Прогноз теп деятельности предприятия
ЧАСТЬ II.
Исходя из данных за 12 месяцев последнего отчетного периода, т.е за 2006 год проведем комплексную оценку среднемесячной численности работников предприятия.
Исходные данные:
Таблица 22
| Месяц | Среднемесячная численность работников, чел. Ч | Среднемесячная стоимость ОПФ тыс.руб. ОПФ | Среднемесячная величина оборотного капитала, тыс.руб. Кобор | Выпуск реализация продукции, тыс.руб. Q |
| 1. | 2. | 3. | 4. | 5. |
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| 4135661,5 | ||||
| В среднем на 1 месяц | 773018,8 | 3339856,5 | 49578717,92 |
Расчеты произведены в EXCEL.
На основе метода корреляции определим влияние среднемесячной стоимости ОПФ, среднемесячной величина оборотного капитала, выпуска реализации продукции на среднемесячную численность работников.
Таблица 23
Матрица линейных коэффициентов связи.
| Ч | ОПФ | Оборотный капитал | Выпуск (выручка) | |
| Численность работников | ||||
| ОПФ | 0,521401653 | |||
| Оборотный капитал | 0,827124775 | 0,670489148 | ||
| Выпуск( выручка) | 0,40465 | 0,725593906 | 0,7126302 |
В соответствии с результатами корреляционного анализа можем утверждать:
- наибольшее влияние из анализируемых ТЕП треста на численность работников предприятии оказывает оборотный капитал (связь сильная 0,83);
- на втором месте по важности стоит материально-техническое оснащении предприятия (связь заметная 0,52 близка к умеренной;
- следовательно, последнее место по важности из имеющегося массива факторов отдано производственной программе или плану сбыта (связь заметная 0,4).
Определим связь между анализируемыми ТЕП предприятия с помощью регрессии в рядах динамики..
Таблица 24
| Регрессионная статистика | ||
| Множественный R | 0,872886 | Множественный коэффициент корреляции |
| R-квадрат | 0,76193 | Детерминация |
| Нормированный R-квадрат | 0,672653 | Детерминация |
| Стандартная ошибка | 3,207277 | |
| Наблюдения | Количество месяцев |
Следует отметить, что множественный коэффициент корреляции подчеркивает сильную связь между заданными факторами (R=0,84), причем ОПФ, выпуск продукции и оборотный капитал одновременно оказывают влияние на уровень вариации численности работников предприятия в размере 70,8% (детерминация), следовательно на неучтенные факторы приходится менее 30% вариации численности работников.
Таблица 25
Коэффициенты регрессии.
| Y-пересечение | -1018,22 | Коэффициент регрессии а0 |
| Переменная X 1 | 0,00233 | Коэффициент регрессии а1 |
| Переменная X 2 | 0,0025 | Коэффициент регрессии а2 |
| Переменная X 3 | -0,0014 | Коэффициент регрессии а3 |
Уравнение множественной регрессии имеет вид:
(52)
В нашем случае оно примет вид:
В уравнении множественной регрессии параметры имеют экономический смысл. Каждый из них характеризует влияние одного из факторов при измени другого: - показывает, что с ростом стоимости имущества на 1 тыс.руб. число работников увеличится на 0,002 чел.(т.е для того, чтобы увеличить число работников на 1 чел., необходимо увеличить стоимость ОПФ больше чем на 1 тыс.руб.);
- показывает, что с увеличением стоимости оборотного капитала на 1 тыс.руб. число работников на предприятии увеличится на 0,0025 чел.
- показывает, что с ростом выручки на 1 тыс.руб., число работников уменьшится на 0,0014чел.
Произведем оценку теоретического уровня численности работников на примере апреля:
,
где Чф –фактический уровень численности работников предприятия.
Чтеор – теоретически возможный уровень численности работников.
Предприятие в апреле привлекло дополнительно 5 человек, для того чтобы выполнить производственную программу в размере 56897235 тыс.руб.
Рассчитаем показатель эластичности:
(53)
Таблица 26
Показатели эластичности.
| Э1 | 2,084676051 |
| Э2 | 0,099916638 |
| Э3 | -0,006326161 |
Коэффициент эластичности показывает, что при увеличении стоимости имущества на 1% число работников увеличится на 2,08% (при фиксированном значении других факторов). показывает, что рост стоимости оборотного капитала на 1% приведет к увеличению числа работников 0,1%. свидетельствует о том, что увеличение выпуска продукции на 1% влечет за собой уменьшение численности работников на 0,006%.
По данным ряда динамики проведем прогноз среднемесячной численности работников на 4 месяца предстоящего 2007 года методами: экстраполяции на основе среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста, подбора функции
Таблица 27
Анализ динамики численности работников.
| Месяц | Среднемесячная численность работников, чел. Ч | Абсолютное изменение | Индекс роста | ||
| цепной | базисный | цепной | базисный | ||
| 1. | 2. | 3. | 4. | 5. | 6. |
| -2 | -2 | 0,997704 | 0,997704 | ||
| 1,002301 |
Продолжение таблицы 27
| 1. | 2. | 3. | 4. | 5. | 6. |
| -4 | -4 | 0,995408 | 0,995408 | ||
| -2 | -6 | 0,997693 | 0,993111 | ||
| -1 | -7 | 0,998844 | 0,991963 | ||
| -8 | -15 | 0,990741 | 0,982778 | ||
| -12 | 1,003505 | 0,986223 | |||
| -12 | 0,986223 | ||||
| -12 | 0,986223 | ||||
| -12 | 0,986223 | ||||
| Всего | - | -12 | 0,986223 | ||
| В сред-нем на 1 месяц | 864,166667 | -1,09 | 0,9987 |
Рис.5. Численность работников.
Первая модель которую мы применим для погноза среднесписочной численности населения будет модель экстраполяции на основе среднего абсолютного прироста:
, (54)
Средний абсолютный прирост рассчитывается по формуле:
(55)
где - экстраполируемый уровень;
- последний уровень ряда динамики;
i – номер последнего уровня исследуемого признака;
T – срок прогноза (период упреждения);
- средний абсолютный прирост.
Прогнозируемый уровень по модели экстраполяции на основе среднего абсолютного прироста.
В результате прогноза на основе среднего абсолютного прироста, выявлена тенденция уменьшения численности работников и в марте среднесписочная численность работников составит 856 чел, в апреле – 855 чел., в мае – 854 чел., в июне – 853 чел.
Затем мы используем для прогноза модель экстраполяции на основе среднего индекса роста.
, (56)
Формула среднего абсолютногоприроста:
. (57)
где - средний коэффициент роста.
Таблица 29
Прогнозируемый уровень по модели экстраполяции на основе среднего индекса роста:
,
,
,
В результате прогноза на основе среднего индекса роста, выявлена тенденция уменьшения численности работников и в марте среднесписочная численность работников составит 856 чел, в апреле – 855 чел., в мае – 854 чел., в июне – 853 чел.
Последний метод по которому мы спрогнозируем среднемесячную численность работников предприятия будет аналитическое выравнивание ряда методом подбора функций.
Модели регрессии в рядах динамики выглядят следующим образом:
· Линейная:
· Степенная:
· Показательная:
· Логарифмическая:
· Квадратическая:
Для выбора адекватной функции выбран дисперсионный метод – на основе ошибки аппроксимации. Рассчитаны ошибки аппроксимации по каждой модели по формуле:
Графики каждой модели даны в приложении 2.
Данные для расчета ошибки аппроксимации занесены в таблицу 30.
Таблица 30
Данные для расчета ошибки аппроксимации.
| Ме-сяц | Чф | Линейная | Степенная | Показательная | Логарифмическ. | Квадратичекая | |||||
| Ч | Ч | Ч | Ч | Ч | |||||||
| 0,8787188 | 14,9769 | 4,080804 | 0,967684 | 14,5924 | |||||||
| 0,225815 | 0,3672022 | 0,000324 | 0,1683864 | 0,3785213 | |||||||
| 0,0125888 | 1,4728849 | 0,0178757 | 0,0391333 | 1,463351 | |||||||
| 10,89264 | 25,59393 | 13,197236 | 10,18748 | 25,507366 | |||||||
| 0,508369 | 6,1889505 | 1,6422423 | 0,3354335 | 6,1420223 | |||||||
| 0,0157754 | 2,7335856 | 0,6599938 | 0,0012723 | 2,705799 | |||||||
| 0,2896592 | 2,6818218 | 1,5018503 | 0,1206045 | 2,6611243 | |||||||
| 36,592821 | 30,367438 | 30,021633 | 39,337721 | 30,407255 | |||||||
| 2,6784596 | 3,0979699 | 1,6944229 | 3,5851413 | 3,0997796 | |||||||
| 0,050176 | 1,1864867 | 0,058564 | 0,2674118 | 1,1803709 | |||||||
| 1,41277 | 0,2331505 | 0,48986 | 0,7344644 | 0,2271357 | |||||||
| 6,7662414 | 0,0049523 | 2,322576 | 4,9681733 | 0,0064276 | |||||||
| 60,324034 | 88,905273 | 55,687381 | 60,712906 | 88,371553 |
Рассчитаем ошибку аппроксимации:
,
,
,
,
Результаты расчетов занесены в таблицу 31.
