冶金選礦廠成本控制分析

1、ivsl -r MV IT« mht *w 冶金選礦廠成本控制分析本課題得到遼寧省教育廳科研基金（項目編號：05W125 ）的資助鄭毅，高青山遼寧工程技術(shù)大學(xué)，遼寧葫蘆島市（125105）E-mail: Zhengyi586摘要：本文運用多元線性回歸分析法建立了精礦成本的預(yù)測模型，經(jīng)檢驗并和實際數(shù)據(jù)對比，結(jié)果令人滿意，達(dá)到了成本事前控制的目的，避免了精礦成本決策的片面性和局限性。 關(guān)鍵詞：多元線性回歸，回歸檢驗中圖分類號：F272.11.引言-1-ivsl -r MV IT« mht *w 選礦企業(yè)的競爭最直接的體現(xiàn)是成本的競爭，成本是評價選礦企業(yè)業(yè)績最關(guān)鍵、最重要的指標(biāo)，

2、是衡量公司競爭力和贏利水平的一個關(guān)鍵因素。本論文通過運用多元回歸分析法建立了精礦成本的預(yù)測模型，為選礦企業(yè)的成本預(yù)測提供了一種比較有效的預(yù)測方法。并且， 利用該種方法對甲礦二選廠的精礦成本進(jìn)行了預(yù)測，經(jīng)檢驗并和實際數(shù)據(jù)對比，結(jié)果令人滿意，說明回歸預(yù)測模型在精礦成本預(yù)測中具有較好的實用價值。2. 甲鉛鋅礦及其二選廠工藝流程簡介甲鉛鋅礦位于內(nèi)蒙古，是中國北方少見的大型鉛鋅金屬礦床，始建于1979年，經(jīng)過二工藝流程的創(chuàng)新與改進(jìn)，可 從而，可以優(yōu)化選礦企業(yè)的成十六年的建設(shè)，已發(fā)展成為采、選、冶、機(jī)加制造配套成龍的現(xiàn)代化大型礦山企業(yè)。甲鉛鋅 礦現(xiàn)有兩個采區(qū)、兩個選礦廠、一個提升運輸工區(qū)、一個鉛冶煉廠等六

3、個主體生產(chǎn)單位。選礦工藝流程在選礦企業(yè)生產(chǎn)過程中起著非常重要的作用，以提高選礦過程中的生產(chǎn)效率及礦石品位、降低物耗與能耗。本管理。冶金選礦工藝流程是由選前的礦石準(zhǔn)備作業(yè)、選別作業(yè)、選后的脫水作業(yè)所組成的連續(xù)生產(chǎn)過程。礦石經(jīng)過選礦后， 可得到精礦和尾礦兩種產(chǎn)品。冶金選礦生產(chǎn)工藝流程如圖-2-ivsl -r MV IT« mht *w -#-ivsl -r MV IT« mht *w 1所示。圖1選礦工藝流程Fig1 Process flow of mine-#-ivsl -r MV IT« mht *w -#-ivsl -r MV IT« mht *w 3

4、. 精礦成本主要影響因素的確定本文將以甲鉛鋅礦二選廠某年的成本匯總表為例來做具體分析:-#-Wi l - jBtF MV-PVW -W 1 表1二選廠成本匯總表Tab.1 cost summary of mine 2項目金額（元）項目金額（元）1人工費合計1980001.1管理人員810004.維修1.2生產(chǎn)工人1215004.1人工費15390合計2025004.2備件251102.材料及供電合計405002.1礦石4464005.承包和咨詢2.2磨礦介質(zhì)及襯板43205.1運輸155252.3濾布180005.2其他費168752.4供電2304005.3冶金216002.5其他20800

5、5.4咨詢費13500合計7200006.管理費用3藥劑6.1旅差費425253.1捕收劑594006.2培訓(xùn)費243003.2調(diào)整劑495006.3尾礦壩復(fù)墾437403.3起泡劑534606.4其他費用109353.4絮凝劑35640成本總計13500003.1原礦品位對精礦成本的影響分析據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹：礦石品位是指有色礦石中可選某種有色金屬所占的比率。鉛鋅原礦石是生產(chǎn)精礦的主要材料，從表1可以看出礦石耗用金額為：446400元，占材料及供電耗用金額的62%，占精礦整個生產(chǎn)成本的33.07%。礦石價格一般都是企業(yè)內(nèi)部價格，波動很小，所以，對精礦成本有影響的當(dāng)屬原礦石耗用量。然而，所耗用原礦

6、石最多可以選多少精礦主要取決于原礦的品位，品位越高,所選的精礦量越多，相應(yīng)耗用的磨礦介質(zhì)和襯板以及藥劑較 少，所耗用的費用越低；品位越低，所選的精礦量越少，耗用的費用越高。因此，品位的高 低是影響精礦成本的重要因素。3.2電能單位耗用量對精礦成本的影響分析在選礦工藝流程的每一個階段電能都是不可缺少的，從表1的相關(guān)數(shù)據(jù)來看，電能耗用金額為230400元，占材料及供電耗用金額的32%，占精礦總成本的17.07%。將其和其他影響因素所占精礦總成本的比重進(jìn)行比較，可以看出電能耗用金額在精礦成本總額中占的比重是比較大的。又因為電能單位價格一般波動不大，所以，電能耗用金額的大小主要取決于單位耗用量的大小。

7、因此，在進(jìn)行精礦成本預(yù)測時電能耗用量是必須考慮的因素之一。4. 樣本數(shù)據(jù)的選取為了對該選廠精礦成本預(yù)測模型中各影響因素對應(yīng)的回歸系數(shù)進(jìn)行比較精確的估計，為了下文能求解出三因素與精礦成本之間的關(guān)系表達(dá)式，本節(jié)選取了甲鉛鋅礦二選廠1990年到2004年共15年的數(shù)據(jù)資料，如表 2所示。w.1 - JBLF MV-PVW -W 1 表2樣本數(shù)據(jù)表Tab.2 data table of specimen年度精礦成本Y原礦鉛品位X1電能單能X2原礦鋅品位X(萬元)(kg/t)(kwh/t)(%)1990 175.566.92818.9750.7781991 181.116.36818.9551.5199

8、2 162.2246.05818.552.11993 176.0095.37818.451.61994 165.006.54817.8951.51995 150.2217.09818.2511996 149.9996.69818.351.21997 130.997.30818.5452.41998 170.766.69818.6251.41999 175.2316.08818.451.22000 190.6896.36818.950.22001 157.2366.79818.6351.62002 182.006.48818.9351.1152003 181.2216.31818.9151.52

9、004 161.226.71818.6515. 精礦成本預(yù)測模型的求解本節(jié)將依據(jù)表2中，原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位的歷年數(shù)據(jù)來對精礦成本預(yù)測 模型中的回歸系數(shù)進(jìn)行求解。根據(jù)多元線性回歸分析法 可知精礦成本預(yù)測模型為：Y二？o+ gxi+ 際+ &X3(1)其中：X1代表原礦鉛品位、X2代表電能單耗、X3代表原礦鋅品位將數(shù)據(jù)帶入spss15統(tǒng)計軟件進(jìn)行多元線性回歸分析，結(jié)果如下：表3相關(guān)系數(shù)匯總表Tab.3 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate1.912(a).832.7867.2

10、4877a Predictors: (Constant), VAR00004, VAR00002, VAR00003表4 方差表Tab.3 ANOV A(b)ModelSum ofSquaresdfMean SquareFSig.1Regression2867.3393955.78018.190.000(a)Residual577.9921152.545Total3445.33114a Predictors: (Constant), VAR00004, VAR00002, VAR00003 b Dependent Variable: VAR00001-4-ivsl -r MV IT«

11、! <rv*wv *w 表5 系數(shù)表Tab.3 Coefficients(a)ModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd. ErrorBetaBStd. Error1(Constant)620.445256.2062.422.034VAR00002-20.1794.122-.605-4.896.000VAR0000320.4186.351.4113.215.008VAR00004-13.6533.827-.457-3.567.004a Dependent Variable: VAR00001由此得到精

12、礦成本預(yù)測模型的回歸系數(shù)，則可得：Y = 620.445- 20.179 X1 +20.418 X2 - 13.653 X3(2)這就是該精礦成本與原礦鉛品位、電能單耗及原礦鋅品位四者之間的線性關(guān)系表達(dá)式。6. 精礦成本預(yù)測模型回歸效果檢驗在精礦成本預(yù)測模型確定后，該模型是否可用于實際，是否有意義，要解決這一問題，還需要對該模型的回歸效果進(jìn)行以下判斷和檢驗。6.1該模型擬合度的評價通過對該模型擬合度的評價，可以判斷出原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位與精礦2成本結(jié)合的緊密程度。判斷該模型擬和程度的指標(biāo)-可決系數(shù)R，并且由于該模型屬于多2元線性回歸模型，所以須用修正自由度的可決系數(shù)R來對該模型的擬

13、和程度進(jìn)行評價。2 2根據(jù)表3的計算結(jié)果可知，可決系數(shù)R =0.832，修正自由度的可決系數(shù)R =0.7862R越接近與1說明擬和程度越高，由此說明，前述回歸模型解釋了精礦成本變差的78.6%，有著高的代表性，并且也進(jìn)一步說明了原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位與精礦成本的確存在著很高相關(guān)度和緊密程度。6.2回歸系數(shù)的顯著性檢驗進(jìn)行回歸系數(shù)的檢驗主要目的是為了檢驗各回歸系數(shù)對應(yīng)的自變量對因變量的影響是否顯著，以便對自變量的取舍做出正確的判斷。根據(jù)上面的計算結(jié)果，對精礦成本預(yù)測模型中的各回歸系數(shù)進(jìn)行t檢驗。t ? = 2.422 >2.201說明常數(shù)項對精礦成本預(yù)測具有實際意義；tg = 4

14、.896>2.201說明原礦鉛品位對精礦成本的影響是顯著的；t ? = 3.215>2.201說明電能單耗對精礦成本的影響是顯著的；t ? = 3.567 >2.201說明原礦鋅品位對精礦成本的影響是顯著的。6.3精礦成本預(yù)測模型的顯著性檢驗由于該模型屬于多元線性回歸模型，包含了四個回歸系數(shù)，所以應(yīng)對該回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗。根據(jù)表 4的計算結(jié)果知道 F統(tǒng)計量為18.19,根據(jù)第一自由度3 ,第二自由度11,和顯著性水平a=1%，查F(3,11)分步表可知Fa =6.22。因為，F(xiàn)的值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Fa,即認(rèn)為回歸模型中，原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位與精礦成本的線形關(guān)系顯著，并

15、且這一組回歸系數(shù)有意義，可以利用所建立的多元線性回歸預(yù)測模型進(jìn)行實際成本預(yù)測。7. 進(jìn)行成本預(yù)測、成本控制分析2經(jīng)過以上檢驗，說明前面得出的回歸模型方程應(yīng)用效果是比較好的，它具有相當(dāng)?shù)拇硇运?，可以借助該模型預(yù)測未來年度精礦成本，并可依此開展成本控制分析。表6成本預(yù)測分析表Tab.6 analysis table of cost forecast年度原礦鉛品位X1(%)電能單耗X2 (kwh/t)原礦鋅品位X 3(%)精礦成本 Y(萬元)2005年預(yù)測6.728 18.8651.56165.832005年實際6.876 18.8551.63161.692006年預(yù)測7.031 18.8651

16、.56159.722006年實際7.016 18.8451.67158.112007年預(yù)測7.05318.8751.71157.43由表6可知,根據(jù)年初確定的原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位資料，應(yīng)用預(yù)測模型 即可預(yù)測出二選廠全年的精礦成本，得到預(yù)測值。2005年與2006年的預(yù)測值與實際發(fā)生值見表6。同理可預(yù)測2007年的精礦成本值。因此，當(dāng)2007年原礦鉛品位為 7.053%，電能單耗為18.87kw/t時,原礦鋅品位為 51.71%預(yù)測的精礦成本置信范圍在144.4528到170.4072之間,其概率保證程度為90%,若要求精度提高到95%時，則預(yù)測的精礦成本置信區(qū)間在141.5256

17、到 173.3344 之間。經(jīng)過精礦成本的預(yù)測值與實際值的比較，一方面，可以看出原礦鉛品位、電能單耗、原 礦鋅品位與精礦成本間存在著線性關(guān)系，預(yù)測的差異較小、模型精度較高，這說明了精礦成本預(yù)測效果令人滿意；另一方面，精礦成本持續(xù)降低，這也說明了成本的事前控制是比較成功的。8. 成本預(yù)測對甲鉛鋅礦二選廠的現(xiàn)實意義甲鉛鋅礦二選廠成本預(yù)測幾乎都是根據(jù)以往的經(jīng)驗，這種來自領(lǐng)導(dǎo)下達(dá)式的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，沒有可靠的依據(jù)，其結(jié)果往往收效不大，并且在現(xiàn)代企業(yè)制度下，如果還是憑借那種經(jīng)驗來推 算精礦成本的話，必定喪失市場競爭能力。而且也不利于該選廠的成本計劃與成本控制具體實施.最終也將不利于其成本的降低和經(jīng)濟(jì)效益的提高

18、。在這種情況下，本文通過對該礦二選廠成本影響因素的分析，選取了對精礦成本影響最大的三個因素，即：原礦鉛品位、電能單耗、原礦鋅品位。并且在此分析的基礎(chǔ)上，收集整理了三大影響因素15年的歷史數(shù)據(jù)，利用多元回歸分析法建立了精礦成本預(yù)測模型，而且該預(yù)測模型已經(jīng)過一系列的精度判斷與檢驗，具有一定的可靠性和可操作性。通過建立該預(yù)測模型， 一方面，可以給二選廠的管理者提供一種成本預(yù)測的工具”幫助其減少在成本預(yù)測時的盲目性。另一方面，便于對精礦成本進(jìn)行科學(xué)準(zhǔn)確地預(yù)測，在成本預(yù)測數(shù)據(jù)比較準(zhǔn)確后， 才會使成本計劃和成本控制更為有效。因為，成本預(yù)測既是成本計劃的基礎(chǔ)，也是成本事前控制的起點和成敗的關(guān)鍵。參考文獻(xiàn)1 馬慶國.管理統(tǒng)計學(xué):M.第1版北京：科學(xué)出版社2002.267-2732 Mark S.Better,“ Cost Management: Control and Profitability” J Journal of Cost Management