Статистические методы технико-экономического анализа на предприятиях транспорта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

ГОУ "ВПО "Омский государственный технический университет"

Кафедра "Государственное и муниципальное управление"

Специальность 080507 -"Менеджмент организации"

Курсовая работа

по дисциплине Статистика

на тему: Статистические методы технико-экономического анализа на предприятиях транспорта

Студентка группы ЗМН-317

Волкова Евгения Сергеевна

Омск 2012

Содержание

1. Общая теория статистики

2. Расчет и анализ статистических показателей

2.1 Сводка и группировка статистических данных

2.2 Расчет относительных величин

2.3 Расчет средних величин

2.4 Показатели вариации

2.5 Корреляционно-регрессионный анализ

2.6 Анализ рядов динамики

2.7 Применение индексного метода

Заключение

Библиографический список

1. Общая теория статистики

К основным понятиям и категориям статистической науки относятся следующие: совокупность, признак, показатель, система показателей и др.

Статистическая совокупность - множество элементов одного и того же вида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим. Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗ, совокупность сотрудничества КБ и т.п.

Отдельные элементы статистической совокупности называются ее единицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являются соответственно отрасли, ВУЗ (один) и сотрудник.

Единицы совокупности обладают как правило многими признаками.

Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющее способность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичное значение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а сами значения вариантами.

Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные или качественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если его отдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойств присущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словесной форме. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный.

Признак называется количественным, если его отдельное значение выражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст, размер ОФ. статистика экономика показатель закономерность

По характеру варьирования количественные признаки делятся на дискретные и непрерывные.

Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенное, как правило целое значение.

Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределах могут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны и т.д.

Различаются также признаки основные и второстепенные.

Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.

В зависимости от целей конкретного исследования одни и те же признаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в других второстепенными.

Статистический показатель - это категория отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следует различать содержание статистического показателя и его конкретное числовое выражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, что показатели всегда характеризуют социально-экономические категории (население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размеры статистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всего от времени и места объекта, который подвергается статистическому исследованию.

Социально-экономические явления как правило не могут быть охарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизни населения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явлений необходима научно обоснованная система статистических показателей. Такая система не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя из потребностей общественного развития.

2. Расчет и анализ статистических показателей

2.1 Сводка и группировка статистических данных

Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.

Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности.

Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.

Группировка - это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка - это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

При проведении группировки приходится решать ряд задач:

1) выделение группировочного признака;

2) определение числа групп и величины интервалов;

3) при наличии нескольких группировочных признаков описание того, как они комбинируются между собой;

4) установление показателей, которыми должны характеризоваться группы, т.е. сказуемого группировки.

Статистические группировки и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная, аналитическая (факторная).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).

Структурная дает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка позволяет оценивать связи между взаимодействующими признаками.

В зависимости от числа положенных в их основание признаков различают простые и многомерные группировки.

Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.

Многомерная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации.

Структурная группировка применяется для характеристики структуры совокупности и структуры сдвигов.

Структурный называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью технологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

2.2 Расчет относительных величин

1) Величина структуры

Число автотранспорта в России к кончу 2003г. равно 2 млн. 300тыс. машин, из них, работающих на газу 950тыс. машин, а на бензине - 1мнл. 350тыс. машин. Рассчитать удельный вес.

Расчет:

950/2300*100% = 41,3% - удельный вес машин, работающих на газу;

1350/2300*100% = 58,6% - удельный вес машин, работающих на бензине.

Через 2 года общая численность автотранспорта равна 2 млн. 950 тыс. машин. Из них, работающих на газу - 1 млн. 250 тыс. машин, на бензине - 1 млн. 700 тыс. машин.

Расчет:

1250/2950*100% = 42,3% - удельный вес машин, работающих на газу;

1700/2950*100% = 57,6% - удельный вес машин, работающих на бензине.

Вывод: Удельный вес машин, работающих на газу, увеличивается в период с 2003г. по 2005г.

2) Величина динамики

Сопоставляя объем грузоперевозок угля в России, в августе 2000г. 23,2 млн. тонн и в августе 2001г. 24,5 млн. тонн, получим относительную величину динамики.

Расчет: 24,5/23,2*100% = 105,6%

Вывод: Величина динамики показывает, что объем грузоперевозок угля в России в 2001г. больше на 105,6%т, чем в 2000г.

3) Величина сравнения

Сравним объем выпуска автомобилей марки "ЛАДА" г. Омска - 15 машин и г. Новосибирска - 25 машин в первом квартале текущего года.

Расчет: 15/22*100% = 68%

Вывод: Величина сравнения показывает, что объем выпуска автомобилей марки "ЛАДА" в г. Новосибирске в первом квартале текущего года, больше, чем в г. Омске на 68%.

4) Величина интенсивности

Число предприятий транспорта на конец года составило 23 540, численность населения составила 10тыс. 800 человек. Рассчитаем величину интенсивности.

Расчет: 10 800*10 000/ 23 540 = 45,8%

Вывод: На каждые 10 000 человек, в данном регионе, приходится 45,8% предприятий транспорта.

5) Величина координации

На начало года водителей со стажем 4года - 84 человека. Приняв за базу водителей со стажем 10 лет, рассчитаем относительную величину координации.

Расчет: 84/12 = 7

Вывод: На 7 водителей со стажем 4 года приходится 1 водитель со стажем 10 лет.

2.3 Расчет средних величин

В таблице 2.1. представлено распределение водителей предприятия ООО "Транссиб" по размеру месячной заработной платы.

Таблица 2.1 Распределение водителей по размеру заработной платы

Месячная заработная плата, тыс. руб.	Число водителей (f)	Центральное значение интервала (X)	X*f	f/X	X2*f	Накопленные частоты (S)
До 4	5	3	15	1,6	45	5
4-6	10	5	50	2	250	15
6-8	15	7	105	2,1	735	30
8-10	22	9	198	2,4	1782	52
10-12	5	11	55	0,4	605	57
12 и более	3	13	39	0,2	507	60
Итого	60		462	8,7	3924

Рассчитаем:

1. Среднюю арифметическую взвешенную

2. Среднюю гармоническую взвешенную

3. Среднюю геометрическую взвешенную

4. Среднюю квадратическую взвешенную

5. Моду

6. Медиану

1) Средняя арифметическая взвешенная

(1)

Где - вариант.

Среднемесячная заработная плата водителей составила 7,7 тыс. руб.

2) Средняя гармоническая взвешенность

(2)



3) Средняя геометрическая взвешенная

(3)

4) Средняя квадратическая взвешенная

(4)

Средние арифметическая, гармоническая, геометрическая и квадратическая, рассчитанные для одного и того же ряда варианта, отличаются друг от друга. Их численные значения возрастают с ростом показателя степени в формуле степенной средней, т.е.:

(5)

6.6<6.9<8.09 - правило мажорантности средних.

5) Мода

(6)

Где: - нижняя граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющего наибольшую частоту);

- частота интервала, следующая за модальным;

h - величина модального интервала;

- частота модального интервала;

- частота интервала, предшествовавшая модальному.

Модальный интервал 8000-8500, т.к. 65 - наибольшая частота.

(рублей)

Изобразим графически нахождение моды (Рис.1)

Рис. 1. Гистограмма распределения 200 работников по размеру заработной платы

Вывод: наиболее часто встречается заработная плата 8105,26 рублей.

