Статистико-экономический анализ эффективности производства овощей по группе районов Самарской области

Кроме того, в статистике проводится аналитическое выравнивание рядов динамики, которое дает математическое выражение развитию явления во времени и является наиболее эффективным способом выявления тренда (основной тенденции развития явления). Условно уровни рядов динамики можно выразить в зависимости от показателя времени.  

                                         

                                                         (60)

Простейшим выражением этой функции является выражение прямолинейного тренда.

                                    

  ,                                               (55)

где - уровни, выровненные по прямой;

а0 - свободный член уравнения, соответствует значению теоретического уровня ряда динамики при t=0;

а1 - скорость изменения показывает, как изменился теоретический уровень при изменении показателя времени на 1.

В статистики по уравнению тренда  можно построить прогноз. Различают два вида прогноза: точечный и интервальный.

Прогноз считается статистически объективным, если период прогноза не превышает 1/3 изучаемого периода.

Для оценки точечного прогноза в построенное уравнение тренда подставляют показатели времени t для прогнозирования периода. Для большей надежности результата в статистике используется интервальная оценка прогноза:

                                   

                                         (56)

где  - критерий Стьюдента, (а, к);

- средняя квадратическая ошибка прогноза;

Среднеквадратическая ошибка прогноза рассчитывается по формуле:

                                           

                                             (57)

                                                      К= n – m -1                                                     (58)

n  - число лет анализируемого периода, без прогнозного года;

m – число параметров в уравнение, без .

Расчет параметров уравнения тренда представлен в таблице 11.

Тогда,                                                                  (59)

                                          (60)

Таблица 10

Расчет параметров уравнения тренда

Годы	Производство овощей в хозяйствах всех категорий (тыс.т), у						( )2
2004	1408,2	-3	-5632,8	9	1892,5	-484,3	234546,5
2005	1101,8	-2	-3305,4	4	1726,7	-624,9	390500
2006	1251,5	-1	-2503	1	1560,9	-309,4	95728,36
2007	1402,1	0	-1402,1	0	1395,1	7,0	49
2008	1824,4	1	1824,4	1	1063,5	760,9	578968,8
2009	1128,0	2	2256	4	897,7	230,3	53038,09
2010	489,2	3	1467,6	9	731,9	-242,7	58903,29
Итого	8605,2	0	-7295,3	44	1229,3	7375,9	1411734

 

Следовательно,  для полученных расчетов уравнение тренда будет иметь следующий вид:

По полученному уравнению тренда строим точечную оценку прогноза по производству зерна на 2 последующих года: 2011 и 2012 гг., и соответственно получаем следующие значения 566,1 и 699,7 тыс.тонн.

Таким образом, если производство овощей в хозяйствах всех категорий Самарской области будет сокращаться до 2012 года с той же скоростью, с какой оно сокращалось в период с 2004 г. по 2010 г., то тренд производства оовощей в среднем пройдет в 2012 году через точку 699,7 тыс. тонн. Такой прогноз называется точечный.

Интервальная оценка прогноза:

                                       (61)

                        (62)

                       (63)

Согласно прогнозу, производство овощей на 2012 г. будет колебаться от о тыс.т до 1946,9 тыс.т, что можно утверждать с вероятностью 0,95.

Проведем сглаживание ряда динамики производства овощей в хозяйствах всех категорий с помощью трехчленной и четырехчленной скользящей средней (табл. 12).

Таблица 12

Метод сглаживания ряда динамика производства овощей

Годы	Производство овощей в хозяйствах всех категорий (тыс.т)	Сглаживание рядов динамики			Метод укрупнение интервалов
		скользящая средняя
		Трехчленная	Четырехчленная (нецентрированная)	Четырехчленная (центрирование)
2004	1408,2	-	-	-	1275,0
2005	1101,8	1253,8	-	-
2006	1251,5	1251,8	1290,9	1342,93
2007	1402,1	1492,7	1394,95	1398,23
					1183,6
2008	1824,4	1451,5	1401,5	1306,22
2009	1128,0	1147,2	1210,93	-
2010	489,2	-		-

 

 

Исследование динамики производства овощей в хозяйствах Самарской области методом аналитического выравнивания представлено на рисунке 3.

Рис.4. Динамика производства овощей в хозяйствах всех категорий Самарской области за 2004-2010 гг.

 

Таким образом, динамика производства овощей начиная с 2008 г. имеет тенденцию к снижению.

Выводы и предложения

В данной курсовой работе был проведен статистико-экономический анализ эффективности производства овощей в хозяйствах всех районов Самарской области. В заключение данной работы можно сделать следующие выводы:

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы путём анализа причин изменений в их динамике раскрыть факторы,  обусловившие различия в уровнях урожая и урожайности, оценить эффективность различных факторов и дать рекомендации,  направленные  на  повышение урожая.

Валовой сбор по итогам году согласно данным Росстата продемонстрировал прирост в размере 3,4%. При этом урожайность была даже больше, чем в 2011 г. Связано это с тем, что большая часть производства овощей сконцентрирована в хозяйствах населения. Предприниматели производят также значительную часть овощей в теплицах, куда засухе никак не добраться, а на частном подворье контролировать состояние небольшого количества посевов намного проще, чем сельскохозяйственным организациям ухаживать за обширными посевами зерна во время летнего зноя.

Анализ интервального ряда распределения районов показал, что распределение районов Самарской области по урожайности овощей в 2010 г. не является равномерным: преобладают районы, в которых урожайность составляет от 141,6 до 160,35 ц/га (это 11 районов, на долю которых приходится 73,33%).

Модальным интервалом построенного ряда является интервал 141,6 до 160,35ц/га, так как его частота максимальна (f3=11).

В районах Самарской области половина районов имеют среднюю урожайность овощей не более 150,975 ц/га, а другая половина – не менее 150,975 ц/га. Ассиметрия урожайности овощей в хозяйствах всех категорий в районах Самарской области левосторонняя.

Коэффициент парной линейной корреляции показал, что связь между производством овощей и их себестоимостью обратная и достаточно слабая, что говорит о том, что с увеличением производства овощей себестоимость будет иметь тенденцию к снижению.  3,2% вариации  себестоимости обусловлено влиянием вариации производства овощей, остальные 96,8% обусловлены влиянием других факторов.

Среднее производства овощей в хозяйствах всех категорий Самарской области составило 1229,3 тыс. тонн. Производство овощей в хозяйствах всех категорий за период 2004-2010 гг. уменьшилось в среднем с каждым годом на 208,7 тыс.т. Средний темп роста составил 84,1%. Это означает, что производство зерна за каждый год в среднем составило 84,1% к уровню предыдущего года.

Основными направлениями повышения эффективности производства зерна являются:

• рациональное использование природных ресурсов и земли;
• своевременное и качественное выполнение всех технологических приемов на основе комплексной механизации производства. Соблюдение сроков проведения агротехнических мероприятий; сокращение числа агротехнических приемов на основе их совмещения в комбинированных агрегатах (предпосевная подготовка почвы, посев, внесение удобрений и др.);
• поточное выполнение операций по отдельным технологическим стадиям (уборка урожая, очистка полей от соломы и т. д.);
• применение интегрированных систем защиты растений от болезней, вредителей и сорняков;
• повышение квалификации не только руководителей, но и специалистов хозяйств, улучшение условий труда обслуживающего персонала;
• обеспечение профессиональными кадрами, современной техникой;
• освоения комплекса мероприятий по применению ресурсосберегающих технологий возделывания зерновых культур.

Наиболее полно указанные направления реализуются через интенсивные, ресурсосберегающие технологии возделывания зерновых культур.

Список используемой литературы

1. Афанасьев, В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 246 с.
2. Маслова В.В. Современное состояние аграрного сектора России [Электронный ресурс] / В.В. МАСЛОВА  // URL: http://bujet.ru/article/133387.php (дата обращения: 26.12.2012)
3.        Развитие агропромышленного комплекса Самарской области в 2012 [Электронный ресурс]. – URL:  http://www.samara-apk.ru/info/messages/2030/ (дата обращения: 26.07.2013)
4. Реализация сельскохозяйственной продукции в хозяйствах всех категорий в Самарской области: Статистический сборник. - Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Самарской области, СамараСтат, 2005-2010 гг.
5.    Рынок овощей в России. Итоги 2012 года  [Электронный ресурс]. – URL: http://www.agroru.com/news/986858.htm (дата обращения: 26.07.2013)
6. Самарский АПК Визитная карточка Самарской области [Электронный ресурс]. – URL: http://www.samara-apk.ru/mainmenu/apk/ (дата обращения: 26.12.2012)
7. Сельское хозяйство Самарской области [Текст]: стат. сборник. - Самара. – 2010. - С.249.
8. Статистика : методические указания для выполнения  курсовой работы / сост. Куздавлетова А.Б. – Кинель : РИЦ СГСХА, 2010 г. - 89 с.
9.   Стратегия социально-экономического развития Самарской области на период до 2030 года (Проект)  [Электронный ресурс]. – URL: www.samara-apk.ru/doc/doc_news/apk-strateg.doc  (дата обращения: 26.07.2012)
10. Теория статистики: Учебник/под ред. проф.Р.А. Шмойловой. -  3-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 560 с.: ил.
11. Экономическая оценка эффективности производства овощей в открытом и защищенном грунте [Электронный ресурс]. – URL: http://bargu.by/1841-ekonomicheskaya-ocenka-effektivnosti-proizvodstva-ovoschey-v-otkrytom-i-zaschischennom-grunte.html (дата обращения: 26.07.2013)