Статистический анализ сельского хозяйства

Статистический анализ сельского хозяйства

Содержание

Введение

Глава 1. Система статистических показателей, характеризующих экономическую эффективность сельскохозяйственного производства.

Глава 2. Экономико-статистический анализ производства озимых зерновых

2.1     Метод анализа параллельных рядов

.2.      Метод аналитических группировок

(простых и комбинационных)

2.2     Графический метод

2.3     Корреляционнно-регрессионный метод

2.4     Индексный метод

Глава 3. Анализ рядов динамики

3.1          Расчет показателей ряда динамики

3.2     Анализ рядов динамики

Заключение

Список литературы.

Введение

Сельскохозяйственная статистика отрасль экономической статистики, изучающая сельское хозяйство. Основные задачи статистики сельского хозяйства сбор, обработка и анализ статистических данных, характеризующих состояние, развитие сельского хозяйства. Эти данные используются для составления годовых и перспективных планов сельскохозяйственного производства. Информационными источниками статистики сельского хозяйства служат: периодическая отчётность и годовые отчёты, государственных и кооперативных с/х предприятий, основанные на данных первичного бухгалтерского и производственного учёта в этих хозяйствах; переписи; выборочные обследования.

В Статистике сельского хозяйства применяется следующая система основных показателей: размер земельной площади и с/х угодий, состав и распределение их по землепользователям; посевные площади и сортовые посевы; валовые сборы и урожайность с/х культур; поголовье с/х животных и их продуктивность, производство продукции животноводства; валовая, товарная и чистая продукция сельского хозяйства; численность и использование рабочей силы, оплата труда, производительность труда; размеры основных фондов, их структура, фондовооружённость и энерговооружённость труда, себестоимость продукции, рентабельность производства отдельных продуктов и всего хозяйства и др.

Недостаточное развитие сельского хозяйства одна из причин безработицы и бедности на селе. Его развитие позволит решить не только важные общегосударственные экономические задачи, но и ощутимо повысить благосостояние сельских жителей.

Актуальность выбранной темы состоит в том, что развитие сельского хозяйства будет способствовать увеличению объемов качественных отечественных продуктов питания на внутреннем рынке. Цель данной работы провести статистический анализ сельского хозяйства в Дагестане.

Глава 1. Система статистических показателей, характеризующих экономическую эффективность сельскохозяйственного производства

Повышение эффективности сельскохозяйственного производства является одной из актуальных проблем, успешное решение которого открывает дальнейшие возможности для ускорения темпов его развития и надежного снабжения страны сельскохозяйственной продукцией.

Эффективность производства - сложная экономическая категория. В ней показывается одна из важнейших сторон общественного производства -результативность. Она является формой выражения цели производства.

Экономическая эффективность показывает конечный полезный эффект от применения средств производства и живого труда, отдачу совокупных вложений. В сельском хозяйстве это получение максимального объема продукции с/га земли, от одной головы скота при наименьших затратах живого и овеществленного труда.

Экономическая эффективность характеризуется системой показателей, важнейшими из которых являются: валовой объем производства продукции, в том числе в расчете на 100га сельскохозяйственных угодий, и продуктивность животных.

Для оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства используется как натуральные, так стоимостные показатели. Исходной является их натуральная форма:

Натуральные показатели (урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность животных) отражают лишь одну сторону достигнутой эффективности.

Каждое хозяйство производит большое количество разнородной продукции. Чтобы получить соизмеримые величины затрат и результатов производства, объем произведенной продукции переводят в стоимостную форму. Стоимостные показатели имеют не только учетное, но и экономическое значение, так как с их помощью опосредуются товарно-денежные отношения. Наиболее важными показателями экономической эффективности являются:

1.       Отношение валовой продукции и затратам живого и овеществленного труда на ее получение:

Где Э - эффективность сельскохозяйственного производства.

ВП - валовая продукция

Пз - текущие производственные затраты.

К - коэффициент эффективности.

Фос - основные фонды

Товарная часть составляет примерно 2/3 общего объема производимой продукции.

Валовая продукция как наиболее общий показатель является основой для определения других - валового и чистого дохода, производительности труда.

. Отношение чистой продукции (валовой продукции) к затратам на её получение:

Где ВД - валовой доход.

Валовой доход является источником фондов общественного и индивидуального потребления, а также чистого дохода.

Валовой доход в сельском хозяйстве определяется вычитанием из стоимости валовой продукции материальных затрат на её производство (фонд возмещения).

Величина валового дохода в сельском хозяйстве зависит от объема произведенной продукции, цен на неё и величины материальных затрат. размеры его свидетельствуют об эффективности использования труда, овеществленного в средствах производства, и затратах живого труда.

.Отнощение чистого дохода или прибыли к единице затрат:

Чистый доход (денежное выражение стоимости прибавочного продукта) представляет разность между стоимостью валового продукта и издержками производства на него.

Себестоимость продукции сельскохозяйственных предприятий складывается из затрат, связанных с использованием в процессе производства сельскохозяйственных угодий, машин, механизмов и иных основных фондов: материальных, трудовых и других производственных ресурсов и выражается в виде величины затрат на всю продукцию, показателя затрат в рублях на единицу продукции или затрат в копейках на 1руб. продукции.

Рентабельность - важнейшая экономическая категория, которая присуща всем предприятиям, работающим на основе хозяйственного расчета. Она означает доходность, прибыльность предприятия.

Рентабельность - один показателей, характеризующих экономическую эффективность хозяйственного производства. В нем отражаются результаты затрат не только живого, но и прошлого труда, качество реализуемой продукции, уровень организации производства и его управления.

Уровень рентабельности показывает эффективность производства с точки зрения получения прибыли на единицу материальных и трудовых затрат по производству и реализации продукции.

Повышение экономической эффективности связанно строгим соблюдением режима экономии, который направлен на сбережения иррациональное использование имеющихся материальных, денежных и трудовых ресурсов, а также природных богатств.

урожайность зерновой статистический

2. Экономико-статистический анализ производства озимой пшеницы

.1 Метод анализа параллельных рядов

Метод анализа параллельных рядов заключается в том, что полученные в результате сводки и обработки материалы располагают в виде параллельных рядов и сопоставляют их между собой для установления характера и тесноты связи.

Коэффициент Фехнера, характеризующий элементарную степень тесноты связи, который целесообразно использовать для установления факта наличия связи, когда существует небольшой объем исходной информации. Данный коэффициент определяется по формуле:

Кф = С-Н / С+Н

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Практический расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена включает следующие этапы:

) Сопоставить каждому из признаков их порядковый номер (ранг) по возрастанию (или убыванию).

) Определить разности рангов каждой пары сопоставляемых значений.

) Возвести в квадрат каждую разность и суммировать полученные результаты.

Таблица 1

Показатели деятельности предприятий

Где X - внесенные органические удобрения; Y - урожайность, ц с 1 га.

Коэффициент Фехнера К_Ф =

К_ф = 8-2/8+2=0,6

Коэффициент Фехнера может принимать значения от -1 до +1. К_ф = 1 свидетельствует о возможности наличия прямой связи. К_ф= -1 свидетельствует о возможности наличия обратной связи.

Проведенные расчеты свидетельствуют о наличии прямой связи между урожайностью и внесением органических удобрений.

Коэффициент корреляции рангов Спирмена r = 1-  

r = 1-(192/10(100-1)) = 0,81

Значение коэффициента корреляции рангов Спирмена показывает о наличии полной связи между сопоставляемыми признаками.

2.2 Метод аналитических группировок

Аналитические группировки дают возможность установить связь между отдельными признаками изучаемого социально-экономического явления.

В статистике независимые признаки называют результативными, а признаки, оказывающие влияние на них,- факторными.

Метод аналитических группировок позволяет не только установить связь между признаками социально-экономического явления, но и выявить, например, факторы, влияющие на эту связь.

Результативная группировка, как и ряд распределения, позволяет изучить различия в результатах, структуру совокупности, выявить и отделить передовое от отстающего. В тоже время по ней можно оценить совместное влияние на результат комплекса факторов, рассматриваемых в качестве характеристик выделенных групп, выбрать главные из них, определить направление и приблизительно оценить силу их действия.

Результативные группировки могут применяться при оценке различий внутри хозяйств в урожайности участков, в продуктивности животных, в выработке на работника или на одну машину и т.п. Статистические органы страны ежегодно по областям и республикам проводят группировки сельскохозяйственных предприятий по урожайности основных культур, затратам труда и средств на их производство, продуктивности коров, объему производства продукции, рентабельности, реализации и др.

Факторная группировка проводится по признаку, являющемуся фактором (причиной) изменения изучаемого по группам результата.

Для оценки влияния факторов на результат наиболее эффективна факторная комбинированная группировка. При этом совокупность в начале подразделяется на группы по одному признаку, а затем полученные однородные по этому признаку группы делятся в свою очередь по второму, третьему и т.д. признакам. В этом случае можно проследить влияние отдельного фактора при других специально выровненных условиях.

Аналитические комбинированные группировки по своим возможностям в значительной мере приближаются к многофакторным опытам, которые позволяют изучить действия каждого фактора при прочих выровненных условиях и эффект взаимодействия факторов.

При определении числа групп и их границ в аналитических группировках должна быть обеспечена однородность и достаточно большая численность групп. Особенно необходимо следить за численностью единиц подгрупп комбинированной группировки, так как число подгрупп быстро увеличивается по мере роста числа признаков и их интервалов.

В совокупностях, в которых типические качественные различия скрыты за качественными изменениями группировочного признака, применения аналитических группировок позволяет ограничить и выделить типы явлений. Такие группировки называются промежуточными аналитическими.

Таблица 2.

Группировка сельскохозяйственных предприятий по уровню производственных затрат на 1 га посева зерновых.

Показатели	Группы предприятий  по уровню производственных затрат на 1 га посева зерновых культур, руб.			По всей совокупности
	до69	69-82	св.82
1.Число хозяйств в группе	7	6	7	20
2.Посевная площадь, га	427	466	782	1675
3.Валовой сбор, ц	3830	4637	8983	25917
4.Производственные затраты, всего, тыс. руб.	567	628	1073	2268
а) на 1 га посева, руб.	1,32	1,34	1,37	1,35
б) на 1 ц зерна, руб.	0,15	0,14	0,12	0,13
5.Урожайность, ц с 1 га	8,96	9,95	11,48	30,39

По данным таблицы 2 можно сказать, что с увеличением производственных затрат на 1 га урожайность ц с 1 га увеличилась почти на 1 и 2 ц с 1 га, соответственно. В свою очередь увеличение урожайности, ц с 1 га привело к увеличению валового сбора.

Таблица 3

Группировка сельскохозяйственных предприятий по затратам труда на 1 га посева зерновых культур

Показатели	Группы предприятий  по затратам труда  на 1 га посева зерновых культур, чел.-час.			По всей совокупности
	до2628	2775-3360	св.3420
1.Число хозяйств в группе	9	5	6	20
2.Посевная площадь, га	575	408	692	1675
3.Валовой сбор, ц	5244	4125	8081	17450
4.Затраты труда, всего, тыс. чел.-час.	19235	14883	26655	60773
а) на 1 га посева, чел.-час.	33,5	36,5	38,5	36,3
б) на 1 ц зерна, чел.-час.	3,6	3,6	3,3	3,5
5.Производственные затраты, всего, тыс. руб.	753	562	953	2268
а) на 1 га посева, руб.	1,3	1,4	1,4	1,4
б) на 1 ц зерна, руб.	0,14	0,13	0,12	0,13
6.Урожайность, ц с 1 га	9,1	10,1	11,7	10,4

Анализируя таблицу 3 можно сказать, что увеличение затрат труда на 1 га посева привело к увеличению урожайности. Как показывают расчеты, при увеличении урожайности валовой сбор с посевной площади тоже увеличивается. Также увеличение затрат труда привело к увеличению производственных затрат, что тоже положительно сказалось на урожайности и валовом сборе.

Таблица 4

Группировка сельскохозяйственных предприятий по количеству минеральных удобрений, внесенных под посевы озимой пшеницы

Показатели	Группы предприятий  по количеству внесенных на 1 га посева минеральных удобрений, кг д.в.			По всей совокупности
	До1456	1512-3555	св.3975
1.Число предприятий в группе	5	8	7	20
2.Посевная площадь озимой пшеницы, га	291	602	782	1675
3.Количество минеральных удобрений, внесенных под посевы озимой пшеницы:  а) всего, ц д. в.	5310	18633	46634	70577
б) на 1 га посева, кг д.в.	18,2	30,9	59,6	42,1
4.Валовой сбор озимой пшеницы, ц	2490	5977	8983	17450
5.Урожайность, ц с 1 га	8,5	9,9	11,5	10,4

По расчетам, приведенным в таблице 4 мы видим, что увеличение внесенных под посевы озимой пшеницы минеральные удобрения положительно сказались на урожайности зерновых и валовом сборе. Но, тем не менее, связь слабая, так при значительном увеличении внесенных удобрений (13323 и 28001) урожайность увеличилась не значительно (на 1,4 и 1,6 ц с 1 га).

Таблица 5. Группировка сельскохозяйственных предприятий по количеству органических удобрений, внесенных под посевы озимой пшеницы

Показатели	Группы предприятий по количеству органических удобрений, внесенных на 1 га посева,  тонн			По всей совокупности
	До1,9	2-3,2	св.3,4
1.Число предприятий в группе	6	6	8	20
2.Посевная площадь озимой пшеницы, га	358	453	864	1675
3.Количество внесенных под посевы озимой пшеницы органических удобрений, тонн  а) всего	9,5	15,5	51,9	76,9
б) на 1 га посева	0,02	0,03	0,06	0,05
4.Валовой сбор озимой пшеницы, ц	3147	4469	9834	17450
5.Урожайность, ц с 1 га	9	10	11	10,4

По данным из таблицы 5 можно сделать следующее заключение. Увеличение количества внесенных органических удобрений на 1 га посевной площади с 0,02 до 0,03 и с 0,03 до 0,06 привело к росту урожайности ц с 1 га. Наблюдается связь прямая, но слабая. Дальнейшее увеличение внесения удобрений на мой взгляд бессмысленна.

Таблица 6

Группировка сельскохозяйственных предприятий по урожайности озимой пшеницы

Показатели	Группы предприятий с урожайностью озимой пшеницы,  ц с 1 га			По всей совокупности
	До8,9	8,9- 9,9	св.9,9
1.Число предприятий в группе	7	6	7	20
2.Посевная площадь озимой пшеницы, га	427	466	782	1675
3.Валовой сбор, ц	3830	4637	8983	17450
4.Урожайность, ц с 1 га	9	10	12	31
5.Затраты труда, а) всего, тыс. чел.-час	14239	16519	30015	91531
б) на 1 га посева, чел.-час	33,3	35,4	38,4	36,3
в) на 1 ц зерна, чел.-час	3,7	3,6	3,3	3,5
6.Производственные затраты:  а) всего, тыс. руб.	567	628	1073	2268
б) на 1 га посева, руб.	1,32	1,34	1,37	1,35
в) на 1 ц зерна, руб.	0,15	0,14	0,12	0,13

По проведенным расчетам в таблице 6 можно сказать, что урожайность, ц с 1 га возросла в результате увеличения затрат труда на 1 га посевной площади( на 2,1 и на 3 тыс. чел.-час) и увеличения производственных затрат тыс. руб. на 1 га посевной площади( 0,02 и 0,03 тыс. руб. на 1 га). Иными словами наблюдается прямая связь и положительная динамика.

Таблица 7. Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по стоимости производственных затрат и уровню затрат живого труда на 1 га посева зерновых культур

Показатели	Группы предприятий  по стоимости производственных затрат на 1 га посева зерновых, руб.				По всей совокупности
	До106		Свыше107
	подгруппы предприятий по уровню затрат труда на 1 га посева, чел.-час.
	До84	Св87	До132	Св144
1.Число предприятий в подгруппе	5	5	5	5	20
2.Посевная площадь, га	291	360	422	602	1675
3.Валовой сбор, ц	2490	3471	4315	17450
4.Производственные затраты,  а) всего, тыс. руб.	392	467	588	821	2268
б) на 1 га посева, руб.	1,34	1,29	1,39	1,36	1,35
в) на 1 ц зерна, руб.	0,15	0,13	0,13	0,11	0,13
5.Затраты живого труда,  а) всего, тыс. чел.-час	9538	12472	15528	23235	60773
б) на 1 га посева, чел.-час	32,7	34,6	36,8	38,6	36,3
в) на 1 ц зерна, чел.-час	3,8	3,6	3,6	3,2	3,5
6.Урожайность, ц с 1 га	8,5	9,6	10,2	11,9	10,4

Данные приведенные в таблице 7 свидетельствуют о том что увеличение производственных затрат тыс. руб. на 1 га посева приводит к увеличению урожайности. При увеличении производственных затрат увеличиваются и затраты труда на 1 га посева, что тоже положительно влияет па урожайность. Таким образом, рост урожайности привел к увеличению валового сбора.

Таблица 8. Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по полной себестоимости 1 ц реализованного зерна и уровню средних реализационных цен на него

Группы предприятий по полной себестоимости 1 ц реализованного зерна, руб.	подгруппы по уровню средних реализационных цен на зерно, руб.	Число предприятий  в подгруппе	Реализовано зерна, ц	Полная себестоимость реализованного зерна, тыс. руб.	Выручка, тыс. руб.	Полная себестоимость 1 ц, руб.	Цена реализации 1 ц, руб.	Рентабельность(+), убыточность(-), %
Свыше	До	5	1770	289	193	163,3	109	-33,2
	св.	4	1961	258	251	131,6	128	-2,7
До	До	6	3521	483	452	137,2	128	-6,4
	св.	5	4747	593	590	124,9	124	-0,5
По всей совокупности		20	11999	1623	1486	135,3	124	-8,4

Как показывают расчеты рентабельность в данных предприятиях отрицательная. Это связано с высокой себестоимостью производства зерновых и низкой ценой реализации и соответственно выручкой от реализации.

2.3     Графический метод

Графический метод - это продолжение и дополнение табличного метода. Если при чтении таблицы что-то остается незамеченным, обнаруживается на графике. Статистические графики показывают общую картину изучаемого явления, дают его обобщенное представление. При графическом изображении статистических данных становится более выразительной сравнительная характеристика изучаемых показателей, отчетливее проявляется тенденция развития изучаемого явления, лучше видны основные взаимосвязи.

Применение графиков в статистике насчитывает более чем двухсотлетнюю историю. Основоположником графического метода в статистике коммерческой деятельности считают английского экономиста У. Плейфейра (1731 - 1798гг.). В его работе «Коммерческий и политический атлас» (1786 г.) впервые были применены способы графического изображения статистических данных (линейные, столбиковые, секторные и другие диаграммы).

Любой график состоит из графического образа и вспомогательных элементов.

.4 Корреляционно-регрессионный метод анализа

Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака X увеличивается и признак Y, при обратной связи с увеличением признака X уменьшается признак Y.

Важнейшей задачей является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии)

Параметры для всех этих уравнений связи, как правило, определяют из системы нормальных уравнений, которые должны отвечать требованию метода наименьших квадратов (МНК):

Корреляционная статистическая связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений). Корреляционная зависимость выражается через математические уравнения.

Методы корреляции могут быть применены к измерению связей между двумя признаками- простая полная корреляция, или к измерению связей между тремя и большими числами признаков- множественная корреляция.

В зависимости от формы связи различаются линейная и криволинейная корреляция.

Применение методов корреляции позволяет решить ряд задач: определить изменение зависимой переменной под влиянием под влиянием одного или комплекса факторов. Установить тесноту связи результативного признака с отдельным фактором или со всем их комплексом включенным в анализ, подвергнуть анализу общий объем вариации зависимой переменной и определить роль каждого фактора, создающего это варьирование, статистически оценить выборочные показатели корреляционной связи.

Корреляционный метод анализа включает в себя несколько этапов:

1.       постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков;

2.       сбор статистического материала его проверка;

.        предварительное изучение взаимосвязей с помощью и аналитических группировок;

.        Изучение парных зависимостей;

.        Исследование многофакторной зависимости:

.        Оценка результатов исследования, пояснение и анализ.

Линейная корреляция. В практике экономико-статистических исследований нередко как бы постулируют линейную связь между явлениями и выражают её с помощью уравнения регрессии. Уравнение регрессии выражает статистическую зависимость. Уравнение регрессии имеет следующий вид:

Измерение тесноты связи. Вторая задача корреляционного метода анализа - измерение тесноты связи, т.е степени влияния X на вариацию признака

Большинство методов измерения тесноты связи заключается в в сопоставлении на абсолютных значений X и Y, а их отклонений от средних.

Первые попытки установления тесноты взаимосвязи между переменными сделал Г. Фехнер, предложивший простейший показатель тесноты связи.

Показатель Фехнера изменяется от -1 до +1; i =1 показывает полную прямую связь, i =0 -связь отсутствует; i = -1 показывает полную обратную связь. Промежуточные значения i характеризуют степень близости связи с функциональной.

В качестве более совершенного измерителя связи переменных X и Y используется коэффициент корреляции. В 1889г. Ф. Гальтон высказал мысль о коэффициенте, который мог бы измерять тесноту связи.

В начале 90-х Пирсон, Эджват и Велдон получили формулу коэффициента корреляции:

При положительном растет.

При отрицательном падает.

При =0 прямая регрессии параллельна оси X и линейная корреляция отсутствует.

Множественная корреляция. Под множественной корреляцией понимается исследование статистической зависимости результативного признака от нескольких факторных признаков.

Линейная множественная корреляция. Если результативный признак находится в корреляционной зависимости от многих факторов, то выражающие эту зависимость уравнения называются многофакторными (множественными) корреляционными уравнениями.

Ранговая корреляция. Если генеральная совокупность, из которой берется выборка, не подчиняется нормальному или близкому к нему закону распределения, то применяются методы ранговой корреляции.

Таблица 9

Корреляционно-регрессионный анализ прямой взаимосвязи между признаками

Х	У	Ху	У2	Х 2	Ух =
163	8,5	1390,2	72,7	26572	-9,52
171	8,1	1389,1	66,3	29100	8,36
169	8,6	1447,4	73,7	28416	-9,79
169	8,4	1419,7	70,6	28566	-9,81
148	9,1	1339,3	82,1	21840	-8,58
132	9,8	1292,4	96,2	17371	-7,65
129	9,9	1272,7	98,0	16531	-7,46
130	9,6	1243,0	91,7	16853	-7,54
136	9,5	1296,5	90,9	18496	-7,89
149	9,4	1409,5	89,0	22321	-8,67
133	10,4	1373,4	107,2	17592	-7,70
138	10,3	1428,3	106,8	19106	-8,02
136	10,4	1412,8	107,7	18533	-7,90
132	10,0	1320,4	100,4	17357	-7,65
137	10,1	1380,7	101,6	18771	-7,95
141	10,9	1539,1	118,7	19958	-8,20
145	13,2	1905,0	173,0	20975	-8,41
119	12,7	1513,0	161,7	14161	-6,91
115	12,6	1454,6	159,0	13305	-6,70
117	10,8	1260,4	116,6	13626	-6,78
2807	202,3	28087,6	2083,9	399449	-144,77

У_х =

где а₀ и а₁ - параметры уравнения, на величину которых меняется у под воздействием х

; ;

где ; ;; .

2.5 Индексный метод анализа

В системе экономических индексов различают индексы постоянного (фиксирования) и индексы переменного состава. Индексами постоянного состава называются индексы, в которых изменяется одна величина. К ним относятся индексы физического объема, цен, производительности труда, трудовой себестоимости.

Индексы, которые представляют собой отношение 2-х или более переменных величин, называются индексами переменного состава. Примером индексов переменного состава является индекс стоимостного объема продукции, стоимостной индекс производительности труда, индекс средних затрат на рубль совокупной продукции. Индексы переменного состава могут быть разложены на индексы постоянного состава. Разложение индексов переменного состава на индексы постоянного состава составляет суть индексного метода анализа.

Посредством индексного метода анализа решается задача оценки влияния изменения факторов на изменение результативного показателя в относительном и абсолютном выражении.

Специфической задачей индексного анализа является оценка влияния структурных сдвигов на изменение общих объемов явлений и средних уровней качественных показателей.

Индексы средних уровней качественных показателей для явлений, состоящих из непосредственного несоизмеримых элементов, могут быть представлены как соотношение индекса общего объема явления и индекса объемного показателя. Так, индекс производительности труда стоимостной раскладывается следующим образом:

_v = Y_q: Y_tq

Возможности индексного метода ограничены оценкой влияния только тех факторов, которые непосредственно определяют уровень анализируемых результативных показателей. Для более глубокого анализа с выявлением причин изменения самих факторных показателей необходимо рассмотрение показателей факторов производства и комплексное применение индексного и других методов анализа

Таблица 10

Индексный анализ себестоимости

Показатели		Базисный период	Отчетный период
1. Производственные затраты на 1 га, тыс.руб.	zq	1,4	1,3
2. Урожайность, ц с 1 га	q	8,5	10,2
3. Себестоимость 1 ц, руб.	z	163,3	131,6

Общее изменение себестоимости 1 ц

i ==131,6/163,3=0,8

Себестоимость в отчетном году по сравнению с базисным уменьшилась на 20% или на 31,7 тысяч рублей.

а) за счет изменения затрат на 1 га:

i =: =0,12:0,14=0,9

Производственные затраты на 1 га посевной площади уменьшились на 10 % или 100 рублей.

б) за счет изменения урожайности:

i =: =0,14:0,16=0,9

Урожайность озимой пшеницы ц с 1 га увеличилась с 8,5 до 10,2 или на 10%

Таблица 11

Индексный анализ себестоимости

Предприятие	Валовой сбор, Ц		Себестоимость производства единицы продукции, руб.		Затраты на производство,  тыс. руб.			Индивидуальные индексы
	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	условный период	Физического объема	себестоимости
	q o	q1	zo	z1	qo zo	q1 z1	q1 zo
1	452	657	163	132	74	87	107	1,5	0,8
2	456	683	171	129	78	88	117	0,8
3	498	699	197	130	98	91	138	1,4	0,7
4	504	715	169	136	85	97	121	1,4	0,8
5	580	717	148	149	86	107	106	1,2	1,0
Итого	2490	3471	848	676	421	470	588	1,4	0,8

; I_q = 588218/420542 = 1,4

Валовой сбор озимой пшеницы в отчетном году увеличился на 40% что составило 981 ц

; I_z = 469510/588218 = 0,8

; I_qz =469510/420542 = 1,1

Производственные затраты увеличились на 10 % за счет увеличения валового сбора озимой пшеницы.

I_qz =I_q × I_z; I_qz= 1,4×0,8 = 1,12

Валовой сбор озимой пшеницы увеличился на 12 %

Таблица 12

Индексный анализ выручки

Предприятие	Реализовано, ц		Цена реализации, руб		Стоимость реализованной продукции тыс, руб			Индивидуальные индексы
	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	базисный период	отчетный период	условный период	Физического объема	цен
	q o	q1	po	p1	qo po	q1 p1	q1 po
1	319	478	94	123	30	59	45	1,5	1,3
2	340	490	100	127	34	62	49	1,4	1,3
3	350	493	111	132	39	65	55	1,4	1,2
4	355	500	127	130	45	65	63	1,4	1,0
5	406	502	111	139	45	70	56	1,2	1,3
Итого	1770	2463	109	130	193	321	269	1,4	1,2

; I_q = 269/193 = 1,4

В отчетном году было реализовано на 40% больше зерна, чем в базисном.

; I_p = 321/269 = 1,2

Цена реализации в отчетном году увеличилась на 20%

; I_qp = 1,4/1,2 = 1,66

I_qp =I_q × I_p I_qp = 1,4×1,2= 1,68

Стоимость реализованной продукции увеличилась на 16%

Таблица 13

Индексный анализ прибыли

Показатели	Базисный год	Отчетный год
Объем реализованной продукции, ц (q0; q1)	1770	2463
Выручка, тыс. руб. (q0p0; q1p1)	193	321
Себестоимость реализованной продукции, тыс. руб. (z0 q 0; z1q1)	421	470
Средняя цена реализации 1 ц, руб. (p0; p1)	109	130
Средняя себестоимость реализованной продукции, тыс. руб. (z0; z1)	848	676
Прибыль от реализации, тыс. руб. (М0 = q0p0 - z0 q 0; М1 = q1p1 - z1q 1)	-228	-149

1. Определим общую массу прибыли М за базисный и отчетный годы как разность между выручкой ∑qp и затратами ∑ zq на производство продукции за соответствующие годы.

М₀ = ∑q₀p₀ -∑ z₀q ₀ M₀ = 193-421= -228

М₁ = ∑q₁p₁ -∑ z₁q ₁ M₁ = 321-470 = -149

∆ М₁ - ∆ М₀= -149-228 = -377

. Выясним степень влияния изменения средних цен реализации, себестоимости производства и объема реализации на общий прирост прибыли, используя следующую схему разложения:

) прирост прибыли за счет изменения реализационных цен p

∆ М_p= ∑(p₁ - p₀) q₁ = ∑p₁q₁ - ∑p₀q₁

 

∆ М_p = 73890 = 52

) прирост прибыли за счет изменения себестоимости z

∆ М_z = ∑(z₀ - z₁) q₁ = ∑z₀q₁ - ∑z₁q₁

∆ М_z = 423636 = 118

) прирост прибыли за счет изменения объема реализации q

∆ М_q =∑ (q₁ - q₀)(p₀ - z₀) = (∑q₁p₀ - ∑q₀p₀) - (∑q₁z₀ - ∑q₀z₀)

∆ М_q = -512127 = 76-49 = 27

Таким образом, общий прирост прибыли формируется за счет трех составляющих в следующих соотношениях:

прирост массы прибыли

=

прирост за счет повышения средних цен реализации

+

прирост за счет снижения себестоимости производства

+

прирост за счет увеличения объема реализации

3. Анализ рядов динамики

.1 Расчет показателей рядов динамики

Ряды динамики характеризуют, либо уровни развития общественных явлений определенный момент времени, либо процесс их развития за определенный период времени и принимает в зависимости от этого вида моментных или периодических рядов динамики.

Моменты это ряды динамики уровни которого характеризуют размеры общественно-экономических явлений по состоянию на определенный момент: периодический или интервальный ряд динамики уровни которого характеризуют размеры общественно-экономических явлений за определенные периоды времени. Уровни могут быть начальными и конечными. Средний уровень в периодических рядах рассчитывается как простая средняя арифметическая.

В моментных рядах динамики средний уровень исчисляется по-разному. Если моментный ряд имеет равный промежуток времени между двумя составляющими данными, то средний уровень таких рядов исчисляется по формуле средних хронологических

где - уровни ряда.

Если периоды времени между датами не одинаковы, то при определении среднего уровня момента ряда нужно принимать во внимание и продолжительность и продолжительность периодов между датами т.е среднюю арифметическую взвешенную

где- время

Таблица 14

Расчет показателей ряда динамики

Годы	Валовой сбор, Ц	абсолютный прирост, ц		темп роста, %		темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста, ц
		по сравнению базисным годом	По сравнению с предыдущим годом	По сравнению базисным годом	По сравнению с предыдущим годом	По сравнению базисным годом	По сравнению с предыдущим годом
2005	907	-	-	100	-	-	-	-
2006	1035	128	128	114	114	14	14	9,07
2007	1368	461	333	151	132	51	32	10,35
2008	1424	517	56	157	104	57	4	14,24
2009	1425	518	1	157	104	57	4	14,25
2010	1922	1015	497	212	135	112	35	19,22

.2 Анализ рядов динамики

Ряды динамики и их показатели служат исходной базой статистической характеристики развития общественных явлений во времени. Они используются для выполнения основного направления развития т.е тенденций для измерения сезонных колебаний и характеристики некоторых других особенностей общественной жизни. Решение этих задач в ряде случаев требует применения тщательных приемов анализов ряда динамики. В статистике используются несколько приемов анализа динамических рядов. Одним из наиболее простых приёмов является укрупнение периодов, которые относятся к показателям динамического ряда. Сущность этого приема заключается в том, что данные за отдельные отрезки всего периода охваченного ряда динамики суммируются, и в результате получается, итоги за более продолжительные отрезки времени. При этом колебании чисел первоначального ряда скрывают, присущую им закономерность устраняется и победная закономерность в развитии явлений становится более заметной.

Укрупнение периодов часто применятся для обобщения данных об урожайности сельскохозяйственных культур за длительные отрезки времени.

Дело в том, что на величину урожайности оказывает влияние многие факторы, в том числе погодные условия. В связи с этим динамический ряд данных по урожайности за отдельные годы обнаруживает значительные колебания во времени при анализе динамики урожайности, если среднюю исчислять за последние 5-10 лет или более. Но при анализе кратких динамических рядов пользуются периодами за 3-5 лет.

Таблица 16. Выравнивание ряда динамики способом скользящей средней и способом укрупнения периодов

Годы	Валовой сбор, ц	Укрупнение периодов		Скользящая средняя
		сумма	средняя	Сумма	средняя
1996	452	1910	477,5
1997	456			1406	469
1998	498			1458	846
1999	504			1582	527
2000	580	2619	654,8	1741	580
2001	657			1920	640
2002	683			2039	680
2003	699			2097	699
2004	715	3087	771,8	2131	710
2005	717			2250	750
2006	818			2372	791
2007	837			2506	835
2008	851	5063	1012,6	2590	863
2009	902			2660	887
2010	907			2844	948
2011	1035			3310	1103
2012	1368

Таблица 17. Аналитическое выравнивание ряда динамики

t

Валовой сбор У

t₁

yt₁

t₁²

y_t=a_o+a₁t₁

2001

1

452

-4

-1808

16

607,4

2002

2

456

-3

-1368

9

641,8

2003

3

498

-2

 -996

4

676,2

2004

4

504

-1

-504

1

710,6

2005

5

580

1

580

1

779,4

2006

6

657

2

1314

4

813,8

2007

7

683

3

2049

9

848,2

2008

8

699

4

2796

16

 882,6

итого

36

5961

0

2063

60

5960

 *t - порядковый номер года

Аналитическое выравнивание можно проводить и графическим методом

Заключение

Статистика урожайности ставит своей целью объяснить причины различий и происшедших изменений в уровнях урожайности на разных предприятиях и хозяйствах и вскрыть не использованные резервы и возможности дальнейшего ее повышения. Эта задача особенно трудна по следующим причинам. Уровень урожайности зависит от весьма сложного комплекса факторов. Факторы, определяющие урожайность можно подразделить на две группы - природные и экономические.

Природные факторы характеризуются показателями качества почв и метеорологических условий. Экономические факторы есть следствие уровня развития производительных сил и производственных отношений; эти факторы проявляют себя в интенсификации земледелия.

К показателям интенсификации земледелия можно отнести показатели производственных затрат на единицу площади, количество вносимых минеральных и органических удобрений и затраты труда на 1 га посевной площади.

В данной работе приведены расчеты по данным показателям, и по этим данным можно сказать следующее.

При увеличении производственных затрат и затрат труда на единицу площади урожайность зерновых культур повышается, то есть наблюдается прямая связь между результативным и факторным признаком.

Внесение удобрений как органических так и минеральных привело к увеличению урожайности, ц с га, но в незначительной степени.

Также, по данным из таблицы 8 видно, что предприятие не рентабельно, в связи с низкой ценой реализации. Для того, чтобы предприятия стали функционировать рентабельно необходимо снизить себестоимость производства. Путем снижения производственных затрат или вносимых удобрений, так как они все равно не оказывают значительного влияния на урожайность зерновых. Дальнейшее повышение количества вносимых минеральных и органических удобрений не целесообразно.

Список литературы:

1. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2007

. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. - М.: ИНФРА-М, 1996.

.Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. - М.: ИНФРА-М, 2006

. Практикум по теории статистики/ под ред. Шмойловой Р.А.. - М.: Финансы и статистика, 2003

. Практикум по статистике/ под ред. Зинченко А.П. - М. «КолосС», 2003

. Политова И.Д., Сергеев С.С., Зинченко А.П., Гатаулин А.М., Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике. - М, Статистика, 1980.

. Интернет ресурс.

. Теория статистики: Учебник/ под ред. Громыко Г.Л. - М.: ИНФРА-М, 2006

. Теория статистики: Учебник. - 3-е изд., перераб. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 1999.