Смекни!
smekni.com

Статистические методы анализа динамики численности работников (стр. 8 из 9)

4. Определите индексы сезонности методом постоянной средней.

5. Изобразите на графике сезонную волну изменения численности работников. Сделайте выводы.

6. Осуществите прогноз численности работников организации на 2003 г. по кварталам на основе рассчитанных индексов сезонности при условии, что среднегодовая численность работников в прогнозируемом году составит 160 человек.

Решение

Рассчитаем средне значение численности работников, чел.

584,0
В среднем за 2000г. Icp2000 = -------------- = 146,0
4 кв.
549,0
В среднем за 2001г. Icp2001 = -------------- = 137,3
4 кв.
524,0
В среднем за 2002г. Icp2002 = -------------- = 131,0
4 кв.
600,0
В среднем за 2003г. Icp2003 = -------------- = 150,0
4 кв.

Рассчитаем индексы сезонности, например для 2000г.

150,0
I кв. II2000 = -------------- = 1,027
146,0
138,0
II кв. III2000 = -------------- = 0,945
146,0
144,0
III кв. IIII2000 = -------------- = 0,986
146,0
152,0
IV кв. IIV2000 = -------------- = 1,041
146,0

Рассчитаем средний индекс сезонности методом простой средней:

1,027 + 1,056 + 1,069
I кв. IcpI = ---------------------------- = 1,051
3
0,945 + 0,903 + 0,855
II кв. IcpII = ---------------------------- = 0,901
3
0,986 + 0,947 + 0,947
III кв. IcpIII = ---------------------------- = 0,960
3
1,041 + 1,093 + 1,130
IV кв. IcpIV = ---------------------------- = 1,088
3

Численность работников в 2003г (прогноз), чел.

I кв. II2003 = 150,0 * 1,051 = 157,6
II кв. III2003 = 150,0 * 0,901 = 135,2
III кв. IIII2003 = 150,0 * 0,960 = 144,0
IV кв. IIV2003 = 150,0 * 1,088 = 163,2

В итоге получим таблицу индексов сезонности

Квартал Индексы сезонности
2000г. 2001г. 2002г. В среднем за 3 года 2003г. (прогноз)
I 1,027 1,056 1,069 1,051 1,051
II 0,945 0,903 0,855 0,901 0,901
III 0,986 0,947 0,947 0,960 0,960
IV 1,041 1,093 1,130 1,088 1,088

В итоге получим таблицу динамики численности в 2003г., чел.

Квартал Динамика численности работников, чел.
2000г. 2001г. 2002г. В среднем за 3 года 2003г. (прогноз)
I 150 145 140 145,1 157,6
II 138 124 112 124,4 135,2
III 144 130 124 132,6 144,0
IV 152 150 148 150,2 163,2
Итого 584 549 524 552,3 600,0
В среднем за квартал 146,0 137,3 131,0 138,1 150,0

Изобразим графически результаты вычислений

3. аналитическая часть

Согласно данных статистической отчетности ЗАО « Восход », имеются следующие данные по среднесписочной численности работников за период.

Годы 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Численность работников, чел 5021,0 5013,0 5024,0 5029,0 5065,0 5087,0

Анализ рядов динамики начинается с использованием показателей ряда динамики, таких как абсолютный прирост, темпы роста и прироста.

Среднегодовая численность

Абсолютный прирост

Темп роста

Темп прироста

Абсолютное значение 1% прироста

Среднегодовые значения:

Абсолютного прироста

Темпа роста

Темпа прироста


Решение представим в следующей таблице.

Решение в Excel:

Среднегодовой прирост численности


Среднегодовой темп роста численности


Среднегодовой темп прироста численности


За указанные годы наблюдается незначительный рост среднесписочной численности работников: ежегодный рост составляет 11,0 чел. (среднегодовое значение абсолютного прироста) или 0,3% (среднегодовое значение темпа прироста). В итоге, за период с 1999г. по 2004г. рост численности работников составил с 5021,0 чел. до 5067,0 чел. или 1,3%. Прогнозная численность работников: в 2005г. составит 5100,3 чел. с учетом среднегодовых значений абсолютного прироста, в 2006г. – 5113,6 чел.

Графически изобразим динамику среднесписочной численности работников:

Графическое изображение фактического ряда и темпов роста демонстрирует, что отрицательная тенденция наблюдалась лишь в 1999г.- 2000г., но с 2001г. наблюдается резкая положительная динамика среднесписочной численности работников: (бурное оживление), поэтому прогнозирование по среднему темпу прироста может быть неадекватным, скорее требуется подбор кривой роста для более точного прогнозирования численности.

Проведем аналитическое выравнивание уровней ряда

Годы Численность, чел. Годы
У Х
1999 5021 1
2000 5013 2
2001 5024 3
2002 5029 4
2003 5065 5
2004 5087 6

Рассчитаем коэффициент линейной корреляции между переменными:


Значение r = 0,991 показывает, что связь между Y и X весьма тесная.

Значение r > 0 показывает, что связь между Y и X прямая: ежегодно численность работников увеличивается, что говорит о динамичном развитии предприятия.

Примечание: значение "r" можно взять из РЕГРЕССИОННОЙ СТАТИСТИКИ строка "Множественный R"

Построим линейную модель регрессии: Y* = b0 + b1 *X

Параметры линейной регрессии найдем по методу наименьших квадратов.

Примечание: значения "b0" "b1" можно взять из таблицы № 3.

Получим линейный ряд вида:

Y* = 4990,7 + 14,029 * X

Значение "b1" = 14,029 показывает, что ежегодно наблюдается рост численности на 14,03 чел.

Осуществим прогноз по данной модели:

Прогноз на 2005г.: Х = 6 + 1 = 7,

Y* = 4990,7 + 14,029 * 7 = 5088,9

Прогноз на 2006г.: Х = 6 + 2 = 8,

Y* = 4990,7 + 14,029 * 8 = 5103,0

Рассчитаем параметры регрессии с помощью инструментария Excel (функции "Сервис" и "Анализ данных").

Регрессионная статистика Таблица № 1
Множественный R 0,8949
R-квадрат 0,8008
Нормированный R-квадрат 0,7510
Стандартная ошибка 14,6357
Наблюдения 6
Таблица № 2
Дисперсионный анализ df SS MS F
Регрессия 1 3444,01 3444,01 16,08 0,00
Остаток 4 856,82 214,20
Итого 5 4300,83
Таблица № 3
Коэффициенты Стандартная ошибка
Y-пересечение 4990,73 13,63 366,29
Х1 14,03 3,50 4,01

ВЫВОД ОСТАТКА Таблица № 4
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 5004,76 16,24
2 5018,79 -5,79
3 5032,82 -8,82
4 5046,85 -17,85
5 5060,88 4,12
6 5074,90 12,10
7 5088,93
8 5102,96

В среде Excel это выглядит следующим образом: