.

 

II часть. ПРОГНОЗ ТЭП ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

 
 

      Таблица 20

Исходные  данные для  прогноза среднемесячной численности работников

 
 
 

Рис.1. Корреляционная статистика

Таблица 21

Матрица линейных коэффициентов связи

 

      Возможный вариант заключения по табл. 21:

        в соответствии с результатами корреляционного анализа можем утверждать:

      - наибольшее влияние из анализируемых ТЭП на численность работников предприятия оказывают  производственная программа либо план сбыта и факторы  материально-технического оснащения предприятия (связь умеренной насыщенности 0,5);

      - на втором месте по важности стоит оборотный капитал (связь слабая 0,08); 
 

      Рис.2. Регрессионная статистика

      Уравнение множественной регрессии:

      

      

      Следует отметить, что множественный коэффициент  корреляции подчеркивает сильную связь  между заданными факторами ( 0,78), причем ОПФ, выпуск продукции и оборотный капитал одновременно оказывают влияние на уровень вариации численность работников предприятия в размере 60,7% (детерминация), следовательно на неучтенные факторы приходится менее 40% вариации численности работников.

      Произведем  оценку теоретического уровня численности  работников на примере октября:

       74,02 чел.

       =72-74= -2 чел.

      где Чтеор – теоретически возможный  уровень численности работников.

      Предприятие в октябре  должно было привлечь  дополнительно 2 чел., но оптимизировав внутренние резервы смогло выполнить производственную программу в размере 808 тыс.руб. без расширения штата.

Таблица 22

Анализ  динамики численности работников

 

     

     Рис. 3. Динамика численности работников

     Модели  прогнозирования:

а) Модель экстраполяции на основе среднего абсолютного прироста.

      ,        (1)

где   - экстраполируемый уровень;

      - последний уровень ряда динамики; 

      - номер последнего уровня  исследуемого периода, за который  рассчитан средний абсолютный прирост ( );

      - срок прогноза (период упреждения);

      - средний абсолютный прирост. 

б) Модель экстраполяции на основе среднего индекса роста.

      ,        (2)

где   - средний коэффициент роста. 

   Прогнозы  на апрель предстоящего года (16 уровень) (не корректный расчет прогноных значений)

=80-0,17*4 79 чел., 

57 чел.

    Так как рис.3 подчеркивает наличие сезонной волны, прогноз на апрель предстоящего года, осуществляемый с помощью моделей экстраполяции, следует производить от апреля текущего года, а именно: 

=62-0,17 12 60 чел.

56 чел. 

в) Метод подбора функций (регрессия в рядах динамики).

      Модель регрессии в рядах динамики:

      На  основе результатов табл. 23 произвести оценку ошибки аппроксимации. 

 

Рис.4 Регрессионная статистика

      

      Таблица 23

Расчет  ошибки аппроксимации для линейной регрессии

68,509

     

      Рис. 5. Динамика и прогноз численности работников предприятия

      Эмпирический  ряд  численности работников, представленный на рис.5 подчеркивает наличие сезонной волны, причем намечена тенденция наращения ее величины, так как аналитическое выравнивание ряда данных, произведенное с помощью линейной функции, позволяет утверждать о ежемесячном повышении числа работников в среднем в анализируемом году  на 0,279723 чел. Так, в апреле  предстоящего года следует ожидать численный состав работников в размере 69 чел.