Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота
Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности. Экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий. Метод статистических группировок. Дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 05.12.2013 |
| Размер файла | 310,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Федеральное государственное общеобразовательное учреждение высшего профессионального образования
«Вятская государственная сельскохозяйственная академия»
Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования экономических процессов
Курсовая работа
по статистике
Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота
Выполнила:
Лягина Т.П.
Группа: Эфу-410
Руководитель:
Гришина Е.Н.
Киров 2007
Содержание
статистический группировка дисперсионный корреляционный
Введение
1. Экономическая характеристика изучаемого объекта
1.1 Экономические показатели условий и результатов деятельности с.-х. предприятий
1.2 Статистическая оценка систем показателей, используемых в исследовании
2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности
2.1 Обоснование объема выборочной совокупности
2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления
3.1 Метод статистических группировок
3.2 Дисперсионный анализ
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ
Заключение
Список литературы
Приложения
Введение
Сельское хозяйство имеет большое значение в развитии всех стран мира. Как известно, оно включает в себя отрасли животноводства и растениеводства. В данной курсовой работе особая роль уделена продукции животноводства, так как именно эта отрасль занимает наибольший удельный вес в некоторых развитых странах. От степени развития животноводства зависит развитие такой сферы как экономика. Чем продуктивнее животноводство, тем качественнее выпускаемая продукция, соответственно, государство считается наиболее развитым, наиболее конкурентоспособным, с устойчивым финансовым положением, как самого государства, так и его жителей, что приведет к его дальнейшему процветанию и выходу на мировой рынок.
Цель курсовой работы - провести экономико-статистический анализ производства мяса в Зуевском и Оричевском районах Кировской области, выявить неиспользованные резервы и разработать предложения по повышению эффективности производства.
В соответствии с поставленными целями ставятся следующие задачи:
- дать экономическую характеристику деятельности предприятий;
- обосновать объем и оценить параметры и характер распределения единиц совокупности;
- провести экономико-статистический анализ влияния факторов на результаты производства.
При написании курсовой работы были использованы следующие методы: экономико-статистический, метод статистических сводок, группировок, корреляционно-регрессионного анализа, дисперсионного анализа.
Статистические методы используются комплексно, что связано со сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех стадий: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение статистической информации.
1. Экономическая характеристика изучаемого объекта
1.1 Экономические показатели условий и результатов деятельности с.-х. предприятий
Для оценки размера производства продукции на предприятиях Зуевского и Оричевского районов Кировской области, для каждого района и в среднем по совокупности определим показатели выручки от продажи с.-х. продукции, наличия среднегодовой стоимости основных производственных фондов, среднесписочной численности работников сельскохозяйственного производства, прибыли от продажи (Таблица 1).
Таблица 1. Показатели размера предприятий
|
Показатели |
В среднем на 1 предприятие |
В среднем по совокупности |
||
|
Зуевский район |
Оричевский район |
|||
|
Выручено от продажи с.-х. продукции, тыс. руб. |
22029 |
10585 |
16307 |
|
|
Среднесписочная численность работников с.-х. производства, чел. |
244 |
142 |
193 |
|
|
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб. |
55595 |
29773 |
42684 |
|
|
Прибыль (убыток) от продаж, тыс. руб. |
5257 |
647 |
2952 |
Из таблицы видно, что по всем этим показателям, в среднем, из двух изучаемых районов Кировской области лидирует Зуевский район. Оричевский район по этим показателям отстает от Зуевского примерно в 2,1 раза. Среднесписочная численность работников по совокупности равна 193 человек. Наиболее высокий уровень обеспеченности трудовыми ресурсами в Зуевском районе. Он составляет 244 человека, что примерно на 102 человека больше, чем в Оричевском и на 51 человека больше, чем по совокупности.
Такая же ситуация наблюдается и в отношении других показателей. Среднегодовая стоимость ОПФ в Зуевском районе составляет 55595 тыс. руб. Она больше уровня обеспеченности ОПФ Оричевского района на 25822 тыс. руб. и превышает средний уровень по совокупности на 12911 тыс. руб.
Выручено от продажи с.х. продукции в среднем по совокупности равно 16307 тыс. руб., что на 5722 тыс. руб. меньше, чем в Зуевском районе и на 5722 тыс. руб. больше, чем в Оричевском районе. Разница между районами -11444 тыс. руб.
Прибыль от продаж в Зуевском районе больше на 4610 тыс. руб., чем в Оричевском районе и на 2305 тыс. руб. больше чем по совокупности.
Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, необходимо изучение структуры выручки по отраслям и видам продукции (таблица 2).
Таблица 2. Состав и структура выручки от продажи с.-х. продукции
Данная таблица дает информацию о процентном соотношении в производстве продукции растениеводства и животноводства в изучаемых районах. Из таблицы видно, что основной доход предприятия нашей области получают от реализации продукции животноводства. Это отражает тот факт, что от этой отрасли в Зуевском районе получают 93,6% выручки, а на долю растениеводства приходится только 6,4%. а в Оричевском районе доля выручки от животноводства составляет 95,9% или 152188 тыс. руб., что на 95278 тыс. руб. меньше, чем в Зуевском районе и на 145607 тыс. руб. больше, чем выручка от растениеводства. В составе выручки от продажи сельскохозяйственной продукции большую часть занимает продукция животноводства. В составе продукции животноводства большую долю занимает производство молока (52,4% по совокупности и 68,1% по Оричевскому району); производство же мяса КРС по совокупности в целом и по каждому району в отдельности находится в районе 21%.
Для характеристики ресурсного потенциала предприятий изучаемой совокупности определим показатели производительности труда, фондовооруженности, фондоотдачи и фондоемкости (таблица 3).
