Рассчитаем изменение общей суммы затрат (для 2000-2001):
∆z = ∆m *p1q1 [6.7];
∆z =0,059 * 83 621 569 = 8 149 409,966 тыс. руб.
в том числе по статьям калькуляции:
∆zмз = 0,066*83 621 569 = 9 091 687,840 тыс. руб.
∆zот =0,002*83 621 569 = 344 475,597 тыс. руб.
∆zА = - 0,042*83 621 569 = - 5 735 000,057 тыс. руб.
∆zпр = 0,032*83 621 569 = 4 448 246,586тыс. руб.
Расчет изменения общей суммы затрат представим в таблице 6.5.
Таблица 6.5
Изменение общей суммы затрат на рубль стоимости.
Статьи затрат | Изменение затрат | ||
2000-2001 | 2001-2002 | 2000-2002 | |
Материальные затраты | 9 091 687,840 | 319 269,632 | 10 994 036,776 |
Затраты на оплату труда | 344 475,597 | 190 804,275 | 595 261,275 |
Затраты на амортизацию | - 5 735 000,057 | 3 614 903,824 | - 3 118 696,280 |
Прочие расходы | 4 448 246,586 | 4 894 830,578 | 10 117 622,796 |
Итого | 8 149 409,966 | 9 019 808,309 | 18 588 224,568 |
Очевидно, что в 2000 году по сравнению с 2001 годом наибольший вклад в изменении общей суммы затрат на рубль стоимости внесло изменение материальных затрат на рубль стоимости, которое составило 9 091 687,840 тыс. руб..
Аналогично в 2000 году по сравнению с 2002 годом - 10 994 036,776 тыс. руб.
Однако в 2002 году по сравнению с 2001 годом наибольший вклад в изменение общей суммы затрат на рубль стоимости внесло изменение прочих затрат на рубль стоимости, которое составило 4 894 830,578 тыс. руб.
Проведём анализ взаимосвязи объёма товарной продукции и её себестоимости за 2000, 2001, 2002г, на основе корреляционно-регрессионного анализа. С помощью корреляционного анализа мы проанализируем как влияет объём товарной продукции на её себестоимость, и сделаем прогноз, как возрастёт себестоимость продукции в 2003 году.
Для изменения и количественного выражения взаимосвязи между явлениями различают следующие типы закономерностей и соответствующие им виды связи.
Типы закономерностей: Взаимосвязь: Виды связи:
динамические, - полная, - функциональная,
статические. - неполная. -стахостическая (вероятностная)
Частным случаем стахостической связи является корреляционная связь, при которой каждому значению аргумента соответствует не одно, а несколько значений функции, при этом между аргументом и функцией нельзя установить стойкой зависимости.
Корреляционная зависимость проявляется только в средних величинах и выражает тенденцию к увеличению или уменьшению значения одной переменной при возрастании или снижении другой.
Корреляционная связь – это связь, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин X и Y.При этом изменение результативного признака (Y) обусловлено влиянием факторного – (X) не всецело, а лишь частично, т. к. возможно влияние других факторов.
Y = f(x) + є [7.1]
Є- это погрешность модели.
Различают виды связи:
- прямую и обратную,
- однофакторную и многофакторную,
- прямолинейную и криволинейную.
В большинстве случаев связи в общественных явлениях изучаются по уравнению прямой вида:
, [7.2]
где – результативный признак и в нашем случае объёмом товарной продукции;
х – факторный признак, т. е. себестоимость продукции;
– свободный член уравнения, который в данном случае представляет собой средний уровень себестоимости при х = 0;
– коэффициент регрессии, показывающий, на сколько в среднем увеличится уровень себестоимость с увеличением объёма товарной продукции на 1 тонну.
Уравнение прямой, описывающее корреляционную связь, является уравнением связи, или регрессии, а сама прямая – линией регрессии. Параметры уравнения прямой находятся при решении системы нормальных уравнений.
, [7.3]
n – число единиц совокупности.
Решая систему этих уравнений, находим:
[7.4]
[7.5]
Для измерения тесноты линейной связи применяется относительный показатель, который называется линейным коэффициентом корреляции . Он исчисляется по формуле
[7.6]
Линейный коэффициент корреляции предполагает наличие линейной связи между х и у и изменяется в пределах от -1 до +1 (таблица 7.1)
Таблица 7.1
Значения линейного коэффициента корреляции
значение | <0.3 | (0.3 – 0.7) | (0.7 – 1) | 1 | |
связь | слабая | средняя | сильная илитесная | функциональная | отсутствие связи |
Знак коэффициента корреляции указывает на направление связи. Если знак положительный - связь положительная, прямая и с ростом (снижением) х, увеличивается (уменьшается) у.
Если знак отрицательный, то это говорит о наличии обратной связи, т. е. с ростом (х) значение (у) уменьшается.
Квадрат линейного коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации (R) :
. [7.7]
Коэффициент детерминации показывает зависимость вариации результативного признака от вариации признака факторного.
Чтобы определить, с какой степенью достоверности построенное уравнение регрессии воспроизводит реальный характер зависимости результативного признака от факторного, рассчитывается средняя ошибка аппроксимации – А :
[7.8]
где – фактическое значение признака;
– расчетное значение признака.
Чем меньше ошибка аппроксимации, тем ближе расчетные уровни признака, полученные из уравнения регрессии к их фактическим значениям. Эти значения определяется в процентах и имеют следующие значения (таблица 7.2) :
Таблица 7.2.
Значения ошибки аппроксимации
значение А | <10% | (10% – 20%) | (20% – 50%) | >50% |
точность | высокая | хорошая | удовлетворительная | неудовлетворительная |
Для оценки связи, рассчитывается коэффициент эластичности Э :
, [7.9]
где – среднее значение факторного признака;
– среднее значение результативного признака.
Он показывает, на сколько процентов изменится результативный показатель, если факторный возрастёт на 1%.
Для дальнейших наших расчётов, нам понадобятся данные объёма товарной продукции и её себестоимости за 2000г. , 2001г и 2002 г. Данные о б объеме товарной продукции из пункта 3 курсовой работы (табл. 2.1), себестоимость из пункта 6 (табл. 5.1) .Для удобства они сведены в таблицу 7.3 ( данные в млн руб)