Анализ рядов динамики, индексный анализ, метод статистической группировки

      однородность статистической совокупности;

      достаточное число наблюдений (минимальное число наблюдений должно составлять не менее двадцати пяти);

      в основе корреляционного анализа должны быть положены наибо­лее существенные и независимые друг от друга факторы;

      факторы, используемые при построении корреляционной модели, должны иметь количественное или числовое выражение;

      число факторов должно быть в пять-шесть раз меньше числа единиц изучаемой совокупности.

Статистическое измерение корреляционной взаимосвязи состоит в математическом выражении ее формы в виде уравнения корреляционной зависимости, которое выражает в обобщенном виде зависимость среднего значения результативного признака от факторного признака, и в измерении тесноты зависимости при помощи специальных показателей.

Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ является одним из важнейших методов в статистике, который позволяет количественно измерить влияние различных факторов на результат, измерить тесноту связи и меру воздействия этих факторов на результат.[Ошибка! Источник ссылки не найден.]

4.2. Построение однофакторной корреляционной модели
зависимости продуктивности от денежных затрат на 1 голову

Данные для корреляционно-регрессивного анализа представим в таблице 4.1.

Анализ данных позволяет предположить линейную зависимость между факторным (денежные затраты на 1 голову) и результативным (продуктивность) признаками.

Будем использовать в качестве уравнения связи уравнение прямой:

yх = a0 + a1х, где

ух –теоретическое значение продуктивности за каждый год (ц/га)

а0 и а1 – неизвестные параметры;

х – факторный признак (затраты на 1 голову).

Для нахождения а0, а1 решается система нормальных уравнений:

где n – количество сельскохозяйственных предприятий.

Таблица 4.1. Исходные и расчётные данные построения корреляционно-регрессионной модели продуктивности

Продолжение таблицы 4.1

Составим систему:



Подставим найденные значения параметров а0 и а1 в уравнение прямой и найдём его конкретное выражение:

ух = 238,14 + 10,04 х – уравнение связи

Параметр а1 показывает, что при увеличение затрат на 1 руб., продуктивность увеличится на 10,04 г.

Определим коэффициент корреляции (R) и детерминации (D) по следующим формулам:

             D = R2, где

- данный коэффициент говорит о корреляционной зависимости продуктивности КРС от денежных затрат на 1 голову.

              D = (0,37)2= 0,1369  13,69 % вариации продуктивности КРС обусловлено изменением затрат на 1 голову.

Выводы и предложения

В данной курсовой работе был сделан статистико-экономический анализ производства мяса КРС в Новоусманском районе.

В первой главе мы был сделан анализ валового производства мяса КРС. В результате которого было установлено, что валовое производство мяса за анализируемый период ежегодно увеличивалось на 40 ц или 1,43%. Далее в этой же главе мы рассмотрели динамику продуктивности КРС.

За рассматриваемый период продуктивность КРС увеличивалась 44,25 г или на 31,69 %, о чём свидетельствует анализ рядов динамики.

Метод укрупнения периодов показал тенденцию увеличения продуктивности (207,67; 301,00; 430,67).

Метод скользящей средней показывал неустойчивость в развитии продуктивности.

В результате аналитического выравнивания продуктивности КРС также наблюдается тенденция повышения продуктивности на 39,6 г.

Далее в работе были рассчитаны показатели вариации продуктивности.

Средняя продуктивность составила 219,6 г за 9 лет.

Проведённый во второй главе индексный анализ средней продуктивности  показывает, что средняя продуктивность в отчётном году по сравнению с базисным увеличилась на 0,32 ц или 24,81 %.

На увеличение продуктивности в большей степени оказал влияние такой фактор как изменение структуры произведённой продукции (продуктивность увеличилась на 0,18 ц или 14,2 %).

Индексный анализ валового производства показывает, что валовое производство  в отчётном году по сравнению с базисным годом сократилось на 100527 ц или 29,5 %.

На сокращение валового производства оказал значительное влияние такой фактор как изменение размера поголовья. В результате изменения размера поголовья  валовое производство сократилось на 148282 ц. или 43,51 %.

Далее в работе была сделана группировка районов по денежным затратам на 1 голову.

В результате было получено, что в среднем самый высокий показатель продуктивности 477,02 ц в 1- группе районов, а самый низкий  363,23 ц - в 2-ой группе районов. Самое большое поголовье КРС 1-ой группе районов.

Средняя продуктивность по совокупности районов составила 436,48 ц. Денежные затраты по совокупности районов в среднем составляют 8816,5 руб. на 1 голову.

В результате построения однофакторной корреляционной модели зависимости продуктивности от затрат на 1 голову коэффициент корреляции R = 0,37, который говорит о средней  корреляционной зависимости продуктивности КРС от затрат на 1 голову. Коэффициент вариации мяса КРС равен 13,69%.

Список литературы

1.      Вучков И. и др. Прикладной линейный регрессионный анализ / Пер. с болг. И. Вучков, Л. Бояджиева, Е. Солжов. М: Финансы и статистика, 2003.

2.      Васнев С.А. Статистика. Учебное пособие. http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/index.html?part-009.htm

3.      Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.К. Общая теория статистики. М., 2005.

4.      Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально- экономической статистики, М., 2004.

5.      Иода Е.В., Герасимов Б.И. Статистика. Учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2004. - 104 с.

6.      Теория статистики. Учебник./Под ред. Шмойлова Р. А. 3-е изд., перераб.- М.: Финансы и статистика, 2002

7.      Общая теория статистики: Учебник / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной., 2005.

8.      Елисеева И.И., Юзбашев ММ. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005.

9.      Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М. Статистика: Учебник, М., 2000.

10. Социально-экономическая статистика: Учебник / Под ред. Б.И. Башкатова. М, 2002.

11. Статистика: Учебник / Под ред. Суринова А.Е., М. 2005

12. Теория статистики/ под ред. проф. Г.Л. Громыко. М.:ИНФРА-М., 2005.

13. Экономика и статистика фирм / Под ред. С.Д. Ильенковой. М., 2004.

2

[1] http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/index.html?part-009.htm Васнев С.А. Статистика. Учебное пособие.

[2] Иода Е.В., Герасимов Б.И. Статистика. Учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2004. - 104 с.

[3] Елисеева И.И., Юзбашев ММ. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005.

[4] Елисеева И.И., Юзбашев ММ. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005.

[5] http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/index.html?part-009.htm Васнев С.А. Статистика. Учебное пособие.

[6] Электронные учебники. http://www.gaudeamus.omskcity.com/PDF_library_economic_plus_2.html

Кошевой О.С. Основы статистики: Учебное пособие. - Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2005. - 168 с.