Технико-экономический анализ деятельности предприятия

    Вывод:  Объем  прибыли в целом увеличился  на 136,9258тыс.руб. За счет уменьшения  ССЧ на 2 человека прибыль уменьшилась  на 28,769тыс.руб., за счет увеличения  числа отработанных дней –  увеличилась на 23,422тыс.руб., за счет  увеличения ср.дн.выработки прибыль увеличилась на 107,494тыс.руб. 

4. Комплексная оценка

      Метод расстояний учитывает абсолютные значения показателей при оценке конечных результатов хозяйственной деятельности. В построенной матрице из показателей  находится наилучшее значение, которое  затем принимается за эталон. Далее рассчитываются расстояния между показателями каждого предприятия и предприятия эталона. Предприятия ранжируются в порядке возрастания расстояния, при этом чем меньше расстояние, тем лучше оценка.

      .

        Сравнить деятельность двух строительных организаций, используя метод «расстояний Эвклида».

Исходные данные для анализа свести в аналитическую  таблицу.

      Таблица 3

 
 

      Для расчета используем следующую формулу: 

      

                                                                                    F(B1)=     

F(B2)=  + + + + 0,00826 

                     F(B1)   >  F(B2)  

     Вывод : Как видим, обстановка на втором предприятии складывается несколько лучшим образом, несмотря на больше, чем у первом потерь рабочего времени. Более высокая производительность труда говорит о немного лучшем и более эффективном использовании резервов. 
 
 
 

6. Корреляционно-регрессионный  анализ

       В экономических исследованиях чаще встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Установить наличие связи между такими показателями, оценить ее тесноту, установить вид зависимости позволяет корреляционно-регрессионный анализ.

         Отличают парную и множественную корреляцию.   

      Парная  корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой - результативным.

        Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Парная  корреляция.

  Анализ  состоит из следующих этапов:

1. Построение поля корреляции.
2. Построение эмпирической линии регрессии.
3. Установление  вида зависимости и построение теоретической линии регрессии.

           В общем виде зависимость результирующего  показателя от факторного показателя  может быть представлена как:      Y = f (x)

      Если  предположить, что имеет место  линейный вид зависимости:

      Y =

a bx,

      где  a, b - коэффициенты регрессии, то для построения теоретической линии регрессии необходимо рассчитать эти коэффициенты по следующим формулам.

   ;                            .

4. Установление тесноты связи (по коэффициенту корреляции).

 

        

      Чем ближе значение r_xy к границам, тем связь теснее.

        Знак при коэффициенте корреляции:

      ’’-’’ - свидетельствует об обратной связи между показателями, т.е. при увеличении значения X уменьшается значение Y;

      ’’+’’- свидетельствует о прямой связи  между показателями, т.е. при увеличении значения X увеличивается значение Y.

5. Количественная  оценка влияния факторов.

      Коэффициент регрессии при X показывает на сколько изменится Y при изменении X на единицу измерения.

Множественная корреляция.

Результирующий  показатель зависит от ряда факторных  показателей:

Y = f (x₁,x₂, ... , x_n),

где Y – результативный показатель; x₁, x₂, ..., x_n - признаки-факторы.

Уравнение множественной регрессии:

У = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ + aixi +anxn_,

 где a₁ ... a_n - коэффициенты множественной регрессии.

      Коэффициенты  регрессии при х₁ ... х_n   показывают как изменится результирующий показатель если соответствующий фактор изменится на единицу измерения.

      Свободный член а₀  характеризует влияние неучтенных факторов на результирующий показатель.

      Совокупный  коэффициент корреляции учитывает  влияние одновременно нескольких факторов-аргументов и характеризует тесноту связи  между функциональным и факторными признаками.

      Коэффициент множественной детерминации (R²) - показывает какая часть вариации результирующего признака осуществляется за счет вариации линейной комбинации факторов-аргументов.

      Например: R = 0,968,     R² = 0,937.

      Это означает, что на 93,7 % вариация результирующего признака зависит от вариации выбранных факторов-признаков.

      Для оценки надежности выводов, полученных в результате  статистической обработки  технико-экономических коэффициентов, характеризующих результаты производственно-хозяйственной деятельности фирмы необходимо определить величину ошибок статистических характеристик. Эти ошибки могут возникать в связи с незначительными объемами информации, принятой для обработки. Необходимо рассчитать доверительный интервал для результирующего показателя.

      Прежде  всего, определим среднюю квадратичную ошибку коэффициента множественной  корреляции:       

.

      Достоверность коэффициента корреляции определяется отношением:

.

      Кроме того, по уравнению регрессии можно определить вероятное значение результирующего показателя.

      Маловероятно, что расчетное значение результирующего  показателя в точности совпадает  с действительным (фактическим) значением. Но можно достаточно точно определить границы, в которых она будет заключена.

      Доверительный интервал определяется:

У_расч - a×sу_фу_р£ У_ф £ У_расч + a×sу_фу_р,

      где

      a - аргумент, характеризующий вероятность попадания величины в эти пределы:

      sу_фу_р - среднее квадратичное отклонение значений фактического результирующего показателя от расчетного.

      Расчетное значение результирующего показателя получают путем подстановки в уравнение регрессии конкретных значений признаков - факторов.

       у_фу_{р =} ,  где                                 ;

                                                                 

.

Ур_i - расчетное значение результирующего показателя  в i-й период;

Уф_i - фактическое значение результирующего показателя в i-й период. 

Задание.

Уравнение регрессии  после расчетов имеет следующий  вид:

В = 1813 + 0,1344Х₁ + 64,733Х₂ + 354,007Х₃ + 458,460Х₄

R = 0,968

    Оценить влияние основных факторов на уровень производительности труда (В).

            Х₁ – объем СМР, выполненными собственными силами, тыс. руб.

            Х₂ – удельный вес затрат на материалы в себестоимости СМР.

            Х₃ – механовооруженность труда рабочих.

            Х₄ – отношение величины премий за счет прибыли к ФЗП, %.

            R – коэффициент регрессии.

      В ходе анализа следует учесть, что  коэффициенты регрессии при Х₁, Х₂, Х₃, Х₄ показывают как изменится выработка, если соответствующий фактор изменится на 1 ед. измерения. Совокупный коэффициент корреляции характеризует тесноту связи между функциональным и факторными признаками.

      Вывод:

      - При изменении объема СМР на 1т.руб,производительность труда увеличится на 0,1344 тыс.руб.

      - При изменении удельного веса затрат на материалы в себестоимости СМР на 1% выработка увеличится на 64,733 тыс.руб.

       - При изменении механовооруженности  труда рабочих на 1руб.чел., выработка  увеличится на 354,007 тыс.руб.

      - При изменении отношения величины премий за счет прибыли к ФЗП на 1% , выработка увеличится на 458,460 тыс.руб. 

Морфологический анализ. 

    Анализ  основан на комбинаторике (систематическом  исследовании всех теоретически  возможных вариантов, вытекающих  из закономерности строения (морфологии)).

      Обычно используется морфологические матрицы, с помощью которых обеспечивается системный поиск взаимосвязей между всеми ее элементами в рамках изучаемой проблемы. В левой ее части приводятся все функции изучаемого объекта, а в правой - всевозможные способы их осуществления.