Статистико-экономический анализ себестоимости зерна на примере ЗАО «Землянское» Семилукского района и других хозяйств Семилукского, Анн
Курсовая работа, 26 Марта 2015, автор: пользователь скрыл имя
Описание работы
Основной целью данного курсового проекта работы является проведение экономико-статистического анализа издержек производства и себестоимости продукции зерновых и зернобобовых культур на предприятии.
Содержание работы
Введение
1. Анализ рядов динамики
1.1. Понятие производственных затрат, их классификация. Динамика производственных затрат на зерно за 6 лет.
1.2. Себестоимость 1 ц зерна, ее структура. Динамика себестоимости 1 ц зерна за 9-12 лет.
1.3. Приемы выравнивания рядов динамики, схемы расчетов, значение. Выявление тенденции себестоимости 1 ц зерна.
2. Индексный метод анализа
2.1. Сущность индексов. Индивидуальные и общие (постоянного и переменного состава) индексы себестоимости. Взаимосвязь индексов себестоимости.
2.2. Индексный анализ средней себестоимости и производственных затрат.
3. Метод группировок и дисперсионный анализ
3.1. Сущность группировки, их виды, задачи и значение. Аналитическая группировка (х + 3) по одному из факторов, влияющих на себестоимость 1 ц (трудоемкость, уровень интенсивности, концентрация производства зерна, фондообеспеченность или фондовооруженность, уровень специализации).
3.2. Сущность и значение дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния группировочного признака на себестоимость 1 ц.
4. Проектная часть
4.1. Сущность и основные условия применения корреляционно-регрессионного анализа.
4.2. Построение экономико-математической модели себестоимости 1 ц.
4.3. Расчет резервов снижения средней себестоимости и производственных затрат на зерно.
Заключение
Список используемой литературы
Файлы: 1 файл
kursovaya_statistika.docx
— 282.40 Кб (Скачать файл)Рассчитанные показатели находятся во взаимосвязи.
4. Построим модели, описывающие взаимосвязь факторов.
Мультипликативная модель:
Аддитивная модель:
Выявленные изменения в урожайности окажут определенное влияние на величину и динамику валового сбора зерна.
Выявленные изменения средней себестоимости определенным образом окажут влияние на величину производственных затрат зерна, в этой связи представляет интерес индексный анализ величины производственных затрат в Аннинском и Семилукском районах. Определяется общее изменение производственных затрат.
II. Индексный анализ валового сбора
1.Общее изменение производственных затрат
1) относительное изменение – путем расчета общего индекса производственных затрат:
,
где - общие производственные затраты на производство зерна в Аннинском и Семилукском районах в отчетном и базисном периодах.
2)абсолютное – как разница между числителем и знаменателем рассчитанного индекса.
Следовательно, величина производственных затрат на молоко в Аннинском и Семилукском районах в 2006 году увеличилась на 246823 тыс.руб. или 218,61%.
Величина производственных затрат находится под влиянием трех факторов:
1.Себестоимости 1ц произведенного
молока в отдельных предприятиях
районов;
2.Количество произведенного молока;
3.Структура производства молока.
2.Определим влияние первого фактора.
1) Относительное. Определяется путем общего индекса себестоимости 1ц произведенного зерна постоянного состава, который составил
2)Абсолютное.
Следовательно, за счет увеличения себестоимости 1ц произведенного зерна в отдельных предприятиях изучаемых районов, величина производственных затрат на зерно в 2011 году по сравнению с 2010 годом уменьшалась на 549,638тыс.руб. или 45,31%. Этот фактор показывает положительное влияние.
2. Определим влияние второго фактора.
1) Относительное. Определяется путем расчета общего индекса физического объема или количество произведенного зерна в районах.
где - количество произведенного зерна в районах в отчетном и базисном периодах
2) Абсолютное:
Следовательно, за счет увеличения количества произведенного зерна в Аннинском и Семилукском районах в 2011 году по сравнению с 2010 годом увеличилась на 166,1% или 345385,141 руб.
3.Определим влияние третьего фактора.
1)относительное- определяется путем расчета общего индекса структуры произведенного зерна, который составил:
2) абсолютное.
