Теоретические основы анализа и прогнозирования состава персонала предприятия
План
Введение
1. Теоретические основы статистического анализа и прогнозирования
состава персонала предприятия
1.1 Система статистических показателей состава персонала
предприятия
Статистические методы анализа и прогнозирования.
1.2 Методы корреляционно-регрессионного анализа в обработке
экономических данных
2. Моделирование методов по показателям финансовой отчетности ЗАО
"Зеленстрой"
2.1 Организационно-экономическая характеристика предприятия
2.2 Анализ и прогнозирование по показателям финансовой отчетности
предприятия
Анализ валовой продукции, рентабельности
Анализ динамики, структуры и интенсивности.
Анализ влияния факторов на динамику и состав персонала предприятия
Выводы
Список литературы
Приложения
Введение
Обработка статистических данных уже давно применяется в самых
разнообразных видах человеческой деятельности. Вообще говоря, трудно назвать ту
сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области
знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой
исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и
анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и
процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых
статистических данных, предполагает использование различных специальных
методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный
анализы обработки статистических данных.
В экономических исследованиях часто решают задачу выявления
факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача
чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для
достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов
необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им
количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под
причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение
одного из них является следствием изменения другого.
Основными задачами корреляционного анализа являются оценка
силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной
связи. 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.
Цель работы: на базе финансовых показателей компании ЗАО
"Зеленстрой" проанализировать зависимость прибыли от совокупных
активов на период с 2010 по 2012 года методом корреляционно - регрессионного
анализа.
Актуальность проводимых расчетов заключается в том, что
размер чистой прибыли прямо зависит от рентабельности совокупных активов компании.
Задачи для решения поставленной цели:
) Проанализировать направление деятельности
предприятия, отрасль, место на рынке и основные показатели деятельности.
2) Исследовать систему управления предприятием и сделать
рекомендации по её усовершенствованию.
) Подобрать метод и провести прогнозирование по
показателям финансовой отчетности за период с 2010 по 2012 года.
) Дать рекомендацию по использованию метода
корреляционно-регрессионного анализа.
статистический показатель отчетность анализ
1. Теоретические
основы статистического анализа и прогнозирования состава персонала предприятия
1.1 Система
статистических показателей состава персонала предприятия
Общая численность работников, называемая персоналом
предприятия, разделяется на две большие группы:
· промышленно-производственный персонал
(ППП), занятый
производством и его обслуживанием;
· персонал непромышленных организаций.
Все занятые на предприятии подразделяются по категориям:
рабочие, руководители, специалисты, служащие, для чего создан классификатор
профессий и должностей.
К рабочим относят работников предприятия, непосредственно
занятых созданием материальных ценностей или оказанием производственных и
транспортных услуг, в зависимости от продолжительности работы рабочие
подразделяются на постоянных, временных и сезонных рабочих; в зависимости от
продолжительности работы рабочие подразделяются на постоянных, временных и
сезонных рабочих; в зависимости от характера выполняемой работы - на основных и
вспомогательных. Соотношение последних - аналитический показатель работы
предприятия.
Коэффициент численности основных рабочих Косн. р.
определяется по формуле:
(1.1)
Специалисты и руководители осуществляющие организацию
производственного процесса и руководство им.
К служащим относятся работники, осуществляющие
финансово-расчетные, снабженческо-сбытовые и другие Функции.
Работники предприятия распределяются по профессиям, специальностям
и квалификации.
Профессией называется комплекс знаний, умений и навыков,
необходимых для выполнения определенной работы, квалификацией - степень
овладения этими знаниями, умением и навыками, специальность связана с
углублением профессионального разделения труда.
Квалификация рабочих находит внешнее выражение в присвоении
рабочему того разряда тарифной сетки. Сводным показателем квалификации рабочих
предприятия является средний тарифный разряд рабочих, который вычисляется как
средняя арифметическая взвешенная по числу рабочих каждого разряда.
В зависимости от распределения рабочих по тарифным разрядам можно
выделить также квалификационные группы; квалифицированные,
малоквалифицированные и неквалифицированные. Неквалифицированный труд
рассматривается как простой, квалифицированный - как сложный.
Основными показателями численности работников предприятий
являются:
· списочное, явочное число и число
фактически работавших работников на дату;
· среднее списочное, среднее явочное и
среднее число фактически работавших за определенный период времени.
В списочный состав включаются все работники, принятые на
постоянную, сезонную и временную работу на срок один день и более, со дня
зачисления их на работу в соответствии с заключенными трудовыми договорами. В
списочном составе работников за каждый календарный день должны быть учтены как
фактически работающие, так и отсутствующие на работе по каким-либо причинам.
Списочная численность работников характеризует их наличие на
определенную дату, на первое или последнее число месяца, включая принятых и
исключая выбывших в этот день работников.
При определении численности работников предприятия,
учреждения, организации за какой-либо период нужно учитывать изменения этого
показателя, происшедшие в течение рассматриваемого периода.
Для определения численности работников за отчетный период
исчисляется среднесписочная численность работников, которая используется для
исчисления производительности труда, средней заработной платы, коэффициента
оборота, текучести кадров и других показателей.
