183918 (Статистико–экономический анализ эффективности производства молока по совокупности районов Калужской области), страница 3

Таблица 2.3 – Влияние цены реализации молока, руб./ц. выручки на 100 га с/х угодий, тыс.руб. на валовый надой на 1 корову молочного стада, ц.

Проанализируем полученные данные зависимости между выручкой на 100 га с/х угодий, тыс.руб. и ценой реализации молока, руб/ц.

Построим комбинационную таблицу следующей формы (табл.2.4.)

Таблица 2.4 - Зависимость затрат на 1 корову, тыс.руб. и себестоимости 1 ц. молока, руб.

Комбинированная группировка позволяет оценить степень влияния на валовый надой на 1 корову молочного стада, ц. каждого фактора в отдельности и их взаимосвязи.

Сравним группы по валовому надою на 1 корову, ц . Проанализируем валовый надой на 1 корову, ц. При цене реализации молока, ц. до 667,5 руб./ц. изменяется валовый надой на 1 корову, ц. изменялся по мере увеличения выручки на 100 га с/ угодий с 31,06 в I группе до 23,30 во II и 29,42 в III группе. При цене реализации молока, руб/ц, более 667,5 руб./ц. валовый надой на 1 корову уменьшается, в III группе нет, т.к. при выручке со 100 га с/х угодий более 239,65 руб/ц цена реализации в данной группе ниже 667,5,в I группе больше, чем в II на 42,85-41,85=1 ц.

2.2 Индексный анализ

С помощью индексного метода необходимо проанализировать изменение производство молока во II низшей группе по сравнению с I. По группам районов с разным производством молока имеются данные о поголовье коров и надое на 1 корову. Рассчитаем объем производства молока по каждой типической группе и данные занесем в таблицу 2.5

I = (2.1),

Где N , N - поголовье коров в низшей и высшей группах соответственно;

T , T - надой на 1 корову в низшей и высшей группах;

N T - производство молока в низшей группе;

N T - производство молока в высшей группе.

Рассчитаем индекс поголовья коров и индекс надоя на 1 корову по следующим формулам:

I = (2.2.)

I = (2.3.)

Где N T - условное производство молока при поголовье коров в высшей группе и надое молока на 1 корову в низшей группе, ц.;

N T - условное производство молока при поголовье коров в низшей группе и надое молока на 1 корову в высшей группе, ц.

I = 597274,6/ 40924,8= 14,6

I = 274313,9/40924,8=6,7

I =89107,2/40924,8= 2,2

Как видно, производство молока увеличилось в высшей группе по сравнению с низшей на 1360 % или на 597274,6-40924,8=556349,8 ц. Это следует из того, что условное поголовье увеличилось на 570% или на 274313,9-40924,8=233389,1 гол. и условный надой на 1 корову на 120 % или на 89107,2-40924,8= 48182,4 ц.

2. Корреляционно – регрессионный анализ зависимости результативного показателя от факторных показателей

Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности.

Естественно, возникает вопрос о том, какие же причины формируют уровень признака в данной совокупности и каков конкретный вклад каждой из них. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий и составляет содержание теории корреляции.

Изучение действительности показывает, что вариация каждого изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных.

Корреляционно-регрессионный анализ проводится для определения степени связи между результатом и факторами, влияющими на результат.

Анализ влияния факторов на валовый надой на 1 корову, ц проводится по следующим данным: цена реализации молока, руб./ц– x₁, и выручка на 100 га с/х угодий, тыс. руб - x₂. Для начала необходимо определить характер связи между признаками и установить форму связи между ними.

Средние значения и изменение результативного и факторных признаков в совокупности в приложении № 2, приложении №3 .

В результате решений уравнения на ЭВМ были получены следующие его параметры:

Y=4,79+0,03 *X₁+0,08*X₂

Интеграция полученных параметров следует:

A₀=4,79 условное начало содержательной интерпретации не подлежит;

A₁=0,03– коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при изменении цены реализации молока, руб./ц., валовый надой на 1 корову, ц. в среднем изменится на 0,03 ц. при условии, что другие факторы остаются постоянными;

A₂=0,08- коэффициент чистой регрессии при втором факторе показывает, что при изменении выручки на 100 га с/х угодий, руб. вызывает изменение валового надоя на 1 корову, ц. при условии, что другие факторы остается постоянными.

Коэффициенты парной корреляции 0,70 свидетельствуют, что между валовым надоем на 1 корову, ц. и средней ценой реализации, руб/ц. существует связь средней силы и прямая зависимость, а 0,79- показывает, что связь сильная и прямая зависимость с выручкой на 100 га с/х угодий, тыс.руб.

Для сравнения коэффициентов регрессии выразим их в виде β - коэффициентах и коэффициентов эластичности.

β – коэффициенты показывают, что если величина фактора изменяется на одно среднеквадратическое отклонение, результативный признак увеличится (уменьшится) на величину β – коэффициента своего квадратического отклонения, при постоянстве остальных факторов.

Коэффициенты эластичности показывают, что если величина факторного признака увеличится на 1%, результативный признак увеличится (уменьшится) соответственно на коэффициент эластичности, выраженный в % при постоянстве других факторов.

Рассчитаем среднее значение признака и определим среднеквадратическое отклонение.

ỹ=∑y/n (2.4)

где, ỹ- среднее значение результативного признака;

∑y- сумма результативного признака по всем районам;

n- число районов (23).

ỹ=31,47

₁=∑ X₁/n (2.5)

где, X₁- среднее значение первого факторного признака;

∑ X₁- сумма первого факторного признака по всем районам;

n- число районов (23).

X₁=655,70

X₂=∑ X₂/n, где

X₂- среднее значение второго факторного признака;

∑ X₂- сумма второго факторного признака по всем районам;

n- число районов (23).

X₂=63,37

б_y=(∑(y_i-y)²/n)^1/2; б_y=2428,75 (2.5)

б_х1=(∑(x_i1-x₁)²/n)^1/2;б_х1=167776,87 (2.6)

б_х2=(∑(x_i2-x₁)²/n)^1/2;б_х2=139984,85 (2.7)

Теперь можно определить β - коэффициенты и коэффициенты эластичности.

β₁=0,03*б_х1/б_y;β₁=0,03*167776,87/2428,75=2,07 (2.8)

β₂=0,08*б_х2/б_y;β₂=0,08*139984,85/2428,75=4,61 (2.9)

Сопоставление β – коэффициентов показывает, что наиболее сильное влияние на варьирование результативного фактора оказывает выручка на 100 га с/х угодий, тыс.руб., менее сильное воздействии – цена реализации молока, руб./ц.

Э₁=а₁* X₁/ ỹ; Э₁=0,03*655,70/31,47=0,63% (2.10)

Э₂=а₂* X₂/ ỹ; Э₂=0,08*63,37/31,47=0,16 % (2.11)

Первый коэффициент эластичности показывает, что при изменении цены реализации молока, руб./ц. на 1% валовый надой на 1 корову, ц. изменится на 0,63%. Второй коэффициент эластичности показывает, что при изменении выручки на 100 га с/х угодий, тыс.руб. на 1% валовый надой на 1 корову, ц. изменится на 0,16%.

Таким образом, из анализа видно, что на валовый надой на 1 корову, ц влияет и цена реализации молока, руб/ц, и выручка на 100 га с/х угодий, тыс.руб. примерно одинаково.

Коэффициент множественной корреляции равен 0,81, он говорит о том, что связь сильная (приложение №3). Также был рассчитан коэффициент детерминации, который является квадратом коэффициент корреляции. Он показывает, насколько тесной является связь между выбранными показателями. В нашем случае он равен 0,65, т.е. связь между признаками средняя.