Рефераты

Главная

Финансовое право

Финансовый менеджмент
финансовая математика

Финансы деньги кредит

Французский

Компьютерные сети

Конституционное право
зарубежныйх стран

Конституционное право
России

Краткое содержание
произведений

Программирование
компьютеры и кибернетика

Производство и технологии

Психология

Разное

Религия и мифология

Трудовое право

Туризм

Уголовное право и процесс

Управление

Анализ динамики затрат автотранспортных организаций по этапам жизненного цикла продукта на примере ООО «Ночной экспресс»

├────────┼──────────────┼─────────────────┼────────────┼──────────┼──────────┤

│ 14,4│ 207,36 │ 2 985,98 │ 870 │ 840,2 │ 806,67 │

│ 20,8│ 432,64 │ 8 998,91 │ 930 │ 972,79 │ 861,52 │

│ 26 │ 676 │ 17 576 │ 1 060 │ 1 057,98 │ 906,09 │

│ 33,6│ 1 128,96 │ 37 933,06 │ 1 150 │ 1 150,7 │ 971,22 │

│ 45 │ 2 025 │ 91 125 │ 1 200 │ 1 231,84 │ 1 068,92 │

│ 57,6│ 3 317,76 │ 191 102,98 │ 1 220 │ 1 263,93 │ 1 176,9 │

│ 79,2│ 6 272,64 │ 496 793,09 │ 1 350 │ 1 260,57 │ 1 362,02 │

│ 98,8│ 9 761,44 │ 964 430,27 │ 1 360 │ 1 299,79 │ 1 529,99 │

│ 116 │ 13 456 │ 1 560 896 │ 1 400 │ 1 457,62 │ 1 677,4 │

│ 125,4│ 15 725,16 │ 1 971 935,06 │ 1 470 │ 1 620,84 │ 1 757,96 │

│ 129,2│ 16 692,64 │ 2 156 689,09 │ 1 550 │ 1 705,98 │ 1 790,53 │

│ 129,2│ 16 692,64 │ 2 156 689,09 │ 1 570 │ 1 705,98 │ 1 790,53 │

│ 133 │ 17 689 │ 2 352 637 │ 1 610 │ 1 803,36 │ 1 823,09 │

│ 133 │ 17 689 │ 2 352 637 │ 1 970 │ 1 803,36 │ 1 823,09 │

│ 126 │ 15 876 │ 2 000 376 │ 1 920 │ 1 633,5 │ 1 763,1 │

│ 140 │ 19 600 │ 2 744 000 │ 2 200 │ 2 017,46 │ 1 883,08 │

│ 151,1│ 22 861,44 │ 3 456 649,73 │ 2 440 │ 2 464,59 │ 1 979,07 │

├────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────┴──────────┴──────────┤

│ Объем работ выражен в тыс. заказо-км │

├────────┬──────────────┬─────────────────┬────────────┬──────────┬──────────┤

│ 0 │ 0 │ 0│ 400 │ 606,59 │ 767,87 │

│ 768 │ 589 824 │452 984 832 │ 750 │ 734,72 │ 807,54 │

│ │ │ 9 │ │ │ │

│ 1 152 │ 1 327 104 │ 1,529 │ 870 │ 793,07 │ 827,37 │

│ │ │ 9 │ │ │ │

│ 1 872 │ 3 504 384 │ 6,56 │ 930 │ 892,74 │ 864,56 │

│ │ │ 10│ │ │ │

│ 2 340 │ 5 475 600 │ 1,281 │ 1 060 │ 951,06 │ 888,74 │

│ │ │ 10│ │ │ │

│ 3 360 │11 289 600 │ 3,793 │ 1 150 │ 1 061,79 │ 941,42 │

│ │ │ 11│ │ │ │

│ 4 950 │24 502 500 │ 1,213 │ 1 200 │ 1 194,4 │ 1 023,55 │

│ │ │ 11│ │ │ │

│ 6 912 │47 775 744 │ 3,302 │ 1 220 │ 1 302,92 │ 1 124,89 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│11 088 │ 1,23 │ 1,363 │ 1 350 │ 1 406,02 │ 1 340,6 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│14 820 │ 2,2 │ 3,255 │ 1 360 │ 1 460,94 │ 1 533,37 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│18 560 │ 3,44 │ 6,393 │ 1 400 │ 1 603,7 │ 1 726,56 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│18 810 │ 3,54 │ 6,655 │ 1 470 │ 1 619,29 │ 1 739,47 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│19 380 │ 3,76 │ 7,279 │ 1 550 │ 1 658,45 │ 1 768,91 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│19 380 │ 3,76 │ 7,279 │ 1 570 │ 1 658,45 │ 1 768,91 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│19 950 │ 3,98 │ 7,94 │ 1 610 │ 1 703,01 │ 1 798,36 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│19 950 │ 3,98 │ 7,94 │ 1 970 │ 1 703,01 │ 1 798,36 │

│ │ 8│ 12│ │ │ │

│17 640 │ 3,11 │ 5,489 │ 1 920 │ 1 554,02 │ 1 679,04 │

│ │ 8│ 13│ │ │ │

│22 400 │ 5,02 │ 1,124 │ 2 200 │ 1 966,03 │ 1 924,91 │

│ │ 8│ 13│ │ │ │

│25 704 │ 6,61 │ 1,698 │ 2 440 │ 2 549,78 │ 2 095,57 │

└────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────┴──────────┴──────────┘

Как показывают данные табл. 2, графы 1 - 3 содержат исходные данные для построения уравнения регрессии, графа 4 - фактические значения общих затрат. По итогам выполненных расчетов были получены следующие уравнения:

А. Для объема работ Х, выраженного в тысячах километров пробега:

2 3

Y = 410,977 + 36,833x - 0,523x + 0,002x .

Б. Для объема работ Х, выраженного в тысячах заказо-километров:

-5 2 -10 3

Y = 606,591 + 0,177x - 1,366 x + 3,778 x .

Исходя из параметров соответствующих уравнений были определены расчетные значения затрат и заполнена графа 5 табл. 2. Для того чтобы преимущества кубической зависимости были более очевидны по сравнению с классической линейной зависимостью между общими затратами и объемами производства (продаж), в графе 6 табл. 2 приведены расчетные значения затрат, выполненные исходя из тех же условий, но на основе уравнения прямой.

Хищение работ из Сети – называется плагиат, а значит ты не прочел или не прочла работу, и заслуживаешь оценки - «два».

Показатели качества найденной регрессии, тесноты связи и значимости коэффициентов уравнений продемонстрированы в табл. 3.

Таблица 3

Показатели качества кубических и линейных

уравнений регрессии

┌───────────────────────┬─────────────┬────────────┬─────────────────────┐

│ Уравнения регрессии │ Коэффициент │ Коэффициент│Р-значение параметров│

│ │множественной│детерминации│ уравнения │

│ │ корреляции │ │ │

├───────────────────────┴─────────────┴────────────┴─────────────────────┤

│ Объем работ выражен в тыс. км пробега │

├───────────────────────┬─────────────┬────────────┬─────────────────────┤

│Y = 410,977 + 36,833x -│ 0,97 │ 0,94 │ A -0,0011 < 0,05 │

│ 2 3 │ │ │ -5 │

│0,523x + 0,002x │ │ │ В - 3,77 < 0,05 │

│ │ │ │ -5 │

│ │ │ │ C - 9,13 < 0,05 │

│ │ │ │ -5 │

│ │ │ │ D - 4,74 < 0,05 │

├───────────────────────┼─────────────┼────────────┼─────────────────────┤

│ │ │ │ -6 │

│Y = 683,26 + 8,57x │ 0,90 │ 0,81 │ A - 2,08 < 0,05 │

│ │ │ │ -7 │

│ │ │ │ B - 1,42 < 0,05 │

│ Объем работ выражен в тыс. заказо-км │

│ │ │ │ -5 │

│Y = 606,591 + 0,177x - │ 0,95 │ 0,90 │ A - 4,78 < 0,05 │

│ -5 2 -10 3 │ │ │ В - 0,002 < 0,05 │

│1,366 x + 3,778 x │ │ │ C - 0,006 < 0,05 │

│ │ │ │ D - 0,003 < 0,05 │

│ │ │ │ -7 │

│Y = 767,87 + 0,05x │ 0,90 │ 0,81 │ A - 1,43 < 0,05 │

│ │ │ │ -7 │

│ │ │ │ B - 1,53 < 0,05 │

└───────────────────────┴─────────────┴────────────┴─────────────────────┘

Содержание табл. 3 показывает, что при любом способе измерения объемов работ теснота связи между затратами и объемами работ выше при построении кубического уравнения регрессии, нежели линейного (коэффициенты множественной корреляции и детерминации кубических уравнений существенно превышают соответствующие коэффициенты линейных уравнений). Следовательно, качество кубической регрессии, ее практическая пригодность выгодно отличаются от линейной зависимости. В графе 3 табл. 3 нами также приведены Р-значения, которые характеризуют значимость параметров уравнения регрессии. Мы это сделали с той целью, чтобы доказать, что даже, казалось бы, ничтожно малыми значениями параметров пренебрегать нельзя, так как они значимы. Например, в уравнении

-5 2 -10 3

Y = 606,591 + 0,177x - 1,366 x + 3,778 x

-10

параметр d = 3,778 имеет Р-значение, равное 0,003, что

менее 0,05. Следовательно, он имеет высокую значимость для данного

уравнения.

Таким образом, кубические уравнения зависимости затрат от изменений объема работ на различных этапах жизненного цикла продукта более точно отражают динамику затрат, поведение издержек по сравнению с классической линейной интерпретацией. Сравнивая далее кубические уравнения для объемов работ, выраженных в разных количественных единицах, отметим, что более точным является зависимость, полученная при объемах, рассчитанных в тысячах километров пробега. Об этом свидетельствуют, во-первых, более высокие коэффициенты множественной корреляции и детерминации, а во-вторых, более точное значение параметра а, показывающее уровень начальных постоянных затрат при нулевом объеме работ. Это вполне объяснимо, так как при расчете заказо-км мы не учитывали различия в ценах заказов, аргументируя это тем, что среднемесячные цены приблизительно одинаковы. Однако различия все же имелись. Кроме того, первопричиной возникновения затрат, безусловно, является километраж, поэтому связь между пробегом и затратами более тесная. Но при этом следует напомнить, что использование заказо-км необходимо не столько для анализа динамики затрат, сколько для калькулирования себестоимости, а принимая во внимание тот факт, что уравнение регрессии с измерением объемов работ в заказо-км получилось достаточно высокого качества, полагаем, что указанную калькуляционную единицу не следует игнорировать в дальнейших исследованиях.

Динамика фактических, расчетных регрессионных и линейных затрат в зависимости от изменений объемов работ на различных этапах жизненного цикла продукта представлена на рис. 3 и 4 (не приводится).

Из данных рис. 3 четко видно, насколько близки друг к другу линии фактических затрат и расчетных по регрессионному кубическому уравнению и насколько неправдоподобна динамика затрат при линейной зависимости. Пунктирными границами обозначены ориентировочные границы перехода из одной стадии жизненного цикла в другой по аналогии с рис. 2.

На рис. 4 также можно увидеть более тесную связь между кубической параболой и фактической динамикой затрат, чем между прямой линией и кривой издержек.

Наибольшие несоответствия между линиями расчетной и фактической динамики продаж имеют место в том периоде, когда объем работ незапланированно снизился, а затраты остались практически на уровне предыдущего периода (строка 17 табл. 1). Однако в последующие периоды линии фактических и расчетных кубических издержек вновь сближаются, что видно из обоих рисунков, и в особенности из рис. 3.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги предпринятым попыткам исследования поведения затрат в среднесрочном и долгосрочном периодах, следует еще раз остановиться на сделанных выводах и полученных результатах.

Во-первых, при анализе динамики затрат в среднесрочном и долгосрочном периодах важно выделить уровень постоянных расходов только на начальной стадии деятельности организации, так как впоследствии он будет постепенно повышаться вследствие роста общего уровня цен, объективных факторов развития фирмы и иных причин. В этой связи в процессе анализа следует говорить о поведении прежде всего совокупных затрат, но не о переменных и постоянных в отдельности.

Во-вторых, поведение затрат в среднесрочном и долгосрочном периодах может быть логически объяснено в разрезе этапов жизненного цикла продукта, поэтому анализ должен проводиться в неразрывной связи с соответствующей концепцией. В процессе исследования указанных связей был сделан вывод о невозможности использования в анализе классической линейной зависимости между затратами и объемами производства и продаж. Тогда в качестве научной гипотезы было выдвинуто предложение по формированию уравнения регрессии на основе кубической зависимости между затратами и объемом производства. Это предположение было апробировано на основе данных ООО "Ночной экспресс", показатели объема работ которого измерялись в тысячах километров пробега и в тысячах заказо-км.

Обработка исходных данных и формирование результатов расчетов проводились в настройке Microsoft Excel "Анализ данных". Полученные параметры уравнений регрессии были проверены с помощью коэффициентов множественной корреляции, детерминации и Р-значимости. Итоги исследований показали высокое качество полученных моделей по сравнению с классическими линейными зависимостями, значимость всех параметров уравнений регрессии.

Принимая во внимание тот факт, что любой менеджер, бухгалтер, финансовый аналитик и т.п. в процессе своей повседневной деятельности неизбежно использует ЭВМ, выполнение представленных расчетов не представляется трудоемким.

Таким образом, скачал работу из Интернета и выдав ее за свою, мы имеем, что выполненные методические подходы позволили получить более точные данные, пригодные для анализа безубыточности, контроля и управления затратами в среднесрочном и долгосрочном периодах, а также для оценки того этапа жизненного цикла продукта, который в данный момент переживает фирма.

Воронежский государственный университет

Кафедра Бухгалтерского учета

Расчетно-графическая работа

на тему:

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЗАТРАТ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

ПО ЭТАПАМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА НА ПРИМЕРЕ ООО «НОЧНОЙ ЭКСПРЕСС»

Проверил:

И.П.Забродин

К. э. н.,

доцент кафедры бухгалтерского учета

Выполнил

А.А.Королев

25.04.2007

Страницы: 1, 2