Статистико-экономический анализ животноводства

ОАО ПЗ Им. А.С. Георгиевского	45,22	14,40	0,318	663	2941	4,436
СПК Екатериновка	31,69	33,34	1,052	235	235	1
СПК Здоровецкий	0,90	42,48	47,194	9592	185	0,019
ТВ Речица	49,67	54,07	1,089	344	398	1,157
Итого	X	X	X	15252	8960	X

 

В предприятиях СПУ Корсунский, СПК Мичурина, ЗАО Славянское, ООО им. Карла Маркса, ООО Сосновка, ЗАО Казансое, КХ им.50 лет Октября, СПК Екатериновка, СПК Здоровецкий и ТВ Речица удой молока от 1 коровы он увеличивается. А в ООО Верховскагро, ЗАО Орловское, ООО Коротыш, АОНП Успенское, ОАО ПЗ им. А.С. Георгиевского уменьшается. Среднегодовое поголовье коров в предприятиях СПК Мичурина, ЗАО Славянское, ЗАО Орловское, ООО Коротыш, АОНП Успенское, ОАО ПЗ им. А.С. Георгиевского и ТВ Речица увеличивается. А в ООО Верховскагро и СПК Екатериновка поголовье сокращается, а в остальных предприятиях среднегодовое поголовье остается без изменения.

Индекс валового надоя  показывает насколько изменился  валовой надой в отчетном периоде по сравнению с базисным за счет изменения всего комплекса факторов:

                                               (51)

  = 1,22 или 122%

Абсолютное изменение валового надоя молока определим по формуле

                                  (52)

  321978 – 263722 = 58256 ц.

 

Валовой надой молока в отчетном периоде по сравнению с базисным вырос на 58256 ц или на 22 %.

Индекс продуктивности

                                                (53)

=0,799 или 79.9%

Абсолютное изменение  валового надоя молока за счет изменения  продуктивности коров, определим по формуле.

                                          (54)

= 321978 – 402668,3 = - 80690,30 ц.

Валовой надой сократился в отчетном году по сравнению с базисным на 80690,3 ц или на 20,1% за счет снижения удоя в отдельных предприятиях. Индекс среднегодового поголовья в относительном выражении характеризует изменение среднегодового поголовья в целом в отчетном году по сравнению с базисным, а в абсолютном изменение валового надоя за счет изменения среднегодового поголовья:

                                                (55)

                                                              (56) 

,                                                 (57)

 0,59 или 59%

= 17,29 ц/гол

(8960-15252)*17,29 = -108788,68 ц.

В целом в отчетном периоде  по сравнению с базисным среднегодовое  поголовье уменьшилось на 41 %. За счет этого валовой надой уменьшился  на 108788,68 ц.

Индекс структуры поголовья  характеризует изменение валового надоя в изучаемом периоде  за счет изменения структуры поголовья  КРС:

                                (58)      

                                          (59)                                                 

         

247744 ц

В отчетном году по сравнению  с базисным валовой надой за счет изменения структуры поголовья вырос на 247744 ц или увеличился на 160%.

Общий индекс размера и  структуры поголовья характеризует  изменение валового надоя в отчетном периоде по сравнению с базисным за изменения размера и структуры  поголовья КРС:

                                        (60)

                                                       (61)

1,527 или 152,7%

402668,30 – 263722 = 138946,3 ц

Валовой надой в отчетном году по сравнению с базисным вырос на 138946,3 ц или на 52,7 % за счет изменения размера и структуры поголовья КРС.

Общий индекс продуктивности переменного состава характеризует  в относительном выражении изменение  продуктивности в отчетном году по сравнению с базисным, а в абсолютном – изменение валового надоя за счет изменения этого фактора:

                        (62)

                                                      (63)

2,07 или 207%

167104 ц

Средняя продуктивность в  отчетном году по сравнению с базисным увеличилась на 107 %. За счет увеличения продуктивности валовой надой молока увеличился  в отчетном году по сравнению с базисным на 167104ц.

Проверим взаимосвязь  индексов:

                             (64)

                                  (65)

I_{вал.надоя}= 0,799 *1,527 =1,22

I_{пер.сост.}= 0,799 *2,6=2,07

 Взаимосвязь абсолютных приростов:

-80690,3+138946,3=58256

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5 УСТАНОВЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ  ФАКТОРОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА  ПРОДУКЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА

5.1 МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКИХ  ГРУППИРОВОК

Статистические  группировки играют важную роль при  изучении связи между признаками, проявляя эту связь и создавая возможность ее количественной характеристики. Группировка явлений позволяет  глубже понять сущность происходящих процессов, причины различий, выявить  новые закономерности в развитии, вскрыть имеющиеся резервы.

В зависимости от задач, решаемых с помощью группировки, группировки  делятся на типологические, аналитические, структурные. В зависимости от количества признаков, положенных в основание  группировок, последние делятся  на простые и комбинационные.⁶

• Первым и наиболее сложным вопросом группировок является правильный выбор признаков (показателей), по которым будет проводится группировка.

Число групп на первой стадии группировок, то есть при построении интервального  ряда, может быть определено по формуле  Стерджесса:

n = 1 + 3,322 ℓg N,                                           

где n – число групп,

N – число единиц совокупности

В ходе экономической оценки полученных групп  путем сопоставления уровней  показателей может быть проведено  укрупнение групп, объединение их в  типические.

Величиной интервала называется разность между  максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. В зависимости  от характера распределения совокупности по данному признаку интервалы по величине могут быть равными и  неравными.

Равные  интервалы – это интервалы, размеры  которых во всех группах имеют  одну и ту же величину. Они применяются  в тех случаях, когда изменение количественного признака внутри совокупности происходит неравномерно. Величина равных интервалов определяется по формуле:

,                                           

где x _max – максимальное значение признака;

       x _min – минимальное значение признака;

       n – число образуемых групп.

Интервалы групп образуются следующим образом:

1. от x _min до x _min + h;

2. от x _min + h до x _min + 2h;

3. от x _min + 2h до x _min + 3h.

Неравные  интервалы – это интервалы, размеры  которых изменяются по величине от группы к группе. Неравные интервалы  применяются для ограничения  групп в тех случаях, когда  группировочный признак изменяется в больших пределах и совокупность многочисленна. Они используются чаще равных интервалов и делятся на интервалы  возрастающие и убывающие. Возрастающие интервалы увеличиваются от одной  группе к другой, а убывающие –  уменьшаются.

При построении группировки с неравными  интервалами необходимо построить  ранжированный ряд распределения  единиц совокупности по группировочному  признаку и соответственно выписать показатели, которые будут использованы для характеристики групп. Для большей  наглядности следует изобразить ранжированный ряд графически, для  чего стоит построить огиву Гальтона, в которой на оси абсцисс –  номера хозяйств в ранжированном  ряду, а на оси ординат – величина группировочного признака. Там, где  группировочный признак имеет резкие переходы по количественному значению и соответственно заметны различия в уровне других признаков, следует  установить границу интервала. Таким  образом, по ранжированному ряду определяются границы, где количество переходит  в качество, и выделяются качественно своеобразные группы, представляющие типы явлений.⁷

Выбор самих показателей обычно проводится одновременно с определением задачи исследования, т. е. еще на стадии составления  программы статистического наблюдения. В число показателей, характеризующих  группы, включаются только такие, которые  существенны для этих групп и  достаточно полно освещают состояние  изучаемого явления.

Проведем  аналитическую группировку на основании имеющихся данных.

Исходные  данные для группировки представим в виде таблицы (Приложение 1).

Для определения числа групп и  создания ранжированного ряда построим огиву Гальтона.

 

Рисунок 8 – Огива Гальтона  распределение предприятий по удельному весу выручки от реализации продукции животноводства, %

Получим интервалы групп:

1. 1,00-36,50 (6 п/п)

2. 36,50-67,40 (5 п/п)

3. 67,40-92,34 (7 п/п)

Затем строим группировку  хозяйств удельному весу выручки от реализации продукции животноводства (Приложение 2).

Таблица 13 – Влияние удельного  веса валовой продукции животноводства на выручку от реализации продукции  животноводства на 100 га сельхозугодий

Из полученной группировки следует, что с ростом удельного веса выручки от реализации продукции животноводства в предприятиях Верховского и Ливенского районах Орловской области в 2011 году от 1,00 до 92,34 % растет средняя выручка от реализации продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий с 264,16 до 2202,72 тыс. руб.

 
 5.2 ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Дисперсионный анализ – это метод статистической оценки надежности проявления зависимости  результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа решаются следующие  задачи:

1. Общая  оценка достоверности различий  в средних при группировке  данных по одному факторному  признаку или нескольким;

2. Оценка  достоверности взаимодействия между  двумя, тремя и большим числом  факторов;

3. Оценка  частных различий между парами  средних.

Неоценима роль дисперсионного метода анализа  в изучении зависимости качественных признаков. Достоинством этого метода является и то, что  он способен к  получению выводов на небольших  по численности совокупностях. Дисперсионный  анализ тесно связан с методом  статистических группировок. Дисперсионный  анализ предполагает, что изучаемая  совокупность разделена на группы по одному или нескольким факторным  признакам, влияние которых должно быть изучено. Содержание и значение выводов в значительной мере зависит  от правильности проведения статистических группировок.

Принципиальная  схема дисперсионного анализа выглядит следующим образом:

1. Установление основных источников  варьирования и определения объемов  вариации по источникам (общая,  межгрупповая, остаточная);

2. Определение  числа степеней свободы;

3. Вычисления  и анализ дисперсий на основе  которых формируется вывод относительно  проверяемой нулевой гипотезы.⁸

В данной курсовой работе путем дисперсионного анализа определим характер и  степень влияния удельного веса выручки от реализации продукции животноводства на выручку от реализации продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2011 г.

 

 

 

 

 

Таблица 14 - Группировка хозяйств Верховского и Ливенского районов по удельному весу выручки от реализации продукции животноводства в 2011 году

Группы предприятий по удельному весу выручки от реализации продукции животноводства, %	Число предприятий	Выручка от реализации продукции  животноводства на 100 га сельхозугодий,  тыс. руб.	Итого	Средняя выручка от реализации  продукции животноводства на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.
1,00-36,50	6	22,86; 63,39; 428,57; 230,98; 341,38; 167,17	1254,35	209,06
36,50-67,40	5	1603,09; 484,27; 1342,53; 1648,46; 1216,71;	6295,06	1259,01
67,40-92,34	7	2124,37; 1212,54; 1968,03; 1747,44; 629,90; 2037,04; 5522,82	15242,14	2177,45
Итого	18	x	22791,55	1266,2