Задачи статистики основных фондов

     Огромное  значение в улучшении использования  основных фондов и производственных мощностей имеет материальное стимулирование рабочих. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

     Проблема  повышения эффективности использования  основных средств и производственных мощностей предприятий занимает центральное место в период перехода России к цивилизованным рыночным отношениям, т.к. наиболее актуальным становится конкурентоспособность отечественных производителей, как на внутреннем, так и на мировом рынке. Имея ясное представление о роли основных средств в производственном процессе, факторах, влияющих на их использование, можно выявить основные направления и методы, при помощи которых повышается эффективность использования основных производственных средств, обеспечивающая снижение издержек производства и рост производительности труда.

     Эффективность использования основных производственных средств можно существенно повысить за счет  достижения оптимальных пропорций между  силовыми и рабочими машинами. Недостаток рабочего оборудования отражается на уровне фондоотдачи. Фондоотдача во многом зависит от сложившихся пропорций  между основными и оборотными средствами.

       Оборотные средства наряду с  основными, являются важнейшим  фактором производства. Ухудшение  обеспеченности предприятия оборотными  средствами парализует его деятельность  и приводит к снижению его эффективности. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

СПИСОК  ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ефимов М.Р., Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики. Учебник, – М: ИНФРА-М, 1998
2. Теория статистики. Учебник. Под редакцией Р.А. Шмойловой. – М: ИНФРА-М., 1996.
3. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. Учебник под ред. Спирина А.А., Башиной О.Э. М.: Финансы и статистика. 1997.
4. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА. – 2002. – 463 с.
5. Ефимов М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003, – 336 с.
6. Рябушкин Б.Т. Национальные счета и экономические балансы: Практикум: Учеб. Пособие. – 2-е изд., перераб. И доп. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 256 с.
7. Салин В.Н. Статистика финансов: Учебник. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика. – 2002. – 816 с.
8. Сводный статежегодник Курской области. 2005: Статистический сборник / Курский областной комитет государственной статистики. – Курск, 2006. – 533 с.
9. Теория статистики / Под. Ред. Р.А. Шмойловой. – 3-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика. – 2002. – 560 с.
10. «Статистический анализ структуры инвестиций в основной капитал субъектов Российской Федерации» Мхитарян В.С., Сивелькин В.А.,  вопросы статистики,  2003- № 2. 
11. «Социальная экономическая статистика» под ред. проф. Б.И. Башкатова. – М.: ИНИТИ-ДАНА, 2002.
12. http:bankreferatov.ru

 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ

Таблица 1. Влияние увеличения объема основных фондов на рост товарной продукции.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Часть II.

Построение  статистических моделей  анализа социально-экономических  процессов.

      Для выполнения этого раздела курсовой работы предлагаются три задания из 10 вариантов каждое (приложение Б). Номер варианта студентом определяется последней цифрой его зачетной книжки. 

      Задание 1. Статистические методы изучения взаимосвязи  социально-экономических  явлений. 

      По данным таблицы 1 приложения Б необходимо выполнить следующие построения и вычисления:

      а) Построить график объема выпуска  продукции в зависимости от стоимости основных производственных фондов.

      б) Визуально определить характер функциональной зависимости между изучаемыми факторами (линейная, нелинейная: экспонента, логарифмическая, гипербола и др.).

 Эти наиболее часто встречающиеся  и используемые в экономике функции графически представлены на рисунках 1, 2, 3, 4. Комбинация этих функций может наглядно представить график жизненного цикла товара.

 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис. 1.Линейная зависимость   Рис. 2. Экспонента t Yрегр.=A℮^bt- έ(_۬)

Yрегр.=a+bx+έ(_۬), b=tg(α)

 

 
 

 

Рис. 3. Логарифмическая функция   Рис. 4. Гипербола Yрегр. =a+b/t+ έ(_۬)

Yрегр.=a+bln(t)+ έ(_۬)

      в). Зависимость между факторами, отличающуюся от линейной, необходимо линеаризовать. Для этого выполняются следующие преобразования.

Линеаризация  экспоненты Y=A℮^bt.

      Выполняем логарифмирование двух частей этого  уравнения: 

lnY = lnA + ln℮^bt  = lnA + bt 

      Вводим  новые переменные и коэффициенты: Z = lnY, a = lnA; получаем уравнение прямой линии Z = a + bt. 

Линеаризация  логарифмической функции y = a + bln(t).

      Вводим  новую переменную x = ln(t). Получаем уравнение прямой линии: Y = a + bx 

Линеаризация  гиперболы y = a + b/t.

      Вводим  новую переменную x = l/t. Получаем уравнение  прямой линии:

y = a + bx 

      г). Для выявления общей тенденции зависимости объема выпускаи реализации продукта (Y) от стоимости основных производственных фондов (х) необходимо построить линейное уравнение регрессии:

Y = a + bx

      Определение оценок коэффициентов линейного  уравнения регрессии выполняем  с использованием метода наименьших квадратов. Решаем систему нормальных уравнений:

An + b∑x = ∑y

A∑x + b∑x² = ∑xy

      Схема вычисления расчетных величин для  определения параметров уравнения прямой линии производится в таблице 2 приложения Б.

      После исчисления величин ∑х_i, ∑y_i определяем оценки среднеарифметических величин для этих факторов по формуле: 

     i=n   i=n  

     ∑ ∙X_i   ∑ ∙Y_i  

      i=1   i=1  

      X =   Y =

      n   n 

где n – число предприятий в выборке.

      Далее вычисляем центральные моменты  первого, второго порядка и смешанные произведения, а затем определяем сумму величин по каждому столбцу.

      Необходимо  помнить, что

                  i=n    i=n   

   ∑(x_i - x) = 0,000^?,   ∑(y_i - y) = 0,000^?.  

                  i=1    i=1 

      Допустимы только незначительные отклонения от нуля, вызванные недостаточной точностью расчетов.

      д). Дисперсию факторов X и Y исчисляем  по формулам:

                                                                                          i=n                  i=n    

      ∑(x_i - x)²  ∑(y_i - y)² 

   i=1        i=1                                      ∑(x_i - x)²    ∑(y_i - y)² 

 S²_x =    ,   S²_y =          ,   σ²_x =           ,   σ²_x =

     (n – 1)   (n – 1)      n          n  

      Среднеквадратное  отклонение от среднего определяется по формулам: 

 S_x = √S²_x ,    S_y = √S²_y ,   σ_x = √σ²_x ,    σ_y = √σ²_{x .} 

      _Ж). Оценку линейного коэффициента корреляции между X и Y, позволяющему количественно оценить тесноту связей между изучаемыми экономическими факторами, исчисляем по следующей формуле:

                  ∑(x_i - x)∙(y_i - y)         r_y/x =  σ_x ∙ σ_y  /n 

      Дать  анализ полученной оценки.        з). Оценки параметров линейного уравнения регрессии определяем по следующим формулам:

    i=n             ∑(x_i - x)∙(y_i - y) 

    i=1              ,    a = y – bx.