Сущность и содержание приема обобщения в статистике

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

по дисциплине "Теория экономического анализа"

по теме: "Сущность и содержание приема обобщения в статистике"

Содержание

Введение

Глава 1. Сводка и группировка

Глава 2. Абсолютные, относительные и средние величины

Заключение

Практическая часть

Список используемой литературы

Введение

В процессе экономического анализа, аналитической обработки экономической информации применяется ряд специальных приемов. В них в большей мере, чем в определении, раскрывается специфичность метода экономического анализа, отражается его системный, комплексный характер. Системность в экономическом анализе обусловливается тем, что хозяйственные процессы рассматриваются как многообразные, внутренне сложные единства, состоящие из взаимосвязанных сторон и элементов. В ходе такого анализа выявляются и изучаются связи между сторонами и элементами, устанавливается, каким образом эти связи в результате взаимодействия приводят к единству изучаемого процесса в его целостности. Системность экономического анализа проявляется и в объединении, в совокупности всех специфических приемов на основе собственных достижений и достижений ряда смежных наук (математики, статистики, бухгалтерского учета, планирования, управления, экономической кибернетики и др.).

Приемы экономического анализа можно условно подразделить на две группы: традиционные и математические. К первой относятся такие приемы, которые находили применение почти с момента возникновения экономического анализа как обособленной отрасли специальных знаний, как самостоятельного учебного курса. Многие математические приемы вошли в круг аналитических разработок значительно позже, когда был налажен выпуск быстродействующих электро-вычислительных машин.

В число основных традиционных приемов экономического анализа можно включить использование абсолютных, относительных и средних величин; применение сравнения, группировки, индексного метода, метода цепных подстановок, балансового метода.

Цель данной курсовой работы: определить сущность и содержание приема обобщения.

Для достижения поставленной цели необходимо рассмотреть следующие методы экономического анализа:

1. сводка и группировка;

2. абсолютные величины;

3. относительные величины;

4. средние величины.

Глава 1. Сводка и группировка

Сводка и группировка - важные элементы экономического анализа. Путем сводки можно подвести общий результат действия различных факторов на выпуск продукции, снижение себестоимости, повышение рентабельности и т. д.

Группировка - неотъемлемая часть почти любого экономического исследования. Она позволяет изучить те или иные экономические явления в их взаимосвязи и взаимозависимости, выявить влияние наиболее существенных факторов, обнаружить те или иные закономерности и тенденции, свойственные этим явлениям и процессам. Группировка предполагает определенную классификацию явлений и процессов, а также причин и факторов, их обусловливающих.

Группировкой называют выделение среди изучаемых явлений характерных групп и подгрупп по тем или иным признакам. Сгруппированные данные обычно оформляются в виде таблиц. Такая таблица представляет собой форму рационального изложения цифровых характеристик явлений и процессов. Данные в таблице располагаются так, чтобы легко было сделать вывод из анализа.

Научная классификация экономических явлений, их объединение в однородные группы и подгруппы возможны лишь на основе их тщательного изучения. Нельзя группировать явления по случайным признакам; необходимо раскрыть их политико-экономическую природу. То же самое можно сказать о причинах и факторах, влияющих на показатели. С помощью экономического анализа устанавливаются причинная связь, взаимозависимость и взаимообусловленность, основные причины и факторы и лишь после этого - характер их влияния на основе построения групповых таблиц. Нельзя строить групповую таблицу для выявления второстепенного фактора.

Группировка как прием анализа может широко применяться в концернах, акционерных обществах, товариществах с ограниченной ответственностью и других ассоциациях.

Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называют простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:

где n - число групп;

N - число единиц совокупности.

Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.

Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.

Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.

Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также, если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле:

где i - величина равного интервала;

xmax , xmin - наибольшее и наименьшее значения признака;

n - число групп.

Если не требуется предварительного установления числа групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса:



где n - число наблюдений.

Если величина равного интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.

В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:

1) при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;

2) при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.

В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение к разным отраслям производства.

Виды группировок зависят от целей и задач, которые они выполняют. С помощью метода статистических группировок выделяют качественно однородные совокупности, изучают структуры совокупности и изменения, происходящие в них, а также решают задачи по исследованию существующих связей и зависимостей.

С известной мерой условности для выполнения этих задач группировки соответственно делят на типологические, структурные и аналитические.

Метод типологической группировки заключается в выявлении в качественно разнородной совокупности однородных групп. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. Типологические группировки широко применяются в исследовании социально-экономических явлений. Примерами такого вида группировок могут быть группы предприятий по формам собственности, по формам хозяйствования, социальные группы населения и т.д. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.

Метод структурной группировки есть разделение однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д., т. е. может решаться задача по изучению структурного состава той или иной однородной совокупности, структурных изменений по тому или иному группировочному признаку. На основе структурных изменений изучаются закономерности общественных явлений.

Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы.

Результаты группировочного материала оформляются в виде таблиц, где он излагается в наглядно-рациональной форме. Не всякая таблица может быть статистической. Табличные формы календарей, тестовых и опросных листов, таблица умножения не являются статистическими.

Статистическая таблица - это цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности или ее составных частей по одному или нескольким существенным признакам. Статистическая таблица содержит два элемента: подлежащее и сказуемое.

Подлежащее статистической таблицы есть перечень групп или единиц, составляющих исследуемую совокупность единиц наблюдения.

Сказуемое статистической таблицы - это цифровые показатели, с помощью которых дается характеристика выделенных в подлежащем групп и единиц. Различают простые, групповые и комбинационные таблицы.

В простых таблицах, как правило, содержится справочный материал, где дается перечень групп или единиц, составляющих объект изучения. При этом части подлежащего не являются группами одинакового качества, отсутствует систематизация изучаемых единиц. Сказуемое этих таблиц содержит абсолютные величины, отражающие объемы изучаемых процессов.

Групповые и комбинационные таблицы предназначены для научных целей, где, в отличие от простых таблиц, в сказуемом - средние и относительные величины на основе абсолютных величин. Групповая таблица - это таблица, где статистическая совокупность разбивается на отдельные группы по какому-либо одному существенному признаку, при этом каждая группа характеризуется рядом показателей. Комбинационная таблица - это таблица, где подлежащее представляет собой группировку единиц совокупности по двум и более признакам, которые распределяются на группы сначала по одному признаку, а затем на подгруппы по другому признаку внутри каждой из уже выделенных групп. Комбинационная таблица устанавливает существенную связь между факторами группировки.

При составлении таблиц необходимо соблюдать общие правила:

1. таблица должна быть легко обозримой;

2. общий заголовок должен кратко выражать основное содержание;

3. наличие строк "общих итогов";

4. наличие нумерации строк, которые заполняются данными;

5. соблюдение правила округления чисел.

Глава 2. Абсолютные, относительные и средние величины

сводка группировка экономический статистический

В процессе статистического наблюдения получают данные о значениях тех или иных признаков, характеризующих каждую единицу исследуемой совокупности. Для характеристики совокупности в целом или отдельных ее частей данные по отдельным единицам совокупности подвергают сводке и получают обобщающие показатели, в которых отражаются результаты познания количественной стороны изучаемых явлений. Обобщающие показатели могут быть представлены абсолютными, относительными и средними величинами.

Абсолютными называют суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а также итоговое значение признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности.

Абсолютные величины являются всегда именованными числами, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми.

Натуральные единицы измерения соответствуют потребительским или природным свойствам товара или предмета и оцениваются в физических мерах массы, длины, объема (килограмм, тонна, метр и т.д.).

Разновидностью натуральных единиц выступают условно-натуральные, которые используются в тех случаях, если продукт, имея несколько разновидностей, должен переводиться в условный продукт с помощью специальных коэффициентов (молочные продукты с разным содержанием сливочной основы, мыло с разным содержанием жирных кислот и т.д.).

Стоимостные единицы измерения оценивают социально-экономические процессы и явления в денежном выражении (цены, сопоставимые цены), что очень важно в условиях рыночной экономики.

Трудовые единицы измерения призваны отражать затраты труда, трудоемкость технологических операций в человеко-днях, человеко-часах.

При обобщении учетных данных используются стоимостные единицы измерения.

Абсолютные показатели могут быть измерены с различной степенью точности. С переходом к более высоким ступеням обобщения применяются и более укрупненные единицы измерения.

Хотя абсолютные величины играют важную роль в практической и познавательной деятельности человека, анализ фактов обязательно приводит к необходимости различного рода сопоставлений. И тогда абсолютные показатели, характеризующие те или иные изучаемые явления, рассматриваются не только самостоятельно, но и в сравнении с другим показателем, который принимается за масштаб оценки или иначе за базу сравнения.

Абсолютные показатели не могут дать исчерпывающего представления об изучаемой совокупности или явлении, поскольку не могут отразить структуру, взаимосвязи, динамику. Данные функции выполняют относительные показатели, которые определяются на основе абсолютных показателей.

Относительные величины - это цифровые обобщающие показатели, они есть результат сопоставления двух статистических величин. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель.

Относительные показатели могут быть получены или как соотношения одноименных статистических показателей, или как соотношения разноименных статистических показателей. В первом случае получаемый относительный показатель рассчитывается или в процентах, или в относительных единицах, или в промилле (в тысячных долях). Если соотносятся разноименные абсолютные показатели, то относительный показатель в большинстве случаев бывает именованным.

Сопоставление статистических данных осуществляется в различных формах и по разным направлениям. В соответствии с различными задачами и направлениями сопоставления статистических данных применяются различные виды относительных величин.

Относительные величины, используемые в статистической практике:

1. относительная величина структуры;

2. относительная величина координации;

3. относительная величина планового задания;

4. относительная величина выполнения плана;

5. относительная величина динамики;

6. относительная величина сравнения;

7. относительная величина интенсивности.

Относительная величина структуры (ОВС) характеризует структуру совокупности, определяет долю (удельный вес) части в общем объеме совокупности. ОВС рассчитывают как отношение объема части совокупности к абсолютной величине всей совокупности, определяя тем самым удельный вес части в общем объеме совокупности (%):

где mi - объем исследуемой части совокупности;

M - общий объем исследуемой совокупности.

Относительная величина координации (ОВК) характеризует соотношение между двумя частями исследуемой совокупности, одна из которых выступает как база сравнения (%):



где mi - одна из частей исследуемой совокупности;

mб - часть совокупности, которая является базой сравнения.

Относительная величина планового задания (ОВПЗ) используется для расчета в процентном отношении увеличения (уменьшения) величины показателя плана по сравнению с его базовым уровнем в предшествующем периоде, для чего используется формула:

где Рпл - плановый показатель;

Ро - фактический (базовый) показатель в предшествующем периоде.

Относительная величина выполнения плана (ОВВП) характеризует степень выполнения планового задания за отчетный период (%) и рассчитывается по формуле:

где Рф - величина выполнения плана за отчетный период;

Рпл - величина плана за отчетный период.

Относительная величина динамики (ОВД) характеризует изменение объема одного и того же явления во времени в зависимости от принятого базового уровня. ОВД рассчитывают как отношение уровня анализируемого явления или процесса в текущий момент времени к уровню этого явления или процесса за прошедший период времени. В результате получается коэффициент роста, который выражается кратным отношением. При исчислении этой величины в процентах (результат умножается на 100) получается темп роста.

Темпы роста можно просчитывать как с постоянным базовым уровнем (базисные темпы роста - ОВДб ), так и с переменным базовым уровнем (цепные темпы роста - ОВДц ):

где Рт - уровень текущий;

Рб - уровень базисный;

где Рт - уровень текущий;

Рт1 - уровень, предшествующий текущему.

Относительная величина сравнения (ОВСр) - соотношение одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным объектам, но к одному и тому же времени (например, соотносятся темпы роста населения в разных странах за один и тот же период времени):

где Ма - показатель первого одноименного исследуемого объекта;

Мб - показатель второго одноименного исследуемого объекта (база сравнения).

Все предыдущие показатели относительных величин характеризовали соотношения одноименных статистических объектов. Однако есть группа относительных величин, которые характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой статистических показателей. Эту группу называют группой относительных величин интенсивности (ОВИ), которые выражаются, как правило, именованными числами. В статистической практике относительные величины интенсивности применяются при исследовании степени объемности явления по отношению к объему среды, в которой происходит распространение этого явления. ОВИ показывает, сколько единиц одной совокупности (числитель) приходится на одну, на десять, на сто единиц другой совокупности (знаменатель).

Примерами относительных величин интенсивности могут служить показатели уровня технического развития производства, уровня благосостояния граждан, показатели обеспеченности населения средствами массовой информации, предметами культурно-бытового назначения и т.д. ОВИ рассчитывается по формуле:

где А - распространение явления;

Ва - среда распространения явления А.

Итак, относительные величины - один их важнейших приемов обобщения и анализа статистической информации. Цели и направления исследования определяют выбор вида относительных величин.

Важно отметить, что в процессе экономического анализа абсолютные и относительные величины должны рассматриваться во взаимосвязи, т.е. пользоваться относительными величинами нужно не формально, а представлять, какая абсолютная величина скрывается за каждым относительным показателем. Особенно важно соблюдать это положение при расчете относительных величин динамики. Одно из главных требований, которое предъявляется при исчислении относительных величин, заключается в необходимости обеспечения сопоставимости сравниваемой величины и величины, принятой за базу сравнения. Прежде всего, должна быть обеспечена сопоставимость по методологии расчета сравниваемых показателей, по степени охвата исследуемой совокупности и другим существенным обстоятельствам.

