Анализ производства и реализация товаров предприятия

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» Высшая школа экономики и менеджмента                         Расчётно-графическая работа. Анализ производства и реализация товаров предприятия. по дисциплине: Социально-экономическая статистика.                             Преподаватель       Касьянов В.А.   Курс, группа       II, ЭМ – 232202   Студент        Шаблинский Е.И.       Екатеринбург,2014

 

Оглавление

 

 

 

Введение

 

ООО «Полилайн» – динамично развивающееся предприятие на рынке нетканых материалов России. Иглопробивные нетканые материалы – это текстильные материалы, изготавливаемые из натуральных и химических волокон механическим способом без применения методов ткачества. Синтетические волокна (нити) формируют из полимеров, не существующих в природе, а полученных путем синтеза из природных низкомолекулярных соединений. Важнейшим видом сырья для нетканых материалов служит полипропилен и полиэфирное волокно.

Нетканые материалы находят широкое применение в различных областях: строительство автомобильных и железных дорог, мостов, тоннелей, армирование насыпей, балластировки трубопроводов, строительство гидротехнических сооружений (водоемы, каналы, бассейны), жилищное и техническое строительство, обустройство кровли, ландшафтные работы (укладка тротуарной плитки, устройство газонов) и т.д.

На сегодняшний день производственные мощности предприятия представляют собой четыре технологические линии, позволяющие производить ежегодно более 10 миллионов квадратных метров нетканого иглопробивного полотна. ООО "Полилайн" осуществляет постоянную модернизацию оборудования, совершенствует технологические процессы, что позволяет непрерывно улучшать качество выпускаемой продукции и соответствовать требованиям рынка. С целью производства конкурентоспособной продукции на предприятии разработан план технического перевооружения.

 

Теоретическое обоснование

 

1.1 Статистическая группировка данных

 

Группировка – расчленение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками. Выделяют три вида группировок: типологическая, структурная и факторная.

В зависимости от степени колеблемости группировочного признака различают равные (100-150, 150-200) и неравные (100-150, 151-400) интервалы.

Величина равного интервала определяется по формуле:

 

,                                                  (1.1.1)

 

где:   i – величина интервала;

xmax – максимальное значение группировочного признака;

xmin – минимальное значение группировочного признака;

n – число групп.

Для определения числа групп при известной численности совокупности существует формула:

 

,                                                   (1.1.2)

 

где:    N – число единиц совокупности.

Интервалы групп могут быть замкнутыми (закрытыми), и открытыми. Открытые интервалы применяются только для крайних групп (до 100, свыше 400).

Количественный группировочный признак может быть либо дискретным (измеряться целыми числами: число рабочих), либо непрерывным (размер заработной платы). В первом случае верхнюю границу предыдущей группы и нижнюю границу последующей группы обозначают с расхождением на одну целую единицу. Во втором случае нижняя граница формируется по принципу «включительно», а верхняя – по принципу «исключительно».

В зависимости от степени сложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка на основе двух или большего числа признаков, взятых в комбинации друг с другом, называется комбинационной.

 

1.2 Показатели динамических  процессов

 

1.2.1 Основные показатели динамики

Простейшими показателями анализа, которые используются в первую очередь при измерении скорости изменения уровня ряда динамики, являются абсолютный прирост, темпы роста и прироста, а также абсолютное значение одного процента прироста. Расчет этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда динамики. При этом уровень, с которым производится сравнение, называется базисным, т.к. он является базой сравнения. Обычно за базу сравнения принимается либо предыдущий, либо какой-либо предшествующий уровень, например первый уровень ряда.

Если каждый уровень сравнивается с предшествующим, то полученные при этом показатели называются цепными, т.к. они представляют собой как бы звенья «цепи», связывающие уровни ряда. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Абсолютный прирост на базисной основе вычисляется по формуле:

,                                         (1.2.1.1а)

где: Dуб – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

y1 – начальный уровень.

Абсолютный прирост на цепной основе рассчитывается как:

,                                       (1.2.1.1б)

где:    Dуц – абсолютный прирост;

yi – сравниваемый уровень;

yi-1 – предыдущий уровень.

Темп роста показывает во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень.

Базисный темп роста:

.                                               (1.2.1.2а)

Цепной темп роста: 

.                                            (1.2.1.2б)

Темп прироста характеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению к базисному уровню:

.                                     (1.2.1.3)

Абсолютное значение (содержание) одного процента прироста вычисляется по формуле:

.                                           (1.2.1.4) 
 1.2.2 Средние показатели динамики

Важнейшими обобщающими показателями динамического ряда выступают различного рода средние.

Средний уровень ряда можно вычислить по формулам:

;                               (1.2.2.1а, б)

где:    у – уровни;

n – число равных промежутков или интервалов.

Средний абсолютный прирост можно вычислить на основе цепных приростов по формуле:

.                                         (1.2.2.2)

Средний темп прироста можно вычислить по формуле средней геометрической простой из цепных темпов роста:

.                            (1.2.2.3)

 

Средний темп прироста вычисляется по формуле:

.                                (1.2.2.4)  

1.3 Показатели вариации

 

Вариацией признаков называется наличие различий в численных значениях признаков у единиц совокупности явлений. Существует пять обобщающих показателей вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации – абсолютная величина разности между максимальными и минимальными значениями:

,                                        (1.3.1)

где:    R – размах вариации;

 – максимальное значение  изучаемого признака;

 – минимальное значение изучаемого  признака.

Среднее линейное отклонение от средней представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных отклонений конкретных вариантов от их среднего значения:

;      ,                  (1.3.2а, б)

где:    – для первичного ряда;

 – для вариационного ряда.

Дисперсия, или средний квадрат отклонений рассчитывается по формулам:

;      .            (1.3.3а, б)

 

Среднее квадратическое отклонение от средней высчитывается по формуле:

.                                           (1.3.4)

 

Коэффициенты вариации:

;      .                  (1.3.5а, б)

Кроме рассмотренных показателей имеются другие показатели, которые характеризуют структуру рядов распределения, например мода и медиана.

Мода – это значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях.

Мода в интервальных рядах высчитывается по формуле:

,                  (1.3.6)

где:   Мо – мода;

xmo – нижняя граница модального интервала1;

imo – величина модального интервала;

fmo – частота соответствующая модальному интервалу;

fmo-1 – частота предшествующая модальному интервалу;

fmo+1 – частота интервала следующего за модальным.

Медиана – величина, которая делит численность упорядоченного ряда на 2 равные части, одна имеет значение варьирующего признака меньше чем средний вариант, а другая больше.

Медиана в интервальных рядах высчитывается по формуле:

,                            (1.3.7)

где:    Me – медиана;

xmе – нижняя граница медианного интервала2;

Sf – сумма частот ряда;

SSme-1 –  сумма частот, накопленная до медианного интервала;

Fme – частота медианного интервала.  

1.4 Индексы

 

Индексы – особые относительные показатели, которые дают количественно-качественную оценку результата изменения соответствующих явлений во времени, в пространстве и по сравнению с планом.

Индексы могут быть рассчитаны на базисной или цепной основе. Индивидуальные индексы себестоимости на базисной и цепной основе имеют вид:

;     ,                                (1.4.1а, б)                    

где: iz, – индивидуальный индекс себестоимости продукции;

zi, – себестоимость в текущем периоде;

z0, zi-1 – себестоимость в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальные индексы объема производства на базисной и цепной основе имеют вид:

;      ,                              (1.4.2а, б)

 

где:    iq – индивидуальный индекс объема продукции;

qi – объем произведенной продукции в текущем периоде;

q0, qi-1 – объем продукции в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальный индекс затрат на производство на базисной и цепной основе:

;      .                   (1.4.3а, б)

Агрегатный индекс затрат на производство продукции:

.                                         (1.4.4)

 

Агрегатный индекс себестоимости продукции:

.                                           (1.4.5)

Агрегатный индекс физического объема продукции:

.                                          (1.4.6)

Индекс переменного состава характеризует изменение среднего уровня признаков за счет влияния факторов:

.                       (1.4.7)

Индекс постоянного состава показывает средний размер изучаемого признака у отдельных единиц совокупности:

.                       (1.4.8)

Индекс структурных сдвигов характеризует влияние изменения структуры изучаемой совокупности на динамику среднего уровня признака:

 

.    (1.4.9)               
Практическая часть

 

3.1 Статистическая группировка данных

Проведем группировку данных представленных в таблице 1 приложения А. Сгруппируем представленные данные по объему произведенной продукции за 1 квартал 2010 года на основе 121 рабочего дня. Для определения числа групп воспользуемся формулой (1.1.2):

Теперь определим величину интервала по формуле (1.1.1):

м2

Полученные данные представлены в таблице 3.1.1.

Таблица 3.1.1 – Группировка произведенной продукции за 1 квартал 2010г.

Группировка дней 1 полугодия по производству продукции		Количество дней	Количество дней в % к итогу	Объем продукции, м2		Объем продукции в % к итогу
				Всего	В среднем за 1 день
до	1612,5	10	8,3	2 705,0	270,5	0,4
1612,5	- 3225,0	11	9,1	27 400,0	2490,9	3,8
3225,0	- 4837,5	24	19,8	98 101,1	4087,5	13,6
4837,5	- 6450,0	20	16,5	107 834,9	5391,7	15,0
6450,0	- 8062,5	37	30,6	272 791,6	7372,7	37,8
8062,5	- 9675,0	8	6,6	73 381,0	9172,6	10,2
9675,0	- 11287,5	0	0,0	0,0	0,0	0,0
свыше	11287,5	11	9,1	138 892,5	12626,6	19,3
Итого		121	100,0	721 106,1	5959,6	100,0

 

Представим некоторые из полученных данных графически.

 

Рисунок 3.1.1 – Гистограмма распределения дней по объему произведенной продукции

 

Рисунок 3.1.2 – Полигон распределения дней по объему произведенной продукции в среднем за 1 день

Проведенная статистическая группировка по объему произведенной продукции за 1 полугодие 2010 года показала, что за 121 рабочий день было произведено 721106,1м2 продукции, выпуская в среднем по 5959,6м2. Наибольшее количество дней, а именно 37, что в удельном весе составляет 30,6% от общего количества отработанных дней, ежедневный выпуск продукции находился в пределах 6450,0-8062,5м2. За эти дни, выпуская в среднем каждый день 7372,7м2, было изготовлено наибольшее количество полотна – 272791,6м2, что составляет 37,8% от объема выпуска за полгода. Одинаковое количество дней, а именно 11 (в удельном весе 9,1%) производилось полотно в интервале 1612,5-3225,0м2 и 11287,5-12900,0м2 за день. Очевидно, что выпуская ежедневно 11287,5-12900,0м2, что в среднем составляет 12626,6м2, было произведено 138892,5м2 или 19,3%, что несравнимо больше, чем 27400,0м2 (в удельном весе 3,8%), которые изготавливались такое же количество дней, но в среднем по 2490,9м2 за день или в пределах 1612,5-3225,0м2. Изготовление продукции в пределах 9675,0-11287,5м2 за день не производилась вообще. Наименьшее количество дней, а именно 8 (или 6,6%), выпуская в среднем 9172,6м2, было произведено 73381,0м2, что является достаточно высоким показателем, т.к. составляет в удельном весе 10,2%. При этом производя 10 дней продукцию в объеме до 1612,5м2 или 270,5м2 в среднем в день, было изготовлено наименьшее количество продукции – 2705,0м2 или 0,4% от выпуска продукции за полгода. Выпуская 20 дней продукцию в интервале 4837,5-6450,0м2 или в среднем 5391,7м2 за день, было изготовлено 107834,9м2 полотна, что больше чем 98101,1м2, которые были произведены в течение 24 дней, но с ежедневным выпуском в 4087,5м2.

 

3.2 Показатели динамических процессов 

3.2.1 Основные показатели  динамики

Из таблицы 1 приложения А возьмем данные по выпуску продукции по месяцам и на их основе рассчитаем показатели динамических процессов. Для расчета показателей воспользуемся формулами (1.2.1.1-1.2.1.4). Полученные данные занесем в таблицу 3.2.1.1.

Таблица 3.2.1.1 – Расчетные данные для показателей динамики.

Месяц	Выпуск продукции, м2	∆У, м2		Тр,%
		∆Уц	∆Уб	Трц	Трб
1	2	3	4	5	6
Январь	76044,5	-	-	-	-
Фераль	87216,0	11171,5	11171,5	114,7	114,7
Март	93859,1	6643,1	17814,6	107,6	123,4
Апрель	155311,6	61452,5	79267,1	165,5	204,2
Май	178634,9	23323,3	102590,4	115,0	234,9
Июнь	130040,0	- 48594,9	53995,5	72,8	171,0
Итого	721106,1	53995,5	-	171,0	-

 

Продолжение таблицы 3.2.1.1

Месяц	Тп, %		А1%
	Тпц	Тпб
1	7	8	9
Январь	-	-	-
Февраль	14,7	14,7	760,4
Март	7,6	23,4	872,2
Апрель	65,5	104,2	938,6
Май	15,0	134,9	1553,1
Июнь	-27,2	71,0	1786,3
Итого	71,0	-	760,4

 

Проведя расчеты основных показателей динамики можно сделать вывод, что производство продукции в конце полугодия по сравнению с выпуском в начале года выросло на 53995,5м2, или на 71,0%. В апреле резко возрос выпуск продукции. По сравнению с мартом он увеличился на 65,5%, а по сравнению с январем более чем в 2 раза, или на 79267,1м2, и составил 155311,6м2. В мае наблюдается самый большой объем выпуска за полгода, который составил 178634,9м2, что в 2,3 раза (или на 102590,4м2) больше чем 76044,5м2, которые были изготовлены за январь и являются наименьшим объемом выпуска. Однако в июне уже было произведено продукции меньше по сравнению с маем на 48594,9м2 (или на 27,2%), что составило 130040,0м2, хотя при этом объем выпуска по сравнению с январем увеличился на 71,0%.

В среднем на каждый процент прироста приходится 760,4м2. Наибольшее содержание одного процента прироста приходится на июнь и составляет 1786,3м2.

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.

 

3.2.2 Средние показатели  динамики

Среднемесячный выпуск продукции вычислим по формуле (1.2.2.1а):

м2.

Вычислим средний абсолютный прирост на основе цепных приростов по формуле (1.2.2.2):

м2.

Вычислим средний темп роста по формуле (1.2.2.3):

.

Рассчитаем средний темп прироста по формуле (1.2.2.4):

.

 

Среднемесячный выпуск продукции в 1 полугодии 2010 года составил 120184,4м2. Исходя из рисунка 3.2.2.1 можно сделать вывод, что в 1 квартал продукция производилась  в объемах меньших, чем средний выпуск, а во 2й квартал в больших. Ежемесячное увеличение выпуска составило 10799,1м2, т.е. объем производства увеличивался на 11,3% каждый месяц, а средний темп роста составил 1,113.

 

Рисунок 3.2.2.1 – Графическое отображение выпуска продукции по месяцам и среднего выпуска продукции.

 

3.3 Показатели вариации

 

Произведем расчет показателей вариации на основании двух таблиц. Сначала рассчитаем показатели вариации на основе таблицы 2 приложения А для выпуска продукции по каждому наименованию полотна3. Заполним таблицу 1 приложения Б заранее проведя ранжировку ряда. Среднее значение рассчитаем по формуле (1.2.2.1а):

м2.

Рассчитаем размах вариации по формуле (1.3.1):

м2. 

Среднее линейное отклонение рассчитаем по формуле (1.3.2а):

м2.

Дисперсию рассчитаем по формуле (1.3.3а):

 

Среднее квадратическое отклонение рассчитаем по формуле (1.3.4):

м2.

Рассчитаем коэффициенты вариации по формулам (1.3.5а, б):

;      .

Т.к. мода – значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях, то модой будет являться ИП–215–350, т.к. оно наиболее часто выпускалось, т.е. в больших количествах. Медианой же будет являться значение, находящееся между 10 и 11 полотном в ранжированном ряду, т.е.:

м2.

На основании расчетов показателей вариации можно сделать вывод, что средний выпуск каждого из видов полотна равен 36055,3м2. Половина полотен выпускается в объеме большем 15800,0м2, а вторая половина в меньшем объеме. Наибольшее количество, а именно 133043,0м2 производят полотна ИП-215-350. Наименьший объем за полгода выпустили полотна ИП-170-600 в количестве 204,0м2 и ИП-170-450 в объеме 340,м2. Возможно, это связано с индивидуальными заказами. Разница между максимальным и минимальным значением объема производства конкретного вида продукции составляет 132839,0м2, что является значительным показателем. Средняя величина колеблемости объема производства продукции одного наименования полотна составляет по линейному отклонению 33621,3м2, а по среднему квадратному отклонению 38558,8м2, т.е. выпуск в среднем каждого полотна составляет 36055,3 ± 38558,8м2. Разница между крайними значениями объема производства больше среднего значения в 3,6 раза.

Наибольший интерес представляют расчеты показателей вариации для интервального ряда. Возьмем данные ранее проведенной группировки из таблицы 3.1З.1. Заполним таблицу 2 приложения Б.

Среднее значение рассчитаем по формуле (1.2.2.1б):

м2.

 

Рассчитаем размах вариации по формуле (1.3.1):

м2.

 

Среднее линейное отклонение рассчитаем по формуле (1.3.2б):

м2.

Дисперсию рассчитаем по формуле (1.3.3б): 

Среднее квадратическое отклонение рассчитаем по формуле (1.3.4):

м2.

Рассчитаем коэффициенты вариации по формулам (1.3.5а, б):

;      .

Вычислим моду по формуле (1.3.6):

м2,

где модальным будет интервал 6450,0–8062,5, т.к. он имеет наибольшую частоту (37).

На основании расчетов показателей вариации можно сделать вывод, что средний ежедневный выпуск продукции составляет 5923,6м2. В наибольшее количество дней, а именно 37, ежедневный выпуск продукции составил 6450,0-8062,5м2, а чаще всего встречающийся ежедневный выпуск продукции составляет 6505,6м2. В половину из проработанных дней выпуск составил более 60872,0м2, а в другую половину менее этой величины. При этом в 1\4 из дней выпуск был менее 3846,5м2, а в другую 1/4 более 7572,2м2. Размах вариации свидетельствует о том, что разница между максимальным и минимальным значением составляет 12900,0м2Средняя величина колеблемости ежедневного выпуска продукции составляет по линейному отклонению 2326,3м2, а по среднему квадратному отклонению 2929,5м2, т.е. ежедневное производство полотна составляет 5923,6 ± 2929,5м2. Разница между крайними значениями выпуска продукции превышает среднее значение в 2,2 раза.  

 

3.4 Индексы

 

Рассчитаем индексы на основе данных таблицы 3 приложения А. Для расчета индексов цепными и базисными методами создадим таблицу 3.4.1.

Таблица 3.4.1 – Производство продукции и себестоимость полотна ИП-170-350 за 1 квартал 2010 года

Полотно	Январь		Февраль		Март
	Всего выпуск, м2, q0	С/ст 1м2, руб, p0	Всего выпуск, м2, q1	С/ст 1м2, руб, p1	Всего выпуск, м2, q2	С/ст 1м2, руб, p2
ИП-170-350	13 002,0	14,57444	850,0	14,67439	18 958,6	14,91322

 

На основе данной таблицы по формуле (1.4.1а, б) рассчитаем индексы себестоимости цепным методом:

;

.

Базисным методом:

;

.

 

На основе данной таблицы по формуле (1.4.2а, б) рассчитаем индексы объема производства цепным методом:

;

.

 

Базисным методом:

;

.

Рассчитаем индивидуальный индекс затрат на производство на базисной и цепной основе по формулам (1.4.3а, б):

;

;

.

 

В результате полученных данных можно сделать вывод, что затраты на производство ИП-170-350 в феврале по сравнению с январем снизились на 93,4%. Это произошло из-за резкого сокращения производства данного полотна на 93,5% на фоне повышения себестоимости 0,7%. Затраты на производство в марте по сравнению с февралем увеличились в 22,7 раза. Это произошло из-за резкого увеличения объемов производства данного полотна в 22,3 раза, на фоне незначительного повышения себестоимости на 1,6%. Такой резкий скачок может быть связан с заказом на данный вид полотна. Затраты же на производство в марте по сравнению с январем увеличились на 49,2% из-за увеличения объемов производства на 45,8% и себестоимости на 2,3%.

Для расчета агрегатных индексов создадим таблицу 3.4.2.

Таблица 3.4.2 – Расчетные данные для выпуска продукции за 2 месяца

Полотно	Февраль		Март
	Всего выпуск, м2, q0	С/ст 1м2, руб, z0	Всего выпуск, м2, q1	С/ст 1м2, руб, p1
А	1	2	3	4
ИП-170-200	170,0	9,14332	2 040,0	11,22106
ИП-170-250	3 740,0	10,98701	23 120,0	13,11845
ИП-215-350	11 180,0	14,67439	33 283,0	14,91322
Итого	15 090,0		58 443,0

Продолжение таблицы 3.4.2

Полотно	Z1Q1	Z0Q1	Z0Q0
А	5	6	7
ИП-170-200	22891,0	18652,4	1554,4
ИП-170-250	303298,6	254019,7	41091,4
ИП-215-350	496356,7	488407,7	164059,7
Итого	822546,2	761079,8	206705,5

 

На основе формулы (1.4.4) рассчитаем агрегатный индекс затрат на производство:

.

На основе формулы (1.4.5) рассчитаем агрегатный индекс себестоимости продукции:

.

На основе формулы (1.4.6) рассчитаем агрегатный индекс физического объема продукции: