179289 (628160), страница 3
Текст из файла (страница 3)
индекс физического объема производства:
индекс себестоимости:
индекс затрат на рубль совокупной продукции:
индекс общих затрат:
,
может быть разложен на индекс себестоимости и индекс физического объема.
Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени.
Показатели ряда динамики принято называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисный) уровень чаще всего обозначают у0, конечный - уп, а номера моментов или периодов времени - t.
Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.
Интервальные динамические ряды состоят из показателей, взятых за определенный отрезок или период времени, - например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период.
Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент - начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату - численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени.
Как и в любой статистической совокупности, в рядах динамики должны быть четко выделены единицы, а их признаки - быть сопоставимыми. Из этого, в частности, вытекает, что периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность, а в моментном ряду - следовать через равные промежутки времени. Величину этих промежутков определяют на основе качественного анализа. Для быстро протекающих процессов (производство продукции, выполнение работ, рост растений) они будут сравнительно небольшими (день, декада, месяц), для медленно меняющихся объектов (например, площадь земель, численность предприятий или населения области) достаточно собирать данные один раз в год.
Уровни ряда как признаки единиц совокупности также должны быть качественно однородными и сопоставимыми между собой по содержанию, единицам измерения, способам расчета, территории, степени охвата массового явления и т.д.
Для оценки развития явлений во времени абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой; в результате получают новые ряды относительных показателей, детально характеризующих процесс I изменения и его закономерности. С этой целью рассматривают разности и отношения уровней ряда у.
Абсолютный прирост А показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты поучают, сравнивая соседние уровни в ряду:
А1 = y1-y0, А2 = у2-у1,…, Ап = уп-уп-1.
Они показывают величину изменений за отдельный период.
Базисные абсолютные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем же исходным уровнем
у0: A1 = y1-у0, А2 = у2-у0,…, Ап = уп-у0.
Таким образом, они характеризуют общий итог процесса развития, начиная с исходного пункта и произвольно выбранного момента времени.
Темп прироста показывает относительный прирост по сравнению со сравниваемым уровнем в процентах; он также может рассчитываться как цепной и как базисный. Цепные абсолютные приросты определяются по отношению к предшествующему уровню:
Ti=Aiцеп/Yi-1*100%,
а базисные приросты - к базисному:
Ti=Aiбаз/Y0*100%.
Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням уп-1, приравненным к 100%. Поэтому вполне возможны случаи, когда абсолютный прирост за какой-то период больше, чем за предыдущий.
Коэффициенты роста отражают относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (Кцеп) и базисным уровнем (Кбаз). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные - за произвольный период. Произведение цепных коэффициентов за все годы равно базисному индексу крайних уровней. Коэффициент роста, выраженный в процентах, называется темпом роста. Темп прироста равен темпу роста за вычетом 100%.
Статистический прогноз - это научно обоснованное вероятностное суждение о возможном состоянии массовых общественных явлений в будущем и о предполагаемом значении характеризующих их показателей. В статистике разрабатывают в основном оперативные и краткосрочные прогнозы методами интервьюирования, экстраполяции и моделирования.
Экстраполяция, основана на распространении на будущие периоды выявленных тенденций временных рядов. При моделировании прогнозные уровни результативных показателей определяют расчетным путем, исходя из ожидаемых значений факторных признаков; чтобы определить коэффициенты связи между ними, используют нормативные данные или уравнения регрессии. Как при экстраполяции, так и при моделировании предполагается, что основные закономерности рассматриваемого явления не претерпят качественных изменений в прогнозном периоде.
1.4 Корреляционно-регрессионный анализ
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расхода кормов приведет к увеличению продуктивности коров. Однако за один и тот же отрезок времени отдельные животные дадут различный прирост удоя.
Корреляционная связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).
Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа - корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.
Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака хi одно-единственное значение х.
По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.
По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них - качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Для всесторонней характеристики массовых общественных явлений необходимо использовать систему частных и общих средних.
Другое важное условие обоснованности применения средних величин - достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем больше единиц желательно иметь при расчете средней величины. В математической статистике для получения типических средних нижней границей большой выборки считается 30 единиц. На практике при расчете средней следует привлекать данные по всем единицам генеральной совокупности, а по выборкам - не менее 8-10 единиц.
В зависимости от характера изучаемого явления, имеющихся исходных данных и задач исследования используют различные средние величины
Средняя арифметическая простая, как и другие средние, определяется путем сопоставления объема явления и числа единиц совокупности. Ее применяют в том классическом случае, когда известны значения варьирующего признака хj, по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = хi/N.
Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака хi, известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью ni,. Такая ситуация возникает, когда по данным наблюдения строят ряды распределения и определяют частоты (веса), а также при расчете средней из других средних по совокупностям с разной численностью единиц. Средняя арифметическая взвешенная, как и простая, определяется отношением общего объема явления к объему совокупности: Х= åxjnj/åni
Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда известно значение варьирующего признака xj, а численность единиц совокупности непосредственно не дана.
Средняя будет равна х = n/ål/xj К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений Wj и значения признаков хi, а частоты неизвестны - скажем, суммы сделок с валютой или акциями по определенной цене, объемы выручки и цена продукции отдельных партий, объем производства продукции животноводства и продуктивность 1 головы.
Х = åWi/åWi/xi
Средняя хронологическая отличается от других средних тем, что рассчитывается не по совокупности единиц, рассредоточенных в пространстве, а по единицам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различными значениями признаков.
Вариация является неотъемлемым свойством статистических совокупностей. При определении средних величин для получения типического размера признака от нее абстрагируются, колеблемость признаков по единицам совокупности погашается.
Размах вариации - разность между крайними значениями признака в ранжированном ряду Хmах и Хmin. Он показывает, в каких пределах колеблется изучаемый признак, и тем самым характеризует меру его вариации. Но этот показатель не учитывает всех остальных значений изучаемого признака, кроме двух крайних, а они могут распределяться по-разному.
Проблема состоит в том, что для получении абсолютного показателя вариации отклонения от средней Хi-Х нельзя суммировать: они имеют разные знаки, взаимно погашаются, и их сумма всегда равна нулю.
Обойти эту трудность можно, если взять модули отклонений, просуммировать их и рассчитать среднее линейное отклонение. Но пользоваться таким показателем неудобно, поскольку модуль не является стандартной функцией математического анализа, и любые манипуляции с показателем | Хi-Х | весьма затруднительны. Поэтому принято поступать следующим образом: отклонения от средней возводят в квадрат, и для характеристики общего объема отклонений эти квадраты суммируют. Сопоставляя объем отклонений, определяют средний квадрат отклонений (дисперсию).
2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий
2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства
Необходимо провести экономический анализ 30 предприятий Ярославской области, что в дальнейшем поможет определить группы предприятий, отличающихся по выбранным показателям. В результате экономического анализа предприятий по группировочному признаку (прибыли/убытки от реализации продукции животноводства) и влияющих на него показателей прибыли на 1 работника, прибыли на 1 предприятие, рентабельности продукции животноводства, определим предприятия прибыльные и убыточные. Рассчитанные показатели оформим в виде таблицы 2.1.1 "экономическая характеристика объекта исследования". Расположим для наглядности 30 предприятий по группировочному признаку в порядке возрастания показателя.
Таблица 2.1.1 - Экономическая характеристика объекта исследования
| № п/п | № и название предприятия | Прибыль на 1 предприятие, руб. | Получено прибыли на 1 работника, руб. | Рентабельность животноводства без субсидий, % | В т. ч. молока | В т. ч. продукции КРС | Рент-ть с учетом субсидий, % | Прибыль от реализации прод-ции жив-ва |
| Шифр расчета показателя | 8-7 | (8-7) / 83*100 | (8-7) / 7*100 | (21-20) /20*100 | (24-23) /23*100 | (8-7+9) /7*100 | (8-7) / 87*1000 | |
| 1 | СХК "Победа" Тутаевский р-н | -1472 | -33,5 | -38,7 | -16,1 | -67,6 | -37,5 | -7111 |
| 2 | СХК "Заречье" Любимский р-н | -1203 | -31,66 | -33,4 | -4,96 | -54,1 | -31 | -6574 |
| 3 | СХК "Грешнево" Некрасовский р-н | -4531 | -53,3 | -27,83 | -10,94 | -38,5 | -27 | -6276 |
| 4 | СХК "Родина" Большесельский р-н | -940 | -15,67 | -22,8 | -32,9 | -3,88 | -21,56 | -3775 |
| 5 | СХК "Им. Ленина" Первомайский р-н | -808 | -12,2 | -25,9 | -20,2 | -35,5 | -25,15 | -3724 |
| 6 | ЗАО "Елизарово" Переславский р-н | -1060 | -22,55 | -21,28 | -0,06 | -58,6 | -20,6 | -3668 |
| 7 | ЗАО "Овощевод" Ростовский р-н | -1413 | -15,5 | -14,2 | -8,95 | -31,5 | -13,2 | -3397 |
| 8 | СХК (Колхоз)"Поречье" Угличский р-н | -692 | -16,9 | -23,4 | -13,8 | -50 | -23 | -3249 |
| 9 | СХК "Колос" Тутаевский р-н | -2014 | -16,5 | -16,6 | 6,3 | -39,5 | -12,9 | -3207 |
| 10 | СХК (Колхоз)"Им. Фрунзе" Пошехонский р-н | -424 | -10,34 | -21,4 | -10,16 | -41,7 | -20,43 | -3141 |
| 11 | ДП "Русь" Борисоглебский р-н | -461 | -15,37 | -17,8 | -2,6 | -43,1 | -28,8 | -2777 |
| 12 | ЗАО "Левцово" Ярославский р-н | -2838 | -19,9 | 11,5 | 10,1 | -50,8 | -5,2 | -2616 |
| 13 | ЗАО СПК "Дертники" Ростовский р-н | -198 | -9,9 | -8,9 | 2,9 | -35,5 | -8,9 | -2250 |
| 14 | СХК (Колхоз)"Новая Кештома" Пошехонский р-н | -779 | -6,7 | -13,7 | -1,9 | -41,96 | -12,3 | -2066 |
| 15 | СХК "Россия" Борисоглебский р-н | -364 | -7,91 | -13,2 | -12,5 | -16,7 | -12,5 | -1529 |
| 16 | СХК "Заветы Ильича" Рыбинский р-н | -511 | -7 | -6,66 | 10,8 | -35,2 | -6 | -1214 |
| 17 | СХК "Красные поля" Первомайский р-н | -437 | -4,9 | -6,25 | 8,3 | -26,8 | -4,23 | -867 |
| 18 | СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонский р-н | -134 | -1,7 | -2,8 | 9,7 | -41,1 | -1,53 | -333 |
| 19 | СХК "50 лет октября" Даниловский р-н | 169 | 1,36 | 1,24 | 23,4 | -32,5 | 2,4 | 224 |
| 20 | СХК "Свобода" Тутаевский р-н | 704 | 7,74 | 5,5 | 18,1 | -13 | 6,5 | 1095 |
| 21 | СХК "Луч" Гаврилов-Ямский р-н | 506 | 8,88 | 11,76 | 15,8 | -5,8 | 12,65 | 1402 |
| 22 | СХК "Богатырь" Некоузский р-н | 528 | 74,36 | 9,8 | 35,8 | -37,7 | 11,85 | 1496 |
| 23 | СХК (Колхоз)"Им. Мичурина" Переславский р-н | 968 | 13,3 | 13,1 | 51,5 | -49,3 | 14,7 | 1747 |
| 24 | СХК Колхоз "Им. Ленина" Брейтовский р-н | 610 | 7,26 | 10,04 | 15,6 | -8,3 | 14,1 | 1949 |
| 25 | ООО "Агроцех" Ярославский р-н | 1108 | 10,8 | 7,47 | 20 | -46,6 | 11 | 2123 |
| 26 | СХК "Искра" Угличский р-н | 2443 | 14,99 | 15,4 | 24,3 | -10,6 | 16,6 | 2151 |
| 27 | СХК (колхоз)"Прогресс" Ярославский р-н | 2529 | 21,25 | 15,7 | 40,2 | -28,2 | 20,9 | 3345 |
| 28 | ЗАО "Татищевское" Ростовский р-н | 5963 | 46,95 | 29,1 | 38 | -5,7 | 34 | 6910 |
| 29 | ООО "Агропартнер" Тутаевский р-н | 595 | 4,88 | 3,7 | 16,2 | -27,8 | 8,07 | 7337 |
| 30 | ЗАО "Глебовское" Переславский р-н | 4332 | 108,3 | 94,5 | -39 | -32,5 | 95,2 | 24201 |
| В среднем по совокупности | 5,9 | 0,62 | -2,87 | 5,75 | -33,66 | -2,13 | -126,47 | |
| В среднем по Ярославской области | 1512,33 | 0,08 | 0,045 | 0,083 | -0,15 | 0,054 | 14,45 | |
Из данных таблицы видно, что 18 предприятий из 30 являются убыточными 12 прибыльными. Самым убыточным является предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составляет - 7111 тыс. руб., а самым прибыльным является предприятие ЗАО "Глебовское" Переславского района с прибылью 24201 тыс. руб. Рентабельность "Победы" без учета субсидий составляет - 38,7, тогда как рентабельность ЗАО "Глебовское" достигает 94.5, а прибыль, полученная на одного работника у этих предприятий составляет - 33,5 и 108,3 тыс. руб. соответственно. Все предприятия, входящие в группу убыточных предприятий являются нерентабельными по продукции молока и КРС, исключение составляют предприятия СХК "Заветы Ильича" Рыбинского р-на. СХК "Красные поля" Первомайского р-на и СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонского р-на, которые рентабельны по молочной продукции, размер рентабельности составляет 10,8, 8,3 и 9,7 тыс. руб. соответственно.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
