Экономико-статистический анализ и пути повышение эффективности производства подсолнечника

 

Данные таблицы 2.7 характеризуют ранжированный  ряд хозяйств области в порядке, в котором единицы совокупности размещены в порядке увеличения урожайности подсолнечника.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 2.8

Подсчет групповых  и общих итогов

Показатели	Производство продукции, ц	Убранная плошадь,  га	Выручка, тыс.грн.	Себестоимоть реализации тыс.грн.	Урожайность, ц/га	Окупаемость, %
Всего по группе 1	45291	4930	4296,6	2988,2	х	х
В среднем по группе 1	х	х	х	х	8,90	129,63
Всего по группе 2	192641,2	12521	22653,4	23366,8	х	х
В среднем по группе 2	х	х	х	х	14,35	133,53
Всего по группе 3	103256	5439	11599,9	8848	х	х
В среднем по группе 3	х	х	х	х	18,96	130,67
Всего по группе 4	63074	2934	5441,7	3864	х	х
В среднем по группе 3	х	х	х	х	21,43	137,77
Всего по группе 5	99960	3834	7922,8	4534,5	х	х
В среднем по группе 5	х	х	х	х	26,35	193,28

 

Подсчет групповых  и общих итогов является последним  этапом группирования хозяйств по уровню урожайности, на котором мы распределяем хозяйства по группам.

 

 

 

Таблица 2.9

Зависимость окупаемости затрат от урожайности сельскохозяйственных предприятий Луганской области

Группы предприятий  по урожайности ц/га	Колличество предприятий	Средняя урожайность, ц/га	Средняя окупаемость  затрат, %
1	7	8,9	129,63
2	8	14,35	133,53
3	8	18,96	130,67
4	4	21,43	137,77
5	3	26,35	193,28
В среднем	6	17,99	144,97

 

Таким образом, в результате группирования 30 хозяйств Луганской области, была выявлена зависимость  между уровнем урожайности зерновых и уровнем окупаемости. После  расчета этих двух показателей были выделены 5 групп, в которых мы рассчитали среднюю урожайность и окупаемость, после чего оказалось, что уровень окупаемости зависит напрямую от  урожайности предприятия.

Если говорить конкретнее о каждой группе, то в  первую группу вошло 7 предприятий со средним уровнем урожайности 8,9ц/га и уровнем окупаемости 129,63%. Во второй группе средняя урожайность получилась   14, 35ц/га, а окупаемость 133,53%, куда вошло 8 хозяйств. В третьей группе получилась средняя урожайность 18, 96ц/га и окупаемость 130,67%, куда также вошло 8 предприятий. В четвертую группу вошло 4 хозяйства, где уровень урожайности составил 21,43ц/га и уровень средней окупаемости 193,28%. И в пятой, последней группе, у нас получилось 3 предприятия со средним уровнем урожайности 17,99ц/га и уровнем окупаемости 144, 97%. Наше предприятие «Вариант 3» вошло во вторую группу. Урожайность хозяйства составила 12,68ц/га, что на 1,67ц/га меньше средней, и окупаемость 158,52%, что значительно отличается от среднего уровня окупаемости по группе.

 

2.3 Динамика  урожайности зерновых культур  в хозяйстве

 

Все природные  и общественные явления находятся  в постоянном движении и развитии. Исследование процесса развития явлений  – это одно и з наиболее важных заданий экономико-статистического  анализа. Процесс развития явления во времени называют динамикой, а статистические величины, характеризующие состояние и изменение явлений во времени - рядами динамики. Построение и анализ рядов динамики дают возможность выявить закономерности развития явлений и выразить  их в цифрах. Ряд динамики является основой анализа и прогнозирования социально-экономического развития. [3 с.237]

Чтобы как можно  более точно проанализировать характер развития явления, используют такие  показатели:

• абсолютный прирост;
• темп роста;
• темп прироста;
• абсолютное значение 1% прироста.

Эти показатели определяются сравнением уровней ряда динамики. При этом уровень с которым  производится сравнение, называется базисным, так как он является базой сравнения, а если каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными.

Абсолютный  прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным:

У_ср – сравниваемый уровень

У_баз – уровень базисный

 

Темп прироста показывает во сколько раз сравниваемый уровень больше или меньше базисного:

 

Темп прироста показывает нам на сколько процентов  сравниваемый уровень больше или  меньше базисного:

 

Абсолютное  значение одного процента прироста:

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 2.10

Показатели  ряда динамики урожайности зерновых культур

 

Года	Урожайность, ц/га	Абсолютный прирост, ц/га		Коэффициент роста		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста
		цепн.	баз.	цепн.	баз.	цепн.	баз.	цепн.	баз.
2001	19,31
2002	21,55	2,24	2,24	1,12	1,12	112	112	12	12	0,19
2003	20,18	-   1,37	0,87	0,94	1,05	94	105	-6	5	0,23
2004	20,22	0,04	0,91	1,00	1,05	100	105	0	5	-
2005	19,21	-   1,01	-0,10	0,95	0,99	95	99	-5	-1	0,20
2006	18,92	-   0,29	-0,39	0,98	0,98	98	98	-2	-2	0,15
2007	18,58	-   0,34	-0,73	0,98	0,96	98	96	-2	-4	0,17
2008	18,63	0,05	-0,68	1,00	0,96	100	96	0	-4	-
2009	12,67	-   5,96	-6,64	0,68	0,66	68	66	-32	-34	0,19
Среднее значение	18,81	-0,83		0,95		95		-5		0,166

Анализ данной таблицы показал, что средняя урожайность зерновых составила 18,81 за период с 2001 по 2009 год. Средний абсолютный прирост составляет -0,83, который показывает, изменение абсолютной скорости роста (или снижения) уровня, в каждом году изменение происходит на -0,83 Средний коэффициент роста показывает, что по сравнению с 2001 годом в 2009 году коэффициент роста увеличилась в среднем в 0,95 раза или составил 95%. Средний темп прироста показал, что уровень по сравнению с базисным уменьшился на -5. На каждый 1% повышения абсолютного прироста приходится 0,21 повышения абсолютного прироста.

Выравнивание  ряда динамики формируется как под  действием постоянно действующих  факторов, связанных с интенсификацией  производства, так и под влиянием случайный причин за определенный период. Важным заданием статистического анализа рядов динамики является количественная характеристика основных тенденций развития общественно-экономических явлений.  Закономерности развития в рядах динамики определяют абстрагированием от случайных изменений исследуемых признаков. Для этого статистика использует такие способы:

• укрупнения периодов;
• способ скользящей средней;
• выравнивание относительно среднего абсолютного прироста;
• выравнивание по коэффициенту роста;
• способ наименьших квадратов.

Для анализа нашего ряда динамики, мы используем способ наименьших квадратов. Суть этого метода заключается в нахождении такой математической линии, координаты точек которой были наиболее близкими к фактическим значениям ряда динамики. Наиболее уместным для выравнивания является прямая линия:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 2.11

Сглаживание урожайности  зерновых культур с помощью способа  наименьших квадратов

Года	Фактическая урожайность, ц/га	Номер года	Квадрат номера года	Полученная  урожайность на номер года	Выровненная урожайность, ц/га
	y	t	t	ty	y=a+at
1	19,31	1	1	19,31	13,06
2	21,55	2	4	43,1	12,39
3	20,18	3	9	60,54	11,73
4	20,22	4	16	80,88	11,07
5	19,21	5	25	96,05	10,41
6	18,92	6	36	113,52	9,74
7	18,58	7	49	130,06	9,08
8	18,63	8	64	149,04	8,42
9	12,67	9	81	114,03	7,75
Сумма	169,27	45	285	806,53	93,65

 
Для расчета параметров и строим систему уравнений:

Итоговые данные таблицы 2.11 перенесем в систему  уравнений:

Каждый коэффициент  уравнения разделим на коэффициент  за а₀:

От второго  уравнения отнимаем первое:

Отсюда, а₁=-0,45

Значение а₁ подставим в одно из предыдущих уравнений и вычислим значение а₀:

, а₀=21,05

Уравнение прямой линии, характеризующее динамику, имеет  такой вид:

График 2.1

 

 

Ряд 1 –урожайность зерновых культур за 9 лет;

Ряд 2 –выровненная урожайность зерновых культур за 9 лет с помощью наименьших квадратов.

На данном графике  мы графически показали урожайность  и выровненную урожайность зерновых культур за 9 лет.

 

2.4 Корреляционно-регрессионный  анализ изменения урожайности  зерновых культур

 

Все явления, которые  существуют в природе и обществе, находятся взаимозависимости и  взаимообусловленности.  Так в  нашем случае, окупаемость напрямую зависит от уровня урожайности. Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего зависимость явлений от определяющих его факторов. [3, с.195]

Факторным признаком  была принята урожайность зерновых культур, а результативным – окупаемость  затрат. В зависимости от формы  связи между факторными и результативными  признаками выбирают тип математической модели. Прямолинейную форму определяют по уровню прямой линии:

Таблица 2.12

Исходные и  расчетные данные для вычисления параметров корреляционного уравнения

Номер и название предприятия	у	х	ху	у2	х2
1.Вариант  3	12,68	158,52	2 010,03	160,78	25 128,59
2.Вариант 4	16,17	82,66	1 336,61	261,47	6 832,68
3.Вариант 33	21,36	118,75	2 536,50	456,25	14 101,56
4.Вариант 37	21,45	185,32	3 975,11	460,10	34 343,50
5.Вариант 32	18,38	98,84	1 816,68	337,82	9 769,35
6.Вариант 14	9,2	118,53	1 090,48	84,64	14 049,36
7.Вариант 112	19,16	93,85	1 798,17	367,11	8 807,82
8.Вариант 44	16,76	155,01	2 597,97	280,90	24 028,10
9.Вариант 119	7,56	99,61	753,05	57,15	9 922,15
10.Вариант 50	9	112,35	1 011,15	81,00	12 622,52
12.Вариант 47	20,83	92,72	1 931,36	433,89	8 597,00
13.Вариант 15	8,57	98,66	845,52	73,44	9 733,80
14.Вариант 36	19,18	118,94	2 281,27	367,87	14 146,72
15.Вариант 13	30,44	267,32	8 137,22	926,59	71 459,98
16.Вариант 25	9,06	148,46	1 345,05	82,08	22 040,37
17.Вариант 18	18,77	171,76	3 223,94	352,31	29 501,50
18.Вариант 24	15,03	143,07	2 150,34	225,90	20 469,02
19.Вариант 17	23,36	172,91	4 039,18	545,69	29 897,87
20.Вариант 11	14	121,96	1 707,44	196,00	14 874,24
21.Вариант 10	22,08	154,29	3 406,72	487,53	23 805,40
22.Вариант 19	18,59	132,41	2 461,50	345,59	17 532,41
23.Вариант 16	8,08	89,39	722,27	65,29	7 990,57
24.Вариант 49	15,41	131,93	2 033,04	237,47	17 405,52
25.Вариант 53	18,9	163,43	3 088,83	357,21	26 709,36
26.Вариант 38	19,75	147,58	2 914,71	390,06	21 779,86
27.Вариант 39	25,25	139,62	3 525,41	637,56	19 493,74
28.Вариант 56	12,33	184,75	2 277,97	152,03	34 132,56
29.Вариант 3	10,85	240,42	2 608,56	117,72	57 801,78
29.Вариант 34	18,98	118,56	2 250,27	360,24	14 056,47
30.Вариант 12	12,45	90,32	1 124,48	155,00	8 157,70
Итого	493,63	4 151,94	71 000,81	9 056,71	629 191,53