Финансовый отдел предприятия ООО «Стройэксплуатация» регулярно сталкивается с задачей выбора из некоторого множества инвестиционных возможностей наиболее рентабельных. В общем случае инвестиционные проекты различаются как рентабельностью, так и требуемым объемом финансирования, таким образом, задача состоит в выборе совокупности проектов, обеспечивающей оптимальное сочетание прибыли и риска и не выходящей за возможности финансирования, имеющегося у предприятия. Повышение эффективности производства осуществляется на основе постоянного совершенствования качественных характеристик элементов производства и обеспечения адекватного этому процессу повышения уровня их использования.
Для управления повышением эффективности производства необходим критерий количественной оценки этих процессов. Процесс улучшения качественных характеристик элементов производства рассматривается как повышение технического уровня, а процесс повышения степени использования элементов производства как повышение организационного уровня. Так как оба процесса взаимосвязаны и взаимообусловлены, то обычно рассматривают состояние организационно-технического уровня как важного условия повышения эффективности производства.
Экономико-математическое моделирование в настоящее время один из инструментов экономического анализа. Использование экономико-математических методов и моделей позволяет получить новые качественные выводы об социально-экономических процессах и явлениях, изучить общие тенденции их развития. Это можно осуществлять, применяя специальные методы прогнозирования.
Проанализируем динамику и определим перспективную выручку организации на основе метода экстраполяции (табл. 2.5.).
Коэффициенты регрессии:
^ = усрхср – уср * хср / xср2 * xср2 ^ = уср – хср
Особое значение имеет знак перед коэффициентом регрессии. Если перед ^ знак плюс, то с увеличением Х значение У возрастает. Если перед ^ знак минус, то с увеличением Х значение У уменьшается.
Проверка адекватности моделей, построенных на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии и корреляции.
Коэффициент корреляции: rxy = усрхср – хср * уср / х * у
Значение парных коэффициентов корреляции свидетельствует о сильной связи между отклонениями фактических уровней сравниваемых рядов от соответствующих им выравненных уровней, если rxy > 0,7. Гипотеза о линейности верна с доверительной вероятностью р=0,95. Если коэффициент корреляции меньше 0,7, то гипотеза о линейности не подтверждается.
Значимость коэффициентов регрессии ^ и ^ и парных коэффициентов корреляции rxy проверяется на основе t – критерия Стьюдента:
t = / m; t = / m ; tr = rxy / mrxy
Случайные ошибки аппроксимации , и rxy:
m = (yi – yx^)2 / (n-2) / (хi – xi ср)2
m = (yi – y^)2 * хi2 / (n-2) * n(хi – xi ср)2
mr xy = 1 – rxy2 / (n-2)
Если все расчетные значения t- критерия больше tкр.- табличного, это свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Гипотеза о линейности верна.
Табличные данные t- критерия Стьюдента
При вероятности
α = 0,05 При числе степеней свободы γ = х - 2
5 6 7 8 9
2,571 2,447 2,365 2,306 2,262
Коэффициент детерминации: R2 = (yi^x – уср)2 / = (yi – у)2 показывает, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель. Изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен. Если коэффициент детерминации больше 0,9, то модель описывает наиболее существенные стороны рассматриваемого процесса.
Проверка адекватности всей модели, в т.ч. и значимости коэффициента детерминации, осуществляется с помощью расчета F–критерия и величины средней ошибки аппроксимации. Значимость уравнения регрессии на основе F–критерия Фишера-Снедекора.
Критерий Снедекора: Fф = rxy2 * (n – 2) / (1 – rxy2) .
Если все расчетные значения F - критерия больше Fкр.- табличного, это свидетельствует о значимости уравнения регрессии и подтверждает гипотезу о линейности. Моделью можно пользоваться.
Доверительные интервалы и - это проекция подынтегральной кривой, равной доверительной вероятности, решение интегрального уравнения. Интервал зависит от числа степеней свободы (m), доверительной вероятности (р) и разброса случайной величины.
При m → ∞ имеет место нормальный закон распредления.
Предельные ошибки , и rxy: Δ = tнаб * m; Δ = tнаб * m; Δr = tтабл * mr
Значение средней ошибки аппроксимации не должно превышать 12-15%.
Доверительные интервалы для определенных параметров:
L min = – Δ; L max = + Δ; L min = – Δ; L max = + Δ
Исходные и расчетные данные для определения параметров системы уравнения представлены в табл.2.5.
Таблица 2.5.
n X Y Xi*Yi X2 Y2 Xi-Xср Yi-Yср
1 1 3 4 5 6 7 8
2 1 2 056 897 2056897 1 4,23083E+12 -4,5 -3 180 543
3 2 3 058 961 6117922 4 9,35724E+12 -3,5 -2 178 479
4 3 7852913 23558739 9 6,16682E+13 -2,5 2 615 473
5 4 1008999 4035996 16 1,01808E+12 -1,5 -4 228 441
6 5 6563021 32815105 25 4,30732E+13 -0,5 1 325 581
7 6 12589784 75538704 36 1,58503E+14 0,5 7 352 344
8 7 8023021 56161147 49 6,43689E+13 1,5 2 785 581
9 8 5056987 40455896 64 2,55731E+13 2,5 -180 453
10 9 7024697 63222273 81 4,93464E+13 3,5 1 787 257
11 10 6930270 69302700 100 4,80286E+13 4,5 1 692 830
12 11 2683728 29521008 121 7,2024E+12 5,5 -2 553 712
Итого: 66 62 849 278 4148052348 4356 4,7237E+14 0 5237439,83
(Xi-Xср)2 (Yi-Yср)2 7*8 Y^ Yi-Y^ (Y^-Yср)2 (Yi-Y^) 2
20,25 1,01159E+13 14312442,75 617069,1 1 439 828 2,13478E+13 3,80774E+11
12,25 4,74577E+12 7624675,917 917688,3 2 141 273 1,86603E+13 8,42152E+11
6,25 6,8407E+12 -6538682,917 2355873,9 5 497 039 8,30342E+12 5,55014E+12
2,25 1,78797E+13 6342661,25 302699,7 706 299 2,43517E+13 91627108380
0,25 1,75717E+12 -662790,5833 1968906,3 4 594 115 1,06833E+13 3,87659E+12
0,25 5,4057E+13 3676172,083 3776935,2 8 812 849 2,13307E+12 1,42652E+13
2,25 7,75946E+12 4178371,75 2406906,3 5 616 115 8,01192E+12 5,7932E+12
6,25 32563225058 -451132,0833 1517096,1 3 539 891 1,3841E+13 2,30158E+12
12,25 3,19429E+12 6255400,083 2107409,1 4 917 288 9,79709E+12 4,44117E+12
20,25 2,86567E+12 7617735,75 2079081 4 851 189 9,97523E+12 4,32258E+12
30,25 6,52144E+12 -14045415,08 805118,4 1 878 610 1,96455E+13 6,48216E+11
112,75 1,1577E+14 28309438,92 18854783 43994494,6 1,468E+14 4,2513E+13
Прогнозное значение Yp : Yp = ^ + ^xp определяется на основе экстраполяции линейной зависимости
Средняя квадратическая ошибка прогноза:
my^p = ост 1 + 1/n + (хp – хср)2 / (хi – хср)2, где
хp – прогнозное значение, подставляемое вместо xi
ост = (y – y^)2 / n – 1
Доверительный интервал L – диапазон прогноза:
Lymin = y^p – Δy^p ;Lymax = y^p + Δy^p; Δy^p = tтабл * my^p
Полученные результаты и коэффициенты:
Xср = 5,5; Yср = 5 237 439; (X*Y)ср = 28 805 915.
Коэффициенты регрессии:
β = 31479,72 α = -5064301
Уравнение регрессии: У = 31 479,72 - 5064301* Х
Среднеквадратические отклонения:
dx = 3,1623; dy = 9937,49.
Коэффициент корреляции: Kxy = 5,50. Гипотеза о линейности модели верна, т.к. коэффициент корреляции больше 0,7 и равен 5,50.
Коэффициенты регрессии достаточно значимы, т.к.
Оценка значимости коэффициентов по t-критерию Стьюдента:
mβ= 194150; ma= 69656; mr= 0.087;
ta = 0.162; tb = -72.70 ; tr = 5.75/
t < t табл. (0,162 > 2,26), t < tтабл. (-72,70 < 2,26)
и tr < tтабл. (0,087 < 2,26).
Модель линейная – ненадежна т.е. непригодна для практического применения.
Коэффициент детерминации: r2= 0,25 . Коэффициент детерминации меньше 0,25, то модель описывает наиболее существенные стороны рассматриваемого процесса.
Таким образом, полученное уравнение У = 31479,2-5064301*Х непригодно для практического использования.
Таким образом, широкое внедрение систем вызывает необходимость повышения организационно-технического и организационно-экономического уровня производства и в свою очередь создает предпосылки для более высоких темпов их роста. В результате создаются объективные условия для рационализации производства и резкого сокращения непроизводительных затрат труда.
Для успешного управления процессом роста производительности за счет вытеснения традиционных подходов к организации производства в отрасли необходимо четко определить основные принципы, которыми следует руководствоваться при выработке долгосрочной стратегии развития производства, а также при решении тактических задач с учетом основных концепций принятой стратегии. Основные принципы, которыми следует руководствоваться при решении проблемы формирования системной организации труда:
1) системный подход и взаимоувязка организационно-технических и социально-экономических аспектов организации труда и производства;
2) сбалансированность и установление пропорций между натурально-вещественной выработкой сопряженных машин и организационно-экономическими параметрами технологических процессов производства;
3) сопряженность средств труда в общей технологической цепи, обеспечивающая достижение конечной цели производства при максимальном их использовании;
4) малооперационность технологических процессов, трудосберегающий и ресурсосберегающий подход;
5) взаимная заинтересованность всех звеньев управления и участников производства в рационализации труда;
6) поэтапное решение задач с учетом потенциальных возможностей производства и развития экономики.
Соблюдение принципа системности позволяет рассматривать проблему как единое целое с учетом всех входящих в нее элементов и взаимосвязей между ними, а также влияния внешних воздействий. Оценивать результаты на основе системы взаимоувязанных критериев и ограничений, что позволяет достигать конечные результаты с наименьшими затратами времени и ресурсов. Проведенный анализ результатов работы по исследованию и внедрению мероприятий по организации труда в отрасли позволяет утверждать, что она проводилась до сего времени не системно, а намечаемые к реализации организационно-технологические мероприятия не имели соответствующего социально-экономического обоснования.
Похожие рефераты:
|
Дипломные работы 
