Статистика - готовые работы

Определим степень влияния на прибыль следующих факторов:
изменение отпускных цен на продукцию. Это влияние определяется как разность между выручкой от реализации по отчету в фактически действующих ценах и ценах базисного периода В нашем примере она составляет -227700 тыс.руб. Анализ данных бухгалтерского учета позволит раскрыть причины величину завышения цен в каждом конкретном случае (по видам товаров, продукции, работ, услуг);
увеличение объема реализации продукции в оценке по базисной полной себестоимости (собственно объем продукции). Для расчета влияния данного фактора исчисляют коэффициент роста объема реализации в оценке по базисной себестоимости. В нашем случае он равен 0.986
Затем корректируют базисную прибыль на данный коэффициент и вычисляют из нее базисную прибыль:
увеличение объема реализации продукции за счет структурных сдвигов в составе продукции. Для расчета влияния данного фактора базисная величина прибыли корректируется на разность между коэффициентом роста объема реализации в оценке по отпускным базисным ценам и коэффициентом роста объема реализации продукции в оценке по себестоимости в базисных ценах. Будет составлять тыс.руб.

Характеристики вариационного ряда:
Средняя арифметическая взвешанная:

Среднее линейное отклонение :

Дисперсия ( ) – это средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической. В зависимости от исходных данных дисперсия вычисляется по формуле средней арифметической простой или взвешенной:
- невзвешенния (простая);
- взвешенная.
Среднее квадратическое отклонение:
- невзвешенния;
- взвешенная.
В отличие от дисперсии среднее квадратическое отклонение является абсолютной мерой вариации признака в совокупности и выражается в единицах измерения варьирующего признака (рублях, тоннах, процентах и т.д.).
Для сравнения размеров вариации различных признаков, а также для сравнения степени вариации одноименных признаков в нескольких совокупностях исчисляется относительный показатель вариации – коэффициент вариации ( ), который представляет собой процентное отношение среднего квадратического отклонения и средней арифметической:

Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии
Данные наблюдений и соответствующие коэффициенты в матричной форме выглядят следующим образом:

.
Здесь -мерный вектор-столбец наблюдений зависимой переменной ; – матрица размерности , в которой -тая строка представляет наблюдение вектора значений независимых переменных ; единица соответствует переменной при свободном члене ; – вектор-столбец размерности параметров уравнения регрессии; – вектор-столбец размерности отклонений выборочных (реальных) значений зависимой переменной от значений , получаемых по уравнению регрессии
. (10)
Функция в матричной форме представима как произведение вектор-строки на вектор-столбец . Вектор-столбец может быть в свою очередь представлен в следующем виде:
. (11)
Отсюда:

Здесь – векторы и матрицы, транспонированные к соответственно. При выводе формулы использовались следующие известные соотношения линейной алгебры:

Необходимым условием экстремума функции является равенство нулю ее частных производных по всем параметрам . Вектор-столбец частных производных в матричном виде выглядит следующим образом:
. (12)
Рассмотрим более подробно нахождение . Очевидно, что
.
от не зависит, следовательно, .
Обозначим вектор-столбец размерности через . Тогда , где – соответствующий элемент вектора . Поэтому .
Обозначим матрицу размерности через . Тогда
.
Следовательно, частная производная .
В результате имеем .
Следовательно, формула (12) справедлива. Приравняв к нулю, получаем:

1. Среднеквадратическое отклонение представляет вычисляется по формуле:

Для нахождения характеристики ряда распределения строим таблицу 2.1.
Таблица 2.1.
Группировка магазинов по торговой площади Число магазинов,
Середина интервала,



300 -604 5 452 2260 388378,2 1941891,2
604 - 908 2 756 1512 101888,6 203777,28
908 - 1212 3 1060 3180 231,04 693,12
1212- 1516 7 1364 9548 83405,44 583838,08
1516-1820 3 1668 5004 351411,8 1054235,52

20 21504 3784435,2
300 604 908 1212 1516 1820
Вычисляем среднюю величину:


Среднеквадратическое отклонение:

2. Коэффициент вариации:


3. Модальная величина:
Мода - это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности. Для дискретных рядов распределения модой будет значение варианта с наибольшей частотой.
По формуле:



Рис.2.1. Гистограмма распределения.
Медиана – такое значение признака, которое обладает центральный член ряда распределения.
В интервальном ряду медиана рассчитывается по формуле:

где нижняя граница медианного интервала; величина медианного интервала; сумма частот; сумма накопленных весов по интервалу предшествующему медианному; частота медианного интервала.
Для нахождения медианы составим расчетную таблицу.
Таблица 1.6.
Группировка магазинов по торговой площади Число магазинов,
Накопленные частоты,
300 -604 5 5
604 - 908 2 7
908 - 1212 3 10
1212- 1516 7 17
1516-1820 3 20

20

Вывод:
Средняя величина размера торговой площади составляет м2. Среднеквадратическое отклонение показывает, что значение признака в совокупности отклоняется от средней величины в ту или иную сторону в среднем 434.996 м2 .
По величине коэффициента вариации можно судить о степени вариации признака, а следовательно, об однородности состава совокупности. Чем больше его величина, тем больше разброс значений признака вокруг средней, тем менее однородна совокупность по составу. В нашем случае коэффициент вариации равен 40.5%, это говорит о том что разброс значений признака вокруг средней составляет 40.5%.
ЗАДАЧА №3
РЕШЕНИЕ:
Составляем вспомогательную таблицу для нахождения и (таб.3.1.)
Таблица 3.1.

Продолжительность телефонных разговоров, мин
Количество телефонных разговоров




1 до 2 11 1 11 30,0304 330,3344
2 2 – 4 12 3 36 12,1104 145,3248
3 4 – 6 16 5 80 2,1904 35,0464
4 6 – 8 26 7 182 0,2704 7,0304
5 8 – 10 23 9 207 6,3504 146,0592
6 10 и более 12 11 132 20,4304 245,1648

100 648 908,96

В период, когда наметился переход к централизованно – плановой системе хозяйствования, возникла необходимостью подчеркнуть различие в наделении основных средств при капитализме и социализме. В этот момент и было введено понятие - основные производственные фонды.
К этому термину привыкли хозяйственники, и он также проходил во всех статистических отчетах. Поэтому переход к термину «основной капитал» потребовал бы изменения всей статистической и отчетной документации. Также в условиях перехода к рынку предприятия основными производственными фондами не наделяются, их надо приобретать за счет собственных, заемных или привлеченных средств. Следовательно, роль производственных фондов в экономике предприятия и повышении его конкурентоспособности приобретает исключительно важное значение.
В теоретической части курсовой работы рассмотрены следующие аспекты:
1. Понятие основных фондов и их классификация,
2. Виды оценки и способы переоценки основных средств,
3. Амортизация и износ основных средств,
4. Показатели наличия, состояния и движения основных средств.
Расчетная часть курсовой работы включает решение четырех задач по темам из варианта расчетного задания.
При проведении статистического анализа данных для текущей работы были использованы следующие программные средства Microsoft Word и Microsoft Excel.
В работе использовались учебники базового курса, дополнительная литература.

Введение
Изучение эффективности экономической деятельности в условиях рыночной экономики приобретает особо важное значение. Растущая конкуренция со стороны отечественных и зарубежных производителей предопределяет необходимость повышения эффективности производства как основного фактора успешного функционирования экономики.
Экономическая эффективность отражает степень достижения цели – получение максимальных конечных результатов в данных условиях на единицу затрат или ресурсов экономического потенциала.
Прибыль и рентабельность являются именно теми показателями, которые наиболее ярко отражают эффективность деятельности предприятий.
В данной работе рассматриваются следующие вопросы:
• Прибыль. Виды прибыли. Анализ показателей прибыли.
• Рентабельность. Показатели рентабельности их анализ.
• Анализ финансовых результатов.
Расчетная часть курсовой работы включает решение четырех задач по темам из варианта расчетного задания.
При проведении статистического анализа данных для текущей работы были использованы следующие программные средства Microsoft Word и Microsoft Excel.
В работе использовались учебники базового курса, дополнительная литература.

Данная работа выполнена на отлично, иемееются и другие варианты.

Введение.
Показатель рентабельности предприятия характеризует размер прибыли на один рубль стоимости производственных фондов (основных и оборотных средств) [1].
Уровень рентабельности предприятия является обобщающим показателем, так как он характеризует эффективность всей деятельности предприятия, включая виды деятельности, непосредственно не связанные с производством продукции (работ, услуг). Например, доходы от сдачи имущества в аренду, доходы, выплаченные по акциям, облигациям и другим ценным бумагам.
Если исчисленное значение R больше единицы, предприятие считается рентабельным, если меньше — убыточным, если равно единице — безубыточным.
Повышению рентабельности предприятия способствует увеличение прибыли на основе роста производства и реализации продукции, снижения ее себестоимости, лучшего использования машин и оборудования, экономного расходования сырья и материалов, предупреждения неоправданных расходов, сокращения потерь и простоев, повышения производительности труда.
В мировой практике в условиях рыночной экономики показателем, близким по содержанию к рентабельности предприятий, является норма прибыли — отношение полученной прибыли ко всему авансированному капиталу.

1. Составим уравнение показательной функции.
Для построения уравнения показательной кривой
проведем процедуру линеаризации переменных, логарифмируя обе части уравнения.
№ Y x Y∙x x² Ai
1 1,934498451 60 116,0699071 3600 2,017800556 -0,083302105 0,043061345 0,006939241 0,010778521
2 1,973127854 68 134,172694 4624 2,024875574 -0,051747721 0,026226238 0,002677827 0,004249769
3 2 80 160 6400 2,035488101 -0,035488101 0,017744051 0,001259405 0,001468277
4 1,982271233 76 150,6526137 5776 2,031950592 -0,049679359 0,025061837 0,002468039 0,003141252
5 2,127104798 44 93,59261113 1936 2,003650519 0,123454279 0,058038644 0,015240959 0,007883076
6 2,056904851 96 197,4628657 9216 2,049638138 0,007266713 0,003532839 5,28051E-05 0,000345467
7 2,086359831 100 208,6359831 10000 2,053175647 0,033184184 0,015905302 0,00110119 0,002308007
8 2,075546961 104 215,856884 10816 2,056713156 0,018833805 0,009074141 0,000354712 0,001385987
9 2,113943352 106 224,0779953 11236 2,058481911 0,055461442 0,026236011 0,003075972 0,005719177
10 2,033423755 98 199,275528 9604 2,051406892 -0,017983137 0,008843772 0,000323393 2,39547E-05
Итого: 20,38318109 832 1699,797082 73208 0,233724181 0,033493542 0,03730349
Среднее 2,038318109 83,2 169,9797082
σ 0,064380372 21,04386952
σ² 0,004144832 442,8444444
Значения параметров регрессии составляют

Заключение
В данной работе были рассмотрены показатели, характеризующие эффективность хозяйственной деятельности предприятий, такие как прибыль и рентабельность.
В аналитической части на примере фирмы были рассмотрены некоторые направления применения индексного метода в анализе финансовых показателей фирмы. Рассмотренные показатели рентабельности рассчитаны по чистой прибыли. Это обусловлено тем, что чистая прибыль – это окончательный финансовый результат деятельности предприятия, оставшийся после уплаты налогов и процентов.
Аналогичные показатели рентабельности можно определить по балансовой прибыли.
Сводная отчетность составляется путем суммирования данных отдельных предприятий и организаций, поэтому возникает проблема оценки вклада различных организаций в формирование сводных финансовых показателей. Эта задача может быть решена путем применения системы индексов переменного состава, фиксированного состава и индекса влияния структурных сдвигов.