Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш")
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
ься методами тієї галузі знань, до якої відносяться досліджувані явища. Але всяка інтерпретація починається зі статистичної оцінки рівняння регресії в цілому й оцінки залежності вхідних у модель факторних ознак, тобто з зясування, як вони впливають на величину результативної ознаки. Чим більше величина коефіцієнта регресії, тим значніше вплив даної ознаки на модельований. Особливе значення при цьому має знак перед коефіцієнтом регресії. Знаки коефіцієнтів регресії говорять про характер впливу на результативну ознаку. Якщо факторна ознака має знак плюс, то зі збільшенням даного фактора результативна ознака зростає. Якщо факторна ознака має знак мінус, то з його збільшенням результативна ознака зменшується [19, 21].
Очевидно, що при застосуванні багатофакторних регресійних рівнянь і виробничих функцій постає проблема екстраполяції вхідних у них факторів, хоча сама по собі задача екстраполяції часових рядів має в прогнозуванні самостійне значення. Як і в інших екстраполяційних методах використання виробничих функцій у прогнозуванні припускає стійкість тенденцій зміни виробничих залежностей [21].
Використання лінійних трендів відкриває широкі можливості аналітику для вивчення характеру динаміки часового ряду, для прогнозування показників, для вибору оптимальних рішень. Тренд не тільки сглажує часовий ряд, він дозволяє оцінити загальну тенденцію розвитку показника, його збільшення або зменшення. Зіставляючи між собою різні тренди різних рядів показників можна робити висновки про те, який з показників зростає, чи спадає швидше, на підставі аналізу кута нахилу тренду до осі абсцис.
Розглянувши теоретичні передумови регресійного аналізу перейдемо до практичного моделювання взаємозвязків факторів собівартості та прибутку підприємства для математичного обґрунтування прийняття управлінських рішень.
2.2 Побудова моделі взаємозвязку факторов собівартості та прибутку
Як зазначалося у попередньому параграфі, тільки попередній аналіз економічного явища з позицій економічної теорії забезпечує вірне визначення ознак, виявлення основних і побічних факторів, необхідних для побудови економіко-математичної моделі. Проаналізуємо наявні вихідні дані.
Вихідними даними для аналізу і побудови моделі виступають документи під назвою Аналіз собівартості продукції за певний місяць і дані про прибуток підприємства ВАТ Дніпрополімермаш та обсяги виробництва за відповідні місяці. Дані з Аналізу собівартості представлені в Додатку А і мають наступну структуру:
- По рядках позначені види продукції, їх планові, фактичні показники, відхилення і підсумкові значення;
- По стовпцях розташовані елементи, з яких складається виробнича собівартість продукції.
На підприємстві Дніпрополімермаш собівартість продукції складається з таких елементів (відповідно до Методичних рекомендацій з формування собівартості продукції промислового підприємства): сировина і матеріали, покупні напівфабрикати, транспортні витрати, основна зарплата, додаткова зарплата, відрахування на соціальне страхування, знос спецустаткування, витрати на утримування устаткування, цехові витрати, загальнозаводські, адміністративні і збутові витрати.
Дані про прибуток підприємства отримані з щомісячної фінансової звітності за відповідні місяці. Дані про обсяги виробництва отримані з документації відділу планування виробництва.
У такий спосіб ВАТ Дніпрополімермаш формує собівартість своєї продукції з великого (дванадцять) числа компонентів. Це обумовлюється специфікою виробництва, типом підприємства, податковим законодавством. Виробничі операції виконуються послідовно, сировина перетворюється в готову продукцію за один виробничий цикл, виконаний замовлення відразу ж відвантажується замовникові. Усе це говорить про лінійну залежність одержуваного прибутку від витрат на виробництво продукції.
Відповідно, використовуючи тезу про вибір моделі шляхом аналізу економічної сутності явища, приймаємо, що для вивчення взаємозвязку прибутку і компонентів собівартості продукції доцільно використовувати лінійну багатофакторну (множинну) регресійну модель.
Неважко побачити, що зі збільшенням кількості факторних ознак регресійна модель ускладнюється, при кількості факторів більш двох, знаходження параметрів регресійного рівняння без допомоги обчислювальної техніки починає займати недоцільно великий час і розрахунки. При кількості елементів собівартості 12 побудова дванадцятифакторної моделі регресії була б дуже громіздкою та складною. Тому, з метою зменшення кількості факторів проводимо їхнє дослідження на мультиколінеарність і на можливість укрупнення факторних ознак (агрегування).
Для спрощення розрахунків парних коефіцієнтів кореляції () розібємо ознаки на чотири групи по економічних категоріях. Далі розрахуємо парні коефіцієнти кореляції в кожній із груп. Результати представлені в таблиці 2.1.
Таблиця 2.1 Розрахунок парних коефіцієнтів кореляції в групах факторних ознак
№ОзнакиЗначення Висновок1Сировина і матеріали
Покупні напівфабрикати
Транспортні витрати= 0,813
= 0,952
= 0,973Мультиколінеарність є присутньою
цілком2Основна зарплата
Додаткова зарплата
Відрахування на соцстрах= 0,779
= 0,997
= 0,65Мультиколінеарність є присутньою
частково3Знос спецустаткування
Витрати на утримування устаткуван