Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / КУРСОВАЯ РАБОТА, СТАТИСТИКА

Статистико-экономический анализ производства зерна

mariya3021 350 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 38 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 12.11.2020
Растениеводство является одной из двух составляющих сельского хозяйства. Деятельность растениеводства базируется на использовании плодородия почв и природно-климатических условий. Поэтому объем продукции растениеводства зависит от большого числа факторов, многие из которых являются экстремальными. Это обстоятельство существенно затрудняет статистическое изучение деятельности растениеводства и его прогнозирование. Особенностью растениеводства является то, что производственный цикл в этой отрасли охватывает длительный период времени. Результатом производственного процесса является урожай сельскохозяйственных культур. Актуальность работы. Население постоянно увеличивается, что предопределяет необходимость соответственного роста производства продуктов растениеводства. Это возможно решать путем расширения посевных площадей, интенсификации технологии выращивания культур и их сочетания. Однако возможности экстенсивного развития растениеводства практически исчерпаны. Поэтому увеличение продукции растениеводства основывается на интенсификации технологии культур путем усиления химизации и интенсификации отдельных элементов. Но они имеют ряд негативных влияний на окружающую среду. В результате наиболее перспективным считается ограничение применения этих факторов путем более эффективного использования биологического потенциала растений. В современных условиях развиваются разные формы ведения хозяйств (коллективные, подсобные, фермерские и т.д.). Растениеводство, как наука, постоянно развивается, а поэтому совершенствуется технология выращивания культур. Объектом исследования данной курсовой работы являются сельскохозяйственные предприятия Орловской области. Целью написания курсовой работы является проведение анализа финансового состояния предприятия, опираясь на уже имеющийся материал, останавливая свое внимание не столько на финансовые результаты, сколько на статистические методы, которые используются в ходе написания работы.
Введение

Растениеводство является одной из двух составляющих сельского хозяйства. Деятельность растениеводства базируется на использовании плодородия почв и природно-климатических условий. Поэтому объем продукции растениеводства зависит от большого числа факторов, многие из которых являются экстремальными. Это обстоятельство существенно затрудняет статистическое изучение деятельности растениеводства и его прогнозирование. Особенностью растениеводства является то, что производственный цикл в этой отрасли охватывает длительный период времени. Результатом производственного процесса является урожай сельскохозяйственных культур. Актуальность работы. Население постоянно увеличивается, что предопределяет необходимость соответственного роста производства продуктов растениеводства. Это возможно решать путем расширения посевных площадей, интенсификации технологии выращивания культур и их сочетания. Однако возможности экстенсивного развития растениеводства практически исчерпаны. Поэтому увеличение продукции растениеводства основывается на интенсификации технологии культур путем усиления химизации и интенсификации отдельных элементов. Но они имеют ряд негативных влияний на окружающую среду. В результате наиболее перспективным считается ограничение применения этих факторов путем более эффективного использования биологического потенциала растений. В современных условиях развиваются разные формы ведения хозяйств (коллективные, подсобные, фермерские и т.д.). Растениеводство, как наука, постоянно развивается, а поэтому совершенствуется технология выращивания культур. Объектом исследования данной курсовой работы являются сельскохозяйственные предприятия Орловской области. Целью написания курсовой работы является проведение анализа финансового состояния предприятия, опираясь на уже имеющийся материал, останавливая свое внимание не столько на финансовые результаты, сколько на статистические методы, которые используются в ходе написания работы.
Содержание

Введение 3 1. Теоретические аспекты показателей урожая и урожайности 5 1.1Понятие урожая и урожайности 5 1.2 Динамика и структура посевной площади и валового сбора зерна 8 1.3 Изучение устойчивости динамики урожайности, прогнозирование урожая на перспективу 11 2. Применение статистических методов в анализе факторов, влияющих на эффективность производства 17 2.1 Метод статистических группировок 17 2.2 Дисперсионный анализ 23 2.3 Корреляционный анализ 27 3. Источники данных о затратах и себестоимости сельскохозяйственной продукции 32 Заключение 36 Список использованной литературы 38
Список литературы

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.В. ПАРАХИНА» Экономический факультет Кафедра «Бухгалтерский учет и статистика» КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Статистика: социально-экономическая статистика» на тему: Статистико-экономический анализ производства зерна Выполнила: обучающаяся 2 курса направление подготовки- 38.03.02 Менеджмент направленность (профиль) – Менеджмент организации квалификация – бакалавриат форма обучения – заочная Номер зачетной книжки:161616 Колосова Мария Владимирона Проверил: Познухова Л.