Анализ рентабельности с помощью программы Олимп (стр. 1 из 5)

Московский Государственный Университет
Экономики, Статистики и Информатики

Контрольная работа
по дисциплине
«Многомерные статистические методы»

Выполнила студентка:

Группы ЗСС-301

Елисеенкова Елена

№ зачетной книжки: 99183

Москва 2001.

Содержание

Экономическая постановка задачи_____________________________________________ 3

Методика многомерного статистического исследования_________________________ 4

Корреляционный и регрессионный анализ.____________________________________ 4

Компонентный анализ.______________________________________________________ 5

Интерпретация результатов исследования_____________________________________ 7

Заключение_________________________________________________________________ 17

Список использованной литературы__________________________________________ 18

Экономическая постановка задачи

В данной работе с помощью пакета прикладных программ «Олимп» исследовано влияние нескольких независимых факторов на один зависимый. В данном случае рассматривается зависимость рентабельности (%) от следующих факторов:

- Трудоемкость единицы продукции (чел./час);

- удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала;

- удельный вес покупных изделий;

- коэффициент сменности оборудования (число смен/1 станок);

- премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате (%);

- удельный вес потерь от брака (%).

Проведем анализ содержательного смысла исследуемых признаков.

Рентабельность - это отношение валовой или чистой прибыли к среднегодовому объему основных и оборотных фондов. Производительность труда отражает окупаемость затрат на производство данной продукции или услуг, помогает определить выгоду от данного производства.

Трудоемкость единицы продукции - это затраты рабочего времени на производство единицы продукции. Показатель трудоемкости является обратным показателю производительности труда.

Удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала - фактор, определяющий состав промышленно-производственного персонала. Удельный вес рабочих (%) имеет влияние на производительность труда, правда меньшее, чем другие факторы.

Удельный вес покупных изделий (%) имеет влияние на прибыль, полученную от производство продукции или услуг.

Коэффициент сменности оборудования показывает какое количество смен работает один станок. Он позволяет оценить окупаемость оборудования и его производительность.

Премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате относятся к группе экономических факторов. Влияние данного фактора на производительность труда очевидно. Понятно, что увеличение материальной заинтересованности работника создает стимул для улучшения качества и производительности выполняемой работы, то есть наблюдается прямая зависимость. Увеличение доли нестабильных элементов заработной платы, или, иначе говоря, премий и вознаграждений относят к наиболее типичным формам и принципам оплаты труда и материального стимулирования. Этот фактор является компонентом внешней мотивации труда, которая оказывает очень сильное воздействие на производительность труда.

Удельный вес потерь от брака – это вес единицы объема брака. Он помогает определить количество брака данной продукции и произошедшие вследствие этого потери. Дает возможность вовремя исправлять ошибки, связанные, например, с неисправностью оборудования.

Методика многомерного статистического исследования

Корреляционный и регрессионный анализ.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методом корреляционного и регрессионного анализа.

Термин «корреляция» произошел от латинского «correlation» - соотношение. Термин «регрессия» также латинского происхождения и означает обратное движение. В настоящее время в этот термин вкладывается совершенно другой смысл.

Две случайные величины имеют корреляционную связь, если математическое ожидание одной из них изменяется в зависимости от изменения другой. Метод математической статистики, изучающий связи между явлениями, называется корреляционным анализом. Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи.

Существуют следующие виды корреляционной связи.

1) Относительно числа переменных, включенных в корреляционную модель, различают:

- парную корреляционную связь двух величин;

- множественную корреляцию.

2) Относительно характера корреляционной связи различают:

- положительную корреляцию;

- отрицательную корреляцию.

3) Относительно формы связи различают:

- линейную корреляцию;

- нелинейную корреляцию.

Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Задачами регрессионного анализа являются

а) установление формы зависимости;

б) определение функции регрессии и на этой основе установление характера и степени влияния аргументов на функцию.

Существуют следующие виды регрессии.

1) Относительно числа переменных, включенных в регрессионную модель различают:

- парную регрессию;

- множественную регрессию.

2) Относительно характера регрессионной связи различают:

- положительную регрессию;

- отрицательную регрессию.

3) Относительно формы зависимости различают:

- линейную регрессию;

- нелинейную регрессию.

Сущность корреляционного и регрессионного методов анализа состоит в усреднении значений включенных в модель переменных, которые имеют количественное выражение.

Корреляционный и регрессионный анализ тесно связаны между собой. В практике современного статистического анализа они не могут существовать друг без друга. Это и понятно, поскольку оценка степени и силы связи без последующего моделирования взаимосвязи не представляет особого интереса, а само моделирование зависимости осуществляется на основе использования различных показателей корреляции как для предварительного анализа информации, так и для характеристики адекватности модели.

Рассмотрим выделенные этапы более подробно:

1. Формулировка экономической задачи. На этом этапе формируются теоретические гипотезы о зависимости экономических явлений, устанавливаются объект и период исследования. В корреляционном анализе здесь же выявляются переменные, связь между которыми подлежит оценке.

В регрессионном анализе выявляются причинно-следственные отношения между переменными на основе изложения сущности изучаемого экономического явления.

2. Сбор и анализ исходной информации. В соответствии с целью исследования устанавливают, какой вид статистического наблюдения следует использовать. Здесь важно отметить, что выводы, полученные в результате анализа выборочной совокупности, с предельной вероятностью можно распространить на всю генеральную совокупность при условии, что выборка репрезентативна (т.е. в выборочной совокупности достоверно отражены все тенденции, имеющие место в генеральной совокупности).

Анализ исходной информации осуществляется с целью определения ее качества, от которого во многом зависят результаты как корреляционного, так и регрессионного анализа. Исходная информация должна быть достоверна, иметь количественное выражение и быть достаточной по количеству.

В регрессионном анализе в соответствии с сформулированной целью исследования и после анализа исходной информации производится выбор зависимой и объясняющей переменных, которые необходимо включить в модель.

3. Проверка предпосылок корреляционного и регрессионного анализа. После того как собранные исходные данные будут очищены от аномальных наблюдений, следует провести проверку, насколько оставшаяся информация удовлетворяет предпосылкам для использования статистического аппарата при построении моделей, так как даже незначительные отступления от этих предпосылок часто сводят к нулю получаемый эффект. В связи с этим вероятностно-статистическое решение любой экономической задачи должно основываться на подробном осмыслении исходных математических понятий и предпосылок, корректности и объективности сбора исходного статистического материала, постоянном сочетании и тесной связи экономического и математико-статистического анализа.

Для применения корреляционного анализа необходимо, чтобы все рассматриваемые переменные были случайными и имели нормальный закон распределения. Причем выполнение этих двух условий необходимо только при вероятностной оценке выявленной тесноты связи.

4. Экономическая интерпретация результатов осуществляется на основе содержательного истолкования полученных в ходе анализа результатов.

Компонентный анализ.

В зависимости от конкретных задач, решаемых в экономике, каждый из методов факторного анализа, в том числе метод главных компонент, имеют свои достоинства и недостатки. Компонентный анализ считается статистическим методом. Однако, есть другой подход, приводящий к компонентному анализу, но не являющийся статистическим. Этот подход связан с получением наилучшей проекции точек наблюдения в пространстве меньшей размерности. В статистическом подходе задача будет заключаться в выделении линейных комбинаций случайных величин, имеющих максимально возможную дисперсию. Он опирается на ковариационную и корреляционную матрицу этих величин. У этих двух разных подходов есть общий аспект: использование матрицы вторых моментов как исходной для начала анализа.


Copyright © MirZnanii.com 2015-2018. All rigths reserved.