--PAGE_BREAK--
тыс. руб.= всего затраты на молоко / количество голов
2.Уровень рентабельности с.-х. производства, %= чистая прибыль, тыс. руб. / полная себестоимость проданных товаров, тыс. руб. * 100%
3.Производство продукции, тыс.руб. = количество произв-ной продукции в натур. измерителе/ цена реализации, тыс.руб.
Таблица 4. Группировочная таблица сельскохозяйственных предприятий по численности и продуктивности коров
Сумма признаков
№ группы
Интервалы
Количество хозяйств
в % к итогу
продуктивность с.-х. животных
общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.
уровень рентабельности с.-х. производства,%
производство продукции, тыс. руб.
1
2
3
4
5
6
7
8
1
12,5 – 24,95
6
19,4
18,5
3,7
-3,0
3,8
2
24,95 – 37,4
11
35,5
31,6
8,3
30,5
1,4
3
37,4 – 49,85
8
25,8
41,4
13,1
43,3
1,1
4
49,85 – 87,2
6
19,4
62,9
21,2
40,6
1,0
Итого
31
100
154,4
46,3
111,4
7,3
4.Корреляционно — регрессионный анализ
Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий и составляет содержание теории корреляции
При рассмотрении зависимости между признаками, можно выделить две категории зависимости:
1) функциональные;
2) корреляционные.
Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.
В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. При наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.
При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов:
1) предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц;
2) установление факта наличия связи, определение ее направления и формы;
3) измерение степени тесноты связи между признаками;
4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;
5) оценка адекватности модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.
Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционного анализа. Далее необходима количественная оценка однородности исследуемой совокупности по комплексу признаков. Одним из возможных вариантов такой оценки является расчет относительных показателей вариации. Широкое распространение для этих целей получил коэффициент вариации.
При построении корреляционных моделей факторы должны иметь количественное выражение, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.
Для установления наличия или отсутствия корреляционной связи используется ряд специфических методов: так называемые элементарные приемы (параллельное сопоставление рядов значений результативного и факторного признаков, графическое изображение фактических данных с помощью поля корреляции, построение групповой и корреляционной таблиц), а также дисперсионный анализ. Простейшим приемом обнаружения связи является сопоставление двух параллельных рядов— ряда значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака.
При проведениикорреляционно- регрессионного анализа используют метод наименьших квадратов, при этом уравнение регрессии, может быть выражено в виде кривой или прямой линии.
Определим зависимость между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб.ипродуктивностью с.-х. животных этого составим и решим уравнение регрессии, которое будет иметь следующий вид:
Yx
=
a
+
bx, где
Yx– теоретический уровень результативного признака. В нашем случае продуктивность с.-х. животных
x– фактический признак. В нашем случае общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.
a, b— параметры уравнения, которые следует определить.
Для нахождения параметров а, в необходимо решить систему нормальных уравнений с двумя неизвестными. Она имеет вид:
∑
y
=
na
+
b
∑
x
∑
xy
=
a
∑
x
+
b
∑
x
2, где n– численность совокупностей. В нашем случае 33.
y– фактический уровень результативного признака.
Определим показатели корреляционного анализа (коэффициенты корреляции и детерминации). При линейной парной форме связи коэффициент корреляции определяется по формуле:
, где ; ; ; δx
иδy— средние квадратические отклонения по xи y. Они определяются по формулам:
; , где ;
;
Парный коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1. Если rотрицательный, то связь обратная, а если положительный - прямая. Причем, если rдо 0,25 связь слабая, при rот 0,26 до 0,70 — средняя, при rболее 0,70 связь сильная.
Возведение в квадрат коэффициента корреляции дает коэффициент детерминации (r2= d), который позволяет сделать вывод, что доля влияния фактического признака на результативный, как минимум, равна этой величине (d). Для нахождения параметров уравнения связи и расчета коэффициента корреляции строим вспомогательную таблицу.
