Таблица 1.7.

                                                                       

Финансовые результаты, млн.р.

Виды продукции	2005г.					2006г.				2007г.				В среднем за 3 года
	1	2	3		4	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4
Растениеводство всего	5043	2533	2510		200	8011	5473	2538	109	14930	6870	8060	263	9328	4958	4370	190
в том числе:
зерно	1687	1280	407		32	2972	1692	1280	76	9849	4934	4915	100	4836	2635	2201	69
подсолнечник	3356	1253	2103		168	5039	3781	1258	33	5081	1936	3145	163	4492	2323	2169	121
Животноводство всего	44505	38605	5900		42	40430	36647	3783	48	59379	63205	-3826	41	48105	46153	1953	44
в том числе:
молоко	10899	8733	2166		25	9788	7090	2698	38	11508	6970	4538	65	10732	7598	3134	43
прирост живой       массы:
КРС	23867	19743	4124		21	17049	13857	3192	23	23000	22574	426	2	21305	18725	2581	15
свиней	9739	10129	-390		-4	13593	15700	-2107	-13	24871	33661	-8790	-26	16068	19830	-3762	-14
Всего по с.-х. производству	49548	41138	8410	242		48441	42120	6321	157	74309	70075	4234	304	57433	51111	6323	234

Примечание:1- выручка от реализации, тыс.руб.

2- затраты средств, тыс.руб.

3- прибыль, тыс.руб.

4- рентабельность, %

Общая величина прибыли от реализации продукции сельского хозяйства в течение 2005-2007 годов имеет в целом тенденцию к снижению. Например, в 2007 году она является убыточной по сравнению с 2005 годом на -4176 тыс.руб.  Это связано с относительно низкими ценами на продукцию сельского хозяйства, сформировавшимися на продовольственном рынке региона, по сравнению с затратами на производство и реализацию.  среднем за 3 года прибыль составила  1953 тыс.руб. ,т.е. животноводство является прибыльным.

В 2005-2007 годах в отрасли животноводства в среднем было затрачено 46153 тыс. руб.  Выручка от реализации продукции распределяется по годам следующим образом: 2005- 44505 тыс.руб., 2006- 40430 тыс.руб., 2007- 59379 тыс.руб. В среднем за все три года объем реализации составил 48105 тыс. руб.

Отрасль растениеводства является второстепенной отраслью, она также обеспечивает предприятие прибылью. В 2005 году она составила 2510 тыс.руб., в 2006 – 2538 тыс.руб., 2007- 8060 тыс.руб. Прибыль за последние три года заметно увеличилась, а значит что растениеводство также является прибыльной отраслью.

Анализ структуры посевных площадей и урожайности.

Для того, чтобы произвести экономико-статистический анализ урожая и урожайности по группе однородных культур, на примере зерновых (тема работы), необходимо, для начала, произвести анализ структуры посевных площадей.

Таблица 2.1

Сельскохозяйственные культуры	2002 г.			2003 г.			2004 г.				2005 г.			2006г.				2007 г.
	площадь, га	% к итогу		площадь, га	% к итогу		площадь, га		% к итогу		площадь, га		% к итогу	площадь, га		% к итогу		Площадь, га		% к итогу
Зерновые и зернобобовые	9347	90		10348	84		8340		90		8634		90	7978		83		8681		90
в том числе:
озимые зерновые	4426	47		2787	27		4330		52		4580		53	4315		52		4686		54
яровые зерновые	4363	47		7125	69		3505		42		3500		41	3105		39		3420		39
зернобобовые	558	6		436	4		505		6		554		6	558		7		575		7
Подсолнечник	989	10		2000	16		971		10		1000		10	1674		17		1000		10
ИТОГО:	10336	100		12348	100		9311		100		9634		100	9652		100		9681		100

По данным таблицы 2.1 построили круговую диаграмму.

Рис.2

Величина секторов:

2002=14*3,6°=50,4°;2003=15*3,6°=54°;2004=12*3,6°=43,2°; 2005=13*3,6°=46,8°; 2006=13*3,6°=46,8°; 2007=13*3,6°=46,8°

Взяв всю посеянную площадь за 100%, мы наглядно видим долю каждого года. Анализируя структуру посевных площадей за 7 лет, мы видим, что в 2002 г. площадь с/х угодий составляет 17%, 2003 г. – 20%, 2004 г – 15%, 2005 г – 16%, 2006- 16%, 2007 – 16%. Следовательно, наибольшая посеянная площадь будет в 2003 году, а наименьшая – в 2004 году. При этом площадь посева под озимые зерновые в 2007 году увеличилась на 260 га по  сравнению с  2002 годом, а под яровые зерновые уменьшилась на 943 га. Это зависело от наличия средств для обработки почвы, рыночной коньюктуры, а также различных севооборотов. Максимальная посеянная площадь подсолнечника в 2003году,а минимальная в 2004г.

Анализ динамики и структуры посевных площадей и урожайности зерновых культур.

Явления общественной жизни, изучаемые социально – экономической статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. С течением времени - от месяца к месяцу, от года к году – изменяется численность населения и его состав, объем производимой продукции, уровень производительности труда и т.д. по этому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – в динамике. Эту задачу статистика решает путем построения и анализа рядов динамики.

Ряд динамики – это ряд числовых значений статистического показателя, расположенных в хронологической последовательности. Каждое числовое значение показателя, характеризующее величину, размер явления, называется уровнем ряда. Кроме уровней, каждый ряд динамики содержит указания о тех моментах либо периодах времени, к которым относятся уровни.

При подведении итогов статистического наблюдения получают абсолютные показатели двух видов. Одни из них характеризуют состояние явления на определенный момент времени: наличие на этот момент каких - либо единиц совокупности или наличие того или иного объема признака. Величину таких показателей можно определить непосредственно только по состоянию на тот или иной момент времени, а потому эти показатели и соответствующие ряды динамики и называют моментными.

Другие показатели характеризуют итоги какого – либо процесса за определенный период (интервал) времени(сутки, месяц, квартал, год). Величину этих показателей можно подсчитать только за какой – либо интервал (период) времени. По этому такие показатели и ряды их значений называются интервальными.  

При анализе динамики используются различные показатели и методы анализа как элементарные, более простые, так и более сложные, требующие соответственно применения более сложных разделов математики.

Простейшими показателями являются:

·   абсолютный прирост;

·   темп роста;

·   темп прироста;

·   абсолютное значение 1% прироста.

Расчет этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда динамики. При этом уровень с которым производится сравнение, называется базисным, так как он является базой сравнения.

Если каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными.    

     Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный  прирост равен разности между сравниваемыми уровнями и измеряется в тех же единицах, что и эти уровни:

  А_б=y_n – y₁

А_б — абсолютный прирост за t единиц времени.

y_n —сравниваемый уровень,

y₁—базисный уровень,.

 

Если за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной абсолютный прирост равен: 

А_ц=y_n – y_n-1
Абсолютный прирост за единицу времени измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня.

Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных приростов равна соответствующему базисному приросту, т.е. общему приросту за весь период.

Более полную характеристику прироста можно получить в том случае, когда абсолютные величины дополняются относительными. Относительными показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста, характеризующие интенсивность процесса роста.
Темп роста (Т_р) показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень:
Т_рб=y_n/y₁ *100

Если за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной темп роста равен:

 Т_рц=y_n/y_n-1 *100
Как и абсолютные приросты, темпы роста для любых рядов динамики сами по себе являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток времени.

Между цепными и базисными темами роста существует определенная взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста за весь соответствующий период.
Темп прироста (Тпр) характеризует относительную величину прироста.Выраженный в процентах темп прироста, показывает, на сколько процентов увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, принятым за 100%. 

Т_пр(%)=Т_р(%)-100%

Следовательно, темп прироста всегда на единицу (или на 100%) меньше соответствующего темпа роста.

При анализе темпов развития никогда не следует упускать из виду, какие абсолютные величины – уровни и абсолютные приросты – скрываются за темпами роста и прироста. Нужно в частности иметь в виду, что при снижении (замедлении) темпов роста и прироста абсолютный прирост может возрастать.

Так же используется такой показатель как абсолютное значение 1% прироста (А):

А=А_пр/Т_пр(%)

         В целях обобщения интенсивности развития изучаемого явления за весь период, рассчитывается для всего ряда динамики среднегодовой коэффициент или темп роста по формуле:

Тр=

Под корнем дано произведение цепных темпов роста в коэффициентах, а степень корня равна числу сомножителей под корнем.

Если неизвестны коэффициенты роста, а известны уровни, то среднегодовой темп роста можно рассчитать по формуле:

Тр=,

где У₁ и У_п – уровни первого и последнего периодов, а и в степени корня равно количеству лет, включая пропущенные.

 Среднегодовой абсолютный прирост равен частному от деления суммы всех цепных абсолютных приростов на их число:

Апр=,

где n – число слагаемых в числителе.

Эта величина может быть также рассчитана по формуле:

Апр=,

где n – число уровней, включая пропущенные;

У_о  – уровень первого периода.

Все расчеты указаны в таблице 2.2,2.3,2.4

Таблица 2.2

Показатели динамики посевных площадей под озимыми зерновыми культурами за последние 5 лет в «Племзаводе им.Ленина»

Годы	Символ	Уровень ряда	Абсолютный прирост, га		Темп роста, %     Коэффициент роста		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста (только по цепному).
			цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2003	У1	2787	-	-	-	-	-	-	-
2004	У2	4330	1543	1543	155,36	155,36	55,36	55,36	27,82
2005	У3	4580	250	1793	105,77	164,33	5,77	64,33	43,33
2006	У4	4315	-265	1528	94,21	154,83	5,79	54,83	-45,77
2007	У5	4686	371	1899	108,6	168,14	8,6	68,14	43,14

Среднегодовой темп роста Т роста =	1,14*100%=114%
Среднегодовой темп прироста Т прироста =	114-100%= 14%
Абсолютный среднегодовой прирост  А прирост =	474,75
Абсолютный среднегодовой прирост через уровни  А прирост = 474,75

Проанализирую данные таблицы 2.2 мы можем сделать следующие выводы: по отношению к предыдущему периоду площадь с/х угодий в 2004 г. на 1543 га больше, чем в 2003 г.,  в 2005 г на 250 га больше, чем в 2004 г; в 2006 г. площадь  меньше на 265 га, чем в 2005 г.; в 2007 г. площадь больше на 371 га, чем в 2006 г. Так в 2007 г. самая большая площадь посева, а в 2003 г. самая маленькая, по сравнению со всеми остальными анализируемыми годами.По отношению же к базисному периоду (2003 г.) в 2004г. площадь больше на 1543 га; 2005г. больше на 1793 га; 2006г. на 1528 га больше; 2007г. на 1899 больше.

Таблица 2.3

Показатели динамики посевных площадей под яровыми зерновыми культурами за последние 5 лет в «Племзаводе им.Ленина»

Годы	Символ	Уровень ряда	Абсолютный прирост, га		Темп роста, %     Коэффициент роста		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста (только по цепному).
			цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2003	У1	7125	-	-	-	-	-	-	-
2004	У2	3505	-3620	-3620	49,19	49,19	-50,81	-50,81	71,25
2005	У3	3500	-5	-3625	99,86	49,12	-0,14	-50,88	35,71
2006	У4	3105	-395	-4020	88,87	43,58	-11,13	-56,42	35,49
2007	У5	3420	315	-3705	110,14	48	10,14	-52	31,06

Среднегодовой темп роста Т роста =	0,83*100%=83%
Среднегодовой темп прироста Т прироста =	83-100%= -17%
Абсолютный среднегодовой прирост  А прирост =	-926,25
Абсолютный среднегодовой прирост через уровни  А прирост = -926,25

В таблице 2.3 площадь с/х угодий по отношению к предыдущему периоду в 2004 г. на 3620 га меньше, чем в 2003 г.,  в 2005 г на 5 га меньше, чем в 2004 г; в 2006 г. площадь  меньше на 395 га, чем в 2005 г.; в 2007 г. площадь больше на 315 га, чем в 2006 г. Так в 2003 г. самая большая площадь посева, а в 2006 г. самая маленькая, по сравнению со всеми остальными анализируемыми годами.

По отношению же к базисному периоду (2003 г.) в 2004г. площадь меньше на 3620 га; 2005г. меньше на 3625 га; 2006г. на 4020 га меньше; 2007г. на 3705 меньше.

Таким образом, видно, что увеличение и уменьшение посевных площадей неравномерно чередуются от года к году.

Таблица 2.4

Показатели динамики посевных площадей под зерновыми и зернобобовыми культурами за последние 5 лет в «Племзаводе им.Ленина»

Среднегодовой темп роста Т роста =	0,96*100%=96%
Среднегодовой темп прироста Т прироста =	96-100%= -4%
Абсолютный среднегодовой прирост  А прирост =	-416,75
Абсолютный среднегодовой прирост через уровни  А прирост = -416,75

Годы	Символ	Уровень ряда	Абсолютный прирост, га		Темп роста, %     Коэффициент роста		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста (только по цепному).
			цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2003	У1	10348	-	-	-	-	-	-	-
2004	У2	8340	-2008	-2008	80,59	80,59	-19,4	-19,4	103,5
2005	У3	8634	294	-1714	103,52	83,44	3,52	-16,56	83,52
2006	У4	7978	-656	-2370	92,4	77,1	-7,6	-22,9	86,32
2007	У5	8681	703	-1667	108,81	83,89	8,81	-16,11	79,8

Анализируя полученные данные можно сказать, что по отношению к предыдущему периоду площадь с/х угодий в 2004 г. на 2008 га меньше, чем в 2003 г.,  в 2005 г на 294 га больше, чем в 2004 г; в 2006 г. площадь  меньше на 656 га, чем в 2005 г.; в 2007 г. площадь больше на 703 га, чем в 2006 г. Так в 2003 г. самая большая площадь посева, а в 2006 г. самая маленькая, по сравнению со всеми остальными анализируемыми годами.

По отношению же к базисному периоду (2003 г.) в 2004г. площадь меньше на 2008 га; 2005г. меньше на 1714 га; 2006г. на 2370 га меньше; 2007г. на 1667 меньше.
Темп прироста, абсолютное значение 1% прироста  и среднегодовые показатели проанализируем по таблице 2.4

Темп прироста показывает, на какой процент уровень данного периода  или момента времени больше (или меньше) базисного уровня. Так в 2003 меньше базисного на 19,4 %, в 2005 г. Больше на 3,52%,в 2006 на 7,6% меньше,а в 2007 году на 8,81%.Абсолютное значение 1% прироста представляет собой сотую часть базисного уровня и в то же время – отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста. Он показывает, сколько физических единиц приходится на 1% прироста. Так большинство физических единиц 103,5 приходится на 1% прироста в 2004 году,  меньшинство – в 2007 году – 79,8.

Обобщающим показателем скорости изменения площади посевов во времени является среднегодовой абсолютный темп прироста. Этот показатель дает возможность установить, насколько в среднем за единицу времени должен увеличиваться уровень ряда (в абсолютном выражении), чтобы, отправляясь от начального уровня за данное число периодов (лет), достигнуть конечного уровня. В нашем случае он составляет -416,75, следовательно.

Обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда динамики служит среднегодовой темп роста, показывающий во сколько раз в среднем за единицу времени изменился уровень динамического ряда. Таким образом, у нас он изменился в 96 раз.

Среднегодовой же темп прироста в нашем случае увеличился лишь на

 -4%.

В статистике используются различные приемы и способы выявления и характеристики основной тенденции– и элементарные, и более сложные.

Укрупнение интервалов. Этот способ заключается в переходе от интервалов менее продолжительных к более продолжительным. При укрупнении интервалов число членов динамического ряда сильно сокращается, в результате чего движение уровня внутри укрупненного интервала выпадает из поля зрения. В связи с этим для выявления основной тенденции и более детальной его характеристики используется сглаживание ряда с помощью скользящей средней – вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, а затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее начиная с третьего и т.д. таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по временному ряду от его начала к концу. Отсюда и название – скользящаясредняя.
Таблица 2.5

Выравнивание площадей посева зерновых и зернобобовых культур по скользящей средней.

Года	Площади
2003	10348	- 27322 24952 25293 -	- 9107,33 8317,33 8431 -
2004	8340
2005	8634
2006	7978
2007	8681

Таблица 2.6

Выравнивание площадей посева озимых зерновых  культур по скользящей средней.

Года	Площади
2003	2787	-	-
2004	4330	11697	3899
2005	4580	13225	4408,33
2006	4315	13581	4527
2007	4686	-	-

Таблица 2.7

Выравнивание площадей посева яровых зерновых  культур по скользящей средней.

Года	Площади
2003	7125	-	-
2004	3505	14130	4710
2005	3500	10110	3370
2006	3105	10025	3341,67
2007	3420	-	-

Однако скользящая средняя не дает аналитического выравнивания тренда.

