Изменение валового надоя

относительное: абсолютное:

= , ц

в том числе за счет изменения:

а) размера поголовья:

, ц

б) среднегодовой молочной продуктивности 1 коровы:

, ц

Взаимосвязь показателей: и _, ц

Выводы…

Общее изменение себестоимости 1 ц молока:

относительное: абсолютное:

_{: =} : - ₌ - , руб.

в том числе за счет изменения:

а) производственных затрат на 1 гол.

_{: =} : - ₌ - , руб.

б) среднегодовой молочной продуктивности 1 коровы:

_{: =} : - ₌ - , руб.

Взаимосвязь индексов: и , руб.

Выводы…

Глава 2. Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи результативного и факторных признаков

(Решается одна из двух приведенных задач согласно варианту).

Вариант 1.

Y- Среднегодовой удой на 1 корову, ц (с сотыми долями);

Х₁- затраты на оплату труда в расчете на 1 корову, тыс. руб.;

Х₂- затраты на корма в расчете на 1 корову, тыс. руб.;

Х₃- затраты на содержание основных средств в расчете на 1 корову, тыс. руб.;

Х₄- затраты труда в расчете на 1 корову, чел.-час.;

Х₅- оплата 1 чел.-часа, руб.

Таблица 7 - Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа среднегодового удоя на одну корову

Наименование предприятия
У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
1.СПК «Уваровский» … 50. СПК «Алга»

Вариант 2.

Y- производственная себестоимость 1 ц молока;

Х₁- удой на среднегодовую корову, ц (с сотыми долями)

Х₂- удельный вес затрат на корма, %

Х₃- трудоемкость 1 ц молока, чел.- час.

Х₄- затраты на корма в расчете на 1 корову, тыс. руб.

Х₅- оплата 1 чел.-часа, руб.

Таблица 7 - Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа производственной себестоимости 1 ц молока

Наименование предприятия
У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
1.СПК «Уваровский» … 50. СПК «Алга»

Задача решается с использованием MS Excel, Statistica, KORAN или других доступных программ.

Пример расшифровки машинограммы множественной линейной регрессии

По совокупности, состоящей из 30 хозяйств Центральной зоны Ульяновской области, на основании данных таблицы 7, изучалась зависимость производственной себестоимости 1 ц зерна, руб. (У) от следующих факторов:

Х₁ - урожайность зерновых, ц с 1 га

Х₂ –прямые затраты труда на 1 ц зерна, чел.-час.;

Х₃ –производственные затраты на 1 га зерновых, тыс.руб.

Х₄ –удельный вес озимых культур в площади зерновых, %

Х₅ – оплата 1 чел.-часа в зерновом производстве, руб.

Анализ матрицы парных коэффициентов выявил наличие мультиколлинеарности, то есть сильной межфакторной связи между первым и третьим факторами (выше 0,7), что отвергает возможность их присутствия в одной модели. Судя по соответствующим парным коэффициентам корреляции предпочтительнее отставить в модели первый фактор – среднюю урожайность, а третий фактор - производственные затраты на 1 га - отсеять. В ходе дальнейшего решения задачи ввиду статистической незначимости и ненадежности по t- критериям Стьюдента из модели последовательно, по одному, были исключены факторы Х₄ –удельный вес озимых культур в площади зерновых и Х₅ – оплата 1 чел.-часа в зерновом производстве. В результате окончательного решения задачи было получено следующее уравнение множественной линейной регрессии:

391,50-3,45Х₁+45,52Х₂

Коэффициент регрессии при Х₁ показывает, что с ростом урожайности зерновых и зернобобовых культур на 1 ц/га себестоимость 1 ц зерна снижается в среднем на 3,45 руб. при той же средней трудоёмкости 1 ц зерна. Зависимость себестоимости от урожайности обратная. Коэффициент регрессии при Х₂ показывает, что с увеличением прямых затрат труда на 1 ц зерна на 1 чел.-час. себестоимость зерновых возрастает в среднем на 45,52 руб. при той же средней урожайности зерновых и зернобобовых культур. Связь между себестоимостью и трудоёмкостью прямая. Проверка значимости и надежности коэффициентов регрессии осуществлялась по t- критериям Стьюдента, чьи фактические значения больше табличного . Это означает, что коэффициенты регрессии попадают в такой доверительный интервал, где не могут обратиться в ноль. Поэтому коэффициенты регрессии при Х₁ и Х₂ статистически значимы и надежны.

Связь себестоимости с урожайностью характеризуется как слабая и обратная (r₁= -0,4273). Среднее и прямое влияние на себестоимость 1 ц зерна, судя по парному коэффициенту корреляции, оказывает трудоёмкость 1 ц зерна (r₂=0,5705).

Совокупное влияние факторов на себестоимость 1 ц зерна умеренное: мно­жес­твен­ный коэффициент корреляции R=0,6411. Коэффициент де­тер­ми­на­ции (D=41,10%) свидетельствует о том, что на 41,10% вариация себестоимости 1 ц зерна обус­ловлена вариацией исследуемых в модели факторных признаков, а остальные 58,90% - влиянием остальных, случайных факторов.

Проверка адекватности всей модели осуществлялась на основе F-критерия Фишера. Его фактическое значение (F_факт.=9,42) больше табличного (F_табл.=3,35) значения. Это свидетельствует об адекватности модели и надежности полученных результатов. Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить, что самые важные факторы, влияющие на себестоимость 1ц зерна, это урожайность и трудоёмкость 1 ц зерна.

Анализ остатков позволяет судить о том, что 13 хозяйств из 30 нерационально расходуют свои факторы, так как в них фактическая себестоимость 1ц зерна выше теоретической. И, наоборот, в 17 хозяйствах фактическая себестоимость ниже теоретической, значит, эти предприятия рационально используют исследуемые факторы.

Глава 3. Статистическое изучение динамики …(название ряда динамики)

3.1. Изучение динамики ……(название ряда динамики) методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней

Имеются данные сельскохозяйственных организаций Ульяновской области о (далее идет название ряда динамики) за 2002-2013гг.:

Таблица 8 - Данные для анализа динамики…далее идет название показателя, ед.изм.

На основании данных таблицы 8 рассчитывают таблицу 9.

Таблица 9 - Расчет средней, скользящей средней и выравнивание по среднему приросту

Годы	Название показателя, ед. изм.	Укрупнение периодов	Метод скользящей средней	Выровненный ряд по среднегодовому абсолютному приросту =Y0+ t
Сумма по 3-х летиям	Средняя по 3-х летиям	Сумма по скользящим 3-х летиям	Средняя по скользящим 3-х летиям
…	…	…	…	…	…	…

Среднегодовой абсолютный прирост, ед. изм.: =

где Y_n -уровень последнего года;

Y_o-уровень первоначального года;

n - число лет;

t - условное обозначение времени, начиная с 0 для первоначального уровня ряда.

Среднегодовой темп роста, %:

Среднегодовой темп прироста, %:

Вывод см. в рабочей тетради!!!

3.2. Аналитическое выравнивание ряда динамики …(название ряда динамики)

Целесообразнее аналитическое выравнивание по уравнениям прямой и параболы второго порядка провести по стандартным компьютерным программам Microsoft Word или Microsoft Excel. В этих программах нумерация лет производится с начала ряда, с номера , что следует учесть при экстраполяции. Например, в данном примере для 2002 года , для 2013 года , значит для 2014 года . Следовательно, свободный параметр уравнений означает выровненное значение исследуемого показателя на год, предшествующий первоначальному, то есть на 2001 г.

Выбор единственной формы тренда для прогнозирования осуществляется путем сравнения их графического изображения. Иногда визуально определить степень приближения фактических данных к выровненным затруднительно (см. рисунок 3). В таком случае предпочтение от­дается уравнению с более высоким коэффициентом аппроксимации фак­ти­чес­кого и выровненного рядов , то есть уравнению параболы второго порядка.

Рис. 3- Результаты аналитического выравнивания ряда динамики по уравнениям прямой и параболы второго порядка

Судя по уравнению прямой, показатель уменьшается в среднем на 5,1368 ед. изм. в год. Уравнение параболы более детально показывает, что показатель возрастает с равномерным замедлением, равным ед. изм. в год за год. Средний за весь период рост составил 6,3688 ед. изм. в год.

По прогнозу на 2014 год анализируемый показатель мог составить ед. изм.

Выводы и предложения (должны быть лаконичными, кратко отражать основные результаты проведенного исследования и авторские предложения).

В конце работы подшиваются ключ к выборке, вспомогательная таблица, конверт, в который следует вложить карточки – фишки, диск с курсовой работой.

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

ФГБОУ ВПО «Ульяновская ГСХА им. П.А. Столыпина»

Кафедра «Экономика, организация и управление на предприятии»

КУРСОВАЯ РАБОТА

НА ТЕМУ:

«Статистико-экономический анализ эффективности производства молока в сельскохозяйственных

предприятиях Ульяновской области»

Выполнил: студент 1 группы

2 курса экономического факультета

Направление «Менеджмент»

Профиль «Производственный менеджмент»

Ф.И.О.

№ зачетной книжки

Проверила: Челнокова С.В.

УЛЬЯНОВСК-2015

Варианты природно – климатических зон и заданий для выполнения курсовых работ (распределяет преподаватель)

Природно – экономические зоны Ульяновской области включают следующие районы:

Центральная - Ульяновский, Сенгилеевский, Майнский, Цильнинский, Тереньгульский, АПК Свияга, Кузоватовский.

Восточная – Чердаклинский, Старомайнский, Мелекесский, Новомалыклинский.

Западная – Сурский, Вешкаймский, Карсунский, Базарно – Сызганский, Инзенский, Барышский.

Южная - Павловский, Новоспасский, Радищевский, Николаевский, Старокулаткинский.

Поиск по сайту: