РефератыМаркетингПрПрименение статистических методов при оценке интенсивности развития отрасли Цветная металлургия

Применение статистических методов при оценке интенсивности развития отрасли Цветная металлургия

Применение статистических методов


при оценке интенсивности развития отрасли


Цветная металлургия


Курсовая работа по статистике


Реферат


ЦВЕТНАЯ МЕТАЛУРГИЯ, ПОКАЗАТЕЛИ РАБОТЫ ОТРАСЛИ, АНАЛИЗ, ДИНАМИКА, ПОКАЗАТЕЛИ ДИНАМИКИ СТРУКТУРА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ


Объектом исследования данной работы является отрасль промышленности – цветная металлургия.


Цель работы – провести анализ показателей, характеризующих экономическое развитие промышленности с 1998 по 2004 г., дать оценку интенсивности экономического развития отрасли, проанализировать динамику выпуска продукции, численности предприятий отрасли и количества промышленно производственного персонала, проанализировать финансовые показатели отрасли и провести факторный анализ итоговых показателей.


Содержание.









































Введение--------------------------------------------------------------------------------------------- 4
1. Краткая экономическая характеристика отрасли цветной металлургии----------- 5
1.1 Исходные данные для анализа---------------------------------------------------- 7
2. Анализ основных показателей отрасли --------------------------------------------------- 8
2.1. Анализ числа предприятий отрасли в динамике------------------------------ 8
2.2. Динамика численности работающих и их структуры ----------------------- 11
2.3. Динамика производства продукции--------------------------------------------- 14
2.4. Анализ финансовых показателей ------------------------------------------------ 16
3. Выявление основной тенденции развития и прогнозирование численности промышленно-производственного персонала----------------------------------------------- 18
4. Индексный анализ итоговых показателей работы отрасли --------------------------- 21
5. Анализ основных производственных фондов-------------------------------------------- 23
Заключение------------------------------------------------------------------------------------------ 26
Библиографический список--------------------------------------------------------------------- 27

Введение.


Статистика - это планомерный и систематический учет массовых общественных явлений, который осуществляется государственными статистическими органами и дает числовое выражение проявляющимся закономерностям.


Основными задачами статистики являются:


Разработка методологии и систематических показателей, характеризующих процессы общественной жизни.
Всестороннее исследование происходящих в обществе экономических и социальных процессов на основе научно-обоснованных систематических показателей.
Обобщение и прогнозирование тенденций развития отрасли
Выявление имеющихся резервов эффективности общественного производства.

В данной работе рассмотрено развитие отрасли промышленности – цветная металлургия. Будут проанализированы многие важнейшие показатели работы данной отрасли в период с 1998 по 2004 годы. В частности:


число предприятий в динамике;
объем продукции, млн. руб.;
численность промышленно-производственного персонала, в т.ч. рабочих в динамике;
прибыли и убытки, млн. руб.;
уровень рентабельности продукции и другие.

1.
Краткая экономическая характеристика отрасли цветная металлургия


Цветная металлургия России – одна из крупнейших отраслей российской экономики, практически полностью обеспечивающая внутренние нужды национальной промышленности в цветных и редких металлах и в значительных объемах экспортирующая отдельные виды своей продукции в ближнее и дальнее зарубежье.





В 1998 г. объемы экспорта цветных металлов были максимальными и достигли 24,8% от всего объема экспорта в дальнее зарубежье. В последние годы несколько увеличился внутренний спрос на цветные металлы, а экспорт снизился. Так, по итогам 9 месяцев 2001 г. доля экспорта цветных металлов в общем объеме экспорта в дальнее зарубежье составила 15,4%.

В январе-сентябре 2001 г. по сравнению с тем же периодом 2000 г. физический объем экспорта никеля снизился на 2,5%, алюминия - 5,3%, меди - 4,6%. Экспортные контрактные цены на никель упали на 33%, на алюминий - на 9%, на медь - на 8%.


Ухудшение конъюнктуры мирового рынка цветных металлов в 2001 г. привело к тому, что производители стали все больше обращать внимание на внутренний рынок. Для поддержания внутреннего спроса они были вынуждены снизить средние цены на никель и медь за 9 месяцев 2001 г. соответственно на 20,5 и 12,1%, на алюминий - на 0,2%.


В объеме российского экспорта цветных металлов доминирующую роль играют алюминий, медь и никель.


В 2000 г. отпускные цены предприятий цветной металлургии на произведенную продукцию росли медленнее цен на электроэнергию и железнодорожные перевозки, что приводило к увеличению издержек производства. Так, затраты на электроэнергию составляют около 20% в структуре затрат на производство продукции цветной металлургии, таким образом, повышение цен на электроэнергию является довольно чувствительным для предприятий отрасли. Однако в 2000 г. увеличение себестоимости производства в связи с ростом затрат на электроэнергию отчасти компенсировалось благоприятной конъюнктурой мирового рынка цветных металлов, в связи с чем предприятия цветной металлургии могли повышать цены на выпускаемую продукцию. В 2001 г. цены на мировом рынке цветных металлов пошли вниз, что заставило производителей снижать и внутренние цены на свою продукцию для стимулирования спроса. В условиях роста цен на электроэнергию и железнодорожные перевозки, это способствовало снижению прибыли предприятий.


Алюминиевый экспорт России в текущем году столкнулся с непредвиденными для него осложнениями, связанными с отменой с 1 января 2004 года таможенного режима экспорта продуктов, перерабатываемых на таможенной территории, больше известного под названием "толлинг". Данный режим, широко применявшийся в алюминиевой промышленности России, предусматривал нулевую ставку налога на добавленную стоимость (НДС) при экспорте алюминия. При этом импорт глинозема – сырья для производства алюминия – также не облагался пошлиной, поскольку считался товаром, ввозимым для переработки. Теперь на основании новой редакции Таможенного кодекса компаниям придется платить НДС в размере 18 процентов, что, естественно, на столько же увеличит финансовую нагрузку на предприятия и одновременно снизит поступления от экспорта. Следовательно, прогнозировать дальнейшее увеличение, как и расширение географии экспорта российского алюминия, по меньшей мере, преждевременно.


Как и в экономике в целом, в российской алюминиевой промышленности также происходят знаковые структурные изменения. Недавно компания "Базовый элемент" – гигантский холдинг, владеющий солидными активами в черной и цветной металлургии, автомобилестроении, энергетике, лесопромышленности, финансовом и страховом бизнесе получила полный контроль над "Русским алюминием", на долю которого приходится 75 процентов российского первичного алюминия и 10 процентов – мирового.





В медеплавильном секторе цветмета России сложилась непростая ситуация - внутренне потребление падает, производство растет. За последние десять лет внутренний рынок сократил спрос на рафинированную медь почти в 3,5 раза, тогда как ее выпуск увеличился почти на 50 процентов. Росту производства одного из важнейших на мировом рынке сырья способствовали высокие цены, однако, начиная с 2001 года экспорт российской меди стал сокращаться в связи с неблагоприятной внешнеэкономической конъюнктурой и к настоящему моменту ее вывоз за рубеж упал более чем на 13 процентов.

Эксперты полагают, что это временная коррекция мирового рынка и она не изменит общего тренда к росту стоимости меди в среднесрочной перспективе. Россия сохранит за собой одного из основных поставщиков на мировой рынок продукции медеплавильного производства. К этому обязывают и запасы меднорудного сырья.


Бесспорным лидером в сфере производства никеля и металлов платиновой группы является ГМК "Норильский никель", недавно включенный американским журналом "Forbes" в число 10 крупнейших металлургических компаний мира. В основном благодаря ГМК Россия по производству и экспорту никеля занимает одно из первых мест в мире. Главными потребителями норильского никеля являются страны Западной Европы – Великобритания, Германия, Швейцария, Нидерланды, Финляндия. Его поставки в эти страны за годы реформ возросли с 71 тыс тн до почти 280 тысяч. Несмотря на некоторый спад спроса в последние годы, ГМК "Норильский никель" тем не менее увеличил выручку от экспортных продаж более чем на 50 процентов.


В последнее время "Норникель" раздвигает границы своего бизнеса. В минувшем году он приобрел за 300 млн долл контрольный пакет акций американской компании "Stillwater Mining", занимающейся добычей платины и палладия, а также прочно освоился в сфере национальной золотодобычи, скупив за 1,57 млрд долл акции многих золотодобывающих компаний. На данный момент ГМК является крупнейшим в России золотодобытчиком, производя в год до 40 тн этого благородного металла. Для сравнения: сегодня в стране (по данным за 2003 год) добывается примерно 177 тн золота. За последнее время его добыча возросла в полтора раза. Темп роста диктуют высокие мировые цены на этот металл. Только за последний год они поднялись на 20 процентов и при нынешней мировой конъюнктуре – около 430 долл за унцию – его добыча является рентабельной даже в непростых природных и климатических условиях Сибири. Себестоимость конечного продукта обходится компании в 130 долл против 200 в большинстве золотодобывающих стран мира


1.1.
Исходные данные для анализа


Таблица 1 – Исходные данные по работе отрасли цветная металлургия













































































































































1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Число действ-их организаций(на конец года) 1801 1916 1929 2172 2106 2268 1825 1763
Объем пром.прод, млн.руб 76719 109641 269527 415833 419574 458975 529975 706352
Индекс пром.произв. в% к пред.году 106,0 95,7 110,1 115,2 104,9 106,0 106,2 103,6
Среднегодовая числ. промышл-произв.персонала, тыс.чел 508 480 503 560 582 570 563 525
в том числе рабочие 415 394 411 451 469 455 438 414
Сальдированный фин. рез-т (прибыль-убыток), млн.р. 5067 3350 88701 136935 67226 48410 103016 157225
Уровень рентабельности проданных товаров, % 11,4 33,0 57,4 51,6 34,4 29,8 33,8 36,2
Снижение(-), повыш. затрат на 1р.прод, в% к пред.году. -3,9 -18,6 -13,7 1,1 13,1 7,7 -0,4 -3,7
Наличие ОФ, млн.руб. 209528 198567 224735 270129 340636 385137 450073 498828
Степень износа ОФ, в% на к.г 49,2 52,0 49,1 44,5 44,8 45,0 43,1 43,3
Коэффициент обновления ОФ 1,2 1,0 2,0 2,4 2,8 2,7 3,0 2,7
Коэффициент выбытия ОФ 1,8 2,0 1,2 1,1 1,2 1,3 1,2 1,3
Индекс цен производителей, в% декабрь к декабрю пред.года. 103,1 176,1 215,8 108,7 89,4 130,1 127,2 113,7

2. Анализ основных показателей отрасли


2.1. Анализ числа предприятий отрасли в динамике


Рядами динамики
называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени t; соответствующие им уровни развития изучаемого явления у. В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).


Моментные ряды
динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени. Интервальные ряды
динамики отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени.


Показатели изменения уровней ряда динамики.


Одним из важнейших направлений анализа рядов динамики является изучение особенностей развития явления за отдельные периоды времени.


С этой целью для динамических рядов рассчитывают ряд показателей:


Темп роста
- относительный показатель, получающийся в результате деления двух уровней одного ряда друг на друга. Темпы роста могут рассчитываться как цепные, когда каждый уровень ряда сопоставляется с предшествующим ему уровнем, либо как базисные, когда все уровни ряда сопоставляются с одним и тем же уровнем , выбранным за базу сравнения. Темпы роста могут быть представлены в виде коэффициентов либо в виде процентов.


Абсолютный прирост
- разность между двумя уровнями ряда динамики, имеет ту же размерность, что и уровни самого ряда динамики. Абсолютные приросты могут быть цепными и базисными, в зависимости от способа выбора базы для сравнения. Для относительной оценки абсолютных приростов рассчитываются показатели темпов прироста.


Темп прироста
- относительный показатель, показывающий на сколько процентов один уровень ряда динамики больше (или меньше) другого, принимаемого за базу для сравнения.


Существует связь между темпами роста и прироста:


Если разделить абсолютный прирост (цепной) на темп прироста (цепной) за соответствующий период, получим показатель, называемый - абсолютное значение одного процента
прироста
:


Таблица 2 – Формулы для расчета показателей динамики























Величина Формула Единица измерения
цепной базисный
Абсолютный прирост
Темп роста %
Темп прироста %

Пример расчета:


Приведем пример расчета данных показателей для 1999 года.


Абсолютный прирост цепной У1999=
У1999
-У1998
=1929-1916=13


базисный У1999=
У1999
-У1997
=1929-1801=128


Темп роста цепной У1999
/У1998
*100=1929/1916*100=100,67 %


базисный У1999
/У1997
=1929/1801*100=107,107%


Темп прироста цепной (У1999
-У1998
)/У1998
*100=(1929-1916)/1916*100=0,67 %


базисный (У1999
-У1997
)/У1997
*100=1929/1801*100=7,107%


Абсолютное содержание 1%прироста (У1999
-У1998
)/((У1999
-У1998
)/У1998
*100)=(1929-1916)/((1929-1916)/1916*100)=19,16


Данные по остальным годам представлены в таблице 3


Таблица 3 – Динамика численности предприятий отрасли
































































































Годы Ур-нь явления Абсолютный прирост Темп роста,% Темп прироста,% Абсолютное содерж 1%прироста
цепной базисный цепной базисный цепной базисный
1997 1801 - - - - - - -
1998 1916 115 115 106,38534 106,38534 6,3853415 6,385341 19,16
1999 1929 13 128 100,6785 107,10716 0,6784969 7,107163 19,29
2000 2172 243 371 112,5972 120,59967 12,597201 20,59967 21,72
2001 2106 -66 305 96,961326 116,93504 -3,038674 16,93504 21,06
2002 2268 162 467 107,69231 125,93004 7,6923077 25,93004 22,68
2003 1825 -443 24 80,467372 101,33259 -19,532628 1,332593 18,25
2004 1763 -62 -38 96,60274 97,890061 -3,3972603 -2,109939 17,63

Вывод: Анализируя данные таблицы можно сказать, что за период с 1997 по 2000 годы число предприятий в отрасли растет. В 2001 году произошел некоторый спад роста количества предприятий (цепной показатель принимает отрицательное значение). В 2002 году снова наблюдается повышение количества предприятий.





Рисунок 1 – Абсолютный прирост числа предприятий


В 2003-2004 г.г. происходит спад количества организаций отрасли (цепные показатели отрицательны; базисный показатель по 2004 году отрицателен, что говорит о снижении количества предприятий ниже уровня 1997 года, принятого за базу сравнения).



Максимальный прирост числа предприятий произошел в 2000 году и составил 243 предприятия; минимальный прирост числа предприятий произошел в 1999 году и составил 13 предприятий. Наибольшее количество предприятий выбывших из отрасли составило 443, и наблюдалось в 2003 году.


Темп роста за 1999 год составил 112,5%, это указывает на то, что число предприятий в 1999 году увеличилось в 1,125 раза по сравнению с 1998 годом, а по сравнению с базовым годом увеличилось в 1,07 раза. Все последующие года анализируются таким же образом.





Из рисунка 2 видно, что в 2001, 2003 и 2004 годах цепной темп роста меньше 100% , следовательно в течении этих периодов наблюдается снижение числа организаций отрасли.



Рисунок 2 – Темпы роста численности предприятий отрасли


Определение
средних показателей изменения уровней ряда.


1.
Средний уровень ряда динамики будем рассчитывать для моментного ряда.


В нашем примере берем значение на конец 1997 года – это будут данные на начало периода, и данные на конец 2004 года.


Получим у=(1/2*1801+1916+1929+2172+2106+2268+1825+1/2*1763)/(8-1)=1999,7


2.
Средний абсолютный прирост может быть получен по одной из формул:


или ,


где n - число уровней ряда динамики;


- первый уровень ряда динамики;


- последний уровень ряда динамики;


- цепные абсолютные приросты.


Средний абсолютный прирост – характеризует на сколько изменилось явление за каждый период времени по сравнению с предыдущим. Для данной отрасли получается: у=(115+13+243-66+162-443-62)/7 =-5,4


Это означает, что за период 1997-2004 г. число действующих предприятий снижалось в среднем на 5,4.


3.
Коэффициент роста=
0,99


4.
Средний темп роста можно определить, пользуясь формулой:


Средний темп роста Тр=Кр*100%=
0,99*100=99%


Это говорит о том, что в среднем ежегодно рост числа предприятий составлял 99% к уровню предыдущего года.


5.
Средний темп прироста Тпр=Тр-100%=
99-100=-1% т.е. число предприятий снижалось в среднем на 1%.


2.2. Динамика численности работающих и их структуры


Для анализа динамики численности работающих и их структуры используются те же показатели рядов динамики, что и при анализе изменения числа предприятий. Результаты расчетов в таблице 4


Таблица 4 – Динамика численности ППП
































































































Годы Число ППП Абсолютный прирост Темп роста,% Темп прироста,% Абсолютное содер жание 1%прироста
цепной базисный цепной базисный цепной базисный
1997 508 - - - - - - -
1998 480 -28 -28 94,488189 94,488189 -5,511811 -5,511811 5,08
1999 503 23 -5 104,79167 99,015748 4,7916667 -0,984252 4,8
2000 560 57 52 111,33201 110,23622 11,332008 10,23622 5,03
2001 582 22 74 103,92857 114,56693 3,9285714 14,56693 5,6
2002 570 -12 62 97,938144 112,20472 -2,0618557 12,20472 5,82
2003 563 -7 55 98,77193 110,82677 -1,2280702 10,82677 5,7
2004 525 -38 17 93,250444 103,34646 -6,749556 3,346457 5,63

Вывод: Анализируя данные таблицы можно сказать, что в 1997 году число ППП в отрасли снизилось по сравнению с предыдущим годом. В период с 1998 по 2001 год происходит увеличение количества ППП. С 2002 года цепные показатели становятся отрицательными, что говорит о снижении количества работающих в отрасли. Наиболее наглядно данный процесс представлен на рисунке 3.





Рисунок 3 – Абсолютный прирост численности ППП

Максимальный прирост ППП зафиксирован в 2000 году и составил 57. Максимальное количество выбывших из отрасли -38, наблюдалось в 2004 году.



Темп роста за 2000 год составил 111%, это указывает на то, что число предприятий в 2000 году увеличилось в 1,11 раза по сравнению с 1999 годом, а по сравнению с базовым годом





Рисунок 4 – Темп роста ППП


увеличилось в 1,1 раза. Все последующие года анализируются таким же образом.


Из рисунка 2 видно, что в 1998 и 2002 -2004 годах цепной темп роста меньше 100% , следовательно в течении этих периодов наблюдается снижение числа организаций отрасли.



Определение
средних показателей изменения уровней ряда.


1.
Средний уровень ряда динамики


Получим у=(508+480+503+560+582+570+563+525)/(8-1)=536,3


Это значит, что среднее количество работающих на предприятиях данной отрасли составляет примерно 536 тыс.чел.


2.
Средний абсолютный прирост у=(-28+23+57+22-12-7-38)/7 =2,4


Это означает, что за период 1997-2004 г. число ППП повышалось в среднем на 2,4.


3.
Коэффициент роста=1


4.
Средний темп роста можно определить, пользуясь формулой Тр=Кр*100%=
1*100=100%


Это говорит о том, что в среднем ежегодно рост числа ППП составлял 100% к уровню предыдущего года.


5.
Средний темп прироста Тпр=Тр-100%=
100-100=0% т.е. среднее количество ППП оставалось почти без изменений в течение данного периода.


Структура персонала


Рассчитаем структуру работающих на предприятиях по годам. Для этого среднегодовую численность промышленно-производственного персонала разделим численность рабочих соответствующего года.


Приведем пример расчета относительных показателей структуры и координации для анализа ППП в 1999 году:











Доля рабочих = численность рабочих = 411 =0,817 или 81,7%
численность ППП 503

Доля РСС = 100% - доля рабочих = 100-81,7 = 18,2%


Анализ структуры в динамике: рассчитаем темпы роста доли рабочих и доли РСС.


Для 1999 года Тр(рабочие) = (доля рабочих 1999/доля рабочих 1998)*100% = 99,54%


Тр(РСС) =(доля РСС1999/доля РСС 1998)*100% = 102,09%


Таблица 5 – Структура ППП






































































Год 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Среднегодовая числ. ППП, тыс.чел 508 480 503 560 582 570 563 525
в том числе рабочие 415,00 394,00 411,00 451,00 469,00 455,00 438,00 414,00
Доля РСС, % 18,31 17,92 18,29 19,46 19,42 20,18 22,20 21,14
Доля рабочих, % 81,69 82,08 81,71 80,54 80,58 79,82 77,80 78,86
Темп роста доли рабочих, % 100,48 99,54 98,56 100,06 99,06 97,46 101,36
Темп роста доли РСС, % 97,87 102,09 106,42 99,75 103,91 110,05 95,23

Из данной таблицы видно, что в численности ППП преобладают рабочие. С 1998 года начинается рост доли рабочих, который продолжается до 2001 года. В 2002-2004 годах наблюдается небольшое снижение количества рабочих. Если в 2001 году доля рабочих – 80,58%, то уже в 2004 рабочие составили 78,8% в ППП. Также можно наблюдать увеличение доли РСС вплоть до 2003 года. В 2004 году доля РСС незначительно снизилась по сравнению с предыдущим годом.



Рисунок 5 – Доля рабочих и РСС


Если темп роста доли рабочих или доли РСС превышает 100%, то можно говорить о наличии структурных сдвигов. Структурные сдвиги по доле рабочих можно наблюдать в 1998, 2001 и 2004 годах; по доле РСС – в 1999-2000г. и 2002-2003г.г.



Рисунок 6 – Анализ структуры ППП в динамике


2.3. Динамика производства продукции


Таблица 6 – Формулы расчеты продукции в сопоставимых ценах.





























Показатель Расчетная формула
1. Объем производства , Qi
Исходные данные
2. Индекс выпуска продукции, IQ
IQ
= Qi
/ Qi-1
3. Индекс промышленного производства, в разах, Iq
Исходные данные
4. Индекс цен расчетный, Iцр
Iцр
= IQ,I
/ Iq,i
5. Индекс цен производителей, в разах, Iцп
Исходные данные
6. индекс Фишера цепной, IФ,i
IФ,i
=
7. Индекс Фишера базисный, IФб
Iфб,n = IФ,1
* IФ,2
* . * IФ,n
8. Выпуск продукции в сопоставимых ценах Q в
соп
.ценах
, i
= Qi
/ I Фб
, i

По данным формулам проведем расчеты для 1998 года.


IQ
= Qi
/ Qi-1
= 109641 / 76719=1,43


Iцр
= IQ,I
/ Iq,i
=1,43 / 95,7=0,01


IФ,i
=


Iфб,n = IФ,1
* IФ,2
* . * IФ
,n
=1,33


Q в
соп
.ценах
, i
= Qi
/ I Фб
, i
= 109641 / 1,33=82623,21


Далее аналогично. Результаты расчетов занесены в таблицу 7


Таблица 7 – Расчет выпуска продукции в сопоставимых ценах.















>













































































Годы Объем производства , Qi
Индекс выпуска продукции, IQ
Индекс промышленного производства, в разах, Iq
Индекс цен расчетный, Iцр
Индекс цен производителей, в разах, Iцп
индекс Фишера цепной, IФ,i
Индекс Фишера базисный, IФб
Выпуск продукции в сопоставимых ценах
1997 76719 - - - 103,1 - - -
1998 109641 1,43 95,7 0,01 176,1 1,33 1,33 82623,21
1999 269527 2,46 110,1 0,02 215,8 2,08 2,76 97790,09
2000 415833 1,54 115,2 0,01 108,7 1,04 2,87 144652,93
2001 419574 1,01 104,9 0,01 89,4 0,95 2,72 154285,71
2002 458975 1,09 106,0 0,01 130,10 1,14 3,10 148047,58
2003 529975 1,15 106,2 0,01 127,20 1,13 3,50 151550,92
2004 706352 1,33 103,6 0,01 113,70 1,07 3,73 189481,65

Далее проведем анализ объема выпуска промышленной продукции в сопоставимых ценах, и полученные данные занесем в таблицу 8.


Таблица 8 – Динамика объема промышленной продукции в сопоставимых ценах






















































































Годы Выпуск продукции Абсолютный прирост Темп роста,% Темп прироста,% Абсолютное содер жание 1%прироста
цепной базисный цепной базисный цепной базисный
1998 82623,21 - - - - - - -
1999 97790,09 15166,9 15166,9 118,4 118,4 18,4 18,4 977,9
2000 144652,93 46862,8 62029,7 147,9 175,1 47,9 75,1 1446,5
2001 154285,71 9632,8 71662,5 106,7 186,7 6,7 86,7 1542,9
2002 148047,58 -6238,1 65424,4 96,0 179,2 -4,0 79,2 1480,5
2003 151550,92 3503,3 68927,7 102,4 183,4 2,4 83,4 1515,5
2004 189481,65 37930,7 106858,4 125,0 229,3 25,0 129,3 1894,8

Вывод: Из данной таблицы видно, что в течении периода с 1998 по 2004 год наблюдается рост объема производства.





Незначительное снижение объема промышленной продукции наблюдалось только 2002 году.


Примем за базу сравнения 1998 год, тогда рост за 7 лет составил 189481,65/82623,21 = 2,29 раз.


Наибольший прирост за рассмотренный период произошел в 2004 году и составил 189481,65 млн.руб.; наименьший – в 1998 году и составил 82623,21 млн.руб.



Рисунок 7 – Темп роста выпуска продукции


В этом разделе необходимо рассмотреть прибыль, рентабельность продукции и затраты на 1 рубль товарной продукции. Все эти три показателя взаимосвязаны по экономическому значению.


Таблица 9 – Прибыль предприятий отрасли














































































Годы прибыль, млн. Абс. прирост Темп роста,% Темп прироста,%
цепной базисный цепной базисный цепной базисный
1998 3350 - - - - - -
1999 88701 85351 85 351 2647,8 2647,8 2547,8 2547,8
2000 136935 48234 133 585 154,4 4087,6 54,4 3987,6
2001 67226 -69709 63 876 49,1 2006,7 -50,9 1906,7
2002 48410 -18816 45 060 72,0 1445,1 -28,0 1345,1
2003 103016 54606 99 666 212,8 3075,1 112,8 2975,1
2004 157225 54209 153 875 152,6 4693,3 52,6 4593,3





Рисунок 8 – Абсолютный прирост прибыли предприятий отрасли


В общем по отрасли прибыль предприятий за период с 1998 по 2000 год увеличивалась. В 2001-2002 годах прибыль снижалась, а 2003-2004 снова увеличивалась.


Максимальное снижение прибыли произошло в 2001 году и составило 69709.


Максимальное увеличение было в 1999 году – 85351.


Что касается темпов роста, то они показывают, что в целом прибыль предприятий увеличилась, особенно повышение заметно, по отношению к базисному году (к 1998).



В исходных данных о затратах на один рубль товарной продукции нам даны показатели темпов роста, используя который мы можем найти следующие показатели:


Таблица 10 - Затраты на один рубль ТП










































Годы затраты на 1 рубль, % Темп роста Кр
1998 -18,6 81,4 0,814
1999 -13,7 86,3 0,863
2000 1,1 101,1 1,011
2001 13,1 113,1 1,131
2002 7,7 107,7 1,077
2003 -0,4 99,6 0,996
2004 -3,7 96,3 0,963





Рисунок 9 – Темп роста затрат на 1 рубль ТП


Максимальных затрат на один рубль товарной продукции (в сопоставлении с предыдущим годом) отрасль достигает в 2001 году (Тр=113,1%), т.е. в 2001 году величина затрат на один рубль товарной продукции по сравнению с 2000 годом увеличилась на 13,1%


Минимальные затраты в 1998-1999 годах. Так же снижение наблюдается в 2004. (-3,7)



Таблица 11 - Изменение уровня рентабельности продукции





























































Годы рентабельность, Абс. прирост Темп роста,%
цепной базисный цепной базисный
1998 33,0 - - - -
1999 57,4 24,400 24,400 173,9 173,9
2000 51,6 -5,800 18,600 89,9 156,4
2001 34,4 -17,200 1,400 66,7 104,2
2002 29,8 -4,600 -3,200 86,6 90,3
2003 33,8 4,000 0,800 113,4 102,4
2004 36,2 2,400 3,200 107,1 109,7





Рисунок 10 - Изменение уровня рентабельности продукции


Наивысшего уровня рентабельности отрасль достигла в 1999 году (57,4%). В период между 2000-2002 годами имеется тенденция к снижению рентабельности. Тем не менее, начиная с 2003г. положение нормализуется и рентабельность продукции хотя и незначительно, но повышается.







Рисунок 11 –Соотношение рентабельности и затрат


Если сопоставить графики рентабельности и затрат на 1 рубль товарной продукции, то легко можно проследить противоположность их поведения. Другими словами, максимальному уровню рентабельности соответствует минимальный темп роста затрат на 1 рубль товарной продукции и, естественно, наоборот, чем выше затраты, тем ниже рентабельность продукции.

3.
Выявление основной тенденции развития и прогнозирование численности ППП


Наиболее совершенным способом определения тенденции развития в ряду динамики является метод аналитического выравнивания. При этом методе исходные уровни ряда динамики заменяются теоретическими или расчетными , которые представляют из себя некоторую достаточно простую математическую функцию времени, выражающую общую тенденцию развития ряда динамики. Чаще всего в качестве такой функции выбирают прямую, параболу, экспоненту и др.


Например, ,


где - коэффициенты, определяемые в методе аналитического выравнивания;


- моменты времени, для которых были получены исходные и соответствующие теоретические уровни ряда динамики, образующие прямую, определяемую коэффициентами . Расчет коэффициентов ведется на основе метода наименьших квадратов:


Если вместо подставить (или соответствующее выражение для других математических функций), получим:


Это функция двух переменных (все и известны), которая при определенных достигает минимума. Из этого выражения на основе знаний, полученных в курсе высшей математики об экстремуме функций n переменных, получают значения коэффициентов .


Для прямой:



где n — число моментов времени, для которых были получены исходные уровни ряда .


Если вместо абсолютного времени выбрать условное время таким образом, чтобы , то записанные выражения для определения упрощаются:



Пример.


Выполним аналитическое выравнивание ряда, отражающего численность персонала в отрасли по годам (тыс. чел).


В качестве математической функции, отражающей тенденцию развития, выбирается прямая , определение производится для условного времени, в результате , . Получили функцию Yt
=540,42+9,46
t


Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации


Таблица 12 - Расчет параметров для квадратичной функции






















































Годы Число ППП Условное время Теоретические уровни Е
1998 480 -3 512,0357143 0,95
1999 503 -2 521,5 0,53
2000 560 -1 530,9642857 0,74
2001 582 0 540,4285714 1,02
2002 570 1 549,8928571 0,50
2003 563 2 559,3571428 0,09
2004 525 3 568,8214285 1,19
сумма 3783 5,33

Т. к ошибка аппроксимации Е=5,33% <15%, следовательно выбранная функция подходит для анализа.


Проанализируем наличие параболической
тенденции численности ППП. Функция будет выглядеть следующим образом:


yt

=

a

0

+

a

1

t

+

a

2

t

2


Рассчитываем по следующим формулам параметры a0
, a1
и a2
.




Таблица 13 - Расчет параметров для квадратичной функции.
































































Годы Число ППП Условное время Теоретические уровни t2*y Е
1998 480 -3 470,79 4320 0,27
1999 503 -2 554,50 2012 1,46
2000 560 -1 563,96 560 0,10
2001 582 0 573,43 0 0,21
2002 570 1 582,89 570 0,32
2003 563 2 592,36 2252 0,74
2004 525 3 601,82 4725 2,09
сумма 3783 3939,75 14439 5,19

Найденные значения a0,
a1,
a2
подставляем в yt
=
a0
+
a1
t+
a2
t2
,
и получаем следующую функцию: Yt
=573,42+9,46
t-8,25
t2


Т. к ошибка аппроксимации Е=5,19% <15%, следовательно выбранная функция подходит для анализа.


Таблица 14 – Средняя ошибка аппроксимации











Функция Ошибка аппроксимации
Yt
=540,42+9,46
t
5,33
: Yt
=573,42+9,46
t-8,25
t2
5,19

Наиболее адекватной в нашем случае является квадратичная функция, так как ее средняя ошибка аппроксимации меньше, чем ошибка аппроксимации у линейной функции. В соответствии с этим делаем прогноз на следующий год.


По таблице построим график, отражающий теоретические уровни численности ППП и реальную численность ППП



Рисунок 12 – Аналитическое выравнивание.


Для того чтобы спрогнозировать поведение явления на следующий период (на 2005 год) рассчитаем доверительный интервал


; для этого сначала найдем ;


где tα
– t-критерий Стьюдента при заданном уровне значимости α (при α=0,95 t=1,96);


n – число уровней ряда динамики;


m – число параметров уравнения.




Следовательно численность ППП в 2005 году при сохранении соответствующей тенденции будет находиться в пределах


4. Индексный анализ итоговых показателей работы отрасли


Индекс – это относительная величина, характеризующая изменение одного и того же явления относящегося к разным периодам. Индексный анализ (факторный) позволяет провести анализ конечных результатов деятельности отрасли и определить влияние отдельных факторов на это изменение.


В области экономических явлений можно встретить результативные показатели, зависящие от трех факторов и более. Изменение любого из факторов повлечет за собой изменение результативного показателя. Следовательно, изучая динамику такого сложного результативного показателя, важно правильно построить систему взаимосвязанных индексов.


В качестве результативного показателя выбираем объем выпуска промышленной продукции. Далее определим, какой показатель оказал непосредственное влияние на изменение объема выпускаемой продукции. Рассмотрим изменение объем выпускаемой продукции за последние 2 года за счет изменения


- численности промышленно-производственного персонала (∆QППП
),


- выработки рабочих (∆Qt
.
).


- доли рабочих (∆Qd
.
)


Общее изменение объема:
Q = ∆
QППП
+ ∆

Qt
+ ∆

Qd


Выработка на одного рабочего рассчитывается по следующей формуле:


t =
Qв сопост.ценах
/кол-во рабочих


Пример расчета:


t2003
= 151550,92/ 438 = 346 руб./чел.


t2004
= 189481,65/414 = 457,7 руб./чел.


I(ППП)
= ППП2004
/ ППП2003
= 525/563 = 0,932


Id
(раб.)
= d2004
/d2003
= 78,86/77,8= 1,0136


It
(1раб.)
= t2004
/t2003
= 457,7/346 = 1,323


Таблица 15– Факторный анализ объема промышленной продукции за два смежных года






































Годы


ППП (тыс.чел.) рабочие(тыс. чел.) доля рабочих (d, %) выработка (t) V пром.прооизв.(млн. руб.)
2003 508 438 77,8 346 151550,9
2004 480 414 78,86 457,7 189481,7
Изменение В натуральном выражении -28 -24 1,06 111,7 37930,73
В % 94 95 101 132 125

Далее определим влияние отдельных показателей на изменение объема выпускаемой продукции


- За счет численности ППП


∆QППП
= (ППП2004
– ППП2003
)*t2003
*d(раб.)2003
= (480-508)*346*0,778 = -7537,264 млн.руб.


Следовательно за последние 2 года произошло снижение объема производства на 7537,264 за счет снижения численности ППП на 28 тыс.чел.


- За счет доли рабочих


∆Q (dраб.
) = (d2004
– d2003
)* t2003*
ППП2004
= (0,778-0,7886)*346*480 = -1760,448 млн.руб.


Это значит, что снижение доли рабочих на 1,06% привело к снижению объема промышленной продукции на 1760,448 млн.руб.


- За счет выработки рабочих


∆Q (t) = (t2004
–t2003
)*d2004
*ППП2004
=(457,5-346)*0,7886*480= 42281,6 млн.руб.


Это означает, что увеличение выработки на 111,7 руб.чел привел к повышению объема выпуска на 42281,6 млн.руб.


Общее изменение объема промышленной продукции за счет влияния трех факторов составило: ∆Q = ∆QППП
+ ∆Qt
+ ∆Qd
= -7537,264 -1760,448+42281,6 = 32983,8 млн.руб.


Иначе: ∆Q = IППП
*Id
раб
* It
= 0,94*1,01*1,32 = 1,25 или 125 %.



Рисунок 13 – Изменение объема выпуска


Исходя из этого можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на объем промышленной продукции оказывает показатель выработки (132%)


5.Анализ основных производственных фондов


Основными задачами статистики основных фондов являются: характеристика общего состояния основных фондов, показатели использования основных фондов, степень вооруженности рабочих основными фондами, изучение динамики и перспективы развития основных фондов по стране в целом и каждой отрасли народного хозяйства.
Отобразим основные показатели, характеризующие состояние и динамику развития основных фондов в виде таблицы.


Таблица 16 – Показатели анализа основных фондов


























Название Формула Что показывает
Коэффициент обновления Сопоставляет стоимость вводимых в течение года основных фондов и стоимость основных фондов на конец года
Коэффициент выбытия Сопоставляет стоимость выбывающих в течение года основных фондов и стоимость основных фондов на начало года
Фондоотдача Показывает сколько продукции приходиться на один рубль затраченных основных фондов
Фондоемкость Показывает сколько основных средств необходимо для производства единицы продукции
Рентабельность ОФ Показывает сколько прибыли приходиться на рубль основных фондов

Для того чтобы найти основные показатели, характеризующие состояние и динамику развития основных фондов, необходимо найти среднегодовую стоимость основных фондов.


Имея наличие основных фондов на конец и начало года, определим их среднегодовую стоимость.



Пример расчета для 1998 года.




Результаты расчетов по следующим годам представлены в таблице 15


Таблица 17 – Основные производственные фонды


















































































Годы Объем промышленной продукции в сопоставимых ценах, млн.руб. Наличие ОФ к обновл. к выбыт ОФ ср.г. ФО ФЕ
1997 - 209528 1,2 1,8 - -
1998 82623,21 198567 1 2 102023,8 0,81 1,23
1999 97790,09 224735 2 1,2 105825,5 0,92 1,08
2000 144652,93 270129 2,4 1,1 123716 1,17 0,86
2001 154285,71 340636 2,8 1,2 152691,3 1,01 0,99
2002 148047,58 385137 2,7 1,3 181443,3 0,82 1,23
2003 151550,92 450073 3 1,2 208802,5 0,73 1,38
2004 189481,65 498828 2,7 1,3 237225,3 0,80 1,25

По результатам расчетов имеем максимальное значение фондоотдачи в 2000 году со значением 1,17 и минимальное в 2003 году значение со значением 0,73. Так если в 1998 году с каждого рубля, вложенного в основные фонды, получали 0,81 единицы продукции, в 2000 году эта цифра увеличилась до 1,17, а к 2004 году снова понизилась до 0,8.


Фондоемкость отражает потребность в основном капитале на 1 рубль продукции, т.е. фактически это капитальные затраты на 1 рубль продукции. Фондоемкость является обратной величиной фондоотдачи, соответственно ее динамика противоположна динамике фондоотдачи: при увеличении фондоотдачи потребность в основном капитале единицы стоимости продукции уменьшается или снижаются капитальные затраты на 1 рубль продукции и наоборот. Максимальный показатель ФЕ зафиксирован в 2003 году, минимальный в 2000.


Рассчитывают также такой показатель, как рентабельность. Рентабельность – это отношение прибыли (убытка) к среднегодовой величине основных производственных фондов.


Рассчитаем рентабельность основных фондов за 1998 год


Р1998
=Прибыль1998
/ОФср.г. 1998

= 3350/99283,5=3,37%


Результаты работы представлены в таблице 18


Таблица 18 – Фондорентабельность















































Годы ОФ ср.г. прибыль рентабельность ОФ, %
1997 - 5067 -
1998 102023,8 3350 3
1999 105825,5 88701 84
2000 123716 136935 111
2001 152691,3 67226 44
2002 181443,3 48410 27
2003 208802,5 103016 49
2004 237225,3 157225 66

Как видно из расчетов фондо рентабельность не стабильна, наблюдается то снижение, то ее увеличение.


График соотношения рентабельности ОФ и фондоотдачи представлен ниже.






Рисунок14 – Фондоотдача и фондорентабельность


Максимальная величина фондоотдачи была в 2000 году. ФО не претерпевает резких изменений в течение всего периода.


Рентабельность ОФ в течение 1998 до 2000 года значительно повысилась. С 200 года по 2002 наблюдается снижение, а после 2002 незначительное увеличение фондо рентабельности.







Рисунок15 – Коэффициенты обновления и выбытия


По графику видно, что коэффициент обновления с середины 1998 года значительно превышает коэффициент выбытия. Следовательно, основные производственные фонды не устаревают, а обновляются довольно быстрыми темпами.







Рисунок16 – Степень износа ОФ по отрасли


На рисунке отражена степень износа ОФ по отрасли за рассматриваемый период. В 1997-1999 год степень износа достаточно высокая. Но с 200 года начинается снижение степени износа ОФ. Это связано с ростом коэффициента обновления ОФ и снижением коэффициента выбытия ОФ.



Заключение


В ходе данной курсовой работы был проведен анализ работы отрасли цветной металлургии.


В итоге можно сказать что:


1). Количество предприятий в отрасли сначала увеличивалось, а затем с 2002 года наблюдается повышение количества предприятий. Максимальный прирост количества предприятий был в 2000 году и составил 243 предприятия, а наибольшее количество выбывших из отрасли составило 443 предприятия. В среднем за данный период число предприятий снижалось на 5,4.


2). Количество ППП в отрасли в течение всего период почти не изменялось. Максимальное количество выбывших из отрасли составило 38 (2004 году), а прирост 57 (в 2000 году). Среднее количество работающих на предприятиях данной отрасли составляет примерно 536 тыс.чел. Средний темп прироста 0% т.е. среднее количество ППП оставалось почти без изменений в течение данного периода.


В численности ППП преобладают рабочие. С 1998 года начинается рост доли рабочих, который продолжается до 2001 года. В 2002-2004 годах наблюдается небольшое снижение количества рабочих. Если в 2001 году доля рабочих – 80,58%, то уже в 2004 рабочие составили 78,8% в ППП. Также можно наблюдать увеличение доли РСС вплоть до 2003 года. В 2004 году доля РСС незначительно снизилась по сравнению с предыдущим годом.


3). В общем по отрасли прибыль предприятий за период с 1998 по 2000 год увеличивалась. Максимальное снижение прибыли произошло в 2001 году и составило 69709. Максимальное увеличение было в 1999 году – 85351.


Максимальных затрат на один рубль товарной продукции (в сопоставлении с предыдущим годом) отрасль достигает в 2001 году (Тр=113,1%), т.е. в 2001 году величина затрат на один рубль товарной продукции по сравнению с 2000 годом увеличилась на 13,1%


4). Минимальные затраты в 1998-1999 годах. Так же снижение наблюдается в 2004. (-3,7)


Наивысшего уровня рентабельности отрасль достигла в 1999 году (57,4%). В период между 2000-2002 годами имеется тенденция к снижению рентабельности. Тем не менее, начиная с 2003г. положение нормализуется и рентабельность продукции хотя и незначительно, но повышается.


5). По факторному анализу можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на объем промышленной продукции оказывает показатель выработки (132%)


6). Показатель фондоотдачи не претерпевает резких изменений в течение всего периода, хотя с 2000 года наблюдается постепенное снижение данного показателя.


Рентабельность ОФ в течение 1998 до 2000 года значительно повысилась. С 200 года по 2002 наблюдается снижение, а после 2002 незначительное увеличение фондо рентабельности Коэффициент обновления превышает коэффициент выбытия, следовательно, основные производственные фонды не устаревают, а обновляются довольно быстрыми темпами.


Библиографический список


1. Российский статистический ежегодник: стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2004.


2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.И. Общая теория статистики : Учебник - М.: ИНФРА-М, 1998.


3. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т.Бабурин и др.; Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. - М.: Финансы и статистика, 1994.


4. Статистика: курс лекций /Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. К.э.н. В.Г. Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 1997.


5. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 1998.


6. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. Шмойловой – М.: 2005


7. Теория статистики: Учебник / Гусаров В.М..– М.: ЮНИТИ, 2000


8. Экономика и статистика фирм: Учебник / Под ред. Адамова, Ильенкова – М.: 2003.


9. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000

Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Применение статистических методов при оценке интенсивности развития отрасли Цветная металлургия

Слов:6498
Символов:68208
Размер:133.22 Кб.