Экономико-статистический анализ производства зерна

Автор: Пользователь скрыл имя, 18 Сентября 2011 в 23:08, курсовая работа

Описание работы

Целью курсовой работы является выявление факторов влияющих на урожайность зерновых, как положительных, так и отрицательных, путей уменьшения влияния неблагоприятных факторов. При этом чтобы более точно определить закономерности, складывающиеся в развитии урожайности, мы проведем анализ при помощи динамических рядов.

Содержание

Введение
1. Задачи и назначение статистики урожая и урожайности:
1.1. Понятие об урожае и урожайности и их показатели.
2. Способы определения урожая и урожайности.
3. Рост урожайности культур, применение удобрений, орошение.
2. Организационно – экономическая характеристика Тверской области:
2.1. Природно-климатические условия.
2.2. Организационно-экономическая характеристика области.
3. Экономико-статистический анализ урожая и урожайности зерновых:
3.1. Укрупнение периодов для определения суммарного эффекта интенсификации.
3.2. Сопоставление параллельных рядов изменения урожайности и основных факторов интенсификации земледелия.
3.3. Группировка лет, отличающихся метеорологическими условиями.
3.4. Корреляционно-регрессионный анализ для определения степени влияния внесения удобрений на урожайность.
3.5. Корреляционно-регрессионный анализ для определения степени влияния метеорологических условий и агротехники на урожайность.
3.6. Исчисление показателей колеблемости (устойчивости) урожайности во времени.
3.7. Составление картограммы распределения урожайности по территории области за 2000 год.
3.8. Анализ динамики урожайности.
Выводы и предложения.
Список литературы.

Работа содержит 1 файл

Рябинина стат.doc

— 557.00 Кб (Скачать)
 
 

   Наиболее высокая урожайность в восточной части области, самая низкая – в юго-западной. Следовательно, в восточных районах области качество почв, метеорологические условия и уровень интенсификации значительно выше чем в районах, находящихся на юго-западе области. Различия в уровне урожайности колеблются от 1,7-4,4 до 9,8-12,5 центнеров с гектара.

      3.8. Анализ динамики  урожайности. 

    Явления общественной жизни, изучаемые социально  – экономической статистикой, находятся  в непрерывном изменении и  развитии. С течением времени - от месяца к месяцу, от года к году – изменяется численность населения и его состав, объем производимой продукции, уровень производительности труда и т.д. по этому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – в динамике. Эту задачу статистика решает путем построения и анализа рядов динамики.

    Ряд динамики – это ряд числовых значений статистического показателя, расположенных в хронологической последовательности. Каждое числовое значение показателя, характеризующее величину, размер явления, называется уровнем ряда. Кроме уровней, каждый ряд динамики содержит указания о тех моментах либо периодах времени, к которым относятся уровни.

    При подведении итогов статистического  наблюдения получают абсолютные показатели двух видов. Одни из них характеризуют состояние явления на определенный момент времени: наличие на этот момент каких - либо единиц совокупности или наличие того или иного объема признака. Величину таких показателей можно определить непосредственно только по состоянию на тот или иной момент времени, а потому эти показатели и соответствующие ряды динамики и называют моментными.

    Другие  показатели характеризуют итоги  какого – либо процесса за определенный период (интервал) времени(сутки, месяц, квартал, год). Величину этих показателей можно подсчитать только за какой – либо интервал (период) времени. По этому такие показатели и ряды их значений называются интервальными.                                                                  (№ 5, с 85)

    Из  различного характера интервальных и моментных абсолютных показателей  вытекают некоторые особенности (свойства) уровней соответствующих рядов  динамики. В интервальном ряду величина уровня, представляющего собой итог какого – либо процесса за определенный интервал времени, зависит от продолжительности этого периода (длины интервала).при прочих равных условиях, уровень интервального ряда тем больше, чем больше длина интервала, к которому этот уровень относится.

    В моментных же рядах динамики, где  тоже есть интервалы – промежутки времени между соседними в ряду датами, - величина того или иного конкретного уровня не зависит от продолжительности периода между соседними датами.

    Иногда  путем последовательного сложения уровней интервального ряда за примыкающие друг к другу интервалы времени строится ряд нарастающих итогов, в котором каждый уровень представляет собой итог не только за данный период, но и за другие периоды, начиная с определенной даты. Такие нарастающие итоги нередко приводят в отчетах предприятия.

    При суммировании уровней моментного ряда одни единицы совокупности войдут в  итог дважды, другие – большее число  раз. Поэтому суммирование уровней  моментного ряда динамики само по себе не имеет смысла, так как получающиеся при этом итоги лишены самостоятельной экономической значимости.

    Выше  речь шла о рядах динамики абсолютных величин, являющихся исходными, первичными. Могу быть построены так же ряды динамики, уровни которых являются относительными и средними величинами. Они так же могут быть либо моментными либо интервальными.

    При анализе динамики используются различные  показатели и методы анализа как  элементарные, более простые, так  и более сложные, требующие соответственно применения более сложных разделов математики.

    Простейшими показателями являются:

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

Расчет  этих показателей основан на сравнении  между собой уровней ряда динамики. При этом уровень с которым  производится сравнение, называется базисным, так как он является базой сравнения.

   Если  каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

   Абсолютный  прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный  прирост равен разности между сравниваемыми уровнями и измеряется в тех же единицах, что и эти уровни:

                     D=yi – yi-t

    D — абсолютный прирост за t единиц времени.

    yi —сравниваемый уровень, а i - его либо     хронологический, либо порядковый номер в ряду динамики..  

    yi-t —базисный уровень, а i-t – его номер.

