1.5.Классификация методов управления затратами предприятия (Управленческого учета) |
Для принятия управленческих решений используются следующие методы: элементарной математики (для обоснования потребностей в ресурсах, учета затрат на производство, обоснования планов, проектов, балансовых расчетов и т. п.); бухгалтерского финансового учета (счета и двойная запись, инвентаризация и документация, балансовое обобщение и отчетность); статистики (индексный корреляции, рядов динамики и т.п.) для решения задач, в которых исследуемые факторы носят вероятностный характер; эконометрии (производственные функции, межотраслевой баланс, факторный анализ и т.п.) для решения управленческих задач, условия которых можно схематически представить в виде шахматной схемы, отразить взаимосвязи между изучаемыми явлениями; математического программирования (линейное, нелинейное, динамическое программирование) для решения задач оптимизации производственно-хозяйственной деятельности при ограничениях на производственные ресурсы. Так, например, методы статистики широко применяются при анализе текущей деятельности организации, прогнозировании изменения основных финансовых показателей и т.д., результаты анализа служат базой для принятия управленческих решений. Основными методами статистики являются: методы средних, структурные средние, показатели вариации _________________________________________________________________________________________ Средняя величина — это обобщающий показатель, характеризующий среднее значение однородной совокупности элементов. Значения средних величин, тенденции их изменения можно рассматривать в качестве индикаторов деятельности организации в рыночных условиях. Средние величины делятся на степенные и структурные. В зависимости от представления исходных данных степенные средние могут быть простыми (каждое значение показателя Xk встречается один раз) и взвешенными (каждое значение показателя Xk встречается несколько раз — Nk). Формулы расчета средних
Средняя
арифметическая простая, Ха
Средняя
арифметическая
взвешенная, Ха
Средняя
квадратическая простая,
Xgk
Средняя
квадратическая взвешенная,
Xgk
Средняя
гармоническая простая, Xga
Средняя
гармоническая взвешенная,
Xga
Обозначения: N — количество значений, Nk — частота значения Xk, k = 1, N
При принятии управленческих решений часто используются средние арифметические и средние гармонические с учетом структуры изучаемых явлений. Это позволяет определить зависимость среднего уровня не только от индивидуального значения, но и от структуры, так как изменение структуры приводит и к изменению значения среднего. Например, при оценке трудоемкости изготовления продукции одного и того же вида, обрабатываемой на нескольких стадиях или несколькими рабочими, для определения средней трудоемкости изготовления единицы продукции можно использовать формулы:
где tk — трудоемкость изготовления единицы продукции на конкретной k-й стадии (конкретным рабочим), dk — доля продукции, изготовленной на k-й стадии (рабочим) в общем объеме производства, dts — доля рабочего в общих затратах времени, N — количество стадий (работников). ___________________________________________________________________________________________ Структурные средние
Структурные средние используются для оценки средней величины, если по имеющимся статистическим данным ее расчет не может быть выполнен из-за недостаточности информации, например отсутствуют данные об объемах производства или о затратах. Наиболее часто используют показатели: • мода — наиболее часто повторяющее значение признака; • медиана — величина признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные части, у одной половины совокупности значение признака не превышает медианного уровня, у другой не меньше его. ___________________________________________________________________________________________ Показатели вариации Для оценки разброса значений вокруг среднего используются следующие показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднеквадратическое отклонение, дисперсия и коэффициент вариации. Размах вариации характеризует разность между максимальным (Хмах) и минимальным (Хмин) значениями: R = Хмах — Хмин. (1. 8.) Среднее линейное отклонение:
где Wk — частота, с которой в изучаемой совокупности встречаются значения Xk; Хс — среднее значение; | | — знак абсолютной величины. k = 1, N Среднеквадратическое отклонение:
Данный показатель получил наибольшее распространение при изучении разброса значения числовых данных вокруг среднего. Чем больше значение о, тем сильнее разброс вокруг среднего. Коэффициент вариации:
Значение показателя используется для оценки однородности совокупных данных. Если значение Var < 0,33, то совокупность считается однородной, и наоборот, если Var > 0,33, то совокупность является неоднородной. Значение показателя используется также для сравнения колеблемости признаков, выраженных в разных единицах. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Принято считать, что если значение коэффициента вариации Var < 0,1, то имеет место слабая колеблемость, если 0,1 < Var < 0,25, то умеренная колеблемость, Var > 0,25 — высокая колеблемость [11,17,28]. __________________________________________________________________________________________
|