--PAGE_BREAK--
где x max и x min– наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.
k – количество интервалов
4. Определяем границы интервалов:
I. нижняя граница — x min= 16,33
верхняя граница – x min + h = 27,34
II. нижняя граница — x min + h = 27,34
верхняя граница — x min + 2h = 38,35
III. нижняя граница — x min + 2h = 38,35
верхняя граница — x min + 3h = 49,36
IV. нижняя граница — x min + 3h = 49,36
верхняя граница — x min + 4h = 60,37
V. нижняя граница — x min + 4h = 60,37
верхняя граница — x max = 71,38
5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и записываем в виде таблицы:
Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по удою на одну корову
Группы хозяйств по удою на одну корову, ц
Число хозяйств
16,33 – 27,34
4
27,34 – 38,35
6
38,35 – 49,36
6
49,36 – 60,37
2
60,73 – 71,38
3
Итого
21
Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по удою молока на 1 корову.
Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, использует следующие показатели:
1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую взвешенную, моду, медиану признака.
Определяем среднюю арифметическую взвешенную:
где x i – варианты;
— средняя величина признака;
f i — частоты распределения.
В интервальных рядах в качестве вариантов (х i ) используем серединные значения интервалов.
Определяем моду – наиболее часто встречающееся значение признака:
где xmo – нижняя граница модального интервала,
h – величина интервала,
Δ1 – разность между частотой модального и домодального интервала,
Δ2 – разность между частотой модального и послемодального интервала.
Определяем медиану – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения.
где xme – нижняя граница медиального интервала,
h— величина интервала,
S
fi — сумма частот распределения,
S me-1— сумма частот домедиальных интервалов,
f me- частота медиального интервала.
2) Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Размах вариации составит:
Определим величину показателей вариации на и характеристик форм распределения на основе предварительных расчетных данных, представленных в таблице 9.
Срединное значение интервала удоя молока на 1 корову, ц. (хi)
Число хозяйств
fi
Отклонения от = 40,71
(x i— )
(x i— )2 fi
(x i— )3fi
(x i— )4fi
21,84
4
— 18,87
1424,31
— 26876,7
507 163
32,85
6
— 7,86
370,68
— 2913,53
22 900
43,86
6
3,15
59,54
187,54
591
54,87
2
14,16
401,01
5678,32
80 405
65,88
3
25,17
1900,59
47837,77
1 204 077
Итого:
21
15,75
4156,12
23913,41
1 815 136
Дисперсия – показывает среднюю величину квадратических отклонений отдельных вариантов от средней арифметической.
σ2 = 4156,12/21 = 197,91
Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит
Для определения коэффициента вариации используют формулу:
Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят о степени однородности статистической совокупности.
3) Для характеристики формы распределения используют коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Es):
Так как Аs >0, распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой так же можно судить на основе следующего неравенства: Мо
Так как Еs
Таким образом, средний уровень удоя молока на одну корову составляет 40,7 ц. При среднем квадратическом отклонении от этого уровня 14,07 ц., или 34,68%. Т.к. коэффициент вариации V> 33% выборка является неоднородной.
Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.
Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона, фактическое значение которого определяется по формуле:
где fi и fm– частоты фактического и теоретического распределения.
Теоретические частоты для каждого интервала определяются в следующей последовательности:
1. Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):
Результаты расчёта t представлены в таблице 10.
Таблица 10 – Расчет критерия Пирсона.
Срединное значение интервала по удою на одну корову, кг
Число хозяйств
ц(t)
xi
fi
t
Табличное
Fm
–
21,84
4
1.34
0.1626
2
0,51
32,85
6
0.55
0.3429
6
0.002
43,86
6
0.22
0.3894
7
0,04
54,87
2
1.01
0,2396
4
1
65,88
3
1.47
0.0804
2
0,8
Итого
21
Х
Х
21
2,35
2. Используя математическую таблицу «Значения функции» при фактической величине t для каждого интервала найдём значение функции нормального распределения.
продолжение
--PAGE_BREAK--
4) Определим теоретические частоты по формуле:
где n — число единиц в совокупности (n=21),
h— величина интервала.
fm= 21*11,01*0,7626/ 14,07 = 12,53
n =21, h =11,01, s= 14,07.
4. Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим её равенство фактическому числу единиц, т.е. åfi ≈ åfm
Таким образом, фактическое значение критерия составило: χ2 факт=2,35.
По математической таблице «Распределение χ2» определяем критическое значение критерия χ2 при числе степеней свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (α =0,05).
