Реферат Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса в сельскохозяйственных предприят
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Федеральное государственное общеобразовательное учреждение
Высшего профессионального образования
« Вятская сельскохозяйственная государственная академия»
Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования экономических процессов.
КУРСОВАЯ РАБОТА
по статистике
Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса в сельскохозяйственных предприятиях Оричевского и Орловского районов Кировской области.
Выполнила: К. А. Чарушина, студентка гр. ЭЭу-412
Руководитель: Е.Н. Гришина, доцент
Регистрационный номер:
Дата сдачи на проверку:
Оценка после защиты:
Киров 2009
СОДЕРЖАНИЕ
Введение………………………………………………………………………….. …3
1. Экономические показатели условий и результатов деятельности с.х. предприятий………………………………………………………………………….4
2. Обоснование объема и оценка параметров статистической
совокупности…………………………………………………………………….13
2.1. Обоснование объема выборочной совокупности………………………...13
2.2. Оценка параметров и характеристика распределения статистической совокупности………………………………………………………………………..15
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления………………………………………………………………...22
3.1. Метод статистических группировок……………………………………...22
3.2. Дисперсионный анализ………………………………………………..…..26
3.3. Корреляционно-регрессионный анализ………………………………......29
Заключение…………………………………………………………………….……33
Список литературы…………………………………………………………………35
Приложения..………………………………………………………………………..36
Введение
Скотоводство – одна из основных отраслей животноводства, занимающаяся разведением КРС. В объеме товарной продукции животноводства доля скотоводства составляет более 55%. Для большинства регионов страны скотоводство является важнейшей отраслью сельского хозяйства. Скотоводство дает такие ценные продукты питания, как молоко и мясо, служит источником сырья для пищевой, кожевенной и других видов промышленности. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по своим вкусовым качествам. Высокая эффективность выращивания КРС по сравнению со многими другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности, быстрым и равномерным оборотом средств.
Целью написания работы является: проведение экономико-статистического анализа эффективности производства мяса в сельскохозяйственных предприятиях Кировской области (Оричевский и Орловский район).
Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:
1. Рассмотреть экономические показатели условий и результатов деятельности с. х. предприятий районов Кировской области.
2. Дать обоснование объема и оценку параметров статистической совокупности.
3. Провести экономико-статистический анализ взаимосвязей между отдельными признаками явлений на основе метода статистических группировок, дисперсионного и корреляционно-регрессионного анализа.
4. По результатам исследования сделать обобщающие выводы.
При написании работы будут использованы методы статистического наблюдения, метод статистических группировок, корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ, а так же графический и табличный методы.
1. Экономические показатели условий и результатов деятельности
с.х. предприятий
Экономическую характеристику хозяйств следует начинать с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности определяются показатели наличия среднегодовой 5 работников с.-х. производства, выручки и прибыли от продаж с.-х. продукции.
Показатели определяются в расчете на одно предприятие, затем их целесообразно сопоставить с аналогичными показателями передовых хозяйств или средними данными по области.
Таблица 1 – Показатели размера предприятий
| Показатель | В среднем на 1 предприятие | ||
| Оричевский район | Орловский район | по совокупности | |
| Выручено от продаж с.-х. продукции, тыс. руб. | 28690 | 16358 | 19055 |
| Среднесписочная численность работников, всего чел | 159 | 121 | 141 |
| в т.ч. Занятых в с.-х. производстве | 146 | 110 | 125 |
| Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб. | 71429 | 37739 | 62507 |
| Материальные затраты на производство с.-х. продукции, тыс. руб. | 23630 | 15200 | 17205 |
| Поголовье коров, гол. | 474 | 310 | 337 |
| Посевная площадь зерновых культур, га | 977 | 824 | 1136 |
По всем показателям лидирует Оричевский район. В среднем на одно предприятие по Оричевскому району выручка от продажи сельскохозяйственной продукции составила 28690 тыс. руб., а по Орловскому – 16358 тыс. руб., что свидетельствует о больших объемах продажи сельхозяйственной продукции предприятий Оричевского района по сравнению с предприятиями Орловским района (больше на 12332 тыс. руб.)
Среднесписочная численность работников Оричевского района превышает численность работников Орловского района на 38 человек.
Показатель среднегодовой стоимости основных производственных фондов Оричевского района больше на 33690 тыс. руб. , чем в Орловском районе.
Поголовье коров в с.х. предприятиях Оричевского района на 164 гол. больше, чем количество голов в с.х. предприятиях Орловского района, посевные площади зерновых культур также больше в Оричевском районе.
Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, необходимо изучение структуры выручки по отраслям и видам продукции (таблица 2).
Таблица 2 – Состав и структура выручки от продажи с.-х. продукции
| Продукция | Всего выручки, тыс. руб. | В % к итогу | ||||
| Оричевский район | Орловский район | по совокупности | Оричевский район | Орловский район | по совокупности | |
| Продукция растениеводства, всего | 8129 | 5892 | 14021 | 2,6 | 3,3 | 2,83 |
| в т.ч.: | | | | | | |
| - зерно | 6131 | 4066 | 10197 | 2,0 | 2,3 | 2,06 |
| - прочая продукция | 1998 | 1826 | 3824 | 0,6 | 1,0 | 0,77 |
| Продолжение таблицы 2 – Состав и структура выручки от продажи с.-х. продукции | ||||||
| Продукция животноводства, всего | 307459 | 174044 | 481503 | 97,4 | 96,7 | 97,17 |
| в т.ч.: | | | | | | |
| - молоко | 215082 | 92006 | 307088 | 68,2 | 51,1 | 61,97 |
| - мясо КРС | 82797 | 37468 | 120265 | 26,2 | 20,8 | 24,27 |
| - прочая продукция | 9580 | 44570 | 54150 | 3,0 | 24,8 | 10,93 |
| ВСЕГО | 315588 | 179936 | 495524 | 100,0 | 100,0 | 100,0 |
Предприятия Оричевского и Орловского районов больше специализируются на продукции животноводства (97,4% и 96,7% соответственно в структуре выручки), которая представлена производством молока, мяса КРС, а также прочей продукцией. На 17,1 п.п. выручка от продажи мяса в Оричевском районе выше, чем Орловском районе. В структуре выручки от продажи мяса КРС лидирует Оричевский район, превышая показатель Орловского района на 5,4 п.п. В среднем по совокупности наибольший удельный вес в структуре выручки от продажи продукции животноводства занимает молоко.
Из расчетов видно, что выручка от продажи продукции растениеводства занимает незначительную долю в структуре предприятий Оричевского и Орловского районов (2,6 % и 3,3% соответственно). Выручка по совокупности предприятий 14021 тыс. руб. или 2,83%. Наибольший удельный вес в структуре продукции растениеводства в обоих районах занимает производство зерна.
Для характеристики ресурсного потенциала предприятий изучаемой совокупности определим показатели производительности труда (выручка в расчете на одного среднесписочного работника); фондовооруженности (среднегодовая стоимость основных производственных фондов, приходящаяся на одного работника); фондоотдачи (величина выручки, полученная в расчете на 100 руб. основных фондов); фондоемкости (показатель, обратный фондоотдаче); материалоотдачи (выручка в расчете на 100 руб. материальных затрат).
Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий.
| Показатель | В среднем | |||
| по районам области | по совокупности | по области | ||
| Оричевский район | Орловский район | |||
| Доля работников, занятых в с.х. производстве, в общей численности работающих, % | 91,73 | 90,2 | 91,07 | 89,19 |
| Приходится на 1 работника, тыс. руб.: | | | | |
| - выручки от продаж | 196,13 | 149,32 | 176,09 | 176,03 |
| - затрат на оплату труда | 69,56 | 47,90 | 60,31 | 45,99 |
| Фондовооруженность, тыс. руб. | 488,33 | 344,50 | 426,74 | 899,56 |
| Фондоотдача, руб. | 0,40 | 0,43 | 0,41 | 0,20 |
| Фондоёмкость, руб. | 2,49 | 2,31 | 2,42 | 5,11 |
| Материалоотдача, руб. | 1,21 | 1,08 | 2,92 | 1,16 |
Согласно расчетам, представленным в таблице: на 1 среднесписочного работника Оричевского района приходится 196,13 тыс. руб. выручки, что на 46,81 тыс. руб. больше этого показателя по Орловскому району. В Оричевском районе затраты по оплате труда составляют 69,56 тыс. руб. ,что значительно выше среднего областного уровня, который составляет 45,99 тыс. руб. В Орловском же районе этот показатель составляет 47,90 тыс. руб. , что на 21,66 тыс. руб. меньше, чем в Оричевском. Фондовооруженность и фондоотдача являются факторами роста производительности труда. Фондовооруженность в Оричевском районе выше в 1.4 раза, чем в Орловском, но на 411,23 тыс. руб. меньше среднего областного уровня. Фондоотдача по обоим районам приблизительно одинаковая (0,4 и 0,43 руб.) и превышает показатели по области на 0.2 руб. Это говорит, что предприятия Орловского района эффективно используют основные производственные фонды. Что касается фондоемкости, то она составляет 2,49 руб. в Оричевском районе, что на 0,18 руб. больше уровня Орловского района и на 2,62 руб. меньше, чем по области в среднем. Показатель материалоотдачи по районам, не сильно варьируется, в Оричевском районе – 1.21 руб., в Орловском 1,08 руб. Это говорит о том, что на с.х. предприятиях районов материалы используются эффективно.
Эффективность деятельности предприятий определяется эффективностью производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий такими показателями являются урожайность, удой молока от 1 коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции (таблица 4).
Таблица 4 – Эффективность производства с.-х. продукции
| показатель | В среднем по хозяйствам районов | ||
| Оричевский район | Орловский район | по совокупности 2-х районов | |
| Урожайность зерновых, ц/га | 19,7 | 13,3 | 16,5 |
| Удой молока от 1 коровы, ц | 60,8 | 44,4 | 52,57 |
| Среднесуточный прирост, г | 612,0 | 405,0 | 508,5 |
| Себестоимость 1 ц зерна, руб. | 269,0 | 333,0 | 301,0 |
| Себестоимость 1 ц молока, руб. | 607,0 | 545,0 | 576,0 |
| Продолжение таблицы 4 – Эффективность производства с.-х. продукции | |||
| Себестоимость 1 ц прироста крупного рогатого скота, руб. | 5533,0 | 6077,0 | 5805,0 |
По данным таблицы видно, что урожайность зерновых выше в Оричевском районе (на 6,4 ц/га), при этом себестоимость 1 ц равна 269,00 руб., а в Орловском районе себестоимость – 333,00 руб. Что касается удоя молока, то в Оричевском районе удой – 60,8 ц, что выше, чем в Орловском на 16,4 ц, при этом и себестоимость 1 ц молока выше, чем в Орловском районе на 62 руб. Среднесуточный прирост больше в Оричевском районе и составляет
Анализ состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, может быть проведен на основе показателей, представленных в таблице 5.
Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.-х. продукции
| Элементы затрат | Оричевский район | Орловский район | ||
| тыс. руб. | % к итогу | тыс. руб. | % к итогу | |
| Оплата труда с отчислениями на социальные нужды | 111930 | 28,00 | 57718 | 23,66 |
| Материальные затраты | 259928 | 64,80 | 167203 | 68,55 |
| Амортизация основных средств | 15205 | 3,80 | 9325 | 3,82 |
| Прочие затраты | 13752 | 3,40 | 9661 | 3,96 |
| Итого затрат по основному производству | 400815 | 100,00 | 243907 | 100,00 |
Наибольший удельный вес среди всех элементов затрат в обоих районах занимают материальные затраты, наименьший – прочие затраты в Оричевском, в Орловском районе – амортизация основных средств. Оплата труда в Оричевском районе (28,00%) занимает больший удельный вес, нежели в Орловском районе (23,66%). Затраты по основному производству в Оричевском районе составляют 358170 тыс. руб., что на 156908 тыс. руб. больше, чем в Орловском районе, это может быть связано с большими объемами производства.
Обобщающая оценка результатов производственно-финансовой деятельности предприятий дается на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6).
Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий
| показатель | В среднем | ||
| по районам области | по совокупности | ||
| Оричевский район | Орловский район | ||
| Приходится на 1 предприятие, тыс. руб.: | | | |
| -полной себестоимости с.-х. продукции | 24593 | 15257 | 19923 |
| - выручки от продаж | 28690 | 16358 | 22524 |
| - прибыли (+), убытка (-) | 4097 (+) | 1101 (+) | 2599 (+) |
| Окупаемость затрат, руб. | 1,17 | 1,07 | 1,13 |
| Рентабельность продаж, % | | | |
| - без учета субсидий | 14,28 | 6,73 | 11.5 |
| - с учетом субсидий | 18,30 | 10,34 | 5,13 |
Прибыль (убыток) = Выручка от продаж - Полная себестоимость + Субсидии
Окупаемость затрат = Выручка / Полная себестоимость
Рентабельность с учетом субсидий = (Прибыль (убыток) + Субсидии / Полная себестоимость)* 100%
Рентабельность без учета субсидий = (Прибыль (убыток) / Полная себестоимость) * 100%
Таким образом, финансовые результаты деятельности предприятий Оричевского района превосходят результаты предприятий Орловского района, которые имеют прибыль 4097 тыс. руб. в расчете на одно предприятие. Окупаемость затрат показывает, что на 1 затраченный рубль в Оричевском районе приходится 0,17 руб. , а в Орловском – 0,07 руб. выручки. Рентабельность продаж, как с учетом субсидий, так и без них выше в Оричевском районе (в 2 раза – без учета субсидий и в 1,77 раза с субсидиями). Это говорит о том, что предприятия Оричевского района эффективнее используют все имеющиеся ресурсы.
Из всего выше сказанного можно сделать вывод о том, что по большему числу показателей эффективности лидируют предприятия Оричевского района, а значит, предприятия Оричевского района работают эффективнее. Предприятия ориентированы на животноводческую продукцию, и значительную долю выручки получают именно от реализации продукции животноводства.
2 Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности
2.1 Обоснование объема выборочной совокупности
Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. В рекомендуемую для исследования совокупность включены хозяйства Оричевского и Орловского районов Кировской области. Однако между ними имеются различия. Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:
где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0,954 t=2);
V – Коэффициент вариации признака.
Расчетные данные к таблице 7 в приложении А.
Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки
| показатель | фактические значения | необходимая численность выборки при εmax=14,4% | ||
| | | | ||
| Среднесуточный прирост, г | 484,3 | 29,32 | 12,8 | 17 |
| затраты на 1 голову, тыс.руб. | 9,62 | 26,50 | 11,57 | 14 |
| себестоимость 1 ц прироста от выращивания и откорма, руб. | 6246,1 | 28,46 | 12,43 | 17 |
Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации Vн≤33%. Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 21 хозяйству (n=21):
εmax=
В таблице 7 представлен необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,4%, т.е.
где V – фактическое значение коэффициента вариации.
Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки выборки по 3-м показателям, необходимо отобрать от 14 до 17 хозяйств. А для того чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 21 единицам, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%.
2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности
Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.
Рядом распределения называется группировка единиц совокупности по величине какого-либо варьирующего признака.
Ряды распределения могут быть дискретными, если варианты представлены целыми числами, и интервальными, если варианты представлены интервалами.
Дискретный ряд строится в том случае, если небольшое число вариантов признака представлено в виде прерывных чисел. Если же признак изменяется непрерывно, то строят интервальный вариационный ряд распределения.
1. Ранжированный ряд распределения предприятий по среднесуточному приросту, (г):
147 308 317 342 354 379 403 430 444 479 486 513 535 550 597 601 605 612 685 691 692.
Поскольку вариант
2. Количество интервалов (групп):
k=1+3,322 lg N,
где N – число единиц совокупности.
Где N=20 и lg 20 = 1,301
k=1+3,322*1,301=5,32≈5
3. Шаг интервала:
где xmax и xmin – наибольшее и наименьшее значение группировочного признака.
k – количество интервалов.
4. Границы интервалов:
Xmin=308 – нижняя граница первого интервала
Xmin+h=308+76,8=384,8 – верхняя граница первого интервала
Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала
I. 308 – 384,8
II. 384,8 – 461,6
III. 461,6 – 538,4
IV. 538,4 – 615,2
V. 615,2 – 692
5. Число единиц в каждом интервале
Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту
| Группы хозяйств по среднесуточному приросту, г | Число хозяйств |
| 308 – 384,8 | 5 |
| 384,8 – 461,6 | 3 |
| 461,6 – 538,4 | 4 |
| 538,4 – 615,2 | 5 |
| 615,2 – 692 | 3 |
| ИТОГО | 20 |
Для наглядности интервальные ряды изображают графически в виде гистограммы. Для ее построения на оси абсцисс откладывают интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствующими частотами интервалов. Гистограмма распределения хозяйств по среднесуточному приросту представлена в приложении Б.
Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели.
1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака.
Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:
Мода – наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле:
хmo – нижняя граница модального интервала;
h – величина интервала;
r1 – разность между частотой модального и домодального интервала;
r2 – разность между частотой модального и послемодального интервала.
Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:
где
2) Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Таблица – 9 Расчетные данные для определения показателей вариации, асимметрии и эксцесса
| Серединное значение интервала среднесут. прироста, г (xi) | Число хозяйств (fi) | отклонения от х= | 492,24 | | |
| | | | | ||
| 346,4 | 5 | -145,84 | 106346,52 | -15509577,64 | 2261916803,53 |
| 423 | 3 | -69,24 | 14382,53 | -995846,57 | 68952416,58 |
| 500 | 4 | 7,76 | 240,87 | 1869,15 | 14504,63 |
| 576,8 | 5 | 84,56 | 35751,97 | 3023186,41 | 255640643,17 |
| 653,6 | 3 | 161,06 | 77820,96 | 12533845,55 | 2018701165,41 |
| Итого | 20 | х | 234542,85 | -946524,21 | 4605225533,32 |
1) Дисперсия:
2) Среднее квадратическое отклонение:
3) Коэффициент вариации:
4) Коэффициент ассиметрии:
Так как As<0, распределение имеет левостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: Mo > Me>
5) Эксцесс:
Так как Es < 0 ,распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.
Таким образом, средний уровень среднесуточного прироста в хозяйствах исследуемой совокупности составил
Для того чтобы определить возможность проведения экономико-статистического исследования по совокупности с.х. предприятий необходимо проверить статистическую гипотезу о соответствии их фактического (эмпирического или исходного) распределения по величине характеризующего признака нормальному (теоретическому) распределению.
Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона (χ2), фактическое значение которого определяется по формуле:
где
Результаты расчета значений представлены в таблице 10.
Теоретические частоты для каждого интервала определяют в следующей последовательности:
1) Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t): t=
2) Используя математическую таблицу «Значения функции
3) Определим теоретические частоты по формуле
fm=
где n – число единиц в совокупности;
h – величина интервала.
4) Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е.
Таким образом, фактическое значение критерия составило: χ2факт=3,55
Таблица -10 Расчет критерия Пирсона χ2факт
| Серединное значение интервала среднесуточного прироста, г | Число хозяйств | | φ(t) | | |
| (xi) | (fi) | t | табличное | fm | - |
| 346,4 | 5 | 1,34 | 0,1626 | 3 | 1,33 |
| 423,0 | 3 | 0,64 | 0,3251 | 5 | 0,80 |
| 500,0 | 4 | 0,07 | 0,3980 | 6 | 0,67 |
| 576,8 | 5 | 0,78 | 0,2943 | 4 | 0,25 |
| 653,6 | 3 | 1,48 | 0,1334 | 2 | 0,5 |
| Итого | 20 | x | x | 20 | 3,55 |
По математической таблице «Распределение χ2» определяем критическое значение критерия χ2 при числе степени свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (в экономических исследованиях чаще всего используют уровень значимости равный 0,05). При v=5-1=4 и α=0,05 χ2табл=9,95
Поскольку фактическое значение критерия (χ2факт) меньше табличного (χ2табл) ,отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности производства молока на примере 20 предприятий Кировской области.
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления
3.1 Метод статистических группировок
Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния на результаты производства следует начинать с логического анализа причинно-следственных взаимосвязей между показателями, состав которых определяется темой проводимого исследования.
Первая группировка
1. Выбрав показатель затраты на 1 голову крупного рогатого скота в качестве факторного признака, в качестве результативного следует рассматривать среднесуточный прирост.
2. Ранжированный ряд распределения предприятий по затратам на одну голову, (тыс.руб.):
4,121 5,721 6,333 6,578 7,063 7,842 8,775 9,052 9,613 10,122 10,153 10,351 10,543 10,550 10,822 11,271 11,408 11,652 11,846 13,553 14,645
3. Величина интервала групп:
где Хmax- наибольшее значение группировочного признака;
Хmin- наименьшее значение группировочного признака;
К – количество групп.
4. Границы интервалов групп и число предприятий в них
От 4,121 до 7,629 – 5 хозяйств
От 7,629 до 11,137 – 10 хозяйств
От 11,137 до 14,645 – 6 хозяйств
По полученным группам и по совокупности в целом определим сводные итоговые данные, а на их основе – относительные и средние показатели (приложение В)
Полученные показатели представляем в виде итоговой группировочной таблице (таблица 11) и проведём их анализ.
Таблица 11- Влияние затрат на среднесуточный прирост
| Группы предприятий по затратам на 1 голову | Число предприятий | В среднем по группам | ||
| Затраты на 1 голову, тыс. руб. | Среднесуточный прирост, г | Среднегодовое поголовье коров, гол | ||
| 4,121 до 7,629 | 5 | 5,963 | 342,2 | 544 |
| 7,629 до 11,137 | 10 | 9,782 | 491,5 | 606 |
| 11,137 до 14,645 | 6 | 12,395 | 590,6 | 854 |
| В среднем | 7 | 9,619 | 484 | 663 |
Анализ группировки показывает, что с последовательным увеличением затрат на 1 корову от первой группы ко второй и третьей наблюдается увеличение среднесуточного прироста, так во второй группе предприятий данный показатель больше, чем в первой группе на
Рост среднесуточного прироста в третьей группе по сравнению со второй на
Вторая группировка
1. Выбрав показатель среднесуточный прирост в качестве факторного признака, в качестве результативного следует рассматривать себестоимость 1 ц прироста.
2. Ранжированный ряд распределения по среднесуточному приросту(г.):
147 308 317 342 354 379 403 430 444 479 486 513 535 550 597 601 605 612 685 691 692
Поскольку вариант
3. Величина интервала групп
4. Границы интервалов групп и число предприятий в них
От 308 до 436 – 7 хозяйств
От 436 до 564 – 6 хозяйств
От 564 до 692 – 7 хозяйств
Группировка проведена на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду.
По полученным группам и по совокупности в целом определим сводные итоговые данные, а на их основе – относительные и средние показатели (приложение Г)
Полученные показатели представляем в виде итоговой группировочной таблицы (таблица 12) и проводим их анализ.
Таблица 12 – Влияние среднесуточного прироста на себестоимость 1 ц мяса
| Группы предприятий по среднесуточному приросту | Число предприятий | В среднем по группам | ||
| Среднесуточный прирост, г | Себестоимость 1 ц прироста КРС, руб. | Выручка от продажи мяса КРС в расчете на 1голову, тыс.руб. | ||
| до 436 | 7 | 361,857 | 6239,285 | 6,336 |
| От 436 до 564 | 6 | 501,166 | 6537,833 | 7,709 |
| Свыше 564 | 7 | 640,428 | 5221,714 | 10,168 |
| В среднем | 7 | 501,150 | 5972,700 | 8,089 |
Анализ группировки показывает, что с увеличением среднесуточного прироста во второй группе наблюдается незначительное повышение себестоимости 1 ц прироста, в третьей же группе себестоимость снижается. Так во второй группе предприятий среднесуточный прирост больше, чем в первой группе на
3.2 Дисперсионный анализ
Для оценки существенности различия между группами по величине какого-либо признака используется критерий Фишера (F-критерий), фактическое значение которого определяется по формуле
где
Статистическая оценка существенности различия между группами по затратам на 1 голову.
1. Определим величину межгрупповой дисперсии (
где
m – Число групп;
n – Число вариантов в группе.
2. Определим величину остаточной дисперсии (
где
N – общее число вариантов (N =21)
Общую вариацию определяют по формуле:
где
Для определения общей вариации затрат необходимо использовать все варианты исходной совокупности (тыс. руб.)
3. Определяем фактическое значение критерия Фишера:
Fфакт =
Фактическое значение F-критерия сравнивают с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой (Vм/гр) и остаточной (Vост) дисперсии.
Vм/гр = m-1=3-1=2; Vост = (N-1)-(m-1)=(21-1)-(3-1)=18.
Fтабл при Vм/гр=2 и Vост = 18 составило около 3,55
Так как Fфакт>Fтабл, то влияние затрат на 1 голову следует признать существенным.
Величина эмпирического коэффициента детерминации:
Оценим вариацию предприятий по себестоимости 1 центнера прироста, для этого используем результаты второй группировки (Таблица 12). Вначале определим межгрупповую вариацию и дисперсию:
Для определения общей вариации себестоимости необходимо использовать все варианты исходной совокупности (руб.)
Определяем фактическое значение критерия Фишера:
Fфакт =
Фактическое значение F-критерия сравнивают с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой (Vм/гр) и остаточной (Vост) дисперсии.
Vм/гр = m-1=3-1=2; Vост = (N-1)-(m-1)=(21-1)-(3-1)=18.
Fтабл при Vм/гр=2 и Vост = 18 составило около 3,55
Так как Fфакт<Fтабл, то различи между группами обусловлено влиянием случайных факторов.
Величина эмпирического коэффициента детерминации:
Таким образом, различие между группами по уровню вариации затрат на 1 голову КРС является более значительным по сравнению с вариацией себестоимости 1 центнера прироста.
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ
На основе логического анализа и системы группировок выявляется перечень признаков: факторных и результативных, который может быть положен в основу формирования регрессионной модели связи. Если результативный признак находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии.
Например, для выражения взаимосвязи между затратами на 1 корову (х1), среднесуточным приростом (х2) и себестоимостью 1 ц мяса (У) может быть использовано следующее уравнение:
Параметры а0 , а1 , а2 определяются в результате решения системы 3-х нормальных уравнений:
В результате решения данной системы на основе исходных данных по 21 предприятию было получено следующее уравнение регрессии (Приложение Д, приложение Е):
Коэффициент регрессии а1 = 1449,79 показывает, что при увеличении затрат на 1 тыс.руб. в расчете на 1 голову себестоимость 1 ц прироста увеличится на 1449,79 руб.(при условии постоянства уровня интенсивности затрат). Коэффициент а2 = -42 свидетельствует о среднем уменьшении себестоимости 1 ц прироста на 42 руб. при увеличении среднесуточного прироста. Знак коэффициента регрессии показывает прямую связь (“+”) или обратную связь (“-”).
Теснота связи между признаками, включёнными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции:
где
В результате решения (Приложение Ж) коэффициенты парной корреляции равны:
Следовательно, между себестоимостью (У) и затратами на 1 голову (х1) связь прямая слабая, между себестоимостью 1 ц прироста и среднесуточным приростом (х2) связь обратная слабая. При этом имеет место мультиколлинеарность, так как между факторами существует более тесная связь, чем между каждым отдельным фактором и результатом.
Между всеми признаками связь слабая, так как R=0,006. Коэффициент множественной детерминации Д=0,0062*100%=0,0036% вариации 1 ц прироста определяется влиянием факторов, включенных в модель.
Для оценки значимости полученного коэффициента R используют критерий F-Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:
где n – число наблюдений; m – число факторов.
Фактическое значение F-критерия сравнивают с табличным.
V1 = 21-2=19; V2 = m-1=2-1=1.
Fтабл при V1=19 и V2 = 1 составило 4,35
Поскольку Fфакт. < Fтабл., то значение коэффициента R следует признать не достоверным, а связь между
Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, наряду с коэффициентами регрессии и корреляции определяют коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.
Коэффициенты эластичности показывают на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:
Э=
Э
Таким образом, изменение на 1% затрат на 1 голову ведет к среднему увеличению себестоимости 1 ц прироста на 2,23%, а изменение на 1% среднесуточного прироста – к среднему ее снижению на 3,26%.
При помощи β-коэффициентов дается оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают на какую часть своего среднего квадратического отклонения (σу) изменится результативный признак с изменением соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения (σхi).
β1=a1*
β2=a2*
То есть наибольшее влияние на себестоимость 1 ц прироста с учетом вариации способен оказать второй 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*
d2= β2*
Сумма коэффициентов отдельного определения равна коэффициенту множественной детерминации:
Д=d1+d2=0,01+0,06=0,07=7%
Таким образом, на долю первого фактора приходится 1%, второго – 6%.
Заключение
При обобщении данных, полученных в ходе экономико-статистического анализа эффективности производства мяса КРС, можно сделать вывод, что предприятия Оричевского района имеют больший размер производства. В среднем на одно предприятие по Оричевскому району выручка от продажи сельскохозяйственной продукции составила 28690 тыс. руб., а по Орловскому – 16358 тыс. руб., что свидетельствует о больших объемах продажи сельскохозяйственной продукции предприятий Оричевского района по сравнению с предприятиями Орловского района (больше на 12332 тыс. руб.)
Среднесписочная численность работников Оричевского района превышает численность работников Орловского района на 38 человек.
Показатель среднегодовой стоимости основных производственных фондов Оричевского района больше на 33690 тыс. руб. (почти в 2 раза), чем в Орловском районе.
Предприятия Оричевского и Орловского районов больше специализируются на продукции животноводства (97,4% и 96,7% соответственно в структуре выручки). В среднем по совокупности наибольший удельный вес в структуре выручки от продажи продукции животноводства занимает молоко.
Финансовые результаты деятельности предприятий Оричевского района превосходят результаты предприятий Орловского района в среднем на 2996 тыс. руб. в расчете на одно предприятие. Окупаемость затрат показывает, что на 1 затраченный рубль в Оричевском районе приходится 0,17 руб. выручки, а в Орловском – 0,07 руб. Рентабельность продаж, как с учетом субсидий, так и без них выше в Оричевском районе (в 2 раза – без учета субсидий и в 1,77 раза с субсидиями). Это говорит о том, что предприятия Оричевского района эффективнее используют все имеющиеся ресурсы.
Средний уровень среднесуточного прироста в хозяйствах исследуемой совокупности составил
Выявились закономерности влияния затрат, а именно, что с последовательным увеличением затрат на 1 голову наблюдается увеличение среднесуточного прироста. При этом наблюдается рост среднегодового поголовья коров в хозяйствах.
Анализ второй группировки показывает, что с увеличением среднесуточного прироста во второй группе наблюдается незначительное повышение себестоимости 1 ц прироста, в третьей же группе себестоимость снижается. Так во второй группе предприятий среднесуточный прирост больше, чем в первой группе на
Таким образом, различие между группами по уровню вариации себестоимости 1 ц прироста является более значительным по сравнению с вариацией со среднесуточным приростом.
Таким образом, изменение на 1% затрат на 1 голову ведет к среднему увеличению себестоимости 1 ц прироста на 2,23%, а изменение на 1% среднесуточного прироста – к среднему ее снижению на 3,26%.
Полученные данные говорят о необходимости совершенствования производство молока на с.х. предприятиях Оричевского и Орловского районов Кировской области. Этого можно добиться при внедрении новых технологий производства, эффективном использовании, имеющихся ресурсов и систематическом контроле за результатами работы.
Список литературы
1. Гришина Е.Н. Статистика: Методические указания по выполнению курсовой работы. Изд.3, перераб. и доп.-Киров:Вятская ГСХА,2006.-53с.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов.- М.: Юнити-дана, 2001.-463с.
3. Практикум по статистике/ А.П.Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина/ Под ред.А.П. Зинченко, -М.:Колос,2001.-392с.
4. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. М.:Юрист,2001.-461с.
5. Статистика. Учебник/Под ред. Проф. И.И. Елисеевой – М.:ООО «ВИТРЭМ»,2002.-448с.
6. Статистика: Учебное пособие / Л.П. Харченко, В.Г.Долженкова, В.Г. Ионин и др. Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина.- Изд.2-е, перераб. и доп.- М.:ИНФРАМ, 2001.-384Сс
7. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов (Под ред. М.Г. Назарова.). М.: Финстатинформ, ЮНИТИ – ДАНА,
8. Теория статистики: учебное пособие для ВУЗов/под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика,
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Расчетные данные к таблице 7
| № хозяйства | Среднесуточный прирост, г | затраты на 1 голову, тыс.руб. | себестоимость 1 ц прироста от выращивания и откорма, руб | |||
| x | x2 | x | x2 | x | x2 | |
| 1 | 403 | 162409 | 10,122 | 102,454 | 6689 | 44742721 |
| 2 | 692 | 478864 | 11,846 | 140,327 | 5360 | 28729600 |
| 3 | 685 | 469225 | 10,550 | 111,302 | 4943 | 24433249 |
| 4 | 486 | 236196 | 13,553 | 183,683 | 7901 | 62425801 |
| 5 | 691 | 477481 | 11,271 | 127,035 | 5361 | 28740321 |
| 6 | 597 | 356409 | 9,052 | 81,938 | 4696 | 22052416 |
| 7 | 550 | 302500 | 11,652 | 135,769 | 6124 | 37503376 |
| 8 | 612 | 374544 | 11,408 | 130,142 | 5558 | 30891364 |
| 9 | 601 | 361201 | 10,351 | 107,143 | 5825 | 33930625 |
| 10 | 605 | 366025 | 9,613 | 92,409 | 4809 | 23126481 |
| 11 | 535 | 286225 | 6,578 | 43,270 | 4196 | 17606416 |
| 12 | 308 | 94864 | 7,063 | 49,886 | 6343 | 40233649 |
| 13 | 479 | 229441 | 10,543 | 111,155 | 6439 | 41460721 |
| 14 | 430 | 184900 | 8,775 | 77,000 | 6115 | 37393225 |
| 15 | 317 | 100489 | 10,822 | 117,116 | 9343 | 87291649 |
| 16 | 379 | 143641 | 6,333 | 40,106 | 5252 | 27583504 |
| 17 | 354 | 125316 | 7,842 | 61,497 | 6309 | 39803481 |
| 18 | 147 | 21609 | 5,721 | 32,730 | 11714 | 137217796 |
| 19 | 342 | 116964 | 4,121 | 16,982 | 3624 | 13133376 |
| 20 | 444 | 197136 | 10,153 | 103,083 | 6493 | 42159049 |
| 21 | 513 | 263169 | 14,645 | 214,476 | 8074 | 61589476 |
| Итого | 10170 | 5348608 | 202,014 | 2079,503 | 131168 | 885648296 |
Расчетные данные по среднесуточному приросту, г:
продолжение приложения А
Расчетные данные по затратам на 1 голову, тыс. руб.:
Расчетные данные по себестоимости 1 ц прироста от выращивания и откорма, руб.:
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Рисунок 1 - Гистограмма распределения хозяйств по
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Сводные данные по группам (первая группировка)
| Группы предприятий по затратам на 1 голову | Затраты на 1 голову КРС, тыс. руб. | Среднесуточный прирост, г | Среднегодовое поголовье коров, гол |
| 4,121 до 7,629 | 4,121 | 342 | 1492 |
| | 5,721 | 147 | 86 |
| | 6,333 | 379 | 408 |
| | 6,578 | 535 | 249 |
| | 7,063 | 308 | 489 |
| Итого | 29,816 | 1711 | 2724 |
| В среднем по 1 группе | 5,963 | 342,2 | 544 |
| 7,629 до 11,137 | 7,842 | 354 | 323 |
| | 8,775 | 430 | 1305 |
| | 9,052 | 597 | 408 |
| | 9,613 | 605 | 491 |
| | 10,122 | 403 | 394 |
| | 10,153 | 444 | 662 |
| | 10,351 | 601 | 575 |
| | 10,543 | 479 | 672 |
| | 10,550 | 685 | 1137 |
| | 10,822 | 317 | 101 |
| Итого | 97,823 | 4915 | 6068 |
| В среднем по 2 группе | 9,782 | 491,5 | 606 |
| 11,137 до 14,645 | 11,271 | 691 | 709 |
| | 11,408 | 612 | 706 |
| | 11,652 | 550 | 825 |
| | 11,846 | 692 | 1442 |
| | 13,553 | 486 | 680 |
| | 14,645 | 513 | 763 |
| Итого | 74,375 | 3544 | 5125 |
| В среднем по 3 группе | 12,395 | 590,6 | 854 |
| Всего | 202,014 | 10170 | 13917 |
| В среднем по совокупности | 9,619 | 484 | 663 |
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
сводные данные по группам (вторая группировка по среднесуточному приросту)
| Группы предприятий среднесуточному приросту | Среднесуточный прирост, г | себестоимость 1 ц прироста, руб | Выручка от продажи КРС в расчете на 1 голову, тыс.руб. |
| до 436 | 308 | 6343 | 5,267 |
| | 317 | 9343 | 4,693 |
| | 342 | 3624 | 10,371 |
| | 354 | 6309 | 3,970 |
| | 379 | 5252 | 5,029 |
| | 403 | 6689 | 7,523 |
| | 430 | 6115 | 7,501 |
| Итого | 2533 | 43675 | 44,354 |
| В среднем по 1 группе | 361,857 | 6239,285 | 6,336 |
| От 436 до 564 | 444 | 6493 | 6,371 |
| | 479 | 6439 | 6,180 |
| | 486 | 7901 | 10,920 |
| | 513 | 8074 | 6,850 |
| | 535 | 4196 | 6,120 |
| | 550 | 6124 | 9,815 |
| Итого | 3007 | 39227 | 46,256 |
| В среднем по 2 группе | 501,166 | 6537,833 | 7,709 |
| Свыше 564 | 597 | 4696 | 10,381 |
| | 601 | 5825 | 1,299 |
| | 605 | 4809 | 6,112 |
| | 612 | 5558 | 8,729 |
| | 685 | 4943 | 15,534 |
| | 691 | 5361 | 16,313 |
| | 692 | 5360 | 12,812 |
| Итого | 4483 | 36552 | 71,180 |
| В среднем по 3 группе | 640,428 | 5221,714 | 10,168 |
| Всего | 10023 | 119454 | 161,790 |
| В среднем по совокупности | 501,15 | 5972,7 | 8,089 |
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
Исходные и расчётные данные для корреляционно-регрессионного анализа
| № хозяй-cтва | Себестоимость 1ц прироста, тыс. руб. | Затраты на 1 голову, тыс. руб. | Среднесуточный прирост, г. | y*x1 | y*x2 | x1*x2 | y2 | x12 | x22 |
| (у) | (x1) | (x2) | |||||||
| 1 | 6689 | 10,122 | 403 | 67706,058 | 2695667,00 | 4079,166 | 44742721,0 | 102,455 | 162409,00 |
| 2 | 5360 | 11,846 | 692 | 63494,560 | 3709120,00 | 8197,432 | 28729600,0 | 140,328 | 478864,00 |
| 3 | 4943 | 10,550 | 685 | 52148,650 | 3385955,00 | 7226,750 | 24433249,0 | 111,303 | 469225,00 |
| 4 | 7901 | 13,553 | 486 | 107082,250 | 3839886,00 | 6586,758 | 62425801,0 | 183,684 | 236196,00 |
| 5 | 5361 | 11,271 | 691 | 60423,831 | 3704451,00 | 7788,261 | 28740321,0 | 127,035 | 477481,00 |
| 6 | 4696 | 9,052 | 597 | 42508,192 | 2803512,00 | 5404,044 | 22052416,0 | 81,939 | 356409,00 |
| 7 | 6124 | 11,652 | 550 | 71356,848 | 3368200,00 | 6408,600 | 37503376,0 | 135,769 | 302500,00 |
| 8 | 5558 | 11,408 | 612 | 63405,664 | 3401496,00 | 6981,696 | 30891364,0 | 130,142 | 374544,00 |
| 9 | 5825 | 10,351 | 601 | 60294,575 | 3500825,00 | 6220,951 | 33930625,0 | 107,143 | 361201,00 |
| 10 | 4809 | 9,613 | 605 | 46228,917 | 2909445,00 | 5815,865 | 23126481,0 | 92,409 | 366025,00 |
| 11 | 4196 | 6,578 | 535 | 27601,288 | 2244860,00 | 3519,230 | 17606416,0 | 43,270 | 286225,00 |
| 12 | 6343 | 7,063 | 308 | 44800,609 | 1953644,00 | 2175,404 | 40233649,0 | 49,886 | 94864,00 |
| 13 | 6439 | 10,543 | 479 | 67886,377 | 3084281,00 | 5050,097 | 41460721,0 | 111,155 | 229441,00 |
| 14 | 6115 | 8,775 | 430 | 53659,125 | 2629450,00 | 3773,25 | 37393225,0 | 77,000 | 184900,00 |
| 15 | 9343 | 10,822 | 317 | 101109,941 | 2961731,00 | 3430,574 | 87291649,0 | 117,116 | 100489,00 |
| 16 | 5252 | 6,333 | 379 | 33260,916 | 1990508,00 | 2400,207 | 27583504,0 | 40,107 | 143641,00 |
| 17 | 6309 | 7,842 | 354 | 49475,178 | 2233386,00 | 2776,068 | 39803481,0 | 61,497 | 125316,00 |
| продолжение приложения Д | |||||||||
| 18 | 11714 | 5,721 | 147 | 67015,794 | 1721958,00 | 840,987 | 137217796, | 32,729 | 21609,00 |
| 19 | 3624 | 4,121 | 342 | 14934,504 | 1239408,00 | 1409,382 | 13133376,0 | 16,983 | 116964,00 |
| 20 | 6493 | 10,153 | 444 | 65923,429 | 2882892,00 | 4507,932 | 42159049,0 | 103,083 | 197136,00 |
| 21 | 8074 | 14,645 | 513 | 118243,732 | 4141962,00 | 7512,885 | 65189476,0 | 214,476 | 263169,00 |
| Итого | 131168,00 | 202,014 | 10170,00 | 1278560,437 | 60402637,0 | 102105,539 | 885648296, | 2079,51 | 5348608,00 |
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
Расчёт параметров а0, а1, а2
Параметры а0, а1, а2 определяют в результате решения системы 3-х нормальных уравнений:
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж
Расчёт коэффициентов парной корреляции
Для расчёта коэффициентов парной корреляции
После данных расчётов можно рассчитать коэффициенты парной корреляции
