Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Октября 2014 в 14:05, курсовая работа
Цель работы:
изучение сущности исследования взаимосвязей признаков
• изучить такое понятие как инфляция, что она из себя представляет и определить методологию ее расчета
• на практике посмотреть эффективность использования корреляционно-регрессионого анализа, т.е. изучить зависимость суммы активов коммерческих банков y и собственного капитала x.
Под сезонными колебаниями понимается более или менее устойчивые внутригодовые колебания уровней динамического рода, обусловленные спецификами развития данного явления.
Цель изучения сезонных колебаний состоит как в разработке мер его ликвидации или смягчению сезонных колебаний (нередко этим и ограничивается статистическое исследование), так и для оптимального исследования условий, благоприятствующих развитию массовых явлений и процессов.
При статистическом
1) выявление специфики развития
изучаемого явления во
2) измерение сезонных колебаний
изучаемого явления с
Для
выявления сезонных колебаний обычно
берутся данные за несколько последних
лет, распределённые по определённым внутригодовым
периодам.
Для
измерения сезонных колебаний исчисляются
специальные статистические показатели,
которые называются индексами сезонности
(Is) и совокупность которых отражает сезонную
волну.
Для вычисления индексов сезонности применяются
различные методы.
В
общем виде индексы сезонности определяются
отношением исходных (фактических) уровней
первоначального ряда (y) к расчётным (теоретическим)
уровням, выступающим в качестве базы
сравнения.
Таким образом, в целях оптимального распределения ресурсов, планирования и управления транспортным процессом необходимо анализировать распределение потребностей в транспортных услугах по месяцам и в течение года. Для характеристики неравномерности объемов перевозок по месяцам года используют индексы сезонности, совокупность которых за год образует сезонную волну. Эти данные используются для создания и перераспределения производственных резервов.
Задача 2 «Выявление и измерение сезонных колебаний»
В целях оптимального распределения ресурсов, планирования и управления транспортным процессом необходимо анализировать распределение потребностей в транспортных услугах по месяцам и в течение года. Для характеристики неравномерности объемов перевозок по месяцам года используют индексы сезонности, совокупность которых за год образует сезонную волну. Эти данные используются для создания и перераспределения производственных резервов.
По данным за три года определить основную тенденцию неравномерности. Изобразить графически сезонную волну. По результатам расчетов сформулировать выводы и дать рекомендации.
Таблица 5
Среднемесячные объемы перевозок грузов
Месяц |
Годы | ||
2007 |
2008 |
2009 | |
Январь |
46242 |
44183 |
42936 |
Февраль |
44810 |
43129 |
45631 |
Март |
43111 |
43789 |
46839 |
Апрель |
45827 |
44925 |
48115 |
Май |
49682 |
46812 |
47816 |
Июнь |
52119 |
48110 |
49424 |
Июль |
54723 |
50017 |
53829 |
Август |
59475 |
54243 |
57917 |
Сентябрь |
60197 |
61829 |
59600 |
Октябрь |
56815 |
56243 |
54128 |
Ноябрь |
45637 |
50110 |
46200 |
Декабрь |
44438 |
51816 |
49180 |
Определим среднесуточный объем перевозок по формуле
Qсут ij = Qмес ij/Дк ij,,
Qсут =44242/31 =1491,68 (январь, 2007г.)
где Qмес ij - среднемесячный объем перевозок i-месяца j-года;
Дк ij - дни календарные i-го месяца j-го года.
Определить среднесуточный объем перевозок для каждого месяца по данным за три года
<Yi> = (Qi1 + Qi2 + Qi3)/3,
<Yi> = (1491,68+1425,26+1385,03)/3 = 3378,61
где Qi1, Qi2, Qi3 – объемы перевозок i-го месяца за 1, 2, 3 год соответственно.
Результаты расчетов представим в табл. 6
Таблица 6. Среднесуточные объемы перевозок грузов АТП по годам, т
Месяц |
Количество дней в месяце |
Годы |
<Yi> | ||
2007 |
2008 |
2009 | |||
Январь |
31 |
1491,68 |
1425,26 |
1385,03 |
1433,98 |
Февраль |
28 |
1600,36 |
1540,32 |
1629,68 |
1590,11 |
Март |
31 |
1390,68 |
1412,55 |
1510,94 |
1438,05 |
Апрель |
30 |
1527,57 |
1497,50 |
1603,83 |
1542,96 |
Май |
31 |
1602,65 |
1510,06 |
1542,45 |
1551,72 |
Июнь |
30 |
1737,30 |
1603,67 |
1647,47 |
1662,81 |
Июль |
31 |
1765,26 |
1613,45 |
1736,42 |
1705,04 |
Август |
31 |
1918,55 |
1749,77 |
1868,29 |
1845,53 |
Сентябрь |
30 |
2006,57 |
2060,97 |
1986,67 |
2018,06 |
Октябрь |
31 |
1832,74 |
1814,29 |
1746,06 |
1797,69 |
Ноябрь |
30 |
1521,23 |
1670,33 |
1540,00 |
1577,18 |
Декабрь |
31 |
1433,48 |
1671,48 |
1586,45 |
1563,80 |
На основании данных таблицы построим график зависимости среднесуточного объема перевозок от месяца выполнения каждого года.
Рис.5 Зависимость среднесуточного объема перевозок от месяца выполнения для 2007, 2008 и 2009 годов
Вывод: по данным таблице построены линейные диаграммы, показывающие наличие сезонных колебаний, т.к несмотря на изменение объема перевозок от года к году максимальный и минимальный объемы за все 3 года практически приходятся на одно и тоже время. На диаграмме видно, что наибольший объем перевозок приходится на сентябрь, а наименьший на март и январь.
Данное распределение потребностей в транспортных услугах характеризует сезонность осуществления перевозок – наибольший объем всегда приходиться на сентябрь, что связано с окончанием летнего сезона, сбором урожая в сельскохозяйственной промышленности. Упадок января и марта можно связать с плохими погодными условиями для осуществления перевозок грузов автомобильным транспортом.
Для построения сезонной волны рассчитаем индексы сезонности по формуле
Is = (<Yi>/Y0)*100%,
где Y0 – общая среднесуточная величина за исследуемый период, определяется как средневзвешенная арифметическая из среднесуточных объемов по месяцам за три года.
Y0 = (å<Yi>*Дкi)/Дк,
Y0 = (Y1 *31 + Y2 *28 + Y3 *31 + Y4 * 30 + Y5 *31 + Y6 *30 + Y7 * 31 + Y8 * 31 + Y9 *30 + Y10 * 31 + Y11 * 30 + Y12 *31 ) / Дк , (9)
где Дк – дни календарные за год Дк = 365.
Y0 = (104737 + 103149.3 + 102513+ 106790.3 + 112472.7 + 122682 + 133023.7 + 141892.7 + 131100.7 + 111147+ 112647.3 + 116703.7) / 365
Yo= 3832.38
Is = (1433,98/3832,38)*100% =
Полученные данные сведем в таблицу 7.
Таблица 7
Значения индексов сезонности
Месяц |
Индекс сезонности,% |
Январь |
87 |
Февраль |
96 |
Март |
88 |
Апрель |
93 |
Май |
94 |
Июнь |
101 |
Июль |
103 |
Август |
112 |
Сентябрь |
122 |
Октябрь |
109 |
Ноябрь |
95 |
Декабрь |
95 |
Рис. 6 График сезонной волны
Вывод: построив график сезонной волны и проведя данные расчеты, можно проанализировать сезонную неравномерность:
А) наиболее ярко она выражена в период с марта по сентябрь, максимальное значение приходится на сентябрь 122% ,
Б) спад для всех трех лет наблюдается в период с февраля по март и с сентября по декабрь, минимальное значение составляет 87%.
На основе полученных данных можно дать следующие рекомендации предприятию:
2.3 Статистика себестоимости
Себестоимость - это стоимостная оценка используемых в процессе производства продукции (работ, услуг) природных ресурсов, сырья, материалов, топлива, энергии, основных фондов, трудовых ресурсов и других затрат на ее производство и реализацию.
Себестоимость перевозок грузов и пассажиров есть стоимостной показатель эффективности деятельности автомобильного предприятия.
На железнодорожном, речном, морском и воздушном транспорте она определяется как отношение величины эксплуатационных расходов транспортного предприятия к величине приведенной продукции. Показатель себестоимости перевозок определяют как отношение величины эксплуатационных расходов по перевозкам грузов, приходящихся в среднем на 1 ткм грузооборота, себестоимость пассажирских перевозок - как величину эксплуатационных расходов по перевозкам пассажиров, приходящихся в среднем на 1 пассажиро-километр пассажирооборота. На автомобильном транспорте себестоимость перевозок определяется для отдельных видов транспортной работы, за единицу которой принимаются: по перевозкам на грузовых автомобилях, работающих по тарифу за перевезенную тонну, - 1 ткм, по перевозкам на автомобилях, работающих по часовому тарифу, - 1 автомобиле-чае, по пассажирским автобусным перевозкам - 1 пассажиро-километр.
Себестоимость перевозок может быть снижена за счет устранения нерациональных перевозок грузов, уменьшения коэффициента порожнего пробега подвижного состава, увеличения коэффициента использования грузоподъемности подвижного состава и т.п.
Информация о работе Корреляционная связь и её статистическое изучение