Статистико-экономический анализ изменения производства продукции в СПК «Большевик»

Полученные экспертные оценки затем подвергают статистическому обобщению в обычном порядке с расчетом средних величин, ошибок выборки и т.д. Такой метод прогнозирования часто применяют маркетинговые службы, Центр экономической конъюнктуры при Правительстве РФ совместно с Росстатом, различные научно-исследовательские учреждения.

Экстраполяция и моделирование основаны на использовании уже имеющихся результатов статистического исследования (групповых и общих средних, трендов, индексов, уравнений регрессионной зависимости и др.). Именно они служат основой для расчета ожидаемых в будущем уровней статистических показателей.

Экстраполяция рядов  динамики.

Экстраполяция (распространение  тенденций временного ряда на будущее) применяется в тех случаях, когда  имеются основания считать, что  выявленные закономерности и условия  развития сохранятся в течение всего  прогнозируемого периода.

Методика построения прогноза:

1. Предполагается, что на основе временного ряда построен тренд и вычислены показатели колеблемости:

        

2. Обоснованно выбирается период прогноза t_k, номер периода  прогнозирования определяется с учетом начала отсчета.
3. Определяется «точечный прогноз», т.е. значения временного ряда на линии тренда в точке t_k.

.              (47)

4.    Поскольку вероятность того, что прогнозируемые значения и фактические значения совпадут, ничтожно мала, необходимо построение доверительного интервала. При определении ширины доверительного интервала учитывается степень колеблемости уровней, а также вероятность, с которой строится прогноз. Вероятность математически связана со статистическим критерием, который называется t-критерием Стьюдента.

            При построении интервала сначала  рассчитывают среднюю ошибку                    прогноза:

             ;                                                                       (48)

               .                                                                                         (49)

Определяются границы  интервала:                                                  (50)

 

2. Краткая производственно-экономическая

характеристика объекта исследования

В данной курсовой работе объектом исследования является СПК «Большевик» Родниковского района Ивановской области.

       Вид собственности – коллективный. Основная отрасль – животноводство. Направление в животноводстве: производство молока и племенных телок Ярославской породы. Задача растениеводства - обеспечить кормами животноводство и производство семян зерновых высоких репродукций и их реализация. Площадь обрабатываемой пашни составляет 1560 га. Поголовье КРС 440 голов.

Количество постоянных рабочих колеблется в пределах от 60-70 человек. В летний сезон нанимаются дополнительно 8-10 человек. Средняя урожайность зерновых культур за 5 лет составляет 31 ц/га, средний надой на корову за 5 лет составляет 5000 т., средняя урожайность картофеля за 5 лет составляет 227,9 ц/га.

        Структура посевных площадей  на протяжении последних лет  остается неизменной, 45 % составляют  зерновые, 51% составляют кормовые, 4% составляет картофель.

        Хозяйство обеспечено оборотными  средствами для ведения хозяйственной  деятельности и своевременного  погашения срочных обязательств, что указывает на достаточно  высокую ликвидность и соответственно  платежеспособность предприятия.

 

  

 

3. Результаты эмпирического исследования

по изучаемой  проблеме

 

3.1. Анализ временных рядов

3.1.1. Статистическое изучение динамики валового сбора зерна (в амбарном весе).

Рассчитаем абсолютные и относительные показатели изменения  временного ряда, сравнивая каждый уровень ряда с предыдущим и с уровнем начального периода ряда.

Таблица 3.1

Показатели динамики валового сбора зерна

Годы	Уровни ряда, т.	Абсолютное изменение, т.		Коэффициент роста		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1 % прироста
		Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.
2003	1427	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2004	1505	78	78	1,06	1,06	106	106	6	6	13
2005	1549	122	44	1,09	1,03	109	103	9	3	14,7
2006	1482	55	-67	1,04	0,96	104	96	4	-4	16,8
2007	1930	503	448	1,4	1,3	140	130	40	30	14,9
2008	1671	244	-259	1,17	0,87	117	87	17	-13	19,9
2009	2453	1026	782	1,7	1,5	170	150	70	50	15,6
2010	1500	73	-953	1,05	0,6	105	60	5	-40	23,8
2011	1444	17	-56	1,01	0,96	101	96	1	-4	14

 

       Валовой сбор зерна в 2011 году составил 1444 т. По отношению к 2003 году отмечается увеличение на 17 т. (на 1 %). Валовой сбор зерна в 2011 году по отношению к 2003 году увеличился в 1,01 раза.

 

Рассчитаем средние  показатели динамики:

По формуле (10) средний уровень временного ряда составил:

 

Средний абсолютный прирост по формуле (12) составил:

= = 2,1

Средний коэффициент  роста по формуле (13) составил:

= =1,001

Средний темп роста по формуле (14) составил:

=100,1% 

Средний темп прироста по формуле (15) составил:

=0,1%

За анализированный  период времени валовой сбор зерна в среднем составил 1662,3 т. Следует отметить, что в течение 9 лет установлено увеличение показателя на 2,1 т. или на 0,1 %. Средний темп прироста не достаточно точно отражает характер изменения уровня временного ряда, т.к. при расчете учитывают уровни только первого и последнего года.

Подберем вид математической функции тренда. Применяя метод наименьших квадратов, найдем параметры уравнения тренда.

Таблица 3.2

Исходные и расчетные  данные для определения 

параметров линейного  тренда

Годы	Уровни ряда, т., у	t	t2	yt	Выровненные уровни, т.,
2003	1427	-4	16	-5708	1525,7
2004	1505	-3	9	-4515	1559,8
2005	1549	-2	4	-3098	1594
2006	1482	-1	1	-1482	1628,14
2007	1930	0	0	0	1662,3
2008	1671	1	1	1671	1696,5
2009	2453	2	4	4906	1730,6
2010	1500	3	9	4500	1764,8
2011	1444	4	16	5776	1799
Итого			60	2050

 

По формуле (17) рассчитаем средний уровень временного ряда:

а =

По формуле(18) рассчитаем коэффициент регрессии:

в =

По формуле (16) уравнение тренда будет иметь следующий вид:

 

Представим в виде графического изображения уровни временного ряда, а также выровненные по уравнению  тренда.

Рис. 3.1 Динамика валового сбора зерна (в амбарном весе)

 

Построенное уравнение  тренда характеризует тенденцию увеличения валового сбора зерна. Установлено ежегодное увеличение в среднем на 34,16 т. Уравнение тренда является неадекватным, т.е. плохо отражает тенденцию динамики.

 

Расчет показателей  колеблемости валового сбора зерна (в амбарном весе)

Таблица3.3

Исходные и расчетные  данные для определения колеблемости

 

Годы	yi		ui		Pt	Py
2003	1427	1525,7	-98,7	9741,7	1	1	0	0,07
2004	1505	1559,8	-54,8	3003,04	2	5	9	0,04
2005	1549	1594	-45	2025	3	6	9	0,03
2006	1482	1628,14	-146,14	21356,9	4	3	1	0,1
2007	1930	1662,3	267,7	71663,29	5	8	9	0,14
2008	1671	1696,5	-25,5	650,25	6	7	1	0,2
2009	2453	1730,6	722,4	521861,8	7	9	4	0,29
2010	1500	1764,8	-264,8	70119,04	8	4	4	0,18
2011	1444	1799	-355	126025	9	2	49	0,25
Итого	14961	14961	1980,04	826446,02			86	1,3

 

Рассчитаем показатели колеблемости.

Амплитуда колебаний  по формуле (19):

A=722,4+355=1077,4

Среднее линейное отклонение по формуле (20):

L_t= =282,9

Среднее квадратическое отклонение по формуле (21):

S_t= =343,6

Коэффициент колеблемости по формуле (22):

V_t= 20%

Коэффициент устойчивости по формуле (23):

K_уст=100-20=80%

В изученном периоде амплитуда колебаний сбора зерна (в амбарном весе) составила 1077,4 т. Динамика валового сбора зерна является достаточно устойчивой, что характеризует коэффициент устойчивости (80%), соответственно степень колеблимости является средней и составляет 20%.

В отдельные годы валовой сбор зерна  отклоняется относительно линии тренда в среднем на 282,9т. (по среднему линейному отклонению) и на 343,6 т. (по среднему квадратическому отклонению).

 

Установим устойчивость тенденции развития процесса, рассчитав ранговый коэффициент корреляции Спирмена по формуле(24):

r_s=0,28.

Чем ближе значение по модулю к единице, тем тенденция более устойчивая. Рассчитанный  коэффициент корреляции показывает, что сбору зерна (в амбарном весе) в изученном периоде присуща тенденция роста.

Проверим уравнение  тренда на адекватность, рассчитав среднюю ошибку аппроксимации по формуле(26):

= 0,14=14%

Если в качестве критерия адекватности принимать 10%, то данное уравнение  можно считать неадекватным.

 

3.1.2. Статистическое изучение динамики урожайности зерна

Рассчитаем абсолютные и относительные показатели изменения  временного ряда, сравнивая каждый уровень ряда с предыдущим и с  уровнем начального периода ряда.

Таблица 3.4

Показатели динамики урожайности зерна

Годы	Уровни ряда, ц/га	Абсолютное  изменение, ц		Коэффициент роста		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1 % прироста
		Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.
2003	20,4	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2004	21,5	1,1	1,1	1,05	1,05	105	105	5	5	0,22
2005	23,8	3,4	2,3	1,17	1,11	117	111	17	11	0,21
2006	22,8	2,4	-1	1,12	0,96	112	96	12	-4	0,25
2007	32,2	11,8	9,4	1,58	1,41	158	141	58	41	0,23
2008	28,8	8,4	-3,4	1,41	0,89	141	89	41	-11	0,31
2009	35	14,6	6,2	1,72	1,22	172	122	72	22	0,28
2010	28,2	7,8	-6,8	1,38	0,81	138	81	38	19	0,36
2011	21,4	1	-6,8	1,05	0,76	105	76	5	-24	0,28