Контрольная работа по "Теории экономического анализа". 16

Министерство  образования и науки

Федеральное государственное бюджетное образовательное  учреждение высшего профессионального  образования

( ВГЛТА)

 

 

 

 

Контрольная работа по дисциплине

Теория  экономического анализа 

Кафедра: Экономики и финансов

 

 

 

 

 

Выполнила: студентка 3 курса

ф-та Заочного обучения

специальности: «БУА и А (СП)»

Группа:1032

Шифр: 101059

Зубарева  Л. С.                                                                        Проверил:  доцент кафедры экономики и финансов

Штондин А.А.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Воронеж  2012г

Содержание

Вариант №9

 

1) Основы функционально-стоимостного  анализа……………………3

2) Метод корреляционно-регрессивного  анализа…………………….8

3) Практическая часть…………………………………………………..11

Список литературы……………………………………………………..12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.Основы функционально-стоимостного  анализа

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) как метод повышения полезного  эффекта объекта на единицу совокупных затрат за его жизненный цикл в  настоящее время широко применяется  в промышленно развитых странах. Области применения ФСА: оптимизация  конструкции машин и оборудования, технологий, организационных структур фирм и их подразделений, методов  организации производства. Этот метод  достаточно глубоко разработан, описан в литературе. Поэтому здесь остановимся  только на основных особенностях ФСА.

Основные задачи ФСА:

• достижение оптимального соотношения  между полезным эффектом объекта  и совокупными затратами за его  жизненный цикл;

• нахождение совершенно новых технических  решений за счет применения функционального  подхода;

• снижение расхода различных видов  ресурсов по стадиям жизненного цикла  объекта за счет ликвидации или сокращения вспомогательных и вредных (ненужных) функций объекта.

Основные принципы проведения ФСА:

• принцип функционального подхода, т.е. рассмотрения объекта исследования с позиций тех функций, для  выполнения которых он создается;

• принцип стоимостной оценки, заключающийся в непрерывной  экономической оценке возникающих  технических решений;

• принцип системного подхода к  объекту ФСА;

• принцип комплексного подхода;

• принцип динамического подхода;

• принцип полного использования  достижений информатики и эвристики  и др.

 

 

 

Основные особенности проведения ФСА:

• объектом анализа может быть любая система (с любым количеством  элементов и связей), ее подсистемы или элементы, по которым можно  количественно выразить полезный эффект их функционирования по назначению;

• глобальным критерием ФСА является максимум полезного эффекта объекта  на единицу совокупных затрат ресурсов за его жизненный цикл;

• одновременно и с равной степенью детализации анализируется оптимальность  элементов полезного эффекта  и совокупных затрат по объекту;

• при проведении ФСА прежде всего устанавливается целесообразность функций, которые должен выполнять проектируемый объект в конкретных условиях, либо целесообразность, достаточность и избыточность функций существующего объекта. Не функции создаются или уточняются для объекта, а наоборот, выбирается или проектируется объект для выполнения необходимых функций с минимальными затратами за его жизненный цикл.

Организация работ по ФСА представляет собой комплекс взаимосвязанных  мероприятий, направленных на создание условий для проведения работ  по ФСА и непосредственное проведение ФСА конкретных объектов, и включает:

а) подготовку к внедрению метода, пропаганду его возможностей для  повышения эффективности производства;

б) обучение менеджеров и специалистов основам метода;

в) подготовку специалистов для работы в координационной группе по внедрению  ФСА;

г) обеспечение работ по ФСА нормативно-методическими  документами;

д) формирование и функционирование рабочих органов ФСА, интегрированных с существующими службами фирмы;

е) создание экономических условий  для проведения работ по ФСА и  внедрения рекомендаций ФСА на основе их планирования, финансирования и  стимулирования.

Для организации и координации  работ по ФСА на фирме организуют координационный совет по проведению работ по ФСА в составе главных  специалистов. Возглавляет координационный  совет первый руководитель фирмы  или, в крайнем случае, его заместитель.

Основные этапы проведения ФСА:

1) подготовительный;

2) информационный;

3) аналитический;

4) творческий;

5) исследовательский;

6) рекомендательный;

7) внедренческий.

На подготовительном этапе выполняются  следующие работы:

• выбор объекта анализа;

• подбор членов исследовательской  рабочей группы (ИРГ) для решения  поставленных задач;

• определение сроков, конкретных результатов, которых должна достигнуть группа, порядка взаимодействия с  соответствующими службами.

Информационное обепечение ФСА предусматривает:

• подготовку, сбор, систематизацию информации об объекте ФСА и его аналогах;

• изучение потребностей и функций, которые нужно удовлетворить;

• прогнозирование конкурентоспособности  объектов;

• изучение объекта и его аналогов;

• изучение условий их эксплуатации;

• изучение технологии создания объекта;

• построение структурно-экономической  модели объекта;

• анализ стоимостной информации, определение затрат на изготовление и функционирование объекта и  его составных частей, затрат на техническое обслуживание и ремонты  объекта;

• дополнение структурно-элементной модели объекта и его составных  частей стоимостной информацией;

• выявление зон наибольшего  сосредоточения затрат в исследуемом  объекте;

• анализ патентной информации в  данной области, в том числе отклоненных  предложений.

Аналитический этап ФСА включает:

• формулирование всех возможных  функций объекта и его элементов;

• классификацию функций;

• построение функциональной модели объекта;

• оценку значимости функций экспертным методом;

• определение материальных носителей  соответствующих функций;

• оценку связанных с осуществлением функций затрат в увязке с соответствующими материальными носителями;

• построение функционально-стоимостной  диаграммы, модели объекта с применением  принципа иерархичности системного подхода. Модель содержит элементы объекта, шифры элементов, абсолютные и удельные затраты по элементам, а также  доли функций, выполняющих эти элементы;

• определение противоречий между  значимостью функций и их стоимостной  оценкой;

• формулирование задач совершенствования  объекта для последующих задач  ФСА.

На творческом этапе осуществляются:

• выработка предложений по совершенствованию  объекта;

• анализ и предварительный отбор  предложений для реализации;

• систематизация предложений по функциям;

• формирование вариантов выполнения функций.

 

 

 

На исследовательском этапе  выполняются следующие работы:

• разработка эскизного проекта  по отобранным вариантам;

• экспертиза подготовленных решений;

• отбор наиболее рациональных вариантов  решений;

• создание при необходимости макетов  или опытных образцов для проведения испытаний;

• проведение испытаний;

• окончательный выбор реализуемых  решений;

• технико-экономическое обоснование  решений.

На рекомендательном этапе осуществляются:

• рассмотрение представленных технических  решений на научно-техническом совете;

• принятие решения о возможности  их реализации;

• согласование мероприятий по реализации принятых решений.

На этапе внедрения осуществляются:

• включение мероприятий по обеспечению  внедрения принятых предложений  ФСА в соответствующие планы;

• контроль выполнения планов;

• оценка эффективности реализации планов;

• стимулирование работников за внедрение  методов ФСА.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Метод корреляционно-регрессивного  анализа

2.1. Понятие и виды корреляционного анализа

К. Пирсон и Дж. Юл разработали корреляционный анализ, который по их мнению должен ответить на вопрос о том, как выбрать с учетом специфики и природы анализируемых переменных подходящий измеритель статистической связи (коэффициент корреляции, корреляционное отношение, и т.д.), решить задачу как оценить его числовые значения по уже имеющимся выборочным данным.

Корреляционный анализ поможет: найти  методы проверки того, что полученное числовое значение анализируемого измерителя связи действительно свидетельствует  о наличии статистической связи; определить структуру связей между  исследуемыми k признаками х1, х2,…, хк, сопоставив каждой паре признаков ответ («связь есть» или «связи нет»).

Парный коэффициент корреляции – основной показатель взаимозависимости  двух случайных величин, служит мерой  линейной статистической зависимости  между двумя величинами., он соответствует своему прямому назначению, когда статистическая связь между соответствующими признаками в генеральной совокупности линейна. То же самое относится к частным и множественным коэффициентам корреляции.

Парный коэффициент корреляции, характеризует тесноту связи  между случайными величинами х и у, определяется по формуле:

Если р = 0, то между величинами х и у линейная связь отсутствует и они называются некоррелированными.

Коэффициент корреляции, определяемый по вышеуказанной формуле, относится  к генеральной совокупности.

Частный коэффициент корреляции характеризует  степень линейной зависимости между  двумя величинами, обладает всеми  свойствами парного, т.е. изменяется в пределах от–1 до +1. Если частный коэффициент корреляции равен ±1, то связь между двумя величинами функциональная, а равенство его нулю свидетельствует о линейной независимости этих величин.

Множественный коэффициент корреляции, характеризует степень линейной зависимости между величиной  х1 и остальными переменными (х2 , х3 ), входящими в модель, изменяется в пределах от 0 до 1.

Ординальная (порядковая) переменная помогает упорядочивать статистически  исследованные объекты по степени  проявления в них анализируемого свойства.

Ранговая корреляция – статистическая связь между порядковыми переменными (измерение статистической связи  между двумя или несколькими  ранжировками одного и того же конечного множества объектов О1 О2 ,…, Оп .

Ранжировка – это расположение объектов в порядке убывания степени проявления в них k– го изучаемого свойства. В этом случае x(k) называют рангом i – го объекта по k – му признаку. Раж характеризует порядковое место, которое занимает объект Оi в ряду п объектов.

К. Спирмен в 1904г предложил показатель, который служил для измерения степени тесноты связи между ранжировками

х1(k),x2(k),..,xn(k)   и   х1(i),x2(i),..,xn(i)   

В последствии данный коэффициент был назван ранговым коэффициентом К. Спирмен:

2.2. Методы регрессионного анализа

Термин «регрессия» ввел английский психолог и антрополог Ф.Гальтон.

Для точного описания уравнения  регрессии необходимо знать закон  распределения результативного  показателя у. В статистической практике обычно приходится ограничиваться поиском  подходящих аппроксимаций для неизвестной  истинной функции регрессии Д(х), так как исследователь не располагает точным знанием условного закона распределения вероятностей анализируемого результатирующего показателя у при заданных значениях аргумента х.

Рассмотрим взаимоотношение между  истинной f(х) = М(у/х). модельной регрессией у и оценкой у регрессии. Пусть результа–тив–ный показатель у связан с аргументом х соотношением:   у=2х1,5 +?i,

где Ei – случайная величина, имеющая нормальный закон распределения, причем M? = 0 и d? – ?2.

 Истинная функция регрессии  в этом случае имеет вид:

f(х) = М(у/х) = 2х11,5 1,5+?i

Для наилучшего восстановления по исходным статистическим данным условного значения результативного показателя f(х) и неизвестной функции регрессии /(х) = М(у/х) наиболее часто используют следующие критерии адекватности (функции потерь).

Согласно методу наименьших квадратов  минимизируется квадрат отклонения наблюдаемых значений результативного  показателя yi(i= 1, 2, ..., п) от модельных значений yi = f(хi), где хi значение вектора аргументов в i – м наблюдении:

?(yi – f(хi)2 > min,

Получаемая регрессия называется среднеквадратической.

Согласно методу наименьших модулей, минимизируется сумма абсолютных отклонений наблюдаемых значений результативного  показателя от модульных значений:

yi = f (хi)

И получаем среднеабсолютную медианнуюрегрессию:

Регрессионный анализ – это метод  статистического анализа зависимости  случайной величины у от переменных хj-(j=1, 2, ...,k), рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения хj.

 

 

 

 

 

 

 

3. Практическая часть

Характеристика производственной деятельности предприятия

Показателти	Перд. год	Отч. год	Темп роста,%	Осклонения
				Абсол.	Относ. %
1. Выпуск продукции,т.р.	1658	1890	113,99	+232	13,99
2. Стоимость ОПФ,т.р.	843	895	106,17	+52	6,17
3. Среднесписочная численность работников, чел.	116	141	121,55	+25	21,55
4. Количество отработенных дней в году, дни.	255	252	98,82	-3	-1,18
5. Продолжительность рабочей смены,  час.	7.7	8.0	103,89	0,3	3,89
6. Часовая производительность труда,  т.р.	0,84	0,94	111,9	0,1	11,9

 

1) Часовая  производительность труда=

2) Тр= *100

3) Абсол. откл.= Отч.г. – Пред.г.

4) Относ. откл.=

5) В.прод. Пред.г.=843*116*255*7,7=192 млн.

    1=895*116*255*7,7= 204 млн.

2=895*141*255*7,7= 248 млн.

3=895*141*252*7,7= 245 млн.

В.прод. Отч.г.=895*141*252*8= 254 млн.

Выпуск продукции  увеличился на 62 млн.

В том числе  за счет изменения:

204-192=12 млн.- стоимость ОПФ увеличилась

248-204=44 млн.- средняя численность работников  увеличилась

245-248=-3 млн.- Количество отработанных дней  уменьшилось

254-245=9млн- продолжительность рабочей смены увеличилась

Всего: 62 млн.

 

Список литературы

1)  Баканов М.И. Теория экономического анализа: учебник / М.И. Баканов, М.В. Мельник, А.Д. Шеремет. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2009.

2) Басовский Л.Е. Теория экономического анализа / Л.Е. Басовский. — М.: ИНФРА-М, 2011.

3) Любушин Н.П. Теория экономического анализа / Н.П. Любушин, В.Б. Лещева, Е.А. Сучков. — М.: Экономисть, 2008.

4) Балинова B.C. Статистика в вопросах и ответах: Учеб. пособие. — М.: ТК. Велби, Изд-во Проспект, 2010. — 344 с.