Контр_раб_методология_соц_эк_ис

Root EntryМинистерство образования и науки Российской Федерации

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского»

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ
(структурное подразделение)

Кафедра управления персоналом и экономики труда










Методические указания и задания для контрольной работы
для студентов заочного отделения
по дисциплине
«Методология социально-экономических исследований»

для подготовки магистров
Направление: 38.04.03 «Управление персоналом»
Направленность: «Стратегическое управление персоналом организации»














Симферополь 2017
Задание для контрольной работы.
В контрольной работе следует:
1. Дать ответы на 4 теоретических вопроса из списка. Номер первого вопроса равен номеру студента в списке группы. Номер второго вопроса равен номеру в списке плюс 10. Номер третьего вопроса равен номеру в списке плюс 20. Номер четвертого вопроса равен номеру в списке плюс 30.
2. Выполнить практическое задание 1 по варианту. Номер варианта равен номеру студента в списке группы. Варианты приведены в таблице задания.
3. Выполнить практическое задание 2. Выбрав ориентировочную тему магистерской выпускной квалификационной работы из файла «Методичка ВКР» Приложение А, сформулировать объект, предмет, цель и задачи исследования. Составить план ВКР.

Вопросы
для контрольной работы и к экзамену
по методологии социально-экономических исследований

Значение и место классификации и типологизации в экономической науке.
Постановка задачи классификации. Систематизация задач классификации в экономических исследованиях.
Классификация по обучающей выборке, дискриминантный анализ.
Классификация без обучения. Методы кластер-анализа.
Научное знание и его особенности.
Понятие методологии исследования.
Анализ как общенаучный метод познания.
Виды научных работ.
Проблемная ситуация в исследовании.
Классификация наук.
Понятие метода исследования.
Синтез как общенаучный метод познания.
Сущность и задачи научного исследования.
Формулировка проблемы исследования.
Критерии научного знания.
Методологические элементы исследования.
Индукция как общенаучный метод познания.
.Последовательность научного исследования
Формулировка темы исследования.
Типы научных исследований.
Приемы и инструментарий исследования.
Дедукция как общенаучный метод познания.
Методологическая схема научного исследования.
Формулировка объекта исследования.
Виды научных объяснений.
Концепция исследования. (Кожухар)
Абстрагирование как общенаучный метод познания.
Сущность оценивания в исследованиях. (Кожухар)
Формулировка предмета исследования
Функции науки.
Программа исследования. (Кожухар)
Аналогия как общенаучный метод познания.
Виды классификаций в исследованиях. (Кожухар)
Формулировка цели исследования.
Цель и задачи науки.
План исследования. (Кожухар)
Системный подход как общенаучный метод познания.
Принципы корректной классификации. (Кожухар)
Определение задач исследования.
Научная парадигма исследования. (Кожухар)
Сравнение и противопоставление как общенаучный метод познания.
Фазы доказательства и его виды. (Кожухар)
Формулировка гипотез исследования.
Экономическая наука. (Крутиков)
Подходы к объекту исследования. (Кожухар)
Обобщение и умозаключение как общенаучный метод познания.
Методы исследования основанные на изучении документов. (Кожухар)
Понятие методики исследования.
Научное исследование.
Эмпирические методы исследования. (Кожухар)
Обоснование и научное доказательство как общенаучный метод познания.
Методы верификации результатов научного исследования. (Кожухар)
Информационная база исследования. (Кожухар)
Классификация научных исследований..
Методы исследования и их составляющие. (Кожухар)
Моделирование как общенаучный метод познания.
Структура учебно-научной работы. (Сабитов)
Работа с фактами (Кожухар).
Эмпирические методы исследования. (Кожухар)
Анализ и дедукция как общенаучные методы познания.
Теория в научном исследовании. (Сабитов с. 32)
Источники информации в исследованиях. (Кожухар)
Методы исследования зависимостей экономических явлений.
Характеристика количественных методов исследования зависимостей.
Статистические методы выявления и анализа зависимостей.
Назначение и свойства эконометрических моделей.
Предпосылки применения классической эконометрической модели.
Последовательность эконометрического моделирования.
Проблемы спецификации эконометрической модели.
Идентификация и верификация эконометрической модели.


Практическое задание 1 контрольной работы

Цель задания: приобрести навыки практической спецификации, расчета, оценки статистической и экономической достоверности, а также интерпретации эконометрических моделей.

Задание: из заданного в варианте набора показателей выполнить спецификацию эконометрической модели с двумя входными переменными и 1-2 моделей с одной входной переменной, рассчитать параметры моделей, оценить статистическую и экономическую достоверность моделей, дать их экономическую интерпретацию и сформулировать выводы.

Информационная база: показатели по выборке предприятий. (Приложение 1,2).

Аппаратно-программные средства: персональный компьютер, одна из программ проведения статистических расчетов (MS EXCEL).

