Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Апреля 2014 в 23:25, курсовая работа
Целью курсового проекта является получение данных по группе хозяйств в Краснодарском крае с целью проведения всесторонней оценки состояния хозяйств, условий их деятельности, развития, результатов производства и реализации, на основе вышеперечисленного сделать выводы, а так же провести экономико-статистический анализ с построением графиков для наглядного изображения тех или иных показателей.
Интенсификация производства
по типическим группам
Таблица 9. Уровень интенсификации производства продукции сельского хозяйства
Все показатели (кроме площади пашни, посевной площади) увеличиваются от низшей группы к высшей группе. Высшая группа затрачивает намного больше средств на производство продукции с/х, чем низшая и средняя группы. Например, по показателю «затраты на корма» высшая группа составляет 819% по отношению к низшей группе. В целом по данным таблицы видно, что по всем показателям большие затраты у высшей группы (кроме затрат на амортизацию).
Показатели эффективности производства делятся на 3 группы:
1. Показатели экономической эффективности
2. Показатели производственной эффективности
3. Показатели социальной эффективности
В таблице группы показателей эффективности будут отделены друг от друга жирной чертой.
Таблица 10. Показатели эффективности производства.
Показатели эффективности увеличиваются от 1 типической группы к 3 группе. То есть хозяйства 1 группы менее эффективны, хозяйства 2 группы занимают промежуточное положение, а хозяйства 3 группы имеют самое эффективное производство с/х продукции. Показатели 3 группы значительно превышают показатели 1 и 2 групп. Если сравнить типические группы по основному показателю «прибыль», то показатели 3 группы превышают показатели 2 группы практически в 7 раз, а показатели 1 группы – в 11 раз, что свидетельствует о сильном отрыве вперед хозяйств 3 группы по показателям эффективности.
Вывод: хозяйства 3 (высшей) типической группы ведут производство интенсивнее и эффективнее по сравнению с хозяйствами 2 и 3 типических групп. Если сравнить хозяйства 1 и 2 группы между собой, то очевидно, что хозяйства 2 группы имеют лучшее производство продукции, нежели хозяйства 1 группы. То есть практически все показатели увеличиваются от 1 группы к 3 группе. Можно считать, что хозяйства по всем группам в меньшей степени занимаются растениеводством, а в большей степени – животноводством. При этом большую часть посевных площадей занимают выращиванием корма для содержания скота, а не выращиванием овощей на продажу.
Анализ прироста массы прибыли по факторам.
Рассмотрим прирост массы прибыли от реализации продукции сельского хозяйства в высшей типической группе по сравнению с низшей типической группой и проведем разложение этого прироста по факторам.
У нас имеются данные об объеме реализации основных продуктов сельского хозяйства, полной себестоимости и ценах реализации по высшей и низшей типическим группам (таблица 11).
Таблица 11. Результаты реализации основных видов продукции с/х
Масса прибыли в низшей группе составила:
M0=∑p0q0 - ∑z0q0 = 388,1 – 304,28 =83,82 тыс.руб.
Масса прибыли в высшей группе составила:
M1=∑p1q1 - ∑z1q1= 1321,65 –1072,84= 248,81 тыс.руб.
Абсолютный прирост массы прибыли равен:
∆ M = M1 - M0 = 164,99 тыс.руб.
Масса прибыли и ее прирост зависят от цен реализации, объема реализации и от ее себестоимости.
Прирост прибыли под влиянием каждого из этих факторов определяется следующим образом:
Mp=∑(p1 –p0)q1=∑p1q1 - ∑p0q1 = 388,17
Mz=∑(z0 –z1)q1=∑z0q1 - ∑z1q1 =-173,76
Mq=∑(q1 –q0)(p0-z0)=-49,42
Относительное изменение каждого из факторов оценивается при помощи индексов:
Ip =∑p1q1 / ∑p0q1 = 1,42
Iz =∑z1q1 / ∑z0q1 = 1,19
Iq =∑q1p0 / ∑q0p0 =2,41
Данные расчетные показатели объединим в итоговую таблицу 12.
Таблица 12. Прирост массы прибыли от реализации продукции с/х по факторам
При анализе показателей необходимо учесть, что в низшей группе прибыль составила 83,82 тыс.руб. Прирост за счет повышения цен – в 1,42 раза или на 388,17 тыс.руб. Уменьшение прибыли за счет уменьшения себестоимости продукции составило 173,76 тыс.руб. За счет объема реализованной продукции прибыль уменьшилась на 49,42 тыс.руб. В то же время индекс равный 2,4 указывает на увеличение физического объема реализованной продукции.
Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Уровень значимости – это главный источник информации о надежности корреляции. Значимость определенного коэффициента зависит от объема выборок. Критерий значимости основывается на предположении о том, что отклонения наблюдений для зависимой переменной Y являются нормальными, то есть с постоянной дисперсией для всех значений независимой переменной X.
Корреляционно - регрессионный анализ позволяет решить такие задачи: 1) определить среднее изменение результативного признака при изменении фактора на единицу
2) установить степень влияния факторного признака на изменение результативного, определить роль фактора в общем объеме вариации результата.
Исходные данные представлены в Таблице 13.
Таблица 13. Исходные данные для корреляционно – регрессионного анализа
Таблица 14. Матрица корреляционного анализа
Y –выручка на 100 га, X1 – площадь с/х угодий на 100 га, X2 – производственные затраты на 100 га.
В последней части «Вывода итогов» на пересечении «Коэффициенты» и «переменная x1» находится элемент b1, на пересечении «Коэффициенты» и «переменная x2» находится элемент b2.
b1и b2 – это коэффициенты чистой регрессии, каждый из которых показывает, насколько в среднем изменится значение результата при изменении фактора на единицу.
То есть при увеличении производственных затрат на 1000 руб., выручка увеличивается на 1370 руб.
Тесноту связи характеризуют: 1) множественный -R
1) Данный показатель показывает степень тесноты связи между результативным признаком и факторами, включенными в уравнение:
до 0,3 – связь слабая
0,3-0,5 – средняя
05-0,7 – выше средней
выше 0,7 – тесная связь
А в данном случае множественный – R = 0,98, то есть связь тесная
2) Это коэффициент детерминации, который показывает долю вариации результативного признака Y, обусловленного влиянием факторов, вошедших в уравнение.
В данном случае 96% вариации Y обусловлено факторами X1 и X2, а оставшиеся 4% - обусловлены влиянием иных факторов.
3) Коэффициент детерминации, скорректированный с учетом числа степеней свободы (количество наблюдений).
Так как R – квадрат и нормированный R- квадрат равны между собой, это означает, что модель устойчива к увеличению числа регрессоров.
Из второй части «Выводов итогов» можно сделать вывод о том, что уравнение достоверно, так как элемент на пересечении «Значимость» и «Регрессия» меньше 1.
Из третьей части видно, что P – значение < 5%, это означает, что параметр значим с вероятностью 0,95 , при этом значения верхней и нижней границ получены с одинаковым знаком.
Рассчитаем стандартизованные коэффициенты. К ним относят:
3) коэффициенты раздельной детерминации
Э1 (для первого фактора) = b1*X1ср / Yср = 1,66
Э2 (для второго фактора) = b2*X2ср / Yср = -0,82
В данном случае они равны 1,82 и -0,87.
(d1)2 = 1* ryx1 = 1,77 , где ryx1 = 0,97
(d2)2 = 2*ryx2 = -0,8 , где ryx2 = 0,92.
Каждый коэффициент показывает долю вариации результативного признака, обусловленную влиянием соответствующего фактора.
В данном случае (d1)2 > (d2)2, это означает, что фактор X1 теснее связан с выручкой, чем фактор X2.
В курсовом проекте был проведен экономико-статистический анализ реализации продукции сельского хозяйства в хозяйствах Краснодарского края. Сначала были выделены 3 типические группы хозяйств: низшая, средняя и высшая. Проведя анализ хозяйств в рамках типических групп были получены следующие результаты: хозяйства высшей группы являются наиболее интенсивными, специализированными и высокопродуктивными, а хозяйства низшей группы – наоборот, самые неэффективные хозяйства.
Затем была проведена факторная группировка по всем 42 хозяйствам и корреляционно – регрессионный анализ. При этом рассмотрели с/х угодий на 100 га и производственные затраты на 100 га на объем выручки от реализации продукции сельского хозяйства на 100 га с/х угодий.
В целом, можно говорить о том, что позиция сельского хозяйства в России не самая привлекательная, так как существует проблема финансирования сельского хозяйства, а так же недостаток квалифицированных специалистов в этой области и многие другие проблемы.
Выход сельского хозяйства из нынешней сложившейся ситуации возможен только при реализации комплекса экономических, социальных, технических, организационных и иных мер.
Подытоживая всё вышесказанное, хочется сказать о том, что для повышения эффективности реализации продукции сельского хозяйства необходимо применение новых технологий, благодаря которым станет возможным снижение себестоимости продукции.
Оптимизация структуры затрат так же позволит повысить уровень эффективности производства. При этом требуется определить наилучшее соотношение цены товара, его себестоимости, объема реализации – это требуется для того, чтобы предприятие не оказалось в убыточном состоянии.
Для осуществления вышеперечисленных мер требуется большое финансирование со стороны государства. Выделенные денежные средства не только полностью смогут окупить затраты, но и принесут прибыль в несколько раз большую, чем то, что было потрачено на реализацию мер, на улучшение технологий производства, на разнообразие и качество животноводческой и растениеводческой продукции и т.д. Главное – выбрать удобные точки сбыта продукции.
1. Зинченко П.А., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В. Практикум по статистике – М.: Колос, 2001
2. Зинченко А.П. Учебник «Статистика» - М.: Колос,2007
3. Зинченко А.П. Учебник «Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики» - М.: Издательство МСХА
4. Математическая статистика: Практикум/ Тарасова О.Б., Шайкина Е.В., Кагирова М.В., Под общ.ред. Тарасовой О.Б. М.: Издательство МСХА, 2011
Информация о работе Статистико-экономический анализ реализации продукции сельского хозяйства