Автор: Пользователь скрыл имя, 22 Января 2015 в 15:08, курсовая работа
На первом этапе статистического исследования производится сбор первичной информации с помощью различных видов наблюдения. Основные виды – это отчетность и специально-организованное наблюдение. Во второй вид наблюдения входят: перепись, отчетность, мониторинг, бизнес-обследование, пилотное обследование и другие.
ε = 1/20*6,587*100= 32,9
Вывод: ошибка аппроксимации составляет 32,9. Это означает, что качество модели хорошее.
Рис.4.Экспоненциальная
Таблица 8
Хi  | 
  Yi  | 
  ỹ  | 
  Yi-Ў  | 
  |Ў- Yi/Yi|  | 
481  | 
  1179  | 
  1122  | 
  57  | 
  0,048  | 
440  | 
  1266  | 
  992  | 
  274  | 
  0,216  | 
171  | 
  294  | 
  443  | 
  -149  | 
  0,506  | 
266  | 
  791  | 
  589  | 
  202  | 
  0,256  | 
393  | 
  1841  | 
  862  | 
  979  | 
  0,532  | 
363  | 
  1370  | 
  788  | 
  582  | 
  0,425  | 
322  | 
  1392  | 
  697  | 
  695  | 
  0,500  | 
282  | 
  985  | 
  618  | 
  367  | 
  0,373  | 
480  | 
  2143  | 
  1119  | 
  1024  | 
  0,478  | 
322  | 
  1835  | 
  697  | 
  1138  | 
  0,620  | 
317  | 
  490  | 
  686  | 
  -196  | 
  0,400  | 
530  | 
  1014  | 
  1300  | 
  -286  | 
  0,282  | 
223  | 
  784  | 
  518  | 
  266  | 
  0,340  | 
479  | 
  2003  | 
  1116  | 
  887  | 
  0,443  | 
249  | 
  575  | 
  560  | 
  15  | 
  0,027  | 
429  | 
  1557  | 
  960  | 
  597  | 
  0,383  | 
386  | 
  705  | 
  844  | 
  -139  | 
  0,197  | 
325  | 
  660  | 
  703  | 
  -43  | 
  0,065  | 
216  | 
  476  | 
  507  | 
  -31  | 
  0,065  | 
370  | 
  1527  | 
  804  | 
  723  | 
  0,473  | 
6,629  | 
ε = 1/20*6,629*100 = 33,14
Вывод: ошибка аппроксимации составляет 33,14. Это означает, что качество модели отличное.
Вывод: проанализировав три зависимости и рассчитав для них ошибку аппроксимации, можно сделать вывод, что наилучшей моделью является линейная модель, т.к. ошибка аппроксимации наименьшая.
90,257- это доля влияния текучести рабочих кадров на объем выполненных работ.
t-расчетное больше t-табличного. Это означает, что в генеральной совокупности коэффициент корреляции отличен от 0 с 95% вероятностью.
Динамический ряд представляет собой расположение в хронологической последовательности значения определённого экономического показателя
Основные характеристики динамического ряда:
По времени отражения в динамических рядах, ряды подразделяются:
Исходные данные представлены в таблице 2.
Таблица 9
Объем выполненных работ предприятием по годам, тыс. руб.
2000 г.  | 
  2001 г.  | 
  2002 г.  | 
  2003 г.  | 
  2004 г.  | 
  2005 г.  | 
  2006 г.  | 
  2007 г.  | 
  2008 г.  | 
  2009 г.  | 
63.23  | 
  82.26  | 
  96.35  | 
  87.51  | 
  82.47  | 
  97.39  | 
  87.05  | 
  81.59  | 
  82.06  | 
  79.25  | 
Два способа расчета показателей изменений уровня динамического ряда:
Исходные данные объёма выполненных работ умножаем на коэффициент 0,52. Далее рассчитываем показатели динамического роста.
Таблица 10
Годы  | 
  Объем выполненных работ, в тыс. руб.  | 
  Абсолютные изменения по сравнению  | |
с уровнем 2000 г.  | 
  с предшествующим годом  | ||
2000  | 
  63.23  | 
  -  | 
  -  | 
2001  | 
  82.26  | 
  19.03  | 
  19.03  | 
2002  | 
  96.36  | 
  33.12  | 
  14.09  | 
2003  | 
  87.52  | 
  24.28  | 
  -8.84  | 
2004  | 
  82.47  | 
  19.24  | 
  -5.04  | 
2005  | 
  97.39  | 
  34.16  | 
  14.92  | 
2006  | 
  87.05  | 
  23.82  | 
  -10.35  | 
2007  | 
  81.59  | 
  18.36  | 
  -5.46  | 
2008  | 
  82.06  | 
  18.82  | 
  0.47  | 
2009  | 
  79.25  | 
  16.02  | 
  -2.81  | 
16.02  | |||
Таблица 11
Коэффициенты роста по сравнению  | 
  Темпы роста в % по сравнению  | 
  Абсолютное значение 1 % прироста  | |
с уровнем 2000 г.  | 
  с предшествующим годом  | 
  с предшествующим годом  | |
-  | 
  -  | 
  -  | 
  -  | 
1,3  | 
  4.3  | 
  432.24  | 
  0.3  | 
1,5  | 
  6.8  | 
  683.76  | 
  0.2  | 
1,4  | 
  -9.9  | 
  -990  | 
  -0.1  | 
1,3  | 
  -16.35  | 
  -1635.05  | 
  -0.1  | 
1,5  | 
  6.5  | 
  652.61  | 
  0.2  | 
1,4  | 
  -8.4  | 
  -841.21  | 
  -0.1  | 
1,3  | 
  -14.9  | 
  -1494.28  | 
  -0.1  | 
1,3  | 
  175.33  | 
  17533.33  | 
  0.01  | 
1,3  | 
  -28.22  | 
  -2822.22  | 
  0.03  | 
115.19  | 
  |||
Абсолютный прирост – определяет на сколько единиц изменились уровни динамического ряда: yi – y0.
Кэффициент роста – определяет во сколько раз изменились уровни динамического ряда по сравнению с базисными предшествующими:
Ki = .
Темп роста - определяет тоже самое, что и коэффициент роста, только в %:
Tp=yi/yo*100% ; (yi/yi-1*100%)
Темп прироста-определяет на сколько % сравниваемый уровень больше или меньше уровня принятого за базу сравнения: Tп=Tp-100.
Темп прироста – определяет на сколько % изменились уровни динамического ряда, по сравнению с базисными или предшествующими уровнями: Тп = Тр – 100% .
Абсолютное значение 1 % прироста – этот показатель равен сотой части предшествующего уровня, он показывает какое абсолютное значение скрывается за относительным показателем - 1 % прироста: Аi = 0,01× yi – 1 .
Средние характеристики динамического ряда
Таблица 11
Средний абсолютный прирост  | 
  Средний коэффициент роста  | 
  Средний темп роста  | 
  Средний темп прироста  | 
1,04  | 
  1,03  | 
  103,22  | 
  3,2  | 
Вывод: объём выполненных работ в среднем увеличился на 1,04 тыс.руб. с 2000-2009 годы.
Вывод: объём выполненных работ в среднем увеличился в 1,03 раза с 2000-2009 годы.
Вывод: на 3,2 % в среднем увеличился объём выполненных работ.
Динамический ряд с прогнозом на 2 года.
Рис.5.
Рис.6.
Рис.7.
Вывод: наилучшей моделью с учетом коэффициента детерминации, является экспоненциальная, она составляет 0,0416.
индексов сезонности
Таблица 12
Среднемесячный объем перевезенного груза
предприятием по годам
Месяц  | 
  Среднесуточный объем перевезенного груза, т.  | ||
2008  | 
  2009  | 
  2010  | |
январь  | 
  46242  | 
  42936  | 
  42754  | 
февраль  | 
  44810  | 
  45631  | 
  41829  | 
март  | 
  43111  | 
  46839  | 
  43425  | 
апрель  | 
  45827  | 
  48115  | 
  44723  | 
май  | 
  49682  | 
  47816  | 
  47111  | 
июнь  | 
  52119  | 
  49424  | 
  48216  | 
июль  | 
  54723  | 
  53829  | 
  49825  | 
август  | 
  59475  | 
  57917  | 
  54210  | 
сентябрь  | 
  60197  | 
  59600  | 
  57817  | 
октябрь  | 
  56815  | 
  54128  | 
  44297  | 
ноябрь  | 
  45637  | 
  46200  | 
  43810  | 
декабрь  | 
  44438  | 
  49180  | 
  41973  | 
Таблица 13
2008  | 
  2009  | 
  2010  | 
  Количество дней в месяце  | 
24045,84  | 
  22326,72  | 
  22232,08  | 
  31  | 
23301,2  | 
  23728,12  | 
  21751,08  | 
  28  | 
22417,72  | 
  24356,28  | 
  22581  | 
  31  | 
23830,04  | 
  25019,8  | 
  23255,96  | 
  30  | 
25834,64  | 
  24864,32  | 
  24497,72  | 
  31  | 
27101,88  | 
  25700,48  | 
  25072,32  | 
  30  | 
28455,96  | 
  27991,08  | 
  25909  | 
  31  | 
30927  | 
  30116,84  | 
  28189,2  | 
  31  | 
31302,44  | 
  30992  | 
  30064,84  | 
  30  | 
29543,8  | 
  28146,56  | 
  23034,44  | 
  31  | 
23731,24  | 
  24024  | 
  22781,2  | 
  30  | 
23107,76  | 
  25573,6  | 
  21825,96  | 
  31  | 
Таблица 14
Среднесуточный объем  | 
  Ср. ариф. значение <y>  | 
  Уо - общая среднесуточная величина за исследуемый период  | 
  Is  | ||||
776  | 
  720  | 
  717  | 
  738  | 
  63  | 
  11,77  | ||
832  | 
  847  | 
  777  | 
  819  | 
  63  | 
  13,04  | ||
723  | 
  786  | 
  728  | 
  746  | 
  63  | 
  11,77  | ||
794  | 
  834  | 
  775  | 
  801  | 
  66  | 
  12,17  | ||
833  | 
  802  | 
  790  | 
  809  | 
  69  | 
  11,77  | ||
903  | 
  857  | 
  836  | 
  865  | 
  71  | 
  12,17  | ||
918  | 
  903  | 
  836  | 
  886  | 
  75  | 
  11,77  | ||
998  | 
  972  | 
  909  | 
  959  | 
  81  | 
  11,77  | ||
1043  | 
  1033  | 
  1002  | 
  1026  | 
  84  | 
  12,17  | ||
953  | 
  908  | 
  743  | 
  868  | 
  74  | 
  11,77  | ||
791  | 
  801  | 
  759  | 
  784  | 
  64  | 
  12,17  | ||
745  | 
  825  | 
  704  | 
  758  | 
  64  | 
  11,77  | ||
838  | 
  838  | ||||||
Информация о работе Прогнозирование технико-экономических показателей деятельности предприятия