Таблица 31
Метод подбора функций.
| Модели регрессии | Линейная | Степенная | Показа-тельная | Логариф-мическая | Квадрати-ческая |
| 1. | 2. | 3. | 4. | 5. | 6. |
| Ошибка аппроксимации | 2,24 | 2,72 | 2,25 | 2,71 | 2,15 |
Расчеты будем производить по квадратической функции, т.к. там меньшая ошибка аппроксимации. Исходя из расчетов в Excel (приложение 2), уравнение будет выглядеть следующим образом:
Рассчитаем прогнозируемые уровни численности рабочих, на основе данного уравнения, на март, апрель, май, июнь 2007 года.
Результаты всех прогнозов занесены в таблицу 32.
Таблица 32
Сводная таблица результатов прогнозирования численности работников предприятия.
| Месяцы | Модели экстраполяции | ||
| На основе среднего абсолютного прироста | На основе среднего индекса роста | Регрессия в рядах динамики | |
Таблица показывает, что три используемых метода прогнозируют дальнейшее снижение среднемесячной численности работников треста «Уренгойремгаз». Т.к. два из трех прогнозируемых метода полностью совпали, можно сделать вывод, что основанный на этих расчетах прогноз наиболее оптимален. Оптимального значение будет: в марте 2007 года прогнозируемый показатель будет равен 856 чел., в апреле – 855 чел., в мае – 854 чел., в июне – 853 чел.
Рис.6. Прогнозируемый уровень численности рабочих
Заключение.
Проведя статистический анализ ресурсов предприятия треста «Уренгойремгаз» можно подвести итог по технико-экономическим показателям.
Целями создания предприятия является выполнение строительных работ, оказание ремонтных услуг, удовлетворение общественных потребностей и получение прибыли.
Источником формирования финансовых ресурсов предприятия является:
- прибыль, полученная от выполнения работ, услуг, реализации продукции, а так же других видов финансовой деятельности;
- капитальные вложения и дотации из бюджета;
- амортизационные отчисления;
- добровольные взносы организаций, предприятий, организаций и граждан;
- иные источники, не противоречащие законодательству РФ.
За анализируемый период стоимость основных фондов снизилась на 5091 тыс.руб. Введение новых основных фондов идет медленными темпами. В 2006 году ликвидация фондов превысила ввод новых на 1889 тыс.руб., что говорит о нерациональной инвестиционной политике.
Снижается эффективность использования основных средств падают показатели фондовооруженность и фондоотдача. Увеличиваются затраты живого труда, т.е. предприятию нужно переоснащать оборудование.
Оборотный капитал треста так же снижается за анализируемый период он снизился на 644838,5 тыс.руб. В то же время увеличивается доля дебиторской задолженности. Но кредиторская задолженность за весь анализируемый период почти в два раза превышает дебиторскую задолженность, вследствие этого можно сделать вывод, что предприятие работало себе в убыток.
Среднесписочная численность работников предприятия снизилась на 21 чел. В целом предприятие ведет политику стабильности кадров. Коэффициенты движения кадров низкие – коллектив слабо обновляется. Увольнения превышают прем работников в на 12 чел., что указывает на незначительную ликвидацию рабочих мест.
Наибольшее число руководителей имеет высшее образование, со стажем работы 10 -15 лет в возрасте от 40 до 50 лет. Годовой баланс использования рабочего времени показывает отсутствие, прогулов и простоев.
В общем можно сказать, что показатели предприятия понижаются предприятие убыточное
Приложение 2.
Прогноз среднесписочной производительности труда методом подбора функций.
Рис.1. Линейная функция
Рис.2. Степенная функция
Рис.3. Квадратическая функция
Рис.4. Показательная функция
Рис.5 Логорифмическая функция