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

      Если  же она выражается уравнением какой-либо кривой линии (параболы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной), то такую связь называют нелинейной или криволинейной.

      Дня выявления наличия связи, ее характера  и направления в статистике используются следующие методы: а) анализ параллельных рядов;

      б) аналитические группировки; в) графический  метод; г) метод корреляции.

      Метод приведения параллельных данных основан  на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое  сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере. Сравним изменения возраста и веса ребенка. 

      С увеличением возраста вес ребенка  также увеличивается. Поэтому связь  между ними прямая, и описать ее можно уравнением прямой.  
 
 
 
 
 
 
 

   Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального характера, при которой изменение одной из них приводит к изменению математического ожидания другой. В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

1. парная корреляция - это связь между двумя признаками (результативным и факторным);
2. частая корреляция - это зависимость между результативным и одним из факторных признаков при фиксированном значении других факторных признаков; 

3. множественная корреляция - это зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

      Корреляционный  анализ - количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Таблица 10. Исходные и расчетные данные для построения экономико-математической модели по нагрузке пашни на 1 трактор.

  Подставим итоговые данные в систему нормальных уравнений, получим следующее выражение:

                     21

        2444

   Подставим значение параметров  в уравнение прямой и найдем  его конкретное выражение:

   Это и есть экономико-математическая  модель, которая отражает зависимость  урожайности подсолнечника от  нагрузки пашни на 1 трактор. Коэффициент 

конкретизирует  исследуемую связь. Он показывает насколько  единиц изменится результат при изменении фактора на единицу. Исходя из полученной модели -0,0630, это значит, что при увеличении нагрузки пашни на 1 трактор на 1 га с ухудшением обработки почвы,, урожайность подсолнечника снижается.

   При изучении корреляционной  связи наряду с определением  ее направлением количественного  измерения тесноты изучаемой  связи. Если изучаемая связь  носит линейный характер, то его  теснота измеряется с помощью  линейного коэффициента корреляции.

-0,33

   Линейный коэффициент корреляции  всегда меньше единицы и колеблется  от 0 до 1 при прямой связи и  от 0 до -1, при обратной. Для оценки  тесноты используется следующая  шкала:

0,1 –  0,3 – связь слабая или ее еле заметная;

0,3 –  0,5 – связь умеренная;

0,5 –  0,7 – связь средняя или достаточная;

0,7 –  0,9 – связь тесная и высокая;

0,9 –  0,99 – связь очень тесная или очень высокая.

  Рассчитанный  коэффициент линейной корреляции  говорит о том, что связь между урожайностью подсолнечника и нагрузкой на пашни на 1 трактор умеренная.

   Коэффициент детерминации ч

ч = (-0,33) =0,1089=10,89%

   Следовательно, урожайность подсолнечника  на 10,89% зависит от нагрузки пашни на 1 трактор, и на 89,11% зависит от других факторов.

   Ее экономическая интерпретация  и практическое использование.

   Если линейный коэффициент корреляции  превышает 0,7, то разработанная  экономико-математическая модель  адекватна, то есть в наибольшей степени отвечает экономическим условиям хозяйств анализируемого района и может быть реализована к практическому использованию. В данном случае экономико-математическая модель для  Семелукского района не отвечает экономическим условиям хозяйства и не может быть рекомендована к использованию.

Выводы  и предложения

   Проделанный статистико-экономический анализ производства подсолнечника на примере СХА  имени «Ведуга» Семелукского района Воронежской области,  не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности подсолнечника. Однако имеются резервы увеличения валового сбора подсолнечника за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства.

   В данной работе были проведены основные формы статистического анализа, применены системы статистических показателей. Был рассчитан абсолютный прирост, темп роста - цепной и базисный, темп прироста, средний темп прироста, рассчитаны и проанализированы средние показатели рядов динамики, а так же произведено выравнивание динамики урожайности подсолнечника тремя способами: укрупнением периодов времени, методом скользящей средней и аналитическим выравниванием по уравнению прямой; произведен индексный анализ средней урожайности и валового сбора подсолнечника и проанализированы его результаты; в проектной части был рассмотрен корреляционный анализ – его сущность и основные условия применения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованной литературы

1. Аграрная политика: [Учебное пособие для вузов]/А.Г. Зинченко, В.И. Назаренко, В.В. Шайнис-м.: КолосС, 2004.- 304с.
2. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики: курс лекций./ Б.И. Башкатов.- М.: «ЭКМОС», 2001.-352с. Васильев Д.С. Подсолнечник./ Д.С. Васильев.- М.: Агропромиздат, 1990.-174с.
3. Васютин А.С. Наращивать сборы масличных культур/ А.С.Васютин// Технические культуры. - 1992.-№3-с.2-4.
4. Гришин  А.Ф. Статистика: [Учебное пособие]/ А.Ф. Гришин.- М.: Финансы и статистика, 2003.- 240с.
5. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие /В.М. Гусаров.- М.: ЮНИТИ- Дана, 2002.-463с.
6. Дранищев Н.И. Подзимние посевы подсолнечника./Н.И. Дранищев, Н.В. Решетняк, А.С. Овчаренко//Земледелие-2006-№5 с.18-19. Елесеева И.И. Общая теория статистики: Учебник .- 4-е издание, перераб. и доп./ И.И. Елесеева.-М.: Финансы и статистика,, 2002.-480с.
7. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: учебник./ А.П. Зинченко.–М.: Изд-во МСХА, 1998.-430С.
8. Кошкарев И.А. Гарант экономического роста при производстве подсолнечника./И.А. Кошкарев// Экономика с/х и перерабатывающих предприятий.-2002.-№12- с.1-6.
9. Лукомец В.М. Биопотенциал возделывания масличных культур в России./В.М. Лукомец, Н.И. Боцкарев// Доклады Российской академии с/х наук.,2005.- №2- с.7-10.
10. Минаков И.П. Эффективность производства и переработки подсолнечника./И.П. Минаков, А.В. Пушкин//  Достижения науки и техники АПК- 2000.-№4- С.35-38.
11. Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства/И.А. Минаков, Л.А. Сабетова, Н.И. Куликов.- М.:КолосС, 2004.-328с.
12. Основные показатели с/х в России в январе – июне 2005 года/  Федеральная служба государственной статистики.-2005.- 44с.
13. Попова И.А. Экономика сельского хозяйства: учебник/ И.А. Попова. –М.: Дело и сервис, 2000г.-368с.
14. Рябушкин Т.В. Общая теория статистики/ Т.В. Рябушкин, М.Р. Ефимова, И.М. Ипатова, Н.И. Яковлева. –М.: Финансы и статистика, 1981.- 279с.
15. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально- экономической статистики: Учебник- М.: Финансы и статистика, 1999.-656с.
16. Соболев Е.В. Урожайность масличных культур в ЦЧЗ/ Е.В. Соболев, С.В. Кадыров// Повышение эффективности АПП в условиях современных форм хозяйствования: Тезисный доклад- Воронеж, 1995.-с.50-52.
17. Статистика сельского хозяйства: Учебник / О.П. Замосковский, А.В. Литвинова.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 344с.
18. Сурков И.М. Резервы повышения эффективности сельскохозяйственного производства: Учебное пособие для вузов /И.М. Сурков, В.П. Коротеев.- Воронеж: ВГАУ, 2002.- 229С.
19. Тухина Н.Ю. Развитие региональных рынков подсолнечника и подсолнечного масла/ Н.Ю. Тухина// Аграрная наука- 2006.- №10- с.7-9.
20. Харченко Л.П. Статистика /Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др.- 2-е изд., перераб. и доп. –М.: ИНФРА-М, 2001-384с.