Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Сентября 2013 в 14:01, курсовая работа
Целью курсовой работы является закрепление теоретических знаний и практических навыков в сборе и обработке статистической информации, и применении экономико-статистических методов для её анализа.
В следствии поставленной цели необходимо выделить следующие задачи:
• раскрыть и проанализировать сущность показателей себестоимости;
• отразить динамику себестоимости продукции;
• исследовать индексный и корреляционно-регрессионный анализ.
Введение-------------------------------------------------------------3-5
1. Экономико-статистический анализ себестоимости--------6
1.1. Краткая природно-экономическая характеристика СПК «Волга»--------------------------------------------------------------------6-14
1.2.Система статистических показателей себестоимости сельскохозяйственной продукции----------------------------------15-17
1.3. Состав и структура себестоимости одного из видов продукции растениеводства------------------------------------------17-19
1.4.Динамика себестоимости одного из видов продукции растениеводства за 8 – 9 лет с расчетом показателей ряда динамики и выявлением основной тенденции-------------------20-26
1.5. Индексный анализ себестоимости 3 – 4 видов продукции растениеводства -----------------------------------------27-30
1.6. Корреляционно – регрессионный анализ на себестоимости зерна его урожайности ----------------------------30-33
Выводы и предложения---------------------------------------34-35
Литература-----------------------------------------------------------36
или
Значение 1% прироста – сравнение абсолютного
или
Результаты расчета показателей сводят в таблице 4.1.
Показатели изменения ряда динамики
Таблица 4.1
Годы |
Символы |
Уровни ряда |
Абсолютный прирост |
Темп роста, % |
Темп прироста, % |
Значение 1% прироста | |||
посл. |
базис. |
посл. |
базис. |
посл. |
базис. | ||||
2001 |
у0 |
0,630 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
2002 |
у1 |
0,725 |
+0,095 |
+0,095 |
115,1 |
115,1 |
+0,1 |
+0,1 |
0,006 |
2003 |
у2 |
0,863 |
+0,135 |
+0,233 |
119,0 |
137,0 |
+19,0 |
+37,0 |
0,007 |
2004 |
у3 |
0,792 |
-0,071 |
+0,162 |
91,8 |
125,7 |
-8,2 |
+25,7 |
0,009 |
2005 |
у4 |
0,842 |
+0,050 |
+0,212 |
106,3 |
133,7 |
+6,3 |
+33,7 |
0,008 |
2006 |
у5 |
0,752 |
-0,090 |
+0,122 |
89,3 |
119,4 |
-10,7 |
+19,4 |
0,008 |
2007 |
у6 |
0,714 |
-0,038 |
+0,084 |
94,9 |
113,3 |
-5,1 |
+13,3 |
0,008 |
2008 |
у7 |
0,647 |
-0,067 |
+0,017 |
90,6 |
102,7 |
-9,4 |
+2,7 |
0,007 |
2009 |
у8 |
0,536 |
-0,084 |
-0,067 |
87,0 |
89,4 |
-13,0 |
-10,6 |
0,006 |
ИТОГО: |
6,528 |
С помощью показателей ряда динамики изучалось изменение во времени величина затрат на производство зерновых культур в расчете на 1 рубль реализованной продукции. Таким образом показатель с/с лишен влияния инфляционных процессов.
Анализ ряда динамики показал, что с/с зерна повышается на протяжении всего изучаемого периода, кроме 2005года. Об этом свидетельствуют данные положительного базисного абсолютного прироста. По последовательному абсолютному приросту данная тенденция меняется начиная с 2004 года, что говорит о неравномерности происходящих изменений.
Величина базисного темпа роста
Последовательный рост показателей, что из года в год происходит снижение с/с зерна.
Величина 1% прироста колеблется в пределах 0,006 – 0,008, ее изменение свидетельствует об уменьшении уровней ряда динамики.
Средний уровень ряда (у ) представляет собой среднюю величину из абсолютных уровней ряда.
Анализируемый ряд динамики представляет интервальный ряд с равными интервалами. Поэтому для расчета среднего уровня ряда используется формула средней арифметической простой:
Средний абсолютный прирост характеризует скорость изменения уровней ряда
Средний темп роста дает относительную оценку скорости изменения уровней ряда:
или
где m – число темпов роста
=0,986=98%
Анализ статистических характеристик ряда динамики выявил основную тенденцию к уменьшению с/с продукции за анализируемый период.
Себестоимость зерна уменьшается ежегодно в среднем на 0,008 руб/руб, что составляет 1,4%.
Одним из методов анализа и обобщения динамических рядов является выявление его основной тенденции или тренда. В статистической практике выявление тренда производится разными способами, наиболее точным из них является метод аналитического выравнивания.
Аналитическое выравнивание производится путем выбора типа зависимости, наиболее соответствующий данному ряду (прямая, парабола и т.д.) и определение ее параметров по способу наименьших квадратов.
Расчет коэффициентов системы
управления представлен в
Расчет коэффициентов системы управления для аналитического
выравнивания
Таблица 4.2
Дата |
y |
t |
y*t |
t2 |
yt |
2001 |
0,630 |
-4 |
-2,520 |
16 |
0,781 |
2002 |
0,725 |
-3 |
-2,175 |
9 |
0,767 |
2003 |
0,863 |
-2 |
-1,726 |
4 |
0,753 |
2004 |
0,792 |
-1 |
-0,792 |
1 |
0,739 |
2005 |
0,842 |
0 |
0 |
0 |
0,725 |
2006 |
0,752 |
1 |
0,752 |
1 |
0,711 |
2007 |
0,714 |
2 |
1,428 |
4 |
0,697 |
2008 |
0,647 |
3 |
1,941 |
9 |
0,683 |
2009 |
0,563 |
4 |
2,252 |
16 |
0,669 |
ИТОГО: |
6,528 |
0 |
-0,84 |
60 |
6,528 |
где yt – расчетное значение уровня ряда,
t – условное значение ряда.
Значение параметров прямой линии «а» и «в» находим решением системы уравнений:
Σу = n*a + b*Σt
Σу*t = a*Σt + b*Σt2
где у – фактические уровни ряда
n – число уровней ряда
Решим систему уравнений:
6,528 = 9*а + в*0 6,528 =9*а
-0,84 = а*0 + в*60 -0,84 = в*60
а = 0,725
в = -0,014
Уравнение тренда имеет вид:
уt = 0.75 – 0.014 * t
Покажем на графике фактические уровни ряда и линию тренда (рис.4.1)
z
0,8
0,7
0,6
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Годы
рис. 4.1. Изменение себестоимости зерна за период 1998-2006 гг.
Проанализируем степень колеблемости уровней динамического ряда. Для этого рассчитаем показатели дисперсий, общую дисперсию как показатель общей колеблемости уровней исходного ряда:
а также факторную дисперсию, показывающую «ожидаемое» отклонение уровней ряда:
Вспомогательные расчеты приведены в табл. 4.3.
Общая дисперсия
Факторная дисперсия
Анализ колеблемости уровней ряда динамики
Таблица 4.3.
у |
yt |
( )2 | |||
0,630 |
-0,095 |
0,009 |
0,781 |
0,056 |
0,003 |
0,725 |
0 |
0 |
0,767 |
0,042 |
0,002 |
0,863 |
0,138 |
0,019 |
0,753 |
0,027 |
0,0007 |
0,792 |
0,067 |
0,004 |
0,739 |
0,014 |
0,0002 |
0,842 |
0,117 |
0,014 |
0,725 |
0 |
0 |
0,752 |
0,027 |
0,0007 |
0,711 |
-0,014 |
0,0002 |
0,714 |
-0,011 |
0,0001 |
0,697 |
-0,028 |
0,0007 |
0,647 |
-0,078 |
0,006 |
0,683 |
-0,042 |
0,002 |
0,563 |
-0,162 |
0,026 |
0,669 |
-0,056 |
0,003 |
Итого: |
0,003 |
0,079 |
6,525 |
-0,001 |
0,012 |
Рассчитаем коэффициент детерминации:
Коэффициент случайной вариации
α = 100 – d = 100 – 11,1 = 88,9%
На 88,9% изменение с/с
зерна обусловлено влиянием случайных причин
и только 11,1% изменений определялось закономерными
причинами.
1.5. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СЕБЕСТОИМОСТИ
3 – 4 ВИДОВ ПРОДУКЦИИ РАСТЕНИЕВОДСТВА
В практике статистики индексы наряду со средними величинами являются наиболее распространенными статистическими показателями. С их помощью характеризуется развитие национальной экономики в целом и её отдельных отраслей, анализируются результаты производственно-хозяйственной деятельности предприятий и организаций, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, выявляются резервы производства, индексы используются так же в международных сопоставлениях экономических показателей, определении уровня жизни, мониторинге деловой активности в экономике и т.д.
Таким образом, индексы представляют собой относительные величины, которые позволяют анализировать изменения социально-экономических явлений во времени, неодинаковость их по территории, изучать структуру и взаимосвязь явлений, выявить влияние отдельных факторов в общем изменении.
Исходные данные для расчета индексов и абсолютных изменений целесообразно представить в таблице 5.1.
Количество произведенной продукции и затрат на её производство
Таблица 5.1.
Вид продукции |
Количество произведенной продукции, тыс. ц. |
с/с 1 ц, руб. |
Затраты на производство продукции, руб |
Индивидуальные индексы с/с | ||||
Базис. 2008 |
Отчет. 2009 |
Базис. 2008 |
Отчет. 2009 |
Базис. 2008 |
Отчет. 2009 |
условные | ||
Символы |
||||||||
Зерно |
442,27 |
471,69 |
68,42 |
94,27 |
30260,11 |
44466,21 |
32273 |
1,378 |
Кукуруза |
110,33 |
54,76 |
14,98 |
9,98 |
1652,74 |
546,50 |
820,3 |
0,666 |
Подсолнечник |
54,50 |
107,6 |
16,61 |
28,51 |
905,24 |
3067,67 |
1787,2 |
1,716 |
Горох |
38,12 |
18,50 |
8,17 |
5,43 |
311,44 |
100,45 |
151,2 |
0,664 |
Итого: |
- |
- |
- |
- |
33129,53 |
48180,83 |
35031,7 |
- |
В индексном анализе с/с
Индекс затрат на производство:
=48180,83/33129,53=1,454
где q0, q1 – количество произведенной продукции каждого вида в базисном и отчетном периодах;
z0 z1 – с/с единицы продукции каждого вида в базисном и отчетном периодах.
=48180,83/35031,7=1,375
Индекс объема продукции:
=35031,7/33129,53=1,057
Приемом анализа является разложение индекса затрат на производство продукции на индексы с/с и объема продукции:
=1,375*1,057=1,454
В анализе изменения с/с
Абсолютное изменение затрат на производство продукции:
=48180,83 - 33129,53=15051,3
Абсолютное изменение затрат на производство продукции за счет изменения объема приводимой продукции:
=35031,7 - 33129,53=1902,17
Абсолютное изменение затрат на производство продукции за счет изменения с/с продукции:
=48180,83 - 35031,7=13149,13
Аналогично разложению индекса затрат абсолютное изменение затрат на производство может быть разложено на составляющие:
=1902,17+13149,13=15051,3
В отчетном 2009 году по сравнению с 2008 годом отмечается увеличение затрат на производство единицы продукции: зерна в 1,378 раза и подсолнечника в 1,716 раза, лишь по кукурузе и гороху происходит сокращение в 0,666 и 0,664 раза соответственно.
По группе анализируемой наблюдалось увеличение общих затрат на производство в 2006 году по сравнению с базовым на 45,4%. Это повышение произошло за счет увеличения объема производства, а по с/с единицы продукции наблюдается уменьшение.
В абсолютном измерении затраты на производство возросли на 15051,3 руб.
за счет повышения объема производства
на 13149,13руб.
1.6. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ
АНАЛИЗ НА СЕБЕСТОИМОСТЬ ЗЕРНА ЕГО УРОЖАЙНОСТИ
Корреляционно-
Информация о работе Экономико-статистический анализ себестоимости