Обеспечение эффективности функционирования угольных шахт на основе управления производственно-экономическими показателями

• Автор: Жирков, Евгений Иванович
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 148 с.

Глава 1 Технико-экономические показатели деятельности предприятий угольной отрасли на современном этапе развития

1.1 Развитие производственного потенциала угольной отрасли на современном этапе

1.2 Экономический анализ эффективности деятельности угольных шахт и разрезов отрасли
1.3 Анализ влияния на величину изменения себестоимости добычи угля различных факторов

Выводы по главе

Глава 2 Разработка методического подхода по формированию групп шахт с целью обоснования степени влияния производственноэкономических показателей
2.1 Методика формирования однородных групп шахт с учетом изменения в динамике производственно-экономических показателей
2.1.1 Применение статистического метода «ближайшего соседа» для разделения шахт на однородные группы
2.1.2 Применение метода «К средних» для разделения шахт на группы по производственно-экономическим показателям
2.2 Обоснование степени влияния производственноэкономических показателей на деятельность угольных шахт
2.2.1 Использование метода компонентного анализа для обоснования степени влияния производственно-экономических показателей на деятельность угольных шахт
2.2.2 Использование факторного анализа для выявления наиболее значимых производственно-экономических показателей деятельности угольных шахт

Выводы по главе 2
Глава 3 Разработка мероприятий по повышению эффективности производства в группах шахт с преобладанием производственных и
экономических показателей
3.1 Формирование мероприятий по управлению 115 производственными и экономическими показателями в соответствующих группах шахт
3.2 Экономическое обоснование условий эффективного
функционирования производства в угольной отрасли
Выводы по главе 3
Заключение
Список использованной литературы
Актуальность работы. Россия остается крупнейшей угольной державой и одним из мировых лидеров по производству угля. По объему угледобычи Россия занимает пятое место в мире.
Балансовые запасы угля категории А + В + Cj по России составляют
193,8 млрд. т, из них бурые - 101,8 млрд. т, каменные - 85,3 млрд. т (в том числе коксующиеся - 39,5 млрд. т) и антрациты - 6,7 млрд. т. Балансовые запасы угля категории А + В + Ci действующих угольных предприятий составляют 24,8 млрд. т, в том числе коксующихся углей - 6,9 млрд. т. Промышленные запасы действующих угольных предприятий составляют
18,9 млрд. т, в том числе коксующихся углей - 3,9 млрд. т.
Угольная отрасль является неотъемлемой частью топливно-энергетического комплекса России. Энергетическая стратегия России на период до 2020 года предусматривает увеличение доли угля в топливно-энергетическом балансе до 20 %.
Процессы реструктуризации угольной промышленности России решали задачи адаптации отрасли к рыночным отношениям: сформированы конкурентоспособные угольные компании, обеспечен рост объемов добычи угля и инвестиционных вложений.
Несмотря на имеющие место положительные тенденции в развитии производства прибыль до налогообложения могли сформировать около 40% угледобывающих компаний. Это, в основном, предприятия, добывающие угли для коксования и поставляющие угольную продукцию на экспорт. Рост прибыльности производства коксующихся углей и экспорта угольной продукции объясняется сохранением достаточно высокого уровня цен.
Имеет место тенденция ежегодного роста себестоимости добычи 1 т угля, а также дисбаланс между темпами роста производительности труда и среднегодовым темпом прироста объема добычи угля. Особенно это

Желательно, чтобы таблица исходных данных соответствовала одному типу переменных. В противном случае разные типы переменных стараются свести к какому-то одному типу переменных.
Отметим, что форма записи исходных данных, их сведение к одному типу, возможность использования только части данных и т.п., играют определенную роль при оценке практической эффективности вычислительного комплекса, предназначенного для решения задач классификации.
Большинство алгоритмов кластерного анализа либо полностью исходит из матрицы расстояний (или близостей), либо требует вычисления отдельных ее элементов, поэтому, если данные представлены в форме X, то первым этапом решения задачи поиска кластеров будет выбор способа вычисления расстояний или близости между объектами или признаками (в этом отношении различие между объектами и признаками является существенным).
Относительно просто определяется близость между признаками. Кластерный анализ признаков преследует следующую цель: выделение групп связанных между собой признаков, отражающих определенную сторону изучаемых объектов. В этом случае мерами близости служат различные статистические коэффициенты связи.
Расстояние между объектами и мера близости. Наиболее трудным и наименее формализованным в задаче классификации является определение понятия однородности объектов.
В общем случае понятие однородности объектов задается либо введением правила вычислений расстояния р(Х[, Х^ между любой парой исследуемых объектов (ХьХ^ либо заданием некоторой функции г(Х|,ХД характеризующей степень близости ьго и .рго объектов. Если задана функция р(Х[,Х(), то близкие с точки зрения этой метрики объекты считаются однородными, принадлежащими одному классу. При этом