Последовательность выполнения задания и содержание контрольной работы:

Экономическое содержание показателей.
Причинно-следственный анализ показателей и соподчинение их в иерархию.
Спецификация моделей (обоснование набора переменных и математической формы зависимостей).
Статистическая характеристика выборочной совокупности (средняя, мода, медиана, стандартное отклонение, коэффициент вариации, асимметрия, эксцесс).
Матрица парных коэффициентов корреляции и анализ тесноты взаимосвязей в увязке с гипотезой моделирования.
Расчет моделей и показателей их статистической достоверности.
Экономическая интерпретация моделей.

ВАРИАНТЫ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЯ(выбираются по порядковому номеру студента в списке группы):

Номер студента в списке
Номера показателей варианта

1
4
9
14
25
20
23

2
4
15
13
27
32
29

3
3
18
14
32
30
26

4
2
18
11
22
20
30

5
3
10
15
28
29
22

6
6
17
15
33
27
28

7
1
12
16
21
22
20

8
7
9
15
22
25
21

9
1
10
18
32
30
25

10
4
13
18
24
26
31


етодика выполнения ЗАДАНИЯ

1-й этап.
Каждый из показателей варианта охарактеризовать по следующим позициям:
как рассчитывается (формула расчета);
что характеризует;
от чего зависит;
на что влияет.

2-й этап.
На основе характеристики показателей (п.1) провести причинно-следственный анализ взаимосвязей между показателями варианта и оформить его в виде схемы (иерархии). В отчете кратко обосновать расположение каждого показателя в иерархии.
В иерархии направления влияния (зависимости) показателя должно быть отражено в виде стрелок. Если Показатели 1 и 3 влияют на Показатель 2, то от них должны идти стрелки к Показателю 2:









3-й этап.
На основе иерархии составленной в п.2. составить все возможные сочетания показателей варианта, которые могут быть рассмотрены как эконометрическая зависимость. При этом следует учитывать следующее:
в эконометрической модели может быть только один Y и один или несколько Х-ов;
если, согласно иерархии, Показатель 1 влияет на Показатель 2, то в эконометрической модели Показатель 1 – Х, Показатель 2 – Y;
если на какой-либо показатель влияет два других, то вами может быть рассмотрена двухфакторная эконометрическая модель, в которой влияющие показатели будут, соответственно, X1 и X2.
Для иерархии, представленной на рисунке можно составить три модели:
№ п/п
Факторные переменные (Х)
Результативные переменные (Y)

1
Показатель 1
Показатель 2

2
Показатель 3
Показатель 2

3
Показатель 1(Х1) + Показатель 3 (Х2)
Показатель 2


Внимание! При обосновании набора переменных эконометрической модели обязательно должны учитываться принципы спецификации моделей.
Основным требованием при выборе входной переменной эконометрической модели является ее расположение на одном из нижележащих уровней иерархии по отношению к выходной переменной модели. Кроме того, при формировании набора входных переменных следует руководствоваться следующим принципами:

- входные переменные эконометрической модели не должны содержать в своей структуре выходную переменную либо ее составляющие (например, для Y – прибыльность производства X-ми не могут быть прибыль, себестоимость, цена и т.п.);

- входные переменные не должны быть причинно-следственно соподчиненными (например, X-ми одновременно не могут быть показатели производительность труда и коэффициент использования рабочего времени, т.к. первый показатель напрямую зависит от второго);

- среди входных переменных не должно быть показателей, характеризующих один и тот же фактор, влияющий на выходную переменную (например, для Y- рентабельность производства X-ми одновременно не могут быть производительность труда и трудоемкость, т.к. оба эти показателя характеризуют эффективность использования рабочей силы);

- входными переменными одновременно не могут быть абсолютные и относительные показатели (например, Х-ми одновременно не могут быть объем каптала, млн. грн. и удельные вес затрат на рекламу, %);

- если входные переменные – относительные показатели, то рекомендуется чтобы они имели одинаковую базу отнесения.

Для упрощения расчетов и формулировки выводов по работе в качестве математической формы зависимости между обследуемыми показателями следует выбрать линейную функцию:
для моделей с одним Х : 13 EMBED Equation.3 1415;
для моделей с двумя и более Х: 13 EMBED Equation.3 1415

4-й этап.
Во избежание воздействия на результаты моделирования ошибки гетероскедастичности необходимо оценить выборочную совокупность на однородность. Выборка считается однородной, если выполняются следующие условия:
значения медианы и средней близки;
асимметрия до 1 по модулю;
эксцесс до 3 по модулю;
коэффициент вариации (стандартное отклонение / средняя * 100 %) до 30 %.

Если эти критерии выполняются, то выборка считается однородной и может использоваться для расчета эконометрической модели.
Для расчета вышеперечисленных статистик можно воспользоваться либо пакетом анализа MS Excel, либо статистической программой STATISTICA. Методику работы с ними смотрите далее.