Таблица 5. Вспомогательные расчеты для определения уравнения связи и коэффициента корреляции.
ранг
(х) общепроизводственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб
(у ) продуктивность с.-х. животных, ц
y*x
x2
y2
Yx=33,04 + 0,07 x
.
1
2
3
4
5
6
7
1
78,9
87,2
6880,1
6225,2
7603,8
47,1
2
64,3
67,1
4314,5
4134,5
4502,4
44,3
3
65,7
60,4
3968,3
4316,5
3648,2
44,5
4
8,1
55,3
447,9
65,6
3058,1
33,1
5
63,8
55,3
3528,1
4070,4
3058,1
43,7
6
52,6
52,1
2740,5
2766,8
2714,4
41,6
7
36,2
45,1
1632,6
1310,4
2034,0
38,5
8
43,9
43,3
1900,9
1927,2
1874,9
39,9
9
25,1
42,1
1056,7
630,0
1772,4
36,4
10
29,4
41,7
1226,0
864,4
1738,9
37,2
11
26,0
41,0
1066,0
676,0
1681,0
36,5
12
46,3
40,4
1870,5
2143,7
1632,2
40,4
13
35,4
39,4
1394,8
1253,2
1552,4
38,3
14
36,5
38,3
1398,0
1332,3
1466,9
38,5
15
33,4
37,4
1249,2
1115,6
1398,8
37,9
16
46,4
36,4
1689,0
2153,0
1325,0
40,4
17
29,7
32,4
962,3
882,1
1049,8
37,2
18
19,6
31,7
621,3
384,2
1004,9
35,3
19
149,7
31,4
4700,6
22410,1
986,0
60,0
20
27,1
31,3
848,2
734,4
979,7
36,7
21
30,9
30,7
948,6
954,8
942,5
37,5
22
21,1
30,4
641,4
445,2
924,2
35,6
23
29,3
30,4
890,7
858,5
924,2
37,2
24
26,4
29,3
773,5
697,0
858,5
36,6
25
29,3
26,7
782,3
858,5
712,9
37,2
26
25,6
23,6
604,2
655,4
557,0
36,5
27
29,3
22,1
647,5
858,5
488,4
37,2
28
12,1
20,5
248,1
146,4
420,3
33,9
29
19,9
17,7
352,2
396,0
313,3
35,4
30
38,1
14,7
560,1
1451,6
216,1
38,8
31
31,5
12,5
393,8
992,3
156,3
37,6
ИТОГО
1211,6
1167,9
50337,77
67709,48
51595,07
1211,3
Теперь построим корреляционное поле, где по оси Х будет значение факторного признака (общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.), а по У – значение результативного признака (продуктивность с.-х. животных).
Уравнение связи:
1211,6 = 31а + 1167,9в
50337,8 = 1167,9а + 67709,5в
А=31,6
В=0,197
Yх= 31,6 + 0,197 x
Расчёт коэффициента корреляции:
= = 37,7 = = 39,1
= = 1623,8 = = 2184,2
== 1528,8 = = 1664,4
== 1421,3
σх = = 25,6 σу = = 15,6
r= = 0,14
Коэффициент детерминации - d= (0,14)2=0,0196 0,02
Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,14.
Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.
Коэффициент детерминации, равный 0,02, позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.
5.Динамика численности, продуктивности скота и выхода продукции животноводства по хозяйству ЗАО «Толмачевское» за 2004-2008 гг.
Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени. Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов: моменты или периоды времени, статистические показатели.
Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.
Отличительной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате суммирования уровней интервального динамического ряда получаются накопительные итоги.
Рядом динамики относительных величин называется ряд цифровых данных, характеризующих изменение относительных размеров изучаемых явлений.
Важнейшей проблемой построения динамических рядов является проблема сопоставимости уровней этих рядов, относящихся к различным периодам. Показатели динамического ряда, подлежащие сопоставлению, должны быть однородны по экономическому содержанию.
