关于企业经营中加强统计工作的思考

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1、关于企业经营中加强统计工作的思考  摘要:企业依靠产品销售获得利益,因此对销售量的预测显得尤为重要,本文从经济学的角度阐述了产品产量对一个企业的重要性,并提出运用统计建模的方法来进行预测以提高企业生产经营效率,最终强调了统计在企业各环节中重要作用。  关键词:企业产品销售量;回归;预测;统计方法  中图分类号:C829.2文献标识码:A文章编号:1001-828X(2013)07-00-01  一、企业与企业统计概述  现代企业由于所有制以及生产力发展水平不同,以及人们考察目的和角度不同,在不同国家对企业有不同的表述。一般认为企业是从事生产、流

2、通和服务活动的盈利性组织,进行独立的生产经营,并从法律上确认其具有独立权力、利益和责任。尽管不同国家对企业的定义不尽相同,但一个企业都要经历从最开始的市场考察、资金筹集到最后阶段的产品销售再次进入市场,如何加强统计在其中的应用,它到底发挥着怎样的作用。本文将以产品生产企业为例进行说明。  在一般的企业统计中,我们将其分为企业活动条件统计、企业投入统计、企业产出统计和企业经济效益统计。但大量的统计数据与指标,却没有对企业未来发展状况进行预测,也就是说,我们能够很好地获得数据,却不能正确地利用数据。企业是国民经济的细胞,是一个集人力、物力、财力于一

3、体的有机整体。在当今市场经济的大背景下,企业的生存与发展已不仅仅反映着企业自身的经济效益的好坏,更从另一个侧面体现了是一个地区、一个国家、乃至整个世界的经济运行状况。因为,只有当企业经济处于有序不断地运行之中,才能将不同的人力、物力、财力与信息等要素有机地结合起来,投入到市场经济运行当中,经过生产经营,最终为社会生产出有用的商品。而作为一个企业要想从中获益,则必不可少的环节就是销售,没有销售的生产等于没有生产,一个企业的产品如果没有实现销售,那么就无法实现其产品为企业带来的价值,企业最终将面临破产。  企业如何才能做到脱颖而出,如何才能不断发展

4、壮大,何将产品销售这一环节与企业统计密切相结合则成为了关键性的一步。  企业的生产是由劳动力、资金等众多因素共同决定的,因此企业产出也由各种因素共同决定,投入与产出的函数关系Q=f(a,b,c,…,n)就表明了一个企业(或整个社会)的生产要素的某种组合一定的投入量与它所生产出来的最大产量之间的数量依存关系,投入要素的不同种类、数量及组合比例都必然会对产量产生不同的影响,企业要想获得最大收益,就必须首先确定企业生产要素投入的合理区域及最佳组合形式。  二、统计学在企业中的广泛应用及其地位  我们可以看出,企业对产品产量的预测已逐渐成为企业管理中的

5、一个重要环节,对于预测数据正确的应用,将有利于企业制定相应的政策方针,从而可以避免企业产品的积压,以及对产品的不断改良创新。其中,最简单的方法则为多元多元回归统计模型。首先,可以通过绘制散点图或计算一阶差分,确定变量间函数的类型,若为非线性模型先将其进行线性化。其次建立多元(线性)模型进行预测,即为,根据OLS法的基本原理,收集i=1,2,…k,使ΣUi2最小,估计相应系数,进行模型检验。最后,运用得到的模型进行预测,当解释变量中包含定性因素是,还可以设置相应的虚拟变量进行预测。  统计模型的应用中,不同变量x可以深入研究分析某一具体变量对企业

6、总产量的影响,使企业能够对症下药,做出正确决策。当企业数据有限时,我们还可以采用灰色预测法,建立模型,对灰色过程进行预测。另外,此方法还适用于对企业生产经营中的各个环节中的某一现象进行预测,帮助企业合理决策,不仅能够减少企业自身成本,更减少了整个社会的劳动成本,使资源利用效率达到最大化,对厂商以及消费者都带来了利益。  由此我们可以看出,统计工作在企业中正发挥着越来越重要的作用,例如,在商品销售管理中采用商品销售重点管理统计分析法,即为ABC分析法,此方法根据商品品种重要程度不同,将它们划分为ABC三类,区分出重点和一般,分别采取不同措施,以利

7、于突出重点、兼顾一般,合理分配和使用商品资金,进而确保完成销售任务,提高销售的经济效果。另一方面,我们都知道,任何商品都具有自身的保利储存期,超过此期限则意味着商家在做赔本买卖,因此此时期限的计算则显得尤为重要,要确保实现目标利润,就应将与商品经营有关的各个变量之间的相互变动关系数量化、模型化,开展商品保利存储期分析,计算公式为,若目标利润已定的话,则可以根据保利存储天数,确定每日、每周、每月的销售指标,以便对企业生产经营做出决策,从而可以确保目标利润的实现。  统计学作为一门古老的学科,其在企业中的应用远远不止于对于产品销售量的预测,因此,如

8、何扩大统计在企业日常生产经营活动中的应用,如何让统计在企业获取收益的同时发挥巨大的作用,已成为我们必须关注的一个问题。它通过对搜集到的原始数据进行整合

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