Эконометрическое моделирование годового фонда оплаты труда

Курсовая работа

Эконометрическое моделирование годового фонда оплаты труда

Современная экономическая обстановка, в которой осуществляют свою деятельность нефтяные компании, характеризуется нестабильностью и неопределенностью. Устойчивое развитие компании в перспективе зависит от ее способности прогнозировать и гибко реагировать на изменяющиеся условия внешнего окружения, удерживать и приобретать новые конкурентные преимущества в борьбе на рынках.

Система приборостроительной промышленности включает в себя такие стадии как, заготовительная, подготовительная, обрабатываемая, сборочная, испытательная. Каждая из стадий отличается от других как организационно, так и технологически, что не позволяет использовать единую, универсальную для всей системы пирборостраительного производства страны методику учета и экономического анализа[1].

Высокие материальные и временные затраты на изготовление изделий подчёркивают актуальность проблемы. Решение этой проблемы имеет большое значение для совершенствования системы управления и улучшения организации экономической работы на производственных предприятиях и повышения на этой основе эффективности их деятельности.

Цель работы — на основе исследований построить эконометрическую модель затрат с последующим прогнозированием динамики их изменений.

Для решения цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценить степень связи различных факторов на затраты предприятия;

2. Определить эконометрическую модель затрат предприятия для обоснований принимаемых решений;

3. Эконометрический анализ изменчивости функции затрат как многофакторной системы.

Объект исследования: технико-экономические показатели предприятия ФГУП «УППО»

Предмет исследования: определение значимых факторов, влияющих на фонд оплаты и выявление их зависимости с целью последующего прогнозирования.

1. Анализ платежеспособности предприятия на примере

1.1 Построение и эконометрический анализ значимых факторов, влияющих на объект

Ввод исходных данных в программу Статистика.

Данные берутся на основе годовых отчётов за 2004;2011 года

СРЧ — Среднесписочная численность работников ГФО — Годовой фонд оплаты труда, тыс. руб.

СКРС — среднее количество рабочих станков шт.

КЛ — количество рекламаций в год шт.

ГТО — годовой тех отход. %

КНО — количество нового оборудования

Рис. 1-Исходные данные Исследование линейной многофакторной зависимости Рис. 2-Базовое окно результатов Построение корреляционной матрицы Строим корреляционную матрицу совокупного влияния всех факторов на результативный признак Рис. 3 — Начальная корреляционная матрица Факторы, включаемые во множественную регрессию не должны быть взаимно коррелированны и, тем более, находиться в точной функциональной связи. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются не интерпретируемыми.

Изучение данных корреляционного анализа показывает сильное влияние факторов среднесписочного числа работников и годового тех. отхода с фондом заработной платы. Эти независимые переменные тесно связаны (коллинеарны) между собой (коэффициентов корреляции > 0,75).

1.3 Исключаем фактор годового тех отходы

эконометрический затраты модель временной Рис. 3 — Корреляционная матрица после исключения фактора ГТО Остальные факторы не коллинеарные, поэтому они будут учитываться при построении эконометрической модели.

2. Построение эконометрической модели

Исследуем линейную зависимость Годового фонда оплаты от Средний Численности Работников, Среднего Количества Рабочих Станков, Количества Рекламаций, Количества Нового Оборудования.

Годовой фонд оплаты =314.3*КНО — 156.6*КЛ+386.4*СКРС-66.3*СРЧ = 0.98

Ст.ош 175.33 95.52 36.85 22.05

Анализ показывает, что коэффициент детерминации достаточно близок к 1, то есть линейная аппроксимирующая функция достаточно хорошо отражает исследуемую зависимость. Однако из оценки параметров регрессионной модели наблюдаем то, что значения t-критерия Стьюдента для факторов для факторов Количество рекламаций, Количество нового оборудования и Средней численности рабочих, меньше табличных. Статистически значимым является коэффициент при Среднем количестве рабочих станков, а другие сформированы под влиянием случайных величин. Значит, зависимость Фонда оплаты труда от представленных факторов следует рассматривать в нелинейном виде[14].

Чтобы оценить качество уравнения найдем среднюю ошибку аппроксимации.

Рис. 7 — Нахождение средней ошибки аппроксимации для линейного уравнения

Для оценки возможности улучшения построенной регрессии необходим анализ нелинейных регрессий влияния независимых факторов на Годовой фонд оплаты.

а) гиперболическая функция

Рис. 8 — Построение нелинейной модели регрессии (гиперболическая) ГФО= 129 056.3+5 622 435/СРЧ-33 294 331.56/СКРС — 28 994,15/КЛ+ 2056,6/КНО

Рис. 9 — Нахождение средней ошибки аппроксимации для гиперболической функции

б) Степенная функция

Рис. 10 — Построение нелинейной модели регрессии (степенная) ГФО=0.0003*СРЧ^-0.886 302*СКРС⁴.176 786*КЛ^-0.29 313*КНО⁰.15 006,

Рис. 11 — Нахождение средней ошибки аппроксимации для степенной функции Сведем полученные результаты в таблицу. Анализ показывает, что наилучшими статистическими характеристиками среди 3-х оцененных регрессионных моделей обладает степенная функция с коэффициентом детерминации R=0.98, ее средняя ошибка аппроксимации равна 0.172%.

