Основы аналитической группировки
Выявление взаимосвязи между отдельными признаками и их влияния на результаты хозяйственной деятельности предприятия. Пригодность статистической информации для исследования. Типы социально-экономических явлений и процессов, исследование их состава.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.11.2014 |
| Размер файла | 328,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Оглавление
Введение
1. Аналитические группировки, значение, методы построения и анализа
1.1 Задачи статистических группировок и их виды. Принцип построения группировки. Виды и классификация группировок. Способы формирования групп
1.2 Методы анализа статистических материалов с помощью аналитических группировок. Изучение тесноты связи между анализируемыми показателями на основе правила разложения дисперсий. Многофакторная аналитическая группировка
2. Краткая характеристика отрасли
3. Применение метода аналитических группировок для анализа результатов хозяйственной деятельности предприятия (отрасли)
Вывод и рекомендации
Введение
Цель работы заключается в выявления взаимосвязи между отдельными признаками, а также их влияния на результаты хозяйственной деятельности предприятия. Для выполнения поставленной цели необходимо наиболее полно раскрыть такие элементы аналитической группировки как пригодность статистической информации для исследования, однородность статистической информации, сводка и группировка статистических данных, а также понятие взаимосвязи признаков.
Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. На основе метода группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин развития между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.
В качестве объекта исследования выступает нефтегазовый комплекс Российской Федерации, в частности такие показатели как: добыча нефти, эксплуатационный фонд скважин, ввод новых скважин нефтегазовых компаний за январь-декабрь 2013г.
Работа состоит из теоретической части, где описываются основные элементы аналитической группировки и практической части, в которой непосредственно применяются описанные выше основы аналитической группировки на примере нефтяной индустрии Российской Федерации.
1. Аналитические группировки, значение, методы построения и анализа
1.1 Задачи статистических группировок и их виды. Принцип построения группировки. Виды и классификация группировок. Способы формирования групп
Для начала нужно определиться с понятием «группировка». Группировка - это процесс разделения массовых данных на группы по определённым признакам. Группировка является одним из самых методологически сложных этапов статистического исследования. Причина этого заключается в том, что от правильности построения статистической группировки напрямую зависят те результаты, которые будут распространены на изучаемую совокупность в целом.
Метод группировок позволяет решать следующие задачи: определение типов социально-экономических явлений и процессов исследование состава и структуры искомых явлений и процессов, изучение взаимосвязей между определенными признаками внутри обследуемой совокупности. В зависимости от поставленной задачи применяют различные виды статистических группировок. предприятие статистический экономический
На практике разные виды группировок по решаемым с их помощью задачам применяются в комплексе. Иными словами, используется система группировок, понимаемая как ряд взаимосвязанных статистических группировок, всесторонне отражающих исследуемые явления и процессы.
Классификация. От статистической группировки следует отличать классификацию. Классификация - это стандартное качественное разделение объектов на определенные группы на основании их сходства и различия. Отличительной особенностью классификации является ее единство для всех исследований. Классификации устанавливаются органами государственной и международной статистики и, как правило, остаются неизменными в течение длительного промежутка времени. Однако при коренном изменении социально-экономического положения возможно изменение классификации, внесение в нее различного рода дополнений.
Задача любой классификации заключается в однозначной идентификации единиц изучаемой совокупности с целью обеспечения эффективной систематизации и сопоставимости информационных ресурсов. В отличие от классификации группировка всегда строится в зависимости от цели конкретного исследования.
Виды статистических группировок
Основой статистической группировки является группировочный признак - признак, по которому происходит разделение единиц совокупности на отдельные группы. От выбора группировочного признака полностью зависит правильность построения всей группировки. В качестве основания группировки необходимо использовать наиболее существенные признаки, имеющие четкое теоретическое обоснование. Группировочный признак должен в полной мере передавать специфику исследуемых социально-экономических явлений и процессов (рис. 1).
Основанием группировки могут служить две различные по форме выражения группы признаков - атрибутивные и количественные. Первые передают качественное состояние единицы наблюдения, вторые - количественное, числовое. Например, группировка населения по национальности является атрибутивной, по возрасту - количественной
Статистическая группировка может быть разделена на виды по ряду характерных признаков: решаемые задачи, число группировочных признаков и отношения между ними, состояние исходных данных.
По решаемым задачам группировки делятся на типологические, структурные и аналитические. Особым видом является ряд распределения.
Типологическая группировка - это вид статистической группировки, в процессе которой происходит разделение разнородной совокупности на однородные группы с целью выявления типов социально-экономических явлений и процессов. Типологические группировки позволяют детально изучить процесс развития искомого явления или процессов, оценить силу воздействия различных факторов на изменения в его состоянии. К примеру, все население может быть разделено на возрастные группы: дети, молодежь, лица зрелого возраста, пожилые и т.п. Однако конкретные числовые характеристики, определяющие рамки каждой группы, со временем не редко меняются, создавая возможность принадлежности одной единицы наблюдения к различным типам.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 1. Классификация видов группировочного признака
Структурная группировка - это вид статистической группировки, в процессе которой происходит разделение одной родной совокупности на однородные группы с целью выявления структуры социально-экономических явлений и процессов. Например, структура населения может быть изучена по национальности и месту проживания, оценена по концентрации живущих на той или иной территории, а анализ группировки за ряд лет позволит охарактеризовать структурные сдвиги по исследуемому признаку.
