Экономико-статистический анализ себестоимости молока.

Абсолютные показатели вариации.Размах вариации - разность между максимальным и минимальным значениями признака первичного ряда.R = xmax - xmin = 8943440.554 - 40202.3793 = 8903238.1747Среднее линейное отклонение - вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности.Каждое значение ряда отличается от другого в среднем на 2351249.386Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего).Несмещенная оценка дисперсии - состоятельная оценка дисперсии (исправленная дисперсия).Среднее квадратическое отклонение.Каждое значение ряда отличается от среднего значения 3364174.958 в среднем на 2842104.847Оценка среднеквадратического отклонения.Относительные показатели вариации.К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение.Коэффициент вариации - мера относительного разброса значений совокупности: показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс.Поскольку v>70%, то совокупность приближается к грани неоднородности, а вариация сильная.Линейный коэффициент вариации или Относительное линейное отклонение - характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины.Коэффициент осцилляции - отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.Поскольку коэффициент вариации больше 70%, то совокупность приближается к грани неоднородности.Факторный анализ динамики показателей х и ХФакторный анализ с помощью индексов нужно провести для изучения изменения за два последних года показателей х и Х, по пяти наиболее однородным предприятиям, выбранным из той же совокупности, для которой проводился анализ вариации показателей. Для расчета индивидуальных индексов и анализа изменений в значениях показателей отдельно в каждом предприятии удобно использовать следующую таблицу 11.Для факторного анализа изменения качественного показателя х в среднем по всей совокупности предприятий нужно использовать систему индексов постоянного, переменного составов и индекса структурных сдвигов. Для факторного анализа изменения суммарного показателя Х в среднем по всей совокупности предприятий нужно использовать систему агрегатных индексов . Промежуточные расчеты удобно представить в табличной форме.Таблица 11Динамика себестоимости 1 ц. молока, валового сборамолока за два года(название показателей х, f, Х)предприятий СХА «Родная долина»(район или природно-климатическая зона)ПредприятиеСебестоимость 1 ц молока, руб./цИзменение, %Валовый надой, цИзменение, %Валовая себестоимость надоя, тыс. руб.Изменение, %xfX = xf202020212020202120202021СХА «Родная долина»2477,72781,41112,3%792996672084,1%19647918557694,5%Факторная модель: X = x*fПроанализируем влияние факторов на Валовая себестоимость надоя, тыс. руб.1. за счет влияния Себестоимость 1 ц молока. руб./ц:ΔXx = Δx*f0 = 303.71*79299 = 24083899.29 тыс. руб.2. за счет влияния Валовый надой. ц:ΔXf = x1*Δf = 2781.41*(-12579) = -34987356.39 тыс. руб.Таким образом, за счет влияния всех факторов Валовая себестоимость надоя. тыс. руб. уменьшилась на 10903 тыс. руб.ΔX = 24083899.29 -34987356.39 = -10903 тыс. руб.Таблица 12Расчетная таблицаФакторыПланФактИзменения, ΔСебестоимость 1 ц молока. руб./ц, x2477.72781.41303.71Валовый надой. ц, f7929966720-12579Валовая себестоимость надоя. тыс. руб., X196479185576-10903Корреляционно-регрессионный анализ связи явленийДля характеристики взаимосвязи исследуемого качественного показателя х с другими качественными показателями необходимо провести одно- или двухфакторный корреляционно-регрессионный анализ связи явлений на основании данных не менее чем 10 предприятий одного района или одной природно-климатической зоны за последний год.Таблица 13Данные для расчета величин для определения коэффициента корреляции,параметровуравнения линейной связи итеоретического коэффициента детерминацииПредприятияСебестоимость 1 ц молока, руб./цВаловый надой молока, цxfСХА «Родная долина»2 781,466720ООО «Нива»2 642,363384СПК "Сибиряк"2 800,967187СПК "Большевик"3 081,073906СПК «Шанс» Саргатский район2 742,159125СПК «Литковский» Тарский район2 632,435475СПК «Победа» Саргатский район2 606,163855ООО «Красноярское»2 788,519156ООО «Алексеевское» Горьковский район3 039,411494ЗАО «Ингалинское» Большереченский район3 191,412069АО «Воход» Большереченский район3 319,112551ООО «Евгащинское» Большереченский район3 651,017195ООО «Ермоловское» Калачинский район3 468,416335Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу.Таблица 14Расчетная таблицаxyx2y2x*y2781.4667207736185.9644515584001855750082642.3633846981749.294017531456167479543.22800.9671877845040.814514092969188184068.3308173906949256154620968362277043862742.1591257519112.413495765625162126662.52632.4354756929529.761258475625933843902606.1638556791757.214077461025166412515.52788.5191567775732.25366952336534165063039.4114949237952.3613211203634934863.63191.41206910185033.9614566076138517006.63319.11255111016424.8115752760141658024.136511719513329801295668025627789453468.41633512029798.562668322255665631438744518452116870679.38286417349201478828232.8Для наших данных система уравнений имеет вид13a + 38744·b = 51845238744·a + 116870679.38·b = 1478828232.8Домножим уравнение (1) системы на (-2980.308), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.-38744a -115469053.152 b = -1545146643.21638744*a + 116870679.38*b = 1478828232.8Получаем:1401626.228*b = -66318410.416Откуда b = -47.3148Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):13a + 38744*b = 51845213a + 38744*(-47.3148) = 51845213a = 2351617.225a = 180893.6327Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = -47.3148, a = 180893.6327Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):y = -47.3148 x + 180893.6327Эмпирические коэффициенты регрессии a и b являются лишь оценками теоретических коэффициентов βi, а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных.1. Параметры уравнения регрессии.Выборочные средние.Выборочные дисперсии:Среднеквадратическое отклонениеКоэффициент корреляции b можно находить по формуле, не решая систему непосредственно:a = y - b·x = 39880.923 - (-47.3148)·2980.308 = 180893.63271.1. Коэффициент корреляции.Ковариация.cov(x,y) = x·y - x·y = 113756017.908 - 2980.308·39880.923 = -5101403.91Рассчитываем показатель тесноты связи. Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле:Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1.Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). х критерии оцениваются по шкале Чеддока:0.1 < rxy < 0.3: слабая;0.3 < rxy < 0.5: умеренная;0.5 < rxy < 0.7: заметная;0.7 < rxy < 0.9: высокая;0.9 < rxy < 1: весьма высокая;В нашем примере связь между признаком Y и фактором X заметна и обратная.Кроме того, коэффициент линейной парной корреляции может быть определен через коэффициент регрессии b:Выводы.Изучена зависимость Y от X. На этапе спецификации была выбрана парная линейная регрессия. Оценены её параметры методом наименьших квадратов. Установлено, что в исследуемой ситуации 39.39% общей вариабельности Y объясняется изменением X. Установлено также, что параметры модели статистически значимы. Возможна экономическая интерпретация параметров модели - увеличение X на 1 ед.изм. приводит к уменьшению Y в среднем на 47.315 ед.изм.ЗаключениеОсуществив экономико-статистический анализ производительности труда при производстве молока в СХА «Родная долина», можно сделать следующие выводы.Основным видом деятельности СХА «Родная долина» является животноводство.Основную площадь сельхозугодий занимают пашни 88,8%.При изменении уровня валового сбора у каждого производителя молока на 1%, производительность труда изменится более чем на 1%. Другими словами - уровень валового сбора молока существенно влияет на себестоимость. Список используемой литературыБондаренко Т.Г. Организация управления результатами сельскохозяйственной науки. – М.: изд-во ИП «Насирддинова В.В.», 2011. – 62 с. Воронин Б. А., Фатеева Н. Б. Государственная политика в аграрной сфере Российской Федерации // Аграрный вестник Урала. 2014. № 7 (125). С. 84-87. Инновационному развитию АПК и аграрному образованию – научное обеспечение: материалы Всероссийской научн.-практ. конф. В 3-х т. Т. 3 / ФГБОУ ВПО Ижевская ГСХА. – Ижевск: ФГБОУ ВПО Ижевская ГСХА, 2012. – 368 с.Кравченко, Ю.В. Повышение экономической эффективности производства и переработки зерна (на материалах Белгородской области) / Ю.В. Кравченко // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2011. – №2(7). – С.62-64.Механизация и электрификация сельскохозяйственного производства/В.М.Баутин и др.-М.:Колос,2010.Нечаев В.И., Парамонов П.Ф., Халявка И.Е. Экономика предприятий АПК. – СПб: изд-во «Лань», 2010. Полунин Г.А., Петров В.И. Оценка наиболее эффективного использования пашни // АПК: экономика, управление. – 2012. – № 2. Полунин Г.А., Петров В.И. Экономический анализ наиболее эффективного использования пашни // Экономика с.-х. и перераб. предприятий. – 2013. – № 3. Сельскохозяйственные рынки/В.В.Шайкин, Р.Г.Ахметов, Н.Я.Коваленко и др.-М.: Колос,2010.Тур В.П., Рогалева Н.С. Экономика отраслей АПК: Учеб. пособие. / В.П. Тур, Н.С. Рогалева. – Екатеринбург: УрГСХА, 2010. – 356 с. Ханнанова Т. Р., Воронин Б. А. Государственная аграрная политика: проблемы объективации // Право и политика. 2013. № 4. С. 489-498. Эффективность сельскохозяйственного производства (методические рекомендации) /Под ред. И.С. Санду, В.А. Свободина, В.И. Нечаева, М.В. Косолаповой, В.Ф. Федоренко. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2013. – 228 с.