Экономико-статистического анализа финансовых результатов продукции животноводства

Таблица 5 – Состав и структура  затрат на производство с.-х. продукции

Элементы затрат	Зуевский район		Котельнический район
	тыс. руб.	% к итогу	тыс. руб.	% к итогу
Оплата труда с отчислениями на социальные нужды	92498	14,8	88400	24,6
Материальные затраты	484840	77,7	245705	68,5
Амортизация основных средств	39118	6,3	21980	6,3
Прочие затраты	7367	1,2	2085	0,6
Итого затрат по основному  производству	623823	100,0	358170	100,0

 

Как видно из таблицы 5, затраты  хозяйств Зуевского района выше, чем  у Котельничского. Наибольший удельный вес в затратах на производство с.-х. продукции занимают материальные затраты  в Зуевском  районе и составляют 77,7%, в Котельническом районе они  составляют 68,5%. А наименьший удельный вес наблюдается по статье «прочие  затраты» как в Зуевском, так и  в Котельническом районах и составляет 1,2% и 0,6% соответственно.

Обобщающую оценку результатов  производственно-финансовой деятельности предприятий дадим на основе таких  показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность продаж, представленных в таблице 6.

 

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий

Показатель	В среднем
	По районам области		По совокупности
	Зуевский район	Котельнический район
Приходится на 1 предприятие, тыс. руб.: - полной себестоимости  с.-х. продукции	39932	23651	31791,5
- выручки от продаж	50350	23115	36732,5
- прибыли (+), убытка (-)	10418	-535	4941,5
Окупаемость затрат, руб.	1,26	0,97	1,115
Рентабельность продаж, % - с учетом субсидий - без учета субсидий	20,7 23,5	-0,23 1,76	10,235 12,63

По данным таблицы 6 видим, что предприятия Зуевского района работают с прибылью (+10418 тыс. руб.), а предприятия Котельничского района наоборот с убытками (-535 тыс. руб.), отсюда окупаемость затрат выше в Зуевском районе и составляет 1,26 руб. Рентабельными  являются предприятия Зуевского  района, там рентабельность продаж составляет 23,5% без учета субсидий, тогда как в Котельничском  районе этот показатель 1,76%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.Обоснование  объема и оценка параметров  статистической совокупности

 

2.1 Обоснование объема выборочной совокупности

 

Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического  исследования, необходимо учитывать  при определении необходимой  численности выборки. В исследуемую  совокупность полностью включим  хозяйства двух районов, в нашем  случае Котельнический и Зуевский районы, центральной зоны Кировской области. Однако различия между ними остаются существенными. Фактический размер предельной ошибки выборки определяется по формуле:

где: t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p = 0,954, t = 2);

       V – Коэффициент вариации признака.

Результаты расчета представлены в таблице 7.

Таблица 7 – Расчет фактической  величины предельной ошибки и необходимой  численности выработки

Показатель	Фактические значения			Необходимая численность  выработки при  max =13,75%
		V, %	,%
Удой молока от одной коровы	40,598	29,61	12,09	19
Поголовье коров, тыс.гол.	0,427	?	40,15	?
Себестоим. 1 ц молока	0,628	41,4	16,9	38

Для того чтобы рассчитать выше представленные показатели, воспользуемся  данными из приложения 1 и следующими формулами:

 

         

 

            Как известно, совокупность является  однородной при коэффициенте  вариации  . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 23 хозяйствам ( n = 24 ) и составит:

 

В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 13,5%, т.е.

где: V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально  допустимую величину предельной ошибки выборки по двум показателям, необходимо отобрать от 17 до 39 хозяйств. А для  того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 24 единицам, вариация характеризующих  признаков должна быть не более 33%.

2.2 Оценка параметров и  характера распределения статистической  совокупности

Для выявления основных свойств  и закономерностей статистической совокупности начнем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков, в данной работе это признак – затраты  на 1 корову.

Рассмотрим порядок построения ряда распределения 24 хозяйств области  по затратам на 1 корову.

Так как данный признак  изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

1. Составляем ранжированный  ряд  распределения хозяйств  по удою молока от 1 коровы, т.е.  располагаем их в порядке возрастания  по данному признаку (руб.):16,33;17,98; 24,25; 26,42; 31,50; 33,84; 35,28; 35,75; 37,15; 37,71; 39,67; 41,12; 41,53; 41,67; 42,24; 42,50; 46,75; 47,29; 47,85; 48,77; 55,01; 60,40; 60,87; 62,46.

2. Определяем количество  интервалов по формуле:

k = 1+3,322 lg N,

    где N – число единиц совокупности.

                При N = 24,  lg 24 = 1,380         k = 1+3,322 ^.  1,380 = 5,58 ~ 6

3. Определяем шаг интервала:

h =

      где х_max и x_min - наибольшее и наименьшее значение                группировочного признака;

               k – количество интервалов.

  4. Определяем границы  интервалов.

Для  этого х_min = 16,33 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: х _min  + h = 16,33+ 7,69 = 24,02. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 24,02 + 7,69 = 31,71.

Аналогично определяем границы  остальных интервалов.

5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и оформляем в виде таблицы.

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по выручке  на 1 голову коровы

 

Группы хозяйств по себестоимости 1 ц молока	Число хозяйств
16,33-24,02	3
24,02-31,71	3
31,71-39,4	4
39,4-47,09	7
47,09-54,78	3
54,78-62,46	4
итого	24

 

Рисунок 1 – Гистограмма  распределения хозяйств по удою молока от 1 коровы.

Для  того, чтобы выявить  характерные черты, свойственные ряду распределения единиц, используем следующие  показатели.

1) Определим среднюю арифметическую, моду и медиану признака для  характеристики центральной тенденции  распределения.

• Средняя величина признака определяется по формуле средней взвешенной:

 

В интервальных рядах в  качестве вариантов (x_i)  будем использовать серединные значения интервалов.

• Мода – наиболее часто встречающееся значение признаков, может быть определена по формуле:

,

где x_mo – нижняя граница модального интервала;

      h – величина интервала;

      - разность между частотой модального и домодального интеравала;

      - разность между частотой модального и послемодального интеравала.

 

• Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:

,

где:  x_me – нижняя граница медиального интервала;

         h – величина интервала;

        - сумма частот распределения;

        - сумма частот домедиальных интервалов;

        - частота медиального интервала.

2) Определим размах вариации, дисперсии, среднее квадратическое  отклонение, коэффициент вариации  для характеристики меры рассеяния  признака.

• Размах вариации составит: R = x_max - x_min = 62,46-16,33=46,13
• Дисперсия определяется по формуле:

- это найдено  ранее

• Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
• Для определения коэффициента вариации используем формулу:

3)Для характеристики формы  распределения используем коэффициенты  асимметрии(A_s) и эксцесса(E_s):

 

 

 

Таблица 9 – Расчетные  данные для определения показателей  вариации, асимметрии и эксцесса.

Серединное значение интервала  удоя от 1 коровы, ц. (xi)	Число хозяйств (fi)	Отклонения от х=40,02 (ц)
20,175	3	-19,845	1181,472	-23446,31	1395876
27,865	3	-12,155	443,232	-5387,48	196454,6
35,555	4	-4,465	797,444	-3560,59	635916,93
43,245	7	3,225	72,804	234,79	5300,42
50,935	3	10,915	357,412	3901,15	127743,33
58,62	4	18,6	1382,84	25720,82	1912246,4
Итого	24	х	4235,2	-2537,62	4273534,6

           

Так как А_s < 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию, о которой так же можно судить на основе следующего неравенства:

М₀ > M_e > .

        

  Так как Еs > 0, распределение является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением.

           Определим, подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону  нормального распределения, для  этого проверяем статистическую  гипотезу о существенности различия  частот фактического и теоретического (нормального распределения). Для  проверки таких гипотез используем  критерий Пирсона ( ), фактическое значение которого определяем по формуле: