Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Сентября 2011 в 22:21, курсовая работа
Целью курсовой работы является проведение экономико-статистического анализа эффективности производства зерна в исследуемых 23 хозяйствах Зуевского и Оричевского районах.
В данной курсовой работе ставлю задачи: дать экономическую характеристику изучаемому объекту, дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности, провести экономико-статистический анализ, рассчитать нормативы и провести анализ эффективности использования факторов на их основе, сделать обобщающие выводы.
Введение………………………………………………………………………...3
1. Экономические показатели условий и результатов деятельно-
сти с.-х.. предприятий………………………………………………………….5
Оценка параметров и характера распределения статистической сово-
купности……………………………………………………………………….11
Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признака-
ми изучаемого явления………………………………………………………..20
3.1 Метод статистических группировок………………………………...20
3.2 Дисперсионный анализ……………………………………………....27
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ…………………………..…29
Заключение…………………………………………………………………40
Список литературы………………………………………………………...42
Приложения
Поскольку Fфакт > Fтабл, значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x1, x2 и y - тесной.
Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, также определяют коэффициенты эластичности, бета - коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.
Коэффициенты эластичности показывают, на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:
Таким образом, изменение на 1% урожайности ведет к среднему снижению себестоимости на 1,04%, а изменение на 1% уровня затрат - к среднему ее росту на 0,91%.
При помощи β - коэффициентов даётся оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения ( ) изменится результативный признак при изменении соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения ( ). β-коэффициенты вычисляются следующим образом:
Это говорит о том, что наибольшее влияние на себестоимость зерна с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.
;
.
Заключение.
Объектом исследования послужили предприятия Зуевского и Куменского районов Кировской области.
В среднем по совокупности предприятия Зуевского и Куменского районов получают прибыль, которая составляет 10619 тыс. руб.
Анализ
данной совокупности показал, что расхождение
эмпирического распределения предприятий
по урожайности от классического нормального
распределения несущественно.
При совокупности, равной 22 единицам, фактический размер предельной ошибки составит 14,1%.
Анализ первой группировки, целью которой было определение влияния интенсивности производства (затрат на 1 га посева) на уровень урожайности, показал, что с дальнейшее увеличение затрат на 1га посева сопровождается увеличением урожайности.
Анализ второй группировки, целью которой было определение влияния уровня интенсивности производства (урожайность с 1 га) на уровень себестоимости 1 ц зерна, показал что с последовательным увеличением урожайности с 1 га наблюдается сначала последовательное снижение себестоимости 1 ц зерна, а затем незначительное увеличение себестоимости .
Корреляционно-
Список
литературы.
Приложения
Приложение 1
Данные к таблице 7
№ хозяйства | Затраты на 1га посева, руб. | Себестоимость 1ц, руб. | Урожайность, ц/га | |||
X | X2 | X | X2 | X | X2 | |
1 | 8330 | 69388900 | 329 | 108241 | 28,6 | 817,96 |
2 | 7959 | 63345681 | 328 | 107584 | 22,1 | 488,41 |
3 | 2244 | 5035536 | 352 | 123904 | 6,3 | 39,69 |
4 | 4129 | 17048641 | 355 | 126025 | 11,6 | 134,56 |
5 | 3425 | 11730625 | 222 | 49284 | 15,1 | 228,01 |
6 | 4573 | 20912329 | 239 | 57121 | 18,8 | 353,44 |
7 | 3451 | 11909401 | 277 | 76729 | 12,4 | 153,76 |
8 | 1672 | 2795584 | 214 | 45796 | 7,7 | 59,29 |
9 | 2811 | 7901721 | 205 | 42025 | 13,7 | 187,69 |
10 | 5290 | 27984100 | 262 | 68644 | 20,1 | 404,01 |
11 | 5762 | 33200644 | 265 | 70225 | 20,8 | 432,64 |
12 | 2489 | 6195121 | 276 | 76176 | 9,0 | 81,00 |
13 | 4602 | 21178404 | 347 | 120409 | 13,2 | 174,24 |
14 | 2962 | 8773444 | 218 | 47524 | 13,6 | 184,96 |
15 | 11108 | 1,23E+08 | 357 | 127449 | 30,4 | 924,16 |
16 | 2146 | 4605316 | 438 | 191844 | 4,9 | 24,01 |
17 | 6365 | 40513225 | 229 | 52441 | 27,5 | 756,25 |
18 | 3081 | 9492561 | 477 | 227529 | 6,4 | 40,96 |
19 | 3181 | 10118761 | 340 | 115600 | 9,3 | 86,49 |
20 | 3758 | 14122564 | 221 | 48841 | 16,8 | 282,24 |
21 | 5217 | 27217089 | 279 | 77841 | 18,7 | 349,69 |
ИТОГО | 94555 | 536857311 | 6230 | 1961232 | 327 | 6203,46 |
Затраты на 1 га посева:
Себестоимость 1 ц
Продолжение
приложения 1
Урожайность
Приложение
2
Корреляционно
– регрессионный анализ (расчетные
данные к системе)
№ п\п | Себестоимость 1 ц зерна, руб., Y | Урожайность, ц/га, x1 | Затраты на 1 га посева, руб., x2 | Y*x1 | x1*x1 | x1*x2 | Y*x2 | x2*x2 |
1 | 329 | 28,6 | 8330 | 9409,4 | 817,96 | 238238 | 2740570 | 69388900 |
2 | 328 | 22,1 | 7959 | 7248,8 | 488,41 | 175894 | 2610552 | 63345681 |
3 | 352 | 6,3 | 2244 | 2217,6 | 39,69 | 14137,2 | 789888 | 5035536 |
4 | 355 | 11,6 | 4129 | 4118 | 134,56 | 47896,4 | 1465795 | 17048641 |
5 | 222 | 15,1 | 3425 | 3352,2 | 228,01 | 51717,5 | 760350 | 11730625 |
6 | 239 | 18,8 | 4573 | 4493,2 | 353,44 | 85972,4 | 1092947 | 20912329 |
7 | 277 | 12,4 | 3451 | 3434,8 | 153,76 | 42792,4 | 955927 | 11909401 |
8 | 214 | 7,7 | 1672 | 1647,8 | 59,29 | 12874,4 | 357808 | 2795584 |
9 | 205 | 13,7 | 2811 | 2808,5 | 187,69 | 38510,7 | 576255 | 7901721 |
10 | 262 | 20,1 | 5290 | 5266,2 | 404,01 | 106329 | 1385980 | 27984100 |
11 | 265 | 20,8 | 5762 | 5512 | 432,64 | 119850 | 1526930 | 33200644 |
12 | 276 | 9,0 | 2489 | 2484 | 81 | 22401 | 686964 | 6195121 |
13 | 347 | 13,2 | 4602 | 4580,4 | 174,24 | 60746,4 | 1596894 | 21178404 |
14 | 218 | 13,6 | 2962 | 2964,8 | 184,96 | 40283,2 | 645716 | 8773444 |
15 | 357 | 30,4 | 11108 | 10852,8 | 924,16 | 337683 | 3965556 | 123387664 |
16 | 438 | 4,9 | 2146 | 2146,2 | 24,01 | 10515,4 | 939948 | 4605316 |
17 | 229 | 27,5 | 6365 | 6297,5 | 756,25 | 175038 | 1457585 | 40513225 |
18 | 477 | 6,4 | 3081 | 3052,8 | 40,96 | 19718,4 | 1469637 | 9492561 |
19 | 340 | 9,3 | 3181 | 3162 | 86,49 | 29583,3 | 1081540 | 10118761 |
20 | 221 | 16,8 | 3758 | 3712,8 | 282,24 | 63134,4 | 830518 | 14122564 |
21 | 279 | 18,7 | 5217 | 5217,3 | 349,69 | 97557,9 | 1455543 | 27217089 |
6230 | 327 | 94555 | 93979,1 | 6203,46 | 1790873 | 28392903 | 536857311 |