Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Ноября 2010 в 12:14, Не определен
данная курсовая описывает использование основных фондов 2-х районов Кировской области
Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.-х. продукции
Элементы затрат | Зуевский район | Орловский район | ||
тыс. руб. | % к итогу | тыс. руб. | % к итогу | |
Оплата труда с отчислениями на социальные нужды | 95702 | 14,9 | 57718 | 23,7 |
Материальные затраты | 501026 | 77,8 | 167203 | 68,6 |
Амортизация основных средств | 39716 | 6,2 | 9325 | 3,8 |
Прочие затраты | 7367 | 1,1 | 9661 | 4,0 |
Итого затрат по основному производству | 643811 | 100 | 243907 | 100 |
Общие затраты на производство с.-х. продукции в Зуевском районе больше, чем в Орловском на 399904 тыс. руб. В составе затрат наибольший удельный вес занимают материальные затраты в обоих районах, соответственно 501026 тыс. руб. или 77,8 % в Зуевском и 167203 тыс. руб. или 68,6% в Орловском. Наименьший удельный вес по обоим районам занимают прочие затраты (Зуевский район 1,1%, 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 | ||
Зуевский район | Орловский район | ||
Приходится на 1 предприятие, тыс.руб.: - полной себестоимости с.-х. продукции | 38411 | 15257 | 26834 |
- выручки от продажи | 48727 | 20172 | 34450 |
- субсидий из бюджетов всех уровней | 1729 | 658 | 1194 |
- прибыли(+), убытка(-) | 10316 | 4915 | 7616 |
Окупаемость затрат, руб. | 1,27 | 1,32 | 1,3 |
Рентабельность продаж,%: - с учетом субсидий | 24,7 | 27,6 | 26,2 |
-без учета субсидий | 21,2 | 24,4 | 22,8 |
2.Обоснование объема и оценка параметров статистической
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 7.
Таблица
7 – Расчет фактической величины предельной
ошибки и
Показатель | Фактические значения |
Необходимая численность выборки при | ||
V,% | ||||
Производительность труда, тыс.руб. | 219,125 | 68,7 | 28,05 | 104 |
Фондовооруженность, тыс.руб. | 276 | 48,8 | 19,9 | 52 |
Фондоотдача | 0,396 | 46 | 18,8 | 46 |
Как известно, совокупность является
однородной при коэффициенте вариации
В таблице 7 необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 13,5%, т. е.
где V – фактическое значение коэффициента вариации.
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.
k = 1 + 3.322 lg N,
где N – число единиц совокупности.
При N = 24 lg = 1,3802 k 5.
где xmax и xmin – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака
k – количество 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.
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.
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.
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%.
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.