Не менее важное значение, если не более, имеют в процессе анализа средние величины. Их "аналитическая сила" состоит в обобщении соответствующей совокупности типичных, однородных показателей, явлений, процессов. Они позволяют переходить от единичного к общему, от случайного - к закономерному; без них невозможно сравнение изучаемого признака по разным совокупностям, невозможна характеристика изменения варьирующего показателя во времени; они позволяют абстрагироваться от случайных отдельных значений и колебаний. Способы расчета средней величины различны.

В аналитических расчетах применяют, исходя из необходимости, различные формы средних - средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая величина.

Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.

Формула средней арифметической (простой) имеет вид:

где n - численность совокупности.

При расчете средних величин отдельные значения признака, который осредняется, могут повторяться, поэтому расчет средней величины производится по сгруппированным данным. В этом случае речь идет об использовании средней арифметической взвешенной, которая имеет вид:

Необходимо знать свойства арифметической средней, что очень важно как для ее использования, так и при ее расчете. Можно выделить три основных свойства, которые наиболее всего обусловили широкое применение арифметической средней в статистико-экономических расчетах.

Свойство первое (нулевое): сумма положительных отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна сумме отрицательных отклонений. Это очень важное свойство, поскольку оно показывает, что любые отклонения (как с +, так и с -), вызванные случайными причинами, взаимно будут погашены.

Свойство второе (минимальное): сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической меньше, чем от любого другого числа, т.е. есть число минимальное.

Свойство третье: средняя арифметическая постоянной величины равна этой постоянной.

Кроме этих трех важнейших свойств средней арифметической существуют так называемые расчетные свойства, которые постепенно теряют свою значимость в связи с использованием электронно-вычислительной техники:

1. если индивидуальное значение признака каждой единицы умножить или разделить на постоянное число, то средняя арифметическая увеличится или уменьшится во столько же раз;

2. средняя арифметическая не изменится, если вес (частоту) каждого значения признака разделить на постоянное число;

3. если индивидуальные значения признака каждой единицы уменьшить или увеличить на одну и ту же величину, то средняя арифметическая уменьшится или увеличится на ту же самую величину.

Среднюю гармоническую называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.

Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:

В статистической практике чаще используется гармоническая взвешенная, формула которой имеет вид:

Данная формула используется в тех случаях, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны. В исходном соотношении для расчета средней известен числитель, но неизвестен знаменатель.

Средняя геометрическая чаще всего находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической.

Для простой средней геометрической:

Для взвешенной средней геометрической:

Основной сферой применения средней квадратической величины является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).

Формула простой средней квадратической:

Формула взвешенной средней квадратической:

В итоге можно сказать, что от правильного выбора вида средней величины в каждом конкретном случае зависит успешное решение задач статистического исследования. Выбор средней предполагает такую последовательность:

1. установление обобщающего показателя совокупности;

2. определение для данного обобщающего показателя математического соотношения величин;

3. замена индивидуальных значений средними величинами;

4. расчет средней с помощью соответствующего уравнения.

Средняя величина выражает собой отличительную особенность данной совокупности явлений, устанавливает наиболее типичные черты этой совокупности. Степень колеблемости признака необходимо изучать, чтобы получить более полное представление об изучаемом объекте.

Некоторое представление о степени колеблемости дает вариационный ряд, в котором отражаются разные уровни с указанием, насколько часто встречается каждый уровень. Простейшей мерой колеблемости является размах вариации - расстояние между наибольшим и наименьшим вариантом. Для более точного отражения степени колеблемости используют также среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

С помощью средних величин (групповых и общих), счисленных на основе массовых данных о качественно однородных явлениях, можно определить общие тенденции и закономерности в развитии экономических процессов.

Таким образом, значение средних величин состоит в их обобщающей функции. Средняя величина заменяет большое число индивидуальных значений признака, обнаруживая общие свойства, присущие всем единицам совокупности. Это, в свою очередь, позволяет избежать случайных причин и выявить общие закономерности, обусловленные общими причинами.

Заключение

Сущность и значение приема обобщения выражается в группировке и сводке материала, представляющие собой расчленение всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе или подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы. Группировки дают возможность выделить из состава всех случаев единицы разного качества, показать особенности явлений, развивающихся в разных условиях. После проведения группировки приступают к обобщению данных наблюдения по выделенным частям и целому, т.е. к получению статистических показателей в форме абсолютных величин (учетно-оценочные показатели), при помощи которых измеряют объемы (размеры) явлений. Эта ступень работы носит название сводки. Например, первичная информация, полученная при переписи населения, подразделяется на социальные группы, группы по полу, возрасту и т.д.; по каждой выделенной группе подсчитывается численность населения.

Таким образом, прием обобщения в экономическом анализе тесно связан с другими этапами этого анализа; недостатки, возникающие на одном из них, сказываются на всем исследовании в целом. Поэтому строгое соблюдение правил экономической науки обязательно на всех стадиях экономического анализа, в том числе и на приеме обобщения.

Практическая часть

Задача№1

Составить аддитивную модель по приведенным данным. Задолжность организации по расчетам с бюджетом составила на начало 1 квартала 18200 руб., на конец 1 квартала - 12800 руб., 2 квартала - 15600 руб., за первый квартал по расчету в бюджет причитается 245000 руб., за 2 квартал - 258400 руб. Составить таблицу и проанализировать балансовым методом влияние факторов на изменение результативного показателя - задолжности перед бюджетом по состоянии на конец 2 квартала.

Решение: 68 Расчеты по налогам и 68 Расчеты по налогам и сборам квартал) сборам (2 квартал)

Д-т	К-т
	С-до н:18200
250400	245000
ДО: 250400	КО: 245000
	С-до к:12800
Д-т	К-т
	С-до н:12800
255600	258400
ДО:255600	КО: 258400
	С-до к:15600

№п/п	Показатели	1 квартал	2 квартал	Абс.изменение
1	Зад-ть на начало кв.	18200	12800	-5400
2	Причитается в бюджет	245000	258400	13400
3	Уплачено в бюджет	250400	255600	5200
4	Зад-ть на конец кв.	12800	15600	2800

Составляется модель задолжности перед бюджетом на конец 2 квартала:

4=1+2-3

?4=?1+?2-?3

Определяем причины изменения результативного показателя:

Факторы роста	Факторы снижения
?2	?1, ?3

Вывод: В конце 2 квартала задолжность перед бюджетом выросла на 2800 руб., данный рост связан с:

· с повышением начисленного налога для уплаты в бюджет на 13400 руб.

Снижению задолжности способствовали следующие факторы:

· задолжность на начало 2 квартала уменьшилась на 5400 руб.;

· уплачено в бюджет за 2 квартал было больше чем за 1 на 5200 руб.

Задача№2

Определить стоимость израсходованного материала. В поедыдущем и отчетном году кол-во выпущенных изделий составляло соответственно 350шт. и 315 шт., расход материала на одно изделие 10 кг и 10,2 кг, цена одного кг материала 2 и 2,4 руб. Показать влияние факторов на изменение результативного показателя - стоимость израсходованного материала с помощью индексов факторных показателей.

Решение:

Составим таблицу:

Показатели	Пред.год	Отчетный год
Кол-во изделий (N), шт	350	315
Норма расхода на 1 изд. (Нр), кг	10	10,2
Цена 1 кг (Ц), руб.	2	2,4
Сумма мат. затрат	7000	7711,20

?МЗ= N*Нр*Ц

Составим таблицу промежуточных значений результатов показателя:

показатель	Значение показателя	Взаимосвязь факторов
		N	Нр	Ц
?МЗ1	7000	350	10	2
?МЗ2	6300	315	10	2
?МЗ3	6426	315	10,2	2
?МЗ4	7711,20	315	10,2	2,4

Определим индексы факторных показателей "Y":

Y(?МЗ)=7711,20/7000=1,1016

Y(N)=315/350=0,9

Y(Нр)=10,2/10=1,02

Y(Ц)=2,4/2=1,2

Проверка:

Y(?МЗ)=Y(N)*Y(Нр)*Y(Ц)=0,9*1,02*1,2=1,1016

Вывод: В отчетном году сумма материальных затрат выросла на 10,16%, за счет: увеличения нормы расхода на 2% и за счет увеличения цены на 20%.

Сумму материальных затрат снизило уменьшение кол-во выпущенных изделий на 10%.

Задача№3

Выработка на одного рабочего снизилась в отчетном году по сравнению с предыдущем с 5000 руб. до 4700 руб., а удельный вес рабочих в общей численности работающих изменился соответственно с 73% до 77%. Способом абс. ризниц определить, как изменилась выработка на 1-го работающего.

Решение:

Составим таблицу

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Абс.изменение
Выработка на 1-го рабочего (Вр)	5000	4700	-300
Удельный вес рабочих(У)	0,73	0,77	0,04
Выработка на 1-го работающего (В)	3650	3619	-31

В=Вр*У

Определим изменение результата фактора, как произведение 2-х составляющих:

1. Абсолютное изменение Вр:

V(Вр)=-300*0,73=-219

2. Абсолютное изменение У:

V(У)=4700*0,04=188

Общее абсолютное изменение:

Vобщ.= V(Вр)+V(У)=-219+188=-31

Вывод: В отчетном году выработка на одного работающего снизилась на 31 руб., этому способствовало изменение 2-х факторов:

· уменьшение выработки на одного рабочего на 300 руб., уменьшило выработку на 219 руб.;

· увеличение удельного веса на 0,04%, способствовало увеличению выработки на 188 руб.;

Задача№4

В сентябре а цехе работало 40 станков, производительность каждого - 100 единиц продукции в день, в октябре число станков увеличилось на 2 станка, а производительность каждого станка до 110 единиц продукции. Определить выпуск продукции (в шт.) в сентябре (27 раб. дней) и октябре (30 раб. дней), рассчитать количественное влияние факторов на изменение результативного показателя способом относительных разниц.

Решение:

Составим таблицу:

Показатели	Сентябрь	Октябрь	Абс.изменение
Кол-во станков (шт.)	40	42	2
Производ-ть за день (ед.)	100	110	10
Кол-во дней	27	30	3
Выпуск продукции (шт.)	108000	138600	30600

ВП= Кол-во станков* производительность за день* кол-во дней

?ВП(кол-ва станков)=2*100*27=5400 шт.

?ВП(произв.за день)=10*42*27=11340 шт.

?ВП(кол-ва дней)=3*42*110=13860 шт.

?ВП= 5400+11340+13860=30600 шт.

Вывод: в октябре выпуск продукции вырос на 30600 шт., этому способствовало увеличение факторов:

· количество станков увеличилось на 2, что привело к увеличению выпуска продукции на 5400 шт.;

· производительность одного станка за день выросла на 10 ед. и этим увеличило выпуск продукции на 11340 шт.;

· в октябре было 30 рабочих дня, что больше чем в сентябре на 3 дня, соответственно выпуск продукции поднялся еще на 13860 шт.

Задача № 5. Не выполняя расчётов, по приведённым данным дать оценку эффективности использования ресурсов

Показатели	1-ый год , тыс. руб.	2-ой год в % к предыдущему году	3-й год в % к предыдущему году
Товарная продукция	202340	102,2	102,4
Материальные затраты	97124	102,1	104,1
Основные производственные фонды	112800	102,2	102,2
Заработная плата всего производственного персонала	22400	103,1	104,5

Решение:

По сравнению с первым годом, во втором и третьем году основные производственные фонды не изменились в количестве. Но при данной ситуации производители увеличили материальные затраты на 2,1 % во втором году, что привело к увеличению количества товарной продукции в процентном отношении на 2,2% за год. Результатом стало увеличение з/п всего производственного персонала в целом на 3, 1%.

В третьем производственном году также произошло увеличение материальных затрат на 2% по отношению ко второму году и на 4,1% в сравнении с первым годом. При всем этом произошло хотя и незначительное, но увеличение товарной продукции на 0,2% в сравнении со вторым годом и 2,4% в сравнении с первым. Т. К. товарная продукция увеличилась в объеме незначительно, з/п персонала потерпела также незначительное увеличение в 1, 4% в сравнении с со вторым годом и на 4,5% в сравнении с первым производственным годом. В итоге исследования данных производственных лет видно, что во втором году наиболее эффективно использовались ресурсы для производства, чем в последующем.

Список используемой литературы

1. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. Финансы и статистика.: М, 2004.

2. Ендовицкий Д.А. Комплексный экономический анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика// Под ред. Л.Т. Гиляровской. - М.: Финансы и статистика, 2001.

3. Ефимова О.В. Финансовый анализ. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Бухгалтерский учет, 2002.

4. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2001.

5. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Сучков Е.А. Теория экономического анализа. - М. Юристъ, 2002.

6. Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. - 2-е изд., доп. и перераб. - М.: ИНФРА - М, 2003.

7. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. - М.: ИНФРА - М, 1999.

Размещено на Allbest.ru