Статистико-экономический анализ уровня и эффективности производства продукции животноводства в сельскохозяйственных предприятиях Улья

    Самые высокие показатели производительности труда в животноводстве наблюдаются в хозяйствах 3 группы. Это говорит о том, что хозяйства 3 группы рационально используют все ресурсы.

          Таблица 13. Рентабельность животноводства и с.-х. производства в целом.

Рассматривая данные таблицы 13 видим, что наиболее рентабельными будут предприятия во 2 и в 3 группе хозяйств, так как только хозяйства этих групп  являются не убыточными (более прибыльны хозяйства 3 группы).

Уровень рентабельности зависит от полной себестоимости продукции и прибыли (убытка) от реализации продукции. Следовательно, снижая себестоимость единицы продукции, можно добиться увеличения уровня прибыли, а в последствии увеличения уровня рентабельности отрасли.

46

2.2 Индексный анализ основных факторов, влияющих на результаты производства

Индекс – это относительный показатель, измеряющий изменение явления во времени или в  пространстве. Прежде всего, индекс – это относительный показатель, но не каждый относительный показатель является индексом. Решим задачу на индексный анализ. За низшую группу я приняла первую группу с наименьшим значением главного группировочного признака, а за высшую – последнюю группу с наибольшим значением главного группировочного признака.

Проведем индексный анализ.

Таблица 15. Индексный анализ выхода товарной продукции скотоводства на 100 га с.-х. угодий

Изменение выхода товарной продукции скотоводства на 100 га с.-х. угодий

Относительное:

I выход продукции на 100 га с.-х. угодий = ∑S1Y1 P / ∑S0 Y0 P = 361,30/ 80,50 = 4,488

I продуктивности животноводства = ∑S1Y1 P / ∑S1 Y0 P = 361,30/ 324,63 = 1,113

I численности и структур стада = ∑S1Y0 P / ∑S0 Y0 P = 324,63 / 80,50 = 4,033

          Абсолютное:

∆ выход продукции на 100 га с.-х. угодий = ∑S1Y1 P - ∑S0 Y0 P = 361,30 – 80,50 = 280,80 тыс. руб.

∆ продуктивности животноводства = ∑S1Y1 P - ∑S1 Y0 P = 361,30 – 324,63 = 36,67 тыс. руб.

∆ численности и структур стада = ∑S1Y0 P - ∑S0 Y0 P = 324,63 – 80,5= 244,13 тыс. руб.

Взаимосвязь индексов:

         I выход продукции на 100 га с.-х. угодий = I продуктивности животноводства * I численности и структур стада = 1,113 * 4,033 = 4,488

∆ выход продукции на 100 га с.-х. угодий = ∆ продуктивности животноводства +∆численности и структур стада = 36,67 + 244,13 = 280,80

Вывод: Выход товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий больше в 3 группе, чем в 1 группе на 280,80 тыс.руб. Выход товарной продукции на 1 голову в 3 группе по сравнению с условным больше в 1,113 раз.  Изменение численности и структуры стада между условным и 1 группой составляет 244,13 тыс. руб.

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативных признаков от факторных.

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

Корреляция - это статистическая зависимость между случайны­ми величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к из­менению математического ожидания другой.

В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

•  парная корреляция - связь между двумя признаками (результа­тивным и факторным или двумя факторными);

•  частная корреляция - зависимость между результативным и од­ним факторным признаками при фиксированном значении дру­гих факторных признаков;

• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

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

Регрессионный метод заключается в определении аналитическо­го выражения связи, в котором изменение одной величины (называе­мой зависимой или результативным признаком) обусловлено влияни­ем одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значе­ния. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофактор­ной (множественной).

В соответствии с выбранным ГГП корреляционно-регрессионная модель будет соответствовать следующей совокупности факторных (Х) и результативных (Y) признаков:

Y- выход товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс.руб.;

Х1-прирост живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме, ц (с сотыми долями);

Х2- удельный вес выручки от продажи крупного рогатого скота, %;

Х3- уровень товарности молока, %;

Х4- уровень товарности живой массы крупного рогатого скота, %;

Х5- надой молока на среднегодовую корову, ц (с сотыми долями).

          Проведем корреляционно - регрессионный анализ зависимости результативного признака от факторных. Для этого по каждому хозяйству-фишке рассчитываются значения признаков, по которым изучается взаимосвязь. В качестве результативного (У) возьмем уровень окупаемости продукции животноводства, а в качестве факторных (X1, X2 …) - признаки, непосредственно влияющие на его уровень, причем правильнее брать первичные признаки. Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа занесем в таблицу:

46

Корреляционная матрица