Прогнозирование технико-экономических показателей деятельности предприятия

Структурная и аналитическая группировка статистических наблюдений. Анализ динамики выполненных работ на предприятии с помощью расчета статистических показателей и средних характеристик. Анализ перевозок грузов с помощью расчета индексов сезонности.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 25.03.2014
Размер файла 647,1 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/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирская государственная Автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)»

ФГБОУ ВПО «СибАДИ»

Кафедра: ЭПУТС

Тема: «Прогнозирование технико-экономических показателей деятельности предприятия»

Пояснительная записка по курсовой работе по дисциплине статистика

КР - 02068982 - 0,76

Руководитель КР:

К.т.н., доцент Конорева А.А.

КР выполнила:

студент группы ЛОГб11-Э1

Иванов Иван Иванович

Омск - 2013 г.

Министерство образования и науки

ФГБОУ ВПО «СибАДИ»

Кафедра: ЭПУТС

Задание по курсовому проектированию

по дисциплине «Статистика»

студент: Науменко Ирина Сергеевна

1) Тема КР: Прогнозирование технико-экономических показателей деятельности предприятия;

2) Срок сдачи студентом законченной курсовой работы: 30.12.13

3) Исходные данные КР: 0,76

4) Содержание отчетно-пояснительной записки:__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

5) Дата выдачи задания: 09.09.2013

Руководитель: Конорева А.А.

____________

(подпись)

План курсовой работы по статистике

Титульный лист

Задание

Аннотация

Содержание

I. Структурная группировка статистических наблюдений на предприятиях.

1. По объему перевезенного груза произвести структурную группировку

Построить интервальный ряд распределения (выделить 4 группы)

2. Рассчитать средние показатели.

2.1. Рассчитать среднею арифметическую взвешенную

2.2. Подсчитать структурные средние. Изобразить графически. Проанализировать полученные результаты.

3. Рассчитать показатели вариации. Сделать выводы.

3.1. Среднее линейное отклонение

3.2. Среднее квадратическое отклонение

3.3. Коэфицент вариации

II. Аналитическая группировка статистических наблюдений на предприятии

· Определить тесноту связи между фактором (среднесписочная численность на предприятии) и результирующим показателем( объемом перевезенного груза). Подсчитать Коэфицент корреляции.

· Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. Подсчитать Коэфицент регрессии.

· Определить долю влияния изучаемого фактора на результирующий показатель с помощью Коэфицент детерминации.

III. Анализ динамики объема выполненных работ с помощью расчета статистических показателей и средних характеристик.

1. Рассчитать основные показатели динамики объема выполненных работ (основные и базисные).

1.1. Абсолютный прирост

1.2. Темп роста

1.3. Средний темп прироста

2. Графически изобразить динамический ряд(3 шт.) с прогнозом на 2 года. Выбрать наилучшую модель с учетом коэффицента детерминации.

IV. Анализ перевозок грузов с помощью расчетов индекса сезонности

1.1. Рассчитать среднесуточный объем перевозок грузов

1.2. По полученным индексам сезонности сделать выводы

1.3. Изобразить графически сезонную волну

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Исходные данные к курсовой работе по статистике

Исходные данные к I, II разделам:

Таблица 1. Средние данные о численности работников и объемах перевезенного груза по ряду предприятий.

№предприятия

среднесписочная численность

объем перевезенного груза, тыс. тн

1

925

2268

2

847

2434

3

329

566

4

512

1521

5

755

3540

6

699

2635

7

620

2677

8

542

1894

9

924

4121

10

620

3529

11

610

943

12

1020

1950

13

428

1508

14

921

3852

15

479

1106

16

825

2995

17

742

1355

18

625

1270

19

415

915

20

711

2937

Исходные данные к III разделу:

Таблица 2. Объём выполненных работ предприятия по годам.

Годы

Объём выпущенной продукции

2000

121,6

2001

158,2

2002

185,2

2003

168,3

2004

158,6

2005

187,3

2006

167,4

2007

156,9

2008

175,8

2009

152,4

Исходные данные к IV разделу:

Таблица 3. Среднемесячные объёмы перевезённых грузов предприятием по годам

Месяц

Среднемесячный объём перевезенного груза

2008

2009

2010

январь

46242

42936

42754

февраль

44810

45631

41829

март

43111

46839

43425

апрель

45827

48115

44723

май

49682

47816

47111

июнь

52119

49424

48216

июль

54723

53829

49825

август

59475

57917

54210

сентябрь

60197

59600

57817

октябрь

56815

54128

44297

ноябрь

45637

46200

43810

декабрь

44438

49180

41973

АННОТАЦИЯ

В данной курсовой работе рассмотрено 20 предприятий, построен интервальный ряд распределения и выделено 4 группы.

В первой главе проведена структурная группировка статистических наблюдений на основе данных предприятий. Рассчитаны средние показатели, показатели вариации и сделаны выводы.

Во второй главе проведена аналитическая группировка статистических наблюдений на предприятии. Определена теснота связи между среднесписочной численностью на предприятиях и объема перевезенного груза. Построено поле корреляции и сформулированы гипотезы о форме связи. Определена доля влияния изучаемого объекта на результирующий показатель с помощью коэффициента детерминации.

В третьей главе выполнен анализ динамики объема выполненных работ, с помощью расчета статистических показателей и их характеристик. Рассчитаны основные показатели динамики объема выполненных работ, по средним показателям динамического ряда сделаны выводы.

В четвертой главе проведен анализ перевозок грузов с помощью расчетов индексов сезонности. Рассчитан среднесуточный объем перевозок грузов, по полученным индексам сезонности сделаны выводы. Изображена графическая сезонная волна.

ГЛАВА 1. СТРУКТУРНАЯ ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Структурная группировка по объемам перевезенного груза.

По заданию нам дана выборка из предприятий и объём перевезенного груза. Сгруппируем эти данные по объёму перевезенного груза:

№предприятия

среднесписочная численность

объем перевезенного груза, тыс. тн

1

925

1724

2

847

1850

3

329

430

4

512

1156

5

755

2690

6

699

2003

7

620

2035

8

542

1439

9

924

3132

10

620

2682

11

610

717

12

1020

1482

13

428

1146

14

921

2928

15

479

841

16

825

2276

17

742

1030

18

625

965

19

415

695

20

711

2232

Рассматривается 20 предприятий. Выделено 4 группы.

1.1 Величина интервала

Пользуясь данными из таблицы 1, построим статистический ряд распределения предприятий по сумме объема перевезенного груза.

Величину шага находим по формуле:

где - максимальное значение признака; - минимальное значение признака; n - число групп.

Отсюда путем прибавления величины интервала к минимальному уровню признака интервала получаем верхнюю границу первой группы:

430+676=1106

Далее делаем аналогично. В результате получим следующие группы предприятий по объему перевезенного груза:

430 - 1106

1106 - 1782

1782- 2458

2458 - 3134

1.2 Интервальный ряд распределения

Интервалы

430 - 1106

6

1106 - 1782

5

1782- 2458

5

2458 - 3134

4

где частота попаданий предприятий в тот или иной интервал.

1.3 Расчет средней арифметической по объему перевезенного груза

Средняя величина является обобщающей характеристикой совокупности по качественно однородному признаку и показывает типичный уровень изучаемой совокупности.

Недостающие данные считаем и заносим в интервальный ряд распределения:

Интервалы

cum

x cp

x cp*

430 - 1106

6

6

677

4062

1106 - 1782

5

11

1353

6765

1782- 2458

5

16

2029

10145

2458 - 3134

4

20

2705

10820

20

31792

Откуда:

Вывод: это означает что наиболее типичный обьем перевезенного груза равен 1589,6.

1.4 Структурные средние

К числу структурных средних относят моду (Mo) и медиану (Me).

Модой называется значение признака (варианта), которое чаше всего встречается в данной совокупности. Мода применяется в тех изучениях, когда нужно охарактеризовать наиболее часто встречающуюся величину признака.

Величину моды считают по формуле:

где:

- начало модального интервала;

- шаг;

- частота модального интервала;

- частота интервала предшествующего модальному;

- частота интервала идущего после модального.

Модальный интервал - это интервал с наибольшей частотой.

Интервалы

430 - 1106

6

1106 - 1782

5

1782- 2458

5

2458 - 3134

4

Как видно из интервального ряда распределения максимальная частота наблюдается у 1 - го интервала.

Следовательно:

Вывод: Это означает, что чаще всего в данной совокупности встречаются с объемами перевезенного груза 1009,4.

Изобразим моду графически:

Медиана - возможное значение признака, которое делит ранжированную совокупность (вариационный ряд выборки) на две равные части: 50 % «нижних» единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а «верхние» 50 % - значения признака не меньше, чем медиана.

Медиана является важной характеристикой распределения случайной величины и так же, как математическое ожидание, может быть использовано для центрирования распределения. Медиана определяется для широкого класса распределений (например, для всех непрерывных), а в случае неопределённости, естественным образом доопределяется, в то время как математическое ожидание может быть не определено (например, у распределения Коши).

Медиана вычисляется по формуле:

где:

- начало медианного интервала;

- шаг;

- объем выборки;

- накопленная частота интервала предшествующего медианному;

- частота медианного интервала.

Медианный интервал - это интервал, накопленная частота которого равна или больше половины размера выборки.

Интервалы

cum

430 - 1106

6

6

1106 - 1782

5

11

1782- 2458

5

16

2458 - 3134

4

20

По интервальному ряду распределения видно, что медианным интервалом является 2-й интервал.

Вывод: У половины предприятий объём перевезенного груза меньше 1646,8 а у половины больше.

Изобразим графическое нахождение медианы:

1.5 Показатели вариации

По заданию необходимо рассчитать такие показатели вариации как, среднее линейное отклонение (d); среднее квадратическое отклонение; коэффициент вариации.

1.6 Среднее линейное отклонение

Среднее линейное отклонение вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся по модулю.

Формула для вычисления среднего линейного отклонения:

где:

- середина интервала;

- среднее арифметическое;

- частота.

Посчитаем недостающие данные и занесем их в таблицу:

Интервалы

cum

-

430-1106

6

6

677

912

5472

1106 1782

5

11

1353

236

1180

1782- 2458

5

16

2029

-440

2200

2458 - 3134

4

20

2705

-1116

4464

У

13316

Откуда:

Вывод: Среднее линейное отклонение индивидуальных значений от среднего составляет 665,8.

1.7 Среднее квадратическое отклонение

Среднее квадратичное отклонение определяется как обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно равно квадратному корню из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от средней арифметической, т.е. корень из дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение можно найти по формуле:

где:

- середина интервала;

- среднее арифметическое;

- частота.

Посчитаем недостающие данные и занесем их в таблицу:

Интервалы

-

430-1106

6

677

912

831744

4990464

1106 1782

5

1353

236

55696

278480

1782- 2458

5

2029

-440

193600

968000

2458 - 3134

4

2705

-1116

1245456

4981824

У

11218768

Откуда:

Вывод: Средний квадрат отклонений индивидуальных значений от среднего составляет 749.

1.8 Коэффициент вариации

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:

Коэффициент вариации равен 47% это значит, что совокупность неоднородна и среднее арифметическое ненадёжно.

2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ

2.1 Расчёт коэффициента корреляции

С помощью аналитических (факторных) группировок исследуются связи между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, а каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Корреляционный анализ изучает связь между случайными величинами, он находится в зависимости от регрессионного анализа, который изучает форму связи между случайными величинами

С помощью коэффициента корреляции точно оценивается связь между фактором x и результативным показателем y

Коэффициент корреляции лежит в пределах от -1 до 1 (-1?r?1)

Если 0?r?±0.4 - связь отсутствует;

±0.41?r?±0.6 - связь средняя;

±0.61?r?±0.8 - связь высокая;

±0.81?r?±0.9 - связь очень высокая;

±0.91?r±1 - полная зависимость

Корреляционный анализ находится в зависимости от регрессионного анализа, чем ближе коэффициент корреляции по модулю к 1, тем ближе точки расположены к линии регрессии. Если коэффициент корреляции стремится к 0, то разброс точек вокруг линии регрессии большой.

Коэффициент корреляции рассчитывается следующим образом:

где , - выборки по 2 случайным величинам

Промежуточные расчеты для вычисления коэффициента корреляции представлены в таблице.

