Выбор варианта к заданию 2

4.2 Выбор варианта к заданию 2.

Значения таблицы 2 "Исходные данные для анализа хозяйственной деятельности предприятия" изменяются в соответствии с коэффициентом, который выбирается из таблицы 3 по двум последним цифрам зачетной книжки

Таблица 2 - Исходные данные для анализа хозяйственной деятельности предприятия

Показатели	Единица измерен.	Отчетный год
		план	Факт
1 Производство продукции, всего	Тыс. шт. Тыс. тг.
В т. ч. Изделие 1	Тыс. шт. Тыс. тг.	20,98	20,18
Изделие 2	Тыс. шт. Тыс. тг.	18,66	18,51
Изделие 3	Тыс. шт. Тыс. тг.	13,87	13,76
Изделие 4	Тыс. шт. Тыс. тг.	22,84	22,99
2 Реализация продукции, всего	Тыс. шт. Тыс. тг.
В т. ч. Изделие 1	Тыс. шт. Тыс. тг.	19,46	119,8
Изделие 2	Тыс. шт. Тыс. тг.	18,66	14,21
Изделие 3	Тыс. шт. Тыс. тг.	13,83	12,96
Изделие 4	Тыс. шт. Тыс. тг.	22,72	22,8
3 Число отработанных рабочими за год: человеко-дней человеко-часов в том числе сверхурочно, чел-часов		146093 1144742	140714 1097569 6300
4 Среднегодовая численность рабочих	чел	596	612
5 Среднегодовая стоимость основных производственных фондов	Тыс. тг.	1404,33	1343,4
6 Нормы расхода материалов в т. ч. Изделие 1 Изделие 2 Изделие 3 Изделие 4	Тг. /ед. Тг. /ед. Тг. /ед. Тг. /ед. Тг. /ед.	54 76 63 59	53 78 61 60
7 Стоимость материалов: в т. ч. Изделие 1 Изделие 2 Изделие 3 Изделие 4	Тенге Тенге Тенге Тенге Тенге	65 173 113 109	66 172 112,3 107
8 Себестоимость единицы продукции	Тенге	188	185
9 Цена единицы изделия Изделие 1 Изделие 2 Изделие 3 Изделие 4	Тенге Тенге Тенге Тенге

В таблице 3 задан коэффициент, который изменяет только показатели пунктов: 1,2, 4, 5 таблицы 2. Здесь также задана плановая цена единицы изделия по видам (выделено курсивом), а распределение цен по видам изделий необходимо сделать исходя из стоимости материалов (изделие, которое изготавливается из самого дорогого материала будет иметь самую высокую цену, и так далее по убывающей). Цены по факту определяются умножением коэффициента на плановые цены.

Таблица 3 - Коэффициент, изменяющий основные показатели, цены на продукцию (курсив)

Предп. По след. цифрв	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0	0,95 240 171 143 194	1,32 257 231 183 160	1,04 279 249 180 193	1,39 284 165 247 200	1,12 226 256 296 278	1,35 126 181 185 278	0,98 269 176 152 235	1,1 297 255 125 159	0,99 300 290 187 179	1,31 123 167 210 262
1	1,37 233 190 289 169	1,14 255 177 219 241	1,47 244 251 290 144	1,07 291 156 265 142	1,04 242 203 165 163	1,14 180 266 121 282	1,23 120 146 194 129	0,81 138 241 291 178	1,45 136 266 259 137	1,07 249 244 239 281
2	1,15 220 150 262 197	1,3 226 239 209 210	0,91 276 177 133 287	0,94 169 208 209 260	1,27 289 250 268 255	0,92 257 225 205 192	1,03 286 281 260 213	1,33 220 177 168 243	1,25 229 191 152 246	0,98 113 138 259 256
3	1,46 142 300 231 129	0,94 200 185 191 260	1,03 233 264 204 252	1,21 148 285 121 124	0,82 251 215 183 120	1,08 245 140 294 126	0,9 272 143 153 132	0,89 183 123 249 122	0,83 150 245 276 165	1,42 126 290 218 166
4	1,02 116 273 198 125	1,38 131 184 170 154	1,15 230 126 142 113	1, 13 241 174 258 162	1,05 198 176 254 150	1,12 195 152 284 119	1,06 248 262 137 248	1,43 155 147 291 151	1,17 114 285 248 174	1,22 145 233 147 160
5	0,83 163 182 245 117	1,18 168 121 129 174	1,01 221 125 213 144	1,37 171 164 216 126	1,15 280 125 188 228	0,84 260 173 267 134	1,34 276 221 145 141	1,26 203 151 261 262	1,06 248 158 291 205	0,87 117 279 170 173
6	1,12 232 217 256 150	1,4 267 258 121 191	1,49 299 118 288 269	1,2 241 161 211 143	1,36 185 268 147 231	1,11 125 241 226 238	1,14 239 172 273 157	1,18 158 280 110 222	1,32 191 174 246 220	1,01 240 171 143 194
7	0,93 257 231 183 160	0,96 279 249 180 193	0,91 284 165 296 278	1,11 226 256 247 200	1,13 276 177 133 287	1,24 169 208 209 260	1, 19 289 250 268 255	0,95 257 225 205 192	0,98 286 281 260 213	1,18 220 177 168 243
8	1,41 229 191 152 246	1,17 113 138 259 256	1,24 142 300 231 129	1,28 200 185 191 260	0,86 233 264 204 252	1,16 148 285 121 124	1,15 251 215 183 120	1,31 245 140 294 126	1,33 272 143 153 132	1,29 183 123 249 122
9	0,86 150 245 276 165	1,05 126 290 218 166	1,06 116 273 198 125	1,16 131 184 170 154	1,2 230 126 142 113	1,17 241 174 258 162	1,09 198 176 254 150	1,22 195 152 284 119	0,85 248 262 137 248	0,95 155 147 291 151

