Курсовая работа по предмету "Экономика и экономическая теория"

Узнать цену курсовой по вашей теме


Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий


Министерство сельского хозяйства РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

"Ярославская государственная сельскохозяйственная академия

кафедра информатики и статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ:

"Статистика" на тему:

"Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий"

Выполнил: студент 3 курса

заочного отделения

экономического факультета

спец-ть: "Экономика и управление

на предприятие АПК"

Зайцев Игорь Николаевич

Ярославль 2008

Содержание

  • Введение
    • 1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства
    • 1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства
    • 1.2 Показатели численности и состава поголовья
    • 1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства
    • 1.4 Корреляционно-регрессионный анализ
    • 2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий
    • 2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства
    • 2.2 Выбор и обоснование группировочного признака
    • 2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп
    • 2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий
    • 3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений
    • 3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства
    • 3.2 Корреляционно-регрессионный анализ
    • 4. Динамика изучаемого явления
    • 4.1 Сравнительная характеристика предприятия
    • 4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства
    • 4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени
    • 4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование
    • Заключение
    • Список использованной литературы
    • Приложения
    • Приложение 1
    • Приложение 2

Введение

Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Оно производит важнейшие продукты питания - молоко, мясо, яйца, рыбу, которые являются источником белка животного происхождения, служат сырьем для различных отраслей перерабатывающей промышленности (молочной, маслосыродельной, мясной, колбасной, кожевенной и др.), для подсобных промышленных производств.

Животноводство неразрывно связано с растениеводством, так как эффективность работы отрасли определяется состоянием кормовой базы. В животноводстве используются отходы полеводства (зерноотходы, солома), овощеводства (нестандартные овощи, ботва), перерабатывающей промышленности (барда, патока, жмыхи, шроты и др.). В свою очередь, животноводство обеспечивает растениеводство органическими удобрениями, способствуя повышению плодородия почвы.

Главной особенностью в животноводстве является то, что только часть скармливаемых кормов используется животными для производства продукции, а другая часть кормов расходуется на поддержание жизненных функций животных (минимальная потребность в корме определяется при поддерживающем кормлении). Поэтому для эффективного использования животных необходимо сбалансированное рациональное кормление.

Животноводство в меньшей степени зависит от природно-климатических условий по сравнению с растениеводством. Поэтому в животноводстве более равномерно в течение года используются основные и оборотные средства производства, трудовые ресурсы, в течение всего года поступает выручка от реализации продукции.

Животноводство включает в себя молочное и мясное скотоводство, птицеводство, свиноводство, овцеводство, рыбоводство, пчеловодство, коневодство, пушное звероводство и другие отрасли.

Животноводство размещено на территории России повсеместно. Разнообразие природных и экономических условий производства обусловило различия в составе и соотношении разных видов скота. На выбор системы животноводства оказывают влияние такие факторы, как месторасположение сельскохозяйственного предприятия, состав и соотношение кормовых угодий, обеспеченность рабочей силой, уровень механизации работ, состояние рынка животноводческой продукции и др.

Развитие и размещение отраслей животноводства должно быть ориентировано на удовлетворение потребностей населения в продуктах животноводства.

Ведущей отраслью животноводства является скотоводство. Значение скотоводства в народном хозяйстве определяется, прежде всего, высокими питательными свойствами продукции. По пищевым достоинствам молоко занимает первое место среди всех животноводческих продуктов. Этот уникальный продукт питания широко используется как в свежем, так и в переработанном виде. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по вкусовым качествам. От скотоводства получают также ценное кожевенное сырье.

Скотоводство как отрасль играет существенную роль в развитии других отраслей сельского хозяйства. Растениеводству оно поставляет ценнейшее органическое удобрение - навоз, свиноводству - молоко, необходимое для вскармливания поросят раннего возраста. Высокая эффективность выращивания крупного рогатого скота по сравнению с другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности.

При размещении скотоводства учитываются также наличие трудовых ресурсов, обеспечение ферм средствами механизации. Молочное скотоводство относится к числу наиболее трудоемких отраслей животноводства и требует сравнительно больших затрат труда. Снизить затраты труда в скотоводстве можно только за счет внедрения прогрессивных технологий.

Целью курсовой работы является проведение комплексного статистико-экономического анализа эффективности производства продукции животноводства. Объектами исследования при этом выступают 30 предприятий Ярославской области. В этой курсовой будут решены следующие задачи: разработана система показателей эффективности, производства продукции животноводства; выделены типические группы предприятий по основному показателю; выявление основных факторов изучаемого явления с использованием статистических методов: аналитической и комбинационной группировки, корреляционно-регрессионного анализа; изучено изменение в динамике, выявлена основная тенденция развития и сделан прогноз на перспективу.

Использовались различные пакеты программ статистического анализа: MS Excel, STATISTICА, SPSS, REGRESS и др.

1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства

1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства

Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов в общественной жизни используется система показателей. Статистический показатель - важнейшая категория социально-экономической статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-экономического явления. Следовательно, статистический показатель - это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен па товары и услуги.

Многообразие явлений общественной жизни, изучаемых статистикой, их свойств, признаков обусловило и многообразие конкретных статистических показателей. Статистический показатель может относиться: к отдельному явлению (объекту), например к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одно и того же вида, например к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например ко всему хозяйству страны. В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, - отраслевыми; а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, - совокупными по стране.

Важнейший результат сельскохозяйственного производства - продукция растениеводства и животноводства. В статистике и хозяйственной деятельности в первую очередь изучают ее объемы в натуральном выражении с учетом качества и назначения, составляют балансы продукции и продовольственных ресурсов.

Общий объем производства в стоимостном выражении характеризует показатель валовой продукции (валового выпуска) отрасли. В процессе распределения, потребления и накопления валовой продукции формируется ряд новых категорий: конечная, реализованная, товарная и чистая продукция, а также добавленная стоимость; с помощью этих показателей изучают структуру продукции, ее распределение и динамику.

Сопоставляя объем полученной продукции и использованных ресурсов, получают основные показатели эффективности производства (урожайность культур, продуктивность животных, производительность труда, материалоемкость, фондоемкость). Сопоставление продукции с затратами дает возможность рассчитать окупаемость затрат, себестоимость продукции и работ, доход производителей, рентабельность производства.

В условиях рынка все процессы производства, распределения и потребления продукции и услуг опосредуются денежными потоками. В результате складывается система финансовых показателей, характеризующих указанные процессы с позиций движения денежной массы; она включает показатели выручки, оплаты труда, капитальных вложений, налоговых платежей, государственных субсидий, кредита, дебиторской и кредиторской задолженности, финансовой устойчивости и др.

Среднесписочное число работников - это отношение общего числа человеко-дней пребывания работников в списках к продолжительности календарного периода в днях. Данный показатель характеризует численность лиц, привлекаемых к работе в организации, и запас рабочей силы на период. Его определяют ежемесячно, а средние уровни за квартал или год рассчитывают как средние арифметические простые из помесячных данных (например, за год - как сумму всех среднемесячных уровней, деленную на 12). По некоторым группам работников официальная инструкция предусматривает иной способ расчета. Так, среднесписочное число временных работников определяют путем деления общего числа дней их работы на 305 (число рабочих дней в году).

Из общего числа среднесписочных работников сельскохозяйственных организаций выделяют среднее число занятых в сельскохозяйственном производстве. Расчет ведется пропорционально удельному весу человеко-дней или человеко-часов, отработанных в сельском хозяйстве, в затратах труда по организации в целом.

Показатели состава рабочей силы характеризуют ее в отраслевом разрезе и по категориям работников. При дифференциации по отраслям в первую очередь выделяют:

производственный персонал по основной деятельности (сельское хозяйство, подсобные производственные отрасли);

работников других производственных отраслей (промышленность, строительство, капитальный ремонт, торговля);

непроизводственный персонал (занятые в жилищном хозяйстве, бытовом обслуживании, детских учреждениях и др.).

При более детальном анализе работников основной деятельности относят к конкретным отраслям растениеводства и животноводства (вплоть до отдельных групп культур и видов животных). Численность персонала, привлекаемого к работам в нескольких отраслях и подотраслях, распределяют пропорционально затратам рабочего времени.

На предприятиях, ведущих товарное производство и выплачивающих заработную плату, обобщающим показателем текущих издержек является себестоимость. Она представляет собой фактические затраты предприятий на все элементы и ресурсы производства продукции, работ и услуг в стоимостной форме.

В связи с экономической важностью данный показатель определяют в системе бухгалтерского учета во всех коммерческих организациях в разрезе продуктов, отраслей, отдельных производств и центров ответственности. Прежде всего рассчитывают абсолютные величины затрат, а на их основе - средние и относительные (на единицу продукции, работ и услуг, на 1 га площади и 1 голову животных и др.). Наиболее общим показателем себестоимости по группе разнородных продуктов и услуг являются средние затраты в рублях на 1 руб. валовой или реализованной продукции.

Различают несколько видов себестоимости:

а) технологическую, включающую затраты на технологический процесс на уровне бригады, цеха, фермы;

б) производственную, в которую входят все затраты организации франко-место хранения готовой продукции (включая общехозяйственные и общеотраслевые затраты, в том числе по управлению производством);

в) полную, или коммерческую, включающую также все затраты организации по реализации продукции.

По своему экономическому содержанию себестоимость представляет собой текущие затраты предприятий в денежной форме на оплату груда и материально-вещественных элементов производства. Эти затраты являются частью более общего показателя - полных (общественных) издержек производства, то есть совокупных затрат живого и овеществленного (и средствах производства и оплаченных услугах) труда. В себестоимости учитывается лишь часть всех затрат живого труда, а именно зарплата как денежное выражение необходимого труда; прибавочный труд, создающий чистый доход, в нее не входит.

Доходы формируются из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства за определенный период. Часть ее идет на покрытие материальных затрат и оплату услуг (промежуточное потребление), после чего остается валовая добавленная стоимость. Входящая в нее сумма амортизации предназначена для воспроизводства основных средств производства и не является доходом, поскольку переносится с уже созданной стоимости основных фондов. Доходом является чистая добавленная стоимость, то есть валовая добавленная стоимость за вычетом амортизации; это основной абсолютный показатель суммы доходов по каждой отрасли.

Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль. По экономическому содержанию это реализованная часть произведенного чистого дохода, или реализованный валовой доход за вычетом оплаты труда с отчислениями. Масса прибыли включает, прежде всего, прибыль от реализации продукции, работ и услуг (выручку от их реализации за вычетом полной себестоимости), а также внереализационные результаты деятельности организации.

Таким образом, прибыль зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций.

Относительным показателем доходности производства и реализации продукции является рентабельность. Ее определяют по отдельным продуктам, группам продуктов, отраслям в разрезе типов, форм и групп предприятий и хозяйств, по территориям. Наиболее широко показатель рентабельности рассчитывается как отношение массы прибыли от реализации продукции, работ и услуг (разность между выручкой и затратами) к их полной себестоимости.

Уровень рентабельности определяется теми же факторами, что и масса прибыли - ценами, дотациями, себестоимостью.

При оценке различий в рентабельности и ее динамики следует учитывать, что ее уровень рассчитывают с учетом субсидий, объем которых сильно колеблется по продуктам и в региональном разрезе.

Эффективность производства - это его результативность в достижении поставленных целей, главные из которых - увеличение выпуска продукции и доходов производителей. Показатели эффективности представляют собой отношение этих показателей к объему факторов производства (ресурсам и затратам). Как и любое сложное экономическое явление, эффективность характеризуется системой показателей, которые дифференцируются по видам продукции, доходов, ресурсов и затрат.

В зависимости от степени охвата производства и показателей его объема различают натуральные (частные) и стоимостные (обобщающие) показатели эффективности. Объем производства может характеризоваться различным образом - через валовую, реализованную и товарную продукцию (ВП, РП, ТП), валовую добавленную стоимость (ВДС), чистую добавленную стоимость (ЧДС), валовой доход (ВД), массу полученной прибыли (П).

При статистическом анализе показателей эффективности следует учитывать их составной характер и наряду с другими методами использовать прием их разложения на составные элементы. Так, в сельском хозяйстве для оценки эффективности часто сопоставляют выход продукции и доходы разных видов с площадью сельскохозяйственных угодий как главного средства производства.

Обобщающим показателем эффективности использования основных фондов чаще всего считается фондоотдача - выход валовой продукции на 1 руб. среднегодовой стоимости основных фондов. Она может быть рассчитана по отдельным продуктам, взятым в натуральном или стоимостном выражении, а по отраслям растениеводства, животноводства и в целом по продукции сельского хозяйства - только в стоимостном. При анализе рассматривают также отношение всех других видов продукции и доходов (РП, ТП, ВДС, ЧДС, ВД, П) к стоимости фондов.

По способу расчета различают прямые и обратные показатели.

Прямые V = Q/T показывают объем произведенной продукции или работ за единицу времени. Увеличение этого показателя (например, производства зерна за час работы с 2 до 3 ц) прямо свидетельствует о росте производительности труда. Обратные показатели t = T/Q непосредственно характеризуют трудоемкость единицы продукции или работ; чем она выше, тем производительность труда ниже.

В зависимости от способа представления результата труда различают частичные и полные показатели его производительности. В первом случае величина Q характеризует объем работ, а во втором - объем полученной продукции

На практике применяют, кроме того, косвенные показатели производительности труда, представляющие собой соотношение численности работников и объема факторов производства или отношение затрат труда к площади посевов (поголовью животных).

В зависимости от способа выражения и содержания показателя объема продукции различают натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели. Первые используют при определении производительности труда по отдельным видам продукции, вторые - по группам продуктов, сводимых к общему содержанию (кормовые единицы, калории и т.п.), третьи - по совокупности разнокачественных продуктов, по предприятию или отрасли в целом.

Система показателей статистики животноводства должна обеспечивать достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в любой момент времени. Она также должна предоставлять информацию позволяющую раскрывать закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценивать эффективность производства и мер по его регулированию, вскрывать диспропорции, показывать возможные пути их преодоления и использования резервов. Эта система включает в себя в первую очередь показатели поголовья продуктивных животных как важнейшего производственного ресурса - их численности, состава, качества, движения, использования, а также показатели выхода продукции отрасли и продуктивности животных.

Экономическая эффективность производства молока характеризуется следующими показателями: надоем молока на одну среднегодовую корову, затратами кормов на 1 т молока, себестоимостью 1 т молока, прибылью и рентабельностью в расчете на 1 т молока и на годовой объем производства.

На конечные результаты работы сельскохозяйственных предприятий большое влияние оказывает качество производимой продукции.

Мясная продуктивность скота характеризуется количественными (живая масса животного, валовой и среднесуточный прирост живой массы, убойная масса, убойный выход, масса и выход туши, масса внутреннего жира, масса субпродуктов) и качественными показателями.

Живая масса животного характеризует количество тканей его тела, определяется она взвешиванием. В настоящее время для ее определения используют специальную мерную ленту.

Валовой и среднесуточный прирост животного свидетельствует об интенсивности его роста за определенный период времени и о скороспелости животного, об условиях его выращивания.

Убойная масса - масса туши и внутреннего жира, а убойный выход - это отношение убойной массы к предубойной живой массе после 24-часовой голодной выдержки, выраженное в процентах. У взрослых животных высшей упитанности убойный выход достигает 60-65%, а у животных низшей упитанности 42 - 45%.

Выход туши определяется отношением в процентах массы туши к предубойной живой массе после голодной выдержки.

1.2 Показатели численности и состава поголовья

Численность животных по видам и половозрастным группам измеряют прежде всего в натуральном выражении в физических головах; при этом используют как моментные, так и интервальные показатели. В сельскохозяйственных организациях поголовье, требующее кормления и ухода, ежедневно фиксируется в системе бухгалтерского учета; по этим данным можно рассчитать общее число кормодней его содержания за любой период. Органы статистики и хозяйственного управления обычно используют показатели наличия животных на начало месяца (при переписях - на начало года или дату переписи) в виде моментных уровней, а также определяют среднюю численность поголовья за год или иной отрезок времени (например, за квартал, периоды стойлового или пастбищного содержания скота). Наиболее точно ее можно рассчитать как отношение общего числа кормодней по данной группе за период к его календарной продолжительности. Например, среднегодовая численность поросят (Sгод), которая находится как отношение общего количества кормодней к продолжительности периода.

Этот показатель нужен для определения вместимости помещений (числа скотомест) для содержания данной группы животных, для расчета дневной потребности в кормах и рабочей силе, ожидаемого выхода продукции и т.д.

Если имеются данные о средней численности поголовья за каждый месяц, среднюю за год или другой период обычно определяют по формуле средней арифметической простой (сумма помесячных средних делится на число месяцев в периоде). Если же известна средняя численность за неравные периоды, рассчитывают среднюю взвешенную. Чтобы рассчитать среднегрупповую численность животных при известном среднегодовом поголовье, последнее умножают на число оборотов за год.

Чтобы оценить общую численность животных разных групп и видов (напрямую их суммировать невозможно), в статистике и в хозяйственной практике используют показатель условного поголовья. С этой целью численность отдельных групп и видов животных переводят в эквивалентное поголовье взрослого крупного рогатого скота по специальным коэффициентам, которые могут определяться двояко:

по стоимости выращивания 1 головы;

по расходу кормов на 1 голову за год или стойловый период (в кормовых единицах) или по потреблению отдельных видов кормов за год (грубых, сочных, зеленых).

В первом случае животные разных видов и групп рассматриваются и оцениваются как любой иной актив (по затратам на производство или приобретение); соответствующие коэффициенты носят чисто экономический характер. Во втором случае общая численность условного поголовья определяется по потреблению кормов; это обеспечивает организацию кормления, расчет потребности хозяйства в кормах и анализ их использования.

В настоящее время в практике органов статистики на федеральном уровне применяют следующие коэффициенты:

коровы, быки-производители, рабочие волы - 1,0;

прочий крупный рогатый скот - 0,6;

свиньи, овцы романовской породы - 0,3;

овцы (кроме романовской породы) и козы - 0,1;

лошади, верблюды, ослы, мулы - 1,0;

птица всех видов - 0,02.

1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства

Статистическая группировка - это метод разделения единиц сложного массового общественного явления на существенно различные группы. Одновременно она представляет собой процесс объединения в группы качественно однородных единиц, по которым ведется сводка значений варьирующих признаков, получение средних величин и других статистических показателей, позволяющих всесторонне оценить состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом. Выделенные группы и вся изучаемая совокупность характеризуются системой присущих им показателей.

Совокупность разделяют на группы по величине и значению группировочных признаков; с этой целью можно использовать как признаки, полученные непосредственно в ходе статистического наблюдения, так и определенные на их основе путем дополнительных расчетов и оценок.

В зависимости от характера выделяемых групп и целей различают два основных вида группировок: типологические и аналитические.

Типологическая группировка заключается в выделении качественно различных единиц совокупности; получаемые при этом группы отражают главные, коренные различия в изучаемом явлении. Типологической является, например, группировка населения по общественным классам, предприятий и организаций - по формам собственности, специализации, организационно-правовым формам и т.п.

Аналитические группировки проводятся для изучения связи между признаками, положенными в основание группировки, и показателями, используемыми для характеристики групп. Изучая их изменение от одной группы к другой, мы получаем возможность установить взаимосвязи между указанными признаками. В зависимости от типа группировочного признака аналитические группировки подразделяются на результативные и факторные.

Результативные аналитические группировки проводят по признаку, характеризующему результат функционирования (деятельности) единиц совокупности. Примером таких группировочных признаков могут служить урожайность культур и продуктивность животных, рентабельность производства, доход на душу населения или на 1 работника, производительность труда, выработка на 1 машину, успеваемость студентов и т.д.

Главный недостаток результативных аналитических группировок состоит в том, что влияние разных факторов может смешиваться с качественными различиями в совокупности. Например, хорошие производственные показатели на предприятиях высшей группы могут достигаться как за счет интенсификации и лучшей организации производства, так и за счет более благоприятных природных условий и местоположения. Поэтому аналитические группировки рекомендуется проводить внутри выделенных ранее качественно однородных частей исходной совокупности и применять их во взаимосвязи с другими методами анализа.

Факторные аналитические группировки проводят по факторам (условиям) формирования результата; по выделенным таким образом группам рассматривают зависящие от них средние значения результативных признаков.

Этот метод позволяет изучать, например, влияние на урожайность качества почв и агротехники, на продуктивность животных - качества стада и кормления, на доходы работников - их квалификации, на рентабельность производства - спроса на продукцию, уровня технологии и организации производства и т.д.

Факторные группировки могут проводиться как по одному (простая группировка), так и по нескольким признакам одновременно (комбинационная группировка). В последнем случае исходную совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а полученные группы, в свою очередь, подразделяются по другому признаку и т.д.

Комбинационная группировка, наряду с оценкой распределения единиц совокупности по группам и подгруппам (в данном случае численность групп не указана), позволяет решить ряд важных аналитических задач.

1. Оценить изменения результативного признака в зависимости от значения каждого факторного при других выровненных условиях

Оценить степень взаимодействия факторов между собой, которая проявляется в изменении прибавки от каждого фактора в зависимости от уровня других факторов

2. Оценить степень совместного влияния двух факторов, включая их непосредственное действие и взаимодействие. Оно равно разности значений результативного признака при сочетании максимального и минимального уровней группировочных признаков.

Индексами называют сложные относительные показатели, характеризующие среднее изменение по совокупности разнородных элементов. В статистке индекс представляет собой относительный показатель, который характеризует изменение величины какого - либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (планом, прогнозом). Иначе говоря, это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. В отличие от обычных относительных величин, которые исчисляются по изолированным признакам, индексы могут включать систему признаков.

В животноводстве, как специфической отрасли сельского хозяйства, используются определенные индексы. Выделяют: индивидуальные и общие индексы, которые различаются по ширине охвата явления. Индивидуальными индексами в животноводстве являются: индекс себестоимости единицы продукции iz=z1/zo; индекс физического объема iq=q1/q0 и др. К общим индексам относятся:

индекс физического объема производства:

индекс себестоимости:

индекс затрат на рубль совокупной продукции:

индекс общих затрат:

,

может быть разложен на индекс себестоимости и индекс физического объема.

Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени.

Показатели ряда динамики принято называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисный) уровень чаще всего обозначают у0, конечный - уп, а номера моментов или периодов времени - t.

Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.

Интервальные динамические ряды состоят из показателей, взятых за определенный отрезок или период времени, - например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период.

Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент - начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату - численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени.

Как и в любой статистической совокупности, в рядах динамики должны быть четко выделены единицы, а их признаки - быть сопоставимыми. Из этого, в частности, вытекает, что периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность, а в моментном ряду - следовать через равные промежутки времени. Величину этих промежутков определяют на основе качественного анализа. Для быстро протекающих процессов (производство продукции, выполнение работ, рост растений) они будут сравнительно небольшими (день, декада, месяц), для медленно меняющихся объектов (например, площадь земель, численность предприятий или населения области) достаточно собирать данные один раз в год.

Уровни ряда как признаки единиц совокупности также должны быть качественно однородными и сопоставимыми между собой по содержанию, единицам измерения, способам расчета, территории, степени охвата массового явления и т.д.

Для оценки развития явлений во времени абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой; в результате получают новые ряды относительных показателей, детально характеризующих процесс I изменения и его закономерности. С этой целью рассматривают разности и отношения уровней ряда у.

Абсолютный прирост А показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты поучают, сравнивая соседние уровни в ряду:

А1 = y1-y0, А2 = у21,…, Ап = упп-1.

Они показывают величину изменений за отдельный период.

Базисные абсолютные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем же исходным уровнем

у0: A1 = y10, А2 = у20,…, Ап = уп0.

Таким образом, они характеризуют общий итог процесса развития, начиная с исходного пункта и произвольно выбранного момента времени.

Темп прироста показывает относительный прирост по сравнению со сравниваемым уровнем в процентах; он также может рассчитываться как цепной и как базисный. Цепные абсолютные приросты определяются по отношению к предшествующему уровню:

Ti=Aiцеп/Yi-1*100%,

а базисные приросты - к базисному:

Ti=Aiбаз/Y0*100%.

Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням уп-1, приравненным к 100%. Поэтому вполне возможны случаи, когда абсолютный прирост за какой-то период больше, чем за предыдущий.

Коэффициенты роста отражают относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (Кцеп) и базисным уровнем (Кбаз). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные - за произвольный период. Произведение цепных коэффициентов за все годы равно базисному индексу крайних уровней. Коэффициент роста, выраженный в процентах, называется темпом роста. Темп прироста равен темпу роста за вычетом 100%.

Статистический прогноз - это научно обоснованное вероятностное суждение о возможном состоянии массовых общественных явлений в будущем и о предполагаемом значении характеризующих их показателей. В статистике разрабатывают в основном оперативные и краткосрочные прогнозы методами интервьюирования, экстраполяции и моделирования.

Экстраполяция, основана на распространении на будущие периоды выявленных тенденций временных рядов. При моделировании прогнозные уровни результативных показателей определяют расчетным путем, исходя из ожидаемых значений факторных признаков; чтобы определить коэффициенты связи между ними, используют нормативные данные или уравнения регрессии. Как при экстраполяции, так и при моделировании предполагается, что основные закономерности рассматриваемого явления не претерпят качественных изменений в прогнозном периоде.

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расхода кормов приведет к увеличению продуктивности коров. Однако за один и тот же отрезок времени отдельные животные дадут различный прирост удоя.

Корреляционная связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).

Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа - корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.

Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака хi одно-единственное значение х.

По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.

По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них - качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Для всесторонней характеристики массовых общественных явлений необходимо использовать систему частных и общих средних.

Другое важное условие обоснованности применения средних величин - достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем больше единиц желательно иметь при расчете средней величины. В математической статистике для получения типических средних нижней границей большой выборки считается 30 единиц. На практике при расчете средней следует привлекать данные по всем единицам генеральной совокупности, а по выборкам - не менее 8-10 единиц.

В зависимости от характера изучаемого явления, имеющихся исходных данных и задач исследования используют различные средние величины

Средняя арифметическая простая, как и другие средние, определяется путем сопоставления объема явления и числа единиц совокупности. Ее применяют в том классическом случае, когда известны значения варьирующего признака хj, по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = ?хi/N.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака хi, известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью ni,. Такая ситуация возникает, когда по данным наблюдения строят ряды распределения и определяют частоты (веса), а также при расчете средней из других средних по совокупностям с разной численностью единиц. Средняя арифметическая взвешенная, как и простая, определяется отношением общего объема явления к объему совокупности: Х= еxjnj/еni

Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда известно значение варьирующего признака xj, а численность единиц совокупности непосредственно не дана.

Средняя будет равна х = n/еl/xj К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений Wj и значения признаков хi, а частоты неизвестны - скажем, суммы сделок с валютой или акциями по определенной цене, объемы выручки и цена продукции отдельных партий, объем производства продукции животноводства и продуктивность 1 головы.

Х = еWi/еWi/xi

Средняя хронологическая отличается от других средних тем, что рассчитывается не по совокупности единиц, рассредоточенных в пространстве, а по единицам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различными значениями признаков.

Вариация является неотъемлемым свойством статистических совокупностей. При определении средних величин для получения типического размера признака от нее абстрагируются, колеблемость признаков по единицам совокупности погашается.

Размах вариации - разность между крайними значениями признака в ранжированном ряду Хmах и Хmin. Он показывает, в каких пределах колеблется изучаемый признак, и тем самым характеризует меру его вариации. Но этот показатель не учитывает всех остальных значений изучаемого признака, кроме двух крайних, а они могут распределяться по-разному.

Проблема состоит в том, что для получении абсолютного показателя вариации отклонения от средней Хi-Х нельзя суммировать: они имеют разные знаки, взаимно погашаются, и их сумма всегда равна нулю.

Обойти эту трудность можно, если взять модули отклонений, просуммировать их и рассчитать среднее линейное отклонение. Но пользоваться таким показателем неудобно, поскольку модуль не является стандартной функцией математического анализа, и любые манипуляции с показателем | Хi-Х | весьма затруднительны. Поэтому принято поступать следующим образом: отклонения от средней возводят в квадрат, и для характеристики общего объема отклонений эти квадраты суммируют. Сопоставляя объем отклонений, определяют средний квадрат отклонений (дисперсию).

2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий

2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства

Необходимо провести экономический анализ 30 предприятий Ярославской области, что в дальнейшем поможет определить группы предприятий, отличающихся по выбранным показателям. В результате экономического анализа предприятий по группировочному признаку (прибыли/убытки от реализации продукции животноводства) и влияющих на него показателей прибыли на 1 работника, прибыли на 1 предприятие, рентабельности продукции животноводства, определим предприятия прибыльные и убыточные. Рассчитанные показатели оформим в виде таблицы 2.1.1 "экономическая характеристика объекта исследования". Расположим для наглядности 30 предприятий по группировочному признаку в порядке возрастания показателя.

Таблица 2.1.1 - Экономическая характеристика объекта исследования

№ п/п

№ и название предприятия

Прибыль

на 1 предприятие, руб.

Получено прибыли на 1 работника, руб.

Рентабельность животноводства без субсидий, %

В т. ч. молока

В т. ч.

продукции КРС

Рент-ть с учетом

субсидий, %

Прибыль от реализации

прод-ции жив-ва

Шифр расчета показателя

8-7

(8-7) / 83*100

(8-7) / 7*100

(21-20) /20*100

(24-23) /23*100

(8-7+9) /7*100

(8-7) / 87*1000

1

СХК "Победа" Тутаевский р-н

-1472

-33,5

-38,7

-16,1

-67,6

-37,5

-7111

2

СХК "Заречье" Любимский р-н

-1203

-31,66

-33,4

-4,96

-54,1

-31

-6574

3

СХК "Грешнево" Некрасовский р-н

-4531

-53,3

-27,83

-10,94

-38,5

-27

-6276

4

СХК "Родина" Большесельский р-н

-940

-15,67

-22,8

-32,9

-3,88

-21,56

-3775

5

СХК "Им. Ленина" Первомайский р-н

-808

-12,2

-25,9

-20,2

-35,5

-25,15

-3724

6

ЗАО "Елизарово" Переславский р-н

-1060

-22,55

-21,28

-0,06

-58,6

-20,6

-3668

7

ЗАО "Овощевод" Ростовский р-н

-1413

-15,5

-14,2

-8,95

-31,5

-13,2

-3397

8

СХК (Колхоз)"Поречье" Угличский р-н

-692

-16,9

-23,4

-13,8

-50

-23

-3249

9

СХК "Колос" Тутаевский р-н

-2014

-16,5

-16,6

6,3

-39,5

-12,9

-3207

10

-424

-10,34

-21,4

-10,16

-41,7

-20,43

-3141

11

ДП "Русь" Борисоглебский р-н

-461

-15,37

-17,8

-2,6

-43,1

-28,8

-2777

12

ЗАО "Левцово" Ярославский р-н

-2838

-19,9

11,5

10,1

-50,8

-5,2

-2616

13

ЗАО СПК "Дертники" Ростовский р-н

-198

-9,9

-8,9

2,9

-35,5

-8,9

-2250

14

СХК (Колхоз)"Новая Кештома" Пошехонский р-н

-779

-6,7

-13,7

-1,9

-41,96

-12,3

-2066

15

СХК "Россия" Борисоглебский р-н

-364

-7,91

-13,2

-12,5

-16,7

-12,5

-1529

16

СХК "Заветы Ильича" Рыбинский р-н

-511

-7

-6,66

10,8

-35,2

-6

-1214

17

СХК "Красные поля" Первомайский р-н

-437

-4,9

-6,25

8,3

-26,8

-4,23

-867

18

СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонский р-н

-134

-1,7

-2,8

9,7

-41,1

-1,53

-333

19

СХК "50 лет октября" Даниловский р-н

169

1,36

1,24

23,4

-32,5

2,4

224

20

СХК "Свобода" Тутаевский р-н

704

7,74

5,5

18,1

-13

6,5

1095

21

СХК "Луч" Гаврилов-Ямский р-н

506

8,88

11,76

15,8

-5,8

12,65

1402

22

СХК "Богатырь" Некоузский р-н

528

74,36

9,8

35,8

-37,7

11,85

1496

23

СХК (Колхоз)"Им. Мичурина" Переславский р-н

968

13,3

13,1

51,5

-49,3

14,7

1747

24

СХК Колхоз "Им. Ленина" Брейтовский р-н

610

7,26

10,04

15,6

-8,3

14,1

1949

25

ООО "Агроцех" Ярославский р-н

1108

10,8

7,47

20

-46,6

11

2123

26

СХК "Искра" Угличский р-н

2443

14,99

15,4

24,3

-10,6

16,6

2151

27

СХК (колхоз)"Прогресс" Ярославский р-н

2529

21,25

15,7

40,2

-28,2

20,9

3345

28

ЗАО "Татищевское" Ростовский р-н

5963

46,95

29,1

38

-5,7

34

6910

29

ООО "Агропартнер" Тутаевский р-н

595

4,88

3,7

16,2

-27,8

8,07

7337

30

ЗАО "Глебовское" Переславский р-н

4332

108,3

94,5

-39

-32,5

95,2

24201

В среднем по совокупности

5,9

0,62

-2,87

5,75

-33,66

-2,13

-126,47

В среднем по Ярославской области

1512,33

0,08

0,045

0,083

-0,15

0,054

14,45

Из данных таблицы видно, что 18 предприятий из 30 являются убыточными 12 прибыльными. Самым убыточным является предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составляет - 7111 тыс. руб., а самым прибыльным является предприятие ЗАО "Глебовское" Переславского района с прибылью 24201 тыс. руб. Рентабельность "Победы" без учета субсидий составляет - 38,7, тогда как рентабельность ЗАО "Глебовское" достигает 94.5, а прибыль, полученная на одного работника у этих предприятий составляет - 33,5 и 108,3 тыс. руб. соответственно. Все предприятия, входящие в группу убыточных предприятий являются нерентабельными по продукции молока и КРС, исключение составляют предприятия СХК "Заветы Ильича" Рыбинского р-на. СХК "Красные поля" Первомайского р-на и СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонского р-на, которые рентабельны по молочной продукции, размер рентабельности составляет 10,8, 8,3 и 9,7 тыс. руб. соответственно.

В группе с положительным показателем рентабельности наименьшее ее значение зафиксировано на предприятии СХК "50 лет октября" Даниловского района и составляет 224 тыс. руб., что в 108 раз меньше, чем у самого прибыльного предприятия. Наибольшая прибыль на 1 предприятие в группе с положительной прибылью у ЗАО "Татищевское" Ростовского района и равна 5963 тыс. руб., что на 1631 тыс. руб. больше, чем у ЗАО "Глебовское".

2.2 Выбор и обоснование группировочного признака

В качестве группировочного признака при изучении данной темы целесообразно выбрать показатель "Прибыль (убыток) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота".

Прибыль является важным показателем экономической эффективности производства. Рассчитывается как отношение выручки за минусом себестоимости к условному поголовью скота.

Расположим предприятия в порядке возрастания показателя прибыли, то есть построим ранжированный ряд (Таблица 2.2.1) и изобразим его графически в виде Огивы Гальтона (рис.2.2.1). Вычислим обобщающие характеристики совокупности. Все расчеты и построение выполним с использованием MS Excel. Проведем анализ полученных результатов.

Таблица 2.2.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

№ п/п

Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

1

-7111

2

-6574

3

-6276

4

-3775

5

-3724

6

-3668

7

-3397

8

-3249

9

-3207

10

-3141

11

-2777

12

-2616

13

-2250

14

-2066

15

-1529

16

-1214

17

-867

18

-333

19

224

20

1095

21

1402

22

1496

23

1747

24

1949

25

2123

26

2151

27

3345

28

6910

29

7337

30

24201

Максимальное значение прибыли (убытка) в изучаемой совокупности составляет 24201 тыс. руб., а минимальное значение составляет - 7111 тыс. руб.

Возрастание прибыли (убытка) идет достаточно плавно, без ярко выраженных скачков, за исключением двух последних предприятий.

Рассчитаем по группировочному признаку обобщающие статистические показатели совокупности (Таблица 2.2.2).

Таблица 2.2.2 - Описательные статистики группировочного признака

Показатель

Значение показателя

Среднее

-126,47

Стандартная ошибка

1053,17

Медиана

-1371,5

Мода

#Н/Д

Стандартное отклонение

5768,42

Дисперсия выборки

33274697,77

Эксцесс

10,56

Асимметричность

2,71

Интервал

31312

Минимум

-7111

Максимум

24201

Сумма

-3794

Счет

30

Наибольший (1)

24201

Наименьший (1)

-7111

Уровень надежности (95,0%)

2153,97

Таблица 2.2.3 - Выборочные показатели

Показатель

Величина показателя

Среднее квадратическое отклонение

5768,42

Дисперсия

32165541,18

Среднее линейное отклонение

3699,84

Коэффициент вариации

-4561,22

Среднее значение прибыли (убытка) в совокупности - 126,47 руб., значение медианы показывает, что 50% предприятий имеют прибыль (убыток) меньше - 1371,5 руб. и 50% больше - 1371,5 руб.

Среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем все значения признака в совокупности отклоняются от среднего значения прибыли (убытка) (-126,47 руб.) на ± 5768,42 руб.

Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная, а совокупность по данному признаку является неоднородной. Проверим соответствие распределения нормальному по правилу "трех сигм":

В диапазон = (-126,47 ± 5768,42) = (от - 5894,89 до 5641.95) войдет 24 предприятия, что составляет 80%;

В диапазон = (-126,47 ± 2*5768,42) = (от - 11663,31 до 11410,37) войдет 29 предприятий, что составляет 97%;

В диапазон = (-126,47 ±3*5768,42) = (от - 17431,73 до 17178,79) войдет 29 предприятий, что составляет 97%.

- 126,47 > - 1371,5, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака, то есть имеет место правосторонняя ассиметрия (скошенность).

Достаточно большое значение коэффициента ассиметрии (2,71) говорит о том, что ассиметрия существенная.

Коэффициент эксцесса больше нуля (составляет 10,56), что говорит об островершинности распределения, то есть о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средним.

Предельная ошибка выборки при заданном уровне вероятности 0.95 составляет 2153,97 руб. Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что средняя прибыль в генеральной совокупности (Ярославской области) будет находиться в пределах от - 2280,44 руб. до 2027,5 руб.

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп

Таблица 2.3.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ по ранжиру

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Тыс. руб.

-7111

-6574

-6276

-3775

-3724

-3668

-3397

-3249

-3207

-3141

№ по ранжиру

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Тыс. руб.

-2777

-2616

-2250

-2066

-1529

-1214

-867

-333

224

1095

№ по ранжиру

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Тыс. руб.

1402

1496

1747

1949

2123

2151

3345

6910

7337

24201

Построим по ранжированному ряду огиву распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову, тыс. руб. (см. рисунок 2.2.1).

Как показывает ранжированный ряд и его график присутствуют положительные и отрицательные показатели, поэтому целесообразно будет сначала выделить две большие группы предприятий с положительными и отрицательными значениями. Предприятия 1-3 отличаются по величине признака незначительно, затем наблюдается скачок, поэтому эту группу нужно выделить отдельно, затем наблюдается плавное распределение. Целесообразно будет выделить 3 группы предприятий с отрицательными значениями.


В группе с положительными показателями следует выделить 2 группы, при этом при расчете интервала необходимо предприятия 20, 28-30 откинуть, а затем присоединить к крайним группам.

Получим интервал в группе с отрицательными значениями равный:

h = (3775-333) / 3 = 1147

А интервал в группе с положительными значениями:

h = (3345-1095) / 2= 1125

Определим границы интервалов, определим число предприятий в каждом интервале, построим интервальный ряд.

Таблица 2.3.2 - Интенсивный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ группы

Интервалы

Число предприятий

1

-7111 до - 6276

3

2

-6275 до - 2628

8

3

-2627 до - 1482

4

4

-1481 до 0

3

5

0 до 2220

1+7

6

2221 до 24201

1+3

Итого

30

Таблица 2.3.3 - Сводные данные по аналитическим группам

№ группы

Интервал по

величине группировочного признака

Число предприятий в группе

Значение группировочного признака

Среднегодовая численность работников, чел.

Площадь с. - х. угодий, га

Валовой надой молока, ц

Средне-годовое поголовье коров,

голов

Получено продукции выращивания и откорма (прирост и вес приплода), ц

Среднегодовое поголовье молодняка на выращивании и откорме, гол

Выручено, тыс. руб.

Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб.

Субсидии из бюджетов всех уровней, тыс. руб.

Условное поголовье скота

Шифр расчета показателя

?88

?83

?85

?42

?41

?48

?45

?8

?7

?9

?87

1

-7111 до

6276

3

-19961

167

6719

17126

704

802

821

16486

23692

261

1112

2

-6277 до

2628

8

-26938

498

26144

41424

1533

1648

1445

34055

41867

706

2313

3

-2629 до

1482

4

-8461

325

10631

38402

1063

2256

1439

31088

35267

1649

1788

4

-1483 до 0

3

-2414

240

5430

21831

829

1456

542

18433

19515

254

1327

5

0 до 2220

1+7

12187

766

15540

101124

2829

5911

3590

87212

80176

1490

4635

6

2221 до 24201

1+3

41793

408

16995

67669

1593

3779

2029

64495

57076

2554

2609

В среднем по совокупности

30

-3794

2404

81459

287576

8551

15852

9866

251769

257593

6914

13784

Таблица 2.3.4 - Промежуточная аналитическая группировка

№группы

Интервал по величине группировочного признака

Число предприятий в

группе

Численность работников сх производства

Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

Удой на корову в год ц

Среднесуточный прирост молодняка КРС навыращивании и откорме гр

Уровень рентабельное и животноводства

На 1 условную голову

Ha l предприятие

Шифр расчета показателя

83/85*100

(8-7) /87

8-7

42/41

(?48/?45) /365*100000

(8-7+9) /7*100

1

-7111 до - 6276

3

2,49

-6,48

-7206

24,33

267,6

-29,3

2

-6277 до - 2628

8

1,9

-3,4

-7812

26,83

312,5

-16,97

3

-2629 до - 1482

4

3,06

-2,34

-4179

36,13

429,5

-7,17

4

-1483 до 0

3

4,4

-0,8

-1082

26,33

735,99

-4,24

5

0 до 2220

1+7

4.93

1,52

7032

35,75

451,1

10,63

6

2221 до 24201

1+3

2,4

2,84

7419

42,5

510,3

17,47

Итого по совокупности:

30

19,18

-8,66

-5828

191,87

2706,99

-29,58

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий

Для всесторонней характеристики выделенных типических групп необходимо рассчитать и проанализировать ряд таблиц.

Таблица 2.4.1 - Эффективность и рентабельность производства продукции животноводства

Показатель

Шифр расчета

1 гр.

2 гр.

3 гр.

В среднем

по

совокупности

3 гр. в% в 1 гр.

Численность работников с. - х. производства на 100 га с. - х. угодий, чел

?83/?85*100

2,024

3,52

3,61

2,95

1,78 р.

Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб.: на 1 усл. голову скота

(?8-?7) /?87

-4,39

-1,69

1,996

-0,42

х

на 1 предприятие

?8-?7

-15018

-5261

14451

-5824

х

Удой на корову в год, ц

?42/?41

26,17

31,84

38,17

33,63

1,46 р.

Уровень рентабельности животноводства, %

?8-?7+?9

/?7

-0,21

-0,06

0,135

0,027

х

Из таблицы видно, что эффективность предприятий увеличивается от группы к группе. Так, при расчете прибили на 1 условную голову скота отмечается сильный рост этого показателя от первой группы ко второй группе, а разница прибыли между второй и третьей группами не велика. По-другому обстоит дело с прибылью на первом предприятии. Предприятия первой гр. являются убыточными, как и предприятия второй группы, а предприятия третьей гр. отличаются высокой прибыльностью. По показателю удоя на корову в год заметна равномерная тенденция увеличения удоя от группы к группе. Предприятия первой и второй групп являются нерентабельными, даже с учетом субсидий. Положительной рентабельностью обладают предприятия третьей группы.

Рассмотрим структуру товарной продукции по типическим группам и определим группу предприятий с наибольшим размером товарной продукции.

Таблица 2.4.2 - Размер и структура товарной продукции по типическим группам.

Отрасль и вид продукции

1 гр.

2 гр.

3 гр.

По совокупности

Тыс. руб.

% к итогу

Тыс.

руб.

% к итогу

Тыс.

руб.

% к итогу

Тыс. руб.

%к итогу

Растениеводство

1291

2,49

16867

25,41

11764

7,2

29922

10,62

в т. ч. Зерно

596

1,15

260

0,39

913

0,56

1769

0,63

картофель

550

1,06

15589

23,48

8304

5,1

24443

8,68

овощи

1

0,002

463

0,7

2182

1,34

2646

0,94

прочая продукция

144

0,28

555

0,84

365

0,22

1064

0,38

Животноводство

50541

97,5

49521

74,6

151707

92,8

251769

89,38

в т. ч. Молоко

33372

64,39

38500

57,99

116965

71,55

188837

67,04

продукция выращивания и откорма:

крупного рогатого скота

15593

30,08

10657

16,05

31250

19,12

57500

20,41

свиней

508

0,98

199

0,3

80

0,05

787

0,28

прочая продукция

1068

2,06

165

0,25

3412

2,087

4645

1,7

Всего по с. - х. производству

51832

100

66388

100

163471

100

281691

100

Из данных таблицы видно, что большим размером товарной продукции растениеводства отличаются предприятия второй и третьей типических групп, но т.к во второй типической группе 7 предприятий, то эта группа является лидером в размерах по всем видам продукции растениеводства, что 1,4 раза больше, чем в третьей группе, и в 13,1 раза больше, чем в первой группе. В структуре товарной продукции животноводства наблюдается иная ситуация: лидером в животноводстве является третья типическая группа, особенно она, вышла вперед по производству молока и продукции крупного рогатого скота, по производству продукции свиноводства третья группа отстает от второй гр. примерно в 2,5 раза, а от третьей гр. приблизительно в 6,4 раза.

Таблица 2.4.3 - Размер и уровень интенсивности с. - х. производства в типических группах

Показатель

Шифр расчета

1 гр.

2 гр.

3 гр.

3 гр. в % к 1 гр.

В среднем по совокупности

Среднегодовая численность работников с. - х. производства, чел.

?83/n

60,46

80,71

97,83

1,62 р.

80,13

Производственные затраты в с. - х. отраслях, тыс. руб.

?59/n

7823,27

12652,29

17836,33

2,28 р.

12955,27

в т. ч. в растениеводстве

?60/n

1872,36

3483,14

4577

2,45 р.

3330,07

в животноводстве

?61/n

5950,9

9169,14

13259,33

2,23 р.

9625,2

Площадь с. - х. угодий, га

?85/n

2987,55

2294,43

2711,25

0,91 р.

2715,3

в т. ч. пашни

?86/n

2389,09

1844

2134,75

0,89 р.

2160,167

Среднегодовое поголовье скота, усл. гол.

187/n

311,36

445

603,67

1,94 р.

459,47

В расчете на 100 га с. - х. угодий: производственных затрат в с. - х. отраслях, тыс. руб.

?59/?85

2,62

5,5

6,58

2,52 р.

0,49

в т. ч. в растениеводстве

?60/?85

0,63

1,52

1,69

2,7

0,13

в животноводстве

?61/?85

1,99

3,99

4,89

2,46 р.

0,36

Производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота, т. р.

?61/?87

19,11

20,61

21,97

1,15р.

2,056

Затраты на 1 га посева, тыс. руб.: зерновых

?30/?28

3,49

4,33

3,9

1,12 р.

0,39

картофеля

?34/?32

44,77

45,5

51,04

1,14 р.

4,71

Затраты на 1 условную голову, тыс. руб.: коров

?43/?41

19,86

23,49

25,25

1,27 р.

2,29

молодняка КРС на выращивании и откорме

?50/?45

8,003

9,69

8,13

1,02 р.

0,86

свиней

?57/?52

4,04

12,45

9,82

2,43 р.

0,88

Предприятия отличаются по размеру площади сельскохозяйственных угодий: самая большая площадь сельскохозяйственных угодий у предприятий первой типической группы, затем следуют предприятия второй группы. Разница в среднегодовой численности работников сильно видна между предприятиями первой и третьей типических групп, численность работников третьей группы превышает в 1,62 раза численность первой группы. При том, что во вторую группу входит 7 предприятий, а в третью группу 12, то разница в среднегодовой численности работников между ними не велика. Как было отмечено выше, третья группа обладает большим поголовьем скота, при этом производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота примерно одинаковые по всем трем типическим группам. Большую часть этих затрат занимают затраты на 1 условную голову коров, особенно это заметно в третьей типической группе, где они составляют 25,25 тыс. руб., что в 1,27 раза больше, чем в первой типической группе. Заметно по затратам на 1 условную голову молодняка КРС и свиней отличается вторая типическая группа. Меньше всего затрат на 1 га посева зерновых у третьей типической группы, больше затрат у второй типической группы; затрат на 1 га посева картофеля меньше у первой типической группы и больше у третьей.

Таблица 2.4.4 - Эффективность с.-х. производства в типических группах

Показатель

Шифр расчета

1 гр.

2 гр.

3 гр.

3 гр. в % к 1 гр.

В среднем по совокупности

Получено прибыли (убытка) от реализации с. - х. продукции в расчете на 100 га с. - х. угодий, тыс. руб.

?2-?1/

?85*100

-47

30

55

X

9,1

в т. ч. продукции растениеводства

?5-?4/

?85*100

-0,9

62

10

X

16,27

животноводства

?8-?7/

?85*100

-46

-33

44

X

-7,2

Уровень рентабельности (убыточности) с. - х. производства с учетом субсидий, %

?2-?1+?3/

?1

-20,63

13

16,6

X

6,68

в т. ч продукции растениеводства

?5-?4+?6/

?4

13

163,3

68,5

5,3 р.

103,4

животноводства

?8-?7+?9/

?7

-21,43

-6,1

13,5

X

0,42

Урожайность, ц/га зерновых

?29/?28

9,16

9,7

10,5

1,15 р.

10,02

картофеля

?33/?32

94,5

138,7

186,8

1,98 р.

160,1

Удой на корову в год, ц

?42/?41

26,2

31,8

38,2

1,46 р.

33,63

Среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме, гр.

(?48/?45) /365*100000

296,22

513,37

472,5

1,6 р.

440,2

Из таблицы эффективности сельскохозяйственного производства видно, что самой прибыльной является третья типическая группа, прибыль которой от реализации продукции сельскохозяйственного производства в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий составила 55 тыс. руб., следом идет вторая типическая группа - 30 тыс. руб., а первая типическая группа является убыточной - 47 тыс. руб. Уровни рентабельности второй и третьей типических групп приблизительно равны, убыточность первой группы составляет - 0,21%. По урожайности зерновых на первом месте стоит третья типическая группа, затем первая и вторая типические группы. Третья типическая группа также лидирует по урожайности картофеля, что составляет 186,8 ц/га, урожайность второй типической группы составила 138,7 ц/га, а третьей группы - 94, 5 ц/га. Высокий среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме наблюдается у предприятий второй типической группы, что составляет 513,37 гр., в третьей типической группе - 472,5 гр., в первой - 296,22 гр.

Проанализировав все таблицы, можно сделать вывод, что наиболее прибыльными и рентабельными являются предприятия второй и третьей типических групп. При этом самыми прибыльными среди этих групп являются предприятия третьей типической группы. Предприятия третьей типической группы специализируются в отраслях животноводства, приоритетными среди них являются отрасли по производству молока и продукции крупного рогатого скота, не велики и затраты на продукцию животноводства.

Предприятия второй типической группы специализируются на отраслях растениеводства, наиболее развитой является отрасль картофелеводства, при этом затраты на посев картофеля у предприятий второй типической группы ниже, чем у остальных.

Предприятия третьей типической группы являются убыточными. Предприятия этой группы специализируются и на растениеводстве, и на животноводстве, но затраты как на 1 га угодий, так и на 1 условную голову ниже, чем у предприятий второй и третьей типических групп, также ниже и среднегодовая численность работников, что, вероятно, и влияет на прибыльность этих предприятий.

Факторный анализ эффективности производства продукции животноводства по типическим группам.

Проведем анализ главных факторов, которые влияют на эффективность производства продукции, и проанализируем состояние этих показателей в типических группах. Данные приведем в таблице 2.4.5

Таблица 2.4.5 - Эффективность производства молока и КРС

Показатель

Шифр расчета

I типическая группа

II типическая группа

III типическая группа

III гр. в % к I гр.

В среднем по совокупности

Продуктивность скота:

удой на корову, ц

42/41

26,17

31,84

38,17

1,46

33,63

среднесуточный прирост

239,15

452,5

416,88

1,74

383,2

Количество прибыли от реализации. тыс. руб.:

молока

-55,03

46,4

169,45

X

95,84

- КРС

-1967,35

-1992,2

-1044,2

0,53

-1491,94

Себестоимость (производственная) 1 ц. руб.:

молока

758,6

737,89

661,44

0,87

697,24

- КРС

9126,32

5865,83

5343,3

0,59

6015,36

Себестоимость (коммерческая), 1 ц:

молока

704,9

672,96

658,64

0,93

671,4

- КРС

4827,4

4753,8

4138,2

0,86

4454,2

Уровень рентабельности (без учета субсидий).%:

молока

-7,8

6,89

25,72

X

14,28

- КРС

-40,75

-41,9

-25,23

0,6

-33,5

Уровень рентабельности продаж,%:

молока

-8,5

6,45

20,46

X

12,49

- КРС

-68,8

-72,14

-33,75

0,49

-50,4

По надою молока третья типическая группа занимает первое место, что в 1.46 раз больше, чем в первой типической группе, надо в которой составляет 26.17 ц. По реализации молока предприятия являются прибыльными, самым прибыльным является третья типическая группа. Размер ее прибыли составляет 169,45 тыс. руб. Но по реализации продукции КРС предприятия всех трех типических групп являются убыточными. Наименьшая себестоимость молока и продукции КРС также наблюдаются в третьей типической группе, что значительно влияет на прибыль этих предприятий, а также на рентабельность продаж. По этому показателю лидирует третья типическая группа, рентабельность которой превышает рентабельность по всей совокупности в 1,64 раза.

3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений

3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства

В данной главе установим зависимость прибыли от реализации продукции животноводства (группировочного признака) от затрат на животноводство и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий. Данные оформим в таблицы.

Таблица 3.1.1 - Распределение предприятий и изменение прибыли на одну голову в зависимости от затрат на одну голову и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий

Группы предприятий по затратам животноводства на гол руб

Подгруппы по плотности скота на га с/х угодий гол

Число предприятий

Расчетные данные

Средние значения

Затраты в животноводстве, тыс. руб. е61

Площадь с. - х. угодий, га е85

Условное поголовье, гол е87

Полная себестоимость продукции, тыс. руб. е7

Выручено, тыс. руб. е8

Затраты животноводства на 1 уел гол, руб. е61/е87

Плотность скота на 100га с. - х. угодий, усл. гол. е87/е85*100

Прибыль на 1 усл гол, руб. (е8-е7) /

е87*1000

1. до 10

5

17676

18271

1108

16343

13179

15,95

6,06

-2855,60

2. от 10 до 20

2

7808

3659

487

6875

5571

16,03

13,31

-2677,62

3. свыше 20

4

38322

8162

2403

32014

34392

15,95

29,44

989,60

Итого (в среднем) по 1 группе

11

5800,55

2735,64

363,46

5021,091

4831,091

15,98

16,27

-1514,54

1. до 10

5

13368

11583

675

13374

9174

19,8

5,83

-6222,22

2. от 10 до 20

3

22090

6926

1164

21138

18449

18,98

16,81

-2310,14

3. свыше 20

6

79492

14569

3904

73590

70984

20,36

26,80

-667,52

Итого (в среднем) по II группе

12

9579,2

2756,5

478,58

9008,5

8217,25

19,72

16,48

-3066,63

свыше

1. до 10

1

2201

1224

88

2226

2028

25,01

7, 19

-2250,00

2. от 10 до 20

2

31111

7465

1172

26044

27160

26,55

15,70

952,22

3. свыше 20

4

76688

9600

2783

65989

70832

27,56

28,99

1740,21

Итого (в среднем) по III группе

7

15714,29

2612,7

577,57

13465,57

14288,57

26,37

17,29

147,48

Всего (в среднем по совокупности)

30

288756

81459

13784

257593

251769

20,69

16,68

-1477,90

По подгруппам

1 до 10

9

33245

31078

1871

31943

24381

20,26

6,36

-3775,94

2 от 10 до 20

7

61009

18050

2823

54057

51180

20,52

15,27

-1345,18

3. свыше 20

14

194502

32331

9090

171593

176208

21,29

28,41

687,43

Предприятия I группы в среднем являются убыточными, лишь последние четыре предприятия имеют положительную прибыль, т.к. затраты на 1 условную голову и плотность скота у этих предприятий выше. Все предприятия второй группы являются убыточными, но меньшую убыточность имеют предприятия, входящие в 3 подгруппу, даже с учетом, что она состоит из шести предприятий. Затраты и плотность скота в этой подгруппе намного выше, чем в первых двух подгруппах. Это можно объяснить тем, что у этих предприятий сравнительно выше себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства, которые составляют 73590 и 70984 тыс. руб. соответственно. Предприятия III группы являются прибыльными, прибыль в среднем по группе составляет 147,78 тыс. руб., что намного выше, чем по совокупности в целом. Лишь предприятие, входящее в 1 подгруппу является убыточным (-2250,0 тыс. руб), прибыльность предприятий 2 и 3 подгрупп сравнительно одинакова. Но затраты в животноводстве, себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства в 3 подгруппе выше, чем во 2 подгруппе.

Таблица 3.1.2 - Зависимость прибыли от затрат и плотности скота

Группы предприятий по затратам животноводства на усл. гол. руб.

Подгруппы предприятий по плотности скота на 100 га с. - х. угодий, гол

В среднем

1. до 10

2. от 10 до 20

3. свыше 20

I до 18,5

-2855,60

-2677,62

989,60

-1514,54

II от 18,5 до 23

-6222,22

-2310,14

-667,52

-3066,63

III свыше 23

-2250,00

952,22

1740,21

147,48

В среднем

-3775,94

-1345,18

687,43

X

Таблица 3.1.3 - Влияние затрат на прибыль

Показатели

Разность между группами

Подгруппы по плотности скота на 100 га с. - х. угодий, гол

В среднем

1. до 10

2. от 10 до 20

3. свыше 20

Изменение затрат животноводства на усл. гол. руб.

II-I

3,85

2,94

4,41

3,74

III-II

5,21

7,57

7, 194

6,66

III-I

9,06

10,51

11,61

10,39

Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизменениизатратпогруппам

II-I

-3366,63

367,48

-1657,12

-1552,09

III-II

3972,22

3262,36

2407,73

3214,10

III-I

605,60

3629,84

750,61

1662,01

Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмерениязатратпоказательпоказатель

II-I

-874,14

124,79

-375,4

-415,36

III-II

762,87

431,1

334,68

482,87

III-I

66,86

345,29

64,66

159,92

Из таблицы 3.1 3 видно, что идет тенденция к увеличению затрат от группы к группе. В среднем этот рост составляет от первой группе ко второй 3,74, от второй к третьей 6,66 и от первой к третьей 10,39. Также наблюдается снижение прибыли под влиянием изменения затрат от первой группы ко второй, затем происходи резкий рост прибыли при изменении затрат от второй группы к третьей, что составляет 3214,1 тыс. руб., а от первой группы к третьей прибыль увеличилась на 1662,01тыс. руб. Следовательно, с повышение затрат на животноводство происходит увеличение прибыли.

Таблица 3.1.4 - Влияние плотности поголовья на прибыль

Показатели

Разность между подгруппами

Подгруппы по затратам на 1 усл гол, руб.

В среднем

I. До 18,5

II. От 18,5 до 23

III. Свыше 23

Изменение плотности скота на га сх угодий гол

2-1

7,25

10,98

8,51

8,91

3-2

16,13

9,99

13,29

13,14

3-1

23,38

20,97

21,80

22,05

Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизмененииплотностискотапогруппам

2-1

177,98

3912,08

3202,22

2430,76

3-2

3667,21

1642,62

787,99

2032,61

3-1

3845, 19

5554,70

3990,21

4463,37

Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмеренияплотностипоказатель

показатель

2-1

24,56

356,33

376,27

272,77

3-2

227,33

164,42

59,29

154,72

3-1

164,486

264,899

183,04

202,43

Как видно из таблицы, что прибыль прямопропорционально зависит от плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В показатели плотности, как и в показателе затрат наблюдается увеличение прибыли с увеличением плотности от подгруппы к группе. Наибольшее различие в размерах прибыли в зависимости от поголовья существует между 1 и 3 подгруппами, что составляет 4463,37 тыс. руб. Но более высокий прирост в расчете на единицу измерения плотности скота составляет 272,77 тыс. руб. от первой подгруппы ко второй.

Можно сделать вывод, что прибыль от реализации продукции животноводства зависит от затрат и плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В данном случае прибыль увеличивается по плотности скота от первой подгруппе ко второй и от второй к третьей, но по затратам прибыль уменьшается от первой группы к третьей и увеличивается от второй группы к третьей.

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

По 30 сельскохозяйственным предприятиям Ярославской области установим силу связи между признаками:

У (результативным) - прибыль на 1 условную голову скота, тыс. руб.;

Х1 - затраты животноводства на 1 усл. голову скота, руб.;

Х2 - плотность скота на 100 га с. - х. угодий, уел гол.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 уел голову скота в исследуемой совокупности хозяйств были получены следующие значения коэффициентов регрессии:

У=-7467,46+378,13Х1-11,088Х2

При повышении затрат на 1 руб. при средних, фиксированных значениях Х2 происходит рост прибыли на 378,13 руб. в расчете на 1 уел голову.

Соответственно, повышение плотности поголовья скота на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий в хозяйствах при средних, фиксированных значениях X1 (затрат животноводства на 1 уел гол) приведет к снижению прибыли.

Коэффициенты регрессии имеют единицы измерения, соответствующие переменным, между которыми они характеризуют связь. Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов. Для сравнения коэффициентов регрессии выразим их в стандартизированной форме в виде коэффициентов эластичности (Э) и бета - коэффициентов (?).

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак с изменением факторного на 1% при фиксированном значении других факторов.

Бета - коэффициент показывает, что, если величина фактора (например, Х2) изменяется на одно среднее квадратическое отклонение, результативный признак увеличивается (уменьшается при отрицательном значении коэффициента) соответственно на ?2 своего квадратического отклонения, при постоянстве остальных факторов.

Где - средние значения результативного и факторных признаков, а их средние квадратические отклонения.

Таблица 3.2.1 - Коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты

Показатель

У

X1

Х2

Среднее значение показателя

-126,47

19,98

19,24

Среднее квадратическое отклонение, (у)

5671,47

4,57

11,53

Коэффициент регрессии, (а)

X

378,13

-11,1

Коэффициент эластичности (Э)

X

-59,74

1,69

Бета - коэффициенты, (?)

X

0,31

-0,0225

Коэффициенты эластичности показывают, что при увеличении затрат на 1 корову на 1% (при фиксированном значении плотности поголовья) прибыль возрастет в среднем на 1.69% и рост плотности поголовья на 1% будет способствовать снижению прибыли на - 59,74%.

Бета - коэффициенты показывают, что если величина затрат на 1 корову изменится на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль увеличивается соответственно на 0,31 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении плотности поголовья. При изменении плотности поголовья на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль уменьшается соответственно на - 0,02 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении затрат.

II этап. Определим тесноту связи между признаками, вначале путем анализа парных коэффициентов корреляции, которые покажут тесноту связи каждого факторного признака с результативным. Затем множественного коэффициента корреляции, показывающего тесноту связи результативного признаками со всеми факторами, включенными в модель.

Таблица 3.2.2 - матрица коэффициентов корреляции

Признак

У

X1

Х2

У

1

0,297

0,082

X1

0,297

1

0,343

Х2

0,082

0,343

1

Значение коэффициента парной корреляции между факторами (rх1х2 = 0,343) свидетельствует о наличии между ними слабой зависимости.

Связь между прибылью и затратами (rух1 =0,297) довольно слабая, между прибылью и плотностью поголовья (rух2 = 0,082) совсем отсутствует.

Теснота связи между прибылью и комплексом факторов, включенных в модель, слабая: коэффициент множественной корреляции составляет R = 0,298. Коэффициент множественной детерминации D = 0,089 показывает, что 8.9% общей вариации прибыли в с. - х. предприятиях исследуемой совокупности обусловлено различным уровнем выделенных факторов.

III этан. Проведем статистическую оценку выборочных характеристик связи.

1). Оценим существенность уравнения регрессии.

Значение F, применяемое для анализа дисперсий равно Fфакт. =1,31, что значительно выше табличного значения соотношения дисперсий. При К1 =3;

K2 = 30-2=28 и a = 0,05 Fтабл = 2,95.

Так как Fфакт. > Fтабл уравнение считается существенным, значимым, применимым для практического использования.

2) Оценим значимость выборочных коэффициентов регрессии. Для этого проведем сравнение вычисленных значений t с табличным. При уровне вероятности 0,95 tтабл = 1,96.

t1 = 1,56<tтабл

t2 = - 0,12<tтабл

Следовательно, оба фактора не оказывают непосредственного влияния на результативный признак.

Для приближенной оценки резервов роста валового надоя воспользуемся таблицей остатков, т.е. отклонений фактических значений результативного признака от его ожидаемых (по рассчитанной корреляционной модели) значений. Если обеспечить размер факторных признаков, включенных в корреляционную модель на среднем для изучаемой совокупности уровне, то можно ожидать дополнительный рост прибыли на одну условную голову в размере 21603404 руб. или 21,6 млн. руб.

4. Динамика изучаемого явления

4.1 Сравнительная характеристика предприятия

Проведем сравнительную характеристику предприятия СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района со средними показателями изучаемой совокупности и со средними показателями типической группы, в которую оно входит. Для этого необходимо рассчитать и проанализировать таблицу 4.1.1

Таблица 4.1.1 - Сравнительная характеристика СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района.

Показатель

СХК Колхоз Прогресс Ярославской области

В среднем по типической группе

В среднем по совокупности

Предприятие в % к средним данным по

типической группе

совокупности

Получено прибыли от реализации с. - х. продукции в расчете на 1 усл. гол.

3345

10448,25

-126,47

32,02

X

Уровень рентабельности животноводства без учета субсидий,%

0,16

35,75

-2,87

0,45

X

Производство молока, ц

40,2

13,85

5,75

2,90 п.

6,99 п.

Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства на 1 предприятие, тыс. руб.

2529

7419

5,9

34,088

428,64 п.

Затраты в животноводстве, тыс. руб.

20166

13259,33

9625,2

152,1

209,5

Площадь с. - х. угодий, га

3909

2711,25

2715,3

144,2

143,96

СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района является рентабельным, безубыточным предприятием, уровень рентабельности которого достигает 0,16%, что в 0,0045 раз меньше, чем по типической группе и в 0,056 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие лидирует по производству молока, что в 0,35 раза больше, чем по типической группе и в 0,14 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие является прибыльным по реализации продукции животноводства в расчете на 1 предприятие, прибыль составляет 2529 тыс. руб., что на много превышает прибыль в среднем по совокупности. Аналогичная ситуации наблюдается и с прибылью от реализации продукции животноводства в расчете на одну условную голову, прибыль составляет 3345 тыс. руб., в то время как прибыль в среднем по совокупности является отрицательной (-126,47 тыс. руб). Затраты в животноводстве на предприятии довольно больше по сравнению с типической группой и всей совокупностью, разница составляет 152,1 и 209,5% соответственно. Площадь с. - х. угодий предприятия также превышает размеры в среднем по типической группе в 144,2 раза и в 143,96 раз, чем по совокупности. Следовательно, предприятие СХК (Колхоз) "Прогресс" по приведенным выше показателям можно считать прибыльным и перспективным.

4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства

Рассмотрим пример использования индексного метода анализа при изучении факторов, влияющих на массу прибыли от реализации продукции животноводства на примере ЗАО КЛХ "Прогресс" Ярославского района за 2000 и 2004 гг.

Определим прирост массы прибыли от реализации основных видов продукции животноводства в исследуемом предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. и приведем разложение этого прироста по отдельным факторам

Прибыль от реализации единицы продукции представляет собой разность между ценой реализации и полной себестоимостью. Рассчитаем сумму выручки и сумму себестоимости как накопленные итоги произведений, массу прибыли за 2000 и 2004 гг. и ее прирост:

М0 = ер0q0 - еz0q0 = 7522485-8276931= - 754446 руб.

M1= еp1q1 - еz1q1 = 14745636-15332388= - 586752 руб.

Абсолютное снижение массы прибыли

DМ = M1-M0 = - 586752+754446= 167694 руб. = 168 тыс. руб.

Относительное изменение массы прибыли:

Таблица 4.2.1 - Результаты реализации основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Показатель

Молоко и молочная продукция

Реализация КРС

Объем реализации, ц 2000 г q0

14391

1682

2004 г q1

16480

1338

Полная себестоимость продукции 1 ц, руб. 2000 г. z0

329

2106

2004 г. z1

597

4106

Цена реализации 1 ц продукции, руб. 2000 г. р0

373

1281

2004 г. р1

690

2522

Масса прибыли и ее изменение зависят от цен реализации, объема реализованной продукции и ее себестоимости. Изменение прибыли под влиянием каждого из этих факторов определяется следующим образом:

1. Изменение цен реализации:

DМр = еp1q1 - еp0q1 =14745636 - 7861018 = 6884618 руб. = 6%85тыс. руб.

2. Изменение полной себестоимости:

DMz = еz0q1 - еz1q1 = 8239748 - 15332388 = - 7092640 руб. = - 7093тыс. руб.

3. Изменение объема реализованной продукции:

DМq = (еp0q1 - еp0q0) - (еz0q1 - еz0q0) = 338533 + 37183 = 375716руб. = 376 тыс. руб.

Относительное изменение каждого из факторов необходимо оценить при помощи индексов цен, себестоимости и физического объема:

Из произведенных расчетов видно, что произошло увеличение массы прибыли на 167.7 тыс. руб. Рост цен в 41 раз позволил увеличить прибыль на 376 тыс. руб.

Таблица 4.2.2 - Изменение массы прибыли от реализации продукции животноводства в ЗAО КЛХ "Прогресс"

Фактор

Изменение массы прибыли

Относительное изменение за счет факторов

Индекс

изменения факторов

тыс. руб.

к итогу, %

Цена реализации продукции

6885

4098,21

-911,921

1,8924

Себестоимость реализованной продукции

-7093

-4222,024

939,47

1,8834

Объем реализации продукции

376

223,81

-49,8

0,9895

Итого

168

100

-22,3

X

Рассчитаем средние показатели рентабельности за исследуемые периоды времени:

Уровень рентабельности основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличился в 2004 г. по сравнению с 2000 г. на r1-r0 = - 3,83 + 9,12 = 5,29%. Это произошло за счет изменения рентабельности отдельных видов продукции, т.е. соотношения продукции с разным уровнем рентабельности. Для оценки степени влияния этих двух факторов на общее изменение рентабельности рассчитаем среднюю рентабельность rусл при отчетной структуре реализации продукции по себестоимости z1q1 и базисной рентабельности продукции r0. Средняя условная рентабельность

Следовательно, общая рентабельность основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличилась в 2004 г. за счет рентабельности всех видов продукции на r1 - rусл = - 3,83+32,37=28,54%. Уровень рентабельности, как видно из таблицы, повысился по всем видам продукции.

Таблица 4.2.3 - Рентабельность и себестоимость основных видов реализованной продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

< table>

Вид продукции

Рентабельность, %

Полная себестоимость, руб

Структура полной себестоимости, доли

2000 г.

2004 г.

2000 г.

2004 г.

2000 г.

2004 г.

r0

r1

z0q0

ziqi

d0

d1

Молоко и молочная продукция

13,3

15,6

329

597

0,135

0,13

Продукция КРС

-39,2

-38,6

2106

4106

0,87

0,87

Итого

-25,9

-23

2435

4703

1

1

За счет структурных сдвигов рентабельность возросла на

rусл - r0 = 28,54+9,12 = 37,66.

1) Изучим уровень рентабельности продукции.

Таблица 4.2.4 - Реализация продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Вид продукции

Количество реализованной продукции, ц

Цена реализации 1 ц., руб.

2004

2005

20004

2005

g0

g1

p0

p1

Молоко и молочная продукция

16480

17457

690

823

Продукция КРС

1338

1210

2522

2445

Таблица 4.2.5 - Данные для расчета индексов

Вид продукции

Количество реализованной продукции, ц.

Цена реализации 1 ц., руб.

Выручка от реализации продукции, тыс. руб.

2004

2005

2004

2005

2004

2005

Усл. период

g0

g1

p0

p1

g0p0

g1p1

g1p0

Молоко и молочная продукция

16480

17457

690

823

11371,2

14367,11

12045,33

Продукция КРС

1338

1210

2522

2445

3374,436

2958,45

3051,62

Итого:

X

X

X

X

14745,64

17325,56

15096,95

Общий индекс цен составит:

Он показывает, что цены в среднем по всей продукции выросли на 14,8%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста цен составило:

2) Вычислим общий индекс физического объема продукции:

Индекс физического объема свидетельствует о том, что количество реализованной продукции на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. возросло в среднем на 2,38%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста объема продаж составило:

3) Совокупное изменение выручки от реализации под воздействием обоих факторов характеризует общий индекс выручки. Он составит:

т.е. в целом объем продаж возрос на 17,5%. Абсолютное изменение5 выручки составило:

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени

Проанализируем изменение удоя на корову во времени. Представим основные расчеты в виде таблиц.

Цепные приросты показывают величину изменений за отдельный период: так абсолютный прирост надоя на корову не изменялся в период с 1993 по 1997 гг. в 1998 г. он повысился, а в 1999 г. произошел резкий спад надоя, затем идее повышение, сменяющееся опять спадом. Базисные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с базисным: здесь наблюдается тенденция повышения надоя на корову.

Цепной коэффициент роста приблизительно одинаков с 1994 по 1998 гг., у 1999 и 2000 гг., 2002-2004 гг.

Темп прироста цепной показывает, что происходило снижение надоя с 1994 по 1998 гг. а в 1999, 2000 и 2004 он был отрицательным и составил - 18,99, - 2,78 и - 0,07% соответственно.

Таблица 4.3.1 - Динамика надоя на корову в 1994 - 2004гг.

Показатель

Формула расчета

Год

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Удой на корову

-

2501

2682

2863

3044

3225

3418

2769

2692

3321

3923

4003

4000

Абсолютный прирост:

цепной

X

181

181

181

181

193

-649

-77

629

602

80

-3

-базисный

X

181

362

543

724

917

268

191

820

1422

1502

1499

Коэффициент роста, раз:

цепной

X

1,072

1,0675

1,063

1,0595

1,06

0,81

0,97

1,24

1,181

1,021

1

-базисный

1

1,07237

1,145

1,217

1,29

1,37

1,107

1,0764

1,33

1,57

1,6

1,6

Темп роста, %

цепной

X

107,237

106,749

106,322

105,95

105,98

81,0123

97,22

123,37

118,1

102,039

99,9

-базисный

100

107,237

114,474

121,711

128,95

136,67

110,72

107,64

132,79

156,9

160,056

160

Темп прироста, %:

цепной

X

7,237

6,75

6,322

5,95

5,99

-18,99

-2,78

23,366

18,13

2,0393

-0,07

-базисный

X

7,237

14,47

21,7

28,95

36,665

10,72

7,64

32,79

56,86

60,056

59,9

Абсолютное значение 1% прироста:

цепной

X

25,01

26,82

28,63

30,44

32,25

34,18

27,69

26,92

33,21

39,23

40

-базисный

X

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25,01

25

Таблица 4.3.2 - Средние показатели динамики

Показатель

Формула расчета

Значение показателя

Средний уровень ряда

3203,4

Средний абсолютный прирост

136,27

Средний коэффициент роста, раз

1,044

Средний темп роста,%

104,4

Средний темп прироста,%

4,4

Средний темп прироста показывает, что надой увеличивается примерно на 4,4%.

4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование

Таблица 4.4.1 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год

Удойнакоровуфактическийц

Удой, выровненный по скользящей средней, ц

Период 3 года

Период 5 лет

период 7 лет

1993

2501

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

1994

2682

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

1995

2863

2682

#Н/Д

#Н/Д

1996

3044

2863

#Н/Д

#Н/Д

1997

3225

3044

2863

#Н/Д

1998

3418

3229

3046,4

#Н/Д

1999

2769

3137,333333

3063,8

2928,857143

2000

2692

2959,666667

3029,6

2956,142857

2001

3321

2927,333333

3085

3047,428571

2002

3923

3312

3224,6

3198,857143

2003

4003

3749

3341,6

3335,857143

2004

4000

3975,333333

3587,8

3446,571429

Таблица 4.4.2 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год

Удой на корову ц

Удой, выровненный по скользящей средней, ц

Период 3 года

Период 5 лет

Период 7 лет

1993

2501

-

-

-

1994

2682

2591,5

-

-

1995

2863

2682

2682

-

1996

3044

2863

2772,5

2928,857

1997

3225

3044

2863

2956,143

1998

3418

3229

3046,4

3047,429

1999

2769

3137,33

3063,8

3198,857

2000

2692

2959,67

3029,6

3335,857

2001

3321

2927,33

3085

3446,571

2002

3923

3312

3224,6

-

2003

4003

3749

-

-

2004

4000

-

-

-

Полученные расчеты показывают, что наблюдается тенденция роста удоя на корову. Метод скользящих средних выявляет тенденцию, но не представляет ее в виде математической функции, позволяющей использовать тренд в прогнозировании.

Для нахождения наиболее адекватного уравнения тренда используем инструмент "Подбор линии тренда" из мастера программ Microsoft Excel. Результаты подбора приведем в таблице 4.4.3 Для наглядности представим фактический и выровненные уровни на графике.

Таблица 4.4.3 - Уравнения выравнивания удоя по методу наименьших квадратов

Вид уравнения

Уравнение

Линейное

?л=122,15х+2409,4

Полином 2 степени

?пол2=8,772х2+8,1146х+2675,5

Полином 3 степени

?пол3=4,0131x3-69,483x2+431,49x+2127,7

Логарифмическое

?лог=535,64Ln (X) +2311,3

Степенное

?ст=2393,6x0,1673

Экспоненциальное

?экз=2482,4e0,0373

Вычислим выровненные уровни удоя на корову, представим расчеты в таблице 4.4.4.

Таблица 4.4.4 - Удой на корову, выровненный по методу наименьших квадратов

Год

Удой фактический, ц, Y

Порядковый номер года

Удой выровненный по линейному уравнению, ц, ?л

Удой выровненный по логарифмическому ?лог

Удой, выровненный по полиному 2 степени ?пол2

Удой, выровненный по полиному 3 степени ?пол3

Удой, выровненный по степенному ?ст

Удой, выровненный по экспоненциальному ?экс

1993

2501

1

2531,55

2311,3

2692,387

2493,72

2393,6

2888,144

1994

2682

2

2653,7

2682,577

2726,82

2744,853

2687,91

2997,91

1995

2863

3

2775,85

2899,761

2778,7918

2905,18

2876,57

3111,84

1996

3044

4

2898

3053,855

2848,3104

2998,77

3018,396

3230,103

1997

3225

5

3020,15

3173,379

2935,373

3049,713

3133,21

3352,861

1998

3418

6

3142,3

3271,038

3039,98

3082,082

3230,25

3480,284

1999

2769

7

3264,45

3353,607

3162,13

3119,96

3314,641

3612,55

2000

2692

8

3386,6

3425,1321

3301,83

3187,42

3389,523

3749,843

2001

3321

9

3508,75

3488,221

3459,06

3308,54

3456,976

3892,353

2002

3923

10

3630,9

3544,657

3633,846

3507,4

3518,452

4040,28

2003

4003

11

3753,05

3595,71

3826,173

3808,08

3575,004

4193,83

2004

4000

12

3875,2

3642,316

4036,04

4234,67

3627,43

4353,212

Итого

38441

78

38440,5

38441,552

38440,74

38440,37

38221,945

42903,2

Для расчета средних квадратических отклонений вычислим в начале квадраты отклонений (Таблица 4.4.5), затем сами остаточные квадратические отклонения (Таблица 4.4.6). Можно также вычислить коэффициент случайной вариации по отношению к среднему уровню ряда.

Таблица 4.4.5 - Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по различным уравнениям

Год

Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по уравнению (Y-) 2

линейному

логарифмическому

полиному 2 степени

полиному 3 степени

степенному

Экспонен-циальному

1993

933,3025

35986,09

36628,831

52,997

.11534,76

149879,99

1994

800,89

0,33334

2008,582

3950,475

34,87

99796,26

1995

7595,122

1351,348

7091,021

1778,87

183,97

61920,84

1996

21316

97,11534

38294,42

2045,72

655,57

34634,134

1997

41963,52

2664,694

83883,8

30725,71

8425,73

16348,31

1998

76010,49

21597,82

142899,423

112841,17

35249,66

3879,28

1999

245470,7

341765,7

154551,35

123170,33

297723,94

711576,4

2000

482469,2

537482,6

371886,29

245436,22

486537,75

1119030,96

2001

35250,06

27962,99

19061,5

155,33

18489,44

326444,28

2002

85322,41

143143,7

83610,036

172723,36

163659,441

13754,47

2003

62475

165886,3

31267,93

37992,598

183180,29

36415,24

2004

15575,04

127938,3

1299,112

55067,57

138811,2

124758,4

Итого

1075182

1405877

972482,295

785940,34

1344486,56

2698438,59

Вычислим остаточные средние квадратические отклонения (Таблица 4.4.6).

Как показали расчеты наименьшее остаточное среднее квадратическое отклонение получилось при выравнивании по уравнению полинома 3 степени. Следовательно, это уравнение наиболее точно отражает тенденцию изменения удоя.

Таблица 4.4.6 - Остаточные средние квадратические уравнения

Вид уравнения

Количество параметров уравнения, р

Сумма квадратов отклонений, ? (Y-?) 2

Остаточное среднее квадратическое отклонение, уост

Коэффициент случайной вариации, %

Линейное

2

1075181,705

327,8996348

10,23593459

Полином 2 степени

3

972482,2952

328,7150565

10,26138934

Полином 3 степени

4

785940,3413

313,4366645

9,784448829

Логарифмическое

2

1405876,931

374,9502542

11,70469824

Степенное

2

1344486,555

366,6724089

11,44629148

Экспоненциальное

2

2698438,593

519,4649741

16,21596652

Сделаем точечный прогноз удоя на корову на 2005 год. Для этого в решенное уравнение полинома 3 степени вместо X подставим номер прогнозируемого года (13) получим:

?прогноз2005 = 4,0131 * 133 - 69,483* 132 + 431,49*13 + 2127,7 = 4811,2237 ц

Таким образом, ожидаемый надой на корову в 2005 году составит 4811,2 ц.

Прогноз должен иметь вероятностный характер, как любое суждение о будущем. Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на прогнозируемы год.

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t - критерия Стыодента при имеющемся числе степеней свободы колебаний (12-2=11) и при выбранной вероятности равной 2,2.

Доверительный интервал прогноза положения тренда на 2005 год составит:

4811,2 ± 2,2*6,5 = 4811,2 ± 14,3 ц.

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что удой на корову в 2005 году будет находится в пределах от 4796,9 до 4825,5 ц.

Вычислим среднюю ошибку аппроксимации:

Следовательно, точность прогноза - высокая.

Заключение

Проведя комплексный статистико-экономический анализ эффективности производства продукции животноводства по 30 предприятиям Ярославской области, можно сделать вывод, что не все из рассмотренных хозяйств являются эффективными. Наиболее главной целью любого предприятия является получение дохода, который формируется из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства. Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль, которая зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций. При анализе 30 предприятий выделилось 18 предприятий с отрицательной прибылью, самым убыточным из совокупности оказалось предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составил - 7111 тыс. руб. а самым прибыльным на 2005 год является ЗАО "Глебовское" Переславского района, прибыль которого достигает 24201 тыс. руб., из приведенных данных видно, что разница в объемах прибыли между крайними предприятиями очень велика. Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная. А совокупность по данному признаку является неоднородной.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 усл. голову можно сделать следующие выводы: при повышении затрат на 1 руб. происходит рост прибыли на 378,13 руб., а при повышении плотности поголовья на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий приведет к снижению прибыли.

Для сравнительной характеристики и анализа динамики было выбрано предприятие СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района, прибыль которого составляет 3345 тыс. руб. на 1 усл. голову, а уровень рентабельности 0,16%, в то время как по совокупности эти показатели составляют - 126,47 тыс. руб. и - 2,87% соответственно. При индексном анализе было определено, что абсолютное увеличение выручки на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. составило 351.3 тыс. руб. При анализе тенденции расчеты показали, что наблюдается рост надоя молока на корову.

Таким образом, был проведен анализ эффективности производства продукции животноводства с помощью различных методов статистики и с использованием различных пакетов программ статистического анализа. Выбранное предприятие оказалось прибыльным, рентабельным, и даются прогнозы дальнейшего увеличения его показателей.

Список использованной литературы

1. Курс социально-экономической статистики: учеб. для студентов вузов / под ред. М.Г. Назарова. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006 г.

2. Общая теория статистики: Учебник/ под ред. чл. - корр. РАН И.И. Елисеевой - М.: Финансы и статистика, 2002 г.

3. Практикум по статистике / Занченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В.; Под ред. Зинченко А.П. - М.: Колос, 2001 г.

4. Статистика - А.П. Зинченко - М.: КолосС, 2007 г.

5. Технология производства и переработки животноводческой продукции: Учебное пособие / Под общей ред. Н.Г. Макарцева. - Калуга: "Манускрипт", 2005 г.

Приложения

Приложение 1

Сводные фишки по выделенным типическим группам и совокупности в целом

1 типическая группа, интервал признака от - 7111 до - 2628, число предприятий 11

II типическая группа, интервал значения от - 2629 до 0, число предприятий 7

III типическая группа, интервал признака от 0 до 24201, число предприятий 12

Сводные данные по всей совокупности, число предприятий 30

№ п/п

Сумма показателей

№ п/п

Сумма показателей

№ п/п

Сумма показателей

п/п

Сумма показателей

1

67160

1

61635

1

145472

1

274267

2

51832

2

66388

2

163471

2

281691

3

1475

3

3284

3

6130

3

10889

4

1592

4

6853

4

8220

4

16665

5

1291

5

16867

5

11764

5

29922

6

508

6

1381

6

2086

6

3975

7

65559

7

54782

7

137252

7

257593

8

50541

8

49521

8

151707

8

251769

9

967

9

1903

9

4044

9

6914

10

2229

10

844

10

2863

10

5936

11

743

11

319

11

1017

11

2079

12

596

12

260

12

913

12

1769

13

1244

13

18120

13

19654

13

39018

14

628

14

5730

14

5683

14

12041

15

550

15

15589

15

8304

15

24443

16

2

16

856

16

3723

16

4581

17

1

17

277

17

1108

17

1386

18

1

18

463

18

2182

18

2646

19

51353

19

53522

19

141248

19

246123

20

36198

20

36018

20

93032

20

165248

21

33372

21

38500

21

116965

21

188837

22

5452

22

3859

22

10100

22

19411

23

26319

23

18345

23

41796

23

86460

24

15593

24

10657

24

31250

24

57500

25

145

25

25

25

17

25

187

26

696

26

304

26< /p>

151

26

1151

27

508

27

199

27

80

27

787

28

1361

28

1952

28

3812

28

7125

29

12463

29

18970

29

39990

29

71423

30

4753

30

8455

30

14865

30

28073

31

6141

31

8138

31

14567

31

28846

32

52

32

128

32

230

32

410

33

4915

33

17759

33

42959

33

65633

34

2328

34

5824

34

11739

34

19891

35

-

35

7

35

13

35

20

36

-

36

1278

36

4747

36

6025

37

-

37

354

37

1406

37

1760

38

3976

38

4215

38

9897

38

18088

39

2013

39

1907

39

4438

39

8358

40

168

40

35

40

34

40

237

41

2237

41

1892

41

4422

41

8551

42

58550

42

60233

42

168793

42

287576

43

44417

43

44445

43

111647

43

200509

44

39750

44

38993

44

95830

44

174573

45

2266

45

1981

45

5619

45

9866

46

1978

46

3272

46

8550

46

13800

47

2700

47

2476

47

4988

47

10164

48

2450

48

3712

48

9690

48

15852

49

1978

49

3272

49

8550

49

13800

50

18134

50

19193

50

45685

50

83012

51

22453

51

21923

51

55353

51

99729

52

189

52

29

52

27

52

245

53

160

53

11

53

-

53

171

54

97

54

7

54

-

54

104

55

166

55

384

55

-

55

550

56

131

56

25

56

27

56

183

57

764

57

361

57

265

57

1390

58

759

58

361

58

255

58

1375

59

86056

59

88566

59

214036

59

388658

60

20596

60

24382

60

54924

60

99902

61

65460

61

64184

61

159112

61

288756

62

26208

62

25399

62

66815

62

118422

63

55349

63

58180

63

136079

63

249608

64

6642

64

4951

64

9367

64

20960

65

1550

65

3171

65

2532

65

7253

66

89749

66

91702

66

215047

66

396498

67

5469

67

4550

67

15527

67

25546

68

14186

68

16965

68

35007

68

66158

69

3573

69

2275

69

3830

69

9678

70

752

70

1998

70

1571

70

4321

71

22180

71

25788

71

55935

71

103903

72

20739

72

20849

72

51288

72

92876

73

41163

73

41215

73

101072

73

183450

74

3069

74

2676

74

5165

74

10910

75

798

75

1173

75

1587

75

3558

76

65769

76

65913

76

159112

76

290794

77

508

77

1404

77

2086

77

3998

78

653

78

1323

78

2622

78

4598

79

20

79

124

79

168

79

312

80

1150

80

1450

80

4038

80

6638

81

967

81

1903

81

4044

81

6914

82

548

82

939

82

2553

82

4040

83

665

83

565

83

1174

83

2404

84

29854

84

9548

84

74049

84

113451

85

32863

85

16061

85

32535

85

81459

86

26280

86

12908

86

25617

86

64805

87

3425

87

3115

87

7244

87

13784

88

-46899

88

-10875

88

53980

88

-3794

Приложение 2

Корреляционно-регрессионная модель

№ Предприятия

У

Х1

Х2

1

-7111

18,67

8,03

2

-6574

18,29

11,02

3

-6276

19,32

29,1

4

-3775

18,13

13,95

5

-3724

15,24

7,1

6

-3668

18,86

8,08

7

-3397

26,3

11,7

8

-3249

14,42

5,3

9

-3207

19,35

18,3

10

-3141

15,47

4,96

11

-2777

16,74

4,13

12

-2616

27,04

35,5

13

-2250

25

7,2

14

-2066

17,1

8,4

15

-1529

13,84

12,7

16

-1214

20,9

25

17

-867

16,85

26

18

-333

14

22,3

19

224

20,17

22,5

20

1095

19,99

38,2

21

1402

14,89

37,92

22

1496

18,69

19,22

23

1747

18,8

28,9

24

1949

23,32

25,8

25

2123

33,1

46,44

26

2151

16,57

32,8

27

3345

26,68

19,3

28

6910

26,4

20,5

29

7337

22,56

23,5

30

24201

22,65

3,3

Среднее значение показателя

-126,4666667

19,978

19,23833333

Среднее квадратическое отклонение

5671,467287

4,566162065

11,5259895

У

X1

Х2

У

1

Х1

0,296715279

1

Х2

0,081798242

0,342701419

1

Вывод итогов

Регрессионная

статистика

Множественный R

0,297469421

R-квадрат

0,088488056

Нормированный R - квадрат

0,020968653

Стандартная ошибка

5707,62404

Наблюдения

30

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость

F

Регрессия

2

85387986,7

42693993

1,31056

0,28628059

Остаток

27

879578248,8

32576972

Итого

29

964966235,5

Коэффи-циенты

Стандартная ошибка

t-статистика

Р-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

-7467,458

4680,630063

-1,595396

0,12226

-17071,3174

2136,402

Переменная Х1

378,13076

242,9250709

1,5565736

0,13122

-120,310312

876,5718

Переменная Х2

-11,0875

96,23774545

-0,115209

0,90913

-208,551038

186,376

Вывод остатка

Наблюдение

Предсказанное У

Остатки

Стандартные остатки

Поголовье

резерв, кг

1

-496,7893

-6614,21067

-1, 200991

207

1369141,61

2

-673,6306

-5900,36937

-1,071374

183

1079767,59

3

-484,6179

-5791,38209

-1,051584

722

4181377,87

4

-766,6179

-3008,38208

-0,546254

249

749087,138

5

-1783,466

-1940,53355

-0,352357

217

421095,781

6

-425,4989

-3242,50114

-0,588765

289

-937082,83

7

2347,6572

-5744,65722

-1,0431

416

-2389777,4

8

-2073,576

-1175,42383

-0,21343

213

250365,276

9

-353,529

-2853,47099

-0,518126

628

1791979,78

10

-1672,769

-1468,23087

-0,266598

135

198211,168

11

-1183,34

-1593,65956

-0,289373

166

264547,486

12

2363,5915

-4979,59154

-0,904181

1085

5402856,82

13

1905,981

-4155,98098

-0,754632

88

365726,326

14

-1094,557

-971,443013

-0,176392

377

366234,016

15

-2374,939

845,9394899

0,1536035

238

16

158,28743

-1372,28743

-0,249176

421

577733,006

17

-1384,23

517,2296326

0,0939172

504

18

-2420,879

2087,878545

0,3791115

402

19

-90,02928

314,0292827

0,0570206

753

20

-332,1665

1427,16653

0,2591412

643

21

-2257,529

3659,528884

0,6644877

361

22

-613,2958

2109,295809

0,3830004

353

23

-679,0284

2426,028402

0,4405119

554

24

1064,4939

884,5061443

0,1606063

313

25

4533,7667

-2410,7667

-0,437741

522

1258420,22

26

-1565,501

3716,501227

0,6748326

1136

27

2407,0819

937,9180716

0,1703047

756

28

2287,9003

4622,09968

0,8392688

863

29

802,61573

6534,384274

1,1864964

811

30

1060,6149

23140,38506

4, 2017706

179

Итого

X

X

0

X

21603404,3

Фишки

Ярославский р-н

СХК (Колхоз)"Прогресс"

1

21087

45

603

2

26556

46

1088

3

1248

47

494

4

4998

48

1218

5

7938

49

1088

6

418

50

7364

7

16089


51

8128

8

18618

52

-

9

830

53

-

10

684

54

-

11

203

55

-

12

274

56

-

13

12817

57

-

14

3716

58

-

15

5534

59

33296

16

3350

60

13130

17

1039

61

20166

18

2036

62

8996

19

17457

63

22464

20

10250

64

1346

21

14370

65

495

22

1210

66

33301

23

5804

67

3103

24

4168

68

8863

25

-

69

821

26

-

70

348

27

-

71

13135

28

282

72

5893

29

5472

73

13601

30

1645

74

525

31

1593

75

147

32

100

76

20166

33

25345

77

418

34

6937

78

441

35

11

79

78

36

3947

80

830

37

1256

81

830

38

1023

82

675

39

455

83

119

40

-

84

24476

41

454

85

3909

42

18798

86

2485

43

12802

87

756

44

11032

88

3345

< tr valign=top>

25

-

69

182

26

-

70

34

27

-

71

2913

28

193

72

6136

29

1871

73

11133

30

728

74

254

31

705

75

774

32

-

76

18297

33

-

77

20

34

-

78

75

35

-

79

11

36

-

80

690

37

-

81

690

38

1142

82

508

39

550

83

122

40

-

84

13235

41

493

85

3454

42

17573

86

2529

43

13120

87

811

44

11743

88

7337

Ростовский р-н

ЗАО "Татищевское"

1

21119

45

757

2

27513

46

1198

3

1055

47

434

4

632

48

1360

5

1063

49

1198

6

53

50

4468

7

20487

51

6263

8

26450

52

-

9

1002

53

-

10

87

54

-

11

15

55

-

12

25

56

-

13

1861

57

-

14

547

58

-

15

888

59

29742

16

373

60

6959

17

69

61

22783

18

146

62

9124

19

28163

63

18075

20

16253

64

1695

21

22424

65

269

22

1109

66

29163

23

4228

67

2229

24

3986

68

3552

25

-

69

390

26

-

70

209

27

-

71

6380

28

315

72

6895

29

2656

73

14523

30

701

74

1305

31

681

75

60

32

35

76

22783

33

5000

77

53

34

1628

78

78

35

2

79

53

36

800

80

1002

37

150

81

1002

38

1231

82

774

39

500

83

127

40

-

84

24

41

484

85

4203

42

28470

86

3101

43

18319

87

863

44

16431

88

6910

Переславский р-н

ЗАО "Глебовское"

1

4795

45

33

2

3113

46

54

3

121

47

448

4

211

48

77

5

197

49

54

6

89

50

772

7

4584

51

1095

8

2916

52

-

9

32

53

-

10

-

54

-

11

-

55

-

12

-

56

-

13

-

57

-

14

-

58

-

15

-

59

5050

16

-

60

995

17

-

61

4055

18

-

62

1287

19

2645

63

3269

20

2715

64

404

21

1653

65

67

22

441

66

5027

23

1846

67

133

24

1247

68

658

25

-

69

174

26

-

70

7

27

-

71

972

28

150

72

1154

29

784

73

2611

30

294

74

230

31

294

75

60

32

-

76

4055

33

-

77

89

34

-

78

106

35

-

79

-

36

-

80

32

37

-

81

32

38

128

82

-

39

100

83

40

40

-

84

12

41

162

85

5429

42

2828

86

4213

43

3261

87

79

44

2903

88

24201

Ярославский р-н

ЗАО "Левцово"

1

30370

45

968

2

37437

46

1470

3

2111

47

416

4

5773

48

1614

5

15678

49

1470

6

561

50

9460

7

24597

51

9796

8

21759

52

12

9

1550

53

6

10

31

54

-

11

15

55

-

12

14

56

16

13

18079

57

203

14

5701

58

203

15

15569

59

41945

16

189

60

12602

17

40

61

29343

18

78

62

12165

19

23517

63

27816

20

15766

64

2786

21

17357

65

1668

22

1457

66

44435

23

8658

67

2261

24

4257

68

8338

25

12

69

1534

26

151

70

1551

27

113

71

13684

28

628

72

9904

29

7837

73

19478

30

3698

74

1252

31

3425

75

117

32

114

76

30751

33

16359

77

561

34

4914

78

437

35

-

79

124

36

-

80

1094

37

-

81

1550

38

1481

82

908

39

600

83

143

40

18

84

36

41

597

85

3060

42

25876

86

2356

43

19512

87

1085

44

16617

88

-2616

Ростовский р-н

ЗАО СПК "Дертники"

1

2226

45

57

2

2028

46

102

3

-

47

490

4

-

48

117

5

-

49

102

6

-

50

514

7

2226

51

624

8

2028

52

-

9

-

53

-

10

-

54

-

11

-

55

-

12

-

56

-

13

-

57

-

14

-

58

-

15

-

59

2498

16

-

60

297

17

-

61

2201

18

-

62

1008

19

2369

63

1123

20

1443

64

283

21

1485

65

10

22

154

66

2424

23

724

67

118

24

467

68

40

25

-

69

65

26

-

70

-

27

-

71

223

28

-

72

890

29

-

73

1083

30

-

74

218

31

-

75

10

32

-

76

2201

33

-

77

-

34

-

78

-

35

-

79

-

36

-

80

8

37

-

81

-

38

117

82

8

39

60

83

20

40

-

84

1000

41

59

85

1224

42

2671

86

1014

43

1687

87

88

44

151857

88

-2250

Пошехонский р-н

СХК (Колхоз)"Новая Кештома"

1

6199

45

319

2

5394

46

367

3

477

47

315

4

507

48

433

5

481

49

367

6

398

50

1784

7

5692

51

2247

8

4913

52

-

9

79

53

-

10

231

54

-

11

101

55

-

12

65

56

-

13

-

57

-

14

-

58

-

15

-

59

8965

16

-

60

2535

17

-

61

6430

18

-

62

2036

19

5558

63

6204

20

3960

64

542

21

3885

65

405

22

494

66

9187

23

1711

67

284

24

993

68

1795

25

-

69

197

26

-

70

160

27

-

71

2436

28

275

72

1752

29

2408

73

4409

30

1090

74

345

31

1056

75

245

32

-

76

6751

33

-

77

398

34

-

78

398

35

-

79

-

36

-

80

79

37

-

81

79

38

584

82

-

39

202

83

116

40

-

84

14

41

217

85

4473

42

6373

86

3649

43

4629

87

377

44

4166

88

-2066

Тутаевский р-н

СХК "Колос"

1

12300

45

433

2

10253

46

329

3

463

47

208

4

144

48

425

5

111

49

329

6

11

50

3134

7

12156

51

3871

8

10142

52

2

9

452

53

-

10

192

54

-

11

89

55

-

12

55

56

-

13

116

57

7

14

55

58

7

15

56

59

15660

16

-

60

3511

17

-

61

12149

18

-

62

3754

19

10786

63

10522

20

6573

64

1115

21

6987

65

159

22

817

66

15550

23

3981

67

637

24

2408

68

2382

25

5

69

368

26

8

70

14

27

32

71

3401

28

200

72

3117

29

977

73

8140

30

1085

74

747

31

1051

75

145

32

12

76

12149

33

1700

77

11

34

631

78

-

35

-

79

11

36

-

80

452

37

-

81

452

38

774

82

351

39

400

83

122

40

-

84

12

41

411

85

3429

42

11851

86

2609

43

7666

87

628

44

6852

88

-3207

Борисоглебский р-н

СХК "Россия"

1

2824

45





Не сдавайте скачаную работу преподавателю!
Данную курсовую работу Вы можете использовать для написания своего курсового проекта.

Доработать Узнать цену работы по вашей теме
Поделись с друзьями, за репост + 100 мильонов к студенческой карме :

Пишем курсовую работу самостоятельно:
! Как писать курсовую работу Практические советы по написанию семестровых и курсовых работ.
! Схема написания курсовой Из каких частей состоит курсовик. С чего начать и как правильно закончить работу.
! Формулировка проблемы Описываем цель курсовой, что анализируем, разрабатываем, какого результата хотим добиться.
! План курсовой работы Нумерованным списком описывается порядок и структура будующей работы.
! Введение курсовой работы Что пишется в введении, какой объем вводной части?
! Задачи курсовой работы Правильно начинать любую работу с постановки задач, описания того что необходимо сделать.
! Источники информации Какими источниками следует пользоваться. Почему не стоит доверять бесплатно скачанным работа.
! Заключение курсовой работы Подведение итогов проведенных мероприятий, достигнута ли цель, решена ли проблема.
! Оригинальность текстов Каким образом можно повысить оригинальность текстов чтобы пройти проверку антиплагиатом.
! Оформление курсовика Требования и методические рекомендации по оформлению работы по ГОСТ.

Читайте также:
Разновидности курсовых Какие курсовые бывают в чем их особенности и принципиальные отличия.
Отличие курсового проекта от работы Чем принципиально отличается по структуре и подходу разработка курсового проекта.
Типичные недостатки На что чаще всего обращают внимание преподаватели и какие ошибки допускают студенты.
Защита курсовой работы Как подготовиться к защите курсовой работы и как ее провести.
Доклад на защиту Как подготовить доклад чтобы он был не скучным, интересным и информативным для преподавателя.
Оценка курсовой работы Каким образом преподаватели оценивают качества подготовленного курсовика.

Другие популярные курсовые работы:

Сейчас смотрят :

Курсовая работа Управление персоналом
Курсовая работа Этика и морально-нравственные основы гражданской службы
Курсовая работа Развитие международной торговли на современном этапе
Курсовая работа Социальная защита пожилых людей
Курсовая работа Анализ фонда заработанной платы
Курсовая работа Анализ финансовых результатов сельскохозяйственного предприятия СПК "Звениговский"
Курсовая работа Особенности развития эмоционально-волевой сферы подростка
Курсовая работа Право собственности
Курсовая работа Методы стимулирования сбыта товаров
Курсовая работа Учет и анализ финансовых результатов
Курсовая работа Место и проблемы развивающихся стран в мировом хозяйстве
Курсовая работа Бухгалтерская отчетность
Курсовая работа Нравственное воспитание младших школьников
Курсовая работа Управление деловой карьерой в организации
Курсовая работа Проектирование и разработка электронного учебника "Основы творческо–конструкторской деятельности"