Главная Коллекция "Revolution" Экономика и экономическая теория Экономико-статистический анализ себестоимости молока

Экономико-статистический анализ себестоимости молока

Понятие себестоимости как стоимостная форма текущих затрат предприятия. Природно-экономические характеристики предприятий по надою молока. Выявление влияния молочной продуктивности урожая и материальных затрат на себестоимость одного центнера молока.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 23.12.2013
Размер файла 92,6 K
рефераты на заказ со скидкой

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.

Страница:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Приморская Государственная сельскохозяйственная академия

Институт экономики и бизнеса

Кафедра статистики и информационных технологий

КУРСОВАЯ РАБОТА

Тема: Экономико-статистический анализ себестоимости молока в совокупности условных предприятий с 106 по 12 Хасанского района

Выполнила: студентка группы

Проверила: Косач О.И.

Уссурийск 2012 г.

Содержание

Введение

1. Экономическая сущность себестоимости

2. Группировка предприятий по уровню себестоимости молока. Выявление влияния молочной продуктивности урожая и материальных затрат на себестоимость одного центнера молока

3. Определение средних характеристик (степенных и структурных) себестоимости производства молока, молочной продуктивности коров и материальных затрат в расчете на одну голову продуктивного стада

4. Анализ динамики молочной продуктивности за 9 лет с расчетом показателей динамики цепным и базисным способом по Красноармейскому району. Выявление основной тенденции и прогноз

5. Индексный анализ себестоимости одного центнера молока

6. Корреляционный анализ зависимости себестоимости от молочной продуктивности коров и материальных затрат в расчёте на одну голову

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение

Статистика сельского хозяйства является отраслью экономической статистики. Объектом ее изучения служит сельскохозяйственное производство, которое осуществляется в различных сельскохозяйственных предприятиях.

Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, представляет собой самостоятельный объект статистического изучения.

Статистика животноводства изучает количественную и качественную стороны явлений и процессов в животноводстве.

С каждым годом в нашей стране снижается объем производства молока и мяса. Это связано в значительной мере со снижением поголовья скота, удорожанием кормов, ростом цен и тарифов.

На мой взгляд, изучение статистики очень важно для сельскохозяйственных предприятий, потому что, зная данные по своему хозяйству, каждый руководитель может произвести анализ численности, продуктивности скота и выхода продукции животноводства (коров, молодняка и откормочного поголовья крупного рогатого скота). А на основании анализа планировать развитие своего сельскохозяйственного производства.

Одним из важнейших экономических показателей, является себестоимость произведенной продукции. Изучение статистикой себестоимости позволит выявить закономерности её в формировании, а это в свою очередь позволит снизить затраты на производство продукции, следовательно, появится возможность повысить прибыть отдельной фирмы на микроуровне, а на макроуровне обеспечить более комфортные условия для населения путём снижения цен на социально значимую продукцию. Таким образом, с необходимостью следует заключить, что актуальность изучения себестоимости статистикой не подлежит сомнению, но необходимо как один из кирпичиков экономической жизни самого общества.

Цель курсовой работы - углубление теоретических знаний в области статистики и получение практических навыков сбора и обработки реальных статистических данных, использования статистических методов для анализа этих данных и адекватной интерпретации получаемых статистических показателей. Необходимо проанализировать себестоимость молока, за счет каких факторов она изменяется.

Объектом исследования данной курсовой работы являются предприятия Хасанского района Приморского края предприятия с 1-12 и 106-115. Предметом является продуктивность молочного стада крупного рогатого скота.

Исходя из данной цели, формируются следующие задачи:

Изучить экономическую сущность себестоимости.

Рассмотреть природно-экономические характеристики предприятий по надою молока.

Провести статистический анализ себестоимости молока. Для этого изучить влияние различных факторов на себестоимость и выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние.

Измерить вариацию результативного и факторных признаков.

Провести анализ динамики надоя молока в условиях Приморского края.

Изучить влияние отдельных статей затрат на себестоимость.

Измерить силу связи между анализируемыми признаками.

Статистические методы, используемые в работе: статистическое наблюдение, сводка и группировка, анализ рядов динамики, анализ расчета средних и показателей вариации, индексный и корреляционный методы, дисперсионный анализ.

себестоимость затраты молоко

1. Теоретическая сущность себестоимости

Себестоимость -- это выраженные в стоимостной форме текущие затраты предприятия на производство и реализацию продукции (работ, услуг).

В процессе хозяйственной деятельности предприятие осуществляет издержки (материальные, трудовые, финансовые). Издержки предприятия состоят из всей суммы расходов на производство продукции и ее реализацию. Эти издержки, выраженные в денежной форме, называются себестоимостью и включаются в стоимость продукта. Таким образом, себестоимость является частью цены товара, причем она отражает большую часть стоимости продукции и зависит от изменения условий производства и реализации продукции. Себестоимость входит в число особо значимых показателей эффективности хозяйственной деятельности. Она представляет собой затраты предприятия на производство и обращение, служит основой соизмерения расходов и доходов, то есть самоокупаемости. Себестоимость показывает, во что обходится предприятию выпускаемая им продукция, сколько можно заработать на продаже продукции или какую «накрутку» сделать сверх себестоимости, то есть она является основой ценообразования. Если стоимость реализуемой продукции больше себестоимости, то имеет место расширенное производство. Если в процессе реализации продукция меньше себестоимости, то не обеспечивается даже простое воспроизводство. Без преувеличения этот показатель наиболее чутко реагирует на ситуацию, которая складывается на предприятиях, в производстве отдельных видов изделий и в целых отраслях.

При планировании, учете и калькулировании себестоимости продукции предприятие имеет право суммировать в себестоимость также и иные произведенные им расходы и платежи, непосредственно не связанные с производством и реализацией продукции. Эти расходы «законодатель» позволил относить на себестоимость, и которые в дальнейшем являются составной частью формируемой цены товара, т.е. будут компенсированы предприятию потребителем его продукции.

По последовательности формирования различают себестоимость: технологическую (операционную); цеховую; производственную; полную.

Технологическая себестоимость используется для экономической оценки вариантов новой техники и выбора наиболее эффективного. Она включает затраты, имеющие непосредственное отношение к выполнению операций над определенным изделием.

Цеховая себестоимость имеет более широкий спектр затрат: кроме технологической себестоимости включает затраты, связанные с организацией работы цеха и управления им.

Производственная себестоимость включает производственные затраты всех цехов, занятых изготовлением продукции, и расходы по общему управлению предприятием.

Полная себестоимость включает в себя производственную себестоимость и внепроизводственные (коммерческие) расходы.

Каждая организация стремится уменьшить себестоимость своей продукции, потому что тогда у нее увеличится прибыль. Главное, чтобы уменьшение себестоимости не стало самоцелью в ущерб качеству продукции. Организация должна постоянно отслеживать динамику изменений своих затрат, себестоимости и др. важных экономических показателей: только тогда фирма сможет работать наиболее эффективно и принимать правильные решения по поводу своего дальнейшего развития. Без налаженной калькуляционной работы, постоянного контроля за себестоимостью и рентабельностью продукции невозможно надолго обеспечить высокие доходы.

Правильное формирование себестоимости так же очень важно для процветания фирмы. Получение наибольшего эффекта с наименьшими затратами, экономия трудовых, материальных и финансовых ресурсов зависят от того, как решает предприятие вопросы снижения себестоимости продукции.

2. Группировка предприятий по уровню себестоимости молока. Выявление влияния молочной продуктивности коров и материальных затрат на себестоимость одного центнера молока

Под группировкой в статистике понимают расчленение статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении, характеристику выделенных групп системы показателей в целях выделения типов явлений, изучение их структуры и взаимосвязи. В процессе сводки первичного материала явления разделяются на группы по различным варьирующим признакам.

Варьирующий признак - это признак, принимающий различные значения у отдельных единиц совокупности.

Задачи, стоящие перед группировкой:

Выделение в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, и в которых действуют одни и те же закономерные влияния факторов;

Изучение и характеристика структуры и структурных сдвигов в исследуемых совокупностях;

Влияние взаимосвязи между отдельными признаками изучаемого явления.

Главным вопросом метода группировок является выбор группировочного признака, от правильного выбора которого зависят результаты группировки и всей работы в целом.

После отбора группировочного признака важно разделить единицы совокупности на группы.

Выделенные группы должны быть качественно однородными, а также иметь достаточно большую численность единиц, что позволит проявить типичные черты, свойственные массовым явлениям. Поэтому большое внимание уделяется определения числа групп и их границ. При решения этого вопроса учитывают вид группировки, характер группипровочного признака и задачи исследования.

Проведём простую группировку совокупности молокоперерабатывающих предприятий по себестоимости одного центнера молока.

В первую очередь необходимо составить дискретный и ранжированный ряды распределения, расположив предприятия в порядке возрастания порядковых номеров и себестоимости центнера молока (Приложение 2). Ранжированный ряд отображается на Огиве Гальтона (Приложение 3).

Проанализируем данные ранжированного ряда и его графика - оценим характер и интенсивность различий между хозяйствами и попытаемся выделить существенно отличные группы хозяйств. Между хозяйствами имеются существенные различия в уровне себестоимости: размах колебаний составляет 1340-645 = 695 руб, а себестоимость молока в предприятии № 11 в 2,1 раза больше чем у предприятия № 113.

Далее необходимо разбить ранжированный ряд на интервалы. Существует несколько методик разбиения совокупностей на интервалы, среди которых следует избрать равномерное деление на равные отрезки, так как полученная Огива Гальтона не имеет ярко выраженных перепадов, т.е. визуальное определение интервалов не представляется в данном случае правильным.

Интервальный вариационный ряд дает возможность получить представление о количестве и характере групп. В начале решим вопрос о числе групп, на которые следует распределить совокупность хозяйств.

Число групп определяется исходя из следующих правил:

по формуле Стерджесса

n=1+3,322·lgN (2.1),

где n - число групп, N - совокупность единиц.

Эта зависимость может служить ориентированной при определении числа групп в этом случае, если распределение единиц совокупности по данному признаку приближаются к нормальному и применяются равные интервалы в группах.

n = 1+3.322Lg22 = ~ 5 групп.

Далее необходимо определить величину интервала I по формуле (2.2):

i = (Xmax - Xmin) / n , где (2.2)

Xmax - максимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,

Xmin - минимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,

n - число групп.

I = (1340-645)/5 = 139

Наиболее целесообразным представляется число интервалов, равное 5, рассчитанное по формуле Стерджесса. При таком количестве интервалов размер интервалов будет в размере 139 рублей. Также для каждого интервала необходимо найти количество предприятий, среднее значение себестоимости, процентное соотношение количества предприятий в интервале общему числу, кумулятивную частоту, а также частоту распределения для каждого из полученных интервалов. Полученные значения занесём в «таблицу разбиения на интервалы группировки предприятий по себестоимости одного центнера молока» (Приложение 4), а также построить по полученным значениям частоты распределения и кумулятивной частоты - гистограмму и полигон распределения и куммуляту, соответственно (Приложение 4, 5).

Построим ряд распределения хозяйств при этой величине интервала, значение Xmin = 139 кг, тогда верхняя граница первой группы составит: Xmin+i = 784 кг. Эта граница одновременно является границей второй группы. Границы остальных групп определяются аналогично.

Сведём значения затрат на производство молока по статьям по каждому предприятию в таблицу «Распределение затрат на производство молока по статьям» (Приложение 7). На основе значений данной таблицы, а также других показателей из исходных данных (Приложение 1) найдём средние значения затрат на производство молока по статьям и продуктивности одной головы для каждого из выделенных интервалов. Для этого необходимо составить таблицу «Рабочая таблица для определения средних характеристик» (Приложение 8), в которой следует определить общие значение вышеуказанных показателей для каждого из интервалов.

На основе полученных данных составим таблицу 2.1 Зависимость себестоимости одного центнера молока от факторов интенсификации в совокупности молокоперерабатывающих предприятий», в которой по каждому из имеющихся интервалов необходимо рассчитать усредненные значения статей затрат на производство молока, а также молочной продуктивности коров.

Таблица 2.1 Зависимость себестоимости одного центнера молока от факторов интенсификации в совокупности условных предприятий

Группы по себестоимости, руб.

Число предпр.

Продуктивность,ц/гол

В среднем по группе на 1 голову, тыс.руб.

Средняя себестоимость 1 ц, руб.

Затраты пр-ва всего

Матер затраты

Затраты на оплату труда

Затраты на содержание ОС

Прочие затраты

I.645-784

4

15,205

10,337

4,596

2,796

1,822

1,123

679

II.784-923

13

19,463

16,921

7,218

4,116

3,832

1,756

869

III.923-1062

2

18,676

18,452

9,520

4,946

2,072

1,913

988

IV.1062-1201

1

19,150

22,980

11,26

8,5

1,15

2,06

1200

V.1201-1340

2

18,772

25,011

10,639

7,753

3,13

3,490

1332

В среднем

22

18,53

17,5

7,8

4,76

3,01

1,93

944

Исходя из данных таблицы 2.1 вытекает, что связь между себестоимостью и факторами (продуктивность коров, затраты на производство, такие как материальные затраты, затраты на оплату труда, основные средства и прочие затраты производства), оказывающими на неё влияние, прямая, т.е. при увеличении продуктивности с 15,21 ц/гол до 19,46 ц/гол и затрат производства с 10,34 тыс. руб. до 16,92 тыс. руб. значение себестоимости центнера молока также растет (679 руб/ц - 869 руб/ц).

Проведем комбинационную группировку совокупности предприятий по молочной продуктивности коров и затратам на оплату труда в расчёте на одну голову. Для чего в первую очередь необходимо составить дискретные и ранжированные ряды распределения по молочной продуктивности и по затратам на оплату труда. Далее следует выявить интервалы в соответствующих ранжированных рядах. Методика определения соответствует той, что использовалась для ряда распределения по себестоимости одного центнера молока, за тем отличием, что интервалы берутся в количестве 4 (Приложения 9-12).

На основе выявленных интервалов проведём соответствие каждого из предприятий определённым группам (по молочной продуктивности) и подгруппам (по материальным затратам). Результаты отобразим в таблице «Вспомогательная таблица для распределения предприятий по группам и подгруппам» (Приложение 13). Далее на основе полученных таблиц произведём комбинационную группировку предприятий по выделенным факторам, т.е. по молочной продуктивности и материальным затратам в таблице «Вспомогательная таблица построения комбинационной факторной группировки по молочной продуктивности коров и затратам на оплату труда в расчёте на голову продуктивного стада» (Приложение 14).

И в завершение необходимо составить таблицу 2.2 «Зависимость себестоимости одного центнера молока от молочной продуктивности коров и материальным затратам в расчёте на голову», в которой следует отобразить зависимость себестоимости одного центнера молока от положения предприятия в той или иной группе и подгруппе.

Табл. 2.2 Зависимость себестоимости одного центнера молока от молочной продуктивности коров и материальным затратам в расчёте на голову

Группы по продуктивности, ц

Подгруппы по материальным затратам, тыс.руб.

В среднем по группе

1. 1,15-2,42

2. 2,42-3,68

3. 3,68-4,95

4. 4,95-6,21

1. 12,1 - 15,6

814,40

824,60

864,01

-

821,51

2. 15,6 - 19,1

836,23

997,63

1202,70

-

987,81

3. 19,1 - 22,6

994,76

1054,63

879,00

-

1007,56

4. 22,6 - 26,1

-

-

-

868,98

868,98

в среднем по подгруппе

869,21

1014,67

1062,61

868,98

944,04

Комбинационная группировка позволяет оценить изменение величины признака за счет взаимодействия двух факторов - продуктивности и материальных затрат на голову. Итак, при значении материальных затрат 2,42 - 3,68 и увеличении продуктивности наблюдается неравномерное изменение себестоимости с 864 до 879 рублей, а при значении материальных затрат 1,15-2,42 себестоимость увеличивается. Также в целом по совокупности при увеличении материальных затрат наблюдается рост себестоимости от 821 до 867 рублей. При фиксированном значении продуктивности 12,1 - 19,1 и увеличении материальных затрат (1,15 - 4,95) прослеживается тенденция к увеличению себестоимости . Также в целом по совокупности при увеличении материальных затрат до 4,95 наблюдается рост себестоимости от 869 до 1063 рублей, т.е. имеет место прямопропорциональная зависимость.

При увеличении двух рассматриваемых факторов стабильное увеличения себестоимости наблюдается только под действием материальных затрат - они оказывают наибольшее влияние на себестоимость.

3. Определение средних характеристик (степенных и структурных) себестоимости производства молока, молочной продуктивности коров и материальных затрат в расчете на одну голову продуктивного стада

Как правило, многие признаки единиц статистических совокупностей различны по своему значению, например, заработная плата рабочих одной профессии какого- либо предприятия не одинакова за один и тот же период времени, различны урожайность сельскохозяйственных культур в хозяйствах района и цены на рынке на одинаковую продукцию и т.д. Поэтому, чтобы определить значение признака, характерное для всей изучаемой совокупности единиц, прибегают к расчету средних величин.

Средняя величина - это обобщающий показатель статистической совокупности, который погашает индивидуальные различия значений статистических величин, позволяя сравнивать разные совокупности между собой.

Существует 2 класса средних величин: степенные и структурные.

К структурным средним относятся мода и медиана, но наиболее часто применяются степенные средние различных видов.

Степенные средние величины

Степенные средние могут быть простыми и взвешенными.

Простая средняя величина рассчитывается при наличии двух и более несгруппированных статистических величин, расположенных в произвольном порядке по следующей общей формуле:

(3.1)

Взвешенная средняя величина рассчитывается по сгруппированным статистическим величинам с использованием следующей общей формулы:

(3.2)

К наиболее часто используемым структурным средним относятся статистическая мода и статистическая медиана.

Статистическая мода - это наиболее часто повторяющееся значение величины X в статистической совокупности.

Если X задан дискретно, то мода определяется без вычисления как значение признака с наибольшей частотой. В статистической совокупности бывает 2 и более моды, тогда она считается бимодальной (если моды две) или мультимодальной (если мод более двух), и это свидетельствует о неоднородности совокупности.

Если X задан равными интервалами, то сначала определяется модальный интервал как интервал с наибольшей частотой f. Внутри этого интервала находят условное значение моды по формуле:

(3.3)

где Мо - мода;

ХНМо - нижняя граница модального интервала;

hМо - размах модального интервала (разность между его верхней и нижней границей);

fМо - частота модальноого интервала;

fМо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

fМо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Если размах интервалов h разный, то вместо частот f необходимо использовать плотности интервалов, рассчитываемые путем деления частот f на размах интервала h.

Статистическая медиана - это значение величины X, которое делит упорядоченную по возрастанию или убыванию статистическую совокупность на 2 равных по численности части. В итоге у одной половины значение больше медианы, а у другой - меньше медианы.

Если X задан дискретно, то для определения медианы все значения нумеруются от 0 до N в порядке возрастания, тогда медиана при четном числе N будет лежать посередине между X c номерами 0,5N и (0,5N+1), а при нечетном числе N будет соответствовать значению X с номером 0,5(N+1).

Если X задан в виде равных интервалов, то сначала определяется медианный интервал (интервал, в котором заканчивается одна половина частот f и начинается другая половина), в котором находят условное значение медианы по формуле:

(3.4)

Где Ме-медиана;

ХНМе - нижняя граница медианного интервала;

hМе - размах медианного интервала (разность между его верхней и нижней границей);

fМе - частота медианного интервала;

fМе-1 - сумма частот интервалов, предшествующих медианному.

Также как и в случае с модой, при определении медианы если размах интервалов h разный, то вместо частот f необходимо использовать плотности интервалов, рассчитываемые путем деления частот f на размах интервала h.

Вариация - это различие в значениях какого- либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по разному сочетаются в каждом отдельном случае. Таким образом, величина каждого варианта объективна.

Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Особенно актуально оно в период формирования многоукладной экономики. Измерение вариации, выяснение ее причины, выявление влияния отдельных факторов дает важную информацию (например, о доходах и расходах населения, финансовом положении предприятия и т.п.) для принятия научно обоснованных управленческих решений.

Произведём расчет средних величин, дисперсий, средних квадратических отклонений и коэффициентов вариации для себестоимости одного центнера молока, молочной продуктивности коров, а также затрат на оплату труда в расчёте на одну голову. Расчет необходимо провести как по совокупности предприятий, так и в разрезе выделенных групп. Для расчёта средней определим формулу среднеарифметической взвешенной, имеющей вид:

(3.2), где

- среднеарифметическая взвешенная;

Х - индивидуальное значение, исследуемого признака;

f - количество повторов данного значения, исследуемого признака.

Формулы других показателей, которые необходимо рассчитать, выглядят следующим образом.

Среднеквадратическое отклонение признака:

(3.5), где

у2 - среднеквадратическое отклонение признака.

Дисперсия признака:

(3.6), где

у - дисперсия признака.

Коэффициент вариации признака:

(3.7), где

Vу - коэффициент вариации.

Ход нахождения вышеперечисленных показателей отобразим в таблицах (Приложение 15 - 20).

Сами же найденные показатели необходимо занести в таблицу 3.1 «Анализ вариации результативного и факторных признаков».

Табл. 3.1 Анализ вариации результативного и факторных признаков

Группы

Себестоимость 1 ц молока

Продуктивность с 1 головы

Материальные затраты на 1 гол

Xср, руб.

уІ

у, руб.

ну %

Xср, ц/гол

уІ

у, ц/гол.

ну %

Xср, тыс.руб.

уІ

у, тыс.руб.

ну %

I

679,9

1818,7

42,6

6,3

13

0,6

0,8

6,1

2,2

2,7

1,6

72,7

II

869,4

398,7

20

2,3

18

1,2

1,1

5,9

2,5

0,6

0,8

29,9

III

988

2355,8

48,5

4,9

19,9

1,2

1,1

5,5

2,8

0,1

0,3

9,2

IV

1200

-

-

-

25,9

0,2

0,4

1,5

4,3

1,4

1,2

27,9

V

1332,4

56,2

7,5

0,6

-

-

-

-

-

-

-

-

В среднем:

944

38400

196

20,8

18,5

16,2

4

21,6

3,1

2,3

1,5

48,4

Анализируя таблицы «Расчет показателей вариации себестоимости центнера молока в разрезе выделенных групп» и «по совокупности в целом», можно сказать, что отклонения индивидуальных значений от средних по группам находятся в пределах 49 %. Составляют: в I-ой группе - 6,3 %, во II-ой группе - 2,3 %, III-ей - 4,9%, в V-ой - 0,6 %. В целом по совокупности 20,8 % - совокупность однородна. Показатели вариации по молочной продуктивности с одной головы по группам находятся в примерно равном соотношении. По молочной продуктивности коров, рассмотренной в разрезе выделенных групп, можно сказать, что отношения индивидуальных значений продуктивности от средних находятся в пределе 49% , т.е. составляют 21,6 %, соответственно в четырёх группах: 6,1 %, 5,9 %, 5,5 % и 1,5 %, В группах по материальным затратам показатели вариации также не превышают 49%. В I-ой группе они составляют 72,7 %, во П-ой - 29,9 %, в Ш-ей - 9,2 %, в IV-ой - 27,9 %. В целом по совокупности - 60 > 48,4 % > 33% - совокупность является среднеоднородной.

Найдем моду и медиану по приведенным выше формулам.

Наиболее часто среди показателей себестоимости молока встречаются предприятия с себестоимостью, равной 846,53 рублей.

Половина предприятий имеют себестоимость молока, не превышающую 858,83 рублей.

4. Анализ динамики молочной продуктивности за 9 лет с расчетом показателей динамики цепным и базисным способом по Хасанскому району. Выявление основной тенденции и прогноз

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, т. е. их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (или временных рядов).

Ряд динамики (или динамический ряд) представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время и конкретное значение показателя (уровень ряда) .

Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни.

Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Эти закономерности не проявляются четко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. На основную закономерность динамики накладываются другие, прежде всего случайные, иногда сезонные влияния. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.

По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментные и интервальные.

Моментным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени). Примером моментного ряда могут служить следующие данные о численности населения.

Поскольку в каждом последующем уровне содержится полностью или частично значение предыдущего уровня, суммировать уровни моментного ряда не следует, так как это приводит к повторному счету.

Интервальным (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени (год, квартал, месяц). Примером такого ряда могут служить данные о динамике валового регионального продукта .

Значения уровней интервального ряда в отличие от уровней моментного ряда не содержатся в предыдущих или последующих показателях, их можно просуммировать, что позволяет получать ряды динамики более укрупненных периодов. Например, суммирование уровней валового внутреннего продукта за каждый год по данным, приведенным выше, позволяет определить его производство за все восемь лет в целом и в среднем за год.

Интервальный ряд, где последовательные уровни могут суммироваться, можно представить как ряд с нарастающими итогами. При построении таких рядов производится последовательное суммирование смежных уровней. Этим достигается суммарное обобщение результата развития изучаемого явления с начала отчетного периода (месяца, квартала, года и т.д.).

Уровни в динамическом ряду, могут быть представлены абсолютными, средними или относительными величинами. Так, в рассмотренных рядах динамики уровни выражены абсолютными статистическими величинами.

Проведём анализ динамики молочной продуктивности коров по Хасанскому району за 9 лет.

Для этого необходимо рассчитать ряд показателей, характеризующих изменение молочной продуктивности. Показатели следует рассчитать цепным и базисным способами, т.е. провести сравнение с предыдущим и базовым уровнями, соответственно.

Эти показатели имеют следующий вид:

Абсолютный прирост показателя:

- цепной (4.1)

- базисный (4.2) , где

y n-1 - предыдущий уровень (период);

Y 0 - базовый уровень (период);

n - число уровней (периодов).

Коэффициент прироста показателя:

- цепной (4.3)

- базисный (4.4)

Темп роста показателя:

(4.5)

Темп прироста показателя:

Тпр (4.6)

Абсолютное значение одного процента прироста:

П = ?у/Тпр (4.7)

Темп наращивания:

Тнар (4.8)

Кроме этого также необходимо рассчитать средние значения каждого из вышеприведенных показателей за весь расчетный период. Формулы для определения средних показателей выглядят следующим образом:

Средний уровень:

(4.9)

Средний абсолютный прирост:

- базисный (4.10)

- цепной (4.11)

Средний коэффициент роста:

- цепной (4.12)

- базисный (4.13)

Средний коэффициент прироста:

(4.14)

Среднее абсолютное значение одного процента прироста:

(4.15)

Средний темп наращивания:

(4.16)

Среднегодовой абсолютный прирост согласно формуле:

?у= Yn-Yo / n-1 = (9,85-12,05) : 9-1 = -0,275 ц

Среднегодовой коэффициент роста:

Кр = n-1vУп / Уо = 8v9,85/ 12,05 = 0,975

Среднегодовой темп роста

Тр = Кр * 100% = 0,975 х 100 % = 97,5 %

Среднегодовой темп прироста Тпр

Тпр= Тр - 100% = 97,5% - 100 = -2,5%

Среднегодовое значение 1% прироста

П = Аn / Тпр = -0,28/-2,5=0,11

Полученные значения занесём в таблицу «Анализ динамики молочной продуктивности коров по Хасанскому району за 9 лет»

Таблица 4.1 Анализ динамики молочной продуктивности коров по Хасанскому району за 9 лет

годы

Молоч.прод-ть, ц

Абсолютный прирост, ц

Коэффициент прироста

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсол. значение 1% прироста, ц

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

1999

12,05

-

-

-

-

-

-

-

-

-

2000

7,96

-4,09

-4,09

0,66

0,66

66,1

66,1

-33,9

-33,9

0,12

2001

8,5

0,54

-3,55

1,07

0,71

106,8

70,5

6,8

-29,5

0,08

2002

8,6

0,1

-3,45

1,01

0,71

101,2

71,4

1,2

-28,6

0,09

2003

12,55

3,95

0,5

1,46

1,04

145,9

104,1

45,9

4,1

0,09

2004

16,22

3,67

4,17

1,29

1,35

129,2

134,6

29,2

34,6

0,13

2005

13,18

-3,04

1,13

0,81

1,09

81,3

109,4

-18,7

9,4

0,16

2006

5,49

-7,69

-6,56

0,42

0,46

41,7

45,6

-58,3

-54,4

0,13

2007

9,85

4,36

-2,2

1,79

0,82

179,4

81,7

79,4

-18,3

0,05

В ср-м

10,49

-0,28

0,98

97,50

-2,50

0,11

Из расчета средних показателей динамики видно, что средняя продуктивность за 9 лет составляет 10,49 ц, которая ежегодно имела в среднем тенденцию к снижению на 0,275 ц. или 2,5 % .

Одна из важнейших задач анализа динамики - выявление и количественная характеристика основной тенденции развития. Выявление тенденции проводится с целью выравнивания уровня ряда и определения линии тренда, а также с целью определения прогноза.

Непосредственное выделение тренда может быть произведено тремя методами.

Укрупнение интервала - весь ряд динамики разбивается на более крупные периоды, в которых случайные колебания, явные в более мелких периодах, исключаются, что позволяет выявить более стабильную тенденцию, при этом рассчитываются средние для образованных интервалов и анализ изменения ряда проводится по средним величинам.

Скользящая средняя - вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, а затем - средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее начиная с третьего и т.д. таким образом, при расчетах среднего уровня как бы “скользят” по временному ряду от его начала к концу. Однако эти два способа не позволяют получить обобщенную модель линии тренда, так как полученный ряд является укороченным.

Аналитическое выравнивание - это наиболее эффективный метод выравнивания. Он включает следующие виды выравнивания: по прямой, по гиперболе, по параболе и т.д.

Чтобы охарактеризовать тенденцию развития динамического ряда следует применить аналитическое выравнивание по прямой. Для этого следует использовать уравнение:

(4.17), где

y - выровненное теоретическое значение уровня динамики;

a - свободный член;

b - коэффициент динамики;

t - порядковый номер года.

Свободный член а:

(4.18)

Коэффициент динамики в:

(4.19)

Рассчитанные показатели заносятся в таблицу 4.2.

Таблица 4.2 Аналитическая таблица для проведения выравнивания молочной продуктивности по уравнению прямой y = a + b*t

годы

продуктивность, ц

t

tІ

y*t

y

y - y

(y - y )І

1999

12,05

-4

16

-48,2

10,44

1,61

2,60

2000

7,96

-3

9

-23,88

10,45

-2,49

6,20

2001

8,5

-2

4

-17

10,46

-1,96

3,85

2002

8,6

-1

1

-8,6

10,48

-1,88

3,52

2003

12,55

0

0

0

10,49

2,06

4,25

2004

16,22

1

1

16,22

10,50

5,72

32,70

2005

13,18

2

4

26,36

10,51

2,67

7,10

2006

5,49

3

9

16,47

10,53

-5,04

25,38

2007

9,85

4

16

39,4

10,54

-0,69

0,48

Итого

94,4

0

60

0,77

94,4

0,00

86,08

По данным таблицы определим параметры уравнения регрессии:

а = 94,4/ 9 = 10,49 ц

в = уt / tІ

где t - порядковый номер года

в = 0,77 / 60 = 0,013

В результате получаем уравнение основной тенденции молочной продуктивности по Хасанскому району за 9 лет:

y = 10,49+0,013*t

Оно свидетельствует о том, что за 9 лет средняя молочная продуктивность составила 10,49 ц, при этом она ежегодно увеличивалась на 0,013 ц.

Графическое изображение фактических и выровненных уровней ряда динамики представлено в приложении (Приложение 21).

Чтобы рассчитать, как фактические значения отклоняются от выровненных, надо рассчитать показатели колеблемости:

Определим средний квадрат отклонения:

д (S)= v?(y-?)І/n (4.20), где

y- фактическое значение показателя;

? - выровненное значение показателя;

n- число уровней.

д = v86,08/9 = 3,09 ц

Коэффициент вариации:

V= д/? *100% (4.21)

V=3,09/10,49*100% = 29,5 %

Коэффициент устойчивости

Ку=100% - V (4.22)

Ку=100% - 29,5% = 70,5%

Расчет показателей колеблемости выявил, что фактические значения урожайности отклоняются от выровненных на 3,09 ц, или на 29,5 %, коэффициент устойчивости равен 70,5 %, следовательно система является неустойчивой, так как V больше 33%

Проведём прогнозирование - вероятностную оценку возможности наступления события.

Этапы прогнозирования:

Определение точечного значения прогноза на основе выявленной тенденции, подставив в уравнение прямой вместо t порядковый номер прогнозируемого года

? = 10,49 +0,013*t

? 10 = 10,49+0,013*5 = 4,12 ц

Учитывая то, что прогнозируемое значение не будет находиться в какой-то определенной точке, а будет заключено в определенном интервале, определим следующие показатели:

II. Определение средней ошибки прогноза

(4.23)

где у - средний квадрат отклонения;

n - число фактических лет

tІnp - квадрат порядкового номера прогнозируемого года;

- сумма квадратов порядковых номеров фактических лет.

III Определение предельной ошибки прогноза:

E = мt*F(t), (4.24)

где F(t) - критерий Стьюдента, величина нормированного отклонения, которая связана с вероятностью суждения о том, что событие произойдет. Является табличным значением; при вероятности

P=0,96 , F(t) = 1,96

E = 2,247*1,96 = 4,404

Прогноз на 2008 год запишем в виде интервала:

?10 - Е < ?10 < ?10 + Е (4.25)

10,56 - 4,4 < у2008< 10,56+4,4

6,16< у2008 < 14,96

По прогнозам на будущий 2008 год в 95 % из 100 в Хасанском районе, молочная продуктивность при сохранении данной тенденции составит не ниже чем 6,16 ц и не превысит предел 14,96 ц на 1 голову.

Графическое изображение фактических и выровненных уровней ряда динамики представлено в приложении (Приложение 21).

На рисунке изображены 4 графика функций:

Линейная - y=cx+b. Это простейшая функция, отражающая рост и убывание данных с постоянной скоростью. RІ = 0,0001

Полиномиальная - y=c0+c1x+c2x2+…+c6x6. Функция описывает попеременно возрастающие и убывающие данные. RІ = 0,0811

Логарифмическая - y=clnx+b. Эта функция описывает быстро возрастающие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются. RІ = 0,0018

Степенная - y=cxb, (х>0 и y>0). Функция отражает данные с постоянно увеличивающейся (убывающей) скоростью роста. RІ = 0,0006

Наиболее точно описывает тенденцию полиноминальная функция, так как R =0.0811 (max), поэтому можно сделать вывод, что продуктивность в Хасанском районе ежегодно повышалась на 1,518 ц с ускорением, равным (-0,151) ц в год до 3 года. Затем, начиная с 5 года, она стала снижаться.

5. Индексный анализ себестоимости одного центнера молока

Индексами в статистике называют относительные показатели, характеризующие средние изменение непосредственно несоизмеримых величин во времени, в пространстве или по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.

Индексы классифицируют по трем признакам:

по характеру изучаемых объектов;

по степени охвата элементов совокупности;

по методам расчета общих индексов.

Показатели, характеризующие изменение более или менее однородных объектов, входящих в состав сложного явления, называются индивидуальными индексами. Индивидуальные индексы обозначаются i и снабжаются подстрочным знаком индексируемого показателя. Индивидуальные индексы относятся к одному элементу и не требуют суммирования данных. Они представляют собой относительные величины динамики, выполнения обязательств, сравнения. Выбор базы сравнения определяется целью исследования. Название индекс получает по названию индексируемой величины. В большинстве случаев в числителе стоит текущий уровень, а в знаменателе - базисный уровень. Исключением является индекс покупательной способности рубля. Индексы измеряются в виде процентов или в виде коэффициентов.

Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, как правило, несоизмеримы друг с другом. Поэтому сопоставление простых сумм этих элементов невозможно. Сопоставимость может быть достигнута различными способами:

1) сложные явления могут быть разбиты на такие простые элементы, которые в известной степени являются однородными;

2) сравнение по стоимости, без разбиения на отдельные элементы.

Проведём индексный анализ влияния различных статей затрат на себестоимость одного центнера молока. Значение затрат каждой из статей необходимо представить как частное от деления количества затрат производства на одну голову продуктивного стада по статьям на молочную продуктивность этой головы. Для анализа следует взять две наиболее многочисленные группы предприятий по себестоимости, т.е. I и II группы.

Составим таблицу 5.1 «Затраты на одну голову молочного стада, продуктивность и себестоимость продукции», в которой также отобразим индекс изменения каждого из представленных показателей.

Таблица 5.1 Затраты на одну голову молочного стада, продуктивность и себестоимость продукции

Показатели

Группы

Индекс изменения

I

II

Себестоимость 1 ц молока, руб.

679

869

1,280

Продуктивность, ц/гол.

15,205

19,463

1,280

Затраты производства в расчете на 1 голову, руб.

10,337

16,921

1,637

Из таблицы 5.1 следует, что себестоимость молока в II группе по сравнению с I группой возросла на 28 %, вследствие того, что продуктивность ее повысилась также на 28 %. Кроме того, издержки производства возросли на 63.7%.

Кроме этого необходимо рассчитать структуру издержек для определения влияния на себестоимость каждой из статей затрат. Для этого составим таблицу 5.2 «Изменение себестоимости молока в разрезе I и II групп за счет отдельных видов затрат», в которой кроме структуры затрат производства отобразим индексный анализ влияния издержек.

Таблица 5.2 Изменение себестоимости молока в разрезе I и II групп за счет отдельных видов затрат

Статьи затрат

% к итогу по структуре

Себестоимость 1 ц, руб.

Разность, руб.

Разность в % к себестоимости I гр.

Коэффициент изменения затрат

I

II

I

II

Материальные затраты

44,5

42,7

4,596

7,218

2,62

25,37

1,57

Затраты на оплату труда

27,0

24,3

2,796

4,116

1,32

12,77

1,47

Содержание основных средств

17,6

22,6

1,822

3,832

2,01

19,44

2,10

Прочие затраты

10,9

10,4

1,123

1,756

0,63

6,12

1,56

Всего затрат

100

100

10,337

16,921

6,58

63,69

1,64

Исходя из таблицы 5.2 необходимо отметить что наибольшим удельным весом в приведённой структуре затрат обладает такая статья затрат, как материальные затраты. В I и II группах, соответственно, на неё приходится 44,5% и 42,7 %. Кроме того отметим и такие статьи, как затраты на оплату труда (27 % и 24,3%), затраты на амортизацию основных средств (17,6% и 22,6%), прочие затраты (10,9% и 10,4%). Все значения представлены для I и II групп соответственно.

В II группе по сравнению с I произошло уменьшение материальных затрат на 1,8%, что вызвало увеличение себестоимости одного центнера молока лишь на 2,62 рублей . Увеличение затрат на амортизацию на 5% повлияло также на увеличение себестоимости на 2,01 рублей, а снижение затрат на оплату труда на 2,7% увеличило себестоимость лишь на 1,32 рублей . Кроме этого, снижение прочих затрат на 0,5%, увеличило себестоимость лишь на 0,63 тыс рублей. Общее же изменение издержек составило 4,32%, в сторону увеличения, изменившие в соответствующую сторону себестоимость на 40 рублей (4,32%).

Таким образом, все статьи затрат оказывают влияние на себестоимость, но большее влияние оказывают материальные затраты.

6. Корреляционный анализ зависимости себестоимости от молочной продуктивности коров и материальных затрат в расчёте на одну голову

Корреляция - вероятностная или статистическая зависимость, не имеющая строго функционального характера. В отличие от функциональной, корреляционная зависимость возникает тогда, когда один из признаков зависит не только от данного второго, но и от ряда случайных факторов, или же когда среди условий, от которых зависят и тот и другой признаки, имеются общие для них обоих условия. Статистическая корреляция в обследованной конечной совокупности наиболее интересна тогда, когда она указывает на существование закономерной связи между изучаемыми явлениями. Рассматривая зависимость между признаками, необходимо выделить две категории зависимости:

функциональные;

корреляционные.

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствует вполне определенные значения результативного признака.

В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных.

В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

Парная корреляция - связь между двумя признаками: результативным и факторным или двумя факторными;

Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;

Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Задача корреляционного анализа - количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Для изучения тесноты связи применяется линейный коэффициент корреляции, который позволяет судить о тесноте связи между признаками, и определяется шкалой Чеддока.

Шкала Чеддока

до 0

0,1 - 0,3

0,3 - 0,5

0,5 - 0,7

0,7 - 0,9

0,9 - 0,99

Отсутствует

Слабая

Умеренная

Заметная

Высокая

Очень высокая

Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определять «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии.

Этапами корреляционного анализа является отбор признаков в зависимости от задач и целей; определение формы и направления связи с помощью корреляционного поля; выбор и решение уравнения регрессии; расчет коэффициентов корреляции и детерминации; определение ошибки коэффициента корреляции; определение доверительного интервала коэффициента корреляции. Роль корреляционного метода сводится к количественному измерению связей между отдельными явлениями и признаками.

С учетом результатов предыдущих исследований в качестве результативного признака в анализе выступает себестоимость 1 центнера молока (Y), факторных признаков - молочная продуктивность (X1) и материальные затраты (Х2). Исходная информация оформляется в виде таблицы 6.1, где указываются данные показатели в разрезе анализируемых предприятий.

Таблица 6.1 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

№ п/п

y-себест-ть

x1-продукт-ть

x2-затраты на осн ср ва

1

756

12,14

1,19

2

864

19,18

3,48

3

850

13,45

2,97

4

890

20,45

3,64

5

879

22,12

3,89

6

905

13,45

1,34

7

1200

19,15

1,15

8

1050

18,17

3,05

9

658

16,17

2,13

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены