Экономико-статистический анализ производства мяса КРС на предприятиях Зуевского и Оричевского районов Кировской области

y=a₀+a₁x₁+a₂x₂,

где y – себестоимость 1ц. прироста КРС;

      x₁ – среднесуточный прирост;

      x₂ – уровень затрат на 1 голову КРС.

Система нормальных уравнений  для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид:

Составим расчетную  таблицу (см. Приложение 4).

Получаем следующую  систему уравнений:

Делим на коэффициенты при а₀

 

 

Получаем:

 

Решив систему, получаем:

а₁ = -0,0027

а₂  =  -3,365

а₀ = 5996,26

В результате решения  данной системы на основе исходных данных по 23 хозяйствам было получено следующее уравнение: Y = 5996,26- 0,0027x₁ -       -3,365 
Коэффициент регрессии а₁ = -0,0027 показывает, что при увеличении поголовья скота, себестоимость 1ц. прироста уменьшается в  среднем на 0,0027 руб. (при условии постоянства факторов). Коэффициент а₂ =-3,365, свидетельствует, что при увеличении среднесуточного прироста на 1 кг, себестоимость 1ц. прироста уменьшается в среднем на -3,365 руб.

Теснота связи между всеми признаками, включенными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов  множественной корреляции:

 

 

где , , - коэффициенты парной корреляции между х₁, х₂ и у

3251424,7    2174241,39   477285,87

4206,96  818,3  531,1  3838

2491,22  19732,38

 

-0,0025 -0,00122 0,00446

 

В рассматриваемом примере  получились следующие коэффициенты парной корреляции:

;  ; 

 

По степени тесноты  связи различают количественные критерии оценки тесноты связи:

 

 

 

Коэффициент	Теснота связи
До	практически отсутствует
	Слабая
	Умеренная
	Сильная

 

Следовательно, между  себестоимостью 1ц. прироста и поголовья  КРС связь практически отсутствует. Между себестоимостью 1ц. прироста КРС и среднесуточным приростом связь практически отсутствует. Между среднесуточным приростом и поголовьем  КРС связь практически отсутствует.

R = 0,00278. Это означает что между всеми признаками связь умеренная. Коэффициент множественной детерминации Д = 0,00278² * 100% = 0,278 = 0,3% вариации производства 1ц. прироста определяется влиянием факторов, включенных в модель.

Для оценки значимости полученного  коэффициента R используют критерий Фишера (F), фактическое значение которого определяется по формуле:

где n – число наблюдений;

      m – число факторов.

  определяется при заданном  уровне значимости (0,05) и числе  степеней свободы v₁=n-m и v₂=m-1 (пользуясь приложением к методичке 14). v₁=18,        v₂ = 1, = 4,41

> , соответственно значение коэффициента R следует признать достоверным, а связь между х₁,х₂, и у – слабой.

Для оценки влияния отдельных  факторов и резервов, которые в  них заложены, наряду с коэффициентами регрессии и корреляции определяют коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько % в среднем  изменяется результативный признак при изменении факторного на 1 % при фиксированном положении другого фактора:

-0,001945   

Коэффициент Э₁ показывает, что при изменении на 1% поголовья скота ведет к уменьшению себестоимости на 0,19%, а изменение среднесуточного прироста – к увеличению на 0,88 %.

При помощи β-коэффициента даётся оценка различия в степени  варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения измениться результативный признак с изменением соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения :

=-0,0019      = 0,008837

То есть наибольше  влияние на себестоимость 1ц. прироста КРС с учётом вариации способен оказать  первый фактор, т.к. ему соответствует  наибольшая абсолютная величина коэффициента.

Коэффициент отдельного определения используется для определения  в суммарном влиянии факторов долю каждого из них:

0,00475   0,001078

 

Т.е., на долю влияния первого  фактора приходится 0,48%, второго 0,1%.

 

 

 

4 .   Расчет  нормативов и анализ эффективности  использования факторов на их основе.

Если  в уравнении регрессии в качестве результативного  используется признак, характеризующий итоги реализуемой  деятельности, а в качестве факторных  – признаки, отражающие условия реализации, то коэффициенты чистой регрессии а₁, а₂ при факторах х₁, х₂ могут служить инструментом для определения нормативного уровня результативного признака (Y).

Используя полученное уравнение  регрессии, Y=5996,26-0,0027x₁-               -3,365выражающее взаимосвязь между поголовьем скота (х₁), среднесуточным приростом (х₂) и себестоимостью 1 ц. прироста (у), для каждого предприятия определим нормативный уровень окупаемости (у^н). Для этого в уравнение регрессии вместо х₁, х₂ подставим фактические значения среднесуточного прироста и поголовье скота (Приложение 4).

  Анализ  себестоимости 1 ц. прироста представлен в таблице 12.