Следовательно, за счет улучшения структуры произведенного молока в Аннинском и Семилукском районах величина производственных затрат в 201 году по сравнению с 2010 годом повысилась на 81,6% или на 451,65 тыс.руб. Построим мультипликативную и аддитивную модели.
5.Построим модели, описывающие взаимосвязь факторов
1.Мультипликативная модель:
2,186=0,4531*2,661*1,816=2,186
2.Аддитивная модель:
247402,185=-549637,72+345385,141+451654,764=247402,185
Таким образом, индивидуальный анализ выявил основную проблему при производстве зерна в Аннинском и Семилукском районах, что привело к повышению средней себестоимости 1ц зерна и увеличению производственных затрат.
Снижение себестоимости 1ц произведенного зерна в отдельных предприятиях Аннинского и Семилукского районов скомпенсировали отрицательное влияние отмеченного фактора.
Поэтому изыскание резервов снижения себестоимости 1ц зерна в каждом предприятии – основной путь улучшения финансового состояния предприятий, а именно увеличению прибыли и повышению уровня рентабельности, как данного вида продукции, так и предприятия в целом.
Основными направлениями поиска резервов является и сводка и группировка, дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ.
3. Метод группировок и дисперсионный анализ
3.1. Сущность группировки, их виды, задачи и значение. Аналитическая группировка (х + 3s) по одному из факторов, влияющих на себестоимость 1 ц (трудоемкость, уровень интенсивности, концентрация производства зерна, фондообеспеченность или фондовооруженность, уровень специализации).
Статистическая группировка — это процесс мысленного образования сходных в том или ином отношении групп, осуществляемый по имеющимся статистическим данным.
Если исходить из того, что, приступая к исследованию, статистика первоначально сталкивается с единым множеством самых различных общественных явлений, то группировку можно рассматривать как мысленное расчленение такого множества явлений на сходные группы (логическая операция анализа). Если же исходить из того, что, непосредственно приступая к группировке, статистика уже располагает данными об отдельных единицах наблюдения, то группировку можно рассматривать как мысленное объединение отдельных единиц в сходные группы (логическая операция синтеза).
Следовательно, группировка — это единый аналитико-синтетический процесс и расчленения, и объединения общественных явлений, в результате которого образуются соответствующие группы. Она представляет собой также индуктивно-дедуктивное умозаключение производится исходя из общетеоретических положений (дедукция) и от данных по единицам осуществляется переход к данным по группам (индукция). Группировка практически открывает путь для проявления закона больших чисел: в показателях, исчисляемых по достаточно большим группам, происходит взаимопогашение случайного и выявление существенного, необходимого.
Посредством научно обоснованной группировки выделяются группы явлений не надуманные, а реальные, объективно существующие. Ф. Энгельс писал, что «мышление, если оно не делает промахов, может объединить элементы сознания в некоторое единство лишь в том случае, если в них или в их реальных прообразах это единство уже до этого существовало. От того, что сапожную щетку мы зачислим в единую категорию с млекопитающими,— от этого у нее еще не вырастут молочные железы».
Статистики применяют группировки с давних пор. Их широко использовали известный русский статистик XIX в. Д. П. Журавский, русские земские статистики. Большое количество группировок имеется в трудах К. Маркса, особенно в его подготовительные материалах, опубликованных в XI—XIII томах «Архива Маркса Энгельса».
Из всех специфических статистических приемов группировки являются главным приемом, они служат важнейшим средство обобщения статистических данных, закладывают основу для научного исчисления и последующего использования систем статистических показателей.
Причины, обусловливающие необходимость проведения группировки и определяющие ее место в системе статистических методов, кроются в своеобразии объекта статистического исследования. Он представляет собой комплекс частных совокупностей, которые могут быть качественно и глубоко различны, обладать различными свойствами, степенью сложности, характером развития.
Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях. При исследовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели. С помощью метода группировок решаются сложные задачи статистического анализа. Учитывая, что необходимость группировки обусловливается прежде всего наличием качественных различий между изучаемыми явлениями, первую задачу группировок можно сформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни и те же закономерности влияния факторов.
С помощью метода группировок решаются следующие задачи:
Выделение социально-экономических типов явлений;
Изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
Выявление связи и зависимости между явлениями.