Таблица 3. Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий
Предприятия Зуевского и Оричевского районов обладают высокой производительностью труда, т. к. в них выручка на одного работника больше среднеобластных показателей. В Зуевском районе она больше, чем в Оричевском в 1,2 раза, а в совокупности составляет 82,5 тыс. руб. Затраты на оплату труда в Оричевском районе больше в 1,6 раза, чем в Зуевском, а в совокупности составляют 26 тыс. руб.
По обеспеченности ОПФ предприятия Зуевского района опережают Оричевкие на 18,3 тыс. руб., а в совокупности составляют 219,2 тыс. руб.
Фондоемкость - величина обратная фондоотдаче и, чем выше фондоотдача, тем ниже фондоемкость, тем эффективнее используются ОПФ. Таким образом, предприятия Зуевского и Оричевского районов более эффективно используют основные фонды, что приведет к росту объема производства и экономии радикальных затрат на всем предприятии.
Проведем обобщающую оценку результатов производственно-финансовой деятельности предприятий на основе окупаемости затрат, прибыли и рентабельности (таблица 4).
Таблица 4. Финансовые результаты деятельности предприятий
Зуевский район имеет достаточно высокий уровень себестоимости производства продукции, который в 1,7 раза превышает уровень себестоимости Оричевского района, в 1,2 раза по совокупности и почти в 3 раза в целом по области. Также выручка у Зуевского района больше в 2 раза, чем у Оричевского и в почти в 4 раза в целом по области. Поэтому и прибыль Зуевского района в 8 раз превышает прибыль Оричевского района, в 2 раза в среднем по совокупности и значительно превышает в целом по области. Это говорит о том, что предприятия Зуевского района являются одними из самых эффективных предприятий Кировской области и их финансовое положение является достаточно стабильным.
По окупаемости затрат существенного различия между Зуевским и Оричевским районами нет. Разрыв между районами составляет 0,24 руб. По сравнению с показателем совокупности область отстает на 0,16 руб.
По рентабельности продаж лидирует Зуевский район (разница с Оричевским составляет 17,8%). Уровень рентабельности предприятия является обобщающим показателем, так как он характеризует эффективность всей деятельности предприятия.
Из всего выше сказанного можно сделать вывод - предприятия Зуевского района является одним из самых эффективных в Кировской области. Значительную долю выручки предприятия получают от продукции животноводства, т. е. они больше ориентированны именно на эту отрасль. Это объясняется тем, что наша область находится в нечерноземной зоне России. Кроме того он имеет достаточно высокие показатели среднесписочной численности работников, среднегодовой стоимости основных производственных фондов, себестоимости, выручки, а, следовательно, прибыли, окупаемости и рентабельности производства сельскохозяйственной продукции.
1.2 Статистическая оценка систем показателей, используемых в исследовании
Для каждого района и по совокупности предприятий в целом определим среднее значение следующих показателей: среднесуточный прирост, затраты на одну голову, себестоимость 1 ц прироста и окупаемость затрат (таблица 5).
Таблица 5. Средний уровень показателей, используемых в исследовании
Хозяйства Оричевского района на 8,2% имеют среднесуточный прирост выше, чем хозяйства Зуевского района, что способствует снижению себестоимости 1 ц прироста. Более высокие затраты на одну голову (на 35,9%) имеют также предприятия Оричевского района и они увеличивают себестоимость 1 ц прироста. Но в хозяйствах Оричевского района экономическая эффективность производства мяса КРС не наблюдается, так как показатель окупаемости затрат составляет 0,87 (т.е. при вложении 1 руб. мы получаем 0,87 руб. выручки). Предприятия же Зуевского района при вложении 1 руб. получают 1,1 руб. выручки, что также не свидетельствует о высоком уровне производства.
Для оценки вариации перечисленных выше показателей определим среднеквадратические отклонения (у) и коэффициент вариации (V) (таблица 6).
Таблица 6. Показатели вариации
Следовательно, совокупность предприятий является однородной лишь по показателям окупаемости затрат и среднесуточного прироста (V<33%). Особенно значительной является вариация предприятий Зуевского района по себестоимости 1 ц прироста (49,3 %), что необходимо учесть при дальнейшем исследовании.
Используем критерий Фишера для оценки существенности различия между районами по себестоимости 1 ц прироста при уровне значимости 0,05. Фактическое значение критерия определяется по формуле:
,
где - межгрупповая дисперсия; - остаточная дисперсия.
Где - средняя по группам;
- средняя общая;
- число единиц в районах; - число районов.
,
где N - общее число хозяйств;
- внутригрупповая дисперсия.
(при степенях свободы 25 и 1).
Так как Fфакт.>Fтабл., то различие между районами по себестоимости 1 ц прироста является существенным.
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 рекомендуемую для исследования совокупность полностью включены хозяйства 2-х районов центральной зоны Кировской области. Однако различие между ними, как следует из данных таблицы 6, остается существенным. Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:
где t - нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0,954, t=2);
V - Коэффициент вариации признака.
Результаты расчеты представлены в таблице 7.
Таблица 7. Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки
|
Показатель |
Фактическое значение |
Необходимая численность выборки при еmax=12,7% |
|||
|
V,% |
е,% |
||||
|
1 Среднесуточный прирост, г |
570 |
25,1 |
9,7 |
16 |
|
|
2 Затраты на голову, руб. |
5320 |
35,1 |
13,5 |
31 |
|
|
3 Себестоимость 1ц прироста от выращивания и откорма, руб. |
2926 |
20,3 |
7,8 |
10 |
|
|
4 Окупаемость затрат, руб. |
0,99 |
24,2 |
9,3 |
16 |
Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки равной 27 хозяйствам (n=27).
В таблице 7 представлен необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 12,7%, т.е.
где V - фактическое значение коэффициента вариации.
Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки выборки по 2-м показателям необходимо отобрать от 10 до 31 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 27 единицам, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%.
2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности
Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.
Рассмотрим порядок построения ряда распределения 26 хозяйств области по среднесуточному приросту.
Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.
1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г): 259; 272; 322; 324; 351; 392; 412; 452; 459; 463; 476; 484; 492; 497; 498; 509; 546; 557; 577; 578; 601; 602; 626; 640; 646; 694.
2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:
k = 1+3,322lgN,
где N - число единиц совокупности.
При N=26 lg26=1,415 k=1+3,222*1,415=5,76
3. Определяем шаг интервала:
h=
где xmax и xmin - наибольшее и наименьшее значение группировочного признака
k - количество интервалов
h= (694-259)/672,5 (г)
4. Определяем границы интервалов.
Для этого xmin= 259 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin+h=259+72,5=331,5. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 331,5+72,5=404
Аналогично определяем границы остальных интервалов:
404+72,5=476,5; 476,5+72,5=549; 549+72,5=621,5; 621,5+72,5=694.
5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.
Таблица 8. Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту
|
Группы хозяйств по среднесуточному приросту, г |
Число хозяйств |
|
|
259-331,5 |
4 |
|
|
331,5-404 |
2 |
|
|
404-476,5 |
5 |
|
|
476,5-549 |
6 |
|
|
549-621,5 |
5 |
|
|
621,5-694 |
4 |
|
|
Итого |
26 |
Для наглядности интервальный ряд распределения изобразим графически. Для ее построения на оси абсцисс отложим интервалы значений признака и на них построим прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.
Рисунок 1. Гистограмма распределения предприятий по среднесуточному приросту
Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели:
1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую, моду, медиану признака.
Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:
где - варианты,
- средняя величина признака,
- частоты распределения.
В интервальных рядах в качестве вариантов () используют серединные значения интервалов.
Мода - наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле:
где - нижняя граница модального интервала;
h- величина интервала;
- разность между частотой модального и домодального интервала;
- разность между частотой модального и послемодального интервала
Медиана - значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:
где - нижняя граница медиального интервала,
h- величина интервала,
- сумма частот распределения,
- сумма частот домедиальных интервалов,
- частота медиального интервала.
2) Для характеристики меры рассеяния признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Размах вариации составит: R==694-259=435 (г)
Дисперсия определяется по формуле:
Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
.
Для определения коэффициента вариации используем формулу:
Т.к. V<33%, то совокупность является однородной.
3) Для характеристики формы распределения используем коэффициенты ассиметрии () и эксцесса ():
Так как >0, распределение имеет правостороннюю ассиметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: Mo<Me<.
Так как <0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.
Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.
Для проверки таких гипотез используем критерий Пирсона (), фактическое значение которого определяют по формуле:
где и - частоты фактического и теоретического распределения.
Теоретические частоты для каждого интервала определяем в следующей последовательности:
1) Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t):
.
Так для первого интервала:
Для второго:
Для третьего: ;
Для четвертого: ;
Для пятого: ;
Для шестого: .
Результаты расчета значений t занесем в таблицу 9.
Таблица 9. Эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по среднегодовому приросту
|
Срединное значение интервала по среднегодовому приросту, г |
Число хозяйств |
ц(t) |
||||
|
xi |
fi |
t |
табличное |
fm |
- |
|
|
295,25 |
4 |
1,67 |
0,0989 |
2 |
2 |
|
|
367,75 |
2 |
1,05 |
0,2299 |
4 |
1 |
|
|
440,25 |
5 |
0,43 |
0,3637 |
6 |
0,17 |
|
|
512,75 |
6 |
0,19 |
0,3918 |
7 |
0,14 |
|
|
585,25 |
5 |
0,81 |
0,2874 |
5 |
0 |
|
|
657,75 |
4 |
1,43 |
0,1435 |
2 |
2 |
|
|
Итого |
26 |
х |
х |
26 |
3,06 |
2) Используя математическую таблицу «Значения функции » при фактической величине t для каждого интервала, найдем значение функции нормального распределения (см. таблицу 9).
3) Определим теоретические частоты по формуле:
где n- число единиц в совокупности,
h- величина интервала.
n=26, h=72,5, =116,85
4) Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е. .
Таким образом, фактическое значение критерия Пирсона составило:.
По математической таблице «Распределение » определяем критическое значение критерия при числе степеней свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости равном 0,05. При v=6-1=5 и .
Поскольку <, можно сделать вывод о несущественном расхождении между фактическим и теоретическим распределениями.
Таким образом, среднесуточный прирост составил 490,4 г на 1 голову при среднем квадратическом отклонении 116,85 г. Так как коэффициент вариации меньше 33%, совокупность единиц является однородной: V=23,8%.
Распределение имеет правостороннюю асимметрию, т.к. Mo<Me< и >0 и является низковершинным по сравнению с нормальным распределением, т.к. <0.
При этом частоты фактического распределения отклоняются от частоты нормального несущественно. Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности производства мяса КРС на примере 26 предприятий Кировской области.
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления
3.1 Метод статистических группировок
Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния на результаты производства начнем с логического анализа причинно-следственных взаимосвязей между показателями. Для описания статистических взаимосвязей между показателями эффективности производство мяса КРС может быть рассмотрена следующая цепочка взаимосвязанных показателей: затраты на 1 гол. КРС - среднесуточный прирост - производительность труда - себестоимость производства - рентабельность производства мяса КРС. Выбрав показатель затраты на 1 гол. КРС в качестве факторного признака, в качестве результативного следует рассматривать среднесуточный прирост. А среднесуточный прирост является факторным признаком по отношению к себестоимости производства и т.д.
Проводить аналитическую группировку рекомендуется в следующей последовательности:
1) Выбрать группировочный признак, в качестве которого обычно используют факторный признак.
2) Построить ранжированный ряд по группировочному признаку (т.е. разложить показатели в порядке возрастания), изобразить его графически и проанализировать. Если крайние хозяйства будут резко отличаться по значению от всей совокупности, то их следует либо выделить в особую группу, либо отбросить.
3) Определить величину интервала:
где - наибольшее значение группировочного признака;
- наименьшее значение группировочного признака;
К - количество групп.
При проведении аналитических группировок при заданном объеме совокупности (около 30 предприятий), рекомендуется выделить 3 группы (К=3).
4) Определить границы интервалов групп и число предприятий в них. В соответствии с законом нормального распределения наибольшее их число должно находиться во второй (центральной) группе. В том случае, когда наибольшее число единиц попадает в первую или в третью группу, группировку следует проводить на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду. Использовать формулу для определения величины интервала в этом случае не следует.
5) По полученным группам и по совокупности в целом необходимо определить сводные данные. Для этого составляют вспомогательную таблицу, которую следует представить в приложении.
6) На основе полученных сводных данных определяют относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности. Полученные показатели представляют в виде итоговой группировочной таблицы и проводят их анализ. При этом следует определить не только среднюю величину факторного (группировочного) и результативного признака.
1-я группировка.
1) В качестве факторного (группировочного) признака выберем затраты на 1 гол. КРС (руб.).
2) Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (руб.):
3293; 3476; 3649; 3725; 3874; 3997; 4354; 4668; 4950; 4997; 5077; 5376; 5423; 5597; 5804; 5812; 5908; 6124; 6159; 6186; 6355; 6436; 6507.
Изобразим ряд графически:
Рисунок 2. Огива распределения предприятий по затратам на 1 гол.
3) Группировка была сделана визуально.
4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:
1 группа: 3293-3997 - 6 предприятий
2 группа: 3997-5908 - 11 предприятий
3 группа: 5908-6507 - 6 предприятий
5) Определим сводные данные по группам, которые представим в таблице 10.
Таблица 10. Сводные данные по группам
|
Группы предприятий по затратам на 1 гол. КРС, руб. |
Число предприятий |
Среднегодовое поголовье, гол. |
Среднесу-точный прирост, г |
Выращивание и откорм, ц |
Выручено от продажи, тыс. руб. |
||
|
мяса КРС |
продукции животноводства |
||||||
|
3293-3997 |
6 |
6801 |
2945 |
25177 |
25960 |
121180 |
|
|
3997-5908 |
11 |
16105 |
5277 |
44685 |
33818 |
114434 |
|
|
5908-6507 |
6 |
3489 |
2695 |
21628 |
15078 |
53872 |
|
|
Итого |
23 |
26395 |
10917 |
91490 |
74856 |
289486 |
6) На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности (таблица 11).
Таблица 11. Влияние факторов на среднесуточный прирост
Так в первой группе предприятий средний уровень затрат на 1 гол. КРС больше, чем во второй на 3702-2775=927 руб., или на 25,04%. При этом среднесуточный прирост в первой группе выше на 491-480=11 г, или на 2,24%, т.е. уменьшение затрат на 1 голову КРС от первой ко второй группе на каждые 100 руб. в расчете на каждую голову приводит к уменьшению среднесуточного прироста на (11/927)*100=1,19 г.
Рост уровня затрат на 1 голову КРС в третьей группе по сравнению со второй на 3424 руб., или на 55,23%, приводит к уменьшению среднесуточного прироста на 31 г, или 6,5%, а на каждые 100 руб. - 0,91 г. Замедление темпа среднесуточного прироста вызывает сомнение в целесообразности дальнейшего увеличения уровня затрат на производство мяса КРС.
Максимальный уровень среднесуточного прироста в 6 предприятиях первой группы вызван влиянием не только интенсивности производства, но рядом других факторов. Так, для данных предприятий характерно меньшее на 23% среднегодовое поголовье по сравнению со второй группой.
2-я группировка.
1) В качестве факторного (группировочного) признака выберем среднесуточный прирост г.
2) Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (г):
259; 272; 322; 324; 351; 392; 412; 452; 459; 463; 476; 484; 492; 497; 498; 509; 546; 557; 577; 578; 601; 602; 626; 640; 646; 694.
Изобразим ряд графически:
Рисунок 3. Огива распределения предприятий по среднесуточному приросту
3) Определим величину интервала:
4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:
259+145=404 (г) - 6 предприятий;
404+145=549 (г) - 11 предприятий;
549+145=964(г)- 9 предприятий.
В данном случае наибольшее число единиц попадает во вторую группу.
5) Определим сводные данные по группам, которые представим в таблице 12.
Таблица 12. Сводные данные по группам
|
Группы предприятий по среднесуточному приросту, г |
Число предприятий |
Затраты на производство мыса КРС, тыс. руб. |
Выращивание и откорм, ц |
Выручено от продажи мяса КРС, тыс. руб. |
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб. |
Количество реализованной продукции, ц |
|
|
259-404 |
6 |
15427 |
3697 |
10081 |
11810 |
4614 |
|
|
404-549 |
11 |
51943 |
16834 |
31699 |
35573 |
15776 |
|
|
549-694 |
9 |
59267 |
23563 |
46402 |
42611 |
21291 |
|
|
Итого |
26 |
126637 |
44094 |
88182 |
89994 |
41681 |
6) На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности (таблица 13).
Таблица 13. Влияние факторов на себестоимость 1 ц прироста
|
Группы предприятий по среднесуточному приросту, г |
Число предприятий |
В среднем по группам |
||||
|
Среднесуточный прирост, г |
Себестоимость 1 ц прироста, руб. |
Окупаемость затрат, руб. |
Уровень товарности, ц |
|||
|
До 404 |
6 |
320 |
4173 |
1,25 |
0,85 |
|
|
От 404 до 549 |
11 |
481 |
3086 |
0,94 |
0,89 |
|
|
Свыше 549 |
9 |
613 |
2515 |
0,9 |
1,09 |
|
|
итого |
26 |
490 |
2872 |
0,95 |
0,98 |
Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с ростом среднесуточного прироста себестоимость 1 ц прироста падает.
Так во второй группе предприятий среднесуточный прирост больше, чем в первой на 481-320=161г, или на 33,5%. При этом себестоимость 1 ц прироста во второй группе меньше на 4173-3086=1087., или на 26%, т.е. увеличение среднесуточного прироста от первой ко второй группе на каждые 100 г приводит к увеличению себестоимости 1 ц прироста на (1087/161)*100=675,2 руб.
Рост уровня среднесуточного прироста в третьей группе по сравнению со второй на 132 г, или на 27,4%, приводит к уменьшению себестоимости 1 ц прироста на 571 руб., или 18,5%, а на каждые 100 г 432,6 руб. Последующее снижение себестоимости 1 ц прироста с сохранением увеличения темпа среднесуточного прироста позволяет предположить о целесообразности дальнейшего увеличения среднесуточного прироста.
Минимальный уровень себестоимости 1 ц прироста в 9 предприятиях третьей группы вызван влиянием не только интенсивности производства, но рядом других факторов. Так, для данных предприятий окупаемость затрат ниже на 4,25% и на 28% по сравнению со второй и первой группами.
3-я группировка.
1) В качестве факторного (группировочного) признака выберем себестоимость 1 ц прироста (руб.).
2) Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (руб.): 1634; 1734; 1985; 2428; 2457; 2549; 2608; 2713; 2931; 2937; 3003; 3107; 3121; 3154; 3169; 3192; 3563; 3627; 3662; 3721; 3824; 3992; 4449; 4909; 5535; 5960.
Изобразим ряд графически:
Рисунок 4. Огива распределения предприятий по себестоимости 1 ц прироста
3) Определим величину интервала:
4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:
1634+3076=4710 (руб.) - 11 предприятий;
3076-4518=7594 (руб.) - 12 предприятий;
4518-5960=10478 (руб). - 3 предприятия.
5) Определим сводные данные по группам, которые представим в таблице 14.
Таблица 14. Сводные данные по группам
|
Группы предприятий по себестоимости 1 ц прироста, руб. |
Число предприятий |
Количество продукции, ц |
Выручка от продажи мяса, тыс. руб. |
Полная себестоимость проданной продукции, руб. |
Прибыль (убыток) от продажи мяса КРС, руб. |
|
|
1634-3076 |
11 |
21250 |
44014 |
36961 |
7053 |
|
|
3076-4518 |
12 |
17831 |
38177 |
45652 |
-7475 |
|
|
4518-5960 |
3 |
2600 |
5991 |
7381 |
-1390 |
|
|
Итого |
26 |
41681 |
88182 |
89994 |
-1812 |
6) На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности (таблица 15).
Таблица 15. Влияние факторов на окупаемость затрат
|
Группы предприятий по себестоимости 1 ц прироста, руб. |
Число предприятий |
В среднем по группам |
||||
|
Себестоимость 1 ц прироста, руб. |
Окупаемость затрат, руб. |
Цена реализации 1 ц, руб. |
Уровень рентабельности, % |
|||
|
1634-3076 |
11 |
2453 |
1,19 |
2071 |
16 |
|
|
3076-4518 |
12 |
3548 |
0,84 |
2141 |
-19,6 |
|
|
4518-5960 |
3 |
5468 |
0,81 |
2304 |
-23,2 |
|
|
Итого |
26 |
3306 |
0,98 |
2116 |
-2,1 |
Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с ростом себестоимости 1 ц прироста окупаемость затрат падает.
Так во второй группе предприятий себестоимость 1 ц прироста больше, чем в первой на 3548-2453=1095руб., или на 44,6%. При этом окупаемость затрат во второй группе ниже на 0,84-1,19=0,35 руб., или на 29,4%, т.е. увеличение себестоимости 1 ц прироста от первой ко второй группе на каждые 100 руб. приводит к падению окупаемости затрат на (0,35/1095)*100=0,03 руб.
Рост себестоимости 1 ц прироста в третьей группе по сравнению со второй на 1920 руб., или на 54,1%, приводит к падению на 0,33 руб., или 3,6%, а на каждые 100 руб. - 0,02 руб. Последующее снижение окупаемости затрат вызывает сомнение в целесообразности дальнейшего увеличения себестоимости 1 ц прироста. Для повышения окупаемости затрат нужно снизить себестоимость 1 ц прироста.
Минимальный уровень окупаемости затрат в 3 предприятиях третьей группы вызван влиянием не только высокой себестоимости 1 ц, но и рядом других факторов. Так, для данных предприятий цена реализации выше на 11,3% и на 7,6% по сравнению со средней ценой в первой и во второй группах.
3.2 Дисперсионный анализ
Для оценки существенности различия между группами по величине какого-либо признака будем использовать критерий Фишера (F-критерий), фактическое значение которого определяется по формуле:
где - межгрупповая дисперсия;
- остаточная дисперсия.
где - средняя групповая;
- средняя общая;
m - число групп;
n - число вариантов в группе.
Определим по первой группировке, используя данные таблицы 11.
где - общая вариация;
- межгрупповая вариация (=5867)
N - общее число вариантов (N=23).
Общую вариацию определяем по формуле:
где - варианты;
- общая средняя (из таблицы 11) =475г.
Для определения общей вариации среднесуточного прироста будем использовать все варианты исходной совокупности (г):
497; 463; 452; 324; 484; 640; 412; 259; 459; 646; 601; 577; 602; 509; 694; 351; 322; 546; 557; 492; 578; 626; 476; 498; 392; 272
;
.
