Статистико-экономический анализ производства продукции животноводства предприятий Ставропольского края
Российский государственный аграрный
университет -
МСХА имени К.А. Тимирязева
(ФГБОУ ВПО РГАУ - МСХА имени К.А.
Тимирязева)
Учетно-финансовый факультет
Кафедра статистики и эконометрики
КУРСОВОЙ ПРОЕКТ
НА ТЕМУ:
«Статистико-экономический анализ
производства продукции животноводства предприятий Ставропольского края»
Выполнила: магистр
группы учётно-финансового факультета Карасёва Ю.О.
Проверила: Тарасова О.Б.
МОСКВА 2013 г.
Введение
Продукция животноводства является важнейшим источником питания населения
страны, она обеспечивает население высокобелковыми и диетическими продуктами
питания, а ряд отраслей промышленности -сырьем. Особенность его в том, что
энергоемкость продукции животноводства (затраты энергии на одну калорию
продукции) в 15-20 раз выше, чем в растениеводстве и для расширения отрасли
необходимо иметь общий высокий уровень экономики страны и сельского хозяйств в
целом, высокий спрос на мясо молоко, яйца и продукты их переработки. Вследствие
всего этого, для сельскохозяйственных организаций очень важно производить
высококачественную и недорогую продукцию.
Система показателей статистики животноводства должна обеспечить
достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в каждый данный момент,
раскрыть закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи,
оценить эффективность ведения производства и мер его регулирования, вскрыть
имеющиеся диспропорции, показать возможные пути их преодоления и использовании
имеющихся резервов.
Цель курсового проекта - используя экономические и статистические методы,
проанализировать эффективность производства продукции животноводства в отдельно
взятом регионе. Также необходимо найти закономерности, объяснить, почему одна
группа предприятий лучше другой и выявить возможные резервы повышения уровня и
эффективности производства продукции животноводства.
Задачами курсового проекта являются:
1. получение показателей, характеризующих уровень эффективности
производства продукции животноводства;
2. изучение различий в уровне этих показателей по совокупности путем
расчета показателей вариации;
. произвести типологическую группировку предприятий по уровню и
эффективности производства продукции;
. изучить по типическим группам:
- уровень результативных показателей деятельности
животноводства, применив прием разложения составного показателя на простые и
индексный анализ валового сбора по типическим группам;
- специализацию производства;
- размер и уровень концентрации производства;
- уровень интенсификации производства;
- финансовое состояние предприятий;
- уровень экономической эффективности, путем проведения анализа
массы прибыли по факторам между крайними типическими группами, анализа средней
рентабельности реализации по группе основных продуктов;
5. оценить влияние на выход валовой продукции животноводства отдельных
факторов на основе комбинированной группировки и с помощью
корреляционно-регрессионного анализа;
6. изменение показателей уровня эффективности производства в
динамике.
В процессе анализа используются следующие статистические методы:
ü метод статистических группировок;
ü графический и табличный метод;
ü метод комбинационной группировки;
ü метод корреляционно - регрессионного анализа;
ü индексный метод;
ü метод средних и относительных величин;
ü сопоставление параллельных рядов;
ü разложение составного показателя.
Анализ проводится по группе хозяйств по данным 2011г. Исходные данные для
курсового проекта представляют собой типическую выборку со случайным
бесповторным отбором из группы организаций.
Глава 1. Производственно-экономическая характеристика выборочной
совокупности и типизация сельскохозяйственных организаций
1.1 Производственно-экономическая
характеристика выборочной совокупности сельскохозяйственных предприятий
Проведем первоначально характеристику хозяйств Ставропольского края по
следующим признакам:
по формам собственности;
по виду экономической деятельности;
по численности работников.
Генеральная совокупность всех зарегистрированных хозяйств составляет 68
предприятий. Результаты группировки представлены в таблице 1.
животноводство
совокупность анализ
Таблица
1
Распределение
хозяйств выборочной совокупности по районам Ставропольского края
|
Название района
|
Количество организаций
|
|
APЗГИPCKИЙ PAЙOH
|
9
|
|
AПAHACEHKOBCKИЙ PAЙOH
|
11
|
|
БЛAГOДAPHEHCKИЙ PAЙOH
|
7
|
|
ГPAЧEBCKИЙ PAЙOH
|
3
|
|
ИПATOBCKИЙ PAЙOH
|
11
|
|
KPACHOГBAPДEЙCKИЙ PAЙOH
|
7
|
|
ПETPOBCKИЙ PAЙOH
|
8
|
|
TУPKMEHCKИЙ PAЙOH
|
7
|
|
TPУHOBCKИЙ PAЙOH
|
5
|
|
Всего
|
68
|
Рис 1 - Распределение хозяйств выборочной совокупности по районам
Ставропольского края.
Таблица 2.
Характеристика хозяйств по формам собственности
|
Значение кода КФС
|
Код КФС
|
Количество организаций
|
|
Собственность субъектов
Российской Федерации
|
13
|
0
|
|
Иная смешанная российская
собственность
|
49
|
0
|
|
Смешанная российская
собств. с долей федеральной собствен.
|
41
|
0
|
|
Федеральная собственность
|
12
|
0
|
|
Частная собственность
|
16
|
68
|
|
Всего
|
-
|
68
|
В Ставропольском крае преобладают производственные кооперативы (37
хозяйств) и Общества с ограниченной ответственностью (17 хозяйств).
Таблица 3.
Характеристика хозяйств по организационно-правовой форме
|
Значение кода ОПФ
|
Код ОПФ
|
Количество организаций
|
|
Колхозы
|
54
|
1
|
|
Унитарные предпр., основ.на
праве хозяйственного ведения
|
42
|
1
|
|
Открытые акционерные
общества
|
47
|
5
|
|
Производственные
кооперативы
|
52
|
37
|
|
Закрытые акционерные
общества
|
67
|
7
|
|
Общества с ограниченной
ответственностью
|
65
|
17
|
|
Всего
|
-
|
68
|
Рис 2 - Характеристика совокупности по организационно-правовой форме
По виду экономической деятельности хозяйства в основном занимаются
производством зерновых и зернобобовых (60 из 68) и производством зерновых и
технических культур (4 из 68). В области преобладают преимущественно средние и
мелкие по размеру предприятия.
Таблица 4
Характеристика представленных хозяйств по заявленному виду экономической
деятельности
|
Значение кода ОКВЭД
|
Код ОКВЭД
|
Количество организаций
|
|
Разведение крупного
pогатого скота
|
01.21
|
1
|
|
Разведение овец, коз
|
01.22.1
|
2
|
|
Выращивание виногpада
|
01.13.1
|
1
|
|
Выращивание зеpновых,
технических и пpочих сельскохозяйственных культуp, не включенных в дpугие
гpуппиpовки
|
01.11
|
4
|
|
Выращивание зеpновых и
зеpнобобовых культуp
|
01.11.1
|
60
|
|
Всего
|
-
|
68
|
Рис 3 - Характеристика хозяйств совокупности по заявленному виду
экономической деятельности.
Проведем статистико-экономический анализ уровня и эффективности
производства продукции животноводства по выборочной совокупности из 68
сельскохозяйственных организаций Ставропольского края, ведущих товарное
сельскохозяйственное производство. Представленные хозяйства занимаются
производством и реализацией продукции животноводства.
Внутри изучаемой совокупности обычно имеются значительные различия по
признакам. Анализ вариации (изменчивости) признаков по единицам совокупности
предназначен для оценки её однородности, обоснования необходимости проведения
группировки и выбора группировочных признаков. Для этого по данным за отчетный
год необходимо рассчитать по каждому предприятию 5-6 наиболее существенных
показателей, которые наиболее полно характеризуют уровень и эффективность
реализации продукции животноводства.
Для характеристики уровня реализации продукции животноводства рассчитаем
следующие показатели:
. Затраты на удобрения в расчете на 100 га сельскохозяйственных
угодий, тыс. руб.
. Среднегодовая численность работников в расчете на 100 га
сельскохозяйственных угодий, чел.
. Условное поголовье в расчете на 100 га сельскохозяйственных
угодий, гол.
Для характеристики эффективности производства продукции животноводства, а
также реализации ее продукции можно использовать показатели:
. Выручка от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га
сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.
. Прибыль от реализации продукции животноводства в расчете на 100
га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.
. Рентабельность продукции животноводства, %
По данным за отчетный год были рассчитаны и занесены в таблицу 2 основные
показатели уровня и эффективности производства продукции растениеводства по
группе предприятий Московской области.
Таблица 5
Основные показатели реализации продукции животноводства предприятий
Ставропольского края
|
№ хозяйства в рабочей базе данных
|
В расчете на 100 га с.-х.
угодий
|
Удой на 1 корову, ц.
|
Рентабель ность
производства продукции животно водства, %
|
|
Стоимость валовой
продукции, тыс. руб.
|
Затраты в животноводстве на
корма, тыс. руб.
|
Выручка от реализации
продукции животно водства, тыс. руб.
|
Среднегодовая численность
работников, занятых в с. -х. производстве, чел.
|
|
|
|
49
|
3,65
|
245,00
|
0,00
|
1,70
|
0,00
|
0
|
|
88
|
4,38
|
444,00
|
11,29
|
2,26
|
0,00
|
-89,46
|
|
17
|
6,26
|
225,00
|
0,57
|
0,57
|
0,00
|
-0,53
|
|
89
|
7,62
|
392,00
|
9,51
|
1,07
|
0,00
|
-19,18
|
|
21
|
8,09
|
157,00
|
8,83
|
1,00
|
0,00
|
-1,91
|
|
77
|
8,88
|
1944,00
|
2,50
|
1,12
|
0,00
|
-66,19
|
|
52
|
9,46
|
570,00
|
10,86
|
0,96
|
0,00
|
-36,92
|
|
31
|
9,92
|
92,00
|
7,82
|
4,84
|
0,00
|
-14,08
|
|
18
|
11,86
|
3030,00
|
17,44
|
0,89
|
0,00
|
-73,71
|
|
33
|
12,04
|
667,00
|
10,88
|
0,87
|
0,00
|
8,08
|
|
13
|
13,08
|
2313,00
|
4,94
|
0,29
|
0,00
|
-35,53
|
|
74
|
13,47
|
891,00
|
7,32
|
1,24
|
0,00
|
-45,56
|
|
45
|
16,78
|
1115,00
|
35,33
|
0,99
|
0,00
|
-25,90
|
|
30
|
16,96
|
734,00
|
4,78
|
1,36
|
0,00
|
-47,08
|
|
34
|
19,37
|
892,00
|
4,78
|
1,09
|
0,00
|
-33,47
|
|
73
|
19,89
|
956,00
|
29,92
|
1,10
|
0,00
|
-19,26
|
|
69
|
21,93
|
2178,00
|
15,93
|
0,59
|
0,00
|
15,89
|
|
15
|
22,82
|
1002,00
|
12,00
|
0,67
|
0,00
|
-18,15
|
|
1
|
23,27
|
2689,00
|
13,75
|
1,13
|
0,00
|
-34,86
|
|
95
|
26,28
|
671,00
|
3,40
|
2,21
|
0,00
|
0,00
|
|
78
|
30,01
|
2799,00
|
29,94
|
1,32
|
0,00
|
-42,54
|
|
91
|
35,96
|
0,00
|
0,00
|
2,71
|
0,00
|
0,00
|
|
16
|
36,86
|
4437,00
|
49,85
|
1,14
|
0,00
|
-72,97
|
|
23
|
38,77
|
1013,00
|
27,87
|
1,51
|
0,00
|
-13,03
|
|
19
|
40,79
|
2773,00
|
57,65
|
0,61
|
0,00
|
-25,52
|
|
28
|
40,91
|
4191,00
|
16,85
|
0,00
|
-42,14
|
|
85
|
41,99
|
7567,00
|
25,32
|
1,10
|
0,00
|
-16,25
|
|
66
|
42,43
|
4118,00
|
23,17
|
1,16
|
0,00
|
-41,06
|
|
65
|
43,61
|
3395,00
|
36,19
|
2,09
|
0,00
|
-29,71
|
|
71
|
44,00
|
1705,00
|
27,34
|
1,62
|
0,00
|
-34,99
|
|
37
|
44,25
|
2437,00
|
51,27
|
1,64
|
0,00
|
-55,18
|
|
6
|
45,25
|
4419,00
|
29,88
|
1,09
|
0,00
|
-35,99
|
|
81
|
47,88
|
747,00
|
27,80
|
2,50
|
0,00
|
-18,24
|
|
20
|
52,02
|
1614,00
|
57,87
|
1,09
|
0,00
|
-5,93
|
|
2
|
53,07
|
5373,00
|
41,54
|
1,14
|
0,00
|
-29,02
|
|
51
|
53,71
|
2880,00
|
56,73
|
1,87
|
0,00
|
-44,87
|
|
75
|
55,70
|
18362,00
|
98,21
|
1,35
|
32,10
|
-56,18
|
|
82
|
63,35
|
5484,00
|
53,37
|
0,88
|
0,00
|
23,40
|
|
67
|
67,31
|
4542,00
|
42,15
|
2,23
|
0,00
|
-40,10
|
|
12
|
69,94
|
5075,00
|
42,11
|
1,04
|
0,00
|
12,86
|
|
47
|
75,57
|
6602,00
|
61,75
|
1,44
|
0,00
|
-25,37
|
|
9
|
79,22
|
3501,00
|
41,41
|
1,74
|
0,00
|
-32,06
|
|
8
|
85,14
|
10831,00
|
26,03
|
1,46
|
0,00
|
-41,32
|
|
54
|
85,17
|
4062,00
|
52,32
|
2,09
|
32,08
|
-36,30
|
|
5
|
86,25
|
8412,00
|
35,29
|
1,35
|
0,00
|
-23,44
|
|
10
|
89,10
|
8510,00
|
32,78
|
1,56
|
12,85
|
-28,61
|
|
72
|
92,77
|
15398,00
|
27,36
|
1,97
|
0,00
|
-61,65
|
|
59
|
100,08
|
2212,00
|
97,34
|
1,71
|
32,17
|
-7,05
|
|
83
|
100,81
|
2098,00
|
24,29
|
2,20
|
0,00
|
-32,76
|
|
3
|
102,53
|
3697,00
|
75,62
|
1,52
|
0,00
|
-12,56
|
|
70
|
102,64
|
5956,00
|
34,07
|
1,51
|
0,00
|
-6,64
|
|
11
|
103,30
|
9396,00
|
47,70
|
1,27
|
0,00
|
-21,28
|
|
7
|
104,06
|
11763,00
|
59,63
|
1,73
|
16,12
|
-24,52
|
|
29
|
104,86
|
7191,00
|
83,86
|
1,82
|
30,01
|
-14,96
|
|
68
|
116,64
|
2277,00
|
67,94
|
1,21
|
0,00
|
-29,95
|
|
27
|
129,85
|
10255,00
|
79,35
|
1,24
|
29,57
|
6,81
|
|
76
|
132,13
|
9629,00
|
71,96
|
1,73
|
26,72
|
-18,76
|
|
4
|
134,01
|
15791,00
|
92,86
|
1,34
|
28,98
|
-20,28
|
|
80
|
154,00
|
10684,00
|
105,48
|
2,08
|
39,63
|
-17,13
|
|
44
|
172,83
|
9309,00
|
137,56
|
2,21
|
0,00
|
9,39
|
|
86
|
239,98
|
24025,00
|
169,87
|
2,27
|
0,00
|
-7,68
|
|
53
|
288,44
|
18917,00
|
226,84
|
2,89
|
40,71
|
1,91
|
|
64
|
309,36
|
17628,00
|
295,94
|
2,35
|
0,00
|
45,48
|
|
25
|
314,57
|
14389,00
|
280,31
|
2,03
|
51,33
|
9,99
|
|
55
|
565,16
|
66043,00
|
430,98
|
1,97
|
55,77
|
-6,34
|
|
98
|
642,01
|
9584,00
|
612,20
|
3,54
|
39,73
|
19,93
|
|
61
|
671,01
|
42116,00
|
558,75
|
2,69
|
61,89
|
37,54
|
|
97
|
975,10
|
20228,00
|
785,92
|
2,15
|
76,27
|
12,05
|
1.2 Анализ вариации основных показателей развития отрасли животноводства
Имеется выборочная совокупность предприятий Ставропольского края,
состоящая из 68 единиц наблюдения. Применим к этой совокупности метод
группировок.
Метод группировок предполагает разделение сложного явления на однородные
группы по определенным существенным для него признакам. Этот метод является
основой для применения других методов статистического анализа основных сторон и
характерных особенностей процесса реализации продукции животноводства.
Группировки производятся по какому-либо группировочному признаку. По характеру
этого признака, количеству группировочных признаков и характеру различий между
группами выделяют виды статистических группировок.
В соответствии с поставленными задачами выполнения курсового проекта
проведем результативную группировку предприятий Ставропольского края по
определенному группировочному признаку. Такая группировка производится по
результативному признаку, т.е. признаку, являющемуся результатом по отношению к
системе показателей в группах. Выделим следующие этапы при проведении
группировки:
1 Выбор группировочного признака
2 Определения числа групп и их границ: построение ранжированного
ряда распределения выбранного признака; анализ огивы, выбор способа деления на
группы (визуальный по графику или механическое деление на группы с равными
интервалами); построение интервального ряда распределения
Построение на основе интервального ряда распределения группировочного
признака аналитической группировки, т.е. группировки, на основе которой
решаются задачи о связи между признаками. Выделенные группы характеризуются
системой показателей для изучения качественных особенностей каждой группы
(показатели рассчитывают как средние характеристики выделенных групп на базе
сводных данных по этим группам)
Построение типологической группировки, решающей задачу выделения
в составе первоначальной массовой совокупности тех ее частей, которые однородны
по качеству. Выделяются три типические группы (низшая, средняя и высшая). При
этом важно выполнение двух основных условий: качественной однородности единиц,
включаемых в группу при существенности различий между группами и достаточно
большая численность единиц в группах.
Итак, проведем группировку в соответствии с выделенными этапами. Прежде
всего, необходимо выбрать признак, по которому будет проводиться группировка.
Тема исследования - анализ эффективности производства продукции животноводства,
поэтому в качестве группировочных целесообразно выбрать результативные признаки
по отношению к процессу производства продукции животноводства. Признаки
являются относительными величинами, так как абсолютные показатели
несопоставимы. Рассчитаем возможные группировочные признаки.
Для выбора наилучшего группировочного признака необходимо провести анализ
вариации этих признаков, т.е. охарактеризовать колеблемость, изменчивость
признаков.
Рассчитаем показатели вариации по прибыли на 100 га с/х угодий,
рентабельности реализации продукции животноводства, выручки на 100 га с/х
угодий.
Наименьшей вариацией признака обладает выручка на 100 га с/х угодий.
Следовательно, в качестве группировочного признака выбираем выручку на 100 га
сельскохозяйственных угодий.
Так как анализ проводится по выборочным данным, то рассчитаем среднюю и
предельную ошибку выборки по выручке на 100 га сельскохозяйственных угодий.
Таблица 7
Расчет показателей вариации
|
Показатели
|
Стоимость валовой продукции
животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс. руб.
|
Выручка на 100 га с.-х.
угодий, тыс. руб.
|
|
Среднее значение
|
108,53
|
82,68
|
|
Дисперсия
|
29290,09
|
21074,47
|
|
Среднее квадратическое
отклонение
|
171,14
|
145,17
|
|
Коэффициент вариации
|
157,69
|
175,58
|
Несмещенная оценка дисперсии находится по формуле:
1104944
Соответственно
рассчитываем среднюю и предельную ошибки выборки.
Рассчитаем
среднюю ошибку выборочной средней
(тыс.
руб.)
Определим
предельную случайную ошибку выборочной средней при t=1,96
(тыс.
руб.)
Проведем
интервальную оценку, т. е. найдем интервал, в котором с заданным уровнем
вероятности находится средняя генеральной совокупности.
(тыс.
руб.)
Таким
образом, с доверительным уровнем вероятности 0,95 можно утверждать, что средняя
выручка на 100 га сельскохозяйственных угодий в области находится в пределах от
14,55 до 150,81 тыс. руб.
1.3
Группировка сельскохозяйственных организаций по уровню развития отрасли
животноводства
Определим число групп и их границы для интервального ряда распределения.
Построим ранжированный ряд группировочного признака, в котором предприятия
совокупности распределяются по нарастанию признака.
Таблица 8
Ранжированный ряд по стоимости валовой продукции животноводства на 100 га
с/х угодий, т.р.
|
№ по ранжиру
|
Стоимость на 100 га, т.р.
|
№ по ранжиру
|
Стоимость на 100 га, т.р.
|
|
1
|
3,652
|
30
|
53,065
|
|
2
|
4,381
|
53,707
|
|
3
|
6,264
|
32
|
55,697
|
|
4
|
7,619
|
33
|
63,349
|
|
5
|
8,090
|
34
|
67,309
|
|
6
|
8,880
|
35
|
69,938
|
|
7
|
9,456
|
36
|
75,569
|
|
8
|
9,919
|
37
|
79,216
|
|
9
|
11,862
|
38
|
85,141
|
|
10
|
12,042
|
39
|
85,174
|
|
11
|
13,077
|
40
|
86,248
|
|
12
|
13,466
|
41
|
89,101
|
|
13
|
16,776
|
42
|
92,768
|
|
14
|
16,962
|
43
|
100,084
|
|
15
|
19,373
|
44
|
100,807
|
|
16
|
19,887
|
45
|
102,534
|
|
17
|
21,934
|
46
|
102,637
|
|
18
|
22,824
|
47
|
103,299
|
|
19
|
23,266
|
48
|
104,060
|
|
20
|
26,284
|
49
|
104,857
|
|
21
|
30,012
|
50
|
116,636
|
|
22
|
35,959
|
51
|
129,854
|
|
23
|
36,865
|
52
|
132,131
|
|
24
|
38,769
|
53
|
134,006
|
|
25
|
40,791
|
54
|
153,996
|
|
26
|
40,914
|
55
|
172,827
|
|
27
|
41,987
|
56
|
239,978
|
|
28
|
42,426
|
57
|
288,437
|
|
29
|
43,614
|
|
309,356
|
|
30
|
43,995
|
|
314,568
|
|
31
|
44,247
|
|
565,156
|
|
32
|
45,248
|
|
642,010
|
|
33
|
47,885
|
|
671,009
|
|
34
|
52,025
|
|
975,102
|
Для наглядности характера изменения группировочного признака представим
данные графически (рис.4).
На графике ясно прослеживается постепенный нарастающий характер изменения
признака, за исключением семи явно выделяющихся предприятий: с высоким уровнем
стоимости валовой выручки продукции животноводства на 100 га
сельскохозяйственных угодий (предприятия 59-68). Поэтому эти предприятия
отнесем в отдельный интервал. Так как оставшаяся совокупность предприятий не
имеет резких отличий в уровне изучаемого признака, что видно из графика,
механически разделим ее на группы с равными интервалами.
Рис 4. Огива распределения предприятий Ставропольского края по стоимости
валовой продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий.
Рассчитаем предполагаемое число групп (К):
,
где
N - число единиц в совокупности. Шаг интервала
определим по формуле:
где
xmax,x min - максимальное и минимальное
значение признака в ранжированном ряду (за исключением значений признаков,
исключенных из рассмотрения).
Верхнюю
границу первого интервала определим прибавлением к минимальному значению
признака (нижней границе первого интервала) шага интервала; верхняя граница
первого интервала будет нижней границей для второго, прибавив шаг, получим
верхнюю границу и далее последовательно определим границы интервалов.
Результаты представлены в таблице 9.
Таблица 9.
Интервальный ряд распределения предприятий по стоимости валовой продукции
животноводства на 100 га с.-х. угодий, т. р.
|
№ группы
|
Интервал по размеру ВП на
100 га с/х угодий
|
Число предприятий
|
|
1
|
3,652-33,193
|
21
|
|
2
|
33,193-62,734
|
16
|
|
3
|
62,734-92,274
|
9
|
|
4
|
92,274-121,815
|
9
|
|
5
|
121,815-151,356
|
3
|
|
6
|
151,356-180,897
|
1
|
|
7
|
180,897-210,437
|
1
|
|
8
|
210,437-239,978
|
1
|
|
9
|
свыше 239,978
|
7
|
|
|
итого
|
68
|
Итак, в результате группировки мы получили 9 аналитических групп
предприятий Ставропольского края.
