МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГОУ ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ К.Д. ГЛИНКИ»
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ И АНАЛИЗА ХОЗЯЙСТВЕННОЙ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ АПК
Курсовая работа
на тему «Статистико-экономический анализ на примере

СХА «Ведуга» Семелукского района и других хозяйств

в Воронежской области»
Выполнил: студент Э-3

06048

Перловская Е.В.
Проверил: доцент

Панина Е.Б.
Воронеж

2010
Содержание.

Введение……………………………………………………………………………...3

1.     Анализ ряда динамики…………………………………………………………...5

1.1. Динамика валового сбора подсолнечника за 6 лет………………………...7

1.2. Динамика урожайности подсолнечника за 9 лет…………………………..9

1.3. Выявление общей тенденции в рядах динамики………………………….11

2.     Индексный анализ средней урожайности и валового сбора подсолнечника.14

3.     Метод статистической группировки…………………………………………..26

4.     Проектная часть…………………………………………………………………30

4.1. Основные условия и этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа……………………………………………………………………….30

4.2. Построение однофакторной модели урожайности подсолнечника……33

Выводы и предложения……………………………………………………………37

Список литературы…………………………………………………………………38

Приложение
Введение.

Для успешного функционирования каждого сельскохозяйственного предприятия большое значение имеет правильно определить уровни урожая и урожайности  и их изменения по сравнению с прошлыми периодами и планом; раскрыть путем анализа причины изменений в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожая и урожайности между зонами, районами и группами хозяйств, оценить различия факторов урожайности; выяснить неиспользованные резервы повышения урожайности. Все это входит в задачи статистики.

Целью данной курсовой работы является проведение статистико-экономического анализа валового сбора подсолнечника СХА имени «Ведуга» Семелукского  района Воронежской области.

Задачи курсовой работы:

-произвести анализ рядов динамики валового сбора подсолнечника: для этого рассмотреть показатели урожая и урожайности, их сущность, методику расчета, динамику за последние шесть лет; рассмотреть сущность урожайности и её виды, методику расчета средней урожайности подсолнечника, темпы её изменения за последние шесть лет;

-произвести индексный метод анализа: для этого изучить сущность индекса, рассмотреть его виды;

-изучить метод статистической группировки – её сущность, основные методологические аспекты, задачи, виды группировок и их значение; подробно рассмотреть аналитическую группировку по нагрузке пашни на один трактор;

-проектная часть.
Методы исследования валового сбора зерна используемые в курсовой работе:

1.     Монографический;

2.     Расчетно-конструктивный;

3.     Табличный;

4.     Графический.

 Объектом исследования является СХА имени «Ведуга» Семелукского  района Воронежской области.
1. Анализ рядов динамики.

Урожай и урожайность – важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции данного вида (данной культуры), получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры.

В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом показателей. К таким показателям относятся:

1) видовой урожай;

2) урожай на корню перед началом своевременной уборки;

3) фактический сбор (так называемый амбарный урожай);

4) чистый сбор.

Фактический сбор учитывают вначале в первоначально оприходованном  весе зерна после доработки, а также в перерасчете на стандартную влажность.

Видовой урожай (виды на урожай) не является в полном смысле слова статистическим показателем урожая. Это – непосредственный показатель состояния посевов. Урожая, как реальной категории, как завершенного результата возделывания культуры еще нет, пройдены лишь определенные стадии развития, и оценке подвергается не урожай, а состояние посевов, частный результат пройденных фаз развития, иначе незавершенное производство.

Урожай на корню перед началом своевременной уборки – реально существующий факт. Урожай выращен, возделывание культуры закончено вследствие того, что биологический процесс развития здесь уже завершен, или потому, что продолжение этого процесса не представляет дальнейшего хозяйственного интереса. Однако экономически производство еще не завершено, и чтобы его завершить, т.е. превратить урожай на корню в элемент валовой продукции, надо урожай убрать.

Фактический сбор урожая, или амбарный урожай, есть экономически завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню на величину потерь.

Чистый сбор урожая какой-либо культуры есть фактический сбор (после доработки) за вычетом израсходованных на этот урожай семян.
1.1.       
Динамика валового сбора подсолнечника за 6 лет.

Важная задача статистики - изменение явлений во времени. Для чего используются ряды динамики? Ряды динамики представляют собой динамический ряд, где указываются моменты или периоды времени и статистические показатели, характеризующие изученное явление. Ряды динамики – ряд числовых значений, характеризующих изменения явления во времени. Для экономического анализа динамики используются абсолютные и средние показатели.

Таблица1.Динамика валового сбора подсолнечника за 6 лет в Воронежской области.

Годы	Валовой сбор, ц.	Абсолютный прирост, ц.		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1%  прироста, ц.
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
1998	1776	­
1999	1665	-111	111	93,7	93,7	-6,3	-6,3	17,76
2000	2601	936	825	156,2	146,4	56,2	46,4	16,65
2001	1637	-964	139	62,9	92,1	-37,1	-7,9	26,01
2002	2214	577	438	135,2	124,6	35,2	24,6	16,37
2003	1316	-898	460	59,4	74	-40,6	-26	22,14

Рассматривая цепные показатели ряда динамики подсолнечника, следует отметить, что динамика его валового сбора характеризуется неустойчивостью. Так, при уменьшении валового сбора в 1999г. на 111ц. или 6,3%, в 2000г. наблюдается  увеличение на 936ц. или  56,2% и в 2002г. увеличение валового сбора на 577ц.или 35,2%. А 2001г. наблюдается  снова уменьшение валового сбора на 964ц. или 37,1% и в 2003г. также уменьшение валового сбора на 898ц. или 40,6%.

Базисные показатели  также свидетельствуют о том, что в 2003г. самый  минимальный размер валового сбора подсолнечника, ниже базисного на 460ц. или 26%, а максимальный размер в 2000г. выше базисного на 825ц. или 46,4%.

Особое внимание обращает на себя такой показатель как абсолютное значение 1% прироста. Данный показатель показывает, что в2000г. и 2002г. показатели цепного абсолютного прироста и темпа прироста положительные, то увеличение валового сбора на 1% означает его увеличение по годам соответственно на 16,65ц. и 16,37ц.,а в 1999г., 2001г.,2003г. показатели цепного абсолютного прироста и темпа прироста отрицательные, следовательно валовой сбор на 1% равнозначно уменьшению на 17,76ц.,26,01ц.и 22,14ц.

Средний абсолютный прирост

ц.

Средний темп роста



Средний темп прироста

94,4-100= -5,6%

Отсюда следует, что в течение изучаемого периода времени валовой сбор подсолнечника ежегодно уменьшался на 92ц. или 5,6%.
1.2.Динамика урожайности подсолнечника за 9 лет.

   Масличные культуры возделывают в России для получения пищевого и технического масла. Употребление пищевого растительного масла увеличивается. В общем объеме потребляемых населением жиров на долю растительных масел приходится 62%.

   Сырьем для производства растительного масла являются семена многих культур, но преобладают семена подсолнечника. Они содержат 30 – 35% жира, а в новых сортах академика В.С. Пустовойта – 50% жира и более.

   Подсолнечник – основная масличная культура в нашей стране. В 1998г. из 4878тыс.га.(86,1%), соя – 406 тыс.га.(8,3%), горчица – 130 тыс.га.(2,7%), лен – кудряш – 4тыс.га.(0,1%), прочие (рапс, клещевина и др.) – 138тыс.га. (2,8%). Биологические особенности подсолнечника позволяют возделывать его на значительной территории страны. Посевы культуры широко распространены как в зонах достаточного увлажнения (Краснодарский край), так и в засушливых зонах Поволжья, Урала, Сибири. Помимо высокой устойчивости к климатическим условиям широкому распространению подсолнечника способствует наличие большого числа его генетических типов, различающихся между собой степенью скороспелости и требовательности к условиям выращивания. Подсолнечник возделывают в восьми экономических районах Российской Федерации. Основное производство семян культуры сосредоточено в четырех районах: Северо–Кавказском – 43%, Поволжском – 28,2%, Центрально-Черноземном – 18,4%, Уральском – 8%. На долю этих экономических районов приходится 97,6% валового сбора семян подсолнечника.

Таблица 2.Динамика урожайности подсолнечника в Семелукском районе за 9 лет.

Годы	Урожайность подсолнечника, ц/га	Темп роста, %
		цепной	базисный
1995	6,6
1996	6,1	92,4	92,4
1997	6,9	113,1	104,5
1998	7,2	104,3	109
1999	5,7	79,1	86,3
2000	11,9	208,7	180,3
2001	6,5	54,6	98,4
2002	9,9	152,3	150
2003	4,6	46,4	69,6

   Цепные темпы роста говорят о неустойчивости в динамике урожайности подсолнечника. Максимальное снижение урожайности произошло в 2003г. на 46,4%. Максимальный рост – в 2000г. на 208,7%.

   Динамика в базисные годы, также неустойчива, наблюдаются резкие колебания в темпах роста. В 2000г. – самый высокий темп роста – 180,3%, а в 2003г. самый низкий – 69,6%.

   Помимо рассмотренного темпа роста необходимо рассчитать проанализировать средние показатели ряда динамики.

Средний абсолютный прирост


Средний темп роста



Средний темп прироста

95,5-100= -4,5

Средние показатели ряда динамики свидетельствует о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность подсолнечника уменьшилась на 0,25ц. или 4,5%.
1.3. Выявление общей тенденции в рядах динамики.

   Одной из задач при анализе рядов динамики является установление закономерности изменения уровней изучаемого показателя во времени или выявление тенденции развития. Для этого используются различные методы выравнивания:

- метод укрупнения;

- метод скользящей средней;

- аналитическое выравнивание по уравнению прямой;

   Под тенденцией понимается общее направление или снижение уравнений явления с течением времени.

   Сущность методов укрупнения периода заключается в том, что представлен ряд динамики по каким-то интервалам времени.

Таблица 3. Выявление тенденций в изменении урожайности 1ц. подсолнечника.

Годы	Урожайность подсолнечника, ц/га	Укрупнение периода		Скользящая средняя
		сумма за трехлетие	средняя урожайность подсолнечника за трехлетие	сумма за трехлетие	скользящая урожайность подсолнечника за трехлетие
1995	6,6	19,6	6,5
1996	6,1			19,6	3,5
1997	6,9			20,2	6,7
1998	7,2	24,8	8,2	19,8	6,6
1999	5,7			24,8	8,2
2000	11,9			24,1	8
2001	6,5	21	7	28,3	9,4
2002	9,9			21	7
2003	4,6

   С помощью данных методов мы не выявили закономерность в динамике урожайности. Однако аналитическое выравнивание является более надежным методом. При этом используется уравнение, которое в наибольшей  степени отражает процесс развития общественного явления.



где yt – теоретическое значение урожайности подсолнечника за каждый год;

 - неизвестные параметры;

t – условное обозначение периода времени.

   Для нахождения  решается система нормальных уравнений:



, где ,n – количество лет.

   Исходные и расчетные данные для решения системы уравнений представлены в таблице

Таблица 4 – Аналитическое выравнивание урожайности подсолнечника, ц/га.

Годы	Урожайность ц/га (y)	Условное обозначение периода времени (t)	Расчетные данные
1995	6.6	-4	16	-26.4	6,77
1996	6.1	-3	9	-18.3	6,89
1997	6.9	-2	4	-13.8	7,01
1998	7.2	-1	1	-7.2	7,13
1999	5.7	0	0	0	7,26
2000	11.9	1	1	11.9	7,38
2001	6.5	2	4	13	7,50
2002	9.9	3	9	29.7	7,62
2003	4.6	4	16	18.4	7,74
n=9	65,4	0	60	7,3	65,3

Подставим итоговые данные в систему нормальных уравнений, найдем его конкретное выражение.

65,4




   Подставив значение найденных параметров в уравнение прямой, найдем его конкретное уравнение:



   Параметр  показывает, что в течение изучаемого временного периода урожайность подсолнечника увеличивалась на 0,121 ц/га. Подставив значение t в полученное уравнение, определим расчетную или выровненную урожайность подсолнечника.



   График подтвердил ранее сделанные выводы об увеличении урожайности подсолнечника в исследуемом хозяйстве за изучаемый период времени.

Наименование хозяйства	Площадь, га.		Урожайность, ц/га.		Валовой сбор, ц.
	базисный	отчетный	базисный	отчетный	базисный	отчетный
						фактический	условный
ОАО «Новонадежденское»	449	329	11,8	9,0	5300	2961	3882,2
СХА «Ведуга»	223	288	9,9	4,6	2214	1316	2851,2
СХА «Николаевка»	375	350	15,4	12,2	5793	4268	5390
СХА им. Ленина	350	300	27,9	26,7	9771	7995	8370
СХА «Хлебородное»	552	662	12,5	9,8	6915	6480	8275
СХА «Никольское»	700	500	9,9	10,9	6972	5450	4950
СХА им. Кирова	430	466	12,8	12,6	5500	5854	5964,8
СХА «Рассвет»	255	319	26,6	28,2	6789	8986	8485,4
СХА «Краснологское»	270	250	13,0	15,6	3520	3900	3250
СХА «Моховое»	335	238	15,8	14,9	5304	3553	3760,4
СХА «Дружба»	200	200	13,5	2,7	2695	540	2700
СХА «Ольшанская»	240	400	5,5	5,9	1330	2364	2200
СХА «Троицкое»	300	300	5,9	6,7	1773	2007	1700
ЗАО «Землянское»	270	330	11,1	6,1	3010	2020	3663
ЗАО «Стадницкая»	150	150	9,2	12,9	1380	1937	1380
ООО «Медвежье»	280	600	12,3	9,0	3434	5427	7380
К-з им. К.Маркса	200	310	15,2	3,4	3030	1039	4712
К-з им. Ленина	200	220	31,4	12,8	6278	2826	6908
К-з «Победа»	270	385	8,9	7,5	2390	2898	3426,5
К-з «Мичурина»	376	401	8,3	16,5	3103	6627	3328,3
К-з «Меловойский»	251	240	4,8	4,0	1200	956	1152
Итого	6676	7238			87701	79404	93728,8

3. Метод статистической группировки.

   Структурной группировкой называется такая группировка, где основой для выделения групп выступают структурные характеристики совокупности по какому-либо варьирующему признаку. В основном применяются для изучения товарооборота по группам товаров, поставщикам или формам организации торговли; при анализе структуры торговой сети по специализации, формам собственности и территориальному расположению; при исследовании состава работников торговли по профессиям, возрасту, стажу работы, уровню образования и т.д.

   С помощью структурных группировок можно оценить процесс концентрации того или иного явления, если в их основание положен существенный признак. Для изучения связей и зависимостей между отдельными признаками изучаемого явления используются аналитические группировки, в основе которых лежат факторные признаки. В выделенных группах указываются значения результативных признаков.

   В зависимости от задач исследования и сложности изучаемого явления группировки могут осуществляться либо по одному, либо по нескольким признакам. Если в основе образования групп используется один признак, то такая группировка называется простой. Когда данные группируются по двум или нескольким признакам, группировка называется сложной. Сложная группировка может формироваться в виде комбинационной и многомерной. В основе комбинационной используется принцип вложенности групп.

1.Строится ранжированный ряд, то есть группировочный признак.

40   76   77   87   93   96   98   103   107   110   111   113   122   125   128   137   147

147   147   164   216
2. Определяется число групп

         

n-число групп

N-число хозяйств        

групп

3. Определяется равный интервал.


4.Определяем границы  групп.

            Н.Г                        В.Г

1:        40                          69,4

2:        69,4                       98,8

3:        98,8                       128,2

4:        128,2                     157,6

5:        157,6                     187

6:        187                         216,4
5. Таблица 6. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор.

Группы хозяйств по нагрузке пашни, га	Число хозяйств в группе	Сумма накопленных частот
1: 40 – 69,4	1	1
2: 69,4 – 98,8	6	7
3: 98,8 – 128,2	8	15
4: 128,2 – 157,6	4	19
5: 157,6 – 187	1	20
6: 187 – 216,4	1	21
Итого:	21

Т.к. хозяйства неравномерно распределены по группам, целесообразно объединить группы с малым числом хозяйств:

Таблица 7. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор.

Группы хозяйств по нагрузке пашни, га	Число хозяйств в группе	Сумма накопленных частот
1: 40 – 98,8	7	7
2: 98,8 – 128,2	8	15
3: 128,2 – 216,4	6	21
Итого:	21

Таблица 8. Сводные или обобщающие показатели по группам.

Группы хозяйств по нагрузке на пашни, га	Число хозяйств	Посевная площадь, га	Валовой сбор	Сумма площади, га	Среднее число физических тракторов
1: 40– 98,8	7	2682	31390	21065	269
2: 98,8-128,2	8	2383	33462	16804	107
3: 128,2–216,4	6	2173	14552	26264	228
Итого:	21	7238	79404	64133	604

Таблица 9.Группировка хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор и статистически- аналитическим показателям по группам.

Группы хозяйств нагрузке пашни, га	Число хозяйств	Средняя нагрузка пашни на 1 трактор, га	Средняя урожайность, ц/га
1: 40-98,8	6	78,30	11,70
2:98,8-128,2	8	157,03	14,01
3:128,2-216,4	7	115,19	6,69
Итого:	21	350,54	32,44

Нагрузка пашни характеризует обеспечение техникой, при возрастании нагрузки пашни сверх нормативных значений ухудшается обработка почвы и уменьшается урожайность.

   Анализируя данную таблицу можно отметить, что экономическая эффективность производства подсолнечника характеризуется системой показателей, основными из которых являются урожайность, затраты труда на единицу продукции, себестоимость, уровень рентабельности.

   Снижение урожайности подсолнечника привело к резкому росту трудоемкости производства в Семелукском районе. Затраты труда на единицу продукции увеличились.

   Основными причинами снижения рентабельности производства подсолнечника являются:

- инфляция и диспаритет цен в товарном объеме между сельским хозяйством и другими отраслями народного хозяйства, невозможность в таких условиях обновлять машинно-тракторный парк и поднять оборотные средства;

- трудности с реализацией продукции, отсутствие гарантированных рынков сбыта;

- отсутствие государственной поддержке.

 
4.   
Проектная часть.

4.1.Основные условия и этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

Исследование объективно существующих связей между явлениями - важней­шая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

КРА - установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результаты. Чтобы результаты КРА дали желаемый результат, нашли практическое применение должны быть соблюдены определенные правила или условия:

1.      однородность статистической совокупности. КРА должны быть, подвергнуты предприятия, производящие однотипную продукцию, имеющих однотипный технологический процесс и приблизительно одинаковые климатические условия (хозяйства 1-го района, области, региона);

2.      достаточное число наблюдений. В основе КРА лежит закон больших чисел. Поэтому минимальная выборка должна составлять 25-30 хозяйств;

3.       в основу КРА должны быть положены наиболее существенные и независимые друг от друга факторы, т.к. наличие тесной автокорреляции между факторами свидетельствует о том, что факторы характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и дублируют друг друга;

4.  факторы, используемые при построении КР моделей должны иметь качественное выражение;

5. число факторов должно быть в 5-6 раз меньше числа изучаемой совокупности. Например, если в районе 30 хозяйств, то в модели должно быть зало­жено 5 факторов.

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и поставленных задач. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:

1.     факторные - это признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков;                                                      

2.     результативные - это признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.

В природе и обществе явления и процессы связаны друг с другом и зависят друг от друга. Связи и зависимости между явлениями могут быть функциональными и корреляционными.              

Функциональной называется связь, при которой определенному значе­нию признака (факторного) всегда соответствует одно или несколько опреде­ленных значений другого признака (результативного). Например, зависимость между площадью круга и радиусом.

Корреляционной называется связь, при которой каждому значению при­знака (факторного), соответствует несколько значений другого признака (ре­зультативного). В отличие от функциональной связи корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а при большом числе наблюдений.

По направлению выделяют связь: а) прямую; б) обратную. При прямой свя­зи с увеличением или уменьшением значения факторного признака происходит увеличение или уменьшение значения результативного. Так, рост производи­тельности труда способствует повышению уровня рентабельности производства.

В случае обратной связи значение результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении но сравне­нию с изменением последнего. Так, с увеличением уровня фондоотдачи снижается себестоимость единицы производимой продукции.

По аналитическому выражению выделяют связи: 1. Прямолинейные (или просто линейные); 2. Криволинейные (нелинейные).                                     

Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью.

Если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии (парабо­лы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной), то такую связь называют нелинейной или криволинейной.

Дня выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике ис­пользуются следующие методы: а) анализ параллельных рядов;

б) аналитические группировки; в) графический метод; г) метод корреляции.

Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере. Сравним изменения возраста и веса ребенка.





С увеличением возраста вес ребенка также увеличивается. Поэтому связь ме­жду ними прямая, и описать ее можно уравнением прямой.                  
           
Построение однофакторной модели урожайности подсолнечника.

   Корреляция - это статистическая зависимость между случайными вели­чинами, не имеющими строгого функционального характера, при которой изме­нение одной из них приводит к изменению математического ожидания другой.  В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

1.     парная корреляция - это связь между двумя признаками (результа­тивным и факторным);

2.     частая корреляция - это зависимость между результативным и одним из факторных признаков при фиксированном значении других факторных признаков;   

3.  множественная корреляция - это зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный анализ - количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и мно­жеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Таблица 10. Исходные и расчетные данные для построения экономико-математической модели по нагрузке пашни на 1 трактор.

№	Урожайность, ц/га	Нагрузка пашни на 1 трактор, га
1	9,0	40	1600	360	81	15,78
2	4,6	137	18769	630,2	21,16	9,67
3	12,2	77	5929	939,4	148,84	13,44
4	26,7	87	7569	2322,9	712,89	12,81
5	9,8	98	9604	960,4	96,04	12,12
6	10,9	125	15625	1362,5	118,81	10,42
7	12,6	122	14884	1537,2	158,76	10,61
8	28,2	103	10609	2904,6	795,24	11,81
9	15,6	107	11449	1669,2	243,36	11,55
10	14,9	110	12100	1639	222,01	11,37
11	2,7	147	21609	396,9	7,29	9,03
12	5,9	164	26896	967,6	34,81	7,96
13	6,7	147	21609	984,9	44,89	9,03
14	6,1	96	9216	585,6	37,21	12,25
15	12,9	128	16384	1651,2	166,41	10,23
16	9,0	147	21609	1323	81	9,03
17	3,4	93	8649	316,2	11,56	12,44
18	12,8	113	12769	1446,4	163,84	11,18
19	7,5	216	46656	1620	56,25	4,69
20	16,5	76	5776	1254	272,25	13,51
21	4,0	111	12321	444	16	11,30
	232	2444	311632	25315,2	3489,62	230,23

   Подставим итоговые данные в систему нормальных уравнений, получим следующее выражение:

                     21

        2444



   Подставим значение параметров в уравнение прямой и найдем его конкретное выражение:



   Это и есть экономико-математическая модель, которая отражает зависимость урожайности подсолнечника от нагрузки пашни на 1 трактор. Коэффициент

конкретизирует исследуемую связь. Он показывает насколько единиц изменится результат при изменении фактора на единицу. Исходя из полученной модели  -0,0630, это значит, что при увеличении нагрузки пашни на 1 трактор на 1 га с ухудшением обработки почвы,, урожайность подсолнечника снижается.

   При изучении корреляционной связи наряду с определением ее направлением количественного измерения тесноты изучаемой связи. Если изучаемая связь носит линейный характер, то его теснота измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции.



-0,33

   Линейный коэффициент корреляции всегда меньше единицы и колеблется от 0 до 1 при прямой связи и от 0 до -1, при обратной. Для оценки тесноты используется следующая шкала:

0,1 – 0,3 – связь слабая или ее еле заметная;

0,3 – 0,5 – связь умеренная;

0,5 – 0,7 – связь средняя или достаточная;

0,7 – 0,9 – связь тесная и высокая;

0,9 – 0,99 – связь очень тесная или очень высокая.

  Рассчитанный коэффициент линейной корреляции говорит о том, что связь между урожайностью подсолнечника и нагрузкой на пашни на 1 трактор умеренная.

   Коэффициент детерминации ч

ч= (-0,33)=0,1089=10,89%

   Следовательно, урожайность подсолнечника на 10,89% зависит от нагрузки пашни на 1 трактор, и на 89,11% зависит от других факторов.

   Ее экономическая интерпретация и практическое использование.

   Если линейный коэффициент корреляции превышает 0,7, то разработанная экономико-математическая модель адекватна, то есть в наибольшей степени отвечает экономическим условиям хозяйств анализируемого района и может быть реализована к практическому использованию. В данном случае экономико-математическая модель для  Семелукского района не отвечает экономическим условиям хозяйства и не может быть рекомендована к использованию.

 

  
Выводы и предложения

Проделанный статистико-экономический анализ производства подсолнечника на примере СХА имени «Ведуга» Семелукского района Воронежской области,  не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности подсолнечника. Однако имеются резервы увеличения валового сбора подсолнечника за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства.

В данной работе были проведены основные формы статистического анализа, применены системы статистических показателей. Был рассчитан абсолютный прирост, темп роста - цепной и базисный, темп прироста, средний темп прироста, рассчитаны и проанализированы средние показатели рядов динамики, а так же произведено выравнивание динамики урожайности подсолнечника тремя способами: укрупнением периодов времени, методом скользящей средней и аналитическим выравниванием по уравнению прямой; произведен индексный анализ средней урожайности и валового сбора подсолнечника и проанализированы его результаты; в проектной части был рассмотрен корреляционный анализ – его сущность и основные условия применения.
Список использованной литературы

1.       Аграрная политика: [Учебное пособие для вузов]/А.Г. Зинченко, В.И. Назаренко, В.В. Шайнис-м.: КолосС, 2004.- 304с.

2.       Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики: курс лекций./ Б.И. Башкатов.- М.: «ЭКМОС», 2001.-352с. Васильев Д.С. Подсолнечник./ Д.С. Васильев.- М.: Агропромиздат, 1990.-174с.

3.       Васютин А.С. Наращивать сборы масличных культур/ А.С.Васютин// Технические культуры. - 1992.-№3-с.2-4.

4.       Гришин  А.Ф. Статистика: [Учебное пособие]/ А.Ф. Гришин.- М.: Финансы и статистика, 2003.- 240с.

5.       Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие /В.М. Гусаров.- М.: ЮНИТИ- Дана, 2002.-463с.

6.       Дранищев Н.И. Подзимние посевы подсолнечника./Н.И. Дранищев, Н.В. Решетняк, А.С. Овчаренко//Земледелие-2006-№5 с.18-19. Елесеева И.И. Общая теория статистики: Учебник .- 4-е издание, перераб. и доп./ И.И. Елесеева.-М.: Финансы и статистика,, 2002.-480с.

7.       Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: учебник./ А.П. Зинченко.–М.: Изд-во МСХА, 1998.-430С.

8.       Кошкарев И.А. Гарант экономического роста при производстве подсолнечника./И.А. Кошкарев// Экономика с/х и перерабатывающих предприятий.-2002.-№12- с.1-6.

9.       Лукомец В.М. Биопотенциал возделывания масличных культур в России./В.М. Лукомец, Н.И. Боцкарев// Доклады Российской академии с/х наук.,2005.- №2- с.7-10.

10.  Минаков И.П. Эффективность производства и переработки подсолнечника./И.П. Минаков, А.В. Пушкин//  Достижения науки и техники АПК- 2000.-№4- С.35-38.

11.  Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства/И.А. Минаков, Л.А. Сабетова, Н.И. Куликов.- М.:КолосС, 2004.-328с.

12.  Основные показатели с/х в России в январе – июне 2005 года/ Федеральная служба государственной статистики.-2005.- 44с.

13.  Попова И.А. Экономика сельского хозяйства: учебник/ И.А. Попова. –М.: Дело и сервис, 2000г.-368с.

14.  Рябушкин Т.В. Общая теория статистики/ Т.В. Рябушкин, М.Р. Ефимова, И.М. Ипатова, Н.И. Яковлева. –М.: Финансы и статистика, 1981.- 279с.

15.  Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально- экономической статистики: Учебник- М.: Финансы и статистика, 1999.-656с.

16.  Соболев Е.В. Урожайность масличных культур в ЦЧЗ/ Е.В. Соболев, С.В. Кадыров// Повышение эффективности АПП в условиях современных форм хозяйствования: Тезисный доклад- Воронеж, 1995.-с.50-52.

17.   Статистика сельского хозяйства: Учебник / О.П. Замосковский, А.В. Литвинова.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 344с.

18.  Сурков И.М. Резервы повышения эффективности сельскохозяйственного производства: Учебное пособие для вузов /И.М. Сурков, В.П. Коротеев.- Воронеж: ВГАУ, 2002.- 229С.

19.  Тухина Н.Ю. Развитие региональных рынков подсолнечника и подсолнечного масла/ Н.Ю. Тухина// Аграрная наука- 2006.- №10- с.7-9.

20.  Харченко Л.П. Статистика /Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др.- 2-е изд., перераб. и доп. –М.: ИНФРА-М, 2001-384с.