Аналіз виробничих потужностей (на прикладі ДП Христинівського райДУ)

     На  будь-якому підприємстві розмір виробничих потужностей залежить від керівництва, від правильно прийнятих ним управлінських рішень, структури організації праці, тривалості робочого дня, розміру ЗП, альти соціальної допомоги, трудового колективу безпосередньо.

 

3. Регресійно-кореляціний аналіз
1. Регресійно-кореляціний аналіз

     Регресійно-кореляційний аналіз здійснюється для визначення можливості включення факторів до багатофакторної моделі результативного показника. За результативний показник можна обрати будь-який показник, що підлягає прогнозуванню.

     До  факторів – аргументів відносять  фактори, що не знаходяться у формалізованому зв’язку із результативним показником. При визначені факторів аргументів здійснюється логічний аналіз та оцінюється необхідність та важливість кожного з окремих факторів.

     Наступним етапом розробки багатофакторної моделі є проведення регресійного аналізу та визначення характеру зв’язку між результативним показником та кожним із факторів – аргументів. Ця залежність характеризується функцією y=f(x), яка може бути лінією:

                              (3.1)

     Параболічною:

                            (3.2)

     Гіперболічною:

                             (3.3) 

     Характер  зв’язку приймається відповідно побудованої емпіричної лінії регресії.

     При наявності значної кількості  результативного показника  «У»  та фактора аргументу  «Х» побудова емпіричної регресії здійснюється у такій послідовності.

1. Розраховується кількість інтервалів:

                  (3.4)

Де, n – кількість інтервалів;

N –  Об’єм вибірки;

2. Розрахунок кроку інтервалу:

                  (3.5)

Де, i -  крок інтервалу;

Хмах, Хмин – максимальне  і мінімальне відповідно значення фактора.

3. Проводиться розрахунок середніх значень факторів-аргументів та результативного показника. Результати розрахунків зводять в таблицю.
4. Побудова емпіричної кривої регресії, яка дає можливість зробити висновки що до характеру залежності між результативним показником та фактором аргументу.
5. Розрахунок параметрів рівнянь на підставі рішення системи рівнянь:

Система рівнянь для лінійної залежності:

   (3.6)

Система рівнянь для параболічної системи:

  (3.7)

Системи рівня для гіперболічної залежності:

 (3.8)

6. За визначеними параметрами рівнянь розраховується теоретичне значення результативного показника.
7. По даних розрахунків будується теоретична регресійна крива, яка накладається на емпіричну криву. Наявність кута між емпіричними та теоретичними кривими свідчить про наявність зв’язку та правильність проведених розрахунків.

      Проведені розрахунки являють підставою для  переходу до кореляційного аналізу, метою якого є визначення тісного зв’язку між факторами.

      Тісноту зв’язка характеризують:

• Лінійний коефіцієнт кореляції:

 (3.9)

• Теоретичне кореляційне відношення:

   (3.10)

      , де Yi – емпіричне значення результативного показника за даними регресійного аналізу.

      Yx – теоретичне значення результативного показника за даними регресійного аналізу.

      Yi – середнє значення результативного показника за даними регресійного аналізу.

      Теоретичне  кореляційне відношення використовується при наявності параболічної і гіперболічної форми зв’язку. Виходячи із зазначених показників, проводиться аналіз необхідності включення показника фактора у множинну модель. В цьому разі слід пам’ятати, що лінійний показник кореляції змінюється від -1 до 1. Теоретичне кореляційне відношення від 0 до 1. Від’ємне значення лінійного коефіцієнта свідчить про наявність зворотного зв’язку. Фактор-аргумент може бути включений у множинну модель, якщо значення показника кореляції знаходиться на рівні 0,5 – 1.

      Від’ємне  значення лінійного коефіцієнта кореляції свідчить про наявність зворотного зв’язку між результативним показником та фактором аргумента. Якщо R знаходиться в межах від 0,1 – 0,4 це свідчить про наявність слабкого зв’язку; від 0,41 – 0,6 наявність зв’язку; 0,61 – тісний зв’язок.

 

3.2 Розрахунок регресійно-кореляційного  аналізу

      Розрахунок  регресійно-кореляційного аналізу  в Христинівському райДУ здійснюється на основі річного наробітку автотранспортного  парку.

Таблиця 3.1

Автотранспортний парк Христинівського райДУ

№	Найменування	Кількість (х)	Загальний, річний наробіток (у)
1	2	3	4
1	Ескаватори  ЕО 4321, 2621	3	4050
2	Навантажувач  ТО 18Д	1	1320
3	Навантажувач  ЮМЗ	1	1320
4	Бульдозери  ДП75, МБУ	2	3160
5	Атогрейдери ДЗ122	2	2860
6	Автокран МАЗ 3577	1	1490
7	Автогудронатор  ЗІЛ 130	1	510
8	Асфальтоукладач	1	760
9	Котки ДУ54, КС2	4	3120
10	Автобітумовоз КАМАЗ	1	840
11	Розміточна  машина ТО16	1	600
12	МДК	2	440
13	МДК (паливомийка)	1	1610
14	Трактор Т150	2	3400
15	Трактор ТМЗ 82	3	5100
16	Автобус ЛАЗ 42012	1	1750
17	А/м Краз 6510, 256Б1	5	8750
18	А/м ЗІЛ ММЗ	2	3500
19	А/м Газель 33023	2	3500
20	РАФ 2203	1	1750
21	А/м ГАЗ 52, 53, 60	3	5250
22	А/м ВАЗ 2107, 2121	2	3500

 

1.  

2. 

3.           Таблиця 3.2

№	Інтервал	Значення Yi	Кіллькість Yi	Середнє Y
1	1-1,8	1320, 1320, 1490, 510, 760,840, 600, 1610, 1750*2	10	1195
2	1,8-2,6	3160, 2860, 440, 3400 3500*2	7	2908,6
3	2,6-3,4	4050, 5100, 5250	3	4800
4	3,4-4,2	3120	1	3120
5	4,2-5	8750	1	8750

 

4. Побудова емпіричної кривої. (графік 3.1)

графік 3.1. Графік побудови емпіричної кривої

Таблиця 3.2

№	X	Y	X*Y	X*X	Y*Y
1	2	3	4	5	6
1	3	4050	12150	9	16402500
2	1	1320	1320	1	1742400
3	1	1320	1320	1	1742400
4	2	3160	6320	4	9985600
5	2	2860	5720	4	8179600
6	1	1490	1490	1	2220100
7	1	510	510	1	260100
8	1	760	760	1	577600
9	4	3120	12480	16	9734400
10	1	840	840	1	705600
11	1	600	600	1	360000
12	2	440	880	4	193600
13	1	1610	1610	1	2592100
14	2	3400	6800	4	11560000
15	3	5100	15300	9	26010000
16	1	1750	1750	1	3062500
17	5	8750	43750	25	76562500
18	2	3500	7000	4	12250000
19	2	3500	7000	4	12250000
20	1	1750	1750	1	3062500
21	3	5250	15750	9	27562500
22	2	3500	7000	4	12250000
∑	42	58580	152100	106	239266000

 

5.

6.

 

7.

Побудова  емпіричної кривої з урахування теоретичної  лінії.

      Отриманий результат, а саме r=0.87, свідчить про наявність тісного зв’язку між результативним показником і фактором аргументу, а також можливість використання даного фактору при побудові багатофакторної моделі виробничих потужностей.

 

Висновок

             Темою даної курсової роботи є «Виробничі потужності підприємства». В першому розділі було розгляну сутність виробничих потужностей підприємства, визначено фактори їх впливу, методичні принципи їх розрахунку. Також була дана характеристика Христинівського райДУ, на основі якого в наступних розділах був проведений аналіз виробничих потужностей даного підприємства.

              В другому розділі  курсової роботи був здійснений горизонтально-вертикальний аналіз виробничих потужностей Христинівського райДУ, а саме на основі основних засобів даного управління. І як результат було визначено, що за 2004рік необоротні активи зменшились на 5,7% , хоча питома вага основних заходів збільшилась на 18,6%, становить 74,8. За 2005рік питома вага основних засобів зменшилась на 4,4% і становила 70,5.

        Не дивлячись на те, що автотранспортний парк з 1996року не оновлювався, він приносить Христинівському райДУ прибутки. Так, в 2003 році наробіток авто техніки становить 49730 м/год, в 2004 році – 55210 м/год., в 2005році – 58580м/год.

        Також було визначено і проаналізовано можливі внутрішні і зовнішні фактори впливу на виробничі потужності даного підприємства. До зовнішніх факторів належать: науково-технічний, економічний, кліматичні фактори. До внутрішніх факторів: замовники та безпосередньо саме підприємство.

        В третьому розділі  курсової роки було розглянуто сутність регресійно-кореляційного аналізу, а також здійснення його розрахунок, де як фактор-аргумента виступала кількість авто техніки автотранспортного парку, Христинівського райДУ, а як результативний показник  - річний наробіток. В результаті розрахунків було побудовано графік емпіричної і теоритичної кривої, а також визначено, що наробіток автотранспортного парку суттєво залежить від кількості авто техніки, і що між ними існує тісний зв’язок.