Аналитическая группировка - это вид статистической группировки, выявляющей зависимости между взаимодействующими признаками.
Статистическая теория разделяет признаки по функциям, выполняемым во взаимосвязи, на факторные и результативные. Факторный признак - это признак, под воздействием которого меняется другой признак - результативный.
Основой такой группировки является признак-фактор, по результативному признаку подсчитывается его среднее значение в каждой из выделенных групп. Сравнение изменений значений обоих признаков характеризует связь между ними. Если с увеличением значений факторного признака увеличивается значение результативного, то говорят о прямой связи между признаками, в противном случае - об обратной.
При исследовании воздействия на результат нескольких факторов строится многофакторная группировка. Ее задача заключается в выделении профилирующего факторного признака, оказывающего наибольшее влияние на результат.
По числу группировочных признаков различают простую и сложную группировки. В основу простой группировки кладется один группировочный признак, в основу сложной - два признака и более. В свою очередь сложная группировка может быть комбинационной или многомерной. Основание комбинационной группировки составляют от двух до четырех группировочных признаков, многомерной - любое число признаков свыше четырех.
Сложная группировка обеспечивает возможность детального изучения единицы наблюдения сразу по нескольким признакам. Основным правилом построения всех сложных группировок является первичное разделение единиц совокупности на группы по одному признаку, затем - на подгруппы по другому признаку и т.д. Предпочтительно первичное разделение на группы по атрибутивным признакам, вторичное - по количественным. Необходимым условием построения сложной группировки является большое число наблюдений для достижения достаточного количества единиц в каждой из подгрупп. В противном случае присутствует риск получений малообоснованных результатов.
По отношению между признаками сложные группировки бывают иерархическими и неиерархическими. При иерархической группировке значений второго признака определяются областью значений первого. При неиерархической группировке значения второго признака не зависят от значений первого.
В процессе экономико-статистического исследования нередко возникает необходимость анализа и сравнения общественных явлений и процессов в конкретных территориальных границах. Для этого используется пространственная группировка - группировка, основанная на географическом признаке.
Группировка может быть построена по взаимоисключающему характеру признака т.е. по признаку, которым одни единицы совокупности обладают, а другие - нет. В теории статистики такой признак называется альтернативным. Типичным примером является группировка населения по полу.
После выбора группировочного признака встает вопрос о разделении единиц совокупности по группам. Основным требованием является адекватность такого распределения. Каждая из выделенных групп должна быть качественно однородна. Одновременно малочисленные группы (содержащие менее 5 единиц) не позволяют достичь репрезентативной характеристики всего явления или процесса в целом.
При построении группировки по атрибутивному признаку число групп, как правило, равно количеству типов признака. Необходимой предпосылкой подобной группировки является теоретический анализ состояния изучаемого признака в совокупности. Группировка по количественному признаку подразделяется на два вида.
В основу группировки может быть положен прерывный признак - признак, изменяющийся дискретно, т.е. принимающий только целые значения в пределах определенной совокупности. Количество групп при этом соответствует числу возможных градаций признака. Применение подобного вида группировок ограничено совокупностями, в которых количество возможных дискретных значений невелико. Характерным примером является группировка семей по числу детей.
Основанием группировки может служить и непрерывный признак, т.е. признак, принимающий любые значения в определенной совокупности. Задачей каждой выделенной группы в таком случае становится отражение перехода конкретного количественного изменения в новое качество.
Число групп обычно определяется по правилу: чем колеблемость группировочного признака, тем больше групп. Достаточно большое количество групп позволяет точнее воспроизвести специфику исследуемой совокупности. В связи с этим в каждом конкретном случае вопрос об окончательном количестве групп должен решаться в зависимости от задач исследования. Однако в качестве ориентира для определения оптимального числа групп может быть использована формула американского ученого Стерджесса:
, (1)
где n - число групп; N - число единиц совокупности.
После нахождения оптимального числа групп необходимо определить интервал группировки, т.е. значений группировочного признака, лежащие в определенных пределах. Величину, или шаг, интервала задают его нижняя и верхняя границы. Нижняя граница - это минимальное значение группировочного признака в интервале, верхняя граница - его максимальное значение. Разница между верхней и нижней границами интервала называется шириной интервала или интервальной разностью.
Если колеблемость группировочного признака невысока, то предпочтительно построение группировки с равными интервалами. Величина, или шаг, интервала определяется в таком случае по формуле:
(2)
где h - величина (шаг) интервала; - размах вариации; xmax, xmin - максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n - число групп.
В случае присутствия в совокупности аномальных значений, т.е. величин, намного больших либо меньших значений других единиц наблюдения, перед определением интервальной разности их следует исключить.
Полученный шаг интервала всегда должен подлежать процедуре округления. Значение величины интервала округляется до десятых долей, если имеется один знак до запятой, целого числа - при двух знаках до запятой. Трехзначное, четырехзначное и так далее число округляется до ближайшего числа, кратного 50 или 100.
Шаг интервала прибавляется к минимальному значению признака в совокупности, образуя верхнюю границу первого интервала, затем - к нижней границе второго интервала, процедура повторяется до получения максимального значения признака - верхней границы последнего интервала.
Возможно построение открытых и закрытых интервалов. Открытые интервалы - это интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя - у первого, нижняя - у последнего. Величина открытого интервала приравнивается к величине смежного с ним интервала. У закрытых интервалов указаны обе границы.
Если за основу группировки принят прерывный признак, то верхняя граница верхняя граница первого интервала равна нижней границе второго интервала плюс один. Если в основании группировки лежит непрерывный признак, то верхняя граница первого интервала соответствует нижней границе второго. В таком случае возникает вопрос учета пограничных значений признака. В случае, когда нижняя формируется по принципу «исключительно».
У группировки с открытыми интервалами индикатором правильного отнесения единицы наблюдения в ту или иную группу выступает последний интервал. Так, если заключительный интервал обозначен как «n и более», то пограничное значение учитывается в последнем интервале, при обозначении «более n» - в предпоследнем интервале.
Необходимость использования открытых интервалов обусловлена колемблемостью значений признака в исследуемой совокупности. Однако на практике при анализе многих социально-экономических явлений и процессов построение группировки даже с открытыми интервалами оказывается нецелесообразным в силу значительных размеров вариации признака. В таких случаях прибегают к неравным интервалам. Эти интервалы подразделяются на прогрессивно возрастающие или убывающие в арифметической либо геометрической прогрессии. Их шаг определяется по следующим формулам:
а) при арифметической прогрессии
(3)
где a - константа (для прогрессивно возрастающих интервалов a > 0, для прогрессивно убывающих a < 0);
б) при геометрической прогрессии
(4)
где q - константа (для прогрессивно возрастающих интервалов q > 1, для прогрессивно убывающих q < 1; всегда положительное число).
В специальных статистических исследованиях возможно построение неравных интервалов, ни изменяющихся ни в арифметической, ни в геометрической прогрессиях. Подобные интервалы называются произвольными.
1.2 Методы анализа статистических материалов с помощью аналитических группировок. Изучение тесноты связи между анализируемыми показателями на основе правила разложения дисперсий. Многофакторная аналитическая группировка
При статистическом исследовании признаков различных статистических совокупностей большой интерес представляет изучение вариации признака отдельных статистических единиц совокупности, а также характера распределения единиц по данному признаку. Вариация - это различия индивидуальных значений признака у единиц изучаемой совокупности. Исследование вариации имеет большое практическое значение. По степени вариации признака, однородности совокупности по данному признаку, типичности средней, взаимосвязи факторов, определяющих вариацию. Показатели вариации используются для характеристики и упорядочения статистических совокупностей.
Вариации признака статистических единиц совокупности, а также характер распределения изучаются с помощью показателей и характеристик вариационного ряда, к числу которых относятся средний уровень ряда, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициенты осцилляции, вариации, асимметрии, эксцесса и др.
Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных величин отклонений отдельных вариантов от их средней величины.
Среднее линейное отклонение определяется по формуле
где - значение среднего линейного отклонения; xi - значение признака; - среднее значение признака для изучаемой совокупности; n - число единиц совокупности.
Знаки отклонений в данном случае игнорируются, в противном случае сумма всех отклонений будет равна нулю. Среднее линейное отклонение в зависимости от группировки анализируемых данных рассчитывается по различным формулам: для сгруппированных и несгруппированных данных. Для несгруппированных данных применяется взвешенная формула среднего линейного отклонения. Среднее линейное отклонение в силу его условности отдельно от других показателей вариации на практике применяется сравнительно редко.
Среднее квадратическое отклонение характеризует, на сколько в среднем отклоняются индивидуальные значения изучаемого признака от среднего значения по совокупности, и выражается в единицах измерения изучаемого признака. Среднее квадратическое отклонение, являясь одной из основных мер вариации, широко используется при оценке границ вариации признака в однородной совокупности, при определении значений ординат кривой нормального распределения, а также в расчетах, связанных с организацией выборочного наблюдения и установлением точности выборочных характеристик. Среднее квадратическое определяется по формуле:
где - значение среднего квадратического отклонения; - значение признака; - среднее значение признака для изучаемой совокупности; n - число единиц совокупности.
Выражение под корнем носит название дисперсии. Таким образом, дисперсия вычисляется как средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины. Дисперсия определяется следующим образом:
Дисперсия имеет самостоятельное выражение в статистике и относится к числу важнейших показателей вариации. Она измеряется в единицах, соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака.
Чем меньше значение дисперсии и среднего квадратического отклонения, тем однороднее совокупность и тем более типичной будет средняя величина. В практике статистики часто возникает необходимость сравнения вариаций различных признаков. Для таких сопоставлений показатели абсолютной колеблемости признаков непригодны. Для осуществления таких сравнений, а также сравнений колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях с разными средними арифметическими используются показатели вариации - коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации и коэффициент вариации, которые показывают меру колебаний крайних значений вокруг средней.
Коэффициент осцилляции:
где - значение коэффициента осцилляции; - значение размаха вариации; - среднее значение признака для изучаемой совокупности.
Линейный коэффициент вариации:
где - значение линейного коэффициента вариации; - значение среднего линейного отклонения; - среднее значение признака для изучаемой совокупности.
Коэффициент вариации:
где - значение коэффициента вариации; - значение среднего квадратического отклонения; - среднее значение признака для изучаемой совокупности.
Коэффициент осцилляции - это процентное отношение размаха вариации к среднему значению изучаемого признака, а линейный коэффициент вариации - это отношение среднего линейного отклонения к среднему значению изучаемого признака, выраженное в процентах. Коэффициент вариации представляет собой процентное отношение среднего квадратического отклонения к среднему значению изучаемого признака. Как величина относительная, выраженная в процентах коэффициент вариации применяется для сравнения степени вариации различных признаков. С помощью коэффициента вариации оценивается однородность статистической совокупности. Если коэффициент вариации меньше 33%, то исследуемая совокупность является однородной, а вариация слабой. Если коэффициент вариации больше 33%, то исследуемая совокупность является неоднородной, вариации сильной, а средняя величина - нетипичной и ее показатель нельзя использовать как обобщающий показатель этой совокупности. Кроме того, коэффициенты вариации используются для сравнения колеблемости одного признака в различных совокупностях.
Изучение тесноты связи между анализируемыми показателями на основе правила разложения дисперсий.
В совокупности, разделенной на части по какому-либо признаку, вариация этого признака складывается из вариаций межгрупповой и внутригрупповой. В этой связи в изучаемой совокупности выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповые. Общая дисперсия Dобщ отражает вариацию признака за счет всех условий (факторов), действующих в данной совокупности:
где - значение признака; - среднее значение признака для изучаемой совокупности; - число единиц совокупности в отдельной группе.
Межгрупповая (факторная) дисперсия Dф показывает вариацию между группами за счет признака-фактора, положенного в основу группировки, и исчисляется по отклонениям групповых средних от общей средней:
где - среднее значение признака в отдельной группе; - общая средняя для всей изучаемой совокупности; - число единиц совокупности в отдельной группе.
Средняя из внутригрупповых дисперсия показывает вариацию за счет остальных факторов (всех факторов, за исключением признака-фактора, положенного в основу группировки) и не зависит от условия, положенного в основу группировки:
где - внутригрупповая дисперсия в отдельной группе.
Согласно правилу сложения дисперсия общая дисперсия представляет собой сумму межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий:
Таким образом, используя правило сложения дисперсий, зная любые два вида дисперсий, можно определить или проверить правильность расчета дисперсии третьего вида. Правило сложения дисперсий широко применяется при исчислении показателей тесноты связи, в дисперсионном анализе, при оценке точности типической выборки и в ряде других случаев.
Пользуясь правилом сложения дисперсий всегда можно по двум известным найти третью- неизвестную, а также охарактеризовать силу влияния группировочного признака. Очевидно, чем большая доля межгрупповой дисперсиии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак.
Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерменации. Этот показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака на образование общей вариации:
При отсутствии связи он равен 0, а при функциональной равен 1.
Эмпирическое корреляционное отношение:
По значению эмпирического корреляционного отношения можно судить о тесноте связи между признаками. Для этой цели обычно используют шкалу Чеддока:
0,1< з < 0.3 -- связь слабая
0.3 < з < 0.5 -- связь заметная
0.5 < з < 0.7 -- связь умеренно-тесная
0.7 < з < 0.9 -- связь тесная
0.9 < з < 1,0 -- связь очень тесная.
Многофакторная аналитическая группировка
Для изучения влияния нескольких факторов на результат строится многофакторная аналитическая группировка как комбинационная группировка по признакам-факторам, а для каждой подгруппы рассчитывается среднее значение результативного признака.
Эта группировка позволяет проследить колебмлемость результативного признака под влиянием двух факториальных признаков. Стоит отметить, что при малой наполненности подгрупп единицами, предоставляется достаточно сложным найти чистое влияние изучаемых факторов. Многофакторная аналитическая группировка строится по схожему принципу с однофакторной моделью, за исключение того, что для нахождения внутригрупповой дисперсии интервалы строятся одновременно по двум факториальным признакам, а единицы совокупности, удовлетворяют одновременно двум промежуткам.
2. Краткая характеристика отрасли
В 2012 году добычу нефти на территории Российской Федерации осуществляла 301 организация, имеющая лицензии на право пользования недрами. По итогам 2012 г. объем национальной добычи нефтяного сырья увеличился по сравнению с 2011 г. на 6,6 млн. т (+1,3%) и составил в абсолютном выражении 518,0 млн. т, установив новый максимальный уровень после распада СССР.
Географическими центрами роста нефтедобычи в Российской Федерации в 2012 году стали два региона: новые нефтедобывающие районы Восточной Сибири и Дальнего Востока и Европейская часть страны (за счет применения современных методов повышения нефтеотдачи на месторождениях традиционного добывающих регионов -- Приволжского и Уральского федеральных округов). При этом наибольший прирост добычи был достигнут в регионе Восточной Сибири и Дальнего Востока +6,7 млн. т (+11,9% к уровню 2011 года). За 2012 год в регионе произведено 62,9 млн. т нефти, основной рост добычи показали вертикально-интегрированные нефтяные компании (далее - ВИНК), увеличившие добычу на 6,7 млн. т (+ 21,2% к 2011 году).
В результате, по итогам года рост добычи показали две группы компаний-производителей нефти (суммарно ВИНК, мелкие и средние производители). При этом: по группе ВИНК суммарный прирост добычи в сравнении с 2011 годом составил +5,5 млн. т (+1,2%); по группе малых и средних добывающих компаний прирост добычи составил +2,1 млн. т (+4,5%); операторы СРП снизили объем добычи на 1,0 млн. т (-6,6 процента).
Основными факторами поддержки роста добычи нефтяного сырья в 2012 году в целом по Российской Федерации:
- предоставление льготного налогового режима для новых перспективных месторождений арктической части континентального шельфа, Восточной Сибири и Дальнего Востока, Охотского и Черного морей, повышающий их инвестиционную привлекательность и обеспечивающий ускорение темпов ввода в эксплуатацию и наращивание производственных показателей; - льготный налоговый режим для месторождений с извлекаемыми запасами до 5 млн. т. нефти и выработанностью менее 5%, небольших и новых месторождений;
- расширение транспортной инфраструктуры в районе новых месторождений Восточной Сибирии Дальнего Востока;
- сохранение уровня внешних цен на нефтяное сырье.
Программа комплексного освоения месторождений Ямало-Ненецкого автономного округа и севера Красноярского края.
В целях реализации решений, принятых на заседании Правительственной комиссии по вопросам топливно-энергетического комплекса, воспроизводства минерально-сырьевой базы и повышения энергетической эффективности экономики (пункт 4 раздела I протокола от 5 августа 2010 г. № 2), Минэнерго России осуществляет мониторинг программы комплексного освоения месторождений Ямало-Ненецкого автономного округа и севера Красноярского края (далее - Программа комплексного освоения).
3. Применение метода аналитических группировок для анализа результатов хозяйственной деятельности предприятия (отрасли)
Таблица 1. Исходные данные
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
1 |
Когалымнефтегаз |
235 |
13047,7 |
|
|
2 |
Лангепаснефтегаз |
133 |
6773,5 |
|
|
3 |
Повхнефтегаз |
137 |
12055,5 |
|
|
4 |
Покачевнефтегаз |
99 |
7064,9 |
|
|
5 |
Урайнефтегаз |
103 |
4810,7 |
|
|
6 |
ЛУКОЙЛ-Коми |
111 |
13947,7 |
|
|
7 |
ЛУКОЙЛ-Пермь |
118 |
13318,2 |
|
|
8 |
ЛУКОЙЛ-АИК |
50 |
2392,1 |
|
|
9 |
РИТЭК |
91 |
5712,1 |
|
|
10 |
Ванкорнефть |
102 |
21440,3 |
|
|
11 |
Оренбургнефть |
117 |
18350,2 |
|
|
12 |
Роснефть-Уватнефтегаз |
114 |
8329,0 |
|
|
13 |
ВЧНГ |
53 |
7694,0 |
|
|
14 |
Роснефть-Нижневартовск |
59 |
5841,0 |
|
|
15 |
Роснефть-Няганьнефтегаз |
45 |
6426,6 |
|
|
16 |
Роснефть-Пурнефтегаз |
48 |
6448,3 |
|
|
17 |
Самаранефтегаз |
61 |
10957,2 |
|
|
18 |
Самотлорнефтегаз |
63 |
16595,4 |
|
|
19 |
Удмуртнефть |
53 |
6458,0 |
|
|
20 |
Газпром Нефть Оренбург |
46 |
1047,0 |
|
|
21 |
Газпромнефть-Восток |
65 |
1387,5 |
|
|
22 |
Газпромнефть-ННГ |
125 |
11111,8 |
|
|
23 |
Заполярнефть |
100 |
4033,5 |
|
|
24 |
Сургутнефтегаз (Якутия) |
133 |
7218,0 |
|
|
25 |
Обьнефтегазгеология |
53 |
3806,2 |
|
|
26 |
Славнефть-Мегионнефтегаз |
70 |
9101,7 |
|
|
27 |
Славнефть-Нижневартовск |
50 |
2166,2 |
|
|
Итого |
27 |
2434 |
227534,3 |
В качестве факторного признака принимаем показатель «Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г.». В качестве результативного - «Добыча нефти за январь-декабрь 2013г.».
Исследование статистической информации начинается с определения ее однородности. Только при однородности вариационного ряда все далее рассчитанные показатели будут достаточно полно характеризовать его сущность.
Работа с вариационным рядом начинается с ранжирования значений, его формирующих. Установим ранг от меньшего к большему. Ранжирование осуществляем по факториальному признаку.
Таблица 2. Ранжирование совокупности по факторному признаку
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
15 |
Роснефть-Няганьнефтегаз |
45 |
6426,6 |
|
|
20 |
Газпром Нефть Оренбург |
46 |
1047,0 |
|
|
16 |
Роснефть-Пурнефтегаз |
48 |
6448,3 |
|
|
8 |
ЛУКОЙЛ-АИК |
50 |
2392,1 |
|
|
27 |
Славнефть-Нижневартовск |
50 |
2166,2 |
|
|
13 |
ВЧНГ |
53 |
7694,0 |
|
|
19 |
Удмуртнефть |
53 |
6458,0 |
|
|
25 |
Обьнефтегазгеология |
53 |
3806,2 |
|
|
14 |
Роснефть-Нижневартовск |
59 |
5841,0 |
|
|
17 |
Самаранефтегаз |
61 |
10957,2 |
|
|
18 |
Самотлорнефтегаз |
63 |
16595,4 |
|
|
21 |
Газпромнефть-Восток |
65 |
1387,5 |
|
|
26 |
Славнефть-Мегионнефтегаз |
70 |
9101,7 |
|
|
9 |
РИТЭК |
91 |
5712,1 |
|
|
4 |
Покачевнефтегаз |
99 |
7064,9 |
|
|
23 |
Заполярнефть |
100 |
4033,5 |
|
|
10 |
Ванкорнефть |
102 |
21440,3 |
|
|
5 |
Урайнефтегаз |
103 |
4810,7 |
|
|
6 |
ЛУКОЙЛ-Коми |
111 |
13947,7 |
|
|
12 |
Роснефть-Уватнефтегаз |
114 |
8329,0 |
|
|
11 |
Оренбургнефть |
117 |
18350,2 |
|
|
7 |
ЛУКОЙЛ-Пермь |
118 |
13318,2 |
|
|
22 |
Газпромнефть-ННГ |
125 |
11111,8 |
|
|
2 |
Лангепаснефтегаз |
133 |
6773,5 |
|
|
24 |
Сургутнефтегаз (Якутия) |
133 |
7218,0 |
|
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
3 |
Повхнефтегаз |
137 |
12055,5 |
|
|
1 |
Когалымнефтегаз |
235 |
13047,7 |
|
|
Итого |
27 |
2434 |
227534,3 |
По формуле (11) определяем коэффициент вариации, для этого нам потребуются значения средней, дисперсии и среднего квадратического отклонения.