Фактическое значение F-критерия сравниваем с табличным, которое определяем при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой () и остаточной () дисперсии.
; .
при =2 и =20 составило 3,49.
Т.к. <, свидетельствует о том, что различие между группами обусловлено влиянием случайных факторов.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
показывает, что на 2.06% вариация среднесуточного прироста объясняется влиянием затрат на 1 голову КРС.
Определим по второй группировке, используя данные таблицы 13.
=11806403;
N=26;
из таблицы 13 =2872руб.
Для определения общей вариации себестоимости 1 ц прироста будем использовать все варианты исходной совокупности (руб.):
3154; 3563; 3292; 2931; 1985; 1734; 3003; 5960; 2457; 1634; 2428; 2608; 3107; 3662; 3121; 4909; 3824; 3169; 2937; 4449; 2549; 3721; 3992; 3627; 2713; 5535.
;
.
Фактическое значение F-критерия сравниваем с табличным, которое определяем при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой () и остаточной ()дисперсии.
; .
при =2 и =23 составило 3,4.
Т.к. >, свидетельствует о существенном различии между группами, а также влияние среднесуточного прироста на себестоимость 1ц прироста следует признать существенным.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
показывает, что на 36,4% вариация себестоимости 1 ц прироста объясняется влиянием среднесуточного прироста.
Определим по третьей группировке, используя данные таблицы 15.
=0,807;
N=26;
из таблицы 15 =0,98 руб.
Для определения общей вариации окупаемости затрат будем использовать все варианты исходной совокупности (руб.): 0,83; 0,67; 0,88; 1,06; 1,39; 1,56; 0,94; 0,63; 0,99; 1,67; 1,12; 0,89; 0,90; 0,67; 1,01; 0,93; 0,69; 1,03; 0,89; 0,70; 0,93; 0,65; 0,75; 0,74; 0,98; 0,71.
;
.
Фактическое значение F-критерия сравниваем с табличным, которое определяем при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой () и остаточной ()дисперсии.
; .
при =2 и =23 составило 3,4.
Т.к. >, то влияние себестоимости 1 ц прироста на окупаемость затрат следует признать существенным.
Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная
показывает, что на 43,8% вариация окупаемости затрат объясняется влиянием себестоимости 1 ц прироста.
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ
На основе логического анализа и системы группировок выявляется перечень признаков: факторных и результативных, который может быть положен в основу формирования регрессионной модели связи.
Для выражения взаимосвязи между среднесуточным приростом (), затратами на 1 голову КРС () и себестоимостью 1 ц прироста (Y) может быть использовано следующее уравнение:
Параметры , , определяют в результате решения системы трех нормальных уравнений:
Из приложения Д на основе исходных данных по 27 предприятиям получаем систему уравнений:
В результате решения данной системы получаем следующее уравнение регрессии:
Y=3264,62-6,72x1+0,62x2.
Коэффициент регрессии a1=-6,72 показывает, что при увеличении среднесуточного прироста на 1 г себестоимость 1 ц прироста снижается в среднем на 6,72 руб. (при условии постоянства уровня интенсивности затрат). Коэффициент a2=0,62 свидетельствует о среднем увеличении себестоимости 1 ц прироста на 0,62 руб. при увеличении уровня затрат производства на 1 руб. в расчете на 1 гол. КРС (при постоянстве урожайности).
Определим тесноту связи между всеми признаками, включенными в модель, при помощи коэффициентов множественной корреляции:
,
где ; ; - коэффициенты парной корреляции между x1, x2 и Y.
; ; ;
; ; ;
; ; ;
; ; .
В результате вычислений были получены коэффициенты парной корреляции: =-0,66; =0,61; =0,15. Следовательно, между себестоимостью 1 ц прироста (Y) и среднесуточным приростом () связь обратная средняя, между себестоимостью и затратами на 1 голову КРС () связь прямая средняя. При этом между факторами существует слабая связь (=0,15).
Между всеми признаками связь прямая тесная, т.к. R=0,98. Коэффициент множественной детерминации вариации себестоимости 1 ц прироста определяется влиянием факторов, включенных в модель.
Для оценки значимости полученного коэффициента R используем критерий F-Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:
где n - число наблюдений,
m - число факторов.
определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы: и
=4,26,, =24 и =1.
Т.к. >, значение коэффициента R следует признать достоверным, а связь между , и Y - тесной.
Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, наряду с коэффициентами регрессии и корреляции определяем коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.
Определяем коэффициенты эластичности, которые показывают на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора: Коэффициенты эластичности показывают на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:
Y = 3264,62 - 6,72•x1 + 0,62•x2
Э1 = ; Э2 =
Таким образом, изменение на 1% среднесуточного прироста ведёт к среднему снижению себестоимости на 1 %, а изменение на 1% уровня затрат - к среднему её росту на 1,01 %.
Дадим оценку различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов при помощи в-коэффициентов, которые показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения () изменится результативный признак с изменениями соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения ().
Т.е. наибольшее влияние на себестоимость 1 ц прироста с учетом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.
Для определения в суммарном влиянии факторов долю каждого из них будем использовать коэффициенты отдельного определения:
Таким образом, на долю влияния первого фактора приходится 52%, второго - 47%
Заключение
На основе экономико-статистического анализа производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях Зуевского и Оричевского районов Кировской области, можно сделать следующие выводы:
Предприятия исследуемых районов специализируются на выпуске продукции животноводства. Эта деятельность приносит им прибыль.
Группировка хозяйств по степени использования основных факторов производства позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат.
Для увеличения эффективности использования факторов необходимо правильно организовать производство мяса, осуществить значительные капиталовложения, способствовать выявлению имеющихся резервов. Для успешного функционирования предприятий необходимо ускоренное внедрение достижение науки и техники, углубление специализации, усиление концентрации, расширение межхозяйственных связей и совершенствование рыночных методов реализации продукции.
В данной совокупности предприятий наблюдается высокий уровень среднесуточного прироста (выше, чем в среднем по области), что говорит о высоком уровне производства.
На результаты производства мяса оказывают влияние различные факторы. Так, между себестоимостью 1 ц прироста (Y) и среднесуточным приростом (х1) наблюдается обратная средняя связь, между себестоимостью 1 ц прироста (Y) и окупаемостью затрат животноводства (х2) -прямая средняя связь. Связь между факторами слабая прямая (=0,15). Доля влияния первого фактора составляет 52%, второго - 47%.
Для повышения эффективности работы предприятиям необходим повысить уровень рентабельности производства, для чего нужно стремиться снижению себестоимости продукции и увеличению выручки от ее реализации. Для более успешной работы предприятиям необходимо использование новых технологий и передового опыта других хозяйств (не только Кировской области), выявление и использованы имеющихся резервов, а также углубление межхозяйственных связей.
Список литературы
1. Гришина Е.Н. Статистика: Методические указания по выполнению курсовой работы. Изд. 3-е, перераб. и доп. - Киров: Вятская ГСХА, 2006. - 53 с.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 463 с.
3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 480 с.
4. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Издательство «ЛИХА», 1998. - 430с.
5. Практикум по статистике/А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина/ Под ред. А.П. Зинченко, - М.: Колос, 2001. - 392 с.
6. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2001. - 461 с.
7. Статистика. Учебник/Под ред. проф. И.И. Елисеевой - М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002. - 448 с.
8. Статистика: Учебное пособие/ Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др. Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2001. - 384 с.
Приложение А
Среднесписочная численность работников, занятых в сельскохозяйственном (с.-х.) производстве, чел
Среднегодовая стоимость основных производственных средств, тыс. руб.
Финансовые результаты от реализации сельскохозяйственной продукции
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб.
Выручено от продажи продукции, тыс. руб.
Полная себестоимость проданной продукции растениеводства, тыс. руб.
Выручено от продажи продукции растениеводства, тыс. руб.
Полная себестоимость проданной продукции животноводства, тыс. руб.
Выручено от продажи продукции животноводства, тыс. руб.
Результаты реализации крупного рогатого скота (в живом весе).
Количество продукции, ц
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб.
Выручено от продажи, тыс. руб.
Выращивание и откорм крупного рогатого скота
Среднегодовое поголовье коров, гол.
Надоено молока - всего, ц
Удой на 1 корову, кг
Затраты на молочное стадо - всего, тыс. туб.
Из них затраты на молоко, тыс. руб.
Затраты на 1 корову, руб.
Себестоимость 1 ц молока, руб.
Затраты на производство.
Затраты на с.х. производство, тыс. руб.
В т.ч. на растениеводство
на животноводство
Приложение Б
|
№ хозяйства |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
||
|
Кировская область |
62929 |
14475835 |
3666783 |
3764365 |
519325 |
591369 |
3147458 |
3172996 |
||
|
Зуевский район |
1 |
228 |
69220 |
51986 |
58587 |
- |
- |
51986 |
58587 |
|
|
2 |
122 |
31809 |
7500 |
7920 |
565 |
529 |
6935 |
7391 |
||
|
3 |
168 |
41482 |
13532 |
11910 |
2491 |
1937 |
11041 |
9973 |
||
|
4 |
273 |
45752 |
15527 |
15765 |
2247 |
2822 |
13280 |
12943 |
||
|
5 |
164 |
33797 |
9179 |
8942 |
3910 |
3527 |
5269 |
5415 |
||
|
6 |
422 |
117258 |
21052 |
31161 |
748 |
1362 |
20304 |
27999 |
||
|
7 |
343 |
75221 |
18517 |
31349 |
878 |
1045 |
17639 |
30304 |
||
|
8 |
117 |
25972 |
7303 |
7674 |
709 |
847 |
6594 |
6827 |
||
|
9 |
99 |
27653 |
4724 |
5191 |
504 |
565 |
4220 |
4626 |
||
|
10 |
228 |
46768 |
10294 |
11528 |
1599 |
1821 |
8695 |
9707 |
||
|
11 |
425 |
77799 |
20268 |
44110 |
1344 |
1517 |
18924 |
42593 |
||
|
12 |
333 |
74412 |
21386 |
30209 |
765 |
908 |
20621 |
29301 |
||
|
Итого |
2922 |
667143 |
201268 |
264346 |
15760 |
16880 |
185508 |
247466 |
||
|
Оричевский район |
1 |
123 |
14072 |
6746 |
7239 |
475 |
535 |
6271 |
6704 |
|
|
2 |
322 |
84347 |
25321 |
27545 |
636 |
1048 |
24685 |
26497 |
||
|
3 |
56 |
6494 |
3103 |
2450 |
42 |
53 |
3061 |
2397 |
||
|
4 |
236 |
41879 |
21544 |
23505 |
335 |
314 |
21209 |
23191 |
||
|
5 |
132 |
31814 |
11870 |
13491 |
476 |
399 |
11394 |
13092 |
||
|
6 |
65 |
23900 |
3446 |
2926 |
267 |
259 |
3179 |
2667 |
||
|
7 |
146 |
17504 |
13545 |
14657 |
38 |
64 |
13507 |
14593 |
||
|
8 |
151 |
30691 |
8568 |
9478 |
177 |
211 |
8391 |
9267 |
||
|
9 |
275 |
61495 |
16467 |
17507 |
1050 |
2315 |
15417 |
15192 |
||
|
10 |
149 |
29406 |
11349 |
13223 |
215 |
368 |
11134 |
12855 |
||
|
11 |
165 |
39272 |
13146 |
13401 |
164 |
203 |
12982 |
13198 |
||
|
12 |
47 |
21395 |
1900 |
1626 |
50 |
41 |
1850 |
1585 |
||
|
13 |
92 |
25709 |
5646 |
5951 |
290 |
276 |
5356 |
5675 |
||
|
14 |
109 |
1800 |
3813 |
3638 |
240 |
276 |
3573 |
3362 |
||
|
15 |
59 |
16813 |
2605 |
2132 |
65 |
219 |
2540 |
1913 |
||
|
Итого ... |
Подобные документы
Экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий. Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
курсовая работа [61,3 K], добавлен 03.03.2015Экономические показатели условий и результатов деятельности предприятий. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления. Метод аналитической группировки.
курсовая работа [189,2 K], добавлен 28.05.2013Экономические показатели условий и результатов деятельности предприятий. Обоснование объема и оценка параметров совокупностей статистики. Анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления. Резервы роста эффективности использования факторов.
курсовая работа [391,8 K], добавлен 11.09.2014Показатели анализа доходов и рентабельности производства мяса крупного рогатого скота. Экономические условия хозяйства; состав земельного фонда. Статистический анализ рентабельности производства: группировка районов по одному признаку и парная корреляция.
курсовая работа [149,9 K], добавлен 17.07.2014Анализ эффективности производства зерна методом статистических группировок. Изучение динамики методом укрупнения периодов. Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на производство продукции в сельскохозяйственных предприятиях России.
курсовая работа [324,2 K], добавлен 15.06.2014Экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий Зуевского и Куменского районов, состав и структура выручки от продажи продукции. Методы разработки предложений по повышению эффективности производства.
курсовая работа [584,9 K], добавлен 29.04.2010Экономико-статистический анализ эффективности продаж облигаций. Сводка и группировка. Средние величины и показатели вариации. Дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ. Ряды динамики. Средняя балансовая прибыль по нескольким предприятиям.
курсовая работа [372,0 K], добавлен 29.04.2013Показатели урожая и урожайности, их сущность, методика расчета. Динамики валового сбора. Средняя урожайность, темпы ее роста и прироста, показатели вариации. Индексный метод анализа. Метод статистической группировки. Корреляционно-регрессионный анализ.
курсовая работа [138,0 K], добавлен 02.03.2008Краткая природно-экономическая характеристика хозяйства. Параметры линейной модели тренда. Расчет величин для определения показателей вариации. Корреляционно-регрессионный анализ связи между продуктивностью коров и себестоимостью одного центнера молока.
курсовая работа [199,9 K], добавлен 17.03.2015Предмет и метод статистической науки. Методология наблюдения, статистическая сводка, группировка, таблицы и графики, показатели и средние величины. Показатели вариации, выборочное наблюдение. Корреляционно-регрессионный анализ. Экономические индексы.
лекция [1,2 M], добавлен 02.01.2014Виды и формы связей между явлениями. Методы изучения взаимосвязи экономических явлений. Статистические методы изучения взаимосвязи. Метод аналитических группировок. Дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ. Непараметрические методы оценки связи.
курсовая работа [235,9 K], добавлен 10.12.2008Понятие и виды статистической группировки, производимой с целью установления статистических связей и закономерностей, выявления структуры изучаемой совокупности. Построение интервального ряда распределения предприятий по признаку "торговая площадь".
дипломная работа [1,6 M], добавлен 14.02.2016Понятие трудовых ресурсов. Группировка сельскохозяйственных предприятий по обеспеченности трудовыми ресурсами. Корреляционно-регрессионный анализ связи между обеспеченностью трудовыми ресурсами и фондовооруженностью. Динамика фондоотдачи предприятия.
курсовая работа [98,7 K], добавлен 28.04.2014Задачи и показатели статистики финансовых результатов. Экономико-статистический анализ финансовых результатов деятельности ООО "Завод ДВП". Динамика прибыли и рентабельности. Корреляционно-регрессионный анализ чистой прибыли и производительности труда.
курсовая работа [114,1 K], добавлен 14.11.2010Организационно-экономическая характеристика ООО Торговый дом "Владимир". Особенности осуществления статистического, корреляционно-регрессионного анализа цен. Оценка динамических рядов объема продаж по показателям коэффициента роста и темпов наращивания.
курсовая работа [370,9 K], добавлен 23.01.2011Сущность экономической эффективности производства в условиях рынка. Формирование рынка мяса и мясной продукции в кризисной экономике. Рекомендации по повышению экономической эффективности откорма крупного рогатого скота в ГУП "Ачхой - Мартановский".
курсовая работа [66,5 K], добавлен 18.04.2015Сущность оплаты труда и ее показатели. Индексный метод в статистических исследованиях заработной платы. Метод статистических группировок в изучении заработной платы. Технология выполнения и анализ результатов статистических компьютерных расчетов.
курсовая работа [912,6 K], добавлен 02.02.2011Экстраполяция и прогнозирование, средние показатели в рядах динамики. Корреляционно-регрессионный анализ. Выявление основной тенденции изменения урожайности зерновых. Анализ влияния урожайности зерновых и размера посевной площади на валовой сбор зерна.
курсовая работа [715,8 K], добавлен 28.08.2012Корреляционно-регрессионный анализ экономических показателей развития животноводства в Кировской области. Численность и состав поголовья сельскохозяйственных животных, их продуктивность. Выявление основной тенденции производства продукции животноводства.
курсовая работа [122,3 K], добавлен 24.08.2015Корреляционно-регрессионный анализ как объект статистического изучения, система статистических показателей, его характеризующих. Особенности и принципы применения метода корреляционно-регрессионного анализа. Построение статистического ряда распределения.
курсовая работа [453,1 K], добавлен 28.01.2014
