Экономико-статистический анализ производства мяса в хозяйствах Центральной зоны Кировской области

275,3-405,6      - 14

свыше 405,6    - 9

    результаты  расчета сводных данных по выделенным группам представлены в таблице 13.

    Таблица 13

    Сводные данные по группам хозяйств 

      

    На  основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности.

    Вначале необходимо провести группировку хозяйств по среднесуточному привесу, а затем по каждой группе определяем следующие показатели:

1. среднесуточный привес, г  = выращивание и откорм, ц/ среднегодовое поголовье КРС, гол/ 365 дней
2. себестоимость 1 ц привеса от выращивания и откорма, руб. = затраты на выращивание молодняка и откорм, руб./ выращивание и откорм (без веса приплода), ц
3. дополнительные показатели:

а) поголовье КРС на 100 га сельхозугодий, гол = среднегодовое поголовье КРС, гол/ площадь сельхозугодий, га

б) удельный вес затрат на выращивание  молодняка и откорм скота в общих затратах животноводства, %  = затраты на выращивание, т.р./общие затраты животноводства, т.р. 100 

      На основании сводных данных  составим итоговую группировочную  таблицу и сделаем анализ представленных  в ней показателей. 

    Таблица 14

    Влияние среднесуточного привеса на себестоимость 1 ц привеса от выращивания и  откорма 

 

    Сравнение показателей по группам позволяет  сделать вывод, что с увеличением  среднесуточного привеса от первой ко второй группе в среднем на 92,8 г себестоимость 1 ц привеса от выращивания и откорма в среднем снижается с 3004 до 1999 рублей, т.е. на 100 г увеличения среднесуточного привеса приходится 1083 руб. снижается себестоимость 1 ц привеса. Дальнейшее же увеличение среднесуточного привеса в среднем на 45%  сопровождается снижением себестоимости в среднем на45,7%.

    Таким образом, оптимальный для данной совокупности хозяйств среднесуточный привес составляет    в среднем 486,7 г. производство мяса КРС в таких  хозяйствах характеризуется более  высоким уровнем концентрации (22 головы), невысоким уровнем специализации (30,5%) и высоким уровнем размера производства, т.к. среднегодовое поголовье КРС в среднем превышает поголовье 1 группы на 729 головы (1232-440), и на 279 головы (1232-953) – 2группы.

     Для оценки существенности различия между  группами по величине какого-либо признака рекомендуется использовать критерий Фишера (F), фактическое значение которого определяется по формуле:

,

где: s²_м/гр - межгрупповая дисперсия

 s²_ост - остаточная дисперсия. 

       

,     

    где: - варианты;

          - средняя групповая; 

          - средняя общая;

          - число групп;

          - число единиц в совокупности;

           n   - число вариантов в группах.

    Фактическое значение F-критерия сравнивают с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой ( ) и остаточной ( ) дисперсии.

    

;                 .

      Если  , утверждают о значительном различии между группами, т.е. влияние факторного (группировочного) признака на результативный признается существенным.

    При различие между дисперсиями обусловлено влиянием случайных факторов.

    Оценим  существенность влияния среднесуточного  привеса на себестоимость 1 ц привеса  по данным аналитической группировки, приведенной в таблице 14.

    Величину  внутри групповой дисперсии рассчитаем на базе индивидуальных значений себестоимости 1 ц привеса (руб.) по каждому из хозяйств 3 групп: 

    Определим величину групповых и общей средней  себестоимости 1 ц привеса: 

    Величины  межгрупповой и остаточной дисперсии  составят:

 

      

        

    F_табл при n_м/гр = 2 и n_ост = 27 составит 3,35

    Поскольку влияние среднесуточного привеса на себестоимость 1 ц привеса существенно. Поэтому рассмотрим эту группировку.

    На  основе логического анализа и  системы группировок выявляется перечень признаков: факторных и  результативных, который может быть положен в основу формирования регрессионной  модели связи. Если результативный признак  находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии.

    Например, для выражения взаимосвязи между  среднесуточным привесом (х₁), поголовьем (х₂) и себестоимостью 1 ц привеса (Y) может быть использовано следующее уравнение:

    Параметры определяют в результате решения системы 3-х нормальных уравнений:  

 

    Для решения данной системы построим вспомогательную таблицу (приложение 5).

    В результате решения данной системы (приложение 6) на основе исходных данных по 30 предприятиям было получено следующее  уравнение регрессии:

    Коэффициент регрессии а₁= -15,86 показывает, что при увеличении среднесуточного привеса, себестоимость 1 ц привеса снижается в среднем на 15,86 тыс.руб. (при условии постоянства поголовья КРС). Коэффициент

а₂=-0,02 свидетельствует о среднем снижении себестоимости 1 ц привеса на 0,02 тыс.руб. при увеличении поголовья КРС (при постоянстве среднесуточного привеса).

    Теснота связи между всеми признаками, включенными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов  множественной корреляции: 

; 
 

    где - коэффициенты парной корреляции между х_1, х₂ и U. 

;    ;        

  ; 

;         

;    ; 

;        

  ; 

   . 
 
 

     ;       

     ;        

     ; 
 
 
 

В нашем примере были получены коэффициенты парной корреляции: .

    Следовательно, между себестоимостью (У) и среднесуточным привесом (х₁) связь обратная тесная; между себестоимостью и поголовьем (х₂) связь обратная средняя. Между факторами существует прямая средняя связь. При этом имеет место мультиколлинеарность, т.к. между факторами существует более тесная связь ( ), чем между вторым фактором и результатом ( ).