Рисунок 5. Гистограмма распределения хозяйств Ставропольского края по
стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий, тыс. руб.
Как мы видим из графика, наиболее многочисленными являются группы
предприятий с низким и со средним значением группировочного признака (в 1
группе 37 предприятий, во 2 группе 24 предприятий, в 3 - 7), меньшее количество
предприятий имеют высокие значения стоимости валовой продукции в расчете на 100
га сельскохозяйственных угодий.
Для
характеристики выделенных групп системой показателей в целях дальнейшего
проведения типологической группировки, необходимо получить сводку
(суммирование) значений признаков (при этом получим статистические показатели в
абсолютной форме). На основании сводных данных по аналитическим группам
(приложение 1) построим таблицу 9, в которой отражены показатели,
характеризующие уровень интенсивности и эффективности производства продукции животноводства
выборочной совокупности предприятий Ставропольского края.
Таблица 10
Аналитическая промежуточная группировка хозяйств Ставропольского края по
выручке от реализации продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий, тыс.
руб.
|
№ группы
|
Число хозяйств
|
Интервалы
|
В расчете на 100 га с. - х.
угодий
|
Удой на 1 корову, ц.
|
Рентабельность производства
продукции животноводства, %
|
|
|
|
Стоимость валовой
продукции, тыс. руб.
|
Затраты в животноводстве на
корма, тыс. руб.
|
Выручка от реализации
продукции животноводства, тыс. руб.
|
Среднегодовая численность
работников, занятых в с. - х. производстве, чел.
|
|
|
|
1
|
3,652-33,193
|
21
|
306,03
|
24006,00
|
241,78
|
27,27
|
0,00
|
-34,46
|
|
2
|
33,193-62,734
|
16
|
717,19
|
65031,00
|
627,54
|
24,00
|
32,10
|
-39,76
|
|
3
|
62,734-92,274
|
9
|
701,05
|
57019,00
|
387,21
|
13,80
|
44,93
|
-21,34
|
|
4
|
92,274-121,815
|
9
|
927,68
|
59988,00
|
517,84
|
14,94
|
78,30
|
-29,41
|
|
5
|
121,815-151,356
|
3
|
395,99
|
35675,00
|
244,17
|
4,31
|
85,27
|
-14,66
|
|
6
|
151,356-180,897
|
1
|
154,00
|
10684,00
|
105,48
|
2,08
|
39,63
|
-17,13
|
|
7
|
180,897-210,437
|
1
|
172,83
|
9309,00
|
137,56
|
2,21
|
0,00
|
9,39
|
|
8
|
210,437-239,978
|
1
|
239,978
|
24025,000
|
169,873
|
2,272
|
0,000
|
-7,678
|
|
9
|
свыше 239,978
|
7
|
3765,638
|
188905,000
|
3190,947
|
17,620
|
325,699
|
14,159
|
|
Итого
|
итого
|
68
|
7380,38
|
474642,00
|
5622,39
|
108,49
|
605,93
|
-12,34
|
Проанализируем полученные данные. Итак, было выделено 9 аналитических
групп. Наиболее успешно функционируют предприятия 9-ой группы, т.к. они имеют
положительную рентабельность реализации продукции животноводства. Остальные
группы предприятий области имеет отрицательную рентабельность, и в среднем по
всей исследуемой совокупности уровень рентабельности отрицателен (-12,34%). Это
говорит о низкорентабельном производстве в целом по Ставропольскому краю и
необходимости в принятии мер со стороны государства.
Рассмотрим, как проявляются взаимосвязи между результативными и
факторными показателями. По аналитическим группам предприятий в основном
прослеживается закономерное повышение значений показателей от более убыточных
групп предприятий к прибыльным. Основной вывод, который можно сделать по
данным, представленным в таблице 7, состоит в том, что с ростом размеров
предприятий и объемов производства продукции животноводства рентабельность
хозяйств падает.
Сравнив значения показателей по группам со средними характеристиками всей
выборочной совокупности предприятий, можно объединить их в типические группы.
Первую и вторую группу следует отнести в 1-ю, с 3й по 8ю группу предприятий
аналитических групп целесообразно объединить в среднюю типическую группу, т.к.
их показатели в основном приближены к средним характеристикам по совокупности.
Последняя же аналитическая группа (9я) как наиболее прибыльная и продуктивная
назовем высшей типической группой.
Для характеристики трех выделенных групп сначала необходимо по каждой из
них получить сводные данные по всем признакам, а затем рассчитать по ним
относительные показатели.
Таблица 11
Статистические показатели результатов и факторов деятельности типических
групп организаций Ставропольского края.
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
3-1
|
3/1, раз
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
|
|
Число хозяйств
|
37
|
24
|
7
|
68
|
|
|
|
Выход продукции
животноводства, тыс. руб.
|
|
|
|
на 100 га с/х угодий
|
35,59
|
121,53
|
258,15
|
1194,89
|
222,56
|
7,25
|
|
на 1 работника
|
31,37
|
78,96
|
108,91
|
64,31
|
77,54
|
3,47
|
|
Затраты на корма
|
|
на 100 га с/х угодий
|
15,40
|
40,39
|
187,98
|
40,72
|
172,6
|
12,2
|
|
на 1 условную голову
|
15,45
|
16,98
|
21,80
|
29,46
|
6,4
|
1,4
|
|
Прибыль (убыток) на 100 га
с/х угодий
|
-15,36
|
-23,44
|
56,30
|
-12,56
|
71,7
|
-3,7
|
|
Затраты на ОТ на 1
работника, тыс. руб.
|
9,03
|
19,29
|
27,79
|
16,43
|
18,8
|
3,1
|
|
Рентабельность
производства, %
|
-38,37
|
-27,21
|
15,86
|
-14,53
|
54,2
|
-0,4
|
|
Удой на 1 корову ц.
|
32,10
|
26,79
|
56,56
|
24,5
|
1,8
|
|
Численность работников с/х
на 100 га с/х угодий
|
1,13
|
1,54
|
2,37
|
1,41
|
1,2
|
2,1
|
|
Выручка от животноводства
на 100 га с.х. угодий, тыс.руб.
|
24,67
|
62,73
|
411,18
|
73,90
|
386,5
|
16,7
|
|
привес крс на 1 голову, ц
ж.м.
|
1,36
|
1,38
|
0,00
|
1,37
|
-1,4
|
0,0
|
|
Условное поголовье в
расчете 100 га с.х. угодий
|
1,00
|
2,38
|
8,62
|
1,38
|
7,6
|
8,6
|
Рассчитанные относительные показатели по трем типическим группам Ставропольского
края представлены в таблице 7.
Наиболее многочисленной оказалась первая типическая группа, в ней 37
предприятий, тогда как во второй, средней группе, 24 предприятий, в высшей -
семь.
Как видим из таблицы, значения результативных показателей между группами
значительно различаются: по прибыли от реализации продукции животноводства в
расчете на 100 га с.-х. угодий на 71,7%, по рентабельности производства этой
продукции на 54,2 %. Наибольшее различие присутствует по выручке на 100 га с/х
угодий - на 386,5%. При этом, эти различия возникают только в организациях,
реализующих продукцию от КРС.
Различия в прибыли формируются за счет более высокой выручки в III группе, которая не только покрывает
произведенные затраты, но и обеспечивает получение положительной прибыли. В
высшей типической группе более высокая трудообеспеченность. Следует отметить
еще раз, что рост размеров предприятий отрасли животноводства ухудшает
эффективность их производства.
Рис. 6. Выход валовой продукции животноводства и выручка от реализации в
расчете на 100 га с.х. угодий.
Глава 2. Изучение связи продуктивности молочного поголовья, его плотности
и валового производства молока в расчете на 100 га с.х. угодий
Рассмотрим разложение составного показателя - продуктивность и
производства молочной продукции на 100 га с/х. угодий.
Таблица 12
Уровень и факторы производства молока
|
Показатели
|
Типические группы
|
III/I, %
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
Произведено молока на 100
га с/х угодий, ц
|
1,52
|
11,74
|
183,71
|
121,19
|
|
Молочное поголовье на 100
га с/х угодий, голов
|
0,05
|
0,44
|
3,25
|
68,77
|
|
Удой на 1 голову, ц
|
32,10
|
26,79
|
56,56
|
44,18
|
|
Затраты на продукцию, тыс.
руб.:
|
|
|
|
|
|
на 100 га
|
40,17
|
113,92
|
397,62
|
9,90
|
|
на 1 голову
|
39,46
|
32,57
|
58,53
|
1,48
|
|
Выход молока на 1 тысячу
рублей затрат, ц
|
0,81
|
0,82
|
0,97
|
1,19
|
Рассмотрим разложение показателей:
Произведено продукции на 100 га. с.-х. угодий, ц = Удой 1 головы *
Молочное поголовье на 100 га с.х. угодий.
Удой 1 головы = Затраты на молоко 1 головы * Выход молочной продукции на
1000руб затрат.
Произведено продукции на 100 га. с.-х. угодий, ц = Затраты на продукцию 1
головы * Выход молочной продукции на 1000руб затрат * Молочное поголовье на 100
га.
В результате анализа разложения получаем, что показатель производства
молочной продукции на 100 га с/х угодий состоит из показателей затрат на
продукцию на 1 голову, выхода молочной продукции на тысячу рублей затрат,
откормочного поголовья. Таким образом, можно сказать, что в хозяйствах высшей
типической группы производство молочной продукции выше, чем в хозяйствах
низшей, в 6,88 раза, что обусловлено 68% увеличением затрат на производство
продукции, увеличением продуктивности поголовья на 64%, но в основном -
повышением плотности откормочного поголовья на 100 га в этих хозяйствах в 4,2
раза.
2.1 Изучение
связи выхода мясной продукции с плотностью поголовья и продуктивностью одной
головы методом индексного анализа
Таблица 13
Поголовье скота и показатели производства мясной продукции в хозяйствах
типических групп
|
Показатели
|
I
|
III
|
|
q0
|
q1
|
|
Количество хозяйств
|
12
|
5
|
|
Среднегодовое поголовье,
голов
|
|
|
|
- коровы молочного стада
|
417,7
|
480,8
|
|
- КРС на откорме
|
470,8
|
467,6
|
|
- свиньи
|
0,0
|
1807,2
|
|
Валовая мясная продукция,
тыс. руб.
|
|
|
|
- коровы молочного стада
|
105,7
|
148,4
|
|
- КРС на выращивании и
откорме
|
682,5
|
1007,2
|
|
- свиноводства
|
0,00
|
2550,4
|
|
Площадь с/х угодий, га
|
4849,7
|
1328,0
|
Для приведения показателей к сопоставимому виду необходимо рассмотреть их
в расчёте на 100 га с/х угодий (таблица 14)
Таблица 14
Производство мясной продукции на 100 га с/х угодий, ц.
|
Показатели
|
I
|
III
|
изменения
|
|
q0
|
q1
|
|
|
Приплод
|
|
|
|
|
коров
|
2,18
|
11,17
|
9,00
|
|
свиноматок
|
0,00
|
27,52
|
27,52
|
|
Прирост
|
|
|
|
|
КРС
|
14,07
|
75,84
|
61,77
|
|
свиней
|
0,00
|
192,05
|
192,05
|
|
Всего
|
16,25
|
306,58
|
290,33
|
Таблица 15
Плотность, продуктивность животных и выход мясной продукции на 100 га
с/х. угодий
|
Виды и группы животных
|
Среднегодовое поголовье на
100 га с/х угодий, голов
|
Средняя ВП на 1 голову, ц
|
Выход валовой мясной
продукции на 100 га с/х угодий
|
|
I, S0
|
III, S1
|
I, y0
|
III, y1
|
I, S0y0
|
III, S1y1
|
I, S0y1
|
III, S1y0
|
|
Коровы молочного стада
|
0,05
|
3,25
|
0,19
|
0,28
|
0,01
|
0,90
|
0,01
|
0,62
|
|
КРС на откорме
|
0,74
|
0,00
|
1,36
|
0,00
|
1,00
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
Свиньи на откорме
|
0,70
|
17,92
|
0,00
|
1,25
|
0,00
|
22,40
|
0,88
|
0,00
|
|
Свиноматки
|
0,12
|
2,17
|
0,00
|
1,63
|
0,00
|
3,55
|
0,19
|
0,00
|
|
Итого
|
1,61
|
23,33
|
1,55
|
3,16
|
1,01
|
26,85
|
1,08
|
0,62
|
По данным таблицы 15 рассчитаем индекс мясной продуктивности.
