Статистический анализ на производство продукции предприятия «АЛРОСА» | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Алексеева, Е. А. Статистический анализ на производство продукции предприятия «АЛРОСА» / Е. А. Алексеева. — Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и управления : материалы III Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2015 г.). — Москва : Буки-Веди, 2015. — С. 53-58. — URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/134/8226/ (дата обращения: 20.04.2024).

«АЛРОСА» — лидер алмазодобывающей отрасли мира, российская государственная горнорудная компания, нацеленная на комплексное решение приоритетных национальных задач по освоению природных ресурсов.

АК «АЛРОСА» была основана 13 августа 1992 года. Компания является основным поставщиком алмазного сырья на внутренний российский рынок (более 88 %) и добывает около 99,8 % алмазов на территории России.

«АЛРОСА» является одной из крупнейших алмазодобывающих компаний мира, на ее долю приходится 26 % от общей стоимости добываемого в мире алмазного сырья и 12 % от общего объема добываемого в мире алмазного сырья. Благодаря монопольному праву на внешнюю торговлю необработанными алмазами АК «АЛРОСА», помимо собственной продукции, реализует на внешний рынок алмазное сырье, принадлежащее Комдрагмету Республики Саха и Гохрану России (ранее Комдрагмет РФ).

Прогнозные запасы АЛРОСА составляют около одной трети общемировых запасов алмазов. Компания обеспечена минерально-сырьевой базой на 30 лет вперед.

Алмазы ювелирного и околоювелирного качества составляют 95 % от общего объема добычи АЛРОСА (по стоимости).

АЛРОСА имеет собственный современный геологоразведочный комплекс, обеспечивающий поддержание и наращивание объема ресурсной базы.

АЛРОСА создала и развивает собственную систему сбыта продукции, основанную на заключении долгосрочных контрактов с компаниями — производителями бриллиантов и ювелирных изделий.

Торговые офисы АЛРОСА расположены в основных мировых центрах торговли алмазами: в Антверпене, Рамат Гане, Дубае, Гонконге, Нью-Йорке, Лондоне.

Основной принцип торговой политики АЛРОСА — обеспечение равных условий доступа к алмазному сырью для всех клиентов.

Проведем анализ затрат на производство продукции предприятия «АЛРОСА» по данным полученных из источника alrosa.ru. Рассмотрев вначале какие статьи затрат влияют на продукцию производства, рассчитали изменение затрат за два года (табл. 1.4).

Таблица 1.4

Анализ статьи затрат на производство продукции предприятия «АЛРОСА» за два года по элементам. [1]

Статьи затрат

2012 г.

2013 г.

изменение

всего, млн. руб.

удельный вес в общем объеме, %

всего, млн. руб.

удельный вес в общем объеме, %

всего, млн. руб.

удельный вес в общем объеме, %

Всего

74471

100

83160

100

8689

-

В том числе:

Заработная плата и прочие выплаты работникам

28451

38,2

32764

39,4

4313

1,2

Амортизация

11943

16,04

13815

16,61

1872

0,57

Топливо и энергия

10474

14,06

11016

13,25

542

-0,81

Налог на добычу

8621

11,58

10509

12,64

1888

1,06

Материалы

8428

11,32

8845

10,64

417

-0,68

Услуги

3668

4,93

3370

4,05

-298

-0,88

Транспорт

2557

3,43

2559

3,08

2

-0,35

Прочее

329

0,44

282

0,34

-47

-0,1

 

Как видно из полученных данных, по данным предприятия затраты продукции возросла на 111,7 % (83160,0: 74471,0 * 100) за счет повышения почти всех статей затрат.

Однако наибольшее влияние имело повышение налога на добычу и расходов по оплате труда:

-        налога на добычу на 21,9 % (10509: 8621* 100);

-        расходов по заработной плате на 15,16 % (32764: 28451 * 100) от общего увеличения.

Удельный вес налога на добычу в полной стоимости затрат продукции возрос в 1,22 раза, а расходов по заработной плате в 1,15 раза.

Для того, чтобы узнать динамику затрат рассчитали абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста и темп прироста (табл. 1.5).

Таблица 1.5

Показатели абсолютного прироста и темпа роста затрат на производство продукции за период 2000–2012 гг.

Год

Затраты,

млн. руб.

Абсол. прирост, тыс. тонн

Коэф. Роста

Темп роста, %

Темп прироста, %

А, 100 %

БП

ЦП

БП

ЦП

БП

ЦП

БП

ЦП

2000г.

33250,1

-

-

-

-

-

-

-

-

-

2001г.

42023,5

8773,4

8773,4

1,264

1,264

126,4

126,4

26,4

26,4

420,235

2002г.

44034,9

10784,8

2011,4

1,324

1,048

132,4

104,8

32,4

4,8

440,349

2003г.

48990

15739,9

4955,1

1,473

1,113

147,3

111,3

47,3

11,3

489,9

2004г.

54330,7

21080,6

5340,7

1,634

1,109

163,4

110,9

63,4

10,9

543,307

2005г.

59106,6

25856,5

4775,9

1,778

1,088

177,8

108,8

77,8

8,8

591,066

2006г.

61662,6

28412,5

2556

1,855

1,043

185,5

104,3

85,5

4,3

616,626

2007г.

58576,7

25326,6

-3085,9

1,762

0,95

176,2

95

76,2

-5

585,767

2008г.

63231,4

29981,3

4654,7

1,902

1,079

190,2

107,9

90,2

7,9

632,314

2009г.

57958,5

24708,4

-5272,9

1,743

0,917

174,3

91,7

74,3

-8,3

579,585

2010г.

66751

33500,9

8792,5

2,008

1,152

200,8

115,2

100,8

15,2

667,51

2011г.

72618,1

39368

5867,1

2,184

1,088

218,4

108,8

118,4

8,8

726,181

2012г.

71648

38397,9

-970,1

2,155

0,987

215,5

98,7

115,5

-1,3

716,48

Сумма

511552

38397

2,16

Средн.

63944,1

1,12

111,6

11,6

 

БП: в 2012 году затраты на производство продукции предприятия «АЛРОСА» увеличились в 2,155 раза, т. е. на 38397,9 млн. руб. по сравнению с 2000 годом. Темп роста затрат на производство продукции в 2012 году по сравнению с показателем 2000 года составил 215,5 %, т. е. увеличился на 115,5 %.

ЦП: затраты на производство продукции в 2012 г. по сравнению с показателем предыдущего года уменьшился в 0,987 раза, т. е. на 970,1 млн. руб. Темп сокращения затрат на производство продукции в 2012 г. по сравнению с предыдущим годом составил 98,7 %, т. е. уменьшился на 1,7 %.

Построим график затрат на производство продукции за период 2000–2012гг.

Рис. 2.1. Данные затрат на производство продукции за 2000–2012 гг.

 

По рисунку можно сказать, что затраты имеют тенденцию роста.

Рассчитаем показатели затрат с помощью индексного метода, чтобы узнать за счет именно каких показателей изменились затраты.

Таблица 1.6

Индексный расчет показателей продукции основных подразделений предприятия «АЛРОСА».

Объем производства, тыс. карат

Себестоимость продукции, млн. долл.

Общая сумма затрат на производство всего объема продукции, млн. долл.

2011 (q0)

2012 (q1)

2011 (z0)

2012 (z1)

q0z0

q1z0

q1z1

Удачнинский ГОК

10582,9

5845,2

620,4

389,7

6565631,16

3626362,08

2277874,44

Айхальский ГОК

5261,9

8945,1

303,8

503,8

1598565,22

2717521,38

4506541,38

Мирнинский ГОК

8137,9

8707,5

1037,4

1154,4

8442257,46

9033160,5

10051938

 

Далее рассчитали факторный анализ динамики затрат на производство продукции.

Izq=1,013844 ∆zq=229899,98

Izq(z)=1,0949018       ∆zq(z)=1459309,86

Izq(q)=0,9259679      ∆zq(q)=-1229409,9

-        т. е. общие затраты на производство продукции по всем подразделениям увеличились на 1,3 %, что в абсолютном выражении составляет 229899,98 млн. долл.

-        т. е. общие затраты на производство продукции увеличились на 9,5 % в результате изменения себестоимости по каждому подразделению. Абсолютное изменение составляет 1459309,86 млн. долл.

-        т. е. за счет изменения объема производства по каждому подразделению затраты уменьшились на 7,4 % или в абсолютном выражении составляет 1229409,9 млн. долл.

Корреляционно-регрессионный анализ затрат

Таким образом, следующим этапом исследования явилось корреляционно-регрессионный анализ затрат предприятия «АЛРОСА». Исходными данными для этого анализа выступали факторные признаки такие, как X1 — объем продукции, X2 — себестоимость и результативный фактор Y –затраты. Показатели показаны в таблице 1.7

Таблица 1.7

Данные показателей для расчета корреляционно-регрессионного анализа

Годы

Объем продукции, млн. руб. карат X1

Себестоимость, млн. руб. X2

Затраты, млн. руб. Y

2000г

46990

16426

33250,1

2001г

54736

17688

42023,5

2002г

53869

20373

44034,9

2003г

56752

20119

48990

2004г

64269

26347

54330,7

2005г

72154

31492

59106,6

2006г

75847

34087

61662,6

2007г

71894

34767

58576,7

2008г

73986

39274

63231,4

2009г

63849

373790

57958,5

2010г

96820

49082

66751

2011г

117783

48031

72618,1

2012г

127167

50487

71648

 

Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции.

X1

X2

Y

X1

1

-0,02063

0,879057

X2

-0,02063

1

0,156567

Y

0,879057

0,156567

1

 

Rx1y=0,87 — связь между объемом продукции и затратами производства прямая и сильная.

Rx2y=-0,02 — связь между себестоимостью и затратами обратная и слабая.

Потом находим коэффициенты a0, a1, a2 матричным способом по ф-ле(1.7): а0= 23663,08

-        а1= 0,42, т. е. при увеличении объема продукции на 1 млн. руб. затраты в среднем увеличится на 0,42 млн. руб.;

-        а2=0,021, т. е. при увеличении себестоимости на 1 млн. руб. затраты в среднем увеличится на 0,021 млн. руб.;

Исходя из этих коэффициентов, можно записать уравнение множественной регрессии:

Индекс корреляции R=0.84Из коэффициента можно сказать, что связь прямая и сильная.

Индекс детерминации находим по формуле R2=0,70 %

Средние коэффициенты эластичности Эx1= 0,558

-                   в среднем при увеличении объема продукции на 1 %, затраты увеличатся на 0,558 %;

Эx2= 0,022

-                   в среднем при увеличении себестоимости на 1 %, затраты увеличатся на 0,022 %;

И в конце рассчитали самый последний метод — метод прогнозной экстраполяции.

Современные экономические условия породили интерес руководителей экономических субъектов к постоянному снижению и оперативному регулированию производственных затрат. [2]

В связи с этим особое значение уделяется процессу прогнозирования затрат, который позволяет оценить не только приемлемость для производства отдельных заказов, но и повышение эффективности контрольной функции учета, связанной с анализом правильности установленных норм, их регулированием, контролем за рациональным использованием и сохранностью материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

Был проведен прогноз затрат на производство продукции предприятия «АЛРОСА».

Таблица 1.8

Затраты на производство продукции с 2001 по 2012 г.

Год

Затраты на производство продукции, млн. руб.

2001г.

42023,5

2002г.

44034,9

2003г.

48990

2004г.

54330,7

2005г.

59106,6

2006г.

61662,6

2007г.

58576,7

2008г.

63231,4

2009г.

57958,5

2010г.

66751

2011г.

72618,1

2012г.

71648

 

Далее вычислили уравнение тренда, методом наименьших квадратов и получили следующее уравнение: Yt=58411+1284.74*t

потом определяем остаточное отклонение и предельную ошибку они составляет 3429,93 млн. руб. и 7549,29 млн. руб.

В конце определим границу прогноза: 67563,33≤Y2013≤82661,91

Это значит, что с вероятностью 0,95 можно утверждать, что затраты на производство продукции в 2013 году будет находиться в пределах от 67563,33млн. руб. до 82661,91 млн. руб. 70132,81≤Y2014≤85231,39

Это означает, что с вероятностью 0,95 можно сказать, что затраты в 2014 году будет находиться в пределах от 70132,81млн. руб. до 85231,39 млн. руб.

72702,29≤Y2015≤87800,87

Это значит, что с вероятностью 0,95 можно утверждать, что затраты в 2015 году будет находиться в пределах от 72702,29млн. руб. до 87800,87 млн. руб.

Все показатели были введены в таблицу 1.9:

Год

Затраты на производство продукции, млн. руб.

t

t2

t*Y

(Y-Yт)^2

2001г.

42023,5

-11

121

-462259

44278,86

5086648,7

2002г.

44034,9

-9

81

-396314

46848,34

7915444,6

2003г.

48990

-7

49

-342930

49417,82

183029,95

2004г.

54330,7

-5

25

-271654

51987,3

5491523,6

2005г.

59106,6

-3

9

-177320

54556,78

20700862

2006г.

61662,6

-1

1

-61662,6

57126,26

20578381

2007г.

58576,7

1

1

58576,7

59695,74

1252250,5

2008г.

63231,4

3

9

189694,2

62265,22

933503,79

2009г.

57958,5

5

25

289792,5

64834,7

47282126

2010г.

66751

7

49

467257

67404,18

426644,11

2011г.

72618,1

9

81

653562,9

69973,66

6993062,9

2012г.

71648

11

121

788128

72543,14

801275,62

сумма=

511552,9

121

788128

117644753

a0=

58411

408

3173477

a1=

1284,74

Yпр=

НГ=

ВГ=

2013г

13

75112,6

67563,33

82661,91

2014г

15

77682,1

70132,81

85231,39

2015г

17

80251,6

72702,29

87800,87

ост. откл.=

3429,938088

 

 

 

 

 

пред. ошибка=

7549,293733

 

 

 

 

 

 

Из расчета прогнозирование можно сказать, что затраты на производство в будущем с каждым годом будет увеличиваться, т. е. имеет тенденцию роста.

Можно сказать, что затраты на производство и реализацию продукции, формирующие ее себестоимость, — один из важнейших качественных показателей коммерческой деятельности предприятий.

Под себестоимостью понимают сумму выраженных в денежной форме затрат, связанных с выпуском определённого объема и состава продукции. Себестоимость — обобщающий качественный показатель работы предприятия. Ее уровень служит основой для определения цен на отдельные виды продукции.

Статистика изучает выполнение плана по себестоимости, структуру затрат на производство, влияние отдельных факторов на уровень себестоимости, определяет резервы ее дальнейшего снижения.

Основной целью статистического изучения затрат предприятия является выявление резервов снижения себестоимости.

Из всего сказанного вытекает очень важный вывод, что проблема снижения себестоимости продукции всегда должна быть в центре внимания на предприятиях.

Решающим условием снижения себестоимости служит непрерывный технический прогресс. Внедрение новой техники, комплексная механизация и автоматизация производственных процессов, совершенствование технологии, внедрение прогрессивных материалов позволяют значительно снизить себестоимость продукции.

В ходе проделанной работы было проведено статистическое изучение затрат продукции предприятия «АЛРОСА» при помощи различных статистических методов, в частности, индексного метода, группировок, корреляционно-регрессионного анализа, графического метода и пр. и на основании анализа содержания статьи можно сделать следующие выводы:

1)      Сделан анализ по группам затрат:

-        возрос налог на добычу на 21,9 %;

-        возросла расходы по заработной плате на 15,16 %

2)      Проведен статистический анализ динамики по структуре затрат. В 2012 году затраты на производство продукции предприятия «АЛРОСА» увеличились в 2,155 раза, т. е. на 38397,9 млн. руб. по сравнению с 2000 годом. Темп роста затрат на производство продукции в 2012 году по сравнению с показателем 2000 года составил 215,5 %, т. е. увеличился на 115,5 %.

3)      Рассчитан корреляционно-регрессионный анализ и показал, что связь между затратами со всеми сильная.

В среднем при увеличении объема продукции на 1 %, затраты увеличатся на 0,558 %; в среднем при увеличении себестоимости на 1 %, затраты увеличатся на 0,022 %;

4)      Проведен прогноз затрат и были получены следующие показатели: затраты на производство продукции в 2013 году будет находиться в пределах от 67563,33млн. руб. до 82661,91 млн. руб.; затраты в 2014 году будет находиться в пределах от 70132,81млн. руб. до 85231,39 млн. руб. и затраты в 2015 году будет находиться в пределах от 72702,29млн. руб. до 87800,87 млн. руб.

Таким образом можно выразить, что затраты на производство в будущем с каждым годом будет увеличиваться, т. е. будет иметь тенденцию роста.

 

Литература:

 

1.                  alrosa.ru/documents/годовые-отчеты/

2.                  Толстик Н. В., Матегорина Н. М. Статистика: Учебно-методическое пособие для студентов экономических колледжей и техникумов.— Ростов н/Д: «Феникс», 2000.— 480 с.

Основные термины (генерируются автоматически): производство продукции, затрата, алмазное сырье, заработная плата, общий объем, корреляционно-регрессионный анализ, темп роста затрат, тенденция роста, увеличение объема продукции, удельный вес.

Похожие статьи

Анализ фонда оплаты труда на примере предприятия ООО...

Из анализа состава заработной платы можно увидеть, что самый большой удельный вес, как в 2015 году так и в 2014 году приходится на

Ключевые слова: заработная плата, оплата труда, многофакторный анализ, регрессионный анализ, дебиторская и кредиторская задолженность.

Способы определения величины резервов | Статья в журнале...

величина резервов, единица продукции, подсчет резервов, выпуск продукции, объем производства продукции, маржинальный анализ, краткосрочный период, корреляционный анализ...

Взаимосвязь производительности труда и фонда заработной платы

темп роста, располагаемый доход населения, Российская Федерация, анализируемый период, прожиточный минимум, нефинансовый актив РФ, корреляционно-регрессионный анализ, денежный доход населения...

Методика анализа производства и реализации продукции

реализация продукции, темп роста, товарная продукция, реализованная продукция, показатель, объем, общий объем выпуска продукции, незавершенное производство, качество продукции, валовая продукция.

Применение эконометрической модели в развитии чёрной...

Чем выше темпы роста производительности труда по сравнению с темпами роста средней заработной платы работающего, тем больше сокращается

Регрессионное уравнение затрат на 1 сум товарной продукции от этих факторов имеет следующий вид в натуральном масштабе

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Ключевые слова: налоговая нагрузка организации, корреляционно-регрессионный анализ, рентабельность основного вида. Основными факторами, влияющими на величину налоговой нагрузки предприятия, являются: – объем производства продукции (работ, услуг).

Корреляционно-регрессионный анализ производительности...

Корреляционно-регрессионный анализ производительности труда при производстве сахарной свеклы в Орловской области.

Следующим статистически значимым фактором роста производительности труда является себестоимость 1 ц. (t = -6,216), поскольку в сельском...

Статистическое изучение уровня инвестиций в российскую...

Для выявления данных факторов проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ за период 2000–2015 гг.

X4 — удельный вес убыточных организаций, в % от общего числа организаций; X5 — темпы роста страховых премий (взносов)

Статистический анализ доходов местного бюджета

При анализе используется корреляционно-регрессионный анализ.

По данным рисунка 1 видно, что удельный объем доли собственных доходов, в общем, не имеет резких скачков.

Похожие статьи

Анализ фонда оплаты труда на примере предприятия ООО...

Из анализа состава заработной платы можно увидеть, что самый большой удельный вес, как в 2015 году так и в 2014 году приходится на

Ключевые слова: заработная плата, оплата труда, многофакторный анализ, регрессионный анализ, дебиторская и кредиторская задолженность.

Способы определения величины резервов | Статья в журнале...

величина резервов, единица продукции, подсчет резервов, выпуск продукции, объем производства продукции, маржинальный анализ, краткосрочный период, корреляционный анализ...

Взаимосвязь производительности труда и фонда заработной платы

темп роста, располагаемый доход населения, Российская Федерация, анализируемый период, прожиточный минимум, нефинансовый актив РФ, корреляционно-регрессионный анализ, денежный доход населения...

Методика анализа производства и реализации продукции

реализация продукции, темп роста, товарная продукция, реализованная продукция, показатель, объем, общий объем выпуска продукции, незавершенное производство, качество продукции, валовая продукция.

Применение эконометрической модели в развитии чёрной...

Чем выше темпы роста производительности труда по сравнению с темпами роста средней заработной платы работающего, тем больше сокращается

Регрессионное уравнение затрат на 1 сум товарной продукции от этих факторов имеет следующий вид в натуральном масштабе

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Ключевые слова: налоговая нагрузка организации, корреляционно-регрессионный анализ, рентабельность основного вида. Основными факторами, влияющими на величину налоговой нагрузки предприятия, являются: – объем производства продукции (работ, услуг).

Корреляционно-регрессионный анализ производительности...

Корреляционно-регрессионный анализ производительности труда при производстве сахарной свеклы в Орловской области.

Следующим статистически значимым фактором роста производительности труда является себестоимость 1 ц. (t = -6,216), поскольку в сельском...

Статистическое изучение уровня инвестиций в российскую...

Для выявления данных факторов проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ за период 2000–2015 гг.

X4 — удельный вес убыточных организаций, в % от общего числа организаций; X5 — темпы роста страховых премий (взносов)

Статистический анализ доходов местного бюджета

При анализе используется корреляционно-регрессионный анализ.

По данным рисунка 1 видно, что удельный объем доли собственных доходов, в общем, не имеет резких скачков.