодах.

Производство промышленной продукции в натуральном выражении приводится, как правило, по валовому выпуску, т.е. включая продукцию, израсходованную на промышленно-производственные нужды внутри данного предприятия и выработанную из давальческого сырья. Давальческое сырье - это сырье, принадлежащее заказчику и переданное на промышленную переработку другим предприятиям для производства из него продукции в соответствии с заключенными договорами. Методологические положения по статистике, ч.1

Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем абсолютные статистические величины - это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.

Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку.

Она отражает объективный уровень, достигнутый в процессе развития явления к определенному моменту или периоду.

Средняя представляет значение определенного признака в совокупности одним числом и элиминирует индивидуальные различия значений отдельных величин совокупности.

Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных значений признака, деленной на число этих значений.

Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х (); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение признака - через . Следовательно, средняя арифметическая простая равна:

Полученная формула называется средней арифметической взвешенной.

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.

Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Размах вариации - это разность между наибольшим () и наименьшим () значениями вариантов.

Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений:

.

Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

-- дисперсия невзвешенная (простая);

-- дисперсия взвешенная.

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается S:

-- среднее квадратическое отклонение невзвешенное;

-- среднее квадратическое отклонение взвешенное.

Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т.д.).

Коэффициент вариации.

Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.

Другая важнейшая задача - измерение тесноты зависимости - для всех

форм связи может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения:

где

дисперсия в ряду выравненных значений результативного показателя

дисперсия в ряду фактических значений у.

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r, для расчета которого можно использовать следующие формулы:

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный)

где yi - уровень сравниваемого периода; y0 - уровень базисного периода.

Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста,

где yi - уровень сравниваемого периода; yi-1 - уровень предшествующего периода.

Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.

Коэффициент роста базисный

Коэффициент роста цепной

Темп роста

Темп прироста ТП определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.

Темп прироста базисный

Темп прироста цепной

Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей):

1) Т_п = Т_р - 100%; 2) Т_п = K_i - 1.

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

где n - число уровней ряда.

Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:

Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:

1.2 Измерение и анализ динамики

Для анализа динамики в статистике применяют абсолютные и относительные показатели динамики. Анализ динамики проведем основываясь на данных об объеме выпускаемой продукции ОАО Весна.

Таблица 1.2.1

Динамика выпуска продукции (услуг) ОАО «Весна»

год	Выпуск продукции, тыс.руб.	Абсолютный прирост	Темп роста	Темп прироста	Абсолютное значение 1% прироста
			цепной	базисный
		цепной	базисный	коэф-ты	%	коэф-ты	%	цепной	базисный
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1кв.2007	5503,5	-	-	-	100	-	100	-	-	-
2кв.2007	5053,5	450	450	0,918	91,8	0,918	91,8	-8,2	-8,2	55,0
3кв.2007	4855,2	-198,3	-648,3	0,961	96,1	0,882	88,2	-3,9	-11,8	50,5
4кв.2007	6133,1	1277,9	629,6	1,263	126,3	1,114	111,4	26,3	11,4	48,5
1кв.2008	6453,4	320,3	949,9	1,052	105,2	1,173	117,3	5,2	17,3	61,3
2кв.2008	7154,8	701,4	1651,3	1,109	110,9	1,3	130,0	10,9	30,0	64,5
3кв.2008	7268,7	113,9	113,9	1,016	101,6	1,321	132,1	1,6	32,1	71,5
	42422,2

Абсолютные цепные и базисные темпы роста представлены в 3 и 4 графе таблицы. Они показывают, что в течение рассматриваемого периода производство продукции на предприятии увеличивается. При анализе динамики развития следует также знать, какие абсолютные значения скрываются за темпами роста и прироста. Для этого вычисляют абсолютное значение 1% прироста. Данные таблицы 1.2.1. показывают, что абсолютное значение 1% прироста увеличилось.

Для обобщающей характеристики динамики определяют средние показатели:

Средний темп роста:

Средний абсолютный прирост:

Средний темп роста:

Средний темп прироста:

Таким образом, за рассматриваемый период 2007-2008г.г. объем выпуска продукции предприятия составил 6060,3тыс.рублей, а средний абсолютный прирост 294,2 тыс.рублей. Средний темп роста за период был равен 104,75%, при этом средний темп прироста составил 4,75% в год.

При анализе структуры исследуемого объекта или явления за ряд периодов можно определить средний удельный вес каждой i-ой части за весь рассматриваемый временной интервал по формуле:

1.3.Оценка и анализ структуры, пропорции и интенсивности развития

Таблица 1.3.1

Отгружено продукции (услуг)

Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами	2006	2007
	тыс.руб.	%	тыс.руб.	%
Производство хлеба и других хлебобулочных изделий	3409	86,8	2665	47,3
Производство сухих хлебобулочных изделий	233	5,9	2954	52,4
Производство макаронных изделий	285	7,3	16	0,3
итого	3927	100,0	5635	100,0

Основной удельный вес в производстве занимает производство хлеба и кондитерских изделий 86,8% в 2006г., в 2007г. наблюдается снижение доли на 39,5%. В 2007 году наибольший удельный вес принадлежит производству сухих хлебобулочных изделий- 52,4%. В 2007г. заметно увеличился удельный вес производства сухих хлебобулочных изделий с 5,9% до 52,4%.

Наименьший удельный вес принадлежит производству макаронных изделий в 2006г. - 7,3%, а в 2007г. наблюдается снижение доли до 0,3%.

Рассчитаем средние удельные веса для показателей ассортимента продукции предприятия используя формулу:

Если в абсолютном выражении известен только общий объем признака за каждый период, а также удельные веса структурных частей, то для расчета среднего удельного веса используют среднюю арифметическую взвешенную.



2. Оценка вариации и анализ влияния факторов на ассортимент выпускаемой продукции

2.1 Измерение и анализ колеблемости показателей

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов.

Для измерения колеблемости и устойчивости используем статистические показатели.

Таблица 2.1.1

Расчет показателей вариации

2007г.	Выпуск товаров и услуг в фактических ценах по всем видам деятельности, тыс..руб.	Накопленные частоты
1кв	5503,5	5503,5	117,2	13735,84
2кв	5053,5	10557	-332,8	110755,84
3кв	4855,2	15412,2	-531,1	282067,21
4кв	6133,1	21545,3	746,8	557710,24
Итого:	21545,3			964269,13

Определим средний объем инвестиций в основной капитал за рассматриваемый период:

- размах вариации

среднее линейное отклонение

Размах вариации, то есть разница между наибольшим и наименьшим значением выпуска товаров и услуг равен 1277,9тыс. рублей. Среднее линейное отклонение показателей в разрезе годов от их средней величины за весь период составило 241067,3тыс. рублей.

- среднее квадратическое отклонение

- коэффициент вариации

Таким образом, среднее квадратическое отклонение уровней от средней величины составляет 490,9тыс. рублей, а коэффициент вариации равен 9,11%, что говорит, о не большой колеблемости признака в рассматриваемой совокупности.



2.2 Индексный метод анализа влияния факторов

Общие индексы выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми.

Рассчитаем сводные индексы физического объема производства продукции предприятия.

Таблица 2.2.1

Индексный метод

Вид продукции	Продукция 1кв. 2008г.	Рост объема продукции в 2кв.2008г.	Расчетные графы
Производство хлеба и кондитерских изделий	763	+15,1	1,151	878,2
Производство сухих хлебобулочных изделий	915	+9,9	1,099	1005,6
Производство макаронных изделий	1	+50,0	1,5	1,5
итого	1679	х	х	1885,3

,

Во втором квартале 2008 года прирост объема продукции по данному ассортименту в целом составил 112,3%.

Общая сумма прироста объема производства продукции во втором квартале 2008г. составила (1885,3-1679) 206,3тыс.рублей.

