Динамика реализации скота и птицы

 На рисунке 6 изображены графики фактического производства, выровненного по способу скользящей прямой и аналитического выравнивания. Можно убедиться в том, что реализация скота и птицы в хозяйствах населения с каждым годом снижается.

Рисунок 6 – Динамика реализации скота  и птицы в хозяйствах населения

3.3. Уровень корреляции между производством и реализацией.

В качестве примера воспользуемся данными только для сельскохозяйственных организаций. Для определения показателей регрессии связи при парной линейной зависимости, выписываем данные о производстве скота и птицы на убой (y), и их реализации (x) в сельскохозяйственных организациях в таблицу 6.

Таблица 6 – Вычисление величин для уравнения регрессии и расчета коэффициента корреляции для сельскохозяйственных организаций

Годы	y	x	xy	квадраты
2005	51,8	80,4	4164,7	2683,2	6464,2
2006	54,4	82,7	4498,9	2959,4	6839,3
2007	56,9	84,5	4808,0	3237,6	7140,2
2008	54,8	82,8	4537,4	3003,0	6855,8
2009	56,9	86,9	4944,6	3237,6	7551,6
2010	59,7	88,6	5289,4	3564,1	7849,9
итого	334,5	505,9	28243	18684,9	42701

 

Для расчета  коэффициента корреляции и составления  уравнения регрессии вычисляем  произведения xy,,  и их суммы.

Составим  нормальные уравнения:

= na + b

= a + b

А так же вычисляем значения параметров уравнения  «a» и «b».

= 55,8

= 4707,2

= 84,3

a = - b = 55,8 - 84,3*0,32 = 28,9

b = = = = 0,32

Для того чтобы  выразить связь между производством скота и птицы на убой и его реализацией, записываем уравнение регрессии

x: = a + bx

= 28,9 + 0,32 x

Для того чтобы  определить тесноту связи между  анализируемыми факторами путем  расчета парной корреляции пользуемся формулой:

r = = 0,97

   = 3,2

= = 0,74

Для отражения  влияния на результат факторного признака, по вычисленному коэффициенту корреляции определяем эмпирический коэффициент  детерминации:

d = = 94,09

И вычисляем  коэффициент эластичности, который  показывает процентное соотношение  результата на измерение факторного показателя на 1%.

Э = = = 1,38

После определения  параметров уравнения и расчета  коэффициента корреляции производим оценку статистической надежности по критерию Фишера уравнения в целом по формуле:

= (n-2) =    = 62,6

где n – численность единиц в совокупности.

Полученное  значение сравниваем с табличным значением при уравнении вероятности 0,05 и числе степеней свободы факторной дисперсии, равной 1 и остаточной, равной (n-2), при > нулевая гипотеза об отсутствии связи отклонения и делается вывод о статистической надежности уравнения связи.

Для оценки статистической значимости коэффициента регрессии «b» и корреляции «r», рассчитываем по критерию Стьюдента tb и tr, которые связаны с найденными значениями:

= 28,9 = 2,32*28,9 = 67,0

= 2* 3,2 = 0,63

 r = 0,97  = 7,91

Вычисленные фактические коэффициенты tb и tr сравниваются с табличными, их значения при уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы n-2. При > свидетельствует о статистической надежности найденных параметров.

При анализе  корреляционной связи между рядами динамики необходимо измерить связь между предыдущими и последующими уровнями для этого рассчитываем коэффициент автокорреляции:

 = = 0,89

Где - отклонение теоретического от фактического уровня реализации,

- отклонение теоретического  от фактического уровня производства.

То есть если коэффициент автокорреляции rei > 0.5, значит автокорреляция присутствует. Связь между производством скота и птицы и их реализацией  тесная, можно сказать, равна функциональной.

С увеличением  производства скота и птицы на убой на 1тыс. тонн, реализация увеличивается на 0,32 тыс. тонн. На 94% реализация оказывает влияние на уровень вариации. С увеличением реализации на 94%, производство увеличивается на 6%. Присутствует обратная связь между реализацией яиц и их ценой = 7,91, поскольку > то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически – значим. ,  > то есть связь между 2 признаками значительная.

3.4. Прогноз производства и реализации  скота и птицы

Чтобы определить ожидаемое производство скота и птицы на убой в сельскохозяйственных организациях, рассчитаем точечный и интервальный прогноз 2013 года.

Так как значение t на 2010 год 6 (см. табл.3), то соответственно значение t на 2013 год будет равным  9. Применяя полученное уравнение тренда и t= 9, мы можем дать точечный прогноз:

Y₂₀₁₃=51,8+1,6*9=66,2

 Для того  чтобы прогноз был правильным, его необходимо дополнить доверительным интервалом. Для этого подсчитывается остаточное среднеквадратичное отклонение от тренда:

где  y_i-фактическое значение уровня, y_t- теоретическое значение уровня, m- число параметров в уравнении(m=2)

S==1,4

t_s =2,44 при P=0,95

 

 

С вероятностью 95% можно сказать, что в 2013 году производство скота и птицы на убой составит не менее 48,4 тыс.тонн. и не более 55,2 тыс. тонн.

 

Теперь рассчитаем точечный и интервальный прогноз для производства скота и птицы на убой в хозяйствах населения 2013 года.

Так как значение t на 2010 год 6 (см. табл.3), то соответственно значение t на 2013 год будет равным  9. Применяя полученное уравнение тренда и t= 9, мы можем дать точечный прогноз:

Y₂₀₁₃=32,4-2,5*9=9,9

 Для того  чтобы прогноз был правильным, его необходимо дополнить доверительным интервалом. Для этого подсчитывается остаточное среднеквадратичное отклонение от тренда:

где  y_i-фактическое значение уровня, y_t- теоретическое значение уровня, m- число параметров в уравнении(m=2)

S==1,7

t_s =2,44 при P=0,95

 

 

С вероятностью 95% можно сказать, что в 2013 году производство скота и птицы на убой составит не менее 28,2 тыс.тонн. и не более 36,5 тыс. тонн.

 

 

 

Проведем  этот же прогноз для реализации скота  и птицы для сельскохозяйственных организаций.

Так как значение t на 2010 год 6 (см. табл.3), то соответственно значение t на 2013 год будет равным  9. Применяя полученное уравнение тренда и t= 9, мы можем дать точечный прогноз:

Y₂₀₁₃=80,4+1,6*9=94,8

 Для того  чтобы прогноз был правильным, его необходимо дополнить доверительным интервалом. Для этого подсчитывается остаточное среднеквадратичное отклонение от тренда:

где  y_i-фактическое значение уровня, y_t- теоретическое значение уровня, m- число параметров в уравнении(m=2)

S==1,7

t_s =2,44 при P=0,95

 

 

С вероятностью 95% можно сказать, что в 2013 году реализация скота и птицы составит не менее 76,2 тыс.тонн. и не более 84,5 тыс. тонн.

Для хозяйств населения прогноз реализации будет  такой:

 

 

С вероятностью 95% можно сказать, что в 2013 году реализация скота и птицы в хозяйствах населения составит не менее 8,4 тыс.тонн. и не более 10,2 тыс. тонн.

 

 

 

Выводы и предложения

В современных условиях развитие животноводства страны происходит неоднозначно. С одной стороны имеют место положительные результаты: наметился рост производства, например, в сельскохозяйственных организациях, растёт количество предприятий, работающих с прибылью. Но с другой стороны остаются и продолжают развиваться негативные процессы, которые преобладают над положительными сдвигами, что в целом позволяет оценить положение в отрасли как сложное, не отвечающее задачам развития экономики.

Изучив динамику реализации скота и птицы Пермского  края за 2005-2010гг., видно, что производство и реализация скота и птицы в сельскохозяйственных организациях увеличивается из года в год, а в хозяйствах населения - уменьшается. Наглядно можно рассмотреть ситуацию на рисунках 3,4,5 и 6.

Таким образом, за изучаемый период с 2005-2010 год, видно, что с увеличением реализации на 94%, производство увеличивается лишь на 6%.

Ожидаемое производство скота и птицы на убой в сельскохозяйственных организациях в 2013 году, по данным интервального прогноза, будет находиться в интервале от 48,4 тыс.тонн. до 55,2 тыс. тонн., а в хозяйствах населения -

от 28,2 тыс.тонн. до 36,5 тыс. тонн. Реализация данной продукции в сельскохозяйственных организациях будет находится в интервале от 76,2 тыс.тонн. до 84,5 тыс. тонн, соответственно в хозяйствах населения - от 8,4 тыс.тонн. до 10,2 тыс. тонн.

В целом рынок  мясной продукции обладает высокой  емкостью и характеризуется стабильным спросом, высокой инвестиционной привлекательностью и жестким уровнем конкуренции  местных и зарубежных игроков.

В будущем  можно ожидать умеренного роста  потребления мясопродуктов. Между  тем объем рынка будет расти  менее высокими темпами, нежели индивидуальное потребление, в связи со снижением  численности населения.

Список использованных источников

 

1. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 2006.

2. Емельянов А. Финансово-экономическое положение сельского хозяйства: пути оздоровления. / Экономист. 2006, №8. – 29-31с.

3. . Ефимова М.Р. , Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М, 2005.

4. Практикум  по статистике. Под ред. А.П.  Зинченко. – М.: Колос, 2001.

5. Статистический  ежегодник: статистический сборник/ Территориальный орган Федеральной государственной службы статистики по Пермскому краю. – Пермь, 2011.- 236-237с.

6. Теория  статистики. Учебник. Под ред. Громыко Г.Л. М.: ИНФРА-М, 2010.

7. Теория  статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. – 2-е изд. Доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2002.

8. Электронный  источник http://www.grandars.ru/student/statistika/ryady-dinamiki.html

9. Электронный  источник http://www.readymealstoday.ru

10. Электронный источник http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm