Эконометрическое моделирование годового фонда оплаты труда

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

Эконометрическое моделирование годового фонда оплаты труда



Введение

Современная экономическая обстановка, в которой осуществляют свою деятельность нефтяные компании, характеризуется нестабильностью и неопределенностью. Устойчивое развитие компании в перспективе зависит от ее способности прогнозировать и гибко реагировать на изменяющиеся условия внешнего окружения, удерживать и приобретать новые конкурентные преимущества в борьбе на рынках.

Система приборостроительной промышленности включает в себя такие стадии как, заготовительная, подготовительная, обрабатываемая, сборочная, испытательная. Каждая из стадий отличается от других как организационно, так и технологически, что не позволяет использовать единую, универсальную для всей системы пирборостраительного производства страны методику учета и экономического анализа[1].

Высокие материальные и временные затраты на изготовление изделий подчёркивают актуальность проблемы. Решение этой проблемы имеет большое значение для совершенствования системы управления и улучшения организации экономической работы на производственных предприятиях и повышения на этой основе эффективности их деятельности.

Цель работы - на основе исследований построить эконометрическую модель затрат с последующим прогнозированием динамики их изменений.

Для решения цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценить степень связи различных факторов на затраты предприятия;

2. Определить эконометрическую модель затрат предприятия для обоснований принимаемых решений;

3. Эконометрический анализ изменчивости функции затрат как многофакторной системы.

Объект исследования: технико-экономические показатели предприятия ФГУП «УППО»

Предмет исследования: определение значимых факторов, влияющих на фонд оплаты и выявление их зависимости с целью последующего прогнозирования.



1. Анализ платежеспособности предприятия на примере

1.1 Построение и эконометрический анализ значимых факторов, влияющих на объект

эконометрический затраты временной

Ввод исходных данных в программу Статистика.

Данные берутся на основе годовых отчётов

за 2004-2011 года

СРЧ - Среднесписочная численность работников

ГФО - Годовой фонд оплаты труда, тыс. руб.

СКРС - среднее количество рабочих станков шт.

КЛ - количество рекламаций в год шт.

ГТО - годовой тех отход. %

КНО - количество нового оборудования

Показатели	СЧР	ГФО	СКРС	КЛ	ГТО	КНО
2004 г.	590	18640	280	12	5	14
2005 г.	536	34397	327	35	11,50	10
2006 г.	580	18730	291	7	6,00	4
2007 г.	590	18640	280	12	5,00	14
2008 г.	481	41360	332	24	13,00	2
2009 г.	481	41360	332	24	13,00	12
2010 г.	536	34397	327	35	11,50	10
2011 г.	580	43280	347	18	10,80	12

Рис. 1-Исходные данные



Исследование линейной многофакторной зависимости

Рис. 2-Базовое окно результатов

Построение корреляционной матрицы

Строим корреляционную матрицу совокупного влияния всех факторов на результативный признак

Рис. 3 - Начальная корреляционная матрица

Факторы, включаемые во множественную регрессию не должны быть взаимно коррелированны и, тем более, находиться в точной функциональной связи. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются не интерпретируемыми.

Изучение данных корреляционного анализа показывает сильное влияние факторов среднесписочного числа работников и годового тех. отхода с фондом заработной платы. Эти независимые переменные тесно связаны (коллинеарны) между собой (коэффициентов корреляции > 0,75).



1.2 Исключаем фактор годового тех отходы

эконометрический затраты модель временной

Рис. 3 - Корреляционная матрица после исключения фактора ГТО

Остальные факторы не коллинеарные, поэтому они будут учитываться при построении эконометрической модели.

2. Построение эконометрической модели

Исследуем линейную зависимость Годового фонда оплаты от Средний Численности Работников, Среднего Количества Рабочих Станков, Количества Рекламаций, Количества Нового Оборудования.

Годовой фонд оплаты =314.3*КНО - 156.6*КЛ+386.4*СКРС-66.3*СРЧ = 0.98

Ст.ош 175.33 95.52 36.85 22.05

Анализ показывает, что коэффициент детерминации достаточно близок к 1, то есть линейная аппроксимирующая функция достаточно хорошо отражает исследуемую зависимость. Однако из оценки параметров регрессионной модели наблюдаем то, что значения t-критерия Стьюдента для факторов для факторов Количество рекламаций, Количество нового оборудования и Средней численности рабочих, меньше табличных. Статистически значимым является коэффициент при Среднем количестве рабочих станков, а другие сформированы под влиянием случайных величин. Значит, зависимость Фонда оплаты труда от представленных факторов следует рассматривать в нелинейном виде[14].

Чтобы оценить качество уравнения найдем среднюю ошибку аппроксимации.



	Observed
Residual	Value
765,0684	18640	0,041044
-363,949	34397	-0,01058
-1698,79	18730	-0,0907
765,0684	18640	0,041044
1810,641	41360	0,043778
-1332,57	41360	-0,03222
-363,949	34397	-0,01058
418,4844	43280	0,009669
		-0,00107

Рис. 7 - Нахождение средней ошибки аппроксимации для линейного уравнения

Для оценки возможности улучшения построенной регрессии необходим анализ нелинейных регрессий влияния независимых факторов на Годовой фонд оплаты.

а) гиперболическая функция



Рис. 8 - Построение нелинейной модели регрессии (гиперболическая)

ГФО= 129056.3+5622435/СРЧ-33294331.56/СКРС - 28994,15/КЛ+ 2056,6/КНО

Residual	Observd.
1231,775	18640	0,066082
-2708,63	34397	-0,07875
-1978,76	18730	-0,10565
1231,775	18640	0,066082
1078,573	41360	0,026078
1935,503	41360	0,046796
-2708,63	34397	-0,07875
1918,351	43280	0,044324
		-0,00172

Рис. 9 - Нахождение средней ошибки аппроксимации для гиперболической функции

б) Степенная функция

Рис. 10 - Построение нелинейной модели регрессии (степенная)

ГФО=0.0003*СРЧ^-0.886302*СКРС^4.176786*КЛ^-0.29313*КНО^0.015006,

Residual	Observed
1194,784	18640	0,064098
-619,762	34397	-0,01802
-2012,07	18730	-0,10742
1194,784	18640	0,064098
828,7114	41360	0,020037
-275,851	41360	-0,00667
-619,762	34397	-0,01802
499,3897	43280	0,011539
		0,001205

Рис. 11 - Нахождение средней ошибки аппроксимации для степенной функции

Сведем полученные результаты в таблицу. Анализ показывает, что наилучшими статистическими характеристиками среди 3-х оцененных регрессионных моделей обладает степенная функция с коэффициентом детерминации R=0.98, ее средняя ошибка аппроксимации равна 0.00172%.

Таблица 1 - Результаты эконометрического моделирования

Регрессионная модель	Критерии выбора
	Коэф. детерминации, R	Средняя ошибка аппроксимации, А
Годовой фонд оплаты =314.3*КНО - 156.6*КЛ+386.4*СКРС-66.3*СРЧ	= 0.98	0,00107
ГФО=129056.3+5622435/СРЧ-33294331.56/СКРС - 28994,15/КЛ+ 2056,6/КНО		0,00172
ГФО=0.0003*СРЧ^-0.886302*СКРС^4.176786*КЛ^-0.29313*КНО^0.015006		0,001205



3. Исследование трендов временных рядов

В программной среде Statistica для каждой независимой переменной были построены следующие тренды:

Рис. 12. Таблица данных

Средняя численность рабочих

Линейный тренд

СРЧ=-5.67*Т+572.25,

Парабола

СРЧ=636,8929-44,4524*Т+4.3095*,=0.55



Экспоненциальный тренд

СРЧ=573,5348*,

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболистическая модель тренда.

Среднее количество рабочих станков

Линейная

СКРС=7.67*Т+280,

Парабола

СКРС=290,1786+ 1.556*Т+0.679*Т,

Экспоненциальный тренд



СКРС=281,1228*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Количество рекламаций

Линейный

КЛ=15,25+1,25*Т,

Парабола

КЛ=15,875+0.875*Т+0.041667*,

Экспоненциальный тренд



КЛ=15,80384*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Количество нового оборудования

Линейный тренд

КНО=9.8572-0.0238*Т,

Парабола

КНО=16,46429-3.9881*Т+0.440476*,



Экспоненциальный тренд

КНО=9,882*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Таблица 2 - Прогнозные значения

Показатели экономического развития	Функции	Прогнозные значения
		T=9	T=10	Т=11	Т=12
Средняя численность рабочих	СРЧ=636,8929-44,4524*Т+4.3095*	585.981	631.8689	669.366	724.03
Среднее количество рабочих станков	СКРС=290,1786+ 1.556*Т+0.679*Т	310.293	312.529	314.76	316.999
Количество рекламаций	КЛ=15,875+0.875*Т+0.041667*	27.12	28.7	30.54	32.38
Количество нового оборудования	КНО=16,46429-3.9881*Т+0.440476*	16.25	20.6	25.9	32.04
Годовой фонд оплаты труда	ГФО=129056.3+5622435/СРЧ-33294331.56/СКРС - 28994,15/КЛ+ 2056,6/КНО	30410.17	30512.02	30819.16	30957.86

Таким образом, прогноз на 2012,2013,2014,2015 года показал тенденцию увеличения фонда оплаты труда, также как и остальных показателей.



4. Оценка качества эконометрической модели

Оценим качество регрессионной зависимости, применяя дисперсионный анализ. Для этого построим таблицу[6].

Рис. 12 - Формирование таблицы дисперсионного анализа в Statistica

Рис. 13 - Формирование таблицы дисперсионного анализа в Excel

Fфакт 65,499 > Fтабл = 4,54, следовательно модель статистически значима, то есть для исследуемой выборки показателей величина Фонда оплаты определяется изменением факторов Среднего числа работников, Среднего количества рабочих станков, количеством нового оборудования и Количеством рекламаций.



Выводы

В программной среде Statistica были проанализированы и выявлены факторы, влияющие на Фонд оплаты труда. Отбор факторов методом исключения показал, что значимыми факторами являются Новое оборудование, Количество рекламаций, Среднее количество рабочих станков, средняя списочная количества рабочих. Самое сильное влияние на Фонд оплаты оказывает фактор годового тех отходы. Эта связь существенна, поскольку объем годового тех отхода сопровождается большими затратами, чем больше будет объём производимой продукции, тем больше будет фонд оплаты труда.

При построении линейной и нелинейной эконометрической модели выяснилось, что наилучшими статистическими характеристиками среди 3-х оцененных регрессионных моделей обладает степенная функция с коэффициентом детерминации R=0.98.

Построение и анализ функции тренда для каждого фактора позволило спрогнозировать изменение Фонда оплаты труда на 2012,2013,2014,2015 года.

Прогноз показал, что в дальнейшем Фонд оплаты будет увеличиваться.

Увеличение фонда оплаты возможно будет вызвано ростом затрат на новое оборудование, ростом расходов рекламации, а также при работоспособности станков.

Главным путем роста фонда оплаты труда может послужить совершенствование организации производства и труда, качества продукции, снижение технологического отхода, повышения квалификации работников и руководящего состава. [11].



Список использованной литературы

1. В.Ж. Дубровский Б.И. Чайкин «Экономика и управление предприятием» 1998 г.

2. Эконометрика: учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2009. - 288 с.

3. Айвазян С.А., Иванова С.С. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. - М.: Маркет ДС, 2007. - 104 с.

4. Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов: учеб. пособие / Е.П. Чураков. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 208 с.

5. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-у изд., испр. - Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. - М.: 2001. - 432 с.

6. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

7. Моделирование развития и размещения нефтяной промышленности / А.П. Крылов, A.M. Алексеев, А.П. Гужновский. - М.: Недра, - 1981.-246 с.

8. Бренц, А.Д., Бригеман, А.Ф. Планирование на предприятиях нефтяной и газовой промышленности. М.: Недра, 1989. - 371 с.

9. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. - М.: Проспект, 2008. - 384 с.

10. А.И. Орлов ЭКОНОМЕТРИКА Учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2002.

11. Официальный сайт ФГУП «УППО» - Режим доступа: http://www.uppo.ru/about/quality/. - Система качества.

12. А.Т. Смирнов и др. Порядок оценки устойчивости функционирования объектов экономики при воздействии поражающих факторов - Режим доступа: http://yourlib.net/content/view/10911/126/ - Загл. с экрана.

13. Степанов В.Г. Эконометрика. Учебный курс - Режим доступа: http://yourlib.net/content/view/10911/126/ - Загл. с экрана.

14. Т-критерий (табличные значения коэффициента Стьюдента) - Режим доступа: http://sixsigmaonline.ru/load/24-1-0-210/ - Загл. с экрана.

15. Официальный сайт ВЗФЭИ КафедрыЭкономико-математических методов и моделей - Режим доступа: http://www.vzfei.ru/rus/platforms/amm/ak.htm/ - Загл. с экрана.

Размещено на Allbest.ru