Экономико-статистический анализ себестоимости продукции растениеводства

    Аналитическое выравнивание производится путем выбора типа зависимости, наиболее соответствующий данному ряду (прямая, парабола и т.д.) и определение ее параметров по способу наименьших квадратов.

       Расчет коэффициентов системы  управления представлен в таблице  4.2. Выравнивание по прямой заключается в определении параметров «а» и «в» управление прямой линии: у_t = a + b*t.

    Расчет  коэффициентов системы  управления для аналитического

      выравнивания

    Таблица 4.2

 

    где y_t – расчетное значение уровня ряда,

           t – условное значение ряда.

    Значение  параметров прямой линии «а» и  «в» находим решением системы уравнений:

    Σу = n*a + b*Σt

    Σу*t = a*Σt + b*Σt² 

где у – фактические  уровни ряда

       n – число уровней ряда

Решим систему  уравнений:

6,528 = 9*а + в*0             6,528 =9*а

-0,84 = а*0 + в*60           -0,84 = в*60 

а = 0,725

в = -0,014 

Уравнение тренда имеет вид:

у_t = 0.75 – 0.014 * t 

Покажем на графике  фактические уровни ряда и линию  тренда (рис.4.1)

 z

0,8 

0,7 
 

0,6 

                1998   1999   2000    2001     2002    2003      2004   2005       2006     Годы

рис. 4.1. Изменение себестоимости зерна за период 1998-2006 гг.

    Проанализируем  степень колеблемости уровней динамического  ряда. Для этого рассчитаем показатели дисперсий, общую дисперсию как показатель общей колеблемости уровней исходного ряда:

,

а также  факторную дисперсию, показывающую «ожидаемое» отклонение уровней ряда:

Вспомогательные расчеты приведены в табл. 4.3.  

Общая дисперсия 

Факторная дисперсия 

 
 

    Анализ  колеблемости уровней  ряда динамики 

    Таблица 4.3.

 

    Рассчитаем  коэффициент детерминации:

    Коэффициент случайной вариации 

    α = 100 – d = 100 – 11,1 = 88,9% 

    На 88,9% изменение с/с зерна обусловлено влиянием случайных причин и только 11,1% изменений определялось закономерными причинами. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

5. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СЕБЕСТОИМОСТИ 3 – 4 ВИДОВ 

ПРОДУКЦИИ РАСТЕНИЕВОДСТВА

    В практике статистики индексы наряду со средними величинами являются наиболее распространенными статистическими показателями. С их помощью характеризуется развитие национальной экономики в целом и её отдельных отраслей, анализируются результаты производственно-хозяйственной деятельности предприятий и организаций, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, выявляются резервы производства, индексы используются так же в международных сопоставлениях экономических показателей, определении уровня жизни, мониторинге деловой активности в экономике и т.д.

       Таким образом, индексы представляют собой относительные величины, которые позволяют анализировать изменения социально-экономических явлений во времени, неодинаковость их по территории, изучать структуру и взаимосвязь явлений, выявить влияние отдельных факторов в общем изменении.

    Исходные  данные для расчета индексов и  абсолютных изменений целесообразно представить в таблице 5.1.

    Количество  произведенной продукции  и затрат на её производство

    Таблица 5.1. 

 

    В индексном анализе с/с используется следующая система индексов.

    Индекс затрат на производство:

=48180,83/33129,53=1,454

    где q₀, q₁ – количество произведенной продукции каждого вида в базисном и отчетном периодах;

           z₀  z₁ – с/с единицы продукции каждого вида в базисном и отчетном периодах.

=48180,83/35031,7=1,375

    Индекс  объема продукции:

=35031,7/33129,53=1,057

    Приемом анализа является разложение индекса  затрат на производство продукции на индексы с/с и объема продукции:

=1,375*1,057=1,454

    В анализе изменения с/с продукции  исследуется также абсолютные изменения затрат на производство ( ) как общие, так и полученные под влияния изменения отдельных факторов (количество произведенной продукции ее с/с).

    Абсолютное изменение затрат на производство продукции:

=48180,83 - 33129,53=15051,3

    Абсолютное  изменение затрат на производство продукции  за счет изменения объема приводимой продукции:

=35031,7 - 33129,53=1902,17

    Абсолютное изменение затрат на производство продукции за счет изменения с/с продукции:

=48180,83 - 35031,7=13149,13

    Аналогично  разложению индекса затрат абсолютное изменение затрат на производство может  быть разложено на составляющие:

=1902,17+13149,13=15051,3 

    В отчетном 2006 году по сравнению с 2005 годом отмечается увеличение затрат на производство единицы продукции: зерна в 1,378 раза и подсолнечника в 1,716 раза,  лишь по кукурузе и гороху происходит сокращение в 0,666 и 0,664 раза соответственно.

    По  группе анализируемой наблюдалось  увеличение общих затрат на производство  в 2006 году по сравнению с базовым на 45,4%. Это повышение произошло за счет увеличения объема производства, а по с/с единицы продукции наблюдается уменьшение.

    В абсолютном измерении затраты на производство возросли на 15051,3 руб. за счет повышения объема производства на 13149,13руб. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

6. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ  АНАЛИЗ НА

СЕБЕСТОИМОСТЬ ЗЕРНА ЕГО УРОЖАЙНОСТИ

    Корреляционно-регрессионный анализ в настоящее время является одним из самых совершенных методов анализа корреляционных связей. Он позволяет выразить связь признаков в математической форме в виде уравнения регрессии, дает оценку тесноты связи и позволяет оценить достоверность полученных данных.

      Корреляционно-регрессионный анализ  включает 3 этапа:

1. установление причинных взаимосвязей в изучаемом явлении;
2. формирование корреляционной модели связи;
3. расчет и анализ показателей связи.

    На  первом этапе определяются основные контуры существующей связи на основе рассмотрения сущности анализируемого явления, т.е. устанавливаются факторы, влияющие на результативный признак.

    В данной курсовой работе корреляционно-регрессионный анализ проводится на материалах 30-ти хозяйств.

    В качестве результативного признака (У) принимаем с/с 1 ц. зерна. В качестве факторного признака (Х) принимаем урожайность зерновых культур.

    Связь между результативными и факторными признаками может быть прямолинейной  и криволинейной.

    В курсовой работе анализируется связь признаков по уравнению прямой:

У=а+b*х

где а  – параметр управления регрессии, отражающий влияние факторов, неучтенных в модели;

       b– параметр уравнения регрессии, показывающий на сколько единиц изменится результативный признак У  при изменении факторного признака Х на единицу.

    Параметры а и в находят, решая систему уравнений вида:

Парный  коэффициент корреляции