703

1724

188

51

9608,584

35396

2608

644

1850

129

177

22837,76

16604

31411

250

430

-265

-1242

329027,6

70131

1543677

389

1156

-126

-517

64964,35

15811

266925

574

2690

59

1018

59986,62

3474

1035901

531

2003

16

330

5404,609

268

108895

471

2035

-44

362

-15801,8

1906

130980

412

1439

-103

-233

24002,78

10597

54367

702

3132

187

1459

273450,5

35111

2129708

471

2682

-44

1009

-44073,8

1906

1018953

464

717

-51

-956

49002,78

2628

913798

775

1482

260

-191

-49622,5

67776

36331

325

1146

-190

-527

99820,23

35941

277232

700

2928

185

1255

232281,7

34261

1574804

364

841

-151

-832

125491,1

22747

692304

627

2276

112

604

67685,6

12575

364323

564

1030

49

-643

-31534,9

2407

413202

475

965

-40

-707

28198,7

1589

500426

315

695

-199

-977

194915,9

39785

954935

540

2232

25

560

14266,44

650

313054

?10297

?33452

? 1459912,187

?411564

?12363836

Вывод: связь между случайными величинами высокая.

2.2 Расчет коэффициента регрессии

статистический наблюдение показатель индекс

Полем корреляции называются нанесенные в определенном масштабе точки в прямоугольной системе координат, каждая из которых имеет две координаты.

После построения поля корреляции на диаграмму добавляем линию тренда (y=bx+a), где b - коэффициент регрессии, который определяет форму связи между случайными величинами и для линейной парной зависимости рассчитывается по формуле:

Коэффициент регрессии получился равным 3,55.

Линейная зависимость

Логарифмическая зависимость

Экспоненциальная зависимость

Дополнительной оценкой точности аппроксимации является средняя относительная ошибка аппроксимации . Она представляет собой среднее отклонение расчетных значений от фактических.

где - y теоретическое. Рассчитывается путем подстановки исходного значения x в уравнение.

Если <10% - качество модели отличное;

Если - качество модели хорошее;

Если - качество модели удовлетворительное;

Если - качество модели плохое.

Необходимо рассчитать 3 ошибки аппроксимации. Наилучшей моделью будет является модель с наименьшей ошибкой аппроксимации.

Линейная зависимость : y=3,5472x-153,73

Промежуточные расчеты для линейной зависимости

2339,952

616,272

0,357

2129,674

279,834

0,151

733,212

303,052

0,705

1226,556

70,596

0,061

1881,653

808,747

0,301

1730,685

271,915

0,136

1517,711

516,809

0,254

1307,433

132,007

0,092

2337,256

794,704

0,254

1517,711

1164,329

0,434

1490,752

774,072

1,080

2596,059

1114,059

0,752

1000,103

145,977

0,127

2329,168

598,352

0,204

1137,593

297,033

0,353

2070,364

205,836

0,090

1846,607

816,807

0,793

1531,190

565,990

0,587

965,057

269,657

0,388

1763,035

469,085

0,210

?7,329

Логарифмическая зависимость:

Промежуточные расчеты для логарифмической зависимости

2299,2037

575,2037

0,333645

2143,9348

293,9348

0,158884

467,8637

37,8637

0,088055

1250,9881

94,9881

0,08217

1940,1124

749,8876

0,278769

1802,1860

200,8140

0,100257

1589,8001

445,1999

0,218771

1352,7387

86,2613

0,059945

2296,6822

835,3178

0,266704

1589,8001

1092,1999

0,407233

1563,2775

846,2775

1,180303

2471,9163

989,9163

0,66796

932,5895

213,4105

0,186222

2291,6286

636,3714

0,21734

1133,3286

292,3286

0,347596

2096,5486

179,4514

0,078845

1908,9816

878,9816

0,85338

1604,7795

639,7795

0,662984

877,2319

182,2319

0,262204

400,0436

0,179231

0,179231

? 6,630499

Экспоненциальная модель:

Промежуточные расчёты для экспоненциальной зависимости

2410,4469

686,4469

0,398

2067,6489

217,6489

0,118

742,3104

312,3104

0,726

1065,4659

90,5341

0,078

1723,5949

966,4051

0,359

1541,2784

461,7216

0,231

1318,6549

716,3451

0,352

1131,1244

307,8756

0,214

2404,1879

727,8121

0,232

1318,6549

1363,3451

0,508

1294,8724

577,8724

0,806

2906,6819

1424,6819

0,961

902,1380

243,8620

0,213

2391,7186

536,2814

0,183

998,4134

157,4134

0,187

1978,2491

297,7509

0,131

1679,3590

649,3590

0,630

1332,4404

367,4404

0,381

878,9847

183,9847

0,265

1577,7696

654,2304

0,293

7,267

Вывод: при построении 3-х моделей и подсчета ошибки аппроксимации лучшей моделью оказывается логарифмическая для которой (для линейной и экспоненциальной 36,64% и 36,35% соответственно).

2.3 Расчет коэффициента детерминации

Ошибка детерминации определяет долю влияния факторов вошедших в модель на результат.

Итак:

Откуда понятно, что доля влияния факторов вошедших в модель составляет 0,42, а не вошедших 0,58.

3. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ОБЬЕМА ВЫПОЛНЕННЫХ РАБОТ С ПОМОЩЬЮ РАСЧЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И СРЕДНИХ ХАРАКТЕРИСТИК

3.1 Расчет основных показателей динамики объёмов выполненных работ (цепные и базисные)

Динамический ряд представляет собой расположение в хронологической последовательности значения определённого экономического показателя

Основные характеристики динамического ряда:

- уровень ряда

- время

По времени отражения в динамических рядах, ряды подразделяются:

1) Моментные ряды - уровни характеризуют явление на определённую дату

2) Интервальные динамические ряды - характеризуют явления за определённый промежуток времени

Исходные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2

Объем выполненных работ предприятием по годам, тыс. руб.

2000 г.

2001 г.

2002 г.

2003 г.

2004 г.

2005 г.

2006 г.

2007 г.

2008 г.

2009 г.

121,6

158,2

185,2

168,3

158,6

187,3

167,4

156,9

175,8

152,4

3.2 Абсолютный прирост

Абсолютный прирост определяет на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения. Абсолютный прирост с переменной базой - скорость роста.

Абсолютный прирост определяется по формулам:

1- Абсолютный прирост с постоянной базой сравнения:

2- Абсолютный прирост с переменной базой сравнения:

Теперь рассчитаем данные и занесем их в таблицу:

Годы

Объём выполненных работ

Абсолютные изменения по сравнению

с уровнем 2000г.

с предшествующим годом

2000

92,416

-

-

2001

120,232

27,816

27,816

2002

140,752

48,336

20,52

2003

127,908

35,492

-12,844

2004

120,536

28,12

-7,372

2005

142,348

49,932

21,812

2006

127,224

34,808

-15,124

2007

119,244

26,828

-7,98

2008

133,608

41,192

14,364

2009

115,824

23,408

-17,784

23,41

Вывод: Абсолютное изменение по сравнению 2001 года на 24,52 больше чем уровень динамического ряда 2000 года.

3.3 Темп роста

Темп роста измеряют с помощью коэффициента роста. Коэффициент роста показывает во сколько раз данный уровень больше или меньше уровня с которым происходит сравнение.

Коэффициент роста определяется по формулам:

1- Коэффициент роста с постоянной базой сравнения:

2- Коэффициент роста т с переменной базой сравнения:

Рассчитаем данные и занесем их в таблицу:

Годы

Объём выполненных работ

Коэффициент роста по сравнению

с уровнем 2000г.

с предшествующим годом

2000

92,416

-

-

2001

120,232

1,30

1,30

2002

140,752

1,52

1,17

2003

127,908

1,38

0,91

2004

120,536

1,30

0,94

2005

142,348

1,54

1,18

2006

127,224

1,38

0,89

2007

119,244

1,29

0,94

2008

133,608

1,45

1,12

2009

115,824

1,25

0,87

1,3

Вывод: Коэффициент роста определяет, что два сравниваемых показателя (базисный и цепной) по сравнению с прошлым годом изменились на 1,3, а между собой они равны.

Темп роста определяется по формулам:

Годы

Объём выполненных работ

Темп роста по сравнению

с уровнем 2000г.

