Научно-исследовательская практика методические указания по выполнению программы научно-исследовательской практики для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению 080500 Менеджмент

		χ2 = m(n–1) ∙ W = 8(6–1)∙0,67 = 26,8				(П. 6)
2		(x x)2		749		26,8 .
	1/ 12mn(n 1)		1/ 12 8 6(6 1)

Рассчитанное значение сравнивается с нормативным значением существенности χ. Если рассчитанная величина χ2 больше нормативного значения для соответствующего уровня значимости и числа степеней свободы, то нулевую гипотезу о случайности в совпадении мнений экспертов следует отвергнуть. Нормативное значение χ для 5%-го уровня значимости и числа степеней свободы 5 составляет больше 11. Следовательно с вероятностью 95% можно утверждать, что согласованность во мнении экспертов не случайна.

Сумма
рангов
15
20
23
29
35
46
х1	х2	х3	х4	х5	х6	Факторы
Рис. П. 1. Гистограмма распределения мнений экспертов

На рис. П. 1. представлено графическое изображение статистических распределений или гистограмма, которая строится по количественному признаку (данные гр. 10). Для дальнейшего анализа и принятия решения гистограмму целесообразно строить сверху вниз, откладывая по горизонтали номера факторов, по вертикали — суммы рангов. В этом случае проще показать спады, по которым группируются факторы по степени их влияния на изучаемый показатель. По гистограмме определяется и полигон степени влияния отобранных факторов на исследуемый показатель — распределение суммы рангов влияния по каждому фактору.

21

П р и л о ж е н и е 2

Метод цепных подстановок

Метод используется для исчисления влияния отдельных факторов на изменение изучаемого показателя. Применяется во всех видах детерминированных факторных моделей. При анализе фактических результатов деятельности предприятия оценка влияния отдельных факторов на изменение величины результативных показателей осуществляется путѐм последовательной замены базисной величины каждого факторного показателя в объѐме результативного показателя на фактическую величину. Метод цепных подстановок наряду с другими методами элиминирования (индексным, методами абсолютных и относительных разностей) исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, что позволяет определить влияние каждого фактора в отдельности.

Например, требуется определить влияние трудовых факторов на изменение объѐма выпуска продукции предприятия. Зависимость этих показателей математически формализуется таким образом

Q = Чсп∙Дср∙Тср∙Пч,

(П. 8)

где Q — объѐм выпуска продукции; Чсп — среднесписочная численность работников; Дср — среднее число дней, отработанных одним работником в течение года; Тср — среднее число часов, отработанных одним работником в день (средняя продолжительность рабочего дня, смены); Пч — средняя выработка продукции за один отработанный чел-ч. (часовая производительность труда).

Объѐм выпуска продукции (QБ) в прошлом (базисном) периоде:

QБ = ЧспБ ∙ ДсрБ ∙ ТсрБ ∙ ПчБ = 340 ∙ 221,90 ∙ 7,95 ∙ 31,99286 = 19189 тыс. руб.

Объѐм выпуска продукции в отчѐтном периоде (Qo) вырос на 99 тыс. руб. и составил:

Qo = Чсп° ∙ Дср° ∙ Тср° ∙ Пч° = 348 ∙ 222 ∙ 7,96 ∙ 31,36464 = 19288 тыс. руб.

Т а б л и ц а П . 2

Исходные данные для определения влияния трудовых факторов на выпуск продукции

	Значение показателя			Изменение
Показатель	прошлый	отчѐтный	абсолютное		относительное,
	год	год			%
1	2	3	4		5
1. Объѐм выпуска продукции,	19189	19288	99		100,52
Q, тыс. руб.
2. Среднесписочное число	340	348	8		102,35
рабочих, Чсп, чел.

22

П р о д о л ж е н и е т а б л . П . 2

			Значение показателя		Изменение
		Показатель	прошлый	отчѐтный	абсолютное	относительное,
			год	год		%
		1	2	3	4	5
	3.	Среднегодовая выработка	56,44	55,43	–1,013	98,21
	на 1 рабочего, Пг, тыс. руб.
	4.	Общее число отработан-	75446	77256	1810	102,40
	ных чел.-дн., Добщ.
	5.	Общее число отработан-	599,79	614,96	15,17	102,53
	ных чел.-ч., Тобщ, тыс. чел-ч.
	6.	Среднее число дней, отра-	221,90	222,00	0,100	100,05
	ботанных одним рабочим, Дср
	7.	Средняя продолжитель-	7,95	7,96	0,01	100,13
	ность рабочего дня, Тср, ч.
	8.	Средняя выработка про-
	дукции за один отработан-		31,99286	31,36464	–628,22	98,04
	ный чел.-ч., Пч ,руб.

Последовательно заменяя каждое отдельное значение фактора за прошлый год фактической величиной отчѐтного периода, получаем новые значения объѐмов выпуска продукции, зависящие от влияния конкретного фактора на общий результат.

Q1 = Чсп° ∙ ДсрБ ∙ ТсрБ ∙ ПчБ = 348 ∙ 221,90 ∙ 7,95 ∙ 31,99286 = 19641 тыс. руб.; Q2 = Чсп° ∙ Дср° ∙ ТсрБ ∙ ПчБ = 348 ∙ 222 ∙ 7,95 ∙ 31,99286 = 19650 тыс. руб.; Q3 = Чсп° ∙ Дср° ∙ Тср° ∙ ПчБ = 348 ∙ 222 ∙ 7,96 ∙ 31,99286 = 19674 тыс. руб.

В отчетном периоде увеличение объема выпуска продукции на 99 тыс. руб. обусловлено влиянием следующих факторов:

— изменением численности рабочих:

∆QЧсп = Q1 – QБ = 19641 – 19189 = + 452 тыс. руб.;

—изменением среднего числа дней, отработанных одним рабочим:

∆QДобщ = Q2 – Q1 = 19650 – 19641 = 9 тыс. руб.;

—изменением средней продолжительности рабочего дня (смены):

∆QTср = Q3 – Q2 = 19674 – 19650 = 24 тыс. руб.;

23

— изменением среднечасовой выработки одного работника

Qo – Q3 = 19288 – 19674 =386 тыс. руб.,

которая строится по количественному признаку (данные гр. 10). Итого: 452 + 9 + 24 – 386 = 99 тыс. руб.

Используя метод цепной подстановки следует соблюдать определѐнную последовательность расчетов: в первую очередь оцениваются количественные показатели факторы), затем — качественные. При наличии нескольких количественных и нескольких качественных показателей сначала оцениваются факторы первого уровня подчинения, затем — более низкого Произвольное изменение последовательности подстановок искажает результаты анализа.

П р и л о ж е н и е 3

Применение моделей динамического ряда

Модели динамического ряда используются в экономике в основном для прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Они основаны на применении стохастических (вероятностных) или жестко детерминированных моделей. Последние используются при ситуационном анализе.

Среди стохастических моделей наибольшее распространение получили линейные модели, реализуемые в рамках простого динамического анализа, многофакторного регрессионного анализа, анализа с помощью авторегрессионных зависимостей.

Простой динамический анализ осуществляется исходя из предпосылки, что прогнозируемый показатель Y в динамике изменяется. Для прогнозных значений показателя используется зависимость

Yt = а + b ∙ t,

(П. 9)

где t — порядковый номер периода.

Параметры уравнения регрессии а и b находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Изменение показателя Y может быть прямо или обратно пропорционально времени. Например, коэффициенты прямой а и b вычисляются с использованием уравнений:

b = (n ∙ ∑t∙y – ∑t∙∑y) / (n∙∑ t2 – (∑ t)2);	(П. 10)
a = (∑y – b∙y) / n,	(П. 11)

где n — число периодов, у — значение временного ряда.

П р и м е р . Рассчитать уравнение линейной тенденции для данных продаж за 6 месяцев, если динамика объѐмов продаж продукции предприятия за последние несколько месяцев в соответствующих единицах измерения выглядела следующим образом: 36, 31, 33, 33, 36, 35. Предсказать продажи в следующем периоде.

24

					Т а б л и ц а П . 3
	Расчетные данные для определения параметров регрессии
			Расчетные величины
Т	Y
		∑t		∑t2		t∙y
1	36	1		1		36
2	31	3		5		62
3	33	6		14		99
4	33	10		30		132
5	36	15		55		180
6	35	21		91		210
21	∑У = 204	∑t=21		∑t2 = 91		∑t ∙ y = 719

b = (6 ∙ 719 – 21204): (6 ∙ 91 – 21∙ 21) = (4314 – 4284): (546 – 441) = 30: 105 = 0,23; a = (204 – 0,23 ∙ 7): 6 = 34,

т. е. уравнение тенденции: у = 34 + 0,23 ∙ t. Следовательно, следующий прогноз:

y7 = 34 + 0,23∙7 = 36.

Многофакторный регрессионный анализ является распространением простого динамического анализа на многофакторную ситуацию. В этом случае в результате качественного анализа выделяется n-е количество факторов (X1, X2...Xn), влияющих на изменение показателя Y. Регрессионная зависимость может иметь вид

Y = А0 + А1 ∙ X1 +А2 ∙ Х2 ... + An ∙ Хn

(П. 12)

где А1 , А2 ... Аn — коэффициенты регрессии по факторам от 1 до n. Уравнение авторегрессионной зависимости в общей форме имеет вид

Yt = A0 +A1 ∙ Yt–1+ A2 ∙ Yt–2 + .... An ∙ Yt–n,

(П. 13)

где Yt — прогнозируемое значение показателя Y в период времени t; Yt – 1 — значение показателя Y в период времени t – 1.

Анализ с помощью этой модели исходит из положения, что экономические показатели в настоящий период времени связаны при прочих равных условиях с величиной показателей в предыдущих периодах. Таким образом, значения показателя в прошлом рассматриваются как факторные признаки. Достаточно точные прогнозные значения могут быть получены уже при n = 1. На практике часто используют модификацию предыдущего уравнения, используя в качестве фактора

период времени t:
Yt = A0+A1 Yt–1 + A2∙t.	(П. 14)

25

Коэффициенты регрессии находятся методом наименьших квадратов. Соответственно система нормальных уравнений будет иметь вид

(n – l)∙A0 + A1 ∙∑Yt–i + A2∙∑t = ∑Yt; {A0∙∑Yt–i + A1∙∑Y2t–i + A2∙∙∑t ∙Yt–1 = ∑Yt ∙ Yt–1 ;

A0 ∙∑t + A1 ∙∑t∙Yt–1, + A2∙∑t∙ t = ∑t∙Yt ,

(П. 15)

где (n–1) — длина ряда динамики показателя Y, уменьшенная на единицу.

П р и м е р . Построить уравнение регрессии для прогнозирования объѐма реализации продукции на основе данных о динамике показателя 37, 36, 31, 33, 33, 36, 35 ед.

								Т а б л и ц а П . 4
	Расчетные данные для составления системы нормальных уравнений
Yt–1		t	Yt	Y2t–1	t2	t∙Yt–1	t∙Yt	Yt ∙ Yt–1
37		1	36	1369	1	37	36	1332
36		2	31	1296	4	72	62	1116
31		3	33	961	9	93	99	1023
33		4	33	1089	16	132	132	1089
33		5	36	1089	25	165	180	1188
36		6	35	1296	36	216	210	1260
206		21	204	7100	91	715	719	7008

Система нормальных уравнений выглядит следующим образом:

6 ∙ А0 + 206 ∙ А1 + 21∙ А2 = 204; 206 ∙ А0 + 7100 ∙ А1 + 715 ∙ А2 = 008; 21∙ А0 + 7 1 5 ∙ А1 + 91∙ А2 = 719.

Решая эту систему, получаем уравнение регрессии, на основании которого определяется прогнозное значение показателя Y для следующего периода.

Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионной зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения ν:

		(n 1)(Yi
	1			Yi)			100	, %
	(n 1)	(i 1)		Yi

где Yi — расчѐтная величина показателя Y в момент времени i; Yi — фактическая величина показателя Y в момент времени i.

Если υ меньше 15%, считается, что уравнение авторегрессии может быть использовано в прогнозных целях. В выше приведенном примере значение объѐмов продаж на период t = 7 можно использовать для прогноза показателя Y.

26

Оглавление
Введение...............................................................................................................	3
1. Примерная программа научно-исследовательской практики ............	4
1.1. Цель и задачи практики ............................................................................	4
1.2. Содержание практики ...............................................................................	4
2. Методические указания по выполнению
научно-исследовательской практики ...........................................................	7
2.1. Основные общенаучные термины ...........................................................	7
2.2. Актуальность исследования .....................................................................	8
2.3. Цели и задачи исследования ....................................................................	9
2.4. Объект и предмет исследования ............................................................	11
2.5. Теоретическая и информационная основы исследования ..................	11
2.6. Методологическая основа исследования ..............................................	14
2.7. Обработка и анализ практических исходных данных,
предварительные выводы по результатам анализа.....................................	16
3. Подведение итогов практики....................................................................	17
Библиографический список..............................................................................	18
Приложения......................................................................................................	19
Приложение 1. Качественный анализ результатов экспертного опроса .....	14
Приложение 2. Метод цепных подстановок...................................................	17
Приложение 3. Применение моделей динамического ряда ..........................	18

27

Анатолий Николаевич Чубинский Маргарита Арсентьевна Евдокимова

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ПРАКТИКА

Методические указания по выполнению программы научно-исследовательской практики

для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению 080500 «Менеджмент»

Отпечатано в авторской редакции

Компьютерная верстка Т. И. Балацкой

Подписано в печать с оригинал-макета 27.05.08. Формат 60х84/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Уч.-изд. л. 1,75. Печ. л. 1,75. Тираж 100 экз. Заказ № 144. С 132.

Санкт-Петербургская государственная лесотехническая академия Издательско-полиграфический отдел СПбГЛТА 194021, Санкт-Петербург, Институтский пер., 5

28