Курсовая работа: Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий

Министерство сельского хозяйства РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

"Ярославская государственная сельскохозяйственная академия

кафедра информатики и статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ:

"Статистика" на тему:

"Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий"

Выполнил: студент 3 курса

заочного отделения

экономического факультета

спец-ть: "Экономика и управление

на предприятие АПК"

Зайцев Игорь Николаевич

Ярославль 2008

Содержание

Введение

1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства

1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства

1.2 Показатели численности и состава поголовья

1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ

2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий

2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства

2.2 Выбор и обоснование группировочного признака

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий

3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений

3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

4. Динамика изучаемого явления

4.1 Сравнительная характеристика предприятия

4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени

4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Приложение 1

Приложение 2

Введение

Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Оно производит важнейшие продукты питания - молоко, мясо, яйца, рыбу, которые являются источником белка животного происхождения, служат сырьем для различных отраслей перерабатывающей промышленности (молочной, маслосыродельной, мясной, колбасной, кожевенной и др.), для подсобных промышленных производств.

Животноводство неразрывно связано с растениеводством, так как эффективность работы отрасли определяется состоянием кормовой базы. В животноводстве используются отходы полеводства (зерноотходы, солома), овощеводства (нестандартные овощи, ботва), перерабатывающей промышленности (барда, патока, жмыхи, шроты и др.). В свою очередь, животноводство обеспечивает растениеводство органическими удобрениями, способствуя повышению плодородия почвы.

Главной особенностью в животноводстве является то, что только часть скармливаемых кормов используется животными для производства продукции, а другая часть кормов расходуется на поддержание жизненных функций животных (минимальная потребность в корме определяется при поддерживающем кормлении). Поэтому для эффективного использования животных необходимо сбалансированное рациональное кормление.

Животноводство в меньшей степени зависит от природно-климатических условий по сравнению с растениеводством. Поэтому в животноводстве более равномерно в течение года используются основные и оборотные средства производства, трудовые ресурсы, в течение всего года поступает выручка от реализации продукции.

Животноводство включает в себя молочное и мясное скотоводство, птицеводство, свиноводство, овцеводство, рыбоводство, пчеловодство, коневодство, пушное звероводство и другие отрасли.

Животноводство размещено на территории России повсеместно. Разнообразие природных и экономических условий производства обусловило различия в составе и соотношении разных видов скота. На выбор системы животноводства оказывают влияние такие факторы, как месторасположение сельскохозяйственного предприятия, состав и соотношение кормовых угодий, обеспеченность рабочей силой, уровень механизации работ, состояние рынка животноводческой продукции и др.

Развитие и размещение отраслей животноводства должно быть ориентировано на удовлетворение потребностей населения в продуктах животноводства.

Ведущей отраслью животноводства является скотоводство. Значение скотоводства в народном хозяйстве определяется, прежде всего, высокими питательными свойствами продукции. По пищевым достоинствам молоко занимает первое место среди всех животноводческих продуктов. Этот уникальный продукт питания широко используется как в свежем, так и в переработанном виде. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по вкусовым качествам. От скотоводства получают также ценное кожевенное сырье.

Скотоводство как отрасль играет существенную роль в развитии других отраслей сельского хозяйства. Растениеводству оно поставляет ценнейшее органическое удобрение - навоз, свиноводству - молоко, необходимое для вскармливания поросят раннего возраста. Высокая эффективность выращивания крупного рогатого скота по сравнению с другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности.

При размещении скотоводства учитываются также наличие трудовых ресурсов, обеспечение ферм средствами механизации. Молочное скотоводство относится к числу наиболее трудоемких отраслей животноводства и требует сравнительно больших затрат труда. Снизить затраты труда в скотоводстве можно только за счет внедрения прогрессивных технологий.

Целью курсовой работы является проведение комплексного статистико-экономического анализа эффективности производства продукции животноводства. Объектами исследования при этом выступают 30 предприятий Ярославской области. В этой курсовой будут решены следующие задачи: разработана система показателей эффективности, производства продукции животноводства; выделены типические группы предприятий по основному показателю; выявление основных факторов изучаемого явления с использованием статистических методов: аналитической и комбинационной группировки, корреляционно-регрессионного анализа; изучено изменение в динамике, выявлена основная тенденция развития и сделан прогноз на перспективу.

Использовались различные пакеты программ статистического анализа: MS Excel, STATISTICА, SPSS, REGRESS и др.

1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства

1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства

Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов в общественной жизни используется система показателей. Статистический показатель - важнейшая категория социально-экономической статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-экономического явления. Следовательно, статистический показатель - это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен па товары и услуги.

Многообразие явлений общественной жизни, изучаемых статистикой, их свойств, признаков обусловило и многообразие конкретных статистических показателей. Статистический показатель может относиться: к отдельному явлению (объекту), например к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одно и того же вида, например к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например ко всему хозяйству страны. В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, - отраслевыми; а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, - совокупными по стране.

Важнейший результат сельскохозяйственного производства - продукция растениеводства и животноводства. В статистике и хозяйственной деятельности в первую очередь изучают ее объемы в натуральном выражении с учетом качества и назначения, составляют балансы продукции и продовольственных ресурсов.

Общий объем производства в стоимостном выражении характеризует показатель валовой продукции (валового выпуска) отрасли. В процессе распределения, потребления и накопления валовой продукции формируется ряд новых категорий: конечная, реализованная, товарная и чистая продукция, а также добавленная стоимость; с помощью этих показателей изучают структуру продукции, ее распределение и динамику.

Сопоставляя объем полученной продукции и использованных ресурсов, получают основные показатели эффективности производства (урожайность культур, продуктивность животных, производительность труда, материалоемкость, фондоемкость). Сопоставление продукции с затратами дает возможность рассчитать окупаемость затрат, себестоимость продукции и работ, доход производителей, рентабельность производства.

В условиях рынка все процессы производства, распределения и потребления продукции и услуг опосредуются денежными потоками. В результате складывается система финансовых показателей, характеризующих указанные процессы с позиций движения денежной массы; она включает показатели выручки, оплаты труда, капитальных вложений, налоговых платежей, государственных субсидий, кредита, дебиторской и кредиторской задолженности, финансовой устойчивости и др.

Среднесписочное число работников - это отношение общего числа человеко-дней пребывания работников в списках к продолжительности календарного периода в днях. Данный показатель характеризует численность лиц, привлекаемых к работе в организации, и запас рабочей силы на период. Его определяют ежемесячно, а средние уровни за квартал или год рассчитывают как средние арифметические простые из помесячных данных (например, за год - как сумму всех среднемесячных уровней, деленную на 12). По некоторым группам работников официальная инструкция предусматривает иной способ расчета. Так, среднесписочное число временных работников определяют путем деления общего числа дней их работы на 305 (число рабочих дней в году).

Из общего числа среднесписочных работников сельскохозяйственных организаций выделяют среднее число занятых в сельскохозяйственном производстве. Расчет ведется пропорционально удельному весу человеко-дней или человеко-часов, отработанных в сельском хозяйстве, в затратах труда по организации в целом.

Показатели состава рабочей силы характеризуют ее в отраслевом разрезе и по категориям работников. При дифференциации по отраслям в первую очередь выделяют:

производственный персонал по основной деятельности (сельское хозяйство, подсобные производственные отрасли);

работников других производственных отраслей (промышленность, строительство, капитальный ремонт, торговля);

непроизводственный персонал (занятые в жилищном хозяйстве, бытовом обслуживании, детских учреждениях и др.).

