Очевидно, что в 2001 году по сравнению с 2000 годом полная себестоимость свеклоуборочного комбайна КСН -6 увеличилась на 295 583 тыс. руб. Это напрямую связано с увеличением затрат практически по всем калькуляционным статьям. Наибольший вклад в изменение себестоимости внесло изменение материальных затрат на  325 424 тыс. руб. Также необходимо отметить уменьшение затрат на амортизацию на 2 093 тыс. руб.

    Аналогично  в 2002 году по сравнению с 2001 годом  полная себестоимость свеклоуборочного комбайна КСН -6 увеличилась на 297 728 тыс.руб. Это произошло также в основном за счет увеличения материальных затрат на 209 779 тыс. руб.

      В 2000 году по сравнению с  2002 годом увеличение полной себестоимости  (на 593 312 тыс. руб.) произошло в основном за счет увеличения затрат на материалы, что составило 523 203 тыс. руб.

    Рассчитаем  показатели затрат на рубль стоимости  по отдельной статье калькуляции  – материальным затратам на период 2000-2001 г.г.

    1. Стоимость товарной продукции:

    p₀*q₀ – базисный период                               [6.1];

    p₁*q₁ – отчетный период                              [6.2].

    1 019 775 * 82 = 83 621 569 тыс. руб;

    1 354 436 * 102 = 162 208 114 тыс. руб.

    2. Себестоимость продукции:

    z_0*q₀ -  базисный период                             [6.3];

    z_1*q₁ -  отчетный период                             [6.4].

    720 020* 82 = 59 041 640 тыс. руб;

    1 045 444 * 102 = 106 635 288 тыс. руб.

    3. Затраты на рубль стоимости;

     

- базисный период                    [6.5];

    

- отчетный период                     [6.6].

    m₀ = = 0,706;

    m₁ = = 0,772.

    Результаты  вычислений для всех периодов и по всем статьям калькуляции представим в виде таблиц: 

 

    На  основании приведенных расчетов можно сделать вывод о том, что практически по всем калькуляционным  статьям за все представленные периоды  происходило увеличение уровня затрат на рубль стоимости. Исключение составило уменьшение уровня амортизационных затрат на рубль стоимости за 2000 - 2001 и 2000 – 2002 периоды соответственно на 0,042 и на 0,019.

    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:

    ∆z_мз = 0,066*83 621 569 =      9 091 687,840  тыс. руб.

      ∆z_от =0,002*83 621 569 =       344 475,597   тыс. руб.

    ∆z_А = - 0,042*83 621 569 = -  5 735 000,057   тыс. руб.

    ∆z_пр = 0,032*83 621 569 =  4 448 246,586   тыс. руб.

    Расчет  изменения общей суммы затрат представим в таблице 6.5.

    Таблица 6.5

    Изменение общей суммы затрат на рубль стоимости.

 

    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.   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

7. Корреляционный анализ  взаимосвязи показателей объёма товарной  продукции  и её себестоимости

    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

 

     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