Статистико-экономический анализ себестоимости зерна в Воронежской области

Курсовая работа
Содержание скрыть

Введение

Сельское хозяйство отрасль хозяйства, направленная на обеспечение населения продовольствием (пищей, едой) и получение сырья для ряда отраслей промышленности. Отрасль является одной из важнейших, представленной практически во всех странах. В мировом сельском хозяйстве занято около 1,1 млрд. экономически активного населения. Одна из важнейших его отраслей — растениеводство, занимающаяся главным образом возделыванием культурных растений для производства растениеводческой продукции.

Зерно — один из основных продуктов растениеводства. В 2008 году в России было собрано 108 млн тонн зерновых культур, это крупнейший урожай с 1990 года. По данным на начало 2010 года, Россия находится на 3-м месте в мире по экспорту зерновых (после США и Евросоюза) и на 4-м месте в мире по экспорту пшеницы (после США, Евросоюза и Канады).

Цель данной курсовой работы — проведение статистико-экономического анализа себестоимости зерна в Воронежской области. Задача работы — выявить резервы снижения себестоимости зерна в Воронежской области. Для анализа будут использованы следующие методы: анализ рядов динамики, индексный метод, методы статистической группировки и дисперсионного анализа, корреляционно-регрессионный анализ. В качестве объекта исследования возьмем годовые отчеты по районам Воронежской области.

Глава 1. Анализ рядов динамики, 1.1 Понятие производственных затрат, их классификация. Динамика производственных затрат на зерно за 6 лет

Затраты производственные — объём издержек предприятия, который он несёт при непосредственном производстве товаров и услуг.

Для оценки динамики явлений используются показатели, характеризующие абсолютные и относительные изменения, а так же средние величины.

Абсолютный прирост определяется по следующей формуле для цепного:

Для базисного

,

Где А — абсолютное изменение, у — уровни ряда

Система показателей динамики должна содержать не только абсолютные показатели, но и относительные, которым является темп роста. Он определяется по следующей формуле для цепного:

Для базисного:

Темп прироста определяется путем вычитания от темпа роста 100%

Определяется по формуле

Т=К-100%

Абсолютным значением 1% прироста называется частное от деления абсолютного прироста за определенный период на темп прироста за этот же период и рассчитывается по формуле:

38 стр., 18725 слов

Курсовая работа: Финансово-экономический анализ деятельности предприятия

... работы предприятия, включает в себя исследование изменения их за текущий (анализируемый) период (горизонтальный анализ), изучение структуры данных показателей (вертикальный анализ), а также исследование динамики ... роль играет финансовый анализ при оценке инвестиционной привлекательности предприятия, когда возникает необходимость решить вопрос о целесообразности и экономической эффективности бизнес- ...

П=

Для получения показателей динамики затрат на производства зерна в Лискинском районе за 2007-2012 годы составим таблицу 1.1.

Таблица 1.1 — Расчет показателей динамики затрат на производство зерна по Лискинскому району

Кол-во произв. продукции, тыс. ц (х)

Годы

Себестоимость 1 ц, руб. (у)

Себестоимость всего, тыс. руб. (ху)

Абсолютный прирост, тыс. руб.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1% прироста, тыс. руб.

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

2007

985

383

377255

2008

1935

355

686925

309670

309670

182

182

3773

2009

1428

305

435540

-251385

58285

115

-37

6869

2010

446

880

392480

-43060

15225

104

-10

4

4355

2011

855

427

365085

-27395

-12170

3925

2012

985

697

686545

321460

309290

188

182

3651

При анализе динамики затрат на производство зерна по Лискинскому району в течение 6 лет выявляется следующее. Наибольшие затраты на производство зерна наблюдались в 2012 г и составили 686545 тыс. руб. Затраты увеличились по сравнению с 2011 г на 321460 тыс. руб. или на 88% за счет увеличения количества продукции на 130 тыс. ц и увеличения себестоимости 1 ц на 270 руб. По сравнению с базисным годом в 2012 г затраты увеличились на 309290 тыс. руб. или на 82% за счет увеличения себестоимости 1ц зерна на 314 руб., количество произведенной продукции осталось неизменным. Наибольшее уменьшение затрат на производство зерна наблюдалось в 2009 г по сравнению с 2008 г, когда затраты уменьшились на 251385 тыс. руб. или на 37% за счет уменьшения себестоимости 1 ц зерна на руб. и уменьшения количества произведенной продукции на 507 тыс. ц. Однако по сравнению с 2007 г затраты на производство зерна в 2009 г возросли на 58285 тыс. руб. или на 15% за счет увеличения количества продукции на 443 тыс. ц. В среднем за 2007-2012 годы затраты увеличились на 61858 тыс. руб. или на 23%.

Для получения обобщающих показателей динамики определим средние показатели:

Среднее значение уровня ряда:

=492609,8786 тыс. руб.

Средний абсолютный прирост:

61858 тыс. руб.

Средний темп роста:

=112,72%

Средний темп прироста:

=12,72%

Определим показатели вариации затрат

Средние затраты рассчитываются по формуле

=492609,8786 тыс. руб.

Размах вариации — это разность между максимальным и минимальным значением признака

R==321840

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений значений признака от его среднего значения

=20175855450

Среднеквадратическое отклонение представляет корень квадратный из дисперсии:

=142041,7384

Коэффициент вариации определяется как отношение среднеквадратического отклонения к средней величине в процентах:

=28,83452902

1.2 Себестоимость 1 ц зерна. Динамика себестоимости 1 ц зерна за 9 лет

Для получения показателей динамики себестоимости 1 ц зерна в Лискинском районе за 2004-2012 годы составим таблицу 1.2

Таблица 1.2 — Показатели динамики себестоимости 1ц зерна в Лискинском районе

Годы

Себестоимость 1ц, руб.

Абсолютный прирост, тыс. руб.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1 % прироста, руб.

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

2004

171

2005

176

5

5

103

103

3

3

2

2006

282

106

111

160

165

2

2007

383

101

212

136

224

124

3

2008

355

-28

184

208

108

4

2009

305

-50

134

178

-14

4

2010

880

575

709

289

515

189

415

3

2011

427

-453

256

250

-51

150

9

2012

697

270

526

163

408

308

4

При рассмотрении показателей динамики себестоимости 1 ц зерна в Лискинском районе за 2004-2012 годы можно наблюдать следующее. Наибольшее увеличение себестоимости 1 ц зерна составило 575 руб. или 189% в 2010 г по сравнению с 2009. По сравнению с 2004 г наибольший прирост себестоимости составил 709 руб. или 415% в том же 2009 г. Наибольшее уменьшение себестоимости наблюдалось в 2011 г по сравнению с 2010г. Оно составило 453 руб. или 51%. По сравнению с 2004 г наибольшее уменьшение себестоимости наблюдалось в 2005 г и составило 5 руб. или 3%. В среднем за 2004-2012 годы себестоимость 1 ц зерна увеличилась на руб. или на 35%

Для получения обобщающих показателей динамики определим средние показатели:

Среднее значение уровня ряда:

= 438 руб.

Средний абсолютный прирост:

руб.

Средний темп роста:

= 119.2%

Средний темп прироста:

=19,2%

1.3 Приемы выравнивания рядов динамики, схемы расчетов, значение. Выявление тенденции себестоимости 1 ц зерна

В целях выявления общей тенденции развития себестоимости применяются методы укрупнения периодов и скользящей средней.

Сущность метода укрупнения периодов заключается в том, что представленный ряд динамики по каким-либо интервалам (годы) заменяется новыми, укрупненными интервалами. Укрупнение осуществляется суммированием абсолютных уровней, на основе которых находится среднее.

Сущность метода скользящей средней заключается в следующем:

1. Устанавливают интервал, охватывающий несколько лет (3 года в примере);

2. По этому интервалу определяют среднюю величину;

3. Отбрасывают один показатель, так называемого «младшего года», а взамен его включают показатель «старшего года»;

4. Для нового периода вычисляют среднюю величину.

Выявим общую тенденцию развития себестоимости зерна в Лискинском районе, рассмотрев таблицу 1.3

Таблица 1.3 — Выравнивание динамического ряда себестоимости.

Годы

Себестоимость 1 ц, руб.

Укрупнение периодов, руб.

Скользящая средняя, руб.

