Статистический анализ урожайности зерновых культур

Введение

 

Агропромышленный  комплекс – органичная часть экономики  страны в целом.  Зерновомуподкомплексу принадлежит особая роль, так как он призван удовлетворять пищевые, кормовые, семенные,  экспортные потребности страны в зерне и продуктах его переработки. Зерно – стратегически и социально-экономически значимый товар, по наличию и уровню переходящих запасов которого судят о национальной продовольственной безопасности.[9,с. 76] Урожай и урожайность – важнейшие результативные показатели зернового подкомплекса и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.[1, с.46] В силу ограниченности земли только рост урожайности может обеспечить увеличение объемов производства продукции растениеводства.

Установление  точных размеров валового сбора и  урожайности различных сельскохозяйственных культур возможно только после уборки и оприходования всей полученной продукции. Однако для составления  бизнес-плана сельскохозяйственного  предприятия сведения об урожае необходимы намного раньше. Поэтому статистика валового сбора и урожайности  занимается так же определением ожидаемых  размеров урожая и урожайности соответствующих  культур.

В курсовой работе на примере предприятия ООО «Привольный» будет проведен анализ урожайности зерновых культур. В первом разделе описана теория и статистические методы анализа урожайности. Второй раздел раскрывает организационно – экономические характеристики предприятия. В третьем разделе на базе теоретического материала проведен статистический анализ урожайности зерновых культур: анализ показателей динамики урожайности; выявление основной тенденции и прогнозирование урожайности; индексный анализ урожайности и факторный анализ урожайности за счет одного фактора. В конце работы сделаны выводы и предложения.

Для написания  курсовой работы были использованы учебники по статистике сельского хозяйства  и практикум по теории статистики. Так же были использованы электронные  ресурсы из электронных библиотек для написания первого раздела. Для описания предприятия и его характеристики были выбраны данные из бухгалтерской отчетности за 2008 – 2010 годы. Для непосредственного анализа урожайности зерновых культур данные об урожайности выбраны за 11 лет (с 2000 года по 2010 год). Для факторного анализа динамики урожайности зерновых культур и такого фактора как количество осадков за май – июль данные были выбраны из сайтов: www.meteo.ru и www.meteoclub.ru.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Понятие урожайности  и статистические методы анализа  урожайности

 

Под урожаем  в статистике понимается показатель общего сбора продукции данной культуры со всей площади ее возделывания, а  урожайность  - это объем продукции  с единицы площади или с  дерева (куста).Важнейшей задачей в статистике урожая и урожайности является проведение всестороннего экономико-статистического анализа урожайности с целью поиска резервов и путей ее повышения.Что особенно важно для России и в частности для нашего региона, так как урожайность основных культур по стране составляет всего 30 – 50 % от возможного и достигнутого в странах и хозяйствах с высокой интенсивностью производства и культурой земледелия.[5, с. 78]

Системный, всесторонний статистический анализ урожайности  на уровне страны, отдельных регионов, зон и подзон является довольно сложной и трудоемкой работой. Это, наряду с трудностями проведения  статистического наблюдения, обусловлено рядом причин:

• Сложностью самой категории урожайности, множество показателей ее уровня, необходимостью системного их анализа и выбора наиболее важных для углубленного изучения с учетом поставленных задач и имеющейся информации.
• Многообразие факторов урожайности и характеризующих их показателей: почвы, климата, метеоусловий, и так далее.
• Особенности вариации факторов урожайности. Показатели качества почв и климата относительно устойчивы и изменяются в первую очередь в пространстве, по территории. Метеорологические условия, интенсификация и агротехника более изменчивы, подвижны и варьируются как в пространстве, так и во времени.
• Различный эффект, неодинаковая степень влияния каждого фактора на урожайность в зависимости от места и времени. Они изменяются по культурам и зависят от сочетания данного фактора с другими. Это требует дифференцированного подхода, углубления анализа, его постоянного повторения с учетом изменения условий.
• Различный характер изучаемых статистических совокупностей и разные источники данных.

Основными задачами статистического анализа  урожайности являются: изучение различий в уровне урожайности по исследуемому объекту; анализ влияния на урожайность ее уровня  и динамику, комплекса факторов; оценку степени и достоверности влияния на изменение урожайности отдельных факторов или однородных групп.[5, с. 92]

Для изучения уровня урожайности по зерновым культурам, необходимо выбрать данные за несколько  лет. В связи с тем, что растениеводство  имеет сезонный характер, уровень  урожайности определяется за год. Выбранные  данные образуют собой динамический ряд, который можно представить  в виде таблицы, и рассчитать необходимые для его анализа показатели: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста цепным и базисным способами, также абсолютное значение 1% базисного прироста. Для наглядности строится график, где показано как  меняется уровень урожайности по годам.Затем рассчитываются средние динамические величины: Средняя урожайность ()определяется по формуле:

,(1)

где – урожайность за 1 год, – количество лет выборки.

Средний абсолютный прирост ():

,   (2)

Средний темп роста (:

,(3)

где – цепные темпы роста за 2, 3,…, п-й периоды.

Средний темп прироста (находят с помощью следующей формулы:

, (4)

По результатам  показателей динамических средних  величин делаются выводы о динамике урожайности зерновых культур. Так же данные показатели используются для прогнозирования урожайности на предстоящие периоды.

В статистическом анализе урожайности сельскохозяйственных культур, важное значение имеет выявление тенденции динамики урожайности. Выяснение основной тенденции развития (тренда) называется в статистике выравниванием временного ряда, а методы выравнивания тренда – методами выравнивания. Выравнивание позволяет характеризовать особенность изменения во времени данного динамического ряда в наиболее общем виде как функцию времени, предполагая, что таким способом можно выразить влияние всех основных факторов. Существует несколько способов механического сглаживания, самый простой из них это укрупнение интервала динамического ряда. Смысл, которого заключается в том, чтобы первоначальный ряд динамики преобразовать и заменить другим, уровни которого относятся к более крупным по продолжительности периодам времени.

Следующий способ механического сглаживания  это метод скользящей средней. Для  ее определения формируются укрупненные  интервалы, состоящие из одинакового  числа уровней. Каждый последующий  интервал получаем, постепенно сдвигаясь  от начального уровня динамического  ряда на один уровень. Таким образом, интервал сглаживания как бы скользит по динамическому ряду, с шагом, равным единице. По сформированным укрупненным интервалам определяем сумму значений уровней, на основе которых рассчитываем скользящие средние.

Еще один метод механического выравнивания метод экспоненциальной средней. Экспоненциальная средняя – это адаптивная скользящая средняя, рассчитанная с применением весов, зависящих от степени «удаленности» отдельных уровней ряда от среднего значения. На практике применяется многократное экспоненциальное сглаживания ряда динамики, которое используется для прогнозирования развития явления.

Приведенные методы механического сглаживания  динамических рядов рассматриваются  как важное вспомогательное средство, облегчающее применение других методов. Для того чтобы получить количественную модель, выражающую общую тенденцию  изменений уровней динамического  ряда во времени, используется аналитическое  выравнивание ряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной прямой или кривой, выбранной в  предположении, что она отражает общую тенденцию изменения во времени урожайности зерновых культур.Выбор формы кривой во многом определяет результаты экстраполяции тренда. Основанием для выбора вида кривой должен служить содержательный анализ сущности развития данного явления. На практике для этих целей можно использовать графическое изображение уровней динамического ряда. Однако из графического представления эмпирических данных не всегда удается однозначно выбрать форму уравнения. Поэтому целесообразно воспользоваться графическим изображением сглаженных уровней, в котором случайные и волнообразные колебания в некоторой степени оказываются погашенными.

При аналитическом  выравнивании ряды динамики выражаются в виде временных функций:

,(5)

 где _t– уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.

Наиболее  простой функцией является прямая:

, (5.1)

где - расчетные показатели ряда динамики;  – параметры функции; t – время.

Параметры функции в данном случае определяются решением следующей системы уравнений:

(5.1.1)

где n – число членов ряда; y – текущее значение показателя.

Для упрощения  расчетов принимают такое значение условного времени, чтобы сумма  давала ноль. При этом текущее значение времени условно обозначают следующим  образом. Если ряд нечетный, то серединное значение года принимают за нуль, до середины нумерация по порядку идет с минусом, далее с плюсом. Если ряд четный, то два серединных года принимаются вверх с минусом по нечету, вниз – с плюсом по нечету.

При аналитическом  выравнивании по параболе второго порядка:

,(5.2)

Система уравнений для определения ее параметров следующая:

, (5.2.1)

Решив систему  уравнений, получим значения параметров функции - , при построениикоторой, наглядно можно определить какая из функций, линейная или парабола, точнее показывает тенденцию изменений уровней динамического ряда.

Экстраполяция уровней ряда на предстоящий период (прогнозирование) производится с помощью  средних характеристик ряда динамики: среднего абсолютного прироста и  среднего темпа роста. Чаще всего  это делается с помощью функции, полученной в результате выравнивания ряда.Прогноз на предстоящий период с помощью абсолютного прироста урожайности с помощью следующей формулы:

,    (6)

Для прогноза с помощью среднего темпа роста:

,    (7)

Используя уравнение тренда, формула (5.1), прогнозирование осуществляется на основании функции аналитического выравнивания динамического ряда. Подставив в нее вместо t,номера прогнозируемых лет, получим прогнозируемую урожайность зерновых культур на соответствующий год.

Еще один немаловажный статистический метод  анализа урожайности – система  индексов. Что же такое индексы? В  своей основе индексы представляют разновидность относительных величин, характеризующих средние показатели исследуемых процессов или явлений в социально-экономических и других областях деятельности общества. Однако от средних величин индексы отличаются тем, что они воплощают в себе, как правило, сводные, обобщающие показатели, т.е. выражают собой некоторое содержание свойственное всем рассматриваемым явлениям и процессам.

Индексы являются незаменимым инструментом исследования в тех случаях, когда  необходимо сравнить во времени или  в пространстве две совокупности, элементы которых являются несоизмеримыми величинами. Простейшим показателем, используемым в индексном анализе, является индивидуальный индекс, который характеризует изменение во времени (или в пространстве) отдельных элементов той или иной совокупности. Примером индивидуального индекса может служить показатель выполнения плана.

Сводный индекс это сложный относительный  показатель, который характеризует  среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из непосредственно несоизмеримых элементов. Исходной формой сводного индекса является агрегатная форма. При расчете агрегатного индекса для разнородной совокупности находят такой общий показатель, в котором можно объединить все ее элементы.

Индексный анализ возможен только по группе однородных культур, в курсовой работе я рассматриваю группу зерновых культур. В отличие от анализа динамики урожайности, здесь рассматриваются 2 периода: базисный и отчетный периоды. Дляупрощения расчетов  индексов, показатели систематизируют в виде таблицы, а для характеристики валового сбора урожайности воспользуюсь следующей индексной системой:

а) индекс валового сбора () и абсолютный прирост валового сбора () показывают,как изменился валовый сбор и как повлияли на его изменения различные факторы.

  ,   (8.1)

_,(8.2)

б) в  статистике часто приходится иметь  дело с показателями, которые связаны между собой как сомножители в произведении. Втакой же связи находятся и индексы этих показателей. Если валовый сбор это произведение урожайности и посевной площади, то отсюда можно найти и индекс урожайности (), и индекс посевных площадей ():

, (8.3)

, (8.4)

в) абсолютный прирост урожайности определяется за счет влияния урожайности:

, (8.5)

и посевных площадей:

, (8.6)

г) посевная площадь, в свою очередь, складывается из размера посевной площади отдельной культуры и  соответственно имеет влияние удельный вес отдельных культур в общей площади посева. Поэтому общий индекс посевных площадей представляем в виде произведения общих индексов их размера и структуры.

, (8.7)

Абсолютный  прирост валовых сборов () и индекс валовых сборов () за счет изменения размера посевных площадей вычисляем по формулам:

, (8.8)

,  (8.9)

Влияние структуры посевных площадей на валовый  сбор измеряется индексом структуры () и абсолютным приростом ():

, (8.10)

, (8.11)

При правильном расчете индексной модели должны выполняться следующие равенства:

, (8.12)

, (8.13)

Урожайность сельскохозяйственных культур является основным фактором, который определяет объем производства продукции растениеводства. Большое влияние на урожайность оказывают природно-климатические условия, культура земледелия, агротехника и технология выращивания культур, внесение удобрений, качественное выполнение всех полевых работ в сжатые сроки и так далее. Исследование любого экономического показателя необходимо вести путем раскрытия его связей и соотношения с другими показателями. В любой конкретной связи одни показатели выступают в роли факторов, другие в качестве результатов их действия. Факторными называют те показатели, которые обуславливают изменение других (результативных) показателей. Результативные показатели это показатели, зависящие от факторных.