Экономико-статистический анализ прироста живой массы КРС

По данным таблицы 1 видно, что за исследуемый период выручка от реализации продукции животноводства значительно больше выручки от реализации продукции растениеводства. В  2010 году размер выручки от реализации продукции растениеводства составил 6834 тыс. руб., в то время как выручка от реализации продукции животноводства 21639 тыс. руб. Это говорит о том, что ООО «ОПХ им. Фрунзе» в большей степени специализируется на продукции животноводства.

Основным видом продукции ООО «ОПХ им. Фрунзе» является молоко и мясо, вспомогательным - зерновые культуры. Растениеводство в хозяйстве служит кормовой базой для животноводства – заготавливается сено, сенаж, силос, солома, но зерно выращивается не только для нужд животноводства и реализуется работникам хозяйства, а также реализуется на внешнем рынке.

Обобщающий показатель, характеризующий и позволяющий сравнить его с уровнем других лет  и других предприятий – коэффициент специализации.

Его определяют по формуле:

 

К_С  – коэффициент специализации;

У_Т  – удельный вес отдельных отраслей в общем объеме продукции;

i – порядковый номер отдельных отраслей к удельному весу каждой отрасли в ранжированном ряду.

Если К_С меньше 0,2 – слабая степень специализации;

К_С от 0,2 – 0,4 – средний уровень;

К_С от 0,4 – 0,6 – высокий уровень;

К_С больше 0,6 – углубленная специализация.

Коэффициент специализации  по предприятию за 2010 год:

_{Кс =}

 

 Коэффициент специализации по предприятию за 2011 год:

 _{Кс =}

                      

Специализация ООО «ОПХ им. Фрунзе» в 2011 году высокая, так как коэффициент специализации равен 0,5. Предприятие имеет мясомолочное направление.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2  Экономико-статистический анализ себестоимости прироста живой массы КРС в ООО «ОПХ им. Фрунзе» Тарского района

2.1 Статистическое  наблюдение

Статистическая работа начинается со статистического наблюдения – сбора сведений об изучаемых явлениях. Это – первая стадия статистического исследования, на которой происходит планомерная научно-организованная работа по собиранию массовых данных о явлениях и процессах общественной жизни. Естественно, что от качества наблюдения зависит успех всего статистического исследования.

В нашем случае, статистическое наблюдение направлено на сбор данных о приросте живой массы из годового отчета ООО «ОПХ им. Фрунзе» за период 2007- 2011 гг., последующим внесением результатов в таблицу 2.

Наименование показателя	2007 г.	2008 г.	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Прирост живой массы, ц.	662	925	1262	1313	1424

Возьмем для анализа 8 предприятий Тарского района, рассмотрим прирост живой массы в таблице 3.

Экономические показатели деятельности предприятий АПК Тарского

района омской области  за 2011 год

Предприятие	Прирост живой массы, ц.
ОПХ им. «Фрунзе»	1424
ЗАО «Литковское»	2529
ООО «Кристалл»	222
СПК «Сибиряк»	107
СПК «Строкинский»	361
СПК «Кольтюгинский»	86
СПК «Нагорновский»	216
СПК «Уралы»	294

 

 

2.2 Статистическая  группировка

Под статистической группировкой понимают разделение единиц изучаемого общественного явления на однородные группы по существенным признакам. Признак, по которому производится группировка, называется основанием группировки.

По данным таблицы 3, мы может произвести группировку по приросту живой массы за 2011 год в предприятиях Тарского района.  Для группировки данных  используем количественный признак и равные, закрытые интервалы.

Для вычисления интервала  используем формулу:

i =

где Х_max – наибольшее значение изучаемого признака;

       Х_min – наименьшее значение изучаемого признака;

       n – число групп.

Число групп n = 4. Тогда по приросту получается:

i =

На основании полученных расчетов (длин интервалов) составим таблицу 4 статистической группировки по соответствующему показателю.

Статистическая группировка  по соответствующим показателям

№	Прирост живой массы, ц.
	интервал	частота
1	86 – 696,75	6
2	696,75 – 1307,5	0
3	1307,5– 1918,25	1
4	1918,25 – 2529	1
	итого	8

Группировка прироста живой  массы КРС показала, что в первый интервал 86 – 696,75 входит наибольшее число предприятий: СПК «Кольтюгинское» , СПК «Сибиряк», СПК «Нагорновский», ООО «Кристалл», СПК «Уралы», СПК «Строкинский». Во второй интервал не входит не одно предприятие. В третий интервал входит: ООО «ОПХ им. Фрунзе». Четвертый интервал- ЗАО «Литковское».

 

 

2.3 Средние величины

Средняя – это обобщающая количественная характеристика совокупности единиц однотипных явлений по какому-либо признаку.

В зависимости от характера  изучаемых явлений, конкретных задач  и целей исследования, могут применяться  различные виды средних величин, такие как:

-средняя арифметическая

- средняя квадратическая 

- средняя геометрическая

- средняя гармоническая

 

2.3.1 Средняя  арифметическая

Средняя арифметическая простая применяется в том случае, когда отдельные значения признака (каждый вариант) не повторяются в совокупности несколько раз (встречаются один раз). Она исчисляется по формуле:

= ,

где х – индивидуальные значения признака (вариант);

  – среднее значение признака;

 n – число значений признака.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в том случае, когда отдельные значения признака (варианты) встречаются в совокупности несколько раз. Она исчисляется по формуле:

= ,

где f – частота (как часто встречается каждый вариант).

Средняя арифметическая взвешенная прироста живой массы КРС равна:

 

 

2.3.2 Средняя  квадратическая

 

Средняя квадратическая:

 

простая: Х =

 

                       __

взвешенная: Х =

 

Средняя квадратическая взвешенная прироста живой массы КРС:

 

 

 

2.3.3 Средняя гармоническая

Средняя гармоническая  простая применяется в тех случаях, когда объем признака w=1, то есть x f – величина постоянная (x f = const). Исчисляется по формуле:

= ,

где x – отдельные значения признака;

  – среднее значение признака;

 n – число признаков. 

Средняя гармоническая взвешенная применяется в том случае, когда не известна численность совокупности (f) и варианты (х) приходится взвешивать по объему признака (w). Исчисляется по формуле:

= ,

где w – объем признака, равный произведению вариант на частоты: w = x f.

Рассчитав средние величины, мы получили, что средняя арифметическая взвешенная прироста живой массы КРС равна 654,3 ц. Средняя квадратичная взвешенная по приросту – 1046,13 ц. Средняя гармоническая взвешенная равна средней арифметической взвешенной, потому что М = хf.

 

2.3.4 Мода

Модой называется величина признака, которая наиболее часто встречается в данной совокупности.

В дискретном вариационном ряду мода определяется по наибольшей частоте.

В интервальном вариационном ряду мода определяется по формуле:

 

Мо = Х_мо + i_мо*

где   Мо – мода;

        Х_мо – начальное значение модального интервала;

        i_мо – величина модального интервала;

        fмо – частота модального интервала;

        f_мо-1 – частота интервала предшествующего модальному;

        f_мо+1 – частота интервала следующего за модальным.

Группировка прироста

№	Прирост живой массы, ц.
	интервал	частота
1	86 – 696,75	6
2	696,75 – 1307,5	0
3	1307,5– 1918,25	1
4	1918,25 – 2529	1

По данным таблицы  самым модальным является первый интервал. Таким образом, мода для первого модального интервала будет равна:

 

 

 

2.3.5 Медиана

Медианой в статистике называется варианта, которая находится в середине вариационного ряда, то есть делит ряд пополам.  

Для интервальных вариационных рядов  медиана рассчитывается по формуле:

 

Ме = х_ме + i_ме*

 

где  Ме – медиана;

      х_ме – начальное значение медианного ряда;

       i_ме – величина медианного ряда;

      – половина суммы всех частот;

       S_ме-1 – сумма накопленных частот интервала предшествующего ряда;

      f_ме – частота медианного ряда.

 

Группировка прироста.

№	интервал	частота	S
1	86 – 696,75	6	6
2	696,75 – 1307,5	0	6
3	1307,5– 1918,25	1	7
4	1918,25 – 2529	1	8

 

Медианный ряд.

 

 

Таким образом медианна равна по приросту живой массы КРС - 493,89 ц.

 

 

2.4 Показатели  вариации

В ходе анализа средних величин  возникает вопрос о степени колеблемости признака. Необходимость изучения вариации вызывается тем, что на величине средней отражаются лишь общие условия, присущие данной совокупности, и не находят отражения индивидуальные особенности, порождающие вариацию признака у отдельных единиц совокупности. Исследование вариации является необходимым звеном в анализе экономических явлений и процессов. Показатели вариации служат вместе с тем и характеристикой типичности самой средней.

При характеристике колеблемости признака применяют систему абсолютных и относительных показателей.

К абсолютным показателям  вариации относят:

• размах вариации;
• среднее линейное отклонение;
• дисперсия;
• среднеквадратическое отклонение.

К относительным показателям  вариации относят:

• коэффициент осцилляции;
• линейный коэффициент вариации;
• простой коэффициент вариации.

 

1. Размах вариации

Размах вариации – разность между максимальным и минимальным значениями варьирующего признака.

R = х_max – х_min,

 

где х_max, х_min – максимальное и минимальное значение признака.

 

Для прироста живой массы КРС:

R = 2529 – 86 = 2443 ц.

Размах вариации дает только общее  представление о колеблемости признака, но не показывает, как колеблется признак внутри совокупности.

Для полной, обобщающей характеристики распределения отклонений, нужно рассчитать следующие показатели: среднее линейное и среднее квадратическое отклонение.

2. Среднее линейное отклонение

Среднее линейное отклонение ( ) определяется по формулам:

1. для несгруппированных данных (первичного ряда)

 

= ;

2. для n вариационного ряда

= .

Среднее линейное отклонение прироста живой массы КРС:

 

2.4.3 Дисперсия

Дисперсия - это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины, рассчитывается по следующей формуле:

по не сгруппированным  данным:

=

по сгруппированным  данным:

=

Для прироста живой массы  КРС: