Анализ динамики объёмов реализации ОАО ММК
Министерство по Образованию и Науке Российской Федерации.
Государственное образовательное учреждение
«Челябинский Государственный Университет»
Институт экономики отраслей, бизнеса и администрирования
Кафедра
«Экономика Отраслей и Рынков»
Курсовая работа
По предмету: « Статистика»
На тему:
«Анализ динамики объёмов реализации
ОАО ММК»
К.,э.н, доцент
Челябинск
2010 г.
АННОТАЦИЯ
Кузьмина Т.А.
«Анализ динамики объёмов реализации
Металлургической копании»//Курсовая работа.
Челябинск. ЧелГУ, 2010г.,39 стр.,
Библиографический список - 4 наименования.
Таблиц
-11, рисунков-13.
В практической части курсовой работы раскрыты основные понятия общей теории статистики; рассмотрена теория статистических показателей.
Приведены
примеры статистических исследований
финансов «ММК»- Магнитогорский
металлургический комбинат, взятые
из открытых источников.
Практическая
часть курсовой работы состоит в
проведении статистического исследования
фактических данных. Было проведено
выборочное наблюдение с 1994 по 2005 год
с использованием статистических показателей.
Также был проведён расчёт средних
величин, показателей вариации, дисперсионный
и корреляционный анализы.
Оглавление
Введение
- Общая характеристика исследуемой совокупности:
- Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки
- Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид и единица измерения, тип (интервальный или моментный)
- Оценка среднего значения выбранного показателя
- Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки
- Оценка показателей вариации
- Графическое представление распределения значений (гистограмма)
- Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя
- Выравнивание ряда методом скользящей средней
- Выявление наличия тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда)
- Аналитическое выравнивание (построение тренда), прогноз при помощи тренда на 3 периода вперед
- Экспоненциальное сглаживание динамического ряда (метод выбирается в зависимости от наличия в динамическом ряду тренда и цикла)
- Анализ взаимосвязи между динамическими рядами (корреляция приростов, отклонений от тренда)
Заключение
Список
используемой литературы
Введение
Актуальность курсовой работы обусловлена тем, что в современных условиях предприятия металлургической промышленности работают как самостоятельные хозяйствующие субъекты.
Предметом исследования являются статистические данные по объему реализации за период с 1994 года по 2005 год.
Цель данной работы: осуществить прогноз на основе показателей динамики объемов реализации ОАО ММК. Для достижения поставленной цели необходимо выполнение следующих задач:
- Дать общую характеристику исследуемой совокупности
- Дать оценку абсолютных и относительных показателей динамики
- Провести выравнивание ряда методом скользящих среднх
- Выявить наличие тренда
- Провести анализ колеблемости ряда
- Провести экспоненциальное сглаживание динамического ряда и анализ взаимосвязи между динамическими рядами
- Выполнить аналитическое выравнивание
При
написании курсовой работы была использована
теория и методология по проблеме
анализа динамики социально-экономических
явлений, изложенная в трудах российских
и зарубежных авторов, а также
использовались данные с сайта рейтингового
агентства «Эксперт».
Глава I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДУЕМОЙ СОВОКУПНОСТИ
I.1 ОПИСАНИЕ ДАННЫХ, ИСТОЧНИК ПОЛУЧЕНИЯ, РАССМАТРИВАЕМЫЙ ПЕРИОД И ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ РАМКИ
Охарактеризуем проведенное статистическое наблюдение. Оно было осуществлено в форме статистической отчетности, вид наблюдения по охвату единиц – сплошное, по времени регистрации фактов – периодическое. Способ наблюдения – документальный.
Для анализа
динамики используются данные об объёме
реализации компании за двенадцать
лет (с 1994 и 2005 год), которые являются
статистически цифровыми, и получены
с официального сайта компании www.mmk.ru и с сайта рейтингового
агентства "Эксперт РА"- www.raexpert.ru.
Таблица 1.
Статистические
данные по Магнитогорскому
| Год | Объём реализации,млрд.дол. |
| 1994 | 1,4 |
| 1995 | 2,1 |
| 1996 | 2,5 |
| 1997 | 1,8 |
| 1998 | 1,3 |
| 1999 | 1,2 |
| 2000 | 1,6 |
| 2001 | 1,6 |
| 2002 | 1,9 |
| 2003 | 3 |
| 2004 | 4,5 |
| 2005 | 5,4 |
I.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Объем реализации продукции включает стоимость реализованной продукции, отгруженной и оплаченной покупателями. Объем реализации определяется отпускной ценой, включая НДС.
Чистая прибыль – часть балансовой прибыли предприятия, остающаяся после уплаты налогов, сборов и других обязательных платежей в бюджет. Чистая прибыль используется для увеличения оборотных средств предприятия, формирования фондов и резервов. Чистая прибыль располагается в форме №2 (отчете о прибылях и убытках).
В данной работе использовались интервальные показатели: объем реализации и чистая прибыль. Интервальные абсолютные показатели характеризуют итоговый объем явления за тот или иной период времени, допуская при этом последующее суммирование.
В данной работе используются стоимостные единицы измерения (млрд. долл.).
I.3. ОЦЕНКА СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ ВЫБРАННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ
Средняя величина является основной обобщающей количественной характеристикой признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени.
Таблица 2.
Статистические
данные по Магнитогорскому
| Год | Объём реализации,млрд.дол. |
| 1994 | 1,4 |
| 1995 | 2,1 |
| 1996 | 2,5 |
| 1997 | 1,8 |
| 1998 | 1,3 |
| 1999 | 1,2 |
| 2000 | 1,6 |
| 2001 | 1,6 |
| 2002 | 1,9 |
| 2003 | 3 |
| 2004 | 4,5 |
| 2005 | 5,4 |
Расчет средней арифметической:
Расчет средней величины объема реализации продукции осуществляется по формуле средней арифметической простой:
=
=
=
Вывод: Таким образом, средний объем реализации продукции составляет 2,4 млрд. долл.
Поскольку
среднее значение выбранного показателя
не дает нам более четкой характеристики
признака, можно использовать другие
виды средних.
I.4. ОЦЕНКА СТРУКТУРНЫХ СРЕДНИХ (МОДЫ, МЕДИАНЫ) НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНОЙ ГРУППИРОВКИ
Проведем
расчет и сравнительный анализ средних
по результатам структурной
Определение оптимального числа групп возможно рассчитать по приближенной формуле Стерджесса:
n = 1 +3,322 lgN,
где n – число групп; N – число единиц совокупности. В данном случае N=12, значит:
n = 1+3,322*lg 12 = 5
Согласно
этой формуле число групп зависит
от объема совокупности. В то же время
необходимо помнить, что она носит
рекомендательный характер, и при
необходимости можно
После
определения числа групп
h=, R=xmax-xmin (размах вариации)
Первый интервал будет иметь границы от xmin до xmin+h, второй – от xmin+h до xmin+2h и так далее. Для k-го интервала нижний предел равен: xmin+(k-1)h, а верхний – xmin+kh. Верхний предел последнего интервала равен xmax.
Таблица 3.
Расчет средних величин объема реализации в каждой группе осуществим по формуле средней арифметической простой.
| № п/п | Объем реализации, млрд. долл. | Число
лет группе |
Накопленная частота | ||
| Нижняя граница | Верхняя граница | Средняя величина объема реализации, млрд. долл. | |||
| 1 | 1,2 | 2,04 | 7 | 7 | |
| 2 | 2,04 | 2,88 | 2 | 9 | |
| 3 | 2,88 | 3,72 | 1 | 10 | 4,7 |
| 4 | 3,72 | 4,56 | 1 | 11 | 6 |
| 5 | 4,56 | 5,4 | 1 | 12 | 7,2 |
| Итого | 12 | 49 | 3,4 | ||
Для определения
средней величины объема реализации
воспользуемся средней
Так как
подавляющее большинство единиц
совокупности попали в первую группу,
то совокупность необходимо группировать
с использованием неравных интервалов.
Воспользуемся методом с
Метод возрастающих
интервалов.
Таблица 4.
Распределение объемов реализации по группам
| № п/п | Объем реализации, млрд. долл. | Число
лет группе |
Накопленная частота | ||
| Нижняя граница | Верхняя граница | Средняя величина объема реализации, млрд. долл. | |||
| 1 | 1,2 | 1,5 | 3 | 3 | |
| 2 | 1,5 | 2,0 | 4 | 7 | |
| 3 | 2,0 | 2,9 | 2 | 9 | 4,7 |
| 4 | 2,9 | 4,0 | 1 | 10 | 6 |
| 5 | 4,0 | 5,4 | 2 | 12 | 7,2 |
| Итого | 12 | 41 | 3,6 | ||
Определение моды
Мода – это значение изучаемого признака, повторяющееся с наибольшей частотой.
Модальный интервал – второй, так как в него вошло наибольшее число лет. Подставим соответствующие значения в формулу:
- x0 – нижняя граница модального интервала;
- h – величина модального интервала;
- fm – частота модального интервала;
- fm-1 – частота интервала, предшествующего модальному;
- fm+1 – частота интервала, следующего за модальным.
Мо= 1,3млрд. долл.
Таким образом, наиболее часто встречающаяся величина объема реализации 1,3млрд. долл.
Существует и графический способ определения моды по гистограмме.
Рис.1
Определение медианы
Медиана – это значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности
Сумма часто равна 49, следовательно ее половина равна 7.
Медианный
интервал такой, при котором сумма
накопленных частот превысит половину
общей численности
- x0 – нижняя граница медианного интервала;
- h – величина медианного интервала;
- Sme-1 – сумма накопленных частот на интервале, предшествующем медианному;
- fme – частота медианного интервала.
Ме= млрд. долл.
Это значит, что 1,7 млрд. долл. приходится на середину совокупности.
Существует и графический способ определения медианы по кумуляте
Рис.2
Расчет квартилей
Квартили –
это значения признака, делящие ранжированную
совокупность на четыре равновеликие
части. Выделяют нижний (Q1) и верхний
(Q3) квартили. Нижний квартиль отделяет
четвертую часть совокупности с наименьшими
значениями признака, верхний – с наибольшими.
Таким образом, 25 % единиц совокупности
по величине будут меньше Q1; еще
по 25 % будут заключены между Q1 и
Q2, Q2 и Q3, а остальные
25 % – превосходить Q3.
0,28*=1,5 млрд. долл.
0,28*=2,3
млрд. долл.
Размах квартилей – разность между значениями третьего и первого квартилей:
=
1,5=0,8 млрд. долл.
Из
расчета можно сделать вывод,
что в 25% лет, участвующих в выборке,
объем реализации составлял меньше
1,5млрд. долл., и только в 25% объем реализации
был больше 2,3млрд. долл.
I.5. ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАЦИИ
Вариация – это изменяемость величины признака у различных единиц совокупности. Существуют абсолютные и относительные показатели вариации.
Таблица 5.
Абсолютные показатели вариации
Для расчета показателей вариации составим таблицу
| Год | Объём реализации,млрд.дол. | ||
| 1994 | 1,4 | -2,2 | 4,8 |
| 1995 | 2,1 | -1,5 | 2,3 |
| 1996 | 2,5 | -1,1 | 1,2 |
| 1997 | 1,8 | -1,8 | 3,2 |
| 1998 | 1,3 | -2,3 | 5,3 |
| 1999 | 1,2 | -2,4 | 5,8 |
| 2000 | 1,6 | -2 | 4,0 |
| 2001 | 1,6 | -2 | 4,0 |
| 2002 | 1,9 | -1,7 | 2,9 |
| 2003 | 3 | -0,6 | 0,4 |
| 2004 | 4,5 | 0,9 | 0,8 |
| 2005 | 5,4 | 1,8 | 3,2 |
| Итого | 28,3 | 37,9 |
1.Размах вариации – это разность между единицами совокупности с наибольшим и наименьшим значениями варьирующего признака.
R = xmax – xmin
где xmax и xmin – наибольшее и наименьшее значения варьирующего признака.
R=5,4-1,2=4,2 млрд. долл.
Таким
образом разница между
Основным недостатком данного показателя является его зависимость от крайних значений варьирующего признака и недостаточный учет изменений его в пределах совокупности. Поэтому для более полного анализа вариации необходимо применение других показателей, отражающих все колебания варьирующего признака.
2. Размах квартилей
Q=Q3-Q1=1,5=0,8 млрд. долл.
На отрезке величины в 0,8млрд. долл. лежит 50 % средних значений признака.
3.Квартильное отклонение
Q=0,8/2=0,4 млрд. долл.
Этот показатель показывает, что на отрезке 0,4 млрд. долл. лежит 50% средних значений признака.
4.Среднее линейное отклонение (взвешенное) определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений вариант признака от их средней.
5,2
Таким образом, в среднем отклонение от средней величины составляет 5,2 млрд. долл.
При расчете значений отклонений приходится брать по модулю в связи с тем, что в противном случае отклонения взаимокомпенсируются. В то же время ряд статистических свойств этого показателя оказываются недостаточно качественными. Этот недостаток преодолевает следующий показатель вариации, который наиболее часто используется в статистических расчётах и исследованиях. Он отличается от предыдущего тем, что в нём вместо операции вычисления абсолютных значений отклонений при суммировании возводят в квадрат. Полученная таким образом мера вариации называется дисперсией.
5.Дисперсия (взвешенная)
10,0млрд. долл.
6.Среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение)
3,2млрд. долл.
Оно является обобщающей характеристикой размеров вариации признака в совокупности и выражается в тех же единицах, что и сам признак. Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность.
Относительные показатели вариации
Произведем расчет относительных показателей вариации:
- Коэффициент осцилляции VR.
VR=350%
- Линейный коэффициент вариации ()
==150 или =*100%=310%
- Коэффициент вариации (V∂ᵟ) – наиболее часто применяемый относительный показатель вариации
%=90%
Анализируя
полученные значения относительных
показателей вариации можно сделать
вывод о степени однородности
совокупности. Так как значение коэффициента
вариации превышает 33%, то изучаемая
совокупность считается неоднородной.
I.6. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЯ
Таблица 6.
Статистические
данные по Магнитогорскому
| Год | Объём реализации,млрд.дол. |
| 1994 | 1,4 |
| 1995 | 2,1 |
| 1996 | 2,5 |
| 1997 | 1,8 |
| 1998 | 1,3 |
| 1999 | 1,2 |
| 2000 | 1,6 |
| 2001 | 1,6 |
| 2002 | 1,9 |
| 2003 | 3 |
| 2004 | 4,5 |
| 2005 | 5,4 |

- Анализ динамики объёмов реализации ОАО ЧЭМК
- Анализ динамики объёмов реализации ОАО ЧЭМК
- Анализ динамики объемов экспорта и импорта Бразилии за период с 1977 по 2008 гг
- Анализ динамики объемов экспорта и импорта Великобритании за период с 1977 по 2007 гг
- Анализ динамики основных показателей деятельности фонда социального страхования РФ
- Анализ динамики основных фондов
- Анализ динамики пассажирских перевозок внутренним водным транспортом
- Анализ динамики капитального строительства
- Анализ динамики курса доллара к рублю и прогноз на ближайшую перспективу
- Анализ динамики лесовосстановления по регионам Российской Федерации с 1995 по 2009 год
- Анализ динамики младенческой смертности в Африке
- Анализ динамики налоговых поступлений в федеральный бюджет
- Анализ динамики населения
- Анализ динамики национальной денежной массы. Девальвация инфляция