Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2012 в 13:13, курсовая работа
Для обеспечения эффективного использования материальных ресурсов следует применять систему частных и обобщающих показателей. Поэтому важным моментом является изучение показателей и путей улучшения использования материальных ресурсов.
Целью данной курсовой работы является изучение сущности материальных ресурсов, а также отработка навыков работы с важнейшими показателями и умение интерпретировать полученные результаты.
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..4
1. Теоретическая часть. Материальные ресурсы в зависимости от
формы существования и назначения…………………………………………….6
1.1. Экономическая сущность материальных ресурсов……………………..6
1.2. Классификация материальных ресурсов……………………………...…8
1.3. Анализ использования материальных ресурсов предприятия………..12
2. Расчетная часть………………………………………………………………..17
2.1. Задание №1…………………………………………………………….....17
2.2. Задание №2…………………………………………………………….....28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….30
Список использованной литературы…………………………………...………31
Получаем:
Так как этот коэффициент отрицателен и достаточно мал, то можно сказать, что он свидетельствует о наличии обратной слабой связи между факторным и результативным признаками.
Линейный коэффициент корреляции определяется по формуле:
Для его расчёта воспользуемся данными из следующей таблицы:
Таблица 6. Таблица для расчёта линейного коэффициента корреляции
|
||||||||
-3,3 |
781,4 |
10,89 |
610585,96 |
-2578,62 | ||||
-8,5 |
2026,4 |
72,25 |
4106296,96 |
-17224,4 | ||||
-5,1 |
-831,6 |
26,01 |
691558,56 |
4241,16 | ||||
1,1 |
281,4 |
1,21 |
79185,96 |
309,54 | ||||
-7,4 |
-750,6 |
54,76 |
563400,36 |
5554,44 | ||||
-0,6 |
352,4 |
0,36 |
124185,76 |
-211,44 | ||||
1,4 |
-471,6 |
1,96 |
222406,56 |
-660,24 | ||||
5,1 |
-185,6 |
26,01 |
34447,36 |
-946,56 | ||||
1,7 |
157,4 |
2,89 |
24774,76 |
267,58 | ||||
-0,8 |
369,4 |
0,64 |
136456,36 |
-295,52 | ||||
2,5 |
-168,6 |
6,25 |
28425,96 |
-421,5 | ||||
3,2 |
-565,6 |
10,24 |
319903,36 |
-1809,92 | ||||
2,7 |
-197,6 |
7,29 |
39045,76 |
-533,52 | ||||
3,5 |
29,4 |
12,25 |
864,36 |
102,9 | ||||
2,4 |
128,4 |
5,76 |
16486,56 |
308,16 | ||||
-2,2 |
-330,6 |
4,84 |
109296,36 |
727,32 | ||||
4,2 |
-63,6 |
17,64 |
4044,96 |
-267,12 | ||||
3,6 |
49,4 |
12,96 |
2440,36 |
177,84 | ||||
4,6 |
-86,6 |
21,16 |
7499,56 |
-398,36 | ||||
-8,1 |
-523,6 |
65,61 |
274156,96 |
4241,16 | ||||
Итого |
360,98 |
7395462,8 |
-9417,1 |
Получаем:
Полученный результат
также свидетельствует о
Коэффициент конкордации определяется с использованием коэффициента корреляции рангов по формуле:
где m – число факторов; n – число наблюдений;
S – отклонение суммы квадратов рангов
от средней суммы квадратов
S = |
квадраты сумм рангов |
− |
(сумма рангов)2 |
. |
число исходных данных |
Данные для его расчёта представлены в следующей таблице:
Таблица 7. Таблица для расчёта коэффициента конкордации
rang x |
rang y |
rang x + rang y |
(rang x + rang y)^2 | |||
5 |
19 |
24 |
576 | |||
1 |
20 |
21 |
441 | |||
4 |
1 |
5 |
25 | |||
9 |
16 |
25 |
625 | |||
3 |
2 |
5 |
25 | |||
8 |
17 |
25 |
625 | |||
10 |
5 |
15 |
225 | |||
20 |
8 |
28 |
784 | |||
11 |
15 |
26 |
676 | |||
7 |
18 |
25 |
625 | |||
13 |
9 |
22 |
484 | |||
15 |
3 |
18 |
324 | |||
14 |
7 |
21 |
441 | |||
16 |
12 |
28 |
784 | |||
12 |
14 |
26 |
676 | |||
6 |
6 |
12 |
144 | |||
18 |
11 |
29 |
841 | |||
17 |
13 |
30 |
900 | |||
19 |
10 |
29 |
841 | |||
2 |
4 |
6 |
36 | |||
Итого |
420 |
10098 |
Получаем:
Исходя из полученного результата коэффициента конкордации (а он как видим равен 0,41) можно сделать вывод о том, что между данными категориями, средний возраст установленного оборудования и валовая продукция, существует достаточно слабая связь.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные или средние значения.
В данном случае мы рассмотрим изменение такой величины как валовая продукция под влиянием среднего возраста установленного оборудования.
Мы имеем линейную регрессию, которая выражается уравнением прямой (линейной функцией) вида :
Для нахождения параметров уравнения решаем систему нормальных уравнений, при этом оценка параметров уравнения регрессии («a», «b») осуществляется методом наименьших квадратов, в основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности.
Коэффициенты a и b определяются из системы уравнений:
Таблица 8. Таблица для расчёта параметров линейного уравнения регрессии
X |
Y |
X*Y |
||||||
10,3 |
2661 |
27408,3 |
106,09 | |||||
5,1 |
3906 |
19920,6 |
26,01 | |||||
8,5 |
1048 |
8908 |
72,25 | |||||
14,7 |
2161 |
31766,7 |
216,09 | |||||
6,2 |
1129 |
6999,8 |
38,44 | |||||
13 |
2232 |
29016 |
169 | |||||
15 |
1408 |
21120 |
225 | |||||
18,7 |
1694 |
31677,8 |
349,69 | |||||
15,3 |
2037 |
31166,1 |
234,09 | |||||
12,8 |
2249 |
28787,2 |
163,84 | |||||
16,1 |
1711 |
27547,1 |
259,21 | |||||
16,8 |
1314 |
22075,2 |
282,24 | |||||
16,3 |
1682 |
27416,6 |
265,69 | |||||
17,1 |
1909 |
32643,9 |
292,41 | |||||
16 |
2008 |
32128 |
256 | |||||
11,4 |
1549 |
17658,6 |
129,96 | |||||
17,8 |
1816 |
32324,8 |
316,84 | |||||
17,2 |
1929 |
33178,8 |
295,84 | |||||
18,2 |
1793 |
32632,6 |
331,24 | |||||
5,5 |
1356 |
7458 |
30,25 | |||||
Итого |
272 |
37592 |
501834,1 |
4060,18 |
Подставив в систему известные значения, взятые из таблицы 8, получаем следующую систему:
20a + 272b = 37592
272a + 4060,18b = 501834,1
Решив эту систему получаем следующие значения параметров уравнения регрессии: a=2234,96 ; b=-26,13. Следовательно, получаем следующее уравнение регрессии: .
Построим на корреляционном
поле графики соответствующие
Рисунок 1. Графики эмпирического ряда данных и уравнения регрессии
Вывод по заданию №1.
Проанализировав данные в корреляционной таблице можно сказать, что связь между признаками обратная, т.е. с ростом значений факторного признака наблюдается уменьшение значений результативного признака и наоборот. Коэффициент корреляции Фехнера равен -0,1, что свидетельствует о наличии обратной слабой связи между факторным и результативным признаками (средний возраст установленного оборудования и валовая продукция соответственно). Значения коэффициента корреляции рангов и линейного коэффициента корреляции также указывают на обратную слабую связь между средним возрастом установленного оборудования и валовой продукцией ( и ), так как значения близки к 0 и отрицательные. Коэффициент конкордации, равный 0,41, показывает, что существующая связь слабая. По графикам, построенным на основании эмпирических и теоретических значений на поле корреляции, также можно сделать вывод, что существует обратная связь между факторным и результативным признаками.
2.1. Задание №2
Имеются следующие данные об экономической деятельности региона за отчетный год, млрд. руб.:
№ п/п |
Показатели |
Вариант 16 |
1 |
Выпуск продукции в отраслях материального производства, в основных ценах |
12650 |
2 |
Выручка отраслей, оказывающих платные услуги, в основных ценах |
6390 |
3 |
Затраты на содержание госбюджетных организаций |
1450 |
4 |
Выручка от индивидуальной трудовой деятельности |
150 |
5 |
Промежуточное потребление |
10400 |
6 |
Налоги на продукты |
1050 |
7 |
Субсидия на продукты |
330 |
8 |
Чистые налоги на импорт |
260 |
Рассчитать основные показатели счета производства:
1) валовой выпуск продукции и услуг в основных ценах;
2) валовой внутренний продукт.
Построить счет производства.
Решение:
1. Валовой выпуск продукции и услуг в основных ценах (ВВосн.ц) исходя из исходных данных будет определяться как сумма следующих показателей: выпуск продукции в отраслях материального производства, в основных ценах, выручка отраслей, оказывающих платные услуги, в основных ценах, затраты на содержание госбюджетных организаций, выручка от индивидуальной трудовой деятельности. Следовательно
ВВосн.ц = 12650+6390+1450+150=20640
2. ВВПрын.ц = ВВосн.ц + ЧНП + ЧНИ,
где ЧНП – чистые налоги на продукты;
ЧНИ – чистые налоги на импорт.
ЧНП ( чистые налоги на продукты) в свою очередь определяются как разница между величиной налога на продукты и субсидий на продукты. Используя данные из таблицы получаем, что ЧНП=1050-330=720. Из тех же данных ЧНИ=260.
Сейчас можно высчитать ВВПрын.
ВВПрын.ц =20640+720+260=21620
3. Построение счёта производства.
Имея все приведённые выше данные, можем построить счёт производства, который выглядит следующим образом:
Схема счета производства
Использование |
Ресурсы | ||
6. Промежуточное потребление |
10400 |
1. Валовой выпуск продуктов и услуг в основных ценах |
20640 |
7. Валовой внутренний продукт в рыночных ценах (п.5 − п.6) |
11220 |
2. Налоги на продукты |
1050 |
3. Субсидии на продукты |
330 | ||
4. Чистые налоги на импорт |
260 | ||
5. Валовой выпуск в рыночных ценах (п.1 + п.2 − п.3 + п.4) |
21620 | ||
Всего (п.6 + п.7) |
21620 |
Всего (п.5) |
21620 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В теоретическом разделе курсовой работы рассмотрен вопрос «Материальные ресурсы в зависимости от формы существования и назначения». На её основе можно сделать следующие выводы.
Информация о работе Статистическое изучение социально-экономических явлений и процессов