Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш")
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
ня
Цехові витрати
Загальнозаводські витрати= 0,938
= 0,695
= 0,799
= 0,783
= 0,796
= 0,950Мультиколінеарність є присутньою
частково4Адміністративні витрати
Витрати на збут = 0,844Мультиколінеарність є присутньою цілком
На підставі даних у таблиці 2.1 робимо висновок про доцільність обєднання факторів сировина і матеріали, покупні напівфабрикати, транспортні витрати в один укрупнений, а також адміністративні витрати, витрати на збут в один укрупнений виходячи з того, що парні коефіцієнти кореляції перевищують значення 0,8, що безсумнівно вказує на звязок між ознаками. Також фактори основна зарплата, додаткова зарплата, відрахування на соцстрах поєднуємо в один укрупнений і фактори знос спецустаткування, витрати на зміст устаткування, цехові витрати і загальнозаводські витрати поєднуємо в одного укрупнений, виходячи їхнього економічного змісту цих показників, незважаючи на те, що значення парних коефіцієнтів кореляції не завжди відповідають нормативному.
Таким чином, одержуємо чотири агрегованих факторних ознаки, що представлені в таблиці 2.2.
Таблиця 2.2 Агреговані факторні ознаки
ФакторЕлементиПершийСировина і матеріали
Покупні напівфабрикати
Транспортні витратиДругийОсновна зарплата
Додаткова зарплата
Відрахування на соцстрахТретійЗнос спецустаткування
Витрати на утримування устаткування
Цехові витрати
Загальнозаводські витратиЧетвертийАдміністративні витрати
Витрати на збут
Чотири факторних ознаки й один результуючий припускають побудову чотирьохфакторної лінійної регресійної моделі для вивчення їхнього взаємозвязку.
Побудова чотирьохфакторної лінійної регресійної моделі
Виходячи з запропонованого в літературі загального виду моделі
,
або більш конкретного
,
а також те, що система нормальних рівнянь для двохфакторної лінійної регресії має вигляд
,
запишемо загальний вид рівняння регресії і системи нормальних рівнянь для випадку чотирьох факторних ознак і одного результуючого. Отримаємо:
, (2.2.1)
, (2.2.2)
де - агреговані факторні ознаки;
- результуюча ознака;
- невідомі параметри регресії.
Факторними ознаками будуть виступати фактичні питомі відхилення елементів собівартості від їхніх планових значень, результуючою ознакою виступає прибуток.
Отримані параметри рівняння регресії будуть свідчити про характер взаємозвязку прибутку і компонентів собівартості. Характер такої залежності дозволить виявити найбільш вагомі фактори, з метою найбільш ефективного впливу через них на прибуток продукції.
2.3 Моделювання контрольного приклада
На підставі вихідних даних про фінансовий стан і динаміку виробництва ВАТ Дніпрополімермаш проведемо моделювання по кожному з видів продукції і послуг з метою виявити відхилення якого фактора найбільше впливає на прибуток підприємства. У сукупності з даними про динаміку виробництва, це допоможе керівництву більш обґрунтовано приймати рішення про управління собівартістю продукції.
Розглянемо послідовно кожний з чотирьох видів виробленої продукції і послуг.
1. Пресформи.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з Аналізу собівартості, а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.3.
Таблиця 2.3 Дані для регресійного аналізу пресформ
місяцьСировина, матеріали, полуфабр., транспортЗарплата і соціальне страхуванняВитрати на устаткування, цехові й зальнозаводАдміністр. і збутові витратиПрибуток01.04-20,47412,20448,3861,0397,16302.04-33,200-7,50562,30846,50815,92703.0429,4600,32010,6005,0606,17604.04-17,71014,80033,44322,34914,28405.04-36,35313,77149,20549,12018,14306.04-7,200-0,99010,31021,97016,19207.04-49,2938,92063,5203,54712,15408.04-49,12712,30066,16026,20020,21809.04-9,6149,09431,649-8,1296,66510.0413,333-41,786-38,810-2,73865,39911.04-35,533-8,30059,8339,03360,62412.0453,33913,9150,119-8,55933,04801.057,36255,638-24,021-91,93641,89702.0522,76750,700-60,95023,41732,702
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.2.
Рисунок 2.2 Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;
- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1) і (2.2.2), дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel Пошук рішення вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.4 Параметри регресії для пресформ
a0a1a2a3a435,7-0,29-0,39-0,37-0,2
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для пресформ найбільший кут нахилу лінії тренда мають перший і другий агреговані показники.
1. Сталеве лиття.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з Аналізу собівартості, а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.5.
Таблиця 2.5 Дані для регресійного аналізу лиття
місяцьСировина, матеріали, полуфабр., транспортЗарплата і соціальне страхуванняВ