Отклонения случайной

Аналогичным образом определяются отклонения себестоимости, вызванные изменениями материальных затрат:

В процессе технико-экономического анализа должны быть выявлены как причины (факторы) отклонения себестоимости добычи нефти от показателя базисного периода, так и степень влияния каждого из этих факторов на уровень себестоимости, поскольку она аккумулирует комплексное влияние многочисленных факторов.

Отклонения себестоимости добычи нефти и попутного газа за счет изменения уровня заработной платы работников участков по добыче нефти в анализируемом году по сравнению с данными периода, взятого для сравнения, определяются по формуле

Фактор отклонения себестоимости нефти энергетические по сбору, транспорту и подготовке нефти по увеличению нефтеотдачи пластов по обслуживанию скважин на амортизацию скважин на амортизацию прочих основных средств всего

'Влияние структурных сдвигов на изменение совокупной себестоимости может быть рассчитано двумя путями: 1) умножением влияния структурных сдвигов на усредненный показатель себестоимости единицы продукции на фактический объем выпуска продукции (в); 2) вычитанием из размера влияния объема и структурных сдвигов отклонения себестоимости за счет изменения объема (б). Некоторые различия результатов расчетов а и 6 объясняются необходимостью округления себестоимости единицы продукции.

ции без учета НДС и других отчислений от выручки. Прибыль от реализации продукции можно определить на основании данных об объеме реализации и средней рентабельности (плановой или за прошлый месяц) реализованной продукции. По остальным элементам балансовой прибыли оперативный контроль осуществляется по данным аналитического учета счета «Прибыли и убытки». Учитываются также имевшие место (в течение месяца) отклонения себестоимости продукции за счет замен, изменения цен и других факторов.

Исключив эту величину (-58,8) из отклонения себестоимости за счет двух факторов (-55), получим отклонение себестоимости только за счет одного фактора - изменения структуры продукции:

Если при фактическом калькулировании себестоимости отдельных видов продукции была использована другая (по сравнению с планированием) база распределения косвенных расходов, то этот фактор отклонения себестоимости необходимо рассчитать и показать отдельно. Расчет производится путем сравнения фактической калькуляции, в которой постоянные расходы включены в себестоимость по фактической базе (признакам) их распределения, тоже с фактической калькуляцией, в которой постоянные расходы включаются в себестоимость по плановой базе (признакам) их распределения. Поэлементный или постатейный порядок анализа постоянных расходов изложен в § 5.5 «Анализ косвенных затрат».

В течение отчетного периода могут возникать самые разнообразные по содержанию и времени действия хозяйственные ситуации. Одни из них ведут к перерасходу материальных и трудовых ресурсов, другие, наоборот, создают благоприятные условия для экономии этих ресурсов. Например, недостаточно качественная наладка производственного оборудования вызывает повышенный выход возвратных и безвозвратных отходов и как следствие рост себестоимости изготавливаемой на нем продукции. Если в этих ситуациях оперативно не анализировать факторы формирования себестоимости и не принимать соответствующих мер по устранению и предупреждению отрицательных факторов, по выявлению и использованию передового опыта, то последующий анализ себестоимости продукции по месячной отчетности не сможет их вскрыть и воздействовать на эти отрицательные факторы, так как они действовали небольшой отрезок времени и в сумме с положительными факторами не вызвали общего отклонения себестоимости от запланированного уровня по данному элементу затрат (они, как правило, не показываются в месячной отчетности).

Она одновременно характеризует уровень отклонения себестоимости, установленной нормативной или плановой калькуляции.

Фактическая (отчетная) калькуляция — фактическая величина издержек на конкретный вид продукции в отчетном периоде. Она одновременно характеризует уровень отклонения себестоимости, установленной нормативной и плановой калькуляциями.

Сами по себе эти величины не могут служить характеристикой распределения вероятности продолжительности работ. Они являются исходными для расчета ожидаемого времени выполнения работы ?0щ. Величина tom представляет собой математическое ожидание случайной величины, которой в данном случае является продолжительность работ. Для более полной характеристики распределения случайной величины в теории вероятностей используется понятие дисперсии а?. Дисперсия (рассеивание) — мера неопределенности, связанная с данным распределением; квадрат отклонения случайной величины от ее математического ожидания. При большом значении дисперсии существует значительная неопределенность относительно момента завершения данной работы. Если дисперсия невелика, то имеется большая уверенность относительно момента завершения данной работы. От значений дисперсий отдельных работ зависит

Дл?: более полной характеристики распределения случайных величин в теории вероятностей используется понятие дисперсия. Дисперсия (рассеивание) ст2 — мера неопределенности, связанная с данным распределением, квадрат отклонения случайной величины от ее математического ожидания

значком ? обозначено суммирование по всем измерениям. Дисперсией (рассеянием) дискретной случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от математического ожидания. При заданном законе распределения дисперсия может быть определена следующим образом:

Дисперсией случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от математического ожидания. При заданном законе распределения дисперсия дискретной случайной величины определяется как:

Как видно из приведенных формул, дисперсия представляет собой математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.

В формуле для дисперсии в качестве центра распределения использовано математическое ожидание. Это не случайно. Дело в том, что использование в качестве центра распределения математического ожидания минимизирует средний квадрат отклонения случайной величины от ее центра. При этом минимум среднего квадрата отклонений как раз и равен дисперсии. Дисперсия и математическое ожидание связаны соотношением:

Значения ?т/ могут быть подсчитаны для всех остальных 15 кварталов рассматриваемого периода аналогичным образом. Стандартное отклонение для полученного таким образом набора из 16 чисел является оценкой стандартного отклонения случайной ошибки (standard deviation of the random error term), или остаточного стандартного отклонения. В табл. 17.2 показано, что эта величина составляет 6,67%. Это число можно интерпретировать как оценку индивидуального риска WM за прошедший период.

Рыночная модель WM на рис. 17.7 соответствует линии регрессии, построенной с помощью точечной диаграммы. Поскольку прямая характеризуется своим наклоном и точкой пересечения с осью ординат, можно показать, что значения «беты» и «альфы», при которых построенная прямая наилучшим образом приближена к графику точечной диаграммы, определяются однозначно. Иначе говоря, не существует прямой, которая бы давала меньшее значение для стандартного отклонения случайной ошибки. Таким образом, построенную прямую также называют прямой наилучшего приближения.

16 чисел будет оценкой стандартного отклонения случайной погрешности (или остаточного стандартного отклонения). В части (б) табл. 25.1 показано, что стандартное отклонение данного набора равняется 3,75%. Данное число можно рассматривать как апостериорную оценку собственного (несистематического, или нерыночного) риска Первого фонда.

Дисперсия - это МО квадрата отклонения случайной величины от среднего значения (т.е. от МО). Квадрат берется для того, чтобы избавиться от знака минус.

Дисперсией случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от математического ожидания. При заданном законе распределения дисперсия дискретной случайной величины определяется так:

Навигация

Главная

Новое

Акционер Америка Агрессивность