Аналитическое выравнивание ряда динамики позволяет получить аналитическую модель тренда. Это метод основан на моделировании динамического ряда. При этом уровни динамики рассматриваются как функция от времени:

                                                      

Ŷ_t = f(t)

В зависимости от характера динамического ряда, его функция может быть представлена уравнением прямой или кривой. Для того что бы правильно подобрать то или иное уравнение к данному динамическому ряду используется метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней, наиболее эффективным является графический метод.

Если предварительный анализ показал, что уровни динамики в среднем снижаются на одинаковую величину, то данный аналитический ряд моделируется уравнением прямой   
Ŷ_t = а + B_*t

Ŷ_t – выравненное теоретическое значение уровня динамики;  


а – свободный член;

B – кэффициент динамики;

T – порядковый номер года.

Годы		Порядковый номер года, t	Уровни ряда, у	Расчетные величины		Теоретическое значение уравнений уt=a+вt
				t2	уt
2000		1	27,4	1	27 ,4	23,12
2001		2	25,72	4	51,44	22,38
2002		3	21,0	9	63	21,64
2003		4	19,7	16	78,8	20,9
2004		5	18,4	25	92	20,16
2005		6	13,1	36	78,6	19,42
2006		7	18,6	49	130,2	18,68
2007		8	23,3	64	186,4	17,93
8	36		167,22	204	707,84	164,23

Для расчета параметров A и B строим систему уравнений:
               аn + B∑t =∑y

               а∑t + B∑t²=∑yt
Если:

         B=0 – тенденции нет;

         B>0 – тенденция роста;

         B<0 – тенденция снижения.

Значение B показывает как в среднем изменяется показатель динамики.

Аналитическое выравнивание проводим по таблицам 2.8,2.9,3.0
Таблица 2.8

Выявление тенденций урожайности озимых зерновых культур  за 8 последних лет
167,22=8а+36b

707,84=36а+204b

20,9=a+4b =>a=20,9-4b

19,66=a+5,67b

19,66=20,9-4b+5,67b

-1,24=1,67b

b=-0,74  => a=23,86

Следовательно, уравнение прямой  будет иметь следующий вид:

Yt= 23,86-0,74t
Рис.3

Таблица 2.9

Выявление тенденций урожайности яровых зерновых культур  за 8 последних лет

Годы		Порядковый номер года, t	Уровни ряда, у	Расчетные величины		Теоретическое значение уравнений уt=a+вt
				t2	уt
2000		1	17,1	1	17,1	30,6
2001		2	40,1	4	80,2	30,41
2002		3	30	9	90	30,22
2003		4	78	16	312	30,03
2004		5	25	25	125	29,84
2005		6	25	36	150	29,65
2006		7	25	49	175	29,46
2007		8	-	64	-	29,27
8	36		240,2	204	949,3	239,48

240,2=8а+36в,

949,3=36а+204в.

30,025=a+4b =>a=30,025-4b

237,325=8a+51b

237,325=240,2-36b+51b

-2,875=15b

-0,19=b=> a=30,79

Следовательно, уравнение прямой  будет иметь следующий вид:

Yt= 30,79-0,19t
Рис.4

Таблица 3.0

Выявление тенденций урожайности зерновых  культур  за 8 последних лет

Годы		Порядковый номер года, t	Уровни ряда, у	Расчетные величины		Теоретическое значение уравнений уt=a+вt
				t2	уt
2000		1	18,2	1	18,2	16,67
2001		2	19,54	4	23	16,26
2002		3	13,7	9	41,1	15,85
2003		4	13,5	16	54	15,44
2004		5	15,1	25	75,5	15,03
2005		6	8,3	36	49,8	14,62
2006		7	11,9	49	83,3	14,21
2007		8	23,3	64	186,4	13,8
8	36		123,54	204	531,3	121,88

123,54=8а+36в,

531,3=36а+204в.

15,44=a+4b =>a=15,44-4b

531,3=558,84-144b+204b

-24,54=60b

-0,41=b=> a=17,08

Следовательно, уравнение прямой  будет иметь следующий вид:

Yt= 17,08-0,41b




Индексный анализ.

После того, как мы провели анализ динамики урожайности, нужно провести индексный анализ. Но для этого нужно знать, что такое «индекс». В статистике под индексом понимается относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.)

В международной практике индексы принято обозначать символами (буквой «У» – общие индексы). Знак внизу справа означает период: 0 – базисный; 1 – отчетный.

При исчислении динамических индексов происходит сравнение значения показателя в отчетном периоде со значением этого же показателя за какой-либо предыдущий период, который называют базисным.

В нашей работе требуется произвести индексный анализ валового сбора зерновых культур за два периода базисный и отчетный.

Для анализа используем следующую систему общих индексов:

1) Индекс валового сбора:

Упу=, ∆пу=∑П₁У₁ – ∑П_оУ_о.

Этот индекс показывает во сколько раз  возрос (уменьшился) валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение) валового сбора. Таким образом, 148,39% составляет рост валового сбора в отчетном периоде по сравнению с базисным 2000 годом (таблица 4. №11).

Разность числителя и знаменателя показывает, на сколько процентов возрос (уменьшился) валовой сбор, у нас он увеличился на 2 881,6.

2) Индекс размера посевных площадей:

Ур п.п. = , ∆р.п.п.=(∑П₁ – ∑П_о)*у_о.

Он показывает, что 116,77% составляет рост размера посевной площади.

3) Индекс структуры посевных площадей:

Устр.п.п. =(, ∆стр.п.п.=∑У_оП₁ –У_о ∑П_1.

4)  Индекс урожайности фиксированного состава:

Уу=, ∆у=∑П₁У₁ – ∑П₁У_о.

87,77% составляет рост урожайности фиксированного состава и на -1 230,9 урожайность уменьшилась по сравнению с базовым 2000 годом.

5) Индекс средней урожайности:

Уу =(.

Взаимосвязь индексов выражается следующей зависимостью:

Уу=Уу*Устр.п.п.,

Упу=Уу*Ур.п.п.,

Упу=Уу*Ур.п.п.*Устр.п.п.

Культуры	Базисный период (2000 г)		Отчетный период (2007 г.)		Валовой сбор, ц
	Посевная площадь, га (По)	Урожайность, ц/га (Уо)	Посевная площадь, га (П1)	Урожайность, ц/га (У1)	Базисный ПоУо	Отчетный П1У1	Условный УоП1
1. Озимые зерновые	4315	18,6	4686	23,3	80259,0	109183,8	87159,6
2. Яровые зерновые и зернобобовые	3663	5,8	3995	-	21245,4	-	23171
Всего зерновых и зернобобовых	7978	11,9	8681	23,3	101504,4	109183,8	110330,6

Таблица 3.1

Индексный анализ валового сбора и средней урожайности по группе зерновых культур

Упу=107,57	∆пу=7679,4	Уу=Уу*Устр.п.п   =98,96
Ур п.п.=108,81	∆р.п.п.=8576,6
Устр.п.п.=100	∆стр.п.п= -0,01	Упу=Уу*Ур.п.п    =107,68
Уу=98,96	∆у= -1146,8
Уу=98,9		Упу=Уу*Ур.п.п.*Устр.п.п.   =107,61

Корреляционный анализ показателей урожая и урожайности зерновых культур.
Для более глубокого исследования взаимосвязи социально экономических явлений рассмотренные статистические методы часто оказываются недостаточными, ибо они не позволяют выразить имеющуюся связь в виде определенного математического уровня, характеризующего механизм взаимодействия факторных и результативных признаков. Это устраняет метод анализа регрессий и корреляций — регрессионно – корреляционный  анализ (РКА), являющийся логическим продолжением, углублением более элементарных методов.

РКА заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего зависимость явлений от определяющих его факторов.

РКА состоит из следующих этапов :

1. Предварительный (априорный) анализ;

2. Сбор информации и первичная обработка;

3. Построение модели (уравнения регрессии);

4. Оценка и анализ модели.

Подобное деление на этапы весьма условно, так как отдельные стадии тесно связаны между собой и нередко, результат полученный на одном этапе, позволяет дополнить , скорректировать выводы более ранних стадий РКА.

Основным и обязательным условием корректности применения РКА является однородность исходной статистической совокупности. Так, например если, изучается зависимость урожайности определенной сельскохозяйственной культуры от количества внесенных удобрений, очень важно, чтобы совокупность колхозов была однородна по климатическим условиям, почвенным зонам, специализации и т.п., различие которых оказывает влияние на величину урожайности. 

Регрессионно – корреляционные модели могут быть использованы для решения различных задач: для анализа уровней социально – экономических явлений и процессов, например для анализа хозяйственной деятельности предприятия и вскрытия резервов, для прогнозирования и различных плановых расчетов.

Использование моделей позволяет значительно расширить возможности анализа, в частности анализа хозяйственной деятельности предприятий.

Рассмотрим расчет параметров для линейной парной регрессии.

При парной прямолинейной регрессии, увеличение факторного признака влечет за собой равномерное увеличение или снижение результативного признака. Для того чтобы установить аналитически форму связи необходимо пользоваться методами аналитических группировок, сравнения параллельных рядов и наиболее эффективным графическим методом.

Если связь прямолинейная, то аналитически такая связь записывается уравнением прямой y_x=a+bx. Нужно иметь в виду, уравнение регрессии правильно выражает лишь при условии независимости коэфициентов a₀ и a₁ от факторного признака x либо такой незначительной зависимости, которой можно пренебречь.

Для нахождения параметров a₀ и a₁ строится система нормальных уравнений.

nа+в∑х=∑у,

а∑х+в∑х^2=∑ху.

Парный коэффициент корреляции можно определить по формуле:

Zxy=,

где ху_ср =; х_ср=; у_ср=;

;  .

Расчеты выполняются в таблице 3.2, 3.4,3.6
Таблица 3.2

 Зависимость между урожайностью  озимых зерновых культур в расчете на 1 га посева за 7 лет

№ п/п	Годы	Факторный признак, х (материально-денежные затраты, т.р.), т.р./га	Результативный признак, у (урожайность, ц/га).	Расчетные величины			Теоретическое значение по уравнению yx=a+bx
				х^2	у^2	ху
1	2000	17	27,4	289	750,76	465,8	14,48
2	2001	33	25,72	1089	661,52	848.76	20,24
3	2002	29	21	84`	441	609	18,8
4	2003	-	-	-	-	-	8,36
5	2004	30	18,4	900	338,56	552	19,16
6	2005	30	13,1	900	171,61	393	19,16
7	2006	32	18,6	1024	345,96	595,2	19,88
8	2007	53	23,3	2809	542,89	1234,9	27,44
Итого:		224	147,52	7852	3252,3	4698,66	147,52

аn+в∑х=∑у;

а∑х+в∑х²=∑ху.

8а+224в=147,52

224а+7852в=4698,66.

a+28b=18,44 =>a=18,44-28b

a+35,05b=20,98

7,05b=2,54

b=0,36 =>a=8,36

yx=8,36+0,36x

х_сру_ср=4698,66/8=587,33;  х_ср=224/8=28; у_ср=147,52/8=18,44.

 – дисперсия факторного признака;

 =8,16 – дисперсия результативного признака.

Здесь параметр «а» показывает усредненное влияние на результативный     признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов; параметр «в» показывает, насколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения. А параметр «n» – объем исследуемой совокупности.

R_ху=

Так как величина линейного коэффициента корреляции находится в пределах 0< R_ху<1, то выявляется прямой характер связи. Интерпретация связи – с увеличением Х уменьшается У и наоборот.

Корреляционную зависимость можно определить по хозяйствам района за один год. Применение корреляции в динамических рядах имеет несколько особенностей, недоучет которых не позволяет получить правильной оценки взаимосвязи между признаками.

В рядах динамики из-за автокорреляции влияние изменений уравнений предыдущих рядов на последующие, необходимо из уровней каждого ряда исключить тренд – основную тенденцию, налагаемую на ряд развитием во времени, и найти корреляцию отклонений от тренда по формуле (используется для измерения тесноты связи между исследуемыми рядами) (таблица 5. №13):

R_ху=.

Рис.5
Таблица 3.3

	Исключение тренда. Корреляция отклонений от тренда. Расчеты за 8лет по озимым зерновым культурам.
№п/п		Годы	Факторный признак,  х	Результативный признак, у	Разность между смежными уровнями		Расчетные величины
					∆х	∆у	∆^2х	∆^2у	∆х∆y
1		2000	17	27,4	-	-	-	-	-
2		2001	33	25,72	16	-1,68	256	2,82	-26,88
3		2002	29	21	-4	-4,72	16	22,28	18,88
4		2003	0	0	-29	-21	841	441	609
5		2004	30	18,4	30	18,4	900	338,56	552
6		2005	30	13,1	0	-5,3	0	28,09	0
7		2006	32	18,6	2	5,5	4	30,25	11
8		2007	53	23,3	21	4,7	441	22,09	98,7
Итого:			224	147,52	36	-4,1	2458	885,09	1262,7

R_ху=
Исследование динамики социально-экономических явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития и моделей взаимосвязи дают основание для прогнозирования – определения будущих размеров уровня экономического явления.
Таблица 3.4

 Зависимость между урожайностью  яровых зерновых культур в расчете на 1 га посева за 7 лет

№ п/п	Годы	Факторный признак, х (материально-денежные затраты, т.р.), т.р./га	Результативный признак, у (урожайность, ц/га).	Расчетные величины			Теоретическое значение по уравнению yx=a+bx
				х^2	у^2	ху
1	2000	39	17,1	1521	292,41	666,9	10,46
2	2001	40,1	14,93	1608,01	222,9	598,69	10,64
3	2002	30	7,7	900	59,29	231	9,02
4	2003	78	13,68	6084	187,14	1067,04	16,7
5	2004	25	12,6	625	158,76	315	8,22
6	2005	25	3,3	625	10,89	82,5	8,22
7	2006	25	5,8	625	33,64	145	8,22
8	2007	25	4,55	625	20,7	113,75	8,22
Итого:		287,1	79,66	12613,01	985,74	3219,88	79,7

аn+в∑х=∑у;

а∑х+в∑х²=∑ху.

8а+287,1в=79,66

287,1а+12613,01в=3219,88

a+35,89b=9,96 =>a=9,96-35,89b

a+43,93b=11,22

8,04b=1,26

b=0,16 =>a=4,22

yx=4,22+0,16x

х_сру_ср=3219,88/8=402,48;  х_ср=287,1/8=35,89; у_ср=79,66/8=9,96.

 – дисперсия факторного признака;

 – дисперсия результативного признака.

Таблица 3.5 Исключение тренда. Корреляция отклонений от тренда. Расчеты за 8лет по озимым зерновым культурам.
№п/п	Годы	Факторный признак,  х	Результативный признак, у	Разность между смежными уровнями		Расчетные величины
				∆х	∆у	∆^2х	∆^2у	∆х∆y
1	2000	39	17,1	-	-	-	-	-
2	2001	40,1	14,93	1,1	-2,17	1,21	4,71	-2,39
3	2002	30	7,7	-10,1	-7,23	102,01	52,27	73,02
4	2003	78	13,68	48	5,98	2304	35,76	287,04
5	2004	25	12,6	-53	-1,08	2809	1,17	57,24
6	2005	25	3,3	0	-9,3	0	86,49	0
7	2006	25	5,8	0	2,5	0	6,25	0
8	2007	25	4,5	0	-1,3	0	1,69	0
Итого:		287,1	79,61	-14	-12,6	5216,22	188,34	414,92

R_ху=
Таблица 3.6

 Зависимость между урожайностью  зерновых и зернобобовых культур в расчете на 1 га посева за 7 лет

№ п/п	Годы	Факторный признак, х (материально-денежные затраты, т.р.), т.р./га	Результативный признак, у (урожайность, ц/га).	Расчетные величины			Теоретическое значение по уравнению yx=a+bx
				х^2	у^2	ху
1	2000	60	18,2	3600	331,24	1092	16,11
2	2001	77,9	19,54	6068,41	381,81	1522,17	14,14
3	2002	64	13,7	4096	187,69	876,8	15,67
4	2003	84	13,5	7056	182,25	1134	13,47
5	2004	62	15,1	3844	228,01	936,2	15,89
6	2005	63	8,3	3969	68,89	522,9	15,78
7	2006	65	11,9	4225	141,61	773,5	15,56
8	2007	53	23,3	2809	542,89	1234,9	16,88
Итого:		528,9	123,54	35667,41	2064,39	8092,47	123.54

1. Курсовая Решение управленческой задачи методом анализа иерархий
2. Практическая работа на тему Физиология сельскохозяйственных животных 2
3. Реферат Управление с помощью ЭВМ
4. Реферат Уровни научного знания эмпирический, теоретический, метеотеоретический
5. Реферат на тему Klinefelter Syndrom Essay Research Paper KLINEFELTER SYNDROMETHE
6. Реферат на тему Gothic And Egyptian Architect Essay Research Paper
7. Биография на тему Жизнь и творчество Солженицина
8. Реферат Рынок средств производства
9. Реферат Культурные достижения человечества первобытной эпохи
10. Курсовая на тему Метафизика астрологии в философии Древней Стои