Статистико-экономический анализ производства сахарной свеклы

/>/>Министерствосельского хозяйства Российской Федерации
Воронежскийгосударственный аграрный университет им. К.Д. Глинки
Кафедрастатистики и анализа хозяйственной деятельности
предприятийАПК
Студент:Кузьмина Ирина Витальевна
Ф – III – 2а
Тема:Статистико-экономический анализ производства
сахарнойсвеклы

КУРСОВОЙПРОЕКТ
Подисциплине «Статистика»
Научный руководитель: Хаустова Галина Ивановна
Воронеж 2008
/>/>Содержание
Введение
1.Обзорлитературы по исследуемой проблеме
1.1 Обзорприменяемыхстатистических методов
1.2 Необходимость производства сахарной свеклы внародном хозяйстве. Анализ урожая и урожайностисахарной свеклы в РФ и по Воронежской области
2.Анализрядов динамики
2.1 Динамика валового сбора сахарной свеклы за 6 лет в ЗАО«Землянское» Семилукского района
2.2 Динамика урожайности сахарнойсвеклы за 9 лет в ЗАО «Землянское» Семилукского района
2.3. Выявление общей тенденции в рядах динамики
3.Индексный анализ среднейурожайности валового сбора сахарнойсвеклы
4.Выявление взаимосвязей методом аналитическойгруппировки
4.1 Однофакторный дисперсионный анализ
5.Проектнаячасть
5.1 Построение многофакторной корреляционной моделиурожайности сахарной свеклы
5.2 Расчетрезервовроста урожайностии валового сборасахарной свеклы
Выводыи предложения
Списокиспользованной литературы
Приложения

Введение
Сахарнаясвекла — основное сырье для производства сахара в России. Из свеклы получаютболее 50% сахара. Сахарная свекла дает такие побочные продукты, как ботва,отходы переработки сырья (жом, патока, дефекат, применяемый как удобрение длякислых почв).
Подъемотечественного свекловодства- главное направление решения проблемы обеспечения населениястраны сахаром, а перерабатывающей промышленности сырьем. Это позволить решитьдве задачи.Во-первых, будет предотвращена опасность зависимости конъюнктурымирового рынка, во-вторых, полнее будет использоваться производственныхпотенциал сельского хозяйства, а также ресурсопоставляющих, обслуживающих иперерабатывающих отраслей.
Состояниесвекловичного производства характеризуют следующие показатели: размер посевныхплощадей, концентрация посевов, валовое производство сахарной свеклы,свеклоупотребление (доя площади посевов свеклы в площади пашни, выраженная впроцентах), объем заготовок сырья с единицы пощади, выход сахара с 1 га, числосвеклосеющих хозяйств.
Наиболееважным показателем экономической эффективности в свекловодстве являетсяурожайность. Низкая урожайность- следствие не только неблагоприятных погодныхусловий в отдельные годы, но и плохой организации, недостаточной специализации,концентрации производства. Из-за нарушения паритета цен на сельскохозяйственнуюи промышленную продукцию свеклосеющие хозяйства практически не в состоянииприобретать дорогостоящую специализированную технику, минеральные удобрения,гербициды.
Анализ производства сахарнойсвеклы является одной из важнейших задач статистики.
Предметомисследования моей курсовой работы является вопрос о статистико-экономическоманализе урожая и урожайности сахарной свеклы, а также проблемы, связанные спроизводством и повышением урожайности данной культуры.
Всоответствии с предметом исследования курсовая работа предполагает решение следующихзадач:
ü проведениеанализа рядов динамики,
ü рассмотрениеиндексного метода анализа и его сущности,
ü рассмотрениеметодов статистической группировки и дисперсионного анализа,
ü разработкапроектной части с построением многофакторной корреляционной модели урожайностисахарной свеклы,
ü расчетрезервов роста урожайности и валового сбора сахарной свеклы.
При написанииданной работы мною были использованы труды Ефимовой М.Р., Елисеевой И.И., ЗинченкоА.П., Ряузова Н.Н., Спичака В.В., Суркова И.М. и других ученых. Частьинформации была получена с помощью информационно-справочных ресурсов Интернетаи различных периодических изданий по экономике сельского хозяйства и сахарнойсвекле.
Мною былииспользованы следующие методы: метод исследования, метод анализа и синтеза,единство общего и особенного, метод восхождения от простого к сложному, а такжестатистические методы исследования, такие как — сводка и группировкастатистического материала, построение различные статистических показателей,экономический анализ, метод программирования на ЭВМ.
1.Обзор литературы по исследуемой проблеме
 
1.1 Обзор применяемыхстатистических методов
Под урожаем в статистике понимается показательобщего сбора продукции данной культуры со всей площади ее возделывания.Урожайность — это объем продукции с единицы площади (гектар, кв.м.) или сдерева (куста).
Урожай иурожайность — основа всего сельскохозяйственного производства, база развитияживотноводства, главные показатели использования сельскохозяйственных угодий,источник роста благосостояния государства и его населения. Повышениеурожайности — важнейший фактор снижения затрат на единицу продукции и роста ееконкурентоспособности на рынке. В силу ограниченности земли только ростурожайности может обеспечить увеличение объемов производства продукциирастениеводства.
При изучении урожая и урожайности передстатистикой стоят задачи, общие для исследования всех объектов: определениепоказателей объема (уровня) явления, его состава и качества, динамики, факторовформирования. Важнейшей задачей является проведение всестороннегоэкономико-статистического анализа урожайности с целью поиска резервов и путейее повышения. Это особенно важно для России, урожайность основных культур вкоторой составляет всего 30...50% от возможного и достигнутого в странах ихозяйствах с высокой интенсивностью производства и культурой земледелия. Впроцессе статистического анализа важнейших качественных показателей сельскогохозяйства, в частности урожайности, акцент сделан на особенностях применениястатистических методов в сельском хозяйстве и обеспечении комплексности ихиспользования. Освоение методов получения и анализа показателей урожайности.
Можновыделить следующие показатели урожая:
· видына урожай;
· урожайна корню;
· фактическийурожай.
Видовойурожай — это ожидаемый урожай при данном конкретном состоянии посевов впредположении, что условия последующего выращивания культуры будут нормальными,средними. Это оценка состояния растений с точки зрения возможной ихпродуктивности, знание которой важно для организации ухода за растениями,уборки, использования продукции. Определение видового урожая может проводитсямногократно в зависимости от потребности в период вегетации растений. На раннихстадиях вегетации оценка заключается в качественной характеристике состоянияпосевов на отдельных участках: отличные, хорошие, средние, плохие и висчислении средневзвешенных оценок всего посева культуры или группы однородныхкультур. На более поздних стадиях, при оценке видов на урожай, применяютколичественные характеристики, используя регрессивный метод анализа и прогноза.По фактическим массовым данным за прошлые годы изучают связь урожайности споказателями состояния растения на определенное время (высота, густота,кустистость и др.) а также с наиболее существенными показателями метеоусловий ирассчитывают ожидаемый урожай со всей площади.
Урожай накорню — это урожай культуры перед началом уборки, реально существующий, но ещене убранный урожай (биологический урожай). В хозяйственной практике этот урожайопределяется экспертно, а также инструментально двумя путями:
1. Путемвыборочной уборки всего урожая без потерь на небольших площадях и еговзвешивания.
2.  Путем выборочногоопределения числа растений и веса продукции с одного растения, произведениекоторых дает величину урожая. Вес продукции с одного растения может быть установленпрямым взвешиванием.
Урожай накорню может быть определен также прибавлением к фактическому сбору величиныпотерь. Потери определяются экспертно или инструментально выборочным методом.При уборке сахарной свеклы потери бывают от оставления корней или их частей вземле и на поверхности, от попадания корней или их частей в кучи ботвы, отнеправильной обрезки корней от ботвы при комбайновой уборке, ручной очистке идоочистке. Существенные потери сахарной свеклы могут быть также отпреждевременной уборки или от опоздания с уборкой и от увядания принеправильном полевом хранении.
Фактическийсбор урожая (валовой сбор или амбарный урожай) определяют путемнепосредственного взвешивания, обмера и подсчет продукции в период уборки ипосле ее завершения. Различают три показателя фактического сбора:
1.  В первоначальнооприходованном весе, полученном в процессе уборке культуры, т.е. с примесьюсорняков, земли, повышенной влажностью. Это реальная категория собранного,перевезенного, оплаченного урожая на первой стадии его получения.
2.  В весе после доработки,т.е. за вычетом отходов и усушки. Сейчас это основной показатель урожая.
3.  В весе с пересчетом настандартные показатели качества или в зачетном весе, принятом заготовительнымиорганизациями (в зависимости от вида культуры), [2].
При изучении урожаяи урожайности статистика решает следующие задачи:
· обеспечениесвоевременного определения валового сбора и урожайности по культурам и группамкультур;
· изучение динамики этихпоказателей; анализ факторов, влияющих на урожай и урожайность;
· изучение передового опытаи выявление резервов повышения урожая и урожайности .
Важной задачей статистики является изучениеизменений анализируемых показателей во времени. Эти изменения можно изучать,если иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов времениили за ряд промежутков времени, следующих друг за другом. Как отмечаетА.А.Спирин [8], рядами динамики называют статистические данные, отображающиеразвитие изучаемого явления во времени
Ряд расположенных в хронологическойпоследовательности значений статистических показателей, представляет собойвременной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов:во-первых, указываются моменты или периоды времени, к которым относятсяприводимые статистические данные; во-вторых, приводятся те статистическиепоказатели, которые характеризуют изучаемый объект на определенный момент илиза указанный период времени.
Статистические показатели, характеризующиеизучаемый объект, называют уровнями ряда. То есть вид ряда динамики зависит нетолько от характера показателей, оценивающих изучаемый объект, но и от того,дается ли показатель за какой-либо период или по состоянию на определенныймомент времени. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду,могут быть абсолютными, относительными или средними величинами. [1]
Путем непосредственно суммирования первичныхданных получают абсолютные показатели, которые характеризуют численностьсовокупности и объем (размер) изучаемого явления в конкретных границах времении места.
Относительная величина характеризует изменение явленияво времени и показывает во сколько раз увеличился ( или уменьшился) уровеньпоказателя по сравнению с каким-либо предшествующим периодам.
Средняя величина – обобщающая характеристикаизучаемого признака в исследуемой совокупности.
В статистикеразличают следующие показатели ряда динамики:
1. Абсолютныйприрост.
Как отмечаетЕлисеева И.И. [9], абсолютный прирост- разница между сравниваемым уровнем иуровнем более раннего периода, принятым за базу сравнения. Если эта базанепосредственно предыдущий уровень, показатель называется цепным, если за базувзят начальный уровень — базисным. Абсолютный прирост показывает насколькоувеличивается или уменьшается изучаемое явление. Этот показатель может бытьрассчитан двумя способами:
Цепной абсолютныйприрост — разность между каждым последующим уровнем ряда динамики.
Базисныйабсолютный прирост — разность между каждым последующим и начальным уровнем рядадинамики, который принят за базу сравнения.
2. Темпроста.
Этотпоказатель представляет собой отношение сравниваемого уровня ( более позднего)к уровню, принятому за базу сравнения (более раннему). Темп роста показывает,как быстро изменялось изучаемое явление. Этот показатель может быть рассчитандвумя способами:
Цепной темпроста – отношение между каждым последующим и предыдущим уровнем ряда динамики,выраженный в процентах.
Базисный темпроста — отношение между каждым последующим и начальным уровнем ряда динамики,который принят за базу сравнения также выраженный в процентах.
3. Темпприроста
Показывает насколькопроцентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня. Этотпоказатель может быть рассчитан двояко [1]
1.  как отношение абсолютногоприроста к уровню, принятому за базу сравнения или
2.  как разность между темпомроста (в процентах) и 100%
4. Абсолютноезначение 1% прироста
Значенияцепных темпов прироста, рассчитанных каждый к свой базе, различаются не толькочислом процентов, но и величиной абсолютного изменения, составляющей каждый процент.Поэтому складывать или вычитать цепные темпы прироста нельзя. То естьабсолютное значение 1% прироста для каждого последнего года определяется путемделения предшествующего уровня ряда динамики на 100 процентов.
Уровни рядадинамики формируются под влиянием взаимодействия многих факторов, одни изкоторых, являющиеся основными, главными, определяют закономерность, тенденциюразвития, другие — случайные — вызывают колебание уровней. Факторы влиянияподразделяются на долговременные (тренды), кратковременные систематические,несистематические случайные. Основная закономерность развития явления — этообщая тенденция в изменении уровней рядов, освобожденная от действия случайныхфакторов, для определения которой ряды динамики подвергаются обработке.Существует несколько методов обработки рядов динамики: метод укрупненияпериодов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание. Такие методыобработки рядов называются сглаживанием или выравниванием рядов динамики.Рассмотрим три основных метода более подробно.
1.  Метод укрупнения периодов- это простейший метод сглаживания уровней ряда, укрупнение интервалов времени,для которых определяется итоговое значение или средняя величина исследуемогопоказателя. Этот метод особенно эффективен, если первоначальные уровни рядаотносятся к коротким промежуткам времени. Так как исходная информация приведеназа 9 лет, то выравнивание следует проводить по трехлетиям.
2.  Метод скользящей средней- схож с предыдущим, но в данном случае фактические уровни заменяются среднимиуровнями, рассчитанными для последовательно подвижных (скользящих) укрупненныхинтервалов. Скользящая средняя будет рассчитана по трехлетиям со сдвигом на 1год вправо, т.к. ряд динамики расположен горизонтально.
3.  Метод аналитическоговыравнивания заключается в замене эмпирических уровней теоретическими, которыерассчитаны по определенному уравнению, принятому за математическую модельтренда, где теоретические уровни рассматриваются как функция времени. Задачааналитического выравнивания сводится к следующему: определение на основефактических данных вида функции, нахождение по эмпирическим данным параметровуказанной функции, расчет по найденному уравнению теоретических уровней.
В данномкурсовом проекте использовался индексный анализ средней урожайности валовогосбора сахарной свеклы. Рассмотрим поподробнее данный метод.
В практике статистики индексы наряду со среднимивеличинами являются наиболее распространенными статистическими показателями.
Индекс представляет собой относительную величину,получаемую в результате сопоставления уровней сложных социально-экономическихпоказателей во времени, в пространстве или с планом [1].Другие авторы подиндексом понимают показатель сравнения двух состояний одного и того же явления( простого и сложного, состоящих из соизмеримых и несоизмеримых элементов),[9]. С помощью индексов характеризуетсяразвитие национальной экономики в целом и ее отдельных отраслей, анализируютсярезультаты производственно-хозяйственной деятельности предприятий иорганизаций, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейшихэкономических показателей, выявляются резервы производства.
В развитии индексной теории в нашей странесложились два направления: обобщающее, или синтетическое, и аналитические.Различие между этими направлениями обусловлено двумя возможностямиинтерпретации индексов в их приложении.
Обобщающее, или так называемое синтетическое,направление трактует индекс как показатель среднего изменения уровня изучаемогопоказателя. В аналитической теории индексы — это показатели изменения уровнярезультативной величины под влиянием изменения индексируемой величины .
Таким образом, с помощью индексных показателейрешаются следующие основные задачи:
1) характеристика общего изменения сложногоэкономического показателя или формирующих его отдельных показателей-факторов;
2) выделениев изменении сложного показателя влияния одного из факторов путем элиминированиявлияния других факторов;
3)обособления влияния изменения структуры явления на индексируемую величину.
Всеэкономические индексы можно классифицировать по следующим признакам:
1.  степени охвата явления: индивидуальныеи сводные (общие),
2.  базе сравнения: динамические(базисные и цепные) и территориальные,
3.  виду весов (соизмерения):с постоянными и переменными весами,
4.  в зависимости от формыпостроения: агрегатные и средние (арифметические и гармонические),
5.  характеру объектовисследования: индексы количественных показателей и качественных,
6.  по составу явления:индексы постоянного (фиксированного) состава и переменного состава,
7.  по периоду исследования:годовые, квартальные, месячные и недельные.
Основнымииндексами являются индивидуальные и общие. Индивидуальные индексы характеризуютизменения отдельных единиц статистической совокупности. Общие индексы выражаютсводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующихстатистическую совокупность. В экономических расчетах чаще всего используютсяобщие сводные индексы, характеризующие изменение совокупности в целом, ихпостроение и являются содержанием индексной методологии. Общие индексырассчитываются для количественных и качественных показателей. В зависимости отцелей исследования и наличия исходных данных используют различные формыпостроения общих индексов: агрегатную и средневзвешенную.
Агрегатныйиндекс — это относительный показатель, который характеризует средние изменениясоциально-экономического явления, состоящего из соизмеримых элементов.Особенностью этой формы индекса является непосредственное сравнение двух суммодноименных показателей. В настоящее время это наиболее распространенная формаиндексов. Числитель и знаменатель агрегатного индекса представляет собой суммупроизведения двух величин, одна из которых меняется, а другая остаетсянеизменной в числителе и знаменателе (вес индекса). Вес индекса — это величина,служащая для соизмерения индексируемых величин. Индексируемой величинойназывается признак, изменение которого изучается.
В даннойкурсовой работе для выявления взаимосвязей между факторами мы использовалиметод аналитической группировки.
Группировкойназывается процесс расчленения, а затем образования однородных групп с цельювыделения типов, изучения структуры и взаимосвязи общественных явлений. Вдругих источниках встречается несколько иная интерпретация группировки.Группировка- распределение единиц по группам в соответствии со следующимпринципом: различия между единицами, отнесенными к одной группе, должны бытьменьше, чем между единицами, отнесенными к разным группам,[9].
Приприменении метода группировок необходимо решать следующие методологическиепроблемы:
1. выборгруппировочного признака или их комбинации;
2. определениечисла групп и величины интервалов группировки;
3. установлениеприменительно к конкретной группировке состава тех показателей, которыми должныхарактеризоваться выделенные группы;
4. составлениемакета таблицы, в которой должны быть представлены результаты группировки
Статистическиегруппировки делятся на типологические, структурные и аналитические.
Типологическаягруппировка — это разделение исследуемой совокупности на классы,социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии сизучаемыми признаками. Методология типологических группировок определяется тем,на сколько ясно выступают качественные отличия в изучаемых явлениях. Припроведении этой группировки основное внимание должно быть уделено идентификациитипов социально-экономических явлений. Типологическая группировка может бытьпостроена:
1. покачественному признаку
2. поколичественному признаку.
Типологическаягруппировка как правило производится по результативному признаку, к которомуотносится: урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивностьсельскохозяйственных животных и уровень производительности труда.
Структурнаягруппировка — это группировка, в которой происходит разделение однороднойсовокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либоварьирующему признаку. Изучение структуры общественных явлений возможно вдинамике, что позволяет выявить структурные сдвиги закономерности с развитымиобщественными явлениями. Структурные группировки позволяют подробно изучитьнаселение по полу и возрасту, явления в пределах отдельных территорий или наразличных территориях.
С помощьюаналитических группировок выявляются взаимосвязи между признаками общественныхявлений. Эти группировки включают взаимосвязанные признаки, которые делятся на:
1. факторные,т.е. вызывающие изменения другого признака;
2. результативные,изменяющиеся под влиянием факторного признака.
Если сизменением факторного признака изменяется результативный, то между ними имеетсязависимость.
Методгруппировок — один из важнейших методов статистики, без которого немыслимоизучение массовых явлений.
Для решенияпоставленной нами задачи необходимо использовать аналитическую группировку.
Дляисследования зависимости между явлениями используют аналитические группировки.При их построении можно установить взаимосвязь между двумя признаками и более.При этом один признак будет результативным, а другой факторным. Если сизменением факторного признака изменяется результативный, то между ними имеетсязависимость.
Для оценкисущественности зависимости, обнаруженной методом группировки исходя изпредыдущей главы, можно провести однофакторный дисперсионный анализ.
По даннымэкономико –математического словаря [21], дисперсионный анализ [varianceanalysis] — раздел математической статистики, посвященный методам выявлениявлияния отдельных факторов на результат эксперимента (физического,производственного, экономического эксперимента). Дисперсионный анализ возниккак средство обработки результатов агрономических опытов, с помощью которыхвыявлялись наиболее благоприятные условия для сортов сельскохозяйственныхкультур.
При этомисходят из положения о том, что существенность фактора в определенных условияххарактеризуется его вкладом в дисперсию результата. Английский статистик Р.Фишер, разработавший этот метод, определил его как “отделение дисперсии,приписываемой одной группе причин, от дисперсии, приписываемой другим группам”
Анализпроизводится следующим образом. Сначала группируют совокупность наблюдений пофакторному признаку, находят среднее значение результата и дисперсию по каждойгруппе. Затем определяют общую дисперсию и вычисляют, какая доля ее зависит отусловий, общих для всех групп, какая — от исследуемого фактора, а какая — отслучайных причин. И наконец, с помощью специального критерия определяют,насколько существенны различия между группами наблюдений и, следовательно,можно ли считать ощутимым влияние тех или иных факторов.
Ефимова М.Пвыделяет следующее определение [1], дисперсионный анализ представляет собойметод статистической оценки надежности проявления зависимости результативногопризнака от одного или нескольких факторов.
Он включает всебя:
1. установлениеосновных источников варьирования результативного показателя и объем вариации поисточникам образования.
2. вычислениедисперсии.
3. анализ,на основе которого формируется вывод.
Общественныеявления находятся под воздействием различных факторов. Однако влияние факторовразлично. Влияние одних существенно, а других несущественно. Основнойхарактеристикой существенности влияния фактора на результат является критерийФишера (F).
Корреляционно-регрессионныйанализ.
Исследованиеобъективно существующих связей между явлениями — это важнейшая задача общейтеории статистики. В процессе статистического исследования зависимостейвскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяетвыявлять факторы, которые оказывают основное влияние на вариацию изучаемыхявлений и процессов.
Корреляционно-регрессионныйанализ — это установление формы связи, количественное измерение влияния факторана результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора нарезультат.
Признаки поих назначению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:
1.  факторные — это признаки,обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков.
2.  результативные — этопризнаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.
В природе иобществе явления и процессы связаны друг с другом и зависят друг от друга.Связи и зависимости могут быть функциональными и корреляционными.
Корреляционнойназывается связь, при которой каждому значению признака (факторному)соответствует несколько значений другого признака (результативного) и междуизменением факторного и результативного признака нет полного соответствия,воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовомнаблюдении фактических данных. Как отмечает О.Э. Башина [8], корреляционнойсвязью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящей в том,что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значениядругой
Функциональнойназывается связь, при которой определенному значению признака (факторного)всегда соответствует один или несколько определенных значений другого признака(результативного). Она характеризуется полным соответствием между изменениемфакторного признака и изменениями результативной величины, [1].
Связи можноклассифицировать на следующие группы:
1.  по направлению связибывают прямыми или обратными. При прямой связи с увеличением или уменьшениемзначения факторного признака происходит увеличение или уменьшение значениярезультативного. В случае обратной связи значение результативного признакаизменяется под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнениюс изменением последнего.
2.  по аналитическомувыражению связи делятся на прямолинейные (линейные) и криволинейные(нелинейные). Если статистическая связь между явлениями может быть приближенновыражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью. Если онавыражается уравнением какой-либо кривой линии (парабола, гипербола, степенная идр.), то такую связь называют нелинейной.
Для выявленияналичия связи, ее характера и направления в статистике используются следующиеметоды:
1.  анализ параллельныхрядов;
2.  аналитическиегруппировки;
3.  графический метод;
4.  метод корреляции.
Корреляция — это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющимистрогого функционального характера, при которой изменение одной из них приводитк изменению математического ожидания другой.
В статистикепринято различать следующие варианты зависимостей:
1.   парная корреляция — этосвязь между двумя признаками результативным и факторным;
2.  частная корреляция — этозависимость между результативным и одним из факторных признаков прификсированном значении других факторных признаков;
3.  множественная корреляция- это зависимость результативного и двух или более факторных признаков,включаемых в исследования.
Корреляционныйанализ — это количественное определение тесноты связи между двумя признаками(при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (примногофакторной связи).
Для тогочтобы результаты корреляционного анализа нашли практическое применение и далижелаемый результат, должны выполняться определенные требования в отношенииотбора объекта исследования и признаков-факторов. Одним из важнейших условийправильного применения методов корреляционного анализа является требованиеоднородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционногоанализа, количественная оценка однородности и достаточное число наблюдений, [1].
 
1.2 Необходимость производствасахарной свеклы в народном хозяйстве. Анализ урожая и урожайности сахарнойсвеклы в РФ и по Воронежской области
Еще за 2000лет до н. э. ассирийцы, вавилоняне, персы знали свеклу как овощное и лекарственноерастение. Культурное возделывание ее началось не позднее чем за 1000 лет до н.э.
На Русисвекла известна примерно с X — XI веков. Предполагается, что свой славный путьпо Руси свекла начала из Киевского княжества. Отсюда она проникла нановгородскую, московскую земли, в Польшу и Литву. Повсеместное распространениев России свекла наряду с репой и капустой получила в XIV веке.
Большаязаслуга по распространению и культивированию столовой свеклы в Россиипринадлежит замечательным русским естествоиспытателям, агрономам — селекционерамБолотову и Грачеву. Подлинным центром выращивания свеклы всегда была Украина.Об этом свидетельствует, в частности, анкетный опрос, проведенный в 1766 году.
Промышленноевыращивание сахарной свеклы больше развито в умеренных широтах, но расширяетсяи в субтропиках. Сахарная свекла возделывается на площади более 9 млн. га (изних 80% — в Европе).
Ведущие страны по площадипосева сахарной свеклы — Марокко, Египет, Алжир, Тунис, США, Канада, Чили,Уругвай, Китай, Россия, Турция, Иран, Япония, Сирия, Франция, Польша, Италия,Румыния. Урожайность сахарной свеклы некоторых стран можно изучить в Приложение 1.
Рассмотримдинамику валового сбора и урожайности сахарной свеклы в Воронежской области ипо России в целом.
Рассмотримдинамику валового сбора сахарной свеклы на примере Российской Федерации за 2002-2007 гг.Таблица 1.Динамика валового сбора сахарной свеклы на примере Российской Федерации за 2002-2007 гг. Годы Валовой сбор сахарной свеклы, тыс.т. Абсолютный прирост, ц Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютное значение 1% прироста, тыс.т цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2002 15700 2003 19400 3700 3700 123,57 123,57 23,57 23,57 157 2004 21800 2400 6100 112,37 138,85 12,37 38,85 194 2005 21400 -400 5700 98,17 136,31 -1,83 36,31 218 2006 30900 9500 15200 144,39 196,82 44,39 96,82 214 2007 28835 -2065 13135 93,32 183,66 -6,68 83,66 309
Анализируяданные в Таблице 1, можно сделать следующий вывод — рассмотренные цепныепоказатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности сахарной свеклы.Так объем валового сбора увеличивались с 2002 по 2004 гг.., соответственно,темпы роста также увеличились с 181,55 % в 2002г до 112,81% в 2003 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов ростапрослеживается в 2004 и 2005 годах. А в 2006 году наблюдается резкое снижениевалового сбора с 127199 ц. в 2005 до 96257 ц. в 2006.
На основепроделанных расчетов можно сделать выводы о состоянии среднегодовых показателейдинамики валового сбора сахарной свеклы по России в целом. Валовой сборхарактеризуется относительной неустойчивостью.
Абсолютный прирост,рассчитанный цепным способом, показывает, что максимальное увеличение было в2006 году и составило 9500 тыс.т. по сравнению с 2001 годом, а минимальноеувеличение в 2001 году — 5863 ц по сравнению с предыдущими годами, а наименьшееувеличение в 2004 г. по сравнению с 2003г. Абсолютный прирост, рассчитанныйбазисным способом, также имел максимальное увеличение в 2006 году и составил 15200тыс.т по сравнению с предыдущим годами.
Темп роста поцепному способу свидетельствует о том, что в 2006 году валовой сбор сахарнойсвеклы составил 144,39 по сравнению с 2005 годом, а в 2005 году 98,17% посравнению с 2004 годом. Темп роста по базисному способу характеризует, чтоваловой сбор в 2006 году также отражает наивысший процент 196,82% по сравнениюс предыдущем годом и наиментший процент в 2003 г. 123,57%.
Темпприроста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что в 2006 годуваловой сбор сахарной свеклы увеличился на 44,39% по сравнению с 2005 годом, ав 2003 году минимальный прирост составил 23,57% по сравнению с 2002 годом.
По базисномуспособу на протяжении шести лет (2002-2007 гг.) наблюдается увеличение валовогосбора, по сравнению с базисным 2002 годом. Максимальный прирост отмечается в 2006 г., который составил 30900 или 96,82%, наименьший прирост наблюдается в 2003г. составил 19400или 23,57%.
Особоевнимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста.
С 2003 по2007 гг. происходит равномерное увеличение значения данного показателя. В 2005и 2007 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильно увеличению на 218тыс.т. и 309 тыс.т соответственно.
В целяхподтверждения изложенных выводов динамика данного изучаемого явления изобразимграфически в виде линейной диаграммы.
статистическийдинамика аналитический корреляционный

/>
Рисунок 2. Динамика валового сбора сахарной свеклы на примереРоссийской Федерации за 2002-2007 гг.
Построенныйграфик подтверждает неустойчивость валового сбора.
Так с 2002 по2004 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора сахарной свеклы,а в 2005 производство сахарной свеклы немного уменьшилось, в 2006 году достигломаксимального показателя (по сравнению с предыдущими годами), а в 2007 г. показатель незначительно снизился.
Теперьрассмотрим динамику валового сбора сахарной свеклы на примере Воронежскойобласти за 2002-2007 гг. (по всем хозяйствам).Таблица 2. Динамика валового сбора сахарной свеклы на примере Воронежской области за 2002-2007 гг. Годы Валовой сбор сахарной свеклы, тыс.т. Абсолютный прирост, ц Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютное значение 1% прироста, тыс.т цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2002 2261 2003 3301 1040 1040 146,00 146,00 46,00 46,00 22,61 2004 2899 -402 638 87,82 128,22 -12,18 28,22 33,01 2005 2945 46 684 101,59 130,25 1,59 30,25 28,99 2006 3182 237 921 108,05 140,73 8,05 40,73 29,45 2007 3492 310 1231 109,74 154,44 9,74 54,44 31,82

Анализируя данныеможно сделать следующие выводы: в целом по Воронежской области прослеживаетсяувеличение валового сбора ( с 2004 по2007гг), с 2003 г. по 2004 наблюдается спад валового сбора. Об этом свидетельствуют и темп роста и темпприроста.
В целяхподтверждения изложенных выводов динамика данного изучаемого явления изобразимграфически в виде линейной диаграммы.
/>
Рисунок 3. Динамика валового сбора сахарной свеклы на примере напримере Воронежской области за 2002-2007 гг. (по всем хозяйствам).
Построенныйграфик подтверждает неустойчивость валового сбора.
Так с 2002 по2003 гг. прослеживается увеличение валового сбора сахарной свеклы, а с 2003 по4004 производство сахарной свеклы немного уменьшилось, с 2004 по 2007 гг. прослеживаетсяувеличение валового сбора сахарной свеклы.
Динамикаурожайности сахарной свеклы за 9 лет.
Проанализируем динамику изменения урожайности сахарной свеклы в целомпо РФ.
На основе данных таблицы 3 можно сделать следующий вывод. Урожайностьсахарной свеклы отличается неустойчивостью и имеет цикличный характер, резкоповышаясь до 361 ц/га в 2005 году и резко понижаясь до 325 ц/га в 2006 году.Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, чтомаксимальное повышение урожайности сахарной свеклы до 130,32% было в 2005 году,по сравнению с остальными годами, а минимальное повышение было в 2006 году до90,03% по сравнению с 2005 годом.
Таблица 3. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет по РФ ( вхозяйствах всех категорий).Годы Урожайность сахарной свеклы, ц/га. Темп роста, % цепной базисный 1991-1995 179 1996-2000 177 98,88 98,88 2001 199 112,43 111,17 2002 219 110,05 122,35 2003 227 103,65 126,82 2004 277 122,03 154,75 2005 361 130,32 201,68 2006 325 90,03 181,56 2007 291 89,54 162,57
Темп роста, рассчитанный базисным способом показывает, что рост урожайностисахарной свеклы также был максимальным в 2005 году и составил 201,68 %, а запериод 1996-2000 был минимальным и составил 98,88 %. Из расчетов видно, чтоболее благоприятные условия для выращивания сахарной свеклы в этом хозяйствебыли в 2005 году о чем свидетельствует наибольшая урожайность, а самые худшиеусловия для выращивания были в период 1996-2000, когда урожайность получиласьпочти в 2 раза ниже, чем в 2005 году.
Рассмотрим обобщающие показателиряда динамики:
а) средний абсолютный прирост 
/>(ц/га);
б) средний темп роста   

/>или 106,26%;
в) средний темп прироста
/>= 106,26% — 100% = 6,26%.
Средние показатели ряда динамикисвидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайностьсахарной свеклы увеличивалась на 14 ц/га или на 6,26%.
Проанализируемдинамику изменения урожайности сахарной свеклы на примере Воронежской области.
Таблица 4. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет по Воронежскойобласти (в хозяйствах всех категорий)Годы Урожайность сахарной свеклы, ц/га Темп роста, % цепной базисный 1999 193 2000 169 87,56 87,56 2001 180 106,51 93,26 2002 187 103,89 96,89 2003 245 131,02 126,94 2004 241 98,37 124,87 2005 281 116,60 145,60 2006 318 113,17 164,77 2007 295 92,77 152,85
Данные таблицы4 показывают, что цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивостиурожайности сахарной свеклы.
С 1999 по 2000 г прослеживается спад урожайности на 24ц/га. С 200г. по 2003 наблюдается увеличение урожайности.С 2004 по 2006 урожайность сахарной свеклы резко увеличивается, и составляет241ц/га, 281 ц/га и 318ц/га соответственно. А в 2007 г. опять прослеживается снижение. Таким образом, на протяжении рассматриваемого периоданаблюдаются частые колебания в урожайности сахарной свеклы.
Рассмотрим обобщающие показателиряда динамики:
г) средний абсолютный прирост 
/>(ц/га);
д) средний темп роста   
/>или 105,45%;
е) средний темп прироста
/>= 105,45% — 100% = 5,45%.
Средние показатели ряда динамикисвидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайностьсахарной свеклы увеличивалась на 12,75 ц/га или на 5,45%.
Таким образом, показатели урожаяи урожайности в Воронежской области по России в целом носят неустойчивыйхарактер. Как мы можем заметить, валовой сбор не всегда зависит от урожайностии наоборот. Это во многом обусловлено агрометеорологическими условиями, размерамипосевных площадей, ненормированным количеством минеральных удобрений,недостаток гербицидов и многими другими факторами.
2.Анализрядов динамики
В рамкахкурсового проекта в соответствии с задачами статистико-экономического анализапроизводства сахарной свеклы на начальном этапе исследования было проведеноизучение ряда динамики валового сбора сахарной свеклы в ЗАО«Землянское» Семилукского района за период с 2001 по 2006 гг. Вкачестве показателей, характеризующих тенденцию, использовались:
1. абсолютныйприрост;
2. темпроста;
3. темпприроста;
4. абсолютноезначение 1% прироста.
/>2.1 Динамика валового сбора сахарной свеклы за 6 лет в ЗАО «Землянское» Семилукского района
Рассмотримдинамику валового сбора сахарной свеклы в ЗАО «Землянское»Семилукского района за период с 2001 по 2006 гг.Таблица 5. Динамика валового сбора сахарной свеклы на примере ЗАО «Землянское» Семилукского района за 2001-2006 гг. Годы Валовой сбор сахарной свеклы, ц. Абсолютный прирост, ц Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютное значение 1% прироста, ц цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2001 31460 2002 57116 25656 25656 181,55 181,55 81,55 81,55 314,6 2003 70145 13029 38685 122,81 222,97 22,81 122,97 571,16 2004 98672 28527 67212 140,67 313,64 40,67 213,64 701,45 2005 127199 28527 95739 128,91 404,32 28,91 304,32 986,72 2006 96257 -30942 64797 75,67 305,97 -24,33 205,97 1271,99

Анализируяданные в Таблице 5, можно сделать следующий вывод — рассмотренные цепныепоказатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности сахарной свеклы.Так объем валового сбора в 2002 году увеличился на 25656 ц. В 2003 году такжепроисходит увеличение валового сбора, который составил 70145 ц.,соответственно, темпы роста также увеличились с 181,55 % в 2002г до 112,81% в 2003 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов ростапрослеживается в 2004 и 2005 годах. А в 2006 году наблюдается резкое снижениевалового сбора с 127199 ц. в 2005 до 96257 ц. в 2006.
На протяжениишести лет (2001-2006 гг.) наблюдается увеличение валового сбора, по сравнению сбазисным 2001 годом. Максимальный прирост отмечается в 2005 г., который составил 95739 или 304,32%, наименьший прирост наблюдается в 2002 г. составил 25656 или 181,55%.
Особоевнимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста.С 2002 по 2006 гг. происходит равномерное увеличение значения данногопоказателя. В 2004 и 2006 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильноувеличению на 701,45 ц. и 1271,99 ц. соответственно.
В целяхподтверждения изложенных выводов динамика данного изучаемого явления изобразимграфически в виде линейной диаграммы.
/>
Рисунок 4.Динамика валового сбора сахарной свёклы в ЗАО «Землянское» Семилукскогорайона за 2001-2006 гг.

Построенныйграфик подтверждает неустойчивость валового сбора.
Так с 2001 по2005 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора сахарной свеклы,а в 2006 производство сахарной свеклы резко уменьшилось.
В связи снеравномерностью роста валового сбора целесообразно рассмотреть обобщающиепоказатели ряда динамики:
а) средний абсолютный прирост 
/> (ц.);
/> — конечный уровень рядадинамики
/>-начальный уровень рядадинамики
n- количество уровней
б) средний темп роста   
/> или 125,064%;/>
в) средний темп прироста
/>=125,064% — 100% =25,064 %.
Таким образом,средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что, несмотря нарезкое, выходящее из общей тенденции, снижение валового сбора в 2006г., ежегоднов течение изучаемого периода валовой сбор сахарной свеклы в ЗАО «Землянское»увеличивается на 12959,4 ц. или на 25,064 %.
Основныефакторы, определяющие размер валового сбора
а) урожайность;
б) размер и структура посевнойплощади
Решающим изперечисленных факторов является урожайность сахарной свеклы.
2.2. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет в ЗАО«Землянское» Семилукского района
 
Рассмотримдинамику урожайности сахарной свеклы в ЗАО «Землянское» Семилукскогорайона за 9 лет.Таблица 5. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет Годы Урожайность сахарной свеклы, ц/га Темп роста, % цепной базисный 1998 191,1  -  - 1999 203,2 106,33 106,33 2000 175 86,12 91,58 2001 174,8 99,89 91,47 2002 230 131,58 120,36 2003 305 132,61 159,60 2004 346,2 113,51 181,16 2005 374,1 108,06 195,76 2006 320,9 85,78 167,92
Данныетаблицы 5 показывают, что цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивостиурожайности сахарной свеклы.
С1998 по 1999 г наблюдается увеличение урожайности на 12,1 ц/га, с 2000 по 2001гг. прослеживается спад урожайности и составляет 175 ц/га и 174,8 ц/га соответственно,а с 2002 по 2005 гг. урожайность сахарной свеклы резко увеличивается, исоставила 230 ц/га ,305 ц/га, 346,2 ц/га., 374,1ц/га. соответственно. В 2006 г. урожайность упала, по сравнению с 2005 г. на 53,2 ц/га. Таким образом, на протяжениирассматриваемого периода наблюдаются частые колебания в урожайности сахарнойсвеклы.
Рассмотримобобщающие показатели ряда динамики:
ж)средний абсолютный прирост 
/>(ц/га);
з) средний темп роста   
/>или 106,69%;
и) средний темп прироста
/>= 106,69% — 100% =6,96%.
Средниепоказатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течениеизучаемого периода урожайность сахарной свеклы увеличивалась на 16,23 ц/га илина 6,96%.
Для болеедетального изучения динамики урожайности сахарной свеклы используем такиестатистические методы как укрупнение периодов, расчет скользящей средней ианалитическое выравнивание.
2.3 Выявление общей тенденции в рядах динамики
Для болеедетального изучения динамики урожайности сахарной свеклы используем такиестатистические методы как укрупнение периодов, расчет скользящей средней ианалитическое выравнивание.
Таблица 6. Фактическая и выровненная урожайность сахарной свеклы на примере ЗАО «Землянское» Семилукского района. Годы Урожайность сахарной свеклы, ц/га Укрупнение периодов Скользящая средняя Аналитическое выравнивание Сумма за трехлетие средняя урожайность за трехлетие сумма за трехлетие Средняя скользящая урожайность за трехлетие t
t2 yt y(t)= 257,8+25,1*t 1998 191,1 -4 16 -764,4 157,4 1999 203,2 569,3 189,77 569,30 189,77 -3 9 -609,6 182,5 2000 175 553,00 184,33 -2 4 -350 207,6 2001 174,8 579,80 193,27 -1 1 -174,8 232,7 2002 230 709,8 236,60 709,80 236,60 257,8 2003 305 881,20 293,73 1 1 305 282,9 2004 346,2 1025,30 341,77 2 4 692,4 308 2005 374,1 1041,2 347,07 1041,20 347,07 3 9 1122,3 333,1 2006 320,9 4 16 1283,6 358,2 Итого 2320,3 60 1504,5 2320,2
Из приведенныхданных следует, что урожайность колеблется, отсутствует устойчивость вдинамике.
Для выявленияобщих тенденций развития урожайности произведем выравнивание, применив следующиеметоды.
 I.  Укрупнение периодов
Так какисходная информация приведена за 9 лет, то выравнивание следует производить потрехлетиям.
Для этоговыполним следующие действия:
а) определимсумму урожайности по трехлетиям
1998-2000: 191,1+ 203,2 + 175 = 569,3
2001-2003: 174,8+ 230 + 305 = 709,8
2004-2006: 346,2+ 374,1 + 320,9 = 1041,2

б)определяется средняя урожайность по каждому трехлетию как простая арифметическая
1998-2000:569,3: 3 = 189,77
2001-2003: 709,8: 3 = 236,60
2004-2006: 1041,2: 3 = 347,07
Рассчитанныепоказатели выявили тенденцию развития урожайности, а именно ее увеличение, ноих недостаточно (всего три средних величины).
Для надежныхвыводов о тенденции развития урожайности используем другой метод.
II. Расчет скользящей средней.
Рассчитаемскользящую среднюю по трехлетиям, которые будут образовываться со сдвигом наодин год вправо. Для этого произведем следующие операции:
а) определим сумму урожайностипо трехлетиям:   
1998 – 2000: 191,1+ 203,2 + 175 = 569,30
1999 – 2001: 203,2+ 175 + 174,8 = 553,00
2000 – 2002: 175+ 174,8 + 230 = 579,8
2001 – 2003: 174,8+ 230 + 305 = 709,80
2002 – 2004: 230+ 305 + 346,2 = 881,20
2003 – 2005: 305+ 346,2 + 374,1 = 1025,30
2004 – 2006: 346,2+ 374,1 + 320,9 = 1041,20
б) определим среднюю скользящуюурожайность по каждому трехлетию как простую арифметическую: 
1998 – 2000:    569,30:3= 189,77
1999 – 2001:    553,00:3 = 184,33
2000 – 2002:    579,8:3 = 193,27
2001 – 2003:    709,80:3 = 236,60
2002 – 2004:    881,20:3 = 293,73
2003 – 2005:    1025,30:3 = 341,77
2004 – 2006: 1041,20:3 = 347,07
Полученные показателивыявили некоторую закономерность в развитии урожайности сахарной свеклы.Приведенные данные в таблице 3 говорят о том, что укрупнение периодов выявилитенденции увеличения урожайности. Для наиболее точного результата рассмотримеще один метод.
 II.  Аналитическоевыравнивание
Дляаналитического выравнивания первоначально берется уравнение прямой
 
y(t) = a+а1* t, где
y(t)- теоретическое значениеурожайности за каждый год
t- условное обозначениепериода времени
a0, а1-неизвестные параметры
Для нахождениянеизвестных параметров решается система уравнений
/>/>
Подставимзначения таблицы в систему уравнений/>
/>/>9/>+ />0=2320,3; />= 257,8;
/>0+60/>=1504,5. />=25,1.

Подставимнайденные значения параметров />, /> в уравнение прямой и найдем егоконкретное выражение
Y(t)=257,8+25,1t
Параметр /> свидетельствуето том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность сахарной свеклыповышалась на 25,1 ц/га.
Подставивзначение tв уравнение прямой, определим теоретическое значение урожайности за каждый год.
Изобразим графическидинамику урожайности сахарной свеклы, использовав методы: укрупнение периодов,расчет скользящей средней и аналитическое выравнивание.
/>
Рисунок 5. Фактическая и выровненная урожайность сахарнойсвеклы в ЗАО «Землянское» Семилукского района.
Такимобразом, выровненный ряд урожайности сахарной свеклы говорит о его систематическомувеличении с годовым увеличением на 25,1 ц/га.
Прианалитическом выравнивании динамика общественных явлений может бытьиспользована не только уравнение прямой, но и ряд функций, таких как парабола,экспоненциальная, степенная.
Для выявлениятенденций изменения урожайности сахарной свеклы проведем выравнивание поурожайностям линейной, квадратичной, экспоненциальной, и степенной функции и сиспользованием пакета прикладных программ « Statgraf » на основе Приложение 2.
Таблица 2. Фактическая и выровненная урожайность сахарной свеклы в ЗАО«Землянское» Семилукского района.Годы Урожайность сахарной свеклы, ц/га Выровненная урожайность сахарной свеклы по уравнению: Линейной функции Квадратичной функции Экспоненциальной функции Степенной функции 1998 191,1 157,511 172,166 167,73 160,687 1999 203,2 182,586 186,25 184,831 220,068 200 175 207,661 203,473 203,677 244,39 2001 174,8 232,736 223,838 224,444 257,541 2002 230 257,811 247,342 247,329 265,769 2003 305 282,886 273,988 272,546 271,399 2004 346,2 307,961 303,773 300,958 275,494 2005 374,1 333,036 336,7 330,958 278,606 2006 320,9 356,111 372,76 364,703 281,05
Из даннойтаблицы видно, что ежегодно урожайность сахарной свеклы повысилась по всемфункциям.
Длянаглядности представлений выровненных значений урожайности по уравнениям запериод 1998-2006 гг. построим график (Приложение 3).
Рассчитаемпрогнозируемые значения урожайности в ЗАО «Землянское» Семилукскогорайона по уравнению аналитического выравнивания.

Таблица 3. Прогнозная урожайность сахарной свеклы в ЗАО«Землянское» Семилукского района.Годы Прогнозные значения урожайности по ууравнениям функций линейная функция квадратичная функция экспоненциальная функция степенная функция 2007 383,186 411,973 401,888 283,021 2008 408,261 454,321 442,865 284,644 2009 433,336 499,809 488,02 286,004
Данныепрогнозы свидетельствуют о том, что урожайность имеет тенденцию роста по всемфункциям.
Наибольшийрост выявлен по уравнению квадратичной функции, так как здесь урожайность имеетмаксимальное значение в каждом изучаемом году.
Представимсводные характеристики полученных уравнений, на основании Приложение 4, в видеследующей таблицы.
Таблица 4. Характеристики уравнений выравнивания урожайности сахарнойсвеклы в ЗАО «Землянское» Семилукского района.Функции M.E M.S.E M.A.E M.A.P.E M.P.E Линейное отклонение Дисперсия Среднее квадратическое отклонение Коэффициент вариации Вероятность ошибки Линейная 0,0000 1308,01 34,5821 14,721 -2,05574 Квадратичная 0,0000 1223,63 32,6048 13,1885 -1,92875 Экспоненциальная 2,6381 1267,49 33,6279 13,629 -1,03148 Степенная 7,2545 3442,81 52,7589 21,7931 -2,83798
Сложившимсяусловиям в хозяйстве наиболее отвечает уравнение квадратической функции
y(t)=161,224+9,37262*T+1,57024*T^2
Так как вэтом уравнении наименьшее среднее квадратическое отклонение (32,6848), акоэффициент вариации не превышает 33%.
Прогнознаяурожайность по данному урожаю более растет быстрыми темпами и к 2009 г. достигнет максимальной величины, следовательно, при составлении бизнес-плана необходимоориентироваться на уравнение квадратичной функции.
Сравнениефактической и теоретической урожайности позволяет выявить резервы ее роста,который в свою очередь обеспечивает увеличение валового сбора.
/>3.Индексный анализ средней урожайности валового сбора сахарной свеклы
Имеетсяследующая исходная информация (Таблица 4).
Проведеминдексный анализ средней урожайности валового сбора сахарной свеклы. Определимсреднюю урожайность сахарной свеклы за каждый год по формуле среднейарифметической взвешенной:
2005 год /> (ц/га)
2006год /> (ц/га)
 /> (ц/га)
Определимобщее изменение средней урожайности:
· Относительное изменение:
/> или 112,38%
· Абсолютное изменение:
/> (ц/га)
Следовательно,средняя урожайность сахарной свеклы в 2006 году по сравнению с 2005 годомувеличилась на 36,27 ц/га или 12,38%
На общееизменение средней урожайности оказывают влияние два фактора:
1. Изменениеурожайности в отдельных хозяйствах района;
2. Изменениеструктуры посевных площадей.
Рассмотримвлияние урожайности в отдельных хозяйствах.
· Относительное влияниепоказывает общий индекс урожайности постоянного состава:
/> или 108,38%Таблица 5. Площадь посева, валовой сбор и урожайность сахарной свеклы в ЗАО «Землянское» Семилукского района. № Наименование предприятия Площадь, га Урожайность, ц/га Валовой сбор, ц Структура посевных площадей, % 2005 2006 2005 2006 отчетный год Базисный год Отчетный год 2005 2006 условный 2005 2006 условные обозначения По П1 Уо У1 УоПо У1П1 УоП1
C=П0i//>П0*100%
 С=П1i//>П1*100% 1
к-з им. К.Маркса Семилукского р-на 150 160 259,52 248,52 38929 39764 41524,27 1,9587 1,7502 2
СХА им. Ленина Семилукского р-на 310 310 307,29 307,29 95262 95262 95262,00 4,0481 3,3909 3
ЗАО «Землянское Семилукского р-на 340 300 374,11 320,86 127199 96257 112234,41 4,4398  3,2816 4
ООО „Лосево“ Семилукского р-на 120 150 249,75 200,00 29970 30000 37462,50 1,5670 1,6408 5
ООО СП „Маяк“ Семилукского р-на 100 200 272,47 126,64 27247 25328 54494,00 1,3058 2,1877 6
ООО»Агротех-гарант" Аннинского р-на 300 492 417,00 402,00 125105 197784 205172,20 3,9175 5,3818 7
 ООО «Нива» Аннинского р-на 300 300 331,00 467,49 99300 140246 99300,00 3,9175 3,2816 8
СХА «Путь Ленина» Аннинского р-на 330 350 308,68 390,12 101866 136542 108039,69 4,3092 3,8285 9
ООО «Токай» Аннинского р-на 250 353 250,76 137,70 62690 48609 88518,28 3,2646 3,8613 10
СХА «Битюгское» Аннинского р-на 90 90 214,94 275,06 19345 24756 19345,00 1,1752 0,9845 11
СХА «Ясырки» Аннинского р-на 270 270 250,19 250,19 67551 67551 67551,00 3,5257 2,9534 12
 СХА «Левашовка» Аннинского р-на 305 360 300,00 204,82 91500 73734 108000,00 3,9828 3,9379 13
CXA «Заря» Аннинского р-на 300 300 264,87 313,72 79460 94117 79460,00 3,9175 3,2816 14
СХА им. Ленина Аннинского р-на 450 400 456,24 607,63 205309 243050 182496,88 5,8762 4,3754 15
ЗАО «Николаевка» Аннинского р-на 350 350 464,47 644,41 162566 225542 162566,00 4,5704 3,8285 16
ООО «Славянский» Бутурлиновского р-на 584 826 335,65 306,32 134260 253024 277246,90 7,6260 9,0352 17
ООО«Агрошанс» Бутурлиновского р-на 400 300 77,87 300,38 45478 90116 23361,98 5,2233 3,2816 18
ООО «Славянский» Бутурлиновского р-на 584 826 229,89 306,32 134260 253024 189895,14 7,6260 9,0352 19
ООО«Нижнекисляйские семена» Бутурлиновского р-на 100 300 457,18 299,21 45718 89764 137154,00 1,3058 3,2816 20
ООО «Озерское» Бутурлиновского р-на 300 400 168,03 226,52 50408 90606 67210,67 3,9175 4,3754 21
ООО «Нива» Бутурлиновского р-на 150 170 148,62 104,40 22293 17748 25265,40 1,9587 1,8595 22
ООО «Семедесятская Нива» Хохольского р-на 400 400 185,41 420,00 74162 168000 74162,00 5,2233 4,3754 23
ООО «Юбилейное» Хохольского р-на 225 230 358,62 413,37 80689 95076 82482,09 2,9381 2,5159 24
ООО «Ленинская Нива» с. Староникольское Хохольского р-на 500 700 229,69 213,97 114849 149790 160788,60 6,5291 7,6570 25
ЗАО «Дон» Хохольского р-на 230 250 475,09 444,03 109272 111008 118773,93 3,0034 2,7346 26
ЗАО «Хохольское» Хохольского р-на 220 355 446,96 429,63 98332 152518 158672,09 2,8728 3,8832
Итого
/>П0= 7658
/>П1= 9142
/>
292,89
/>
329,16
/>2243020
/>3009216
/>2776439,03 С=1 С=1