с предшествующим годом

2000

92,416

-

-

2001

120,232

130,10

130,10

2002

140,752

152,30

117,07

2003

127,908

138,40

90,87

2004

120,536

130,43

94,24

2005

142,348

154,03

118,10

2006

127,224

137,66

89,38

2007

119,244

129,03

93,73

2008

133,608

144,57

112,05

2009

115,824

125,33

86,69

3.4 Темп прироста

Темп прироста показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня принятого за базу сравнения и вычисляется как отношение абсолютного прироста к уровню принятому за базу сравнения.

Коэффициент роста определяется по формулам:

1- Коэффициент роста с постоянной базой сравнения:

2- Коэффициент роста т с переменной базой сравнения:

Также темп прироста можно определять по формуле:

Проведем необходимые расчеты и занесем данные в таблицу:

Годы

Объём выполненных работ

Темпы прироста в % по сравнению

с уровнем 2000г.

с предшествующим годом

2000

92,416

-

-

2001

120,232

30,10

30,09868

2002

140,752

52,30

17,067

2003

127,908

38,40461

-9,12527

2004

120,536

30,43

-5,76

2005

142,348

54,02961

18,09584

2006

127,224

37,66447

-10,6247

2007

119,244

29,02961

-6,2724

2008

133,608

44,57

12,04589

2009

115,824

25,32895

-13,3106

Вывод: Темп прироста 2001 года на 30,1 больше чем в 2000 году.

Абсолютное значение 1% прироста

Абсолютное значение 1% прироста рассчитаем по формуле:

Проведем необходимые расчеты и занесем данные в таблицу:

Года

Объём выполненных работ

Абсолютное значение 1% прироста

2000

92,416

-

2001

120,232

0,92

2002

140,752

1,20

2003

127,908

1,41

2004

120,536

1,28

2005

142,348

1,21

2006

127,224

1,42

2007

119,244

1,27

2008

133,608

1,19

2009

115,824

1,34

Вывод: Вывод: 0,92 содержится 1% прироста 2001 года.

3.5 Средние показатели динамического ряда. Средний абсолютный прирост

Средний абсолютный прирост определяет на сколько в среднем изменилась изучаемая величина.

Средний абсолютный прирост можно найти по формуле:

Вывод: В среднем на 4,03 изменился объём выпущенной продукции.

3.6 Средний темп роста

Средний темп роста показывает во сколько раз в среднем, за рассматриваемый промежуток времени, изменился уровень динамического ряда.

Вывод: В среднем в 1,02 раз изменились уровни динамического ряда по объёму выполненных работза 2000-2009 г.г.

Откуда:

Вывод: В среднем в 102% изменились уровни динамического ряда за анализированный период времени.

3.7 Средний темп прироста

Средний темп прироста показывает на сколько в среднем изменился сам показатель.

Вывод: В среднем на 2% изменились уровни объёма выполненных работ за 2000-2009г.г.

3.8 Динамический ряд с прогнозом на 2 года

Построим прогнозные графики развития с использованием линии тренда на 2 года вперед. В данном случае будут использованы следующие модели: экспоненциальную, логарифмическую и линейную:

Чем выше коэффициент детерминации, тем более адекватна модель для прогнозирования эмпирических данных. Наилучшей моделью является экспоненциальная, она составляет 0,0973.

4. Анализ перевоза грузов с помощью расчёта индексов сезонности

Таблица 3

Среднемесячный объем перевезенного груза предприятием по годам

Месяц

Среднемесячный объём перевезенного груза

2008

2009

2010

январь

46242

42936

42754

февраль

44810

45631

41829

март

43111

46839

43425

апрель

45827

48115

44723

май

49682

47816

47111

июнь

52119

49424

48216

июль

54723

53829

49825

август

59475

57917

54210

сентябрь

60197

59600

57817

октябрь

56815

54128

44297

ноябрь

45637

46200

43810

декабрь

44438

49180

41973

В статистике, периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку называется сезонные колебания или сезонные волны, а динамический ряд - сезонным рядом динамики.

Существует ряд методов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается в построении специальных показателей, которые называются индексами сезонности Is. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригрупповых уровней УК теоретическим уровням, выступающим в качестве базы сравнения(не менее 3 лет).

- количество перевезенного груза за месяц;

- количество дней в периоде

Рассчитаем данные и занесем их в таблицу:

Месяц

Среднемесячный обьем перевезенного груза, т.

Кол-во дней в месяце

Среднесуточный обьем перевезенного груза, т.

2008

2009

2010

2008

2009

2010

январь

35143,92

32631,36

32493,04

31

1133,675

1052,625

1048,163

февраль

34055,6

34679,56

31790,04

28

1216,271

1238,556

1135,359

март

32764,36

35597,64

33003

31

1056,915

1148,311

1064,613

апрель

34828,52

36567,4

33989,48

30

1160,951

1218,913

1132,983

май

37758,32

36340,16

35804,36

31

1218,01

1172,263

1154,979

июнь

39610,44

37562,24

36644,16

30

1320,348

1252,075

1221,472

июль

41589,48

40910,04

37867

31

1341,596

1319,679

1221,516

август

45201

44016,92

41199,6

31

1458,097

1419,901

1329,019

сентябрь

45749,72

45296

43940,92

30

1524,991

1509,867

1464,697

октябрь

43179,4

41137,28

33665,72

31

1392,884

1327,009

1085,991

ноябрь

34684,12

35112

33295,6

30

1156,137

1170,4

1109,853

декабрь

33772,88

37376,8

31899,48

31

1089,448

1205,703

1029,015

итого

458337,8

457227,4

425592,4

365

15069,32

15035,3

13997,66

Определим среднесуточный интервал для каждого месяца за 3 года

Среднесуточный интервал определяется по формуле:

Рассчитаем индекс сезонности

Индекс сезонности определяется по формуле:

Полученные расчеты занесем в таблицу:

Месяц

Кол-во дней в месяце

Среднесуточный обьем перевезенного груза, т.

Среднесуточная интенсивность N

N*Дм

Индекс сезонности Is

2008

2009

2010

январь

31

1133,675

1052,625

1048,163

1078

33418

88,03

февраль

28

1216,271

1238,556

1135,359

1197

33516

97,71

март

31

1056,915

1148,311

1064,613

1090

33790

88,99

апрель

30

1160,951

1218,913

1132,983

1171

35130

95,60

май

31

1218,01

1172,263

1154,979

1182

36642

96,49

июнь

30

1320,348

1252,075

1221,472

1265

37950

103,25

июль

31

1341,596

1319,679

1221,516

1294

40114

105,67

август

31

1458,097

1419,901

1329,019

1402

43462

114,50

сентябрь

30

1524,991

1509,867

1464,697

1500

45000

122,46

октябрь

31

1392,884

1327,009

1085,991

1269

39339

103,58

ноябрь

30

1156,137

1170,4

1109,853

1145

34350

93,52

декабрь

31

1089,448

1205,703

1029,015

1108

34348

90,47

Итого

365

15069,32

15035,3

13997,66

447059

Рассчитаем недостающие данные:

Общая среднесуточная величина определяется по формуле:

Вывод: Динамические ряды характеризуются резко выраженной сезонностью. Максимальный индекс сезонности в сентябре, а минимальный в январе, это связано с сезонным характером деятельности отраслей экономики.

Вывод: таким образом из графика мы видим что минимальный среднесуточный обьем перевозок приходится на декабрь, что связано с деловой активностью в данный период. Максимальный среднесуточный обьем перевозок приходится на май, что связано с подготовкой к зиме ( перевозка овощей, материалов)

Вывод: по графику сезонной волны видно что пик объема перевозок приходится на май и сентябрь, обьем перевозок составляет наибольшую величину. Это вызвано большим количеством заказов носящий сезонный характер( уборочные работы). Необходимо чтобы парк АТП в это время работал в полную силу, следовательно все машины должны быть в работоспособном состоянии. В другие месяцы спад обьемов перевозок в декабре и в январе и потребность в автомобилях снижается. Можно проводить капитальный ремонт авто, отправлять в отпуск водителей, оказывать платные услуги.

Рекомендации по снижению сезонной неравномерности:

1. Природно - климатические причины - больше времени уделять ремонту в ТО

2. Технологические особенности производства - улучшить технологию производства, качество работы т.е повысить эффективность, необходимо организовать непрерывную работу автомобилей, минимизировать время на маневрирование, на ожидание и простой под погрузкой, разгрузкой, увеличение числа ездок.

3. Работа с клиентами - выявление особенностей спроса по сезонам, разработка совместного графика работы в несколько смен в месяцы с низкой сезонной неравномерностью, отдавать в аренду подвижной состав , а в месяцы с высокой привлекать частных лиц

Заключение

В данной курсовой работе, была рассмотрена выборка, состоящая из различных предприятий. По заданию эти предприятия были разбиты по группам, рассчитаны средние показатели вариации. Были рассчитаны показатели: мода равная 889, медиана 1451,8, коэффициент вариации 44%. Также была проведена аналитическая группировка статистических наблюдений на предприятиях с помощью таких показателей как теснота связи, коэффициент корреляции равный 0,64%. Также было построено поле корреляции. Был проведен анализ динамики выполненных работ с помощью расчета статистических показателей и средних характеристик. Здесь рассчитывались такие показатели как средний темп прироста, темп роста, абсолютный прирост и т.д. Был проведен анализ перевозок грузов с помощью индекс сезонности.

Библиографический список

1. Конорева А.А. «Экономико-статистические методы, исследование систем, при управлении предприятиями дорожной отрасли», 2012 г.

2. Годин: «Статистика», 2011 г.

3. Конорева А.А., Кузнецова Т.Ф. «Методические указания к выполнению курсовой работы», Омск -2011 г.

4. Статистический словарь. Под ред. Юркова Ю.А. - М.: Финстатинформ, 1996.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Структурная и аналитическая группировки статистических наблюдений на транспорте. Анализ динамики объемов выполненных работ с помощью расчета показателей вариации и средних характеристик. Анализ перевозок груза с помощью расчета индексов сезонности.

    курсовая работа [564,8 K], добавлен 01.12.2013

  • Структурная группировка статистических наблюдений на предприятиях по объёму перевезённого груза. Расчет показателей вариации. Оценка значимости коэффициента корреляции. Расчет связей между случайными величинами и для линейной парной зависимости.

    курсовая работа [411,3 K], добавлен 13.01.2014

  • Сущность статистического изучения социально-экономических явлений. Группировка данных статистических наблюдений в анализе производства зерновых культур, изучение средних характеристик и показателей вариации. Использование рядов динамики и метода индекса.

    курсовая работа [172,2 K], добавлен 13.03.2014

  • Основные показатели деятельности строительной компании. Затраты предприятия, их классификация по экономическим элементам. Анализ основных технико-экономических показателей, динамики и структуры выполненных работ, финансовых результатов организации.

    курсовая работа [118,3 K], добавлен 08.03.2011

  • Сущность статистического изучения браков. Система статистических показателей, используемых в изучении браков в Амурской области. Анализ браков с помощью расчета средних величин и показателей вариации. Корреляционно–регрессионный анализ структуры браков.

    курсовая работа [895,1 K], добавлен 20.03.2015

  • Предварительная обработка статистических данных финансово-экономических показателей с помощью двухмерной модели корреляционного анализа. Прогнозирование финансово-экономических показателей на основе качественной оценки регрессионной линейной модели.

    лабораторная работа [244,9 K], добавлен 24.11.2010

  • Статистические таблицы, их виды. Требования к их составлению и оформлению. Расчет относительных величин динамики фактического выпуска продукции; общих индексов ее себестоимости, цен, физического объёма. Определение показателей вариации зарплаты рабочих.

    контрольная работа [46,4 K], добавлен 11.12.2014

  • Система статистических показателей: абсолютные, относительные, средние величины, порядок и область их применения. Особенности индексов количественных и качественных показателей. Приведение рядов динамики к одному основанию, расчет коэффициент опережения.

    контрольная работа [220,7 K], добавлен 12.01.2012

  • Анализ деятельности туроператорской компании "Санрайз Тур" при помощи экономических индексов. Расчет точки безубыточности деятельности предприятия. Анализ корреляционной связи и показателей ковариации, оценка изменения фондоотдачи индексным методом.

    курсовая работа [251,9 K], добавлен 19.01.2013

  • Группировка единиц наблюдения статистической совокупности по факторному признаку. Расчет средних значений, моды и медианы, показателей вариации. Направление связи между факторной и результативной переменными. Определение вероятности ошибки выборки.

    контрольная работа [634,5 K], добавлен 19.05.2014

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.