|
Контрольная работа №1 по дисциплине «Диагностика финансово-хозяй. Контрольная работа 1 по дисциплине Диагностика финансовохозяйственной деятельности предприятия
Задание 26.4
№
| Вопрос
| Варианты ответов
| 39
| Какие факторы первого порядка влияют на прирост объема товарной продукции:
| А) численность рабочих, выработка одного работающего
Б) численность рабочих, продолжительность рабочей смены, среднедневная выработка
В) продолжительность рабочей смены, количество дней отработанных одним рабочим, среднечасовая выработка, численность рабочих
Г) среднедневная выработка, количество отработанных дней одним рабочим, численность работающих
| 40
| Номенклатура изделий – это:
| А) перечень наименований изделий,
Б) перечень наименований изделий, с указанием количества по каждому из них
В) перечень наименований изделий с отметкой о качестве
Г) перечень наименований изделий, с указанием количества по каждому из них входящих деталей, узлов
| 41
| Цель перспективного (прогнозного) анализа состоит в том, чтобы:
| А) оценить результат деятельности
Б) выявить закономерности, тенденции и долговременные факторы
В) осуществлять постоянный контроль за выполнением заданий
|
ВАРИАНТ № 27 Задание 27.1 – (Анализ влияния показателей экстенсивности и интенсивности на изменение объема продукции)
На основе данных, приведенных в таблице, проведите анализ деятельности предприятия
Таблица 27.1- Исходные данные для проведения анализа деятельности предприятия
Показатель
| План
| Факт
| Отклонение
| Абсолютное
| Относительное, %
| 1
| 2
| 3
| 4
| 5
| 1. Выручка от продаж (объем выпущенной продукции), тыс. руб.
| 32080
| 33500
|
|
| 2. Численность промышленно-производственного персонала, чел.
В т.ч. основных рабочих
| 70 55
| 70 56
|
|
| 3.Фонд оплаты труда, тыс. руб.
| 12700
| 12800
|
|
| 4. Материальные затраты, тыс. руб.
| 17300
| 18600
|
|
| 5. Основные производственные фонды, тыс. руб.
| 29850
| 31750
|
|
| 6. Оборотные средства в товарно-материальных ценностях, тыс. руб.
| 7300
| 8700
|
|
| 7. Себестоимость выпущенной продукции, тыс. руб.
| 31600
| 32400
|
|
| 8. Производительность труда одного ППП, руб.
|
|
|
|
| 9. Продукция на рубль оплаты труда, руб.
|
|
|
|
| 10. Материалоотдача, руб.
|
|
|
|
| 11. Фондоотдача, руб.
|
|
|
|
| 12. Оборачиваемость оборотных средств, количество оборотов
|
|
|
|
| 13.Затраты на один рубль товарной продукции, коп.
|
|
|
|
| 14. Прибыль, тыс. руб.
|
|
|
|
| 15. Рентабельность, %
|
|
|
|
|
1) Рассчитайте основные показатели производственной деятельности предприятия.
2) Определите влияние на объем продукции таких факторов, как:
2.1) среднегодовая величина основных средств (Ф) и фондоотдача (ФО);
2.2) среднегодовая величина оборотных средств в товарно-материальных ценностях (ОСср) и коэффициент оборачиваемости оборотных средств (Кобор);
2.3) затраты материалов (ЗМ) и материалоотдача продукции (МО);
2.4.число рабочих в основном производстве (Чр); производительность труда рабочих в основном производстве (Пртр).
Задание 27.2
На основе данных таблицы рассчитайте:
а) Индивидуальные цепные индексы цены за первое полугодие прошлого и отчетного года, дайте интерпретацию результатов.
Таблица 1 Показатели объемов производства и цен в первом полугодии прошлого и отчетного года
Месяц
| Прошлый год (0)
| Отчетный год (1)
| Объем выпуска, шт. (Ni)
| Цена за ед. про-дукции, руб. (Цi)
| Объем выпуска, шт. (Ni)
| Цена за ед. про-дукции (Цi), руб.
| Январь
| 470
| 45,1
| 520
| 41
| Февраль
| 550
| 42,9
| 470
| 39
| Март
| 680
| 34,54
| 610
| 37,9
| Апрель
| 630
| 38,50
| 570
| 42,35
| Май
| 550
| 39
| 600
| 42,9
| Июнь
| 740
| 32,72
| 650
| 35,8
|
Задание 27.3
На основе данных таблицы рассчитайте среднюю арифметическую взвешенную – среднюю взвешенную выработку продукции на одного рабочего предприятия
Таблица. Выработка продукции рабочими машиностроительного предприятия
Выработка в часах,![](data:image/png;base64,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)
| Число рабочих, fi
| Выработка продукции всеми рабочими предприятия
| В
| Ч
| В х Ч
| 44
| 4
| 176
| 46
| 3
| 138
| 30
| 2
| 60
| 35
| 6
| 210
| 20
| 8
| 160
| 26
| 12
| 312
| Итого
| 35
| 1056
|
Задание 27.4
№
| Вопрос
| Варианты ответов
| 41
| Цель перспективного (прогнозного) анализа состоит в том, чтобы:
| А) оценить результат деятельности
Б) выявить закономерности, тенденции и долговременные факторы
В) осуществлять постоянный контроль за выполнением заданий
| 42
| Какие из ниже перечисленных видов анализа относятся к предикативным моделям
| А) прогнозный анализ объема продаж
Б) горизонтальный анализ отчета о прибылях и убытках
В) определение отклонений от норм
Г) вертикальный анализ актива баланса
| 43
| Дескриптивные модели это
| А) модели описательного характера
Б) прогнозные модели
В) модели позволяющие сравнивать фактические данные с нормативами
Г) кратные модели
|
ВАРИАНТ № 28 Задание 28.1 – (Анализ влияния показателей экстенсивности и интенсивности на изменение объема продукции)
На основе данных, приведенных в таблице, проведите анализ деятельности предприятия
Таблица 28.1- Исходные данные для проведения анализа деятельности предприятия
Показатель
| План
| Факт
| Отклонение
| Абсолютное
| Относительное, %
| 1
| 2
| 3
| 4
| 5
| 1. Выручка от продаж (объем выпущенной продукции), тыс. руб.
| 33500
| 39900
|
|
| 2. Численность промышленно-производственного персонала, чел.
В т.ч. основных рабочих
| 70 56
| 82 64
|
|
| 3.Фонд оплаты труда, тыс. руб.
| 12800
| 16900
|
|
| 4. Материальные затраты, тыс. руб.
| 18600
| 19960
|
|
| 5. Основные производственные фонды, тыс. руб.
| 31750
| 34500
|
|
| 6. Оборотные средства в товарно-материальных ценностях, тыс. руб.
| 8700
| 10800
|
|
| 7. Себестоимость выпущенной продукции, тыс. руб.
| 32400
| 37200
|
|
| 8. Производительность труда одного ППП, руб.
|
|
|
|
| 9. Продукция на рубль оплаты труда, руб.
|
|
|
|
| 10. Материалоотдача, руб.
|
|
|
|
| 11. Фондоотдача, руб.
|
|
|
|
| 12. Оборачиваемость оборотных средств, количество оборотов
|
|
|
|
| 13.Затраты на один рубль товарной продукции, коп.
|
|
|
|
| 14. Прибыль, тыс. руб.
|
|
|
|
| 15. Рентабельность, %
|
|
|
|
|
1) Рассчитайте основные показатели производственной деятельности предприятия.
2) Определите влияние на объем продукции таких факторов, как:
2.1) среднегодовая величина основных средств (Ф) и фондоотдача (ФО);
2.2) среднегодовая величина оборотных средств в товарно-материальных ценностях (ОСср) и коэффициент оборачиваемости оборотных средств (Кобор);
2.3) затраты материалов (ЗМ) и материалоотдача продукции (МО);
2.4.число рабочих в основном производстве (Чр); производительность труда рабочих в основном производстве (Пртр).
Задание 28.2
На основе данных таблицы рассчитайте:
б) Сводные индексы цен за второе полугодие прошлого и отчетного года, дайте интерпретацию полученных результатов. Таблица 1 Показатели объемов производства и цен в первом полугодии прошлого и отчетного года
Месяц
| Прошлый год (0)
| Отчетный год (1)
| Объем выпуска, шт. (Ni)
| Цена за ед. про-дукции, руб. (Цi)
| Объем выпуска, шт. (Ni)
| Цена за ед. про-дукции (Цi), руб.
| Июль
| 47
| 38,0
| 52
| 41
| Август
| 55
| 42,9
| 47
| 39
| Сентябрь
| 68
| 34,54
| 61
| 37,9
| Октябрь
| 63
| 38,50
| 57
| 42,35
| Ноябрь
| 55
| 41,0
| 60
| 42,9
| Декабрь
| 74
| 43,0
| 65
| 45,8
|
Задание 28.3
Рассчитайте среднегодовую численность промышленно-производственного персонала (ППП), работающего на предприятиях отрасли.
Таблица Исходные данные для определения среднегодовой численности ППП предприятия
Показатель
| Номер предприятия
| 1
| 2
| 3
| 4
| 5
| 6
| 7
| 8
| 9
| 10
| Численность
ППП, чел.
| 600
| 540
| 620
| 430
| 560
| 720
| 680
| 490
| 570
| 630
|
Задание 28.4
№
| Вопрос
| Варианты ответов
| 44
| Относительные величины измеряются
| А) в килограммах
Б) в процентах, коэффициентах
В) в условных измерителях
Г ) в рублях
| 45
| Какой из следующих элементов затрат не входит в состав себестоимости продукции:
| А) материальные затраты
Б) оборотные средства
В) амортизация
Г) затраты на оплату труда
| 46.
| Чистые активы предприятия есть:
| А) разность между активами, принимаемыми к расчету, и пассивами, принимаемыми к расчету
Б) собственные оборотные средства плюс кредиторская задолженность
В) разность между пассивами, принимаемыми к расчету, и активами, принимаемыми к расчету
Г) разность между активами, принимаемыми к расчету, и пассивами, принимаемыми к расчету, плюс кредиторская задолженность
| |
|
|