у2
Таблица 3. Проверка на однородность. Вспомогательные расчеты
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь декабрь 2013г., шт. () |
|||
|
15 |
Роснефть-Няганьнефтегаз |
45 |
-45,15 |
2038,36 |
|
|
20 |
Газпром Нефть Оренбург |
46 |
-44,15 |
1949,06 |
|
|
16 |
Роснефть-Пурнефтегаз |
48 |
-42,15 |
1776,47 |
|
|
8 |
ЛУКОЙЛ-АИК |
50 |
-40,15 |
1611,87 |
|
|
27 |
Славнефть-Нижневартовск |
50 |
-40,15 |
1611,87 |
|
|
13 |
ВЧНГ |
53 |
-37,15 |
1379,98 |
|
|
19 |
Удмуртнефть |
53 |
-37,15 |
1379,98 |
|
|
25 |
Обьнефтегазгеология |
53 |
-37,15 |
1379,98 |
|
|
14 |
Роснефть-Нижневартовск |
59 |
-31,15 |
970,21 |
|
|
17 |
Самаранефтегаз |
61 |
-29,15 |
849,61 |
|
|
18 |
Самотлорнефтегаз |
63 |
-27,15 |
737,02 |
|
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь декабрь 2013г., шт. () |
|||
|
21 |
Газпромнефть-Восток |
65 |
-25,15 |
632,43 |
|
|
26 |
Славнефть-Мегионнефтегаз |
70 |
-20,15 |
405,95 |
|
|
9 |
РИТЭК |
91 |
0,85 |
0,73 |
|
|
4 |
Покачевнефтегаз |
99 |
8,85 |
78,36 |
|
|
23 |
Заполярнефть |
100 |
9,85 |
97,06 |
|
|
10 |
Ванкорнефть |
102 |
11,85 |
140,47 |
|
|
5 |
Урайнефтегаз |
103 |
12,85 |
165,17 |
|
|
6 |
ЛУКОЙЛ-Коми |
111 |
20,85 |
434,80 |
|
|
12 |
Роснефть-Уватнефтегаз |
114 |
23,85 |
568,91 |
|
|
11 |
Оренбургнефть |
117 |
26,85 |
721,02 |
|
|
7 |
ЛУКОЙЛ-Пермь |
118 |
27,85 |
775,73 |
|
|
22 |
Газпромнефть-ННГ |
125 |
34,85 |
1214,65 |
|
|
2 |
Лангепаснефтегаз |
133 |
42,85 |
1836,28 |
|
|
24 |
Сургутнефтегаз (Якутия) |
133 |
42,85 |
1836,28 |
|
|
3 |
Повхнефтегаз |
137 |
46,85 |
2195,10 |
|
|
1 |
Когалымнефтегаз |
235 |
144,85 |
20982,06 |
|
|
Итого |
27 |
2434 |
0 |
47769,41 |
V>33% => Совокупность неоднородна. При получении неоднородной совокупности, можем исключить до 10% признаков, характеризующихся наибольшим отклонением от средней величины. Вторично проводим определение однородности совокупности по 24 признакам, так как убираем аномальные значения предприятия `'235, 137, 45'', которые характеризуются максимальным отклонением факториального признака.
Таблица 4. Проверка на однородность совокупности после удаления аномальных значений. Вспомогательные расчеты
|
№ по п/п |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь декабрь 2013г., шт. () |
|||
|
20 |
Газпром Нефть Оренбург |
46 |
-38,04 |
1447,17 |
|
|
16 |
Роснефть-Пурнефтегаз |
48 |
-36,04 |
1299,00 |
|
|
8 |
ЛУКОЙЛ-АИК |
50 |
-34,04 |
1158,84 |
|
|
27 |
Славнефть-Нижневартовск |
50 |
-34,04 |
1158,84 |
|
|
13 |
ВЧНГ |
53 |
-31,04 |
963,59 |
|
|
19 |
Удмуртнефть |
53 |
-31,04 |
963,59 |
|
|
25 |
Обьнефтегазгеология |
53 |
-31,04 |
963,59 |
|
|
14 |
Роснефть-Нижневартовск |
59 |
-25,04 |
627,09 |
|
|
17 |
Самаранефтегаз |
61 |
-23,04 |
530,92 |
|
|
18 |
Самотлорнефтегаз |
63 |
-21,04 |
442,75 |
|
|
21 |
Газпромнефть-Восток |
65 |
-19,04 |
362,59 |
|
|
26 |
Славнефть-Мегионнефтегаз |
70 |
-14,04 |
197,17 |
|
|
9 |
РИТЭК |
91 |
6,96 |
48,42 |
|
|
4 |
Покачевнефтегаз |
99 |
14,96 |
223,75 |
|
|
23 |
Заполярнефть |
100 |
15,96 |
254,67 |
|
|
10 |
Ванкорнефть |
102 |
17,96 |
322,50 |
|
|
5 |
Урайнефтегаз |
103 |
18,96 |
359,42 |
|
|
6 |
ЛУКОЙЛ-Коми |
111 |
26,96 |
726,75 |
|
|
12 |
Роснефть-Уватнефтегаз |
114 |
29,96 |
897,50 |
|
|
11 |
Оренбургнефть |
117 |
32,96 |
1086,25 |
|
|
7 |
ЛУКОЙЛ-Пермь |
118 |
33,96 |
1153,17 |
|
|
22 |
Газпромнефть-ННГ |
125 |
40,96 |
1677,59 |
|
|
2 |
Лангепаснефтегаз |
133 |
48,96 |
2396,92 |
|
|
24 |
Сургутнефтегаз (Якутия) |
133 |
48,96 |
2396,92 |
|
|
Итого |
24 |
2017 |
0,00 |
21659 |
у2
Проведенные вычисления показали, что совокупность не стала однородной, но неоднородность стала меньше.
Приступаем к систематизации и группировке совокупности.
Строим аналитическую группировку. Определяем число групп, а затем определяем интервалы группировки. Каждый интервал характеризуется величиной, верхней и нижней границей. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.
Величина интервала определяется по формуле (2). Оптимальное число групп при равных интервалах может определяться по формуле Стерджесса (1).
Таблица 5. Группировка по факторному признаку
|
Интервал |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
46-62 |
Газпром Нефть Оренбург |
46 |
1047 |
|
|
Роснефть-Пурнефтегаз |
48 |
6448,3 |
||
|
ЛУКОЙЛ-АИК |
50 |
2392,1 |
||
|
Славнефть-Нижневартовск |
50 |
2166,2 |
||
|
ВЧНГ |
53 |
7694 |
||
|
Удмуртнефть |
53 |
6458 |
||
|
Обьнефтегазгеология |
53 |
3806,2 |
||
|
Роснефть-Нижневартовск |
59 |
5841 |
||
|
Самаранефтегаз |
61 |
10957,2 |
||
|
Итого |
9 |
473 |
46810 |
|
|
62-78 |
Самотлорнефтегаз |
63 |
16595,4 |
|
|
Газпромнефть-Восток |
65 |
1387,5 |
||
|
Славнефть-Мегионнефтегаз |
70 |
9101,7 |
||
|
Итого |
3 |
198 |
27084,6 |
|
|
78-94 |
РИТЭК |
91 |
5712,1 |
|
|
Итого |
1 |
91 |
5712,1 |
|
|
94-110 |
Покачевнефтегаз |
99 |
7064,9 |
|
|
Заполярнефть |
100 |
4033,5 |
||
|
Ванкорнефть |
102 |
21440,3 |
||
|
Урайнефтегаз |
103 |
4810,7 |
||
|
Итого |
4 |
404 |
37349,4 |
|
|
110-126 |
ЛУКОЙЛ-Коми |
111 |
13947,7 |
|
|
Роснефть-Уватнефтегаз |
114 |
8329 |
||
|
Оренбургнефть |
117 |
18350,2 |
||
|
Интервал |
Компания (предприятие) |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
ЛУКОЙЛ-Пермь |
118 |
13318,2 |
||
|
Газпромнефть-ННГ |
125 |
11111,8 |
||
|
Итого |
5 |
585 |
65056,9 |
|
|
126-142 |
Лангепаснефтегаз |
133 |
6773,5 |
|
|
Сургутнефтегаз (Якутия) |
133 |
7218 |
||
|
Итого |
2 |
266 |
13991,5 |
|
|
Всего |
24 |
2017 |
196004,5 |
Для анализа взаимосвязи между факториальным и результирующим признаками построим табл.6
Таблица 6. Зависимость результативного признака от факториального признака.
|
Интервал |
Кол-во предприятий |
Сумма по интревалам |
В среднем на одно предприятие |
|||
|
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|||
|
46-62 |
9 |
473 |
46810 |
52,56 |
5201,11 |
|
|
62-78 |
3 |
198 |
27084,6 |
66,00 |
9028,20 |
|
|
78-94 |
1 |
91 |
5712,1 |
91,00 |
5712,10 |
|
|
94-110 |
4 |
404 |
37349,4 |
101,00 |
9337,35 |
|
|
110-126 |
5 |
585 |
65056,9 |
117,00 |
13011,38 |
|
|
126-142 |
2 |
266 |
13991,5 |
133,00 |
6995,75 |
|
|
Итого |
24 |
2017 |
196004,5 |
84,04 |
8166,85 |
Таблица 7. Построение графика зависимости факторного и результативного признака
|
Ввод новых скважин за январь-декабрь 2013г., шт. |
Добыча нефти за январь-декабрь 2013г., тыс.т |
|
|
525,56 |
5201,11 |
|
|
660,00 |
9028,2 |
|
|
910,00 |
5712,1 |
|
|
1010,00 |
9337,35 |
|
|
1170,00 |
13011,38 |
|
|
1330,00 |
6995,75 |
График 1. Зависимость между признаками
На графике 1 видна прямая зависимость результативного признака от факторного.
Для выяснения степени влияния признака-фактора на результирующий и установлен...
Подобные документы
Способы группировки, использование их в анализе хозяйственной деятельности организаций. Прогнозирование экономических показателей, причинно-следственные связи экономических процессов и явлений, изучение взаимосвязи и взаимозависимости между показателями.
контрольная работа [42,9 K], добавлен 12.11.2010Обзор комплекса теоретических, правовых и практических проблем, касающихся института статистической группировки и сводки. Схема и особенности проведения типологической группировки. Пример составления аналитической записки с выводами и рекомендациями.
реферат [159,0 K], добавлен 02.04.2012Проведение экспериментального статистического исследования социально-экономических явлений и процессов Смоленской области на основе заданных показателей. Построение статистических графиков, рядов распределения, вариационных рядов, их обобщение и оценка.
курсовая работа [786,2 K], добавлен 15.03.2011Виды корреляции и регрессии, применяемые в статистическом анализе социально-экономических явлений и процессов. Построение корреляционной модели (уравнения регрессии). Построение корреляционной таблицы, выполнение интервальной группировки по признакам.
курсовая работа [131,7 K], добавлен 03.10.2014Корреляционный и регрессионный приемы выявления связей между признаками. Оценка значимости параметров и взаимосвязи. Виды, формы (открытая, подавленная), способы измерения инфляции. Методология расчета и сезонной корректировки индекса потребительских цен.
курсовая работа [223,3 K], добавлен 25.08.2010Экономические показатели условий и результатов деятельности предприятий. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления. Метод аналитической группировки.
курсовая работа [189,2 K], добавлен 28.05.2013Способы группировки информации в анализе хозяйственной деятельности. Методика построения группировок, анализ состава и динамики балансовой прибыли. Методы регулирования прибыли субъектом хозяйствования. Решение задач по оценке хозяйственной деятельности.
контрольная работа [199,2 K], добавлен 21.11.2010Анализ обобщающих показателей и закономерностей социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени. Описание количественной стороны массовых социально-экономических явлений, отражаемых посредством показателей статистики.
контрольная работа [761,6 K], добавлен 22.01.2015Цели использования способа сравнения. Сравнительный анализ. Способы приведения сравниваемых показателей в сопоставимый вид, использования относительных и средних величин, группировки информации. Балансовый способ отражения аналитической информации.
реферат [57,9 K], добавлен 24.11.2008Заработная плата работника предприятия. Фондоотдача основных фондов. Определение тесноты взаимосвязи между показателями с помощью коэффициента ранговой корреляции. Проверка статистической совокупности на однородность. Сравнение и анализ расчетов.
курсовая работа [161,0 K], добавлен 03.12.2010Основной капитал, его структура и проблемы формирования. Организационно-экономическая характеристика предприятия. Исследование эффективности, динамики, структуры основного капитала, оценки его влияния на результаты хозяйственной деятельности предприятия.
курсовая работа [34,1 K], добавлен 04.03.2010Теоретические подходы к изучению методов исследования экономических процессов и явлений. Основные понятия и пути совершенствования методологии науки. Характеристика основных приемов и методов экономического анализа. Содержание сущность факторного анализа.
курсовая работа [128,0 K], добавлен 11.12.2010Виды и методы взаимосвязи. Виды взаимосвязи. Методы взаимосвязи. Аналитические группировки. Метод параллельных рядов. Балансовый метод. Корреляционно-регрессионный анализ. Графики, характеризующие связь социальных явлений.
курсовая работа [141,7 K], добавлен 26.03.2007Понятие, сущность и классификация инфляции. Показатели рядов динамики. Расчет индексов качественных показателей на примере индекса цен. Взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов. Изменение стоимости, объемов производства и инфляции бензина.
курсовая работа [518,4 K], добавлен 09.06.2014Виды группировок, используемых в статистике. Разнообразие взаимосвязей между признаками, выступающими в роли причины или следствия явления. Структурные группировки предприятий по численности работников, по доходу и по объему перевезенных грузов.
контрольная работа [565,1 K], добавлен 19.01.2015Статистический ряд распределения фермерских хозяйств по удою от одной коровы. Определение ошибки выборки и границ для среднего удоя в генеральной совокупности. Связь между признаками методом аналитической группировки. Расчет межгрупповой дисперсии.
контрольная работа [535,7 K], добавлен 14.11.2013Особенности построения статистических сводок и рядов распределения в экономическом исследовании. Практическое применение метода группировок при анализе кадрового состава современной организации. Этапы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений.
курсовая работа [240,4 K], добавлен 20.01.2015Основные принципы методологии и методики экономического анализа, изучение экономических явлений в их взаимосвязи. Способы обработки экономической информации. Использование плановых, учетных и отчетных показателей для измерения экономических явлений.
презентация [179,0 K], добавлен 19.03.2013Виды, типы и методы исследования экономических и политических процессов. Анализ состояния и тенденций развития социальных процессов. Сущность метода структуризации. Изучение социальной системы, освоение взаимосвязей и взаимозависимостей ее элементов.
курсовая работа [158,0 K], добавлен 24.10.2014Теоретико-методологические основы методов и принципов социально-экономического планирования и прогнозирования. Анализ и прогнозирование социально-экономических процессов МО Улан-Удэ. Прогноз основных показателей социально-экономических процессов.
курсовая работа [180,6 K], добавлен 04.12.2013
