Виріб 2
Виріб 3
Виріб 4
За результатами розрахунків зробити висновки.
4.4.4 Аналіз прибутку і рентабельності.
Аналіз прибутку і рентабельності підприємства необхідно провести за допомогою факторного аналізу. Вихідні дані зводяться в наступну таблицю.
Таблиця 12 - Вихідні дані для аналізу прибутку і рентабельності
Показники
Звітний рік
план
факт
1 Обсяг реалізованої продукції
2 Ціна одиниці продукції
3 Собівартість одиниці продукції
Оцінити виконання плану прибутку, а також вплив кожного з факторів на зміну суми прибутку від реалізації продукції методом абсолютних різниць.
Потім слід зробити факторний аналіз рентабельності методом ланцюгових підстановок.
Курсова робота завершується висновком з проведеного аналізу, оцінкою виробничо-господарської діяльності підприємства.
5. Методичні вказівки до виконання курсової роботи
5.1 Методичні вказівки з виконання завдання 1
5.1.1 Кореляційно-регресійний аналіз. Метод кореляційно-регресійного аналізу широко використовується для визначення тісноти зв'язку між показниками, що не перебувають у функціональній залежності. Для прямолінійної залежності обчислюється коефіцієнт кореляції.
Регресія - це статистичний метод, що дозволяє знайти рівняння, яке найкращим чином описує безліч даних. Багатовимірна регресія виконує аналіз для декількох множин даних; це часто дає більш реалістичний прогноз.
5.1.2 Організація комп'ютерної обробки економічної інформації. Microsoft Excel пропонує широкий діапазон засобів для обробки економічної інформації.
Excel надає кілька функцій з лінійною регресією - лінійна, тенденція, ПРЕДСКАЗ, нахил - і дві - логаріфпрібл і зростання - для експоненційної регресії. Ці функції вводяться у вигляді формули масиву і повертають масив результатів. Кожну з цих функцій можна використовувати з однією або декількома незалежними змінними.
функція лінійна.
Розраховує статистику для ряду із застосуванням методу найменших квадратів, щоб обчислити пряму лінію, яка найкращим чином апроксимує наявні дані. Функція повертає масив, який описує отриману пряму. Оскільки повертається масив значень, функція повинна задаватися у вигляді формули масиву. Для отримання додаткових відомостей про формули масиву натисніть кнопку.
Рівняння для прямої лінії має наступний вигляд:
y = mx + b або
y = m1x1 + m2x2 + ... + B
(у випадку кількох інтервалів значень x), де залежне значення y є функцією незалежного значення x. Значення m - це коефіцієнти, відповідні кожної незалежної змінної x, а b - це постійна. Функція лінійна повертає масив {mn; mn-1; ...; m1; b}. Лінійного може також повертати додаткову регресійну статистику. p> Відомі значення y - це безліч значень y, які вже відомі для співвідношення y = mx + b.
Якщо масив відомі значення y має один стовпець, то кожний стовпець масиву відомі значення x інтерпретується як окрема змінна.
Якщо масив відомі значення y має одну рядок, то кожний рядок масиву відомі значення x інтерпретується як окрема змінна.
Відомі значення x - це необов'язкове безліч значень x, які вже відомі для співвідношення y = mx + b.
Масив відомі значення x може містити одне або кілька множин змінних. Якщо використовується тільки одна змінна, то відомі значення y і відомі значення x можуть бути м...
