Экономико-статистический анализ производства продукции зерновых

Экономико-статистический анализ производства продукции зерновых

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

ФГОУ ВПО Иркутская государственная сельскохозяйственная академия

Колледж агротехнологий и бизнеса

Кафедра экономики

Курсовая работа по статистике

Экономико-статистический анализ производства продукции зерновых

Выполнил студент 1-го курса

спец-ти 080114.51

Васильчук Я.А.

Проверил: к.э.н., доц.

Большедворская В.К.

Иркутск, 2013

Содержание:

Введение

. Теоретические основы статистико-экономического анализа

.1 Сущность статистического изучения социально-экономических явлений

.2 Основные категории, используемые статистикой

. Экономико-статистический анализ производства продукции зерновых

.1 Статистическое наблюдение

.2 Сводка и группировка данных статистических наблюдений

.3 Изучение средних характеристик и показателей вариации

.4 Использование рядов динамики для анализа производства

.5 Использование метода индексы

Заключение

Список литературы

Введение

Растениеводство является одной из основных отраслей сельскохозяйственного производства. Народнохозяйственное значение растениеводства огромно и в первую очередь определяется тем, что оно обеспечивает человека практически всей продукцией растительного происхождения. Растениеводство является источником сырья для пищевой и перерабатывающей промышленности. Оно удовлетворяет потребности населения страны в продуктах питания, промышленности, в сырье и является базой развития для животноводства, обеспечивая эту отрасль кормами. Значительное место в производственном процессе растениеводства занимают зерновые культуры.

Производство зерна - основа всего сельскохозяйственного производства. Среди зерновых основными продовольственными культурами являются пшеница и рожь, а фуражными - ячмень и овес. От уровня зернового хозяйства во многом зависит развитие остальных отраслей сельского хозяйства, удовлетворение потребности населения не только в хлебе, но и в мясе, молоке и других сельскохозяйственных продуктах. (М.Н. Малыш - аграрная экономика).

Зерно является ценным продуктом питания. Непосредственно за счет продуктов переработки зерна (хлеб, мука, крупа) обеспечивается около 40% общей калорийности питания, почти 50% потребности в белках, 60% потребности в углеводах.

Зерно служит сырьем для ряда отраслей пищевой, химической, текстильной, винокуренной промышленности, является источником кормов для отраслей животноводства. Зерно требуется для создания и обновления государственных хлебных ресурсов, а также является важнейшим экспортным продуктом.

Совершенствование технологии и организации производства зерна зависит от условий возделывания культуры. При этом технология должна соответствовать необходимым организационно-экономическим требованиям, которые обеспечивают получение максимальной урожайности при минимальных затратах.

В современных условиях особенно актуальны проблемы повышения экономической эффективности производства зерновых, ибо в условиях функционирования рыночной экономики главная цель товаропроизводителя - максимизирование прибыли.

Важнейшие показатели экономической эффективности производства зерновых: урожайность, себестоимость продукции, производительность труда, рентабельность в производстве и другие.

Целью курсовой работы является проведение экономико-статистического анализа производства зерновых на основе данных исследуемого предприятия, а также формирование выводов и предложений, основанных на результатах исследования.

Из поставленной цели вытекают следующие задачи:

изучение теоретических основ эффективности производства зерновых культур на основе научной и учебной литературы;

рассмотрение организационно-экономической характеристики исследуемого предприятия;

рассмотрение вариации результативных показателей производства зерновых культур их динамика, выявление основной тенденции изменения;

проведение анализа производства зерновых культур с применением методов статистики.

При написании курсовой работы применялись следующие статистические методы: статистическое наблюдение, сводка и группировка данных статистических наблюдений, изучение средних характеристик и показателей вариации, использование рядов динамики для анализа производства.

1. Теоретические основы статистико-экономического анализа

.1 Сущность статистического изучения социально-экономических явлений

Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения - это связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них причины ведет к изменению другого - следствия.

Причина - это совокупность условий, обстоятельств, действие которых приводит к появлению следствия. Если между явлениями действительно существуют причинно-следственные отношения, то эти условия должны обязательно реализовываться вместе с действием причин. Причинные связи носят всеобщий и многообразный характер, и для обнаружения причинно-следственных связей необходимо отбирать отдельные явления и изучать их изолированно.

Особое значение при исследовании причинно-следственных связей имеет выявление временной последовательности: причина всегда должна предшествовать следствию, однако не каждое предшествующее событие следует считать причиной, а последующее - следствием.

В реальной социально-экономической действительности причину и следствие необходимо рассматривать как смежные явления, появление которых обусловлено комплексом сопутствующих более простых причин и следствий. Между сложными группами причин и следствий возможны многозначные связи, в которых за одной причиной будет следовать то одно, то другое действие или одно действие будет иметь несколько различных причин.

Чтобы установить однозначную причинную связь между явлениями или предсказать возможные следствия конкретной причины, необходима полная абстракция от всех прочих явлений в исследуемой временной или пространственной среде. Теоретически такая абстракция воспроизводится.

Приемы абстракции часто применяются при изучении взаимосвязей между двумя признаками (парная корреляция). Но чем сложнее изучаемые явления, тем труднее выявить причинно-следственные связи между ними. Взаимное переплетение различных внутренних и внешних факторов неизбежно приводит к некоторым ошибкам в определении причины и следствия.

Особенностью причинно-следственных связей в социально-экономических явлениях является их транзитивность, т.е. причина X и следствие У связаны соотношением, а не непосредственно.

Однако промежуточные факторы, как правило, при анализе опускаются.

Так, например, при использовании показателей международной методологии расчетов фактором валовой прибыли (У) считается валовое накопление основных и оборотных фондов (X), но при этом допускаются такие факторы, как валовой выпуск (Х/), оплата труда (X") и т. д. Правильно вскрытые причинно-следственные связи позволяют установить силу воздействия отдельных факторов на результаты хозяйственной деятельности.

Социально-экономические явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. Следовательно, при изучении этих явлений необходимо, абстрагируясь от второстепенных, выявлять главные, основные причины.

На первом этапе статистического изучения связи осуществляется качественный анализ изучаемого явления методами экономической теории, социологии, конкретной экономики.

На втором этапе строится модель связи на основе методов статистики: группировок, средних величин, таблиц и т. д.

На третьем, последнем этапе интерпретируются результаты; анализ вновь связан с качественными особенностями изучаемого явления.

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и поставленных задач. Связи между признаками и явлениями, ввиду их большого разнообразия, классифицируются по ряду оснований. Признаки по значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами.

Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.

Для социально-экономических явлений характерно, что наряду с существенными факторами, формирующими уровень результативно­го признака, на него оказывают воздействие многие другие неучтенные и случайные факторы. Это свидетельствует о том, что взаимосвязи явлений, которые изучает статистика, носят корреляционный характер и аналитически выражаются функцией вида.

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

1.2 Основные категории, используемые статистикой

Статистика оперирует определенными категориями - понятиями, отражающими существенные, всеобщие свойства и основные отношения явлений действительности.

Объект конкретного статистического исследования называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность - это множество единиц (объектов, явлений), объединённых единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества.

Специфическим свойством статистической совокупности является массовость единиц, поскольку явление характеризуется массовым процессом и всем многообразием определяющих его причин и форм.

Под единицами совокупности понимаются её неделимые первичные элементы, выражающие её качественную однородность, т. е. являющиеся носителями признаков.

Под качественной однородностью единиц совокупности понимается сходство единиц (объектов явлений) по каким-либо существенным признакам, но различающихся по каким-либо другим признакам.

Выделение качественно однородных статистических совокупностей является предпосылкой расчета обобщающих показателей, статистического изучения вариации, связей между признаками.

Признак - это показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый, как случайная величина.

Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т.е. необходимо наличие вариации.

Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Наличие вариации является основной предпосылкой статистического исследования. Варьирующие признаки могут быть количественными, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст, стаж работы, оплата труда и прочее) и неколичественными (атрибутивными), не имеющими числового выражения и представляющими собой смысловые понятия (профессия, социальная принадлежность и т д.)

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке. Признаки подразделяются на существенные, или главные, выражающие содержательную сторону явлений, и несущественные, или второстепенные, статистическому изучению подлежат существенные признаки.

Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные (признаки-факторы) и результативные признаки.

Факторные признаки - это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки.

Результативные признаки - это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков.

Итак, квалификация, стаж работы - это факторные признаки, а производительность труда - это результативный признак.

Статистический показатель - это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-либо свойства единиц совокупности в целом.

Этим он отличается от индивидуальных значений, которые, как отмечалось, называются признаками. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны - статистический показатель, размер вклада конкретного человека - признак.

Статистический показатель строится как обобщение знаний признака: он может определяться путем суммирования абсолютных значений признака (численность населения, трудовых ресурсов, безработных), вычисления средних значений признаков (средняя зарплата, средняя урожайность) и относительных величин (индексы цен, темпы роста).

Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, объективно отражающая существующие между явлениями взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества как на макроуровне (страна, регион), так и на микроуровне (отдельное предприятие, фирма, объединение, домохозяйство, семья и т.д.).

Показатели в системе могут быть связаны как жестко детерминированной связью (связь основных фондов, числа работников и объема продукции предприятия), так и стохастической связью (зависимость урожайности отдельной культуры от количества внесенных удобрений - с увеличением количества внесенных удобрений урожайность растет в целом, в то время как на отдельных участках посевного клина, ввиду действия других факторов, может наблюдаться даже ее снижение).

Статистическая закономерность - количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц закономерности). Она проявляется не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности, т.е. в среднем.

статистический вариация индекс динамика

2. Экономико-статистический анализ производства продукции зерновых

.1 Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Не всякий сбор данных можно назвать статистическим наблюдением. Наблюдение будет статистическим, во-первых, когда оно сопровождается регистрацией изучаемых фактов в соответствующих учетных документах для дальнейшего их обобщения, во-вторых - когда носит массовый характер. Это обеспечивает охват значительного числа случаев проявления того или иного процесса, необходимого и достаточного для того, чтобы получить данные, которые касаются не только отдельных единиц совокупности, но и всей совокупности в целом.

Статистическое наблюдение должно отвечать ряду важнейших требований:

а) проводиться непрерывно и систематически;

б) учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;

в) данные должны быть максимально достоверны и точны;

г) исследуемые явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.

Сбор статистических данных может проводиться как органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, другими государственными структурами, так и экономическими службами банков, бирж, предприятий, фирм.

Только в этом случае исследователи получают достоверную и достаточно разнообразную статистическую информацию, позволяющую всесторонне изучать социально-экономические явления.

Статистическое наблюдение (сбор первичного статистического материала) состоит из трех основных этапов:

подготовка статистического наблюдения;

организация и производство наблюдения;

контроль полученных первичных данных.

На этапе подготовки статистического наблюдения определяется цель, устанавливаются объект и единица наблюдения, разрабатываются инструментарий и программа наблюдения. Общей целью статистического наблюдения является получение достоверной информации о тенденциях развития явлений и процессов для последующего принятия управленческих решений. Она должна быть конкретной и четкой. Нечетко поставленная цель может привести к сбору не тех данных, которые необходимы для решения конкретной задачи.

На втором этапе решаются важнейшие организационные вопросы статистического наблюдения. Они заключаются в том, чтобы выбрать соответствующие целям и задачам конкретного статистического наблюдения организационные формы наблюдения, виды наблюдения и способы получения статистической информации.

Все многообразие форм, видов и способов наблюдения можно представить следующим образом.

По форме организации статистического наблюдения: отчетность; специально организованное статистическое обследование - перепись; регистры.

По видам статистического наблюдения:

а) по времени регистрации фактов (текущее или непрерывное; прерывное периодическое, единовременное);

б) по охвату единиц совокупности (сплошное; несплошное - основного массива, выборочное, монографическое).

По способам получения статистической информации:

непосредственное наблюдение;

документальный способ;

опрос - экспедиционный, анкетный, явочный, корреспондентский, саморегистрация.

Основной формой статистического наблюдения является отчетность. Если первичный учет (первичный учетный документ) регистрирует различные факты, то отчетность является обобщением первичного учета.

На третьем этапе собранный статистический материал должен пройти контроль. Как показывает практика, даже при четко организованном статистическом наблюдении встречаются погрешности и ошибки, которые требуют исправления. Поэтому целью этого этапа является как счетный, так и логический контроль полученных первичных данных. Расхождение между расчетным и действительным значениями исследуемой величины в статистике называют ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации могут быть случайными и систематическими.

2.2 Сводка и группировка данных статистических наблюдений

Исходные данные по годам в ООО «Анга» за 1997-2007 годы

Табл.1 - Исходные данные для группировки с равными интервалами

,4 - max по совокупности

,4 - min по совокупности

По формуле Стерджесса

= 1 + 3,322lgN ≈ 4 группы,

- количество групп- число ед. совокуп-ти= 11

Определим величину интервала

i =  =  =  = 2

Табл.2 - Интервальный ряд распределения р-нов по урожайности зерновых

Табл.3 - Группировка групп по урожайности зерновых

Вывод: Типичная группа самая многочисленная и занимает наибольший удельный вес по определяющему признаку - валовому сбору (46,9%).

Урожайность в типичной группе отличается от совокупности на -0,4 т/га (13,5 - 13,9)

Очень близки и 2 другие показателя:

затраты на 1 га - -2,5 руб. (12,6 - 15,1)

себестоимость - -0,14 руб. (0,94 - 1,08)

Следовательно, границы типичной группы назначены, верно.

Наблюдается следующая закономерность: с увеличением затрат на гектар посева (8) растет урожайность (7) и снижается себестоимость 1 т (9).

Таким образом, проведенная группировка по урожайности вскрывает возможности и зависимость между урожайностью, затратами на 1 га и себестоимостью продукции.

2.3 Изучение средних характеристик и показателей вариации

Табл. 4 - Исходные данные для расчета

Средний размер посевной площади зерновых в расчете определим по формуле средней арифметической простой

x =  (га)

Среднюю урожайность зерновых определим по формуле средней арифметической взвешенной

x =

 = 13,5 (ц/га)

Среднее квадратическое отклонение

 = 2,3 (ц/га)

x

,5-2,3

,2

Коэффициент вариации

V = % =

Таким образом, колеблемость урожайности зерновых по годам составляет 17,0 %, а поскольку она меньше 30 %, то изучаемая совокупность является однородной.

2.4 Использование рядов динамики для анализа производства

Выявим основную тенденцию динамики урожайности, используя следующие методы:

) укрупнение интервалов;

) скользящий средний;

) аналитическое выравнивание динамического ряда по уравнению прямой линии (определение тренда).

и 2 методы

Укрупнение интервалов и скользящей средней

Табл. 5 - Урожайность зерновых культур за 1997-2006г.г.

Метод укрупнения интервалов (периодов) - суть метода заключается в том, что указывается периоды, за которые определяются новые уровни, а затем ведется их сравнение.

 = 

Метод скользящей средней - суть метода состоит в том, что при расчете среднего уровня интервал системы вдвигается на 1 дату.

Вывод: Методом укрупнения интервалов и скользящей средней выявили, что урожайность зерновых культур за 10 лет имеет тенденцию к росту.

Проведем аналитическое выравнивание динамического ряда по уравнению прямой линии (определение тренда).

Табл. 6 - Фактическая и выравненная урожайность зерновых за 1997-2007г.г.

Поскольку увеличение валовой продукции в данном случае происходит сравнительно равномерно, то для выравнивания данного ряда динамики можно взять уравнения прямой линии =  

  0,6 = 2

   = 0,3

y = 12,0 + 0,3t

Покажем на графике фактическую выравненную и среднюю валовую продукцию.

y =

Рис. 1 - Фактическая выравненная и средняя валовая продукция

Вывод: Фактическая В.П. имеет не четко выраженную тенденцию, выравненная В.П. показывает четкую тенденцию к росту стоимости В.П.

2.5 Использование метода индексов

Индексный метод представляет собой совокупность приемов, которая исторически возникла для измерения динамики экономических явлений, т. е. для того, чтобы охарактеризовать, например, движение объема продукции, изменение цен, производительности труда, себестоимости и т. д. Индексы выражаются относительными числами.

Индексный метод сравнительно молодой в статистике. Индексы широко применяются не только в анализе динамики явлений, но и для сравнения уровней показателей в территориальном аспекте, для анализа факторов изменения явлений во времени и пространстве.

Индекс - это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов).

Каждый индекс включает два вида данных: оцениваемые данные, которые принято называть отчетными и обозначать значком «1», и данные, которые используются в качестве базы сравнения - базисные, обозначаемые значком «0».

Индекс, который строится как сравнение обобщенных величин, называется сводным или общим, и обозначается «I». Если же сравниваются необобщенные величины, то индекс называется индивидуальным и обозначается «i».

С помощью индексов изучим отклонение величины валового сбора зерна при сравнении одного года с другим.

Табл.7 - Посевные площади и урожайность зерна по 1997 и 1998г.г.

Базой сравнения принимается 1997 год, т.е. 1998 год сравнивается с 1997 годом

Обозначения:

 и  - урожайность зерновых, соответственно в 1997 и 1998г.г.;

 и  - посевная площадь;

 - валовой сбор в 1997г.;

 - валовой сбор в 1998г.;

 - условный валовой сбор

Рассчитаем отклонение величины валового сбора зерна:

или в абсолютном выражении

Отклонение валового сбора за счет влияния уровня урожайности:

или в абсолютном выражении

Отклонение валового сбора за счет влияния посевной площади:

или в абсолютном выражении

Проверка:

  1,1469 = 1,1293 + 1,0156

1,1469 = 1,1469

   5455 = 4875 + 580

5455 = 5455

В свою очередь индекс посевной площади не рассчитывается, т.к. данные по структуре посевных площадей не приводятся, индекс посевной площади зависит только от размера площади.

В 1998 году величина валового сбора больше, чем в 1997 году на 5455ц, в том числе за счет высокой урожайности валовой сбор больше на 4875ц, а из-за большей посевной площади валовой сбор больше на 580ц.

Заключение

В данной курсовой работе проведен экономико-статистический анализ производства продукции зерновых. Курсовая работа разработана на основании исходных данных по годам в ООО «Анга» за 1997-2007 годы.

В курсовой работе были изложены теоретические основы статистико-экономического анализа, экономико-статистический анализ производства продукции зерновых, проведена сводка и группировка данных статистических наблюдений, проведен анализ динамики производства продукции, выполнены корреляционно-регрессионный и индексный анализ производства продукции.

При использовании метода «Сводка и группировка» группировочными признаками были урожайность, валовой сбор, затраты, себестоимость. Построена группировка с равными интервалами. Была выявлена типичная группа - самая многочисленная и занимает наибольший удельный вес по определяющему признаку - валовому сбору (46,9%).

Урожайность в типичной группе отличается от совокупности на -0,4 т/га (13,5 - 13,9)

Очень близки и 2 другие показателя: затраты на 1 га - -2,5 руб. (12,6 - 15,1) и себестоимость - -0,14 руб. (0,94 - 1,08).

Затем проводился анализ урожайности зерна с помощью средних величин, которые показывают: средний размер посевной площади зерновых равна 3224,5 (га); средняя урожайность зерновых 13,5 (ц/га); среднее квадратическое отклонение 3,2 (ц/га); колеблемость урожайности зерновых по годам составляет 17,0 % и это показывает, что изучаемая совокупность является однородной.

Используя ряды динамики, было рассмотрено изменение урожайности зерновых культур за период с 1997 по 2006г.г. Для выявления основной тенденции динамики урожайности были использованы следующие методы: укрупнение интервалов; скользящий средний; аналитическое выравнивание динамического ряда по уравнению прямой линии (определение тренда).

Методом укрупнения интервалов и скользящей средней выявили, что урожайность зерновых культур за 10 лет имеет тенденцию к росту. Методом определения тренда на графике показывает, что фактическая В.П. имеет не четко выраженную тенденцию, выравненная В.П. показывает четкую тенденцию к росту стоимости В.П.

Индексный анализ производства зерна по двум годам показал, что в целом в 1998 году величина валового сбора больше, чем в 1997 году на 5455ц, в том числе за счет высокой урожайности валовой сбор больше на 4875ц, а из-за меньшей посевной площади валовой сбор больше на 580ц.

Для более эффективного производства зерна можно сделать следующие предложения: эффективно использовать земельные, трудовые и материальные ресурсы районов; увеличить объемы производства, улучшить качество продукции; снизить материально-денежные затраты на производство сельскохозяйственной продукции.

Список литературы:

1.      Гришин А.Ф. Статистика: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 240с.

.        Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001. - 272с.

.        Елисеева И.И., Юзбарев М.М. Общая теория статистики: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 480с.

.        Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др. Статистика: Курс лекций. - Издательство НГАЭиУ; М.: ИНФРА-М, 2000. - 387с.

.        Шмойлов Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б. Теория статистики: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 656с.: ил.