2.3 Корреляционно-регрессионный метод анализа влияния факторов

Для анализа влияния факторов применяются корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционный анализ сводится к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению тесноты неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Регрессионный анализ устанавливает форму зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной. Целью применения корреляционно-регрессионного метода является построение такого уравнения регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака, обладающего высоким (не ниже 0,5) коэффициентом детерминации и коэффициентами регрессии, интерпретируемыми в соответствие с теоретическим знанием о природе связей в изучаемой системе.

Для измерения тесноты связи между изучаемыми признаками вычисляют линейный коэффициент корреляции.

Установим зависимость между выпуском продукции и среднесписочной численностью работающих на предприятии.

Для нахождения параметров уравнения зависимости необходимо решить систему уравнений:



На основе данных о стоимости реализованной продукции (услуг) и численностью работников за 2004-2007г.г. оценим тесноту связи между ними.

Таблица 2.3.1

Расчет параметров уравнения

Годы	Численность работников, человек, x	Реализовано продукции, млн.руб., y	X2	Y2	xy	Выравненные значения,y
2004	16	3,16	256	9,99	50,56	2,41	0,5625
2005	18	3,41	324	11,63	61,38	10,59	51,55
2006	17	10,5	289	110,3	178,5	6,5	16
2007	20	21,5	400	462,3	430	18,77	7,4529
	71	38,57	1269	594,22	720,44		75,5654

Рассчитанный коэффициент корреляции показал, что связь между среднесписочной численностью и стоимостью реализованной продукции сильная.

Оценим значимость рассчитанного коэффициента корреляции с помощью критерия Стьюдента.

Сравнивая полученные значения с критическим , получили, что величина коэффициента признается не существенной 1,975 4,303.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется критерий Фишера.

Сравним полученные значения с критической величиной с учетом уровня значимости и числа степеней свободы .

При =0,05, F=18,51.

Таким образом, коэффициент корреляции признается не существенным, так как 3,89918,51.

Из значения следует, что 66,1% общей вариации объясняется изменением факторного признака среднесписочной численности работающих.

Рассчитаем индекс детерминации и эмпирическое корреляционное отношение:



Эмпирическое корреляционное отношение показывает, что 81,2% общей вариации результативного признака объясняется вариацией факторного признака среднесписочной численностью работающих.

2.4 Анализ влияния факторов с помощью пакета прикладных программ

Воспользуемся пакетом анализа данных Microsoft Excel.

Проведем однофакторный дисперсионный анализ, регрессионный анализ.



3. Прогнозирование и развитие ассортимента выпускаемой продукции на ОАО «Весна»

3.1 Выявление основной тенденции развития

В ходе обработки динамического ряда важнейшей задачей является выявление основной тенденции развития явления (тренда) и сглаживание случайных колебаний. Для решения этой задачи в статистике существуют особые способы, которые называют методами выравнивания.

Выделяют три основных способа обработки динамического ряда: а) укрупнение интервалов динамического ряда и расчет средних для каждого укрупненного интервала; б) метод скользящей средней; в) аналитическое выравнивание (выравнивание по аналитическим формулам).

Укрупнение интервалов - наиболее простой способ. Он заключается в преобразовании первоначальных рядов динамики в более крупные по продолжительности временных периодов, что позволяет более четко выявить действие основной тенденции (основных факторов) изменения уровней.

В качестве исходных данных воспользуемся ежемесячными данными об объеме отгруженных товаров за 2007 год.

Таблица 3.1.1

Объем отгруженных товаров (услуг)

месяц	тыс.руб.	месяц	тыс.руб.
январь	5850	июль	4163
февраль	6315	август	5273
март	5990	сентябрь	6238
апрель	7281	октябрь	6245
май	5807	ноябрь	6009
июнь	5810	декабрь	7780

Если соответствующие годовые уровни объединить в интервал за квартал и вычислить среднемесячные значения, т.е. укрупнить интервалы, то получим:

период	тыс.руб.
январь-март	6052
апрель-июнь	6299
июль-сентябрь	5225
октябрь-декабрь	6678

После проведения укрупнения интервалов основная тенденция увеличения объема отгруженной продукции к концу года стала очевидной.

6052тыс.руб.<6678тыс.руб.

Метод скользящей средней

Сглаживание произведем используя трехчленную скользящую среднюю:

Таблица 3.1.2

месяц	Объем отгруженной продукции тыс.руб.	Трехчленная сумма	Скользящая трехчленная средняя
январь 2007г.	5850	-	-
февраль	6315	-	6052
март	5990	18155	6529
апрель	7281	19586	6359
май	5807	19078	6299
июнь	5810	18898	5260
июль	4163	15780	5082
август	5273	15246	5225
сентябрь	6238	15674	5919
октябрь	6245	17756	6164
ноябрь	6009	18492	6678
декабрь	7780	20034	-



Как видим, скользящая средняя дает более или менее плавное изменение уровней.

Для того чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используем аналитическое выравнивание ряда динамики - основным содержанием которого является то, что основная тенденция рассчитывается как функция времени. Используем ряд динамики выпуска продукции за 2007-2008г.г. по кварталам.

Таблица 3.1.3

Расчетная таблица параметров

Выпуск продукции, тыс. руб.	Условные обозначения, t	t2	ty	Yt
5503,5	-3	9	-16510,5	4673,1	689564,16
5053,5	-2	4	-10107	5135,5	6724
4855,2	-1	1	-4855,2	5597,9	551603,3
6133,1	0	0	0	6060,3	5299,84
6453,4	1	1	6453,4	6522,7	4802,49
7154,8	2	2	14309,6	6985,1	28798,09
7268,7	3	9	21806,1	7447,5	31969,44
42422,2		24	11096,4	42422,1	1318761,32

Уравнение имеет вид: y=6060,3+462,4t

Рис. 3.1.1 Динамика выпуска продукции ОАО «Весна»

3.2 Оценка сезонных колебаний

В статистике существует ряд методов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается в построении специальных показателей, которые называются индексами сезонности. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну.

Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригрупповых уровней к теоретическим уровням, выступающим в качестве базы сравнения. Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда. Определяется индекс сезонности:

.

Рассчитаем индекс сезонности для предприятия по данным за 2006-2007г.г. по объему отгруженной продукции.

Таблица 3.2.1

Объем отгруженной продукции ОАО «Весна»

Месяц	Объем отгруженной продукции, тыс.руб.	Is
	2006	2007	среднемесячная
1	193	497	345	86,5
2	189	498	344	86,2
3	190	499	345	86,5
4	209	501	355	88,9
5	191	411	301	75,4
6	277	412	345	86,5
7	262	363	313	78,4
8	203	418	311	77,9
9	850	460	655	164,2
10	432	461	447	112,0
11	435	515	475	119,0
12	496	600	548	137,3
итого	3927	5635	4784
В среднем	327	469	399	У=100

3.3 Прогнозирование и определение доверительных интервалов для прогнозов

Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее.

Основой прогнозирования является предположение, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.

на основе среднего абсолютного прироста для динамического ряда выпуска продукции за 2007-2008г.г. по кварталам

2) на основе среднего темпа роста:

3)на основе аналитического выравнивания спрогнозируем величину выпуска продукции предприятия: y=6060,3+462,4t

Следовательно, в 4кв.2008 г. выпуск продукции на предприятии составит 7909,9тыс. рублей, в 1кв.2009г. - 8372,3тыс.руб., в 2кв.2009г. - 8834,7тыс.рублей, 3кв. 2008г. - 9297,1тыс.руб.

Для определения границ интервалов используется формула:

Число степеней свободы составляет 5. При уровне значимости б=0,05 коэффициент доверия по таблице Стьюдента равен 2,571. Значение остаточного среднего квадратического отклонения равно 513,6. Значение вероятностных границ интервала составляет:

.

Следовательно, с вероятностью 0,95 верхняя граница выпуска продукции предприятия составит 7380,8тыс.рублей (6060,3+1320,5), а нижняя граница - 6060,3-1320,5=4739,8тыс.рублей.



Заключение

В курсовой работе проведен статистический анализ ассортимента выпускаемой продукции на примере предприятия ОАО «Весна».

Анализ динамики показал, что за рассматриваемый период 2007-2008г.г. объем выпуска продукции предприятия составил 6060,3тыс. рублей, а средний абсолютный прирост 294,2 тыс.рублей. Средний темп роста за период был равен 104,75%, при этом средний темп прироста составил 4,75% в год.

Основной удельный вес в производстве занимает производство хлеба и кондитерских изделий 86,8% в 2006г., в 2007г. наблюдается снижение доли на 39,5%. В 2007 году наибольший удельный вес принадлежит производству сухих хлебобулочных изделий- 52,4%.

Размах вариации, т.е. разница между наибольшим и наименьшим значением, выпуска товаров и услуг равен 1277,9тыс. рублей. Среднее линейное отклонение показателей в разрезе годов от их средней величины за весь период составило 241067,3тыс. рублей.

Во втором квартале 2008 года прирост объема продукции по данному ассортименту в целом составил 112,3%.

Общая сумма прироста объема производства продукции во втором квартале 2008г. составила (1885,3-1679) 206,3тыс.рублей.

Корреляционно-регрессионный анализ показал тесную взаимосвязь между среднесписочной численностью и выпуском продукции предприятия.

Рассчитанное эмпирическое корреляционное отношение показывает, что 81,2% общей вариации результативного признака объясняется вариацией факторного признака среднесписочной численностью работающих.

Основная тенденция развития объема отгруженной продукции на предприятии происходит по прямолинейной функции, аналитическое выравнивание ряда динамики показало, что происходит тенденция роста рассматриваемого показателя.

Список использованной литературы

1. Экономика и статистика фирм Под. ред. Ильенковой С.Д., М., 1996.

2. Экономика предприятия Под. ред.проф. В.Я. Горфинкеля, М.,1996.

3. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001г. -463с.

4. Гольдберг А.М., Долгушевский Ф.Г., Козлов В.С. Сборник задач по экономической статистике: Учебник. - М: Статистика, 1988г. -367с.

5. Гурьев В.И. Основы социальной статистики. - М.: Финансы и статистика,1991.

6. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник для вузов. - М.: Финансы и статистика, 1995г. -481с.

7. Калмыкия в цифрах: Статистический сборник. - Элиста: Госкомстат РК, 2006г. -254с.

8. Кучмаева О.В. Социальная статистика/Моск. Гос. Ун-т экономики, статистики и информатики.-М.,1999.- 151с.

9. Кострюков В. Вопросы занятости. - Экономист.- 1998.- №8

10. Малый Е.Г. Теория статистики: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 1984.

11. Методологические положения по статистике. Выпуск 1 - Госкомстат России. - М., 1996г. -674с.

12. Методологические положения по статистике. Выпуск 2 - Госкомстат России. - М., 1998г. -278с.

13. Общая теория статистики: Статистическая методология в коммерческой деятельности: Учебник для вузов / Под ред. А.С.Спирина и О.Э.Башиной - М., Финансы и статистика, 1996г. -348с.

14. Пасхавер И.С., Яблочник А.А. Общая теория статистики: Учебное пособие - М., Финансы и статистика, 1983г. -432с.

15. Практикум по теории статистики / Под ред. Проф. Р.А. Шмойловой - М.: Финансы и статистика, 1998г. -372с.

16. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов - М.: Финансы и статистика, 1984г. -343с.

17. Сборник задач по общей теории статистики: Учеб.пособие /В.Е.Овсиенко, Н.Б.Голованова, Ю.Г.Королев и др. - М.: Финансы и статистика, 1986г. -191с.

18. Общая теория статистики. Учебник. Под ред. Спирина А.А., М., Финансы и статистика, 1999г.

19. Данные отчета П-1 по предприятию ОАО «Весна» за 2006-2008г.г.