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 i_z=z₁/z_o; индекс физического объема i_q=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 = у₂-у₁,…, А_п = у_п-у_п-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 = y₁-у₀, А₂ = у₂-у₀,…, А_п = у_п-у₀.

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:

T_i=A_iцеп/Y_i-1*100%,

а базисные приросты - к базисному:

T_i=A_iбаз/Y₀*100%.

Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням у_п-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 (К_цеп) и базисным уровнем (К_баз). 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 х_i 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 х_j, по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = ?х_i/N.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака х_i, известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью n_i,. 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= еx_jn_j/еn_i

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

Средняя будет равна х = n/еl/x_j К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений W_j и значения признаков х_i, 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 = е_Wi/еW_i/x_i

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 Х_i-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 | Х_i-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 (r_х1х2 = 0,343) свидетельствует о наличии между ними слабой зависимости.

Связь между прибылью и затратами (r_ух1 =0,297) довольно слабая, между прибылью и плотностью поголовья (r_ух2 = 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 F_факт. =1,31, что значительно выше табличного значения соотношения дисперсий. При К₁ =3;

K₂ = 30-2=28 и a = 0,05 F_табл = 2,95.

Так как F_факт. > F_табл 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 t_табл = 1,96.

t₁ = 1,56<t_табл

t₂ = - 0,12<t_табл

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 r_усл 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 - r_усл = - 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	z_iq_i	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

r_усл - 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=2393,6x^0,1673
Экспоненциальное	?_экз=2482,4e^0,0373

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, у_ост	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

67160

61635

145472

274267

51832

66388

163471

281691

1475

3284

6130

10889

1592

6853

8220

16665

1291

16867

11764

29922

508

1381

2086

3975

65559

54782

137252

257593

50541

49521

151707

251769

967

1903

4044

6914

2229

844

2863

5936

743

319

1017

2079

596

260

913

1769

1244

18120

19654

39018

628

5730

5683

12041

550

15589

8304

24443

856

3723

4581

277

1108

1386

463

2182

2646

51353

53522

141248

246123

36198

36018

93032

165248

33372

38500

116965

188837

5452

3859

10100

19411

26319

18345

41796

86460

15593

10657

31250

57500

145

187

696

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"

2824

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 :

Заказать работу:

!	Курсовая работа
!	Дипломная работа
!	Реферат
!	Решение задач
!	Отчет по практике
!	Контрольная работа

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:

Курсовая работа	Деятельность Движения Харе Кришна в свете трансформационных процессов современности
Курсовая работа	Маркетинговая деятельность предприятия (на примере ООО СФ "Контакт Плюс")
Курсовая работа	Политический маркетинг
Курсовая работа	Создание и внедрение мембранного аппарата
Курсовая работа	Социальные услуги
Курсовая работа	Педагогические условия нравственного воспитания младших школьников
Курсовая работа	Деятельность социального педагога по решению проблемы злоупотребления алкоголем среди школьников
Курсовая работа	Карибский кризис
Курсовая работа	Сахарный диабет
Курсовая работа	Разработка оптимизированных систем аспирации процессов переработки и дробления руд в цехе среднего и мелкого дробления Стойленского ГОКа

Сейчас смотрят :

Курсовая работа	Административная ответственность
Курсовая работа	Бизнес-план пекарни
Курсовая работа	Юбка
Курсовая работа	Развитие памяти у детей дошкольного возраста
Курсовая работа	Структура оценки персонала
Курсовая работа	Экономическая безопасность
Курсовая работа	Организация технического обслуживания и текущего ремонта автомобилей
Курсовая работа	Оценка инвестиционной привлекательности предприятия
Курсовая работа	Маркетинг в сфере авиапассажирских перевозок (на примере ОАО "Аэрофлот – российские авиалинии")
Курсовая работа	Расчет основных параметров склада
Курсовая работа	Финансовая система РФ
Курсовая работа	Пути совершенствования производственной структуры предприятия
Курсовая работа	Особенности гендерных стереотипов в современном обществе
Курсовая работа	Влияние игрушек на психическое развитие ребенка дошкольного возраста
Курсовая работа	Становление и развитие имущественного страхования

Курсовая работа по предмету "Экономика и экономическая теория"

Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий

Другие популярные курсовые работы:

Сейчас смотрят :