Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна

 

8)Построим интервальный ряд  распределения.

Таблица 14.Интервальный ряд распределения по цене реализации 1ц зерновых

Границы групп по цене реализации 1ц зерновых	Число предприятий (f)	Сумма накопленных частот
I  (1,02;8,62)	1	1
II  (8,62;16,22)	3	4
III  (16,22;23,82)	10	14
IV  (23,82;31,42)	7	21
V  (31,42;39,02)	3	24
VI  (39,02;46,62)	1	25
Итого	25	Х

 

10) Определим сводные (приложение 4) и на их основе рассчитаем  аналитические (таблица 15) показатели  по группам.

Объединим I и II группу, так как в I группе 1 предприятие, а во II группе 3 предприятия. Также V и VI группы, так как в V группе 3 предприятия, а в VI – 1 предприятие.

По полученным групповым обобщающим показателям определим статистико-аналитические показатели в среднем по каждой группе.

Таблица 15.Интервальный ряд распределения графически

Границы групп	Частота(f)	Сумма накопленых частот
I "до 16,22"	4	4
II ( 16,22-23,82)	10	14
III(23,82-31,42)	7	21
IV "свыше 31,42"	4	25
Итого	25	-

На основе границ интервалов и имеющейся в наличии информации по хозяйствам Аннинского, Павловского и Калачеевского районов Воронежской области сформируем сводную таблицу , которая включает в себя основные показатели производственной деятельности по каждой группе.

10) Определим  сводные (таблица 16) или обобщающие  показатели по сельскохозяйственным предприятиям Аннинского, Калачеевского и Павловского районов Воронежской области на их основе рассчитаем аналитические показатели по группам

Таблица 16. Сводные или обобщающие показатели по сельскохозяйственным предприятиям

Группы хозяйств	Число хозяйтв	Площадь посева,га	Количество произведенного зерна.ц	Себестоимость всего произведенного зерна, тыс. руб.	Полная себестоимость реализованного зерна, тыс. руб.	Денежная выручка от реализации зерна , тыс.руб	Прямые затраты труда на производство зерна,тыс.руб	Прибыль, (убыток), тыс.руб
I "до 16,22"	4	3198	960569	102145	61302	84803	66	23501
II ( 16,22-23,82)	10	3360	1410030	158718	113778	149771	102	35993
III(23,82-31,42)	7	3535	1796024	158421	137568	210683	111	73115
IV "свыше 31,42"	4	775	515441	50867	28172	46347	87	18175
Итого	25	10868	4682064	470151	340820	491604	366	150784

 

На основе полученных данных вычислим производственные затраты, урожайность, трудоемкость, себестоимость и уровень рентабельности. Они вычисляются по следующим формулам:

1.Производственные затраты = Полная себестоимость реализованной сахарной свеклы/ Количество произведенной сахарной свеклы*1000

2. Урожайность сахарной свеклы = Количество произведенной сахарной свеклы/ Площадь посева сахарной свеклы

3. Трудоемкость 1 ц сахарной свеклы = Прямые затраты труда на производство сахарной свеклы / Количество произведенной сахарной свеклы *1000

4. Себестоимость всей произведенной  сахарной свеклы / Количество произведенной сахарной свеклы *100

5. Уровень окупаемости= Полная себестоимость  реализованной сахарной свеклы / Себестоимость всей произведенной сахарной свеклы *100+100

Опираясь на данные таблицы 16 рассчитаем в таблице статистико-аналитические показатели.

Таблица 17. Группировка по урожайности зерна, статистические и аналитические показатели в среднем по группам

Группы хозяйств по урожайности зерна ц/га	Число хозяйств	Производственные затраты на 1 га посева зерна, руб	Урожайность зерна, ц/га	Трудоемкость 1 ц зерна, чел.-час	Себестоимость 1 ц зерна, руб.	Уровень окупаемости, %
I "до 16,22"	4	63,818	300,366	0,069	106,338	100,11
II ( 16,22-23,82)	10	80,692	419,652	0,072	112,564	100,09
III(23,82-31,42)	7	76,596	508,069	0,062	88,207	100,08
IV "свыше 31,42"	4	54,656	665,085	0,169	98,686	100,31
Итого	25	72,793	430,812	0,078	100,415	100,11

 

Исходя из данных таблицы, можно сделать вывод, что с увеличением производственных затрат  на 1 га посева зерна  наблюдается повышение, наиболее выражено увеличение урожайности во второй и  группах ( 419,652 и 508, 069 ц/га соответственно), т.к. в этих группах наибольшие производственные затраты на 1 га посева (80,692 и 76,596 руб.). Повышение урожайности влечет к снижению трудоемкости 1 ц, что ярко выражено в данной таблице. Снижение трудоемкости 1 ц в свою очередь приводит к снижению себестоимости 1 ц зерна. Так в третьей группе предприятий самая низкая трудоемкость 1 ц зерна  (0,062 чел./час.) и вследствие этого самая низкая себестоимость 1 ц (0,88руб.). Снижение себестоимости 1 ц зерна привело к повышению уровня рентабельности. Так во второй группе предприятий самая высокая себестоимость 1 ц (112,564 руб.) и поэтому уровень рентабельности : 100,9%, а в третьей группе предприятий самая низкая себестоимость 1 ц зерна и вследствие этого уровень рентабельности равен 100,8%.

 

 

3. Сущность и значение дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния группировочного признака на уровень рентабельности.

Дисперсионный анализ представляет собой метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа можно решать следующие задачи:

1. дать общую оценку существенности различий в средних или группировочных данных по одному или нескольким факторным признакам.
2. дать оценку взаимодействия между двумя, тремя и большим числом факторов.
3. дать оценку частных различий между средними.

Дисперсионный анализ включает в себя:

1. установление основных источников варьирования результативного показателя и объем вариации по источникам образования.
2. вычисление дисперсии.
3. анализ, на основе которого формируется вывод.

Общественные явления находятся под воздействием различных факторов. Однако влияние факторов различно. Влияние одних существенно, а других несущественно. Основной характеристикой существенности влияния фактора на результат является критерий Фишера (F).

Фактическая величина этого показателя рассчитывается на основе дисперсионного анализа (Fфакт.), а теоретическая величина (Fтеор.) определяется при уровне значимости . Это значит, что в пяти случаях из ста Fфакт.=Fтеор., а в других случаях они отклоняются друг от друга. При этом если Fфакт.>Fтеор., то влияние изучаемого фактора на результат будет существенным, а если Fфакт.<Fтеор., то несущественным.

В основе дисперсионного анализа лежит правило сложения дисперсией:

, где

- общая дисперсия, которая измеряет  влияние на результат всех  факторов;

- факторная дисперсия, которая  показывает влияние изучаемого  фактора на результат;

- остаточная дисперсия, которая показывает влияние на результат всех остальных факторов кроме изучаемого.

При определении каждой из дисперсии важное значение имеет расчет числа степени свободы, т.е. числа независимых отклонений от средней величины.

Для общей дисперсии число степеней свободы определяется по формуле:

K=n-1, где

n - число единиц изучаемой совокупности;

Для факторной дисперсии число степеней свободы определяется следующим образом:

K=N-1, где

N - число групп.

Для остаточной дисперсии:

K=(n-1)-(N-1).

Для оценки существенности зависимости, обнаруженной методом группировки исходя из предыдущей главы, можно провести однофакторный дисперсионный анализ зависимости уровня окупаемости зерновых культур от цены реализации 1ц данной культуры. Для этого необходимо:

1. Определить общую вариацию. Расчётные данные смотри в приложении 5.

=70849 (%)

2. Рассчитать факторную вариацию.

Wф=(χгр-χ¯)2*fгр=(55,65-0,22)2*4+(8,76-0,22)2*10+(0,07-0,22)2*7+(0,40-0,22)2*4=13019,54

где

уровень окупаемости в среднем по району, %, который получен на основании группировки по факторному признаку.

 – уровень окупаемости средний, %.

f- число единиц совокупности в каждой полученной группе.

3. Определить остаточную вариацию.

 

4. Определить общую дисперсию.

5. Рассчитать факторную дисперсию.

6. Определить остаточную дисперсию.

7. Определить фактическое значение критерия Фишера.

8.  Определить теоретическое (табличное) значение критерия Фишера.α=0,05; k1=n-1=4-1=3; k2=(N-1)-(n-1)=(25-1)-(4-1)=21.

(α=0,05;3;21). Fтабл.=3,07.

9. Сравнить фактическое значение критерия Фишера с табличным и сделать вывод.

    1,58, а   3,07, значит < , следовательно, влияние фактора несущественно.

Так как фактическое значение критерия Фишера меньше табличного (теоретического), то влияние изучаемого фактора (уровня окупаемости зерновых культур) на цену реализации 1ц зерновых культур несущественно.

 

 

 

 

 

Глава 4. Корреляционно-регрессионный анализ.

1. Сущность и основные условия применения корреляционно – регрессионного анализа.

Корреляционно-регрессионный анализ - это установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результат. Для получения желаемого результата при практическом применении корреляционно-регрессионного анализа необходимо соблюдать определенные правила:

1. однородность статистической совокупности;
2. достаточное число наблюдений (на основании закона больших чисел);
3. в основу корреляционно-регрессионного анализа должны быть положены наиболее существенные и независимые друг от друга факторы, т.к. наличие тесной автокорреляции между факторами говорит о том, что факторы характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и дублируют друг друга.
4. число факторов должно быть в 5-6 раз меньше числа изучаемой совокупности.

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и поставленных задач. Признаки по их назначению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:

1. факторные - это признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков.
2. результативные - это признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.

В природе и обществе явления и процессы связаны друг с другом и зависят друг от друга. Связи и зависимости могут быть функциональными и корреляционными.

Функциональной называется связь, при которой определенному значению признака (факторного) всегда соответствует один или несколько определенных значений другого признака (результативного). Она характеризуется полным соответствием между изменением факторного признака и изменениями результативной величины (12)