Главная Коллекция "Otherreferats" Экономика и экономическая теория Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании

Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании

Теоретические основы изучения деятельности воздушного транспорта, динамика объёмов работы ОАО "Аэрофлот". Методы статистического исследования показателей авиационных перевозок и финансовых результатов деятельности предприятия на примере ОАО "Донавиа".

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 17.01.2014
Размер файла 1,0 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Министерство образования и науки РФ

Самарский государственный экономический университет

Кафедра статистики

Курсовая работа

на тему: «Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании ОАО «Аэрофлот»

по дисциплине «Микроэкономическая статистика»

Выполнила студентка 4 курса

специальности Статистика

М. А. Касаткина

Научный руководитель:

к.э.н., доцент Н.И. Меркушова

Самара 2012

Содержание

Введение……………………………………………………………….…………..3

Глава 1. Теоретические основы изучения деятельности воздушного транспорта на примере ОАО «Аэрофлот»………................................................6

1.1 ОАО «Аэрофлот» как объект статистического исследования………..……6

1.2 Методы статистического исследования показателей авиационных перевозок………………………………………………………………………....17

Глава 2. Статистический анализ показателей ОАО «ДОНАВИА»…………..21

2.1 Анализ динамики объемов работы ОАО «ДОНАВИА»……………..........21

2.2 Статистический анализ финансовых результатов деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА»………………………………………….........27

Заключение……………………………………………………………………….36

Список используемой литературы………………………………………….......38

Приложения………………………………………………….…………………..40

Введение

Авиакомпания -- термин, определяющий организацию, которая производит пассажирские или грузовые воздушные перевозки. Наиболее известным примером авиакомпании в России является Аэрофлот, который базируется в московском аэропорту Шереметьево. По итогам 2011 года компания ОАО «Аэрофлот» является крупнейшим авиаперевозчиком в России как в сфере перевозок пассажиров, различных грузов и почты. «По ОКВЭД перевозка пассажиров и грузов воздушным путем входит в раздел IA «Транспорт и связь» группу 62 «Деятельность воздушного транспорта», вид 62.1 «Деятельность воздушного транспорта, подчиняющегося расписанию», 62.2 «Деятельность воздушного транспорта, не подчиняющегося расписанию (включая чартерные рейсы», 63.11 «Транспортная обработка грузов». Вид деятельности 62.1 является для Аэрофлота основным, а 62.2 и 63.11 являются дополнительными видами деятельности» «Система налоговая справка» www.okvad.ru.

Россия занимает огромную территорию и в этом случае роль авиационных перевозок очень важна. «Для начала стоит заметить, что авиационные перевозки грузов осуществляются очень быстро. Это очень важно, ведь бывают случаи, когда авиатранспорт является незаменимым ни одним другим средством перевозок. Быстро портящиеся товары, ценные вещи, драгоценности, лекарства нуждаются в скорой доставке к месту назначения, тянуть часы и минуты непозволительно и тогда на помощь приходят именно авиационные грузоперевозки. Вторым очень большим плюсом является возможность преодолевать любые географические препятствия. Горы, пустыни, моря и океаны, пропасти - все это для авиационных перевозок не помеха, в воздухе могут доставить легкое неудобство только воздушные ямы. Другие виды транспорта не могут конкурировать с самолетами в данном случае. Авиационные грузоперевозки позволяют перевозить самые разные товары, независимо от тяжести и габаритности. Огромные партии различных стройматериалов, медикаментов, металлоконструкций и прочего груза, не говоря уже о людях, легко погружается в транспортировочный самолет и также просто переправляется к точке назначения» Сергей Федоров. Проблемы РосАвиации//КП-РФ. 2005. - № 12. - С. 49-52.

Актуальность темы данной курсовой работы обусловлена тем, что в настоящее время наша страна имеет огромную территорию. К тому же, Россия обладает труднодоступными районами, куда кроме авиатранспорта не на чем добраться. Поэтому особое внимание уделяется анализу эффективности использования авиационных перевозок, а также результатам финансовой деятельности.

Целью данной курсовой работы является освещение теоретических основ деятельности воздушного транспорта, статистический анализ объемов работы и финансовой деятельности на примере предприятия ОАО «ДОНАВИА».

Руководствуясь этой целью необходимо решить следующие задачи:

- рассмотреть теоретические и методологические основы статистического изучения авиационных перевозок;

- провести разбиение совокупности на кластеры;

- исследовать динамику перевозки пассажиров и перевозки грузов и почты на предприятии ОАО «ДОНАВИА»;

- осуществить статистический анализ финансовой деятельности на примере ОАО «ДОНАВИА», как один из кластеров предприятий ОАО «Аэрофлот»;

- осуществить корреляционно-регрессионный анализ результатов финансовой деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА»;

- рассчитать прогнозные значения по перевозке пассажиров;

Объектом исследования является основная деятельность ОАО «Аэрофлот», а в частности ОАО «ДОНАВИА».

Предметом изучения выступает характеристика влияния различных факторов на объем выручки предприятия авиационных перевозок.

Данная курсовая работа состоит из введения, 2 глав, заключения, библиографического списка и приложений.

В первой главе рассматривается характеристика российской авиации, ее особенности, роль в экономике России; характеристика ОАО«Аэрофлот», разбиение ее дочерних предприятий на кластеры, характеристика ОАО «ДОНАВИА»; система показателей и методика исследований авиационного предприятия.

Вторая глава содержит анализ основного вида деятельности ОАО «ДОНАВИА» в динамике, а так же его прогноз, анализ результатов деятельности предприятия.

В заключении сформулированы основные результаты проведенного исследования.

Для решения поставленных задач применялись пакеты Statistica 6.0 и Microsoft Excel.

Теоретической и методологической основой данной курсовой работы послужили труды ученых по вопросам исследования и применения статистических методов в анализе.

Информационной базой являются официальные сайты ОАО «Аэрофлот» и ОАО «ДОНАВИА».

В качестве статистического инструментария использовались многомерные методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, аналитические показатели, а так же табличные и графические методы визуализации результатов исследований.

В приложении приведены информационно-справочные материалы, иллюстрации и дополнительные расчеты.

Глава 1. Теоретические основы изучения деятельности воздушного транспорта на примере ОАО «Аэрофлот»

1.1 ОАО «Аэрофлот» как объект статистического исследования

«ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» - крупнейшая российская авиакомпания, национальный авиаперевозчик. Основана 15 июля 1923 года, когда Совет труда и обороны РСФСР принял постановление «Oб организации Совета по гражданской авиации» и «О возложении технического надзора за воздушными линиями на Главное управление воздушного флота». Название «Аэрофлот» было закреплено за гражданской авиацией СССР 25 февраля 1932 года» Авиационная компания «Аэрофлот» Официальный сайт- www.aeroflot.ru. Штаб-квартира находится в Москве.

«Аэрофлот» - член Международной ассоциации воздушного транспорта (ИАТА). Базовый аэропорт авиакомпании -- московский аэропорт Шереметьево (терминалы D, E, F). 1 мая 1922 года открылись полёты по первой международной авиалинии Москва--Кёнигсберг--Берлин. 15 июля 1923 года открылась первая регулярная внутренняя линия Москва--Нижний Новгород. В 1976 Аэрофлот стал первой авиакомпанией в мире, которая за год перевезла более 100 миллионов пассажиров. В основном Аэрофлот выполнял рейсы по Советскому Союзу, но маршрутная сеть компании охватывала 5 из 6 континентов: Европу, Азию, Африку, Северную и Южную Америку.

В 1994 «Аэрофлот» был реорганизован в акционерное общество и подвергся частичной приватизации, 51 % акций осталось за государством. В 90-х авиакомпания по большей части занималась международными перевозками, но по мере того, как мелкие авиакомпании, отколовшиеся от «Аэрофлота», прекращали свою деятельность в регионах, «Аэрофлот» постепенно расширял свою внутрироссийскую маршрутную сеть.

«Аэрофлот» является крупнейшим заказчиком SSJ и крупнейшим оператором западной авиатехники в СНГ.

«Аэрофлот» располагает самым крупным воздушным флотом в СНГ, состоящим из 117 самолётов, 102 из которых используются, 14 простаивают и 1 сдан в аренду. Заказан 51 новый самолёт. В январе 2007 все самолёты Ил-86 были выведены из эксплуатации.

Таблица 1 Авиационная компания «Аэрофлот». Официальный сайт - www.aeroflot.ru. Флот авиакомпании

Самолёт

Количество

Число мест

Примечания

Airbus A319-100

8

124

Airbus A320-200

10

150

+3 заказаны

Airbus A321-200

7

185

+4 заказаны

Антонов Ан-24/26

6

52

3 самолёта простаивают

Boeing 767-300

11

350

+3 заказаны

Ильюшин Ил-62

7

186

Простаивают

Ильюшин Ил-86

12

350

Выведены из эксплуатации

Ильюшин Ил-96-300

6

300

+6 заказаны

SSJ-95

95

+30 заказаны

Туполев Ту-134

13

96

Туполев Ту-154

29

180

1 самолёт простаивает

Яковлев Як-40

2

32

Ильюшин Ил-76

2

Грузовой

ДС-10-30Ф

4

Грузовой

МД-11Ф

Грузовой

+4 заказаны

«Аэрофлот» - рекордсмен по количеству завоеванных премий «Крылья России». Авиакомпания «Аэрофлот» занимает среди российских авиаперевозчиков первое место по международным перевозкам и второе по внутрироссийским после авиакомпании S7.

«Важную долю в доходах «Аэрофлота» занимают платежи иностранных авиакомпаний за пролёт их самолётов над территорией России. По словам заместителя генерального директора «Аэрофлота» по корпоративному и стратегическому развитию Сергея Харитонова, в год компания получает от них $110-120 млн. Платежи за пролёт поступают в бюджет «Аэрофлота» ещё с 70-х годов XX века и, как ожидается, могут быть отменены к 2013 в рамках вступления России в ВТО» И.Зуев, И.А.?Соколов, Л.В.?Элдер. Eurasia выпуск №6 июль 2011-11-30..

«Аэрофлот» выполняет рейсы в 45 стран мира, в том числе шесть стран СНГ, осуществляет посадки в 82 пунктах, из них 56 пунктов за рубежом, 8 пунктов в странах СНГ и 23 пункта в России.

«Аэрофлот» располагает большой парковой зоной и большим количеством авиалайнеров. Благодаря тому, что авиакомпания занимается большим количеством пассажирских перевозок и грузоперевозок, помимо этого так же на их долю приходится большое количество чартерных рейсов. Все это помогает повысить пассажиропоток и получать дополнительные денежные средства и развиваться в дальнейшем.

В структуру ОАО «Аэрофлот» входит двенадцать дочерних предприятий, специализирующихся на перевозке пассажиров, почты и других грузов. Крупнейшие и наиболее значимые предприятия компании ОАО «Авиакомпания «Сахалинские Авиатрассы», ООО «Оренбургские авиалинии», ОАО «Авиакомпания «Россия», ЗАО «АэроМаш»-Авиационная безопасность», ЗАО «Джеталлианс Восток» , ЗАО «Аэромар», ЗАО «Аэроферст», ООО «Аэрофлот-Финанс», ОАО « ДОНАВИА», ЗАО «Аэрофлот-Карго», ООО «Аэрофлот-Рига» и ЗАО «Шеротель».

Разобьем группу дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот» на однородные для понимания кластеры. Для этого используем кластерный анализ, целью которого является образование групп, схожих между собой объектов. В отличии от традиционных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно. В этом заключается достоинство данного анализа. Однако кластерный анализ имеет свои недостатки. В частности, количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения. При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения, а так же могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластер. Все методы кластерного анализа можно разделить на две группы: иерархические (Евклидово расстояние, метод Варда и др.) и итеративные (метод к-средних, метод сгущений и др.). Калинина В. Н., Соловьев В. И. Введение в многомерный статистический анализ: Учебное пособие / ГУУ. - М., 2003.-36с

Иерархическая кластеризация заключается в разбиении крупных кластеров на более мелкие, которые в свою очередь дробятся еще на более мелкие. Результатом является древообразная иерархическая структура.

Итеративные методы выявляют более высокую устойчивость по отношению к выбросам, включению незначимых переменных в набор. Однако в данной группе методов количество кластеров определяется самостоятельно.

Начнем непосредственно анализ. Для начала, используя программу Statistika 6.0, проведем анализ под названием описательные статистики. Это поможет нам определить средние значения, нижние и верхние границы значений изучаемых признаков, абсолютное значение измеренных значений от среднего, асимметрию ( А < 0 то это означает, что преобладают данные с большими значениями, а если А > 0, то больше данных с меньшими значениями, чем среднеарифметическое) и однородность изучаемой совокупности (коэффициент вариации).

Таблица 2. Описательные статистики

Показатель

N набл.

Среднее

Медиана

Нижняя

Верхняя

Дисперс

Стд.откл.

Асим.

К.вар

Кол-во рейсов

12

9502,7

9935

7112,5

12162

16002236

4000,3

-0,1989

0,42096

Кол-во пассажиров (тыс.чел.)

12

600,92

685,75

316,6

898,05

142959

378,1

-0,3554

0,62921

Перевезено почты (тонн)

12

1319,9

1239,55

1026

1703,6

138286

371,87

0,42753

0,28174

Пассажирооборот (млн. пассажир/км)

12

1216,8

1139,1

987,45

1436,7

148997

386

0,31246

0,31723

Эксплуатационный тоннокилометраж (млн тоннокилометров)

12

106,34

107,6

86,35

124,95

1269

35,618

-0,0316

0,33494

Количество рейсов находится в пределах от 7 112 до 12 162, и в среднем 9503 рейса, количество перевезенных пассажиров колеблется в пределах от 316,6 до 898 тыс. чел., и в среднем составляет 600,9 тыс. чел. Количество перевезенной почты находится в пределах от 1026 до 1703,6 тонн, и в среднем составляет 1319,9 тонн. Анализируя один из главных показателей пассажирооборот и эксплуатационный тонно-километраж, можно сказать, что в среднем пассажирооборот составляет 1216,8 млн. пассажиро-километров, а эксплуатационный тонно-километраж - 106,3 млн. тонно-километров. Характеризуя показатель асимметрии можно сказать, что три показателя из пяти, такие как количество рейсов, количество пассажиров и эксплуатационный тонно-километраж имеют отрицательные значения, что говорит о преобладании данных с большими значениями, а два из них имеют положительную асимметрию, и, следовательно, имеют больше данных с меньшими значениями. Неформально говоря, коэффициент асимметрии положителен, если правый хвост распределения длиннее левого (правосторонняя асимметрия), и отрицателен в противном случае (левосторонняя асимметрия).

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле путем деления среднеквадратического (стандартного) отклонения на среднюю величину признака. Возникает вариация в силу того, что отдельные значения признака статистической совокупности формируются под воздействием разнообразных факторов. Значение изучения вариации в том, что по колеблемости признаков можно судить о качественной однородности совокупности. Совокупности могут иметь одинаковые значения средней величины, но отличаться колеблемостью индивидуальных значений. Величина рассчитанного коэффициента вариации свидетельствует о том, что колеблемость значений пассажирооборота и перевозки грузов и почты невысокая и составляет 31,7% и 28,0% соответственно, что не противоречит условию V. Поэтому данную совокупность можно считать однородной, а ее среднюю надежной. Для таких признаков, как количество пассажиров, количество рейсов и эксплуатационный тонно-километраж колеблемость значений наоборот высокая и составляет 63,0%, 42,0% и 33,5% соответственно. Поэтому эту совокупность нужно считать неоднородной, а ее среднюю ненадежной.

Далее произведем разбиение совокупности дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот» на основе таких признаков, как количество рейсов, количество пассажиров, перевозка грузов и почты, пассажирооборот, эксплуатационный тоннокиломметраж. См приложение 1

Для устранения несоответствия используем процедуру нормирования или стандартизации исходных данных. См приложение 2

Теперь, когда исходные данные не имеют единиц измерения. Используя иерархическую классификацию, построим дендрограмму объединения кластеров. Суть ее состоит в последовательном объединении меньших кластеров в большие. Этот график схематично напоминает дерево. Вертикальная ось представляет собой ось межкластерного расстояния, а по горизонтальной оси отмечаются предприятия.

Рис.1. Дендрограмма объединения кластеров методом «ближнего соседа»

Построенная вертикальная дендрограмма служит достаточным основанием для того, чтобы сделать выводы по объединению дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот». Первыми в кластер объединились «Шеротель» и «Аэрофлот Рига» и т.д. Таким образом, можно выделить больших 4 кластера.

Наряду с методом одиночной связи широкое распространение получил метод Варда. Он построен таким образом, чтобы оптимизировать минимальную дисперсию внутри кластеров. Преимущество данного метода заключается в том, что он имеет тенденцию к созданию кластеров приблизительно равных размеров.

Рис.2. Дендрограмма объединения кластеров «методом Варда»

Данная вертикальная дендрограмма подтверждает объединение всех дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот» в 4 кластера.

Теперь проведем кластеризацию методом К-средних. В данном случаем указывается уже определенное число кластеров. Особенностью метода является то, что выделенные в результате расчетов кластеры не будут пересекаться, то есть каждое предприятие будет относиться лишь к одному кластеру. Однако, чтобы убедиться, что классификация эффективна, необходимо провести дисперсионный анализ.

Таблица 3. Дисперсионный анализ абсолютных показателей

Дисперсионный анализ

Между

сс

Внутри

сс

F

значим.

Кол-во рейсов

163391700

3

12632930

8

34,49011

0,000063

Кол-во пассажиров (тыс.чел.)

1469901

3

102651

8

38,18526

0,000043

Перевезено почты (тонн)

1019237

3

501914

8

5,41520

0,025009

Пассажирооборот (млн. пассажир/км)

1390852

3

248112

8

14,94865

0,001212

Эксплуатационный тоннокилометраж (млн тоннокилометров)

10795

3

3161

8

9,10757

0,005858

Выдвигаем гипотезу о неравенстве дисперсий между кластерами и внутри них. Поскольку анализируя полученные результаты, можно сказать, что межгрупповые и внутригрупповые дисперсии значительно отличаются друг от друга. Построим график средних.

Рис.3. График средних для кластеров

Средние значения по кластерам довольно значительно различаются, что говорит об эффективной классификации дочерних предприятий по факторам.

Таблица 4. Средние значения для кластеров

Средние для кластеров

 

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

Кластер 4

Кол-во рейсов

10660,75

14238

7359

3299

Кол-во пассажиров (тыс.чел.)

785,63

995,93

345,267

22,45

Перевезено почты (тонн)

1508,3

1631,93

1025,267

916,95

Пассажирооборот (млн. пассажир/км)

1281,53

1696,43

996,7

697,85

Эксплуатационный тоннокилометраж (млн тоннокилометров)

123,88

136,4

89,4

51,6

Что же касается содержания каждого кластера, то анализируя данную таблицу по элементам кластеров, получим первый кластер содержит ЗАО «Шеротель», ЗАО «Аэрофлот-Карго», ООО «Аэрофлот-Рига», второй кластер ОАО «Авиакомпания «Сахалинские Авиатрассы», ОАО «Оренбургские авиалинии», ОАО «Авиакомпания «Россия», третий кластер содержит ЗАО «Аэрофест», ЗАО «АэроМАШ-Авиационная Безопаснось», ну и четвертый - самый многочисленный ОАО «ДОНАВИА», ООО «Аэрофлот-Финанс», ЗАО «Аэромар», ЗАО «Джеталлианс Восток».

Таблица 5. Содержание кластеров по элементам

1 кластер

3

ЗАО «Шеротель»

ООО «Аэрофлот-Рига»

ЗАО «Аэрофлот-Карго»

2 кластер

3

ОАО «Авиакомпания «Сахалинские Авиатрассы»

ОАО «Оренбургские авиалинии»

ОАО «Авиакомпания «Россия»

3 кластер

2

ЗАО «Аэрофест»

ЗАО «АэроМАШ-Авиационная Безопаснось»

4 кластер

4

ОАО «ДОНАВИА»

ООО «Аэрофлот-Финанс»

ЗАО «Аэромар»

ЗАО «Джеталлианс Восток»

Более подробно рассмотрим предприятие ОАО «ДОНАВИА».

«ОАО «ДОНАВИА» - крупнейшая авиакомпания Юга России. С 2007 года 100% акций ОАО «ДОНАВИА» принадлежат ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» (г. Москва). В соответствии с решением ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» открытое акционерное общество «АЭРОФЛОТ-ДОН» с 25 сентября 2009 года переименовано в открытое акционерное общество «ДОНАВИА» Официльный сайт www.aeroflot-don.ru.

1.2 Методы статистического исследования показателей авиационных перевозок

Для того чтобы правильно осуществить анализ предприятия ОАО «ДОНАВИА» необходимо знать методологию расчета. Поскольку в данной курсовой работе будет использоваться кластерный, корреляционно-регрессионный, аналитические показатели рассмотрим методологию расчета каждого по отдельности.

Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью аналитических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней ряда динамики между собой.

Аналитические показатели ряда динамики Теория статистики: учебник/ под ред Р.А.Шмойловой.-5 изд.-М.:Финансы и статистика, 2007.-413с:

Абсолютный прирост характеризует размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определенный промежуток времени. Определяется как разность двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную скорость роста. Различают цепные и базисные абсолютные приросты. Если уровень у i-1 является предыдущим для данного ряда, то абсолютные приросты будут цепными. Если же y i-1 постоянно для целого ряда, то абсолютные приросты будут базисными.

где: у - абсолютный прирост;

уi - текущий уровень ряда;

уi - 1 - предшествующий уровень при цепных показателях, при базисных - нулевой;

i - номер уровня.

Относительные величины выражают соотношение между явлениями в виде степени, доли или темпа. Исчисляются сопоставлением между собой абсолютных величин. Это такие показатели как, коэффициент роста, темпы роста и прироста.

Основным в изучении взаимосвязи явлений является множественный корреляционно-регрессионный анализ, который в свою очередь делится на корреляционный и регрессионный анализы.

Регрессионный анализ - это статистический метод исследования зависимости случайной величины Y-отклик от переменной (X) или переменных - предикторы; рассматриваются в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона их распределения. В ходе регрессионного анализа при помощи выбранного метода строится математическая модель, описывающая форму связи переменных - уравнение регрессии. Проскурина Н.В. ЭР «Обучающий комплекс: методы многомерного статистического анализа, моделирования и прогнозирования» Как правило, регрессионному анализу предшествует анализ корреляционной зависимости переменных, который позволяет установить наличие связи между анализируемыми переменными, оценить ее тесноту и определить направление (прямая или обратная связь). Кроме того, в ходе корреляционного анализа происходит отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии. Наиболее простой формы корреляционного анализа является парная корреляция - анализируется связь между парой признаков - откликом Y и одним предиктором X. В этом случае уравнение регрессии принимает вид

y = f(x).

где Qр- объем реализованной за данный период продукции;

Rост.ср.- средний остаток оборотных средств за рассматриваемый период» Экономика предприятия: Учебник для вузов. Под ред. А.Е. Карлика и М. Л. Шухгальтер 2-е изд., переработанное и дополненное,- СПб.: Питер, 2009.-464 с.:ил..

Статистическое описание развития экономических процессов во времени осуществляется с помощью временных рядов. Временным рядом (рядом динамики, динамическим рядом) называется последовательность значений показателя (признака), упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЭКОНОМИКЕ:Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т.А.; руководство по изучению дисциплины / Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. -- М., 2004.-с 9 В практике исследования динамики явлений и прогнозирования принято считать, что значения уровней временных рядов экономических показателей могут содержать следующие компоненты (составные части или структурно-образующие элементы):

* тренд;

* сезонную компоненту;

* циклическую компоненту;

* случайную составляющую.

Под трендом понимают изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временного ряда. Это систематическая составляющая долговременного действия. Решение любой задачи по анализу и прогнозированию временных рядов начинается с построения графика исследуемого показателя, тем более, что современные программные средства предоставляют пользователю большие возможности для этого. Таким образом, на стадии проведения графического анализа можно исследовать компонентный состав временных рядов, а также сделать первые шаги к выбору модели для описания их динамики и последующего прогнозирования. Если присутствие тренда во временном ряду прослеживается нечетко, то прежде чем перейти к определению тенденции и выделению тренда, нужно выяснить, существует ли вообще тенденция в исследуемом процессе. Основные подходы к решению этой задачи основаны на статистической проверке гипотез. Критерии выявления компонент ряда основаны на проверке гипотезы о случайности ряда.

Глава 2. Статистический анализ показателей ОАО «Донавиа»

2.1 Анализ динамики объемов работы ОАО «Донавиа»

ОАО «ДОНАВИА» - крупнейшая авиакомпания Юга России. С 2007 года 100% акций ОАО «ДОНАВИА» принадлежат ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» (г. Москва). В соответствии с решением ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» открытое акционерное общество «АЭРОФЛОТ-ДОН» с 25 сентября 2009 года переименовано в открытое акционерное общество «ДОНАВИА».

Основным направлением деятельности ОАО «ДОНАВИА» является перевозка пассажиров. По итогам 2011 года компания перевезла 864,2 тыс. чел., что на 62,3 % меньше перевезенного количества пассажиров в 2010 году. Причем прослеживается тенденция то к увеличению, то к уменьшению количества пассажиров на протяжении последних 5 лет.

Таблица 6. Объем работ ОАО «ДОНАВИА» за 2007-2011 гг.

Года

Перевезено

Темпы роста,%

Кол-во пассажиров (тыс. чел.)

Почты и грузов (тонн)

Базисный

Цепной

Кол-во пассажиров (тыс. чел.)

Почты и грузов (тонн)

Кол-во пассажиров (тыс. чел.)

Почты и грузов (тонн)

2007

863,2

1972,2

100

100

100

100

2008

1314,4

2442,1

152,27

123,83

152,27

123,83

2009

1213,1

1802

140,54

91,37

92,29

73,79

2010

1386

2177,3

160,57

110,40

114,25

120,83

2011

864,2

1630,9

100,12

82,69

62,35

74,90

Рис.4. Количество перевезенных пассажиров за 2007-2011 гг.

Так, количество перевезенных пассажиров в 2011 году было на 0,1 % меньше перевезенных пассажиров в 2007 году. Ели же проанализировать цепные показатели за период с 2007 года по 2011, то максимальное увеличение в количестве перевезенных пассажиров было в 2008 году, темп роста составил 152,3 % по отношению к 2007 году. Общий же прирост количества пассажиров в 2011 году за период с 2007 по 2011 год увеличился и составил 1 тыс. чел. Кроме анализа перевезенных пассажиров, рассмотрим также количество перевезенной почты и грузов за 2007-2011 гг, где наблюдается примерно такая же тенденция.

Рис.5. Перевезенное количество почты и грузов за 2007- 2011 года.

Так, в 2011 году количество перевезенной почты и грузов уменьшился на 341,3 тонны по сравнению с 2007 годом. Соответственно темп роста составил 82,7%. Сравнивая ежегодное изменение объема, наибольший прирост произошел также в 2008 году относительно 2007 года. Количество перевезенного груза и почты увеличился на 469,9 тонны или на 23,8%. В среднем за период с 2007-2011 г. ежегодно темп роста перевезенной почты и грузов составлял 95,3%.

Далее проведем анализ динамики перевезенного количества пассажиров поквартально с 2007 года.

В среднем за период с 1 квартала 2007 года по 3 квартал 2012 ежеквартально темп роста количества пассажиров составил 104,4%.

Анализируя каждый квартал по отдельности, можно сказать, что наибольший прирост в 1 квартале был в 2012 году. Так, количество перевезенных пассажиров увеличилось на 96,4 % или 118,4 тыс. чел. относительно 1 квартала 2011 года. Наибольший прирост во 2 квартале так относится к 2008 году и составляет 190 тыс. чел. или 110,5%. Максимальное увеличение количества перевезенных пассажиров в 3 квартале наблюдается также в 2008 году. Так, количество перевезенных пассажиров увеличился на 200,4 тыс. чел., темп роста составил 164,6% по сравнению с 3 кварталом 2007 года. В 4 квартале наибольший прирост наблюдается в 2009 году. Количество перевезенных пассажиров увеличилось на 259 тыс.чел. или на 11,0% относительно 4 кварталу 2008 года.

Рис. 6. Темпы роста по кварталам за 2007-2012 гг. См. приложение 3

15 См. приложение 3

Сравнивая же данные по кварталам за 2007-2012 год, можно отметить, что наибольшее изменение количества пассажиров было в 2 квартале 2008 года по отношению к 2 кварталу 2007 года. Это увеличение составило 210,47% тыс. чел. Соответственно темп роста составил 110,47%. Так же значительное увеличение количества пассажиров наблюдается в 1 квартале 2012 года.

Определим основную тенденцию изменения количества перевезенных пассажиров на предприятии ОАО «ДОНАВИА»

Рис.7. Тенденция изменения количества перевезенных пассажиров по кварталам за 2007-2012 гг.

На основании этого графика присутствие тренда прослеживается нечетко, а именно амплитуда квартальных колебаний наблюдается постоянно. Поэтому, нужно выяснить, существует ли вообще тенденция в исследуемом процессе.

Основной подход к выявлению тренда основан на статистической проверке гипотезы о случайности ряда.

Выдвигается гипотеза об отсутствии тренда. Поскольку, t набл < t крит, то выдвинутая гипотеза об отсутствии тренда отвергается. Однако, как видно на графике присутствие тренда прослеживается нечетко, поэтому для более четкого проявления тенденции развития будем использовать методы сглаживания. Поскольку используем квартальные показатели по перевозке пассажиров, а это короткие промежутки времени, то для наглядного представления тренда применим метод укрупнения интервалов. См. приложение 4

Рис. 8. Тенденция изменения количества перевезенных пассажиров методом укрупнения интервалов См. приложение 4

На основании этого графика, можно предположить, что вероятнее всего тренд имеет вид полинома 3 степени, так как коэффициент детерминации равен 81,4%, однако из-за сложности его интерпретации применим к квартальным данным метод скользящей средней, который позволит сгладить как случайные, так и периодические колебания и более точно выявить тенденцию в изменении количества перевезенных пассажиров. Длину интервала возьмем равной 4 См. приложение 5.

Рис.9. Тенденция изменения количества перевезенных пассажиров методом «скользящей средней» См. приложение 6

Как видно из графика, вероятнее всего тренд имеет вид полинома 2 степени, поскольку коэффициент детерминации равен 58,6%. Чтобы охарактеризовать основную тенденцию динамики перевезенного количества пассажиров найдем уравнение тренда с помощью метода аналитического выравнивания. Рассчитав параметры, получим уравнение тренда

у = 238,4+19,76t - 1,115t2

Таблица 7. Прогнозные значения количества пассажиров, тыс. чел.

4 кв 2012

315,0

1 кв 2013

306,8

2 кв 2013

296,5

3 кв 2013

283,9

4 кв 2013

269,1

1 кв 2014

252,1

2 кв 2014

232,8

3 кв 2014

211,3

4 кв 2014

187,6

Далее необходимо проанализировать выбранную модель с точки зрения ее адекватности реальным тенденциям исследуемого временного ряда через оценку надежности полученного уравнения по F-критерию Фишера, а также проверить значимость параметров уравнения с помощью критерия Стьюдента. В данном случае программа показала, что и уравнение в целом, и все параметры уравнения в целом статистически значимы.

Таким образом, анализируя полученные результаты, можно сказать, что количество перевезенных пассажиров в 1 квартале 2013 года будет равен 306,8 тыс. чел., что на 65,6 тыс. чел. больше, чем в 1 квартале 2012г., во 2 квартале 296,5 тыс. чел., что на 71,4 тыс. чел. больше, чем во 2 квартале 2012г., в 3 квартале 283,9 тыс. чел., что на 17,3 тыс. чел. больше, чем в 3 квартале 2012г, и в 4 квартале 269,12 тыс. чел., что на 45,88 тыс. чел. меньше, чем в 4 квартале 2012г.

2.2 Статистический анализ финансовых результатов деятельности предприятия ОАО «Донавиа»

Реализация готовой продукции, выполнение работ, оказание услуг позволяет определить финансовый результат деятельности предприятия.

Выручка от реализации продукции - это сумма денежных средств, полученных предприятием за произведенную продукцию, выполненную работу или оказанные услуги. Это главный источник средств для возмещения затрат и образования доходов предприятий. Таким образом, анализ выручки от продаж является одним из важнейших этапов оценки финансовой деятельности предприятия.

Прежде всего, рассмотрим динамику изменения выручки от продаж за последние 5 лет.

Таблица 8. Динамика выручки от продаж ОАО «ДОНАВИА» за 2007-2011г.

Год

Выручка от продаж, тыс.руб.

Абсолютный прирост, тыс.руб

Темп роста,%

Темп прироста,%

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

2007

4236329

-

-

100

100

-

-

2008

7207817

2971488

2971488

170,143

170,143

70,143

70,143

2009

6071549

-1136268

1835220

84,23562

143,321

-15,764

43,321

2010

7051493

979944

2815164

116,1399

166,4529

16,1399

66,4529

2011

6095800

-955693

1859471

86,44694

143,8935

-13,553

43,8935

За 2007-2011г. динамика выручки от продаж в целом положительна, что говорит об успешной работе предприятия. Анализируя изменения, видно, что на предприятии прослеживается тенденция то повышения объем выручки от продаж, то понижение. Так, в 2008 году отмечается наибольший прирост выручки. Он составил 70,14% или 2 971 488 тыс. руб. Положительное динамика нарушается в 2009 году, что объясняется кризисным положением в стране в 2008 году. Выручка от продаж уменьшилась на 1 136 268 тыс. руб. относительно 2008 года. Соответственно темп снижения составил 15,76%. В среднем, за период с 2007 по 2011 год ежегодно темп роста выручки от продаж составил 9,5%.

Важной составляющей статистического изучения выручки от продаж является корреляционно - регрессионный анализ, целью которого является оценка функциональной зависимости результативного показателя от факторных признаков, в качестве которых будут выступать: себестоимость продаж (тыс. руб.),количество пассажиров (тыс. чел.), коммерческие расходы (тыс. руб.), управленческие расходы (тыс. руб.), прочие доходы (тыс. руб.).

Первоначально проверим исходные данные на нормальный закон распределения с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.

Таблица 9. Критерий нормальности

Критерии нормальности

N

макс.D

К.-С.

Выручка от продаж, тыс.руб.

22

0,126473

p > .20

Кол-во пассажиров тыс. чел

22

0,135568

p > .20

Себестоимость продаж, тыс.руб.

22

0,106595

p > .20

Коммерческие расходы, тыс.руб.

22

0,400262

p < ,01

Управленческие расходы,тыс.руб.

22

0,192798

p > .20

Прочие доходы, тыс.руб.

22

0,258539

p < ,10

Анализируя полученные результаты статистики D , можно с 80% уверенностью сказать, что все переменные имеют нормальный закон распределения, кроме переменной коммерческие расходы. Статистика D значима при р<0.01 и поэтому исключим данную переменную из дальнейшего анализа.

Важным условием для проведения корреляционно-регрессионного анализа является отсутствие мультиколлинеарности, под которой понимается тесная зависимость между факторными признаками, включенными в модель.

Таблица 10. См. приложение 10 Матрица парных коэффициентов корреляции

Выручка от продаж, тыс.руб.

Кол-во пассажиров тыс. чел.

Себестоимость продаж, тыс.руб.

Управленческие расходы,тыс.руб.

Прочие доходы, тыс.руб.

Выручка от продаж, тыс.руб.

1,00

0,34

0,71

-0,44

0,32

Кол-во пассажиров тыс. чел.

0,34

1,00

0,37

-0,12

-0,21

Себестоимость продаж, тыс.руб.

0,71

0,37

1,00

-0,74

-0,46

Управленческие расходы,тыс.руб.

-0,44

-0,12

-0,74

1,00

0,59

Прочие доходы, тыс.руб.

0,32

-0,21

-0,46

0,59

1,00

авиакомпания деятельность показатели

Одним из индикаторов определения наличия мультиколлинеарности между признаками является превышение парным коэффициентом корреляции величины 0,8. В данном случае между признаками отсутствует мультиколлинеарность, поэтому на данном этапе анализа в модель войдут все переменные. Наибольшая связь между результативным и факторным признаком наблюдается между выручкой от продаж и себестоимостью продаж. Так, коэффициент парной корреляции равен 0,71, что свидетельствует о сильной и прямой связи. Что же касается остальных факторов, то между выручкой от продаж и количеством пассажиров и прочих доходов связь прямая умеренная, а с такими факторам, как управленческие расходы связь умеренная, но обратная.

Проверим включенные в модель факторы по уровню значимости р.

Таблица 11. Итоги регрессии для зависимой переменной

Итоги регрессии для зависимой переменной: Выручка от продаж, тыс.руб.

БЕТА

Стд.Ош.

B

Стд.Ош.

t(17)

p-уров.

Св.член

-23313829

37181328

-0,627031

0,538970

Кол-во пассажиров тыс. чел.

0,051461

0,189713

4571

16850

0,271256

0,789460

Себестоимость продаж, тыс.руб.

0,803155

0,275653

2

1

2,913648

0,009678

Управленческие расходы,тыс.руб.

0,179943

0,288452

17

27

0,623823

0,541025

Прочие доходы, тыс.руб.

0,042503

0,212119

-0

1

-0,200374

0,843565

Таким образом, анализируя полученные результаты по уровню значимости р, такие факторы как количество пассажиров, управленческие расходы и прочие доходы исключаются из модели. Исключим данные факторы, используя пошаговую регрессию с процедурой пошагового исключения. Свободный член установим равным 0. Рассмотрим этапы исключения.

Таблица 12. Этапы пошаговой регрессии

Итоги пошаговой регрессии ; ЗП: Выручка от продаж, тыс.руб.

Шаг

Множест.

Множест.

R-квадр.

F -

p-уров.

Перем.

Прочие доходы, тыс.руб.

-1

0,981550

0,963441

-0,000130

0,064424

0,802513

3

Управленческие расходы,тыс.руб.

-2

0,981261

0,962872

-0,000569

0,295555

0,593005

2

Кол-во пассажиров тыс. чел.

-3

0,980700

0,961773

-0,001099

0,591869

0,450688

1

Получим, что на первом этапе исключили прочие доходы с уровнем значимости р 0,8, на втором этапе управленческие расходы с уровнем значимости р 0,59 и на последнем этапе количество пассажиров с уровнем значимости р 0,45. Таким образом, в модели остался один фактор - себестоимость продаж.

Таблица 13. Итоги регрессии

Итоги регрессии для зависимой переменной: Выручка от продаж, тыс.руб

БЕТА

Стд.Ош.

B

Стд.Ош.

t(21)

p-уров.

Себестоимость продаж, тыс.руб.

0,980700

0,042665

1,621215

0,070531

22,98600

0,000000

Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости вычисляется множественный коэффициент корреляции.

Таблица 14. Коэффициенты множественной корреляции

R

R2

Скорректированный R2

F(1,21)

0,981

0,962

0,9599

528,36

Итак, множественный коэффициент корреляции = 0,981, что показывает сильную зависимость между результативным и факторным признаками.

Коэффициент детерминации, равный 0,962, говорит о том, что выручка от продаж предприятия ОАО «ДОНАВИА» на 96,2% объясняется вариацией себестоимости продукции и на 3,8% другими факторами.

Теперь, когда все факторы проверены на уровень значимости составим аналитическую форму выражения связи между выручкой от продаж и себестоимостью продаж. Поскольку в модели всего один фактор, уравнение регрессии примет линейный вид.

Y = 1,62х

Связь между результативным и факторным признаками прямая, о чем свидетельствует положительный параметр уравнения. Таким образом, при увеличении себестоимости продаж на 1 тыс.руб. выручка от продаж увеличится на 1,62 тыс.руб.

Оценим влияние себестоимости продукции на выручку от продаж, рассчитав коэффициент эластичности:

Э=

Значит, при увеличении себестоимости общей суммы продаж на предприятии ОАО «ДОНАВИА» на 1% выручка от продаж вырастет в среднем на 1,148%.

Проверим полученную модель на адекватность с помощью расчета F-критерия Фишера. Если Fрасч>Fкрит, при б=0,001, то Но-гипотеза о несоответствии заложенных в уравнение регрессии связей реально существующим, отвергается. По таблице «Распределения Фишера-Снедекора» Fкрит (1,21) = 14,62. Получаем, что Fрасч > F крит поэтому регрессионная модель в целом признается значимой.

При статистическом анализе финансовой деятельности ОАО «ДОНАВИА» также необходимо учитывать оборачиваемость собственных средств. Рассмотрим далее показатели оборачиваемости и проанализируем эффективность работы данного предприятия.

Собственный капитал - это общая стоимость средств организации, принадлежащих ей на праве собственности и используемых для формирования некоторой части активов. Собственный капитал представляет собой часть капитала предприятия, остающуюся в его распоряжении после вычета всех обязательств. Показателем деловой активности предприятия является коэффициент оборачиваемости собственного капитала.

Коэффициент оборачиваемости - это финансовый коэффициент показывающий интенсивность использования (скорость оборота) определенных активов или обязательств.

Рассчитаем данный показатель по предприятию ОАО «ДОНАВИА». Для этого воспользуемся данными, которые отражены в бухгалтерском балансе. Получим следующую таблицу:

Таблица 15. Расчет финансовых показателей

Года

Среднегодовой собственный капитал, тыс. руб. ()

Выручка от продаж, тыс. руб(pq)

Коб, (оборот)

П1оборота,(в днях)

2011

265 035

6 095 800

23

16

2010

282 060

7 051 493

25

14

2009

112 436

6 071 549

54

7

2008

288 313

7 207 817

25

15

2007

325 871

4 236 329

13

27

Так, значение коэффициента оборачиваемости активов равное 25 показывает, что организация в течение 2010 года получает выручку в 25 раз большую стоимости своих активов (активы за год «оборачиваются» 25 раз). В 2011 году ситуация немного иная. Активы за год «оборачиваются» всего 23 раза. Наибольший оборот собственные средства совершили в 2009 году и составили 25 оборотов, а меньше всего оборотов капитал соверши в 2007 году, всего 13.

Далее проанализируем такой показатель, как продолжительность одного оборота. Так, в 2010 году собственный капитал совершил 25 оборотов продолжительностью 16 дней, а в 2011 году 23 оборота продолжительностью 14 дней. По этим показателям видно, что предприятие работает эффективно. Однако, в 2010 году коэффициент оборачиваемости был больше, а количество дней, за которые капитал совершал обороты был наоборот меньше. Это и позволило добиться предприятию ОАО «ДОНАВАИА» более высоких результатов, нежели в 2011 году.

Для более детального анализа использования собственного капитала, рассмотрим способ абсолютных разниц. Способ абсолютных разниц применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях. При его использовании величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели.
Применим способ абсолютных разниц, чтобы узнать на сколько изменился объем выручки в 2011 году по сравнению с 2010 годом под влиянием коэффициента оборачиваемости и среднегодового собственного капитала. Мультипликативная модель будет выглядеть следующим образом:

Теперь рассмотрим влияние каждого фактора на выручку от продаж (qp):

тыс. руб.

тыс. руб.

Таким образом, объем выручки от продаж в 2011 уменьшился на 391 575 тыс. руб. за счет изменения собственного капитала и на 564 120 тыс. руб. уменьшится за счет изменения оборачиваемости собственных средств.

Заключение

В результате проведенного статистического исследования были решены все поставленные задачи. Были рассмотрены как теоретические и методологические основы статистического изучения авиационных перевозок, так и произведен статистический анализ предприятия ОАО «ДОНАВИА».

Выделяя основные моменты, отметим, что авиационная деятельность России играет значительную роль в социально-экономическом развитии страны и продолжает на сегодняшний день успешно развиваться.

В данной курсовой работе были рассмотрены такие предприятия, как ОАО «Аэрофлот» и ОАО «ДОНАВИА».

ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» - крупнейшая российская авиакомпания, национальный авиаперевозчик. Авиакомпания «Аэрофлот» занимает среди российских авиаперевозчиков первое место по международным перевозкам. Благодаря тому, что авиакомпания занимается большим количеством пассажирских перевозок и грузоперевозок, так же на их долю приходится большое количество чартерных рейсов. Одна из дочерних компаний «Аэрофлот» это компании «ДОНАВИА» - крупнейшая авиакомпания Юга России.

Основным направлением деятельности ОАО «ДОНАВИА» является перевозка пассажиров. По итогам 2011 года компания перевезла 864,2 тыс. чел., что на 62,3 % меньше перевезенного количества пассажиров в 2010 году. Причем прослеживается тенденция то к увеличению, то к уменьшению количества пассажиров на протяжении последних 5 лет. Прослеживая тенденцию перевезенных пассажиров, можно сказать, что количество перевезенных пассажиров в 1 квартале 2013 года будет равен 306,8 тыс. чел., что на 65,6 тыс. чел. больше, чем в 1 квартале 2012г., во 2 квартале 296,5 тыс. чел., что на 71,4 тыс. чел. больше, чем во 2 квартале 2012г., в 3 квартале 283,9 тыс. чел., что на 17,3 тыс. чел. больше, чем в 3 квартале 2012г, и в 4 квартале 269,12 тыс. чел., что на 45,88 тыс. чел. меньше, чем в 4 квартале 2012г.

Что же касается результатов деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА», то за 2007-2011г. динамика выручки от продаж в целом положительна, что говорит об успешной работе компании. Анализируя изменения, видно, что на предприятии прослеживается тенденция то повышения объем выручки от продаж, то понижение. Так, в 2008 году отмечается наибольший прирост выручки. Он составил 70,14% или 2 971 488 тыс. руб. Положительное динамика нарушается в 2009 году, что объясняется кризисным положением в стране в 2008 году. Выручка от продаж уменьшилась на 1 136 268 тыс. руб. относительно 2008 года. Соответственно темп снижения составил 15,76%. В среднем, за период с 2007 по 2011 год ежегодно темп роста выручки от продаж составил 9,5%.

Проводя анализ зависимости объема выручки от продаж от факторов, выявили, что выручка на 96,2% объясняется вариацией себестоимости продаж и на 3,8% другими факторами.

При статистическом анализе финансовой деятельности ОАО «ДОНАВИА» также необходимо учитывать оборачиваемость собственных средств. Так, в 2010 году собственный капитал совершил 25 оборотов продолжительностью 16 дней, а в 2011 году 23 оборота продолжительностью 16 дней. Наибольший оборот собственные средства совершили в 2009 году и составили 54 оборота, а меньше всего оборотов капитал соверши в 2007 году, всего 13.

Для более детального анализа использования собственного капитала, был рассмотрен способ абсолютных разниц. Таким образом, было выявлено, что объем выручки от продаж в 2011 уменьшился на 391 575 тыс. руб. за счет изменения собственного капитала и на 564 120 тыс. руб. уменьшился за счет изменения оборачиваемости собственных средств.

Список используемой литературы

Учебные пособия:

1. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. БАРАЗ. - Екатеринбург : ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2005. - 102 с.

2. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т.А.; руководство по изучению дисциплины / Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. -- М., 2004. -- 136 с.

3. Экономика предприятия: Учебник для вузов. Под ред. А.Е. Карлика и М. Л. Шухгальтер 2-е изд., переработанное и дополненное,- СПб.: Питер, 2009.-464 с.:ил.

4. Калинина В. Н., Соловьев В. И. Введение в многомерный статистический анализ: Учебное пособие / ГУУ. - М., 2003.-66с.

5. Мхитарян В.С.. Статистика: учебник - М.: Экономист, 2005 стр 669с

6. Р.А. Шмойлова Теория статистики: учебник/ под ред Р.А.Шмойловой.-5 изд.-М.:Финансы и статистика, 2007.-654с

7. Проскурина Н.В. ЭР «Обучающий комплекс: методы многомерного статистического анализа, моделирования и прогнозирования»

Статьи из периодических изданий:

1. Сергей Федоров. Проблемы РосАвиации//КП-РФ. 2005. - № 12. - С. 49-52

2. И.Зуев, И.А.?Соколов, Л.В.?Элдер. Eurasia выпуск №6 июль 2011-11-30 .

Интернет ресурсы:

1. Офиц сайт ОАО «Аэрофлот»http://www.aeroflot.ru/about/

2. Офиц сайт ОАО «ДОНАВИА» http://www.aeroflot-don.ru/about/

3. Статистика http://statistika.ru

4. «Система налоговая справка» http://www.okvad.ru/

Приложения

Приложение 1

Данные для кластеризации дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот» Офиц сайт ОАО «Аэрофлот»http://www.aeroflot.ru/about/

Предприятие

Кол-во рейсов

Кол-во пассажиров (тыс.чел.)

Перевезено почты (тонн)

Пассажирооборот (млн. пассажир/км)

Эксплуатационный тоннокилометраж (млн тоннокилометров)

1

"Авиакомпания "Сахалинские Авиатрассы"

9631

608,3

1326,2

992,3

98,6

2

"Оренбургские авиалинии"

11631

906,8

1812,9

1436,2

117,6

3

"Авиакомпания "Россия"

13692

889,3

1903,6

1755,9

126,3

4

"АэроМАШ - Авиационная Безопасность"

4362

23,6

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены