Показатели среднесписочной численности работников
Количество человеко-дней, отработанных работниками. Табель учета рабочего времени. Зависимость между продуктивностью труда, фондооснащением. Расчет производных величин, определение параметров уравнения связи, коэффициента корреляции, уравнения регрессии.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 02.09.2015 |
Размер файла | 28,8 K |
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Задание 1
По данным таблицы 1 выберите табельные номера (начиная со своего номера в академическом журнале) и рассчитайте показатели среднесписочной численности работников:
1) должностного персонала;
2) в эквиваленте полной занятости.
Решение:
1) определяем среднесписочную численность работников:
Среднесписочная численность работников определяется на основании ежедневного учета списочной численности работников. В свою очередь, его рассчитывают исходя из списочной численности за каждый календарный день по данным табеля учета рабочего времени.
В списочную численность работников включаются наемные специалисты, работающие по трудовому договору и выполняющие постоянную, временную или сезонную работу один день и более, а также работающие собственники предприятия, получающие зарплату в данной организации.
Отсутствующие специалисты, которых включают в списочную численность:
- находящиеся в служебных командировках;
- отсутствующие из-за болезни (причем только те, кто получил лист нетрудоспособности);
- заключившие трудовой договор с организацией о выполнении работы на дому (надомники);
- находящиеся в учебном отпуске с сохранением полностью или частично зарплаты;
- находящиеся в ежегодных и дополнительных отпусках;
- имеющие выходной день (согласно графику работы) за переработку времени при суммированном учете рабочего времени за работу в выходные или праздничные (нерабочие) дни;
- находящиеся с разрешения администрации в отпуске без сохранения зарплаты по семейным обстоятельствам и другим уважительным причинам.
Кого не учитывают при определении показателя:
- женщины, которые находятся в отпусках по беременности и родам;
- лица, находящиеся в отпусках в связи с усыновлением ребенка, в дополнительном отпуске по уходу за ребенком;
- работники, обучающиеся в образовательных учреждениях и находящиеся в дополнительном отпуске без сохранения зарплаты.
При расчете показателя следует иметь ввиду, что среднесписочная численность работников за месяц определяется суммированием списочной численности работников за каждый день месяца (с 1-го по 30-е или 31-е число, а для февраля - по 28-е или 29-е число), включая праздничные (нерабочие) и выходные дни, и делением этой суммы на число календарных дней месяца. При этом численность работников списочного состава в выходной или праздничный (нерабочий) день принимается равной списочной численности работников за предшествующий рабочий день.
Особенности определения показателя при занятости неполный рабочий день заключается в том, что работники, которые трудятся неполный рабочий день, в списочной численности считаются как целые единицы за каждый календарный день, включая нерабочие дни недели.
Но при расчете среднесписочной численности они учитываются пропорционально отработанному времени.
Для расчета среднесписочной численности работников в этих случаях предусмотрено два способа.
При прямом способе для определения показателя следует:
1) исчислить общее количество человеко-дней, отработанных работниками. Для этого общее число отработанных человеко-часов в отчетном месяце делится на продолжительность рабочего дня исходя из продолжительности рабочей недели;
2) средняя численность не полностью занятых работников за отчетный месяц в пересчете на полную занятость определяется путем деления отработанных человеко-дней на число рабочих дней по календарю в отчетном месяце.
При упрощенном способе необходимо:
1) неполное рабочее время разделить на продолжительность рабочего дня;
2) частное умножить на количество отработанных таким работником дней за месяц;
3) полученный результат разделить на количество рабочих дней в месяце.
Исключение составляют работники, для которых законодательством предусмотрена сокращенная рабочая неделя (например, лица в возрасте до 18 лет; женщины, которым предоставлены дополнительные перерывы в работе для кормления ребенка; инвалиды I и II групп). Они учитываются в среднесписочной численности работников как целые единицы.
Рассчитаем среднесписочную численность работников предприятия за май 2000 года по данным, приведенным в таб. 1.
Среднесписочная численность в мае 2000 года составляет: 210 чел. : 31 = 7 чел.
2) определяем среднюю численность работников в эквиваленте полной занятости:
Определяем норму времени в мае 2000:
- при 8 часовом рабочем дне - 151 час;
- при 4 часовом рабочем дне - 68,4 часа.
Рассчитываем нормативный фонд рабочего времени:
- штатных работников - 7 Ч 151 = 1057 чел.час.
- совместителей - 1 Ч 68,4 = 68,4 чел.час.
Определить среднее количество работников в эквиваленте полной занятости: 1057 + 68,4 / 151 = 7.