I
выхода мясной продукции на 100 га с/х угодий = I плотности и структуры животных * I мясной продуктивности животных
I пл./стр. = 
= 13,01
I прод. = 
= 1,45
I вых. м.п. =
= 13,01*1,45 = 18,86
Больший
в 18,86 раза - выход мясной продукции в хозяйствах с наилучшим уровнем
эффективности производства обусловлен высокой продуктивностью животных на 100
га с/х угодий (в 1,45 раза), и, главным образом, более высокой плотностью: в
13,01 раза выше чем в хозяйствах с низкой эффективностью производства.
2.2 Изучение
связи выручки от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с.х.
угодий с уровнем цен и объемами продаж методом индексного анализа
Таблица 16
Выручка, объём продаж и уровень цен на продукцию животноводства в разных
группах хозяйств
|
Продукция
|
Исходные данные
|
Расчётные данные
|
|
объём продаж, ц
|
уровень цен, руб
|
выручка, тыс руб
|
|
I гр
|
III гр
|
I гр
|
III гр
|
I гр
|
III гр
|
усл
|
|
q0
|
q1
|
p0
|
p1
|
p0q0
|
p1q1
|
p0q1
|
|
молоко
|
1
|
176
|
871,7
|
1207,5
|
0,93
|
212
|
153
|
|
мясо
|
3
|
4
|
3886,5
|
4129,7
|
9,73
|
16
|
15
|
|
шерсть
|
1
|
22
|
0,0
|
6024,4
|
0,00
|
131
|
0
|
|
Итого
|
x
|
x
|
x
|
x
|
10,7
|
358,7
|
167,8
|
Изменение выручки от реализации продукции в расчете на 100 га с.х. угодий
обуславливается изменением цен на продукцию, объёмов реализации в расчете на
100 га с.х. угодий и структуры реализуемой продукции. Поскольку требуется
определить изменение выручки не по одному отдельному продукту, а по всем вместе
взятым, используется индексный анализ. Схема анализа будет следующей:изменения
выручки = I цены * I структуры и объёма продаж = 13,323цен = Σp1q1/Σp0q1
= 2,043
I структуры и объема продаж= Σp0q1/Σp0q0
= 6,52
Результаты расчётов представлены в таблице 17.
Таблица 17
Абсолютное и относительное изменение выручки от реализации продукции
животноводства в расчете на 100 га с.х. угодий за счёт отдельных факторов по
группе продуктов.
|
Факторы
|
Индексы
|
Абсолютное изм-е, тыс. руб
|
Изменение, %
|
|
Цена реализации
|
2,137
|
190,9
|
113,7
|
|
Объём и структура
производства
|
15,738
|
157,2
|
1473,8
|
|
Всего
|
33,635
|
348,0
|
3263,5
|
Следовательно, выручка в третьей группе хозяйств выше по сравнению с
первой, на 3408,8 тыс. руб. в расчете на 100 га с.х. угодий или в 13,323 раза.
Основной причиной этого является больший объем продаж и более эффективная
структура реализуемой продукции в 6,52 раза, за счёт чего выручка больше на
1527,1 тыс. руб. в расчете на 100 га с.х. угодий. Из-за большей средней цены
реализации на 4,3% в высшей группе выручка от реализации в расчете на 100 га
с.х. угодий больше на 1881,7 тыс. руб.
Для определения специализации производства хозяйств необходимо
проанализировать структуру выручки и затрат, а также структуру условного
поголовья - для определения специализации животноводства.
Таблица 18
Структура выручки по отраслям сельского хозяйства, %
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
Результаты от реализации
продукции животноводства
|
4,25
|
12,35
|
27,28
|
11,72
|
|
Результаты от реализации
продукции растениеводства
|
87,09
|
80,50
|
67,12
|
80,75
|
|
Прочее
|
8,67
|
7,15
|
5,60
|
7,52
|
|
Затраты на продукцию
животноводства
|
8,19
|
20,93
|
32,05
|
16,96
|
|
Затраты на продукцию
растениеводства
|
82,29
|
70,13
|
60,67
|
74,14
|
|
Прочее
|
9,52
|
8,94
|
7,29
|
8,90
|
Рис. 7 Структура выручки по отраслям сельского хозяйства, %
Рис. 5. Структура затрат по отраслям сельского хозяйства, %
На основании того, что в среднем большая часть затрат (71,83%) и выручки
(71,89%) в исследуемых хозяйствах относится на животноводство, можно сделать
вывод о животноводческой направленности производства продукции. При этом
необходимо заметить, что доля продукции животноводства самая большая в средней
группе (80,35% выручки и 82,23% себестоимости). В 1-й группе животноводческая
специализация самая низкая (54,89% выручки и 54,4% затрат). Также можно
заметить что доля затрат на животноводство выше доли выручки, что говорит о
большей затратности этой отрасли по сравнению с растениеводством.
Таблица 19
Структура выручки от реализации продукции животноводства, %
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
|
|
Результаты от реализации
всей продукции животноводства
|
100
|
100
|
100
|
100
|
|
Результаты от реализации
сырой продукции животноводства
|
65,3
|
66,0
|
87,5
|
76,2
|
|
в т.ч.
|
|
|
молоко
|
3,8
|
15,4
|
51,6
|
30,8
|
|
мясо
|
39,5
|
19,9
|
3,8
|
15,4
|
|
свинина
|
11,52
|
19,5
|
31,8
|
24,1
|
|
шерсть
|
10,6
|
11,2
|
0,3
|
5,8
|
|
|
|
|
|
|
Результаты от реализации
переработанной продукции животноводства
|
5,4
|
8,8
|
9,3
|
8,5
|
|
мясопродукты
|
5,4
|
7,3
|
9,3
|
7,9
|
|
молоко
|
0,0
|
1,5
|
0,03
|
0,6
|
|
прочая
|
29,3
|
25,2
|
3,2
|
15,3
|
Анализ структуры выручки по животноводческой отрасли хозяйств даёт
следующие результаты: в целом по всей совокупности преобладает производство
сырой продукции животноводства - 84,9%. Основная выручка идёт за счёт
реализации цельного молока (58%) и мяса КРС (16,6%).
В разрезе типологической группировки ситуация меняется. Так в хозяйствах
1 и 2 групп практически отсутствует такое направление как свиноводство, а в
хозяйствах 3 типической группы это направление занимает весомое положение
(41,2% от выручки соответственно).
Деятельность хозяйств всех типологических групп практически полностью
сосредоточена на производстве молока. Доля сырого молока в общей выручке для
изучаемых групп составила 77,7%, 56,2% и 47,5% соответственно. Переработкой
полученного молока занимаются хозяйства всех групп, доля переработанного молока
максимальна в средней группе и составляет 6% в выручке. На предприятиях высшей
группы переработка молока практически не ведется.
Наибольшая доля выручки от реализации КРС наблюдается на предприятиях
средней группы - 23,3%. В 3 группе этот показатель составил 3,2% (минимальное
значение).
Следующей важной характеристикой уровня производства является структура
затрат (таблица 20.).
Таблица 20
Структура затрат на производство продукции животноводства, %
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
Всего затрат в
животноводстве
|
100,00
|
100,00
|
100,00
|
100,00
|
|
в том числе:
|
|
Затраты на оплату труда с
отчислениями
|
25,52
|
26,06
|
16,56
|
22,75
|
|
Амортизация основных
средств
|
3,16
|
2,82
|
6,86
|
4,25
|
|
Материальные затраты,
включенные в себестоимость продукции - всего:
|
57,37
|
56,64
|
66,09
|
59,96
|
|
в том числе:
|
|
затраты на корма
|
66,84
|
62,60
|
71,53
|
66,71
|
|
92,22
|
95,52
|
80,89
|
89,08
|
|
Прочие затраты
|
13,95
|
14,49
|
10,48
|
13,04
|
В среднем по совокупности основные затраты в животноводстве идут на
материальные затраты включаемые в себестоимость (63,51%), подразумевающие
затраты на корма (основная статья материальных затрат - 68,54%), а также прочие
затраты (24,62%) и на оплату труда (14,22%),
В типических группах наблюдается следующее: в высшей группе хозяйств ниже
процент затрат на оплату труда (на 3,23%). В хозяйствах с лучшей эффективностью
производства меньшая часть средств тратится в качестве материальных затрат (58,23%),
большая доля затрат на амортизацию (0,7%). Доля затрат на корма в 3 группах
максимальна, причем только 30,12% потребности в кормах хозяйства этой группы
покрывают за счет собственного производства..
Рассмотрим показатели размера и концентрации производства. Для этого
определим в расчете на одно предприятие размер основных ресурсов (табл.21).
Таблица 21
Размеры и уровень концентрации производства животноводства в расчете на 1
предприятие.
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
III/I, раз
|
III/II, раз
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
|
|
Выход валовой продукции
животноводства, на 100 га. тыс.руб.
|
35,59
|
121,53
|
258,15
|
90,69
|
7,25
|
2,12
|
|
Валовой доход
(прибыль/убыток) на 100 га с/х угодий
|
-5,11
|
6,24
|
122,16
|
10,61
|
-23,91
|
19,58
|
|
Затраты на основные фонды,
тыс.руб.
|
60830
|
209354
|
835871
|
193034
|
13,74
|
3,99
|
|
Аммортизация, тыс. руб
|
19841
|
65108
|
391714
|
74099
|
19,74
|
6,02
|
|
Численность работников,
чел.
|
177,24
|
312,33
|
340,29
|
241,71
|
1,92
|
1,09
|
|
Площадь с/х угодий, га
|
15621,85
|
20293,63
|
14356,14
|
17140,42
|
0,92
|
0,71
|
Все показатели размера и концентрации производства, кроме земельных
площадей затраты на основные фонды, растут от низшей группы к высшей. Например,
выход валовой продукции животноводства в III группе выше, чем в I группе, в 11,05 раз и в 2,46 раза чем во 2-й. Затраты на
амортизацию основных фондов в расчете на 1 предприятие в высшей группе выше чем
в низшей и средней в 3,51 и 1,26 раза соответственно. При этом затраты на
основные фонды в расчете на 1 предприятие 3-1 группе минимальны.
Если же рассматривать площадь с.-х. угодий, то можно заметить, что этот
показатель имеет наименьшее значение в высшей типической группе, среднее
значение - в средней группе, а низшая группа имеет наибольшее значение по
земельной площади.
Также о концентрации производства можно судить о плотности поголовья на
100 га с/х. угодий.
Таблица 22
Плотность поголовья
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
Общее поголовье, усл. гол.
на 100 га
|
182,5
|
374,9
|
147,3
|
259,0
|
|
в т. ч.
|
|
|
Молочное стадо
|
0,0
|
0,4
|
3,2
|
0,5
|
|
КРС на откорме
|
0,7
|
1,2
|
0,0
|
0,0
|
|
Свиньи
|
0,70
|
2,6
|
17,9
|
3,0
|
|
|
|
|
|
|
По приведенной таблице видно, что в третьей типической группе ведется
крупное производство. По всем показателям, кроме плотности поголовья КРС на
откорме, она превосходит другие группы. Плотность поголовья молочного и
откормочного стада в 3 группе по сравнению с 1-й выше в 16,8 и 21,5 раза
соответственно. Средняя группа занимает промежуточное положение, больше походя
на 3 группу и имеющая самую большую плотность КРС.
Уровень
интенсификации производства.
По выделенным типическим группам получены следующие показатели
интенсификации сельскохозяйственного производства.
Таблица 23
Показатели интенсивности использования ресурсов
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
III - I
|
III/I, раз
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
|
|
Число работников на 100 га
с/х угодий
|
1,1
|
1,5
|
2,4
|
1,4
|
1,2
|
2,09
|
|
Затраты на корма на 1 усл.
голову скота и птицы, тыс. руб.
|
487,99
|
524,61
|
1282,81
|
1832,53
|
794,8
|
2,63
|
|
Материальные затраты в
животноводстве на 100 га с/х угодий, тыс. руб.
|
23,05
|
64,52
|
262,78
|
61,05
|
239,7
|
11,40
|
|
Затраты всего в с/х на 100
га с/х угодий, тыс. руб.
|
571,81
|
585,07
|
1444,58
|
652,60
|
872,8
|
2,53
|
|
Затраты в животноводстве на
100 га с/х угодий, тыс. руб.
|
40,17
|
113,92
|
397,62
|
101,80
|
357,4
|
9,90
|
|
Затраты на продукцию на 1
физическую голову, тыс руб:
|
|
|
|
|
- коров
|
39,46
|
32,57
|
58,53
|
47,85
|
19,1
|
1,48
|
|
- крс
|
9,14
|
9,53
|
0,00
|
9,36
|
-9,1
|
0,00
|
|
- свиней
|
5,62
|
5,00
|
5,06
|
5,11
|
-0,6
|
0,90
|
Из анализа вышеприведённой таблицы можно заключить следующее. Количество
работников в расчёте на 100 га с/х. угодий (обеспеченность трудовыми ресурсами)
и величина затрат (обеспеченность материальными ресурсами) тесно связаны с
эффективностью производства продукции. Хозяйства высшей типической группы по
всем этим показателям существенно опережают хозяйства других групп. Численность
работников на 100 га площади в третьей группе больше, чем в первой на 13
человека или в 5,06 раза.
Общие затраты на продукцию в расчете на 100 га с.х. угодий в 3 группе
выше чем в 1-й в 8,01 раз, тогда как затраты в животноводстве выше в 9,89 раза
а материальная часть животноводческих затрат в 9 раза в расчете на 100 га с.х.
угодий.
При этом затраты на корма на одну условную голову понижаются от первой
группы ко второй на 44%, а от 2-1 к 3-й на 68%.
Это связано с тем, что третья группа ведёт более интенсивное производство
и более эффективное кормление, либо имеет возможность производить и покупать
корма по более низким ценам, либо использует более качественные корма, дающие
больший эффект.
По показателю затрат на коров и КРС, в расчёте на одну физическую голову,
высшая группа занимает лидирующее положение (в 1,44 и 2,14 раза больше чем в
1-й группе соответственно).
Анализ
экономической эффективности производства
Основными показателями, характеризующими эффективность производства
продукции, являются выход продукции, прибыль (убыток), удой и прирост живой
массы на 1 голову скота а также рентабельность производства. Эти показатели по
типическим группам представлены в таблице 24.
Таблица 24
Показатели эффективности производства продукции животноводства
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
III/I, раз
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
|
Выход продукции, тыс. руб.
|
|
|
|
- на 100 га с/х угодий
|
35,59
|
121,53
|
258,15
|
90,69
|
7,25
|
|
- на 1 работника
|
31,37
|
78,96
|
108,91
|
64,31
|
3,47
|
|
Удой на 1 голову, ц
|
32,10
|
26,79
|
56,56
|
44,18
|
1,76
|
|
Прирост живой массы на 1
гол КРС, ц
|
1,36
|
1,38
|
0,00
|
1,37
|
0,00
|
|
Валовой доход
(прибыль/убыток):
|
|
|
|
- на 100 га с/х угодий
|
-5,11
|
6,24
|
122,16
|
10,61
|
-23,91
|
|
- на 1 работника
|
-4,50
|
4,05
|
51,54
|
7,52
|
-11,44
|
|
Рентабельность производства
продукции животноводства, %
|
-38,37
|
-27,21
|
15,86
|
-14,53
|
-0,41
|
Анализ показателей говорит о том, что хозяйства высшей типической группы
имеют гораздо большую эффективность производства. Так по выходу продукции на
100 га и на 1 работника они опережают хозяйства низшей группы в 11,05 раз и
2,18 раза соответственно. Удой на 1 корову (ц) и прирост живой массы на 1
голову КРС (ц живой массы) также больше -64% и 49% от уровня 1 группы.
Рентабельность реализации продукции животноводства во всех категориях
хозяйств, кроме средней, отрицательная. И если в 1 группе этот показатель
составляет -19,58%, то в хозяйствах 3 группы он равен -5,66%.
Хозяйства всех типических групп, кроме низшей, имеют положительное
значение валового дохода. В расчете на 100 га с.х. угодий этот показатель
составил -0,29 тыс. руб.,326,45 тыс. руб. и 354,91 тыс. руб. для 1, 2 и 3
группы соответственно.
Для более полного анализа эффективности необходимо рассмотреть массу
прибыли (убытка).
Анализ
прироста массы прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства в
расчете на 100 га с.х. угодий
Для анализа массы прибыли изучаются сведения об объёмах реализованной
продукции, затратах на неё и сумме выручки от реализации - по низшей и высшей
типическим группам хозяйств.
Таблица 25
Исходные данные по типическим группам
|
Показатели
|
Типические группы
|
|
I (низшая) (0)
|
III (высшая) (1)
|
|
Объём реализации, ц (q)
|
|
молоко
|
1,1
|
175,7
|
|
мясо
|
2,5
|
|
Свинина
|
0,5
|
21,7
|
|
шерсть
|
0,6
|
0,3
|
|
Цена реализации 1 ц, руб.
(p)
|
|
молоко
|
871,7
|
1207,5
|
|
мясо
|
3886,5
|
4129,7
|
|
Свинина
|
5592,8
|
6024,4
|
|
шерсть
|
4252,1
|
3592,8
|
|
Полная себестоимость 1 ц,
руб. (z)
|
|
молоко
|
1313,0
|
909,8
|
|
мясо
|
5498,3
|
7617,1
|
|
Свинина
|
8182,8
|
4126,4
|
|
шерсть
|
12842,5
|
31332,2
|
|
Выручка от реализации
продукции, тыс.руб. (pq)
|
|
молоко
|
0,9
|
212,2
|
|
мясо
|
9,7
|
15,6
|
|
Свинина
|
2,8
|
130,9
|
|
шерсть
|
2,6
|
1,1
|
|
Итого
|
16,1
|
359,8
|
|
Полная себестоимость всей
продукции, тыс.руб. (zq)
|
|
молоко
|
1,4
|
159,9
|
|
мясо
|
13,8
|
28,7
|
|
Свинина
|
4,158
|
89,7
|
|
шерсть
|
7,870
|
9,6
|
|
Итого
|
27,2
|
287,9
|
Прирост массы прибыли в расчете на 100 га с.х. угодий по каждой группе
рассчитывается как разность между выручкой и затратами:
M0 = Σp0q0 - Σz0q0 = -
62,7 тыс. руб. в расчете
на 100 га с.х. угодий ;
M1 = Σp1q1 - Σz1q1 = 32,6тыс. руб в расчете на 100 га с.х.
угодий .
Рост массы прибыли в расчете на 100 га с.х. угодий от высшей группы к
низшей составит в абсолютном выражении 95,3 тысячи рублей в расчете на 100 га
с.х. угодий или на 25,06%.
При разложении прироста по факторам используются следующие формулы:
ΔMp = Σp1q1 - Σp0q1
= 1881,7 тыс. руб. в
расчете на 100 га с.х. угодий
ΔMz = Σz0q1 - Σz1q1 = -1630,9 тыс. руб. в расчете на
100 га с.х. угодий
ΔMq = (Σp0q1 -
Σp0q0) - (Σz0q1 - Σz0q0) = -155,5 тыс. руб. в расчете на 100 га с.х. угодий
Ip = Σp1q1 / Σp0q1 =
2,043= Σz1q1 / Σz0q1 = 1,807= Σp0q1 / Σp0q0 = 6,52
Результаты расчётов представлены в таблице 26.
Таблица 26
Прирост массы прибыли от реализации продукции животноводства по факторам
|
Фактор прироста прибыли
|
Индекс изменения факторов
|
Прирост МП
|
|
Относительный прирост массы
прибыли за счёт факторов, %
|
|
|
тыс. руб.
|
в % к итогу
|
|
|
Цена реализации продукции
|
1,238
|
69,1
|
83,23
|
723,14
|
|
Себестоимость реализованной
продукции
|
0,664
|
145,4
|
175,12
|
1211,10
|
|
Объём реализации продукции
|
18,042
|
-131,5
|
-158,35
|
-1285,57
|
|
Итого
|
Х
|
83,0
|
100,00
|
848,68
|
Рост массы прибыли от высшей группы к низшей составит в абсолютном
выражении 95,3 тысячи рублей в расчете на 100 га с.х. угодий.
Индекс изменения цены реализации показывает, что средняя цена в высшей
группе больше чем в низшей на 100,43%, за счёт чего масса прибыли в высшей
группе больше чем в низшей на 1881,7 тыс.руб. в расчете на 100 га с.х. угодий.
В свою очередь себестоимость реализованной продукции в III группе выше в среднем на 80,7%, поэтому масса прибыли
меньше в ней на 1630,9 тыс.руб. в расчете на 100 га с.х. угодий. Больший в
6,520 раза объем реализации по сравнению с 1 группой стал причиной снижения
возможной прибыли на 155,5 тыс. руб. в расчете на 100 га с.х. угодий. Что
объясняется убыточностью реализуемой продукции.
Анализ
средней рентабельности
Проведем анализ средней рентабельности реализации основных продуктов по I и III типическим группам.
Рентабельность реализации продукции - относительный показатель доходности
и эффективности производства. Она определяется как отношение массы прибыли от
реализации к общей сумме затрат по полной себестоимости, к общей сумме затрат
на производство всей продукции данного вида, а также к сумме среднегодовой стоимости
основных и оборотных фондов.
По данным таблицы 26 рассчитаем среднюю рентабельность реализации
основной продукции животноводства.
(M0*100/z0q0) = - 18,47%(M1*100/z1q1) = 0,89%усл. (R0z1q1*100/z1z1) = -
7,615%
Уровень рентабельности в целом повысился на:
- R0 = 19,36%
За счёт повышения рентабельности отдельных продуктов:
- R усл. = 8,51%
За счёт структурных сдвигов:
усл. - R0 = 10,85%
Рентабельность реализации продукции животноводства в 3 группе возросла
главным образом за счет роста объемов реализации рентабельного молока
(рентабельность для 3-й группы 5,45%).
Анализ
финансового состояния по группе предприятий
Финансовое состояние предприятий характеризуется системой абсолютных
моментных уровней размера активов и задолженностей, а также относительных
показателей их соотношений. Наиболее важные показатели представлены в таблице
27.
Таблица 27
Показатели финансового состояния по группам предприятий
|
Показатели
|
Типические группы
|
В среднем по всей
совокупности
|
|
I (низшая)
|
II (средняя)
|
III (высшая)
|
|
|
Число предприятий
|
37
|
24
|
7
|
68
|
|
Размеры кредиторской
задолженности, тыс. руб.:
|
|
|
на 100 га с/х угодий
|
404,85
|
233,89
|
280,62
|
322,70
|
|
на 1 предприятие
|
63245,81
|
47464,92
|
40285,57
|
55312,53
|
|
Размеры дебиторской
задолженности, тыс. руб.:
|
|
|
на 100 га с/х угодий
|
173,67
|
88,40
|
113,36
|
132,84
|
|
на 1 предприятие
|
27129,92
|
17940,13
|
16273,71
|
22768,91
|
|
Удельный вес не погашенных
в срок кредитов, %:
|
|
|
краткосрочных
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
долгосрочных
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
Отношение кредиторской
задолженности к дебиторской
|
2,33
|
2,65
|
2,48
|
2,43
|
|
Размер прибыли (убытка) по
отношению к краткосрочной кредиторской задолженности
|
0,23
|
0,41
|
1,43
|
0,37
|
По данным таблицы можно сделать вывод, что наилучшее финансовое состояние
у средней типической группы. Об этом говорит тот факт, что в хозяйствах этой
типической группы отношение прибыли (убытка) к краткосрочной кредиторской
задолженности больше 0, т.е. можно говорить о кредитоспособности этих
предприятий. Кредиты в 3-й группе максимальны (4217,76 тыс. руб. на 100 га с.х.
угодий). Дебиторской задолженности приходится 2749,82 тыс. руб. в расчете на
100 га с.х. угодий.
Показатель отношения выручки к краткосрочной кредиторской задолженности
максимальный в низшей группе - 1,7 рубля выручки на 1 рубль кредиторской
задолженности, но это объясняется малыми объемами кредиторской задолженности.
Хозяйства низшей типической группы имеют просроченную задолженность
краткосрочных кредитов - 0,51%.
Отношение кредиторской задолженности к дебиторской самое лучшее в
хозяйствах 3 группы, здесь на 1 рубль дебиторской задолженности приходится 1,53
рубля кредиторской, что на 3,78 рубля меньше чем в 1-й.
Хозяйства первой типической группы имеют 43 копейки убытка на каждый
рубль заёмных средств, хозяйства третьей - 3 копейки. Что означает относительно
лучшее использование материальных средств этими хозяйствами, что, естественно,
положительно влияет на эффективность производства продукции в этих хозяйствах.
Глава 3.
Факторный анализ результативных показателей по типическим группам предприятий
3.1
Комбинационная факторная группировка предприятий
Факторные группировки проводятся по факторам (условиям) формирования
результата; по выделенным группам рассматривают зависящие от них средние
значения результативных признаков [1, с.66] Факторные группировки могут строиться
по одному (простая группировка) или нескольким признакам одновременно
(комбинационная группировка). В соответствии с поставленными задачами
выполнения курсового проекта необходимо провести двухфакторную комбинационную
группировку предприятий исследуемой выборочной совокупности.
Методика проведения двухфакторной группировки следующая: исходную
совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а
затем уже в рамках определенных групп выделяют подгруппы по другому признаку.
Действуют таким образом, чтобы выделенные группы отличались только по величине
группировочного признака, т.е. другие условия, влияющие на результат должны
быть выравнены.
В данной ситуации в курсовом проекте будем проводить группировку с
использованием признаков: результативный - выручка от реализации продукции
животноводства в расчете на 100 гектар сельскохозяйственных угодий; факторные -
производственные затраты животноводства на 100 гектар сельскохозяйственных
угодий и надой молока на 1 корову молочного стада. Обоснуем выбор факторов.
Производственные затраты занимают наибольшую долю в полной себестоимости
продукции, а следовательно, естественным образом влияют на выручку от
реализации продукции животноводства. В высшей типической группе предприятий
затраты на животноводство выше на 145% по сравнению с низшей группой, а т.к.
высшая группа имеет наибольшую выручку, резонно предположить, что в данном
случае сказалось влияние затрат. Надои молока на 1 корову молочного стада
выступает одним из факторов роста выручки от реализации молока, как показали
предыдущие пункты, основного из видов продукции животноводства, занимающего
наибольший удельный вес в выручке.
Совокупность из 57 предприятий была разделена сначала по производственным
затратам на три группы, а затем внутри каждой из групп были выделены подгруппы
по уровню надоя молока на 1 корову молочного стада. Величины выручки от
реализации молока были рассчитаны как средние характеристики выделенных групп
отношением суммы выручки от реализации продукции животноводства к сумме
площадей сельскохозяйственных угодий по каждой из групп. Результаты расчетов
представлены в таблице 28.
Таблица 28
Влияние затрат животноводства и надоя на 1 корову на выручку от
реализации животноводства предприятий Ставропольского края.
|
Группы затратам на
животноводство на 100 га с.-х. угодий, тыс. руб.
|
Подгруппы по удою на 1
корову, ц
|
Средний ВП животноводства
на 100 га с.-х. угодий, тыс. руб.
|
|
1. До 660
|
1. До 39
|
564,5
|
|
2. Свыше 39
|
151,0
|
|
Итого по группе
|
x
|
555,1
|
|
2. 660-1320
|
1. До 39
|
1160,7
|
|
2. Свыше 39
|
1090,0
|
|
Итого по группе
|
x
|
1156,4
|
|
3. Свыше 1320
|
1. До 39
|
2984,0
|
|
2. Свыше 39
|
3253,9
|
|
Итого по группе
|
x
|
3217,6
|
|
Всего
|
x
|
1194,9
|
Как мы видим из таблицы, группы предприятий по затратам животноводства на
100 га с.-х. угодий достаточно многочисленны. В каждой из групп имеются участки
со всеми выделенными интервалами подгрупп по надою на 1 корову молочного стада.
В группах неравномерно распределены хозяйства по среднему уровню надоя молока
на 1 корову молочного стада. Следует отметить, что в I группе при низких затратах преобладают участки с низким
уровнем надоя на 1 корову - в первую подгруппу входит 15 предприятия из 18, то
есть 83%, а во вторую подгруппу (с высоким уровнем надоя) входит 3 предприятия,
или 17%. Во II группе преобладают предприятия со
высоким уровнем надоя - 14 из 25 предприятий (56%), а в первую подгруппу входит
10 предприятий (44%). В III
группе в высшую подгруппу входит 8 предприятия - 57%, во вторую подгруппу
входят 6 предприятий (43%). Следовательно, при росте затрат увеличивается и
надой молока на 1 корову молочного стада. Связь признаков не очень сильная,
поэтому выделение подгрупп проведено с равными интервалами, за исключением
выделения высшей типической группы и некоторых хозяйств подгруппы.
Для удобства анализа представим только значения результативного признака
в шахматной комбинационной таблице (таблица 29).
Таблица 29
Выручка от реализации животноводства на 100 га с.-х. угодий в зависимости
от затрат животноводства на 100 га с.-х. угодий и надоя молока на 1 корову по
предприятиям Ставропольского края.
|
Группы затратам на
животноводство на 100 га с.-х. угодий, тыс. руб.
|
ВП животноводства на 100 га
с.-х. угодий,тыс.руб.
|
В среднем
|
|
Удой до 39 ц
|
Удой свыше 39 ц
|
|
|
1. До 660
|
564,5
|
151,0
|
555,1
|
|
2. 660-1320
|
1160,7
|
1090,0
|
1156,4
|
|
3. Свыше 1320
|
2984,0
|
3253,9
|
3217,6
|
|
В среднем
|
791,7
|
2890,7
|
1194,9
|
Комбинационная группировка позволяет решить ряд задач:
1) оценить степень влияния на величину выручки от реализации
продукции животноводства каждого из факторов при равном значении другого
признака. Мы видим, что затраты на 100 га с.-х. угодий влияет на величину
прибыли положительно - при равных значениях надоя молока на 1 корову молочного
стада в каждой из подгрупп выручка увеличивается с ростом затрат. Например,
повышение выручки в расчете на 100 га с.-х. угодий при росте затрат при высоком
надое молока на 1 корову (2-ая подгруппа) составляет 1656-216=1440тыс. руб.; в
1-ой подгруппе повышение выручки составило 775-197=578 тыс. руб. При повышении
надоя молока на 1 корову выручка также растет во всех группах - в I - на 216-197=19 тыс. руб; во II группе на 616-481=135 тыс. руб.; в III - на 1656-775=881 тыс. руб.
2) оценить степень взаимодействия факторов между собой, что
проявляется в изменении прибавки от каждого фактора в зависимости от уровня
другого фактора. Так, рост выручки в расчете на 100 га с.-х. угодий от
повышения затрат по мере увеличения надоя на 1 корову составляет 1440-578=862
тыс. руб.; это же взаимодействие проявляется со стороны второго фактора: рост
выручки в расчете на 100 га с.-х. угодий от повышения надоя на 1 корову
молочного стада коров по мере увеличения затрат: 881 - 19=862 тыс. руб.
) оценить степень совместного влияния двух факторов, которое равно
разности значений выручки в расчете на 100 га с.-х. угодий при сочетании
максимального и минимального уровней группировочных признаков: 1656-197=1459
тыс. руб.
Проанализируем также средние значения выручки в расчете на 100 га с.-х.
угодий по группам и в целом по трем группам. Эти значения получаются при
факторной группировке по одному признаку. При затратах о животноводству ниже
среднего выручка составила 200 тыс. руб., при среднем уровне - 51 тыс. руб, при
выше среднего - 1389 тыс. руб. Разница: 1389-200=189 тыс. руб., но эта разница
сформирована не только за счет затрат, т.к. в подгруппы по надою молока на 1
корову входит разное число предприятий. Поэтому сравнивают влияние каждого
фактора при разных уровнях другого фактора, а не в среднем. Средняя выручка по
всей совокупности предприятий составила 551 тыс. руб.
.2 Корреляционно-регрессионный
анализ зависимости выручки от реализации продукции животноводства от двух
факторов
Корреляционно-регрессионный анализ - это метод математической статистики,
который основан на сопоставлении параллельных рядов и определении показателей
связи между ними.[1, с.169] В курсовом проекте будет изучаться статистическая
регрессионная зависимость - зависимость, при которой изменение объясняющей
переменной (переменных) служит причиной изменения зависимой переменной, при
этом наряду с изучаемыми факторами на результат влияют другие причины. Связь
переменных описывается уравнением регрессии (математической моделью)- формулой
статистической связи между исследуемыми признаками. Качество модели
характеризуется коэффициентами корреляции (R) и детерминации (R2). Коэффициент
корреляции выступает показателем тесноты и направленности связи между фактором
(факторами) и результатом, коэффициент детерминации характеризует долю
остаточной дисперсии результативного признака, объясненную регрессией, в общей
дисперсии результативного признака:
Формула
1 
В
курсовом проекте будем строить двухфакторную модель зависимости - множественное
уравнение регрессии. Определение этой модели начинается с решения вопроса о
спецификации модели, т.е. о выборе формы связи переменных (линейная,
нелинейная) и составе переменных. Выбор формы связи зависит от целей
исследования. Если необходимо использовать полученную модель в целях прогноза
изменения результата при заданных значениях факторов, целесообразно выбирать
модель с наибольшей величиной R2, если же необходимо получить смысловую
трактовку связи, то выбирается уравнение с легко интерпретируемыми параметрами.
Цель нашего исследования - прокомментировать параметры связи, поэтому выберем линейную
модель связи вида 
, где y - результативный признак, зависимая
переменная; x1,x2 - факторные признаки, объясняющие переменные; параметры a -
условное начало, значение, которому соответствует y при нулевых значениях
факторов, b1, b2 - коэффициенты регрессии, показывающие, насколько изменится
результат при изменении величины фактора на единицу и при условии, что другой
фактор будет иметь значение, зафиксированное на среднем уровне. Число
наблюдений 57, на каждую переменную приходится 28 наблюдений, что должно
обеспечить получение достоверных средних величин (коэффициентов регрессии,
корреляции).
Решим
вопрос о составе переменных. В качестве результативного признака выберем
выручку от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х.
угодий. В качестве факторов, которые влияют на выручку от реализации продукции
животноводства, включим в модель кормообеспеченность (затраты на корма в
расчете на 1 условную голову) и плотность поголовья (условное поголовье в расчете
на 100 га сельскохозяйственных угодий). Факторы не связаны функциональной
зависимостью с результатом. Важным условием правильности составленной модели
выступает независимость факторов друг от друга (т.е. признаки не должны быть
интеркоррелированы друг другом). Тесная линейная взаимосвязь между признаками,
т.е. их коллинеарность (мультиколлинеарность, если число признаков, связанных
тесной линейной зависимостью больше двух), может быть определена по
коэффициентам корреляции межфакторной связи (
). Если
этот коэффициент больше либо равен 0,7, то факторы коллинеарны, и их нельзя
включать в модель одновременно, т.к. это приведет к потере параметрами
регрессии достоверного характера и экономического смысла.
Проверим
затраты на корма в расчете на 1 условную голову и условное поголовье в расчете
на 100 га сельскохозяйственных угодий. Для этого с помощью инструмента анализа
данных «Корреляция» в MS Excel выведем матрицу
коэффициентов парной корреляции (таблица 29).
Таблица 29
Матрица коэффициентов парной корреляции.
|
|
выход продукции
животноводства на 100 га с/х угодий, тыс руб
|
затраты на 100 га с/х
угодий, тыс. руб.
|
Удой на 1 корову
|
|
выход продукции
животноводства на 100 га с/х угодий, тыс руб
|
1
|
|
|
|
затраты на 100 га с/х угодий,
тыс. руб.
|
0,972990733
|
1
|
|
|
Удой на 1 корову
|
0,805946336
|
0,816590692
|
1
|
Мы
видим, что коэффициент парной корреляции межфакторной связи меньше 0,7 (
=|0,14|<0,7), кроме того, он меньше и коэффициентов
парной корреляции связи между рентабельностью реализации продукции
животноводства с каждым из факторов (
<
и 
<
). Поэтому факторы не коллинеарны, и их можно
использовать для построения модели.
Параметризация
модели - это нахождение параметров уравнения регрессии. Будем проводить параметризацию
по способу наименьших квадратов (основной классический метод). Метод наименьших
квадратов (МНК) позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма
квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от
расчетных (теоретических) 
минимальна: 
. Этот
метод сводится к решению системы уравнений для случая двухфакторной связи:
Оценки
параметров уравнения регрессии были получены с помощью инструмента анализа
данных «Регрессия» в MS Excel (таблицы регрессионного
анализа приведены в приложении 2). Решенное уравнение имеет вид: 
. Прокомментируем полученные параметры. Коэффициент
чистой регрессии b1=25,87 показывает, что при увеличении затрат на корма
в расчете на 1 условную голову на одну тысячу рублей выручка от реализации
продукции животноводства увеличивается на 25,87 тыс. руб; коэффициент регрессии
b2=41,72 показывает, что при увеличении плотности
поголовья на 1 условную голову выручка от реализации увеличивается на 41,72
тыс. руб.
На
основании таблицы 17 представляется возможным сделать вывод о том, что все
параметры уравнения значимы, поскольку фактические значения критерия превышают
критическое значение. Также, параметры значимы при меньших значениях уровня
значимости, чем принятая 5% область.
Поскольку
параметры значимы, можно провести их точечную и интервальную оценку. Точечная
оценка параметров уравнения: параметры уравнения 
будут
значимы при тех средних ошибках, которые указаны в таблице 16.
Что
касается интервальной оценки, то она также уже представлена в таблице 18:
-1017≤βо≤-287,4
,5≤β1≤42,3
,3≤β2≤48,1.
Подставив
в полученное уравнение значения показателей затрат на корма и плотность
поголовья в высшей типической группе предприятий, получим прогноз значения
выручки от реализации продукции животноводства для предприятий низшей
типической группы. Итак, при х1=17,35 тыс. руб/усл. гол. и х2=0,95 усл.
гол./100 га значение выручки от реализации продукции животноводства составит 
. Если предприятия низшей типической группы будут
производить затрат на корма и иметь плотность поголовья на уровне III
группы, то прогноз выручки от реализации продукции животноводства составит
1298,56 тыс. руб.
В
целях принятия решений необходимо определить, какой из факторов, включенных в
уравнение регрессии, оказывает большее влияние на результат, т.е. какой фактор
является приоритетным. Это можно сделать с помощью стандартизованных
коэффициентов регрессии, коэффициентов эластичности и частной детерминации.
Рассмотрим последовательно эти категории, а затем сделаем выводы о
приоритетности какого-либо из факторов.
Натуральные
или естественные коэффициенты регрессии b1 и b2
несопоставимы между собой, так как имеют разные единицы измерения:
т.р./усл.гол. и усл.гол./га. Поэтому строится другой вид уравнения регрессии -
уравнение регрессии в стандартизованном масштабе, оно имеет вид:
где
, 
-
стандартизованные переменные; 
-
стандартизованные коэффициенты регрессии. Стандартизованные коэффициенты
регрессии покажут, насколько δ (стандартное
отклонение) изменится результат при изменении фактора на одну δ и при условии, что значение другого фактора остается
на среднем уровне. Стандартные отклонения определяются по формулам:
, 
, 
,
где
и 
-
средние значения результата и фактора (в нашем случае средняя выручка от
реализации продукции животноводства составляет 772 тыс. руб/100 га; средние
затраты на корма 17,7 тыс. руб/усл.гол.; средняя плотность поголовья 23,1
гол./га), n - число единиц в совокупности (стандартные отклонения
найдены компьютерным способом с помощью инструмента «СТАНДОТКЛОНП» в MS Excel).
β-коэффициенты можно сравнивать между собой и выбирать приоритетный
фактор с наибольшим по модулю стандартизованным коэффициентом регрессии. β-коэффициенты определим по формулам:
; 
Это
означает, что при увеличении затрат на корма на одну δ выручка от реализации продукции животноводства
увеличивается на 0,211
δ (при среднем значении плотности
поголовья), а при увеличении плотности поголовья на одну δ выручка увеличивается на 0,8658 δ (при среднем значении затрат на корма).
Средние
коэффициенты эластичности 
показывают, насколько процентов изменится результат
при однопроцентном изменении фактора. Их расчет произведем по формулам:
; 
.
Таким
образом, при увеличении затрат на корма в животноводстве в расчете на 100 га на
1% выручка от реализации продукции животноводства увеличивается на 0,865%, а
при увеличении плотности поголовья на 1% выручка от реализации животноводства
увеличивается на 1,248%.
Глава 4.
Динамический анализ показателей производства продукции отрасли животноводства
4.1 Динамика
отдельных показателей отрасли животноводства
Для исследования массовых общественных явлений важно не только рассчитать
и проанализировать значения показателей за один период времени, но и отразить
длительную динамику развития изучаемого явления, выявить тенденции в его
изменении.
Ряд динамики - это ряд расположенных в хронологической последовательности
значений статистических показателей. Статистические показатели, характеризующие
изучаемый объект, называют уровнями ряда.[5, с.281] В зависимости от характера
уровней ряда выделяют интервальные (состоят из показателей, взятых за
определенный отрезок или период времени) и моментные (содержат показатели
размера явления на определенный момент времени - начало или конец месяца,
квартала, года и т.д.) ряды динамики. Периоды в интервальном ряду должны иметь
равную продолжительность, а в моментном ряду - следовать через равные
промежутки времени в целях четкого выделения единиц рядов динамики и
сопоставимости их признаков. Отличительной особенностью интервальных рядов
динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней, в
результате которого получают так называемые накопленные итоги, имеющие реальное
содержание. Сумма уровней моментных рядов динамики, напротив, не имеет
реального содержания; может иметь смысл расчет разностей уровней моментного
ряда, который буде характеризовать изменение уровня за определенный период
времени.
Выделяют следующие основные задачи изучения рядов динамики:
1) характеристика интенсивности отдельных изменений в уровнях ряда
от периода к периоду или от даты к дате;
2) определение средних показателей временного ряда за тот или иной
период;
) выявление основных закономерностей динамики исследуемого явления
на отдельных этапах и в целом за рассматриваемый период;
) выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого объекта
во времени;
) прогноз развития явления на будущее.
Динамические ряды строятся в целях оценки развития явления во времени.
Для этого абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой, что дает в
результате новые ряды относительных показателей, характеризующих процесс
изменения и его закономерности. Определим понятия и введем следующие условные
обозначения:
· уровня ряда обозначим уi,
причем начальный (базисный) уровень обозначим yo, а конечный уровень yn;
· абсолютный прирост (А) показывает изменение абсолютных уровней
ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Абсолютные приросты могут быть
базисными, характеризующими окончательный результат всех изменений в уровнях
ряда от периода, к которому относится базисный уровень, до данного периода, и
цепными, которые характеризуют интенсивность изменения уровня от периода к
периоду. Цепной прирост рассчитаем по формуле: 
, где I - индекс периода; базисный: 
. Средний абсолютный прирост
определяется как средняя арифметическая простая: 
, базисный абсолютный прирост за весь
период рассчитывается как сумма цепных абсолютных приростов за этот период:
;
· коэффициент роста (К) отражают относительное изменение
абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (тогда коэффициент роста
цепной) или базисным (базисный коэффициент роста) уровнем. Цепные коэффициенты
характеризуют движение за отдельные периоды, базисные - за несколько периодов.
Формулы расчета:
цепные: 
, базисные: 
.
Базисный коэффициент роста за весь период равен произведению всех цепных
коэффициентов роста за этот период. Средний же коэффициент роста определяется
по формуле средней геометрической:
.
· темп роста (Тр) определяется коэффициентом роста, выраженном в процентах:
· темп прироста (Т) показывает насколько процентов уровень
данного периода больше (или меньше) базисного уровня. Этот показатель может
быть определен двумя способами: как отношение абсолютного прироста к уровню,
принятому за базу сравнения, или как разность между темпом роста и ста
процентами:
или 
;
·
значение 1 %
прироста рассчитывается в связи с несопоставимостью цепных коэффициентов роста
и прироста между собой из-за расчета последних каждый раз по отношению к
меняющемуся предыдущему уровню ряда. Эта величина равна одной сотой части
уровня, с которым производится сравнение (т.е. предыдущего для цепных
показателей и начального для базисных).
Для начала проведем анализ динамических рядов по сельскому хозяйству в
целом, а затем коснемся конкретно производства молока, что соответствует тебе
исследования.
При анализе рядов динамики существенно важным методическим вопросом
является выделение в них качественно различных периодов. Для сельского
хозяйства специфическим является период дефолта 1998 г., когда в 1999 г. цены
на его продукцию удвоились, и резко возросла в номинальном исчислении валовая
добавленная стоимость. Внутри периода 1999-2010 гг. также надо учитывать
подпериоды. К 2004 г. эффект дефолта для сельского хозяйства в основном
оказался исчерпан, темпы его роста существенно замедлились. Результаты развития
сельского хозяйства на основе реализации Приоритетного Национального проекта
«Развитие АПК» начали сказываться с 2007 г., а Госпрограммы развития сельского
хозяйства и рынков сельскохозяйственной продукции на 2008-2012 гг. - с 2008 г
[60].
Таблица
2
Основные
показатели экономики сельского хозяйства России, 1990-2010гг.
|
Показатели
|
1990-1993
|
1994-1998
|
1999-2004
|
2005-2007
|
2008-2010
|
|
Рентабельность по экономике
в целом, %
|
12,5
|
6,2
|
10,2
|
13,5
|
11
|
|
Рентабельность
сельскохозяйственного производства, %
|
-
|
-
|
2,6
|
6,7
|
9,2
|
|
в т.ч. молока
|
-
|
-
|
11
|
21
|
|
|
продукции выращивания
|
-
|
-
|
-31
|
-17
|
-20
|
|
Уровень продуктивности
молока, кг
|
2243
|
2341
|
3534
|
4191
|
|
Продукция выращивания
(приплод, прирост, привес) скота в расчете на одну голову:
|
84
|
68
|
79
|
99
|
107
|
|
Поголовье КРС, млн. гол
|
52
|
27,7
|
16,5
|
10,7
|
9,6
|
|
в т.ч. коров, млн.гол
|
20,2
|
10,5
|
6,5
|
4,1
|
3,8
|
|
Отношение заработной платы
в сельском хозяйстве к заработной плате в целом, %
|
56,12
|
54,91
|
44,31
|
43,80
|
50,19
|
|
Приходится кормовых единиц
на 1 условную голову КРС
|
28,5
|
28,9
|
12
|
12,1
|
29,4
|
Уровень рентабельности сельскохозяйственного производства в динамике
находился ниже уровня по экономике в целом, продукция выращивания не
рентабельна на протяжении десятилетий, молоко же является более рентабельным,
так как имеет более короткий период оборота и реализации и низкую
себестоимость. Некоторое увеличение показателей эффективности связано, с тем,
что они считаются по значительно сократившейся совокупности
сельскохозяйственных организаций, сумевших адаптироваться к рыночным условиям.
Этот же фактор влияет на средний рост продуктивности животных, ведь большая
часть оставшихся сельскохозяйственных предприятий выращивает чистопородный
скот, продуктивность которого гораздо выше. Уровень оплаты труда, и без того
заниженный, по сравнению с другими отраслями экономики, упал к 2010 году, что
является фактором сокращения населения в сельской местности.
Проблемы обеспечения поступательного экономического развития АПК
сохраняются. Мировой финансовый и экономический кризис, начавшийся в 2008 г., а
также сильная засуха 2010 года, охватившая 43 субъекта Российской Федерации, в
которых сосредоточено более 60% посевных площадей страны, негативно отразились
на инвестиционном климате в агропромышленном комплексе, динамике развития
сельскохозяйственного производства, балансе экспорта и импорта.
Далее проанализируем производство молока и количество коров по
Ставропольского края в период в 2000 по 2011 год.
Как мы видим из таблицы, численность поголовья коров постоянно снижалась
за последние двадцать три года. Наибольший спад численности произошел в 1996
году, когда отрицательный прирост численности составил 32 тыс. голов или
12,07%. Наименьший же спад был в 2011 году, когда численность поголовья коров
сократилась всего на 1,37% или на 1тыс. голов.
Таблица
3
Динамика
числа коров и валового надоя молока по предприятиям Ставропольского края
|
Показатели
|
Коровы, т.гол.
|
Валовой надой, тыс.т
|
Показатели для числа коров
|
Показатели для валового
надоя
|
|
|
|
Абсолютный прирост, тыс.
гол.
|
Коэффициент роста цепной
|
Темп роста, %
|
Темп (%) прироста
|
Значение 1% прироста, тыс.
гол
|
Абсолютный прирост, тыс. т
|
Коэффициент роста цепной
|
Темп роста, %
|
Темп (%) прироста
|
Значение 1% прироста, тыс.
т
|
|
1990
|
1 059,30
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1991
|
1 015,20
|
-
|
-44
|
0,96
|
95,84
|
-4,16
|
10,59
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1992
|
927,8
|
-
|
-87
|
0,91
|
91,39
|
-8,61
|
10,15
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1993
|
866
|
-
|
-62
|
0,93
|
93,34
|
-6,66
|
9,28
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1994
|
800,6
|
-
|
-65
|
0,92
|
92,45
|
-7,55
|
8,66
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1995
|
701,2
|
-
|
-99
|
0,88
|
87,58
|
-12,42
|
8,01
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1996
|
598,1
|
-
|
-103
|
0,85
|
85,30
|
-14,70
|
7,01
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1997
|
505
|
1 170
|
-93
|
0,84
|
84,43
|
-15,57
|
5,98
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
1998
|
446,4
|
1 109
|
-59
|
0,88
|
88,40
|
-11,60
|
5,05
|
-61
|
0,95
|
94,79
|
-5,21
|
11,70
|
|
1999
|
448
|
0
|
2
|
1,00
|
100,36
|
0,36
|
4,46
|
-1 109
|
0,00
|
0,00
|
-100,00
|
11,09
|
|
2000
|
444,5
|
1 137
|
-4
|
0,99
|
99,22
|
-0,78
|
4,48
|
1 137
|
-
|
-
|
-
|
0,00
|
|
2001
|
444,3
|
1 149
|
0
|
1,00
|
99,96
|
-0,04
|
4,45
|
12
|
1,01
|
101,06
|
1,06
|
11,37
|
|
2002
|
447,5
|
1 203
|
3
|
1,01
|
100,72
|
0,72
|
4,44
|
54
|
1,05
|
104,70
|
4,70
|
11,49
|
|
2003
|
425,1
|
1 200
|
-22
|
0,95
|
94,99
|
-5,01
|
4,48
|
-3
|
1,00
|
99,75
|
-0,25
|
12,03
|
|
2004
|
376,9
|
1 057
|
-48
|
0,89
|
88,66
|
-11,34
|
4,25
|
-143
|
0,88
|
88,08
|
-11,92
|
12,00
|
|
2005
|
367,8
|
1 168
|
-9
|
0,98
|
97,59
|
-2,41
|
3,77
|
111
|
1,11
|
110,50
|
10,50
|
10,57
|
|
2006
|
369,8
|
1 237
|
2
|
1,01
|
100,54
|
0,54
|
3,68
|
69
|
1,06
|
105,91
|
5,91
|
11,68
|
|
2007
|
389,3
|
1 329
|
20
|
1,05
|
105,27
|
5,27
|
3,70
|
92
|
1,07
|
107,44
|
7,44
|
12,37
|
|
2008
|
386,9
|
1 526
|
-2
|
0,99
|
99,38
|
-0,62
|
3,89
|
197
|
1,15
|
114,82
|
14,82
|
13,29
|
|
2009
|
375,6
|
1 580
|
-11
|
0,97
|
97,08
|
-2,92
|
3,87
|
54
|
1,04
|
103,54
|
3,54
|
15,26
|
|
2010
|
374,19
|
1 601
|
-1
|
1,00
|
99,62
|
-0,38
|
3,76
|
21
|
1,01
|
101,33
|
1,33
|
15,80
|
|
2011
|
382,82
|
1 728
|
9
|
1,02
|
102,31
|
2,31
|
3,74
|
127
|
1,08
|
107,93
|
7,93
|
16,01
|
|
2012
|
383,1
|
1 569
|
0
|
1,00
|
100,07
|
0,07
|
3,83
|
-159
|
0,91
|
-9,20
|
17,28
|
Что касается валового надоя, то за этот период также происходил спад
показателя. Однако в 2005-2006 и в 2011-2012 годах произошло некоторое
улучшение ситуации, валовой надо повысился соответственно в 2006 году на 4 тыс.
т, или на 1%, в 20011 году на 2 тыс. т, или на 0,5%, в 2012 году на 4 тыс.т,
или на 1,17%. В 2007-2008 годах в кризисный период отмечается резкое сокращение
валового надоя молока, на 11 и 5 тыс.т соответственно (-2,82%, -1,41%). На
валовой надой естественным образом повлияло то, что численность коров постоянно
снижалась на протяжении всех двадцати трех лет. Соответственно и снижался
надой. Но так как в 2005-2006 и 2011-2012 годах произошел небольшой прирост
надоя, то можно предположить, что этот факт имел место за счет повышения
продуктивности коров молочного стада.
4.2
Построение трендов на основе метода наименьших квадратов
Рассмотрим метод наименьших квадратов, который предполагает поиск
уравнения кривой, которая наиболее точно отражает основную тенденцию в
изменении уровней ряда. Параметры при этом рассчитывают исходя из требования,
чтобы сумма квадратов отклонений фактических уровней от их значений, найденных
по математическому уравнению, была минимальной. Этот метод уже применялся в
корреляционно-регрессионном анализе. Выравнивание можно производить, используя
различные виды трендов (выравненных уровней ряда), отражающие общую тенденцию.
Для построения тренда и уравнения регрессии возьмем следующие показатели: надой
на 1 корову молочного стада и расход кормов на 1 голову по данным временных
рядов.
Рассматриваемый период (2000-2011 годы) является однородным в
качественном отношении - рассматривается период после дефолта 1998 г. Построим
парную линейную модель и проверим остатки на автокорреляцию (одно из основных
условий применения метода наименьших квадратов - отсутствие автокорреляции
остатков).
Таблица
4
Динамика
урожайности и внесения минеральных удобрений на 1 га посев картофеля в
Московской области
|
Показатели
|
Период времени, t
|
Расход кормов на 1 условную
голову, т.т.к.е.
|
Надой на 1 корову, т
|
|
|
|
|
|
2000
|
1
|
1 155
|
2,56
|
|
2001
|
2
|
1 220
|
2,59
|
|
2002
|
3
|
1 173
|
2,69
|
|
2003
|
4
|
1 075
|
2,83
|
|
2004
|
5
|
1 075
|
2,81
|
|
2005
|
6
|
1 044
|
3,18
|
|
2006
|
7
|
1 030
|
3,35
|
|
2007
|
8
|
914
|
3,42
|
|
2008
|
9
|
883
|
3,95
|
|
2009
|
10
|
961
|
4,21
|
|
2010
|
11
|
963
|
4,28
|
|
2011
|
12
|
923
|
4,52
|
Использование
инструмента «Регрессия» позволило получить модель связи: 
, где у - надой на 1 корову, а х - расход кормов на 1
условную голову (таблицы регрессионного анализа представлены в приложении 3).
Модель
в целом значима, параметр b также значим при уровне уже 0,05%, условное начало
также значимо.
Проверим
модель на автокорреляцию остатков. Для этого рассчитаем коэффициент
автокорреляции первого порядка (
) между
остатками εt
и εt-1:
Выводы и
предложения
Цель проведения курсового проекта достигнута. В результате проведённой
работы была проанализирована эффективность производства продукции
животноводства в хозяйствах. И вот какие заключения можно сделать по всему
вышесказанному.
Распределение совокупности хозяйств по выходу валовой продукции
животноводства в расчёте на 100 га с/х угодий: большинство хозяйств имеют
уровень ВП ниже среднего. При укрупнении групп получается следующее
распределение: 37 хозяйств в низшей группе, 24 - в средней и 7 - в высшей.
Проводимый по этим группам анализ размеров производства показывает, что
хозяйства, получающие наибольший выход продукции животноводства на 100 га с/х
угодий имеют больше трудовых ресурсов, больший привес и приплод живой массы
скота и при этом - меньшую площадь. Данный факт говорит о том, что повышение эффективности
производства в этих хозяйствах происходит не только из-за привлечения большего
количества ресурсов, но и за счёт лучшего их использования.
Также при помощи разложения составного показателя производства мясной
продукции на 100 га с/х угодий на простые определяется связь его с затратами на
продукцию, продуктивностью 1 головы и плотностью поголовья.
Проведение индексного анализа связи выручки от реализации продукции
животноводства с объёмом реализации, ценами и структурой продукции показывает,
что рост выручки в хозяйствах третьей группы произошло в основном в результате
структурных изменений производимой продукции.
Изучение специализации производства животноводческой продукции даёт
следующий результат: в хозяйствах с лучшим уровнем производства эффективность
растёт за счёт сбалансированности производства продукции и за счёт изменения
структуры производства. Хозяйства низшей типической группы не занимаются
свиноводством, что плохо отражается на результатах их деятельности.
Естественно, что при больших объёмах производства хозяйства третьей
группы несут больше затрат, однако структура затрат также несколько иная,
нежели в хозяйствах первой группы: в хозяйствах с лучшей эффективностью
производства меньшая часть средств тратится в качеств материальных затрат и на
оплату труда, большая доля затрат на амортизацию.
Анализ основных показателей эффективности производства показывает, что
только хозяйства 3 группы получают прибыль.
Что касается финансового состояния, то и здесь лучше всего обстоит
ситуация в хозяйствах средней типической группы: в хозяйствах этой типической
группы отношение прибыли к краткосрочной кредиторской задолженности
положительное, а значит, хозяйства имеют возможность покрывать свои текущие
обязательства.
Проведение корреляционно-регрессионного анализа а также построение
комбинированной группировки помогает выявить влияние затрат на производство
продукции животноводства и обеспеченности работниками в хозяйстве на выход
продукции животноводства в хозяйстве.
Таким образом, подытоживая всё вышеупомянутое, хочется сказать следующее.
Для повышения эффективности производства продукции животноводства необходимо
применение новых, интенсивных технологий, которые позволяли бы при
использовании наименьшего количества ресурсов получать наибольшее количество
продукции. В хозяйствах необходимо производить больше разнообразной
животноводческой продукции, особый упор делать на переработке полученной
продукции. Оптимизация структуры затрат также позволит повысить уровень
эффективности производства. Но при этом необходимо определить наилучшее
соотношение цены товара, его себестоимости и объёма реализации, чтобы не
оказаться в убытке.
Отдельно хочется заметить, что для осуществления этих планов сельскому
хозяйству необходимо довольно большое субсидирование. Но при этом нужно
сказать, что деньги, вкладываемые в правильно построенное производство не будут
утеряны, а всегда возвратятся в большем объёме.
Список
использованной литературы
1. Зинченко
А.П. Статистика. - М.: КолосС,2007. - 568 с.: ил. - (Учебники и учеб. пособия
для студентов высш. учеб. заведений);
2. Практикум
по статистике/А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина; Под
ред. А.П. Зинченко. - М.: Колос, 2001. - 392 с.: ил. - (Учебники и учеб.
пособия для студентов высш. учеб. заведений);
. Эконометрика:
Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 344 с.:
ил.;
. Практикум
по эконометрике: Учеб. пособие/ А.В. Уколова, Е.В. Шайкина, - М.: МСХА, 2009. -
104с.: ил.;
. Ефимова
М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.:
ИНФРА-М, 1996. - 416 с.;
. Носко
В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. - Москва,
2002. - 254 с.;
. Кошевой
О.С. Основы статистики: Учебное пособие. - Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2003. - 166
с.;
. Орлов
А.И. Эконометрика. Учебник. М.: «Экзамен», 2002. - 576с.
. Сизова
Т.М. Статистика: Учебное пособие. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2005. - 190 с.;
. Суслов
В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия: Учебное
пособие. - Новосибирск: Издaтельствo СО РАН, 2005. - 744 с.;
11. <http://www.gks.ru/>
. Материал лекционных
и практических занятий по курсам статистика и эконометрика.