сумма за трехлетие

средняя за трехлетие

сумма за трехлетие

средняя за трехлетие

2004

171

629

210

629

210

2005

176

841

280

2006

282

1020

340

2007

383

1043

348

1043

348

2008

355

1568

523

2009

305

1690

563

2010

880

2004

668

1507

502

2011

427

2012

697

Данное укрупнение периодов свидетельствует о тенденции роста себестоимости зерновых культур, которая максимально возрастает в последнем трехлетии и составила 2004 руб., в среднем 668 руб. Себестоимость неуклонно возрастает с 210 руб. до 348 руб. и 502 руб. Применение метода скользящей средней в данном случае не совсем эффективно, так как последний показатель скользящей средней меньше предпоследнего.

Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую общую тенденцию изменений уровня ряда динамики во времени используется аналитическое уравнение.

Рассмотрим аналитическое выравнивание себестоимости зерновых культур по уравнению прямой:

,

где t — обозначение времени, — неизвестные параметры, — теоретическое значение себестоимости каждый год

Для нахождения решается система нормальных уравнений:

Исходные и расчетные данные для решения системы уравнений представлены в таблице 1.4

Таблица 1.4 — Аналитическое выравнивание себестоимости

Годы

Себестоимость 1ц, руб (y)

Условное обозначение периода времени (t)

Расчетные данные

2004

171

-684

143

2005

176

9

-528

210

2006

282

4

-564

276

2007

383

1

-383

342

2008

355

0

0

0

408

2009

305

1

1

305

475

2010

880

2

4

1760

541

2011

427

3

9

1281

607

2012

697

4

2788

673

Итого

3676

0

3975

3676

Как видно из таблицы, ?t=0, поэтому система уравнений принимает следующий вид: Параметр показывает, на сколько ежегодно увеличивается уровень ряда. У нас =66,25 руб., это свидетельствует, что себестоимость зерновых культур ежегодно возрастает на 66,25 руб., то есть имеет место тенденция роста. Уравнение прямой имеет вид =408,44+66,25t. Подставляя в это уравнение значение t, определяем выровненные уровни ряда динамики себестоимости . Для первого года это 143 руб, для второго 210 руб., для третьего 276 руб., для четвертого 342 руб., для пятого 408 руб., для шестого 475 руб., для седьмого 541 руб., для восьмого 607 руб., для девятого 673 руб.

Глава 2. Индексный анализ себестоимости 1 ц зерна

2.1 Сущность индексов. Индивидуальные и общие (постоянного и переменного состава) индексы себестоимости. Взаимосвязь индексов себестоимости

Индексами называют сравнительные относительные величины, которые характеризуют изменение сложных социально-экономических показателей (показатели, состоящие из несуммируемых элементов) во времени, в пространстве, по сравнению с планом.

Индекс — это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение).

Выбор базы зависит от цели исследования. Если изучается динамика, то за базисную величину может быть взят размер показателя в периоде, предшествующем отчетному. Если необходимо осуществить территориальное сравнение, то за базу можно принять данные другой территории. За базу сравнения могут приниматься плановые показатели, если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана.

Существует 2 вида индексов:

Индивидуальные индексы (i) — это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные (от лат. аggrega — присоединяю) индексы, или как средние взвешенные индексы (средние из индивидуальных).

2.2 Индексный анализ средней себестоимости и производственных затрат

Рассмотрим индексный анализ себестоимости зерна по районам Воронежской области на основе данных таблицы:

Таблица 2 — Себестоимость, количество произведенного зерна и затраты на его производство.

Наименование предприятия

Себестоимость 1ц, руб.

Количество, ц

Затраты на производство зерна, руб.

базисный 2011год

отчетный 2012 год

базисный 2011 год

отчетный 2012 год

базисный год

отчетный год

условный год

Аннинский р-н

411

428

383708

783803

157688993

335265040

322112402

Бобровский р-н

412

512

629850

1203412

259502678

616634362

495814300

Богучарский р-н

417

500

376611

451734

157195345

226002583

188551269

Борисоглебский р-н

329

381

187648

344445

61782254

131356247

113406956

Бутурлиновский р-н

502

577

286496

521365

143781610

300622630

261653563

Верхнемамонский р-н

364

505

309032

338347

112516314

170704886

123189693

Верхнехавский р-н

464

576

282605

363323

131173321

209356740

168639212

Воробьевский р-н

346

443

253004

285609

87413654

126644054

98678781

Грибановский р-н

390

468

373901

574540

145948004

268883387

224265156

Калачеевский р-н

354

549

400048

594582

141417652

326432736

210185754

Каменский р-н

304

342

71187

106789

21670181

36512356

32507859

Кантемировский р-н

507

446

375942

404451

190697350

180305570

205158599

Каширский р-н

341

357

382583

638945

130583593

228229237

218085314

Лискинский р-н

427

698

636596

862502

272030623

602021592

368564924

Нижнедевицкий р-н

458

549

41889

78922

19171339

43302243

36120232

Новоусманский р-н

422

589

310565

379827

130976478

223894073

160187024

Новохоперский р-н

378

435

368144

971217

139170235

422385857

367151163

Ольховатский р-н

516

809

538353

436412

277638946

352888657

225066021

Острогожский р-н

410

497

196891

212049

80744105

105332410

86960332

Павловский р-н

436

617

802329

931953

350041653

575235399

406594263

Панинский р-н

518

571

565922

860286

293377490

491365898

445977622

Петропавловский р-н

417

498

306184

323121

127796618

160874960

134865868

Поворинский р-н

415

579

203128

300009

84369459

173573465

124609098

Подгоренский р-н

425

566

694049

812439

295025114

460246019

345350124

Рамонский р-н

561

692

387135

400736

217132987

277227898

224761313

Репьевский р-н

389

456

301058

342215

116983609

155965479

132976190

Россошанский р-н

442

511

678178

633112

300089065

323763613

280147673

Семилукский р-н

498

624

600032

574519

298631966

358641354

285934314

Таловский р-н

439

474

340310

416651

149406891

197620807

182923014

Терновский р-н

427

483

202515

337609

86431670

162955090

144088635

Хохольский р-н

378

369

382050

366487

144375323

135210915

138494122

Эртильский р-н

427

402

371303

904252

158591598

363695291

386225724

Итого

423

516

12239246

16755663

5283356120

8743150849

7139246514

Рассчитаем средние показатели себестоимости:

==521,8027391

==431,6733458

==426,0796194

При проведении индексного анализа вначале определим индекс изменения средней себестоимости зерна по совокупности районов, который рассчитывается по следующей формуле:

=:=1,2088 или 120,88%

Абсолютное изменение средней себестоимости определяется как разность между средней средней себестоимостью отчетного и базисного года

=-=90,13 руб.

Средняя себестоимость 1ц зерна по совокупности районов в отчетном году по сравнению с базисным повысилась на 90,13 руб. или 20,88%

Средняя себестоимость 1 ц зерна определяется влиянием 2х факторов:

1. Себестоимость 1 ц зерна в отдельных районах;

2. Структуры произведенной продукции.

Определение влияния первого фактора:

;

  • Относительное

Определяется как отношение фактической средней себестоимости 1 ц зерна в отчетном году к средней условной себестоимости 1 ц зерна

=:=1,2246 или 122,46%

;

  • Абсолютное

Определяется как разница средней себестоимости отчетного и условного года

=-95,72 руб.

Следовательно за счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах средняя себестоимость 1 ц зерна повысилась на 95,72 руб. или 22,46%

Определение влияния второго фактора:

;

  • Относительное

Определяется как отношение средней условной себестоимости 1 ц зерна к средней себестоимости 1 ц зерна базисного года

=:0,987 или 98,7%

;

  • Абсолютное

Определяется как разница себестоимости условного и базисного года

=-=-5,59 руб.

Следовательно за счет улучшения структуры производственной продукции средняя себестоимость 1 ц зерна уменьшилась на 5,59 руб. или 1,3%

Рассчитанные показатели находятся во взаимосвязи, что позволяет построить 2 модели:

;

  • Мультипликативная

1,2088=1,2246*0,987=1,2088

;

  • Аддитивная

90,13=95,72+(-5,59)=90,13

Вывод: Таким образом за счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах средняя себестоимость 1 ц зерна повысилась на 95,72 руб. или 22,46%. За счет улучшения структуры производственной продукции средняя себестоимость 1 ц зерна уменьшилась на 5,59 руб. или 1,3%.

Индексный анализ производственных затрат показывает, что

;

  • Относительное изменение определяется как отношение затрат отчетного года к затратам базисного года на производство зерна по совокупности районов

==1,6548 или 165,48%

;

  • Абсолютное изменение определяется как разница между затратами отчетного года и базисного года

8743150849-5283356120=3459794729 руб.

Данные расчеты показывают, что производственные затраты на зерно по совокупности районов отчетного года по сравнению с базисным повысились на 3459794729 руб. или 165,48%

Величина производственных затрат находится под влиянием 3 факторов:

1. Себестоимость единицы продукции в отдельном районе;

2. Количество произведенной продукции;

3. Структуры произведенной продукции.

Определение влияния первого фактора:

;

  • Относительное

Определяется путем деления себестоимости в отчетном году на условную себестоимость

;

  • Абсолютное

Определяется как разница средней себестоимости отчетного и условного года, умноженная на количество произведенного зерна в отчетном году

-1603904335 руб.

За счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах в отчетном году по сравнению с базисным производственные затраты на зерно возросли на 1603904335 руб. или 22,46%

Определение влияния второго фактора:

;

  • Относительное

Определяется путем расчета индекса объема продукта, то есть отношения количества произведенного зерна по совокупности районов в отчетном году к уровню базисного года.

=1,369 или 136,9%

;

  • Абсолютное

Определяется путем вычитания количества произведенного зерна в базисном году из количества произведенного зерна в отчетном году и умножения на количество произведенного зерна в базисном году

1908976758 руб.

Таким образом за счет увеличения объемов производства зерна на 36,9%, производственные затраты увеличились на 1908976758 руб.

Определение влияния третьего фактора:

;

  • Относительное

Определяется путем расчета индекса структуры произведенной продукции по формуле:

:0,987 или 98,7%

;

  • Абсолютное

Определяется как разница себестоимости условного и базисного года, умноженная на количество произведенного зерна в отчетном году

-=-93726594 руб.

За счет улучшения структуры произведенной продукции производственные затраты уменьшились на 1,3% или 93726594 руб.

Выполненные расчеты позволяют построить 2 модели:

;

  • Мультипликативная

1,6548=1,2246*1,369*0,987=1,6548

;

  • Аддитивная

3459794729=1603904335+1908976758+(-93726594)=3459794729

Таким образом индексный анализ показал, что на увеличение средней себестоимости зерна и производственных затрат на его выращивание оказало влияние увеличение себестоимости 1 ц зерна в ряде районов в отчетном году по сравнению с базисным и увеличение объемов производства зерна. За счет данных факторов затраты на производство зерна в отчетном году по сравнению с базисным возросли на 1603904335 руб. и на 1908976758 руб. или на 22,46% и 36,9% соответственно. В свою очередь улучшение структуры произведенного зерна в отчетном году по сравнению с базисным привело к снижению производственных затрат на 1,3% или 93726594 руб.

Глава 3. Методы статистической группировки и дисперсионного анализа

3.1 Сущность группировки, их виды, задачи и значение. Аналитическая группировка по одному из факторов, влияющих на себестоимость 1 ц зерна

Группировка — это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.

Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).

При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.

Для проведения аналитической группировки в качестве группировочного признака используем уровень интенсификации (производственные затраты на 1 га посева), руб.

Построим ранжированный ряд, расположим группировочный признак в порядке возрастания и укажем номер района:

Таблица 3.1

Номер района

Название района

Уровень интенсификации, руб.

4

Борисоглебский р-н (СХ)

5703

Петропавловский р-н (СХ)

6396

3

Богучарский р-н (СХ)

7050

Поворинский р-н (СХ)

7795

Новохоперский р-н (СХ)

7820

6

Верхнемамонский р-н (СХ)

8028

9

Грибановский р-н (СХ)

8119

8

Воробьевский р-н (СХ)

8534

Каменский р-н (СХ)

8689

Кантемировский р-н (СХ)

8943

Терновский р-н (СХ)

9054

Каширский р-н (СХ)

9102

Таловский р-н (СХ)

9449

Калачеевский р-н (СХ)

9481

Эртильский р-н (СХ)

9711

Россошанский р-н (СХ)

9871

Репьевский р-н (СХ)

10045

Хохольский р-н (СХ)

10352

Нижнедевицкий р-н (СХ)

10951

Острогожский р-н (СХ)

11118

5

Бутурлиновский р-н (СХ)

11292

Подгоренский р-н (СХ)

11323

Семилукский р-н (СХ)

12527

Рамонский р-н (СХ)

12592

Павловский р-н (СХ)

12762

1

Аннинский р-н (СХ)

12960

2

Бобровский р-н (СХ)

13949

Новоусманский р-н (СХ)

14183

7

Верхнехавский р-н (СХ)

14671

Ольховатский р-н (СХ)

14710

Панинский р-н (СХ)

17105

Лискинский р-н (СХ)

22224

Количество групп=6

Определим величину интервала

=2753,429206

Таблица 3.2 Найдем границы групп:

1 группа

Нижняя граница

5703

Верхняя граница

8457

2 группа

Нижняя граница

8457

Верхняя граница

11210

3 группа

Нижняя граница

11210

Верхняя граница

13964

4 группа

Нижняя граница

13964

Верхняя граница

16717

5 группа

Нижняя граница

16717

Верхняя граница

19470

6 группа

Нижняя граница

19470

Верхняя граница

22224

Заполним таблицу 3.3:

Таблица 3.3 — Интервальный ряд распределения районов по интенсификации

Границы групп по уровню интенсификации

Число районов (f)

Середина интервала (x)

x*f

5703 — 8457

7

7080

49560

-3958

15664651

109652556

8456 — 11210

9833

127829

-1205

1451686

18871919

11210 — 13964

6

12587

75522

1549

2399837

14399020

13963 — 16717

4

15340

61360

4302

18508414

74033656

16717 — 19470

1

18093,5

18093,5

7056

49782065

49782065

19470 — 22224

1

20847

20847

9809

96219240

96219240

Отклонения уровня интенсификации по районам от средней достигают от -3958 до 9809 руб.

По данным таблицы 3.1 определяем показатели вариации:

Размах вариации:

=13767

Размах вариации интенсификации составляет 13767 руб., что свидетельствует о значительной разнице уровней интенсификации по районам.

Дисперсия:

=11342451,74

Среднеквадратическое отклонение:

3367,85

Фактическая интенсификация в областях отклоняется от средней на среднее квадратичное отклонение 3367,85 руб.

Соотношение случайных, индивидуальных и общих условий находят отражение в коэффициенте вариации.

Коэффициент вариации:

30,51%

Следовательно, влияние случайных и индивидуальных условий составляет 30,51% по отношению к влиянию общих условий, формирующих средний уровень, приравненных к 100%.

Так как в нашем примере коэффициент вариации меньше 33%, то среднюю интенсификацию можно считать типичной обобщающей характеристикой исследуемой совокупности, которая является однородной.

Построим аналитическую группировку по интенсификации с использованием правила трех сигм (x+3), которое учитывает вариацию группировочного признака, что дает более равномерное распределение единиц совокупности по группам.

Правило: «Если величина распределена нормально, то все варианты отклонений от общей средней не больше, чем на величину среднего квадратического отклонения, трехкратную, то есть xЃё[]»

Пользуясь правилом трех сигм построим интервальный ряд распределения и представим его в виде таблицы 3.4:

Таблица 3.4 — Интервальный ряд распределения районов по правилу трех сигм

Номер группы

Нижняя граница

Верхняя граница

Число районов

формула

значение

формула

значение

I

x-3

934

x-2

4302

0

x-2

4302

7670

3

III

7670

x

11038

x

11038

x+

14406

9

V

x+

14406

x+2

17774

3

x+2

17774

x+3

21141

1

Итого

Если в группе нет ни одного района или только один, то группа не представительна и может объединяться с близлежащей группой путем укрупнения интервалов. Сократим количество групп до 4, объединив 1ю со 2й и 6ю с 5й.

Таблица 3.5 — Улучшенный интервальный ряд распределения районов по правилу трех сигм

Номер группы

Нижняя граница

Верхняя граница

Число районов

формула

значение

формула

значение

I

x-2

934

7670

3

7670

x

11037

III

x

11037

x+

14405

9

x+

14405

x+2

21141

4

Итого

Статистико-аналитические показатели по группировке отразим в таблице 3.6:

На основе построенного ряда распределения определяются сводные показатели по каждому предприятию, на основе которых находим суммы итогов по каждой группе и в целом по совокупности для абсолютных показателей. Определим средние показатели по каждой группе и в целом по совокупности на основе итоговых строк и отразим это в таблице 3.7:

Таблица 3.6 — Статистическо-аналитические показатели по группировке

Группы районов по интенсификации

Число районов

Расчетные показатели

Себестоимость 1 ц, руб.

Уровень интенсификации, руб.

Урожайность зерновых культур, ц/га

Трудоёмкость 1 ц зерна, чел/час

Фондообеспеченность района, тыс. руб.

Уровень специализации, %

Уд. вес затрат на зерно в общих затратах на растениеводство, %

Стоимость внесенных удобрений на 1 га зерновых, руб.

Уровень концентрации, га

Трудообеспеченность, чел

I

3

6517

13,9

0,61

889

59,0

99,5

928

24497

1,1

469,68

9001

19,7

0,34

1531

50,9

99,0

1213

22632

1,7

455,97

III

9

12507

22,4

0,37

1647

43,3

99,1

1736

23213

2,1

557,73

4

18538

28,1

0,56

4108

17,5

99,5

2181

18271

2,9

660,09

Итого

11641

21,0

0,47

2044

43,0

99,0

1515

22153

2,0

517,00

Таблица 3.7 — Сводные и обобщающие показатели по районам.

Группы районов по интенсификации

Номер района

Название показателей исходных данных

Площадь с/х угодий, га

Себестоимость 1 ц, руб.

Количество произв. зерна после доработки, ц

Посевная площадь зерновых культур, га

Произв.затраты на осн. пр-во растениеводства, тыс. руб.

Себестоимость всего произв. зерна, тыс. руб.

Среднегодовая стоимость осн произв средств, тыс. руб.

Денежная выручка за реализ зерна, тыс. руб.

Денежная выручка от реал прод в целом по району, тыс. руб.

Прямые затраты труда на зерно, тыс. чел/час

Стоимость внесенных удобрений под зерновые, тыс. руб.

Среднегодовая численность раб, занятых в с/х, чел

Площадь пашни, га

I

4

255989

17117

97711

97623

503380

208497

327215

148

7764

322

39485

40468

381

317210

24693

158167

157932

434574

206838

377589

187

18789

556

49240

57366

498

3

446454

31682

225223

223361

692502

284081

480508

289

41672

853

66109

85608

500

298762

22176

176524

172852

780299

173344

52595

191

5074

549

48729

50076

579

710647

39523

309063

309063

811222

648120

487493

187

57132

541

81245

94406

435

6

315284

19814

163486

159069

902698

211856

552280

153

24198

1037

45243

55927

505

9

585770

33765

274139

274139

1062874

357279

949956

35149

870

66791

71485

468

8

297133

15438

134687

131754

418453

184362

361793

11351

439

30004

33958

443

159752

6286

55173

54621

281515

70285

191704

5466

409

15607

21938

342

395365

19708

178997

176255

395045

262856

469681

123

35559

671

46087

57267

446

374120

19944

181727

180578

1033673

183316

1326698

8141

849

37917

44493

483

568577

22313

203823

203094

1680498

433330

523142

180

23218

951

42834

45825

357

504238

25312

241207

239164

1098702

265782

662232

258

32528

1274

57655

63645

474

538285

31169

297958

295525

1042506

393751

1241343

209

41114

1672

77607

95733

549

866037

35870

353631

348325

1436041

565380

831704

171

37647

1274

85395

96690

402

711850

36878

367360

364029

1354284

468126

285119

442

58453

1961

79358

105185

511

282866

12834

130018

128917

341493

239246

483632

25424

209

24940

32719

456

411774

14675

153753

151919

1103204

250969

650361

115

25800

751

43257

45723

369

127878

6407

70821

70163

540318

50012

285822

12986

414

14381

17765

549

III

202983

9069

100948

100829

412189

135646

369845

18885

517

33707

50267

497

5

540996

27626

316145

311942

1816565

353022

805551

25629

1279

68248

80222

577

568165

28426

321895

321865

736471

576368

472013

109

55963

585

52314

70138

566

463708

23107

290150

289468

794357

334649

1069120

239

46711

837

63523

67345

624

333530

18324

231843

230735

827581

262827

775376

29692

985

56500

73692

692

864863

41828

538246

533825

1628618

668396

1496733

285

89888

2578

89167

111714

617

1

617235

20371

269450

264017

1798430

512313

1798282

321

32961

2163

58752

70039

428

2

1093508

40168

569158

560319

3140571

773442

1562093

547

63056

1853

92340

110190

512

432412

17971

255286

254891

1680120

259124

934268

39378

1197

35309

43782

589

7

239126

9392

137791

137791

882572

237140

1222392

162

27976

669

26289

27613

576

236302

12990

191567

191077

885232

270664

673098

101

18244

866

39916

51297

809

589764

19693

338254

336853

913679

582694

731064

174

45079

729

56838

61525

571

987250

31007

694262

689095

8321924

630441

7219977

715

68092

4121

96745

127400

698

Итого 1 группа

1019653

73492

481101

478916

1630456

699416

1185312

624

68225

1731

154834

183442

470

Итого 2 группа

7148338

362112

3292367

3259467

14282825

4758014

9355555

2461

439240

13871

797050

932835

456

Итого 3 группа

4684988

208919

2637835

2613000

11154782

3616663

8349013

1745

362785

10797

514551

677389

558

Итого 4 группа

2052442

73082

1361874

1354816

11003407

1720939

9846531

1152

159391

6385

219788

267835

660

Всего

14905421

717605

7773177

7706199

38071470

10795032

28736411

5982

1029641

32784

1686223

2061501

517

Анализируя таблицу 3.4 можно сделать вывод, что урожайность зерновых культур, фондообеспеченность района, стоимость внесенных удобрений на 1 га зерновых и трудообеспеченность напрямую зависят от уровня интенсификации. Между уровнем интенсификации и уровнем специализации замечена обратная связь. Зависимость таких факторов как трудоемкость 1 ц зерна, удельный вес затрат на зерно в общих затратах на растениеводство, уровень концентрации и себестоимость от уровня интенсификации не выявлена.

3.2 Сущность и значение дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния группировочного признака на себестоимость 1 ц зерна

Дисперсионный анализ метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трех и более групп.

Основной целью дисперсионного анализа является исследование значимости различия между средними.

Логическим продолжением группировки является дисперсионный анализ влияния группировочного признака на фактор.

Так как группировка произведена по одному признаку, то следует построить однофакторный дисперсионный комплекс. Для проведения расчетов представим необходимые данные в таблице 3.8

Таблица 3.5 — Вариация себестоимости по районам

Номер района

Наименование районов

Себестоимость

x-xср

(x-xср)2

1

Аннинский р-н (СХ)

427,74146

-89,26500

7968,2409

2

Бобровский р-н (СХ)

512,40503

-4,60143

21,173191

3

Богучарский р-н (СХ)

500,30014

-16,70632

279,10125

4

Борисоглебский р-н (СХ)

381,35623

-135,65023

18400,986

5

Бутурлиновский р-н (СХ)

576,60685

59,60039

3552,2061

6

Верхнемамонский р-н (СХ)

504,52608

-12,48038

155,75998

7

Верхнехавский р-н (СХ)

576,2276

59,22114

3507,143

8

Воробьевский р-н (СХ)

443,41759

-73,58887

5415,3223

9

Грибановский р-н (СХ)

467,99768

-49,00878

2401,8609

Калачеевский р-н (СХ)

549,01214

32,00568

1024,3633

Каменский р-н (СХ)

341,91121

-175,09525

30658,348

Кантемировский р-н (СХ)

445,80325

-71,20321

5069,8976

Каширский р-н (СХ)

357,197

-159,80946

25539,065

Лискинский р-н (СХ)

697,99443

180,98797

32756,644

Нижнедевицкий р-н (СХ)

548,67139

31,66493

1002,6676

Новоусманский р-н (СХ)

589,46329

72,45683

5249,9917

Новохоперский р-н (СХ)

434,90369

-82,10277

6740,8654

Ольховатский р-н (СХ)

808,61355

291,60709

85034,693

Острогожский р-н (СХ)

496,73618

-20,27028

410,8844

Павловский р-н (СХ)

617,23649

100,23003

10046,058

Панинский р-н (СХ)

571,16575

54,15929

2933,2283

Петропавловский р-н (СХ)

497,87838

-19,12808

365,88358

Поворинский р-н (СХ)

578,56086

61,55440

3788,9437

Подгоренский р-н (СХ)

566,49917

49,49271

2449,528

Рамонский р-н (СХ)

691,79684

174,79038

30551,676

Репьевский р-н (СХ)

455,7529

-61,25356

3751,9991

Россошанский р-н (СХ)

511,38442

-5,62204

31,607374

Семилукский р-н (СХ)

624,24629

107,23983

11500,38

Таловский р-н (СХ)

474,30777

-42,69869

1823,1784

Терновский р-н (СХ)

482,67401

-34,33245

1178,7174

Хохольский р-н (СХ)

368,93782

-148,06864

21924,323

Эртильский р-н (СХ)

402,20568

-114,80078

13179,22

Итого:

517

338713,96

Определим общую вариацию по формуле:

=338713,96

Определим факторную вариацию по формуле:

=163149,02

Рассчитаем остаточную вариацию:

= 175564,94

Определим общую дисперсию:

=10926,26

Где N — число единиц совокупности (число изучаемых районов)

Рассчитаем факторную дисперсию:

=54383,01

Где n — число групп

Определим остаточную дисперсию:

=6270,18

Рассчитаем фактическое значение критерия Фишера:

=8,67

Сравним фактическое значение критерия Фишера с теоретическим:

, значит влияние фактора на результат существенно.

Глава 4. Проектная часть

4.1 Сущность и основные условия применения корреляционно-регрессионного анализа

Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.

Данный метод содержит две свои составляющие части корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Основной предпосылкой применения корреляционного анализа является необходимость подчинения совокупности значений всех факторных (х1, х2, …, хn) и результативного (У) признаков n-мерному нормальному закону распределения или близость к нему.

Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки х1, х2, …, хn могут иметь произвольный закон распределения. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (У) и факторными (х1, х2, …, хn) признаками.

4.2 Построение экономико-математической модели себестоимости 1 ц зерна

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используются исходные данные, которые представим в таблице 4.1.

Таблица 4.1 — Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Номер районов

Себестоимость 1 ц, руб.

Расчетные показатели

Уровень интенсификации, руб.

Урожайность зерновых культур, ц/га

Трудоёмкость 1 ц зерна, чел/час

Фондообеспеченность района, тыс. руб.

Уровень специализации, %

Уд. вес затрат на зерно в общих затратах, %

Стоимость внес.уд. на 1 га зерновых, руб.

Уровень концентрации, га

Трудообеспеченность, чел

1

427,74

12960

30,3

0,52

2568

28,5

98,0

1618

617235

3,7

2

512,41

13949

27,2

0,50

2850

49,5

98,4

1570

1093508

2,0

3

500,30

7050

14,1

0,65

809

59,1

99,2

1315

446454

1,3

4

381,36

5703

15,0

0,58

1244

63,7

99,9

454

255989

0,8

5

576,61

11292

19,6

0,17

2264

43,8

98,7

928

540996

1,9

6

504,53

8028

15,9

0,49

1614

38,4

97,3

1221

315284

2,3

7

576,23

14671

25,5

0,68

3196

19,4

100,0

2979

239126

2,5

8

443,42

8534

19,2

0,23

1232

51,0

97,8

735

297133

1,5

9

468,00

8119

17,3

0,16

1487

37,6

100,0

1041

585770

1,3

549,01

9481

17,3

0,39

1089

31,7

99,2

1319

538285

2,2

341,91

8689

25,4

0,39

1283

36,7

99,0

870

159752

2,6

445,80

8943

20,1

0,31

690

56,0

98,5

1804

395365

1,5

357,20

9102

25,5

0,32

3667

82,8

99,6

1041

568577

2,2

697,99

22224

31,8

0,72

6532

8,7

99,3

2196

987250

4,3

548,67

10951

20,0

0,51

3041

17,5

99,1

2027

127878

2,9

589,46

14183

24,1

0,14

3837

27,7

99,8

2191

432412

3,4

434,90

7820

18,0

0,26

859

132,9

100,0

1446

710647

0,7

808,61

14710

18,2

0,43

1726

40,2

99,7

1404

236302

2,2

496,74

11118

22,4

0,26

820

36,7

99,9

2082

202983

1,5

617,24

12762

20,7

0,33

1458

44,7

99,2

2149

864863

2,9

571,17

17105

29,9

0,30

1485

79,7

99,6

2289

589764

1,3

497,88

6396

12,8

0,59

758

54,8

99,9

761

317210

1,1

578,56

7795

13,5

0,64

1558

329,6

97,9

229

298762

1,1

566,50

11323

20,0

0,19

1050

122,1

100,0

1969

568165

1,1

691,80

12592

18,2

0,30

1123

33,9

99,5

1620

333530

1,7

455,75

10045

22,0

0,24

1044

49,5

99,2

1981

282866

0,8

511,38

9871

19,3

0,62

1288

164,2

99,1

1585

711850

2,5

624,25

12527

20,1

0,52

1180

31,3

99,8

2022

463708

1,3

474,31

9449

19,9

0,51

1726

40,1

99,2

1285

504238

2,2

482,67

9054

18,8

0,21

2323

13,8

99,4

408

374120

2,2

368,94

10352

28,1

0,28

2413

38,6

98,8

1758

411774

1,7

402,21

9711

24,1

0,20

1485

68,0

98,5

1050

866037

1,5

Проведение корреляционно-регрессионного анализа осуществляется в Excel c помощью пакета анализа «Регрессия»

Пакет анализа представляет собой надстройку Microsoft Excel, т. е. программу, которая становится доступной при установке Microsoft Office или Excel. Однако чтобы использовать надстройку в Excel, необходимо сначала загрузить ее.

Для Excel 2003

1. Откройте вкладку Сервис и выберите пункт Надстройки

2. В окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

3. После загрузки пакета анализа в вкладке Сервис будет доступен пункт Анализ данных

Для Excel 2010

1. Откройте вкладку Файл и выберите пункт Параметры.

2. Выберите команду Надстройки, а затем в поле Управление выберите пункт Надстройки Excel. Нажмите кнопку Перейти.

3. В окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

4. После загрузки пакета анализа в группе Анализ на вкладке Данные становится доступной команда Анализ данных.

Последовательность проведения анализа в Excel

1. Откройте вкладку Сервис и выберите пункт Анализ данных

2. В открывшемся окне выберите пункт Регрессия

3. Нажмите ОК

4. В качестве входного интервала Y выделите столбиком постоянный фактор (Урожайность, продуктивность, себестоимость) Y в таблице 4.1

5. В качестве входного интервала Х выделите массив Х1-Х9 с расчетными показателями в таблице 4.1

6. В качестве выходного интервала выберите любую ячейку

7. Поставьте галочку напротив пункта Остатки

8. Нажмите ОК

В поле листа Excel появится вывод итогов:

Таблица 4.2

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,983128026

R-квадрат

0,966540715

Нормированный R-квадрат

0,952852825

Стандартная ошибка

22,69501039

Наблюдения

Дисперсионный анализ

F

Значимость F

Регрессия

9

327330,8556

36370,09507

70,61283765

3,80523E-14

Остаток

11331,39693

515,0634966

Итого

338662,2525

Таблица 4.3

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

684,7558319

677,0177713

1,011429627

0,322806247

Переменная X 1

0,045379274

0,002388056

19,00259801

3,87055E-15

Переменная X 2

-21,83763448

1,390090703

-15,7095033

1,93139E-13

Переменная X 3

-34,06803965

26,80163897

-1,271117774

0,216962828

Переменная X 4

-0,013039113

0,006280617

-2,076087974

0,049776292

Переменная X 5

0,111832769

0,083305223

1,342446069

0,193140905

Переменная X 6

-1,771447328

6,759813627

-0,262055646

0,795716612

Переменная X 7

-0,004606764

0,010281799

-0,44805042

0,658498055

Переменная X 8

-3,13362E-05

1,9566E-05

-1,60155877

0,123515831

Переменная X 9

14,48798772

8,419427029

1,720780722

0,099326622

Таблица 4.4

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Y

Остатки

1

416,1746851

11,56677489

2

487,7887886

24,6162414

3

493,9289711

6,371168875

4

412,9077414

-31,55151136

5

570,2969489

6,309901071

6

513,6356922

-9,109612226

7

570,4428166

5,784783363

8

468,8963907

-25,47880066

9

472,4444768

-4,446796845

546,5717605

2,440379458

351,8195151

-9,908305099

465,1359974

-19,33274744

325,0417708

32,15522917

733,9213917

-35,92696175

543,6908755

4,980514469

599,997214

-10,53392402

445,2337368

-10,33004682

763,3145081

45,29904193

514,239298

-17,50311801

616,3296156

0,90687437

599,6303535

-28,46460347

496,6287859

1,249594061

571,4706942

7,0901658

567,7290551

-1,22988508

668,7433364

23,05350362

461,6396629

-5,886762853

522,2477906

-10,86337056

604,0799025

20,16638749

477,6991505

-3,391380471

492,7683515

-10,0943415

334,2373823

34,7004377

394,8445095

7,361170496

Коэффициент корреляции равен 0,98, значит связь факторов прямая и тесная. Коэффициент детерминации показывает, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторного признака. В нашем примере он равен 0,96. Коэффициент свидетельствует, что уровень себестоимости зерна на 96% зависит от всех вышеприведенных факторов.

Результаты корреляционно-регрессионного анализа представим в виде таблицы 4.5 где Р-значение соответствует уровню значимости:

Таблица 4.5- Корреляционно-регрессионная модель (исходная)

Условные обозн.

Название показателя (фактора)

Коэффициент регрессии

Стандартная ошибка

t-статистика

Уровень значимости

Constant

Себестоимость 1 ц, руб.

684,75583

677,01777

1,01

0,32

Уровень интенсификации, руб.

0,04538

0,00239

19,00

0,00

Урожайность зерновых культур, ц/га

-21,83763

1,39009

-15,71

0,00

Трудоёмкость 1 ц зерна, чел/час

-34,06804

26,80164

-1,27

0,22

Фондообеспеченность района, тыс. руб.

-0,01304

0,00628

-2,08

0,05

Уровень специализации, %

0,11183

0,08331

1,34

0,19

Уд. Вес затрат на зерно в общих затратах на растениеводство, %

-1,77145

6,75981

-0,26

0,80

Стоимость внесенных удобрений на 1 га зерновых, руб.

-0,00461

0,01028

-0,45

0,66

Уровень концентрации, га

-0,00003

0,00002

-1,60

0,12

Трудообеспеченность, чел

14,48799

8,41943

1,72

0,10

Исходя из таблицы 4.5 построим уравнение регрессии:

y=684,75+0,04x
1

+(-21,83)x2
+(-34,07)x3
+(-0,01)x4
+

+0,11x
5

+(-1,77)x6
+(-0,01)x7
+(-3,13362E-05)x8
+14,48x9

Коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется результативный признак при изменении факторного признака на 1 единицу. То есть при увеличении уровня интенсификации на 1 руб., себестоимость 1 ц зерна повысится на 0,04 руб. при увеличении специализации на 1% себестоимость повысится на 0,11 руб., а при увеличении трудообеспеченности, себестоимость повысится на 14,48 руб. Имеет место прямая связь. При повышении урожайности зерновых культур на 1 ц/га, себестоимость снижается на 21,83 руб., при повышении трудоемкости 1 ц зерна на 1 чел/час, себестоимость снижается на 34,06 руб., при повышении фондообеспеченности района на 1 тыс. руб., себестоимость снижается на 0,01 руб., при повышении удельного веса затрат на зерно в общих затратах на растениеводство на 1%, себестоимость снижается на 1,77 руб., при повышении стоимости внесенных удобрений на 1 га зерновых на 1руб, себестоимость снижается на 0,01 руб., при повышении уровня концентрации на 1 га, себестоимость снижается на 0,00003 руб. Между этими показателями обратная связь.

Для более рационального анализа исключим из модели незначимые факторы:

Для построения улучшенной корреляционно-регрессионной модели необходимо выбрать в графе вывода итогов Р-Значение наибольшее число. Затем следует удалим из исходной таблицы 4.1 столбец с соответствующим наибольшему показателю Р-Значение фактором и заново произведем регрессионный анализ. Далее заново в выводе итогов просмотрим колонку Р-Значение и снова удалим из таблицы 4.1 столбец с фактором, соответствующим наибольшему значению из этой колонки. Будем повторять, пока не останется 2-4 фактора.

Таблица 4.6

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,346502

R-квадрат

0,120064

Нормированный R-квадрат

0,059379

Стандартная ошибка

101,3701

Наблюдения

Дисперсионный анализ

F

Значимость F

Регрессия

2

40661,08

20330,54

1,978468

0,15651

Остаток

298001,2

10275,9

Итого

338662,3

Таблица 4.7

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

596,3994

83,30557

7,159178

7,03E-08

Переменная

-7,10625

4,655697

-1,52635

0,137755

Переменная

0,037013

0,019051

1,942847

0,0618

Таблица 4.8

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение

Предсказанное Y

Остатки

1

476,1238

-48,3823

2

508,437

3,96804

3

526,2011

-25,901

4

536,1646

-154,808

5

541,0528

35,55402

6

543,0656

-38,5395

7

533,7731

42,45451

8

505,2369

-61,8193

9

528,1505

-60,1528

513,982

35,03018

463,2985

-121,387

479,373

-33,5697

551,0549

-193,858

611,9157

86,07876

567,1405

-18,4691

567,4492

22,01413

500,4302

-65,5265

531,0032

277,6103

467,6979

29,03829

503,4259

113,8106

438,5492

132,6166

533,1509

-35,2725

558,3372

20,22362

493,2285

73,27068

508,6199

183,1769

478,4066

-22,6537

506,8844

4,499981

497,4509

126,7954

518,7327

-44,4249

549,0873

-66,4133

486,3072

-117,369

479,8002

-77,5945

Коэффициент корреляции равен 0,34, что говорит о том, что

Скопированные результаты улучшенного решения оформим в виде таблицы 4.3.

Таблица 4.3 — Корреляционно-регрессионная модель (улучшенная)

Условные обозн.

Название показателя (фактора)

Коэффициент регрессии

Стандартная ошибка

t-статистика

Уровень значимости

Constant

Себестоимость 1 ц, руб.

596,40

83,31

7,16

0,0000001

Урожайность зерновых культур, ц/га

-7,11

4,66

-1,53

0,13776

Фондообеспеченность хозяйства, тыс. руб.

0,04

0,02

1,94

0,06180

По улучшенной модели также составим уравнение регрессии:

y=684,76-21,84x
1

-0,01x2

По этой модели можно сделать вывод, что при повышении урожайности зерновых культур на 1 ц/га себестоимость снижается на 21,84 руб., а при повышении фондообеспеченности района на 1 тыс. руб., себестоимость снижается на 0,01 руб.

С целью оценки существенности влияния изучаемых факторов на результат построим отобразим данные из раздела «Дисперсионный анализ» вывода итогов, где — Число степеней свободы;

  • Величина вариации;
  • Дисперсия на одну степень свободы; F — Критерий Фишера; Значимость F — Уровень значимости.

Результаты дисперсионного анализа представим в таблице 4.4:

Таблица 4.4 — Дисперсионный анализ вариации для всей модели

Величина вариации

Число степеней свободы

Дисперсия на одну степень свободы

Критерий Фишера

Уровень значимости

Факторная

327330,856

9

36370,09507

70,61

3,8052E-14

Остаточная

11331,3969

515,0634966

Общая

338662,253

Полученное значение критерия Фишера сравним с теоретическим

F
факт

=70,61

F
теор

=2,35

, значит влияние фактора на результат существенно.

Расчет резервов снижения себестоимости 1 ц зерна определяется в таблице 4.5 на основе данных таблицы 4.3 и расчет средних показателей.

Пронумеруем столбцы этой таблицы.

1)В первый столбец таблицы выписываем факторы из улучшенной корреляционно-регрессионной модели (Таблица 4.3)

2)Во второй условное обозначение факторов (Х1, Х2 и т.д.)

3)Средний уровень факторов по совокупности рассчитывается путем средней арифметической взвешенной по всем изучаемым районам исходя из исходных данных, применяемых для расчета данного фактора.

4)Средний уровень факторов по передовым районам рассчитываем путем средней арифметической взвешенной по районам, где показатель этого фактора наибольший,

5)По отстающим — по оставшимся районам по тому же принципу.

6)Отклонение среднего уровня факторов от средней по совокупности рассчитывается путем вычитания данных столбца 5 из данных 3 столбца (3-5).

7)Отклонение среднего уровня факторов от передовых районов — 4-5.

8)Коэффициент регрессии переносим из таблицы 4.3.

9) Перемножить данные столбцов 8 и 6 (8*6).

По этому столбцу посчитать сумму итого. Сумма должна быть отрицательной. Если сумма не отрицательна, то исключить фактор с наибольшим коэффициентом регрессии. Также исключить его из таблицы 4.3 и пересчитать вывод итогов.

10) Чтобы найти резервы изменения фактора до среднего уровня в процентном соотношении, разделим значение из столбца 9 на среднее значение фактора по совокупности всех районов, которое мы рассчитывали в 3й главе курсовой работы и умножим на 100%.

11) 8*7. По этому столбцу посчитать сумму итого. Сумма должна быть отрицательной. Если сумма не отрицательна, то исключить фактор с наибольшим коэффициентом регрессии. Также исключить его из таблицы 4.3 и пересчитать вывод итогов.

12) По аналогии со столбцом 10: 11/среднее значение фактора по совокупности *100%.

4.3 Расчет резервов снижения средней себестоимости и производственных затрат на зерно

Кроме найденных резервов снижения себестоимости зерна можно найти резервы снижения затрат на его производство из-за не использованных возможностей. Рассчитаем эти резервы в таблице 4.6 только для тех районов, где можно снизить себестоимость (фактическая больше расчетной).

Расчетную себестоимость мы возьмем из вывода итогов в разделе «Предсказанное Y»

Таблица 4.5 — Расчет резервов снижения себестоимости 1 ц зерна

Факторы

Условное обозначение

Средние уровни факторов

Отклонения среднего уровня факторов

Коэффициент регрессии

Резервы снижения средней себестоимости

по совокупности

по передовым р-нам

по отстающим р-нам

от средней по совокупности

от передовых районов

до среднего уровня

до передовых

руб.

%

руб.

%

Урожайность зерновых культур, ц/га

21,07

23,36

16,03

5,04

7,33

-7,11

-35,83

-6,93

-52,11

-10,08

Фондообеспеченность района, тыс. руб.

1865,62

2285,41

942,09

923,53

1343,32

0,04

34,18

6,61

49,72

9,62

Итого

-1,64

-2,39

Таблица 4.6 — Расчет резервов снижения затрат на производство зерна

Наименование района

Себестоимость 1 ц, руб.

Резерв снижения себестоимости 1 га, руб.

Кол-во, ц

Резерв снижения затрат, руб.

фактическая

расчетная

Бобровский р-н (СХ)

512,41

508,44

3,97

1203412

4775186,92

Бутурлиновский р-н (СХ)

576,61

541,05

35,55

521365

18536620,94

Верхнехавский р-н (СХ)

576,23

533,77

42,45

363323

15424699,96

Калачеевский р-н (СХ)

549,01

513,98

35,03

594582

20828311,93

Лискинский р-н (СХ)

697,99

611,92

86,08

862502

74243099,46

Новоусманский р-н (СХ)

589,46

567,45

22,01

379827

8361560,17

Ольховатский р-н (СХ)

808,61

531,00

277,61

436412

121152476,93

Острогожский р-н (СХ)

496,74

467,70

29,04

212049

6157541,15

Павловский р-н (СХ)

617,24

503,43

113,81

931953

106066122,18

Панинский р-н (СХ)

571,17

438,55

132,62

860286

114088190,99

Поворинский р-н (СХ)

578,56

558,34

20,22

300009

6067266,63

Подгоренский р-н (СХ)

566,50

493,23

73,27

812439

59527958,02

Рамонский р-н (СХ)

691,80

508,62

183,18

400736

73405584,16

Россошанский р-н (СХ)

511,38

506,88

4,50

633112

2848991,74

Семилукский р-н (СХ)

624,25

497,45

126,80

574519

72846388,52

Итого:

8967,95

7781,81

1186,14

9086526

704329999,70

Из данных таблицы 4.6 мы видим, что резерв снижения затрат на производства зерна по районам Воронежской области из-за не использованных возможностей составил 704329999,70 руб.

Заключение

В данной курсовой работе была исследована себестоимость зерна в районах Воронежской области. Были применены следующие методы: анализ рядов динамики, индексный метод, методы статистической группировки и дисперсионного анализа, корреляционно-регрессионный анализ.

Анализ рядов динамки проводился по Лискинскому району Воронежской области. В ходе него было выявлено, что наибольшая себестоимость зерна наблюдалась в 2010 году, хотя наибольшие затраты на производство зерна были в 2012 году — 686545 тыс. руб. По Лискинскому району в общем была выявлена тенденция роста как себестоимости 1 ц зерна, так и затрат на его производство в период 2004-2012 гг.

Индексный анализ показал, что на увеличение средней себестоимости зерна и производственных затрат на его выращивание оказало влияние на увеличение себестоимости 1 ц зерна в ряде районов в отчетном году по сравнению с базисным и увеличение объемов производства зерна. За счет данных факторов затраты на производство зерна в отчетном году по сравнению с базисным возросли на 1603904335 руб. и на 1908976758 руб. или на 22,46% и 36,9% соответственно. В свою очередь ухудшение структуры произведенного зерна в отчетном году по сравнению с базисным привело к снижению производственных затрат на 1,3% или 93726594 руб.

При проведении аналитической группировки и дисперсионного анализа было выявлено, что на себестоимость 1 ц зерна влияет количество его производства. Был рассчитан критерий Фишера. Он значительно превышает теоретическое значение, что свидетельствует о высоком влиянии данного фактора на себестоимость.

По результатам корреляционно-регрессионного анализа можно сделать вывод, что резерв снижения себестоимости 1 ц зерна по районам Воронежской области до среднего уровня составил 1,64 руб., до передовых районов — 2,39 руб. Так же был посчитан резерв снижения затрат на производство зерна. Он составил 704329999,70 руб.

динамика затраты себестоимость статистический

Список литературы

1. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства : учеб. пособие для студентов вузов,обучающихся по специальности 061700 «Статистика» и другим экон. специальностям / В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова .— М.: Финансы и статистика, 2003 .— 269 с.

2. Бессчетная О.А. Статистика : учебник / под общ. ред. А.Е. Суринова .— М. : Изд-во РАГС, 2005 .— 656 с.

3. Васильева Э.К. Статистика : учеб. пособие / Э.К. Васильева СПб. : Вектор, 2006 .— 252 с.

4. Галкина В.А. Статистика: Учеб.пособие для студентов вузов по экон.специальностям / Рос.гос.аграр.заоч.ун-т .— 2-е изд.,перераб.и доп. М., 2002 .— 64с.

5. Дащинская Н.П. Статистика: Национальные счета,показатели и методы анализа:Справ.пособие / Под общ. ред. И.Е. Теслюка .— Минск : БГЭУ, 1995 .— 376с .

6. Елисеева И.И. Общая теория статистики — М.: Издательство «Финансы и статистика», 2004 г. — 656 с.

7. Зарова Е.В. Региональная статистика : учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» и другим экон. специальностям / под ред. Е. В. Заровой и Г. И. Чудилина .— М. : Финансы и статистика, 2006 .— 623 с.

8. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика : Учебник для вузов / Под ред. Ю.Н. Иванова .— М. : ИНФРА-М, 1998 .— 480с.

9. Коборов Н.К. Статистика сельского хозяйства : Учеб.для вузов / Под ред.Коборова Н.К .— М. : Финансы и статистика, 1982 .— 400с.

10. Минашкин В.Г. Статистика : учебник / под ред. В.Г. Минашкина М. : Проспект, 2005 .— 266 с.

11. Харченко Л.П. Статистика : Учеб.пособие / Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др. 2-е изд.,перераб.и доп. М. : Инфра-М, 2001 .— 382с.

12. Яковлев В.Б. Статистика. / В.Б. Яковлев М. : КолосС, 2005 .— 351 с.

13. Методические указания по выполнению курсовых работ по статистике для студентов очного отделения, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Менеджмент», — Воронеж, 2013

14. Годовые отчеты по районам Воронежской области 2004-2012 гг.

Приложение 1

Исходные данные 2012 год.

Посевная площадь зерновых культур, га

Количество произв. Зерна после доработки, тыс. руб.

Себестоимость всего произв. зерна, тыс .руб.

Себестоимость 1 ц зерна, руб.

Количество реализованного зерна, ц

Себестоимость реал зерна, тыс. руб.

Денежная выручка за реализ зерна, тыс. руб.

Денежная выручка от реал прод в целом по району, тыс. руб.

Среднегодовая численность раб, занятых в с/х, чел

Среднегодовая стоимость осн произв средств, тыс. руб.

Произв затраты на осн пр-во растениеводства, тыс. руб.

Прямые затраты труда на зерно, тыс .чел/час

Площадь с/х угодий, га

Площадь пашни, га

Стоимость внесенных удобрений под зерновые, тыс. Руб.

Аннинский р-н (СХ)

20371

617235

264017

428

783803

339536

512313

1798282

2163

1798430

269450

321

70039

58752

32961

Бобровский р-н (СХ)

40168

1093508

560319

512

1203412

562061

773442

1562093

1853

3140571

569158

547

110190

92340

63056

Богучарский р-н (СХ)

31682

446454

223361

500

451734

211781

284081

480508

853

692502

225223

289

85608

66109

41672

Борисоглебский р-н (СХ)

17117

255989

97623

381

344445

132340

208497

327215

322

503380

97711

148

40468

39485

7764

Бутурлиновский р-н (СХ)

27626

540996

311942

577

521365

254115

353022

805551

1279

1816565

316145

80222

68248

25629

Верхнемамонский р-н (СХ)

19814

315284

159069

505

338347

161194

211856

552280

1037

902698

163486

153

55927

45243

24198

Верхнехавский р-н (СХ)

9392

239126

137791

576

363323

185828

237140

1222392

669

882572

137791

162

27613

26289

27976

Воробьевский р-н (СХ)

15438

297133

131754

443

285609

120078

184362

361793

439

418453

134687

33958

30004

11351

Грибановский р-н (СХ)

33765

585770

274139

468

574540

247723

357279

949956

870

1062874

274139

71485

66791

35149

Калачеевский р-н (СХ)

31169

538285

295525

549

594582

284207

393751

1241343

1672

1042506

297958

209

95733

77607

41114

Каменский р-н (СХ)

6286

159752

54621

342

106789

38940

70285

191704

409

281515

55173

21938

15607

5466

Кантемировский р-н (СХ)

19708

395365

176255

446

404451

188746

262856

469681

671

395045

178997

123

57267

46087

35559

Каширский р-н (СХ)

22313

568577

203094

357

638945

222342

433330

523142

951

1680498

203823

180

45825

42834

23218

Лискинский р-н (СХ)

31007

987250

689095

698

862502

704138

630441

7219977

4121

8321924

694262

715

127400

96745

68092

Нижнедевицкий р-н (СХ)

6407

127878

70163

549

78922

41907

50012

285822

414

540318

70821

17765

14381

12986

Новоусманский р-н (СХ)

17971

432412

254891

589

379827

211927

259124

934268

1197

1680120

255286

43782

35309

39378

Новохоперский р-н (СХ)

39523

710647

309063

435

971217

469573

648120

487493

541

811222

309063

187

94406

81245

57132

Ольховатский р-н (СХ)

12990

236302

191077

809

436412

273550

270664

673098

866

885232

191567

101

51297

39916

18244

Острогожский р-н (СХ)

9069

202983

100829

497

212049

97162

135646

369845

517

412189

100948

50267

33707

18885

Павловский р-н (СХ)

41828

864863

533825

617

931953

533094

668396

1496733

2578

1628618

538246

285

111714

89167

89888

Панинский р-н (СХ)

19693

589764

336853

571

860286

466009

582694

731064

729

913679

338254

174

61525

56838

45079

Петропавловский р-н (СХ)

24693

317210

157932

498

323121

150206

206838

377589

556

434574

158167

187

57366

49240

18789

Поворинский р-н (СХ)

22176

298762

172852

579

300009

146857

173344

52595

549

780299

176524

191

50076

48729

5074

Подгоренский р-н (СХ)

28426

568165

321865

566

812439

390196

576368

472013

585

736471

321895

109

70138

52314

55963

Рамонский р-н (СХ)

18324

333530

230735

692

400736

250728

262827

775376

985

827581

231843

73692

56500

29692

Репьевский р-н (СХ)

12834

282866

128917

456

342215

149191

239246

483632

209

341493

130018

32719

24940

25424

Россошанский р-н (СХ)

36878

711850

364029

511

633112

351820

468126

285119

1961

1354284

367360

442

105185

79358

58453

Семилукский р-н (СХ)

23107

463708

289468

624

574519

304361

334649

1069120

837

794357

290150

239

67345

63523

46711

Таловский р-н (СХ)

25312

504238

239164

474

416651

201896

265782

662232

1274

1098702

241207

258

63645

57655

32528

Терновский р-н (СХ)

19944

374120

180578

483

337609

155787

183316

1326698

849

1033673

181727

44493

37917

8141

Хохольский р-н (СХ)

14675

411774

151919

369

366487

151194

250969

650361

751

1103204

153753

115

45723

43257

25800

Эртильский р-н (СХ)

35870

866037

348325

402

904252

395811

565380

831704

1274

1436041

353631

171

96690

85395

37647

Приложение 2

Исходные данные 2011 год

Посевная площадь зерновых культур, га

Количество произв. Зерна после доработки, тыс. руб.

Себестоимость всего произв. зерна, тыс. руб.

Себестоимость 1 ц зерна, руб.

Количество реализованного зерна, ц

Себестоимость реал зерна, тыс. руб.

Денежная выручка за реализ зерна, тыс. руб.

Аннинский р-н (СХ)

19836

537966

221083

411

383708

146985

186889

Бобровский р-н (СХ)

33575

795462

327736

412

629850

262008

303384

Богучарский р-н (СХ)

26562

477129

199151

417

376611

160465

170128

Борисоглебский р-н (СХ)

12962

140008

46097

329

187648

55233

90437

Бутурлиновский р-н (СХ)

24925

502809

252341

502

286496

151608

131550

Верхнемамонский р-н (СХ)

18784

437221

159189

364

309032

114233

144280

Верхнехавский р-н (СХ)

10669

244628

113546

464

282605

125221

123266

Воробьевский р-н (СХ)

18358

357253

123432

346

253004

98202

103708

Грибановский р-н (СХ)

28560

489744

191166

390

373901

144590

137762

Калачеевский р-н (СХ)

26715

648127

229114

354

400048

150926

181382

Каменский р-н (СХ)

5560

126585

38534

304

71187

24141

34292

Кантемировский р-н (СХ)

23267

439531

222953

507

375942

188106

176084

Каширский р-н (СХ)

22281

491678

167820

341

382583

138111

168126

Лискинский р-н (СХ)

29508

855704

365660

427

636596

264699

294411

Нижнедевицкий р-н (СХ)

6063

98807

45221

458

41889

18602

21157

Новоусманский р-н (СХ)

20905

406794

171560

422

310565

144541

145400

Новохоперский р-н (СХ)

34724

680437

257227

378

368144

145338

177532

Ольховатский р-н (СХ)

15770

433866

223753

516

538353

290742

246185

Острогожский р-н (СХ)

9782

218415

89571

410

196891

86168

98472

Павловский р-н (СХ)

38570

1127514

491914

436

802329

384284

445909

Панинский р-н (СХ)

26369

479240

248441

518

565922

285745

256644

Петропавловский р-н (СХ)

23240

379913

158570

417

306184

122817

130648

Поворинский р-н (СХ)

17196

295078

122561

415

203128

87223

92758

Подгоренский р-н (СХ)

29434

805767

342514

425

694049

321948

425717

Рамонский р-н (СХ)

21634

475926

266933

561

387135

222995

179351

Репьевский р-н (СХ)

12276

285304

110862

389

301058

134261

147005

Россошанский р-н (СХ)

34872

788731

349008

442

678178

302749

309593

Семилукский р-н (СХ)

26516

555362

276400

498

600032

289047

286011

Таловский р-н (СХ)

30416

584386

256564

439

340310

151721

161854

Терновский р-н (СХ)

19324

346954

148077

427

202515

85553

89249

Хохольский р-н (СХ)

15678

366963

138674

378

382050

139418

153536

Эртильский р-н (СХ)

34902

693074

296027

427

371303

156011

170206