Федеральное гоcударcтвенное бюджетное образовательное учреждение выcшего образования cанкт-петербургcкий гоcударcтвенный

УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ"

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО ДИСЦИПЛИНЕ «СТАТИСТИКА»

Теория статистики, социально-экономическая статистика

Работу выполнила:

Студентка ФЛЭ, ОрАНО,

группы 148,

Назмутдинова Ю.Р.

Работу проверила:

Кузьмина Л.В.

Оглавление

Введение. 3

1. Характеристика предприятия как объекта анализа. 4

1.1. Краткая характеристика предприятия. 4

1.2. Информационная база анализа и ее проверка. 5

2. Выявление тенденции изменения статистических показателей деятельности предприятия. 6

2.1. Расчет показателей динамики статистических показателей. 6

2.2. Выявление общей тенденции изменения статистических показателей. 8

2.3. Расчет прогнозных значений исследуемых статистических показателей. 10

3. Анализ наличия и характера сезонной неравномерности исследуемых статистических показателей. 13

3.1. Выявление наличия или отсутствия сезонной неравномерности в работе предприятия. 13

3.2. Измерение величины сезонной волны.. 14

3.3. Прогнозирование статистических показателей на следующий календарно-плановый период с учетом индексов сезонной неравномерности. 16

Заключение 18

Список литературы.. 19

Приложение 1. 20

Введение

Процесс управления предприятием не может обходиться без достаточно полной и достоверной информации, без статистического анализа имеющихся данных. Статистика – это инструмент, позволяющий производить анализ текущей информации и прогнозировать поведение объекта управления.

Основной задачей курсовой работы является статистическое исследование социально-экономических процессов на основе системы статистических показателей.

Для этого были проведены сбор материалов, включивший в себя изучение отчетов и нормативных документов, обработка статистических материалов, расчет необходимых показателей структуры и динамики и обоснование зависимостей показателей от выбранных факторов.

В качестве исследуемого объекта управления было выбрано открытое акционерное общество «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА». Статистическим показателем в данной работе является количество самолетов, которым было оказано периодическое техническое обслуживание.

1. Характеристика предприятия как объекта анализа

1.1. Краткая характеристика предприятия

Открытое акционерное общество «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» на сегодняшний день является единственной сертифицированной организацией по оперативным и периодическим видам технического обслуживания воздушных судов отечественного производства в Нижегородской области и аэропорту Нижнего Новгорода.

Свидетельство о государственной регистрации юридического лица №18762 выдано Нижегородской регистрационной палатой 21 февраля 2002 года, регистрационный номер 7441.

Юридический адрес данного предприятия: Россия, 603056, г. Нижний Новгород, Здание Аэропорта.

Основные виды деятельности предприятия:

· деятельность по наземному обслуживанию воздушных судов,

· деятельность воздушного транспорта, подчиняющегося расписанию,

· аренда воздушных транспортных средств и оборудования,

· организация перевозок,

· техническое обслуживание авиационной техники.

Основные акционеры общества:

· открытое акционерное общество «Международный аэропорт Нижний Новгород»,

· общество с ограниченной ответственностью «Мотор-инвест»,

· общество с ограниченной ответственностью «РусАвиа холдинг».

ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» осуществляет оперативное ТО ВС типа Ту-154М, Ту-154Б, Ту-134А, Ту-134Б, Ту-134А-3М, Ан-24, Ан-26, Ан-26-100, Як-40, Як-42, оказывает техническую помощь при наземном обслуживании для самолетов Ан-12, Ан-148, Ту-204, Ту-214, Ил-76, L-410.

Вся деятельность, осуществляемая ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» в аэропорту Нижнего Новгорода сертифицирована, лицензирована и аттестована.

Наличие оснащенной производственной базы и квалифицированного инженерно-технического персонала обеспечивает качественное выполнение работ по оценке технического состояния по программе продления ресурсов ВС, авиадвигателей, агрегатов и комплектующих изделий.

