Экономико-статистический анализ себестоимости овощей в совокупности условных предприятий

а = 913/ 9 =  101,44 ц

в =   458 / 60 =  7,80

Уравнение тенденции примет вид: ŷ= 101,44 + 7,80 t

 

 

 

 

 

 

Рисунок 1 – графическое представление фактических и выровненных значений продуктивности по уравнению прямой

Исследование динамики массовых процессов и явлений дает основание для прогнозирования, то есть определения будущих численных значений уровней этих процессов и явлений. Методика статистического прогноза по

тренду и колеблемости основана на их экстраполяции, т.е. на предложении, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

Этапы проведения прогноза:

1. Определим среднюю ошибку прогноза на следующий период:

μt= S *   1/n + tn²/åti²  где

S =    √å(y- ŷ) ²/n = √2987,82\9 =  18,22

μt =  18,22* √(1/9 +25/60) =  13,24

2. Рассчитаем предельную ошибку прогноза:

 Ε = μt * F (t)  при вероятности Р=0,960 критерий Стьюдента F (t)=2

Е= 13,24*  2 =  26,48

3. Определим предел, в котором будет находиться  овощная  продуктивность в Лесозаводском районе в  прогнозируемом периоде  - 2008 году:

Ŷ2008 = (точка экстраполяции)

 Ŷ 2008= 101,44 + 7,80 t = 101,44+7,80 * 5 = 140,44

4. Составим прогноз на следующий 11 период.

140,44 – 26,48 < у2008< 140,44 + 26,48

113,96< у2008  < 166,92

Вывод: по прогнозам на будущий 2008 год в 95 % из 100 %  в Лесозаводском районе,  овощная продуктивность при сохранении данной тенденции составит не ниже чем 113,96 ц и не превысит предел  166,92 ц на 1ц овощей.

Проведем выравнивание показателя (урожайность, продуктивность) с использованием других функций (степенная, показательная, экспоненциальная и т. д.), построим график и выберем именно ту функцию, которая наиболее точно описывает тенденцию продуктивности.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 2 - Фактические и выравненные значения продуктивности в Лесозаводском районе

Наиболее точно описывает тенденцию парабола, так как R =0.771 (max), поэтому необходимо сделать вывод по функции параболы.

Вывод:  Продуктивность в Лесозаводском районе ежегодно увеличивалась на 29,64 ц с замедлением, равным 2,184 ц в год до  2004 года. Затем, начиная с 2005 года, она стала снижаться.

5. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ  СЕБЕСТОИМОСТИ

Слово «индекс» (index) в переводе означает указатель (показатель).

Индекс – показатель сравнения двух состояний одного и того же явления, иными словами индекс – это относительная величина. Любой индекс включает данные за два периода: текущий и базисный. В статистике индексы являются одними из самых распространенных показателей.

От обычных относительных показателей индексы отличаются тем, что характеризуют изменение не только простых, но и сложных явлений. Сложные явления состоят из непосредственно несоизмеримых элементов, а простые – только из однородных элементов.

Показатель, для которого рассчитывается индекс, называется индексируемой величиной. Так, в индексе себестоимости индексируемой величиной является себестоимость.

С помощью индексов решаются следующие задачи:

1. Оценка изменений сложных явлений и отдельных их частей (например, на сколько в текущем периоде изменился объем продаж по сравнению с предыдущим).
2. Определение влияния отдельных факторов на общую динамику сложного явления (например, влияние изменения цен на объем продаж), для чего используется индексный анализ.

В международной практике индексы принято обозначать символами i и I. Буквой "i" обозначаются индивидуальные ( частные) индексы, буквой "I " - общие индексы.[13]

В анализе данного раздела курсовой работы воспользуемся следующим приёмом разложения составных показателей: себестоимость 1 ц овощей представим как отношение затрат на производство овощей к урожайности с 1 га. Для сравнения используем данные по тем группам, которые имеют наибольшие статистические веса в совокупности (табл. 5.1).

 

 

Таблица 5.1 – Индексный анализ влияния факторов на изменение себестоимости овощей

показатели	группы по себестоимости		индекс изменения
	3	4
себестоимость овощей, руб	269	282	1,050
урожайность, ц/га	93,1	90,6	0,973
затраты на производство овощей	25,1	25,6	1,020

Вывод: анализ таблицы 5.1 свидетельствует о том, что себестоимость овощей в 4 группе увеличилась по сравнению с 3 группой в 1,048 раз. Урожайность уменьшилась в 0,973 раз, а затраты на производство овощей увеличились в 1,020 раз. Следовательно, основным фактором повлиявшим на увеличение себестоимости овощей стало увеличение затрат на производство овощей.

Далее  выясним причины увеличения затрат, рассчитав их структуру и степень влияния отдельных видов затрат на изменение уровня себестоимости овощей в анализируемых группах (табл. 5.2).

Таблица 5.2 – Изменение себестоимости 1 ц. овощей в разрезе групп за счет отдельных видов затрат

статьи затрат	структура затрат %		затраты на 1 ц. овощей, р.		разность статей	абсолютная разность	коэффициент изменения данного вида затрат
1	2	3	4	5	6	7	8
затраты на оплату труда	26,9	27,3	72,5	77,1	4,6	1,7	1,063
материальные затраты	50,4	48,5	135,7	137,1	1,4	0,5	1,011
затраты на содержание о/с	13,0	15,0	34,9	42,3	7,4	2,7	1,211
прочие затраты	9,7	9,2	26,0	25,95	-0,05	-0,02	0,998
всего	100,0	100,0	269,2	282,5	13,3	5,0	1,050

Вывод: затраты на оплату труда в 3 группе занимают 26,9% в структуре затрат, в 4 группе - 27,3%, причем эти затраты в 4 группе на 4,6 руб. больше, чем в 3 группе или 1,063 раза. Материальные затраты в 3 группе занимают 50,4% в структуре затрат, в 4 группе 48,5%, причем эти затраты в 4 группе на 1,4 руб. больше, чем в 3 группе или 1,011 раза. Затраты на содержание ОС в структуре затрат в 3 группе занимают 13%, в 4 группе – 15%, при этом в 4 группе эти затраты на 7,4 руб. больше, чем в 3 группе или 1,211 раза. Прочие затраты в структуре затрат в 3 группе занимают 9,7%, в 4 группе – 9,2%, причем в 4 группе эти затраты на 0,05 руб. меньше, чем в 3 группе или 0,998 раза. Следовательно, прочие затраты не влияют на изменение себестоимости овощей. Абсолютная разность в % к базовой себестоимости говорит о том, что себестоимость в 4 группе возросла на 1,7% за счет влияния затрат на оплату труда, на 0,5% за счет материальных затрат, на 2,7% за счет затрат на содержание основных средств.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. КОРРЕЛЯЦИОННО - РЕГРЕССИОННЫЙ  АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ СЕБЕСТОИМОСТИ  ОВОЩЕЙ ОТ УРОЖАЙНОСТИ И ЗАТРАТ  НА ОПЛАТУ ТРУДА

Корреляционный метод анализа является составляющим элементом

более общего метода количественного статистического анализа связей – корреляционно – регрессионного.

При этом корреляционно – регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты и направления связи (корреляционный анализ), а также установления аналитического выражения формы связи (регрессионный анализ).

В статистике принято различать следующие виды корреляции.

1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным).
2. Множественная корреляция – связь между результативным и двумя или более факторными признаками.
3. Частная корреляция – связь между результативным и одним из факторных признаков при фиксированном значении других признаков.

Количественно оценить тесноту и направление связи между двумя признаками при парной корреляции можно посредством расчета линейного коэффициента корреляции.

Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости.

На практике применяются различные модификации формул для расчета, данного коэффициента. Наиболее простой из них является зависимость вида:

 

                                           (6.1)

 

Полученный коэффициент корреляции оценивается с помощью шкалы Чеддока. Он может принимать значение от 0 до + 1. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот.

Таблица 6.1 - Шкала Чеддока.

до 0	0,1 - 0,3	0,3 - 0,5	0,5 - 0,7	0,7 - 0,9	0,9 - 0,99
Отсутствует	Слабая	Умеренная	Заметная	Высокая	Очень высокая

Физическая интерпретация значений коэффициента корреляции приведена в таблице 6.2.

Таблица 6.2 – Оценка линейного коэффициента корреляции

Значение линейного коэффициента корреляции	Характер связи	Интерпретация связи
r=0	Отсутствует	-
0<r<1	Прямая	С увеличением Х увеличивается У
-1<r<0	Обратная	С увеличением Х уменьшается У, и наоборот
r=1	Функциональная	Каждому значению факторного признака строго соответствует одно значение результативного признака

Как отмечалось ранее регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения.[5]

С учетом результатов предыдущих исследований в качестве результативного признака в модели выступает себестоимость 1 ц овощей (Y), факторных признаков – урожайности (Х) и затраты на оплату труда (Z) (Приложение 18).

Исходная информация оформляется в виде таблицы (Приложение 19), где указываются данные показатели в разрезе анализируемых предприятий. Расчет производим на ЭВМ.

Зависимость себестоимости (х), урожайности (у) и затрат на оплату труда (z) имеет вид:        

Yxz = 281,64 + (-2,24) X + 31,26 Z

Относительно получившихся результатов сделаем следующие выводы:

• По уравнению регрессии: У = 281,64 - условнй ноль, обозначающее себестоимость при условии не влияния урожайности и затрат на оплату труда. При увеличении урожайности на 1ц/га себестоимость снижается на 2,24 тыс. руб., при этом Z - зафиксирован и не оказывает влияние. При увеличении затрат на оплату труда на 1000руб. себестоимость возрастает на  31,26  тыс. руб., при условии что X - зафиксирован и не оказывает влияние.
• По коэффициенту парной корреляции:

RYX = - 0,31 – связь между себестоимостью и урожайностью обратная и умеренная;

RYZ = 0,89 – связь прямая и сильная между себестоимостью и оплатой труда;