Экономико – статистический анализ эффективности использования основных фондов в сельскохозяйственных предприятиях Котельнического и О

 

Общие затраты на производство с.-х. продукции в Котельническом районе больше, чем в Орловском на 114263 тыс. руб. В составе затрат наибольший удельный вес занимают материальные затраты в обоих районах, соответственно 245705 тыс. руб. или 68,6% в Котельническом и 167203 тыс. руб. или 68,6% в Орловском. Наименьший удельный вес по обоим районам занимают прочие затраты (Котельнический район 0,6%, Орловский район 4%).

Обобщающая оценка результатов производственно – финансовой деятельности предприятий дается на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6).

 

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий 

 

 

Показатель	В среднем
	по районам области		по совокупности
	Котельнический район	Зуевский район
Приходится на 1 предприятие, тыс.руб.: - полной себестоимости с.-х. продукции	21831	38411	30121
- выручки от продажи	25039	48727	36883
- субсидий из бюджетов  всех уровней	886	1729	1307,5
- прибыли(+), убытка(-)	3208	10316	6762
Окупаемость затрат, руб.	1,15	1,27	1,21
Рентабельность продаж,%:                     - с учетом субсидий	9,3	24,7	17
-без учета субсидий	12,8	21,2	17

 

 

 

2.Обоснование объема и оценка параметров статистической

совокупности

 

1. Обоснование объема выборочной совокупности

 

Вариацию показателей, используемых при проведении экономико – статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. В исследуемую совокупность полностью включены хозяйства 2-х районов Кировской области. Однако различие между ними, как следует из данных таблицы 8, остается существенным. Фактический размер предельной ошибки  выборки определяется по формуле:

 

 

где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0,954 t=2);

       V – коэффициент вариации признака.

Результаты расчета представлены в таблице 9.

 

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и                                     необходимой численности выборки

Показатель	Фактические значения			Необходимая численность выборки при
		V,%
Производительность труда, тыс.руб.	462	43,5	17,8	42
Фондовооруженность, тыс.руб.	8415,5	46,3	18,9	47
Фондоотдача	7150	48,5	19,8	52

 

 

 Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации                                 . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 26 хозяйствам (n=26) и Vн = 33% составит:

                     

 

В таблице 7 необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 12,9 %, т. е.

 

 

где V – фактическое значение коэффициента вариации.

2. Оценка параметров и характера распределения

статистической совокупности

 

Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.

Рассмотрим порядок построения ряда распределения 21 хозяйств области по среднесуточному приросту.

Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г.): 147, 223, 294, 299, 308, 317, 342, 354, 358, 376, 379, 390, 402, 430, 444, 479, 513, 536, 548, 573, 582.                                                     
2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k = 1 + 3.322 lg N,

где N – число единиц совокупности.

При N = 24 lg = 1,3802    k 5.

3. Определяем шаг интервала:

 

 

где xmax  и xmin – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака

k – количество интервалов.

 

 

 

4. Определяем границы интервалов.

Для этого xmin=147 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin + h = 147 + 87 = 234. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину h, определяем верхнюю границу второго интервала: 234 + 87 = 321. И т.д.: 321 + 87 = 408; 408 + 87 = 495; 495 + 87 = 582.

5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.

Таблица 10 – Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту

 

Группы хозяйств по среднесуточному приросту, г.	Число хозяйств
147 - 234	2
234 - 321	4
321 - 408	7
408 - 495	3
495 - 582	5
Итого:	21

Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по среднесуточному приросту.

Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели.

1. Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака.

Средняя величина признака средней арифметической взвешенной:

 

 

где xi  - варианты,

          - средняя  величина признака;

     fi – частоты распределения.

В интервальных рядах в качестве вариантов ( xi) используют средние значения интервалов.

 

Мода – наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле:

 

где хМо – нижняя граница модального интервала;

       h – величина интервала;

       ∆1  -  разность между частотой модального и домодального интервала;  

       ∆2 - разность между частотой модального и послемодального интервала;  

                  

 

Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:

 

 

 

где хМе - нижняя граница медиального интервала;

       h – величина интервала;

     ∑fi – сумма частот распределения;

    SMe-1 – сумма частот домедиальных интервалов;

       fMe – частота медиального интервала.

 

2. Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации составит: R=xmax-xmin=582-147=435(г).

Дисперсия определяется по формуле

 

Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:

Для определения коэффициента вариации используют формулу

 

 

Среднесуточный прирост в среднем по хозяйствам составляет 385,3г. Среднесуточный прирост колеблется от 147 до 582г. и размах колебаний составляет 435г. В среднем среднесуточный прирост отклоняется на 110,4г. или на 28,7% от среднего значения. Коэффициент вариации так же показывает, что все хозяйства являются однородными по среднесуточному приросту, т.к. V<33%.

3. Для характеристики формы распределения могут быть использованы коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Еs):

 

 

Так как As<0, распределение имеет левостороннюю асимметрию.

 

 

Так как Еs<0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.

Для того, чтобы определить, подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.

Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона (χ2), фактическое значение которого определяют по формуле

 

 

где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.

Теоретические частоты для каждого интервала определяют в следующей последовательности:

1. Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):

Например, для первого интервала и т.д.

Результаты расчета значений t представлены в таблице 11.

2. Используя математическую таблицу «Значения функции

                          » , при фактической величине t для каждого интервала, находят значение функции нормального распределения.

3. Определим теоретические частоты по формуле                          

где n – число единиц в совокупности;

       h -  величина интервала.

n=321; h=87; σ=110,4                  

Таблица 11 – Эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по среднесуточному приросту

Срединное значение интервала по среднесуточному приросту,г.	Число хозяйств
xi	fi	t	табличное	fm	-
190,5	2	1,76	0,0848	1	0,25
277,5	4	0,98	0,2468	4	0,00
364,5	7	0,19	0,3918	7	0,00
451,5	3	0,60	0,3332	6	1,15
538,5	5	1,39	0,1518	3	2,46
Итого	21	x	x	21	3,87

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е. ∑fi  ∑fm.

Таким образом, фактическое значение критерия составило:

По математической таблице «Распределение χ2» определяют критическое значение критерия χ2 при числе степеней свободы (υ) равном числу интервалов  минус единица и выбранном уровне значимости. При υ= 5-1 = 4 и α=0,05

 .

Поскольку фактическое значение критерия           меньше табличного

, отклонение фактического распределения  от теоретического следует следует  признать несущественным.

Таким образом, распределение имеет левостороннюю асимметрию, т.к. As<0 и является низковершинным по сравнению с нормальным, т.к. Еs<0.

При этом частоты фактического распределения отклоняются от частоты нормального несущественно. Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико – статистического исследования эффективности производства мяса крупного рогатого скота на примере 24 предприятий Кировской области.