Статистико-экономический анализ на примере СХА «Ведуга» Семелукского района и других хозяйств в Воронежской области»

-абсолютное

(7238-6676)*13,14=7384,68ц.

   Валовой сбор в Воронежской обл. в отчетный год  увеличился на 8,41% или на 7384ц.

Влияние третьего фактора:

- относительное– определяется путем расчета общего индекса размера посевных площадей:

98,93%

-абсолютное

=(13-13,14)*7238=-1013,32ц.

   В Воронежской обл. в отчетный  год валовой сбор подсолнечника  понизится на 1,62 или на 1013ц.

   Выполнение расчета взаимосвязаны, что позволяет построить две модели:

а) мультипликативная:

, отсюда

0,9053=0,8438*0,9893*1,0841=0,9049

б)аддитивная

, отсюда

-8297=-14693,14+7384,68+(-1013,32)=-8321,78

Таким образом, индексный анализ показал, что отрицательное влияние на среднюю урожайность подсолнечника и валовой сбор в Воронежской области оказал только один фактор - понижение урожайности подсолнечника, причем этому фактору принадлежит решающее влияние. Ухудшение структуры посевных площадей понизило среднюю урожайность подсолнечника, а влияние второго фактора: понижение посевных площадей уменьшило валовой сбор подсолнечника.

  

        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Метод статистической  группировки.

   Структурной группировкой называется такая группировка, где основой для выделения групп выступают структурные характеристики совокупности по какому-либо варьирующему признаку. В основном применяются для изучения товарооборота по группам товаров, поставщикам или формам организации торговли; при анализе структуры торговой сети по специализации, формам собственности и территориальному расположению; при исследовании состава работников торговли по профессиям, возрасту, стажу работы, уровню образования и т.д.

   С помощью структурных группировок можно оценить процесс концентрации того или иного явления, если в их основание положен существенный признак. Для изучения связей и зависимостей между отдельными признаками изучаемого явления используются аналитические группировки, в основе которых лежат факторные признаки. В выделенных группах указываются значения результативных признаков.

   В зависимости от задач исследования  и сложности изучаемого явления  группировки могут осуществляться  либо по одному, либо по нескольким  признакам. Если в основе образования групп используется один признак, то такая группировка называется простой. Когда данные группируются по двум или нескольким признакам, группировка называется сложной. Сложная группировка может формироваться в виде комбинационной и многомерной. В основе комбинационной используется принцип вложенности групп.

1.Строится  ранжированный ряд, то есть  группировочный признак.

40   76   77   87   93   96   98   103   107   110   111   113   122   125   128   137   147

147   147   164   216 

2. Определяется  число групп

         

n-число групп

N-число хозяйств        

групп

3. Определяется равный интервал.

 

4.Определяем  границы  групп.

            Н.Г                        В.Г

1:        40                          69,4

2:        69,4                       98,8

3:        98,8                       128,2

4:        128,2                     157,6

5:        157,6                     187

6:        187                         216,4 

5. Таблица 6. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор.

Т.к. хозяйства  неравномерно распределены по группам, целесообразно объединить группы с  малым числом хозяйств:

Таблица 7. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор.

Таблица 8. Сводные или обобщающие показатели по группам.

Таблица 9.Группировка хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор и статистически- аналитическим показателям по группам.

Нагрузка  пашни характеризует обеспечение  техникой, при возрастании нагрузки пашни сверх нормативных значений ухудшается обработка почвы и  уменьшается урожайность.

   Анализируя данную таблицу можно отметить, что экономическая эффективность производства подсолнечника характеризуется системой показателей, основными из которых являются урожайность, затраты труда на единицу продукции, себестоимость, уровень рентабельности.

   Снижение урожайности подсолнечника привело к резкому росту трудоемкости производства в Семелукском районе. Затраты труда на единицу продукции увеличились.

   Основными причинами снижения  рентабельности производства подсолнечника  являются:

- инфляция  и диспаритет цен в товарном объеме между сельским хозяйством и другими отраслями народного хозяйства, невозможность в таких условиях обновлять машинно-тракторный парк и поднять оборотные средства;

- трудности с реализацией продукции, отсутствие гарантированных рынков сбыта;

- отсутствие  государственной поддержке.

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

4. Проектная часть.

4.1.Основные  условия и этапы  проведения корреляционно-регрессионного  анализа.

    Исследование  объективно существующих связей между  явлениями - важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

    КРА - установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результаты. Чтобы результаты КРА дали желаемый результат, нашли практическое применение должны быть соблюдены определенные правила или условия:

1. однородность статистической совокупности. КРА должны быть, подвергнуты предприятия, производящие однотипную продукцию, имеющих однотипный технологический процесс и приблизительно одинаковые климатические условия (хозяйства 1-го района, области, региона);
2. достаточное число наблюдений. В основе КРА лежит закон больших чисел. Поэтому минимальная выборка должна составлять 25-30 хозяйств;
3. в основу КРА должны быть положены наиболее существенные и независимые друг от друга факторы, т.к. наличие тесной автокорреляции между факторами свидетельствует о том, что факторы характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и дублируют друг друга;

4. факторы, используемые при построении КР моделей должны иметь качественное выражение;

5. число факторов должно быть в 5-6 раз меньше числа изучаемой совокупности. Например, если в районе 30 хозяйств, то в модели должно быть заложено 5 факторов.

      Статистика  разработала множество методов  изучения связей, выбор которых зависит  от целей исследования и поставленных задач. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:

1. факторные - это признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков; 
2. результативные - это признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.

      В природе и обществе явления и  процессы связаны друг с другом и  зависят друг от друга. Связи и зависимости между явлениями могут быть функциональными и корреляционными. 

      Функциональной  называется связь, при которой определенному  значению признака (факторного) всегда соответствует одно или несколько определенных значений другого признака (результативного). Например, зависимость между площадью круга и радиусом.

      Корреляционной  называется связь, при которой каждому  значению признака (факторного), соответствует несколько значений другого признака (результативного). В отличие от функциональной связи корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а при большом числе наблюдений.

      По  направлению выделяют связь: а) прямую; б) обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значения факторного признака происходит увеличение или уменьшение значения результативного. Так, рост производительности труда способствует повышению уровня рентабельности производства.

      В случае обратной связи значение результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении но сравнению с изменением последнего. Так, с увеличением уровня фондоотдачи снижается себестоимость единицы производимой продукции.

      По  аналитическому выражению выделяют связи: 1. Прямолинейные (или просто линейные); 2. Криволинейные (нелинейные). 

      Если  статистическая связь между явлениями  может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью.