Статистико-экономический анализ эффективности производства молока по совокупности районов Калужской области

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Марта 2015 в 12:00, курсовая работа

Описание работы

Целью курсовой работы является проведение статистико-экономического анализа эффективности производства молока по районам.
Предметом исследования данной курсовой работы является производство молока, а объектами исследования являются районы Калужской области.
Задачами являются:
- Построение ранжированного и интервального ряда распределения по одному признаку;
- Анализ типических группы;

Содержание работы

Введение
Глава 1. Использование метода группировок в исследовании эффективности производства молока
1.1 Построение ранжированного и интервального рядов распределения по одному факторному признаку
1.2 Анализ типических групп по показателям
Глава 2. Статистико-экономический анализ основных показателей выборочной совокупности
2.1 Комбинированная группировка по двум факторным признакам
2.2 Индексный анализ
2.3 Корреляционно – регрессионный анализ зависимости результативного показателя от факторных показателей
Глава 3. Статистический анализ динамических рядов (на примере Думиничского района)
3.1 Анализ рядов динамики
3.2 Выравнивание рядов динамики
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ
3.4 Индексный анализ
Выводы
Список использованной литературы

Файлы: 1 файл

статистика.docx

— 192.30 Кб (Скачать файл)

Количество коров на 1 работника, гол. по прямой в 2008 году увеличилось по сравнению с 2007 годом на 6,01-5,72=0,29 гол., и по параболе количество коров на 1 работника, гол в 2008 году увеличилось по сравнению с 2007 годом на 6,61-6,12=0,49 гол.

Окупаемость затрат, руб. по прямой в 2008 году увеличилась по сравнению с 2007 годом на 3,51-3,48=0,03 руб., а по параболе наблюдается уменьшение окупаемости затрат, руб. в 2008 году по сравнению с 2007 годом на -1,58-0,40=-1,98 руб.

 

3.3 Корреляционно – регрессионный  анализ

 

Корреляционная связь – это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений. Используя метод корреляции, можно определить среднее измерение результативного признака под влиянием одного или нескольких факторов. Так как между факторными показателями может также существовать положительная корреляционная связь, то для оценки степени их влияния на результативный признак целесообразно использовать множественную корреляцию.

В данной модели в качестве результативного признака возьмём показатель – валовый надой на 1 корову, ц, в качестве факторных признаков количество коров на 1 работника, гол. и окупаемость затрат, руб.В результате решений уравнения на ЭВМ были получены следующие его параметры (приложение №7).

 

Y=14,33+0,40*X1+0,44*X2

 

Интеграция полученных параметров следует:

A0=14,33- условное начало содержательной интерпретации не подлежит;

A1=0,40-коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при изменении количества коров на 1 работника, гол., валовый надой на 1 корову, ц. в среднем изменится на 0,40 при условии, что другие факторы остаются постоянными;

A2=0,44- коэффициент чистой регрессии при втором факторе показывает, что при изменении окупаемости затрат, руб. вызывает изменение валового надоя на 1 корову, ц. на 0,44 при условии, что другие факторы остается постоянными.

Коэффициент множественной корреляции 0,54 показывает, что связь между  признаками средняя.

Коэффициент множественной детерминации показывает, насколько тесной является связь между выбранными показателями. В нашем случае он равен 0,29 т.е. связь между признаками средняя.

Коэффициенты парной корреляции 0,32 свидетельствуют, что между валовым надоем на 1 корову, ц. и количеством коров на 1 работника, гол. существует слабая связь и прямая зависимость, а 0,46- показывает, что связь более сильная и прямая зависимость, с окупаемостью затрат, руб.

Рассчитаем теперь β-коэффициенты и коэффициенты эластичности по приведенным во второй главе формулам:

 

σу =21,81 ; σх1 = 11,97 ; σх2 = 21,51.

β1 = 0,22 ; β2 = 0,43

 

Каждый из бета коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится валовый надой на 1 корову ,ц., если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение. Коэффициенты эластичности в данном случае будут равны:

Э1 = 0,09 ; Э2 = 0,08, то есть, если количество коров на 1 работника, гол. увеличится на 1 %, то валовый надой на 1 корову, ц. увеличится на 0,09% и если окупаемость затрат, руб. увеличится на 1%, то валовый надой на 1 корову, ц. увеличится на 0,08 %

Проверка значимости  коэффициента  множественной корреляции  показала, что  Fрасч= 4,46, при значимости Fтабл. =4,10 при пятипроцентном уровне. Таким образом, Fрасч> Fтабл , что позволяет с вероятностью 95 % утверждать существенность различий в величине дисперсий и соответственно сделать вывод об адекватности модели.

В качестве критериев проверки гипотез относительно двух средних используется критерий t- Стьюдента. Фактическое значение t равно 7,11, 0,92, 1,39 а табличное t=2,23, необходимо признать справедливость альтернативной гипотезы.

 

    1. Индексный метод анализа

 

Установим производство молока в 2005г. по сравнению 2006г. Установим, в какой мере это изменение произошло за счет поголовья коров, гол. и за счет валового надоя на 1 корову, ц. В качестве базисного примем значение 2005г., значения 2006 группы возьмем как отчетные величины.

Вычислим индекс производства молока.

 

Таблица 3.4 – Расчет индекса производства молока

продукция

Исходные данные

Расчетные данные

Поголовье коров, гол.

Надой на 1 корову, ц

Производство молока

I

II

I

II

I

II

Условный

N

N

T

T

N T

N T

N T

N T

Молоко

852

191

16,77

17,84

14288,04

3407,44

3203,07

15199,68


 

I =                                                               (3.6),

 

Где N , N - поголовье коров в 2005 и 2006 годах соответственно;

T , T - надой на 1 корову в 2005 и 2006 годах;

N T - производство молока в 2005 году;

N T - производство молока в 2006 году.

Рассчитаем индекс поголовья коров и индекс надоя на 1 корову по следующим формулам:

 

I   =                                                                        (3.7)

I =                                                                         (3.8)

 

Где N T - условное производство молока при поголовье коров в 2006 году, гол. и надое молока на 1 корову в 2005 году, ц.;

N T - условное производство молока при поголовье коров в 2005 году, гол. и надое молока на 1 корову в 2006 году, ц.

 

I = 3407,44/ 14288,04= 0,24

I = 3203,07/14288,04=0,22

I =15199,68/14288,04= 1,06

 

Как  видно, производство молока уменьшилось в 2006 году по сравнению с 2005 годом на 76% или на 3407,44-14288,04=-10880,6 ц. Это следует из того, что условное поголовье уменьшилось на 78% или на 3203,07-14288,04=-11084,97 гол. и условный надой на 1 корову увеличился на 6% или на 15199,68-14288,04=911,64 ц.

 

ВЫВОДЫ

 

По итогам анализа данной курсовой работы сделаем следующие выводы:

  1. В результате построения ранжированного и интервального рядов распределения по группировочному признаку (цена реализации молока, руб/ц) были выделены 5 групп. Наиболее часто встречаются районы по величине этого признака в интервале от 640,2 до 694,8 руб/ц., менее до 585,6; от 585,6до 640,2 и выше 749,4 руб./ц. а наиболее редко от 694,8 до 749,4 руб/ц.  Затем эти группы были объединены в три типические группы.
  2. Самой многочисленной типической группой является средняя (13 районов), а высшая и низшая по количеству входящих районов равны (5 районов). Показатели в типической группе возрастают от низшей группы к высшей.
  3. В результате проведения комбинированной группировки были выделены 2 группы по выручке на 100 га с/х угодий, тыс.руб. и 3 подгруппы по цене реализации молока, руб./ц.
  4. При проведении индексного анализа по низшей и высшей типическим группам было получено: производства молока в высшей группе  больше, чем в низшей на 1360%.
  5. По данным корреляционно-регрессионного анализа было выявлено, что связь между валовым надоем на 1 корову, ц. и ценой реализации молока, руб/ц и выручкой на 100 га с/х угодий, тыс. руб.примерно одинакова.
  6. На основании анализа динамического ряда можно сделать вывод, что в Думиничском районе валовый надой на 1 корову, ц., количество коров на 1 работника, гол. и окупаемость затрат, руб. ведут себя скачкообразно, т.е, то увеличиваются, то уменьшаются.
  7. Также было проведено сглаживание динамических рядов по прямой и параболе.
  8. При проведении корреляционно-регрессионного анализа по Думиничскому району было выявлено, что между валовым надоем на 1 корову, ц. и окупаемостью затрат, руб./ц. существует близкая связь, а связь менее сильная с количеством коров на 1 работника занятого в с/х производстве.
  9. При проведении индексного анализа получили, что производство молока в Думиничском районе уменьшилось в 2006 году по сравнению с 2005 годом на 76%.

 

Список использованной литературы

 

  1. Брылев А.А., Гореева Н.М., Демидова Л.Н., Родионова Е.А.    Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «статистика». Калуга 2004.
  2. Зинченко А.Н., Шайкина Е.В., Шибалкин А.Е., Тарасов О.Б.,    «Практикум по   статистике»: Учебник , 2001г. – 392 с.: ил.   
  3. Практикум по статистике: Учебник пособие для ВУЗов под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ – М.: Финстатинформ, 1992г.
  4. «Калужская обл. в 2004 году», стат. сборник. Калуга 2005;
  5. Российский статистический ежегодник. Официальное издание. Госкомстат РФ, 1994 – 1996.
  6. Районы и города Калужской области в 1999 году. Части 1,2.   Госкомстат РФ. Калуга 2003.

 

ФИШКИ

 

Районы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

1

Бабынинский

555

61500

785

12660

173

9304

5160

16,13

73,18

0,21

8,39

6,57

29,83

4,54

128

53,78

11,85

2

Барятинский

531

48100

278

7811

68

5365

2851

28,10

114,87

0,16

5,93

10,26

41,93

4,09

58

78,90

19,30

3

Боровский

703

31400

3171

141822

720

67243

47255

44,72

196,98

4,52

150,49

14,90

65,63

4,4

1010

93,39

21,21

4

Дзержинский

654

60900

1545

54967

1062

45534

29784

35,58

51,76

0,90

48,91

19,28

28,05

1,45

254

42,88

29,47

5

Думиничский

717

39000

191

3408

34

3054

2191

17,84

100,24

0,09

5,62

11,47

64,44

5,6

49

89,82

15,99

6

Жиздринский

596

49100

552

16242

102

13349

7953

29,42

159,24

0,33

16,20

14,41

77,97

5,4

112

130,87

24,18

7

Жуковский

800

40800

3814

197115

930

183206

146542

51,68

211,95

4,83

359,17

38,42

157,57

4,1

935

197,00

48,04

8

Износковский

650

42500

47

499

20

412

268

10,62

24,95

0,01

0,63

5,7

13,40

2,35

11

20,60

8,77

9

Козельский

634

75000

2591

83979

633

71843

45544

32,41

132,67

1,12

60,73

17,58

71,95

4,09

345

113,50

27,73

10

Куйбышевский

647

53200

1245

40966

297

34592

22374

32,90

137,93

0,77

42,06

17,97

75,33

4,19

403

116,47

27,78

11

Людиновский

645

28100

718

22885

200

17184

11090

31,87

114,43

0,81

39,47

15,45

55,45

3,59

256

85,92

23,93

12

Малоярославецкий

771

61900

2287

96852

642

82495

63579

42,35

150,86

1,56

102,71

27,80

99,03

3,56

369

128,50

36,07

13

Медынский

804

46400

1551

74437

456

55574

44664

46,70

155,78

1,60

96,26

28,80

96,05

3,34

334

119,51

35,83

14

Мещовский

586

77400

1340

32522

296

27707

16239

24,29

109,97

0,42

20,98

12,12

54,86

4,53

173

93,60

20,68

15

Мосальский

546

49800

428

9974

125

8119

4436

23,30

79,79

0,20

8,91

10,36

35,49

3,42

86

64,95

18,97

16

Перемышльский

777

58000

2495

108994

563

95982

74561

43,69

193,60

1,88

128,55

29,88

132,44

4,43

430

170,48

38,47

17

Спас-Деменский

557

55000

390

7845

85

5112

2846

20,12

92,29

0,14

5,17

7,30

33,48

4,59

71

60,14

13,11

18

Сухиничский

682

76700

2029

63642

494

56903

38835

31,37

128,83

0,83

50,63

19,14

78,61

4,11

265

115,19

28,04

19

Тарусский

691

30400

626

21631

111

19057

13162

34,55

194,87

0,71

43,30

21,03

118,58

5,64

206

171,68

30,44

20

Ульяновский

538

58900

135

2714

58

2623

1412

20,10

46,79

0,05

2,40

10,46

24,34

2,33

23

45,22

19,43

21

Ферзиковский

776

58500

3366

121360

778

113972

88498

36,05

155,99

2,07

151,28

26,29

113,75

4,33

575

146,49

33,86

22

Хвастовичский

607

56400

1955

74889

510

67795

41118

38,31

146,84

1,33

72,90

21,03

80,62

3,83

347

132,93

34,68

23

Юхновский

614

51500

1172

37197

282

30839

18932

31,74

131,90

0,72

36,76

16,15

67,13

4,16

228

109,36

26,31


 

 

КЛЮЧ К ФИШКАМ

 

1 – цена реализации  молока, руб/ц.

2 – площадь с/х угодий, га

3 – среднегодовое поголовье  коров молочного стада, гол.

4 – валовый надой от  коров молочного стада, ц.

5 – количество работников, занятых в с/х производстве, чел.

6 – количество реализованного  молока, ц.

7 – выручено всего  от реализованного молока, тыс.руб

8 – валовый надой на 1 корову молочного стада, ц.

9 – валовый надой на 1 работника, занятого в с/х производстве, ц.

10 – валовый надой на  площадь с/х угодий, ц.

11 – выручено на 100 га  с/х угодий, тыс.руб.

12 – выручено на 1 корову  молочного стада, тыс. руб

13 – выручено на 1 работника, занятого в с/х производстве, тыс.руб

14 – количество коров  молочного стада на 1 работника, занятого  в с/х производстве, гол.

15 – количество коров  молочного стада на 100 га с/х  угодий, гол.

16 – количество реализованного  молока на 1 работника, занятого в  с/х производстве, ц.

17 –количество реализованного  молока на 1 корову молочного стада, ц.

 


 



Информация о работе Статистико-экономический анализ эффективности производства молока по совокупности районов Калужской области