Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон»

ц

• Прирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур вследствие  улучшения структуры посевных площадей составил:

ц

Выявленные изменения урожайности зерновых и зернобобовых культур, структуры посевных площадей  и площадей посевов окажут определенное влияние на величину валового сбора.

В этой связи представляет интерес  индексный анализ валового сбора зерновых и зернобобовых культур, который находится под влиянием трех факторов: урожайность, размер посевных площадей, структура посевных площадей.

Поэтому необходимо вычислить:

• Индекс семенного потенциала( );
• Индекс урожайности отдельных культур( );
• Индекс размера посевных площадей( );
• Индекс структуры посевных площадей( ).

Определим индекс семенного потенциала:

Индекс урожайности отдельных культур рассчитывается по следующей формуле:

или 65,5%

Индекс размера посевной площади  будет равен:

или 84,8%

Найдем индекс структуры посевных площадей:

 

Для проверки рассчитаем произведение трех индексов, которое должно быть равно общему индексу:

3.  Методы статистической группировки и дисперсионного анализа.

1.  Сущность группировки, ее основные методологические аспекты. Задачи и виды группировок, их значение.

Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления аналитических показателей. Группировкой в статистике называется расчленение изучаемого явления на части по существенным признакам. Варьирующими признаками единиц совокупности называются признаки, принимающие разное значение (качественное или количественное) у отдельных единиц совокупности. Каждая единица совокупности характеризуется целым рядом варьирующих признаков.

Атрибутивными называются признаки, которые принимают разное качественное значение, а признаки, которые варьируют количественно, - количественные. Поэтому различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Варьирующие признаки, положенные в основание группировки, называются группировочными признаками. Группы образуются на основании варьирования этих признаков.

Различают простые и комбинированные  группировки. Простая группировка  производится по одному признаку, а  комбинированная – по нескольким. Также выделяют следующие виды группировок:

Методологическая группировка — это разделение исследуемой совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с изучаемыми признаками.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Группировка, выявляющая взаимосвязи  между изучаемыми явлениями и  их признаками, называется аналитической группировкой.[3]

Группировки в статистике решают многие задачи, но все они, в конечном счете, преследуют одну цель – упорядочить, систематизировать первичный статистический материал, разделить его по существенным варьирующим признакам с тем, чтобы подвергнуть его дальнейшему анализу.

Из всех задач, решаемых с помощью группировок, принято выделять три основные:

• разделение всей совокупности на качественно однородные совокупности или выделение социально-экономических типов (типологические группировки);
• изучение состава совокупности по тем или иным признакам (структурные группировки);
• изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности (аналитические группировки).

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).[4]

2.  Аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

С методической точки зрения произвести группировку, значит выполнить ряд  последовательных этапов:

1.Группировочный признак. Сложность изучаемых явлений обуславливает многообразие группировочных признаков. Выбор группировочного признака определяется целью и задачами исследования. Основным требованием к группировочному признаку является его существенность. Группировка может быть произведена только по одному признаку (качественному или количественному) и называться простой. Группировка, проведенная по двум или нескольким признакам, называется комбинированной.

В соответствии с целью данного  курсового проекта была проведена аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов. В качестве группировочного признака использовался показатель нагрузка  пашни на 1 трактор, га., который определяется как отношение площади пашни зерновых и зернобобовых культур к среднему числу физических тракторов.

2.Построение интервального ряда распределения и расчет его характеристик ( и ). Статистическая информация, полученная на основе статистических наблюдений, может быть представлена в хаотическом порядке. С целью выявления закономерности расчета средних величин, показателей вариации построим интервальный ряд распределения.

Ряд распределения - расположение статистических данных в определенном порядке. Ряд распределения может быть построен по качественному (атрибутивному) и количественному (вариационному) признаку.

Построим интервальный ряд распределения:

Построим ранжированный  ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Таблица 6 – Ранжированный ряд распределения предприятий Воронежской области по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

№	7	3	14	25	4	16	15	23	13	2
признак	24	50	73	73	78	81	84	87	94	95
№	10	22	6	24	11	8	1	19	20	5
признак	99	101	111	114	114	123	125	127	130	132
№	12	21	9	17	18
признак	138	155	179	227	247

2)Определим число групп по формуле Стерджесса

i=1+3,22*lg n=1+3,22*lg25=1+3,22*1,2979=5,64»6

3) Определим равный интервал:

i=(Хmax-Xmin)/n=(247-24)/6=37,2 руб.

 

4) Рассчитаем и определим границы групп:

I  24 - 61,2;

II  61,2 -98,4;

III  98,4-135,6;

IV  135,6 -272,8;

V  272,8 -310;

VI 310 -347,2.

 

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

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га	Число хозяйств
I      24-61,2	2
II     61,2-98,4	8
III    98,4-135,6	10
IV   135,6-272,8	5
V    272,8-310	0
VI    310-347,2	0
Итого:	25

Самыми многочисленными являются вторая и третья группы с распределением нагрузки пашни на 1 трактор, га. 61,2-98,4 и 98,4-135,6 га. соответственно (в этих группах находится по 8 и 10 хозяйств), в пятую и шестую не вошло ни одно предприятие. Поэтому целесообразно границы этих групп объединить с близлежащими. В результате получим новые границы групп распределения.

Таблица 7.1. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

 

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га	Число хозяйств
I      до 98,4	10
II     98,4-135,6	10
III    свыше 135,6	5
Итого:	25

 

Таблица 8 - Интервальный ряд распределения по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы распределения	Середина интервал,          x	Число хзяйств, f	X*f	Среднее квадратическое отклонение,
I до 98,4	12	10	120	-21	441	4410
II 98,4-135,6	23	10	230	-10	100	1000
III свыше 135,6	97	5	485	64	4096	20480
итого		25	835			25890

 

 

1)определим средние производственные  затраты на 1га посева зерновых и зернобобовых культур:

      

2)определим дисперсию:

      

3) среднее квадратическое отклонение

4) коэффициент вариации:

Рассчитанные  среднее значение нагрузки на 1 тактор, дисперсия, СКО значительны. Коэффициент вариации 97%. Поэтому средняя величина производственных затрат на 1га посева зерновых и зернобобовых культур нетипична и выборка неоднородна.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Произведенная аналитическая группировка  выявила необходимые связи и  зависимости в возделывании зерна. С повышением производственных затрат на 1 га зерновых культур и улучшается урожайность, то есть увеличение сбора зерна с 1 га. Все это ведет к снижению себестоимости 1 ц зерна. Таким образом аналитическая группировка со всей очевидностью показала обратную зависимость между урожайностью зерновых культур и  ее себестоимостью.

Повышение урожайности зерна приводит к снижению ее трудоемкости и себестоимости 1 ц. зерна, что в свою очередь обуславливает повышение окупаемости затрат.

3. Сущность дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния изучаемого фактора на урожайность зерновых и зернобобовых культур.

Дисперсионный анализ - это математический метод оценки существенности влияния различных факторов, одновременно действующих на результат.

Основной характеристики существенности влияния факторов на результат является показатель, который называется критерием  Фишера или F-критерия. Фактическая величина Fфакт. рассчитывается на основе дисперсионного анализа, а теоретическая Fтеор определяется по таблицам F-критерия при уровне значимости 0,05 (5%). Это значит, что в 5 случаях из 100 фактическое значение критерия Фишера равно теоретическому. В остальных 95 случаях они не совпадают. При этом, если фактическое значение критерия Фишера больше, чем теоретическое, то влияние изучаемого фактора на результат существенно.

В основе дисперсионного анализа лежит правило сложения дисперсий:

s²_общ = s²_фактор+s²_остат,

где s²_общ – общая дисперсия, которая измеряет влияние на результат всех факторов (например, на урожайность окажет влияние количество внесенных удобрений, качество обработки почвы, глубина заделки семян, сроки посева, сроки уборки, качество семян и так далее).

s²_фактор – измеряет влияние на результат только изучаемого фактора, например, влияние на урожайность количества внесенных удобрений.

s²_остат – измеряет влияние на результат всех факторов, кроме изучаемого.

При ограничении каждой из дисперсий  важное значение имеет расчет числа  степеней свободы, то есть числа независимых  отклонений от средней величины.

• Для общей дисперсии число степеней свободы определяется как

N-1,

 где N – число единиц изучаемой совокупности (число предприятий районов)

• Для факторной дисперсии число степеней свободы:

n-1,

где n – число групп.

• Для остаточной дисперсии число степеней свободы определяется как (N-1)-(n-1)

Если требуется определить существенность влияния на результат только одного фактора, то строится однофакторно-дисперсионный анализ.

Если требуется определить существенность влияния на результат 2,3 и более  факторов, то строится многофакторно-дисперсионный комплекс.