Економіко-статистичний аналіз ефективності виробництва соняшника в СТОВ «Агросвіт»

 

На основі цих даних можна побудувати графік фактичної урожайності підприємства за останні роки.

Рис. 1.

Графік фактичної урожайності соняшника за останні роки.

 

 

З таблиці та графіку видно, що прослідковується зростання урожайності соняшника з кожним роком, про що свідчать коефіцієнти росту та приросту.

Далі за допомогою способу укрупнення періодів проводимо згладжування динамічного ряду урожайності соняшника.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблиця 11.

Згладжування динамічного ряду урожайності соняшника допомогою способу укрупнення періодів

Роки	Урожайність, ц/га	Сума урожайності за триріччя ц/га	Средняя  урожайність за триріччя, ц/га
0	11,00	Х	Х
1	11,40	Х	Х
2	11,30	33,70	11,23
3	11,44	Х	Х
4	11,76	35,20	11,73
5	12,00	Х	Х
6	12,50	Х	Х
7	12,88	38,44	12,81
8	13,06	Х	Х

 

В даній таблиці я розрахувала середню урожайність за триріччя, щоб прослідкувати динаміку її зростання. За останнє триріччя вона зросла на 1,58 ц/га, порівнюючи з першим.

Далі проведемо згладжування динамічного ряду урожайності соняшника за допомогою ковзної середньої.

 

Таблиця 12

Згладжування динамічного ряду урожайності соняшника за допомогою ковзної середньої

 

Роки	Урожайність, ц/га	Сума урожайності за триріччя ц/га	Ковзна середня урожайності, ц/га
0	11,00	Х	Х
1	11,40	Х	Х
2	11,30	33,70	11,23
Продовження таблиці
3	11,44	34,14	11,38
4	11,76	34,50	11,50
5	12,00	35,20	11,73
6	12,50	36,26	12,09
7	12,88	37,38	12,46
8	13,06	38,44	12,81

 

В даній таблиці прослідковується динаміка зміни урожайності. Це добре видно з даних, розрахованих за допомогою ковзної.

Для більш чіткого бачення тенденції розвитку вирощування соняшнику на підприємстві, проведемо згладжування урожайності соняшника за допомогою способу найменших квадратів.

Таблиця 13

Згладжування урожайності соняшника за допомогою способу найменших квадратів.

Роки	Фактична урожайність, ц/га	Номер року	Квадрат номеру року	Добуток урожайності на номер року	Вирівнянна урожайність,ц/га
	y	t	t²	ty	Yt=a+bt
0	11,00	1	1	11,00	10,89
1	11,40	2	4	22,80	11,15
2	11,30	3	9	33,90	11,41
3	11,44	4	16	45,76	11,67
4	11,76	5	25	58,80	11,93
5	12,00	6	36	72,00	12,19
6	12,50	7	49	87,50	12,45
7	12,88	8	64	103,04	12,71
8	13,06	9	81	117,54	12,97
Сума	107,34	45	285	552,34	107,37

 

Заключні дані  таблиці 13 перенесемо в систему рівнянь:

107,34 = 9a +45в;

552,34 = 45a +285в;

Розв'язавши  дану систему рівнянь,отримуємо:

  a = 10,63

в  = 0,26.

 

Ми вирівняли динамичний ряд методом найменших квадратів. Дані по таблиці 13 представлені в графічному вигляді в формі лінійного графіку (рисунок 2).

 

 

Рис. 2

Графік вирівняної урожайності

 

 

Проведене вирівнювання показує, що найкращім методом вирівнювання є метод найменших квадратів. Він показує тенденції збільшення урожайності за аналізуємий період.

 

 

2.4. Кореляційно-регресійний аналіз зміни врожайності соняшника

 

Кореляційний аналіз – це метод визначення кількісної оцінки взаємозв'язків між статистичними ознаками, що характеризують окремі соціально – економічні явиша і процеси. Всі явища, які існують в природі і суспільстві, Знаходяться в взаємозалежності і взаємозв'язку.

За ступенем  залежності одного явища від іншого, розрізняють два види зв' язку:  функціональний та стохастичний.

Функціональним називають зв'язок, за якого кожному значенню факторної ознаки х, що характеризує певне явище, в усіх випадках відповідає одне або кілька значень результативної ознаки y.

В дослідженнях взаємозалежності масових соціально – економічних явищ, котрі формуються під впливом різноманітних факторів, використовують кореляційні зв’язки, які носять ймовірний характер. При корреляційному зв'язку кожному певному значенню аргументу відповідає кілька різних значень функції.

З математичного погляду кореляційна залежність – це функціональне відношення тільки між середніми значеннями досліджуваних ознак.

За напрямом зв'язок між корелюючими величинами може бути прямим та оберненим.

За формою зв’язку розрізняють прямолінійні та криволінійні залежності.

Схематично кореляційний аналіз  складається з таких послідовних стадій:

1. Встановлення та відбору найбільш істотних ознак для аналізу;
2. Визначення напряму та форми звязку результативного та факторних показників та вибору типу математичного рівняння для ісеуючих звязків;
3. Розрахунку характеристик кореляційної залежності;
4. Статистичного оцінювання вибіркових показників звязку.

В даній курсовій роботі кореляційно-регресивний аналіз буде проводитися на основі даних 30 підприємств Луганської області (таблиця 15). За факторні признаки, котрі впливають на У будуть взяті: виробництво продукції, виручка, собівартість реалізації. Результативним показником, тобто У буде виступати окупність затрат.

Кореляційний коефіцієнт – множинний R — параметр, який характеризує ступінь линійного взаємозвязку між двома виборками.

Коефіцієнт детермінації – дає кількісну оцінку міри аналізуємого звязку. Він показує частину варіації результативної ознаки, яка знаходиться під впливом факторі, які вивичаються, тобто визначає, яка частина варіації ознаки У враховиється в моделі і обумовлена впливом на неї незалежних факторів.

Критерій Фішера являеться параметричним критерієм і використовується для порівняння дисперсій двох варіаційних рядів.

В даній курсовій роботі кореляційно-регресивний аналіз буде проводитися на основі даних 30 підприємств Луганської області (таблиця 14)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблиця 14

 

Вихідні дані для проведення кореляційно-регресивного аналізу

 

Номер та назва підприємства	Виробництво продукції, ц	Виручка, тис. грн.	Собівартість реалізації, тис. грн.	Окупність витрат,%
111	7838,00	6712,00	859,00	781,37
25	10050,00	916,00	617,00	148,46
9	13342,00	981,00	531,00	184,75
12	3921,00	391,90	433,90	90,32
107	11378,00	1495,20	981,70	152,31
36	16184,00	2785,30	2341,70	118,94
37	18211,00	1868,00	1008,00	185,32
3	9254,00	1505,00	626,00	240,42
100	2310,00	73,00	143,00	51,05
101	4627,00	253,40	129,40	195,83
18	11264,00	809,00	471,00	171,76
39	23230,00	2318,60	1660,70	139,62
16	5657,00	231,60	227,60	101,76
22	16779,00	1583,00	843,00	187,78
45	20262,00	2178,70	1675,10	130,06
33	19733,00	1340,70	1129,00	118,75
17	39475,00	3805,70	2201,00	172,91
20	18744,00	1381,00	845,00	163,43
19	6505,00	756,70	571,50	132,41
5	7912,00	600,60	426,70	140,75
44	14014,00	1150,80	742,40	155,01
104	9488,00	888,00	749,00	118,56
15	3086,00	332,10	336,60	98,66
51	5657,00	231,60	259,10	89,39
47	1351,00	650,00	701,00	92,72
1	14083,00	1835,00	1185,00	154,85
55	10444,00	1178,90	539,90	218,36
8	22763,00	7918,30	5538,60	142,97
45	20262,00	2178,70	1675,10	130,06
"Агросвіт"	11923,00	2396,00	1081,00	221,65

 

 

 

							Таблиця15
Регрессионная статистика
Множественный R	0,924888599
R-квадрат	0,855418921
Нормированный R-квадрат	0,805835761
Стандартная ошибка	6072,986975
Наблюдения	29
с	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	3	5673426572	1891142191	51,27663114	7,984403479
Остаток	26	958910440,6	36881170,79
Итого	29	6632337013
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
6712	2,81056361	4,002451071	0,70221061	0,488787198	-5,41659231	11,03772	-5,41659	11,03772
859	1,047797266	5,538119195	0,189197312	0,851407367	-10,3359697	12,43156	-10,336	12,43156
781,3737	49,77294936	11,39571793	4,367688783	0,000178287	26,34871592	73,19718	26,34872	73,19718