Экономико-статистический анализ себестоимости

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Сентября 2013 в 14:01, курсовая работа

Краткое описание

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.

Содержание

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

Вложенные файлы: 1 файл

СтАтИсТиКа.doc

— 299.00 Кб (Скачать файл)

 или     

Значение 1% прироста – сравнение абсолютного прироста и темпа роста  

   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 превышает 100%, подтверждая ранее выявленную тенденцию увеличений с/с зерна по сравнению с 2001 годом.    

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 таблице  4.2. Выравнивание по прямой заключается в определении параметров «а» и «в» управление прямой линии: уt = a + b*t.

 

 

 

 

   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*Σt

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 используется следующая система индексов.     

 

Индекс затрат на производство:

=48180,83/33129,53=1,454     

где q0, q1 – количество произведенной продукции каждого вида в базисном и отчетном периодах;          

zz1 – 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 продукции  исследуется также абсолютные изменения затрат на производство ( ) как общие, так и полученные под влияния изменения отдельных факторов (количество произведенной продукции ее 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-регрессионный  анализ в настоящее время является одним из самых совершенных методов анализа корреляционных связей. Он позволяет выразить связь признаков в математической форме в виде уравнения регрессии, дает оценку тесноты связи и позволяет оценить достоверность полученных данных.     

Информация о работе Экономико-статистический анализ себестоимости