Прежде всего, должна быть обеспечена одинаковая полнота охвата различных частей явления.
При изучении динамики необходимо решить целый ряд задач с тем, чтобы охарактеризовать особенности и закономерности развития изучаемого объекта. Основные задачи:
1) характеристика интенсивности отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;
2) определение средних показателей временного ряда за тот или иной период;
3) выявление основных закономерностей динамики исследуемого явления на отдельных этапах и в целом за рассматриваемый период;
4) выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого объекта во времени;
5) прогноз развития явления на будущее.
Динамический ряд представляет собой ряд последовательных уровней, сопоставляя которые между собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления. В результате сравнения уровней получается система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относится абсолютный прирост, коэффициент роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста и пункты роста.
Наиболее точным методом является метод аналитического выравнивания ряда динамики по уравнению прямой линии – представление уравнений ряда в виде функции от времени:
продолжение
--PAGE_BREAK--
Yt
=
a
+
bt, где
t– показатель времени; aи b
–параметры прямой.
Найдем aи b
, составив и решив систему двух уравнений. Эта система будет иметь следующий вид:
, гдеу – фактические уровни ряда, а n
– число уровней.
Исследуем численность, продуктивность и выход продукции животноводства хозяйства ЗАО «Толмачевское» в динамике за 2004-2008гг.
Для расчета показателей динамики выписываем сначала из годовых отчетов исходные данные по группировочному признаку за 5 лет (2004-2008гг.).
Таблица 6. Вспомогательная таблица для расчёта показателя динамики
год
среднегодовое поголовье, голов
количество молока, ц
продуктивность с.-х. животных, ц
2004
363
12286
33,8
2005
315
14011
44,5
2006
324
17909
55,3
2007
343
20031
58,4
2008
350
21157
60,6
Абсолютный прирост определяется, как разность между двумя периодами и может быть рассчитан цепным и базисным способом.
Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц изменился изучаемый показатель по сравнению с прошлым или базисным периодом.
Темп роста выражается в процентах и показывает, на сколько процентов произошло изменение показателя по сравнению с прошлым или базисным периодом.
Темп прироста — это отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, в процентах и показывает, на сколько процентов изменились размеры явления за изучаемый период времени.
Таблица 7. Расчёт показателей динамического ряда численности коров в ЗАО «Толмачевское».
год
символы
численность, голов
базисный показатель динамики
цепной показатель динамики
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
2004
У0
363
-
-
-
-
-
-
2005
У1
315
-48
86,8
-13,2
-48
86,8
-13,2
2006
У2
324
-39
89,3
-10,7
9
102,9
2,9
2007
У3
343
-20
94,5
-5,5
19
105,9
5,9
2008
У4
350
-13
96,4
-3,6
7
102,0
2,0
Для нахождения базисных показателей динамики ( за базисный год принимается 2004 год)
воспользуемся следующими формулами:
· Абсолютный прирост, ц = показатель отчетного года – показатель базисного года.
· Темп роста, % = показатель отчетного года / показатель базисного года * 100%
· Темп прироста, % = темп роста – 100%
Для нахождения цепных показателей динамики воспользуемся следующими формулами:
· Абсолютный прирост, ц = показатель каждого последующего отчетного года – показатель предыдущего отчетного года
· Темп роста, % = показатель каждого последующего года / показатель каждого предыдущего года * 100%
· Темп прироста, % = темп роста – 100%
Из полученных данных видно, что численность голов по годам колеблется от 315 до 363. Средний уровень за 5 лет составляет 339. К среднему уровню ближе всего численность в 2007 году (343 головы).
Таблица 8. Расчёт показателей динамического ряда продуктивности коров в ЗАО «Толмачевское».
год
символы
базисный показатель динамики
цепной показатель динамики
продуктивность скота, ц
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
2004
У0
33,8
-
-
-
-
-
-
2005
У1
44,5
10,7
131,7
31,7
10,7
131,7
31,7
2006
У2
55,3
21,5
163,6
63,6
10,8
124,7
24,7
2007
У3
58,4
24,6
172,5
72,5
3,1
105,7
5,7
2008
У4
60,6
26,8
179,3
79,3
2,2
103,8
3,8
Из полученных данных видно, что продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6. Средний уровень продуктивности составляет 50,52 ц. К среднему уровню ближе всего продуктивность в 2006 году (55,3 ц.).
Таблица 9. Расчёт показателей динамического ряда валового надоя коров в ЗАО «Толмачевское».
год
символы
базисный показатель динамики
цепной показатель динамики
валовой надой, ц
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
абсолютный прирост, голов
темп роста,%
темп прироста,%
2004
У0
12286
-
-
-
-
-
-
2005
У1
14011
1725
114,0
14,0
1725
114,0
14,0
2006
У2
17909
5623
145,8
45,8
3898
127,8
27,8
2007
У3
20031
7745
163,0
63,0
2122
111,8
11,8
2008
У4
21157
8871
172,2
72,2
1126
105,6
5,6
Из расчётов видно, что валовой надой колеблется в пределах от 12286 до 21157. Средний показатель надоя в ЗАО «Толмачевское» равен 17078,8. Ближайшим показателем к среднему является надой 2006 (17909 ц.).
Заключение
В данной работе проведён экономико-статистический анализ численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве, на примере Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области.
Статистика численности и состава скота дает необходимый материал для расчета возможных уровней продукции и воспроизводства стада, определения потребности в кормах, рабочей силы и т.д.
Численность скота определяется в физических единицах (головах).
Продуктивность представляют собой выход продукции на 1 голову животных. Следует различать индивидуальную и среднюю продуктивность животных.
Основным показателем молочной продуктивности коров является средний годовой удой от коровы молочного стада.
Источниками статистических данных о численности и продуктивности скота являются годовые, месячные и квартальные отчеты.
Одним из основных и наиболее распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации является группировка.
Группировка хозяйств Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области проводилась по данным 2008г. За группировочный признак была взята продуктивность с.-х. животных, ц.
На основании проведённой статистической группировки с.-х. предприятий Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области по продуктивности коров получены следующие результаты: показатель продуктивности сельскохозяйственных предприятий растет от группы к группе. Так, в первой группе её средний уровень составляет 18,5, увеличение наблюдается и во второй группе 31,6, в третьей группе средний уровень достигает 41,4, а в четвертой группе 62,9.
Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий составляет содержание теории корреляции.
Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,02.
Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.
Коэффициент детерминации, равный 0,02, позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.
Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени.
Для расчета показателей динамики я воспользовалась годовыми отчетами исходных данных по группировочному признаку по хозяйству ЗАО «Толмачевское» за 5 лет (2004-2008гг.).
После проведения анализа рядов динамики видно, что голов по годам колеблется от 315 до 363; продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6 ц.; валовой надой колеблется в пределах 12286 до 21157 ц. продолжение
--PAGE_BREAK--
Список используемой литературы
1. Афанасьев В.Н., Макарова А.И. Статистика сельского хозяйства. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272с.
2. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики. Курс лекций. – М.: ЭКМОС, 2001. – 352с.
3. Годовые отчёты по Новосибирскому, Маслянинскому и Черепановскому районам за 2004-2008 гг.
4. Зинченко П.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. – М.: МСХА,1998. – 258с.
5. Харланов А.И. Общая теория статистики: Статистическая методология. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 341с.
№п/п
название хозяйства
удой от 1 коровы в год, ц.
среднегодовое поголовье, голов
кол-во молока, ц.
1
ЗАО Ярковское
12,5
323
4029
2
СПК Галинский
14,7
66
972
3
СПК Томиловский
17,7
84
1483
4
СПК Заря
20,5
102
2089
5
ЗАО Сенчанское поле
22,1
80
1767
6
ООО Валенсия
23,6
165
3899
7
ООО Железнодорожный
26,7
121
3232
8
ООО Мамоново
29,3
220
6454
9
ООО Александровка
30,4
423
12878
10
ОАО ПЗ Медведский
30,4
400
12178
11
ЗАО Черепановское
30,7
416
12791
12
ООО Сибирский пахарь
31,3
383
11997
13
СХПК КЗ Малый Сибиряк
31,4
7
220
14
ООО Салаир
31,7
487
15440
15
ООО Сибиряк
32,4
419
13567
16
ЗАО Чкаловское
36,4
90
3275
17
ООО Большой Изырак
37,4
338
12651
18
МЖК Альва-фарм ООО
38,3
386
14801
19
ОАО Карасевскре
39,4
491
19352
20
ООО Сибирская нива
40,4
764
30901
21
ЗАО Таежное
41
597
24483
22
СПК КФХ Квант
41,7
72
3005
23
ООО АПП Инское
42,1
200
8427
24
ЗАО Обское
43,3
140
6066
25
ОАО Листвянское
45,1
250
11287
26
ЗАО Русь
52,1
170
8862
27
ЗАО СЗ морской
55,3
288
15939
28
ОАО ПЗ Пашинский
55,3
425
23489
29
ЗАО Толмачевское
60,4
350
21157
30
ОПХ Элитное
67,1
225
15092
31
ФГУП учхоз Тулинский
87,2
500
43605
продолжение
--PAGE_BREAK--
№ п/п
название хозяйства
полная себестоимость
выручено
кол-во в натуре
чистая прибыль
уровень рентабельности
1
ФГУП учхоз Тулинский
33825
42730
40955
8905
26,3
2
ОПХ Элитное
13501
18919
14103
5418
40,1
3
ЗАО Толмачевское
20122
25017
20588
4895
24,3
4
ЗАО СЗ морской
12602
15705
14826
3103
24,6
5
ОАО ПЗ Пашинский
22660
21148
21811
-1512
-6,7
6
ЗАО Русь
488
1147
8616
659
135,0
7
ОАО Листвянское
9114
12825
10846
3711
40,7
8
ЗАО Обское
5083
5137
5501
54
1,1
9
ООО АПП Инское
3868
6868
7230
3000
77,6
10
СПК КФХ Квант
1506
2484
2520
978
64,9
11
ЗАО Таежное
11904
23095
20780
11191
94,0
12
ООО Сибирская нива
29312
30812
28452
1500
5,1
13
ОАО Карасевское
14725
21093
18208
6368
43,2
14
МЖК Альва-фарм ООО
11446
13676
13150
2230
19,5
15
ООО Большой Изырак
8954
12363
11146
3409
38,1
16
ЗАО Чкаловское
3672
3492
2579
-180
-4,9
17
ООО Сибиряк
10943
12178
12142
1235
11,3
18
ООО Салаир
7844
13717
13566
5873
74,9
19
СХПК КЗ Малый Сибиряк
1048
1580
220
532
50,8
20
ООО Сибирский пахарь
8494
10539
10717
2045
24,1
21
ЗАО Черепановское
10047
12003
11584
1956
19,5
22
ООО Александровка
5773
9415
9280
3642
63,1
23
ОАО ПЗ Медведский
10236
10725
10564
489
4,8
24
ООО Мамоново
4242
4725
5242
483
11,4
25
ООО Железнодорожный
2798
3980
2131
1182
42,2
26
ООО Валенсия
3342
3707
3423
365
10,9
27
ЗАО Сенчанское поле
2119
857
1296
-1262
-59,6
28
СПК Заря
479
886
907
407
85,0
29
СПК Томиловский
1193
1065
1193
-128
-10,7
30
СПК Галинский
1683
630
728
-1053
-62,6
31
ЗАО Ярковское
7557
9008
8742
1451
19,2
продолжение
--PAGE_BREAK--