Анализ хозяйственной деятельности - строительная фирма МБУЗ ГБ

Роль средних величин, таким образом, заключается в  обобщении, т.е. замене множества индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений. Средняя величина обобщает качественно однородные значения признака и, следовательно, является типической характеристикой признака в данной совокупности. Например, средний товарооборот на одного работающего является типической характеристикой торговой сети города. [9,c.18]

Метод группировки данных

Группировка - это расчленение  совокупности данных на группы с целью  изучения ее структуры или взаимосвязей между компонентами. В процессе группировки  единицы совокупности распределяются по группам в соответствии со следующим принципом: различие между единицами, отнесенными к одной группе, должно быть меньше, чем различие между единицами, отнесенными к разным группам.

При оформлении результатов  группировки в таблице признак-результат  размещается в сказуемом, группировочные признаки, рассматриваемые в качестве факторных, размещаются в подлежащем таблицы.

Выбрать один признак  в качестве группировочного зачастую бывает достаточно трудно. Анализ по нескольким признакам довольно трудоемок и  обладает принципиальным недостатком - размыванием совокупности, поскольку даже комбинация двух признаков при попытке разбить совокупность на три или четыре категории дает шесть или восемь подгрупп. В некоторых из них оказывается одно-два наблюдения, что недостаточно для подготовки обоснованных выводов об этих подгруппах. Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. Широкое распространение они получили благодаря использованию вычислительной техники при расчетах. При анализе деятельности отдельных предприятий методы многомерной группировки используют нечасто из-за их сложности, более распространены они при социологических и экономических исследованиях отраслей и регионов. Наиболее разработанным методом многомерной классификации является кластерный анализ. [6,c.89]

 

Современные математико-статистические методы

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ есть метод  установления связи и измерения  ее тесноты между наблюдениями, которые  можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.

Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при  которой различным значениям  одной переменной соответствуют  разные средние значения другой. Возникать  корреляционная связь может несколькими  путями. Важнейший из них - причинная  зависимость вариации результативного признака от изменения факторного. Кроме того, такой вид связи может наблюдаться между двумя следствиями одной причины. Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт наличия связи и степень ее тесноты, не вскрывая ее причин.

В статистике теснота связи может  определяться с помощью различных  коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициента ассоциации и т.д.), а в анализе  хозяйственной деятельности чаще используется линейный коэффициент корреляции.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ - это  метод установления аналитического выражения стохастической зависимости  между исследуемыми признаками. Уравнение  регрессии показывает, как в среднем  изменяется у при изменении любого из x_i, и имеет вид:

 

(1.2.2)

 

где у - зависимая переменная (она всегда одна);

      х_i - независимые переменные (факторы) (их может быть несколько).

Если независимая переменная одна - это простой регрессионный  анализ. Если же их несколько (п 2), то такой анализ называется многофакторным.

В ходе регрессионного анализа  решаются две основные задачи:

• построение уравнения регрессии, т.е. нахождение вида зависимости   между   результатным   показателем   и   независимыми   факторами x₁, x₂, …, x_n.
• оценка значимости полученного уравнения, т.е. определение того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у.

Применяется регрессионный  анализ главным образом для планирования, а также для разработки нормативной  базы.

В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - одностороннюю зависимость, т.е. связь, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный.

Кластерный анализ

Кластерный анализ - один из методов многомерного анализа, предназначенный  для группировки (кластеризации) совокупности, элементы которой характеризуются многими признаками. Значения каждого из признаков служат координатами каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, характеризующееся значениями нескольких показателей, можно представить как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в многомерном пространстве.

Так же как и процедуры  регрессионного анализа, процедура  кластеризации достаточно трудоемка, ее целесообразно выполнять на компьютере.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ - это  статистический метод, позволяющий  подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной  совокупности. Применительно к анализу  деятельности предприятия можно сказать, что дисперсионный анализ позволяет определить, к одной и той же совокупности данных или нет относятся группы разных наблюдений. [2,с.92]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Методика анализа оборотных средств и материальных ресурсов

2.1 Методика анализа обеспеченности материальными ресурсами

Источниками информации для анализа материальных ресурсов являются план материально-технического снабжения, заявки, договоры на поставку сырья и материалов, формы статистической отчетности о наличии и использовании материальных ресурсов и о затратах на производство, оперативные данные отдела материально-технического снабжения, сведения аналитического бухгалтерского учета о поступлении, расходе и остатках материальных ресурсов и др.

