Статистико-экономический анализ посевной площади

Таблица 5- Вспомогательные  данные для расчета параметров уравнения прямой.

Построим уравнение тренда: y=22971.9+1178.4t

Параметр a= 22971,88 есть средний абсолютный прирост. Это свидетельствует о тенденции роста посевной площади на рассматриваемом отрезке времени. На его основе можно сделать вывод о том, что посевная площадь зерновых культур увеличивалась ежегодно в среднем на 1178.4га.

Рисунок 4 - График фактической и выровненной посевной площади зерновых культур.

График наглядно показывает увеличение посевной площади зерновых культур.

Составим прогноз на 2012, 2013, 2014, 2015, 2016 годы.

y₂₀₁₂=25743.4

y₂₀₁₃=26921.8

y₂₀₁₄=28100.2

y₂₀₁₅=29278.6

y₂₀₁₆=30457

Таким образом, в 2004-2011г. в  хозяйствах Кромского района Орловской  области при увеличении посевной площади  увеличивается валовый  сбор зерновых культур.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.АНАЛИЗ РЯДОВ  ДИНАМИКИ, УСТАНОВЛЕНИЕ ТЕНДЕНЦИИ  И КОЛЕБЛЕМОСТИ.

   Для характеристики  колеблемости, вариации явления  используются в основном следующие  показатели вариации:

   - размах вариации;

   - среднее линейное  отклонение;

   - среднее квадратическое  отклонение;

   - дисперсия;

   - коэффициент вариации.

   Рассчитаем показатели  вариации урожайности зерновых  культур на , по следующим данным:

Годы	Урожайность	Расчетные величины
		Xi-Xср	Xi-Xср^2
2004	18,2	-3,5375	12,51391
2005	18,1	-3,6375	13,23141
2006	23,3	1,5625	2,441406
2007	19	-2,7375	7,493906
2008	27,4	5,6625	32,06391
2009	25,7	3,9625	15,70141
2010	18,5	-3,2375	10,48141
2011	23,7	1,9625	3,851406
Итого	173,9	2,13163E-14	97,77875

Таблица 6-Динамика урожайности зерновых культур на сельхоз предприятиях Кромского районов Орловской области.

Рассматривая таблицу 6, мы видим, что урожайность зерновых культур колеблется по годам. Рассчитаем показатели вариации урожайности.

Размах вариации:

R=27.4-18.1=9.3 (3.1)

Для расчета остальных  показателей вариации необходимо определить среднюю урожайность за пятилетний период по формуле средней арифметической простой:

(3.2)

Среднее линейное отклонение:

                    2,13163E-14/8=2,66454E-15     (3.3)

Дисперсия:

    (3.4)

Среднее квадратическое отклонение:

   (3.5)

Коэффициент вариации:

(3.6)

Показатели вариации	Зерновый культуры
Размах вариации, ц/Га	9,3
Ср. линейное отклонение, ц/Га	2,66454E-15
Дисперсия, ц/Га	12,22234375
Ср. квадратическое отклонение, ц/Га	3,496046875
Коэффициент вариации, %	37,59190188

Таблица 7- Показатели вариации урожайности зерновых культур на сельхозпредприятиях Кромского районов Орловской области.

Урожайность зерновых культур  отклоняется от средней урожайность  в среднем на 2,7%. Общий обьём  вариации урожайности в Кромском районе Орловской обласи составил 12,2 ц/га. Урожайность зерна в изучаемом районе отклоняется от средней урожайности на 3,5ц/га. Вариация урожайности зерновых культур в Кромском районе Орловской области составляет 16,1%, что говорит о слабой колеблемости данного показателя.

Найдем коэффициент корреляции рангов Спирмена:

Присвоим ранги признаку Y и фактору X. Найдем сумму разности квадратов d². По формуле вычислим коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

    (3.7)

X	Y	Ранг x, dx	Ранг y, dy	(dx-dy)2
1	18,1	2	1	1
2	18,2	1	2	1
3	18,5	7	3	16
4	19	4	4	0
5	23,3	3	5	4
6	23,7	8	6	4
7	25,7	6	7	1
8	27,4	5	8	9
Итого				36

Таблица 7-Расчетные величины рангов корреляции.

=0,57

Связь между признаком  Y и фактором X умеренная и прямая.

Для того чтобы при уровне значимости проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции Спирмена при конкурирующей  гипотезе H_i.p≠0, надо вычислить критическую точку:

T_kp=t(α,k)=1.943=0.65

По таблице Стьюдента  находим t(α,k)=(6;0,05)=1,943

Поскольку T_kp, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Другими словами, коэффициент ранговой корреляции статистически – не значим и ранговая корреляционная связь не значимая.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ УРОЖАЙНОСТИ И ВАЛОВОГО СБОРА

   Под индексом понимают  относительную величину, которая  характеризует соотношение уровней  социально-экономических явлений  во времени, пространстве или  фактических и плановых. Индекс  показывает, во сколько раз увеличивается  (или уменьшается) индексируемый  показатель. Если его выразить  в процентах, т.е. умножить отношение  на 100, то он покажет рост (снижение) индексируемого показателя в  процентах (темп роста).При вычитании  из значения индекса 100% получаем  темп роста прироста – на  сколько процентов возрос (снизился) индексируемый показатель.

   По охвату  элементов  совокупности различают индивидуальные (элементарные) и сводные (сложные)  индексы. Индивидуальный индекс  характеризует соотношение уровней  только одного элемента совокупностью

   Сводный индекс  характеризует соотношение уровней  нескольких элементов совокупности.

   Агрегатный индекс  представляет собой отношение  сумм произведений индексируемых  показателей и их весов. Он  применяется для характеристики  изменений совокупности , состоящей  из элементов, непосредственно  не поддающихся суммированию. В  числителе и знаменателе индекса  находятся произведения индексируемого  показателя и веса – соизмерителя  индекса. Показатель, изменение которого  изучается, называется индексируемым.  Показатели – сомножители, связанные  с индексируемыми величинами, называются  весами – соизмерителями индексов, а умножение на них – взвешиванием.

   При выборе веса  индекса в российской статистике  принято следующее правило: при  построении агрегатных индексов  объемных показателей берутся  веса базисного периода, индексы  качественных показателей строятся  с весами отчетного периода.  Индексируемые показатели подразделяются  на количественные (объемные) и качественные. Объемные показатели – это физический объем произведенной или реализованной продукции, посевные площади и др. Качественные показатели – цены, себестоимость, производительность труда, урожайность, продуктивность скота и др.

   Индексы применяются  для анализа сложных социально  – экономических явлений, которые  характеризуются сложными показателями, представляющими собой произведения  двух и более простых показателей  – сложножителей.

   С целью выявления  влияния урожайности, размера  и структуры посевных площадей  на валовой сбор зерна проведем  индексный анализ. В качестве базисного периода возьмем 2010 г., а за отчетный период 2011 г.

   Исходные данные представлены в таблице-8.(Приложение 4)

Культуры	Посевная площадь, га		Урожайность, ц/га		Валовый сбор,ц
	базисный период,S0	отчетный период,S1	базисный период,y0	отчетный период,y1	базисный период,	отчетный период	условный
Озимые зерновые	988	1000	17,69231	14,89	17480	14890	17692,308
Яровые зерновые	775	765	11,00774	20,81307	8531	15922	8420,9226
Зернобобовые	120	165	18,025	8,557576	2163	1412	2974,125
Зерновые	1883	1930	46,72505	44,26065	28174	32224	29087,355

 

Анализ урожайности и  валового сбора в динамике проводится с помощью системы взаимосвязанных  индексов:

1. Индивидуальные индексы:

Озимые зерновые:

i_BC= =0.85 

i_y = =0.84

i_S = =1.01

Яровые зерновые:

i_BC = =1,86

i_y =  =1,89

i_S = =0,98

Зернобобовые:

i_BC = = 0,65

i_y = = 0,47

i_S = = 1,7

2. Общий индекс валового сбора

I_BC = = 1.14

 

Данный индекс показывает, что в 2011 по сравнению с 2010 годом валовый сбор зерна увеличился на 14% или на 4050ц.

3. Общий индекс урожайности

I_y = =1.11

BC_y = 32224-29087.4 = 3136.6

Данный индекс показывает увеличение валового сбора зерна  в 2011 по сравнению с 2010годом на 11% или 3136,6 ц. за счет изменения урожайности.

4. Общий индекс размера и структуры посевов

I_s,стр = =1.032

BC_s,стр = 29087,4-28174= 913,35

Данный индекс показывает увеличение валового сбора зерна  в 2011 по сравнению с 2010 годом на 3,2% или 913,35 ц под влиянием изменения  размера и структуры посевов.

5. Общий индекс размера посевов

I_s =1930/1883=1,025

BC_s = (1930-1883)*15,6=732,03

Данный индекс показывает увеличение валового сбора зерна  в 2011 по сравнению с 2010 годом на 2,5% или 732,03 ц. за счет изменения размера посевных площадей.

6. Общий индекс структуры посевов

I_стр = : = =1,01

BC_стр = (15,58-15,57) * 1930 = 19,3.

7. Общий индекс урожайности переменного состава или средней урожайности

I_y = : = = 0,94

BC_y =(14,75-15,57) * 1930 =-1582,6

                          

                 I_BC =1.11*1.032=1.11*1.025*1.01=1.14

                        

                     BC = 3136.6+913.35=3136.6+732.02+19.3=4050

Таким образом, проведенный  индексный анализ позволяет сделать  вывод о том, что в 2010-2011 г. в  хозяйствах Кромского района Орловской  области  валовой  сбор в отчетном периоде по сравнению с базисным вырос в целом на 4050 ц или  на 14 %. Повышение валового сбора  в отчетном году по сравнению с  базисным происходит за счет повышения  сбора в отдельных хозяйствах на 4050 ц или на 14 %. Размеры посевов  увеличились на 2,5% или на 732,03 га .Снижение средней урожайности в 2011 году по сравнению с 2010 уменьшилась на  6% или на 1582,6ц.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.ПОСТРОЕНИЕ И  АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА СЕБЕСТОИМОСТИ  ЗЕРНА

Индивидуальные значения осредняемого признака называют вариантами. Упорядоченную статистическую совокупность, где значения вариант расположены  в порядке возрастания или  убывания и указаны их веса (частоты), называют вариационным рядом распределения.