Статистический анализ себестоимости и рентабельности производства зерновых культур

 

1 Индекс физического объема:

Iq=                                                                                                     (18)

Iq=                                                           

2 Индекс себестоимости:

Iz=                                                                                                        (19)

Iz=

3 Индекс общей суммы производственных затрат:

Iqz=                                                                                                      (20)

Iqz=

4 Взаимосвязь индексов:

Iqz=Iq                                                                                                      (21)

Iqz=0,61240,1,4061=0,8611

0,8611=0,8611

5 Изменение себестоимости:

Δqz=∑q1z1-∑q0z0                                                                                                                                          (22)

Δqz=32606152-37863417=-5257265 рублей, в том числе

за счет увеличения себестоимости продукции:

Δqzz=∑q1z1z0                                                                                                                                   (23)

Δqz=32606152-23189551,68=9416600,32 рублей

За счет уменьшения объема произведенной продукции

Δqzq=∑q1z0-∑q0z0                                                                                                                                       (24)

Δqzq=23189551,68-37863417=-14673865,32 рублей

Индекс себестоимости 1 ц. зерна составляет 1,4061, что говорит о том, что себестоимость 1 ц. зерна в 2009 году по сравнению с 2008 годом увеличилась на 40,61%, то есть на 139,53 рублей. Общая сумма производственных затрат в отчетном году уменьшилась на  5257265 рублей. В том числе за счет увеличения себестоимости на 9416600,32 рублей, а также за счет уменьшения объема произведенной продукции на 14673865,32 рублей.

2.4 Группировка сельскохозяйственных  предприятий по себестоимости  зерна

Одним из основных и наиболее распространенных методов обработки первичной статистической информации является группировка. Этот  метод состоит в объединении объектов экономического анализа в однородные группы для выявления взаимодействующих факторов. Он находит широкое применение в практике анализа исходного уровня, анализа результатов хозяйственной деятельности, в процессе разработки и составления прогнозов и т.п.

При помощи данного метода решаются задачи количественного и качественного анализа. Выделяются социально – экономические типы явления, изучается структура явления, выявляются взаимосвязи между явлениями и признаками, их характеризующими.

Таблица 6 – Группированный признак

Наименование хозяйства	Себестоимость 1 ц. зерна, рублей	Наименование хозяйства	Себестоимость 1 ц. зерна, рублей
СПК «Октябрьский»	375,95	колхоз «Родина»	367,69
СПК «Амур»	388,15	ООО «Зарево»	352,73
ООО «Опус»	-	СПК «Знамя»	669,45
ООО «Приамурье»	377,75	ООО «Агросоюз»	488,78
ООО «ОРИОН»	615,09	ОАО «Байкал»	323,71
СПК «Захарьевский»	310,82	СПК «Алексеевский»	782,18
ЗАОр (Нп) агрофирма «Партизан»	379,54	колхоз «Луч»	501,00
ОАО «Агросоюз Дальний восток»	316,54	колхоз «Искра» (Светиловский)	-
ОАО «Пограничное»	483,14	ОАО «Ключи»	529,62
колхоз «Амурский партизан»	382,94	ЗАО «Старорайчихинское»	592,05
СХПК «Анновский»	424,31	СПК «Колос»	472,38
колхоз «Войково»	624,93	ОНО ОПХ ВНИИ сои	492,63
СХПК «Богословский»	426,38	ООО «АЗК»	388,57
СПК «Енисей»	260,16	колхоз «Томичевский»	344,89
СПК «Виноградовский»	405,49	ОАО СХП «Александровское»	288,50

 

 

1 Ранжированный ряд

260,16; 288,50; 310,82; 316,54; 323,71; 344,89; 352,73; 367,69; 375,95; 377,75; 379,54; 382,94; 388,15; 388,57; 405,49; 424,31; 426,38; 472,38; 483,14; 488,78; 492,63; 501,0; 529,62; 592,05; 615,09; 624,93; 669,45; 782,18.

 

 

 

2 Изображение ранжированного  ряда графически

Рисунок 5 – Огива распределения

3 Определение числа групп:

3.1 Определение размаха  вариации (R)

R=Xmax-Xmin                                                                                                                                                              (25)

R=782,18 – 260,16=522,02

3.2 По формуле Стерджесса:

K=1+3,322LgN, где                                                                                         (26)

K-число групп

N-число единиц совокупности

K=1+3,322Lg28=5,807459                                                                          

Выбранное число групп: K=6

4 Определение интервалов

h=                                           (27)

5 Границы выделенных групп

Xmin+h                                                                                                                (28)

206,16 + 87,0=293,16

293,16 + 87,0=380,16

380,16 + 87,0=467,16

467,16 + 87,0=554,16

554,16 + 87,0=641,16

641,16+87,2=782,18

6 Построение интервального  ряда распределения

Таблица 7 - Интервальный ряд распределения хозяйств по себестоимости 1 ц. зерна

Группы по себестоимости 1 ц. зерна, рублей	Число хозяйств в группе	Удельный вес выделенной группы в общей совокупности, %
До 293,16	2	7,14
От 293,16 до 380,16	9	32,14
От 380,16 до 467,16	6	21,43
От 467,16 до 554,16	6	21,43
От 554,16 до 641,16	3	10,72
От 641,16 и более	2	7,14
Всего по совокупности	28	100

 

 

7 Изображаем гистограмму

Рисунок 6 – Гистограмма распределения

8 Сводные данные для группировки хозяйств по себестоимости 1 ц. зерна приведены в таблице 8. Расчет производился на основании приложения

Таблица 8 – Сводные данные по группам хозяйств

№ группы	Число хозяйств	Средняя себестоимость 1 ц. зерна, рублей	Площадь посева зерна, га	площадь посева всего, га	Валовая продукция, ц.	Производственные затраты, тыс. рублей
1	2	274,33	1358	2737	9229	2471
2	9	349,96	30344	85941	593155	214508
3	6	402,64	11170	33657	171296	67249
4	6	494,59	23845	68391	377598	188167
5	3	610,69	3703	9886	49373	30466
6	2	725,86	5750	14180	59041	42997
Итого	28	476,35	76170	214792	1259692	545858

 

 

На основании данных таблицы 8 построим итоговую таблицу 9

Группы по себестоимости 1 ц. зерна, рублей	Число хозяйств	Урожайность, ц/га	Производственные затраты 1 га посева, тыс. рублей	Прибыль от реализации зерна тыс. рублей (убыток)	Уровень рентабильности(убыточности), %
До 293,16	2	6,80	1,82	44,7	1,81
От 293,16 до 380,16	9	19,55	7,07	7646,0	3,56
От 380,16 до 467,16	6	15,34	6,02	8765,0	13,03
От 467,16 до 554,16	6	15,84	7,89	-15592,0	-8,29
От 554,16 до 641,16	3	13,33	8,23	-9091,0	-29,84
От 641,16 и более	2	10,27	7,48	-9376,0	-21,81
В среднем по совокупности	28	13,52	6,42	-2933,88	X

 

 

По данным приведенным в таблице 9 можно сделать вывод о том, что наиболее рентабельной является деятельность третьей группы хозяйств. Производственные затраты на 1 га посева в среднем равны 6,42 тыс. рублей. Убыток от реализации зерна в среднем составляет 2933,88 тыс. рублей.

2.5 Корреляционный анализ связи между себестоимостью продукции основными факторами ее определяющими.

 В статистике различают функциональные и корреляционные связи между факторами и результативными признаками. Признаки, которые оказывают влияние на другие и вызывают их изменение, называются факторными. Признаки, которые изменяются под влиянием факторных, называются результативными.

При   функциональной связи  каждому значению  факторного  признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

При корреляционной связи под влиянием изменения нескольких факторов изменяется среднее значение результативного признака. Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регрессии, выражающего зависимость результативного признака от факторного.

Уравнение линейной регрессии в случае многофункциональной связи имеет вид:

                                           ,                      (25)

где х1, х2,…, хn – факторы, влияющие на результативный признак у.

При влиянии двух факторов х1 и х2 уравнение примет вид:

                                                     ,                              (26)

где b1, b2 – коэффициенты регрессии,

    х1, х2 – факторы, влияющие на результативный признак у.

Параметры b1 и b2 характеризуют изменение соответствующего результативного признака с ростом факторного на единицу его измерения при фиксированном положении на среднем уровне другого фактора.

Для того чтобы определить параметры a0, b1 и b2 необходимо воспользоваться одним из двух способов:

1.На основе способа  наименьших квадратов решить  систему уравнений:

                                                           (27)

2.Используя стандартизованные  -коэффициенты. В этом случае вначале строится уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе:

                                                    ,                                  (29)

где ty, tx1, tx2 – стандартизованные переменные,

      b1, b2 – стандартные коэффициенты регрессии.

Стандартизованное уравнение регрессии позволяет определить меру влияния соответствующего фактора на результативный признак. Чем больше -коэффициент, тем большее влияние оказывает соответствующий фактор.

Для того, чтобы найти -коэффициент необходимо:

1.воспользоваться формулой:

                                                        ,                                         (30)

где bi – коэффициент регрессии,

      и - среднее квадратическое отклонение факторного и результативного признака соответственно.

Среднее квадратическое отклонение факторного признака определяется по формуле:

                                                      ,                                 (31)

где – значение соответствующего факторного признака,

      – среднее значение соответствующего факторного признака.

Среднее квадратическое отклонение результативного признака определяется по формуле:

                                                      ,                                  (32)