Н./ _____________ Оценка _ ____________________ Орел – 2018 Содержание Введение 3 1. Теоретические аспекты показателей урожая и урожайности 5 1.1Понятие урожая и урожайности 5 1.2 Динамика и структура посевной площади и валового сбора зерна 8 1.3 Изучение устойчивости динамики урожайности, прогнозирование урожая на перспективу 11 2. Применение статистических методов в анализе факторов, влияющих на эффективность производства 17 2.1 Метод статистических группировок 17 2.2 Дисперсионный анализ 23 2.3 Корреляционный анализ 27 3. Источники данных о затратах и себестоимости сельскохозяйственной продукции 32 Заключение 36 Список использованной литературы 38 ? Введение Растениеводство является одной из двух составляющих сельского хозяйства. Деятельность растениеводства базируется на использовании плодородия почв и природно-климатических условий. Поэтому объем продукции растениеводства зависит от большого числа факторов, многие из которых являются экстремальными. Это обстоятельство существенно затрудняет статистическое изучение деятельности растениеводства и его прогнозирование. Особенностью растениеводства является то, что производственный цикл в этой отрасли охватывает длительный период времени. Результатом производственного процесса является урожай сельскохозяйственных культур. Актуальность работы. Население постоянно увеличивается, что предопределяет необходимость соответственного роста производства продуктов растениеводства. Это возможно решать путем расширения посевных площадей, интенсификации технологии выращивания культур и их сочетания. Однако возможности экстенсивного развития растениеводства практически исчерпаны. Поэтому увеличение продукции растениеводства основывается на интенсификации технологии культур путем усиления химизации и интенсификации отдельных элементов. Но они имеют ряд негативных влияний на окружающую среду. В результате наиболее перспективным считается ограничение применения этих факторов путем более эффективного использования биологического потенциала растений. В современных условиях развиваются разные формы ведения хозяйств (коллективные, подсобные, фермерские и т.д.). Растениеводство, как наука, постоянно развивается, а поэтому совершенствуется технология выращивания культур. Объектом исследования данной курсовой работы являются сельскохозяйственные предприятия Орловской области. Целью написания курсовой работы является проведение анализа финансового состояния предприятия, опираясь на уже имеющийся материал, останавливая свое внимание не столько на финансовые результаты, сколько на статистические методы, которые используются в ходе написания работы. Для закрепления теоретических знаний и практических навыков в области статистико-экономического анализа применительно к деятельности предприятий в курсовой работе будут использоваться статистические методы, такие как: индексный анализ, группировка, дисперсионный анализ и корреляционный анализ. Основными задачами работы является: · изучение данных о распределении и производстве зерна, · установление факторов, которые влияют на выполнение планов по производству продукции, · определение качества произведенной продукции и ее влияние на финансовые работы предприятия, · разработка мероприятий по увеличению объема, повышению качества производимой продукции и повышению эффективности работы каждого подразделения хозяйства. Производство зерна является широко распространенной специализацией хозяйств области. Основной причиной этого служат благоприятные природно-климатические условия, а зерно - это очень важный ресурс для пищевой промышленности, так как продукты, получаемые в результате его переработки, являются неотъемлемой частью рациона каждого человека. В качестве источников и исходных данных в курсовом проекте были использованы научная и учебная литература, периодические издания. 1 .еоретические аспекты показателей урожая и урожайности 1.1 Понятие урожая и урожайности Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции зерна, получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.[1,272 c ] Под урожайностью подразумевается средний размер той или иной продукции растениеводства с единицы посевной площади данной культуры (обычно в центнерах с гектара). Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность -- продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания. Показатели урожая. В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом, показателей. К таким показателям относятся: · видовой урожай; · урожай на корню перед началом своевременной уборки; · фактический сбор (так называемый амбарный урожай); · чистый сбор. Фактический сбор учитывают вначале в первоначально оприходованном весе, а затем в фактическом весе зерна после доработки, а также в пересчете на стандартную влажность. Видовой урожай (виды на урожай) не является в полном смысле слова статистическим показателем урожая. Это - непосредственный показатель состояния посевов. Урожая как реальной категории, как завершенного результата возделывания культуры еще нет, пройдены лишь определенные стадии развития, и оценке подвергается не урожай, а состояние посевов, частный результат пройденных фаз развития, иначе незавершенное производство. Однако, если предположить, что последующие фазы не изменят результата, каждому данному уровню состояния посевов будет соответствовать определенный размер ожидаемого урожая.[1, 272 c] Урожай на корню иногда называют биологическим, механически перенося этот термин из практики опытного дела. Однако такой термин неудачен. Во-первых, потому, что и на этой стадии производства уровень урожая достигнут не в порядке самостоятельного естественного развития культуры, а путем сочетания возможностей культуры с хозяйственными мероприятиями. Во-вторых, потому, что биологические возможности культуры в хозяйственных Фактический сбор урожая, или амбарный урожай, есть экономически завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню (Wнк) на величину потерь Р, а именно Wф =Wнк--Р (1) Фактический сбор урожая во время уборки учитывается в физическом весе без скидок на последующие отходы (по зерну при комбайновой уборке в так называемом бункерном весе). Такой учет необходим для контроля за дальнейшим движением продукции. Однако из-за значительных колебаний влажности и засоренности зерна, семян подсолнечника и другой продукции этот показатель не вполне сопоставимый. Для сравнения более правильно пользоваться другим показателем--весом зерна (семян подсолнечника и т. п.) после доработки (за вычетом неиспользованных отходов и усушки). Так как различия влажности здесь полностью не устраняются, при реализации зерна используют в качестве дополнительного корректирующего показателя процент влажности. Возможен также пересчет веса на стандартную влажность. Чистый сбор урожая какой-либо культуры есть фактический сбор (после доработки) за вычетом израсходованных на этот урожай семян. Соответственно дифференциации показателей урожая дифференцируются и показатели урожайности. Обычно различают: • видовую урожайность; • урожайность на корню перед началом своевременной уборки; • фактический сбор с гектара (в первоначально оприходованном весе и после доработки). Фактический средний сбор с гектара определяют в расчете: а) на весеннюю продуктивную площадь б) на фактически убранную площадь (уф.п). Между этими двумя показателями имеется следующая связь Увп = уф.п. * ку (2) где Ку-доля убранной площади в весенней продуктивной площади. Основным показателем урожайности государственная статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйственной деятельности. Для ряда сельскохозяйственных культур важное значение имеет такой показатель продуктивности, как чистый сбор в расчете на 1 га весенней продуктивной площади. Чистый сбор с 1 га дает возможность более правильно экономически оценить среднюю продуктивность озимых и яровых зерновых культур, поскольку по озимым культурам нередко имеет место осенне-зимняя и ране весенняя гибель, влекущая за собой потерю соответствующего количества семян. Уровень урожайности зерновых колосовых культур слагается из следующих элементов: числа колосьев, числа зерен в колосе, абсолютного веса зерна. Поэтому, имея те или иные выборочные данные о величине этих элементов, урожайность зерновых в расчете на гектар в центнерах можно определить по следующей формуле: Унк = К*З*А 100000 (3) где К--число колосьев на 1 м2; З -- число зерен в колосе; А--абсолютный вес зерна, т. е. вес 1000 зерен, г. Видовой урожай и урожайность--это размеры формирующегося урожая н формирующейся урожайности, установленные по состоянию посевов на определенные моменты, в течение вегетационного периода, иногда с учетом метеорологических условий и некоторых проявлений хозяйственной жизни. 1.2 Динамика и структура посевной площади и валового сбора зерна В России производство зерна традиционно играло важную роль в обеспечении продовольствием населения на всех этапах ее истории. Под зерновые культуры, как правило, осваивались и отводились большие площади, составляющие значительную долю посевов сельскохозяйственных культур. Так, в первой половине ХХ в. она превышала 80-90%, затем с развитием животноводства и расширением на пашне площадей под кормовыми культурами доля посевов зерновых культур в структуре посевных площадей сельскохозяйственных культур снизилась до 50-55%. однако размер посевных площадей под зерновыми культурами не был постоянным. Еще большим колебаниям из-за политических, экономических и погодных факторов подвержены урожайность и валовые сборы зерновых культур. По сравнению с другими экономически развитыми странами Россия имеет отстающие позиции по урожайности зерновых культур, хотя по объему производства отдельных видов зерна занимает лидирующее положение. [ 4, 480 c] Рассмотрим динамику валового сбора зерна на примере предприятий Краснозоренского и Должанского района за 2008-2016 гг. Таблица-1 Динамика валового сбора зерна на примере предприятий Краснозоренского и Должанского района за 2008-2016гг. Годы Валовый сбор зерна, тыс. т Абсолютный прирост,ц Темп роста, % Темп прироста, % цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2008 9253 - - - - - - 2009 14589 5336 5336 157,6 157,6 57,6 57,6 2010 15236 647 5983 104,4 164,6 4,4 64,6 2011 15700 464 6447 103,1 169,6 3,1 69,6 2012 19400 3700 10147 123,5 209,6 23,5 109,6 2013 21800 2400 12547 112,3 235,5 12,3 135,5 2014 21400 -400 12147 98,1 231,2 -1,8 131,2 Продолжение таблицы 1 2015 30900 9500 21647 144,3 333,9 44,3 233,9 2016 28835 -2065 19582 93,3 311,6 -6,6 211,6 Анализируя данные в Таблице 1, можно сделать следующий вывод - рассмотренные цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна. Так объем валового сбора увеличивались с 2008 по 2017 гг.., соответственно, темпы роста также увеличились с 181,5 % в 2011г до 112,8% в 2012 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов роста прослеживается в 2013 и 2014годах. А в 2016 году наблюдается резкое снижение валового сбора с 127199 ц. в 2014 до 96257 ц. в 2016. На основе проделанных расчетов можно сделать выводы о состоянии среднегодовых показателей динамики валового сбора зерна по России в целом. Валовой сбор характеризуется относительной неустойчивостью. Абсолютный прирост, рассчитанный цепным способом, показывает, что максимальное увеличение было в 2016 году и составило 9500 тыс.т. по сравнению с 2009 годом, а минимальное увеличение в 2009 году - 5863 ц по сравнению с предыдущими годами, а наименьшее увеличение в 2011 г. по сравнению с 2012г. Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, также имел максимальное увеличение в 2016 году и составил 15200 тыс.т по сравнению с предыдущим годами. Темп роста по цепному способу свидетельствует о том, что в 2016 году валовой сбор зерна составил 144,3 по сравнению с 2015 годом, а в 2015 году 98,1% по сравнению с 2013 годом. Темп роста по базисному способу характеризует, что валовой сбор в 2014 году также отражает наивысший процент 196,8% по сравнению с предыдущем годом и наименьший процент в 2010 г. 123,5%. Темп прироста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что в 2014 году валовой сбор зерна увеличился на 44,39% по сравнению с 2014 годом, а в 2010 году минимальный прирост составил 23,5% по сравнению с 2005 годом. По базисному способу на протяжении шести лет (2011-2016 гг.) наблюдается увеличение валового сбора, по сравнению с базисным 2011 годом. Максимальный прирост отмечается в 2012 г., который составил 30900 или 96,8%, наименьший прирост наблюдается в 2006г. составил 19400 или 23,5%. Особое внимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста.[10, 471 c] С 2008 по 2017 гг. происходит равномерное увеличение значения данного показателя. В 2014 и 2017 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильно увеличению на 218 тыс.т. и 309 тыс.т соответственно. В целях подтверждения изложенных выводов динамика данного изучаемого явления изобразим графически в виде линейной диаграммы. Так с 2011 по 2013 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора зерна, а в 2014 производство зерна немного уменьшилось, в 2016 году достигло максимального показателя (по сравнению с предыдущими год. 1.3 Изучение устойчивости динамики урожайности, прогнозирование урожая на перспективу На основе данных таблицы 2 можно сделать следующий вывод. Урожайность зерна отличается неустойчивостью и имеет цикличный характер, резко повышаясь до 36 ц/га в 2014 году и резко понижаясь до 32 ц/га в 2015 году. Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что максимальное повышение урожайности зерна до 130,3% было в 2014 году, по сравнению с остальными годами, а минимальное повышение было в 2015 году до 90,1% по сравнению с 2016 годом. Таблица 2. Динамика урожайности новых культур Годы Урожайность зерна, ц/га. Темп роста, % цепной базисный 2008 17 2009 17 98,8 98,8 2010 19 112,4 111,1 2011 21 110,1 122,3 2012 22 103,6 126,8 2013 27 122,0 154,7 2014 36 130,3 201,6 2015 32 90,1 181,5 2016 29 89,5 162,5 Темп роста, рассчитанный базисным способом показывает, что рост урожайности зерна также был максимальным в 2014 году и составил 201,6 %, а за 2009 был минимальным и составил 98,8 %. Из расчетов видно, что более благоприятные условия для выращивания зерна в этом хозяйстве были в 2014 году о чем свидетельствует наибольшая урожайность, а самые худшие условия для выращивания были в период 2009, когда урожайность получилась почти в 2 раза ниже, чем в 2014 году. Рассмотрим обобщающие показатели ряда динамики: Таблица 3. Динамика урожайности зерна за 9 лет по Орловской области (в хозяйствах всех категорий) Годы Урожайность зерна, ц/га Темп роста, % цепной базисный 2008 19 2009 16 87,5 87,5 2010 18 106,5 93,2 2011 18 103,8 96,8 2012 24 131,1 126,9 2013 24 98,4 124,8 2014 28 116,6 145,6 2015 31 113,2 164,7 2016 29 92,7 152,8 а) средний абсолютный прирост (ц/га); б) средний темп роста или 106,26%; в) средний темп прироста = 106,26% - 100% = 6,26%. Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерна увеличивалась на 14 ц/га или на 6,26%. Проанализируем динамику изменения урожайности зерна на примере Воронежской области. Данные таблицы 3 показывают, что цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна. С 2008 по 2009 г прослеживается спад урожайности на 24ц/га. С 2010 г. по 2011 наблюдается увеличение урожайности. С 2011 по 2012 урожайность зерна резко увеличивается, и составляет 241ц/га, 281 ц/га и 318ц/га соответственно. А в 2016 г. опять прослеживается снижение. Таким образом, на протяжении рассматриваемого периода наблюдаются частые колебания в урожайности зерна. Рассмотрим обобщающие показатели ряда динамики: г) средний абсолютный прирост (ц/га); Таблица 4. Динамика валового сбора зерна за 2008-2016 г Годы Валовой сбор зерна, ц. Абсолютный прирост, ц Темп роста, % Темп прироста, % цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2008 29652 2009 28596 -1056 -1056 96,4 96,4 -3,5 -3,5 2010 31256 2660 1604 109,3 105,4 9,3 5,4 2011 31460 204 1808 100,6 106,1 0,6 6,1 2012 57116 25656 27464 181,5 192,6 81,5 92,6 2013 70145 13029 40493 122,8 236,5 22,8 136,5 2014 98672 28527 69020 140,6 332,7 40,6 232,7 2015 127199 28527 97547 128,9 428,9 28,9 328,9 2016 96257 -30942 66605 75,6 324,6 -24,3 224,6 д) средний темп роста или 105,45%; е) средний темп прироста = 105,45% - 100% = 5,45%. урожайность зерна, индексный дисперсный Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерна увеличивалась на 12,75 ц/га или на 5,45%. Таким образом, показатели урожая и урожайности в Воронежской области по России в целом носят неустойчивый характер. Как мы можем заметить, валовой сбор не всегда зависит от урожайности и наоборот. Это во многом обусловлено агрометеорологическими условиями, размерами посевных площадей, ненормированным количеством минеральных удобрений, недостаток гербицидов и многими другими факторами. Рассмотрим динамику валового сбора зерна в предприятиях за период с 2008 по 2016 гг. Анализируя данные в Таблице 4, можно сделать следующий вывод - рассмотренные цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна. Так объем валового сбора в 20011 году увеличился на 25656 ц. В 2012 году также происходит увеличение валового сбора, который составил 70145 ц., соответственно, темпы роста также увеличились с 181,5 % в 2011г до 112,8% в 2008 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов роста прослеживается в 2013 и 2014 годах. А в 2011 году наблюдается резкое снижение валового сбора с 127199 ц. в 2010 до 96257 ц. в 2016. На протяжении восьми лет (2008-2016 гг.) наблюдается увеличение валового сбора, по сравнению с базисным 2009 годом. Максимальный прирост отмечается в 20012 г., который составил 95739 или 304,3%, наименьший прирост наблюдается в 2010 г. составил 25656 или 181,5%. Особое внимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста. С 2009 по 2011 гг. происходит равномерное увеличение значения данного показателя. В 2012 и 2014 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильно увеличению на 701,45 ц. и 1271,99 ц. соответственно. Так с 2008 по 2016 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора зерна, а в 2014 производство зерна резко уменьшилось. 2. Применение статистических методов в анализе факторов, влияющих на эффективность производства 2.1 Метод статистических группировок Группировка - это сведение статистических данных в однородные группы по признакам единства или расчленение изучаемой совокупности по группам по признакам различия. Признаки, по которым производятся группировки, называют группировочными (основанием группировки). Группировка лежит в основе всей дальнейшей работы с собранной информацией. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками.[11, 656 c] К выбору группировочного признака предъявляют следующие требования: 1) Признак должен быть существенным, то есть отражать суть изучаемого явления; 2)Признак выбирают с учетом исторического развития явления, конкретного места и времени; 3) При изучении сложных явлений следует использовать два и более группировочных признака в комбинации, такие группировки называют комбинационными. В зависимости от решаемых задач выделяют следующие виды группировок: 1. Типологическая - позволяет выделить социально-экономические типы явлений. Этапы ее построения: · предварительная наметка типов · выбор группировочного признака · выделение групп и подгрупп по группировочным признакам · непосредственная группировка материала, расчет групповых и общих показателей. 2. Структурная - применяется для расчленения единиц совокупности в пределах одного типа явлений. Она позволяет дать характеристику строения совокупности и ее структуры. Она проводится в 3 этапа: · выбор группировочного признака · выделение групп и интервалов · непосредственная группировка материала 3. Аналитическая - позволяет установить взаимосвязь между отдельными факторами в пределах однородной совокупности. При ее проведении устанавливают факторный и результативный признаки. Этапы проведения: · выбор группировочного признака исходя из целей и задач исследования · отбор показателей для характеристики групп и подгрупп · определение числа групп · определение величины интервалов и установление границ интервалов · построение ранжированного ряда единиц совокупности по группировочному признаку и распределение результативных показателей в соответствии с этим · разработка макета статистической таблицы · расчет групповых и общих средних, оформление результатов таблицей, их анализ. Изучим влияние продуктивности животных на урожайность зерна в предприятиях Краснозоренского и Должанского районов Орловской области, используя метод простой аналитической группировки с равными интервалами.[12, 383 c] Таблица 5 - Исходные данные для проведения группировки Наименование хозяйства Урожайность, ц/га Валовой сбор, ц Площадь посевов, га Фондовооруженность, тыс.руб./чел. ЗАО АКХ Юность 32,2 3871 120 214,2 ОСПК Должанский фермер 22,3 5172 231 232,1 ООО Ольшанское 30,6 8493 277 258,8 ООО АКХ Виктория 23,7 2138 90 232,4 ООО Луганское 26,8 4825 180 173,4 ООО КФХ Тим 17,6 1479 84 276,9 ПСК Кубань 19,1 1341 70 248,2 ООО Урожай 56,1 10984 196 232,8 СЗСППК Возрождение 22,39 10726 479 190 СПСПК Маяк 10,9 7498 983 230,9 ООО Скарлет 34,6 10387 300 256,1 ООО Вико 31,8 25453 800 244,2 Продолжение таблицы 5 ООО Краснозоренское 31,9 11604 363 213,5 ТНВ Г.П. Калинин и Компания 26,5 5381 203 133,3 ЗАО Успенское 54,4 10015 184 246,9 ОАО Правда 28,9 4827 167 233,6 ООО Протасовское 30,1 10567 351 247,8 ОАО Труновское 25,5 12176 476 148,9 На основании исходных данных построим ранжированный ряд распределения хозяйств по удельному весу выручки от реализации зерна в выручке от реализации продукции растениеводства. Таблица 6 - Ранжированный ряд распределения хозяйств по затратам на удобрения Наименование хозяйства Урожайность, ц/га Валовой сбор, ц Площадь посевов, га Фондовооруженность, тыс.руб./чел. ПСК Кубань 19,1 1341 70 133,3 СПК Заря мира 20,2 1700 84 148,9 ООО КФХ Тим 17,6 1479 84 156,2 Продолжение таблицы 6 ООО АКХ Виктория 23,7 2138 90 173,4 ЗАО АКХ Юность 32,2 3871 120 190 ООО Луганское 26,8 4825 180 214,2 ЗАО Успенское 54,4 10015 184 215,1 ООО Урожай 56,1 10984 196 230,9 ТНВ Г.П. Калинин и Компания 26,5 5381 203 232,1 ОСПК Должанский фермер 22,3 5172 231 232,4 ООО Ольшанское 30,6 8493 277 232,8 ООО Скарлет 34,6 10387 300 233,6 ТНВ Труфанов и Компания 50,5 16719 331 244,2 ООО Протасовское 30,1 10567 351 246,9 ООО Краснозоренское 31,9 11604 363 247,8 Продолжение таблицы 6 ОАО Труновское 25,5 12176 476 248,2 СЗСППК Возрождение 22,3 10726 479 256,1 ООО Вико 31,8 25453 800 258,8 СПСПК Маяк 10,9 7498 983 276,9 Определим величины интервалов по формуле: h = (276,9-133,3)/3 = 47,9 (руб) Таким образом получим интервалы: 133,3 - 181,2 181,2 - 229,1 229,1 - 277,1 Если распределить предприятия по группам, то получим, что в 1 группу входит 4 предприятия, во вторую - 4 и в третью 12 предприятий. Получилось, что основная масса хозяйств сосредоточена в 3 группе, дальнейшая группировка по данным интервалам не имеет смысла. Таблица 7 - Влияние фондовооруженности на урожайность в хозяйствах Группы хозяйств по фондовооруженности тыс.руб/чел Число хозяйств в группе Средняя урожайность, ц/га Средняя фондовооруженность, тыс. руб./чел 1 2 3 4 133,33 - 181,23 4 24,8 153,0 181,23 - 229,13 4 34,3 208,2 229,13 - 277,03 12 30,1 245,1 В среднем - 29,7 202,1 Результаты группировки показали, что с увеличением фондовооруженности, урожайность продукции колеблется. В группе хозяйств с фондовооруженностью 133,3-181,2 средняя урожайность на 10 ц/га выше, чем во второй группе, где урожайность составила 34,3 ц/га. 2.2 Дисперсионный анализ Дисперсионный анализ - это метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа решаются задачи: · общая оценка достоверности различия средних при группировке единиц по одному фактическому признаку или нескольким; · оценка достоверности взаимодействия между 2-мя или большим числом факторов; · оценка частных различий между парами средних. Статистическая оценка достоверности показателей осуществляется по выборочным данным. Следовательно, дисперсионный анализ является методом оценки выборочных характеристик связи между факторами. [12, 383 c] Этапы дисперсионного анализа: 1. формулировка статистической задачи: дисперсионный анализ предполагает наличие аналитической группировки по одному или более фактических признаков. Результаты дисперсионного анализа зависят от правильности проведения группировки: количество интервалов; границы интервалов; рельефность отличия средних групповых величин; 2. теоретический анализ: применению дисперсионного анализа предшествует широкий теоретический анализ сущности изучаемого явления и процесса, возможности наличия связей между факторами с точки зрения здравого смысла и исследуемой науки; 3. выражение изучаемой взаимосвязи в виде модели: на основе поставленной задачи проводится отбор наиболее значимых факторов и формируется гипотеза относительно их взаимодействия, а затем начинается математическая обработка данных, т. е. строится математическая модель, которую можно представить в виде математического уравнения или в виде строгой схемы взаимодействия факторов; 4. анализ и интерпретация рассчитываемых характеристик связей и окончательные выводы относительно выдвинутой нулевой гипотезы. Таблица 8 - Распределение хозяйств по урожайности зерновых культур в Краснозоренском и Должанском районах Группы хозяйств по затратам на удобрения, руб. Число хозяйств в группе Урожайность зерна ц/га, руб Хi Сумма урожайностей xi Средняя урожайность зерна в группе, xгруп. 94500 - 505350 8 10,98 17,61 19,16 20,24 22,39 22,39 23,76 25,58 162,11 20,26 505350 - 916200 9 26,51 26,81 28,9 30,11 30,66 31,82 31,97 32,26 34,62 273,66 30,41 916200 - 132750 3 50,51 54,43 56,04 160,98 53,66 Итого 20 596,75 596,75 - За нулевую гипотезу примем то, что различия в уровнях урожайности связаны не с изменениями производства зерна, а с другими случайными факторами. общая дисперсия характеризует вариацию урожайности под влиянием всего комплекса факторов и рассчитывается по формуле: 2общ. = ( хi -xобщ. )2 (5) 2общ = 2655,03 (руб.2) - межгрупповая дисперсия характеризует меру вариации урожайности 1ц зерна под влиянием производительности и рассчитывается по формуле: 2межгр. = ( хгр. - хобщ. )2 * f (6) 2межгр.= 2438,70 руб2 - внутригрупповая дисперсия характеризует меру вариации урожайности под влиянием прочих случайных факторов и рассчитывается по формуле: 2вн. = ( 2вн. i - fi ) / fi = ( xi - хгр.)2 (7) где вн. -внутригрупповая дисперсия 2вн1= 143,98 руб2 2вн2 = 56,17 руб2 2вн3 = 16,18 руб.2 2вн.общ. = 216,33 руб2 Поверим правильность расчетов, по правилу сложения дисперсий: 2655,03 = 2438,70 + 216,33 верно Дисперсия на одну степень свободы рассчитывается по формуле: dмежгр = 1219,35 dост = 12,73 dобщ. = 139,73 Фактическое значение критерия Фишера рассчитывается по формуле: Fфакт.= 1219,35 : 12,73 = 95,79 2.3 Корреляционный анализ Наиболее разработанной в теории статистики является методология парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака х на результативный признак у и представляет собой многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Выделяются следующие основные виды связи: по направлению : • - прямая • - обратная • по количеству признаков, между которыми заключается связь: • - парная связь • - множественная • по тесноте связи: • - функциональные • - корреляционные Корреляционный анализ позволяет определить изменения зависимой перемененной под влиянием одного или комплекса факторов; характеризует меру зависимости между результативным признаком и факторным; показывает меру тесноты связи между признаками.[15,464 c] Применение метода корреляции для анализа связи складывается из следующих последовательно решаемых вопросов: - Установление причин связи; - Отбор наиболее существенных признаков для анализа; - Определение формы связи и подбор математического уравнения для выражения существенных связей; - Расчет числовых характеристик корреляционной связи. Корреляционная связь различается по форме, направлению и содержанию. Форма связи - характер различия среднего значения результативного признака с различиями факторного признака . Различают следующие формы связи: 1) линейная Y = a+ bt (8) Равным различиям фактора соответствуют равные различия результативного признака. 2) криволинейная зависимость Равным различиям х соответствует равномерно изменяющиеся различия результативного признака - это параболическая форма связи. Равным различиям х соответствует уменьшающееся изменение результативного признака у. Это гиперболическая зависимость. Равным различиям х соответствуют постепенно уменьшающиеся изменения у, причем у не имеет предела. Это логарифмическая связь. Y = a + b *log x (9) Многие формы связи между социальными экономическими явлениями могут быть представлены степенной функцией Содержание связи - материальное отношение между х и у, либо его отсутствие. Различают следующие зависимости между х и у: 1) причинная зависимость, при которой один фактор выступает как причина х, а другой как следствие этой причины у; 2) взаимосвязь х и у в системе взаимосвязей равная; 3) случайная корреляция - это в случае, когда между х и у нет зависимости, хотя коэффициент корреляции отличен от нуля; 4) множественность причин и связей, то есть переплетение видов и форм связей. Уравнение, с помощью которого выражается аналитическая связь, называется уравнением регрессии. [12, 383 c] При проведении корреляционно - регрессионного анализа нужно соблюдать этапы его проведения: 1. Качественный анализ сущности изучаемого явления 2. Постановка задач и выбор факторных и результативных признаков 3. Сбор статистического материала, его контроль 4. Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик 5. Определение тесноты связи 6. Оценка статистической надежности выборочных показателей связи 7. Интерпритация полученных характеристик, оформление результатов в виде таблиц и графиков. Таблица 9 - Исходные данные для корреляционного анализа и расчетные величины Наименование хозяйства Затраты труда на удобрения, тыс.руб Урожайность ц/га Расчетные величины x y x2 y2 хy ЗАО АКХ Юность 162 32,26 26244 1040,70 5226,12 СПК Заря мира 113,4 20,24 12859,6 409,65 2295,22 ОСПК Должанский фермер 311,85 22,39 97250,4 501,31 6982,32 ООО Ольшанское 373,95 30,66 139839 940,03 11465,3 Продолжение таблицы 9 ООО АКХ Виктория 121,5 23,76 14762,3 564,53 2886,84 ООО Луганское 243 26,81 59049 718,77 6514,83 ООО КФХ Тим 113,4 17,61 12859,6 310,11 1996,97 ПСК Кубань 94,5 19,16 8930,25 367,10 1810,62 ООО Урожай 264,6 56,04 70013,2 3140,48 14828,2 СЗСППК Возрождение 646,65 22,39 418156 501,31 14478,5 СПСПК Маяк 1327,05 10,98 1761062 120,56 14571 ООО Скарлет 405 34,62 164025 1198,54 14021,1 ООО Вико 1080 31,82 1166400 1012,51 34365,6 ООО Краснозоренское 490,05 31,97 240149 1022,08 15666,9 ТНВ Г.П. Калинин и Компания 274,05 26,51 75103,4 702,78 7265,07 ТНВ Труфанов и Компания 446,85 50,51 199675 2551,26 22570,4 ЗАО Успенское 248,4 54,43 61702,6 2962,62 13520,4 ОАО Правда 225,45 28,9 50827,7 835,21 6515,51 ООО Протасовское 473,85 30,11 224534 906,61 14267,6 ОАО Труновское 642,6 25,58 412935 654,33 16437,7 Итого 8058,15 596,75 5216376 20460,56 227686 Зависимость между затратами на удобрения и урожайностью зерна прямая, линейная. Данную зависимость математически можно выразить уравнением прямой линии: где a - параметр уравнения, который не имеет экономического смысла, b - коэффициент регрессии. Для определения параметров уравнения необходимо решить систему двух уравнений, которая называется в статистике системой нормальных уравнений: y = an + b x (10) yx = a x + b x2 596,75 = 20a + 8058,15b 227686 = 8058,15a + 5216376b Решив систему уравнений получим: a = -5,7 b = 0,06 Таким образом, уравнение будет иметь вид: Уср= -5,7-0,06х (11) Коэффициент b 0, это подтверждает, что зависимость между затратами на удобрения и урожайностью прямая. При увеличении затрат на 1 руб, урожайность зерна уменьшится на 5,7 ц/га. Для определения тесноты связи между изучаемыми признаками применяют коэффициент корреляции. Это показатель тесноты связи, который показывает, на какую часть дисперсии изменяется в среднем результативный признак при изменении факторного на одно среднеквадратическое отклонение. r = ( 11384,3 - 402,9*29,8) / (260818,8-162328,41)*(1023,03-888,04) = 0,5 Коэффициент корреляции показал, что между изучаемыми факторами существует прямая зависимость. Причем, т.к. 0,5 r, то связь средняя. Рассчитаем коэффициет детерминации по формуле: D = r2 * 100% (75) D = 0,5 * 100% = 25% Это означает, что вариация себестоимости на 25% обусловлена вариацией прямых затрат труда на 1ц зерна, остальные 75% вариации вызваны неучтенными в модели факторами. Коэффициент эластичности: Э = 0,06 * 402,9 / 29,8 = 0,8 % Коэффициент эластичности показывает на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1 %. С изменением уровня затрат на удобрения на 1 % урожайности зерна в среднем изменится на 0,8 %. 3 . Источники данных о затратах и себестоимости сельскохозяйственной продукции Современная организация статистики урожая сельскохозяйственных культур ставит задачей определить наиболее полно размеры фактического сбора урожая во всех категориях хозяйств.[16, 207 c] Основными источниками данных об урожае и урожайности являются: • специальная отчетность о сборе урожая сельскохозяйственных культур (форма функции-7с-х). На основании ее определяют предварительные размеры сбора урожая сельскохозяйственных культур и окончательные итоги посевных площадей; • годовые отчеты сельскохозяйственных предприятий; • материалы бюджетных обследований, регистрирующие фактический сбор урожая на приусадебных землях колхозников. Все данные о размерах посевной и убранной площади и собранном урожае включаются в отчет о фактическом сборе урожая сельскохозяйственных культур на основании документов первичного учета хозяйств. Сбор урожая зерновых и подсолнечника показывается в отчете в первоначально оприходованном весе. На основании отчета о сборе урожая и ряда других документов (отчеты о посевных площадях, материалы бюджетных обследований и др.) областное статистическое управление составляет сводный отчет о предварительных размерах фактического сбора урожая сельскохозяйственных культур в данном году с начала по отдельным, а затем по всем категориям хозяйств. Для обеспечения полноты и точности данных об урожае сельскохозяйственных культур с начала уборки и до конца ее систематически проверяется полнота оприходования сбора урожая сельскохозяйственных культур и правильность отчета (форма функции-7 с-х). практикуются также единовременные работы по обследованию качеств уборки и выявлению потерь при уборке урожая отдельных сельскохозяйственных культур. Процесс производства - основополагающий процесс хозяйственной деятельности любого предприятия. Характер производства определяет характер направления деятельности хозяйствующего субъекта, формирование производственных ресурсов. В процессе производственной деятельности производятся определенные виды продукции, на что расходуются соответствующие ресурсы, формирующие издержки предприятия. [12, 383 c] Под издержками понимают совокупность всех затрат экономических ресурсов в денежной форме при кругообороте хозяйственных средств. Затраты - это потребленные ресурсы или уплаченные денежные средства за товары и услуги, которые непосредственно относятся к производству конечного продукта. Продукт - это произведенные товары (продукция), выполненные работы или оказанные услуги. Общие затраты хозяйствующего субъекта в расчете на единицу продукции или оказанных услуг составляют ее себестоимость. Себестоимость продукции - один из важнейших экономических показателей деятельности предприятий, выражающий в денежной форме все затраты предприятия, связанные с производством и реализацией продукции. Производственная себестоимость показывает, во что обходится предприятию выпускаемая им продукция. Полная (коммерческая) себестоимость включает в себя и затраты, связанные с реализацией товарной части продукции. В себестоимость включаются перенесенные на продукцию затраты прошлого труда (амортизация основных средств, стоимость сырья, материалов, топлива, других материальных и денежных ресурсов и расход на оплату труда работников предприятия). Оптимизация или снижение затрат - важнейшая задача любого хозяйствующего субъекта. На их основе возможно достижение более высоких экономических показателей хозяйственной деятельности. То есть получение большей суммы прибыли от реализации продукции, достижение возрастающего уровня рентабельности. С целью выявления направлений выработки управленческих решений по оптимизации затрат и снижению себестоимости производимых видов продукции или оказываемых услуг необходимо систематическое проведение экономического анализа на всех этапах производственного процесса. Это особенно важно в рыночных условиях хозяйствования, поскольку все участники производства напрямую заинтересованы в достижении более высоких экономических результатов.[14, 3-5c ] Окончательные размеры фактического сбора урожая в сельскохозяйственных предприятиях и подсобных хозяйствах устанавливают на основании данных годовых отчетов этих предприятий. Поэтому важная задача органов государственной статистики - проверка правильности данных годового отчета о площадях и сбора сельскохозяйственных культур, обеспечение достоверности этих сведений. Окончательные размеры фактического сбора урожая сельскохозяйственных культур определяют дифференцированно и в целом по всем категориям хозяйств. При разборке этих данных по сельскохозяйственным предприятиям органы государственной статистики рассчитывают чистый вес продукции зерновых культур и подсолнечника как общий фактический сбор урожая за вычетом неиспользуемых отходов и усушки. Список использованной литературы 1. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства: учебное пособие/ В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова. - М.: Финансы и статистика,2016.-272 с. 2. Бидий А.И., Степаненко Н.В. Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории статистики. М.: Финансы и статистика, 2015. 3. Громыко Г.А. Теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2013. 4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/ Под. ред. И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2015. - 480 с. 5. Замосковский О.П. Статистика сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 2015. 6. Зейналов, И. Эволюция сбора сельскохозяйственной информации и ее правовое обеспечение в России / И. Зейналов, К. Сварчевский // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2017. - № 3.- с.33-36 7. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: Учебник. - М.: Издательство МСХА,2017. - 427 с. 8. Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства. М.: Колос С, 2013. 9. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики. М.: Финстатинформ, 2014. 10. Салин В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебник/ В.Н. Салин, Е.П. Шпаковская. - М.: Юристъ,2015. - 461 с. 11. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. Москва: Финансы и статистика. 2014. - 656 с. 12. Статистическое моделирование и прогнозирование под. ред. Гранборга. Москва: Финансы и статистика, 2014, - 383 с. 13. Формы статистической отчетности в сельском хозяйстве // Главбух. Отраслевое приложение. Учет в сельском хозяйстве. - 2013. - № 4. - с. 77-81. 14. Шустова Е.А. Об организации статистического наблюдения за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства / Е.А. Шустова // Вопросы статистики. - 201. - № 1. - с. 3-5. 15. Экономика отраслей АПК: Учебник / А. И. Минаков, Н.И. Куликов, О.В. Соколов. - М.: КолоС, 2016. - 464 с. 16. Юзбасиев М.М. Манелл А.М. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Москва: Финансы и статистика, 2015. - 207 с.
Отрывок из работы

Заключение Анализ данных по сельскохозяйственным предприятиям Краснозоренского и Должанского районов Орловской области показал, что в период с 2008 по 2017 год наблюдается: увеличение валового сбора зерна в среднем за год на 0,4 %, что в абсолютном выражении составляет 1004,14 ц; общая урожайность полученного зерна также имела тенденцию увеличения, абсолютное среднегодовое увеличение урожайности составило 16,4 % или 8176,29 руб.; валовой сбор зерна возрас в среднем на 16,1 % или 30,14 руб./ц в год. В целом валовой сбор зерна к 2017 году по сравнению с 2011 годом увеличилсь на 141,48 %, т.е. почти в 2,5 раза. Абсолютный прирост, рассчитанный цепным способом, показывает, что максимальное увеличение было в 2016 году и составило 9500 тыс.т. по сравнению с 2009 годом, а минимальное увеличение в 2009году - 5863 ц по сравнению с предыдущими годами, а наименьшее увеличение в 2011 г. по сравнению с 2012 г. Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, также имел максимальное увеличение в 2016 году и составил 15200 тыс.т по сравнению с предыдущим годами. Темп роста по цепному способу свидетельствует о том, что в 2016 году валовой сбор зерна составил 144,39 по сравнению с 2014 годом, а в 2014 году 98,17% по сравнению с 2013 годом. Темп роста по базисному способу характеризует, что валовой сбор в 2014 году также отражает наивысший процент 196,82% по сравнению с предыдущем годом и наименьший процент в 2010 г. 123,57%. Темп прироста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что в 2014 году валовой сбор зерна увеличился на 44,39% по сравнению с 2014 годом, а в 2010 году минимальный прирост составил 23,57% по сравнению с 2009 годом. Анализ вариационного ряда показал, что наиболее часто встречающаяся в ряду урожайность зерна 475,2 руб. Половина хозяйств имеет урожайность зерна до 281,43 руб, а половина - выше 281,43 руб. В исследуемых хозяйствах урожайность зерна отклоняется в среднем на 109,93 руб. от среднего ее уровня, причем вариация урожайности зерна сильная. Результаты комбинационной группировки показали, что с увеличением прямых затрат труда на производство зерна урожайность зерна также увеличивается. С изменением уровня прямых затрат на производство 1ц зерна на 1% себестоимость 1ц зерна в среднем изменится на 0,33%. Основным направлением в работе хозяйства по снижению себестоимости 1ц зерна должны стать меры по снижению затрат на производство продукции, внедрению новых технологий производства зерна. Немалое значение в снижении себестоимости зерна следует уделять выбору каналов реализации, а также росту материальной заинтересованности работников в получении большего количества более качественной продукции, рационализации структуры затрат.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Курсовая работа, Статистика, 43 страницы
390 руб.
Курсовая работа, Статистика, 44 страницы
390 руб.
Курсовая работа, Статистика, 39 страниц
800 руб.
Курсовая работа, Статистика, 36 страниц
1000 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg