Статистические методы изучения себестоимости продукции

Актуальность темы работы. В современных условиях процесс эффективного управления производством зависит от того, насколько рационально выстроена система бухгалтерского учета в компании и насколько объективно она отражает ее производственные процессы. От правильной организации бухгалтерского учета зависит формирование многих экономических показателей. Управление затратами - неотъемлемая часть управленческого учета в компаниях различных сфер деятельности. Затраты в деятельности компании играют очень важную роль.

---

Требуется заказать курсовую работу по механике ? Вы можете обратиться к нам! Если курсовая работа нужна срочно, то мы выполним ее за несколько часов!

---

Экономическая и производственная деятельность в любой компании связана с потреблением сырья, вспомогательных материалов, технологической энергии, воды, заработной платы, отчислений в социальные фонды и ряда других необходимых затрат и отчислений. Целью данной работы является изучение статистических методов изучения себестоимости продукции. При этом можно выделить следующие основные задачи: - рассмотреть понятие себестоимости продукции; - изучить методы изучения себестоимости продукции; - рассмотреть методические аспекты изучения себестоимости продукции; - дать краткую характеристику Московской области как объекта анализа; - провести анализ себестоимости продукции в Московской области; - разработать проект по совершенствованию себестоимости продукции. Объектом данного исследования выступает Московская область. Предметом - статистические методы изучения себестоимости продукции. В работе использовались общенаучные методы, такие как анализ, синтез. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы

В ходе выполнения данной работы была поставлена следующая основная цель: изучение статистических методов изучения себестоимости продукции. Для достижения данной цели были решены следующие основные задачи: - рассмотрено понятие себестоимости продукции; - изучены методы изучения себестоимости продукции; - рассмотрены методические аспекты изучения себестоимости продукции; - дана краткая характеристика Московской области как объекта анализа; - проведен анализ себестоимости продукции в Московской области; - разработан проект по совершенствованию себестоимости продукции. По результатам выполнения данной работы можно сделать следующие основные выводы: Для более глубокого изучения причин изменения себестоимости были проанализированы бухгалтерские сметы по отдельным продуктам, фактический уровень затрат на единицу продукции сравнивался с плановыми и данными прошлых лет в целом и по позициям. Главный резерв повышения рентабельности - снижение всевозможных затрат на производство и продажу продукции. Выявлены основные источники резервов удешевления промышленной продукции: 1) увеличение объемов производства за счет более полного использования производственных мощностей компании; 2) Снижение себестоимости продукции за счет повышения производительности труда, экономного использования сырья, материалов, электроэнергии, топлива, оборудования, снижения непроизводительных затрат, производственных ошибок. Таким образом, задачи данной работы можно считать решенными, цель достигнутой.

Исаак М.П. Графики, формулы, анализ данных в Excel. Пошаговые примеры / М.П. Исаак – СПб: Наука и техника, 2019. – 384 с. 2. Алексачин, С. В. Прикладной статистический анализ: учебник для вузов / С.В. Алексачин. - М.: Приор, 2001. - 224 с. 3. Анисимова, Г.В. Проблемы социально-экономической дифференциации российского общества: экономико-статистический анализ / Г.В. Анисимов. - М.: КД Либроком, 2009. - 136 с. 4. Бабенко М. А., Левин М. В. Введение в теорию алгоритмов и структур данных. — М.: МЦНМО. 2020. 144 с. 5. Батракова, Л.Г. Экономико-статистический анализ кредитных операций коммерческого банка / Л.Г. Батраков. - М.: Логос, 2008. - 216 с. 6. Бенгфорт, Б. Прикладной анализ текстовых данных в Python. Машинное обучение и разработка приложений для обработки естественного языка / Б. Бенгфорт. – СПб: Питер, 2019. – 368 с. 7. Бережной В.И. Сельскохозяйственные предприятия: экономико-статистический анализ / В.И. Бережной. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 160 с. 8. Гашев С. Н. Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе Statistica. — М.: Юрайт. 2020. 208 с. 9. Гнеденко Б.В. Математические методы в теории надежности: основные свойства надежности и их статистический анализ / Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, А.Д. Соловьев. - М.: КД Либроком, 2013. - 584 с. 10. Кисилевич, Т.И. Экономико-статистический анализ заработной платы в России. 1991 - 2001 / Т.И. Кисилевич. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 256 с. 11. Кляцкин В.И. Статистический анализ когерентных явлений в стохастических динамических системах / В.И. Кляцкин. – М.: Красанд, 2015. – 776 с. 12. Козлов А.Ю. Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М.: Инфра-М, 2018. — 80 с. 13. Козлов, А. Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие / А. Козлов. - М.: Инфра-М, 2012. - 320 с. 14. Кравченко А.И. Анализ и обработка социологических данных. учебник. — М.: КноРус. 2020. 498 с. 15. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных: Учебник / А.П. Кулайчев. — М.: Форум, 2018. — 160 с. 16. Макжанов А.В. Технологии интеллектуального анализа данных. — М.: Лан. 2019. 212 с. 17. Макжанов А.В. Технологии интеллектуального анализа данных: Учебное пособие / А.В. Макшанов, А.Е. Шуравлев. – СПб: Лань, 2018. – 212 с. 18. Миркин Б. Г. Введение в анализ данных. — М.: Юрайт. 2020. 175 с. 19. Мхитарян В. С. Теория планирования эксперимента и анализа статистических данных. — М.: Юрайт. 2020. 491 с. 20. Нархид Н. Апач Кафка. Потоковая обработка и анализ данных / Н. Нахид. – СПб: Питер, 2019. – 320 с. 21. Ниворожкина Л.И. Статистические методы анализа данных: Учебное пособие / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский, А.А. Рудяга. — М.: Риор, 2018. — 320 с. 22. Панкратова Е.В. Анализ данных в программе SPSS для будущих социологов / Е.В. Панкратова, И.Н. Смирнова, Н. Н. Мартынов. — М.: Ленанд, 2018. — 200 с. 23. Рафалович В. Интеллектуальный анализ данных или интеллектуальный анализ данных для сотрудников. Стажировка / В. Рафалович. — М.: Смартбук, 2018. — 352 с. 24. Салин В.Н., Чурилова Е.Ю. Статистический анализ данных цифровой экономики в системе «Статистика». Учебно-практическое руководство. — М.: КноРус. 2019. 240 с. 25. Сидняев Н. И. Теория планирования эксперимента и анализа статистических данных. — М.: Юрайт. 2020. 496 с. 26. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчер. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 400 с. 27. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на ЭВМ: Учебник / Ю.Н. Тюрин, А. А. Макаров; Научное изд.В.Е.Фигурнова. — М.: ИД-ФОРУМ, 2017. — 368 с. 28. Форман Дж. Много чисел: анализ больших данных в Excel / Дж. Форман. — М.: Альпина Верлаг, 2019. — 461 с. 29. Халафян А. А., Боровиков В. П., Калайдина Г. В. Теория вероятностей, математическая статистика и анализ данных. Основы теории и практики на компьютере. Статистика. Эксель. Более 150 примеров решения задач. руководство. — М.: Ленанд. 2017. 320 с. 30. Чашкин Ю.Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных: Учебник / Ю.Р. хашкин; Эд. серийный номер Смоленский. - Рн/Д: Феникс, 2017. - 236 с.