Статистические методы технико-экономического анализа на предприятиях промышленности

7. Статистика научно-технического  прогресса

Основными направлениями научно-технического прогресса являются: электрификация, механизация, автоматизация и химизация производства; освоение и внедрение новых видов машин, аппаратов, приборов и новых технологических процессов; внедрение изобретений и рационализаторских предложений: углубление специализации и кооперирования.

8. Статистика себестоимости  продукции

Под себестоимостью продукции понимают сумму выраженных в денежной форме затрат, связанных с выпуском определённого объема и состава продукции. Себестоимость – обобщающий качественный показатель работы предприятия. Ее уровень служит основой для определения цен на отдельные виды продукции.

Производственная себестоимость товарной (готовой) продукции = Себестоимость валовой продукции – изменение остатков незавершенного производства (прирост вычитается, сокращение прибавляется); 

Себестоимость реализованной продукции = Полная себестоимость + коммерческие расходы (реклама, маркетинг) – переходящие остатки нереализованной продукции.[6]

 

1.3 Применение пакета программ (STATISTICA, MS Excel) в статистическом анализе данных

 

Применение статистических пакетов упрощает использование статистических методов, однако необходимо не только собрать и правильно ввести данные, выбрать тот или иной способ их обработки, но и понимать основные идеи статистических методов и, что особенно важно, предположения, при которых теоретически обоснованы эти методы.

Пакет STATISTICA, на котором проводятся лабораторные работы, предназначен для статистической обработки данных. Он позволяет: ввести либо смоделировать данные для обработки в нужном формате; отредактировать данные; провести разнообразный статистический анализ данных, обратившись к подходящим процедурам пакета; графически отобразить результаты анализа; создать отчет всего проделанного.

Обрабатывает STATISTICA всегда текущий набор данных, находящийся в основном окне пакета.

Обрабатываемый файл имеет расширение .sta. Загружается уже существующий набор данных в основное окно пакета.

ППП STATISTICA - это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях различных направлений, технике, бизнесе, учебном процессе.

Преимущества ППП STATISTICA перед другими статистическими пакетами, подчеркивающие целесообразность его использования в производственном процессе следующие:

• с помощью реализованных в системе STATISTICA языков программирования (SCL, STATISTICA BASIC), снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные другие приложения или вычислительные среды;
• переведен на русский язык и можно приобрести лицензионную, русифицированную версию, издано большое число книг с подробным описанием системы STATISTICA 5.0
• возможно расширение пользователем библиотеки функций, что позволит решать большинство задач по теории вероятностей
• реализован обмен данными между STATISTICA и Windows приложениями;
• особую актуальность пакет приобретает при решении достаточно трудоемких, сложных с математической точки зрения, и громоздких в реализации методов многомерного анализа;
• любая графическая и текстовая информация в STATISTICA может быть выведена в файл в формате RTF (Rich Text Format - расширенный текстовый формат), который открывается и редактируется в Microsoft Office Word.

Пакет STATISTICA содержит большое число статистических процедур. Однако разобраться с особенностями процедуры, предположениями, при которых она может быть использована, и, наконец, с вопросами выбора той или иной процедуры при решении конкретной задачи можно только обратившись к специальной литературе.

Для студента или специалиста, желающего использовать статистические методы в своей области знаний, такую литературу либо трудно найти, либо весьма сложно читать, так как она написана на достаточно высоком математическом уровне. Описание статистических методов в руководствах, имеющихся в документации пакетов обычно не полно и мало понятно.[10]

Высокая стоимость аренды статистических пакетов и обучение персонала привели к поиску более дешёвой альтернативы. Одной из альтернатив стало применение графических и статистических функций программы MS Excel.

Перечислим привлекательные черты этой программы:

• она уже стала неотъемлемой частью рабочего места любого пользователя ПК, поэтому отпадают затраты на дополнительное программное обеспечение;
• программа проста как для обучения, так и для применения;
• графические и статистические функции программы оперируют с теми же рабочими листами, которые пользователи  применяют для хранения данных;
• некоторые графические функции программы создают более ясное визуальное представление данных, чем многие статистические пакеты.

Несмотря на эти действительно превосходные качества программы Microsoft Excel, многие полагают, что точность и полнота статистических результатов не относятся к её достоинствам. К сожалению, некоторые исследователи обнаружили ,что отдельные статистические функции программы Microsoft Excel содержат ошибки и могут привести к некоторым результатам, особенно если набор данных очень велик или обладает необычными статистическими свойствами. Впрочем, при вычислении описательных статистик применение программы Microsoft Excel даже к небольшим наборам данных тоже может привести к нестандартным результатам. Очевидно, что при использовании этой программы необходимо проявлять осторожность как при подготовке данных, так и при их анализе.

Помимо проблем с точностью вычислений, программа Microsoft Excel обладает ещё одним недостатком, присущим всем программам, предназначенным для простых пользователей  - она не предотвращает ошибок! например, каждый день многие пользователи используют Мастер диаграмм для создания диаграмм. Пользователи создающие такие диаграммы, демонстрируют  своё умение работать с программой Microsoft Excel, но не владеют ею как статистическим инструментом.

Используя программу Microsoft Excel для статистического анализа, пользователь должен не только делать правильный выбор метода, но и хорошо знать условия его применения. Только глубокое понимание статистических понятий, связанных с решаемой задачей , может предотвратить  некорректный анализ  или другую широко распространённую ошибку, когда пользователи принимают слишком простые решения, полагаясь лишь на некоторые легко вычисляемые статистики. Кроме того, для правильного применения программы необходимо знать ограничения, которые на неё налагаются, например, учитывать её недостатки, упомянутые выше. Освоение программы Microsoft Excel нельзя сводить исключительно к заучиванию комбинаций клавиш и команд меню. Это всего лишь механика программы. Она ничего не стоит, если пользователь не знает статистики.[9]

Изучив теоретические аспекты статистики в целом и показателей, используемых в статистике промышленности, проведён расчётно-аналитическое исследование на примере промышленных предприятий, тем самым использовав выборочное исследование.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Расчёт и анализ статистических показателей, характеризующих условия реализации продукции

 

2.1 Сводка и группировка  статистических данных

 

Сводка - обработка первичных данных в целях  получения обобщающих характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками.

Рассмотрим 34 крупнейших промышленных предприятий России по версии сайта "Эксперт".  Группировочным признаком по данным таблицы 1 определим объём реализации продукции.

Определим размах вариации:

           (1)

,            (2)

где n – число групп;

N –  число единиц совокупности

Разобьём первичные данные по промышленным предприятиям России на 6 групп  вследствие произведённых расчётов по формуле Стерджесса и представим в виде таблицы № 1, которая поможет увидеть структуру сводки и группировки.

 

Таблица 1

Реализация продукции*

№ п/п	Компания	Объем реализации, млн. руб.	Балансовая прибыль, млн. руб.
1	ОАО Северсталь	464726,4	71387,5
2	ОАО ГМК "Норильский никель"	415045,6	165935,9
3	ОАО Новолипецкий металлургический комбинат	344702,3	49438,8
4	ОАО СИБУР	248660,0	77120,0
5	ОАО ОПК "Оборонпром"	226445,1	41319,7
6	ОАО Концерн "Росэнергоатом"	201382,9	1544,6
7	ОАО Трубная металлургическая компания	198485,9	15992,2
8	ОАО НоваТЭК	176064,0	135025,0
9	ОАО Нефтегазовая компания "Славнефть"	159499,4	1769,2
10	ОАО ТВЭЛ	128037,1	25690,0
11	ОАО Нижнекамскнефтехим	126021,0	21178,0
12	ЗАО Объединенная металлургическая компания	118978,0	20227,0
13	ОАО «Челябинский трубопрокатный завод»	113970,9	1088,1
14	ОАО Группа "Уралкалий"	102744,2	39304,6
15	ЗАО Нефтегазовая компания "Итера"	63798,1	7345,2
16	ОАО ОХК "Уралхим"	61140,5	16396,9
17	ОАО Группа "Кокс"	55589,0	1728,0
18	ЗАО Группа "Русская медная компания"	54844,6	6246,8
19	ОАО Новошахтинский завод нефтепродуктов	53952,0	2668,2
20	ГКНПЦ им. М.В.Хруничева	43150,0	819,1
21	ОАО Полиметалл	38983,8	12016,0
22	ОАО Холдинг "Сибуглемет"	38858,1	10380,4
23	ЗАО Антипинский НПЗ	37215,0	1952,0
24	ОАО Казаньоргсинтез	36714,0	585,0
25	ОАО Сталепромышленная компания	35834,1	327,8
26	ОАО Челябинский электрометаллургический комбинат	35595,1	556,3
27	ЗАО Группа компаний "Титан"	33502,3	1657,4
28	ОАО Куйбышевазот	32920,0	6005,0
29	ОАО Тольяттиазот	32454,5	9355,5
30	ООО Марийский нефтеперегонный завод	18053,8	553,4
31	ОАО Учалинский ГОК	17309,2	2833,3
32	ОАО Ашинский металлургический завод	17292,5	1,6
33	ОАО Златоустовский  металлургический завод	15857,2	11,1
34	ОАО Каменск-Уральский металлургический завод	14617,6	937,0
Итого		3762444,2	749396,6

* http://expert.ru

Определим ширину равного интервала:

           (3)

Таблица 2

Группировка промышленных предприятий по объёму реализации продукции

Группы промышленных предприятий по объёму реализации продукции, млн. руб.	Число предприятий	Объем реализации, млн. руб.	Балансовая прибыль, млн. руб.
14617,6-89635,7	20	737681,4	82376
89635,7-164653,8	6	749250,6	109256,9
164653,8-239671,9	4	802377,9	193881,5
239671,9-314690	1	248660	77120
314690-389708,1	1	344702,3	49438,8
389708,1-464726,4	2	879772	237323,4
Итого	34	3762444,2	749396,6

Представим получивщиеся данные в виде гистограммы.

Рис.1 - График ряда распределения по объёму реализации

Структурная группировка промышленных предприятий на основе данных таблицы 2 будет иметь вид:

Таблица 3

Структурная группировка промышленных предприятий по объёму реализации продукции (в % к итогу)

Группы промышленных предприятий по объёму реализации продукции, млн. руб.	Число предприятий в % к итогу	Объем реализации в % к итогу	Балансовая прибыль в % к итогу
14617,6-89635,7	58,82%	19,61%	10,99%
89635,7-164653,8	17,65%	19,91%	14,58%
164653,8-239671,9	11,76%	21,33%	25,87%
239671,9-314690	2,94%	6,61%	10,29%
314690-389708,1	2,94%	9,16%	6,60%
389708,1-464726,4	5,88%	23,38%	31,67%
Итого	100,00%	100,00%	100,00%