Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Июня 2013 в 02:07, курсовая работа
Моделью называется материальный или мысленно представляемый объект, замещающий в процессе исследования объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. Применение метода моделирования вызвано тем, что большинство объектов (или проблем, относящихся к этим объектам) непосредственно исследовать или совершенно невозможно, или подобное исследование требует много времени и средств.
ВВЕДЕНИЕ
3
ГЛАВА 1. Теоретические подходы, тенденции и закономерности формирования продуктивности коров
5
ГЛАВА 2. Методика подготовки исходной информации
14
ГЛАВА 3. Тенденции и закономерности формирования продуктивности коров в регионе
17
3.1. Методика проверки информации на соответствие требованиям нормального распределения
17
3.2. Эконометрическая модель формирования продуктивности коров в регионе
19
3.3. Анализ тенденций и закономерностей формирования продуктивности коров в регионе
30
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
34
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
R=0,81 показывает, что выбранные факторы сильно влияют на результативный.
D=65% показывает, что выбранные факторы объясняют изменение результативного на 65%.
Расчетное значение критерия Фишера F=32,3 сравнивают с табличным, которое определяется для принятого уровня значимости и степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов ( включая результативный). Для =0,01 и ; для =0,05 и ; для =0,10 и . Так как расчетное значение критерия Фишера больше табличного для трех уровней значимости, то данная модель пригодна для применения на практике.
Для более
полного анализа тенденций
Для
построения одноэтапной
К = Yi / Yх
где
Yi - фактическое значение результативного показателя;
Yх - расчётное значение результативного показателя;
1. ( )- худшая группа ( низкий );
2. ( )- лучшая группа (высокий );
4)по каждой
группе предприятий
Затем рассчитываем средние значения по группам и составляем таблицу.
В первую
группу вошли хозяйства с
Итак, мы имеем построенную КМ, которая имеет следующий вид:
Одноэтапная схема корреляционного анализа представлена в таблице 1.
Таблица
1— Одноэтапная схема
Показатели |
коэффициент эффективности |
отношение 2 гр., к 1 гр., %,± п. п. | |
k<1 не эф. |
k>1 эф. | ||
число наблюдений |
72 |
76 |
- |
коэффициент эффективности |
0,9 |
1,1 |
121,4 |
фактическая продуктивность, ц |
39,7 |
48,2 |
121,5 |
расчетная продуктивность, ц |
44,1 |
44,1 |
100,0 |
среднегодовое поголовье, гол. |
899,2 |
849,1 |
94,4 |
оплата 1-го чел. -час., тыс. руб. |
10,1 |
10,2 |
100,4 |
затраты на корма, тыс. руб./гол. |
2338,5 |
2354,8 |
100,7 |
затраты труда, чел. -час./гол. |
131,4 |
129,8 |
98,8 |
стоимость 1 ц. к. ед., тыс. руб. |
38,3 |
38,9 |
101,6 |
удельный вес концентратов,% |
19,8 |
20,5 |
0,6 |
удельный вес покупных кормов, % |
11,3 |
12,5 |
1,2 |
расход корма, ц. к. ед./гол |
55,1 |
54,4 |
98,8 |
Анализируя данную таблицу, можно сказать, что хозяйства второй группы сработали более эффективно, чем хозяйства первой группы, т.к. их фактическая продуктивность коров больше расчетной.
Из данных таблицы 1 можно заметить, что у хозяйств второй группы уменьшается поголовье скота (на 5,6%), что приводит к уменьшению расхода кормов на 1,2%, и соответственно на снижение затрат труда (на 1,2%). Также можно отметить, что у хозяйств второй группы происходит увеличение доли затрат на корма ( на 0,7%), среди которых наблюдается рост удельного веса концентратов (на 0,6 п. п.) и рост удельного веса покупных кормов (на 1,2 п. п.), и наблюдается увеличение оплаты 1-го чел. – час. на 0,4%.
Для более
детального анализа эффективности
использования ресурсов целесообразно
проводить двухэтапный
Данный прием позволяет выяснить различия в окупаемости ресурсов и очередность освоения инвестиций в разрезе предприятий и округов региона.
Методика
построения двухэтапной схемы
Внутри каждой группы хозяйств по уровню эффективности вновь рассчитываем параметры той же КМ формирования себестоимости зерна.
Для построения нам необходимо разбить Брестскую область на 2 округа: Первый и Второй. Далее строим КМ по данным каждого округа:
КМ Первого округа (ПРИЛОЖЕНИЕ Н):
КМ Второго округа (ПРИЛОЖЕНИЕ П):
Каждый округ разобьем на две группы по коэффициенту использования ресурсного потенциала: высокого (К>1) и низкого (К≤1).
Хозяйства лучшей группы Первого округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ Р):
R=0,99; F=197; D=98,1%.
Хозяйства худшей группы Первого округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ С):
Хозяйства лучшей группы Второго округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ Т):
Хозяйства худшей группы Второго округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ У):
Данные анализа КМ представлены в таблице 2.
Таблица
2 — Двухэтапная схема
Округ |
коэффициент использования ресурсного потенциала |
Среднегодовое поголовье, гол. |
оплата одного чел. – час., тыс. руб. |
затраты на корма, тыс. руб./гол. |
затраты труда чел.-час/гол. |
стоимость 1ц. к. ед., тыс. руб. |
удельный вес концентратов, % |
удельный вес покупных кормов, % |
расход кормов, ц. к. ед./гол. |
первый |
высокий |
0,002 |
0,463 |
0,004 |
0,044 |
-0,269 |
0,601 |
-0,060 |
0,235 |
низкий |
0,004 |
0,843 |
-0,002 |
0,080 |
0,277 |
0,338 |
-0,158 |
0,436 | |
итого |
0,003 |
0,598 |
0,006 |
0,060 |
-0,384 |
0,521 |
-0,062 |
0,119 | |
второй |
высокий |
0,005 |
0,517 |
-0,015 |
0,028 |
0,814 |
0,737 |
0,062 |
1,069 |
низкий |
0,004 |
0,439 |
-0,006 |
0,030 |
0,322 |
0,601 |
-0,081 |
0,750 | |
итого |
0,005 |
0,494 |
-0,002 |
0,046 |
0,192 |
0,611 |
-0,047 |
0,604 |
В таблице 2 приведены коэффициенты регрессии при факторах по предприятиям обоих округов. Абсолютные значения коэффициентов регрессии и знаки при них свидетельствуют о значении отдельных факторов. Так, например, увеличение среднегодового поголовья в хозяйствах Первого и Второго округов приводит к росту продуктивности. Наиболее выгодно вкладывать ресурсы в рост расходов кормов второго округа с высоким коэффициентом использования ресурсного потенциала, так как продуктивность возрастет на 1,069 ц., если расход кормов возрастет на 1 ц. к. ед./гол.
Поскольку в рамках каждого из округов имеются сельскохозяйственные предприятия с различным уровнем использования ресурсов, были выделены две группы: с низким и высоким уровнем использования ресурсов. В разрезе этих групп рассчитаны параметры той же корреляционной модели. Получили коэффициенты регрессии, которые объясняют эффективность ресурсов в разрезе выделенных групп и округов. В результате выясняем, что средняя эффективность отдельных факторов по округу существенно отличается, если рассматривать ее в разрезе предприятий с эффективностью использования ресурсов выше и ниже среднего уровня. В целом по таблице можем отметить: чем выше значение коэффициента регрессии, тем больше ресурс приводит к росту результативного показателя.
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
В настоящее время в кормлении животных используют более 500 различных кормов и кормовых добавок, среди которых важное место занимают кормовые антибиотики. Кормовые антибиотики подавляют патогенную микрофлору желудочно – кишечного тракта, усиливают секрецию пищеварительных ферментов, благоприятствуют всасыванию переваримых веществ из кишечника в кровь. Кормовые антибиотики повышают использование растительных белков на 20-30%, снижая потребность в белках и витаминах. Кормовые антибиотики могут оказать на продуктивность животных огромное влияние.
Способ содержания коров в специально реконструированном помещении беспривязно в комбибоксах с соломенной подстилкой и удалением навоза транспортером в навозном проходе, а также с раздачей сенажа, силоса и концентратов мобильными кормораздатчиками, оказывает определенное влияние на поедаемость кормов и потребление питательных веществ.
Требуются срочные
Современная интенсивность и
продуктивность молочного
Информация о работе Тенденции и закономерности формирования продуктивности коров в регионе