При v= 5 – 1 = 4 и α = 0,05; χ2 табл = 9,95
Поскольку фактическое значение критерия (χ2 факт) меньше табличного ( χ2 табл), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Следовательно, исходную совокупность с.х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности использования основных фондов.
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
3.1. Метод статистических группировок.
В качестве группировочного признака выбираем удой молока на одну корову, ц.
Строим ранжированный ряд: 16,33 17,98 24,25 26,42 31,47 31,5 34,51 35,28 35,75 37,15 38,8 41,12 42,5 45,61 47,29 47,85 50,04 51,78 62,23 62,5 71,37.
В связи с тем, что при проведении аналитических группировок число единиц в каждой из групп должно быть достаточно большим (не менее 5), при заданном объёме совокупности в 21 единицу, значение количества групп примем равным 3.
Определяем границы интервалов групп и число предприятий в них (Приложение 2).
Используя сводные данные (Приложение 2), составляем итоговую группировочную таблицу 11 и проводим анализ представленных в ней показателей.
=18,35
Группы хозяйств по удою на одну корову, ц
Число хозяйств
16,33 – 34,68
7
34,68 – 53,08
11
53,08 – 71,38
4
Итого
21
Таблица 11 – Влияние факторов на цену реализации и валовой надой.
Группы предприятий по удою на корову, руб
Число предприятий
В среднем по группам
Цена реализаци, руб.
Удой на 1 корову, ц
Среднегодовое поголовье коров, гол
Валов надой, ц.
До 34,68
7
536
26
150
3900
34,68-53,03
11
651
43
468
20124
Свыше 53,03
3
726
65,4
1286
84104
В среднем по совокупности
21
624
40,55
479
19423,5
Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением величины среднего поголовья и удоя на 1 корову, их валовой надой растет и происходит в среднем возрастание цены реализации.
Так во второй группе предприятий цена реализации выше, чем в первой на 651-536=115 руб, или на 21,45%. При этом удои на 1 корову во второй группе выше на 43-26=7 ц, или на 27%, т. е. увеличение удоя от первой ко второй группе на 1 ц. в расчёте на 1 корову приводит к среднему увеличению цены реализации на 115/7= 16,43 руб.
Рост показателя удоя на 1 корову в третьей группе по сравнению со второй на 52,1% приводит к росту цены реализации на 11,5%, а на каждые 1 ц. увеличения удоя приходится (726-651)/(65,4-43) = 3,4 руб. увеличения цены реализации.
=0,11
Группы хозяйств по цене реализации, руб
Число хозяйств
0,478 – 0,55
6
0,55 – 0,68
9
0,68 – 0,80
6
Итого
21
На онове расчетов, проведенных в приложении 3.
Таблица 12 – влияние уровня производительности труда и фондоотдачи на финансовые результаты деятельности предприятия.
Группы по цене реализации
Число п/п
В среднем по группам
Цена реализации, руб
Себестоимость реализации. руб
Окупаемость затрат, руб.
До 0,55
0,55 – 0,68
Свыше 0,68
6
9
6
518
619
735
648
763
541
0,83
0,92
1,4
В среднем по совокупности
21
624
667
1,03
Сравнивая показатели по группам можно сказать о том, что с увеличением цены реализации происходит увеличение окупаемости затрат.
Так, увеличение цены реализации во второй группе предприятий по сравнению с первой на 101 руб, или на 19,5%, приводит к увеличению окупаемости затрат на 19,5%. При этом себестоимость реализации выросла на 115 руб, что составило 17,7%.
Рост показателя реализации в 3-ей группе по сравнению со 2-ой на 116 руб (18,7%), привело к увеличению окупаемости затрат на 0,48 руб, или на 52,2 %. При этом происходит уменьшение себестоимости реализации молока на 222руб, или на 29,1%. Т.е. с ростом цены реализации происходит рост окупаемости затрат и уменьшение себестоимости реализованного молока.
3.2. Дисперсионный анализ.
Оценим существенность влияния удоя молока на 1 корову и среднего поголовья на цену реализации и валовой надой по данным аналитической группировки, приведенным в таблице 11. Для этого рассчитаем фактическое значение критерия Фишера по формуле:
,
где — межгрупповая дисперсия,
/> — остаточная дисперсия.
Дадим статистическую оценку существенности различия между группами по цене реализации.
,
где x – варианты,
— средняя групповая,
— средняя общая,
m– число групп,
N – число единиц в совокупности,
n– число вариантов в группах.
