Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна по совокупности в сельскохозяйственных предприятиях

Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна по совокупности в сельскохозяйственных предприятиях

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО Статистике

Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна по совокупности в сельскохозяйственных предприятиях

Содержание

Введение

.Раздел. Экономические показатели условий и результатов деятельности с/х предприятий.

. Раздел Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

.1. Обоснование объема выборочной совокупности

.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности

. Раздел. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления

.1 Метод статистических группировок

.2Дисперсионный анализ

.3 Кореляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Производство сельскохозяйственной продукции является важной отраслью сельского хозяйства. Одной из продукций является - зерно.

Производственно-хозяйственная деятельность сельскохозяйственного предприятия зависит от рационального использования производственных, трудовых и финансовых ресурсов. На современном этапе развития рыночных отношений основные средства являются одним из важнейших факторов любого производства. От их стоимости, технического уровня, количества, эффективности использования во многом зависят конечные результаты деятельности предприятия.

Предметом исследования является урожайность зерновых, себестоимость 1ц зерна и затраты на 1 га посева в сельскохозяйственных предприятиях Кировской области.

Целью работы является анализ и оценка производства и факторов на него влияющих.

Для достижения поставленной цели были намечены следующие задачи:

-Оценка параметров и характера распределения единиц совокупности;

-Экономическая характеристика деятельности предприятий;

-Экономико-статистический анализа влияния факторов на результаты производства.

Объектом исследования курсовой работы выступили сельскохозяйственные предприятия Котельничского и Куменского районов Кировской области.

При написании работы использованы следующие методы: анализ, синтез, экономико-статистический, диалектический, абсолютных и относительных чисел, многомерный факторный анализ и другие.

1 Раздел. Экономические показатели условий и результатов деятельности с/х предприятий

Экономическую характеристику предприятий начинаем с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности хозяйств 2-х районов- Котельничского и Куменского определяем показатели, представленные в таблице 1.

Таблица 1 - показатели размера предприятий

ПоказательВ среднем на 1 предприятиеКотельничский р-нКуменский р-нпо совокупностиВыручено от продажи с/х продукции, тыс.руб.213374511333225среднесписочная численность работников, всего чел., т.ч.занятые с/х производстве157230194137200169Среднегодовая стоимость основных фондов, тыс.руб.8346511143097448Материальные затраты на производство с/х продукции, тыс.руб.189001251115706Поголовье коров, гол.360638499Посевная площадь зерновых культур, га141419841699

Вывод: из таблицы следует, что показатели размера производства Куменского района на много превышают показателей Котельничского района, а именно по выручке от продажи с/х продукции ≈ в 2,1 раза; по численности работников в с/х производстве ≈ в 1,5 раза; по среднегодовой стоимости ОФ ≈в 1,3 раза; по поголовью коров ≈ в 1,8 раза; по посевной площади зерновых культур в 1,4 раза, но по материальным затратам на производство с/х продукции ≈ в 0,6 раза меньше. В среднем по совокупности 2-х районов выходит серединное значение

Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, анализируем структуру выручки по отраслям и видам реализованной продукции (таблица 2)

Таблица 2- Состав и структура выручки от продажи с/х продукции

ПродукцияВсего выручки, тыс.руб.В % к итогуКотельни чский р-нКумен ский р-нПо совокуп ностиКотельни сский р-нКуменс кий р-нПо совокуп ностиПродукция растениеводства, всего1456325988405515,35,85,6В т.ч.: зерно848916763252523,13,73,5-прочая продукция60749225152992,22,12,1Продукция животноводства, Всего26281842513868795694,794,294,4В т.ч.: -молоко1111042304913415954051,146,8-мясо КРС8417212360920778130,427,328,6-прочая продукция675427103813858024,315,819,0ВСЕГО277381451126728507100100100

Вывод: из таблицы следует, что выручка Куменского р-на от реализованной продукции растениеводства в 1,8раз больше, в.т.ч. по зерну в 2 раза, по прочей продукции в 1,5 раза, чем выручка Котельничского р-на, а выручка от реализованной продукции животноводства в1,6раза соответственно, в т.ч. по молоку в 2 раза, по мясу КРС в 1,8 раза.

Для характеристики ресурсного потенциала предприятий изучаемой совокупности определяем показатели: производительность труда (выручка в расчете на одного среднесписочного работника); фондовооруженности (среднегодовая стоимость основных производственных фондов на одного работника);фондоотдачи (величина выручки, полученная в расчете на 100 руб. основных фондов); фондоемкости (показатель обратный фондоотдаче); материалоотдачи (выручка в расчете на 100 руб. материальных затрат) (таблица 3). статистический совокупность сельскохозяйственный

Таблица 3- Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий

ПоказательВ среднемПо районам областиПо совокупностиПо областиКотельничский районКуменский районПриходится на 1 среднесписочного работника,тыс.руб.: -выручка от продажи156,45226,02191,24176,03-затрат на оплату труда49,8662,6856,2745,99Фондовооруженность,тыс.руб.611,99558,26585,13899,56Фондоотдача,руб.0,260,40,330,20Фондоемкость,руб.3,912,473,195,11Материалоотдача,руб.1,131,181,11,16

Вывод: из таблицы следует, что обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий Котельничского р-на в 1,3-1,5 раза меньше, чем Куменского р-на, но больше по фондовооруженности в 1,1 раза и фондоемкости в 1,6 раза. в среднем по области Куменский р-н стоит на одном из 1-х мест

Эффективность деятельности предприятий определяем эффективностью производства отдельных видов продукции. Для исследуемых предприятий таки ми показателями являются урожайность, удои молока от 1 коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции (таблица4).

Таблица 4- Эффективность производства с/х продукции

ПоказательВ среднем по районуКотельничский районКуменский районСовокупность 2-х районовУрожайность зерновых, ц/га14,420,217,30Удой молока от 1 коровы,ц418059595069,50Среднесуточный прирост,г519598558,50Себестоимость зерна,руб.253292272,50Себестоимость 1 ц молока,руб.550509529,50Себестоимость 1 ц прироста КРС,руб.479342144503,50

Вывод: из таблицы следует, что эффективность производства с/х продукции (удои молока, урожайность зерновых, среднесуточный прирост)в Куменском р-не выше в 1,4 раза, а себестоимость 1ц с/х продукции ниже (кроме себестоимости 1ц молока,1ц прироста КРС), чем в Котельничском р-не в 0,9 раз

Анализ состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, проводим на основе показателей, представленных в таблице 5.

Таблица 5- состав и структура затрат на производство с/х продукции

Элементы затратКотельничский районКуменский районтыс.руб.% к итогутыс.руб.% к итогуОплата труда с отчислениями на социальные нужды8840024,712510722,9Материальные затраты24570568,6038173469,8Амортизация основных средств219806,1329136,0Прочие затраты20850,668121,3Итого затрат по основному производству358170100546566100

Вывод: из таблицы следует, что затраты по основному производству по Куменскому р-ну в 1,5раза больше, чем по Котельничскому р-ну.

Обобщающая оценка результатов производственно-финансовой деятельности исследуемых предприятий делается на основе показателей: окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6).

Таблица 6-Финансовые результаты деятельности предприятий

ПоказательВ среднемПо районам областиПо совокупности Котельничский районКуменский районПриходится на 1 предприятие, тыс.руб.: -полной себестоимости с/х продукции218313419128011-выручки от продаж213374511333225-прибыли (+),убытка (-)-494109225214Окупаемость затрат, руб.0,981,321,15Рентабельность продаж, %-2,3224,2110,95

Вывод: результаты производственно-финансовой деятельности Куменского района в сравнении с результатами с Котельничского района на 1 предприятие по показателям: полной с/стоимости - выше в 1,6раз;выручка от продаж- 2,1раза;прибыль - в 22,1 раза, т.к. в Котельничском р-не результаты убыточны; рентабельность продаж-почти в10раз

2 Раздел. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

.1 Обоснование объема выборочной совокупности

Для вариации показателей, используемых при проведении экономико-статистического исследования, будем учитывать при определении необходимой численности выборки. Для проведения расчетов используем показатели, представленные в таблице 7.Определяем фактический размер предельной ошибки по формуле:

ε=t∙v

√ n

t-нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности(при р=0,954,t=²)

v- коэффицент вариации признака

Таблица 7- Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки

ПоказательФактическое значениеНеобходимая численность выборки при ε max =15,14%_ XV,%ε,%Урожайность, ц/га12,7656,625,9555,9Себестоимость 1 ц зерна340,7436,516,7423,25

Совокупность является однородной при коэффициенте вариации Vн≤33%.Величина предельной ошибки при фактической численности выборки 19 хозяйствам (n=19) Vн=33% ε max=2*33/√19=15,14

Расчетные данные к таблице 7

№х-ваУрожайность , ц/гаСебестоимость производства 1ц зерна,руб.ХХ2ХХ2115,8249,642536400928,775,69297882093636559312480421,4457,961993960154,217,6466844622467,759,292425856478,673,9637514062588,673,96450202500911,7136,892496200110981276761761113,2174,243471204091213,6184,96218475241330,4924,16357127449144,924,014381918441527,5756,2522952441166,440,96477227529179,386,493401156001816,8282,24221488411918,7349,6927977841итого242,54085,0364742499867

Урожайность ц/га

Х=242,5=12,76

19

б² = Σх _(х)²=4085,03-12,76²=52,18

n 19

б = √52,18=7,22

V=б ∙100=7,22 . 100%=56,6%

ε=t∙v =2∙56,58=25,95

√ n √ 19

t-нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности(при р=0,954,t=2)

n=t²∙ V² =2²∙56,58²=55,9

ε²max 15,14²

Себестоимость производства 1ц зерна

Х=6474=340,74.

19

б²= Σх _(х)²=2499867-340,74²=15468,2

n 19

б=√15468,2=124,37

V=б∙100%=124,37.100% ≈ 36,5%

Х340,74

ε=t∙v=2∙36,5=16,74

√ n √19

n=t²∙ V² = 2²∙36,5² ≈23,25

ε²max 15,14²

2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности

Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой статистической совокупности начинаем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. После оценки параметров ряда распределения можно будет сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно-обоснованного экономического исследования.

Построение ряда распределения 19 хозяйств Котельничского и Куменского районов Кировской области по урожайности зерновых. Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

1.составляем ранжированный ряд распределения предприятий по урожайности т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (ц/га).

4,24,966,47,78,68,68,799,311,713,213,615,816,818,721,427,530,4

определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k=1+3,322 lg N,

где N- число единиц совокупности.N=19, lg 19=1,279

k=1+3,322*1,279=5,25≈5

2.определяем шаг интервала:

h=Хmax-Хmin ,

k

где Хmax и Хmin- наименьшее и наибольшее значение группировочного признака, k- количество интервалов.

h=30,4-4,2 =5,24(ц)

5

3.определяем границы интервалов

Хmin=4,2 - нижняя граница первого интервала.

верхняя граница равна: Хmin+h=4,2+5,24=9,44. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала(h), определяем верхнюю границу второго интервала: 9,44+5,24=14,68

Третий интервал: 14,68+5,24=19,92. Четвертый интервал (в 4 интервале всего 1показатель, значит объединяем его с 5-м) с 19,92 по 30,40

4.подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.

Таблица 8-Интервальный ряд распределения хозяйств по урожайности зерновых

Группы хозяйств по урожайности зерновых, ц/гаЧисло хозяйств4,2 - 9,44109,44 - 14,68 314,68 - 19,92319,92 - 30,403ИТОГО:19

)Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака

Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:

Х =Σ хj fj ,

Σ fj

где хj варианты, Х - средняя величина признака; fj -частота распределения.

В интервальных рядах в качестве вариантов( хj )используют серединные значения интервалов.

_ 4,2+9,44 .10 + 9,44+14,68 .3 + 14,68+19,92 .3+ 19,92+30,4 .3

Х= 2 2 2 2 = 12,2

10+3+3+3

Х=12,2 ц/га- средняя арифметическая взвешенная

Мода- наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле

М = х + h __Δ1,

0 mo Δ 1+ Δ2

Где х - нижняя граница модального интервала; mo

h- величина интервала;

Δ -разность между частотой модального и домодального интервала; 1

Δ - разность между частотой модального и после модального интервала

Мо =14,68+5,24 . 3 - 3 = 14,68 - мода

(3-3)+(3-3)

Медиана- значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:

Σfii Sme -1

Ме = хme + h. 2________

fme

где хme - нижняя граница медиального интервала;

Σfii - сумма частот распределения;

Sme -1 - сумма частот домедиальных интервалов;

Fme - частота медиального интервала.

19 (10+3)

Ме =14,68+5,24. 2 = 8,57 ц/га

3

затели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации составит: R=Хmax -Хmin=30,4-4,2=26,2 ц/га

Дисперсия определяется по формуле

б²= Σ(хi - х)²fi

Σfi

б²= (6,82-12,2)²∙10+(12,06-12,2)²∙3+(17,3-12,2)²∙3+(25,16-12,2)²∙3 = 45,84

19

Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:

б=√ б² =√45,84=6,77ц/га

Коэффициент вариации:

V = б ∙100= 6,77 .100=55,5%

Х12,²

)Для характеристики формы распределения находим коэффициенты асимметрии (АS) и эксцесса (ЕS)

АS= Σ(хi - х)³fi : б³

Σfi

АS = (6,82-12,2)³∙10+(12,06-12,2)³∙3+(17,3-12,2)³∙3+(25,16-12,2)³∙3 : 6,77³=0,91

19

АS=0,91, при АS>0 распределение считается правостороннюю асимметрию.

_4 4

ЕS= Σ(хi - х)fi : б

Σfi

(6,82-12,2) ∙10+(12,06-12,2) ∙3+(17,3-12,2) ∙3+(25,16-12,2) ∙3 : 6,77 = 2,38

19

ЕS =2,38.

При ЕS>0, то распределение следует признать высоковершинным по сравнению с нормальным(когда ЕS=0).

ВЫВОД:

Таким образом, средняя урожайность зерновых составила 12,2 ц/га при среднем квадратическом отклонении 6,77 ц/га.

Так как коэффициент вариации больше 33%, совокупность единиц является неоднородной: V=55,55%

Распределение имеет правостороннюю асимметрию, так как АS=0,91>0 и является высоковершинным по сравнению с нормальным ( когда ЕS=0)

Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико-статистического исследования

3. Раздел. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления

.1 Метод статистических группировок

Проведем аналитическую первую группировку, т.е. изучим взаимосвязь между затратами на 1га посева(факторный признак) и урожайностью зерновых (результативный признак) на 19 предприятиях изучаемых районов.

1)Выбираем группировочный признак, в качестве которого обычно используют факторный признак(затраты на 1га посева)отбрасываем предприятие сильно отличающееся по показателям(11108)

2)Строим ранжированный ряд по группировочному признаку-затраты на 1га посева

Сводные данные для таблицы 9

№ п/пЗатраты на 1 га посева,руб.Урожайность ц/га120667,7221464,9323758,7424899528194,26291711,77296213,6830816,4930868,61031819,3113423612375816,81338598,614404315,815450821,416460213,217521718,718636527,5ИТОГО62897212,1

3). Группировку производим на основе анализа интенсивности изменения. Используя данные ранжированного ряда, делаем следующую группировку по затратам на 1га посева:

1)до 2800 руб. - 4 предприятия;

2)от 2800 до 4500 руб. - 10 предприятий;

)свыше 4500 руб.- 4 предприятия.

4). По полученным группам и по совокупности в целом определяем сводные итоговые данные.

5). На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности.

Таблица 9 - Влияние затрат на 1га посева на урожайность зерновых

Группы хозяйств по затратам на 1га посеваЧисло хозяйствЗатраты на 1га посева,руб.Урожайность,ц/гавсегоВ расчете на 1 хозяйствовсегоВ расчете на 1 хозяйстводо 280049076226930,37,582800 до 45001033129331310110,1свыше 4500420692517380,822,2Итого и в среднем18628973494,28212,111,78

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением затрат на 1 хозяйство на 1га посева от 1-й ко 2-й группе хозяйств с 2269 до 3313, т.е на 1044руб, то урожайность зерновых в среднем возрастает на 2,52 ц/га. Таким образом, с увеличением затрат на 1га посева урожайность в среднем возрастет на 2,52:1044=0,0024ц/га. Дальнейшее увеличение затрат на 1га посева(от 2-й к 3-й группе) сопровождается средним ростом урожайности от затрат на

22,2-10,1 ‗ 0,0065ц/га

5173-3313

Таким образом наблюдается рост урожайности с ростом затрат на 1га посева.

По аналогичной схеме проводим вторую группировку, рассмотрим взаимосвязь между урожайностью зерновых(факторный признак) и себестоимости 1ц зерна (результативный признак) на 19 предприятиях районов

)Выбираем группировочный признак, в качестве которого обычно используют факторный признак(урожайность ц/га)

)Строим ранжированный ряд по группировочному признаку-урожайность

Сводные данные для таблицы 10

№ п/пУрожайность ц/гаСебестоимость 1ц зерна14,266824,94383655946,447757,724268,637578,645088,729799276109,33401111,72491213,23471313,62181415,82531516,82211618,72791721,41991827,52291930,4357ИТОГО242,56474

3). Группировку производим на основе анализа интенсивности изменения. Используя данные ранжированного ряда, делаем следующую группировку по затратам на 1га посева:

4)до 8 ц/га - 5 предприятия;

5)от 8 до 18 руб. - 10 предприятий;

)свыше 18 руб.- 4 предприятия.

4). По полученным группам и по совокупности в целом определяем сводные итоговые данные.

5). На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности.

Таблица 10 - Влияние затрат на 1га посева на урожайность зерновых

Группы хозяйств по урожайности, ц/гаЧисло Хоз-вУрожайность,ц/гаСебестоимость 1ц зерна,рубвсегоВ расчете на 1 хозяйствовсегоВ расчете на 1 хозяйстводо 8529,25,842384476,88 до 2010115,311,533026292,2свыше 2049824,51064266Итого и в среднем19242,512,766474340,73

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением урожайности от 1-й ко 2-й группе хозяйств с 5,84 до 11,53, т.е на 5,69ц/га, то себестоимость зерна в среднем уменьшается на 184,6руб. . Таким образом, с увеличением урожайности в среднем себестоимость зерна уменьшится на -184,6:11,53=-16,01. Дальнейшее увеличение урожайности (от 2-й к 3-й группе) сопровождается умеренным уменьшением себестоимости 1ц зерна

266-292,2 ‗ -26,2 =- 2,02

24,5-11,53 12,97

Таким образом при сравнении показателей по группировочному признаку наблюдается рост урожайности при уменьшении себестоимости зерна.

3.2Дисперсионный анализ

Для оценки существенности различия между группами по величине какого-либо признака используем критерий Фишера(F-критерий), фактическое значение которого определяется по формуле:

Fфакт‗ σ² м/гр

σ²остат

σ² м/ гр‗ W м/ гр ‗ Σ(Хгр - Хобщ)²∙n

m-1 m-1

где Хгр - средняя групповая; Хобщ - средняя общая;

m- число групп; n - число вариантов в группе.

Определим σ² м/ гр , используя данные таблицы 9:

σ² м/ гр ‗ (7,58-11,78)²∙4+(10,1-11,78)²∙10+(22,2-11,78)²∙4 ‗ 533,09 ‗ 266,55

3-1 2

σ²остат‗ W общ - W м/ гр

(N-1)-(m-1)

Где W общ -общая вариация; W м/ гр-межгрупповая вариация;

N- количество вариантов(N=18)

Общую вариацию определяем по формуле:

W общ= Σ (Хi - Хобщ)²

Где Хi - варианты; Хобщ - общая средняя (из таблицы 9)=13,5

W общ=(15,8-11,78)²+(8,7-11,78)²+(6-11,78)²+(21,4-11,78)²+(4,2-11,78)²+(7,7-11,78)²+(8,6-11,78)²+(8,6-11,78)²+(11,7-11,78)²+(9-11,78)²+(13,2-11,78)²+(13,6-11,78)²+(4,9-11,78)²+(27,5-11,78)²+(6,4-11,78)²+(9,3-11,78)²+(16,8-11,78)²+(18,7-11,78)²=661,63 _ _

W м/ гр = Σ(Хгр - Хобщ)²∙n=533,09

σ²остат‗ 661,63 -533,09 ‗ 128,54 ‗ 8,57

(18-1)-(3-1) 15

Fфакт‗ 266,55 ‗ 31,1

8,57

Фактическое значение F -критерия сравниваем с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости(0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой(V м/ гр) и остаточной (Vост) дисперсии.

Vм/ гр=m-1=3-1=2; Vост=(N-1)-(m-1)= (18-1)-(3-1)=15

Fтабл при Vм/ гр=2 и Vост=15 составило 3,63,а Fфакт= 31,1

ВЫВОД: при Fфакт> Fтабл , это говорит о значительном различии между группами, т.е. влияние затрат на 1га посева на урожайность зерновых следует признать существенным.

Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная

η‗ W м/ гр . 100%‗533,09 . 100%=80,6%,

W общ 661,63

показывает, что на 80,6% вариация урожайности объясняется влиянием затрат на 1га посева

3.3 Кореляционно-регрессионный анализ

На основе логического анализа системы группировок выявляется перечень признаков, факторных и результативных, который может быть положен в основу формирования регрессионной модели связи. Если результативный признак находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии. Для оценки изолированного влияния отдельных факторов составляем уравнение парной регрессии.

I корреляция

Используем метод корреляционно-регрессионного анализа для количествен ной оценки взаимосвязи между затратами на 1га посева(Х) и урожайностью(У)

Методом аналитической группировки было установлено то, что с увеличением затрат на 1га посева, урожайность в среднем постепенно возрастает. Поэтому для выражения этой связи используем уравнение линейной регрессии:

у= а0 +а1х

Для определения параметров а0 и а1 необходимо решить систему уравнений:

Σ у =а0n+а1Σх

Σ ух=а0 Σх+а1Σх² n=19 предприятий

Вспомогательная таблица(определение параметров уравнения и коэф-та корреляции)

№ п/пФакторный признакРезультативный признакРасчетные данныехухух²у²120664,28677,2426835617,64221464,910515,4460531624,0132375614250564062536424896,415929,6619512140,96528197,721706,3794676159,29629178,625086,2850888973,96729628,625473,2877344473,96830818,726804,794925615,69930869277749523396811031819,32953,31011876186,4911342311,740049,111716929136,8912375813,249605,614122564174,2413385913,652482,414891881184,9614404315,863879,416345849249,6415450816,875734,420322064282,2416460218,786057,421178404349,6917521721,4111643,827217089457,9618636527,5175037,540513225756,25191110830,4337683,2123387664924,16ИТОГО74005242,51171342,73647688994015,03

,5=19a0+74005 a1 ׀ :19

,7=74005a0+364768899 a1 ׀ :74005

12,76= a0+3895 a1 I

,83= a0+4929 a1 III

,83-12,76=3,07 4929-3895=1034

,07=1034 a1‗ 3,07 ‗ 0,003

1034

a0=12,76-3895∙0,003=1,08

Параметр а0 экономического смысла не имеет и для оценки связи его не используем.

По данным 19 предприятий было получено уравнение регрессии , выражающее взаимосвязь между затратами на 1га посева( х ) и урожайностью:

у= 1,08+0,003∙х

Коэффициент а1 =0,003 показывает то, что при изменении затрат на 1га посева урожайность в среднем возрастает на0,003.При положительном значении а1 можно судить о прямой связи

Для оценки тесноты связи между факторным(Х) и результативным признаком(У) определяем коэффициент корреляции по формуле

r ‗ ху - х∙у где ху= Σху ; х=Σх ; у= Σу ; бх=√ Σх² _ х² ; бу=√ Σу² -у²

бх ∙бу n n n n n

ху‗ 1171342,7 ‗ 61649,62; х‗ 74005 ‗3895; у‗ 242,5 ‗ 12,76

19 19 19

бх=√ Σх² _ х²‗ √364768899 _ 3895²=2oo6,8

n 19

бу=√ Σу² -у²‗√ 4015,03 - 12,76²=6,96

n 19

r = 61649,62 - 3895∙12,76 ‗ 11949,42 ‗ 0,86

2oo6,8∙6,9613967,33

При коэффициенте корреляции 0,5 < ׀0,86׀ >0,7делаем вывод о наличии средняя связи между изучаемыми признаками, т.е. эта корреляция показывает, что связь между затратами на 1га посева и урожайностью прямая и тесная.

Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации, показывающий какая доля вариации результативного признака определяется влиянием факторного .

d=r²∙100%= 0,86²∙100%=73,96%

т.е коэффициент детерминации показывает , что на ≈ 74% урожайность зависит от затрат на 1га посева.

II корреляция

Используем метод корреляционно-регрессионного анализа для количественной оценки взаимосвязи между урожайностью(Х) и себестоимостью1ц зерна(У)

Методом аналитической группировки было установлено то, что с увеличением затрат на 1га посева, урожайность в среднем постепенно возрастает. Поэтому

Для выражения этой связи используем уравнение линейной регрессии:

Для определения параметров а0 и а1 необходимо решить систему уравнений:

Σ у =а0n+а1Σх

Σ ух=а0 Σх+а1Σх²

n=19 предприятий

Вспомогательная таблица(определение параметров уравнения и коэф-та корреляции)

№ п/пФакторный признакРезультативный признакРасчетные данныехухух²у²14,26682805,617,6444522424,94382146,224,011918443655933543631248146,44773052,840,9622752957,72421863,459,295856468,6375322573,9614062578,6450387073,9620250088,72972583,975,69882099927624848176176109,3340316286,491156001111,72492913,3136,89620011213,23474580,4174,241204091313,62182964,8184,96475241415,82533997,4249,64640091516,82213712,8282,24488411618,72795217,3349,69778411721,41994258,6457,96396011827,52296297,5756,25524411930,435710852,8924,16127449итого242,5647473341,84085,032498868

6474=19a0+242,5 a1 ׀ :19

,8=242,5a0+4085,03 a1 ׀ :242,5

,74= a0+12,76 a1 I

,44= a0+16,85 a1 III

,44-340,74=-38,3 16,85-12,76=4,09

,3=4,09 a1‗ -38,3 ‗ -9,36

4,09

a0=340,74-12,76∙(-9,36)=460,17

Параметр а0 экономического смысла не имеет и для оценки связи его не используем.

По данным 19 предприятий было получено уравнение регрессии , выражающее взаимосвязь между урожайностью( х ) и себестоимостью1ц зерна:

у= 460,17+(-9,36)∙х

Коэффициент а1 =-9,36 показывает то, что при изменении урожайности стоимость зерна в среднем уменьшится на 9,36.При отрицательном значении а1 можно судить об обратной связи

Для оценки тесноты связи между факторным(Х) и результативным признаком(У) определяем коэффициент корреляции по формуле

r ‗ ху - х∙у где ху= Σху ; х=Σх ; у= Σу ; бх=√ Σх² _ х² ; бу=√ Σу² -у²

бх ∙бу n nn n n

ху‗ 73341,8 ‗ 3860,09; х‗ 242,5 ‗12,76; у‗ 6474 ‗ 340,74

19 19 19

бх=√ Σх² _ х²‗ √4085,03 _ 12,76²=7,22

n 19

бу=√ Σу² -у²‗√ 2498868 - 340,74²=124,16

n 19

r = 3860,09 - 12,76∙340,74 ‗ -487,75 ‗ -0,54

124,16∙7,22 896,44

При коэффициенте корреляции -0,54<0,5делаем вывод о наличии обратной связи между изучаемыми признаками, т.е. эта корреляция показывает, что связь между затратами на 1га посева и урожайностью обратной и слабая.

Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации, показывающий какая доля вариации результативного признака определяется влиянием факторного .

d=r²∙100%= (-0,54)²∙100%=29%

т.е коэффициент детерминации показывает , что на 29% себестоимость зерна зависит от урожайности

Заключение

Ïðåäìåòîì èññëåäîâàíèÿ ÿâëÿëàñü óðîæàéíîñòü çåðíîâûõ, ñåáåñòîèìîñòü 1ö çåðíà è çàòðàòû íà 1 ãà ïîñåâà â ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûõ ïðåäïðèÿòèÿõ Êèðîâñêîé îáëàñòè.

Îáúåêòîì èññëåäîâàíèÿ êóðñîâîé ðàáîòû âûñòóïèëè ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûå ïðåäïðèÿòèÿ Êóìåíñêîãî è Êîòåëüíè÷ñêîãî ðàéîíîâ Êèðîâñêîé îáëàñòè.

Ýêîíîìè÷åñêèå ïîêàçàòåëè óñëîâèé è ðåçóëüòàòîâ äåÿòåëüíîñòè ñ/õ ïðåäïðèÿòèé Êóìåíñêîãî ðàéîíà ïðåâûøàþò ïîêàçàòåëåé Êîòåëüíè÷ñêîãî âûðó÷êå îò ïðîäàæè ñ/õ ïðîäóêöèè ≈ â 2,1 ðàçà; ïî ÷èñëåííîñòè ðàáîòíèêîâ â ñ/õ ïðîèçâîäñòâå ≈ â 1,5 ðàçà; ïî ñðåäíåãîäîâîé ñòîèìîñòè ÎÔ ≈â 1,3 ðàçà;ïî ïîãîëîâüþ êîðîâ ≈ â 1,8 ðàçà; ïî ïîñåâíîé ïëîùàäè çåðíîâûõ êóëüòóð â 1,4 ðàçà, íî ïî ìàòåðèàëüíûì çàòðàòàì íà ïðîèçâîäñòâî ñ/õ ïðîäóêöèè ≈ â 0,6 ðàçà ìåíüøå.

Ïðè îïðåäåëåíèè ñïåöèàëèçàöèè ïðåäïðèÿòèÿ, ò.å. èõ ïðîèçâîäñòâåííîãî íàïðàâëåíèÿ, àíàëèçèðóÿ ñòðóêòóðó âûðó÷êè ïî îòðàñëÿì è âèäàì èç òàáëèöû ñëåäóåò, ÷òî âûðó÷êà Êóìåíñêîãî ð-íà îò ðåàëèçîâàííîé ïðîäóêöèè ðàñòåíèåâîäñòâà â 1,8ðàç áîëüøå, â.ò.÷. ïî çåðíó â 2 ðàçà, ïî ïðî÷åé ïðîäóêöèè â 1,5 ðàçà, ÷åì âûðó÷êà Êîòåëüíè÷ñêîãî ð-íà, à âûðó÷êà îò ðåàëèçîâàííîé ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà â1,6ðàçà ñîîòâåòñòâåííî, â ò.÷. ïî ìîëîêó â 2 ðàçà, ïî ìÿñó ÊÐÑ â 1,8 ðàçà.

Ïðè õàðàêòåðèñòèêå ðåñóðñíîãî ïîòåíöèàëà ïðåäïðèÿòèé ïðè ñðàâíåíèè ïîêàçàòåëåé, òî ïî Êóìåíñêîìó ð-íó âûøå ïðîèçâîäèòåëüíîñòü òðóäà (âûðó÷êà â ðàñ÷åòå íà îäíîãî ñðåäíåñïèñî÷íîãî ðàáîòíèêà); ìàòåðèàëîîòäà÷è, ôîíäîâîîðóæåííîñòè (ñðåäíåãîäîâàÿ ñòîèìîñòü îñíîâíûõ ïðîèçâîäñòâåííûõ ôîíäîâ íà îäíîãî ðàáîòíèêà);ôîíäîîòäà÷è (âåëè÷èíà âûðó÷êè, ïîëó÷åííàÿ â ðàñ÷åòå íà 100 ðóá. îñíîâíûõ ôîíäîâ) ïî÷òè ïî âñåì ïîêàçàòåëÿì â 1,5 ðàçà âûøå, ÷åì ïî Êîòåëüíè÷ñêîìó; à ôîíäîåìêîñòè ìåíüøå â 0,63 ðàçà;ôîíäîâîîðóæåííîñòè (ñðåäíåãîäîâàÿ ñòîèìîñòü ÎÏÔ íà îäíîãî ðàáîòíèêà) ìåíüøå â 0,9 ðàçà.

Ýôôåêòèâíîñòü ïðîèçâîäñòâà ñ/õ ïðîäóêöèè (óäîè ìîëîêà, óðîæàéíîñòü çåðíîâûõ, ñðåäíåñóòî÷íûé ïðèðîñò)â Êóìåíñêîì ð-íå âûøå â 1,4 ðàçà, à ñåáåñòîèìîñòü 1ö ñ/õ ïðîäóêöèè íèæå (êðîìå ñåáåñòîèìîñòè 1ö ìîëîêà,1ö ïðèðîñòà ÊÐÑ), ÷åì â Êîòåëüíè÷ñêîì ð-íå â 0,9 ðàç

Ïðè àíàëèçå ñîñòàâà è ñòðóêòóðû çàòðàò, ôîðìèðóþùèõ ñåáåñòîèìîñòü ïðîäóêöèè, ìîæíî äåëàòü âûâîä, ÷òî çàòðàòû ïî îñíîâíîìó ïðîèçâîäñòâó ïî Êóìåíñêîìó ð-íó â 1,5ðàçà áîëüøå, ÷åì ïî Êîòåëüíè÷ñêîìó ð-íó ïðè ìåíüøåé â îñíîâíîì ñåáåñòîèìîñòè.

Ïðè îáîáùàþùåé îöåíê ðåçóëüòàòîâ ïðîèçâîäñòâåííî-ôèíàíñîâîé äåÿòåëüíîñòè äàííûõ ïðåäïðèÿòèé íà îñíîâå ïîêàçàòåëåé äåëàåì âûâîä, ÷òî ðåçóëüòàòû ïðîèçâîäñòâåííî-ôèíàíñîâîé äåÿòåëüíîñòè Êóìåíñêîãî ðàéîíà â ñðàâíåíèè ñ ðåçóëüòàòàìè ñ Êîòåëüíè÷ñêîãî ðàéîíà íà 1 ïðåäïðèòÿòèå ïî ïîêàçàòåëÿì: ïîëíîé ñ/ñòîèìîñòè - âûøå â 1,6ðàç;âûðó÷êà îò ïðîäàæ â 2,1ðàçà; ïðèáûëü - â 22,1 ðàçà, ò.ê. â Êîòåëüíè÷ñêîì ð-íå ðåçóëüòàòû óáûòî÷íû; ðåíòàáåëüíîñòü ïðîäàæ-ïî÷òè â10ðàç

Íàèáîëåå ýôôåêòèâíî îðãàíèçîâàíà äåÿòåëüíîñòü ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûõ ïðåäïðèÿòèé ïî âñåì îòðàñëÿì ñ/õ ïðîèçâîäñòâà Êóìåíñêîãî ðàéîíà.

Ïðîâåäÿ ýêîíîìèêî-ñòàòèñòè÷åñêèé àíàëèç âçàèìîñâÿçåé ìåæäó çàòðàòàìè íà1ãà ïîñåâà è óðîæàéíîñòüþ çåðíîâûõ ïðåäïðèÿòèÿõ èçó÷àåìûõ ðàéîíîâ, ñðàâíåíèå ïîêàçàòåëåé ïî ãðóïïàì ïîçâîëÿåò ñäåëàòü âûâîä î òîì, ÷òî ñ óâåëè÷åíèåì çàòðàò íà 1ãà ïîñåâà, òî óðîæàéíîñòü çåðíîâûõ â ñðåäíåì âîçðàñòàåò, ïðè óìåíüøåíèè ñåáåñòîèìîñòè çåðíà.

Ïðè îöåíêå ïàðàìåòðîâ è õàðàêòåðà ðàñïðåäåëåíèÿ ñòàòèñòè÷åñêîé ñîâîêóïíîñòè ïî ïðèçíàêó óðîæàéíîñòè ïîñëå âû÷èñëåíèé ïîëó÷èëè òàêèå äàííûå: ðàçìåð âàðèàöèè ñîñòàâèë 26,2 ö/ãà, äèñïåðñèÿ äàëà ïîêàçàòåëü 45,84, ñðåäíÿÿ óðîæàéíîñòü çåðíîâûõ ñîñòàâèëà 12,2 ö/ãà ïðè ñðåäíåì êâàäðàòè÷åñêîì îòêëîíåíèè 6,77 ö/ãà.

Òàê êàê êîýôôèöèåíò âàðèàöèè áîëüøå 33%, ñîâîêóïíîñòü åäèíèö ÿâëÿåòñÿ íåîäíîðîäíîé: V=55,55%

Ðàñïðåäåëåíèå èìååò ïðàâîñòîðîííþþ àñèììåòðèþ, òàê êàê ÀS=0,91>0 è ÿâëÿåòñÿ âûñîêîâåðøèííûì ïî ñðàâíåíèþ ñ íîðìàëüíûì ( êîãäà ÅS=0 )

Ñëåäîâàòåëüíî, èñõîäíóþ ñîâîêóïíîñòü åäèíèö ìîæíî èñïîëüçîâàòü äëÿ ïðîâåäåíèÿ ýêîíîìèêî-ñòàòèñòè÷åñêîãî èññëåäîâàíèÿ.

Äèñïåðñèîííûé àíàëèç ïîêàçàë, ÷òî Fôàêò> Fòàáë , ïðè çíà÷èòåëüíîì ðàçëè÷èè ìåæäó ãðóïïàìè, ò.å.âëèÿíèå çàòðàò íà 1ãà ïîñåâà íà óðîæàéíîñòü çåðíîâûõ ñëåäóåò ïðèçíàòü ñóùåñòâåííûì.

Âåëè÷èíà ýìïèðè÷åñêîãî êîýôôèöèåíòà äåòåðìèíàöèè, 80,6%,ïîêàçûâàåò, ÷òî íà 80,6% âàðèàöèÿ óðîæàéíîñòè îáúÿñíÿåòñÿ âëèÿíèåì çàòðàò íà 1ãà ïîñåâà.

Èñïîëüçóÿ ìåòîä êîððåëÿöèîííî-ðåãðåññèîííîãî àíàëèçà äëÿ êîëè÷åñòâåííîé îöåíêè âçàèìîñâÿçè ìåæäó çàòðàòàìè íà 1ãà ïîñåâà è óðîæàéíîñòüþ ìåòîäîì àíàëèòè÷åñêîé ãðóïïèðîâêè áûëî óñòàíîâëåíî, ÷òî ïðè êîýôôèöèåíòå êîððåëÿöèè 0,5 < ׀0,86׀ >0,7ñâÿçü ìåæäó çàòðàòàìè íà 1ãà ïîñåâà è óðîæàéíîñòüþ ïðÿìàÿ è òåñíàÿ. Êîýôôèöèåíò äåòåðìèíàöèè ïîêàçûâàåò, ÷òî äîëÿ âàðèàöèè ðåçóëüòàòèâíîãî ïðèçíàêà îïðåäåëÿåòñÿ âëèÿíèåì ôàêòîðíîãî, ò.å.÷òî íà 74% óðîæàéíîñòü çàâèñèò îò çàòðàò íà 1ãà ïîñåâà.

Ïðè âû÷èñëåíèè 2 êîððåëÿöèè- îöåíêè âçàèìîñâÿçè ìåæäó óðîæàéíîñòüþ è ñåáåñòîèìîñòüþ1ö çåðíà, òî ýòà êîððåëÿöèÿ ïîêàçûâàåò, ÷òî ïðè êîýôôèöèåíòå êîððåëÿöèè -0,54<0,5äåëàåì âûâîä î íàëè÷èè îáðàòíîé ñâÿçè ìåæäó èçó÷àåìûìè ïðèçíàêàìè, ò.å. ñâÿçü ìåæäó çàòðàòàìè íà 1ãà ïîñåâà è óðîæàéíîñòüþ îáðàòíîé è ñëàáàÿ, à êîýôôèöèåíò äåòåðìèíàöèè ïîêàçûâàåò, ÷òî íà 29% ñåáåñòîèìîñòü çåðíà çàâèñèò îò óðîæàéíîñòè.

Ñïèñîê èñïîëüçóåìîé ëèòåðàòóðû

1.Áîÿðñêèé À.ß., Ãðîìûêî Ã.Ë. Îáùàÿ òåîðèÿ ñòàòèñòèêè Ì.: èçä. Ìîñêîâñêèå óíèâåðñèòåòû, 2009 ã. - 372 ñ.

2.È.È. Åëèñååâà. Ñîöèàëüíàÿ ñòàòèñòèêà. - Ì: "Ñòàòèñòèêà è ôèíàíñû", 2007.

.Ì.Ã. Íàçàðîâ è äð. - Êóðñ ñîöèàëüíî-ýêîíîìè÷åñêîé ñòàòèñòèêè. - Ì: "Ôèíñòàòèíôîðì", 2008.

.È.È. Åëèñååâà, Ì.Ì. Þçáàøåâ. - Îáùàÿ òåîðèÿ ñòàòèñòèêè. - Ì.: "Ôèíàíñû è ñòàòèñòèêà", 2010.

.Ð.À.. Øìîéëîâà- Òåîðèÿ ñòàòèñòèêè. - Ì: "Ôèíàíñû è ñòàòèñòèêà", 2009.

."Êóðñ ñîöèàëüíî-ýêîíîìè÷åñêîé ñòàòèñòèêè" ïîä ðåäàêöèåé Ì.Ã. Íàçàðîâà, Ì: "Ôèíñòàòèíôîðè", ÞÍÈÒÈ-ÄÀÍÀ, 2009

."Ñîöèàëüíàÿ ñòàòèñòèêà" ïîä ðåäàêöèåé È.È.Åëèñååâîé. - Ì: "Ñòàòèñòèêà è ôèíàíñû", 2011.

.È.È. Åëèñååâîé è Á.Ã. Ïëîøêî "Èñòîðèÿ ñòàòèñòèêè" (Ì.: Ôèíàíñû è ñòàòèñòèêà, 2007).

Ðàçìåùåíî íà Allbest.ru