Контрольная работа по экономике. 12

Задача №1.

Произвести анализ производства продукции, используя метод сравнения.

Производство  продукции, тыс.д.ед.

Решение:

Сравнение как один из научных способов познания используется в АХД наиболее широко. Сущность его состоит в сопоставлении однородных объектов для нахождения черт сходства либо различий между ними. С помощью сравнения выявляется общее и особенное в экономических явлениях, устанавливаются изменения в уровне исследуемых объектов, изучаются тенденции и закономерности их развития. Подчеркивая его важность, можно сослаться на поговорку «Все познается в сравнении».

В анализе  применяются следующие типы сравнений.

1. Сравнение фактически достигнутых результатов с данными прошлых периодов. Здесь сравнивают результаты сегодняшнего дня со вчерашним, текущего месяца, квартала, года с прошедшими. Это дает возможность оценить темпы изменения изучаемых показателей и определить тенденции и закономерности развития экономических процессов.

2. Сопоставление фактического уровня показателей с плановыми. Такое сравнение необходимо для оценки степени выполнения плана, определения неиспользованных резервов предприятия.

3. Сравнение с утвержденными нормами расхода ресурсов (материалов, сырья, топлива, энергии, воды и т.д.). Такое сравнение, широко используемое в практике аналитической работы, необходимо для выявления экономии или перерасхода ресурсов на производство продукции, для оценки эффективности их использования в процессе производства и определения утерянных возможностей увеличения выпуска продукции и снижения себестоимости.

4. Сравнение с лучшими результатами, т.е. с лучшими образцами труда, передовым опытом, достижениями науки и техники. Внутри предприятия проводится сравнение среднего уровня показателей, достигнутых коллективом в целом, с показателями передовых участков, бригад, рабочих. Это позволяет выявить инновационные возможности предприятия.

Большое значение имеет межхозяйственный сравнительный анализ, в процессе которого показатели анализируемого предприятия.

В этой задаче используем первый тип сравнения. За базисные годы взяты предшествующие отчетным годы.

Задача №2.

На основе метода многомерного сравнения  определить рейтинг деятельности предпрятий объединения.

Решение:

В исходной таблице в каждой графе определяется максимальный элемент, который принимается  за единицу. Затем все элементы этой графы (а_ij) делятся на максимальный элемент эталонного предприятия (max а_y). В результате создается матрица стандартизованных коэффициентов (х_ij), представленных в таблице:

Матрица стандартизированных  коэффициентов (x_ij)

Эталонное предприятие формируется обычно из совокупности однородных объектов, принадлежащих к одной отрасли. Однако это не исключает возможности  выбора предприятия-эталона из совокупности предприятий, принадлежащих к различным  отраслям деятельности, так как многие финансовые показатели сопоставимы  и для разнородных субъектов  хозяйствования.

Если  с экономической стороны лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу  расчета так, чтобы наименьшему  результату соответствовала наибольшая величина коэффициента.

Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат, после чего результаты суммируются по строкам:

Полученные  рейтинговые оценки (R_j) размещаются по ранжиру и определяется место каждого предприятия по результатам хозяйствования. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место предприятие, имеющее следующий результат, и т.д.

Подчеркнем  некоторые преимущества предлагаемой методики многомерного сравнительного анализа.

Во-первых, рассмотренная методика базируется на комплексном многомерном подходе  к оценке такого сложного явления, как  производственно-финансовая деятельность предприятия.

Во-вторых, она учитывает реальные достижения всех предприятий-конкурентов и  степень их близости к показателям  предприятия-эталона.

Из полученных результатов видно, что первое место занимает предприятие  «Лесной», далее места в рейтинге распределились следующим образом:

Второе место – «Прогресс»

Третье – «Снежок»

Четвертое – «Артемида»

Пятое – «Северный»

Задача №3.

Определить прирост объема производства продукции, исключая влияние структурного и стоимостного факторов.

Для нейтрализации  влияния стоимостного фактора необходимо фактические объемы выпуска продукции выразить в плановой оценке  и сопоставить с плановым объемом валовой продукции в той же оценке

В нашем  случае (табл. 4.12) действительный прирост  объема производства валовой продукции  равен:

Если же определить его, не обращая внимание на разную стоимостную оценку, то получаем завышенный показатель прироста:  

Задача №4.

Используя способы: цепной подстановки, индексный, абсолютных и относительных  разниц, провести анализ влияния факторов на объем валовой продукции и  сравнить.

Решение:

Определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей является одной из важнейших методологических задач в АХД. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления, интегральный, логарифмирования, балансовый и др.

Наиболее универсальным из них  является способ цепной подстановки. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и последующих факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминировать влияние всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

Задача №5.

Используя корреляционный анализ, рассчитать параметры и характеристики по линейной модели. Зависимые и независимые переменные величины выбрать самостоятельно.

Выбор факторов, влияющих на исследуемый  показатель, производится на основании  качественного и количественного  анализа исследуемых явлений.

Исключение части факторов осуществляется на основе анализа парных коэффициентов  корреляции и оценкой их значимости. Коэффициент парной корреляции определяется по формуле:

где – среднее значение факторного признака,

 – среднее значение результативного признака.

Значение коэффициентов парной корреляции лежит в интервале  от -1 до +1. Его положительное значение свидетельствует о прямой связи, отрицательное - об обратной, т.е. когда растет одна переменная, другая уменьшается. Связь считается достаточно сильной, если коэффициент корреляции по абсолютной величине превышает 0,7 и слабой, если меньше 0,4.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t - критерий Стьюдента. при этом фактическое значение этого критерия (t_набл)

сравнивается с критическим  значением t_кр которое берется из таблицы значений t с учетом заданного уровня значимости (α = 0.05) и числа степеней свободы (n - 2).

Если t_набл > t_кр, то полученное значение коэффициента парной корреляции признается значимым.

Одним из условий регрессионной модели является предположение о функциональной независимости объясняющих переменных. связь между факторами называется мультиколлинеарностью, которая делает вычисление параметров модели либо невозможным, либо затрудняет содержательную интерпретацию параметров модели. Считают явление мультиколлинеарности в исходных данных установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше 0.8. Чтобы избавиться от мультиколлинеарности, в модель включают лишь один из функционально связанных между собой факторов, причем тот который в большей степени связан с зависимой переменной.

Осуществим выбор факторных  признаков для построения двухфакторной  регрессионной модели:

Проведем корреляционный анализ, используя инструмент Корреляция (Анализ данных в Excel).

Таблица - Результат корреляционного  анализа