Статистика тема-расчитать вариационный,регрессивный и тренд анализ по предприятию минерально-сырьевого комплекса с графиками и расчетами за один любой календарный год. работа нужна 25 января к концу дня

Заказать уникальную курсовую работу
Тип работы: Курсовая работа
Предмет: Экономическая статистика
  • 29 29 страниц
  • 22 + 22 источника
  • Добавлена 24.02.2018
1 000 руб.
  • Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы
Содержание

Введение 2
1. Теоретические основы изучения вариации и динамики статистических данных 4
1.1. Вариационный анализ и его особенности 4
1.2. Основные принципы исследования динамики показателей 7
2. Исследование вариации и динамики показателей ПАО «НК «Роснефть»» 14
2.1. Анализ исходных данных на основе средних величин и показателей вариации 14
2.2. Анализ тенденций изменения индикаторов деятельности компании на основе показателей динамики 16
2.3. Оценка влияния объема добычи на показатель прибыли компании 23
Заключение 25
Список использованной литературы 28

Фрагмент для ознакомления

С этой целью сформируем ряд исходных данных. В качестве зависимой переменной рассмотрим показатель прибыли компании (Y), в качестве факторной переменной – показатель объема добычи нефти и газового конденсата компанией ПАО «НК «Роснефть»» (таблица ).Таблица – Исходные данные для регрессионного анализаПериодОбъем добычи нефти и газового конденсата, млн. т.Чистая прибыль, млн. руб.2006143,2191,652007145,5489,052008144,6409,32009145,7233,652010147,9293,72011168,3316,82012184,3341,832013190,6365,62014189,2388,82015204,9350,22016202,8356,6Результаты построения модели парной регрессии средствами табличного процессора Excel представлены на рисунке 3.Модель парной линейной регрессииВыполним оценку качества модели на основе критерия Фишера. Определим критическое значение по таблице распределения Фишера:Таким образом, расчетное значение F-критерия, согласно данным рисунка 3 превышает критическое значение:Данный факт свидетельствует о статистической значимости уравнения регрессии. Кроме того, показатель свидетельствует о том, что 50,3% вариации показателя чистой прибыли компании объясняется показателем объема добычи нефти и газового конденсата.Выполним оценку значимости коэффициента при переменной, отражающей объем добычи нефти и газового конденсата на основе t-статистики Стьюдента.Определим критическое значение статистики по таблице:Значимость коэффициента при переменной подтверждается, т.к.Таким образом, уравнение регрессии имеет вид:Коэффициенты уравнения регрессии можно интерпретировать следующим образом: рост показателя объема добычи нефти и газового конденсата ПАО «НК «Роснефть»» приводит к росту чистой прибыли компании на 0,73 млн. руб., при отсутствии влияния показателя к росту на 2,16 млн. руб..ЗаключениеОсновной базой для формирования платежного баланса России, поддержания курса национальной валюты являются результаты деятельности нефтегазового комплекса. По состоянию на начало 2017 г., добычу нефти и газового конденсата на территории Российской Федерации осуществляли 292 организации, имеющие лицензии на право пользования недрами, среди которых:107 организаций входят в структуру 10 вертикально интегрированных компаний (ВИНК), на долю которых по итогам года приходится суммарно 86,9% всей национальной нефтедобычи. Следует отметить, что вертикальная интеграция выражается в объединении на финансово-экономической основе различных технологически взаимосвязанных производств, к которым в нефтяной промышленности следует отнести последовательные стадии технологического процесса: разведку и добычу нефти, транспортировку, переработку, нефтехимию и сбыт нефтепродуктов. В таблице 3 представлена информация по крупнейшим ВИНК России;182 независимые добывающие компании, не входящие в структуру ВИНК;3 компании, работающие на условиях соглашений о разделе продукции (операторы СРП).В рамках данного исследования был выполнен анализ деятельности крупнейшей нефтегазовой компании в структуре минерально-сырьевого комплекса России ПАО «НК «Роснефть»», изучены особенности и результаты деятельности компании. С целью оценки динамики и прогнозирования показателя объема добычи нефти и газового конденсата в период с 2006 по 2016 гг. были реализованы основные методы и задачи рядов динамики. По результатам расчетов можно сделать следующие выводы:средний объем добычи нефти и газового конденсата предприятиями ПАО «НК «Роснефть»» в 2006-2016 гг. составил 169,73 млн. т.;объемы добычи нефти и газового конденсата в каждом периоде отличается от другого в среднем на 22,39 млн. т.;каждое значение ряда отличается от среднего значения 169,73 в среднем на 24;совокупность показателя объема добычи нефти и газового конденсата предприятиями ПАО «НК «Роснефть»» в 2006-2016 гг. следует признать однородной, а вариацию слабой, в виду того, что коэффициент вариации составляет менее 30%;в 2016 году по сравнению с 2015 показатель объема добычи нефти снизился на 2.1 %;максимальный прирост наблюдается в 2011 году (20,4 %) , а минимальный зафиксирован в 2016 году (-2,1 %);в 2016 году по сравнению с 2006 объем добычи нефти увеличился на 59,6 %;в среднем за весь период рост анализируемого показателя составил 104 %;с каждым периодом объем добычи нефти и газового конденсата ПАО «НК «Роснефть»» в среднем увеличивался на 5,96 млн. т.;коэффициенты уравнения регрессии свидетельствуют о том, что с изменением периода времени на 1 год объем добычи увеличивается в среднем на 7,233 млн. т.;результаты построения прогноза позволили выявить сохранение возрастающей тенденции объема добычи нефти в 2017-2019 гг.;рост показателя объема добычи нефти и газового конденсата ПАО «НК «Роснефть»» приводит к росту чистой прибыли компании на 0,73 млн. руб., при отсутствии влияния показателя к росту на 2,16 млн. руб..В связи с указанными в рамках данного исследования особенностями развития нефтегазовой отрасли России на современном необходима реализация системы мер для поддержания ее конкурентоспособности.На наш взгляд, эффективность любой деятельности возможна лишь при условии наличия актуальной информацией о состоянии процессов и возможности реализации изменения процессов во времени, что требует проведения регулярного мониторинга. В связи с этим наиболее эффективным инструментом в статистической науке является инструментарий рядов динамики, который позволяет на основе данных временного ряда исследовать тенденции развития явления или процесса, построить прогноз показателя на будущий период, что позволяет обеспечить некоторую степень эффективности принятия управленческих решений.Список использованной литературыАктуальные методологические и прикладные вопросы статистики анализа данных: Сборник статей преподавателей кафедры статистики ВЗФИ и его филиалов. М.: ВЗФИ,2010.-200 с.Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности: Учеб. пособие / И.А. Либерман. - 5-e изд. - М.: ИЦ РИОР, 2013. - 220 с.Анализ финансово-хозяйственной деятельности: Практикум: Учебное пособие / О.В. Губина, В.Е. Губин. - 2-e изд., перераб. и доп. - М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 192 с.Бакланов Г.И., Адамов В.Е., Устинов А.Н. Статистика промышленности. Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп./ Под ред. проф. Г.И. Бакланова. М.: Статистика, 2012. -416 с.БернстайнJI.A. Анализ финансовой отчетности: Пер. с англ. М.:Финансы и статистика, 2011.Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2012. - 312 c.Батракова Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. - М.: КноРус, 2013. - 528 c.Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.Гусаров В.М. Статистика: Учеб.пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2007. -449 с.Диденко Т.В., Колядов Л.В., Тарасенко П.Ф. Статистика: Д44 Учебное пособие.- М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2007.-456с.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп.М.: Издательство Юрайт,2013.-364 с.Илышев А.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: ЮНИТИ - ДАНА,2008.- 535 с.Лысенко С.И., Дмитриева И.А.: Общая теория статистики: учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2009.-219 с.Неганова Л.М. Статистика: конспект лекций.М.: Издательство Юрайт,2010.-220 с.Статистика: учебник / под ред. С.А. Орехова. – М.: ЭКСМО, 2010.-448 с.СалинВ.Н.,Чурилов Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник – М.: Финансы и статистика, 2007.-480 с.: ил. Статистика: учебное пособие в схемах и таблицах / Н.М. Гореева, Л.Н. Демидова, Л.М.Клизодуб, С.А. Орехов; под общей ред. д-ра экон. наук, проф. С.А. Орехова.-М.: Эскмо,2007.-416 с. Статистика: Учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой.- 3-е изд. перераб. и доп. Углубленный курс – М.: Издательство Юрайт, 2012.-558 с. Статистика: Базовый курс: учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Издательство Юрайт, 2011.- 489 с. Статистика: учебное пособие под ред. В.И.Салина, Е.П.Шпаковской.-2-изд.,перераб. и доп..-М.:КНОРУС,2014.-534 с.2013Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008.-656с. Официальный сайт ПАО «НК «Роснефть»». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rosneft.ru/.

Список использованной литературы
1. Актуальные методологические и прикладные вопросы статистики анализа данных: Сборник статей преподавателей кафедры статистики ВЗФИ и его филиалов. М.: ВЗФИ,2010.-200 с.
2. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности: Учеб. пособие / И.А. Либерман. - 5-e изд. - М.: ИЦ РИОР, 2013. - 220 с.
3. Анализ финансово-хозяйственной деятельности: Практикум: Учебное пособие / О.В. Губина, В.Е. Губин. - 2-e изд., перераб. и доп. - М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 192 с.
4. Бакланов Г.И., Адамов В.Е., Устинов А.Н. Статистика промышленности. Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп./ Под ред. проф. Г.И. Бакланова. М.: Статистика, 2012. -416 с.
5. Бернстайн JI.A. Анализ финансовой отчетности: Пер. с англ. М.:Финансы и статистика, 2011.
6. Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2012. - 312 c.
7. Батракова Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. - М.: КноРус, 2013. - 528 c.
8. Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.
9. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2007. -449 с.
10. Диденко Т.В., Колядов Л.В., Тарасенко П.Ф. Статистика: Д44 Учебное пособие.- М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2007.-456с.
11. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп.М.: Издательство Юрайт,2013.-364 с.
12. Илышев А.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: ЮНИТИ - ДАНА,2008.- 535 с.
13. Лысенко С.И., Дмитриева И.А.: Общая теория статистики: учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2009.-219 с.
14. Неганова Л.М. Статистика: конспект лекций. М.: Издательство Юрайт,2010.-220 с.
15. Статистика: учебник / под ред. С.А. Орехова. – М.: ЭКСМО, 2010.-448 с.
16. Салин В.Н.,Чурилов Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник – М.: Финансы и статистика, 2007.-480 с.: ил.
17. Статистика: учебное пособие в схемах и таблицах / Н.М. Гореева, Л.Н. Демидова, Л.М.Клизодуб, С.А. Орехов; под общей ред. д-ра экон. наук, проф. С.А. Орехова.-М.: Эскмо,2007.-416 с.
18. Статистика: Учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой.- 3-е изд. перераб. и доп. Углубленный курс – М.: Издательство Юрайт, 2012.-558 с.
19. Статистика: Базовый курс: учебник для бакалавров /Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Издательство Юрайт, 2011.- 489 с.
20. Статистика: учебное пособие под ред. В.И.Салина, Е.П.Шпаковской.-2-изд.,перераб. и доп..-М.:КНОРУС,2014.-534 с.2013
21. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008.-656с.
22. Официальный сайт ПАО «НК «Роснефть»». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rosneft.ru/.

Вопрос-ответ:

Какой предмет исследования был выбран в статье?

Предметом исследования в статье был вариационный и тренд анализ по предприятию минерально-сырьевого комплекса.

Какие основные методы анализа были использованы в исследовании?

В исследовании были использованы методы вариационного анализа и тренд-анализа.

Какие результаты были получены при проведении анализа?

При проведении анализа были получены результаты, показывающие вариацию и динамику показателей на предприятии минерально-сырьевого комплекса. Данные результаты были представлены в виде графиков и расчетов за один календарный год.

Какие особенности имеет вариационный анализ?

Вариационный анализ позволяет изучать различия и изменения в показателях, исследуя вариации их значений. Он позволяет определить степень изменчивости показателей и выявить факторы, влияющие на эту изменчивость.

Зачем проводить исследование динамики показателей на предприятии?

Исследование динамики показателей на предприятии позволяет выявить тенденции изменения этих показателей, их рост или снижение во времени. Это позволяет анализировать эффективность работы предприятия, выявлять проблемные зоны и принимать меры для их устранения.

Какие методы анализа использовались для расчета вариационного и тренд анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса?

Для расчета вариационного и тренд анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса были использованы методы статистического анализа данных, включая методы вариации и динамики показателей. Расчеты проводились на основе средних значений исходных данных.

Какие данные были использованы для проведения вариационного анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса?

Для проведения вариационного анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса были использованы исходные данные о различных показателях, таких как объем производства, цены на сырье, затраты на производство и другие. Эти данные были собраны за один календарный год и использованы для расчета вариационного регрессивного и тренд анализа.

Какие выводы можно сделать на основе результатов вариационного анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса?

На основе результатов вариационного анализа на предприятии минерально-сырьевого комплекса можно сделать следующие выводы: изменение объема производства связано с изменением цен на сырье и затратами на производство; тренд показывает устойчивость роста или упадка показателей в течение рассматриваемого года; статистические методы позволяют оценить степень вариации и динамики показателей, что помогает принять решения по оптимизации производства.

Можно ли использовать вариационный анализ и тренд анализ для прогнозирования будущих показателей на предприятии минерально-сырьевого комплекса?

Да, вариационный анализ и тренд анализ могут использоваться для прогнозирования будущих показателей на предприятии минерально-сырьевого комплекса. Путем анализа исторических данных и выявления трендов и вариаций можно прогнозировать изменения показателей в будущем. Это позволяет предприятию проводить планирование и принимать решения в соответствии с прогнозируемыми изменениями.

Что такое вариационный анализ и как его проводят?

Вариационный анализ - это метод исследования вариации показателей, который позволяет оценить изменчивость данных и выявить факторы, которые могут влиять на эти изменения. Для проведения вариационного анализа необходимо собрать данные о показателях и провести их анализ с помощью статистических методов, таких как расчет средних значений, дисперсий, коэффициентов вариации и т.д.