Экономикостатистическое моделирование производительности труда (на примере ООО «Меркит» Республики Алтай)..

Введение Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной взаимной и всеохватывающей объективной связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике. Оно дает возможность глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. Для исследования интенсивности, вида и формы зависимостей широко применяется корреляционно-регрессионный анализ, который является методическим инструментарием при решении задач прогнозирования, планирования и анализа хозяйственной деятельности предприятий. Экономико-статистические модели описывают и воспроизводят в формализованном виде реальные экономические системы, имитируя их поведение в изменяющейся среде. Вместе с тем сама модель является системой, преобразующей некоторый набор факторов (факторные признаки) на входе в выходные результаты (результативные признаки). Качество моделей, их адекватность реальным процессам определяются не только набором входных величин, но и выбранной формой связи. Практически невозможно отобразить все многообразие условий, факторов и взаимосвязей реального явления, поэтому в процессе экономико-статистического моделирования рассматривают наиболее существенные из них. Цель курсовой работы - изучить зависимость производительности труда от различных факторов в отраслях растениеводства и обосновать основные пути ее повышения. Задачи работы заключаются в следующем: рассмотреть теоретические основы производительности труда в растениеводстве; сделать научный анализ производительности труда в хозяйстве; выявить зависимость производительности труда от различных факторов; разработать предложения применительно к хозяйству по повышению производительности труда в растениеводстве. Объектом наблюдения в курсовой работе является ООО «Меркит» Республики Алтай. Предметом исследования является производительность труда в ООО «Меркит». Объект исследования - закономерности, принципы и тенденции повышения производительности труда. Методы исследования, используемые при написании курсовой работы: - диалектический - рассматривает все процессы в развитии, динамике, времени; - монографический - предполагает глубокое изучение всех сторон эффективности сельскохозяйственного производства на примере хозяйства; аналитический; - расчетно-конструктивный. Источниками информации для написания работы послужили законодательные и нормативные документы, труды экономистов-аграрников, научные работы и статьи, посвященные изучению производительности труда, материалы Государственного комитета по статистике и управлению сельского хозяйства, а также годовые отчеты исследуемого хозяйства за 2003-2007 гг., бизнес-план на 2008 г., данные первичного учета и отчетности. 1. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве 1.1. Значение и содержание корреляционно-регрессионного анализа экономических процессов Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной взаимной и всеохватывающей объективной связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике. Оно дает возможность глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. Для исследования интенсивности, вида и формы зависимостей широко применяется корреляционно-регрессионный анализ, который является методическим инструментарием при решении задач прогнозирования, планирования и анализа хозяйственной деятельности предприятий. Различают два вида зависимостей между экономическими явлениями и процессами: - функциональную; - стохастическую (вероятностную, статистическую). [2, с. 124-125]. В случае функциональной зависимости имеется однозначное отображение множества А на множество В. Множество А называют областью определения функции, а множество В - множеством значений функции. Функциональная зависимость встречается редко. В большинстве случаев функция (У) или аргумент (Х) - случайные величины. Х и У подвержены действию различных случайных факторов, среди которых могут быть факторы, общие для двух случайных величин. Если на случайную величину А действуют факторы Z1,Z2, ... , V1,V2 а на У – Z0, Z1,Vx, Кз ... , то наличие двух общих факторов Z2 и Vx позволит

Введение
1. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве
1.1 Значение и содержание корреляционно-регрессионного анализа экономических процессов
1.2.Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа. Области его применения
2. Анализ объекта исследования и разработка числовой экономико-математической модели
2.1. Организационно-экономическая характеристика хозяйства
2.2. Разработка числовой экономико-математической модели задачи
3. Анализ результатов решения
3.1. Анализ оптимального решения
Выводы и предложения
Список использованной литературы

1. Баусов Л.И. Нелинейное программирование. М.: ФА, 1998.
2. Бережная Е. В., Бережной В. И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. Пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 432 с.
3. Браславец М.Е., Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. -М., Колос, 1972-589 с.
4. Гатаулин А.М. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. -М., 1990.
5. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и Сервис, 1998.
6. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.И. Математические методы и модели планирования.- М., 1987.
7. Кондраков Н.П. Эккаунтинг для менеджеров. Бухгалтерский учет и фи-нансово-экономический анализ. М., 1998.
8. Кравченко Р.г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. -М., Колос, 1978-424с.
9. Красс М.С. Математика для экономических специальностей. М.,1998.
10. Кубонива М. Математическая экономика на персональном компьютере. М.: Финансы и статистика, 1991.
11. Кузьмин В.И., Гракин А.И. Основы моделирование систем. М.: МИРЭА, 1999.
12. Курносов А.П. Вычислительная техника и программирование. -М., Финансы и статистика, 1991-334с.
13. Лабскер л.г., Михайлова В.П., Серегин Р.А. Математическое моделирование Финансово-экономических ситуаций с применением компьютера (на основе марковских случайных процессов). М.: ФА, 1997.
14. Математические методы в экономике и моделирование социально-эономических процессов в АПК /В.А. Кундиус, Л.А. Мочалова, В.А. Кегелев, Г.С. Сидоров. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Колос, 2001. - 288 с.
15. Математические методы и моделирование социально-экономических процессов в АПК \ Уч.пос. под ред. Кундиус В.АЛАГАУ, Б,1998-393с.
16. Математическое моделирование в менеджменте. Уч. пос. под ред. Трояновского В.М. - М.: Русская Деловая Литература, 1999. - 240 с.
17. Моделирование социально-экономических процессов и структуры регионального АПК \ Уч. пос. под ред. Кундиус В.АЛАГАУ, Б,1996-206с.
18. Мой Алтай: село и город. Ежемесячный журнал, № 2, 2005.- С. 10-15.
19. Организация сельскохозяйственного производства. / Под ред. Ф. К. Шакирова. - М.: Колос, 2000.-504 с.
20. Организация производства на предприятиях АПК / Ф. К. Шакиров, С. И. Грядов. - М.: Колос, 2003. - 224 с.
21. Попов Л.А. Применение экономико-математических методов и ЭВМ в экономике труда: Учебник / Рос. экон. акад., М., 1994. - 160 с.
22. Практикум по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве. Под ред. Карпенко. - М., Агропромиздат, 1985- 269с.
23. Трудовой кодекс РФ. - М.: «ТК Велби», Изд-во Проспект, 2005. - 192 с.
24. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в сельском хозяйстве. М., 2004.
25. Фестер Э., Рейнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 2003. - 304 с.
26. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989. - 214 с.
27. Экономика труда / Под ред. Н. А. Волгина, Ю. Г. Одегова. - М.: Изд-во «Экзамен», 2003. - 736 с.
28. Экономика сельского хозяйства / Под ред. Добрынина В. А. - М.: Агропромиздат, 1990. - 326 с.
29. Экономика сельского хозяйства / И. А Минаков, Л. А. Сабетова, Н. И. Куликов и др.; Под ред. И. А. Минакова. - М.: Колос, 2002. - 328 с.