/> = 93439/2 = 46719,5
= 624
,
где -общая вариация
— межгрупповая вариация
N-общее число вариантов (N=21)
Общую вариацию определяем по формуле:
,
где — варианты;
— средняя общая (из таблицы 11)
Wобщ = 171095
Полученное значение критерия Фишера составило: Fфакт=0,83
Фактическое значение критерия сравнивается с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой и остаточной дисперсии.
Vм/гр=m – 1 = 3 – 1 = 2; Vост= (N-1) – (m-1) = (21 – 1) – (3 – 1) = 18. Следовательно, Fтабл = 3,55.
Поскольку Fфак , то можно сделать вывод, что влияние фактора несущественно.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
, показывает, что на 54,6% вариация цены реализации объясняется влиянием величины удоя на 1 корову.
Оценим вариацию предприятий по величине среднегодового поголовья, также используя при этом результаты 1-ой группировки.( таблица 11)
/> = 2030846,7/2 = 1015423,3
= 479
,
Wобщ = 6145295
Сравнивая фактическое значение критерия с табличным Fтабл = 3,5, определяем, что поскольку Fфак > Fтабл, уровень среднегодового поголовья, хоть и незначительно, но оказывает влияние на цену реализации и валовой надой.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
, показывает, что на 33,1% вариация цены реализации и валового надоя объясняется влиянием среднегодового поголовья.
Оценим вариацию предприятий по себестоимости реализации на финансовые результат деятельности предприятия, используя при этом результаты 2-ой группировки (таблица 12).
/> = 180366/2 = 90183
= 667
,
Wобщ = 1399343
Сравнивая фактическое значение критерия с табличным Fтабл = 3,55, видим, что Fфак . Т.е. уровень себестоимости реализации оказывает несущественное влияние на окупаемость затрат.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
, показывает, что на 12,9% вариация фактора окупаемости затрат объясняется влиянием уровня себестоимости реализации.
Проведем оценку влияния окупаемости затрат на финансовые результаты предприятия
/> = 1,17/2 = 0,59
продолжение
--PAGE_BREAK-- = 1,03
,
Wобщ = 2,32
По данным расчетам видно, что Fфак , т.е. уровень окупаемости затрат оказывает существенное влияние на финансовую деятельность предприятия.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
, показывает, что на 25,4% вариация фактора объясняется вариацией фактора окупаемости затрат.
3.2.Метод корреляционно-регрессионного анализа.
На основе логического анализа и системы группировок выявляется перечень признаков, который может быть положен в основу регрессивной модели связи. Если результативный признак находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии.
Покажем взаимосвязь между удоем на 1 корову (X1), ценой реализации (X2) и окупаемостью затрат (Y). Для этого составим вспомогательную таблицу (Приложение 4).
Для математического выражения связи между выбранными факторами может быть использовано следующее уравнение:
,
Параметры a0, a1, a2 определяют в результате решения системы 3-х нормальных уравнений:
В результате решения данной системы (см. Приложение 4) на основе исходных данных по 21 предприятию было получено следующее уравнение регрессии:
Коэффициент регрессии a1= 0,019 показывает, что при увеличении удоя на 1 корову на 1ц, окупаемость затрат увеличится (при условии постоянства цены реализации). Коэффициент a2 = 0,0002 свидетельствует о том, что при увеличении цены реализации на 1 руб, окупаемость затрат увеличивается на 0,0002 руб (при постоянстве уровня удоя молока).
Теснота связи между признаками, включёнными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции (Приложение 5):
,
где , , — коэффициенты парной корреляции между x1, x2 и y. Формулы для нахождения данных коэффициентов можно представить следующим образом:
;;;
; ; ;
; ; ;
;; =
В рассматриваемом случае были получены следующие коэффициенты парной корреляции: = 0,837; = 0,575; = 0,659. Следовательно, между окупаемостью (y) и удоем на 1 корову (x1) существует связь прямая и тесная, между окупаемостью (у) и ценой реализации (x2) связь прямая средняя. При этом связь между удоем на 1 корову (х1) и ценой реализации (x2) связь прямая и достаточно тесная (= 0,659). Таким образом, имеет место мультиколлинеарность. Данное явление свидетельствует о не совсем удачном выборе факторов.
Между всеми признаками связь средняя (R = 0,84). Коэффициент множественной детерминации (Д = R2 * 100% = 70,56%) показывает, что 70,56% вариации окупаемости молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.
Для оценки значимости полученного коэффициента R воспользуемся критерием Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:
,
где n – число наблюдений,
m — число факторов.
Для рассматриваемого случая получим Fфакт = 21,2.(Приложение 5)
Fтаблопределяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы: V1 = n – m и V2 = m – 1. Для нашего случая V1=19, V2=1, Fтабл = 4,38.
Поскольку Fфакт > Fтабл, значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x1, x2 и y — тесной.
Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, также определяют коэффициенты эластичности, β-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения (Приложение 5).
Коэффициенты эластичности показывают, насколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:
Э1= 0,76 Э2 = 0,09
Таким образом, изменение на 1% удоя на 1 корову ведёт к среднему увеличению окупаемости на 0,76%, а увеличение на 1% цены реализации – к среднему ее увеличению на 0,09%.
При помощи β-коэфффициентов даётся оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения () изменится результативный признак при изменении соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения (). Из приложения 5 видим, что β-коэффициенты равны:
β1 = 0,81 β2 = 0,04
Это говорит о том, что наибольшее влияние на окупаемость 1 ц. молока с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.
Коэффициенты отдельного определения используются для определения в суммарном влиянии факторов доли каждого из них:
d1 = β1*ryx1 = 0,837* 0,81 = 0,678
d2 = β2*ryx2 = 0,575* 0,04 = 0,023
Таким образом, на долю влияния первого фактора приходится 67,8%, второго – 2,3%.
4. Расчет нормативов и анализ эффективности использования факторов на их основе.
Если в уравнении регрессии в качестве результативного используется признак, характеризующий эффективность производственной деятельности, а в качестве факторных – признаки, отражающие условия производства, то коэффициенты чистой регрессии а1, а2,…, аnпри факторах х1, х2,.., хnмогут служить инструментом для определения нормативного уровня результативного признака (Y). Для этого в уравнении регрессии вместо х1, х2,.., хnподставляют фактические или прогнозируемые значения факторных признаков.
Используя полученное уравнение регрессии
Выражающее взаимосвязь между удоем молока на 1 корову на 1 ц (х1), ценой реализации 1 ц. молока (х2) и окупаемостью затрат (у), для каждого предприятия можно определить нормативный уровень окупаемости затрат (ун). Для этого в уравнение вместо х1 и х2 необходимо подставлять фактические значения удоя молока на 1 корову и цены реализации.
Фрагмент анализа окупаемости затрат представлен в таблице 14.
Таблица 13 – Влияние факторов производства на уровень окупаемости затрат.
Номер п/п
Общее отклонение, руб.
В том числе за счет
Эффективность использования факторов
Размера факторов
общее
За счет размеров отдельных факторов
Руб.
%
Руб.
%
Х1
Х2
у — уср
у — ун
у/ун*100
ун — у
ун/у*100
а1(хi-x1ср)
а2(хi-x2ср)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
-0,08
-0,48
-0,28
-0,11
-0,23
-0,01
0,14
-0,01
-0,43
0,05
-0,59
0,09
0,10
-0,50
0,15
0,47
0,26
0,43
0,41
0,67
-0,01
0,198
-0,165
-0,105
0,062
-0,117
-0,110
0,199
0,075
0,022
0,132
-0,181
0,100
0,105
0,566
0,093
0,147
-0,099
-0,249
0,045
-0,208
0,075
126,40
76,84
87,71
107,26
87,27
90,27
120,49
107,91
103,79
113,89
70,87
109,76
91,50
48,37
92,71
91,07
108,32
120,53
96,98
113,96
93,14
-0,1984
0,1658
0,1051
-0,0623
0,1167
0,1100
-0,1990
-0.0748
-0,0219
-0,1317
0,1808
-0,0996
0,1050
0,5657
0,0928
0,1470
-0,0991
-0,2487
0,0448
-0,2083
0,0751
79,11
130,14
114,02
93,23
114,59
110,78
83,00
92,67
96,35
87,81
141,10
91,11
109,29
106,75
107,87
109,80
92,32
82,97
103,11
87,75
107,36
-0,2687
-0,3099
-0,1727
-0,1721
-0,1150
0,0959
-0,0648
-0,0914
-0,4604
-0,1003
-0,4290
-0,0334
0,1801
0,0369
0,2132
0,5854
0,1279
0,1385
0,4117
0,4169
0,0106
-0,0292
-0,0238
-0,0216
-0,0196
-0,0178
-0,0154
-0,0136
-0,0128
-0,011
-0,001
0,0004
0,0044
0,0054
0,0094
0,0102
0,0122
0,0136
0,0234
0,0236
0,0254
0,0350
Из данных таблицы видно, что из 21 хозяйства у десяти предприятий окупаемость затрат выше среднего по совокупности. При этом в 6ти из них это превышение получено благодаря достаточному размеру факторов и четыре вследствие их эффективного использования. В целом по хозяйствам 10 предприятий добиваются высокого уровня окупаемости за счет эффективного использования факторов и 11 за счет их размера.