6) Для интервального ряда медиану находим в следующей последовательности: находим медианный интервал, используя накопленные частоты, и далее используем следующую интерпризационную формулу:

 (7)

Где - нижняя граница медианного интервала (медианным называется первый интервал, накопленная частота которых превышает половину общей суммы частот); h - величина медиального интервала; - накопленная частота интервала, предшествующая медианному; - частота медианного интервала; - номер медианы

По данным таблицы 2.1. найдем

(8)

Изобразим графическое нахождение медианы:

Рис. 2 Кумулята распределения 200 работников по заработной плате

Вывод: одна половина работников получает меньше 8330,77 рублей, а другая больше 8330,77 рублей.

2.4 Показатели вариации

Для оценки однородности совокупности водителей предприятия ООО "Транссиб" по уровню месячной заработной платы определяются показатели вариации. Для расчета необходимых показателей используем таблицу 2.2.

Таблица 2.2 Распределение водителей по размеру месячной заработной платы

Месячная заработная плата, тыс. руб.	Число водителей (f)	Центральные значения интервала (Х)	X*f	X-Xср	X-Xcр f	(X-Xср)2 f
До 4	5	3	15	-4,7	23,5	110,45
4-6	10	5	50	-2,7	27	72,90
6-8	15	7	105	-0,7	10,5	7,35
8-10	22	9	198	1,3	28,6	37,18
10-12	5	11	55	3,3	16,5	54,45
12 и более	3	13	39	5,3	15,9	84,27
Итого:	60		462		122	366,60

1) Среднее линейное отклонение

(9)

Где - абсолютное значение отключений вариантов xi от средней арифметической х.

2) Среднее квадратическое отклонение

 (10)

3) Дисперсия

(11)

(12)

Полученные показатели вариации свидетельствуют о не достаточной однородности совокупности водителей предприятия ООО "Транссиб" по уровню месячной заработной платы.

2.5 Корреляционно-регрессионный анализ

Имеются данные, представленные в таблице 2.3, по семи предприятиям транспорта об объеме перевозок грузов "х" в тыс. тонн и о расходе топлива "у" в литрах. Требуется найти уравнение регрессии "у" по "х", т.е. зависимость расхода топлива от объема перевозок; измерить тесноту зависимости между "х" и "у", т.е. найти коэффициент корреляции.

Таблица 2.3.

Объем перевозок, тыс. тонн (х)	Расход топлива (у)	У2	Х2	ху	Уравнение регрессии уср.х
120	77	5929	14400	9240	78
124	82	6724	15376	10168	81,76
129	88	7744	16641	11352	86,46
135	92	8464	18225	12420	92,1
142	98	9604	20164	13916	98,68
147	102	10404	21609	14994	103,38
153	110	12100	23409	16830	109,02
Итого:950	649	60969	129824	88920	649

у_ср.х = а₀+а₁*х

- уравнение регрессии, где

а₀ и а₁ - параметры уравнения.

Для расчета параметров уравнения на основе метода наименьших квадратов составляет система нормальных уравнений:

(10)

(11)

Значение параметров а₁ и а₀ подставляем в уравнение регрессии.

у_ср.х = -34,8+0,94 * х (12)

Находим уравнение регрессии для каждого "х".

(13)

Коэффициент корреляции можно выразить следующей формулой:

(14)

Вывод: Значение r=0.99 близко к 1, характеризует не только меру тесноты зависимости вариации у_ср.х, но и степень этой зависимости к линейной.

Связь между объектом перевозок и расходом топлива сильная, т.е. с увеличением объема перевозок груза увеличивается расход топлива, а₀ - свободный параметр, обычно особого смыслового значения не несет, ориентируемся на параметр а₁ - называемый коэффициентом регрессии. Он показывает среднее изменение результативного признака при увеличении факторного признака на единицу. С увеличением объема перевозок на одну тысячу тонн расход топлива в среднем изменится на 0,94 литра.

2.6 Анализ рядов динамики

Имеются данные, представленные в таблице 2.4., об объеме перевозок грузов в междугородном сообщении по автопредприятию в тыс. тонн

Таблица 2.4 Перевозка грузов по предприятию

Год	2000	2001	2002	2003	2004
Перевезено грузов тыс. тонн	150	162,4	170,8	181,3	193,5

Необходимо провести анализ динамики перевозки грузов за эти годы. Для этого необходимо рассчитать темпы роста, абсолютные приросты, темпы прироста и абсолютное значение одного % прироста.