Таблица 1 — Результаты эконометрического моделирования

3. Исследование трендов временных рядов

В программной среде Statistica для каждой независимой переменной были построены следующие тренды:

Рис. 12. Таблица данных Средняя численность рабочих

Линейный тренд

СРЧ=-5.67*Т+572.25,

Парабола

СРЧ=636,8929−44,4524*Т+4.3095*,=0.55

Экспоненциальный тренд

СРЧ=573,5348*,

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболистическая модель тренда.

Среднее количество рабочих станков

Линейная

СКРС=7.67*Т+280,

Парабола

СКРС=290,1786+ 1.556*Т+0.679*Т,

Экспоненциальный тренд

СКРС=281,1228*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Количество рекламаций

Линейный

КЛ=15,25+1,25*Т,

Парабола

КЛ=15,875+0.875*Т+0.41 667*,

Экспоненциальный тренд

КЛ=15,80 384*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Количество нового оборудования

Линейный тренд

КНО=9.8572−0.0238*Т,

Парабола

КНО=16,46 429−3.9881*Т+0.440 476*,

Экспоненциальный тренд

КНО=9,882*

Анализ трех уравнений показывает, что наилучшим уравнением тренда с позиции максимального значения коэффициента R является параболическая модель тренда.

Таблица 2 — Прогнозные значения

Таким образом, прогноз на 2012,2013,2014,2015 года показал тенденцию увеличения фонда оплаты труда, также как и остальных показателей.

4. Оценка качества эконометрической модели

Оценим качество регрессионной зависимости, применяя дисперсионный анализ. Для этого построим таблицу[6].

Рис. 12 — Формирование таблицы дисперсионного анализа в Statistica

Рис. 13 — Формирование таблицы дисперсионного анализа в Excel

Fфакт 65,499 > Fтабл = 4,54, следовательно модель статистически значима, то есть для исследуемой выборки показателей величина Фонда оплаты определяется изменением факторов Среднего числа работников, Среднего количества рабочих станков, количеством нового оборудования и Количеством рекламаций.

Выводы

В программной среде Statistica были проанализированы и выявлены факторы, влияющие на Фонд оплаты труда. Отбор факторов методом исключения показал, что значимыми факторами являются Новое оборудование, Количество рекламаций, Среднее количество рабочих станков, средняя списочная количества рабочих. Самое сильное влияние на Фонд оплаты оказывает фактор годового тех отходы. Эта связь существенна, поскольку объем годового тех отхода сопровождается большими затратами, чем больше будет объём производимой продукции, тем больше будет фонд оплаты труда.

При построении линейной и нелинейной эконометрической модели выяснилось, что наилучшими статистическими характеристиками среди 3-х оцененных регрессионных моделей обладает степенная функция с коэффициентом детерминации R=0.98.

Построение и анализ функции тренда для каждого фактора позволило спрогнозировать изменение Фонда оплаты труда на 2012,2013,2014,2015 года.

Прогноз показал, что в дальнейшем Фонд оплаты будет увеличиваться.

Увеличение фонда оплаты возможно будет вызвано ростом затрат на новое оборудование, ростом расходов рекламации, а также при работоспособности станков.

Главным путем роста фонда оплаты труда может послужить совершенствование организации производства и труда, качества продукции, снижение технологического отхода, повышения квалификации работников и руководящего состава.

1. В. Ж. Дубровский Б.И. Чайкин «Экономика и управление предприятием» 1998 г.

2. Эконометрика: учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Проспект, 2009. — 288 с.

3. Айвазян С. А., Иванова С. С. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С. А. Айвазян, С. С. Иванова. — М.: Маркет ДС, 2007. — 104 с.

4. Чураков Е. П. Прогнозирование эконометрических временных рядов: учеб. пособие / Е. П. Чураков. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 208 с.

5. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-у изд., испр. — Т. 2: Айвазян С. А. Основы эконометрики. — М.: 2001. — 432 с.

6. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика: Учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

7. Моделирование развития и размещения нефтяной промышленности / А. П. Крылов, A.M. Алексеев, А. П. Гужновский. — М.: Недра, — 1981.-246 с.

8. Бренц, А.Д., Бригеман, А. Ф. Планирование на предприятиях нефтяной и газовой промышленности. М.: Недра, 1989. — 371 с.

9. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В. С. Мхитаряна. — М.: Проспект, 2008. — 384 с.

10. А. И. Орлов ЭКОНОМЕТРИКА Учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2002.

11. Официальный сайт ФГУП «УППО» — Режим доступа: http://www.uppo.ru/about/quality/. — Система качества.

12. А. Т. Смирнов и др. Порядок оценки устойчивости функционирования объектов экономики при воздействии поражающих факторов — Режим доступа: http://yourlib.net/content/view/10 911/126/ - Загл. с экрана.

13. Степанов В. Г. Эконометрика. Учебный курс — Режим доступа: http://yourlib.net/content/view/10 911/126/ - Загл. с экрана.

14. Т-критерий (табличные значения коэффициента Стьюдента) — Режим доступа: http://sixsigmaonline.ru/load/24−1-0−210/ - Загл. с экрана.

15. Официальный сайт ВЗФЭИ КафедрыЭкономико-математических методов и моделей — Режим доступа: http://www.vzfei.ru/rus/platforms/amm/ak.htm/ - Загл. с экрана.