Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш") (стр. 11 из 18)
Рисунок 2.2 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1)і(2.2.2), дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.4 – Параметри регресії для пресформ
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 35,7 | -0,29 | -0,39 | -0,37 | -0,2 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для пресформ найбільший кут нахилу лінії тренда мають перший і другий агреговані показники.
1. Сталеве лиття.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.5.
Таблиця 2.5 – Дані для регресійного аналізу лиття
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й загальнозавод | Адмін. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | 1,764 | 4,355 | 0,498 | -1,165 | 1,484 |
| 02.04 | -37,265 | 8,386 | 7,766 | 0,368 | 10,768 |
| 03.04 | 19,560 | -1,013 | 7,213 | 3,373 | 4,506 |
| 04.04 | -7,691 | 6,611 | 15,009 | 10,143 | 6,434 |
| 05.04 | -3,480 | 4,950 | 10,747 | 17,658 | 6,358 |
| 06.04 | 15,283 | 5,300 | -27,800 | 1,000 | 13,848 |
| 07.04 | 15,781 | 6,969 | 27,604 | 3,042 | 10,830 |
| 08.04 | -11,742 | 2,960 | 15,878 | 6,288 | 4,901 |
| 09.04 | -6,747 | 6,254 | -1,974 | -0,902 | 1,569 |
| 10.04 | -2,587 | 36,810 | 3,565 | 1,769 | 8,328 |
| 11.04 | 8,676 | -0,432 | 2,649 | 1,000 | 6,329 |
| 12.04 | -24,367 | 25,362 | -5,381 | 11,125 | 25,270 |
| 01.05 | 2,558 | -10,721 | -17,267 | -9,302 | 16,767 |
| 02.05 | 24,800 | -12,667 | -41,167 | -11,267 | 55,310 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.3.
Рисунок 2.3 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1)і(2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.6 – Параметри регресії для лиття
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 12,4 | 0,013 | -0,03 | -0,54 | 0,016 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для сталевого лиття найбільший кут нахилу лінії тренда мають перший і третій агреговані показники.
1. Послуги промислового характеру.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.7.
Таблиця 2.7 – Дані для регресійного аналізу послуг промхарактера
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й загальнозавод. | Адмін. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | 5,702 | -8,319 | 25,489 | -2,894 | 35,092 |
| 02.04 | 7,527 | -4,764 | 28,564 | 3,620 | 7,847 |
| 03.04 | -4,522 | -2,413 | -1,174 | 3,065 | 12,926 |
| 04.04 | 1,215 | -6,140 | 5,505 | 10,269 | 12,472 |
| 05.04 | 4,371 | 2,571 | -30,143 | 26,314 | 23,237 |
| 06.04 | 13,180 | 1,440 | 18,640 | 2,460 | 8,916 |
| 07.04 | -25,889 | 15,600 | 16,489 | 2,422 | 20,563 |
| 08.04 | -2,429 | 1,082 | 7,776 | 2,633 | 11,402 |
| 09.04 | -3,913 | 7,466 | 17,641 | 6,136 | 11,740 |
| 10.04 | -13,647 | 13,353 | 15,588 | 0,000 | 35,474 |
| 11.04 | -5,500 | -26,472 | -6,444 | -0,889 | 46,252 |
| 12.04 | 0,286 | -18,393 | -14,214 | -7,893 | 36,324 |
| 01.05 | -4,195 | -14,415 | 32,122 | -28,049 | 30,126 |
| 02.05 | -7,615 | 11,051 | -18,615 | 6,282 | 34,051 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.4.
Рисунок 2.4 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1)і(2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.8 – Параметри регресії для послуг промхарактера
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 24,7 | -0,46 | -0,32 | -0,35 | -0,48 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для послуг промислового характеру найбільший кут нахилу лінії тренда має другий агрегований показник.
1. Інша продукція.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.9.
Таблиця 2.9 – Дані для регресійного аналізу іншої продукції
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й загальнозавод | Адмін. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | -14,632 | 9,726 | 19,021 | -6,674 | 32,614 |
| 02.04 | -0,491 | -5,509 | -37,145 | 20,255 | 38,809 |
| 03.04 | 0,215 | -13,508 | 39,246 | -7,585 | 39,726 |
| 04.04 | -18,238 | -27,969 | 7,815 | 2,038 | 15,695 |
| 05.04 | 6,000 | -6,254 | 29,119 | -8,729 | 51,411 |
| 06.04 | -4,083 | 0,592 | 5,792 | -7,108 | 18,873 |
| 07.04 | 16,227 | -8,027 | 37,333 | -9,733 | 34,499 |
| 08.04 | 3,423 | -5,135 | 13,234 | 5,135 | 19,176 |
| 09.04 | 30,873 | 2,429 | -2,000 | -0,127 | 31,238 |
| 10.04 | -3,011 | -9,261 | 22,909 | 2,750 | 23,591 |
| 11.04 | 3,143 | -20,029 | 8,486 | 1,057 | 55,965 |
| 12.04 | 12,133 | -13,422 | 19,578 | 17,556 | 42,075 |
| 01.05 | -34,419 | 20,806 | -23,258 | 18,290 | 52,856 |
| 02.05 | -21,833 | -4,150 | 24,900 | -6,717 | 38,039 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.5.
Рисунок 2.5 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1)і(2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.10 – Параметри регресії для іншої продукції
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 34,5 | 0,01 | 0,25 | 0,14 | 0,41 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для іншої продукції найбільший кут нахилу лінії тренда мають другий і четвертий агреговані показники.