1. Рассчитаем темпы прироста:

Базисные (база 2000г.)

(15)

Цепные

(16)



2. Рассчитаем абсолютные приросты:

Базисные

(17)

Цепные

(18)

3. Рассчитаем темпы прироста в %:

Базисные

(19)



Цепные

(20)

4. Рассчитаем абсолютное значение одного % прироста (только для цепных):

(21)

Взаимосвязь показателей изменения уровней ряда динамики объема перевозок груза на предприятие представим в таблице 2.5.

Таблица 2.5 Изменения показателей уровня ряда

по данным таблицы 2.4 рассчитаем средние показатели динамики перевозки грузов за период 2000-2004гг.

1. Средний годовой абсолютный прирост

(22)

Где n- это число абсолютных приростов в ряду динамики;

Y0 - уровень ряда динамики, выбранный в качестве базисного;

Yn - последовательный уровень ряда динамики.

тыс. тонн

2. Средний годовой темп роста

(23)

Где n - это число рассчитанных цепных или базисных темпов роста;

Y₀ - уровень ряда, принятый за базу сравнения;

Y_n - последовательный уровень ряда.

3. Средний годовой темп прироста

(24)

Нахождение линии тренда, прогноз

Имеются данные, представленные в таблице 2.6., об объеме перевозок груза за 4 года.

Таблица 2.6 Перевозка груза по предприятию

Год	1999	2000	2001	2002
Объем перевозок тыс. тонн	135,6	142,4	147,8	153,7

Найти линию тренда и, используя полученное уравнение, определить объем перевозок груза в 2005г.

Решение: Предположим, что объем перевозок изменяется во времени по прямой yt=a₀+a₁t; для нахождения параметров а₀ а₁ решим систему нормальных уравнений, отвечающих требованиям способа наименьших квадратов.

 (25)

Для решения системы уравнений составлена вспомогательная таблица 2.7.

Таблица 2.7 Вспомогательная таблица

год	Объем перевозок yi	Условное обозначение времени t	t2	yt	yt
1999	135,6	0	0	0	135,9
2000	142,4	1	1	142,4	141,8
2001	147,8	2	4	295,6	147,8
2002	153,7	3	9	461,6	153,8
2003		4
2004		5
2005		6
итого	579,5	6	14	899,1	579,5

На основе вычисленных параметров получена следующая трендовая модель:

У_t=135.9+5.9t

По модели для каждого года анализируем ряда динамики определяются теоретически уровни тренда:

Полученные по модели теоретические уровни внесены в таблицу 2.7.

На основе полученной модели объема перевозок определим прогнозное значение уровня. Для 2005г. прогноз объем перевозок (t=6) составит:

Y_t=135.9+5.94*6=171.5 тыс. тонн.

Вывод: Данная величина является условной, т.к. рассчитано при предположении, что линейная закономерность изменения объема перевозок, принята для 1999-2002гг., сохранится на последующий период до 2005г.

2.7 Применение индексного метода

Расчет индивидуальных и агрегатных индексов для группы автомобилей выполнен по данным таблицы 2.8.

Таблица 2.8 Расход топлива грузовыми автомобилями, работающими по часовому тарифу

Марка грузового автомобиля	Норма расхода на 100км. Пробега, л (m0)	Общий пробег тыс. км (L1)	Общий расход топлива, тыс. л (М1)
ЗИЛ - 4331	27,5	140	38,22
ЗИЛ - 431412	34,1	105	35,70

Средний расход топлива на 100км. Пробега по каждой марке составил:

(26)

ЗИЛ - 4331:

л.

ЗИЛ - 431412:

л.

Выполненные нормы расхода топлива характеризуются следующими индексами:

(27)

ЗИЛ - 4331:

, т.е. снижение среднего расхода по сравнению с нормой на 0,7%;

ЗИЛ - 431412:

, т.е. снижение среднего расхода по сравнению с нормой на 0,3%.

Экономия топлива составила:

(28)

ЗИЛ - 4331:

л.

ЗИЛ - 431412:

л.

Выполнения нормы расхода топлива по своему парку автомобилей:

 (29)

Таким образом, в целом по парку фактически расход ниже нормы на 0,5%; экономия топлива составила 385л. (73920-74305). Общую экономию топлива можно получить суммированием экономии по маркам автомобилей: Э=280+105=385л.

Заключение

Неотъемлемой частью экономического образования является статистическая грамотность.

Статистика - одна из древнейших отраслей знания, возникшая на базе хозяйственного учета. Трудно переоценить роль статистики как экономической деятельности людей. Одна осуществляет сбор, научную обработку и анализ массовых данных, относящихся к различным явлениям и процессам общественной жизни. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучения динамики и ее развития, проведения международных сопоставлений и в конечном итоге - принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональных уровнях. Поэтому в системе экономического образования особое место отводится изучению статистики - базовой научной дисциплине, формирующей профессиональный уровень современного экономиста.

Статистика является одним из важнейших факторов деятельности предприятия промышленности. Она заключается в сопоставлении статистических данных прошлых лет с отчетным периодом, в ходе которого выявляется рост или упадок уровня деятельности промышленного предприятия. Например, сопоставление прибыли, себестоимости продукции, расхода материалов с объемом выпущенной продукции за предыдущие отчетные периоды с настоящим и другое.

Роль статистики была значительна на разных этапах развития государств, но особенно заметно она возросла в 20 веке и сохраняется в наши дни.

Библиографический список

1. Бакланов Д.И. Статистика промышленности: Учебное пособие для вузов. - М.: Статистика, 1970.-420 с.

2. Глинский В.В. Статистический анализ: Учебное пособие для вузов экон. профиля / В.В. Глинский, В.Г. Ионин. - 2-е изд., перераб. И доп. - М.: Филинъ, 1998. - 258 с.

3. Громыко Г.Л. Общая теория статистики: Практикум. - М.:ИНФРА-М, 2000. - 139 с.

4. Гусаров В.Н. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003-463 с.

5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. Чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1998.-480 с.

6. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учеб. для вузов по направлению и специальности "Статистика" / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев/ Под ред. И.И. Елисеевой. - 4-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 479 с.

7. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учеб. для вузов по специальностям: финансовый, банковский, произ. менеджмент, бухгалт. учет и аудит, междунар. экон. отношения / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 412 с.

8. Ефимова М.Р. Практикум по общей статистики: Учеб. пособие для экон. специальностей вузов / М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 278 с.

9. Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М. Статистика: Учебник. - М.: Издательство "Дело и Сервис", 2000. - 464 с.

10. Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГаЭиУ., М.: Инфра-МЭ, 1997. 310 с.

11. Статистический словарь / Гл. ред. М.А. Королев. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 623 с.

12. Теория статистики: Учеб./ Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 576 с.

13. Теория статистики: Учеб./ Под ред. проф. Г.Л. Громыко. - М.:ИНФРА-М, 2000. - 414 с.

14. Теория статистики: Учеб. Для вузов по эконом. и управленч. специальностям / Г.Л. Громыко, М.В. Крысина, А.Н. Воробьев и др.: Под ред. Г.Л. Громыко.-М.: ИНФРА-М, 2002. - 413 с.

15. Омский обласной статистический ежегодник: Стат.сб.: В 2 Ч./ Редкол.: А.А. Агеенко и др.; Ом. обл. ком. гос. Статистики. - Офиц. изд. - Омск: Б. и..-2002. Ч.2.-377 с.

Размещено на Allbest.ru