Оглавление

Введение

     Материальные  блага и услуги, произведённые  на предприятии за определённый период, составляют продукцию предприятия. Выпуск продукции – основное назначение любого предприятия и результат производственной деятельности.

     В результате первого этапа статистического  исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования¹.

     Роль  статистики при переходе к рыночным отношениям, как известно, возрастает. Статистика выступает не только как  действенный инструмент анализа  рыночной экономики, но и как своеобразный арбитр по оценке условий и результатов ее развития, одновременно являясь мощным орудием преобразования рыночных социально – экономических отношений, важным дополнительным фактором оперативного, предприимчивого и эффективного их совершенствования. 
 

1. Теоретическая часть.

1.1Понятия  статистических результатов деятельности организации

     Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка  материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.

     Сводка  представляет собой второй этап статистического  исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических  явлений и определенные статистические закономерности.²

     По  глубине обработки материала  сводка бывает простая и сложная.

     Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

     Сложная сводка представляет комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

     При децентрализованной сводке (именно она  используется, как правило, при обработке статистической отчетности) разработка материала проводится последовательными этапами. Так, отчеты предприятия сводятся статистическими органами субъектов Российской Федерации, а уже итоги по региону поступают в Госкомстат России, и там определяются показателями в целом по экономике страны.

     При централизованной сводке весь первичный  материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке  от начала и до конца. Централизованная сводка обычно используется для обработки  материалов единовременных статистических обследований. ³

     Статистическая  сводка должна  проводится по определенным программе и плану.

     Программа статистической сводки устанавливается  следующие этапы:

• выбор группировочных признаков;
• определение порядка формирования групп;
• разработка системы статистических показателей для характеристики групп в целом;
• разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

     План  статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.

     В сводке статистического материала  отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

     Статистическая  группировка – это процесс  образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из них характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т. д.⁴

1.2 Статистическое изучение результатов  деятельности организации предприятия методом группировок

     В основе трудового метода оценка продукции  предприятия даётся на основе её трудоёмкости.

     Трудоёмкость  продукции определяется количеством  труда, фактически затраченного на её производство. Она исчисляется путём суммирования затрат труда по всем операциям при изготовлении каждого изделия и по всем изделиям производственной программы. Трудоёмкость измеряется или в нормо-часах (нормо-днях) работы (нормативная трудоемкость), или в фактических часах (днях), затраченных на производство продукции (фактическая трудоемкость).

     Трудоемкость  единицы продукции - показатель, обратный выработке, характеризует затраты труда на изготовление единицы продукции.

     Вычисляется по формулам:

       или  ;         (1)

     где t - трудоемкость изготовления единицы продукции;

       Т - затраты времени на изготовление продукции;

       q - выпуск продукции в натуральном выражении;

       W - выработка продукции в единицу времени.

     Стоимость продукции (работ, услуг) определяется в отпускных ценах предприятия без налога на добавленную стоимость и акциза:

     а) в фактических действующих ценах;

     б) в фиксированных (сопоставимых) ценах.

     Реализованная продукция (РП) - отгруженная покупателям (заказчикам) и оплаченная ими в данном периоде (предъявлены расчетные документы). В реализованную продукцию включается часть стоимости товарной продукции предшествующего периода, оплата за которую произведена в текущем периоде.

     Кроме названных показателей в отраслях сферы материального производства, а также по экономике в целом исчисляются показатели чистой продукции.

     Чистая  продукция (ЧП) представляет собой стоимость, вновь созданную трудом в той или иной сфере материального производства. В отечественной практике рассчитывается как разность между объемами валовой продукции и материальными (производственными) затратами (МЗ) (сырье, материалы, топливо, энергия, амортизационные отчисления) в ценах конечного потребления (действующих и сопоставимых):

     ЧП = ВП – МЗ.          (2)

     В рыночной экономике для характеристик вновь созданной стоимости используется показатель«добавленная стоимость».

     Чистая  продукция отражает вклад предприятия  отрасли в создание национального  дохода страны. Таким образом чистая продукция по экономике в целом  предъявляет национальный доход.

     Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

• выделение типов продукции и услуг;
• изучение структуры товаров и услуг;
• изучение связей и зависимостей между отдельными частями совокупности.

     Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологическую, структурную и аналитическую (факторную).

     Типологическая  группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей) путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.

     Примерами типологической группировки могут  служить группировки продукции  по видам (валовая, товарная, реализованная, чистая).

     Признаки, по которым производится распределение  единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко формулировать познавательную задачу.

     Однако  во всех случаях типологических группировок  выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь в виду, что один и тот же материал при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.

     Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.

     К структурным относится, например, группировка  товарной продукции по стоимости, группировка  готовой продукции по трудоёмкости, группировка реализованной продукции  по количеству затраченного времени  на изготовление единицы продукции и т.д. Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

     Аналитическая (факторная) группировка, в частности, исследует связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку Х - квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака Y - средней месячной заработной платы рабочих - от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная заработная плата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).

     Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

     В зависимости от степени сложности  массового явления и от задач  анализа группировки могут производиться  по одному или нескольким признакам.

     Если  группы образуются по одному признаку, группировка называется простой, группировка по двум и более признакам называется сложной.

     Если  группы, образованные одному признаку, делятся на подгруппы по второму  а последние - на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т.е. в основании  группировки лежит несколько признаков взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной. Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок, становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявления закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя - четырьмя признаками.

     Использование в статистических исследованиях  ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

     Многомерная группировка, или многомерная классификация, основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различающихся между собой меньше, чем единицы, отнесенные к различным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.

     Задача  многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа, на ЭВМ.

     Многомерные группировки позволяют решать целый  ряд таких важных задач экономико-статистического  исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп объектов и др.

     При составлении структурных группировок  на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить, количество групп и интервалы группировки. Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. интервал очерчивает количественные границы групп.

     Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Вопрос о числе групп и величине интервала следует решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д. Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными.

     При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому  число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел.

     Таким образом; при решении вопроса  о численности единиц в группах  нужно руководствоваться не формальными  признаками, а знанием сущности изучаемого явления. На количество выделяемых групп  существенное влияние доказывает степень вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.

     Ориентировочно  определить оптимальное количество групп с равными интервалами  можно по формуле американского  ученого Стерджесса:

     n = 1 + 3,322 lg N         (3)

     где N – численность единиц совокупности.

     Формула Стерджесса пригодна при условии, что  распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к  нормальному и при этом применяются  равные интервалы в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления.

     Интервалы могут быть равные и неравные. При  исследовании экономических явлений  могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы.

     Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке товаров по одному цвету, по наименованию и т.д.). Для группировок групп с равными интервалами величина интервала:

                (4)

     где Xmax, Xmin – наибольшее и наименьшее значения признака;

     n – число групп.

     Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны нижняя и верхняя границы и открытыми, когда указана лишь одна из границ (первый или последний интервалы, величина которых принимается равной величине смежных с ними интервалов

     Все вышесказанное относится к группировкам, которые производятся на основе анализа  первичного статистического материала. Но иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые не удовлетворяют требованиям анализа. Например, имеющиеся группировки и могут быть несопоставимы из-за различного числа выделяемых групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведения таких: группировок к сопоставимому виду в целях их дальнейшего сравнительного анализа используется метод вторичной группировки, являющейся особым видом группировки.

     Вторичная, группировка – образование новых групп на основе ранее осуществленной, группировки.

     Получение новых групп на основе имеющихся  возможно двумя способами перегруппировки: объединением первоначальных интервалов (путём их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности).

     Статистические  ряды распределения.

     После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.

     Статистический  ряд распределения  представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет, судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.

     Ряды  распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными. Например, распределение продукции по стоимости, по массе, по количеству затраченного времени на изготовление единицы продукции.

     Вариационные  ряды распределения состоят из двух элементов вариантов и частот.

     Вариантами называются числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные (прибыль) и отрицательные, (убыток) числа. Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

     Частости  – это частоты, выраженные в виде относительных величин, (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

     Вариационные  ряды в зависимости от характера  вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например; количество готовой продукции на складе(шт.)), интервальные – на непрерывных признаках (имеющих любые значения, в том числе и дробные).

     Первым  шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование; т.е. расположение всех вариантов в возрастающем (или убывающем) порядке.

     Например, масса изделий 22 наименований характеризуется  следующими данными:

     2, 4, 5, 5, 6, б, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 4, 3, 3, 4, 4 и  5 килограммов. Ранжированный ряд:

     2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11 килограммов. При рассмотрении Первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (здесь и далее f – частота повторений, n – объём изучаемой совокупности). Способы построения дискретных и интервальных рядов различны. Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака, обозначаемые через Xi а затем подсчитывается частота повторения каждого варианта f_i.. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых приводятся варианты, а в другой – частоты. Построение дискретного вариационного ряда не составляет труда.

     Проиллюстрируем построение интервального вариационного  ряда по данным приведенного выше примера распределения изделий по массе.

     Для нашего примера, согласно формуле Стерджесса (3), при N=22 число групп п = 5. Зная число групп, определим величину интервала по формуле (4):     i = (Xmax – Xmin) / n = (11 – 2) / 5 = 1,8 ≈ 2

     В результате получим следующий ряд  распределения изделий по массе (Σf = 22): X… 2 – 4 4 – 6 6 – 8 8 – 10 10 – 12

            f…     3        8       6       3         2

     Как видно из данного распределения, основная масса рабочих имеет  стаж работы от 4 до 8 лет⁵.

2. Аналитическая часть

     Расчёт  и анализ показателей ряда динамики ВВП за период с 2006 – 2010 годы на территории РФ. 

     Выполнение  расчета заключается в решении  трех задач:

     Задача 1. Расчет цепных и базисных показателей динамики: абсолютный прирост (сокращение); темп роста (снижения); темп прироста (сокращения) и абсолютное значение 1 % прироста.

     Задача 2. Расчет средних показателей ряда динамики: средний уровень ряда динамики; средний абсолютный прирост; средний  темп роста и средний темп прироста.

     Задача 3. Прогнозирование показателя ВВП на второе полугодие 2010 года.

     Имеются денные о ВВП (таблица 1).

     Таблица 1 – Исходные данные

     Задача 1. Расчет цепных и базисных показателей динамики: абсолютный прирост (сокращение); темп роста (снижения); темп прироста (сокращения) и абсолютное значение 1 % прироста.

     Аналитические показатели рядов динамики строятся на основе сравнения двух уровней  ряда. Используют два способа сравнения уровней:

     1) базисный способ, при котором  каждый уровень сравнивается  с одним и тем же уровнем,  принятым за базу сравнения  (то есть база сравнения –  постоянная);

     2) цепной способ, при котором каждый  уровень сравнивается с предыдущим  уровнем (то есть база сравнения – переменная).