Статистико – экономический анализ производства зерновых СХПК Ульяновский – 1

Коэффициент вариации:

для зерновых:

;

для озимых зерновых:

; 

для яровых зерновых:

;

для зернобобовых:

.

   Рассчитанные показатели сведем  в табл. № 10.

   Показатели вариации свидетельствуют о том, что из групп зерновых наибольшую степень варьирования имеет урожайность яровых культур ( ), наименьшую – зерновые ( ). Урожайность зернобобовых и яровых зерновых характеризуется средней степенью варьирования, их коэффициенты вариации больше 20, но меньше 40%. Коэффициент вариации урожайности зерновых культур меньше 20%,что говорит о слабой колеблемости данного показателя.

Таблица № 10

Показатели  вариации урожайности зерновых культур

 
 
 
 
 
 
 
 

3.3 Корреляционно – регрессионный анализ зависимости урожайности от фондообеспеченности с/х угодий

   Статистические связи исследуются  с помощью ряда методов: метода  параллельных рядов, аналитических  группировок, дисперсионного анализа и др. Наиболее распространенным и совершенным методом изучения корреляционных связей является корреляционно – регрессионный анализ.

   В процессе корреляционно –  регрессионного анализа (КРА)  определяется аналитическое выражение (форма) связи и дается количественная оценка

тесноты связи между результативным и  факторными признаками. При проведении решаются следующие задачи:

1. определение формы и направления связи, ее количественное выражение в виде уравнения регрессии;
2. характеристика тесноты связи;
3. определение значимости, существенности выборочных характеристик тесноты корреляционной связи.

   Корреляционно – регрессионный  анализ состоит из нескольких  этапов:

• предварительный теоретический анализ;
• построение корреляционной модели, ее оценка и анализ;
• расчет показателей тесноты связи.

   На первом этапе формулируется задача исследования, выявляются причинно – следственные связи между признаками, отбираются факторы, оказывающие влияние на результативный признак, предварительно устанавливается форма и направление связи между признаками, исключаются несущественные факторы.

   Отбор факторов для уравнения  регрессии является основным  содержанием первого этапа.

   На втором этапе производиться  выбор типа аналитической функции,  отражающей связь результативного признака с факторным, и построение корреляционной модели. Тип функции выбирается на основе сочетания теоретического анализа и изучения исходных данных. Теоретический анализ включается в себя обоснование характера связей между теми или иными признаками, а так же рассматривает опят предыдущих исследований. В результате устанавливается направление и форма связи. Соответственно найденной форме связи строится уравнение регрессии, в нашем случае, это уравнение прямой.

   Если результативный признак с увеличением факторного возрастает или убывает, то такая зависимость является линейной и выражается уравнением прямой (16).

   По данным таблицы № 11, рассчитаем  параметры линейного уравнения  регрессии, выражающего зависимости урожайности от фондообеспеченности.

Таблица № 11

Урожайность, ц/Га и фондообеспеченность, тыс.руб/Га

 

   Для определения параметров уравнения регрессии построим  расчетную таблицу № 12. 
 
 
 
 
 
 
 
 

Таблица № 12

Расчетные данные для определения параметров уравнения регрессии

 

      Если параметры уравнения связи определены правильно, то .

   Для расчета коэффициента корреляции  определим следующие величины.

   Средняя величина факторного признака:

9,9.

   Среднюю величину результативного  признака:

17,3 тыс. руб.

   Среднее квадратическое отклонение  по факторному  и результативному признакам:

;

=3,27;

=22,20.

   Средняя из произведений значений  факторного и результативного  признаков:

172,8.

   Коэффициент корреляции будет  равен:

= =0,020.

   Коэффициент корреляции положительный,  значит, связь между признаками  прямая. Параметры уравнения регрессии  и коэффициент корреляции можно  определить на компьютере с  помощью программного средства  Microsoft Excel.

   Результаты корреляционно – регрессионного анализа зависимости урожайности от фондообеспеченности с/х угодий буду представлены в приложении № 1.

   Построим числовую корреляционную модель:

15,890+0,142х.

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3.4 Индексный анализ урожайности и валового сбора

   Под индексом понимают относительную  величину, которая характеризует  соотношение уровней социально-экономических  явлений во времени, пространстве  или фактических и плановых. Индекс  показывает, во сколько раз увеличивается (или уменьшается) индексируемый показатель. Если его выразить в процентах, т.е. умножить отношение на 100, то он покажет рост (снижение) индексируемого показателя в процентах (темп роста).При вычитании из значения индекса 100% получаем темп роста прироста – на сколько процентов возрос (снизился) индексируемый показатель.

   По охвату  элементов совокупности  различают индивидуальные (элементарные) и сводные (сложные) индексы.  Индивидуальный индекс характеризует  соотношение уровней только одного  элемента совокупностью

   Сводный индекс характеризует  соотношение уровней нескольких  элементов совокупности.

   Агрегатный индекс представляет  собой отношение сумм произведений  индексируемых показателей и  их весов. Он применяется для  характеристики изменений совокупности , состоящей из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. В числителе и знаменателе индекса находятся произведения индексируемого показателя и веса – соизмерителя индекса. Показатель, изменение которого изучается, называется индексируемым. Показатели – сомножители, связанные с индексируемыми величинами, называются весами – соизмерителями индексов, а умножение на них – взвешиванием.

   При выборе веса индекса в  российской статистике принято  следующее правило: при построении  агрегатных индексов объемных показателей берутся веса базисного периода, индексы качественных показателей строятся с весами отчетного периода. Индексируемые показатели подразделяются на количественные (объемные) и качественные. Объемные показатели – это физический объем произведенной или реализованной продукции, посевные площади и др. Качественные показатели – цены, себестоимость, производительность труда, урожайность, продуктивность скота и др.

   Индексы применяются для анализа  сложных социально – экономических  явлений, которые характеризуются сложными показателями, представляющими собой произведения двух и более простых показателей – сожножителей.

   С целью выявления влияния  урожайности, размера и структуры  посевных площадей на валовой  сбор зерна проведем индексный анализ. В качестве базисного периода возьмем 2008 г., а за отчетный период 2009 г.

   Исходные данные представлены  в таблице № 13.

Таблица № 13