Автор: Пользователь скрыл имя, 13 Февраля 2013 в 06:05, контрольная работа
В данной работе одно задание, состоящее из следующих вопросов:
1. Выпуск товарной продукции в планируемом году в оптовых ценах предприятия (млн. руб.) - 6
2. Затраты по статье «Заработная плата и отчисления на 1 руб. товарной продукции в базовом году» (в копейках) - 30
После первого задания изложены 6 задач различной сложности с ответами.
При вложении капитала в мероприятие А из 100 случаев была получена прибыль: 60 тыс. руб. в 20 случаях, 80 тыс. руб. в 30 случаях и 120 тыс. руб. в 50 случаях.
При вложении капитала в мероприятие Б из 80 случаев была получена прибыль: 110 тыс. руб. в 40 случаях, 50 тыс. руб. в 5 случаях, 70 тыс. руб. в 35 случаях.
При вложении капитала в мероприятие А вероятности получения прибылей в 60 тыс. руб., 80 тыс. руб. и 120тыс. руб. соответственно равны: 0,2; 0,3 и 0,5.
Средняя прибыль = 60*0,2+80*0,3+120*0,5 = 96 тыс.руб.
При вложении капитала в мероприятие Б вероятности получения прибылей в 110тыс. руб., 50 тыс. руб. и 70 тыс. руб. соответственно равны: 0,5; 0,0625 и 0,4375.
Средняя прибыль = 110*0,5+50*0,0625+70*0,4375 = 88,75 тыс.руб.
Сравнивая две суммы ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что при вложении в мероприятие А величина получаемой прибыли колеблется от 60 до 120 тыс. руб. и средняя величина составляет 96 тыс. руб.; при вложении капитала в мероприятие Б величина получаемой прибыли колеблется от 70 до 110 тыс. руб. и средняя величина составляет 88,75 тыс. руб.
Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру изменчивости возможного результата.
Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Дисперсия - средне взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:
где G2 - дисперсия; X - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; - среднее ожидаемое значение; n - число случаев наблюдения (частота).
Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:
где G - среднее квадратическое отклонение.
Дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости. Для анализа обычно используют коэффициент вариации. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:
где V - коэффициент вариации, %.
Номер события |
Полученная прибыль, тыс. руб. X |
Число случаев наблюдения, n |
(X - |
(X - |
(X - |
Мероприятие А |
|||||
1 |
60 |
20 |
-27 |
729 |
14580 |
2 |
80 |
30 |
-7 |
49 |
1470 |
3 |
120 |
50 |
33 |
1089 |
54450 |
Итого |
100 |
70500 | |||
Мероприятие Б |
|||||
1 |
110 |
40 |
33 |
1089 |
43560 |
2 |
50 |
5 |
-27 |
729 |
3645 |
3 |
70 |
35 |
-7 |
49 |
1715 |
Итого |
100 |
48920 |
Среднее квадратическое отклонение составляет при вложении капитала:
в мероприятие А 33,3
в мероприятие Б 25,4
Коэффициент вариации:
для мероприятия А = 0,311 = 31,1%
для мероприятия Б = 0,273 = = 27,3%
Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие Б меньше, чем при вложении в мероприятие А, что позволяет сделать вывод о принятии решения в пользу вложения капитала в мероприятие Б.
Информация о работе Контрольная работа по "Финансам организаций"