5-й этап.
Необходимо провести предварительную оценку подтверждения выдвинутой вами в п. 2-3. гипотезы о наличии связи между показателями варианта.
Для этого рассчитывается матрица парных коэффициентов корреляции между всеми показателями варианта (см. методику работы с Excel или STATISTICA).
Каждая эконометрическая модель, составленная вами в п. 3. должна быть проверена на наличие достоверной взаимосвязи. Для этого в матрице находится коэффициент корреляции, находящийся на пересечении строки одного показателя модели и столбца другого. Если найденный коэффициент статистически надежен (указывает на наличие достоверной связи между показателями; критерии см. в примере), то гипотеза о наличии взаимосвязи между показателями подтверждается и такая модель может быть рассчитана.
В моделях с несколькими факторными переменными обязательными условиями для принятия решения о ее расчете должны быть следующие:
наличие достоверной взаимосвязи хотя бы одного Х с Y;
отсутствие мультиколлинеарности факторных переменных (методику проверки см. в примере).
Таким образом вами будут отобраны модели, которые будут рассчитываться на следующем этапе.

6-й этап.
Рассчитываются отобранные в п.5. модели (см. методику работы с Excel), а также анализируются параметры их статистической достоверности. Каждая рассчитанная модель должна быть описана в отчете по следующим позициям:
указать наименования Х и Y;
уравнение эконометрической модели;
коэффициент корреляции (парный – для однофакторных моделей, множественный – для многофакторных моделей), дать его качественную трактовку (шкала Чеддока);
F-критерий модели и вывод и статистической достоверности модели;
t-критерии параметров модели при факторных переменных и выводы о статистической значимости этих параметров.

Эконометрическая модель считается статистически достоверной если ее фактический F-критерий больше табличного F-критерия. Табличный F-критерий выбирается из статистической таблицы распределения F-критерия в зависимости от численности выборки, используемой для моделирования и количества переменных в модели. Табличный F-критерий для 25 наблюдений и 2 переменных составляет 3,14, для 3 переменных – 2,99.

Параметр эконометрической модели считается статистически значимым, если его фактический t-критерий по модулю больше табличного t-критерия. Табличный t-критерий также выбирается из статистической таблицы распределения t-критерия Стьюдента.

7-й етап.
Для каждой эконометрической модели, рассчитанной в п.6., следует дать экономическую интерпретацию статистических значимых, по t-критерию, параметров моделей при переменных.

В линейных эконометрических моделях статистически значимый параметр при переменной показывает на сколько будет изменяться значение Y при изменении значения X на единицу своего измерения. При этом обязательно должен учитываться знак параметра. Если параметр положительный, то увеличение Х приводит к увеличению Y. Если параметр отрицательный, то увеличение Х приводит к уменьшению Y.

Далее каждую эконометрическую модель необходимо применить для анализа уровня Y в любых двух предприятиях выборки. Для этого следует:
выбрать два любых предприятия и выписать по ним фактические значения X и Y;
поочередно, по каждому предприятию, подставить значения X в уравнение эконометрической модели и рассчитать модельное значение Y;
сравнить фактическое значение Y в каждом предприятии с модельным Y и сделать вывод больше или меньше должен быть уровень Y в каждом из предприятий. При этом следует учитывать, что модельный Y показывает каким должен быть уровень Y в предприятии при фактическом уровне Х.

Пример выполнения задания

Например, в анализируемую совокупность входят показатели 1, 9, 16, 20, 23, 28.
Таблица 1. Данные по двадцати предприятиям.

предприятия

Рентабель-ность продукции, %
Продукции на 1 чел-час, руб.
Расход материалов на 1 руб. продукции, руб.
Фондовоору-женность труда, в тыс.руб на 1 работника, руб
Средний уровень квалификации работников, баллов
Коэффициент качества сырья, в баллах

