Экономико-статистический анализ себестоимости одного центнера молока по совокупности хозяйств Приморского края

"justify">     Анализ  данных таблицы 3.6. свидетельствует  о том, что себестоимость 1ц молока во II, по сравнению с I группой хозяйств увеличилась в 1,28 раза, или на 28% (1,28*100% - 100%), в результате снижения продуктивности в 0,86 раза или на 9%, при увеличении затрат в 1,10 раза или на 10%. В результате увеличение затрат приводит к снижению продуктивности.

     Далее следует выяснить причины увеличения затрат, рассчитав их структуру и  степень влияния отдельных видов  затрат на изменение уровня себестоимости продукции (1ц молока).

     Как изменяется себестоимость за счет отдельных  статей затрат, а именно затрат производства, затрат на оплату труда, материальных затрат, затрат на амортизацию и  прочих затрат представим в таблице 3.7.

     Таблица 3.7.

     Изменение себестоимости 1ц молока в разрезе групп за счет отдельных видов затрат. 

 

     Исходя  из данных таблицы 3.7. следует, что в  структуре затрат наибольший удельный вес приходится на затраты производства (50% и 50%). Себестоимость увеличилась  за счет увеличения прочих затрат (в 2,89 раза или на 17,45 руб.), затрат производства (в 1,28 раза или на 38,35 руб.) и материальных затрат (в 1,28 раза или на 22,68 руб.), в результате чего себестоимость продукции соответственно возрасла на 6,26%, 13,78% и 8,15%. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3.5. Определение формы и силы связи между анализируемыми признаками. 

     При характеристике количественной связи  между явлениями следует различать функциональную и статистическую, или корреляционную связь.  При функциональной связи за изменением аргумента всегда следует строго определённое изменение функций. При корреляционной же  зависимости изменение аргумента на определённую величину даёт несколько значений переменной. Корреляционная связь – это связь, при которой значение случайной величины результативного признака Y заметно изменяется в зависимости от изменения величины Х и одному и тому же значению факторного признака соответствует несколько значений результативного. Корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а во всей совокупности в целом. Такая ситуация возникает из-за того, что на результат Y помимо учтенных факторов действуют и другие неучтенных факторы.

     Среди важнейших форм связи можно назвать  причинную, определяющую все другие формы. Сущность причинности состоит в порождении одного явления другим, в то время как причина сама по себе не определяет следствие. Признак, характеризующий следствие называется результативным. Признаки, характеризующие причины называются факторными. Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа связей: функциональную (жёстко - детерминированная) и статистическую (стохастически - детерминированная связь).

     Корреляционной  связью называют важнейших частный  случай статистической связи, состоящий в том, что разным значения одной переменной соответствуют различные средние значения другой.

     В статистике принято различать следующие  варианты зависимости:

1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
2. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним из факторных признаков при фиксированном значении другого.
3. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включённых в исследование.

     Корреляционный  анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между  двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков )(при многофакторной связи).

     Задачи  корреляционного анализа:

• определение среднего изменения результативного признака под  влиянием одного или нескольких факторов;
• изучение тесноты связи между изучаемыми признаками;
• использование регрессивных моделей в разработке прогнозов.

     Принципы  отбора факторов для корреляционного  анализа:

1. Необходимо, чтобы корреляционная модель содержала факторы, непосредственно, влияющие на результат.
2. Неправомерно включать в корреляционную модель факторы непосредственно  связанные с результатом.
3. Не желательно включать в одну и ту же модель общие и частные факторы.
4. При включении в корреляционную модель факторов нужно учитывать меру зависимости между самими факторными признаками. Для исключения явления мультиколлениальности.

     Мультиколлениальность – это явление, когда теснота  связи между факторными признаками выше, чем теснота связи между  результативным и каждым из факторных признаков.

     Этапы корреляционного анализа:

1. Отбор признаков. Данные должны соответствовать задачам и целям. Отбор факторов должен опираться на знание вопросов и предыдущие исследования.
2. Определение формы и направления связи с помощью корреляционного поля.
3. Выбор и решение уравнения регрессии.
4. Расчёт коэффициентов парной корреляции, коэффициента множественной корреляции и показателя детерминации.
5. Определение ошибки аппроксимации.
6. Расчёт доверительного интервала коэффициента корреляции.

 

     Учитывая  результаты предыдущих исследований, в качестве результативного признака в модели будет выступать себестоимость 1ц молока (y), факторные признаки – материальные затраты (x) и продуктивность (z). Исходная информация оформляется в виде таблицы (Приложение 22), где указываются данные показатели в разрезе анализируемых предприятий. Уравнение множественной регрессии имеет вид:  ŷ_xz=671,5623278 + 120,6016583x – 38,6944371z.

     Исходя  из уравнения, можно сделать вывод, что при увеличении материальных затрат на 1000 рублей, себестоимость  увеличится на 120 руб. 60 копеек, при условии, что продуктивность не влияет. В то же время при увеличении продуктивности на 1ц, себестоимость снижается на 38 руб. 69 копеек, при условии, что материальные затраты не влияют. Таким образом, уравнение регрессии показывает среднее значение изменения результативного признака – себестоимости 1ц молока, при изменении факторных признаков: продуктивности 1 головы и материальных затрат.

     Рассчитаем  парные коэффициенты корреляции: 
 

    ;   ;  

     r_yx = 0,185

     r_yz = - 0,712

     r_xz = 0,405 (так как общая связь больше чем связь по группам, то в таком случае здесь будет иметь место явление мультиколлинеарности).

     По  результатам расчетов видно, что  связь между материальными затратами  и себестоимостью составляет 0,185, следовательно, связь прямая и по тесноте – слабая. Связь между продуктивностью и себестоимостью на 1 голову  является обратная и по тесноте – высокая, так как она составляет         - 0,712. Связь между материальными затратами и продуктивностью на 1 голову прямая и по тесноте – умеренная, так как она составляет 0,405.

     Для измерения силы связи между несколькими  признаками одновременно, рассчитаем коэффициент множественной корреляции:

                          

     R_yxz = 0,8802

     Таким образом, коэффициент множественной  корреляции говорит о том, что  связь между тремя факторами (себестоимостью, материальными затратами и продуктивностью) прямая, по тесноте – высокая и составляет 0,88.

     Для установления влияния доли факторных  признаков на результативный, рассчитаем коэффициент детерминации: 

    

     Д_yxz = 77,4705%

     Рассчитанный  коэффициент детерминации говорит  о том, что на 77,5% изменится себестоимость  под влиянием учтенных нами факторов, и               на 100 – 77,5 = 22,5% себестоимость изменится под влиянием неучтенных факторов.                                                                                                                                                                                                       
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Приложение 1.

Ключ  выборки.