     —  продолжительность периода, за который делается расчет. 

    Если  за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной абсолютный прирост  равен: 

    D=yi – yi-1 

    Абсолютный  прирост за единицу времени измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня.

    Цепные  и базисные абсолютные приросты связаны  между собой: сумма последовательных цепных приростов равна соответствующему базисному приросту, т.е. общему приросту за весь период.

    Более полную характеристику прироста можно  получить в том случае, когда абсолютные величины дополняются относительными. Относительными показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста, характеризующие интенсивность процесса роста. 

    Темп  роста (Тр) показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень: 

    Тр=yi/y1

    Если  за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной темп роста равен:

      Тр=yi/yi-1

    Как и другие относительные величины, темп роста может быть выражен не только в форме коэфициента (простого отношения уровней) но и в процентах:

    Тр(%)=Тр*100% 

    Как и абсолютные приросты, темпы роста  для любых рядов динамики сами по себе являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток времени.

    Между цепными и базисными темами роста, выраженными в форме коэфициентов, существует определенная взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному  темпу роста за весь соответствующий  период.  

    Темп  прироста (Тпр) характеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению к базисному уровню:  

Тпр=Δ/yi-t

Тпрр-1

Тпр —темп прироста за t единиц времени, остальные обозначения прежние.

    Выраженный  в процентах темп прироста, показывает, на сколько процентов увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, принятым за 100%. 

                             Тпр(%)=Тр(%)-100%

    Следовательно, темп прироста всегда на единицу (или  на 100%) меньше соответствующего темпа  роста.

    При анализе темпов развития никогда  не следует упускать из виду, какие абсолютные величины – уровни и абсолютные приросты – скрываются за темпами роста и прироста. Нужно в частности иметь в виду, что при снижении (замедлении) темпов роста и прироста абсолютный прирост может возрастать.

    Так же используется такой показатель как абсолютное значение 1% прироста (А):

                              А=Δ/Тпр(%)

    А= yi-t/100

    Графически  динамика явлений наиболее часто  изображается в виде столбиковых  и линейных диаграмм. Применяются  и другие формы диаграмм – фигурные, квадратные, секторные и т.п.                              (№ 3, с 166 – 186) 

    Таблица 16.

    Показатели  динамики урожайности зерновых.

Года  Урожай-

ность,

Ц с 1 га

Абсолютный  прирост Темп  роста,% Темп  прироста Абсолютное  значение 1% прироста
ц б ц б ц б
1993 11,4 --- --- --- --- --- --- ---
1994 16,7 5,3 5,3 146 146 46 46 0,11
1995 14,4 -2,3 3 86 126 -14 26 0,16
1996 9,1 -5,3 -2,3 63 79 -37 -21 0,14
1997 14,7 5,6 3,3 161 128 61 28 0,09
1998 15,1 0,4 3,7 102 132 2 32 0,2
1999 9,2 -5,9 -2,2 60 80 -40 -20 0,15
2000 11,9 2,7 0,5 129 104 29 4 0,09
2001 13,0 1,1 1,6 109 114 9 14 0,12
2002 14,2 1,2 2,8 109 124 9 24 0,13
2003 11,2 -3 -0,2 78 98 -22 -2 0,13
2004 13,0 1,8 1,6 116 114 16 14 0,11
2005 11,2 -1,8 -0,2 86 98 -14 -2 0,12
2006 9,3 -1,9 -2,1 83 81 -17 -19 0,11
2007 3,0 -6,3 -8,4 32 26 -68 -74 0,09
2008 10,6 7,6 -0,8 353 92 253 -8 0,03
2009 12,5 1,9 1,1 117 109 17 9 0,11
 

    Динамика  урожайности зерновых. 

Рис. 4. Динамика урожайности зерновых. 
 

    Тенденция развития. 

    Одна  из важнейших задач анализа динамики – выявление и количественная характеристика основной тенденции развития.

    Под тенденцией понимается общее направление  к росту, снижению или стабилизации уровня явления с течением времени. Основную тенденцию можно представить  либо аналитически – в виде уравнения тренда, либо графически.

    В статистике используются различные  приемы и способы выявления и  характеристики основной тенденции– и элементарные, и более сложные.

    Укрупнение  интервалов. Этот способ заключается в переходе от интервалов менее продолжительных к более продолжительным. При укрупнении интервалов число членов динамического ряда сильно сокращается, в результате чего движение уровня внутри укрупненного интервала выпадает из поля зрения. В связи с этим для выявления основной тенденции и более детальной его характеристики используется сглаживание ряда с помощью скользящей средней – вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, а затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее начиная с третьего и т.д. таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по временному ряду от его начала к концу. Отсюда и название – скользящая средняя. Однако скользящая средняя не дает аналитического выравнивания тренда.

    Аналитическое выравнивание ряда динамики позволяет получить аналитическую модель тренда. Это метод основан на моделировании динамического ряда. При этом уровни динамики рассматриваются как функция от времени:

                                                          

Ŷt = f(t)

    В зависимости от характера динамического ряда, его функция может быть представлена уравнением прямой или кривой. Для того что бы правильно подобрать то или иное уравнение к данному динамическому ряду используется метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней, наиболее эффективным является графический метод.

    Если  предварительный анализ показал, что  уровни динамики в среднем снижаются  на одинаковую величину, то данный аналитический  ряд моделируется уравнением прямой     
 

Информация о работе Экономико-статистический анализ производства зерна