Взаимосвязь между стоимостью основных фондов и динамикой количества предприятий в Калининградской области. Методы определения численности трудовых ресурсов
Главные задачи корреляционно-регрессионного анализа. Методика составления системы нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии. Основные показатели, определяющие количественную характеристику трудовых ресурсов предприятия.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 18.08.2014 |
Размер файла | 19,1 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
1. Взаимосвязь между стоимостью основных фондов и динамикой количества предприятий в Калининградской области
Существует две категории зависимостей (функциональная и корреляционная) и две группы признаков (признаки-факторы и результативные признаки). В отличие от функциональной связи, где существует полное соответствие между факторными и результативными признаками, в корреляционной связи отсутствует это полное соответствие.
Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Примером корреляционной зависимости может быть зависимость между размерами активов банка и суммой прибыли банка.
Задачами КРА являются:
1. Обнаружение корреляционной зависимости и выявление формы связи.
2. Установление количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных признаков на результативные.
При изучении взаимосвязей выделяют след основные этапы:
1. Качественный анализ явления, в процессе которого устанавливаются причинно-следственные связи между явлениями, определяется направление связи.
2. Построение модели связи. Выбирается определенный вид математической функции, наилучшим образом отображаемый характер изучаемой связи. Эта задача решается с помощью регрессионного анализа. Математическая функция, отображающая форму корреляционной зависимости называется уравнением регрессии.
3. Интерпретация результатов. Оценивается теснота связи между признаками, а задача решается с помощью корреляционного анализа. Если характеризуется связь двух признаков, то она называется парной, более двух - множественной.
Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: факторным и результативным. Аналитически связь между ними описывается уравнениями прямой, гиперболы, параболы и т.д.
1) Если результативный признак с увеличением факторного признака равномерно возрастает или убывает, то такая зависимость является линейной и описывается уравнением прямой:
ух = а0 + а1х,
где ух - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии; а0, а1 - параметры прямой; х - значение факторного признака.
Параметры уравнения прямой (а0, а1) определяются путем решения системы нормальных уравнений на основе метода наименьших квадратов. Сущность данного метода заключается в нахождении параметров модели, при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по уравнению регрессии:
Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии имеет вид:
n а0 + а1 ? x = ? у,
а0 ? х + а1 ? х2 = ? ху,
где n - объем исследуемой совокупности.
В уравнении регрессии параметр а1 называется коэффициентом регрессии. Он показывает, на сколько единиц изменится значение результативного признака при увеличении факторного признака на одну единицу.
2) Если результативный признак с увеличением факторного признака возрастает (убывает) не бесконечно, а стремится к конечному пределу, то для анализа такого признака применяется уравнение гиперболы:
ух = а0 + а1 / х.
3) Если с увеличением факторного признака результативный признак увеличивается, но до определенной величины, а затем с ростом Х У снижается, то такая зависимость описывается уравнением параболы 2-ого порядка:
ух = а0 + а1х + а2 х2.
Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.
Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r, для расчета которого можно использовать, например, две следующие формулы:
r = ? (х-хср) (у-уср) / n дx дy.
r = (? ху - ?x?y / ?n) / v [?х2 - (? х)2/ n ] [?y2 - (? y)2/ n].
Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, « - » имеет место при обратной зависимости.
Корреляционно-регрессионный анализ обычно (особенно в условиях так называемого малого и среднего бизнеса) проводится для ограниченной по объёму совокупности.
Табл. 1. Данные по Калининградской области
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
||
Основные фонды, млрд. руб. |
136207 |
142772 |
178685 |
195805 |
251225 |
303919 |
346298 |
398091 |
|
Число предприятий и организаций на конец года |
37381 |
41235 |
46304 |
45944 |
48763 |
51500 |
54621 |
51420 |
Основные фонды, млрд. руб. - параметр «у»
Табл. 2. Число предприятий и организаций - параметр «х»
№ |
х |
у |
х2 |
у2 |
ху |
|
1 |
37381 |
136207 |
1397339161 |
18552346849 |
5091553867 |
|
2 |
41235 |
142772 |
1700325225 |
20383843984 |
5887203420 |
|
3 |
46304 |
178685 |
2144060416 |
31928329225 |
8273830240 |
|
4 |
45944 |
195805 |
2110851136 |
38339598025 |
8996064920 |
|
5 |
48763 |
251225 |
2377830169 |
63114000625 |
12250484675 |
|
6 |
51500 |
303919 |
2652250000 |
92366758561 |
15651828500 |
|
7 |
54621 |
346298 |
2983453641 |
119922304804,00 |
18915143058 |
|
8 |
51420 |
398091 |
2644016400 |
158476444281,00 |
20469839220 |
|
У |
377168 |
1953002 |
18010126148,00 |
543083626354,00 |
95535947900 |
|
Среднее значение |
47146 |
244125,3 |
2251265769 |
67885453294 |
11941993488 |
дх2 = 2251265769 - 471462 = 2251265769 - 2222745316=28520453.
дх = v дх2 = 5340,5.
ду2 = 67885453294- 244125,32 = 67885453294 -59597162100,09=8288291193,91.
ду = v ду2 =91040,1.
Так как ?ху >0 - связь тесная, прямая можно построить уравнение регрессии
Построим уравнение регрессии.
a0n + a1Уxi = Уyi.
a0Уx1 + a1Уxi2 = Уxiyi.
8a0 + 377168a1 = 1953002.
377168a0 + 18010126148a1 = 95535947900.
Д = 8 377168 = 8*18010126148-377168*377168 = 377168 18010126148 = 144081009184 -142255700224 = 1825308960
1825308960 - дельта, главный определитель системы
Д а0= 1953002 377168 = 1953002*18010126148 - 95535947900 18010126148 - 377168*95535947900 = 35173812387296296 - 36033102397547200,00 = -859290010250904,00.
а0= Д а0/ Д = -859290010250904,00 / 1825308960 = -470764,1441.
Д а1= 8 1953002 = 8*95535947900 - 1953002*377168 = 377168 95535947900 = 764287583200,00 - 736609858336 = 27677724864,00.
а1= Д а1/ Д =27677724864,00/1825308960 = 15,16330959~15,1633.
у = -470764,14+15,1633х
Табл. 3. Проверка
№ |
период |
Показатель х |
Показатель у согласно уравнению |
Показатель у - факт |
|
1 |
2005 |
37381 |
96055,18 |
136207 |
|
2 |
2006 |
41235 |
154494,5 |
142772 |
|
3 |
2007 |
46304 |
231357,3 |
178685 |
|
4 |
2008 |
45944 |
225898,5 |
195805 |
|
5 |
2009 |
48763 |
268643,9 |
251225 |
|
6 |
2010 |
51500 |
310145,8 |
303919 |
|
7 |
2011 |
54621 |
357470,5 |
346298 |
|
8 |
2012 |
51420 |
308932,7 |
398091 |
|
итого |
1952998 |
1953002 |
Суммы примерно равны, значит уравнение составлено верно.
2. Методы определения численности трудовых ресурсов
При планировании потребности персонала, как правило, используются прогрессивные трудовые нормативы, а также балансы рабочего времени и фонды времени эффективной работы и другие. Численность отдельных категорий персонала можно установить по нормам времени, обслуживания, управления, подчиненности и другим нормативным показателям, устанавливающим величину затрат труда на единицу выполняемой работы или услуги. Требуемое количество рабочих-наладчиков оборудования рассчитывается, как правило, на основе соотношения числа обслуживаемых станков и норме времени их обслуживания, число руководителей - по нормам управляемости или подчиненности.
Текущая потребность предприятия в основных рабочих определяется по нормам трудоёмкости продукции.
Количественная характеристика трудовых ресурсов (персонала) предприятия в первую очередь измеряется такими показателями, как списочная, явочная и среднесписочная численность работников.
В явочный состав входят те рабочие, которые должны являться на работу ежедневно для обеспечения нормального хода производства. В списочную численность включаются все рабочие, состоящие в группе промышленно-производственного персонала предприятия, в том числе и находящиеся в отпусках, отсутствующие по болезни и другим причинам. Списочный состав рабочих в течение года изменяется вследствие текучести кадров, и поэтому необходимо различить среднесписочное число рабочих предприятия, представляющее собой их среднеарифметическую годовую численность.
Количественное соотношение между явочными и списочными рабочими, или их структуру, можно представить как отношение эффективного фонда рабочего времени к номинальному, соответствующие значения которых примерно равны 225 и 250 рабочим дням. Из этого соотношения (225/250=0,9) следует, что списочное число рабочих больше явочного примерно на 10%.
Списочное и явочное число рабочих является объектом статистического учета.
Для определения численности работников за определенный период используется показатель среднесписочной численности. Он применяется для исчисления производительности труда, средней заработной платы, коэффициентов оборота, текучести кадров и ряда других показателей. Среднесписочная численность работников за месяц определяется путем суммирования численности работников списочного состава за каждый календарный день месяца, включая праздничные и выходные дни, и деления полученной суммы на количество календарных дней месяца. Для правильного определения среднесписочной численности работников необходимо вести ежедневный учет работников списочного состава с учетом приказов о приеме, переводе работников на другую работу и прекращение трудового договора.
Одной из причин динамики численности персонала служит текучесть кадров. Различают общий оборот рабочей силы Ооб, абсолютную величину оборота по приему рабочей силы Оп (число принятых на работу) и абсолютную величину оборота по увольнению Оу (число уволенных с работы) Общий оборот рабочей силы получается из суммы принятых и уволенных рабочих. Число уволенных по собственному желанию, за прогулы и другие нарушения трудовой дисциплины образует абсолютный размер текучести рабочей силы Отек.
Текучесть кадров характеризуют коэффициентами, которые измеряют в процентах от среднесписочной численности работников, например, коэффициент общего оборота рабочей силы, оборота по приему рабочей силы, оборота по увольнению рабочей силы, текучести рабочей силы.
Кроме численности работников количественная характеристика трудового потенциала предприятия и его внутренних подразделений может быть представлена и фондом ресурсов труда (Фрт) в человеко-днях или человеко-часах, который можно определить путем умножения среднесписочной численности работников на среднюю продолжительность рабочего периода в днях или часах.
При планировании потребности остальных категорий промышленно-производственного персонала предприятия (кроме рабочих) определяется только их списочный состав. Выделять явочный состав не принято, так как работники данных категорий могут выполнять функции отсутствующих специалистов.
При планировании потребности персонала, как правило, используются прогрессивные трудовые нормативы, а также балансы рабочего времени и фонды времени эффективной работы и другие. Численность отдельных категорий персонала можно установить по нормам времени, обслуживания, управления, подчиненности и другим нормативным показателям, устанавливающим величину затрат труда на единицу выполняемой работы или услуги.
Пример
Рассчитаем базовую потребность в работниках печатного цеха для ООО «Флекса-М».
Табл. 4. Данные для расчета численности основного цеха ООО «Флекса-М» за 2012 год
№ п/п |
Показатели |
Значения |
|
1. |
Тип и вид установленного в цехе оборудования |
ПЗО-6 |
|
2. |
Годовой объем продукции в учетных единицах |
126 млн. физических листов-оттисков |
|
3. |
Формат издания |
80х108/32 |
|
4. |
Выполнением норм основными рабочими |
118% |
|
5. |
Выполнение норм вспомогательными рабочими |
125% |
|
6. |
Дополнительная сложность продукции |
14% |
|
7. |
Средняя тиражность |
56 тыс листов-оттисков |
|
8. |
Процент технических отходов |
4% |
|
9. |
Процент технологических остановок |
3,8% |
|
10. |
Норма времени на печать 1000ед.продукции |
11,8 мин |
|
11. |
Норма времени на приправку |
90 мин |
|
12. |
Время простоя в капитальном ремонте |
272 ч |
|
13. |
Время простоя в текущем ремонте |
128 ч |
|
14. |
Продолжительность осмотров |
6 ч |
|
15. |
Режимный фонд времени |
4 154ч |
|
16. |
Коэффициент сменности работы ремонтного цеха |
1 |
|
17. |
Коэффициент сменности работы печатного цеха |
2 |
На основании этих данных произведем расчет численности основных производственных рабочих печатного цеха.
Одним из методов определения потребности в основных производственных рабочих является расчет, исходя из уровня выработки и объема производственной программы.
Для обеспечения производственной программы в 126 000 тысяч физических листо-оттисков у предприятия имеется пять печатных машин ПЗО-6.
Для обеспечения работы одной машины требуется бригада численностью три человека: один печатник VI разряда, один печатник V разряда и помощник печатника II разряда.
При расчете численности основных производственных рабочих необходимо учесть загрузку печатных машин и планируемые неявки рабочих, которые составляют 11%.
Расчет выполнен, исходя из двухсменного режима работы оборудования ПЗО-6 в 4 154 часа. Отсюда следует, что номинальный фонд времени работы одного рабочего составит 2 077 часов.
Табл. 5. Расчет численности основных производственных рабочих печатного цеха ООО «Флекса-М»
Наименование оборудования |
Штат исполнителей на машино-смену |
Количество машинных смен |
Режимный фонд работы оборудования |
Расчет рабочей силы |
||||||
Профессия, специальность |
Тарифный разряд |
Нормативная численность |
Расчетный фонд рабочего времени за год |
Бюджет рабочего времени одного рабочего за год |
Списочное количество рабочих |
|||||
расчетное |
По плану |
|||||||||
ПЗО-6 5 машин |
печатники |
VI,V,II |
3 |
8,46 |
18756,8 |
56270,5 |
1848,5 |
30,44 |
31 |
Расчет производился по следующим формулам.
1. Расчетный фонд рабочего времени за год по формуле:
Траб.вр. = Кбр * Треж.,
где Кбр - нормативная численность бригады для обслуживания одной машины; Треж - режимный фонд работы оборудования, установленного в цехе.
Режимный фонд времени всего оборудования, установленного в цехе, составляет сумму Треж ПЗО-6/1, ПЗО-6/2, ПЗО-6/3, ПЗО-6/4, ПЗО-6/5 и равно 18 756,8 часов.
Траб.вр. = 3*18756,8 = 56 270,5 часов.
Бюджет рабочего времени одного рабочего в год находим по формуле:
Тном = Тном - Тнеяв,
где Тном - режимный фонд времени работы оборудования при работе в одну смену; Тнеяв - планируемые неявки рабочих.
Планируемые неявки рабочих определяются по нормативному проценту от режимного фонда времени и составляют 11%.
Тном = 4154/2 - 4154/2*11% = 1848,5 часов.
По плану для обеспечения работы пяти машин ПЗО-6 и выпуска 126 млн. физических листо-оттисков продукции необходимо 31 человек основных производственных рабочих, а в нашем случае на ООО «Флекса-М» работают 30 основных производственных рабочих в печатном цехе. Отсюда следует, что имеется ещё одно вакантное место основного производственного рабочего.
корреляционный регрессия линейный количественный
Список использованных источников
1 Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2010.
2 Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2011.
3 Теория статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2009.
4 Статистика/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2010.
5 Статистика / Под ред. В.Г. Ионина. М.: Инфра-М, 2012.
6 Экономическая статистика / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Инфра-М, 2012.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие регрессии. Оценка параметров модели. Показатели качества регрессии. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии. Реализация регрессионного анализа в программе MS Excel. Условия Гаусса-Маркова. Свойства коэффициента детерминации.
курсовая работа [233,1 K], добавлен 21.03.2015Основные методы анализа линейной модели парной регрессии. Оценки неизвестных параметров для записанных уравнений парной регрессии по методу наименьших квадратов. Проверка значимости всех параметров модели (уравнения регрессии) по критерию Стьюдента.
лабораторная работа [67,8 K], добавлен 26.12.2010Особенности расчета параметров уравнений линейной, степенной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной и экспоненциальной регрессии. Методика определения значимости уравнений регрессии. Идентификация и оценка параметров системы уравнений.
контрольная работа [200,1 K], добавлен 21.08.2010Статистика трудовых ресурсов и её задачи. Показатели численности и движения трудовых ресурсов. Понятие о рядах динамики. Анализ основной тенденции развития в рядах динамики. Корреляционная связь. Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 10.04.2008Методика определения параметров линейной регрессии, составления экономической интерпретации коэффициентов регрессии. Проверка выполнения предпосылок МНК. Графическое представление физических и модельных значений. Нахождение коэффициентов детерминации.
контрольная работа [218,0 K], добавлен 25.05.2009Задачи эконометрики, ее математический аппарат. Взаимосвязь между экономическими переменными, примеры оценки линейности и аддитивности. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования. Определение коэффициентов линейной парной регрессии.
контрольная работа [79,3 K], добавлен 28.07.2013Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.
контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018Определение количественной зависимости массы пушного зверька от его возраста. Построение уравнения парной регрессии, расчет его параметров и проверка адекватности. Оценка статистической значимости параметров регрессии, расчет их доверительного интервала.
лабораторная работа [100,5 K], добавлен 02.06.2014Сущность корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математической модели. Обеспечение объема и случайного состава выборки. Измерение степени тесноты связи между переменными. Составление уравнений регрессии, их экономико-статистический анализ.
курсовая работа [440,3 K], добавлен 27.07.2015Параметры уравнений линейной парной регрессии. Показатели корреляции и детерминации. Изменение средней заработной платы и выплат социального характера. Средняя ошибка аппроксимации. Коэффициент эластичности и стоимость активных производственных фондов.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 23.06.2011Построение гипотезы о форме связи денежных доходов на душу населения с потребительскими расходами в Уральском и Западно-Сибирском регионах РФ. Расчет параметров уравнений парной регрессии, оценка их качества с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа [4,5 M], добавлен 05.11.2014Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление остатков, расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков и построение графика остатков. Проверка выполнения предпосылок МНК.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 25.06.2010Показатели статистики занятости и безработицы, а также баланс трудовых ресурсов. Изучение межрегиональной вариации уровня безработицы. Построение уравнения регрессии. Регрессионная модель зависимости уровня безработицы и внутреннего валового продукта.
курсовая работа [604,2 K], добавлен 16.09.2014Выбор факторных признаков для двухфакторной модели с помощью корреляционного анализа. Расчет коэффициентов регрессии, корреляции и эластичности. Построение модели линейной регрессии производительности труда от факторов фондо- и энерговооруженности.
задача [142,0 K], добавлен 20.03.2010Расчет параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии, порядок проведения дисперсионного анализа. Оценка тесноты связи между ценами первичного рынка и себестоимостью с помощью показателей корреляции и детерминации, ошибки аппроксимации.
курсовая работа [923,5 K], добавлен 07.08.2013Определение параметров линейной регрессии и корреляции с использованием формул и табличного процессора MS Excel. Методика расчета показателей парной нелинейной регрессии и корреляции. Вычисление значений линейных коэффициентов множественной детерминации.
контрольная работа [110,4 K], добавлен 28.07.2012Расчет параметров уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация ее коэффициента. Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю. Построение степенной модели парной регрессии. Вариация объема выпуска продукции.
контрольная работа [771,6 K], добавлен 28.04.2016Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа. Области его применения. Анализ объекта и разработка числовой экономико-математической модели.
курсовая работа [151,0 K], добавлен 27.03.2009Понятие модели множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов, который используется для определения параметров уравнения множественной линейной регрессии. Оценка качества подгонки регрессионного уравнения к данным. Коэффициент детерминации.
курсовая работа [449,1 K], добавлен 22.01.2015