При более детальном анализе работников основной деятельности относят к конкретным отраслям растениеводства и животноводства (вплоть до отдельных групп культур и видов животных). Численность персонала, привлекаемого к работам в нескольких отраслях и подотраслях, распределяют пропорционально затратам рабочего времени.

На предприятиях, ведущих товарное производство и выплачивающих заработную плату, обобщающим показателем текущих издержек является себестоимость. Она представляет собой фактические затраты предприятий на все элементы и ресурсы производства продукции, работ и услуг в стоимостной форме.

В связи с экономической важностью данный показатель определяют в системе бухгалтерского учета во всех коммерческих организациях в разрезе продуктов, отраслей, отдельных производств и центров ответственности. Прежде всего рассчитывают абсолютные величины затрат, а на их основе - средние и относительные (на единицу продукции, работ и услуг, на 1 га площади и 1 голову животных и др.). Наиболее общим показателем себестоимости по группе разнородных продуктов и услуг являются средние затраты в рублях на 1 руб. валовой или реализованной продукции.

Различают несколько видов себестоимости:

а) технологическую, включающую затраты на технологический процесс на уровне бригады, цеха, фермы;

б) производственную, в которую входят все затраты организации франко-место хранения готовой продукции (включая общехозяйственные и общеотраслевые затраты, в том числе по управлению производством);

в) полную, или коммерческую, включающую также все затраты организации по реализации продукции.

По своему экономическому содержанию себестоимость представляет собой текущие затраты предприятий в денежной форме на оплату груда и материально-вещественных элементов производства. Эти затраты являются частью более общего показателя - полных (общественных) издержек производства, то есть совокупных затрат живого и овеществленного (и средствах производства и оплаченных услугах) труда. В себестоимости учитывается лишь часть всех затрат живого труда, а именно зарплата как денежное выражение необходимого труда; прибавочный труд, создающий чистый доход, в нее не входит.

Доходы формируются из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства за определенный период. Часть ее идет на покрытие материальных затрат и оплату услуг (промежуточное потребление), после чего остается валовая добавленная стоимость. Входящая в нее сумма амортизации предназначена для воспроизводства основных средств производства и не является доходом, поскольку переносится с уже созданной стоимости основных фондов. Доходом является чистая добавленная стоимость, то есть валовая добавленная стоимость за вычетом амортизации; это основной абсолютный показатель суммы доходов по каждой отрасли.

Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль. По экономическому содержанию это реализованная часть произведенного чистого дохода, или реализованный валовой доход за вычетом оплаты труда с отчислениями. Масса прибыли включает, прежде всего, прибыль от реализации продукции, работ и услуг (выручку от их реализации за вычетом полной себестоимости), а также внереализационные результаты деятельности организации.

Таким образом, прибыль зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций.

Относительным показателем доходности производства и реализации продукции является рентабельность. Ее определяют по отдельным продуктам, группам продуктов, отраслям в разрезе типов, форм и групп предприятий и хозяйств, по территориям. Наиболее широко показатель рентабельности рассчитывается как отношение массы прибыли от реализации продукции, работ и услуг (разность между выручкой и затратами) к их полной себестоимости.

Уровень рентабельности определяется теми же факторами, что и масса прибыли - ценами, дотациями, себестоимостью.

При оценке различий в рентабельности и ее динамики следует учитывать, что ее уровень рассчитывают с учетом субсидий, объем которых сильно колеблется по продуктам и в региональном разрезе.

Эффективность производства - это его результативность в достижении поставленных целей, главные из которых - увеличение выпуска продукции и доходов производителей. Показатели эффективности представляют собой отношение этих показателей к объему факторов производства (ресурсам и затратам). Как и любое сложное экономическое явление, эффективность характеризуется системой показателей, которые дифференцируются по видам продукции, доходов, ресурсов и затрат.

В зависимости от степени охвата производства и показателей его объема различают натуральные (частные) и стоимостные (обобщающие) показатели эффективности. Объем производства может характеризоваться различным образом - через валовую, реализованную и товарную продукцию (ВП, РП, ТП), валовую добавленную стоимость (ВДС), чистую добавленную стоимость (ЧДС), валовой доход (ВД), массу полученной прибыли (П).

При статистическом анализе показателей эффективности следует учитывать их составной характер и наряду с другими методами использовать прием их разложения на составные элементы. Так, в сельском хозяйстве для оценки эффективности часто сопоставляют выход продукции и доходы разных видов с площадью сельскохозяйственных угодий как главного средства производства.

Обобщающим показателем эффективности использования основных фондов чаще всего считается фондоотдача - выход валовой продукции на 1 руб. среднегодовой стоимости основных фондов. Она может быть рассчитана по отдельным продуктам, взятым в натуральном или стоимостном выражении, а по отраслям растениеводства, животноводства и в целом по продукции сельского хозяйства - только в стоимостном. При анализе рассматривают также отношение всех других видов продукции и доходов (РП, ТП, ВДС, ЧДС, ВД, П) к стоимости фондов.

По способу расчета различают прямые и обратные показатели.

Прямые V = Q/T показывают объем произведенной продукции или работ за единицу времени. Увеличение этого показателя (например, производства зерна за час работы с 2 до 3 ц) прямо свидетельствует о росте производительности труда. Обратные показатели t = T/Q непосредственно характеризуют трудоемкость единицы продукции или работ; чем она выше, тем производительность труда ниже.

В зависимости от способа представления результата труда различают частичные и полные показатели его производительности. В первом случае величина Q характеризует объем работ, а во втором - объем полученной продукции

На практике применяют, кроме того, косвенные показатели производительности труда, представляющие собой соотношение численности работников и объема факторов производства или отношение затрат труда к площади посевов (поголовью животных).

В зависимости от способа выражения и содержания показателя объема продукции различают натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели. Первые используют при определении производительности труда по отдельным видам продукции, вторые - по группам продуктов, сводимых к общему содержанию (кормовые единицы, калории и т.п.), третьи - по совокупности разнокачественных продуктов, по предприятию или отрасли в целом.

Система показателей статистики животноводства должна обеспечивать достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в любой момент времени. Она также должна предоставлять информацию позволяющую раскрывать закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценивать эффективность производства и мер по его регулированию, вскрывать диспропорции, показывать возможные пути их преодоления и использования резервов. Эта система включает в себя в первую очередь показатели поголовья продуктивных животных как важнейшего производственного ресурса - их численности, состава, качества, движения, использования, а также показатели выхода продукции отрасли и продуктивности животных.

Экономическая эффективность производства молока характеризуется следующими показателями: надоем молока на одну среднегодовую корову, затратами кормов на 1 т молока, себестоимостью 1 т молока, прибылью и рентабельностью в расчете на 1 т молока и на годовой объем производства.

На конечные результаты работы сельскохозяйственных предприятий большое влияние оказывает качество производимой продукции.

Мясная продуктивность скота характеризуется количественными (живая масса животного, валовой и среднесуточный прирост живой массы, убойная масса, убойный выход, масса и выход туши, масса внутреннего жира, масса субпродуктов) и качественными показателями.

Живая масса животного характеризует количество тканей его тела, определяется она взвешиванием. В настоящее время для ее определения используют специальную мерную ленту.

Валовой и среднесуточный прирост животного свидетельствует об интенсивности его роста за определенный период времени и о скороспелости животного, об условиях его выращивания.

Убойная масса - масса туши и внутреннего жира, а убойный выход - это отношение убойной массы к предубойной живой массе после 24-часовой голодной выдержки, выраженное в процентах. У взрослых животных высшей упитанности убойный выход достигает 60-65%, а у животных низшей упитанности 42 - 45%.

Выход туши определяется отношением в процентах массы туши к предубойной живой массе после голодной выдержки.

1.2 Показатели численности и состава поголовья

Численность животных по видам и половозрастным группам измеряют прежде всего в натуральном выражении в физических головах; при этом используют как моментные, так и интервальные показатели. В сельскохозяйственных организациях поголовье, требующее кормления и ухода, ежедневно фиксируется в системе бухгалтерского учета; по этим данным можно рассчитать общее число кормодней его содержания за любой период. Органы статистики и хозяйственного управления обычно используют показатели наличия животных на начало месяца (при переписях - на начало года или дату переписи) в виде моментных уровней, а также определяют среднюю численность поголовья за год или иной отрезок времени (например, за квартал, периоды стойлового или пастбищного содержания скота). Наиболее точно ее можно рассчитать как отношение общего числа кормодней по данной группе за период к его календарной продолжительности. Например, среднегодовая численность поросят (Sгод), которая находится как отношение общего количества кормодней к продолжительности периода.

Этот показатель нужен для определения вместимости помещений (числа скотомест) для содержания данной группы животных, для расчета дневной потребности в кормах и рабочей силе, ожидаемого выхода продукции и т.д.

Если имеются данные о средней численности поголовья за каждый месяц, среднюю за год или другой период обычно определяют по формуле средней арифметической простой (сумма помесячных средних делится на число месяцев в периоде). Если же известна средняя численность за неравные периоды, рассчитывают среднюю взвешенную. Чтобы рассчитать среднегрупповую численность животных при известном среднегодовом поголовье, последнее умножают на число оборотов за год.

Чтобы оценить общую численность животных разных групп и видов (напрямую их суммировать невозможно), в статистике и в хозяйственной практике используют показатель условного поголовья. С этой целью численность отдельных групп и видов животных переводят в эквивалентное поголовье взрослого крупного рогатого скота по специальным коэффициентам, которые могут определяться двояко:

по стоимости выращивания 1 головы;

по расходу кормов на 1 голову за год или стойловый период (в кормовых единицах) или по потреблению отдельных видов кормов за год (грубых, сочных, зеленых).

В первом случае животные разных видов и групп рассматриваются и оцениваются как любой иной актив (по затратам на производство или приобретение); соответствующие коэффициенты носят чисто экономический характер. Во втором случае общая численность условного поголовья определяется по потреблению кормов; это обеспечивает организацию кормления, расчет потребности хозяйства в кормах и анализ их использования.

В настоящее время в практике органов статистики на федеральном уровне применяют следующие коэффициенты:

коровы, быки-производители, рабочие волы - 1,0;

прочий крупный рогатый скот - 0,6;

свиньи, овцы романовской породы - 0,3;

овцы (кроме романовской породы) и козы - 0,1;

лошади, верблюды, ослы, мулы - 1,0;

птица всех видов - 0,02.

1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства

Статистическая группировка - это метод разделения единиц сложного массового общественного явления на существенно различные группы. Одновременно она представляет собой процесс объединения в группы качественно однородных единиц, по которым ведется сводка значений варьирующих признаков, получение средних величин и других статистических показателей, позволяющих всесторонне оценить состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом. Выделенные группы и вся изучаемая совокупность характеризуются системой присущих им показателей.

Совокупность разделяют на группы по величине и значению группировочных признаков; с этой целью можно использовать как признаки, полученные непосредственно в ходе статистического наблюдения, так и определенные на их основе путем дополнительных расчетов и оценок.

В зависимости от характера выделяемых групп и целей различают два основных вида группировок: типологические и аналитические.

Типологическая группировка заключается в выделении качественно различных единиц совокупности; получаемые при этом группы отражают главные, коренные различия в изучаемом явлении. Типологической является, например, группировка населения по общественным классам, предприятий и организаций - по формам собственности, специализации, организационно-правовым формам и т.п.

Аналитические группировки проводятся для изучения связи между признаками, положенными в основание группировки, и показателями, используемыми для характеристики групп. Изучая их изменение от одной группы к другой, мы получаем возможность установить взаимосвязи между указанными признаками. В зависимости от типа группировочного признака аналитические группировки подразделяются на результативные и факторные.

Результативные аналитические группировки проводят по признаку, характеризующему результат функционирования (деятельности) единиц совокупности. Примером таких группировочных признаков могут служить урожайность культур и продуктивность животных, рентабельность производства, доход на душу населения или на 1 работника, производительность труда, выработка на 1 машину, успеваемость студентов и т.д.

Главный недостаток результативных аналитических группировок состоит в том, что влияние разных факторов может смешиваться с качественными различиями в совокупности. Например, хорошие производственные показатели на предприятиях высшей группы могут достигаться как за счет интенсификации и лучшей организации производства, так и за счет более благоприятных природных условий и местоположения. Поэтому аналитические группировки рекомендуется проводить внутри выделенных ранее качественно однородных частей исходной совокупности и применять их во взаимосвязи с другими методами анализа.

Факторные аналитические группировки проводят по факторам (условиям) формирования результата; по выделенным таким образом группам рассматривают зависящие от них средние значения результативных признаков.

Этот метод позволяет изучать, например, влияние на урожайность качества почв и агротехники, на продуктивность животных - качества стада и кормления, на доходы работников - их квалификации, на рентабельность производства - спроса на продукцию, уровня технологии и организации производства и т.д.

Факторные группировки могут проводиться как по одному (простая группировка), так и по нескольким признакам одновременно (комбинационная группировка). В последнем случае исходную совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а полученные группы, в свою очередь, подразделяются по другому признаку и т.д.

Комбинационная группировка, наряду с оценкой распределения единиц совокупности по группам и подгруппам (в данном случае численность групп не указана), позволяет решить ряд важных аналитических задач.

1. Оценить изменения результативного признака в зависимости от значения каждого факторного при других выровненных условиях

Оценить степень взаимодействия факторов между собой, которая проявляется в изменении прибавки от каждого фактора в зависимости от уровня других факторов

2. Оценить степень совместного влияния двух факторов, включая их непосредственное действие и взаимодействие. Оно равно разности значений результативного признака при сочетании максимального и минимального уровней группировочных признаков.

Индексами называют сложные относительные показатели, характеризующие среднее изменение по совокупности разнородных элементов. В статистке индекс представляет собой относительный показатель, который характеризует изменение величины какого - либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (планом, прогнозом). Иначе говоря, это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. В отличие от обычных относительных величин, которые исчисляются по изолированным признакам, индексы могут включать систему признаков.

В животноводстве, как специфической отрасли сельского хозяйства, используются определенные индексы. Выделяют: индивидуальные и общие индексы, которые различаются по ширине охвата явления. Индивидуальными индексами в животноводстве являются: индекс себестоимости единицы продукции i_z =z₁ /z_o ; индекс физического объема i_q =q₁ /q₀ и др. К общим индексам относятся:

индекс физического объема производства:

индекс себестоимости:

индекс затрат на рубль совокупной продукции:

индекс общих затрат:

,

может быть разложен на индекс себестоимости и индекс физического объема.

Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени.

Показатели ряда динамики принято называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисный) уровень чаще всего обозначают у₀ , конечный - уп, а номера моментов или периодов времени - t.

Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.

Интервальные динамические ряды состоят из показателей, взятых за определенный отрезок или период времени, - например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период.

Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент - начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату - численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени.

Как и в любой статистической совокупности, в рядах динамики должны быть четко выделены единицы, а их признаки - быть сопоставимыми. Из этого, в частности, вытекает, что периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность, а в моментном ряду - следовать через равные промежутки времени. Величину этих промежутков определяют на основе качественного анализа. Для быстро протекающих процессов (производство продукции, выполнение работ, рост растений) они будут сравнительно небольшими (день, декада, месяц), для медленно меняющихся объектов (например, площадь земель, численность предприятий или населения области) достаточно собирать данные один раз в год.

Уровни ряда как признаки единиц совокупности также должны быть качественно однородными и сопоставимыми между собой по содержанию, единицам измерения, способам расчета, территории, степени охвата массового явления и т.д.

Для оценки развития явлений во времени абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой; в результате получают новые ряды относительных показателей, детально характеризующих процесс I изменения и его закономерности. С этой целью рассматривают разности и отношения уровней ряда у.

Абсолютный прирост А показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты поучают, сравнивая соседние уровни в ряду:

А₁ = y₁ -y₀ , А₂ = у₂ -у₁ ,…, А_п = у_п -у_п-1 .

Они показывают величину изменений за отдельный период.

Базисные абсолютные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем же исходным уровнем

у₀ : A₁ = y₁ -у₀ , А₂ = у₂ -у₀ ,…, А_п = у_п -у₀ .

Таким образом, они характеризуют общий итог процесса развития, начиная с исходного пункта и произвольно выбранного момента времени.

Темп прироста показывает относительный прирост по сравнению со сравниваемым уровнем в процентах; он также может рассчитываться как цепной и как базисный. Цепные абсолютные приросты определяются по отношению к предшествующему уровню:

T_i =A_iцеп /Y_i-1 *100%,

а базисные приросты - к базисному:

T_i =A_iбаз /Y₀ *100%.

Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням у_п-1 , приравненным к 100%. Поэтому вполне возможны случаи, когда абсолютный прирост за какой-то период больше, чем за предыдущий.

Коэффициенты роста отражают относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (К_цеп ) и базисным уровнем (К_баз ). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные - за произвольный период. Произведение цепных коэффициентов за все годы равно базисному индексу крайних уровней. Коэффициент роста, выраженный в процентах, называется темпом роста. Темп прироста равен темпу роста за вычетом 100%.

Статистический прогноз - это научно обоснованное вероятностное суждение о возможном состоянии массовых общественных явлений в будущем и о предполагаемом значении характеризующих их показателей. В статистике разрабатывают в основном оперативные и краткосрочные прогнозы методами интервьюирования, экстраполяции и моделирования.

Экстраполяция, основана на распространении на будущие периоды выявленных тенденций временных рядов. При моделировании прогнозные уровни результативных показателей определяют расчетным путем, исходя из ожидаемых значений факторных признаков; чтобы определить коэффициенты связи между ними, используют нормативные данные или уравнения регрессии. Как при экстраполяции, так и при моделировании предполагается, что основные закономерности рассматриваемого явления не претерпят качественных изменений в прогнозном периоде.

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расхода кормов приведет к увеличению продуктивности коров. Однако за один и тот же отрезок времени отдельные животные дадут различный прирост удоя.

Корреляционная связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).

Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа - корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.

Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака х_i одно-единственное значение х.

По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.

По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них - качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Для всесторонней характеристики массовых общественных явлений необходимо использовать систему частных и общих средних.

Другое важное условие обоснованности применения средних величин - достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем больше единиц желательно иметь при расчете средней величины. В математической статистике для получения типических средних нижней границей большой выборки считается 30 единиц. На практике при расчете средней следует привлекать данные по всем единицам генеральной совокупности, а по выборкам - не менее 8-10 единиц.

В зависимости от характера изучаемого явления, имеющихся исходных данных и задач исследования используют различные средние величины

Средняя арифметическая простая, как и другие средние, определяется путем сопоставления объема явления и числа единиц совокупности. Ее применяют в том классическом случае, когда известны значения варьирующего признака х_j , по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = х_i /N.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака х_i , известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью n_i ,. Такая ситуация возникает, когда по данным наблюдения строят ряды распределения и определяют частоты (веса), а также при расчете средней из других средних по совокупностям с разной численностью единиц. Средняя арифметическая взвешенная, как и простая, определяется отношением общего объема явления к объему совокупности: Х= åx_j n_j /ån_i

Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда известно значение варьирующего признака x_j , а численность единиц совокупности непосредственно не дана.

Средняя будет равна х = n/ål/x_j К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений W_j и значения признаков х_i , а частоты неизвестны - скажем, суммы сделок с валютой или акциями по определенной цене, объемы выручки и цена продукции отдельных партий, объем производства продукции животноводства и продуктивность 1 головы.

Х = å_Wi /åW_i /x_i

Средняя хронологическая отличается от других средних тем, что рассчитывается не по совокупности единиц, рассредоточенных в пространстве, а по единицам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различными значениями признаков.

Вариация является неотъемлемым свойством статистических совокупностей. При определении средних величин для получения типического размера признака от нее абстрагируются, колеблемость признаков по единицам совокупности погашается.

Размах вариации - разность между крайними значениями признака в ранжированном ряду Хmах и Хmin. Он показывает, в каких пределах колеблется изучаемый признак, и тем самым характеризует меру его вариации. Но этот показатель не учитывает всех остальных значений изучаемого признака, кроме двух крайних, а они могут распределяться по-разному.

Проблема состоит в том, что для получении абсолютного показателя вариации отклонения от средней Х_i -Х нельзя суммировать: они имеют разные знаки, взаимно погашаются, и их сумма всегда равна нулю.

Обойти эту трудность можно, если взять модули отклонений, просуммировать их и рассчитать среднее линейное отклонение. Но пользоваться таким показателем неудобно, поскольку модуль не является стандартной функцией математического анализа, и любые манипуляции с показателем | Х_i -Х | весьма затруднительны. Поэтому принято поступать следующим образом: отклонения от средней возводят в квадрат, и для характеристики общего объема отклонений эти квадраты суммируют. Сопоставляя объем отклонений, определяют средний квадрат отклонений (дисперсию).

2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий

2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства

Необходимо провести экономический анализ 30 предприятий Ярославской области, что в дальнейшем поможет определить группы предприятий, отличающихся по выбранным показателям. В результате экономического анализа предприятий по группировочному признаку (прибыли/убытки от реализации продукции животноводства) и влияющих на него показателей прибыли на 1 работника, прибыли на 1 предприятие, рентабельности продукции животноводства, определим предприятия прибыльные и убыточные. Рассчитанные показатели оформим в виде таблицы 2.1.1 "экономическая характеристика объекта исследования". Расположим для наглядности 30 предприятий по группировочному признаку в порядке возрастания показателя.

Таблица 2.1.1 - Экономическая характеристика объекта исследования

Из данных таблицы видно, что 18 предприятий из 30 являются убыточными 12 прибыльными. Самым убыточным является предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составляет - 7111 тыс. руб., а самым прибыльным является предприятие ЗАО "Глебовское" Переславского района с прибылью 24201 тыс. руб. Рентабельность "Победы" без учета субсидий составляет - 38,7, тогда как рентабельность ЗАО "Глебовское" достигает 94.5, а прибыль, полученная на одного работника у этих предприятий составляет - 33,5 и 108,3 тыс. руб. соответственно. Все предприятия, входящие в группу убыточных предприятий являются нерентабельными по продукции молока и КРС, исключение составляют предприятия СХК "Заветы Ильича" Рыбинского р-на. СХК "Красные поля" Первомайского р-на и СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонского р-на, которые рентабельны по молочной продукции, размер рентабельности составляет 10,8, 8,3 и 9,7 тыс. руб. соответственно.

В группе с положительным показателем рентабельности наименьшее ее значение зафиксировано на предприятии СХК "50 лет октября" Даниловского района и составляет 224 тыс. руб., что в 108 раз меньше, чем у самого прибыльного предприятия. Наибольшая прибыль на 1 предприятие в группе с положительной прибылью у ЗАО "Татищевское" Ростовского района и равна 5963 тыс. руб., что на 1631 тыс. руб. больше, чем у ЗАО "Глебовское".

2.2 Выбор и обоснование группировочного признака

В качестве группировочного признака при изучении данной темы целесообразно выбрать показатель "Прибыль (убыток) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота".

Прибыль является важным показателем экономической эффективности производства. Рассчитывается как отношение выручки за минусом себестоимости к условному поголовью скота.

Расположим предприятия в порядке возрастания показателя прибыли, то есть построим ранжированный ряд (Таблица 2.2.1) и изобразим его графически в виде Огивы Гальтона (рис.2.2.1). Вычислим обобщающие характеристики совокупности. Все расчеты и построение выполним с использованием MS Excel. Проведем анализ полученных результатов.

Таблица 2.2.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

Максимальное значение прибыли (убытка) в изучаемой совокупности составляет 24201 тыс. руб., а минимальное значение составляет - 7111 тыс. руб.

Возрастание прибыли (убытка) идет достаточно плавно, без ярко выраженных скачков, за исключением двух последних предприятий.

Рассчитаем по группировочному признаку обобщающие статистические показатели совокупности (Таблица 2.2.2).

Таблица 2.2.2 - Описательные статистики группировочного признака

Таблица 2.2.3 - Выборочные показатели

Среднее значение прибыли (убытка) в совокупности - 126,47 руб., значение медианы показывает, что 50% предприятий имеют прибыль (убыток) меньше - 1371,5 руб. и 50% больше - 1371,5 руб.

Среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем все значения признака в совокупности отклоняются от среднего значения прибыли (убытка) (-126,47 руб.) на ± 5768,42 руб.

Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная, а совокупность по данному признаку является неоднородной. Проверим соответствие распределения нормальному по правилу "трех сигм":

В диапазон = (-126,47 ± 5768,42) = (от - 5894,89 до 5641.95) войдет 24 предприятия, что составляет 80%;

В диапазон = (-126,47 ± 2*5768,42) = (от - 11663,31 до 11410,37) войдет 29 предприятий, что составляет 97%;

В диапазон = (-126,47 ±3*5768,42) = (от - 17431,73 до 17178,79) войдет 29 предприятий, что составляет 97%.

- 126,47 > - 1371,5, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака, то есть имеет место правосторонняя ассиметрия (скошенность).

Достаточно большое значение коэффициента ассиметрии (2,71) говорит о том, что ассиметрия существенная.

Коэффициент эксцесса больше нуля (составляет 10,56), что говорит об островершинности распределения, то есть о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средним.

Предельная ошибка выборки при заданном уровне вероятности 0.95 составляет 2153,97 руб. Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что средняя прибыль в генеральной совокупности (Ярославской области) будет находиться в пределах от - 2280,44 руб. до 2027,5 руб.

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп

Таблица 2.3.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

Построим по ранжированному ряду огиву распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову, тыс. руб. (см. рисунок 2.2.1).

Как показывает ранжированный ряд и его график присутствуют положительные и отрицательные показатели, поэтому целесообразно будет сначала выделить две большие группы предприятий с положительными и отрицательными значениями. Предприятия 1-3 отличаются по величине признака незначительно, затем наблюдается скачок, поэтому эту группу нужно выделить отдельно, затем наблюдается плавное распределение. Целесообразно будет выделить 3 группы предприятий с отрицательными значениями.

В группе с положительными показателями следует выделить 2 группы, при этом при расчете интервала необходимо предприятия 20, 28-30 откинуть, а затем присоединить к крайним группам.

Получим интервал в группе с отрицательными значениями равный:

h = (3775-333) / 3 = 1147

А интервал в группе с положительными значениями:

h = (3345-1095) / 2= 1125

Определим границы интервалов, определим число предприятий в каждом интервале, построим интервальный ряд.

Таблица 2.3.2 - Интенсивный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

Таблица 2.3.3 - Сводные данные по аналитическим группам

Таблица 2.3.4 - Промежуточная аналитическая группировка

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий

Для всесторонней характеристики выделенных типических групп необходимо рассчитать и проанализировать ряд таблиц.

Таблица 2.4.1 - Эффективность и рентабельность производства продукции животноводства

Из таблицы видно, что эффективность предприятий увеличивается от группы к группе. Так, при расчете прибили на 1 условную голову скота отмечается сильный рост этого показателя от первой группы ко второй группе, а разница прибыли между второй и третьей группами не велика. По-другому обстоит дело с прибылью на первом предприятии. Предприятия первой гр. являются убыточными, как и предприятия второй группы, а предприятия третьей гр. отличаются высокой прибыльностью. По показателю удоя на корову в год заметна равномерная тенденция увеличения удоя от группы к группе. Предприятия первой и второй групп являются нерентабельными, даже с учетом субсидий. Положительной рентабельностью обладают предприятия третьей группы.

Рассмотрим структуру товарной продукции по типическим группам и определим группу предприятий с наибольшим размером товарной продукции.

Таблица 2.4.2 - Размер и структура товарной продукции по типическим группам.

Из данных таблицы видно, что большим размером товарной продукции растениеводства отличаются предприятия второй и третьей типических групп, но т.к во второй типической группе 7 предприятий, то эта группа является лидером в размерах по всем видам продукции растениеводства, что 1,4 раза больше, чем в третьей группе, и в 13,1 раза больше, чем в первой группе. В структуре товарной продукции животноводства наблюдается иная ситуация: лидером в животноводстве является третья типическая группа, особенно она, вышла вперед по производству молока и продукции крупного рогатого скота, по производству продукции свиноводства третья группа отстает от второй гр. примерно в 2,5 раза, а от третьей гр. приблизительно в 6,4 раза.

Таблица 2.4.3 - Размер и уровень интенсивности с. - х. производства в типических группах

Предприятия отличаются по размеру площади сельскохозяйственных угодий: самая большая площадь сельскохозяйственных угодий у предприятий первой типической группы, затем следуют предприятия второй группы. Разница в среднегодовой численности работников сильно видна между предприятиями первой и третьей типических групп, численность работников третьей группы превышает в 1,62 раза численность первой группы. При том, что во вторую группу входит 7 предприятий, а в третью группу 12, то разница в среднегодовой численности работников между ними не велика. Как было отмечено выше, третья группа обладает большим поголовьем скота, при этом производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота примерно одинаковые по всем трем типическим группам. Большую часть этих затрат занимают затраты на 1 условную голову коров, особенно это заметно в третьей типической группе, где они составляют 25,25 тыс. руб., что в 1,27 раза больше, чем в первой типической группе. Заметно по затратам на 1 условную голову молодняка КРС и свиней отличается вторая типическая группа. Меньше всего затрат на 1 га посева зерновых у третьей типической группы, больше затрат у второй типической группы; затрат на 1 га посева картофеля меньше у первой типической группы и больше у третьей.

Таблица 2.4.4 - Эффективность с.-х. производства в типических группах

Из таблицы эффективности сельскохозяйственного производства видно, что самой прибыльной является третья типическая группа, прибыль которой от реализации продукции сельскохозяйственного производства в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий составила 55 тыс. руб., следом идет вторая типическая группа - 30 тыс. руб., а первая типическая группа является убыточной - 47 тыс. руб. Уровни рентабельности второй и третьей типических групп приблизительно равны, убыточность первой группы составляет - 0,21%. По урожайности зерновых на первом месте стоит третья типическая группа, затем первая и вторая типические группы. Третья типическая группа также лидирует по урожайности картофеля, что составляет 186,8 ц/га, урожайность второй типической группы составила 138,7 ц/га, а третьей группы - 94, 5 ц/га. Высокий среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме наблюдается у предприятий второй типической группы, что составляет 513,37 гр., в третьей типической группе - 472,5 гр., в первой - 296,22 гр.

Проанализировав все таблицы, можно сделать вывод, что наиболее прибыльными и рентабельными являются предприятия второй и третьей типических групп. При этом самыми прибыльными среди этих групп являются предприятия третьей типической группы. Предприятия третьей типической группы специализируются в отраслях животноводства, приоритетными среди них являются отрасли по производству молока и продукции крупного рогатого скота, не велики и затраты на продукцию животноводства.

Предприятия второй типической группы специализируются на отраслях растениеводства, наиболее развитой является отрасль картофелеводства, при этом затраты на посев картофеля у предприятий второй типической группы ниже, чем у остальных.

Предприятия третьей типической группы являются убыточными. Предприятия этой группы специализируются и на растениеводстве, и на животноводстве, но затраты как на 1 га угодий, так и на 1 условную голову ниже, чем у предприятий второй и третьей типических групп, также ниже и среднегодовая численность работников, что, вероятно, и влияет на прибыльность этих предприятий.

Факторный анализ эффективности производства продукции животноводства по типическим группам.

Проведем анализ главных факторов, которые влияют на эффективность производства продукции, и проанализируем состояние этих показателей в типических группах. Данные приведем в таблице 2.4.5

Таблица 2.4.5 - Эффективность производства молока и КРС

По надою молока третья типическая группа занимает первое место, что в 1.46 раз больше, чем в первой типической группе, надо в которой составляет 26.17 ц. По реализации молока предприятия являются прибыльными, самым прибыльным является третья типическая группа. Размер ее прибыли составляет 169,45 тыс. руб. Но по реализации продукции КРС предприятия всех трех типических групп являются убыточными. Наименьшая себестоимость молока и продукции КРС также наблюдаются в третьей типической группе, что значительно влияет на прибыль этих предприятий, а также на рентабельность продаж. По этому показателю лидирует третья типическая группа, рентабельность которой превышает рентабельность по всей совокупности в 1,64 раза.

3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений

3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства

В данной главе установим зависимость прибыли от реализации продукции животноводства (группировочного признака) от затрат на животноводство и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий. Данные оформим в таблицы.

Таблица 3.1.1 - Распределение предприятий и изменение прибыли на одну голову в зависимости от затрат на одну голову и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий

Предприятия I группы в среднем являются убыточными, лишь последние четыре предприятия имеют положительную прибыль, т.к. затраты на 1 условную голову и плотность скота у этих предприятий выше. Все предприятия второй группы являются убыточными, но меньшую убыточность имеют предприятия, входящие в 3 подгруппу, даже с учетом, что она состоит из шести предприятий. Затраты и плотность скота в этой подгруппе намного выше, чем в первых двух подгруппах. Это можно объяснить тем, что у этих предприятий сравнительно выше себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства, которые составляют 73590 и 70984 тыс. руб. соответственно. Предприятия III группы являются прибыльными, прибыль в среднем по группе составляет 147,78 тыс. руб., что намного выше, чем по совокупности в целом. Лишь предприятие, входящее в 1 подгруппу является убыточным (-2250,0 тыс. руб), прибыльность предприятий 2 и 3 подгрупп сравнительно одинакова. Но затраты в животноводстве, себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства в 3 подгруппе выше, чем во 2 подгруппе.

Таблица 3.1.2 - Зависимость прибыли от затрат и плотности скота

Таблица 3.1.3 - Влияние затрат на прибыль

Из таблицы 3.1 3 видно, что идет тенденция к увеличению затрат от группы к группе. В среднем этот рост составляет от первой группе ко второй 3,74, от второй к третьей 6,66 и от первой к третьей 10,39. Также наблюдается снижение прибыли под влиянием изменения затрат от первой группы ко второй, затем происходи резкий рост прибыли при изменении затрат от второй группы к третьей, что составляет 3214,1 тыс. руб., а от первой группы к третьей прибыль увеличилась на 1662,01тыс. руб. Следовательно, с повышение затрат на животноводство происходит увеличение прибыли.

Таблица 3.1.4 - Влияние плотности поголовья на прибыль

Как видно из таблицы, что прибыль прямопропорционально зависит от плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В показатели плотности, как и в показателе затрат наблюдается увеличение прибыли с увеличением плотности от подгруппы к группе. Наибольшее различие в размерах прибыли в зависимости от поголовья существует между 1 и 3 подгруппами, что составляет 4463,37 тыс. руб. Но более высокий прирост в расчете на единицу измерения плотности скота составляет 272,77 тыс. руб. от первой подгруппы ко второй.

Можно сделать вывод, что прибыль от реализации продукции животноводства зависит от затрат и плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В данном случае прибыль увеличивается по плотности скота от первой подгруппе ко второй и от второй к третьей, но по затратам прибыль уменьшается от первой группы к третьей и увеличивается от второй группы к третьей.

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

По 30 сельскохозяйственным предприятиям Ярославской области установим силу связи между признаками:

У (результативным) - прибыль на 1 условную голову скота, тыс. руб.;

Х₁ - затраты животноводства на 1 усл. голову скота, руб.;

Х₂ - плотность скота на 100 га с. - х. угодий, уел гол.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 уел голову скота в исследуемой совокупности хозяйств были получены следующие значения коэффициентов регрессии:

У=-7467,46+378,13Х₁ -11,088Х₂

При повышении затрат на 1 руб. при средних, фиксированных значениях Х₂ происходит рост прибыли на 378,13 руб. в расчете на 1 уел голову.

Соответственно, повышение плотности поголовья скота на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий в хозяйствах при средних, фиксированных значениях X₁ (затрат животноводства на 1 уел гол) приведет к снижению прибыли.

Коэффициенты регрессии имеют единицы измерения, соответствующие переменным, между которыми они характеризуют связь. Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов. Для сравнения коэффициентов регрессии выразим их в стандартизированной форме в виде коэффициентов эластичности (Э) и бета - коэффициентов ().

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак с изменением факторного на 1% при фиксированном значении других факторов.

Бета - коэффициент показывает, что, если величина фактора (например, Х₂ ) изменяется на одно среднее квадратическое отклонение, результативный признак увеличивается (уменьшается при отрицательном значении коэффициента) соответственно на ₂ своего квадратического отклонения, при постоянстве остальных факторов.

Где - средние значения результативного и факторных признаков, а их средние квадратические отклонения.

Таблица 3.2.1 - Коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты

Коэффициенты эластичности показывают, что при увеличении затрат на 1 корову на 1% (при фиксированном значении плотности поголовья) прибыль возрастет в среднем на 1.69% и рост плотности поголовья на 1% будет способствовать снижению прибыли на - 59,74%.

Бета - коэффициенты показывают, что если величина затрат на 1 корову изменится на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль увеличивается соответственно на 0,31 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении плотности поголовья. При изменении плотности поголовья на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль уменьшается соответственно на - 0,02 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении затрат.

II этап. Определим тесноту связи между признаками, вначале путем анализа парных коэффициентов корреляции, которые покажут тесноту связи каждого факторного признака с результативным. Затем множественного коэффициента корреляции, показывающего тесноту связи результативного признаками со всеми факторами, включенными в модель.

Таблица 3.2.2 - матрица коэффициентов корреляции

Значение коэффициента парной корреляции между факторами (r_х1х2 = 0,343) свидетельствует о наличии между ними слабой зависимости.

Связь между прибылью и затратами (r_ух1 =0,297) довольно слабая, между прибылью и плотностью поголовья (r_ух2 = 0,082) совсем отсутствует.

Теснота связи между прибылью и комплексом факторов, включенных в модель, слабая: коэффициент множественной корреляции составляет R = 0,298. Коэффициент множественной детерминации D = 0,089 показывает, что 8.9% общей вариации прибыли в с. - х. предприятиях исследуемой совокупности обусловлено различным уровнем выделенных факторов.

III этан. Проведем статистическую оценку выборочных характеристик связи.

1). Оценим существенность уравнения регрессии.

Значение F, применяемое для анализа дисперсий равно F_факт. =1,31, что значительно выше табличного значения соотношения дисперсий. При К₁ =3;

K₂ = 30-2=28 и a = 0,05 F_табл = 2,95.

Так как F_факт. > F_табл уравнение считается существенным, значимым, применимым для практического использования.

2) Оценим значимость выборочных коэффициентов регрессии. Для этого проведем сравнение вычисленных значений t с табличным. При уровне вероятности 0,95 t_табл = 1,96.

t₁ = 1,56<t_табл

t₂ = - 0,12<t_табл

Следовательно, оба фактора не оказывают непосредственного влияния на результативный признак.

Для приближенной оценки резервов роста валового надоя воспользуемся таблицей остатков, т.е. отклонений фактических значений результативного признака от его ожидаемых (по рассчитанной корреляционной модели) значений. Если обеспечить размер факторных признаков, включенных в корреляционную модель на среднем для изучаемой совокупности уровне, то можно ожидать дополнительный рост прибыли на одну условную голову в размере 21603404 руб. или 21,6 млн. руб.

4. Динамика изучаемого явления

4.1 Сравнительная характеристика предприятия

Проведем сравнительную характеристику предприятия СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района со средними показателями изучаемой совокупности и со средними показателями типической группы, в которую оно входит. Для этого необходимо рассчитать и проанализировать таблицу 4.1.1

Таблица 4.1.1 - Сравнительная характеристика СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района.

СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района является рентабельным, безубыточным предприятием, уровень рентабельности которого достигает 0,16%, что в 0,0045 раз меньше, чем по типической группе и в 0,056 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие лидирует по производству молока, что в 0,35 раза больше, чем по типической группе и в 0,14 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие является прибыльным по реализации продукции животноводства в расчете на 1 предприятие, прибыль составляет 2529 тыс. руб., что на много превышает прибыль в среднем по совокупности. Аналогичная ситуации наблюдается и с прибылью от реализации продукции животноводства в расчете на одну условную голову, прибыль составляет 3345 тыс. руб., в то время как прибыль в среднем по совокупности является отрицательной (-126,47 тыс. руб). Затраты в животноводстве на предприятии довольно больше по сравнению с типической группой и всей совокупностью, разница составляет 152,1 и 209,5% соответственно. Площадь с. - х. угодий предприятия также превышает размеры в среднем по типической группе в 144,2 раза и в 143,96 раз, чем по совокупности. Следовательно, предприятие СХК (Колхоз) "Прогресс" по приведенным выше показателям можно считать прибыльным и перспективным.

4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства

Рассмотрим пример использования индексного метода анализа при изучении факторов, влияющих на массу прибыли от реализации продукции животноводства на примере ЗАО КЛХ "Прогресс" Ярославского района за 2000 и 2004 гг.

Определим прирост массы прибыли от реализации основных видов продукции животноводства в исследуемом предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. и приведем разложение этого прироста по отдельным факторам

Прибыль от реализации единицы продукции представляет собой разность между ценой реализации и полной себестоимостью. Рассчитаем сумму выручки и сумму себестоимости как накопленные итоги произведений, массу прибыли за 2000 и 2004 гг. и ее прирост:

М₀ = åр₀ q₀ - åz₀ q₀ = 7522485-8276931= - 754446 руб.

M₁ = åp₁ q₁ - åz₁ q₁ = 14745636-15332388= - 586752 руб.

Абсолютное снижение массы прибыли

DМ = M₁ -M₀ = - 586752+754446= 167694 руб. = 168 тыс. руб.

Относительное изменение массы прибыли:

Таблица 4.2.1 - Результаты реализации основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Масса прибыли и ее изменение зависят от цен реализации, объема реализованной продукции и ее себестоимости. Изменение прибыли под влиянием каждого из этих факторов определяется следующим образом:

1. Изменение цен реализации:

DМр = åp₁ q₁ - åp₀ q₁ =14745636 - 7861018 = 6884618 руб. = 6%85тыс. руб.

2. Изменение полной себестоимости:

DMz = åz₀ q₁ - åz₁ q₁ = 8239748 - 15332388 = - 7092640 руб. = - 7093тыс. руб.

3. Изменение объема реализованной продукции:

DМq = (åp₀ q₁ - åp₀ q₀ ) - (åz₀ q₁ - åz₀ q₀ ) = 338533 + 37183 = 375716руб. = 376 тыс. руб.

Относительное изменение каждого из факторов необходимо оценить при помощи индексов цен, себестоимости и физического объема:

Из произведенных расчетов видно, что произошло увеличение массы прибыли на 167.7 тыс. руб. Рост цен в 41 раз позволил увеличить прибыль на 376 тыс. руб.

Таблица 4.2.2 - Изменение массы прибыли от реализации продукции животноводства в ЗAО КЛХ "Прогресс"

Рассчитаем средние показатели рентабельности за исследуемые периоды времени:

Уровень рентабельности основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличился в 2004 г. по сравнению с 2000 г. на r₁ -r₀ = - 3,83 + 9,12 = 5,29%. Это произошло за счет изменения рентабельности отдельных видов продукции, т.е. соотношения продукции с разным уровнем рентабельности. Для оценки степени влияния этих двух факторов на общее изменение рентабельности рассчитаем среднюю рентабельность r_усл при отчетной структуре реализации продукции по себестоимости z₁ q₁ и базисной рентабельности продукции r₀ . Средняя условная рентабельность

Следовательно, общая рентабельность основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличилась в 2004 г. за счет рентабельности всех видов продукции на r₁ - r_усл = - 3,83+32,37=28,54%. Уровень рентабельности, как видно из таблицы, повысился по всем видам продукции.

Таблица 4.2.3 - Рентабельность и себестоимость основных видов реализованной продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

За счет структурных сдвигов рентабельность возросла на

r_усл - r₀ = 28,54+9,12 = 37,66.

1) Изучим уровень рентабельности продукции.

Таблица 4.2.4 - Реализация продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Таблица 4.2.5 - Данные для расчета индексов

Общий индекс цен составит:

Он показывает, что цены в среднем по всей продукции выросли на 14,8%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста цен составило:

2) Вычислим общий индекс физического объема продукции:

Индекс физического объема свидетельствует о том, что количество реализованной продукции на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. возросло в среднем на 2,38%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста объема продаж составило:

3) Совокупное изменение выручки от реализации под воздействием обоих факторов характеризует общий индекс выручки. Он составит:

т.е. в целом объем продаж возрос на 17,5%. Абсолютное изменение5 выручки составило:

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени

Проанализируем изменение удоя на корову во времени. Представим основные расчеты в виде таблиц.

Цепные приросты показывают величину изменений за отдельный период: так абсолютный прирост надоя на корову не изменялся в период с 1993 по 1997 гг. в 1998 г. он повысился, а в 1999 г. произошел резкий спад надоя, затем идее повышение, сменяющееся опять спадом. Базисные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с базисным: здесь наблюдается тенденция повышения надоя на корову.

Цепной коэффициент роста приблизительно одинаков с 1994 по 1998 гг., у 1999 и 2000 гг., 2002-2004 гг.

Темп прироста цепной показывает, что происходило снижение надоя с 1994 по 1998 гг. а в 1999, 2000 и 2004 он был отрицательным и составил - 18,99, - 2,78 и - 0,07% соответственно.

Таблица 4.3.1 - Динамика надоя на корову в 1994 - 2004гг.

Таблица 4.3.2 - Средние показатели динамики

Средний темп прироста показывает, что надой увеличивается примерно на 4,4%.

4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование

Таблица 4.4.1 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Таблица 4.4.2 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Полученные расчеты показывают, что наблюдается тенденция роста удоя на корову. Метод скользящих средних выявляет тенденцию, но не представляет ее в виде математической функции, позволяющей использовать тренд в прогнозировании.

Для нахождения наиболее адекватного уравнения тренда используем инструмент "Подбор линии тренда" из мастера программ Microsoft Excel. Результаты подбора приведем в таблице 4.4.3 Для наглядности представим фактический и выровненные уровни на графике.

Таблица 4.4.3 - Уравнения выравнивания удоя по методу наименьших квадратов

Вычислим выровненные уровни удоя на корову, представим расчеты в таблице 4.4.4.

Таблица 4.4.4 - Удой на корову, выровненный по методу наименьших квадратов

Для расчета средних квадратических отклонений вычислим в начале квадраты отклонений (Таблица 4.4.5), затем сами остаточные квадратические отклонения (Таблица 4.4.6). Можно также вычислить коэффициент случайной вариации по отношению к среднему уровню ряда.

Таблица 4.4.5 - Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по различным уравнениям

Вычислим остаточные средние квадратические отклонения (Таблица 4.4.6).

Как показали расчеты наименьшее остаточное среднее квадратическое отклонение получилось при выравнивании по уравнению полинома 3 степени. Следовательно, это уравнение наиболее точно отражает тенденцию изменения удоя.

Таблица 4.4.6 - Остаточные средние квадратические уравнения

Сделаем точечный прогноз удоя на корову на 2005 год. Для этого в решенное уравнение полинома 3 степени вместо X подставим номер прогнозируемого года (13) получим:

Ỹ_{прогноз2005} = 4,0131 * 13³ - 69,483* 13² + 431,49*13 + 2127,7 = 4811,2237 ц

Таким образом, ожидаемый надой на корову в 2005 году составит 4811,2 ц.

Прогноз должен иметь вероятностный характер, как любое суждение о будущем. Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на прогнозируемы год.

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t - критерия Стыодента при имеющемся числе степеней свободы колебаний (12-2=11) и при выбранной вероятности равной 2,2.

Доверительный интервал прогноза положения тренда на 2005 год составит:

4811,2 ± 2,2*6,5 = 4811,2 ± 14,3 ц.

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что удой на корову в 2005 году будет находится в пределах от 4796,9 до 4825,5 ц.

Вычислим среднюю ошибку аппроксимации:

Следовательно, точность прогноза - высокая.

Заключение

Проведя комплексный статистико-экономический анализ эффективности производства продукции животноводства по 30 предприятиям Ярославской области, можно сделать вывод, что не все из рассмотренных хозяйств являются эффективными. Наиболее главной целью любого предприятия является получение дохода, который формируется из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства. Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль, которая зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций. При анализе 30 предприятий выделилось 18 предприятий с отрицательной прибылью, самым убыточным из совокупности оказалось предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составил - 7111 тыс. руб. а самым прибыльным на 2005 год является ЗАО "Глебовское" Переславского района, прибыль которого достигает 24201 тыс. руб., из приведенных данных видно, что разница в объемах прибыли между крайними предприятиями очень велика. Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная. А совокупность по данному признаку является неоднородной.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 усл. голову можно сделать следующие выводы: при повышении затрат на 1 руб. происходит рост прибыли на 378,13 руб., а при повышении плотности поголовья на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий приведет к снижению прибыли.

Для сравнительной характеристики и анализа динамики было выбрано предприятие СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района, прибыль которого составляет 3345 тыс. руб. на 1 усл. голову, а уровень рентабельности 0,16%, в то время как по совокупности эти показатели составляют - 126,47 тыс. руб. и - 2,87% соответственно. При индексном анализе было определено, что абсолютное увеличение выручки на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. составило 351.3 тыс. руб. При анализе тенденции расчеты показали, что наблюдается рост надоя молока на корову.

Таким образом, был проведен анализ эффективности производства продукции животноводства с помощью различных методов статистики и с использованием различных пакетов программ статистического анализа. Выбранное предприятие оказалось прибыльным, рентабельным, и даются прогнозы дальнейшего увеличения его показателей.

Список использованной литературы

1. Курс социально-экономической статистики: учеб. для студентов вузов / под ред. М.Г. Назарова. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006 г.

2. Общая теория статистики: Учебник/ под ред. чл. - корр. РАН И.И. Елисеевой - М.: Финансы и статистика, 2002 г.

3. Практикум по статистике / Занченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В.; Под ред. Зинченко А.П. - М.: Колос, 2001 г.

4. Статистика - А.П. Зинченко - М.: КолосС, 2007 г.

5. Технология производства и переработки животноводческой продукции: Учебное пособие / Под общей ред. Н.Г. Макарцева. - Калуга: "Манускрипт", 2005 г.

Приложения

Приложение 1

Сводные фишки по выделенным типическим группам и совокупности в целом

Приложение 2

Корреляционно-регрессионная модель

Вывод итогов

Дисперсионный анализ