Теория менеджмента. Прогнозирование и планирование

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И 

ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ

при ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

УРАЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ

 

Кафедра теории и социологии управления

 

Оценка________________

«___»_______________2013 г.

 

 

Контрольная работа

Теория менеджмента

Ч.3 Прогнозирование и  планирование

 

 

Дельновой Екатерины Алексеевны

Студентки группы ГМУ-032

 

 

 

 

 

 

Екатеринбург

2013

 

Задание №3

Провести прогнозное исследование на 2013 год методом экстраполяции по теме показатели  безработицы в Свердловской области, используя областные  статистические показатели. Оценить такие показатели как общая безработица, безработица среди мужчин, женщин и молодежи,  отрасли   с наибольшими показателями безработицы.

 

Год	Экономически  Активные	Занятые	Безработные	Уровень Безработицы
2012	2 400 400	2 236 800	163600	6,80
2011	2 395 000	2 220 000	175 000	7,30
2010	2 372 000	2 170 000	202 000	8,51
2009	2 383 000	2 185 000	198 000	8,31
2008	2 404 000	2 288 000	116 000	4,84
2007	2 452 000	2 323 000	129 000	5,26
2006	2 417 000	2 248 000	169 000	6,99
2005	2 367 000	2 207 000	160 000	6,75
2004	2 362 000	2 190 000	172 000	7,28
2003	2 369 000	2 189 000	180 000	7,59
2002	2 309 000	2 114 000	195 000	8,45
2001	2 313 000	2 134 000	180 000	7,76
2000	2 331 000	2 097 000	233 000	10,02

Таблица усредненных статистических данных о занятости и безработице  в Свердловской Области по годам

 

К  концу текущего (2013) года безработица не превысит 1,58% от численности экономически активного населения. А рост численности работников, в свою очередь способствует росту фондов оплаты труда, как основного бюджетно -образующего показателя. Соответственно, будет увеличиваться и объем поступлений по НДФЛ в консолидированный бюджет Свердловской области, уже в 2012 году он составит около 67,1 млрд. рублей (112,4% к уровню 2011 года).            

Мужская и женская безработица

В 2009 году женская безработица, по данным обследования, росла немного быстрее мужской (с 7% до 7,2%, в то время как мужская — с 8,1% до 8,2%). Самый высокий уровень безработицы, как и прежде, среди молодежи до 19 лет (27,3% — среди городского населения и 30,5% — среди сельского), а также среди молодежи в возрасте 20-24 года (13,9% — среди городского и 21,1% — сельского). В среднем среди молодежи в возрасте 15-24 года уровень безработицы в октябре составил 17,4% (в сентябре 2009 г. — 17,6%).

Гендерное неравенство на рынке труда проявляется не только и дискриминационных явлениях в сфере занятости, но и в гендерной асимметрии, наблюдаемой в таком явлении, как безработица. Гендерная дифференциация существует в уровне безработицы, в способах, времени поиска работы, причинах ее потери.

Жесткое влияние  безработица оказывает на женщин по критериям длительности поиска работы, частоты попадания и длительности нахождения в этом статусе. Женская  безработица более затяжная, женщины  часто «уходят» в домохозяйство, отчаявшись найти работу, меняют статус безработных на статус домохозяек создавая иллюзию «выхода из ситуации». Большинство безработных мужчин достаточно быстро находят новую работу, a остальная масса женщин, вытесненных из общественного производства, теряют ее навсегда.

Доля женщин среди  безработных, ищущих работу более года на протяжении последних 10 лет всегда была выше, чем мужчин. В 2001 г., например, у женщин этот показатель составил 40,5%, мужчин — 33,9%.

Женщин чаще увольняют (в 2001 г. среди безработных женщин уволены 27,1%, среди мужчин — 23%), мужчины  чаще уходят по собственному желанию (в 2001 г. среди безработных женщин 22,4%-ушли сами, среди мужчин — 29,5%). Среди уволенных  по собственному желанию женщин только 39% (и 25% по данным зарегистрированной безработицы).

По способам поиска работы безработные мужчины и  женщины также отличаются: например, в 2002 г. среди обратившихся в государственную службу занятости женщин — 54%, в коммерческую — 43%, к объявлениям — 46%, к друзьям — 45%, к работодателям — 42%.

Можно выделить ряд  наиболее вероятных причин, влияющих на разрыв уровня безработицы по полу.

Причины превышения уровня женской безработицы  над мужской:

1) объективная дискриминация;

2) структурный фактор;

3) субъективная  дискриминация.

Причины превышения уровня мужской безработицы над женской:

1. относительно более высокая конкуренция на «мужских» рабочих местах;
2. более активное и рискованное поведение в поиске высокооплачиваемой работы.
3. Женщины чаще заняты на второстепенных работах. Объективная дискриминация женщин со стороны администрации предприятий основана на том, что женщины чаще, чем мужчины, имеют перерывы в работе, связанные с рождением детей, уходом за больными членами семьи и выполнением семейных обязанностей. Таким образом, разделение ролей в семье влияет на разделение труда в сфере занятости, на статус женщин и мужчин, на потенциальную возможность потерять или найти работу.
4. Независимо от реального количества семейных обязанностей женщины субъективно воспринимаются как нестабильные, неэффективные работники. Стереотип женщин как «худших» работников влияет на динамику увольнения женщин, формируя субъективную дискриминацию.

Безработица среди  молодежи

Данные обследования населения  по проблемам занятости показывают, что высокий уровень безработицы  среди молодежи в возрасте 15-24 лет  определяется, главным образом, низкой долей занятых экономической  деятельностью, так как в этом возрасте значительная часть молодежи обучается в образовательных  учреждениях.

В 2011г. более 85% молодых людей в  возрасте 15-19 лет обучались в образовательных  учреждениях и классифицировались как экономически неактивные. Оплачиваемую работу имели только 8% населения данного возраста.

Среди молодежи в возрасте 20-24 лет  уровень занятости выше - 54,3%, так  как доля обучающихся существенно  ниже - 27%. На данную возрастную группу приходится основная часть выпускников  учреждений профессионального образования, выходящих на рынок труда.

Отрасли с наибольшими  показателями безработицы.

Экономическая активность населения в возрасте 15-72 лет ,  
имеющего профессиональное образование, по профессиям и специальностям по диплому  
в 2011 году

	Экономически  активное население, тыс.человек	В том числе		Уровень заня-тости1),   %	Уровень безра-  ботицы2),  %
		занятые	безра-ботные
Всего	75752,0	70731,8	5020,2	63,8	6,6
в том числе  по уровню образования:  высшее и послевузовское   профессиональное	21671,9	20887,6	784,3	81,5	3,6
из них по группам  специальностей:
экономика и управление	5513,6	5267,4	246,2	82,9	4,5
образование и педогогика	3769,0	3643,3	125,8	78,5	3,3
гуманитарные науки	2514,1	2401,8	112,3	83,5	4,5
здравоохранение	1388,2	1371,7	16,5	84,0	1,2
строительство и архитектура	1148,2	1112,3	36,0	81,5	3,1
энергетика, энергетическое   машиностроение и   электротехника	865,3	842,7	22,6	83,6	2,6
сельское и рыбное хозяйство	746,5	711,4	35,0	77,0	4,7
металлургия, машиностроение и  материалообработка	705,7	684,8	20,9	79,2	3,0
информатика и вычислительная  техника	588,3	575,1	13,2	92,2	2,2
транспортные средства	578,8	560,8	18,0	84,4	3,1
физико-математические   специальности	447,6	437,6	10,0	84,5	2,2
электронная техника,   радиотехника и связь	464,3	450,1	14,2	80,9	3,1
культура и искусство	423,1	410,3	12,7	80,3	3,0
среднее профессиональное	20072,3	19049,1	1023,2	73,7	5,1
из них по группам  специальностей:
экономика и управление	4156,4	3900,8	255,6	69,7	6,2
здравоохранение	2645,9	2575,6	70,3	74,9	2,7
транспортные средства	1933,8	1844,1	89,6	80,9	4,6
образование и педогогика	1931,0	1846,6	84,3	72,0	4,4
металлургия, машиностроение и  материалообработка	1068,7	1013,0	55,7	73,7	5,2
сельское и рыбное хозяйство	1082,5	1009,7	72,8	71,5	6,7
энергетика, энергетическое   машиностроение и   электротехника	1130,0	1078,8	51,3	79,0	4,5
строительство и архитектура	1077,7	1017,4	60,2	73,7	5,6
технология продовольственных   продуктов и потребительских   товаров	1079,4	1017,7	61,7	68,7	5,7
гуманитарные науки	704,5	653,4	51,1	79,3	7,3
электронная техника,   радиотехника и связь	513,2	484,9	28,3	74,4	5,5
культура и искусство	536,9	512,1	24,8	73,8	4,6
информатика и вычислительная  техника	321,0	297,9	23,1	81,9	7,2
начальное профессиональное	14809,9	13812,2	997,8	73,2	6,7
из них по группам  профессий:
металлообработка	2850,1	2665,6	184,5	77,3	6,5
общественное питание,   торговля и производство   пищевой продукции	2676,9	2501,3	175,7	69,7	6,6
транспорт	2596,0	2447,9	148,1	79,5	5,7
сельское хозяйство	1279,3	1165,1	114,2	72,9	8,9
строительные, монтажные  и ремонтно-строительные работы	1276,8	1178,2	98,7	68,4	7,7
легкая промышленность	1020,3	948,5	71,7	64,7	7,0
должности служащих	497,6	453,4	44,3	66,7	8,9
сфера обслуживания	486,1	461,9	24,2	75,3	5,0
профессии, общие для всех   видов экономической   деятельности	1026,5	956,8	69,6	74,7	6,8
1) Занятые, имеющие  по диплому профессию, специальность  соответствующей группы и уровня  образования к общей численности  населения данной профессиональной  группы и данного уровня образования.   2) Безработные соответствующей профессиональной группы и уровня образования к численности экономически активного населения данной профессиональной группы и данного уровня образования.

Судя  по таблице самая наибольшая безработица в отрасли экономики и управления, для достоверности информации я сравнила эту таблицу с такими же таблицами, но уже других годов. Исключение составляют начало 2000 – х там самая большая безработица была в сфере промышленности.

Задание № 1

Составить прогноз продажи хлебобулочных  изделий в магазине на 11-й день работы. Известно, что за прошедшие 10 дней работы объём продажи хлебобулочных изделий составил:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2,5 2,8 2,0 2,4 2,3 2,9 2,7 2,2 2,3 2,8

 

Учитывая определённую стабильность потребления товара, составим прогноз  продажи на основе его среднего объёма реализации за день, т.е. по формуле  средней арифметической: 

 
_ Q1+ Q2+ Q3+ …+Qn , 

 
Q = n   
  
где Q 1,2,3…,n – объём продажи хлебобулочных изделий за каждый день работы, т;   
n – число дней периода.   
Тогда   
  
Q = (2,5+2,8+2,0+2,4+2,3+2,9+2,7+2,2+2,3++2,8):10 = 2,49 (т или около 2,5 т в день).   
  
Таким образом, экстраполяция продажи хлебобулочных изделий в магазине показала, что на 11 – й день работы, равно как и на 12-й и 13-й дни работы, продажа товара может составить 2,5 т.   
Можно рассчитать среднюю ошибку прогноза по формуле 

 
m = ± v d2 / n ; 

 
где m - средняя ошибка; d - дисперсия, определяемая по формуле 

 
d = ( c - c ) 2 / n; 

 
Средняя ошибка прогноза составит 0,625 кг.   
Вывод . Прогноз ежедневной продажи составляет 2,5 т и при неизменности формирующих спрос данных может иметь отклонение ± 0,625 кг.   
Понятно, что такой прогноз будет справедлив, если в ближайшем будущем не закроется на ремонт соседняя булочная или не будет введён в эксплуатацию недалеко от магазина новый многоэтажный дом.