Например, 20 предприятие за счет эффективного использования факторов отличается от окупаемости затрат среднего уровня на 0,67 тыс.руб. А в результате размеров факторов хозяйства 14 окупаемость выше среднего уровня на 0,57 тыс.руб.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что необходимо улучшать эффективность использования факторов и их размеры на каждом отдельном предприятии для повышения окупаемости затрат и эффективной работы всего хозяйства в целом.
Анализ группировки хозяйств по уровню эффективности использования факторов, оказывающих влияние на окупаемость затрат (таблица 14) показывает, что основная их масса в количестве 11 единиц относится к группе со средним уровнем эффективности ±10%.
Хозяйства необходимо исследовать для определения причин значительных негативных отклонений в уровне организации производства с дальнейшим исследованием распространения передового опыта.
Таблица 14 – Эффективность использования факторов производства.
Группы предприятий по эффективности использования факторов производства, %
Число хозяйств в группе
Среднее по группам отклонение окупаемости, ±
у — ун, руб.
у/ун*100, %
До 90
90 – 110
Свыше 110
5
11
5
+0,2268
+0,0197
-0,1972
74,2
99,34
119,1
Исходя из данных таблицы, можно сделать вывод о том, что хозяйства первой и второй группы достаточно хорошо владеют навыками эффективного использования факторов в производстве. Предприятия третьей группы не достаточно эффективно используют имеющиеся ресурсы, но достигают высоких результатов за счет размеров факторов.
Таким образом, группировка хозяйств по степени использования основных факторов производства позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат.
Заключение
Предприятия Куменский района имеют высокую стоимость ОПФ, выручку от продажи с/х. продукции, среднесписочную численность работников по сравнению с предприятиями Котельничского района и среднеобластным показателей. Предприятия Куменский и Котельничского районов имеют преимущественно животноводческую специализацию. Фондоотдача в Куменском районе выше, чем по области, а в Котельничском районе – практически не отличается. В среднем размеры хозяйств Куменского и Котельничского районов значительно больше, чем по области, поэтому затраты на основную продукцию выше. В целом предприятия данных районов являются рентабельными, поэтому им следует продолжать заниматься производством молока.
Средний уровень удоя молока на одну корову по предприятиям обоих районов составляет 40,7 ц. При среднем квадратическом отклонении от этого уровня 14,07 ц., или 34,68%.
Поскольку фактическое значение критерия (χ продолжение
--PAGE_BREAK--2 факт) меньше табличного ( χ2 табл), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Следовательно, исходную совокупность с.х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности использования основных фондов.
Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением величины среднего поголовья и удоя на 1 корову, их валовой надой растет и происходит в среднем возрастание цены реализации. Сравнивая показатели по группам можно сказать о том, что с увеличением цены реализации происходит увеличение окупаемости затрат.
Сравнивая фактическое значение критерия с табличным Fтабл = 3,5, определяем, что поскольку Fфак > Fтабл, уровень среднегодового поголовья, хоть и незначительно, но оказывает влияние на цену реализации и валовой надой.
Величина эмпирического коэффициента детерминации показывает, что на 33,1% вариация цены реализации и валового надоя объясняется влиянием среднегодового поголовья.
Показана взаимосвязь между удоем на 1 корову (X1), ценой реализации (X2) и окупаемостью затрат (Y). Коэффициент регрессии a1= 0,019 показывает, что при увеличении удоя на 1 корову на 1ц, окупаемость затрат увеличится (при условии постоянства цены реализации). Коэффициент a2 = 0,0002 свидетельствует о том, что при увеличении цены реализации на 1 руб, окупаемость затрат увеличивается на 0,0002 руб (при постоянстве уровня удоя молока).
В рассматриваемом случае были получены следующие коэффициенты парной корреляции: = 0,837; = 0,575; = 0,659. Следовательно, между окупаемостью (y) и удоем на 1 корову (x1) существует связь прямая и тесная, между окупаемостью (у) и ценой реализации (x2) связь прямая средняя. При этом связь между удоем на 1 корову (х1) и ценой реализации (x2) связь прямая и достаточно тесная (= 0,659). Таким образом, имеет место мультиколлинеарность. Данное явление свидетельствует о не совсем удачном выборе факторов.
Между всеми признаками связь средняя (R = 0,84). Коэффициент множественной детерминации (Д = R2 * 100% = 70,56%) показывает, что 70,56% вариации окупаемости молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.
Поскольку Fфакт > Fтабл, значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x1, x2 и y — тесной.
Оценивая коэффициенты эластичности видим, что изменение на 1% удоя на 1 корову ведёт к среднему увеличению окупаемости на 0,76%, а увеличение на 1% цены реализации – к среднему ее увеличению на 0,09%.
Сравнивая бета-коэфициенты (β1 = 0,81, β2 = 0,04) видим, что наибольшее влияние на окупаемость 1 ц. молока с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента. При этом на долю влияния первого фактора приходится 67,8%, второго – 2,3%.
Из 21 хозяйства у десяти предприятий окупаемость затрат выше среднего по совокупности. При этом в 6ти из них это превышение получено благодаря достаточному размеру факторов и четыре вследствие их эффективного использования. В целом по хозяйствам 10 предприятий добиваются высокого уровня окупаемости за счет эффективного использования факторов и 11 за счет их размера.
Например, 20 предприятие за счет эффективного использования факторов отличается от окупаемости затрат среднего уровня на 0,67 тыс.руб. А в результате размеров факторов хозяйства 14 окупаемость выше среднего уровня на 0,57 тыс.руб.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что необходимо улучшать эффективность использования факторов и их размеры на каждом отдельном предприятии для повышения окупаемости затрат и эффективной работы всего хозяйства в целом.
Таким образом, все поставленные задачи в работе были решены и рассмотрены. Цель курсовой работы была выполнена.
Список литературы:
1. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов.- М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 – 463 с.
2. Курс социально-экономической статистики: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика»/ под ред. М.Г.Назарова. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Омега – Л, 2006. – 984с.
3. Методологическое положение по статистике. Вып.5/Росстат.- М54 М.,2006.- 510с.
4. Практикум по статистике/ А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б.Тарасова, Е.В.Шайкина/ Под ред. А.П. Зинченко ,- М: Колос, 2001.-392 с.
5. Статистика. Учебник/ Под ред. проф. И.И. Елисеевой – М: ООО «ВИТРЭМ», 2002 – 448 с.
6. Статистика: учебно-практическое пособие/ М.Г.Назаров, В.С.Варагин, Т.Б.Великанова и др.; под ред. д-ра экон.наук, проф., акад. Межд. Акад. Информ. И РАЕН М.Г.Назарова.- М.: КНОРУС,2006.- 480с.
Приложения
Приложение 1.
Расчетные данные к таблице 7.
№ хозяйства
Удой молока на 1 корову, ц.
Цена реализации 1 ц молока, руб.
Окупаемость затрат, тыс.руб.
х
х2
х
х2
х
х2
1
47,85
2289,62
0,741
0,549
1,06
1,12
2
35,75
1278,06
0,559
0,312
0,43
0,18
3
16,33
266,67
0,568
0,323
0,6
0,36
4
26,42
698,02
0,478
0,228
1,02
1,04
5
47,29
2236,34
0,692
0,479
1,21
1,46
6
41,12
1690,85
0,799
0,638
0,95
0,90
7
42,50
1806,25
0,671
0,450
0,98
0,96
8
17,98
323,28
0,626
0,392
0,73
0,53
9
37,15
1380,12
0,556
0,309
0,75
0,56
10
-
-
-
-
0,73
0,53
11
31,50
992,25
0,526
0,277
1,11
1,23
12
35,28
1244,68
0,613
0,376
0,6
0,36
13
24,25
588,06
0,505
0,255
0,68
0,46
14
34,51
1190,94
0,536
0,287
0,81
0,66
15
50,04
2504,00
0,651
0,424
1,16
1,35
16
45,61
2080,27
0,547
0,299
1,01
1,02
17
71,37
5093,68
0,685
0,469
1,48
2,19
18
-
-
-
-
0,5
0,25
19
62,23
3872,57
0,742
0,551
1,38
1,90
20
31,47
990,36
0,516
0,266
0,79
0,62
21
38,80
1505,44
0,646
0,417
0,97
0,94
22
62,51
3907,50
0,751
0,564
1,57
2,46
23
51,78
2681,17
0,675
0,456
1,04
1,08
Итого
851,74
38620,15
13,083
8,322
21,56
22,20
продолжение
--PAGE_BREAK--