Предыдущая страница реферата | 6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 | Следующая страница реферата

                                                           

где — среднегодовой (за последние 5 лет) прирост произво­дительности труда на предприятии (по общему объему продаж);

— доля фонда заработной агаты в себестоимости про­дукции, доли единицы;

t — интервал времени в годах, разделяющий периоды вы­пуска базовой и новой продукции.

Анализ применения регрессионных моделей показывает, что в общем случае с повышением коэффициента множественной корреляции улучшаются другие параметры модели. Однако между коэффициентом множественной корреляции и ошибкой ап­проксимации не наблюдается устойчивой связи. Покажем это на примере.

Для ранжирования факторов, например, влияющих на годовые затраты на эксплуатацию и ремонты воздушных поршневых ком­прессоров в условиях ряда машиностроительных предприятий Краснодарского края, окончательно были установлены следую­щие зависимости:

      

где       — годовые затраты на эксплуатацию и ремонт воздушных поршневых компрессоров в условиях краснодарских машиностро­ительных заводов, млн.руб.;

— годовая производительность компрессора, м3;

— уровень централизации изготовления запасных частей к компрессорам, %;

— средний разряд рабочих, обслуживающих эти комп­рессоры;

— возраст компрессоров на 01.01.1995 г. (по дате их изго­товления), лет.

Структура затрат в данном примере: около 60% — энергия и топливо, 25 — заработная плата, 6 — амортизация, 6 — ремон­ты (без энергии и заработной платы), 3% — вспомогательные материалы.

Для обоих уравнений коэффициенты множественной корреля­ции равны 0,95. Ошибка аппроксимации для линейной формы свя­зи равна ±21,4%, а для степенной d=ll,5%. Вторая модель почти в два раза точнее первой, хотя коэффициенты корреляции одинако­вы. Коэффициенты эластичности факторов по этим уравнениям отличаются незначительно: для линейной формы связи соответ­ственно 0,900; 0,980; 1,630; 0,060, а для степенной — 0,967; 0,817;

1,525 и 0,065.

Между коэффициентами корреляции и эластичности тоже от­сутствует устойчивая связь.

Регрессионные модели могут также применяться для установ­ления факторов, оказывающих влияние на различные экономи­ческие показатели.

Факторный анализ может проводиться и без ЭВМ.

             Основы функционально-стоимостного анализа

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) как метод повы­шения полезного эффекта объекта на единицу совокупных затрат за его жизненный цикл в настоящее время широко применяется в промышленно развитых странах. Области применения ФСА: опти­мизация конструкции машин и оборудования, технологий, органи­зационных структур фирм и их подразделений, методов организа­ции производства. Этот метод достаточно глубоко разработан, опи­сан в литературе. Поэтому здесь остановимся только на основных особенностях ФСА.

Основные задачи ФСА:

• достижение оптимального соотношения между полезным эф­фектом объекта и совокупными затратами за его жизненный цикл;

• нахождение совершенно новых технических решений за счет применения функционального подхода;

• снижение расхода различных видов ресурсов по стадиям жиз­ненного цикла объекта за счет ликвидации или сокращения вспо­могательных и вредных (ненужных) функций объекта.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпаргалки по математике, bestreferat.





Предыдущая страница реферата | 6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 | Следующая страница реферата