ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
65
в) Влияние изменения цены проданной продукции
∆Vцены = ∆Vотч.г. - ∆V расчетное 2 = 4481545,40 – 4193235,15 = 288310,25 руб.
Баланс отклонений : 559184,40 = 274565,30 – 3691,15 + 288310,25
559184,4 = 559184,40
Влияние экстенсивных факторов ( 274565,30 – 3691,15 ) / 559184,40 * 100 =
48,45%.
Влияние интенсивных факторов 288310,25 / 559184,40 * 100 = 51,55 %
Таким образом можно сказать, что выручка увеличилась как за счет экстенсивных
факторов (изменения количества) так и интенсивных факторов ( изменение цены). Но
интенсивный фактор повлиял значительнее (на 3,1%)
Б) планирования размеров заказов с учетом сезонной составляющей
Для решения данного вопроса вернемся к ООО “Теплотехсила” с применением
достаточно сложного метода - метод анализа сезонных колебаний, потому что деловая
активность организации подвержена сезонным изменениям количества оказанных услуг.
В исследовании использовался гармонический (спектральный) метод анализа
временных рядов. Ряд рассматривается как совокупность накладываемых друг на друга
гармонических колебаний, при этом используется математический аппарат
тригонометрических функций. Если изменение какого-либо показателя носит
периодический характер, то такому изменению соответствует периодическая функция
Фурье. Сезонная волна – это синусоидальная функция с периодом в один год. Разложение
таких функций в тригонометрический ряд Фурье носит название гармонического анализа
[5, с. 70].
Аналитическая форма
сезонной волны:
∑
=
++=
m
k
kkt
ktbktaay
1
0
))sin()cos((
ˆ
;
k – порядковый номер гармоники ряда Фурье;
m – число гармоник. Оно влияет на точность аппроксимации и дисперсию.
Аппроксимация – метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, в
том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Дисперсия – степень
отклонения или изменения значений переменной от центрального пункта;
t – время, принимающее
значения π/n)*(n...,π/n,*π/n,, 212220 − . Для месячных
данных n=12;
в) Влияние изменения цены проданной продукции
∆Vцены = ∆Vотч.г. - ∆V расчетное 2 = 4481545,40 – 4193235,15 = 288310,25 руб.
Баланс отклонений : 559184,40 = 274565,30 – 3691,15 + 288310,25
559184,4 = 559184,40
Влияние экстенсивных факторов ( 274565,30 – 3691,15 ) / 559184,40 * 100 =
48,45%.
Влияние интенсивных факторов 288310,25 / 559184,40 * 100 = 51,55 %
Таким образом можно сказать, что выручка увеличилась как за счет экстенсивных
факторов (изменения количества) так и интенсивных факторов ( изменение цены). Но
интенсивный фактор повлиял значительнее (на 3,1%)
Б) планирования размеров заказов с учетом сезонной составляющей
Для решения данного вопроса вернемся к ООО “Теплотехсила” с применением
достаточно сложного метода - метод анализа сезонных колебаний, потому что деловая
активность организации подвержена сезонным изменениям количества оказанных услуг.
В исследовании использовался гармонический (спектральный) метод анализа
временных рядов. Ряд рассматривается как совокупность накладываемых друг на друга
гармонических колебаний, при этом используется математический аппарат
тригонометрических функций. Если изменение какого-либо показателя носит
периодический характер, то такому изменению соответствует периодическая функция
Фурье. Сезонная волна – это синусоидальная функция с периодом в один год. Разложение
таких функций в тригонометрический ряд Фурье носит название гармонического анализа
[5, с. 70].
m
Аналитическая форма сезонной волны: yˆ t = a0 + ∑ (ak cos(kt ) + bk sin(kt )) ;
k =1
k – порядковый номер гармоники ряда Фурье;
m – число гармоник. Оно влияет на точность аппроксимации и дисперсию.
Аппроксимация – метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, в
том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Дисперсия – степень
отклонения или изменения значений переменной от центрального пункта;
t – время, принимающее значения 0, 2π/n, 2* 2π/n,..., (n − 1 )* 2π/n . Для месячных
данных n=12;
65
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- …
- следующая ›
- последняя »
