Статистическая информация, экономико-статистические методы её анализа

 

 

 

 

Таблица 10 - Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа
Квартал	Продано (шт.)	Цена за шт, руб.	yx	y2	x2
	y	x
1 кв. 2007	67	5 030	337 010	4 489	25 300 900
2 кв. 2007	105	2 040	214 200	11 025	4 161 600
3 кв. 2007	77	5 470	421 190	5 929	29 920 900
4 кв. 2007	138	3 505	483 690	19 044	12 285 025
1 кв. 2008	81	5 885	476 685	6 561	34 633 225
2 кв. 2008	114	3 845	438 330	12 996	14 784 025
3 кв. 2008	123	2 725	335 175	15 129	7 425 625
4 кв. 2008	156	3 175	495 300	24 336	10 080 625
1 кв. 2009	83	4 965	412 095	6 889	24 651 225
2 кв. 2009	90	2 910	261 900	8 100	8 468 100
3 кв. 2009	113	3 854	435 502	12 769	14 853 316
4 кв. 2009	163	4 390	715 570	26 569	19 272 100
ИТОГО	1310	47 794	5 026 647	153 836	205 836 666
В среднем	109	3 982,83	418 887,25	12 819,67	17 153 055,50

 

∑у = n a+b ∑x

∑yx = a ∑x+b ∑x²

1310 = 12а+b 47 794

5 026647 = a 47 794+b 205 836 666

109,17 = a+3 982,83 b

105,17 = a+4 306,75 b

4 = -323,92 b

b = 4 : (-323,92)

b = - 0,012

a = 109,17-3 982 (-0,012)

а = 61,38

у = a+bx

у = 156,96+0,012 х – уравнение регрессии

b = -0,012 – снижение цены на 1000 рублей повлечет повышение                 физического объёма продаж на 12 штук.

При помощи коэффициента корреляции можно вывести тесноту связи  между показателями.

r =

 

 

r < 0 (-0,438) – связь обратная, таким образом с увеличением цены количество продаж будет сокращаться.

Связь слабая, так как |r| = 0,438 (0,3 ≤ |r| ≥ 0,5)

d = r²  100 = -0,438²  100 = 19,18%

Коэффициент детерминации (d) показывает, что количество продаж кресла на 19,18% зависит от изменения цены, а остальные 80,82% изменений физического объёма продаж зависят от влияния факторов не рассматриваемых в модели.

Рисунок 2 – График зависимости продаж от изменения цены

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

 

По результатам проведенного анализа  можно сделать следующие выводы:

1. В товарной структуре происходит снижение доли жалюзи, при этом увеличивается доля кресел.
2. В анализируемый период оборотные средства предприятия увеличились с 2 314,3 тысяч рублей в 2007 году до 2 782,2 в 2009 году. В структуре оборотных средств происходили незначительные изменения. В 2009 году коэффициент оборачиваемости, коэффициент загрузки и продолжительность 1 оборота увеличились по сравнению с 2008 годом, что говорит о снижении эффективности использования оборотных средств.
3. В период с 2007 по 2009 год прибыль предприятия сокращалась из-за увеличения себестоимости и снижения выручки, но при этом рентабельность продукции и продаж сохранялась, хотя и снизилась.
4. Анализ рядов динамики показал, что абсолютный базисный прирост составил 62 кресла, базисный темп прироста составил 16,02%. Также был рассчитан примерный уровень продаж на 1 квартал 2010 года, он составил 137±17 кресел.
5. Для индексного анализа были взяты данные (цена и объём продаж) по креслам. И хотя по креслу «Руководитель» цена и объём продаж увеличились, это не повлекло увеличение выручки от продаж кресел, так как произошло снижение цены и объёмов продаж кресла «Оператор».
6. Корреляционно-регрессионный анализ выявил связь между результативным и факторным показателями. Связь между данными показателями – обратная, слабая. Также анализ показал, что увеличение цены на 1000 рублей повлечет сокращение продаж кресла «Руководитель» на 12 штук.

Список используемой литературы.

 

1. Общая теория статистики: Учебник.-М.: Финансы и статистика, 1991 – 304 с. Ефимова М.Р., Рябцев В.М.
2. Экономическая статистика. Учебное пособие. Таганрог. Изд-во ТРТУ 1999. 140с. Чернова Т.В.
3. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. 7-е изд., испр. – Мн.: Новое издание, 2002. – 704с. Савицкая Г.В.
4. www.hi-edu.ru
5. www.lib.rus/b/165850/read
6. www.ekoslovar.ru
7. Официальная бухгалтерская отчетность ООО «Стандарт» за 2007-2009 года.