Статистико-экономический анализ эффективности производства молока в сельскохозяйственных предприятиях Центральной зоны Ульяновской об

 

   Проанализируем  показатели таблицы № 6.

  В 3 группе по сравнению с 1 уровень рентабельности выше на 21,34 процентных пункта, этому способствовало то, что в этой группе выручка за сельскохозяйственную продукцию больше на 108459 тыс. руб, в том числе молока на 5844,83 тыс.руб., а прибыль от реализации сельскохозяйственной продукции, соответственно, выше на 12057,5 тыс.руб., в том числе от реализации молока на 293,97 тыс.руб.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2.2. Индексный  анализ валового надоя молока. 

   В статистике под индексом понимается относительный показатель, который  выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или в сравнении фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив).

   Экономический индекс — это относительная величина, которая характеризует изменение исследуемого явления. Индексы являются незаменимым инструментом исследования в тех случаях, когда необходимо сравнить две совокупности, элементы которой являются несоизмеримыми величинами.

   Индексный метод применяется для изучения изменения валового надоя молока в крайних группах хозяйств.

   Из  таблицы 4 видно, что себестоимость 1ц молока в среднем по всем хозяйствам составляет 819,52 руб. Причинами её роста являются использование неэффективной технологии производства, снижение продуктивности КРС, повышение затрат труда на производство продукции, высокие затраты на организацию и управление хозяйством.

Таблица 7– Индексный анализ валового надоя  молока.

 

   Изменение валового надоя 

   oтносительное

i_YS= (Y₁S₁)/ (Y₀S₀)

i_YS= 42651/1512 = 28,21

в том числе за счет изменения:

а) размера поголовья:

i_S= S₁/ S₀

i_S= 992/114 = 8,70

б)среднегодовой  продуктивности одной коровы:

i_Y= Y₁/ Y₀

i_Y= 42,99/13,26 = 3,24

   Взаимосвязь индексов: 

   i_YS= i_S * i_Y

28,21 ≈ 8,70*3,24

абсолютное:

   Δ _YS= Y₁S₁- Y₀S₀

   Δ _YS=42651 - 1512= 41139 
 

Δ_S = (S₁- S₀) Y₀,ц

Δ_S = (992 - 114)* 13,26 = 11642,28 

   Δ _Y= (Y₁ - Y₀)* S₁

   Δ _Y=(42,99 - 13,26)* 992 = 29492,16 

   Δ _YS= Δ_S+ Δ _Y

   41139≈ 11642,28+ 29492,1 
 
 

 По  таблице 7 можно сделать вывод, что  валовой надой в 3 группе выше валового надоя 1 группы в 28,21 раза - на 41139 ц - , в том числе за счет размера поголовья меньше  в 8,7 раза - на 11642 ц - и за счет меньшей продуктивности в 3,24 раза - на 29492,16. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2.3. Корреляционно-регрессионный  анализ зависимости результативных  признаков от факторных. 
 

    Все явления и процессы, характеризующие  социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой.

        В статистике показатели, характеризующие  эти явления, могут быть связаны  либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми.

       Корреляционная зависимость является  частным случаем стохастической  зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечет за собой изменение среднего значения результативного признака.

       Корреляционная зависимость исследуется  м помощью методов корреляционного  и регрессионного анализов.

       Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

1. Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции
2. Оценка уравнения регрессии.

           Регрессионный анализ заключается  в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. 

            Целью регрессионного анализ  является оценка функциональной  зависимости условного среднего  значения результативного признака (У) от факторных (х1,х2,…хк).

             Основной предпосылкой регрессионного  анализа является то, что только  результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения.

         Уравнение регрессии, или статистическая  модель связи социально-экономических  явлений, выражается функцией               _

    Ух = f (x1, x2, …,xk).

       Изучение связи между тремя  и более связанными между собой  признаками  носит название множественной  (многофакторной) регрессии. Сущность  данного метода заключается в  том, что большое количество  уравнений регрессии реализуются  на ЭВМ с помощью специально разработанного алгоритма с последующей проверкой главным образом на основе F-критерия Фишера.

         Корреляционно-регрессионный анализ  как общее понятие включает  в себя измерение тесноты, направления  связи и установление аналитического  выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

        Рассмотрим расчет и интерпретацию  уравнения множественной регрессии на примере 30 хозяйств Западной зоны Ульяновской области.

       Расчет уравнения множественной  регрессии произведен на ЭВМ  с использованием специальной программы.

       Корреляционно-регрессионный анализ  удоя на среднегодовую корову  произведен по следующим факторам: 

   У –  удой на одну среднегодовую корову, ц;

   X₁ – затраты на оплату труда в расчете на одну корову, руб; 

   X₂ – затраты на корма в расчете на одну корову, руб.;

   Х₃ – затраты на содержание основных средств в расчете на одну корову, руб.  

   Таблица 13.Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

 

Матрица парных коэффициентов  корреляции

 
 
 

    Судя  по данным, коэффициент корреляции равен 0,86 - это означает что связь между всеми факторами умеренная и прямая. Коэффициент детерминации равен 0,74, т.е. 73,5% вариации удоя на одну среднегодовую корову зависят от вариации всех 3 факторов. А остальные 26,5% вариации удоя на одну среднегодовую корову зависят от других факторов. Стандартная ошибка равная 6,6, это меньше 12%, что говорит о качественно построенной модели.