Статистико-экономический анализ экономической эффекктивности производства мяса КРС по совокупности хозяйств северо-восточной зоны Калужской области на примере ООО «Правда» Дзержинского района Калужской области

3.1. Анализ  рядов динамики 

    Важной  задачей статистики является изучение изменений явлений общественной жизни во времени. Для решения ее необходимо иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов времени или за ряд промежутков времени, следующих друг за другом.

    Ряд расположенных в хронологической  последовательности значений статистических показателей, представляет собой динамический ряд.

    Статистические  показатели, характеризующие изучаемое  общественное явление, называют уровнями ряда.

    Для выявления закономерного систематического изменения уровня рядов динамики, свободного от случайных колебаний и отражающего тенденцию их развития, применяют ряд приемов: укрупнение периодов, расчет скользящих средних, выравнивание рядов разными приемами. Если условия формирования уровней ряда качественно или достаточно существенно меняются, выделяются разные периоды.

    В таблице 3.1 представлены динамические ряды по различным показателям: количество голов на 1 работника, среднесуточный привес и доля затрат на основную продукцию в общих затратах.

    Анализируя  данные таблицы, можно сказать, что  наибольший среднесуточный привес был в 2004 году – 383 г, в 1996 году на 1 работника приходилось наибольшее количество голов – 9,2, доля затрат на основную продукцию была самой большой в 2003 году.

Таблица 3.1

 

Динамические  ряды количества голов на 1 работника, среднесуточного привеса и доли затрат на основную продукцию в общих  затратах. 

 

    Определим аналитические показатели ряда динамики анализируемых показателей за 1995-2004 годы: абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста, абсолютные значения 1% прироста.

    Показатели  динамики с постоянной базой (базисные показатели) характеризуют окончательный результат всех изменений в уровнях ряда от периода, к которому относится базисный уровень, до данного периода. Показатели динамики с переменной базой (цепные показатели) характеризуют интенсивность изменения уровня от периода к периоду в пределах изучаемого промежутка времени.

    Абсолютный  прирост (А) определяется, как разность между двумя уровнями динамического ряда и показывает, насколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения. Таким образом, его можно определить по формулам:

    Аi= уi–уi-1   (3.1) - цепные,

    Аi= уi–у0   (3.2) – базисные.

    Коэффициент роста (К) определяется как отношение  двух сравниваемых уровней и показывает, во сколько раз данный уровень  превышает уровень базисного периода. Он определяется по формулам:

     Кi = yi / yi-1 ( 3.3) - цепные,

     Кi= yi / y0   (3.4) – базисные.

    Темп  прироста показывает на сколько процентов  уровень данного периода больше или меньше базисного уровня. Его  можно рассчитать по формуле 3.5.

                            Тi=(Аi/yi-1)*100%      (3.5)

    Абсолютное  значение 1% прироста (Ai) рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста в % за тот же период времени.

    Ниже  в таблице 3.2 приведены расчеты  показателей динамики для среднесуточного привеса.

    Таблица 3.2

Динамика  среднесуточного привеса

 
 

    Анализируя  данные таблицы, можно сделать вывод, что среднесуточный привес колеблется по годам,  в сравнении с 1995 годом  в 2004 он увеличился на 60 г. Темпы роста  и прироста так же колеблются. Среднесуточный привес увеличился с 1996 с 6%  до 19%. Абсолютное значение 1% прироста уменьшилось с 323 г. в 1996 году до 127 г. в 2004 году.

    Показатели  динамики для количества голов на 1 работника приведены в таблице 3.3.

    Таблица 3.3

    Динамика  количества голов на 1 работника

 
 

    Как видно из таблицы количество голов  на 1 работника постоянно снижается по годам. Темпы роста и прироста так же уменьшаются. Количество голов на 1 работника уменьшилось с 1997 года с - 2% до - 55%. Абсолютное значение уменьшилось с 9,1 гол.  в 1996 году до 5,3 гол. в 2004 году.

    В таблице 3.4 рассчитаны показатели динамики для доли затрат на животноводство в общих затратах.

    Анализируя  показатели, можно заметить, что  доля затрат на животноводство снижается к 2000 году, а потом увеличивается. Темпы роста и прироста колеблются таким же образом, и к 2004 году показатель превышает значение в 1995 году. Абсолютное значение 1 % прироста с 0,7 в 1997 году, уменьшилось до 0,69 в 2001 году, а потом снова увеличилось до 0,88 к 2004 году.

    Таблица 3.4

 

    Динамика  доли затрат на животноводство в общих затратах. 

 

    Рассматриваемые данные качественно разнородные, поэтому  на основе анализа данных тенденцию  выявить сложно. 

    3.2. Аналитическое выравнивание рядов  динамики методом укрупнения  периодов, по уравнению прямой  и параболе и по скользящей  средней 

    Одной из задач, возникающих при анализе рядов динамики, является установление закономерности изменения изучаемого показателя. В редких случаях закономерность изменения явления, общая тенденция его развития ясно отображается уровнями динамического ряда.

    Но  чаще приходится встречаться с такими рядами, в которых можно говорить лишь об общей тенденции изменения показателя.

    Одним из наиболее простых приемов обнаружения  общей тенденции развития показателя – укрупнение интервала динамического ряда. В качестве укрупненного интервала возьмем период – 3 года.

    Расчеты проводились с помощью программы  Dinamica. Результаты представлены в приложении.

    Таким образом можно рассчитать абсолютные изменения среднесуточного привеса  по укрупненным периодам 1999 год по сравнению с 1996 годом составляет 970 – 925 = 45; а 2002 год по сравнению с 1999 годом - 786 – 970 = -184 (приложение 4 на двух листах).

    Количество  голов на 1 работника изменится  на: 27,20 - 23,20 = 4; 17,60 - 23,20 = -5,6 соответственно (приложение 5 на двух листах).

    Доля  затрат на основную продукцию в общих затратах увеличилась сначала на 2,18 – 1,47 = 0,71, а потом на 2,38 – 2,18 = 0,2 (приложение 6 на двух листах).

    Выявление основной тенденции может быть осуществлено так же методом скользящей средней.

    Для выявления тенденции можно использовать уравнение прямой:

    y_i = a₀ + a₁ * t и уравнение параболы: y_i = a₀ + a₁ * t + a₂ * t².

    Из  данных приложения видно, что уравнение  прямой для среднесуточного привеса  имеет вид - y = 306,40 - 2,08t. Оно показывает, что в среднем каждый год среднесуточный привес уменьшается на 2,08 г, начиная с выравненного центрального уровня – 306,4 г.

    Уравнение параболы имеет вид - y = 310,97 - 2,08t - 0,42t^2.

    Проанализируем  полученный коэффициенты: a₀ = 310,97 - выровненный уровень среднесуточного привеса для центрального года динамического ряда; a₁ = - 2,08- среднее уменьшение среднесуточного привеса за год; a₂ = - 0,42 - ускорение снижения.