Среднесписочная численность работников за отчетный месяц
исчисляется путем суммирования численности работников списочного состава по
данным табельного учета за каждый календарный день отчетного месяца, включая
праздничные и выходные дни, и деления полученной суммы на число календарных
дней отчетного месяца:
(1.2)
Среднесписочная численность работников может быть получена
делением количества явок и неявок за весь месяц на число календарных дней в
месяце.
(1.3)
Движение рабочей силы - изменение списочной численности работников
вследствие приема на работу и увольнения с работы.
Движение работников за отчетный период может быть представлено в
виде баланса: списочная численность работников на начало периода плюс
численность принятых за отчетный период минус численность выбывших за отчетный
период равняется численности работников на коней отчетного периода.
Индекс численности рабочей силы рассчитывается как отношение
численности работников на конец рассматриваемого периода к их численности на
начало этого периода:
(1.4)
Показатель общего оборота рабочей силы характеризует интенсивности
движения и определяется как отношение суммы всех принятых и всех уволенных за
рассматриваемый период к числу работающих в среднем за период:
(1.5)
Коэффициент оборота по приему вычисляют как отношение числа
принятых за отчетный период к среднесписочной численности работников за этот
период:
(1.6)
Статистические
методы анализа и прогнозирования.
Средние величины - это обобщающие показатели, в которых
находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления.
Средняя арифметическая - наиболее распространенный вид
средней. Она исчисляется в тех случаях, когда объем осредняемого признака
образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической
совокупности.
В зависимости от характера исходных данных средняя
арифметическая х определяется следующим образом.
· Средняя арифметическая невзвешенная
определяется делением
количества сводного признака на число показаний:
(1.7)
· Часто приходится рассчитывать среднее
значение признака по
ряду распределения, когда одно и тоже значения признака
встречается несколько раз. Средняя арифметическая взвешенная равна
(1.8)
Для получения обобщающих показателей динамики
социально-экономических явлений определяются средние величины: средний уровень,
средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста и др.
Средний уровень ряда (
) динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней.
В интервальных рядах динамики средний уровень у определяется
делением суммы уровней åyi на число уровней n:
(1.9)
В моментном ряду динамики с равностоящими датами времени средний
уровень определяется по формуле:
(1.10)
В моментном ряду динамики с неравностоящими датами времени средний
уровень определяется по формуле:
(1.11)
где уi - уровни
ряда динамики, сохранившиеся без изменения в течение промежутка времени ti.Средний абсолютный прирост 
представляет собой обобщенную
характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Для
определения среднего абсолютного прироста 
сумма цепных абсолютных приростов 
делится на число приростов n:
(1.12)
Средний абсолютный прирост может определяться по абсолютным
уровням ряда динамики. Для этого определяется разность между конечным уn и базисным yo уровнями изучаемого периода, которая
делится на m - 1 субпериодов:
(1.13)
Основываясь на взаимосвязи между цепными и базисными абсолютными
приростами показатель среднего абсолютного прироста можно определить по
формуле:
(1.14)
Средний темп роста 
- обобщающая характеристика индивидуальных темпов роста ряда
динамики. Для определения среднего темпа роста 
применяется
формула
(1.15)
где 
- индивидуальные (цепные) темпы роста (в коэффициентах);
n - число индивидуальных темпов роста.
Средний темп прироста 
можно определить на основе взаимосвязи между темпами роста и
прироста. При наличии данных о средних темпах роста 
для получения средних темпов прироста 
используется зависимость:
(1.16)
1.2 Методы
корреляционно-регрессионного анализа в обработке экономических данных
Использование возможностей современной вычислительной
техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической
информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач
изучения корреляционной связи показателей коммерческой деятельности методами
корреляционно-регрессионного анализа.
Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются
смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по
выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых
являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны
функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением
вероятностей. Исследование взаимосвязи случайных величин приводит к теории
корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как
разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных величин приводит
к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория
вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для
изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление
причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть
привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно
объяснить изучаемое явление.
Формально корреляционная модель взаимосвязи системы случайных
величин 
может быть представлена в следующем виде: 
, где Z - набор случайных величин,
оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.
Экономические данные почти всегда представлены в виде таблиц.
Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные
(известные) или неявные (скрытые) связи.
Явно связаны показатели, которые получены методами прямого счета,
т.е. вычислены по заранее известным формулам. Например, проценты выполнения
плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы
роста, темпы прироста, индексы и т.д.
Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако
необходимо уметь объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для
того, чтобы управлять ими. Поэтому специалисты с помощью наблюдений стремятся
выявить скрытые зависимости и выразить их в виде формул, т.е. математически
смоделировать явления или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет
корреляционно-регрессионный анализ.
Математические модели строятся и используются для трех обобщенных
целей:
· для объяснения;
· для предсказания;
· для управления.
Представление экономических и других
данных в электронных таблицах в наши дни стало простым и естественным.
Оснащение же электронных таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа
способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных и потому редко
используемых, почти экзотических методов, корреляционно-регрессионный анализ
превращается для специалиста в повседневный, эффективный и оперативный
аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует
значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.
Пользуясь методами
корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту связей показателей
с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по
силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые,
обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их
математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую
значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило,
для прогнозирования изучаемого явления или показателя.
Регрессионный анализ называют основным
методом современной математической статистики для выявления неявных и
завуалированных связей между данными наблюдений. Электронные таблицы делают
такой анализ легко доступным. Таким образом, регрессионные вычисления и подбор
хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский инструмент в
самых разнообразных отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг,
торговля, медицина и т.д.). Усвоив технологию использования этого инструмента,
можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая
аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.
Корреляционно-регрессионный анализ
считается одним из главных методов в маркетинге, наряду с оптимизационными
расчетами, а также математическим и графическим моделированием трендов
(тенденций). Широко применяются как однофакторные, так и множественные
регрессионные модели.
Корреляционно-регрессионный анализ и его
возможности.
Корреляционный анализ является одним из
методов статистического анализа взаимосвязи нескольких признаков.
Он определяется как метод, применяемый
тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из
генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.
Основная задача корреляционного анализа (являющаяся основной и в регрессионном
анализе) состоит в оценке уравнения регрессии.
Корреляция - это статистическая
зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального
характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к
изменению математического ожидания другой.
Парная корреляция - связь между двумя
признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
Частная корреляция - зависимость между
результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других
факторных признаков.
Множественная корреляция - зависимость
результативного и двух или более факторных признаков, включенных в
исследование.
Корреляционный анализ имеет своей задачей
количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной
связи) и между результативным признаком и множеством факторных признаков (при
многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной
коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную
характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить
"полезность” факторных признаков при построении уравнений множественной
регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия
уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям. Первоначально
исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и на
другие области, в том числе на социально-экономическую. Одновременно с
корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно
связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи,
вторая исследует ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления
соотношений между явлениями и для определения наличия или отсутствия связи
между ними.
(1.2.1)
(1.2.2)
Наиболее разработанной в теории статистики является методология
так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного
признака x на результативный у.
Для измерения тесноты связи используют линейный коэффициент
корреляции, который рассчитывается по следующей формуле:
(1.2.3)
В основу выявления и установления аналитической формы связи
положено применение в анализе исходной информации математических функций. При
изучении связи показателей коммерческой деятельности применяются различного
вида уравнения прямолинейной и криволинейной связи.
Для выявления основной тенденции развития в статистической
практике применяют следующие приемы анализа: укрупнение периодов, сглаживание
скользящей средней, аналитическое выравнивание.
Прогнозирование с использованием метода экстраполяции на основе
среднего темпа роста, среднего абсолютного прироста, аналитического
выравнивания.
Для измерения колеблемости и устойчивости признаков в совокупности
используют следующие показатели вариации:
(1.2.4)
- среднее квадратическое отклонение (1.2.5)
- коэффициент вариации (1.2.6)
2.
Моделирование методов по показателям финансовой отчетности ЗАО
"Зеленстрой"
2.1
Организационно-экономическая характеристика предприятия
Основной вид деятельности: производство и реализация
сельскохозяйственной продукции. Сельское хозяйство представлено в
растениеводстве - выращивание зерновых культур и овощей открытого грунта, в
животноводстве - разведение крупного рогатого скота, овец.
Таблица 2.1.1
Размеры сельскохозяйственного производства
|
Показатель
|
2010г.
|
2011г.
|
2012г.
|
2012г. в % к
2010г.
|
|
Общая земельная
площадь, га - всего
|
22939
|
4681
|
100
|
0,44
|
|
В том числе
сельскохозяйственные угодья
|
22396
|
4640
|
100
|
0,45
|
|
Из них пашни
|
2125
|
-
|
-
|
-
|
|
сенокосы
|
452
|
-
|
-
|
-
|
|
Показатель
|
2010г.
|
2011г.
|
2012г.
|
2012г. в % к
2009г.
|
|
пастбища
|
19819
|
4640
|
100
|
0,5
|
|
Валовая
продукция, тыс. грн.
|
2103
|
1983,7
|
3174,8
|
|
|
Продукция
растениеводства
|
526
|
274
|
1016
|
193,2
|
|
Продукция
животноводства
|
1577
|
1709,7
|
2158,8
|
136,9
|
|
Среднесписочная
численность работников, чел.
|
52
|
51
|
41
|
78,8
|
|
Среднегодовая
стоимость основных средств, тыс. грн.
|
3614,5
|
3880
|
3662
|
101,3
|
|
Поголовье
сельскохозяйственных животных, голов
|
2646
|
1378
|
1124
|
42,5
|
|
КРС - всего
|
323
|
371
|
306
|
94,7
|
|
в том числе
коров
|
150
|
185
|
112
|
74,7
|
|
Овец - всего
|
1233
|
1004
|
815
|
66,1
|
|
в том числе овцематок
|
880
|
867
|
768
|
87,3
|
В 2010 году площадь сельскохозяйственных угодий занимала 100
гектаров общей площади хозяйства, по сравнению с предыдущими годами показатель
снизился на 99,0%. Основной удельный вес в общей площади сельскохозяйственных
угодий составляют пастбища - 88,5% в 2008г., 100,0% - в 2010 г.
Объем реализации продукции в 2010 году увеличился по
сравнению с 2008 годом на 998 тыс. грн. и составил 3101 тыс. грн. По сравнению
с 2008 г. объем реализации увеличился на 47,6%. Объем продукции растениеводства
увеличился на 490 тыс. грн. или 93,2%, объем продукции животноводства в
хозяйстве увеличился на 581,8 тыс. грн. или 36,9%. Среднесписочная численность
работников составила в 2010 г. 41 человек, по сравнению с 2008 г. она снизилась
на 10 человек. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов
увеличилась по сравнению с 2008 г. на 1,3%. Поголовье сельскохозяйственных
животных составило в 2010 г. 1124 голов, при этом снижение к уровню 2008 г.
составило 1522 гол. или 57,5%. Поголовье овец составляет в 2010 г. 815 голов,
из которых овцематки - 768 голов. По сравнению с 2008 г. поголовье овцематок
уменьшилось на 99 гол.
Таблица 2.1.2
Состав и структура объема продаж
|
Показатель
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
|
Скот и птица в
живой массе
|
1503
|
71,5
|
1446
|
92,8
|
2793
|
90,1
|
|
В том числе:
КРС
|
1007
|
47,9
|
639
|
41,0
|
1955
|
63,0
|
|
Овцы и козы
|
496
|
23,6
|
807
|
51,8
|
838
|
27,0
|
|
лошади
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
Шерсть всякая
|
74
|
3,5
|
69
|
4,4
|
96
|
3,1
|
|
Продукция
животноводства собственного производства, реализованная в переработанном виде
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
Прочая
продукция животноводства
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
Продукция
животноводства
|
1577
|
75,0
|
1515
|
97,2
|
2889
|
93,2
|
|
Зерновые
культуры
|
451
|
21,4
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
Прочая
продукция растениеводства
|
75
|
3,6
|
44
|
2,8
|
212
|
6,8
|
|
Продукция
растениеводства собственного производства, реализованная в переработанном
виде
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
Продукция
растениеводства
|
526
|
25,0
|
44
|
2,8
|
212
|
6,8
|
|
Показатель
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
|
Всего
|
2103
|
100,0
|
1559
|
100,0
|
3101
|
100,0
|
Проведенный выше анализ производства сельскохозяйственной
продукции в хозяйстве показал, что основная отрасль - животноводство, а именно
скотоводство (63,0% в 2012 г.). В выручке реализованной продукции сельского
хозяйства продукция животноводства занимает наибольший удельный вес (93,2%).
Уровень интенсификации производства оказывает большое влияние
на результаты хозяйственной деятельности. Расширенное воспроизводство в
сельском хозяйстве может осуществляться экстенсивным и интенсивных путём.
Экстенсивный путь развития характеризуется достижением роста
объёмов производства продукции путём расширения земельных площадей и увеличения
поголовья.
Интенсивный путь развития способствует непрерывному росту
урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных. Этот путь
позволяет более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, площади
сельскохозяйственных угодий, поголовье скота и птицы. Таким образом,
интенсификация представляет собой такой экономический процесс, при котором
наблюдается рост затрат на единицу площади или голову скота и достигается
увеличение производства продукции растениеводства и животноводства, улучшение
её качества и снижение материально-денежных затрат на производство и
реализацию. Проведем анализ наличия и структуры основных средств и дадим оценку
произошедшим изменениям, так как желательно, чтобы увеличивалась доля активной
части фондов, в т. ч. рабочих машин и оборудования, продуктивного скота.
2.2 Анализ и
прогнозирование по показателям финансовой отчетности предприятия
Таблица 2.2.1
Размеры и структура основных производственных фондов (на
конец года)
|
Вид основных
средств
|
2010 г.
|
2011 г.
|
2012 г.
|
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
тыс. грн.
|
%
|
|
Здания
|
572
|
15,1
|
469
|
11,8
|
13,9
|
|
Сооружения
|
49
|
1,3
|
36
|
0,9
|
72
|
2,1
|
|
Машины и
оборудование
|
660
|
17,4
|
660
|
16,6
|
720
|
21,5
|
|
Транспортные
средства
|
285
|
7,5
|
285
|
7,2
|
285
|
8,5
|
|
Производственный
и хозяйственный инвентарь
|
50
|
1,3
|
50
|
1,2
|
50
|
1,5
|
|
Рабочий скот
|
20
|
0,5
|
20
|
0,5
|
20
|
0,6
|
|
Продуктивный
скот
|
2141
|
56,5
|
2435
|
61,4
|
1725
|
51,4
|
|
Другие виды
основных средств
|
14
|
0,4
|
14
|
0,4
|
14
|
0,4
|
|
Итого
|
3791
|
100,0
|
3969
|
100,0
|
3355
|
100,0
|
Данные свидетельствуют о том, что сумма основных средств на
конец 2012 г. составила 3355 тыс. грн., по сравнению с 2010 г. она снизилась на
11,5%. Снижение произошло в основном за счет сокращения удельного веса
продуктивного скота на 5,1%.
Основной удельный вес в общей основных средств занимают
продуктивный скот и машины и оборудование - 51,4% и 21,5% соответственно. По
сравнению с 2010 г. в два раза увеличилась стоимость сооружений.
Обеспеченность сельскохозяйственных предприятий основными
средствами производства и эффективность их использования являются важными
факторами, от которых зависят результаты хозяйственной деятельности, в
частности качество, полнота и своевременность выполнения сельскохозяйственных
работ, а, следовательно, и объем производства продукции, ее себестоимость,
финансовое состояние предприятия.
Таблица 2.2.2
Оснащенность основными производственными фондами и
эффективность их использования
|
Показатель
|
2010год
|
2011год
|
2012год
|
|
Фондообеспеченность
(на 100га сельхозугодий), тыс. грн.
|
16,6
|
85,5
|
3355
|
|
Фондовооруженность
(на 1 среднегодового работника), тыс. грн.
|
76,4
|
77,8
|
81,8
|
|
Фондоотдача
(приходится валовой продукции на 100грн. ОПФ), грн.
|
0,55
|
0,5
|
0,95
|
|
Фондоемкость
(приходится ОПФ на 1000 валовой продукции), грн.
|
1,82
|
2,0
|
1,05
|
Из таблицы видно, что фондообеспеченность хозяйства
увеличилась в 2012г. по сравнению с 2011г. и 2010г. вследствие сокращения
площади сельскохозяйственных угодий хозяйства, а фондовооруженность труда на
5,4% и 4,0% соответственно, фондоотдача увеличилась и составила в
2012г.0,95грн., столько приходится валовой продукции на 100 гривен стоимости
основных производственных фондов.
Анализ
валовой продукции, рентабельности
Таблица 2.3.1
Уровень товарности
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Валовая
продукция - всего, тыс. грн
|
2953,3
|
1983,7
|
3174,8
|
|
Товарная
продукция - всего, тыс. грн.
|
2103
|
1559
|
3101
|
|
Уровень
товарности, %
|
71,2
|
78,6
|
97,7
|
Уровень товарности составил в 2012г. 97,7%, по сравнению с
2010г. он увеличился на 26,5%.
Таблица 2.2.3
Рентабельность сельскохозяйственного производства
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Выручка от
реализации продукции, тыс. грн.
|
2765
|
1650
|
3126
|
|
Себестоимость
реализованной продукции, тыс. грн.
|
2792
|
1574
|
3024
|
|
Прибыль
(убыток), тыс. грн.
|
-27
|
76
|
102
|
|
Уровень
рентабельности, %
|
-0,97
|
4,8
|
3,4
|
|
Уровень
окупаемости, %
|
99,03
|
104,8
|
103,4
|
Предприятие в 2010г. в результате хозяйственной деятельности
имело убыток. Уровень рентабельности в 2011г. был равен 4,8%, в 2012г. - 3,4%.
Уровень окупаемости в 2012 г. составил 103,4%, предприятие в результате
производственно-хозяйственной деятельности имело прибыль, что говорит о
положительной тенденции.
Таблица 2.2.4
Производительность труда
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
растениеводство
|
|
Валовая
продукция, ц
|
6427
|
1797
|
5675
|
|
Затраты труда,
тыс. чел-час.
|
18
|
6
|
9
|
|
Произведено
продукции на 1тыс. чел-час, ц
|
357,1
|
299,5
|
630,6
|
|
Затраты труда
на 1ц продукции, чел-час.
|
2,8
|
3,34
|
1,59
|
|
животноводство
|
|
Валовая
продукция, ц
|
1414
|
580
|
509
|
|
Затраты труда,
тыс. чел-час.
|
47
|
62
|
42
|
|
Произведено
продукции на 1тыс. чел-час, ц
|
30,08
|
9,35
|
12,1
|
|
Затраты труда
на 1ц продукции, чел-час.
|
33,2
|
106,9
|
82,5
|
Производительность труда в растениеводстве характеризуется
следующими данными: в 2012г. на 1тыс. чел-час было произведено 630,6ц валовой продукции,
затраты труда на производство 1ц продукции составили 1,59 чел-час. В
животноводстве затраты труда на производство 1ц валовой продукции увеличились в
2012г. по сравнению с 2010г на 49,3чел-час. Затраты труда на производство
валовой продукции снизились на 5тыс. чел-час.
Таблица 2.2.5
Товарность отрасли животноводства
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Валовая
продукция, ц
|
461
|
621
|
509
|
|
Товарная
продукция, ц
|
608
|
566
|
831
|
|
Уровень
товарности, %
|
131,9
|
91,1
|
163,3
|
В 2010г. уровень товарности отрасли животноводства составил
131,9%, в 2012г. - 163,3%.
Таблица 2.2.6
Рентабельность отрасли
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
растениеводство
|
|
Средняя цена
реализации 1ц продукции, грн.
|
287,4
|
24,5
|
37,4
|
|
Выручка от
реализации, тыс. грн.
|
526
|
44
|
212
|
|
Себестоимость
реализованной продукции, тыс. грн.
|
739
|
50
|
227
|
|
Прибыль (+),
убыток (-), тыс. грн.
|
-213
|
-6
|
-15
|
|
Уровень
рентабельности, %
|
-28,8
|
-12
|
-6,6
|
|
Животноводство
|
|
Средняя цена
реализации 1ц продукции, грн.
|
2593,8
|
2667,2
|
3476,5
|
|
Выручка от
реализации, тыс. грн.
|
1577
|
1515
|
2889
|
|
Себестоимость реализованной
продукции, тыс. грн.
|
1394
|
1505
|
2763
|
|
Прибыль (+),
убыток (-), тыс. грн.
|
183
|
10
|
126
|
|
Уровень
рентабельности, %
|
13,1
|
0,7
|
4,6
|
Выручка от реализации продукции растениеводства составила в
2012г.212тыс. грн., себестоимость реализованной продукции 227тыс. грн, уровень
рентабельности отрасли равен (-) 6,6%. По сравнению с 2010г. уровень
рентабельности отрасли растениеводства увеличился на 35,4%. Средняя цена
реализации составила в 2012г.37,4грн. за 1ц.
Выручка от реализации продукции животноводства в течение трех
лет постоянно увеличивалась, так в 2010г. она равнялась 1577 тыс. грн., в
2012г. - 2889 тыс. грн. Себестоимость реализованной продукции также
увеличивалась, в 2012г. предприятие имело прибыль в этой отрасли, равной 126
тыс. грн. Уровень рентабельности составил в 2012г. 4,6%.
Далее рассмотрим структуру издержек по экономическому
содержанию, т.е. по элементам затрат. Себестоимость продукции является
важнейшим показателем экономической эффективности сельскохозяйственного
производства. В нем синтезируются все стороны хозяйственной деятельности,
аккумулируются результаты использования всех производственных ресурсов.
Снижение себестоимости - одна из первоочередных и актуальных задач любого
общества, каждой отрасли, предприятия. От уровня себестоимости продукции
зависят сумма прибыли и уровень рентабельности, финансовое состояние
предприятия и его платежеспособность, темпы расширенного воспроизводства.
Группировка затрат по элементам необходима для того, чтобы
изучить материалоемкость, энергоемкость, трудоемкость, фондоемкость и
установить влияние технического прогресса на структуру затрат.
Таблица 2.2.7
Затраты на производство продукции
|
Элементы затрат
|
Сумма, тыс.
грн.
|
Структура
затрат, %
|
|
2010
|
2011
|
2012
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
Оплата труда и
отчисления в фонд социальной защиты
|
1492
|
965
|
1104
|
39,8
|
32,7
|
28,4
|
|
Материальные
затраты
|
945
|
1061
|
1017
|
25,2
|
36,0
|
26,2
|
|
в том числе:
|
|
|
|
|
|
|
|
семена и
посадочный материал
|
74
|
-
|
-
|
2,0
|
-
|
-
|
|
корма
|
297
|
527
|
668
|
7,9
|
17,9
|
17,2
|
|
минеральные
удобрения
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
электроэнергия
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
нефтепродукты
|
345
|
160
|
229
|
9,2
|
5,4
|
5,9
|
|
запасные части
|
132
|
34
|
120
|
3,5
|
1,2
|
3,1
|
|
оплата услуг и
работ, выполненных сторонними организациями
|
97
|
340
|
-
|
2,6
|
11,5
|
-
|
|
Амортизация
|
101
|
99
|
98
|
2,7
|
3,4
|
2,5
|
|
Прочие затраты
|
1215
|
823
|
1664
|
32,4
|
27,9
|
42,9
|
|
Итого
производственных затрат
|
3753
|
2948
|
3883
|
100,0
|
100,0
|
100,0
|
Как видно из таблицы 2.3.7, фактические затраты предприятия
выше чем в 2010 году на 130 тыс. грн. Перерасход произошел по всем видам и
особенно по материальным затратам (на 7,6%).
Анализ
динамики, структуры и интенсивности
Таблица 2.2.8
Динамика численности персонала предприятия
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Среднесписочная
численность работников, чел.
|
52
|
51
|
41
|
|
Абсолютный
прирост, человек
|
-1
|
-10
|
|
Темп роста
|
|
|
|
|
цепной
|
-
|
98,1
|
80,4
|
|
базисный
|
-
|
98,1
|
78,8
|
|
Темп прироста
|
|
|
|
|
цепной
|
-
|
-1,9
|
-19,6
|
|
базисный
|
-
|
-1,9
|
-21,2
|
|
Абсолютное
значение 1% прироста
|
-
|
0,52
|
0,51
|
Из данных таблицы видно, что среднесписочная численность
персонала предприятия в 2012г. снизилась по сравнению с 2011г. на 11человек или
21,2%. Темп роста в 2011 году составил 98,1% к уровню 2012 года.
Определим средние показатели динамики.
Средний уровень ряда динамики
Средний абсолютный прирост:
Средний темп роста:
Средний темп прироста:
Таким образом, средний показатель численности работников за
рассматриваемый период составил 48 человек, среднее абсолютное снижение 6
человек, средний темп роста составил 88,79%, темп снижения - 11,21%.
Динамика среднесписочной численности работников ЗАО
"Зеленстрой"
Достаточная обеспеченность сельскохозяйственных предприятий
необходимыми трудовыми ресурсами, их рациональное использование, высокий
уровень производительности труда имеют большое значение для увеличения объема
производства продукции и повышения эффективности. В частности, от
обеспеченности хозяйства трудовыми ресурсами и эффективности их использования
зависят объем и своевременность выполнения сельскохозяйственных работ,
эффективность использования техники, как результат объем производства
продукции, ее себестоимость, прибыль и ряд других экономических показателей.
Рассмотрим состав трудовых ресурсов ЗАО "Зеленстрой",
проведем анализ использования трудовых ресурсов на предприятии.
Таблица 2.2.9
Состав трудовых ресурсов ЗАО "Зеленстрой"
|
2010г.
|
2011г.
|
2012г.
|
2012г. в % к
2010г.
|
|
Среднесписочная
численность, человек
|
52
|
51
|
41
|
78,8
|
|
Работники,
занятые в сельскохозяйственном производстве
|
52
|
51
|
41
|
78,8
|
|
В том числе:
|
|
|
|
|
|
Рабочие
постоянные
|
37
|
42
|
33
|
89,2
|
|
из них:
трактористы
|
8
|
8
|
10
|
125,0
|
|
дояры
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
скотники КРС
|
17
|
17
|
16
|
94,1
|
|
работники
овцеводства
|
7
|
8
|
7
|
100,0
|
|
Рабочие
сезонные и временные
|
5
|
-
|
1
|
20,0
|
|
Служащие
|
10
|
9
|
7
|
70,0
|
|
Из них:
руководители
|
1
|
1
|
1
|
100,0
|
|
специалисты
|
4
|
4
|
3
|
75,0
|
Из данных таблицы видно, что в 2012 году среднесписочная
численность работников в хозяйстве сократилась на 11 человек, в том числе
занятых в сельскохозяйственном производстве на 11 человек или 21,2%. Заметное
сокращение наблюдается в численности временных и сезонных работников (на
80,0%). Численность основных работников снизилась на 4 человека или 10,8%.
Для оценки уровня интенсивности использования трудовых
ресурсов применяется система обобщающих показателей производительности труда:
производство валовой продукции сельскохозяйственного назначения на
среднегодового работника, занятого в сельскохозяйственном производстве, производство
валовой продукции на 1 чел-день, производство продукции на 1 чел-час,
затраченный на производство сельскохозяйственной продукции.
Таблица 2.2.10
Факторный анализ производительности труда
|
Показатель
|
2011
|
2012
|
Отклонение
|
|
Среднегодовая
численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве
|
51
|
41
|
-10
|
|
В том числе
рабочих
|
42
|
33
|
-9
|
|
Удельный вес
рабочих в общей численности работников
|
82,4
|
80,5
|
-1,9
|
|
Отработано дней
одним рабочим за год
|
309
|
273
|
-36
|
|
Отработано дней
одним рабочим за год, грн. чел-дней
|
13
|
9
|
-4
|
|
Отработано
часов всеми рабочими, грн. чел-ч
|
92
|
67
|
-25
|
|
Средняя
продолжительность рабочего дня, ч
|
7,1
|
7,4
|
0,3
|
|
Производство
продукции, тыс. грн.
|
1983,7
|
3174,8
|
1191,1
|
|
Среднегодовая
выработка одного работника, занятого в сельскохозяйственном производстве,
тыс. грн.
|
38,89
|
77,43
|
199,1
|
|
Выработка
рабочего: среднегодовая, тыс. грн. среднедневная, грн. среднечасовая, грн.
|
38,89 5,51
0,78
|
77,43 8,82 1,2
|
38,54 3,31
0,42
|
Из таблицы видно, что среднегодовая выработка одного
работника, занятого в сельскохозяйственном производстве, увеличилась на
19,0тыс. грн. или на 99,1%, за счет изменения:
. удельного веса рабочих в общей численности
работников:
2. количества отработанных дней одним рабочим за год:
3. продолжительности рабочего дня:
4. среднечасовой выработки рабочих:
Анализ
влияния факторов на динамику и состав персонала предприятия
Вариация - это различие в значениях какого-либо признака у
разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени.
Вариация возникает в результате того, что индивидуальные
значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов
(условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Таким
образом, величина каждого варианта объективна.
Исследование вариации в статистике имеет большое значение,
помогает познать сущность изучаемого явления. Особенно актуально оно в период
формирования многоукладной экономики.
Измерение вариации, выяснение ее причины, выявление влияния
отдельных факторов дает важную информацию для принятия научно обоснованных
управленческих решений.
К показателям вариации относятся: размах вариации, среднее
линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, коэффициент
вариации.
Таблица 2.2.11
Расчет показателей вариации
|
Годы
|
Среднесписочная
численность, человек
|
 
|
|
|
2006
|
52
|
4
|
16
|
|
2007
|
51
|
3
|
9
|
|
2008
|
41
|
7
|
49
|
|
144
|
|
74
|
Размах вариации составляет
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Коэффициент вариации:
Таким образом, разница между наибольшим и наименьшим значением
численности работников составила 11 человек., среднее значение в
рассматриваемой совокупности равно 48 человек. Дисперсия признака составляет
24,66, среднее квадратическое отклонение признака от их средней величины равно
4,96., коэффициент вариации показал не большую колеблемость признака в
совокупности (v > 33%).
Корреляционно-регрессионный анализ.
Для анализа влияния факторов применим корреляционно-регрессионный
анализ. Определим зависимость между фондовооруженностью труда (х) и
производительностью труда (у).
Для этого необходимо построить уравнение регрессии и определить
тесноту связи между признаками.
Таблица 2.2.12
Расчетная таблица
|
Фондовооруженность
труда, х
|
Производительность
труда, у
|
ух
|
х^2
|
y^2
|
|
76,4
|
56,79
|
4338,756
|
5836,96
|
3225,10
|
|
77,8
|
38,89
|
3025,64
|
6052,84
|
1512,43
|
|
81,8
|
77,43
|
6333,774
|
6691,24
|
5995,4
|
|
236
|
173,11
|
13698,17
|
18581,04
|
10732,93
|
Рис.2.2.1 Точечная диаграмма
Для того чтобы оценить степень влияния фактора на
результативный рассчитаем коэффициент корреляции.
Коэффициент корреляции фактора равен 0,742.
Оценим значимость рассчитанного коэффициента корреляции с помощью
критерия Стьюдента.
Сравнивая полученное значение с критическим 
, получили, что величина коэффициента
корреляции признается не существенной 1,107 < 2,532.
Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется критерий
Фишера.
Сравним полученные значения с критической величиной с учетом
уровня значимости a и числа
степеней свободы 
, a=5,105
Таким образом, коэффициент корреляции признается не существенным.
Следовательно, проведенные расчеты коэффициента корреляции и
сравнение их с критическими значения Фишера и Стьюдента показали, что
коэффициент корреляции не существен.
Из значения 
следует, что 55% общей вариации
объясняется изменением факторного признака.
Рис.2.2.2 График
линии регрессии
Выводы
Общая численность работников, называемая персоналом
предприятия, разделяется на две большие группы: промышленно-производственный
персонал (ППП) занятый, производством и его обслуживанием, персонал
непромышленных организаций.
Все занятые на предприятии подразделяются по категориям:
рабочие, руководители, специалисты, служащие, для чего создан классификатор
профессий и должностей.
Основными показателями численности работников предприятий
являются:
· списочное, явочное число и число
фактически работавших работников на дату;
· среднее списочное, среднее явочное и
среднее число фактически работавших за определенный период времени.
Индекс численности рабочей силы рассчитывается как отношение
численности работников на конец рассматриваемого периода к их численности на
начало этого периода.
Показатель общего оборота рабочей силы характеризует
интенсивности движения и определяется как отношение суммы всех принятых и всех
уволенных за рассматриваемый период к числу работающих в среднем за период.
Коэффициент оборота по приему вычисляют как отношение числа
принятых за отчетный период к среднесписочной численности работников за этот
период.
Средние величины - это обобщающие показатели, в которых
находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления.
Средняя арифметическая - наиболее распространенный вид
средней. Она исчисляется в тех случаях, когда объем осредняемого признака
образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической
совокупности.
В зависимости от характера исходных данных средняя
арифметическая х определяется следующим образом.
· Средняя арифметическая невзвешенная
определяется делением количества сводного признака на число показаний:
· Часто приходится рассчитывать среднее
значение признака по ряду распределения, когда одно и тоже значения признака
встречается несколько раз. Средняя арифметическая взвешенная равна.
В интервальных рядах динамики средний уровень у определяется
делением суммы уровней åyi на число уровней n.
Использование возможностей современной вычислительной
техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической
информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач
изучения корреляционной связи показателей коммерческой деятельности методами
корреляционно-регрессионного анализа.
Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются
смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по
выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых
являются случайными.
Математические модели строятся и используются
для трех обобщенных целей:
· для объяснения;
· для предсказания;
· для управления.
Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа,
аналитики измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента
корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые,
умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные).
Корреляция и регрессия тесно связаны между
собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует
ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления соотношений между
явлениями и для определения наличия или отсутствия связи между ними.
Список
литературы
1. В.А.
Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский "Теория вероятностей и
математическая сатистика”/ М., 1991.
2. "Теория
Статистики” под редакцией Р.А. Шмойловой/ "ФиС”, 1998.
. "Многомерный
статистический анализ на ЭBM с
использованием пакета Microsoft Excel”/ М., 1997.
. А.А.
Френкель, Е.В. Адамова "Корреляционно регрессионный анализ в экономических
приложениях”/ М., 1987.
. И.Д.
Одинцов "Теория статистики”/ М., 1998.
. А.Н.
Кленин, К.К. Шевченко "Математическая статистика для
экономистов-статистиков”/ М., 1990.
. Эконометрика:
Учебник / Под ред.И. И. Елисеевой. - М.:
. Финансы
и статистика, 2006. - 576 с.
. Практикум
по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред.И. И.
. Елисеевой.
- М.: Финансы и статистика, 2006. - 344 с.
. Эконометрика:
Учебно-методическое пособие / Шалабанов
. А.К.,
Роганов Д.А. - Казань: ТИСБИ, 2004. - 198 с.
. Доугерти
К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.:
. ИНФРА-М,
1999. - 402 с.
. Афанасьев,
Н.В. Управление развитием предприятия [Текст]: монография / Н.В. Афанасьев,
В.Д. Рогожкин, В.И. Рудыка. - Харьков: ИНЖЭК, 2003.
. Бабич,
Т.Н. Планирование на предприятии [Текст]: учебное пособие / Т.Н. Бабич, Э.Н.
Кузьбожев. - М.: КНОРУС, 2005. - 336 с.
. Веснин,
В.Р. Менеджмент [Текст]: учебник / В.Р. Веснин. - М.: Проспект, 2006. - 504 с.
. Горемыкин,
В.А. Планирование на предприятии [Текст]: учебник / В.А. Горемыкин. - М.:
Филинъ, 2004. - 520 с.
. Ерохина,
Е.А. Теория экономического развития: системно-синергетический подход
[Электронный ресурс]. - Режим доступа: #"824152.files/image063.gif">
Приложение 2
