Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

Задание на курсовую работу

1 Теоретическая часть курсовой работы

1.1 Задачи и источники анализа материальных ресурсов

1.2 Анализ обеспеченности предприятия материальными ресурсами

1.3 Анализ соблюдения норм расхода материалов в производстве

1.4 Анализ материал отдачи и материалоемкости

1.5 Анализ использования отходов производства

1.6 Экономико-математические методы, используемые при анализе потребности в ресурсах

2 Практическая часть курсовой работы

Заключение

• Список использованной литературы
• Введение
• Классическое определение экономической науки было дано в “Экономикс” в 1935 году крупнейшим теоретиком Лайонелом Роббинсом: “Экономическая наука - это наука, изучающая человеческое поведение с точки зрения соотношения между целями и ограниченными средствами, которые могут иметь различное употребление”. Экономическая наука исходит из того, что основная проблема экономической жизни современного общества заключается в удовлетворении потребностей людей наиболее рациональным способом. С сороковых-пятидесятых годов двадцатого века данный подход к предмету экономики становится общепринятым. Видный американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике (1970), П. Самуэльсон занимался разработкой современной экономики. Он дал следующее определение экономике: экономика - это наука о редких производственных ресурсах, избираемых с течением времени людьми и обществом с помощью денег или без их участия, в целях производства различных товаров для последующего их распределения в настоящем и будущем между людьми и группами общества.
• Производство любого вида продукции (работ, услуг) связано с использованием материальных ресурсов. Современное общество все чаще сталкивается с проблемой нехватки тех или иных ресурсов. Запасы нефти, газа, других полезных ископаемых постепенно исчерпываются. Трудовые ресурсы также не безграничны.
• Комплексное использование ресурсов, их рациональный расход, применение более дешевых и эффективных материалов является важнейшим направлением увеличения выпуска продукции и улучшения финансового состояния предприятий. Необходимым условием выполнения плана по производству продукции, снижению себестоимости, росту прибыли и рентабельности является полное и своевременное обеспечение предприятия сырьём и материалами необходимого ассортимента и количества. Цель анализа материальных ресурсов состоит в повышении эффективности производства за счет рационального использования ресурсов.
• Рост потребности предприятия в материальных ресурсах может быть удовлетворён экстенсивным путём (приобретением или изготовлением большего количества материалов и энергии) или интенсивным (более экономным использованием имеющихся запасов в процессе производства продукции, рациональным подходом к организации производства).
• Первый путь приведёт нас к росту удельных материальных затрат на единицу продукции, хотя себестоимость её может при этом и снизиться за счёт увеличения объёма производства и уменьшения доли постоянных затрат.
• Второй путь обеспечивает сокращение удельных материальных затрат и снижение себестоимости единицы продукции. Экономное использование сырья, материалов и энергии в большинстве случаев приводит увеличению их производства.
• Обновление ассортимента, расширение производственных возможностей обусловливает рост потребности в материальных ресурсах. Хозяйствующие субъекты потребляют огромное количество материальных ресурсов, различных по видам, маркам, сортам, размерам.
• Актуальность темы «Анализ потребности в ресурсах» на современном этапе развития общества заключается в том, что большинство промышленных предприятий имеет широкий ассортимент потребляемых материалов, поэтому анализ обеспеченности материалами осуществляется по важнейшим видам, которые определяют ее выпуск.
• Цель изучить особенности и специфику потребности в ресурсах современных предприятий.
• Задачи курсовой работы
• · приобретение навыков работы с нормативно-правовыми документами по вопросам анализа потребности в ресурсах;
• · обобщение и систематизация результатов исследования проблемы, содержащихся в научной литературе;
• · выявление дискуссионных теоретических вопросов в рамках исследуемой проблемы и аргументация собственного подхода;
• · приобретение навыков обработки фактического материала, представления его в форме таблиц, диаграмм, графиков и их анализ.
• Теоретико-методологическую основу исследования составили методы математической статистики и теории вероятности, системного анализа, теории проверки статистических гипотез, экономического анализа.
• Теоретической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования (Р.Харрод, В.С. Немчинов, В.А.Колемаев и др.); анализа хозяйственной деятельности (Савицкая Г.В., Чечевицына Л.Н., Шеремет А.Д., Сайфулина Р.С., Татур С.К.).

Задание на курсовую работу

Вариант 7 Анализ потребности в ресурсах

На предприятии для учета потребности в некотором ресурсе в течение часа регистрировалось число запросов за необходимым инструментом. Наблюдения проводились 50 раз и представлены следующей таблицей:

Необходимо:

1. Необходимо на основании данной выборки сделать вывод о законе распределения случайной величины - необходимого числа ресурсов.

2. Построить полигон частностей.

3. Вычислить числовые характеристики: среднюю выборочную, выборочную дисперсию, выборочное квадратическое отклонение.

4. По виду графического изображения и значениям точечных оценок выдвинуть гипотезу о законе распределении заявок и его параметрах.

5. Написать аналитическое выражение закона.

6. Проверить степень согласия теоретического и эмпирического распределения с помощью критерия согласия Пирсона при уровне значимости =0,05.

Вариант 7

3 3 4 2 2 3 2 2 1 1 4 2 2 2 2 1 1 1 1 4 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 3 2 3

1 Теоретическая часть курсовой работы

1.1 Задачи и источники анализа материальных ресурсов

Материальные ресурсы - это различные виды сырья, материалов, топлива, энергии, комплектующих и полуфабрикатов, которые хозяйствующий субъект закупает для использования в хозяйственной деятельности с целью выпуска продукции, оказания услуг и выполнения работ.

Материальные ресурсы переходят в материальные затраты, которые представляют собой совокупность материальных ресурсов, используемых в процессе производства. Снижение материалоемкости продукции является важнейшим направлением улучшения работы предприятия, так как экономное расходование всех видов ресурсов обеспечивает рост производства и снижение себестоимости [2. C. 34].

Задачами анализа использования материальных ресурсов являются:

* определение обеспеченности предприятия необходимыми материальными ресурсами;

* анализ уровня материалоемкости продукции в статике и динамике;

* изучение действия отдельных факторов на изменение уровня материалоемкости продукции;

* выявление потерь вследствие вынужденных замен материалов, а также простоев оборудования и рабочих из-за отсутствия нужных материалов;

* оценка влияния организации материально-технического снабжения и использования материальных ресурсов на объем выпуска и себестоимости продукции;

* выявление неиспользованных возможностей (внутрихозяйственных резервов) снижения материальных затрат и их влияние на объем производства.

Источниками информации анализа обеспеченности хозяйствующих субъектов материальными ресурсами служат данные:

* бизнес-плана;

* данные оперативно-технического и бухгалтерского учета;

* сведения аналитического бухгалтерского учета о поступлении, расходе и остатках материальных ресурсов;

* различные форма отчетности предприятия

1.2 Анализ обеспеченности предприятия материальными ресурсами

Анализ обеспеченности хозяйствующего субъекта материальными ресурсами начинают с сопоставления планируемой потребности в материалах с учетом запасов их на начало года, остатков на конец, потребности на ремонт с данными о фактическом поступлении материалов на склад предприятия.

Большинство промышленных предприятий имеет широкий ассортимент потребляемых материалов, поэтому анализ обеспеченности материалами осуществляется по важнейшим видам, которые определяют ее выпуск.

При анализе обеспеченности предприятия материальными ресурсами в первую очередь проверяют качество плана материально-технического снабжения. Проверку реальности плана начинают с изучения норм и нормативов, которые положены в основу расчета потребности предприятия в материальных ресурсах. Затем проверяется соответствие плана снабжения потребностям производства продукции и образования необходимых запасов исходя из прогрессивных норм расхода материалов.

Важным условием бесперебойной работы предприятия является полная обеспеченность потребности в материальных ресурсах источниками покрытия. Эти источники могут быть внешними и внутренними.

Внешние источники - это материальные ресурсы, поступающие от поставщиков в соответствии с заключенными договорами [4. C. 76].

Внутренние источники - это сокращение отходов сырья, использование вторичного сырья, собственное изготовление материалов и полуфабрикатов, экономия материалов в результате внедрения достижений научно-технического прогресса.

В процессе анализа необходимо также проверить обеспеченность потребности в завозе материальных ресурсов договорами на их поставку и фактическое их выполнение.

Объектом анализа является комплектность снабжения, т.е. соблюдение определенных соотношений между важнейшими видами материальных ресурсов. Нарушение комплектности снабжения, как правило, приводит к нарушению сроков изготовления, нарушению ассортимента и возможному снижению объема выпуска.

Большое значение придается выполнению плана по срокам поставки материалов (ритмичности). Нарушение сроков поставки ведет к недовыполнению плана производства и реализации продукции.

В условиях рыночной экономики товарный ассортимент постоянно меняется, отражая состояние потребностей на данный момент времени, вследствие чего у хозяйствующих субъектов могут возникнуть излишки запасов сырья, материалов или выявлены ненужные материалы.

Большое влияние на объем выпуска оказывает качество потребляемых материальных ресурсов. Изменение качества определяет выход продукции. Понижение качества потребляемых материальных ресурсов ведет к поломкам оборудования, нарушению норм расхода материала, увеличению себестоимости, снижению качества готовой продукции. Поэтому при анализе обеспеченности материальных ресурсов следует проверить качество поступивших в отчетном периоде материалов, выяснить причины поступления материалов пониженного качества, выяснить, какие меры были приняты отделом снабжения для получения материалов надлежащего качества. Анализ качества осуществляется выборочной проверкой, по результатам проверки составляют акты приемки материалов, не соответствующих предъявленным требованиям, что является основанием для предъявления санкций, претензий к поставщикам.

1.3 Анализ соблюдения норм расхода материалов в производстве

Анализ использования материалов в производстве является важнейшим направлением аналитической работы, так как в ходе данного анализа можно определить количественное влияние различных факторов использования материалов на изменение объема выпуска.

Анализируя влияние, оказываемое на выпуск продукции, прежде всего, необходимо выявить, какие виды материалов лимитируют выход данного вида продукции, как выполнен план поступления этих ресурсов в отчетном периоде и как соблюдались нормы их расхода на производство, имели ли место сверхплановые отходы производства.

На изменение объема выпуска оказывают влияние факторы, характеризующие использование материальных ресурсов в производстве:

* изменение поступления материальных ресурсов (количества заготавливаемых материальных ресурсов;

* изменение нормы расхода материалов (расход материала на производство единицы продукции);

* изменение остатков материальных ресурсов на складе в виде запасов на начало и конец года;

* изменение плановых отходов производства вследствие низкого качества.

Основными резервами увеличения объема выпуска за счет использования материальных ресурсов в производстве являются: использование совершенной технологии производства; использование качественных видов материальных ресурсов; уменьшение потерь материальных ресурсов во время хранения и перевозки; недопущение непроизводительных затрат (брака); сокращение отходов производства; повышение уровня квалификации персонала и т. п.

1.4 Анализ материал отдачи и материалоемкости

При рассмотрении факторов, связанных с использованием предметов труда (материальных ресурсов), особое внимание должно быть уделено анализу эффективности их использования.

Рост объемов продукции и улучшение качества в значительной степени зависят от обеспеченности хозяйствующего субъекта материальными ресурсами и эффективности их использования.

Основным аналитическим показателем, характеризующим использование материалов в производстве, является:

* материалоемкость всей товарной продукции;

* материалоемкость отдельных изделий.

Анализ материалоемкости осуществляется следующим образом:

1. Рассчитывается материалоемкость товарной продукции по плану, по отчету, определяется отклонение, дается оценка изменения.

2. Анализируется изменение материалоемкости по отдельным элементам затрат.

3. Определяется влияние изменения факторов «норм» (количества расходуемых материалов на единицу продукции) и цен на материалоемкость продукции.

4. Анализируется изменение материалоемкости важнейших видов изделий.

5. Определяется влияние эффективного использования материальных ресурсов на изменение объема выпуска.

Для расчета анализируемых показателей привлекаются форма № 5-з, данные бухгалтерского учета по материалам, калькуляции важнейших видов изделий [6. C. 70].

На изменение материалоемкости продукции оказывают влияние факторы, зависящие и не зависящие от усилий работы данного предприятия.

Изменение материалоемкости всей продукции и отдельных изделий может быть вызвано разными факторами. Материалоемкость всей товарной продукции зависит от:

? изменения структуры и ассортимента выпускаемой продукции;

? изменения цен и тарифов на материальные ресурсы;

? изменения материалоемкости отдельных изделий (удельный расход сырья);

? изменения цен на готовую продукцию.

1.5 Анализ использования отходов производства

В ходе создания продукции, работ, услуг в технологическом процессе возникают отходы производства, они неизбежны. Однако их величина непостоянна. Она зависит от того, насколько прогрессивны нормы расхода материала, от уровня применяемой технологии и особенностей производства.

Часть отходов производства используют предприятия самостоятельно, изготавливая из отходов производства те или иные виды продукции, которые увеличивают выручку от реализации. Часть отходов производства может быть реализована другим хозяйствующим субъектам по цене возможного использования в виде сырья и материалов.

В целях сокращения отходов производства целесообразно использовать:

* безотходные и малоотходные технологии, что приводит к сокращению норм расхода и отходов производства;

* применение новых видов материалов с заданными свойствами (пластмассы, синтетические материалы), что также снижает отходы, нормы расхода и практически исключает брак.

1.6 Экономико-математические методы, используемые при анализе потребности в ресурсах

материальный ресурс анализ

Математическая статистика -- раздел математики, разрабатывающий методы регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез. Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчёт выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики предполагают использование возможностей современных компьютеров, в том числе статистических пакетов. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические модели. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик [1. C. 44].

В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, математическое ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики -- статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внёс А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объёма, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Ввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большой раздел современной математической статистики -- статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внёс А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объёма, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Ввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ и многочисленные нелинейные обобщения.

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

Статистические данные представляют собой данные, полученные в результате обследования большого числа объектов или явлений (то есть, математическая статистика имеет дело, в основном, с массовыми явлениями).

Методы анализа массовых явлений -- предмет многих научных дисциплин; но только в том случае, когда для анализа привлекаются формальные (абстрактные) математические модели, эти методы становятся статистическими.

Математическая статистика подразделяется на две обширные области:

описательная статистика	аналитическая статистика (теория статистических выводов)
методы описания статистических данных, представления их в форме таблиц, распределений и пр.	обработка данных, полученных в ходе эксперимента, и формулировка выводов, имеющих прикладное значение для конкретной области человеческой деятельности. Теория статистических выводов тесно связана с другой математической наукой -- теорией вероятностей и базируется на математическом аппарате теории вероятностей

Трудно найти современную область научных исследований, где бы ни использовались методы математической статистики.

Понятие о выборочном методе

Сплошное наблюдение нецелесообразно не только в случаях, когда оно приводит к уничтожению всех подлежащих рассмотрению объектов или требует больших финансовых расходов.

Для получения информации необходимо осуществить не сплошное наблюдение. Широкое применение находит выборочный метод исследования.

Часть объектов исследования, определённым образом выбранная избранная из более обширной совокупности, называется выборкой, а исходная совокупность, из которой взята выборка, -- генеральной (основной) совокупностью.

Вся подлежащая изучению совокупность объектов называется генеральной совокупностью.

Та часть объектов, которая попала на исследование, называется выборочной совокупностью (или просто выборкой).

Важнейшая характеристика выборки -- объем выборки, т. е. число элементов в ней.

Число элементов в генеральной совокупности называется объёмом генеральной совокупности (обозначается N). Относительно объёма N, как правило, делается предположение, что он бесконечно велик, т. е. выборка получается из бесконечной генеральной совокупности [9. C. 57].

Число элементов в выборке называется объёмом выборки (обозначается n).

Способы образования выборочной совокупности

Чтобы иметь право судить о генеральной совокупности по выборке, последняя должна быть организована случайно. Этого можно достичь различными способами.

Существуют различные виды выборок:

· собственно-случайная;

· механическая;

· типическая;

· серийная

Статистическая совокупность и статистические признаки

Все объекты (элементы), составляющие генеральную совокупность, должны иметь хотя бы один общий признак, позволяющий классифицировать объекты, сравнивать их друг с другом (например, пол, возраст, спортивная квалификация и т.п.). Наличие общего признака является основой для образования статистической совокупности. Таким образом, статистическая совокупность представляет собой результаты описания или измерения общих признаков объектов исследования.

Предметом изучения в статистике естественно являются изменяющиеся (варьирующие) признаки, которые иногда называют статистическими признаками. Они делятся на следующие группы.

качественные	количественные
Признаки, которыми объект обладает либо не обладает. Они не поддаются непосредственному измерению в метрах, секундах, килограммах (например, цвет волос, специализация, квалификация, национальность, территориальная принадлежность, образование и т.п.).	результаты подсчёта или измерения. В соответствии с этим они делятся на
	дискретные	непрерывные
	могут принимать лишь отдельные значения из некоторого ряда чисел, например количество прожитых лет, число попаданий и промахов при серии выстрелов.	могут принимать любые значения в определённом интервале. Например, время работы механизма, скорость движения и т. п.

Отдельные числовые значения варьирующего признака называются вариантами. Варианты принято обозначать строчными латинскими буквами из конца алфавита: х, у, z.

Потребности в материально-технических ресурсах должны определяться по всем направлениям их использования:

для основного производства,

капитального строительства,

на ремонтно-эксплуатационные нужды,

научно-исследовательские работы,

экспорт,

создание производственных запасов и резервов.

2 Практическая часть курсовой работы

1. Строим ряд распределения числа запросов за необходимым инструментом:

	1	2	3	4
	28	13	6	3
	28/50	13/50	6/50	3/50

Определим объем данной выборки:

.

Выписываем относительные частоты значений по следующей формуле: . В нашем случае: (для значения случайной величины ), (для значения случайной величины ), (для значения случайной величины ), (для значения случайной величины ).

2. Строим полигон частот:



Рисунок 1

3. Вычислим числовые характеристики: среднюю выборочную дисперсию, выборочное квадратичное отклонение

В соответствии с законом больших чисел Бернулли можно считать, что для выборочной совокупности , где - математическое ожидание. Так как достаточно большая выборка, то можно считать .

Статистической дисперсией случайной величины, заданной статистическим распределением, называется выражение



Строим вспомогательную таблицу

	28	13	6	3

Величину называют средним квадратичным отклонением.

По графику (графическому изображению) и значениям точечных оценок выдвигаем гипотезу о законе распределения заявок и его параметрах.

4. По внешнему виду распределение похоже либо на геометрическое распределение, либо на распределение показательное. В случае геометрического распределения:

Дискретная случайная величина имеет геометрическое распределение с параметром , если она принимает значения (бесконечное, но счетное количество значений) с вероятностями:

, где , .

Ряд геометрического распределения случайной величины имеет вид

	1	2	3	…
				…

случайная величина , имеющая геометрическое распределение представляет собой число испытаний, проведенных по схеме Бернулли, с вероятностью наступления события в каждом испытании до первого положительного исхода.

Математическое ожидание случайной величины , имеющей геометрическое распределение с параметром :

,

а её дисперсия: .

В нашем случае:

Непрерывная случайная функция имеет показательный (экспоненциальный) закон распределения с параметром , если её плотность имеет вид:

Кривая распределения имеет вид:

График плотности и интегральной функции распределения имеют вид:

Рисунок 2

5. Функция распределения случайной величины , распределённой по показательному (экспоненциальному) закону, есть

.

Её математическое ожидание

и ее дисперсия

.

В нашем случае:

В нашем случае:

6. Проверим, насколько согласуется геометрическое распределение с полученными экспериментальными данными. Напомним,

, где

;

Проверять степень согласия теоретического распределения и эмпирического распределения будем с помощью критерия согласия Пирсона при уровне значимости .

	1	2	3	4

Выписываем вспомогательную таблицу. Объединяем данные для варианты с данными для варианты , т.к. число должно быть не меньше 5. Доводим частоту в сумме до объёма выборки .

эмп.	теор.	теор. - эмп.=
28	30	2	4	0,133
13	12	-1	1	0,011
9	8	-1	1	0,125
				0,269

Находим эмпирическое значение критерия:

Определяем число степеней свободы , где - число различных вариантов выборки.

По таблице и числу степеней свободы находим критические значения критерия :

Строим ось значимости для полученных результатов

Наносим эмпирическое значение на полученную ось. Оно попадает в зону гипотезы . Делаем вывод о том, что эмпирическое и теоретическое распределения не различаются между собой.

Значит, наше распределение сходно с геометрическим распределением.



Рисунок 3

Заключение

В данной курсовой работе нами был проведен анализ учебной литературы, производственной документации, относящейся к вопросу обеспечения предприятия ресурсами. Мы выявили, что условием эффективного использования материальных ресурсов и выполнения задания по выпуску продукции является обеспеченность ими предприятия.

Мы выяснили, что анализ обеспеченности предприятия материальными ресурсами следует начинать с планирования потребности в материальных ресурсах.

Нами показано, что своевременное поступление и эффективное использование материальных ресурсов обеспечивает бесперебойную, ритмичную работу, выполнение бизнес-плана и увеличение прибыли. Нами доказано, что хозяйствующий субъект должен иметь оптимальный запас материальных ресурсов по количеству, качеству, ассортименту.

Мы рассмотрели совокупность экономико-математических методов, которая позволяет проанализировать потребность в ресурсах на предприятии.

За рамками данной курсовой остались вопросы использования многомерных методов экономико-математического моделирования при анализе потребностей. Изучение данных методов и теоретических вопросов, относящихся к потребностям, может быть продолжено, например, при написании дипломного проекта.

Список использованной литературы

1. Артеменко В.Г., Беллендир М.В. Финансовый анализ. - М., 2000.

2. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика,2002.

3. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969.

4. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей. Упражнения и задачи. - М., 1969.

5. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Высшая школа, 2004. - 405 с.

6. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.

7. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. - М.: Едиториал УРСС, 2005. - 448 с.

8. Елисеева И.И. Теория статистики с основами теории вероятностей. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 446 с.

9. Зарубин В.С., Крищенко А.П. Теория вероятностей. - М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2004. - 456 с.

10. Колемаев В.А., Калинина В.Н., Соловьев В.И. и др. Теория вероятностей в примерах и задачах / Учебное пособие. - М., 2001. - 87 с.

11. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Наука, 535 с.

12. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 573 с.

13. Письменный Д. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Айрис пресс, 2004 - 256 с.

14. Щербатых Ю. В. Общая психология. СПб.: Питер, 2008.

15. Фрейджер Р., Фейдимен Дж. Личность: теории, эксперименты, упражнения. -- СПб.: Прайм-Еврознак, 2001.

Размещено на Allbest.ru