Статистико-экономический анализ реализации продукции сельского хозяйства

Прирост массы прибыли  увеличился на 674,65тыс. руб. в расчете на 100 га с/х. угодий  по сравнению с 1  группой в основном произошел за счет повышения цен на реализованную продукцию (в среднем в 3,1 раз). Это позволило увеличить массу прибыли на 319,26  тыс. руб. в расчете на 100 га с.х. угодий.  

Глава 3. ФАКТОРНЫЙ  АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТИВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ  ПО ТИПАМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

3.1. Анализ влияния отдельных факторов на производство продукции сельского хозяйства с помощью комбинационной группировки

 

На результаты реализации продукции оказывает  влияние комплекс факторов, наиболее существенными являются факторные  признаки, характеризующие уровень  интенсивности производства.

Методика  проведения двухфакторной группировки  следующая: исходную совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а затем уже в рамках определенных групп выделяют подгруппы по другому признаку. Действуют таким образом, чтобы выделенные группы отличались только по величине группировочного признака, то есть другие условия, влияющие на результат должны быть выровнены.

Исходные  данные для комбинационной группировки  представлены в таблице 3.1.

Таблица 3.1. Исходные данные

	Стоимость  валовой продукции  сельского хозяйства на 100 га сельхозугодий,тыс. руб.	обеспеченность работниками, чел	Коэффициент распахонности, %
		х1	х2
1	947,93	1	0,71
2	1926,32	5	0,73
3	1627,47	3	0,74
4	1324,90	3	0,76
5	1018,40	2	0,77
6	303,68	2	0,78
7	1248,85	3	0,79
8	1420,31	2	0,79
9	460,77	1	0,80
10	963,60	2	0,81
11	2742,65	3	0,84
12	1638,04	3	0,85
13	1494,51	4	0,86

 

                                                               Продолжение таблицы 3.1

14	1362,33	1	0,86
15	1882,02	3	0,87
16	2020,68	5	0,87
17	2011,85	3	0,89
18	2907,48	5	0,89
19	2386,11	5	0,90
20	2289,55	3	0,92
21	1802,13	2	0,92
22	1691,32	2	0,93
23	1914,94	3	0,93
24	2145,83	2	0,94
25	1100,06	1	0,94
26	5487,17	3	0,97
27	1911,45	4	0,97
28	2553,48	3	1,00
29	2983,65	6	1,00

Выделим три группы по коэффициенту распахонности, после этого каждую из них разделим еще на две подгруппы по количеству работников на 100 га сельскохозяйственных угодий (до 3 человек и свыше 3 человек). Разделим все хозяйства по выделенным группам и подгруппам, подсчитаем по каждой из них выход валовой продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий и представим данные в таблице 3.2.

Таблица 3.2. Влияние затрат и количества работников на валовой выход  продукции в сельском хозяйстве на 100 га с.-х. угодий

Группы по коэффициенту распахонности	Подгруппы по числу работников на 100 га с/х угодий, чел.		В среднем
	1. До 3	2. Свыше 3 или равное 3
1. До 0,81	852,4	1626,2	1124,2
2. 0,84-0,92	1582,2	2152,5	2048,8
3. Свыше 0,92	1645,7	2970,1	2473,5
В среднем	1360,1	2249,6	1882,2

Изучим  сначала влияние на стоимость валовой продукции распахонности пашни на 100 га сельскохозяйственных угодий при фиксированном значении другого признака – количества работников на 100 га сельскохозяйственных угодий.

Наблюдается увеличение стоимости  валовой продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий как в подгруппе с количеством  работников до 3 человек (на 852,4 тыс.руб.), так и в подгруппе с количеством человек больше 3 (на 1626,2 тыс.руб.).

При взаимодействии обоих факторов стоимость валовой продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий увеличивается на 2152,5-1582,2=570,3 тыс. руб., на 1626,2-852,4=773,8тыс. руб. и на 2970,1-1645,7=1324,4 тыс. руб., то есть увеличение коэффициента  на 100 га сельскохозяйственных угодий в совокупности с ростом числа работников в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий дает результат выше.

3.2. Определение  взаимодействия факторов и результативного  признака с помощью корреляционно  – регрессионного анализа

 

Для того, чтобы выявить силу связи между  результатом (стоимость валовой продукции сельского хозяйства на 100 га сельскохозяйственных угодий) и оказывающими влияние на результат факторами (коэффициентом распахонности и числом работников на 100 га сельскохозяйственных угодий)

Перед проведением  анализа необходимо проверить тесноту  связи признака с каждым из факторов и факторов друг с другом, для  чего составляется матрица парных коэффициентов  корреляции. Если наблюдается явление  мультиколлинеарности (то есть признаки-факторы  связаны между собой теснее, чем  с признаком-результатом), то выбранные  факторы не подходят для построения модели.

Условие отсутствия мультиколлинеарности факторов заключается в одновременном  выполнении неравенств:

r12< r01

 

r12< r02,

 

 

где - коэффициенты парной корреляции первого фактора с результативным признаком;

 

r12 –  коэффициент парной корреляции  между факторами.

Таблица 3.2. Матрица парных коэффициентов корреляции

	Стоимость  валовой  продукции сельского хозяйства  на 100 га сельхозугодий,тыс. руб.	обеспеченность  работниками, чел	Коэффициент распахонности, %
Стоимость  валовой продукции  сельского хозяйства на 100 га сельхозугодий,тыс. руб.	1
обеспеченность работниками, чел	0,52	1,00
Коэффициент распахонности, %	0,57	0,27	1

Расчеты выполнены в программе Excel с использованием инструмента Анализ данных – корреляция.

В нашем слабая   коррелированность факторов. Поэтому можно сделать заключение об отсутствии коллинеарности факторов.

Таблица 3.3.. Регрессия

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,68
R-квадрат	0,47
Нормированный R-квадрат	0,43
Стандартная ошибка	729,74
Наблюдения	29
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	12198815	6099407	11,4537	0,0002709
Остаток	26	13845713	532527,4
Итого	28	26044528
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%
Y-пересечение	-3702,36	1452,15	-2,55	0,02	-6687,29
Переменная X 1	290,80	110,20	2,64	0,01	64,27
Переменная X 2	5436,43	1736,16	3,13	0,00	1867,71

 

Мы получили модель множественной линейной связи следующего вида (натуральный вид): ỹ =-3702,36+290,8х .

Множественный коэффициент корреляции свидетельствует  о сильной силе связи между фактором и результатом, множественный коэффициент детерминации показывает, что 47% вариации стоимости валовой продукции сельского хозяйства связанно с включенными в модель факторами.

Дадим оценку значимости уравнения в целом, условного  начала и коэффициентов чистой регрессии.

Оценка значимости уравнения в целом проводиться  на основе дисперсионного  анализа.

Предположим, что уравнение не значимо для  генеральной совокупности ( : , а в качестве альтернативной гипотезы выдвинем предположение значимости уравнения (Н .проверим эти гипотезы на 5% уровне значимости. В качестве критерия выберем критерий F-Фишера , его фактическое значение определим по формуле:

F= R²/1- R²*

F критическое найдем с использованием функции «=fраспобр(α,p:n-p-1)», где p – число параметров , включая условное начало («=fраспобр(0,05,2:26)»). В нашем случае функция дала  результат 3,37. Т.е. можно сделать заключение о значимости уравнения в целом.

Выдвинем  рабочую гипотезу о равенстве  нулю всех параметров уравнения в  генеральной совокупности и альтернативную ей:

( : , (Н .

Для проверки гипотезы используем критерий Стьюдента.( табл.3.4)

Таблица 3.4. Оценка значимости. Точечная и интервальная оценки параметров уравнения регрессии

 

 

Параметры	Выборочная оценка	Средняя ошибка, m	Значение критерия t-Стьюдента		Значимость фактического значения критерия t-Стьюдента	Доверительный интервал
			Фактическое	критическое		нижняя граница	верхняя граница
В	-3702,36	1452,15	-2,55	2,06	0,02	-6687,29	-717,430679
в	290,80	110,20	2,64	2,06	0,01	64,27	517,3247762
В	5436,43	1736,16	3,13	2,06	0,00	1867,71	9005,1482