Общество имеет большой опыт в освоении новых методов технической эксплуатации, стратегий ТО и текущего ремонта ВС, их компонентов, подготовлено к выполнению перечисленных процедур в полном объеме. Взаимодействие с разработчиками и изготовителями ВС, авиадвигателей, агрегатов и комплектующих изделий, а также с ремонтными предприятиями организовано на основе договоров.

1.2. Информационная база анализа и ее проверка

Основной исходной информацией для выполнения работы послужили годовые отчеты ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА»:

1. Годовой отчет ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» по результатам деятельности за 2010 год.

2. Годовой отчет ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» по результатам деятельности за 2011 год.

3. Годовой отчет ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» по результатам деятельности за 2012 год.

4. Годовой отчет ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» по результатам деятельности за 2013 год.

5. Годовой отчет ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» по результатам деятельности за 2014 год.

Информация представлена в Приложении 1.

2. Выявление тенденции изменения статистических показателей деятельности предприятия

2.1. Расчет показателей динамики статистических показателей

При изучении явления во времени встает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики. Решается эта проблема путем построения соответствующих показателей. Для характеристики интенсивности изменения во времени используются следующие показатели:

v абсолютный прирост ∆,

v темпы роста , %,

v темпы прироста , %,

v абсолютное значение одного процента прироста .

Основные обозначения рядов динамики:

Всего в ряду динамики n уровней.

При расчете показателей динамики используют два способа сравнения уровней: цепной и базисный.

Цепной способ – способ, при котором каждый последующий уровень сравнивается с предыдущим, то есть база сравнения переменная.

Базисный способ – способ, при котором каждый последующий уровень сравнивается с одним и тем же уровнем, принятым за базу (обычно первым), то есть база сравнения постоянная.

Соответственно различают:

v базисные показатели,

v цепные показатели.

Расчет показателей ряда динамики представлен в табл. 1.

Таблица 1

Показатель	Базисный метод	Цепной метод
Абсолютный прирост (∆)
Коэффициент роста ()
Темп роста , %
Темп прироста , %
Ускорение (С)	-
Абсолютное значение 1% прироста (А)	-
yi — уровень любого периода (кроме первого), называемый уровнем текущего периода. yi — уровень периода, предшествующего текущему. Yk — уровень, принятый за постоянную базу сравнения (часто начальный уровень)

Расчет показателей ряда динамики для ОАО «Авиакомпания «ВОЛГА-АВИА» представлены в табл. 2. Он выполнен на основе исходных данных, взятых из годовых отчетов. Исследуемой величиной является количество обслуженных самолетов.

Таблица 2

Год	Обслу-жено самоле-тов, ед	Абсолютный прирост (∆)	Темп роста , %	Темп прироста , %	Цепные показатели
цеп-ные	базис-ные	цеп-ные	базис-ные	цепные	базис-ные	Ускоре-ние (С)	Абсолютное значение 1% прироста (А)
		-	-	-	-	-	-	-	-
		-4	-4			-8	-8	-	0, 5
		-12	-16	73, 9		-26, 1	-32	-8	0, 46
			-6	129, 4		29, 4	-12		0, 34
			-4	104, 5		4, 5	-8	-8	0, 44

2.2. Выявление общей тенденции изменения статистических показателей

Всякий ряд динамики теоретически может быть представлен в виде составляющих:

· тренд – основная тенденция развития динамического ряда,

· циклические (периодические) колебания, в том числе сезонные,

· случайные колебания.

Изучение тренда включает в себя:

1. ряд динамики проверяется на наличие тренда,

2. производится выравнивание временного ряда и непосредственное выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов.

Выявление общей тенденции целесообразно осуществлять методом аналитического выравнивания, т.е. путем определения модели развития без выявления факторов динамики.

Закономерность изменения представляется в виде функции времени:

,

где - выравненный уровень на момент времени t; t – момент времени.

Вид уравнения (тренда) определяется характером динамики. Чаще всего при выравнивании используются следующие аналитические зависимости:

· линейная,

· параболическая,

· показательная,

· гиперболическая.

Вычислительный процесс нахождения параметров следует упростить, введя обозначение периодов времени с помощью натуральных чисел (t) с тем, чтобы

Так как в нашем случае количество уровней в ряду нечетное, то периоды обозначаются, как в табл.3.

Таблица 3

Период
Уровень ряда
Обозначение периода, t	-2	-1

Для определения формы тренда и расчета параметров тренда составляется вспомогательная таблица (табл. 4).

Таблица 4

Год	Уровень ряда (у)	Первые разности	Вторые разности	t		yt
		-	-	-2		-100
		-4	-	-1		-46
		-12	-8
			-8
Итого		-	-			-10

На основе данной таблицы мы можем сделать вывод о том, что закономерность изменения представляет собой линейную зависимость. Она выбирается в том случае, когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные цепные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению.

Вид данной зависимости имеет вид:

Для нахождения параметров уравнения необходимо воспользоваться системой нормальных уравнений:

.

Решая данную систему, получим параметры:

,

.

Таким образом, уравнение динамики будет иметь вид:

.

2.3. Расчет прогнозных значений исследуемых статистических показателей

Аналитическое выравнивание позволяет не только определить основную тенденцию изменения явления на исследуемом отрезке времени, но и выполнять расчеты для таких периодов, для которых нет информации. Нахождение значений за пределами анализируемого периода называется экстраполяцией.

Чем короче период экстраполяции (период упреждения), тем более надежные и точные результаты дает прогноз. В статистике используется правило, при котором период упреждения не должен превышать 1/3 периода исследования.

Интервальный прогноз при экстраполяции определяется формулой:

где — точечный прогноз, рассчитанный по модели;

t — коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уровне значимости а;

— среднее квадратическое отклонение тренда.

Среднее квадратическое отклонение тренда определяем по формуле:

где y и — соответственно фактическое и расчетное значения уровня ряда;

n — число уровней ряда;

l — число параметров в уравнении тренда.

Для расчета составляется вспомогательная таблица (табл.5).

Таблица 5

Год	Обслужено самолетов, ед.	Теоретический уровень
			-10
Итого			-

Тогда, подставляя рассчитанные значения в формулу среднего квадратического отклонения тренда, получим:

=6, 68.

Коэффициент доверия по распределению Стьюдента будет равен 2.

Так как период упреждения не должен превышать 1/3 периода исследования, то мы можем составить интервальный прогноз только на 1 год (2015).

Он будет равен:

или .

3. Анализ наличия и характера сезонной неравномерности исследуемых статистических показателей

3.1. Выявление наличия или отсутствия сезонной неравномерности в работе предприятия

Среди периодических колебаний особое место занимают те, которые проявляются с правильной годичной периодичностью, так как приурочены к определенным временам года, или сезонам. Сезонные колебания определяются по данным, взятым за последние 3 года исследования по каждому месяцу (табл. 6).

Таблица 6

Для выявления наличия или отсутствия сезонной неравномерности строится линейная диаграмма (рис. 1).

Рисунок 1

Мы наблюдаем наличие небольшой сезонной неравномерности, так как есть участки диаграммы, на которых максимальное и минимальное количество обслуженных воздушных судов за три года приходятся на одинаковые месяцы.

3.2. Измерение величины сезонной волны

Так как сезонные колебания изучаются за несколько лет, то целесообразно отделить их от изменений уровня за счет тенденции и от случайных колебаний, искажающие характер сезонной волны в отдельные годы.

Индексы сезонности исчисляются по формуле:

где — средняя суточная из фактических уровней одноименных месяцев;

— средняя суточная из сглаженных (выровненных) суточных уров­ней одноименных месяцев.

Расчет индексов сезонности выполняется в следующей последова­тельности (табл. 7):

Таблица 7

Месяц	Обслужено самолетов, ед.	Скользящая двенадцатимесячная средняя центрированная на седьмом месяце, ед.	Индекс сезонности, %
			2012-2014,				2012-2014,
А
Январь				1, 33		3, 04	3, 58	3, 31	40, 3
Февраль				2, 33		3, 29	3, 54	3, 42	68, 3
Март				4, 67		3, 50	3, 50	3, 50	133, 3
Апрель				4, 33		3, 50	3, 58	3, 54	122, 4
Май				3, 33		3, 46	3, 83	3, 65	91, 4
Июнь				2, 67		3, 58	3, 88	3, 73	71, 5
Июль				3, 33	2, 75	3, 75		3, 25	102, 6
Август				2, 33	2, 67	3, 88		3, 27	71, 3
Сентябрь				3, 67	2, 71	3, 92		3, 31	110, 7
Октябрь				6, 00	2, 75	3, 83		3, 29	182, 3
Ноябрь				3, 33	2, 75	3, 79		3, 27	101, 9
Декабрь				4, 00	2, 83	3, 75		3, 29	121, 5

1. Определяется среднее количество обслуженных самолетов из фактических уровней одноименных месяцев (результаты расчета представлены в табл. 7, ст. 4);

2. Для выявления общей тенденции ряда производится сгла­живание с помощью двенадцатимесячной скользящей средней. В результате получают сглаженные уровни для каждого месяца каждого года ():

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

.

3. Для нахождения срединного периода, к которому может быть отнесена двенадцатимесячная скользящая средняя, вы­полняется центрирование, то есть определение средней из най­денных скользящих средних. Центрированные скользящие средние рассчитываются следующим образом:

.

Эта средняя может быть отнесена к июлю 2012 года, так как данный месяц будет срединный. Результаты центрирования представлены в табл. 7, ст. 5, 6, 7.

3. Определяются средние из сглаженных (центрированных скользящих) уровней одноименных месяцев (табл. 7, ст. 8).

4. Находятся индексы сезонности по формулам. Индексы сезонности представлены в табл.7, ст. 9.

3.3. Прогнозирование статистических показателей на следующий календарно-плановый период с учетом индексов сезонной неравномерности

Распределение объема обслуженных самолетов на следую­щий год осуществляется в такой последовательности:

· определяется среднесуточный объем обслуженных самолетов:

0, 113242;

· определяется объем обслуженных самолетов для каждого
месяца:

где Д_к — число календарных дней в месяце.

Расчет объема обслуженных самолетов представлен в табл. 8.

Таблица 8

Заключение

Таким образом, был проведен статистический анализ выбранного предприятия: сбор материалов, обработка статистических данных, расчет необходимых показателей структуры и динамики, выявление наличия и характера сезонной неравномерности исследуемых статистических показателей.

С помощью показателей динамики статистических показателей мы охарактеризовали интенсивность изменения показателей во времени. Наблюдается снижение темпа роста в начале исследуемых периодов, а затем его резкое увеличение.

Используя метод аналитического выравнивания, выявили общую тенденцию развития предприятия и установили, что она имеет линейную форму. Опираясь на уравнение динамики, мы спрогнозировали значения исследуемых статистических показателей. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом внутри исходного ряда динамики, сохранится и в будущем.

Также обнаружили наличие небольшой сезонной неравномерности, и на основе этого провели прогнозирование статистических показателей на следующий календарно-плановый период с учетом индексов сезонной неравномерности.

Исходя из всех расчетов, можно сделать вывод, что общий объем производимых услуг (периодическое техническое обслуживание самолетов) уменьшается. Это связано с тем, что происходит процесс ускоренного вывода из эксплуатации самолетов отечественного производства, обслуживание которых и производит данное предприятие.

Для того чтобы повысить уровень объема производимых услуг, необходимо расширить область обслуживаемых воздушных судов, а именно ориентироваться не только на отечественные воздушные суда, но и на воздушные суда иностранного производства. Это потребует дополнительных затрат, но в конечном итоге приведет к росту объема обслуживаемых воздушных судов.

Список литературы

1. Бобылев А.В., Кузьмина Л.В. Статистика воздушного транспорта. Ч. 1 Общая теория статистики. Социально-экономическая статистика: Уч. пособие / СПб ГУ ГА. С.-Петербург, 2015.

2. Бобылев А.В., Кузьмина Л.В. Статистика. Теория статистики, социально-экономическая статистика: Методические указания по выполнению курсовой работы / Университет ГА. С.-Петербург, 2015.

3. Лысенко С.М., Дмитриева И.А. Общая теория статистики:

Уч. пособие. М., 2012.

Приложение 1