Статистическое исследование динамики объема производства продукции на нефтеперерабатывающем предприятии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

В современном обществе важную роль в механизме управления экономикой выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации. В результате, предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучения динамики ее развития, проведения международных сопоставлений и, в конечном счете, принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.

Статистика - это самостоятельная общественная наука, которая изучает количественную сторону массовых явлений и процессов, исследует закономерности общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Производство - процесс создания разных видов экономического продукта. Понятие производства характеризует процесс активного преобразования людьми природных ресурсов с целью создания необходимых материальных условий для своего существования и развития.

Производство может быть разделено на следующие категории:

сельскохозяйственное производство (и его отрасли -- лесоводство, скотоводство, рыбоводство и пр.) - разведение животных и растительных продуктов при помощи естественных сил природы;

промышленное производство (добывающая и обрабатывающая промышленность) - переработка сырья в пригодный для потребления человека вид.

Основной задачей промышленных предприятий является наиболее полное обеспечение спроса населения высококачественной продукцией. Темпы роста объема производственной продукции, повышение ее качества непосредственно влияют на величину издержек, прибыль и рентабельность предприятия. Объем производства и реализованной продукции - это основные показатели, характеризующие деятельность предприятия.

Целью данной курсовой работы является статистическое исследование динамики объема производства продукции на нефтеперерабатывающем предприятии.

Задачи курсовой работы:

изучить статистические методы анализа производства продукции;

провести статистический анализ объема производства продукции на нефтеперерабатывающем предприятии.

Объектом исследования в практической части курсовой работы является ЗАО ПК «Дитэко» г. Ангарска. Полное наименование организации закрытое акционерное общество производственная компания «Дитэко». Основной вид деятельности - производство нефтепродуктов.

1. Статистические методы анализа производства продукции

В статистике для изучения и анализа того или иного явления или процесса принято использовать различные методы:

статистическое наблюдение,

абсолютные и относительные величины,

сводка и группировка данных,

метод средних величин и вариации,

табличный и графический метод,

методы для изучения рядов динамики,

факторные методы анализа

и мн. др.

Рассмотрим некоторые из них более подробно.

1.1 Абсолютные и относительные величины

Результаты статистического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин. Абсолютная величина отражает уровень развития явления.

В статистике все абсолютные величины являются именованными, измеряются в конкретных единицах (рублях, штуках, киловатт-часах, человекоднях и т.д.) и, в отличие от математического понятия абсолютной величины, могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, убыль, потери и т.п.).

Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не показаны соотношения с другими абсолютными показателями. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин относительные показатели.

Относительная величина в статистике -- это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Основное условие правильного расчета относительной величины -- сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Относительные величины определяются в форме коэффициентов, процентов, промилле, децемилле и т.п.

Выделяют следующие типы относительных величин:

Относительная величина динамики -- характеризует изменение уровня развития какого-либо явления во времени; получается в результате деления уровня признака в определенный период или момент времени на уровень этого же показателя в предшествующий период или момент.

Относительная величина плана -- рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в предшествующем периоде.

Относительная величина выполнения плана -- рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному.

Относительная величина сравнения -- сопоставляет размеры одноименных абсолютных величин, относящихся к одному и тому же периоду (или моменту времени), но к различным совокупностям.

Относительная величина структуры -- характеризует доли, удельные веса составных элементов одной совокупности.

1.2 Ряды динамики

Ряд динамики -- это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления, таким образом, динамические ряды показывают развитие совокупности, ее изменение во времени.

Ряд динамики состоит из двух элементов: моментов времени (обычно дат) или периодов времени (годы, кварталы, месяцы), к которым относятся статистические данные, и самих данных, называемых уровнями ряда.

Уровни рядов динамики должны быть сопоставимы между собой, то есть числовые характеристики одного и того же показателя должны быть сравнимы в разные моменты (периоды) времени. Это важно для расчета показателей динамики, для построения систем взаимосвязанных рядов динамики.

Для более глубокого изучения общественных явлений и их анализа простого визуального сопоставления уровней ряда динамики недостаточно, необходимо исчислять по каждому году производные показатели ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

Расчет производных показателей рядов динамики осуществляется на основе сравнения их уровней. При этом возможны два способа сопоставления уровней динамического ряда:

расчет базисных показателей, при котором все последующие уровни сравнивают с некоторым начальным, принятым за базу;

расчет цепных показателей, при котором каждый последующий уровень ряда динамики сопоставляют с предыдущим.

Показатели, позволяющие сравнивать уровни ряда, можно разделить на абсолютные и относительные. Абсолютный прирост (?y) показывает, на сколько данный уровень больше или меньше базисного. Абсолютный прирост исчисляется как разница между сравниваемым и базисным уровнем:

где ?y - абсолютный прирост;

yi - уровень, который сравнивается;

yo - уровень, с которым производится сравнение;

yi-1 - предыдущий уровень;

б - базисный показатель;

ц - цепной показатель.

Темп роста (Т) показывает, во сколько раз уровень текущего периода увеличился или уменьшился по сравнению с уровнем базисного либо предыдущего периода и рассчитывается как отношение сравниваемого периода и периода принятого за базу сравнения. Темп роста может быть выражен либо в разах (коэффициент), либо в процентах (темп):

Темп прироста (?Т) показывает, на сколько процентных пунктов уровень данного периода выше или ниже уровня базисного или предыдущего периода. Темп прироста определяется путем вычитания 100% из величины соответствующего показателя темпа роста, выраженного в процентах:

Показатель абсолютного значения одного процента прироста (A) показывает, какое абсолютное значение содержит один процент прироста показателя и исчисляется как отношение абсолютного прироста к темпу прироста. Рассчитывается только цепным методом:

1.3 Средние показатели динамики

Средние показатели необходимы для обобщения статистических характеристик динамики, характеризующих скорость и интенсивность изменения уровней ряда. Согласно теории средних величин, их вычисление должно вестись по однородным группам. Для развивающихся во времени явлений это должно означать, что средняя изменяющихся во времени уровней должна характеризовать внекотором отношении время однородное, с одинаковыми условиями развития. Общая средняя за весь период может быть дополнена средними за отдельные промежутки этого периода.

Расчет среднего уровня ряда имеет несколько условный характер, так как отражает реальный объем среднего значения производства продукции только для краткого интервала времени. Большинство общественных явлений изменяются достаточно быстро, в связи с этим, чем больше период времени, тем в меньшей степени средний уровень соответствует действительности, и тем больше вероятность несопоставимости анализируемых данных. В связи с этим, определение среднего уровня динамического ряда корректно, как правило, для одного года или нескольких лет.

Система средних показателей динамики включает:

средний уровень ряда,

средний абсолютный прирост,

средний темп роста,

средний темп прироста.

Средний абсолютный прирост (?y) выпуска или реализации продукции определяется в соответствии с сущностью средней величины, т.е. путем распределения суммарного объема изменения признака поровну между всеми промежутками времени (периодами):

(8)

где n - число периодов;

x - значение уровня ряда.

__

Средний темп роста (T) наиболее часто используемый в анализе показатель динамики, рассчитывается как геометрическая средняя для цепных темпов роста, выраженных в коэффициентах:

1.4 Аналитическое сглаживание динамических рядов

Основной целью статистического анализа динамических рядов является аналитическое описание тенденции развития уровня ряда и получения на основной построенной модели прогнозов на будущие периоды. Основным способом аналитического описания является построение тренда.

Тренд - это вид регрессионной модели, характеризующий зависимость между уровнем ряда и, так называемым, временным фактором.

где t - временной фактор

Уровни тренда в соответствии с корреляционно-регрессионным анализом представляют собой условную среднюю величину для совокупности возможных значений уровней динамического ряда.

Тренд представляет собой функцию количественный параметр которой определяется по так называемому методу наименьших квадратов.

Основная задача состоит в том, чтобы подобрать трендовую модель наиболее точно описывающую общую тенденцию развития динамического ряда. Следовательно, модель будет оптимальной, если будут отсутствовать области расхождения.

Весьма распространенным приемом выявления формы тренда является графическое изображение временного ряда. Но при этом весьма велико влияние субъективного фактора, даже при отображении выровненных уровней.

Наиболее надежные методы выбора уравнения тренда основаны на свойствах различных кривых, применяемых при аналитическом выравнивании. Такой подход позволяет увязать тип тренда с теми или иными качественными свойствами развития явления.

Рассмотрим основные типы уравнений тренда:

Линейная форма тренда:

где yt- уровень ряда, полученный в результате выравнивания по прямой;

a0 - начальный уровень тренда;

a1 - средний абсолютный прирост; константа тренда.

Если ?ti = 0, то

Для линейной формы тренда характерно равенство так называемых первых разностей (абсолютных приростов) и нулевые вторые разности, то есть ускорения.

Параболическая форма тренда (полином):

Для данного типа кривой постоянными являются вторые разности (ускорение), а нулевыми - третьи разности.

Параболическая форма тренда соответствует ускоренному или замедленному изменению уровней ряда с постоянным ускорением. Если а2< 0 и а1> 0, то квадратическая парабола имеет максимум, если а2> 0 и а1< 0 - то минимум. Для отыскания экстремума первую производную параболы по t приравнивают к 0 и решают уравнение относительно t.

Логарифмическая форма тренда:

где а1 - константа тренда.

Логарифмическим трендом может быть описана тенденция, проявляющаяся в замедлении роста уровней ряда динамики при отсутствии предельно возможного значения. При достаточно большом t логарифмическая кривая становится мало отличимой от прямой линии.

Логарифмическая кривая на практике используется в некоторых демографических прогнозах, а также для изучения динамики степени удовлетворения спроса на определенные потребительские товары, для оценки тенденции развития производства продуктов потребления.

После того, как выявлен тип тренда, необходимо определить количественное значение параметров уравнения кривой. Оценка параметров может быть осуществлена различными способами, среди которых: метод наименьших квадратов (МНК); метод наименьших расстояний; метод избранных точек. Чаще всего на практике используют МНК. Метод позволяет рассчитать значение параметров, при которых обеспечивается наименьшая сумма квадратов отклонений фактических уровней от сглаженных, т. е. полученных в результате аналитического выравнивания.

Математический аппарат метода наименьших квадратов описан в большинстве работ по математической статистике, поэтому нет необходимости подробно на нем останавливаться. Отметим только, что для нахождения параметров прямой необходимо решить систему уравнений:

1.5 Табличный и графический метод обработки статистических данных

динамика продукция производство ряд

Графические изображения служат одним из важнейших технических и познавательных средств статистики, являясь самой эффективной для восприятия формой представления данных. С помощью графиков отображается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи и сравнения явлений.

В статистике графики используются:

с целью популяризации данных и облегчения их восприятия неспециалистами, так как графики производят большее впечатление, чем сведенные цифры;

для лучшего осмысления и понимания результатов статистического наблюдения;

для обобщения и анализа статистических данных, а также правильного толкования результатов статистического анализа;

для наглядного сравнения статистических показателей и лучшего понимания статистического материала.

Графический метод важен как в предварительном анализе данных, так и в представлении окончательных выводов. При графическом изображении статистических данных становится более выразительной сравнительная и сопоставительная характеристика изучаемых показателей, четче проявляются тенденции развития изучаемого явления, лучше видны основные взаимосвязи.

В определенных случаях строятся строго определенные графики. По способу построения их можно разделить следующим образом (см. Рис.1):

Рис. 1 - Классификация статистических графиков

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, излагаются в виде таблиц. Однако не всякая таблица является статистической. Таблица умножения, опросный лист социологического обследования и так далее могут носить табличную форму, но еще не являются статистическими таблицами.

Статистическую таблицу от других табличных форм отличает следующее:

она должна содержать результаты подсчета эмпирических данных;

она является итогом сводки первоначальной информации.

Таким образом, статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Статистическое обобщение информации и представление ее в виде статистических таблиц позволяют охарактеризовать размеры, структуру и динамику изучаемых явлений.

Статистическая таблица - это таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа. Внешне таблица представляет собой перечень граф и строк, которые составляют основу таблицы. Составленную таблицу (с заголовком, наименованием граф и строк), но не заполненную цифрами, называют макетом таблицы.

По логическому содержанию таблица представляет собой «статистическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.

Подлежащим статистической таблицы называется объект, характеризующийся цифрами. Это могут быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупностей (фирмы, объединения) в порядке их перечня или сгруппированные по каким - либо признакам (отдельные территориальные единицы или временные периоды в хронологических таблицах и т.д.). Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.

Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.

Расположение подлежащего и сказуемого может меняться местами, что зависит от достижения каждым исследователем в отдельности наиболее полного и лучшего способа прочтения и анализа исходной информации об исследуемой совокупности.

Размещено на Allbest.ru