 

 

 

Табл.2.1– Обеспечение потребности в материальных ресурсах

Вид ресурса	план	Факт	засчитывается	Не засчитывается  из-за:
				сроков	качества	объема	номенклатуры

 

= (МРд)/МРн(2.1)

Где:

КОБпл – коэффициент  обеспечения по плану;

МРд – объем  поставок по договору;

МРн – необходимые  объем мат.ресурсов.

=(МРвнутр+МРф)/МРн (2.2)

Где:

КОБф – фактический  коэффициент обеспечения;

МРф – фактическое  поступление мат.ресурсов.

Табл2.2- Данные об остатках запасов на начало периода

Вид ресурса

норматив

факт

Абс откл

% откл

 

Определим однодневный  расход каждого материала в стоимостном  выражении

УРм=РМ/365 (2.3)

Где

УРм- удельный расход материала в день;

РМ – совокупный расход материала за год.

Определим для  каждого ресурса количество дней на которое хватит запасов.

Дз=Зм/УРм (2.4)

Где

Дз – количество дней запаса;

Зм – запас  материала.

Затем необходимо проанализировать показатели частной  материалоемкости как составных  частей общей материалоемкости

 

 

Табл2.3– Анализ частных показателей материалоемкости

Стоимость сырья и материалов зависит также от их качества, внутригрупповой структуры, рынков сырья, роста цен на них в связи с инфляцией, транспортно-заготовительных расходов и др.

Для оценки ритмичности поставок используются показатели:

- коэффициент  неравномерности поставок материалов:

(2.5)

где x –процент выполнения плана поставки по периодам (дням, декадам, месяцам); f – план поставки за те же периоды;

- коэффициент  вариации:

(2.6)

где Δ f – отклонение объема поставки по периодам от плана; k – количество анализируемых периодов;  - средний объем поставки материалов за период.

Табл.2.4- Фактические и плановые поставки за 2009-2010 год

янв

фев

март

апр

Май

июнь

Июль

авг

сент

окт

нояб

дек

Сред

План

Факт

Откл

% вып

 

3. Анализ материальных ресурсов

3.1 Анализ обеспеченности  материальными ресурсами

Табл.3.1 – Обеспечение потребности в материальных ресурсах за 2009, тыс.руб.

Вид ресурса	план	Факт	засчитывается	Не засчитывается  из-за:
				сроков	качества	объема	номенклатуры
медикаменты	10	16	14,3		1,7
Перевязочные  средства	50	35	34,2				0,8
Хим.реактивы	45	43	42,3			0,7
Одноразовые принадлежности	35	30	29,1				0,9
металлопрокат	40	51	51
итого	180	175	170,9		1,7	0,7	1,7

Определим коэффициент планового обеспечения без учета договорных обязательств

К_об.пл = (175/180)*100%=97,2%

План поставок недовыполнен на 5 тыс.руб (2,8%)

С учетом договорных обязательств

Коб.ф.=(170,9/180)*100%=95%

План поставок фактически недовыполнен на 9,1 тыс.руб (5%), в том числе за счет

Качество = 1,7/180*100% = 0,9%

Объем = 0,7/180 *100%= 0,4

Номенклатура = 1,7/180*100% = 0,9%

 

 

 

Табл.3.2 – Обеспечение потребности в материальных ресурсах за 2010, тыс.руб

Вид ресурса	план	Факт	засчитывается	Не засчитывается  из-за:
				сроков	качества	объема	номенклатуры
Отделочные  материалы	27	30	30
Железобетонные  изделия	46	50	48	1	-	1	-
кирпич	55	45	40			3	2
Сыпучие материалы	40	30	29,9				0,1
металлопрокат	70	80	80
итого	238	235	227,9	1	0	4	2,1

 

Определим коэффициент планового обеспечения без учета договорных обязательств

К_об.пл = (235/238)*100% =98,7%

План поставок недовыполнен на 3 тыс.руб (1,3%)

С учетом договорных обязательств

Коб.ф.=( 227,9/238)*100% =95,8%

План поставок фактически недовыполнен на 10,1 тыс.руб (4,2%)

Сроки = 1/238*100% = 0,4%

Объем = 4/238 *100%= 1,6%

Номенклатура = 2,1/238*100% = 0,8%