1
44,01
44,1
0.313
42.0
6.18
7.80

2
30,73
29,3
0.417
26.1
5.88
5.26

3
53,00
49,8
0.313
106.2
6.02
8.04

4
28,48
22,8
0.417
29.5
4.51
5.73

5
35,49
35,5
0.370
35.2
6.00
5.85

6
17,69
18,0
0.385
30.3
5.10
5.28

7
6,81
14,0
0.45
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Рентабельность продукции (1) является результативным показателем деятельности предприятий и характеризует эффективность производства. Рентабельность продукции вычисляется как деление прибыли на затраты производства. Зависит она от эффективности использования производственных ресурсов предприятия: рабочей силы, основных средств, материалов, готовой продукции
Показатель продукции на один человеко-час (9) характеризует производительность труда. Он высчитывается путем деления годового выпуска продукции на годовое количество человеко-часов предприятия. Производительность труда влияет на результативные показатели предприятия, в частности на рентабельность продукции. В свою очередь производительность труда зависит от технического вооружения работников, энерговооруженности труда, уровня квалификации работников, коэффициента использования рабочего времени.
Затраты материалов на один рубль продукции (16) характеризуют эффективность использования предприятием материальных оборотных средств: сырья, материалов, воды, электрической энергии и так далее. Этот показатель высчитывается путем деления стоимости, израсходованных за год материалов ша стоимость выработанной продукции. Затраты материалов на один рубль продукции влияют на показатели рентабельности деятельности предприятия и зависят от качества сырья, доли бракованной и некачественной продукции, коэффициента эффективности технологии и так далее.
Фондовооруженность труда (20) характеризует оснащение работников средствами производства. Она вычисляется делением стоимости основных средств предприятия на численность работников. Фондовооруженность является фактором производительности труда.
Уровень квалификации работников (23) определяется образованием, производственным стажем, категорией квалификации. Он может измеряться как этими характеристиками отдельно, так и как обобщенно вбаллах. Уровень квалификации является фактором производительности труда.
Качество сырья (28) определяется либо непосредственными его характеристиками (процента содержания масла в семенах подсолнечника, процента содержания металла в руде, толщины волокон шерсти и так далее), либо результатами комплексной оценки в баллах. Уровень качества сырья влияет на затраты материалов на один рубль продукции.

Причинно-следственный анализ показателей и соподчинение их в иерархию

Если анализировать причинно-следственные взаимоотношения данной совокупности показателей сверху вниз, то есть от следствий к причинам, то на верхнем уровне следует разместить показатели рентабельности предприятия, которые являются результативной характеристикой его эффективности деятельности.
Доходность предприятия формируется эффективностью использования производственных ресурсов. Поэтому на втором уровне располагаются показатели производительности труда и затраты материалов на один рубль продукции.
Производительность труда зависит от фондовооруженности работников и уровня квалификации работников. Поэтому на третьем уровне располагаются эти показатели.
Качество сырья влияет на затраты материалов на один рубль продукции.
Таким образом, анализируемые показатели выстраиваются в ряды по причинно-следственным связям в следующую иерархию:

13 SHAPE \* MERGEFORMAT 1415



3. Спецификация моделей (обоснование набора переменных и математической формы зависимостей)

Опираясь на иерархию показателей, можно рассматривать следующие варианты моделей

Таблица 2. Варианты состав неизвестных эконометрических моделей


Номер модели
Входные неизсестные (Х)
Выходные неизвестные (Y)

1
Продукция на один человеко-час
Рентабельность производства

2
Затраты материалов на 1 рубль продукции
Рентабельность производства

3
Продукция на один человеко-час + Затраты материалов на 1 рубль продукции
Рентабельность производства

4
Фондоворуженность
Продукция на один человеко-час

5
Уровень квалификации
Продукция на один человеко-час

6
Фондовооруженность + Уровень квалификации
Продукция на один человеко-час

7
Качество сырья
Затраты материалов на 1 рубль продукции




4. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ВЫБОРКИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Статистические данные вводятся в компьютер и обрабатываются с помощью одной из программ статистических расчетов. Результаты подсчетов представлены в следующей таблице:

Таблица 3. Основные статистические характеристики показателей по выборке предприятий


Статистические характеристики
Рента-бельность производ-ства
Продукция на один человеко-час
Затраты материалов на 1 рубль продукции
Фондовоору-женность
Уровень квалификации
Качество сырья

Средняя
31.1
32.834
0.381
40.639
5.498
6.240

Meдиана
32.0
30.033
0.370
35.163
5.47
·1
5.842

Среднее квадратичес-кое отклонение
12.0
12.964
0.063
20.443
0.682
1.171

Эксцес
0.319
-0.938
-0.443
5.252
-1.130
-0.956

Ассиметрия
-0.573
0.388
0.275
2.152
0.239
0.362

Коэффициент вариации
38.500
39.483
16.633
50.305
12.403
18.773




По пяти показателям кроме фондоворуженности выборки можно считать однородными. При этом распределение значений близко к нормальному разделению. Медиана и средняя величина близки, коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс незначительны. Обращают на себя внимание характеристики выборки по фондоворуженности. Медиана и средняя величина отличаются, коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс высокие, то есть существуют проявления разнородности выборки и отличия распределения значений показателя от нормального распределения. В третьем и четырнадцатом предприятиях фондовооруженность больше чем вдвое выше средней величины по выборке. Но в данном случае эти предприятия нет оснований считать аномальными объектами, поскольку такой уровень фондовооруженности является полностью реальным. Таким образом, данная статистическая выборка может использоваться для расчета моделей.



5. Матрица парных коэффициентов корреляции и анализ тесноты взаимосвязей в увязке с гипотезой моделирования


Прежде чем мы рассчитаем эконометрические модели следует провести ориентировочную проверку эмпирического подтверждения гипотезы моделирования с помощью анализа матрицы коэффициентов корреляции.



Таблица 4. Матрица коэффициентов корреляции между показателями.

Показатели
Рента-бельность производ-ства
Продукция на один человеко-час
Затраты материалов на 1 рубль продукции
Фондовоору-женность
Уровень квалифика-ции
Качество сырья

Рентабельность производства
1






Продукция на один человеко-час
0.853064
1





Затраты материалов на 1 рубль продукции
-0.57187
-0.52318
1




Фондовооружен-ность
0.411264
0.493932
-0.1257
1



Уровень квалифика-ции
0.482117
0.668825
-0.58673
0.257132
1


Качество сырья
0.583515
0.601026
-0.84234
0.414873
0.498385
1


Жирной печатью выделены статистически достоверные взаимосвязи при 95% уровне правдоподобности (в данном случае если коэффициент корреляции по модулю больше чем 0,433, то связь считается статистически достоверной).
Таким образом, анализ матрицы коэффициентов корреляции подтверждает гипотезу о присутствии достоверной связи в специфицированных ранее (этап 3) моделях, поскольку коэффициенты корреляции между этими показателями статистически существенны.

6. Расчет моделей и показателей их статистической достоверности

В соответствии со спецификацией моделей рассмотрим для примера модель 6:



№ модели
Входные неизвестные (Х)
Выходная неизвестная (Y)

6
Фондовооруженность + Уровень квалификации
Продукция на один человеко-час





















Получили следующую модель:
У = – 36,69 + 0,219Х1 + 11,03Х2
Коэффициент множественной корреляции равен y 0,747, F-критерий – 10,74, t- статистики для параметров: b0: t = -2,16; b1: t = 2,06; b2: t = 3,47.
Граничное значение статистики F при 20 наблюдениях и 3 переменных (m = 3 - 1 = 2; n = 20 - 3 = 17) равняется 3,59. Критическое значение статистики t при 17 степенях свободы равна 2,11.
Значение коэффициента корреляции указывает на более чем среднюю степень влияния анализируемых переменных на производительность труда. Эмпирический уровень статистики F выше критического уровня, что свидетельствует о статистической достоверности модели в целом. Фактическое значение t- статистики b0 и b2 больше критического уровня. Следовательно, эти параметры статистически достоверны. Эмпирическое значение t- статистики незначительно меньше критического уровня. Об том свидетельствует и уровень вероятности ошибки этого параметра, превышающий 0,05 (R- вероятность равна 0,054). Следовательно, параметр b1 при вероятности ошибки 0,05 статистически не достоверен. Поэтому при интерпретации и применении модели нужно осторожно трактовать и использовать этот параметр.
Аналогично следует представлять результаты подсчетов по всем вариантам моделей.

7. Экономическая интерпретация моделей, выводы и предложения по их применению
В последнем разделе дается экономическая интерпретация моделей, формулируются выводы и предложения.
Так, представленная модель показывает, что в среднем по всем предприятиям рост фондовооруженности на 1тыс.руб. в расчете на 1 работника влечет рост продукции на один человеко-час на 0,219 руб., а рост квалификации работников на 1 балл приводит к росту производительности труда на 11,03 руб. на человеко-час.
Данная модель может применяться для анализа и планирования производительности труда на предприятиях. Например, производительность труда в четвертом и семнадцатом предприятиях составляет 22,8 руб./час и в тринадцатом предприятии 23 руб./час. Много это или мало для данных предприятий? Без эконометрической модели ответить на этот вопрос нельзя. Но если подставить в модель значения входных переменных в предприятиях, то будет получена объективная база для сравнения.
По четвертому предприятию:
У4 = – 36,69 + 0,219 ( 29,5 + 11,03 ( 4,51 = 19,5
По тринадцатому предприятию:
У13 = – 36,69 + 0,219 ( 41,5 + 11,03 ( 5,39 = 31,8
По семнадцатому предприятию:
У17 = – 36,69 + 0,219 ( 29,5 + 11,03 ( 5,18 = 26,9
Следовательно, в четвертом предприятии фондовооруженность и квалификации работников используется более эффективно, поскольку фактический уровень производительности труда выше уровня, рассчитанного по модели.
В тринадцатом и семнадцатом предприятиях, где модельный уровень выше фактического, управление производством не на надлежащем уровне. В этих предприятиях есть резервы повышения производительности труда.


V. статистическиЙ расчет в MS Excel

Для проведения статистических расчетов в среде электронных таблиц MS Excel необходимо чтобы в нем была установлена Надстройка - Пакет анализа. Чтобы проверить ее наличие необходимо в MS Excel открыть меню Сервис – в нем должен присутствовать пункт Анализ данных. В случае если этот пункт отсутствует следует установить эту надстройку. Для этого надо выбрать в меню Сервис команду Надстройки и в списке надстроек MS Excel установить «галку» напротив пункта Пакет анализа и Ок. Если при установке MS Excel его надстройки были инсталлированы, то после выполнения описанных ранее действий в меню Сервис появится команда Анализ данных.
Статистические данные по обследуемым показателям должны быть введены на одном из листов MS Excel. При этом в первой строке в виде аббревиатуры указывается имя показателя (например - РОЗТОВ) и далее вниз по строкам значения наблюдений по объектам выборки. Для упрощения проведения расчетов и анализа их результатов введенные вами данные должны сформировать единый массив, т.е. в нем не должно быть пустых столбцов и строк.


Расчет характеристик выборочной совокупности

Для расчета характеристик однородности выборки необходимо в среде MS Excel выполнить следующие действия:

сформировать массив исходных данных для расчета и анализа;
в меню Сервис выбрать пункт Анализ данных, а в появившемся меню – Описательная статистика – на экране появится окно настройки анализа;
в поле Входной интервал следует дать ссылку на анализируемый массив данных, при этом выделяются и заголовки столбцов;
установить опцию Метвой строке для распознавания программой первых значений рядов данных как их заголовков;
в разделе Параметры вывода установить вывод результатов на Новый рабочий лист и указать имя этого листа;
установить «галку» Итоговая статистика и ОК.


Результаты расчетов будут представлены в виде таблицы с указанием вверху названия анализируемого показателя (VAR1 и.т.д.), а вниз по строкам различных характеристик выборки по этим по этим показателям (среднее, стандартная ошибка, медиана, мода и т.д.).


На основе рассчитанных характеристик выборки при помощи создания формул вами могут быть просчитаны производные статистические показатели. Например, коэффициент вариации, который определяется как результат деления величины стандартного отклонения на среднее и выраженный в процентах.

Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции

Для расчета матрицы парных коэффициентов корреляции между обследуемыми показателями в среде MS Excel необходимо выполнить следующие действия:

сформировать массив исходных данных для расчета и анализа;
в меню Сервис выбрать пункт Анализ данных, а в появившемся меню – Корреляция – на экране появится окно настройки анализа;
в поле Входной интервал следует дать ссылку на анализируемый массив данных, при этом выделяются и заголовки столбцов;
установить опцию Метки в первой строке для распознавания программой первых значений рядов данных как их заголовков;
в разделе Параметры вывода установить вывод результатов на Новый рабочий лист и указать имя этого листа и Ок.

Результаты расчетов будут представлены в виде матрицы, в которой по каждому показателю просчитаны соответствующие ему коэффициенты парной корреляции со всеми остальными анализируемыми показателями.

Для упрощения анализа рассчитанной матрицы следует уменьшить размерность коэффициентов до 2-3 знаков после запятой, а также выделить цветом или заливкой статистически значимые коэффициенты корреляции.

Расчет линейных эконометрических моделей

Для расчета параметров линейных эконометрических моделей в среде MS Excel необходимо выполнить следующие действия:
сформировать массив исходных данных для расчета и анализа;
в меню Сервис выбрать пункт Анализ данных, а в появившемся меню – Регрессия – на экране появится окно настройки анализа;
в поле Входной интервал Y следует дать ссылку на столбец массива данных, в котором находятся данные по Y модели, при этом выделяется и заголовок столбца;
в поле Входной интервал X следует дать ссылку на столбцы (столбец) массива данных, в которых находятся данные по Х модели, при этом выделяются и заголовки столбцов.

Внимание! Если модель включает несколько входных переменных (Х), то столбцы их данных должны быть расположены рядом на рабочем листе Excel, в противном случае расчет такой модели не будет произведен программой;

установить опцию Метки в первой строке для распознавания программой первых значений рядов данных как их заголовков;
в разделе Параметры вывода установить вывод результатов на Новый рабочий лист и указать имя этого листа и Ок.

Результат расчета эконометрической модели будет иметь вид ряда таблиц, содержащих различные характеристики этой модели.




















На основе результатов вышеописанных расчетов формулируются выводы и пишется отчет по заданию. Предоставление на проверку только результатов расчетов недостаточно и такая контрольная (лабораторная) будет отправляться на доработку.

Приложение1

Числовые данные по 20 предприятиям.


Номера показателей


1
2
3
4
5
6
7
8
9

пред.
Рент.прод
Рент.опер
Рент.брутто
Рент.нетто
ROI
ROA
ROE
Прод/ЧР
Прод/час

1
44,01
11,93
6,85
5,04
15,02
7,16
14,60
92,426
44,085

2
30,73
7,88
5,24
3,43
10,31
5,47
8,78
54,379
29,266

3
53,00
12,26
7,23
6,54
16,88
9,13
14,75
148,400
49,820

4
28,48
8,20
3,98
3,40
8,60
5,87
8,26
52,174
22,786

5
35,49
8,83
5,51
3,77
10,21
6,66
10,55
56,853
35,488

6
17,69
4,74
2,99
2,07
5,74
2,98
5,75
55,209
18,033

7
6,81
1,88
1,14
0,80
2,30
1,18
2,43
42,000
14,000

8
35,70
9,35
6,24
3,94
11,58
6,39
10,81
50,000
45,803

9
40,92
10,18
6,30
4,82
12,21
7,29
12,39
110,493
53,200

10
39,34
9,78
6,73
5,14
13,18
7,32
11,06
70,810
41,306

11
21,11
5,24
3,46
2,61
6,86
3,65
5,53
59,984
21,784

12
6,01
1,57
1,02
0,67
1,76
1,03
2,19
32,000
16,000

13
23,35
6,06
3,48
2,75
7,71
4,31
6,68
58,365
23,042

14
44,13
10,33
7,57
5,58
16,40
7,66
13,67
123,577
58,044

15
28,16
6,74
4,37
3,39
9,17
5,07
8,25
47,580
30,799

16
38,23
10,00
5,77
4,56
12,40
6,90
7,52
81,335
25,077

17
26,58
7,01
4,23
3,22
8,87
5,42
6,55
61,941
22,829

18
33,25
8,79
5,01
3,99
10,79
6,37
7,27
53,865
26,600

19
30,66
7,87
4,92
3,89
9,63
5,58
10,11
55,349
38,041

20
38,26
9,15
6,00
4,63
12,00
6,90
11,00
91,574
40,678




Номера показателей


10
11
12
13
14
15
16
17
18

пред.
Час/прод
Прод/ЗП
ЗП/прод
Прод/ОС
ОС/прод
Прод/Maт
Maт/прод
Обо/акт
Обо/obо.aкт

1
0,023
5,502
0,182
2,201
0,454
3,200
0,313
2,905
5,760

2
0,034
3,995
0,250
2,083
0,480
2,400
0,417
1,168
4,259

3
0,020
9,540
0,105
1,397
0,716
3,200
0,313
3,710
6,400

4
0,044
3,988
0,251
1,766
0,566
2,400
0,417
1,113
5,296

5
0,028
4,613
0,217
1,615
0,619
2,700
0,370
1,810
3,510

6
0,055
2,654
0,377
1,824
0,548
2,600
0,385
1,209
3,766

7
0,071
2,247
0,445
0,825
1,212
2,200
0,455
0,885
3,424

8
0,022
3,215
0,311
2,221
0,450
3,500
0,286
2,285
5,600

9
0,019
4,932
0,203
2,323
0,430
2,800
0,357
2,046
3,640

10
0,024
3,541
0,282
2,845
0,351
3,668
0,273
2,557
6,235

11
0,046
2,489
0,402
2,188
0,457
2,700
0,370
1,056
3,510

12
0,063
1,900
0,526
0,797
1,254
2,500
0,400
0,721
2,750

13
0,043
4,171
0,240
1,423
0,703
2,100
0,476
1,167
2,885

14
0,017
7,944
0,126
1,556
0,643
2,800
0,357
2,163
3,640

15
0,032
5,913
0,169
1,241
0,806
2,000
0,500
1,126
3,588

16
0,040
4,206
0,238
2,315
0,432
2,700
0,370
1,988
5,130

17
0,044
3,200
0,313
2,099
0,476
2,600
0,385
1,213
3,893

18
0,038
3,374
0,296
2,727
0,367
2,800
0,357
1,197
3,583

19
0,026
5,212
0,192
1,588
0,630
2,077
0,481
1,517
3,792

20
0,025
5,739
0,174
1,761
0,568
3,000
0,333
1,377
4,410




Номера показателей


19
20
21
22
23
24
25
26
27

пред.
Обо/запас
ОС/числ
Обор/числ
Коэф.раб.врем
Квал
Смен
Aкт/пас
Коэф.заг.обор
Брак

1
17,261
41,993
14,604
0,524
6,184
1,209
0,499
0,763
0,075

2
13,392
26,111
14,048
0,401
5,880
0,880
0,511
0,615
0,192

3
18,501
106,204
13,493
0,648
6,017
0,691
0,368
0,343
0,097

4
14,609
29,549
11,407
0,412
4,514
0,927
0,346
0,633
0,173

5
11,259
35,194
15,271
0,391
6,001
0,887
0,412
0,592
0,192

6
10,128
30,276
11,743
0,392
5,097
1,640
0,465
0,752
0,183

7
9,902
50,914
10,481
0,521
4,823
0,975
0,303
0,383
0,186

8
17,268
22,516
15,331
0,545
6,652
1,267
0,516
0,572
0,139

9
11,093
47,556
17,279
0,635
6,275
1,170
0,575
0,681
0,086

10
16,030
24,887
15,725
0,641
5,599
1,359
0,694
0,601
0,093

11
10,408
27,419
9,234
0,544
5,091
1,352
0,642
0,686
0,142

12
9,666
40,126
12,932
0,520
5,547
0,480
0,308
0,498
0,204

13
9,630
41,022
9,897
0,482
5,395
0,533
0,561
0,708
0,185

14
10,576
79,443
17,562
0,761
6,694
0,623
0,414
0,672
0,150

15
9,302
38,334
13,163
0,532
4,672
0,430
0,422
0,543
0,258

16
17,092
35,131
12,201
0,379
4,625
1,231
0,554
0,585
0,123

17
11,660
29,503
9,257
0,488
5,182
1,245
0,456
0,855
0,128

18
9,541
19,755
9,039
0,506
5,961
1,127
0,628
0,708
0,153

19
13,034
34,857
18,054
0,593
4,778
0,948
0,405
0,511
0,230

20
11,520
51,993
13,783
0,595
4,968
0,863
0,424
0,539
0,148




Номера показателей


28
29
30
31
32
33
34



пред.
Кач.сыр
Технол.
Ликв/цены
Качес.прод
Доля рекл
Цена
Себест.



1
7,801
0,958
1,346
8,278
0,152
38,883
27



2
5,260
0,779
0,936
6,775
0,139
56,215
43



3
8,043
0,912
1,781
6,809
0,168
36,720
24



4
5,730
0,777
1,290
6,979
0,144
59,102
46



5
5,852
0,958
0,788
5,451
0,133
47,421
35



6
5,282
0,667
0,799
7,359
0,145
57,669
49



7
5,519
0,723
0,814
6,904
0,150
59,813
56



8
7,108
0,998
1,258
8,429
0,207
48,852
36



9
6,765
0,875
0,838
7,840
0,140
39,458
28



10
8,027
0,990
1,425
8,270
0,211
40,408
29



11
5,832
0,917
0,747
6,869
0,153
61,768
51



12
5,867
0,760
0,673
4,614
0,132
61,486
58



13
5,377
0,645
0,617
5,962
0,109
66,607
54



14
7,101
0,858
0,851
4,142
0,143
37,475
26



15
4,624
0,621
0,780
5,330
0,140
62,798
49



16
5,458
0,864
1,166
8,809
0,157
42,853
31



17
6,884
0,680
0,842
9,723
0,112
59,490
47



18
5,717
0,732
0,796
6,872
0,139
51,967
39



19
4,323
0,525
0,833
6,593
0,159
54,876
42



20
8,233
0,883
1,003
7,055
0,126
45,626
33




ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Полные названия показателей

Рентабельность производства (прибыль операционная /затраты на производство), %.
Рентабельность операционная (прибыль операционная / выручка нетто), %.
Рентабельность продаж брутто (прибыл ьбрутто / выручка), %.
Рентабельность продаж нетто (прибыль нетто / выручка), %.
Рентабельность инвестиций ROI (прбыль операционная / капитал всего), %.
Рентабельность активов ROA (прибыль нетто /среднегодовые активы), %.
Рентабельность собственного капитала ROE (прибыль нетто /собственный капитал), %.
Продукция на одного работника, тыс.грн (стоимость продукции либо выручка /численность работников).
Продукция на один человеко-час, руб.
Затраты рабочего времени на 1 рубль продукции, часов.
Продукция на 1 рубль заработной платы, рублей.
Заработная плата на 1 рубль продукции, рублей.
Фондоотдача (стоимость продукции /средняя стоимость основных средств), руб/руб.
Фондоемкость, руб. (средняя стоимость основных средств / стоимость продукции).
Продуктивность материалов (стоимость продукции /затраты материалов), руб/руб.
Материалоемкость, руб. (затраты материалов /стоимость продукции).
Оборачиваемость активов (выручка /средняя стоимость активов всего).
Оборачиваемость оборотных активов (выручка / средняя стоимость оборотных активов).
Оборачиваемость запасов(выручка /средние запасы).
Фондовооруженность (основные средства / численность работников), тыс.руб./раб.
Техническое вооружение труда, в тыс.руб на 1 работника.
Коэффициент использования рабочего времени.
Средний уровень квалификации работников, в баллах.
Коэффициент среднего числа смен работы предприятия.
Коэффициент соотношения активных и пассивных основных средств (техническое оборудование, машины, транспортные средства и т.п. / земля, здания и сооружения).
Коэффициент загрузки технического оборудования и машин.
Процент бракованной и некондиционной продукции.
Коэффициент качества сырья, в баллах.
Коэффициент эффективности технологии по использованию материалов.
Коэффициент ликвидности цены (Средняя цена рынка, деленная на цену предприятия).
Коэффициент качества продукции предприятия, в баллах.
Доля затрат на рекламу и распространение продукции предприятия в общих затратах предприятия.
Цена продажи продукции предприятия, руб/шт.
Себестоимость продукции, руб/шт.


Список группы
1. Водолазский Евгений Валентинович
2. Гейзе Александр Васильевич
3. Демченко Мария Николаевна
4. Костенко Кристина Константиновна
5. Левченко Дмитрий Александрович
6. Литвиненко Артем Евгеньевич (ст.) +79788235141
7. Орлова Ксения Эдуардовна
8. Пеличева Оксана Анатольевна
9. Уц Анастасия Юрьевна
10. Царевская Юлия Игоревна









13PAGE 14515


13PAGE 14215


13PAGE 14515





Показатель 3

Показатель 2

Показатель 1

Первый уровень

Рентабельность производства

Второй уровень

Продукция на один чел.-час

Затраты материалов на 1 рубль продукции

Третий уровень



Фондо
вооруженность

Уровень квалификации

Качество сырья

13 EMBED Excel.Sheet.8 1415




Приложенные файлы

  • doc 4986949
    Размер файла: 593 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий