Курсовая работа тема: «Исследование оптимизации наценки на предприятии»
Скачать 139.23 Kb.
|
| Федеральное агентство по образованию филиал ГОУВПО «УдГУ» в г. Воткинске кафедра Математики и информатики КУРСОВАЯ РАБОТА ТЕМА: «Исследование оптимизации наценки на предприятии» ПРОВЕРИЛ: к.т.н., доцент Кучерова Е.А. ВЫПОЛНИЛ: студент гр. З-ВТ-351400-61 Никитин А.А. Воткинск, 2010 СодержаниеВведение1. Соотношение затрат и наценкиРазделение наценки было сделано для того, чтобы разграничить работу и прибыль, получаемую от производства и от торговых точек. Следовательно, раз делиться наценка, то и для выявления прибыли мы должны делить и расходы. В соответствии с ПБУ 10/99 «Расходы организации» при формировании расходов по обычным видам деятельности должна быть обеспечена их группировка по следующим элементам:
Производственные организации используя положения ПБУ 10/99 «Расходы организаций», учитывают себестоимость продукции на синтетическом счёте 20 «Основное производство», где аккумулируются прямые затраты, а в конце отчетного периода – и косвенные расходы. Счёт 20, в организацияx общественного питания, в отличие от производственных организаций, будет использоваться в качестве обычного материального счёта, он не будет являться калькуляционным, так как на нём будут учитываться только расходы на сырьё. Все же остальные расходы учитываются на 26 «Общехозяйственные расходы» и на 44 «Расходы на продажу», после чего они списываться на 90 «Продажи». Тем самым получается, что конечная цена готовой продукции состоит из стоимости сырьевого набора и наценки. Цгпр =Цпр*(Нп+1)*(Нр+1), где Цгпр – реализационная (конечная) цена готовой продукции Цп – цена продукта Нп – производственная наценка Нр – реализационная наценка Раз в конечную цену продукта входят только затраты на сырьё, то сумма наценки должна превышать сумму остальных затрат, что бы предприятие получало прибыль. Так как на предприятии осуществляется две наценки, то и затраты необходимо делить на 2 типа:
В Затраты се прочие затраты в равной степени должны быть разделены. Реализационные Прочие Производственные       Рисунок 1 – «Распределение затрат». На рисунках 4 и 5 представлено соотношение затрат на сырьё к прочим затратам.  Рисунок 2 – «Соотношение производственных затрат».  Рисунок 3 – «Соотношение реализационных затрат». Теперь рассчитаем минимальную производственную и реализационную наценки. Нп+1 = 100/59 ≈ 1,69 (Нп = 69%) Нр+1 = 100/74 ≈ 1,35 (Нр = 35%) Более подробно остановимся на производственной наценке. По приказу директора наценка происходит по следующему принципу:
 Рисунок 4 – «График распределения наценки». Как видно при цене свыше 200р. текущая наценка на товар ниже расчётной минимальной наценки, но наценка при цене до 200р. Выше расчетной минимальной наценки. Для того что бы узнать перекрывает ли сумма наценки на сырьё до 200р. сумму наценки на товар свыше 200р. необходимо узнать распределение сырья по ценам и сравнить суммы.  Рисунок 5 – «Гистограмма распределения продуктов по ценам». На гистограмме видно, что продукты с ценой свыше 180р. составляют всего 2% от всего количества закупаемого сырья. Следовательно, сумма наценки применяемой на предприятии выше суммы минимальной наценки, и предприятие получает прибыль. ^ Такая наценка была сделана для того чтобы цена блюд из дорогих продуктов не была слишком высокой, но для сохранения баланса наценка на дешёвое сырьё была увеличена. Недостатком применяемой наценки является её дискретность. Засчет которой мы получаем следующие: так товар ценой в 20руб ушёл на производство по цене 60руб, но при следующей поставке товар пришёл к нам по 21руб, следовательно в производство он уходит по цене 58,8. Как видно при повышении стоимости товара его производственная (основная цена) стала дешевле, что не очень правильно. Поэтому задачей стоит получение более гибкого распределения процентов наценки. Для решения данной задачи воспользуемся регрессионным анализом. ^ (линейный) – статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Так как у нас всего 2 переменных то мы будем иметь дело с парной (простой) регрессией. Парная (простая) линейная регрессия представляет собой модель, где среднее значение зависимой (объясняемой) переменной рассматривается как функция одной независимой (объясняющей) переменной x , т.е. это модель вида: yˆx = f (x) . Знак «^» означает, что между переменными x и y нет строгой функциональной зависимости. Практически в каждом отдельном случае величина y складывается из двух слагаемых: y=yˆx +e, где y – фактическое значение результативного признака; yˆx – теоретическое значение результативного признака, найденное исходя из уравнения регрессии; e – случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического, найденного по уравнению регрессии. Случайная величина e называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения. Ее присутствие в модели порождено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных. Анализ будем производить с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Пакет анализа» Microsoft Excel. Данный инструмент использует метод наименьших квадратов(МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров a и b, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака y от расчётных (теоретических) yˆx минимальна: ∑i(yi-y^xi )2 → min или ∑i ei2 → min Для начала составим таблицу с данными. В качестве точек используем граничащие точки ценовых отрезков.
Теперь определим, какая переменная является независимой (предиктором, регрессором), а какая зависимой (критериальной). Независимая переменная (x) у нас «Цена», а зависимая (y) – «Наценка». Теперь с помощью Microsoft Excel получим необходимые данные.
Теперь мы имеем:
y^x = 1,9595 - 0,0076x.
rxy = 0,9754. Это означает наличие очень тесной зависимости наценки от цены.
r2xy = 0,9514. Коэффициент детерминации характеризует долю дисперсии результативного признака y, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака. Таким образом, уравнение регрессии объясняется 95,14% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходиться лишь 4,86% её дисперсии (т.е. остаточная дисперсия)
F =371,7456.
S2ост =0,0119.
Sост =0,1093.
ma = 0,0475, mb =0,0004.
ta = 41,2217, tb = -19,2807.
1,86≤ a* ≤2,059, -0,008≤ b* ≤-0,007. После того как уравнение линейной регрессии найдено, проводиться оценка значимости как уравнения в целом, так и отдельных его параметров. Оценка значимости уравнения регрессии в целом даётся с помощью F-критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b= 0, и, следовательно, фактор x не оказывает влияния на результат y. Непосредственному расчёту F-критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нём занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной y от среднего значения y— на две части – «объяснённую» и «остаточную» («необъяснённую»): ∑(y-y−)2 = ∑(y^x-y−)2 + ∑(y-y^x)2 (Общая сумма квадратов отклонений = Сумма квадратов отклонений, объясненная регрессия + Остаточная сумма квадратов отклонений) Разделив каждую сумму квадратов на соответсвующее ей число степеней свободы, получим средний квадрат отклонений или дисперсию на одну степень свободы D. ( степени свободы – это числа, показывающие количество элементов варьирования, которые могут принимать произвольные значения, не изменяющие заданных характеристик) Dобщ=∑(y-y−)2/(n-1); Dфакт=∑(y^x-y−)2/1; Dост= ∑(y-y^x)2/(n-2). Определение дисперсии на одну степень свободы приводит дисперсии к сравнимому виду. Сопоставляя факторную и остаточную дисперсии в расчёте на одну степень свободы, получим величину F-отношения, т.е. критерий F: F=Dфакт/Dост F-статистика используется для проверки нулевой гипотезы Н0: Dфакт=Dост Если нулевая гипотеза Н0 справедлива, то факторная и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга. Если Н0 не справедлива, то факторная дисперсии превышает остаточную в несколько раз. Английским статистиком Снедекором разработаны таблицы критических значений F-отношений при разных уровнях значимости нулевой гипотезы и разлином числе степеней свободы. Табличное значение F-критерия – это максимальная величина отношения дисперсий, которая может иметь место при случайном расхождении их для данного уровня вероятности наличия нулевой гипотезы. Вычисленное значение F-отношения признается достоверным (отличным от единицы), если оно больше табличного. В этом случае нулевая гипотеза об отсутствии связи признаков отклоняется и делается вывод о существенности связи: Fфакт > Fтабл, Н0 отклоняется. Если же величина F окажется меньше табличной, то вероятность нулевой гипотезы выше заданного уровня (например, 0,05) и она не может быть отклонена без риска сделать неправильный вывод о наличии связи. В этом случае уравнение регрессии считается статистически незначимым: Fфакт < Fтабл, Н0 не отклоняется. В данном случае Fфакт = 371,7456 > Fтабл = 4,38, следовательно уравнение регрессии значимо. В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров. С этой целью для каждого параметра определяется его стандартная ошибка: mb и ma. В данном примере ma = 0,0475, mb =0,0004. Отношение коэффициента регрессии к его стандартной ошибке даёт t-статистику, которая подчиняется статистике Стьюдента при (n-2) степенях свободы. Эта статистика применяется при проверке статистической значимости коэффициента регрессии и для расчёта его доверительных интервалов. Для оценки значимости коэффициента регрессии Его величину сравнивают с его стандартной ошибкой, т.е. определяют фактическое значение t-критерия Стьюдента: tb=b/mb, которое затем сравнивают с табличным значением при определённом уровне значимости α и числе степеней свободы (n-2). В данном случае фактическое значение по модулю (19,2807) больше критического табличного значения (2,0930) и следовательно, гипотезу о несущественности коэффициента регрессии можно отклонить. Теперь можно построить график распределения наценки:  Заключение
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Курсовая работа тема: «Исследование оптимизации наценки на предприятии» Ение наценки было сделано для того, чтобы разграничить работу и прибыль, получаемую от производства и от торговых точек. Следовательно,... | | Отчет по практике тема:«Сбор информации о ведении бухгалтерского... Тема:«Сбор информации о ведении бухгалтерского учёта на предприятии и осуществления наценки» |
 | Отчет по курсовой работе №3 тема исследование по вопросу оптимизации... Провести исследование по вопросу выбора инструментария для оптимизации карты сайта общеобразовательного учреждения | | Курсовая работа по биоинформатике Тема : идентификация белка, исследование его аминокислотной последовательности и построение филогенетического древа гомологов |
| Курсовая работа тема: «Проектирование информационной системы формирования... ... |  | Курсовая работа по транспортному праву Тема: «Правовое регулирование внешнеторговых перевозок» Целью данной работы является исследование в первую очередь положений, которые составляют наибольшую трудность для отечественных предпринимателей... |
| Курсовая работа Исследование вязкости растворов анионного пав в зависимости от количества добавленной гидротропной соли | | Курсовая работа по курсу «Основы менеджмента» Соответственно под организационной культурой предприятия нужно понимать совокупность ценностей и норм организационного поведения,... |
| Курсовая работа Тема: «Психологическая защита личности» Научный Камбаркызы А. К | | Курсовая работа по истории государства и права Государственный строй и право Новгорода и Пскова в XII-XV вв.: курсовая работа. — Ульяновск: Уфмгу, 1995. — 55 с |