   Таблица 12 – Влияние факторов производства на уровень себестоимости 1 ц. прироста

Номер хозяйства	Общее  отклонение  руб	В том числе за счет
		эффективности использования  факторов		размера факторов
				общее		за счет размера  отдельных факторов, руб.
		руб	%	руб	%	Х1		Х2
1	313,04	19,42	100,43	293,62	30257824,76		75,14	-5343,38
2	2049,04	766,51	113,96	1282,54	43419086,77		-33,57	925,69
3	251,04	-428,31	91,23	679,35	32625046,34		-49,24	1829,82
4	-225,96	-777,16	83,67	551,20	30021676,99		-47,23	1713,72
5	924,04	639,68	114,24	284,36	32171737,97		-8,01	-548,35
6	-503,96	-343,74	91,51	-160,22	24625335,62		50,49	-3922,11
7	-1390,96	-996,11	73,87	-394,84	20229352,26		48,05	-3781,39
8	242,04	242,86	105,77	-0,82	28055273,95		-36,37	1087,52
9	-650,96	-1153,35	75,51	502,40	28082904,89		-32,71	876,44
10	-1054,96	-970,33	76,46	-84,63	23143863,50		9,99	-1586,16
11	-1188,96	-972,45	75,63	-216,51	21922072,01		61,05	-4530,73
12	-970,96	-474,48	87,21	-496,48	21107364,03		41,40	-3397,93
13	620,04	195,25	104,22	424,80	32179844,94		-25,88	482,42
14	128,04	656,02	117,83	-527,98	24222654,89		38,05	-3204,44
15	-293,96	228,00	106,19	-521,96	23051134,16		19,44	-2131,45
16	1652,04	1501,80	134,47	150,25	33351828,02		-8,43	-523,72
17	119,04	688,22	118,92	-569,17	23926548,07		-6,66	-625,75
18	-215,96	35,40	100,89	-251,35	24989275,86		-19,54	116,55
19	145,04	211,10	105,10	-66,06	27317369,15		0,41	-1033,83
20	526,04	817,48	120,88	-291,43	26937539,27		-6,85	-615,19
21	630,04	890,77	122,57	-260,73	27445448,20		-14,84	-154,33
22	-573,96	-294,03	92,51	-279,92	23669945,05		-19,96	141,18
23	-528,96	-480,53	88,44	-48,43	25220042,02		-34,72	992,53

 

Во 2 хозяйстве себестоимость 1 ц прироста выше средней по совокупности на 2049,04 руб. Это получено за счет средней эффективности использования факторов реализации в объеме 766,51 и достаточного размера факторов – 113,96%.

В 7 хозяйстве себестоимость 1 ц. прироста ниже средней по совокупности на 1390,96 руб. Это снижение получено за счёт высокой эффективности использования факторов производства в объеме 343,74 руб. и достаточного размера факторов 394,843 руб.

Анализ группировки  хозяйств по уровню эффективности использования факторов, оказывающих влияние на окупаемость затрат (таблица 13), что основная их масса в количестве 9 единиц относится ко 2 группе. Семь хозяйств третьей группы необходимо обследовать для определения причин значительных негативных отклонений в уровне организации производства.  Семь хозяйств первой группы могут быть исследованы с целью распространения передового опыта. Резервы увеличения себестоимости для 7 хозяйств третьей группы состоят в достижении ими среднего уровня, а затем уровня передовых хозяйств.

Таблица 13 – Эффективность  использования факторов производства мяса.

 

 

	Группы предприятий по эффективности использования ФП	Число хозяйств в группе	Среднее отклонение
			руб.	%
			y - yн	y/yн * 100
до 90%	4	7	-777,158	83,667
	7		-996,112	73,87
	9		-1153,35	75,509
	10		-970,33	76,462
	11		-972,451	75,631
	12		-474,477	87,231
	23		-480,531	88,445
90-110%	1	9	19,42	100,431
	3		-428,311	91,234
	6		-343,740	91,506
	8		242,864	105,774
	13		195,248	104,215
	15		228,001	106,187
	18		35,396	100,895
	19		211,103	105,098
	22		-294,033	92,513
>110%	2	7	766,506	113,963
	5		639,685	114,243
	14		656,022	117,832
	16		1501,796	134,467
	17		688,217	118,919
	20		817,478	120,878
	21		890,771	122,573

Таким образом, группировка  хозяйств по степени использования основных факторов  финансовых результатов производства мяса позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат.

 

Заключение

 

 

В данной курсовой работе был проведен экономико-статистический анализ производительности труда на примере 24 предприятий Котельничского и Оричевского районов Кировской области.

На основе проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

• Исследуемые районы различаются по финансовым положениям;
• Эффективность производства предприятий Зуевского района выше, чем эффективность производства КРС  Оричевского района;
• Себестоимость 1ц. КРС в Оричекском районе выше на 1163, чем в Зуевском районе;
• Наибольший вес в структуре затрат обоих районов занимают материальные затраты;
• Предприятия обоих районов работают с прибылью, но в Зуевском районе эта прибыль выше;
• Распределение имеет левостороннюю асимметрию, так как  А_s < 0 и является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением, так как  Еs < 0.
• При изучении анализа взаимосвязей между показателями выяснилось, что с ростом затрат на 1 корову увеличивается продуктивность коров. Увеличение среднегодового поголовья коров может быть объяснено увеличением затрат на 1 корову.

В результате работы над  курсовой работой я закрепила теоретические знаний, приобрела практические навыки в сборе и обработке статистической информации, применила экономико-статистические методы в анализе, выявила неиспользованные резервы.

 

Список  литературы

 

1.  Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. –  М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 463с .

2. Курс социально-экономической  статистики: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» / Под ред. М.Г. Назарова. – 5-е изд., перераб. и допол. – М.: Омега – Л, 2006. – 984с.

3. Методологическое положение  по статистике. Вып. 5 / Росстат. –  М54.М., 2006. – 510с.

4. Практикум по статистике / А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина / Под ред. А.П. Зинченко, - М.: Колос, 2001. – 392с.

5. Статистика. Учебник  /  Под ред. проф. И.И. Елисеевой  – М.: ООО «ВИТРЕМ», 2002. – 448с.