Анализ производства и реализация товаров предприятия

формуле (1.4.7):

.

Индекс постоянного состава рассчитаем по формуле (1.4.8):

.

Индекс структурных сдвигов рассчитаем по формуле (1.4.9):

.

Затраты на производство продукции в марте по сравнению с февралем увеличились в 3,9 раза и составили 822546,2 руб., т.е. в денежном выражении увеличился на 615840,7 руб. Увеличение затрат произошло в основном из-за увеличения объема выпускаемой продукции в 3,7 раза, что отразилось на увеличении затрат на 554374,3 руб. Кроме того произошло увеличение себестоимости на 8,1%, что привело к увеличению затрат на 61466,4 руб. Средняя себестоимость по данным полотнам увеличилась на 2,7% с 14,074 руб. в феврале до 13,698 руб. в марте. Произошло ее увеличение на 8,1% из-за увеличения затрат в целом, при этом произошло незначительное ее снижение на 4,9% из-за структурных сдвигов в объемах производства.

3.5 Корреляционно-регрессионный анализ

Проведем корреляционно-регрессионный анализ выпуска продукции и себестоимости на основе данных таблицы 4 приложения А. Зависимость себестоимости единицы продукции от объемов выпуска этой продукции можно охарактеризовать гиперболической функцией. Создадим таблицу 1 приложения Д. Вычислим значения параметров по формулам (1.5.2а, б):

;

.

В результате гиперболическая функция по формуле (1.5.1) имеет вид:

.

По формуле (1.2.2.1б):

руб.

По формулам (1.5.3-1.5.4) рассчитаем дисперсии:

;

;

.

На основании полученных результатов по формуле (1.5.6) определим тесноту связи признаков:

.

По формуле (1.5.7) определим индекс корреляции:

.

Средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 10-15% и рассчитывается по формуле:

.

Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показывает правильность гипотезы о том, что между объемами выпуска продукции и себестоимостью существует зависимость, выражаемая гиперболической функцией. Верность расчетов подтверждает ошибка аппроксимации, которая составляет 3,8%. Т.о. 68,6% вариации себестоимости объясняется вариацией объемов выпуска продукции. А теснота связи весьма существенна, т.к. индекс корреляции равен 0,828.

Заключение

В результате проведенного статистического анализа можно общие сделать выводы о деятельности предприятия в первом полугодии 2010 года. За 121 рабочий день было произведено 721106,1м2 продукции на сумму 10719895,8 руб., со средним выпуском в день 5923,6 ± 2929,5м2. Производство продукции в конце полугодия по сравнению с выпуском в начале года выросло на 53995,5м2, или на 71,0%. В половину из проработанных дней выпуск составил более 60872,0м2, а в другую половину менее этой величины. При этом в 14 из дней выпуск был менее 3846,5м2, а в другую 1/4 более 7572,2м2. Средний годовой выпуск каждого из видов полотна равен 36055,3±38558,8м2.

Для увеличения объемов производства необходимо оборудование, позволяющее выпускать полотно большей ширины, чем 215см. С появлением такого оборудования возможно резкое увеличение объемов выпускаемой продукции. Тем более, что производственная площадь предприятия это позволяет. Кроме того, доказанная корреляционно-регрессионная зависимость между объемом производства и себестоимостью говорит о том, что с увеличением объемов производства снизятся издержки из-за эффекта масштаба. С середины месяца наблюдается спад в объемах производства, поэтому следует равномерно распределить объемы выпускаемой продукции.

Ярко выраженную сезонность можно объяснить тем, что полотно, выпускаемое ООО «Полилайн» используют при укладке дорог, строительных работах и т.д., т.е. увеличение заказов в апреле и мае связано с начинающимся сезоном строительных работ у заказчиков. Т.к. очевидна сезонность, то необходимо налаживание связей с поставщиками и созданием постоянной базы клиентов.

Список литературы

Общая теория статистики: Учебник/А. Я. Боярский, Л. Л. Викторова, А. М. Гольдберг и др.; Под ред А. М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985.–367с. ил.

Общая теория статистики: Учеб.-метод. пособие по выполнению практ. И лаборат. работ / Сост.: Н.И. Гришакина, О.Д. Притула, Д.П. Сергеева, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2010.–60с.

Правила оформления дипломной и курсовой работы / Сост. Н.Н. Васильева, Л.В. Соколова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–44с.

Статистика. Учеб. пособие по вып. практ. работ. Часть I / Сост.: Н.И. Гришакина, Г.В. Фетисова; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2005.–108с.

Суслов И. П. Общая теория статистики. Учеб. пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: «Статистика», 1978.–392с. ил.

Таблица 1 – Выпуск по дням за полгода

День	Выпуск продукции,м2
1	22274,5
2	31412,6
3	24230,0
4	24510,0
5	36323,0
6	28910,0
7	27240,5
8	14842,5
9	29850,5
10	20103,5
11	27593,6
12	31389,0
13	26680,0
14	24575,0
15	23477,0
16	23259,0
17	22425,5
18	22604,0
19	32810,0
20	25140,0
21	24690,0
22	21175,0
23	20985,0
24	18375,0
25	15795,0
26	21262,4
27	19242,5
28	20405,0
29	19698,0
30	16173,0
31	3655,0

Таблица 2 – Расчетные данные для выравнивания

День	Выпуск продукции, м2	Скользящие средние
1	22274,5	ѕ
2	31412,6	25969,7
3	24230,0	26501,6
4	24510,0	26499,3
5	36323,0	26744,3
6	28910,0	26750,8
7	27240,5	25466,2
8	14842,5	24901,1
9	29850,5	24419,6
10	20103,5	25195,7
11	27593,6	25491,7
12	31389,0	25995,3
13	26680,0	25705,0
14	24575,0	24683,6
15	23477,0	24114,1
16	23259,0	23494,1
17	22425,5	22725,9
18	22604,0	22526,2
19	32810,0	22207,9
20	25140,0	21988,0
21	24690,0	20676,8
22	21175,0	19780,1
23	20985,0	17676,6
24	18375,0	ѕ
25	15795,0	ѕ
26	21262,4	ѕ
27	19242,5	ѕ
28	20405,0	ѕ
29	19698,0	ѕ
30	16173,0	ѕ
31	3655,0	ѕ

Таблица 1 – Расчетные данные для выравнивания по прямой

День	Выпуск продукции, y	t	t2	y·t
1	22274,5	-15	225	-334117,5	29441,0	-7166,5	51358846,5
2	31412,6	-14	196	-439776,4	29029,0	2383,6	5681355,6
3	24230,0	-13	169	-314990	28617,1	-4387,1	19246404,8
4	24510,0	-12	144	-294120	28205,1	-3695,1	13653796,2
5	36323,0	-11	121	-399553	27793,1	8529,9	72758575,6
6	28910,0	-10	100	-289100	27381,2	1528,8	2337326,8
7	27240,5	-9	81	-245164,5	26969,2	271,3	73603,7
8	14842,5	-8	64	-118740	26557,2	-11714,7	137234944,3
9	29850,5	-7	49	-208953,5	26145,3	3705,2	13728775,1
10	20103,5	-6	36	-120621	25733,3	-5629,8	31694599,9
11	27593,6	-5	25	-137968	25321,3	2272,3	5163221,8
12	31389,0	-4	16	-125556	24909,4	6479,6	41985740,8
13	26680,0	-3	9	-80040	24497,4	2182,6	4763780,3
14	24575,0	-2	4	-49150	24085,4	489,6	239685,3
15	23477,0	-1	1	-23477	23673,5	-196,5	38594,6
16	23259,0	0	0	0	23261,5	-2,5	6,2
17	22425,5	1	1	22425,5	22849,5	-424,0	179792,1
18	22604,0	2	4	45208	22437,6	166,4	27705,3
19	32810,0	3	9	98430	22025,6	10784,4	116303654,7
20	25140,0	4	16	100560	21613,6	3526,4	12435393,4
21	24690,0	5	25	123450	21201,6	3488,4	12168609,6
22	21175,0	6	36	127050	20789,7	385,3	148472,7
23	20985,0	7	49	146895	20377,7	607,3	368800,7
24	18375,0	8	64	147000	19965,7	-1590,7	2530460,9
25	15795,0	9	81	142155	19553,8	-3758,8	14128383,1
26	21262,4	10	100	212624	19141,8	2120,6	4496918,7
27	19242,5	11	121	211667,5	18729,8	512,7	262822,4
28	20405,0	12	144	244860	18317,9	2087,1	4356112,3
29	19698,0	13	169	256074	17905,9	1792,1	3211616,2
30	16173,0	14	196	226422	17493,9	-1320,9	1744865,7
31	3655,0	15	225	54825	17082,0	-13427,0	180283403,2
Итого	721106,1	0	2480	-1021680,9	721106,1	0,0	752606268,6

Таблица 2 – Расчетные данные для выравнивания по параболе

День	Выпуск продукции, y	t	t2	t4	y·t	y·t2
1	22274,5	-15	225	50625	-334117,5	5011762,5	25477,5	-3203,0	10259260,4
2	31412,6	-14	196	38416	-439776,4	6156869,6	25858,2	5554,4	30850914,4
3	24230,0	-13	169	28561	-314990	4094870	26184,3	-1954,3	3819300,6
4	24510,0	-12	144	20736	-294120	3529440	26455,7	-1945,7	3785737,5
5	36323,0	-11	121	14641	-399553	4395083	26672,4	9650,6	93133650,4
6	28910,0	-10	100	10000	-289100	2891000	26834,5	2075,5	4307789,9
7	27240,5	-9	81	6561	-245164,5	2206480,5	26941,9	298,6	89182,5
8	14842,5	-8	64	4096	-118740	949920	26994,6	-12152,1	147673139,0
9	29850,5	-7	49	2401	-208953,5	1462674,5	26992,6	2857,9	8167404,2
10	20103,5	-6	36	1296	-120621	723726	26936,0	-6832,5	46683236,1
11	27593,6	-5	25	625	-137968	689840	26824,7	768,9	591169,7
12	31389,0	-4	16	256	-125556	502224	26658,8	4730,2	22375107,1
13	26680,0	-3	9	81	-80040	240120	26438,1	241,9	58496,3
14	24575,0	-2	4	16	-49150	98300	26162,8	-1587,8	2521249,6
15	23477,0	-1	1	1	-23477	23477	25832,9	-2355,9	5550169,1
16	23259,0	0	0	0	0	0	25448,2	-2189,2	4792798,4
17	22425,5	1	1	1	22425,5	22425,5	25008,9	-2583,4	6674180,2
18	22604,0	2	4	16	45208	90416	24515,0	-1911,0	3651813,7
19	32810,0	3	9	81	98430	295290	23966,3	8843,7	78210474,8
20	25140,0	4	16	256	100560	402240	23363,0	1777,0	3157651,3
21	24690,0	5	25	625	123450	617250	22705,0	1985,0	3940052,8
22	21175,0	6	36	1296	127050	762300	21992,4	-817,4	668136,1
23	20985,0	7	49	2401	146895	1028265	21225,1	-240,1	57638,1
24	18375,0	8	64	4096	147000	1176000	20403,1	-2028,1	4113165,5
25	15795,0	9	81	6561	142155	1279395	19526,4	-3731,4	13923642,0
26	21262,4	10	100	10000	212624	2126240	18595,1	2667,3	7114402,3
27	19242,5	11	121	14641	211667,5	2328342,5	17609,1	1633,4	2667917,3
28	20405,0	12	144	20736	244860	2938320	16568,5	3836,5	14719018,8
29	19698,0	13	169	28561	256074	3328962	15473,1	4224,9	17849506,5
30	16173,0	14	196	38416	226422	3169908	14323,1	1849,9	3422007,5
31	3655,0	15	225	50625	54825	822375	13118,5	-9463,5	89557167,6
Итого	721106,1	0	2480	356624	-1021680,9	53363516,1	721106,1	0,0	634385379,6

Таблица 3 – Расчетные данные для выравнивания логарифмической функцией

День	Выпуск продукции, y	lg y	t	t2	t·lg y
1	22274,5	4,34781	-15	225	-65,21712	4,49453	31227,3	-8952,8	80151756,8
2	31412,6	4,49710	-14	196	-62,95945	4,48442	30508,5	904,1	817329,6
3	24230,0	4,38435	-13	169	-56,99659	4,47431	29806,4	-5576,4	31095842,9
4	24510,0	4,38934	-12	144	-52,67212	4,46420	29120,4	-4610,4	21255355,4
5	36323,0	4,56018	-11	121	-50,16200	4,45408	28450,1	7872,9	61982075,0
6	28910,0	4,46105	-10	100	-44,61048	4,44397	27795,3	1114,7	1242481,6
7	27240,5	4,43522	-9	81	-39,91694	4,43386	27155,6	84,9	7206,8
8	14842,5	4,17151	-8	64	-33,37206	4,42375	26530,6	-11688,1	136611777,9
9	29850,5	4,47495	-7	49	-31,32466	4,41363	25920,0	3930,5	15448939,2
10	20103,5	4,30327	-6	36	-25,81963	4,40352	25323,4	-5219,9	27247584,8
11	27593,6	4,44081	-5	25	-22,20404	4,39341	24740,6	2853,0	8139677,7
12	31389,0	4,49678	-4	16	-17,98711	4,38330	24171,2	7217,8	52097094,5
13	26680,0	4,42619	-3	9	-13,27856	4,37319	23614,9	3065,1	9395118,9
14	24575,0	4,39049	-2	4	-8,78099	4,36307	23071,3	1503,7	2260981,5
15	23477,0	4,37064	-1	1	-4,37064	4,35296	22540,3	936,7	877326,4
16	23259,0	4,36659	0	0	0,00000	4,34285	22021,6	1237,4	1531249,7
17	22425,5	4,35074	1	1	4,35074	4,33274	21514,7	910,8	829513,7
18	22604,0	4,35419	2	4	8,70837	4,32262	21019,5	1584,5	2510484,5
19	32810,0	4,51601	3	9	13,54802	4,31251	20535,8	12274,2	150656686,1
20	25140,0	4,40037	4	16	17,60146	4,30240	20103,1	5076,9	25774627,2
21	24690,0	4,39252	5	25	21,96261	4,29229	19601,4	5088,6	25894225,3
22	21175,0	4,32582	6	36	25,95494	4,28217	19150,2	2024,8	4099710,4
23	20985,0	4,32191	7	49	30,25336	4,27206	18709,5	2275,5	5178028,8
24	18375,0	4,26423	8	64	34,11382	4,26195	18278,9	96,1	9242,5
25	15795,0	4,19852	9	81	37,78668	4,25184	17858,2	-2063,2	4256640,6
26	21262,4	4,32761	10	100	43,27612	4,24172	17447,1	3815,3	14556160,8
27	19242,5	4,28426	11	121	47,12688	4,23161	17045,6	2196,9	4826415,2
28	20405,0	4,30974	12	144	51,71684	4,22150	16653,3	3751,7	14075440,3
29	19698,0	4,29442	13	169	55,82749	4,21139	16270,0	3428,0	11751254,1
30	16173,0	4,20879	14	196	58,92307	4,20127	15895,5	277,5	76991,8
31	3655,0	3,56289	15	225	53,44331	4,19116	15529,7	-11874,7	141008046,1
Итого	721106,1	134,62829	0	2480	-25,07869	134,62829	697569,9	23536,2	855665266,1

Таблица 1 – Расчетные данные для подсчета показателей вариации для ранжированного ряда

Полотно
ИП-170-600	204,0	-35 851,3	1 285 316 070,2	-46 080 258 454 250,1	1 652 037 400 322 150 000,0
ИП-170-450	340,0	-35 715,3	1 275 583 011,2	-45 557 836 299 363,1	1 627 112 018 571 820 000,0
ИП-170-200	2 210,0	-33 845,3	1 145 504 670,5	-38 769 954 953 453,2	1 312 180 950 235 880 000,0
ИП-165-300	2 802,4	-33 252,9	1 105 755 690,9	-36 769 588 944 004,8	1 222 695 648 044 040 000,0
ИП-170-400	5 064,0	-30 991,3	960 460 985,6	-29 765 939 345 424,0	922 485 304 865 534 000,0
ИП-170-360	5 810,1	-30 245,2	914 772 425,5	-27 667 479 537 353,5	836 808 590 440 563 000,0
ИП-160-100	6 160,0	-29 895,3	893 729 261,0	-26 718 308 846 305,9	798 751 992 044 512 000,0
ИП-215-450	7 955,0	-28 100,3	789 627 141,1	-22 188 763 500 992,0	623 511 021 950 744 000,0
ИП-215-500	10 210,0	-25 845,3	667 979 790,5	-17 264 141 420 420,6	446 197 000 573 904 000,0
ИП-170-100	10 540,0	-25 515,3	651 030 789,2	-16 611 249 151 926,5	423 841 088 542 396 000,0
ИП-215-550	21 060,0	-14 995,3	224 859 172,0	-3 371 831 866 832,6	50 561 647 251 874 700,0
ИП-215-200	26 660,0	-9 395,3	88 271 756,0	-829 340 070 909,8	7 791 902 914 919 320,0
ИП-170-250	33 490,0	-2 565,3	6 580 789,7	-16 881 732 831,7	43 306 793 641 903,1
ИП-215-400	55 169,0	19 113,7	365 333 336,6	6 982 869 968 206,9	133 468 446 796 966 000,0
ИП-215-300	70 197,5	34 142,2	1 165 689 479,4	39 799 197 515 738,7	1 358 831 962 425 870 000,0
ИП-170-300	75 969,0	39 913,7	1 593 103 048,6	63 586 629 183 515,6	2 537 977 323 308 940 000,0
ИП-170-350	78 330,6	42 275,3	1 787 200 567,3	75 554 431 208 340,1	3 194 085 867 889 790 000,0
ИП-215-250	84 559,5	48 504,2	2 352 656 932,6	114 113 730 626 836,0	5 534 994 642 501 550 000,0
ИП-215-600	91 332,0	55 276,7	3 055 513 010,1	168 898 660 729 102,0	9 336 159 755 031 070 000,0
ИП-215-350	133 043,0	96 987,7	9 406 612 981,4	912 325 710 824 327,0	88 484 367 782 088 100 000,0
Итого	721 106,1	ѕ	29 735 580 909,8	1 069 649 655 932 000,0	120 503 903 652 594 000 000,0

Таблица 2 – Расчетные данные для подсчета показателей вариации для интервального ряда

Группировка	Серединный интервал, x	Дни, f	Накопленные частоты, S	x∙f
А	1	2	3	4	5	6	7
до	1612,5	806,3	10	10	8062,5	51173,6	261873260,0	-1340098533937,0
1612,5	- 3225,0	2418,8	11	21	26606,25	38553,4	135124123,0	-473590508220,5
3225,0	- 4837,5	4031,3	24	45	96750	45416,5	85944212,5	-162636992180,7
4837,5	- 6450,0	5643,8	20	65	112875	5597,1	1566380,6	-438360020,8
6450,0	- 8062,5	7256,3	37	102	268481,25	49307,9	65709843,1	87567869390,7
8062,5	- 9675,0	8868,8	8	110	70950	23561,2	69391015,0	204366575193,3
9675,0	- 11287,5	10481,3	0	110	0	0,0	0,0	0,0
свыше	11287,5	12093,8	11	121	133031,25	67871,6	418777532,0	2583917939736,3
Итого		121		716756,25		281481,2	1038386366,2

Продолжение таблицы 2

Группировка
А	8	9
до	1612,5	-1340098533937,0	6857760431519030,0
1612,5	- 3225,0	-473590508220,5	1659866236817870,0
3225,0	- 4837,5	-162636992180,7	307766985822932,0
4837,5	- 6450,0	-438360020,8	122677406639,4
6450,0	- 8062,5	87567869390,7	116696850737582,0
8062,5	- 9675,0	204366575193,3	601889121093673,0
9675,0	- 11287,5	0,0	0,0
свыше	11287,5	2583917939736,3	15943147395312900,0
Итого	899087989961,3	25487249698710600,0

Таблица 1 – Расчетные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Месяц	Выпуск продукции, тыс. м2, х	Себестоимость м2, руб., у	Реализовано, тыс. руб., ху
А	1	2	3	4	5	6	7
Январь	76,0445	17,68109	1344,5498	0,013	0,00017	0,23	312,621
Февраль	87,2160	15,22750	1328,0817	0,011	0,00013	0,17	231,877
Март	93,8591	14,81583	1390,6004	0,011	0,00011	0,16	219,509
Апрель	155,3116	14,66679	2277,9231	0,006	0,00004	0,09	215,115
Май	178,6349	14,01435	2503,4511	0,006	0,00003	0,08	196,402
Июнь	130,0400	14,42087	1875,2898	0,008	0,00006	0,11	207,961
Итого	721,1061	90,82643	10719,8958	0,055	0,00055	0,85	1383,485

Продолжение таблицы 1

Месяц
А	8	9	10	11	12	13
Январь	16,55	1,68	2,84	1,13086	1,27884	0,063959
Февраль	15,95	1,09	1,18	-0,72555	0,52642	0,047647
Март	15,67	0,80	0,64	-0,84951	0,72166	0,057338
Апрель	14,17	-0,70	0,48	0,49605	0,24606	0,033821
Май	13,87	-0,99	0,99	0,14165	0,02010	0,010107
Июнь	14,61	-0,25	0,06	-0,19350	0,03744	0,013418
Итого			6,19		2,83049	0,226290

Размещено на /

1 Модальным считается интервал, который имеет максимальную частоту (f).

2 Интервал, частота которого больше или равна полусумме частот ряда.

1 Интервалы, частоты которых больше или равны 1/4 и 3/4 суммы всех частот соответственно.

1 Расшифровка индекса полотна производится следующим образом: ИП–Х–У, где ИП – иглопробивное полотно; Х – ширина полотна, см2; У – плотность полотна, г/м2.