Статистические методы изучения затрат на производство

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Метод средних величин

1.1 Теория метода средних величин

1.2 Виды средних величин

2. Статистические методы изучения затрат на производство

2.1 Сущность затрат на производство как объекта анализа

2.2 Система статистических показателей и методов статистического анализа себестоимости

2.3 Изучение основной тенденции развития во времени

Заключение

Список литературы

Введение

Расчет средних показателей необходим при составлении любого экономического отчета, пояснительной записки к бухгалтерской отчетности, проведении экспресс-анализа отчетности хозяйствующего субъекта, специального исследования, например, расчет средней стоимости имущества в налогообложении, средней стоимости основных фондов, среднесписочной численности работников, средней заработной платы, средней или модальной цены товара и т.д.

В современных условиях развития экономики нашей страны, ее многогранности статистико-экономический анализ приобретает особое значение. Поэтому владение методом средних, сегодня необходимо не только исследователю-статистику, но и бухгалтеру, экономисту, руководителю предприятия.

Раскрытие основных направлений метода средних углубляет наше знание о процессах, происходящих в экономике, закономерностях их становления и развития.

Цель курсовой работы - выявить возможности применения метода средних величин для изучения затрат на производство сельскохозяйственной продукции.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- описать сущность и виды средних величин;

- изучить теорию метода средних величин;

- выявить сущность затрат на производство как объекта анализа;

- определить систему статистических показателей и методов статистического анализа себестоимости;

- изучить основную тенденцию развития во времени.

1. Метод средних величин

средний величина статистический обобщение

1.1 Теория метода средних величин

Средней величиной называется обобщающая характеристика совокупности однотипных общественных явлений по одному количественному признаку в определенных условиях места и времени.

При вычислении средних обобщающих показателей выявляются общие для данной совокупности типические размеры уровня того или иного признака и тем самым выявляются общие для нее типические черты и свойства.

Метод средних величин представляет собой особую форму статистического обобщения. Применение метода средних величин возможно только при наличии вариации признака у совокупности однородных явлений.

Средние величины могут быть как абсолютными, так и относительными (средняя заработная плата, средний процент выполнения плана).

Уровень признака у отдельных единиц совокупности складывается под влиянием разнообразных условий, одни из них являются общими для всех единиц, другие - случайными. В средней величине, исчисленной на основе данных о большом числе единиц, колебания в величине признака, вызванные случайными причинами, погашаются и проявляется общее свойство для всей совокупности. При осреднении все отклонения признака от среднего уровня уравновесились, т.е. произошло отвлечение (абстрагирование) от индивидуальных особенностей отдельных единиц, т.е. средняя величина абстрактна, и в этом заключается ее научная ценность.

Средняя величина правильно характеризует однородные по своему содержанию совокупности. Такая средняя будет типичной, так как она отражает то общее, что характерно для данной совокупности общественных явлений.

Если же совокупность в целом по составу неоднородна, то для получения типичных средних необходимо с помощью метода группировок расчленить такую совокупность на однородные группы и после этого исчислить средние величины для каждой группы отдельно.

Средняя величина всегда именованная, она имеет ту же размерность, что и признак у отдельных единиц совокупности.

Объективность и типичность статистической средней могут быть обеспечены лишь при определенных условиях. Первое условие состоит в том, что средняя должна вычисляться для качественно однородной совокупности. Второе условие - для исчисления средней должны быть использованы не единичные, а массовые данные, ибо только тогда взаимопогашаются возможные случайные отклонения.

Средние величины относятся к обобщающим статистическим показателям, которые дают сводную (итоговую) характеристику массовых общественных явлений, так как строятся на основе большого количества индивидуальных значений варьирующего признака. Для выяснения сущности средней величины необходимо рассмотреть особенности формирования значений признаков тех явлений, по данным которых исчисляют среднюю величину.

Известно, что единицы каждого массового явления обладают многочисленными признаками. Какой бы из этих признаков мы ни взяли, его значения у отдельных единиц будут различными, они изменяются, или, как говорят в статистике, варьируют от одной единицы к другой. Так, например, заработная плата работника определяется его квалификацией, характером труда, стажем работы и целым рядом других факторов, поэтому изменяется в весьма широких пределах. Совокупное влияние всех факторов определяет размер заработка каждого работника, тем не менее можно говорить о среднемесячной заработной плате работников разных отраслей экономики. Здесь мы оперируем типичным, характерным значением варьирующего признака, отнесенным к единице многочисленной совокупности.

Средняя величина отражает то общее, что характерно для всех единиц изучаемой совокупности. В то же время она уравновешивает влияние всех факторов, действующих на величину признака отдельных единиц совокупности, как бы взаимно погашая их. Уровень (или размер) любого общественного явления обусловлен действием двух групп факторов. Одни из них являются общими и главными, постоянно действующими, тесно связанными с природой изучаемого явления или процесса, и формируют то типичное для всех единиц изучаемой совокупности, которое и отражается в средней величине. Другие являются индивидуальными, их действие выражено слабее и носит эпизодический, случайный характер. Они действуют в обратном направлении, обусловливают различия между количественными признаками отдельных единиц совокупности, стремясь изменить постоянную величину изучаемых признаков. Действие индивидуальных признаков погашается в средней величине. В совокупном влиянии типичных и индивидуальных факторов, которое уравновешивается и взаимно погашается в обобщающих характеристиках, проявляется в общем виде известный из математической статистики фундаментальный закон больших чисел.

В совокупности индивидуальные значения признаков сливаются в общую массу и как бы растворяются. Отсюда и средняя величина выступает как «обезличенная», которая может отклоняться от индивидуальных значений признаков, не совпадая количественно ни с одним из них. Средняя величина отражает общее, характерное и типичное для всей совокупности благодаря взаимопогашению в ней случайных, нетипичных различий между признаками отдельных ее единиц, так как ее величина определяется как бы общей равнодействующей из всех причин.

Однако для того, чтобы средняя величина отражала наиболее типичное значение признака, она должна определяться не для любых совокупностей, а только для совокупностей, состоящих из качественно однородных единиц. Это требование является основным условием научно обоснованного применения средних величин и предполагает тесную связь метода средних величин и метода группировок в анализе социально-экономических явлений. Следовательно, средняя величина - это обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности в конкретных условиях места и времени.

Определяя, таким образом, сущность средних величин, необходимо подчеркнуть, что правильное исчисление любой средней величины предполагает выполнение следующих требований:

качественная однородность совокупности, по которой вычислена средняя величина. Это означает, что исчисление средних величин должно основываться на методе группировок, обеспечивающем выделение однородных, однотипных явлений;

исключение влияния на вычисление средней величины случайных, сугубо индивидуальных причин и факторов. Это достигается в том случае, когда вычисление средней основывается на достаточно массовом материале, в котором проявляется действие закона больших чисел, и все случайности взаимопогашаются;

при вычислении средней величины важно установить цель ее расчета и так называемый определяющий показатель (свойство), на который она должна быть ориентирована.

Определяющий показатель может выступать в виде суммы значений осредняемого признака, суммы его обратных значений, произведения его значений и т.п. Связь между определяющим показателем и средней величиной выражается в следующем: если все значения осредняемого признака заменить средним значением, то их сумма или произведение в этом случае не изменит определяющего показателя. На основе этой связи определяющего показателя со средней величиной строят исходное количественное отношение для непосредственного расчета средней величины. Способность средних величин сохранять свойства статистических совокупностей называют определяющим свойством.

Следует помнить о том, что чрезмерное увлечение средними показателями может привести к необъективным выводам при проведении анализа. Это связано с тем, что средние величины, будучи обобщающими показателями, погашают, игнорируют те различия в количественных признаках отдельных единиц совокупности, которые реально существуют и могут представлять самостоятельный интерес.

1.2 Виды средних величин

В статистике применяется несколько видов средних величин:

средняя арифметическая;

средняя гармоническая;

средняя квадратическая;

средняя геометрическая;

средняя хронологическая.

Эти средние относятся к классу степенных средних. Кроме них используются структурные средние - мода и медиана.

Средняя арифметическая - основной вид средних величин. Она может быть простой и взвешенной.

Средняя величина, рассчитанная в целом по совокупности, называется общей средней; средние величины, рассчитанные для каждой группы, - групповыми средними. Общая средняя отражает общие черты изучаемого явления, групповая средняя дает характеристику явления, складывающуюся в конкретных условиях данной группы.

Способы расчета могут быть разные, поэтому в статистике различают несколько видов средней величины.

Средние величины делятся на 2 больших класса:

степенные средние (средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя арифметическая и др.). Для вычисления степенных средних необходимо использовать все имеющиеся значения признака. Если рассчитывать все виды степенных средних для одних и тех же данных, то их значения окажутся одинаковыми. Тогда действует правило мажорантности средних: с увеличением показателя степени средних увеличивается и сама средняя величина ().

Структурные средние (мода, медиана)

Мода и медиана определяются лишь структурой распределения. Поэтому их именуют «структурными позиционными средними». Медиану и моду часто используют как среднюю характеристику в тех совокупностях, где расчет средней степенной невозможен или нецелесообразен.

Степенные средние

Для наглядности наиболее часто применяемые в практических исследованиях формулы вычисления различных видов степенных средних величин представлены в таблице 1.

Таблица 1. Виды степенных средних

Вид степенной средней	Показатель степени	Формула расчета
		Простая	Взвешенная
1. Гармоническая	-1		, где
2. Геометрическая	0
3. Арифметическая	1

Средняя арифметическая величина

Средняя арифметическая величина представляет собой такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности сохраняется неизменным. Для того чтобы исчислить среднюю арифметическую, необходимо сумму всех значений признаков разделить на их число.

Она применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Примером средней арифметической может служить общий фонд заработной платы - это сумма заработных плат всех работников.

Средняя арифметическая простая величина равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака.

Средняя арифметическая взвешенная - это средняя их вариант, которые повторяются различное число раз или имеют различный вес.

Основные свойства средней арифметической:

Если индивидуальные значения признака, т.е. варианты, уменьшить или увеличить в i раз, то среднее значение нового признака соответственно уменьшится или увеличится в i раз.

Если все варианты осредняемого признака уменьшить или увеличить на число А, то средняя арифметическая соответственно уменьшится или увеличится на это же число.

Если веса всех осредняемых вариантов уменьшить или увеличить в k раз, то средняя арифметическая не изменится.

Сумма отклонений отдельных значений признака (вариант) от средней арифметической равна нулю.

Прежде чем выполнять расчет средней величины необходимо преобразовать интервальный ряд в дискретный. Для этого находят середину интервала в каждой группе. Ее определяют делением суммы верхней и нижней границы пополам.

Средняя гармоническая величина

Определяющим свойством средней гармонической величины состоит в том, чтобы при осреднении оставалась неизменной сумма величин, обратных осредняемым.

Формула средней гармонической взвешенной величины применяется тогда, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам x совокупности, а представлена как произведение . Для того чтобы исчислить среднюю, необходимо обозначить , откуда . Теперь преобразуем формулу средней арифметической таким образом, чтобы по имеющимся данным x и m можно было исчислить среднюю. В формулу средней арифметической взвешенной вместо подставим m, а вместо f - отношение , и таким образом получим формулу средней гармонической взвешенной.

Средняя гармоническая простая величина применяется в тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице, т.е. ,

Средняя геометрическая величина

Средняя геометрическая величина применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста.

Структурные средние

Средние величины, описанные выше, дают обобщенное представление об изучаемой совокупности, и с этой точки зрения их теоретическое, прикладное и познавательное значение бесспорно. Но бывает, что величина средней не совпадает ни с одним из реально существующих вариантов, поэтому кроме рассмотренных средних в статистическом анализе целесообразно использовать величины конкретных вариантов, занимающие в упорядоченном (ранжированном) ряду значений признака вполне определенное положение. Среди таких величин наиболее употребительными являются структурные, или описательные, средние мода () и медиана ().

Мода

Мода - значение признака, которое имеет наибольшую частоту в статистическом ряду распределения.

Отыскание моды производится по-разному, и это зависит от того, представлен ли варьирующий признак в виде дискретного или интервального ряда. Поиск моды в дискретном ряду происходит путем простого просматривания столбца частот. В этом столбце находится наибольшее число, характеризующее наибольшую частоту. Ей соответствует определенное значение признака, которое и является модой. Может оказаться, что два признака имеют одинаковую частоту. В этом случае ряд будет называться бимодальным.

В интервальном вариационном ряду модой приближенно считают центральный вариант интервала с наибольшей частотой. В таком ряде распределения мода вычисляется по формуле:

где

- нижняя граница модального интервала;

- модальный интервал;

- частота в модальном интервале;

- частота интервала перед модальным интервалом;

- частота интервала после модального интервала.

Мода широко используется в статистической практике при изучении, например, покупательского спроса, регистрации цен и т.д.

Медиана - это вариант, расположенный в центре ранжированного ряда. Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части - со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Чтобы найти медиану, необходимо отыскать значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда.

В ранжированных рядах несгруппированных данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы по формуле:

,

где

n - число членов ряда.

В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда.

В интервальных рядах распределения медианное значение (поскольку оно делит всю совокупность на две равные по численности части) оказывается в каком-то из интервалов признака x. Этот интервал характерен тем, что его кумулятивная частота (накопленная сумма частот) равна или превышает полусумму всех частот ряда. Значение медианы вычисляется по формуле:

где

- нижняя граница медианного интервала;

- медианный интервал;

- половина от общего числа наблюдений;

- сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала;

- число наблюдений в медианном интервале.

Средние уровни в рядах динамики

Средний уровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней. Он рассчитывается по средней хронологической, т.е. по средней исчисленной из значений, изменяющихся во времени.

Для моментных рядов динамики с равностоящими уровнями средний уровень определяется по формуле средней хронологической моментного ряда:

,

где

- уровни периода, за который делается расчет;

-число уровней;

- длительность периода времени.

Для моментных рядов динамики с неравностоящими уровнями средний уровень определяется по формуле средней хронологической взвешенной моментного ряда:

,

где

-уровни рядов динамики;

- интервал времени между смежными уровнями.

Итак, используя среднюю, можно одним числом охарактеризовать изучаемое явление.

Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного или выборочного).

Структурные средние (мода и медиана) - особый вид средних величин, применяется для изучения внутреннего строения рядов распределения значения признака, а так же для оценки средней величины (степенного типа), если по имеющимся статистическим данным её расчёт не может быть выполнен.

2. Статистические методы изучения затрат на производство

2.1 Сущность затрат на производство как объекта анализа

В процессе хозяйственной деятельности предприятие осуществляет издержки (материальные, трудовые, финансовые). Издержки предприятия состоят из всей суммы расходов на производство продукции и ее реализацию. Эти издержки, выраженные в денежной форме, называются себестоимостью и включаются в стоимость продукта. Таким образом, себестоимость является частью цены товара, причем она отражает большую часть стоимости продукции и зависит от изменения условий производства и реализации продукции. Себестоимость входит в число особо значимых показателей эффективности хозяйственной деятельности. Она представляет собой затраты предприятия на производство и обращение, служит основой соизмерения расходов и доходов, то есть самоокупаемости.

Себестоимость продукции (работ, услуг) представляет собой стоимостную оценку использования в процессе производства продукции (работ, услуг) природных ресурсов, сырья, материалов, топлива, энергии, основных фондов, трудовых ресурсов и других затрат на ее производство и реализацию.

Необходимо различать общую себестоимость всей произведенной продукции - общая сумма затрат, приходящихся на изготовление продукции определенного объема и состава; индивидуальную себестоимость - затраты на производство одного изделия (например, на изготовление уникального агрегата при условии, что в данном производственном звене никаких других видов продукции одновременно не производится); среднюю себестоимость, определяемую делением общей суммы затрат на количество произведенной продукции.

В практике статистике различают два основных вида себестоимости по степени учета затрат: производственную и полную.

Производственная себестоимость охватывает только затраты, связанные с процессом производства продукции - начиная с момента запуска сырья в производство и кончая освидетельствованием готовых изделий и сдачей их на склад готовой продукции.

Полная себестоимость - это сумма расходов, связанных с производством продукции (производственная себестоимость), и расходов по ее реализации (коммерческие расходы). Коммерческие расходы включают в себя затраты на упаковку, хранение, погрузку, транспортировку и рекламу.

Себестоимость отдельных видов продукции определяется путем составления калькуляций, в которых показывается величина затрат на производство и реализацию единицы продукции. Калькуляции составляются по статьям расходов, принятым в данной отрасли промышленности. Различают три вида калькуляций: плановую, нормативную и отчетную.

В плановой калькуляции себестоимость определяется путем расчета затрат по отдельным статьям, а в нормативной - по действующим на данном предприятии нормам. И поэтому она, в отличие от плановой калькуляции, в связи со снижением нормативов в результате проведения организационно-технических мероприятий пересматривается, как правило, ежемесячно. Отчетная калькуляция составляется на основе данных бухгалтерского учета и показывает фактическую себестоимость изделия, благодаря чему становятся возможными проверка выполнения плана по себестоимости изделий и выявление отклонений от плана на отдельных участках производства.

Правильное исчисление себестоимости продукции имеет большое значение: чем лучше организован учет, чем совершеннее методы калькулирования, тем легче выявить посредством анализа резервы снижения себестоимости продукции. На промышленных предприятиях применяются три основных метода калькулирования себестоимости и учета затрат на производство: позаказный, попередельный и нормативный

Позаказный метод применяется чаще всего в индивидуальном и мелкосерийном производстве, а также для калькулирования себестоимости работ ремонтного и экспериментального характера. Метод этот состоит в том, что затраты на производство учитываются по заказам на изделие или на группу изделий. Фактическая себестоимость заказа определяется по окончании изготовления изделий или работ, относящихся к этому заказу, путем суммирования всех затрат по данному заказу. Для исчисления себестоимости единицы продукции общая сумма затрат по заказу делится на количество выпущенных изделий.

Попередельный метод калькулирования себестоимости находит применение в массовом производстве с коротким, но законченным технологическим циклом, когда выпускаемая предприятием продукция однородна по исходному материалу и характеру обработки. Учет затрат при этом методе осуществляется по стадиям (фазам) производственного процесса. Например, на текстильных комбинатах - по трем стадиям: прядильное, ткацкое, отделочное производство.

Нормативный метод учета и калькулирования является наиболее прогрессивным, ибо позволяет вести повседневный контроль за ходом производственного процесса, за выполнением заданий по снижению себестоимости продукции. В этом случае затраты на производство подразделяются на две части: затраты в пределах норм и отклонения от норм расхода. Все затраты в пределах норм учитываются без группировки, по отдельным заказам. Отклонения от установленных норм учитываются по их причинам и виновникам, что дает возможность оперативно анализировать причины отклонений, предупреждать их в процессе работы. При этом фактическая себестоимость изделий при нормативном методе учета определяется путем суммирования затрат по нормам и затрат в результате отклонений и изменений текущих нормативов.

Статистика себестоимости продукции опирается на данные бухгалтерского учета, задачами которого являются определение общей суммы затрат, группировка их по видам и калькулированию себестоимости единицы продукции.

Анализируя данные бухгалтерского учета и отчетности, статистика себестоимости решает следующие задачи:

Изучает структуру себестоимости по видам затрат и выявляет влияние изменения структуры на динамику себестоимости;

Дает обобщающую характеристику динамики себестоимости продукции;

Исследует факторы, определяющие уровень и динамику себестоимости, и выявляет возможности ее снижения.

Себестоимость продукции представляет собой объективный показатель, который не зависит от содержания тех или иных нормативных актов и сущность которого определяется рядом экономических принципов:

Связь с осуществляемой организацией предпринимательской деятельностью.

В себестоимость продукции (работ, услуг) включаются издержки, связанные с процессом производства и реализации. Издержки, не связанные с предпринимательской деятельностью, относятся к категории непроизводственных расходов. Этот принцип вытекает из формулировки себестоимости, приведенной в Положении о составе затрат и из анализа перечня расходов, подлежащих включению в себестоимость, и расходов, не относимых к ним.

Разделение текущих и капитальных затрат [5].

В бухгалтерском учете должен вестись раздельный учет текущих затрат организации и ее капитальных вложений. К текущим относятся расходы производственных ресурсов, потребляемые, как правило, в одном хозяйственном цикле. К капитальным относятся инвестиции во внеоборотные активы, используемые в нескольких циклах производства, стоимость которых включается в текущие издержки производства или обращения посредством начисления амортизации. К таким активам могут относиться объекты основных средств (производственные помещения, склады, промышленное или торговое оборудование и т.д.), нематериальные активы или долгосрочные финансовые вложения инвестиционного характера.

Допущение временной определенности фактов хозяйственной деятельности - принцип начисления [12].

Факты хозяйственной деятельности предприятия относятся к тому отчетному периоду (отражаются в бухгалтерском учете), в котором они имели место, независимо от фактического времени поступления или выплаты денежных средств, связанных с этими фактами. Например, расходы по оплате труда включаются в себестоимость не в момент выдачи денег из кассы, а на дату возникновения задолженности организации перед своими работниками.

Допущение имущественной обособленности организации [12]. Согласно данному принципу, имущество и обязательства самого предприятия существуют обособленно от имущества и обязательств собственников предприятия и других юридических лиц. Рассмотрим такой пример. Является ли правомерным включение в себестоимость продукции затрат по неоплаченным материалам (по которым имеется кредиторская задолженность)? Ответ следует искать в договоре купли-продажи или поставки данных материалов. Если договором предусмотрены особые условия перехода права собственности от продавца к покупателю, например, если материалы переходят в собственность покупателя после окончательной их оплаты, то материальные ценности не должны были ставиться на баланс и не должны были совершаться соответствующие бухгалтерские записи. Организация не может отпускать в производство то, что ей не принадлежит. Если же договором предусмотрен переход права собственности еще до оплаты, то такое включение будет являться правомерным (но НДС, уплаченный при приобретении материалов, будет принят в зачет только после их фактической оплаты). Данный пример объясняет смысл принципа имущественной обособленности предприятия и его возможное влияние на порядок формирования себестоимости.

Естественно, данный перечень не является базой для разграничения затрат, включаемых в себестоимость продукции, и затрат, погашаемых за счет собственных источников предприятия. Эти принципы всего лишь закладывают основу экономической целесообразности включения тех или иных расходов в себестоимость продукции (работ, услуг) и в конечном итоге определения финансовых результатов. А все расходы, осуществляемые организациями и подлежащие включению в себестоимость, должны соответствовать тем или иным пунктам ПБУ 10/99. Но обеспечивает ли нормативная регламентация достоверность сформированной себестоимости продукции, отражающей полноту использования производственных факторов в целях оперативного производственного и управленческого учета? По нашему мнению, никакой, даже самый хороший закон, не сможет вобрать в себя всё многообразие хозяйственной деятельности предприятий. Перечень расходов, включаемых в себестоимость, как в западном учёте, должен устанавливаться самим предприятием. Для целей же налогообложения существует свой перечень расходов, уменьшающий доходы, который приведен в главе 25 НК.

2.2 Система статистических показателей и методов статистического анализа себестоимости

Для анализа уровня и динамики изменения стоимости продукции используется ряд показателей. К ним относятся: смета затрат на производство, себестоимость товарной и реализуемой продукции, снижение себестоимости сравнимой товарной продукции и затраты на один рубль товарной (реализованной) продукции.

Смета затрат на производство - наиболее общий показатель, который отражает всю сумму расходов предприятия по его производственной деятельности в разрезе экономических элементов. В ней отражены, во-первых, все расходы основного и вспомогательного производства, связанные с выпуском товарной и валовой продукции; во-вторых, затраты на работы и услуги непромышленного характера (строительно-монтажные, транспортные, научно-исследовательские и проектные и др.); в-третьих, затраты на освоение производства новых изделий независимо от источника их возмещения. Эти расходы исчисляют, как правило, без учета внутризаводского оборота.

В себестоимость товарной продукции включают все затраты предприятия на производство и сбыт товарной продукции в разрезе калькуляционных статей расходов. Себестоимость реализуемой продукции равна себестоимости товарной за вычетом повышенных затрат первого года массового производства новых изделий, возмещаемых за счет фонда освоения новой техники, плюс производственная себестоимость продукции, реализованной из остатков прошлого года. Затраты, возмещаемые за счет фонда освоения новой техники, включаются в себестоимость товарной, но не входят в себестоимость реализуемой продукции. Они определяются как разница между плановой себестоимостью первого года массового производства изделий и себестоимостью, принятой при утверждении цен.

Для анализа уровня себестоимости на различных предприятиях или ее динамики за разные периоды времени затраты на производство должны приводиться к одному объему. Себестоимость единицы продукции (калькуляция) показывает затраты предприятия на производство и реализацию конкретного вида продукции в расчете на одну натуральную единицу. Калькуляция себестоимости широко используется в ценообразовании, хозяйственном расчете, планировании и сравнительном анализе.

Показатель снижения себестоимости сравнимой товарной продукции применяется для анализа изменения себестоимости во времени при сопоставимом объеме и структуре товарной продукции на тех предприятиях, которые имеют устойчивый по времени ассортимент изделий. Под сравнимой понимают такую продукцию, которая производилась серийно или массово в предшествующем году. К ней относится и частично модернизированная продукция, если эти изменения не привели к введению новых моделей, стандартов и технических условий.

Затраты на один рубль товарной (реализованной) продукции - наиболее известный на практике обобщающий показатель, который отражает себестоимость единицы продукции в стоимостном выражении обезличенно, без разграничения ее по конкретным видам. Он широко используется при анализе снижения себестоимости и позволяет, в частности, характеризовать уровень и динамику затрат на производство продукции в целом по промышленности.

Остальные встречающиеся на практике показатели себестоимости можно подразделить по следующим признакам:

- по составу учитываемых расходов - цеховая, производственная, полная себестоимость;

- по длительности расчетного периода - месячная, квартальная, годовая, за ряд лет;

- по характеру данных, отражающих расчетный период, - фактическая (отчетная), плановая, нормативная, проектная (сметная), прогнозируемая;

- по масштабам охватываемого объекта - цех, предприятие, группа предприятий, отрасль, промышленность и т.п.

Статистические методы используются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных стадий:

- первая - сбор первичной статистической информации;

- вторая - статистическая сводка и обработка первичной информации;

- третья - обобщение и интерпретация статистической информации.

На первой стадии применяется метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий всеобщность, полноту и представительность (репрезентативность) полученной первичной информации. В процессе статистического наблюдения формируется первичный статистический материал - статистические данные (первичная статистическая информация), которые затем подвергаются систематизации, сводке, обработке, анализу и обобщению.

На второй стадии - собранная в ходе массового наблюдения информация подвергается обработке методом статистических группировок. Совершается переход от характеристики единичных фактов к характеристике данных, объединенных в группы величин. Метод группировок используется при исследовании структуры себестоимости продукции по статьям калькуляции. Это позволяет произвести распределение всех расходов предприятия по тому или иному конкретному назначению, дает возможность выявить затраты на отдельных участках производства и тем самым определить вклад каждого участка в себестоимость продукции.

На третьей стадии проводится анализ статистической информации на основе применения обобщающих показателей: абсолютных, относительных и средних величин, вариации, тесноты связи и др.

Для характеристики себестоимости всей продукции вычисляют показатель затрат на 1 рубль продукции. Он важен, так как учитывает и несравниваемую (в основном новую) продукцию.

В статистике используются следующие виды показателя затрат на 1 рубль товарной продукции:

- затраты на 1 рубль товарной продукции по утвержденному плану;

- фактические затраты на 1 рубль товарной продукции;

- фактические затраты на 1 рубль товарной продукции в плановых отпускных ценах (на фактически выпущенную продукцию, исходя из фактической себестоимости в ценах, принятых в плане);

- затраты на 1 рубль товарной продукции по плану в пересчете на фактический объем и состав продукции (на фактически выпущенную продукцию, исходя из плановой себестоимости в отпускных ценах, принятых в плане).

Сопоставление этих показателей позволяет с помощью индексного метода проанализировать изменение фактических затрат на 1 рубль продукции по сравнению с планируемым, степень выполнения плана по снижению себестоимости.

При изучении статистической информации широкое применение имеют табличный и графический методы.

2.3 Изучение основной тенденции развития во времени

Одна из главных задач статистического исследования динамики - это определение общей тенденции развития динамического ряда во времени или тренда.

Всякий ряд динамики теоретически может быть представлен в виде составляющих:

1) тренд - основная тенденция развития динамического ряда (к увеличению либо снижению его уровней);

2) циклические (периодические) колебания, в том числе сезонные;

3) случайные колебания;

4) сезонная компонента.

Логика статистического исследования динамического ряда состоит в последовательном определении и наклонении отдельных составных.

Если трендовая составляющая определяется по одной из рассмотренных вами функций, то циклическая составляющая рассчитывается обычно по синусо-косинусоидальной функции (гармонике Фурье).

После определения циклической составляющей, расчет которой в условиях развивающейся рыночной экономики имеет важное значение, определяется сезонная компонента.

Сезонное колебание - это повторяющиеся устойчивые внутригодовые колебания. Они обусловлены природно-климатическими и другими факторами, определяющими неравномерность производства и потребления во времени.

Знание сезонных колебаний позволяет осуществить рациональное внутригодовое и внутримесячное планирование. Избежать ненужных потерь и использовать все имеющиеся возможности. В большинстве случаев статистическое исследование рядов динамики за короткие промежутки времени сводятся к изучению сезонных колебаний.

В зависимости от способа выравнивания исходных данных различают методы расчета индекса сезонности по простой средней, скользящей средней и аналитического выравнивания.

Изучение тренда включает два основных этапа:

1) ряд динамики проверяется на наличие тренда;

2) производится выравнивание временного ряда и непосредственное выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов.

Тренд (фактор времени) рассматривается как совокупный результат действия множества различных причин, которые условно объединяются в одну причину. Считается, что линия тренда может быть выпуклой, вогнутой или прямой. Но она не должна иметь волнообразную форму, которую принято считать результатом циклического изменения социальных и экономических показателей.

Кроме того, тренд не должен менять направление на протяжении примерно 10 лет.

Существуют различные способы выделения тренда, выбор которых определяется целью исследования и спецификой изучаемого явления:

1. Укрупнение интервалов. Ряд динамики разделяют на некоторое достаточно большое число равных интервалов. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития явления, переходят к расчету уровней за большие промежутки времени, увеличивая длину каждого интервала (одновременно уменьшается количество интервалов).

2. Выявление основной тенденции может осуществятся также методом скользящей (подвижной) средней. Суть его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного (3,5,7 и т.д.), первых по счету уровней ряда, затем из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная с третьего и т.д. таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок. Полученный сглаженный ряд короче фактического. Он меньше подвержен колебаниям из-за случайных причин, и четче выражает основную тенденцию развития результатов производственной деятельности за изучаемый период.

Недостатком сглаживания ряда является «укорачивание» сглаженного ряда по сравнению с фактическим, а следовательно, потеря информации.

Рассмотренные приемы сглаживания динамических рядов (укрупнение интервалов и метод скользящей средней) дают возможность определить лишь общую тенденцию развития явления, более или менее от случайных и сезонных колебаний. Однако получить обобщенную статистическую модель тренда посредством этих методов нельзя.

3) Для того чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденции. Изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики.

Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени:

,

где - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.

Определение теоретических (расчетных) уровней y_t производится на основе так называемой адекватной математической модели, которая наилучшим образом отражает (аппроксимирует) основную тенденцию ряда динамики.

Простейшими моделями (формулами), выражающими тенденцию развития, являются:

- линейная функция - прямая y_t=a₀+a₁t, где a₀, a₁ - параметры уравнения; t - время;

- показательная функция y_t=a₀a^t₁;

- степенная функция - кривая второго порядка (парабола)

y_t = a₀ + a₁t + a₂t².

В тех случаях, когда требуется особо точное изучение тенденции развития (например, модели тренда для прогнозирования), при выборе вида адекватной функции можно использовало специальные критерии математической статистики.

Расчет параметров функции обычно производится при помощи метода наименьших квадратов, в котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отношений между теоретическими и эмпирическими уровнями:

,

где y_t - выровненные (расчетные) уровни; y_i - фактические уровни.

Параметры уравнения a_i , удовлетворяющие этому условию, могут быть найдены решением системы нормальных уравнений. На основе найденного уравнения тренда вычисляются выравненные уровни. Таким образом, выравнивание ряда динамики заключается в замене фактических уровней y_i плавно изменяющимися уровнями y_t, наилучшим образом аппроксимирующими статистические данные.

1/ Выравнивание по прямой используется, как правило, в тех случаях, когда абсолютные приросты практически постоянны, т.е. когда уровни изменяются в арифметической прогрессии (или близко к ней).

2. Выравнивание по показательной функции используется в тех случаях, когда ряд отражает развитие в геометрической прогрессии, т.е. когда цепные коэффициенты роста практически постоянны.

При выборе уравнения функции руководствуются спецификой изучаемого явления, а так же рядом формальных признаков. Например, если для развития явления характерно достаточно стабильные абсолютные, цепные приросты, то выбирается уравнение линейного тренда.

Если абсолютные цепные приросты с течением времени постепенно сокращаются, то для характеристики тренда применяется полулогарифмическая кривая.

Если явление развивается с достаточно стабильными цепными темпами роста, то для характеристики тренда применяется показательная функция.

Если примерно постоянны цепные темпы прироста, то используется парабола второго порядка.

Из множества разнообразных функций тренда с формально математической точки зрения наилучшей считается та, которая наименее удалена от эмпирических уровней ряда.

Итак, для характеристики себестоимости всей продукции вычисляют показатель затрат на 1 рубль продукции, который учитывает и несравниваемую продукцию.

В статистике используются следующие виды показателя затрат на 1 рубль товарной продукции:

- затраты на 1 рубль товарной продукции по утвержденному плану;

- фактические затраты на 1 рубль товарной продукции;

- фактические затраты на 1 рубль товарной продукции в плановых отпускных ценах;

- затраты на 1 рубль товарной продукции по плану в пересчете на фактический объем и состав продукции.

Одна из главных задач статистического исследования динамики - это определение общей тенденции развития динамического ряда во времени или тренда. Логика статистического исследования динамического ряда состоит в последовательном определении и наклонении отдельных составных.

Заключение

Средние величины имеют большое распространение в статистике коммерческой деятельности. В средних величинах отображаются важнейшие показатели товарооборота, товарных запасов, цен. Средними величинами характеризуются качественные показатели коммерческой деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.

Правильное понимания сущности средней определяет ее особую значимость в условиях рыночной экономики, когда средняя через единичное и случайное позволяет выявить общее и необходимое, выявить тенденцию закономерностей экономического развития.

Средние величины -- это обобщающие показатели, в которых находят выражения действие общих условий, закономерность изучаемого явления.

Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного или выборочного).

В экономическом анализе использование средних величин является основным инструментом для оценки результатов научно-технического прогресса, социальных мероприятий, поиска резервов развития экономики. В то же время следует помнить о том, что чрезмерное увлечение средними показателями может привести к необъективным выводам при проведении экономико-статистического анализа. Это связано с тем, что средние величины, будучи обобщающими показателями, погашают, игнорируют те различия в количественных признаках отдельных единиц совокупности, которые реально существуют.

Список использованной литературы

1. Афанасьев В.И. Метод средних в экономических расчетах. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 224 с.

2. Адамов В.Е., Ильенкова С.Д., Сиротина Т.П., Смирнов С.А.; Под ред. д-ра экон. наук, проф. Ильенковой С.Д.. Экономика и статистика фирм: Учебник / -3-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 288 с.: ил.

3. Бакаев А.С., Безруких П.С., Врублевский Н.Д. и др. Бухгалтерский учет: Учебник. - М.: Бухгалтерский учет, 2002.

4. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: Учебное пособие. - М.: Проспект, 2004. - 344 с.

5. Голуб Л.А. Социально-экономическая статистика: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. - М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2003. - 272 с.

6. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ, 2001. - 463 с.

7. Гусаров В.М. Теория статистики: Учеб. пособие для вузов. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. - 247 с.

8. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 416 с.

9. Николаева С.А. Принципы формирования и калькулирования себестоимости продукции Аналитика-Пресс - М.: 1997.

10. Неганова Л.М. Статистика: Пособие для сдачи экзамена. - М.:

11. ЮРАЙТ, 2004. - 220 с.

12. Неганова Л.М. Экзамен по статистике: Учеб. пособие для вузов. - М.: Приор-издат,2004. - 144 с.

13. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 259 с.

14. Экономическая теория: Учебник, под ред. Л.М. Куликова, Москва, ТК Велби, изд-во Проспект, 2004.

Размещено на Allbest.ru

...