Вход

Применение метода статистических группировок в изучении финансовых результатов деятельности организаций( на примере прибыли)

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 156973
Дата создания 2010
Страниц 36
Источников 10
Мы сможем обработать ваш заказ 12 апреля в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
610руб.
КУПИТЬ

Содержание

Введение
Аналитическая часть
1.1 Прибыль как экономическая категория (состав прибыли, порядок ее формирования и использования).
1.2 Метод статистических группировок
2. Расчетная часть
Задание 1
Задание 2
Задание 3
Задание 4
3. Аналитическая часть
Список литературы

Фрагмент работы для ознакомления

Аналитически медиана ряда значений определяется по формуле , где Х0 – начало интервала, содержащего медиану, Δ – величина интервала, содержащего медиану, N – объем совокупности, -- частота того интервала, в котором содержится медиана, а F(X0) – накопленная частота на начало интервала, содержащего медиану. То есть, значение медианы для курсовой цены акций предприятия = 5,1408+3,2688*(30/2-6)/13=7,403.
Найдем дисперсию по формуле , где N – частота
сумма прибыли, млн.р число предприятий, N X (X-)2 (X-)2N  Начало интервала Конец интервала 1,872 5,1408 6 3,5064 22,9786 137,8716 5,1408 8,4096 13 6,7752 2,325015 30,2252 8,4096 11,6784 5 10,044 3,041536 15,20768 11,6784 14,9472 3 13,3128 25,12816 75,38449 14,9472 18,216 3 16,5816 68,5849 205,7547 Итого 30 50,22 122,05821 464,44367
Отсюда дисперсия равна 464,44/30=15,481
Соответственно, среднее квадратическое отклонение = σ для ряда 15,481^(1/2)=3,93.
Коэффициент вариации = = 3,93/8,3=0,47
Если рассчитать среднюю арифметическую по всей совокупности наблюдений, сложив все значения и разделив на количество наблюдений, то полученный результат будет равен 8,36, то есть превышать найденный ранее. Так произошло из-за некоторой нивелировки различий между отдельными показателями в случае изучения совокупности по группам.
Задание 2
По исходным данным табл. 1:
1. Установите наличие и характер связи между признаками выпуск продукции и сумма ожидаемой прибыли, образовав пять групп с равными интервалами по обоим признакам, методами:
а) аналитической группировки,
б) корреляционной таблицы.
2. Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения. Сделайте выводы.
Решение
Построим аналитические группировки
В качестве признака-фактора, следует, на наш взгляд, принять значение выпуска продукции, так как от его величины зависит сумма прибыли, которую предлагается принять за признак-результат.
Отсюда получим аналитическую таблицу:
выпуск продукции, млн.р, Х число предприятий средняя сумма ожидаемой прибыли, млн.р, Y начало интервала конец интервала 14,4 27,36 4 2,93 27,36 40,32 8 5,62 40,32 53,28 9 8,18 53,28 66,24 6 11,81 66,24 79,2 3 16,58
По результатам построения таблицы можно сделать вывод о том, что наиболее часто встречаются центральные значения признака.
Построим корреляционную таблицу
выпуск продукции, млн.р Сумма ожидаемой прибыли, млн.р Итого 1,872-5,1408 5,1408-8,4096 8,4096-11,6784 11,6784-14,9472 14,9472-18,216 14,4-27,36 4 4 27,36-40,32 2 6 8 40,32-53,28 7 2 9 53,28-66,24 3 3 6 66,24-79,2 3 3 Итого 6 13 5 3 3 30
Определим коэффициент детерминации по формуле 0,986, соответственно коэффициент корреляции = =0,993. это значит, что доля общей дисперсии у, которая объясняется вариацией х, равна 0,986, а отклонение х от его среднего значения на величину своего среднего квадратического отклонения в среднем по совокупности приводит к отклонению y от своего среднего значения на 0,993 его среднего квадратического отклонения.
Связь очень тесная, прямая.
Задание 3
По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,997 определите:
1. Ошибку выборки средней суммы прибыли и границы, в которых будет находиться средняя сумма прибыли в генеральной совокупности.
2. Ошибку выборки доли организаций с ожидаемой суммой прибыли 11,679 млн руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
Решение
Определим среднюю ошибку выборки.
Так как из условия следует, что отношение n/N=0.2 (n—количество наблюдений в выборке, N – во всей совокупности), то средняя ошибка выборки равна
=(15.481*0,8/30)^(1/2)=0.64.
Определим предельную ошибку выборки. Она равна при заданном уровне значимости 0,64*3=1,92 млн.руб.
Следовательно, с вероятностью 0,683 генеральная средняя находится в пределах от 8,36-1,92=6,42 млн. руб. до 8,36+1,92=10,3 млн. руб.
В исходной выборочной совокупности 7 из 30 предприятий, то есть 23,3%, имеют ожидаемую прибыль больше 11,679 млн.р
Аналогично рассчитаем сперва среднюю ошибку доли. Она равна (0,233*0,767/30*(1-0,2))^(1/2)=0,07. предельная ошибка доли с вероятностью 0,97 равна 0,05*1=0,21. То есть, в генеральной совокупности доля значений, не превосходящих 11,679 млн.р находится в пределах от 0,233-0,21=0,023 до 0,233+0,21=0,443 с вероятностью 0,997.
Задание 4
Имеются следующие данные по организации:
вид продукции базисный период отчетный период затраты на производство и реализацию продукции, млн.р рентабельность реализованной продукции, % затраты на производство и реализацию продукции, млн.р рентабельность реализованной продукции, % А 8 16,5 7 20 Б 6 15 6,4 14,5
Определить
Сумму прибыли от реализации продукции по каждому виду продукции и по обоим вместе за каждый период
Абсолютное изменение прибыли от реализации в результате влияния на нее изменения затрат и рентабельности и обоих факторов вместе по каждому виду и по обоим
Решение
Рассчитаем сумму прибыли как произведение рентабельности на размер затрат на производство.
вид продукции базисный период отчетный период затраты на производство и реализацию продукции, млн.р рентабельность реализованной продукции, % сумма прибыли от реализации, млн.р затраты на производство и реализацию продукции, млн.р рентабельность реализованной продукции, % сумма прибыли от реализации, млн.р А 8 16,5 1,32 7 20 1,4 Б 6 15 0,9 6,4 14,5 0,928 итого 14 15,9 2,22 13,4 17,4 2,328
Рентабельность по всем видам продукции определена как отношение общей прибыли к сумме затрат на производство
Абсолютное изменение прибыли от реализации продукции равно 2,328-2,22=0,108 млн.рублей, в том числе за счет изменения затрат на производство и реализацию продукции (14-13,4)*15,9%=0,0954 млн.р и за счет изменения рентабельности 0,108-0,0954=0,0126 млн.р.
3. Аналитическая часть
В данном разделе проведено самостоятельное решение задачи по проведению корреляционного анализа, вычисления уравнения корреляционной связи и вычислению коэффициента корреляции по результатам расчетов с помощью Microsoft Excel
В качестве исходные данных выступают данные о сумме прибыли и выпуске продукции по предприятиям, приведенные в расчетной части
Теоретические основы корреляционного анализа
Корреляционная связь- это связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует лишь среднее значение результативного признака.
Существуют также связи непосредственные и косвенные. Фактор X может непосредственно оказывать влияние на Y или косвенно, через другой фактор W.
Связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными) называется парной корреляцией.
Зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков - это частная корреляция.
Зависимость же результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование, называется множественной корреляцией.
Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение результативного признака обуславливается влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов применяется за постоянные (или усредненные) величины.
Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты и направления связи, а также установление аналитического выражения (формы) связи.
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными).
Количественные критерии оценки тесноты связи (шкала Чеддока)
При прямолинейной форме связи показатель тесноты связи двух признаков определяется по формуле линейного коэффициента корреляции r:
где x - значение факторного признака;
y – значение результативного признака;
n – число пар данных.
В рамках корреляционно-регрессивного анализа происходит и выбор адекватного эмпирическим данным уравнения регрессии. При этом недостаточно только качественного (логического) анализа. Хотя рабочие гипотезы о возможной форме связи формулировать можно.
Оценка параметров уравнений регрессии осуществляется методом наименьших квадратов. Сущность метода наименьших квадратов заключается в нахождении параметров модели (а0 и а1), при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических. Для выражения прямолинейной формы зависимости между X и Y применяется формула:
YX = a0 +a1X
Для определения параметров уравнения на основе требований метода наименьших квадратов составляется система нормальных уравнений:
Для решения системы применяется способ определителей, позволяющий сводить к минимуму неточности округления в расчетах параметров уравнений регрессии
 
Методика выполнения компьютерных расчетов
Статистический анализ изменения выручки выполнен с помощью ППП обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.
Этапы решения с помощью Excel таковы:
Сперва занесем исходные данные в электронную таблицу. Рисунок 1 показывает расположение на рабочем листе Excel таблицы с исходными данными.
Рис. 1 Исходные данные
По результатам этой таблицы выводы сделать нельзя, поскольку в ней представлены лишь исходные данные
Затем занесем необходимые формулы в требуемые ячейки электронной таблицы. Рисунок 2 показывает таблицу для выполнения компьютерных расчетов с занесенными формулами.
Рис.2 Формулы для требуемых вычислений
В ячейках I8-I12 занесены промежуточные формулы для требуемых вычислений. По результатам этой таблицы выводы сделать нельзя, поскольку в нее еще не занесены требуемые числовые значения.
И теперь рассчитаем все значения. На рис.3 показаны результаты вычислений, получающиеся после занесения исходных данных в таблицу с формулами.
Рис.3 Результаты вычислений
Можно сделать вывод о том, что доля общей дисперсии у, которая объясняется вариацией х, равна 0,986, а отклонение х от его среднего значения на величину своего среднего квадратического отклонения в среднем по совокупности приводит к отклонению y от своего среднего значения на 0,993 его среднего квадратического отклонения.
Связь очень тесная, прямая.
Уравнение регрессии выглядит как Y=-3.00+0.26X
Список литературы
Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003.
Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. - М.: ИНФРА-М, 1999.
Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. М.Г. Назарова, - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2004.
Лапуста М.Г., Старостин Ю.Л. Малое предпринимательство. - М.: ИНФРА-М, 1997.
Муравьев А.И., Игнатьев А.М., Крутик А.Б. Малый бизнес: экономика, организация, финансы: Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 1999.
Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2001.
Теория статистики: Учебник. - 3-е изд., перераб. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2000.
Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. - М.: Рефлбук; К.: Ваклер, 2001.
Экономическая статистика / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2003.

Экономическая статистика / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2003, С.41
Теория статистики: Учебник. - 3-е изд., перераб. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2000, С.24
Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2001, С.29
2

Список литературы [ всего 10]

1.Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
2.Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003.
3.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. - М.: ИНФРА-М, 1999.
4.Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. М.Г. Назарова, - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2004.
5.Лапуста М.Г., Старостин Ю.Л. Малое предпринимательство. - М.: ИНФРА-М, 1997.
6.Муравьев А.И., Игнатьев А.М., Крутик А.Б. Малый бизнес: экономика, организация, финансы: Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 1999.
7.Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2001.
8.Теория статистики: Учебник. - 3-е изд., перераб. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2000.
9.Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. - М.: Рефлбук; К.: Ваклер, 2001.
10.Экономическая статистика / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2003.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2021