4.3 Указания к выполнению задания 1

Постройте многофакторную регрессионную модель, отражающую влияние приведенных факторов на величину рентабельности. Проведите предварительный качественный анализ исходных данных, определите вид уравнения регрессии, отберите факторы, имеющие наибольшее влияние на результативный признак. Рассчитайте множественный, частные и парные коэффициенты корреляции. Определите эластичность факторов. Проанализируйте полученные результаты. Построить диаграммы.

Распечатка подшивается в курсовую работу.

4.4 Указания к выполнению задания 2

4.4.1 Исходные данные для выполнения задания 2 сводятся в соответствующие таблицы.

4.4.2 Анализ производства и реализации промышленной продукции.

Таблица 4 - Исходные данные для анализа производства и реализации промышленной продукции

Вид изделия	Ед. изме Рения	Производство продукции		Реализация продукции
		план	факт	план	факт
Изделие А	Шт. тенге
Изделие Б	Шт. тенге
…
….

Анализ производства и реализации продукции необходимо начать с оценки выполнения плана по ассортименту. Расчеты свести в таблицу 5.

Таблица 5 - Выполнение плана по ассортименту продукции

Вид изделия	Объем производства продукции в плановых ценах, тыс. тг		Выполнение плана,%	Объем продукции, зачтенный в выполнение плана по ассортименту, тыс. тг
	план	факт

Итоги анализа структуры товарной продукции сводятся в таблицу 6.

Таблица 6 - Анализ структуры товарной продукции

Вид изделия	Оптовая цена за единицу изделия, тенге	Объем произв. продукции, тыс. шт		Товарная продукция в ценах плана, тыс. тг.			Изменение товарной продукции за счет структуры, тыс. тг.
		план	факт	план	фактический при плановой структуре	факт

Далее находится влияние структуры реализованной продукции на сумму выручки. Результаты расчетов требуется представить в табличной форме самостоятельно и сделать соответствующие выводы по каждому пункту проведенного анализа.

4.4.3 Анализ использования ресурсов предприятия.

Анализ использования ресурсов предприятия проводится по следующим пунктам:

анализ использования трудовых ресурсов;

анализ использования основных производственных фондов;

анализ использования материальных ресурсов

Исходные данные для анализа использования трудовых ресурсов необходимо свести в таблицу 7.

Таблица 7 - Исходные данные для анализа использования трудовых ресурсов

Показатели	План	Факт
1 Среднегодовая численность промышленно-производственного персонала
2 Число отработанных рабочими человеко-дней
3 Число человеко-часов, отработанных промышленно-производственным персоналом - всего в т. ч. сверхурочно

Результаты расчетов представить в таблице 8 и сделать соответствующие выводы

Таблица 8 - Использование трудовых ресурсов предприятия

Показатели	План	Факт	Отклонение (+, - -)
1 Среднегодовая численность промышленно-производственного персонала, чел.
2 Отработано за год одним рабочим: дней часов
3 Средняя продолжительность рабочего дня (с тремя десятичными знаками), ч.
4 Фонд рабочего времени, тыс. часов
5 В том числе сверхурочно отработанное время, тыс. часов

Использование основных производственных фондов необходимо оценить с помощью анализа фондоотдачи. Результаты свести в таблицу 9.

Таблица 9 - Расчет фондоотдачи

Показатели	Единица измерения	Отчетный год
		План	Факт	+, - -
Объем выпуска продукции	Тыс. тг.
Среднегодовая стоимость ОПФ	Тыс. тг.
Фондоотдача

Далее находится влияние факторов на фондоотдачу методом цепных подстановок.

Анализ использования материальных ресурсов необходимо произвести с помощью факторного анализа материалоемкости отдельного вида продукции (частной материалоемкости). Частная материалоемкость зависит от норм расхода материалов (УР), стоимости материалов (ЦМ) и отпускных цен на продукцию (ЦП). Исходные данные в таблице 10.

Таблица 10 - Исходные данные для расчета частной материалоемкости

Вид изделия	Нормы расхода материалов, тг. на единицу (УР)		Стоимость материалов, тг. (ЦМ)		Оптовая цена на продукцию, тг. (ЦП)
	План	Факт	План	Факт	План	Факт
Изделие 1
Изделие 2
Изделие 3
Изделие 4

Далее методом цепных подстановок производится факторный анализ частной материалоемкости, результаты свести в таблицу 11.

Таблица 11 - Факторный анализ частной материалоемкости

Вид изделия	Материалоемкость, тг.				Отклонение от плана, тг.
	План	Усл.1	Усл.2	Факт	Общее	В т. ч. за счет изменения
						Нормы расх-а сырья	Цен на сырье	Оптовых цен на прод.
Изделие 1
Изделие 2
Изделие 3
Изделие 4

По результатам расчетов сделать выводы.

4.4.4 Анализ прибыли и рентабельности.

Анализ прибыли и рентабельности предприятия необходимо провести с помощью факторного анализа. Исходные данные сводятся в следующую таблицу.

Таблица 12 - Исходные данные для анализа прибыли и рентабельности

Показатели	Отчетный год
	план	факт
1 Объем реализованной продукции
2 Цена единицы продукции
3 Себестоимость единицы продукции

Оценить выполнение плана прибыли, а также влияние каждого из факторов на изменение суммы прибыли от реализации продукции методом абсолютных разниц.

Затем следует сделать факторный анализ рентабельности методом цепных подстановок.

Курсовая работа завершается выводом по проведенному анализу, оценкой производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

5. Методические указания к выполнению курсовой работы

5.1 Методические указания по выполнению задания 1

5.1.1 Корреляционно-регрессионный анализ. Метод корреляционно-регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции.

Регрессия - это статистический метод, позволяющий найти уравнение, которое наилучшим образом описывает множество данных. Многомерная регрессия выполняет анализ для нескольких множеств данных; это часто дает более реалистичный прогноз.

5.1.2 Организация компьютерной обработки экономической информации. Microsoft Excel предлагает широкий диапазон средств для обработки экономической информации.

Excel предоставляет несколько функций с линейной регрессией - линейн, тенденция, предсказ, наклон - и две - логарифприбл и рост - для экспоненциальной регрессии. Эти функции вводятся в виде формулы массива и возвращают массив результатов. Каждую из этих функций можно использовать с одной или несколькими независимыми переменными.

Функция линейн.

Рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Для получения дополнительных сведений о формулах массива нажмите кнопку.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = mx + b или

y = m1x1 + m2x2 +... + b

(в случае нескольких интервалов значений x), где зависимое значение y является функцией независимого значения x. Значения m - это коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b - это постоянная. Функция линейн возвращает массив {mn; mn-1;...; m1; b}. Линейн может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Известные значения y - это множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Если массив известные значения y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные значения x интерпретируется как отдельная переменная.

Если массив известные значения y имеет одну строку, то каждая строка массива известные значения x интерпретируется как отдельная переменная.

Известные значения x - это необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Массив известные значения x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то известные значения y и известные значения x могут быть массивами любой формы при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные значения y должны быть вектором (то есть интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

Если известные значения x опущены, то предполагается, что это массив {1; 2; 3;... } такого же размера как и известные значения y.

Конст - это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Если конст имеет значение истина или опущено, то b вычисляется обычным образом.

Если конст имеет значение ложь, то b полагается равным 0 и значения m подбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.

Если статистика имеет значение истина, то функция линейн возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид:

m_n m_n-1 ……………. m₂ m₁ b

se_n se_n-1. ……………. se₂ se₁ se_b

r² se_y

F dF

Ssreg ssresid

Его описание представлено в таблице 13.

Если статистика имеет значение ложь или опущена, то функция линейн возвращает только коэффициенты m и постоянную b.

Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией линейн, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель, используемая функцией линейн. Функция линейн использует метод наименьших квадратов для определения наилучшей аппроксимации данных.

Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов. Затем Microsoft Excel подсчитывает сумму квадратов разностей между фактическими значениями y и средним значением y, которая называется общей суммой квадратов (регрессионная сумма квадратов + остаточная сумма квадратов). Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента детерминированности r2, который показывает, насколько хорошо уравнение, полученное с помощью регрессионного анализа, объясняет взаимосвязи между переменными.

Таблица 13 - Описание элементов возвращаемого массива

Величина	Описание
Se1,se2,...,sen	Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1, m2,...,mn.
seb	Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если конст имеет значение ЛОЖЬ).
r2	Коэффициент детерминации. Сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминации, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т.е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминации равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y.
sey	Стандартная ошибка для оценки y.
F	F-статистика, или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайно или нет.
dF	Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F - статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН.
ssreg	Регрессионая сумма квадратов.
ssresid	Остаточная сумма квадратов.