Таблица 1. Табель учета рабочего времени за май 2000 года
Таб. номер |
Прод. раб. дня |
Дни месяца |
Часов |
|||||||||||||||||||||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
||||
8 |
8 |
В |
В |
В |
У |
У |
У |
У |
У |
В |
В |
У |
У |
У |
У |
У |
В |
В |
У |
У |
У |
8 |
8 |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
В |
В |
56 |
|
9 |
4с |
В |
В |
В |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
80 |
|
10 |
8 |
В |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
Б |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
О |
В |
В |
О |
О |
О |
О |
О |
В |
В |
О |
О |
О |
О |
О |
В |
В |
0 |
|
11 |
8 |
В |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
К |
В |
В |
К |
К |
К |
К |
К |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
В |
В |
112 |
|
12 |
8 |
В |
В |
В |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
Б |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
Б |
В |
В |
Б |
4 |
4 |
4 |
4 |
В |
В |
36 |
|
13 |
8 |
В |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
В |
В |
К |
К |
К |
К |
К |
В |
В |
К |
К |
К |
8 |
8 |
В |
В |
О |
О |
О |
О |
О |
В |
В |
56 |
|
14 |
8 |
В |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
Б |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Б |
Б |
В |
В |
Б |
Б |
Б |
Д |
Д |
В |
В |
Д |
Д |
Д |
Д |
Д |
В |
В |
0 |
|
15 |
8 |
В |
В |
В |
У |
У |
У |
У |
У |
В |
В |
У |
У |
У |
О |
О |
В |
В |
О |
О |
О |
О |
О |
В |
В |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
В |
В |
40 |
|
Общая численность |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
8 |
248 |
||
не включ. в среднесписочн. |
0 |
0 |
0 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
38 |
||
включ. в среднесписочн. |
8 |
8 |
8 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
7 |
210 |
||
Среднесписочная численность работников на неполное время = ((0,5*31)+(0,5*31))/31 |
1 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
Среднесписочная численность работников = 210/31 |
7 |
Условные обозначения:
8 - полный рабочий день;
4 - неполный рабочий день;
4с - неполный рабочий день (совмещение).
В - выходной;
О - отпуск;
У - учебный отпуск.
К - командировка;
Б - дни нетрудоспособности (больничный);
Д - декретный отпуск.
Задание 2
По данным таблицы 2 выберете 10 предприятий (начиная со своего номера в академическом журнале). Вам необходимо проанализировать зависимость между продуктивностью труда и фондооснащением:
Для этого:
1) определить теоретическое уравнение связи продуктивности труда и фондооснащения, которое выражено уравнением yx = a+bх;
2) на основании найденных yx рассчитайте корреляционное отношение (индекс корреляции).
Таблица 2. Данные по фондооснащению и продуктивности труда на предприятиях
Предприятия |
Фондооснащение, грн/грн (Х) |
Продуктивность труда, грн/чел (Х) |
|
8 |
8458 |
11443 |
|
9 |
8621 |
11330 |
|
10 |
8730 |
9127 |
|
11 |
8791 |
10444 |
|
12 |
8811 |
6608 |
|
13 |
8889 |
8889 |
|
14 |
8922 |
10781 |
|
15 |
9363 |
11985 |
|
16 |
9429 |
16000 |
|
17 |
9451 |
11280 |
Обоснование уравнения связи делается с помощью сопоставления параллельных рядов, группировки данных и линейных графиков. Размещение точек на графике покажет, какая зависимость образовалась между изучаемыми показателями: прямолинейная или криволинейная.
Наиболее простым уравнением, которое характеризует прямолинейную зависимость между двумя показателями, является уравнение прямой:
(2.1)
где х - факторный показатель; y - результативный показатель;
а и b - параметры уравнения регрессии, которые требуется отыскать.
Это уравнение описывает такую связь между двумя признаками, при которой с изменением факторного показателя на определенную величину наблюдается равномерное возрастание или убывание значений результативного показателя.
Проведем корреляционный анализ прямолинейной зависимости фондооснащения и зависимости труда (таб. 2).
Значения коэффициентов а и b находят из системы уравнений, полученных по способу наименьших квадратов. В данном случае система уравнений имеет следующий вид:
(2.2)
где n - количество наблюдений (по заданию - 10).
Значения рассчитываются на основе фактических исходных данных (табл. 3).
Таблица 3. Расчет производных величин для определения параметров уравнения связи и коэффициента корреляции
n |
x |
y |
xy |
x2 |
y2 |
y(x) |
|
8 |
8458 |
11443 |
96784894 |
71537764 |
130942249 |
9075,14 |
|
9 |
8621 |
11330 |
97675930 |
74321641 |
128368900 |
9646,91 |
|
10 |
8730 |
9127 |
79678710 |
76212900 |
83302129 |
10029,26 |
|
11 |
8791 |
10444 |
91813204 |
77281681 |
109077136 |
10243,24 |
|
12 |
8811 |
6608 |
58223088 |
77633721 |
43665664 |
10313,39 |
|
13 |
8889 |
8889 |
79014321 |
79014321 |
79014321 |
10587,00 |
|
14 |
8922 |
10781 |
96188082 |
79602084 |
116229961 |
10702,76 |
|
15 |
9363 |
11985 |
112215555 |
87665769 |
143640225 |
12249,70 |
|
16 |
9429 |
16000 |
150864000 |
88906041 |
256000000 |
12481,21 |
|
17 |
9451 |
11280 |
106607280 |
89321401 |
127238400 |
12558,38 |
|
Итого: |
89465 |
107887 |
969065064 |
801497323 |
1217478985 |
107887,00 |
Подставив полученные значения в систему уравнений, получим:
Умножив все члены первого уравнения на -8946,5 (-89465/10), получим следующую систему уравнений:
Отнимем от второго уравнения первое. Отсюда: 1098700,5b = 3854018,5; b = 3,5078,
Теперь найдем коэффициент a:
10a + 89465b = 107887
10a + 89465 * 3,5078 = 107887
10a = -205938,07
a = -20593,8073
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = 3,5078, a = -20593,8073 продуктивность труд регрессия связь
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
y = 20593,8073+3,5078x.
Список литературы
1. Головач А.В., Єріна А.М., Козирєв О.В. та інш. Статистика. - К.: Вища шк., 1993.
2. Збірник задач для проведення практичних занять по дисципліні «Статистика праці». - Луганськ: СУДУ, 1998.
3. Збірник задач для проведення практичних занять по дисципліні «Статистика». - Луганськ: СУДУ, 1997. - ч. І й ч. ІІ.
4. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. 4-е издание, переработанное и дополненное. - Минск: ООО «Новое знание», 2000.
5. Общая теория статистики / Под ред. А.А. Спирина, О.З. Баминой. - М.: Финансы и статистика, 1995.
6. http://www.glavbukh.ru - электронный ресурс.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Основные параметры уравнения регрессии, оценка их параметров и значимость. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Показатели качества уравнения регрессии, прогнозирование данных.
контрольная работа [222,5 K], добавлен 08.05.2014Определение влияния среднесписочной численности работников и средней продолжительности рабочего дня на изменение в общем количестве отработанных человеко-часов. Влияние использования рабочего времени на среднегодовую заработную плату работника.
контрольная работа [15,2 K], добавлен 11.12.2009Оценка среднего количества окиси железа в руде, содержащей 25% закиси железа, с помощью уравнения регрессии. Выявление силы корреляции. Выборочное корреляционное отношение. Прямая криволинейная зависимость с высокой теснотой связи между величинами.
лабораторная работа [868,3 K], добавлен 14.05.2014Расчет параметров линейной регрессии. Сравнительная оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции, детерминации, коэффициента эластичности. Построение поля корреляции. Определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [71,7 K], добавлен 17.09.2016Расчет уравнения линейной регрессии. Построение на экран графика и доверительной области уравнения. Разработка программы, генерирующей значения случайных величин, имеющих нормальный закон распределения для определения параметров уравнения регрессии.
лабораторная работа [18,4 K], добавлен 19.02.2014Определение методом регрессионного и корреляционного анализа линейных и нелинейных связей между показателями макроэкономического развития. Расчет среднего арифметического по столбцам таблицы. Определение коэффициента корреляции и уравнения регрессии.
контрольная работа [4,2 M], добавлен 14.06.2014Расчет линейного коэффициента парной и частной корреляции. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Анализ корреляционного поля данных. Точность прогноза, расчет ошибки и доверительный интервал. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа [155,8 K], добавлен 11.12.2010Поля корреляции, характеризующие зависимость ВРП на душу населения от размера инвестиций в основной капитал. Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии. Коэффициент множественной корреляции. Способы оценки параметров структурной модели.
контрольная работа [215,1 K], добавлен 22.11.2010Параметры уравнения линейной регрессии. Вычисление остаточной суммы квадратов, оценка дисперсии остатков. Осуществление проверки значимости параметров уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Расчет коэффициентов детерминации и эластичности.
контрольная работа [248,4 K], добавлен 26.12.2010Анализ экспериментальных данных, полученных в виде набора значений двух зависимых величин. Вывод о связи между величинами на основании вычисления коэффициента корреляции, построение уравнения линейной регрессии. Прогнозирование зависимой величины.
реферат [555,9 K], добавлен 30.01.2018