Анализ прибыли и рентабельности и их роль в финансовой устойчивости СПК (колхоз) «Донской»

 

      Рассчитаем  урожайность для последних трех лет динамического ряда, т.е. сделаем  ретроспективный прогноз:

     7,7+0,23*5=8,85

     7,7+0,23*4=8,62

     7,7+0,23*3=8,39

      Сравним полученные данные с фактической  урожайностью за эти годы.

      Таблица 13 – Фактическая урожайность и ретроспективный прогноз с доверительными границами

 

      По  данным таблицы видно, что фактическая  урожайность зерновых культур за период 2005-2007гг не входит в доверительные  границы прогноза. Урожайность  за 2005 и 2006 годы соответственно на 0,89 и 1,22 ц/га меньше значения нижней доверительной  границы, а урожайность за 2007 год 2,25 ц/га больше верхней доверительной границы. Урожайность за 2005 год максимально приближена к урожайности по прогнозу.  Можно предположить, что причина таких различий кроется в несовпадении погодных условий, предусмотренных прогнозом и имевших место на самом деле. 

3.3. Индексный анализ  урожайности и  валовой сбор

    Для характеристики изменения валового сбора урожайности в первую очередь  используется индексный метод. Рассмотрим систему индексов при анализе  валового сбора на примере таблицы 14. 

    Таблица 14 – Анализ валового сбора зерновых культур 

 

    Индексный анализ возможен только по группе однородных культур, например группа зерновые и зернобобовые.

    Рассмотрим, как изменился валовой сбор зерновых культур и как повлияли на его  изменения влияющие факторы:

 или 179,6%

    Абсолютный  прирост  40384,0 – 22478,1=17905,9

    Валовой сбор увеличился на   79,6%, или на   17905,9ц.

    Общий индекс валового сбора можно представить  как произведение двух индексов: урожайности  и посевной площади:

    Определим влияние урожайности отдельных  культур:

или 167,4%

    Абсолютный  прирост за счет влияния урожайности  отдельных культур:

40384,0-24124,5=16259,5

    Валовой сбор за счет роста урожайности отдельных культур увеличился на  67,4%, или на   16259,5ц.

    Определим влияние посевной площади:

или 107,3%

    Абсолютный  прирост за счет изменения посевной площади  ( ) равен

24124,5 – 22478,1=1646,4

    Валовой сбор увеличился за счет изменения посевной площади на 7,3% или на 1646,4ц.

    Проверка:

Посевная  площадь, в свою очередь, складывается из размера посевной площади отдельных  культур и соответственно имеет влияние удельный вес отдельных культур в общей площади посева. Поэтому общий индекс посевных площадей ( ) можно представить как произведение общих индексов размера ( ) и структуры ( ) посевных площадей: = * .

    Общий индекс размера посевной площади равен:

или 107,9%

    Абсолютный  прирост валового сбора за счет размера  посевной площади определяется так:

    Валовой сбор зерновых культур за счет роста  размера посевной площади увеличился на 7,9%, или на 1782,1 ц.

Влияние структуры: или 99%

    Абсолютный  прирост ( )= - =1646,4 - 1782,1= - 135,7ц.

    Общий индекс валового сбора можно представить  как произведение трех общих  индексов:

 или 177%

 

      3.4. Корреляционно-регрессионный  анализ урожайности  зерновых культур

      Уравнение парной регрессии можно строить в линейной форме:

    Одной из главных задач экономико-статистического анализа является объективная оценка эффективности хозяйственной деятельности предприятия. Решение этой задачи связано с необходимостью осуществления углубленного анализа основных показателей эффективности  производства, причин и закономерностей их изменения.

    Корреляционно-регрессионный  анализ предназначен для измерения  степени взаимосвязи тех или  иных явлений. Причинно-следственные связи  должны быть установлены на основе предварительного теоретического, качественного  анализа. Корреляционно-регрессионный анализ может подтвердить и опровергнуть предположение и дать количественные оценки влияния различных факторов.

    С помощью ПЭВМ производим анализ парной корреляции.

    В корреляционную модель включены следующие  факторы:

    y – урожайность, ц/га

      x - трудоемкость 1ц зерна, чел.-ч. 

    Таблица 15 – Исходные данные для анализа

 

    Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим следующую расчетную  таблицу 16.

Таблица 16