Экономико-статистический анализ развития животноводства в Кировской области

Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение

ФАКУЛЬТЕТ Управления

КАФЕДРА государственного и муниципального управления и менеджмента

КУРСОВАЯ РАБОТА

Дисциплина: Статистика

Тема: Экономико-статистический анализ развития животноводства в Кировской области

Киров 2012 год

Содержание

 

Введение

1. Теоретические основы экономико-статистического анализа развития животноводства

1.1 Основные показатели развития животноводства

1.2 Анализ динамики экономических показателей

1.3 Индексный анализ экономических показателей

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ экономических показателей

2. Анализ основных показателей производства скота и птицы

2.1 Анализ рядов динамики

2.2 Выявление основной тенденции производства продукции животноводства

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ

2.4 Факторный анализ

Заключение

Библиографический список

 

Введение

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого специалиста. В связи с этим большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

Статистика животноводства это отраслевая статистика. Значение животноводства как отрасли народного хозяйства огромно, поскольку продукция животноводства обеспечивает население продовольствием, а для многих отраслей промышленности она является исходным сырьём для производства жизненно важных предметов потребления.

Целью исследования в работе стал экономико-статистический анализ развития животноводства в Кировской области.

Задачи исследования:

)        рассмотреть систему показателей развития животноводства: численность и состава поголовья сельскохозяйственных животных, показатели продуктивности сельскохозяйственных животных;

2)      проанализировать показатели развития животноводства в Кировской области;

)        выявить основную тенденцию развития животноводства в Кировской области;

)        провести корреляционно-регрессионный анализ.

Объект исследования - развитие Кировской области.

Предмет исследования - животноводство Кировской области.

Период исследования: 2002-2011 гг.

1. Теоретические основы экономико-статистического анализа развития животноводства

1.1 Основные показатели развития животноводства

Животноводство в целом представляет собой совокупность подотраслей, выделяемых по видам животных: скотоводство, свиноводство, овце - и козоводство, птицеводство, оленеводство, звероводство, пчеловодство, шелководство, рыбоводство и т.д. Каждая из подотраслей может быть дифференцирована по направлению производства (племенное, репродуктивное или пользовательное, товарное), а также виду получаемой продукции (молочное и мясное скотоводство, тонкорунное и грубошерстное овцеводство, яичное и бройлерное птицеводство и т.п.).

Система показателей статистики животноводства должна обеспечить достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в каждый данный момент, раскрыть закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценить эффективность ведения производства и мер его регулирования, вскрыть имеющиеся диспропорции, показать возможные пути их преодоления и использования имеющихся резервов.

Эта система включает в себя в первую очередь две группы специфических показателей:

. Показатели поголовья сельскохозяйственных животных - численность, состав, качество, движение, использование.

. Показатели валовой продукции животноводства (объем, состав, качество, формирование и движение), продуктивности животных, сходные по форме с показателями урожая и урожайности в растениеводстве.

Поголовье животных в силу его разнокачественности подразделяется и учитывается в первую очередь по видам: крупный рогатый скот, свиньи, овцы и козы, птица, лошади, олени, кролики, верблюды, ослы, мулы и др.

По экономическим признакам, существенным для социально-экономической, в том числе сельскохозяйственной, статистики, поголовье животных подразделяется:

. По характеру хозяйственного использования на рабочий скот (лошади, ослы, мулы) и продуктивных животных, Некоторые виды животных имеют смешанное использование (буйволы, олени и др.).

. По функциональной роли в процессе производства виды и отдельные группы животных относят к основным средствам производства (взрослый рабочий и продуктивный скот) или к оборотным средствам (молодняк животных и взрослый скот на откорме).

. По породности выделяют непородных и породных животных. Последних подразделяют по отдельным породам с выделением чистопородных животных и помесей разных поколений (4, 3.2, 1), Чистопородных, в свою очередь, дифференцируют по классам, выделяемым по продуктивности и другим признакам элита-рекорд, элита, 1 и 2 классы.

. По живому весу - при рождении, отъеме от маток, переводе из группы в группу и в основное стадо, постановке па откорм и снятии с него. браковке, продаже, забое.

. По другим существенным признакам в зависимости от задач анализа: по продуктивности, заболеваниям, приспособленности к определенным условиям содержания, например, коров к машинному доению, по состоянию (коровы яловые, сухостойные, на подсосном выращивании телят) и др.

В практике статистики и хозяйственного управления используется половозрастная классификация по каждому виду животных.

Ранее государственные органы статистики при ежегодной переписи животных на начало года применяли довольно дробную классификацию, а сейчас в условиях экономической самостоятельности товаропроизводителей - более укрупненную.

статистический показатель продукция животноводство

Численность животных в статистических совокупностях учитывается в разрезе половых и возрастных трупп, а также в целом по каждому виду животных прежде всего в натуральном выражении - в физических головах.

Наличие животных характеризуется абсолютными моментными и интервальными показателями.

В зависимости от задач анализа и имеющихся данных структура поголовья изучается в следующих аспектах.

. Структура условного поголовья по видам животных. Рассчитывают удельный вес видов животных в общем итоге.

. Структура физического и условного поголовья в территориальном разрезе с выделением зон, подзон, республик, областей, районов и других территориальных формирований.

. Структура физического, или условного, поголовья по категориям хозяйств и группам населения (в центом или по территориям).

. Структура физического поголовья по подовым и возрастным группам, внутри отдельных видов животных.

Показатели продуктивности животноводства так же имеют свою классификацию.

Продукция животноводства бывает двух видов:

а) получаемая в процессе хозяйственного использования животных, в первую очередь взрослых (молоко, яйца, пух, мед, воск, панты и др.):

б) получаемая в результате выращивания животных (мясная продукция). Использование ее предполагает забой животных.

Показатели валовой продукции хозяйственного использования животных - это в первую очередь натуральные показатели фактического ее выхода или сбора. Вначале их получают в первоначальном весе или виде, а затем рассчитывают условно-натуральные показатели объема продукции в пересчете на определенное качество.

Основная форма государственного статистического наблюдения за продукцией животноводства - форма 24с/х, в которой даются также сведения о численности и воспроизводстве животных, представляется предприятиями и организациями ежемесячно и по более расширенной программе - ежеквартально и в конце года.

Рассмотрим основные показатели объема валовой продукции животноводства.

) Валовой надой молока включает все фактически надоенное молоко за определенный период (без учета молока, высосанного телятами у коров-кормилиц молочного стала или мясных коров). Учет его объема ведется в целом в натуральном весовом выражении.

) Валовой настриг шерсти учитывается в целом, а также по видам животных (овечья, козья, верблюжья) и видам шерсти (тонкая, полутонкая, полугрубая, грубая). Показателем ее объема является фактический настриг немытой шерсти в весовом выражении.

) Валовой сбор яиц включает все собранное яйцо разных видов (куриных, утиных, гусиных, перепелиных). Яйцо учитывается в штуках и по весу.

) Продукция пчеловодства включает фактический выход меда (учитывая и оставленное на зимовку пчел) и воска.

) Валовая мясная продукция характеризуется массой выращенного скота и птицы. Продукцией выращивания является фактический вес полученного приплода, привес выращиваемого молодняка всех возрастов, а также привес взрослых животных на откорме.

Статистика вырабатывает и использует наиболее существенные показатели продуктивности. Рассмотрим важнейшие из них, используемые в статистической и хозяйственной практике.

. Показатели молочной продуктивности коров. Наиболее общим и широко распространенным является показатель удоя от коров молочного стада за год.

. Показателем шерстной продуктивности овец является средний настриг немытой шерсти на 1 овцу на начало года. Если стрижка части поголовья проводится 2 раза в год, то определяют средний настриг на 1 остриженную овцу и среднее число стрижек.

. Яичная продуктивность птицы характеризуется яйценоскостью 1 среднегодовой несушки (курицы, утки и др.). При этом берется яйцо, полученное от основного стада, т.е. без яиц молодок.

. В пчеловодстве рассчитывают средний фактический выход меда и воска на 1 пчелосемью и 1 улей.

. Показатели мясной продуктивности животных представляют собой довольно сложную систему. Это связано, главным образом, с разной продолжительностью выращивания молодняка до взрослого состояния или реализации (от 2 мес. до 3 лет) и неодинаковой продолжительностью откорма, различиями в качестве продукции и используемого для расчёта поголовья. Наиболее сопоставимыми для разных видов и групп животных является привес на 1 физическую голову в среднем за сутки и на 1 среднегодовую голову, т.е. за 365 кормодней. Для однородных групп сопоставимым является привес на среднегрупповую 1 голову.

Обобщающими показателями продуктивности по виду животных является производство продукции выращивания на 1 голову всего стада на начало года в процентах к мясному потенциалу (общему весу стада на начало года), а также в расчете на 1 матку па начало года. Последний показатель является составным и представляет собой произведение численности выращенного на 1 матку молодняка на его мясную продуктивность

Мясную продуктивность животных за весь период выращивания характеризует живой вес 1 головы на определенный момент: при переводе из группы в группу и в основное стадо, при постановке на откорм, реализации и т.д.

Важными показателями мясной продуктивности являются фактический убойный выход, а также упитанность животных, определяющие качество мяса.

Важнейшим фактором выхода продукции животноводства и продуктивности сельскохозяйственных животных является состояние кормовой базы животноводства и кормовых ресурсов. Статистика изучает показатели поступления и наличия кормов, обеспеченности ими, движения и потребления кормов.

Обеспеченность животных кормами оценивается сопоставлением наличия кормов в целом и на 1 голову (физическую или условную) на определенную дату с потребностью в кормах.

В статистике сельскохозяйственных предприятий запасы кормов определяются перед началом зимовки и на начало каждого месяца стойлового периода.

Потребление кормов, от которых непосредственно зависит выход продукции животноводства, учитывается в целом, по видам и группам кормов, а также по видам и группам животных.

1.2 Анализ динамики экономических показателей

Анализ экономических показателей в основном основан на анализе временных рядов. Он предполагает расчет аналитических и средних показателей ряда динамики.

Все показатели рядов динамики подразделяются на цепные и базисные. Цепные показатели показывают соотношение с предыдущим уровнем ряда, а базисные с уровнем, взятым за базу сравнения (обычно за базу берут первый уровень ряда).

Аналитические показатели рядов динамики:

.        Абсолютный прирост:

 (1)

цепной абсолютный прирост;

 (2)

базисный абсолютный прирост.

Где y_i - анализируемый уровень ряда;

y_i-1 - предыдущий уровень ряда;

y₀ - уровень ряда, принятый за базу.

2.      Темп роста:

 (3)

цепной темп роста выражается в процентах;

 (4)

базисный темп роста, выражается в процентах.

3.      Темп прироста:

 (5)

цепной темп прироста выражается в процентах;

 (6)

базисный темп прироста, выражается в процентах;

4.      Абсолютное значение 1 % прироста:

 (7)

Средние показатели рядов динамики:

1.      Средний уровень ряда:

Для интервальных рядов с равными интервалами рассчитывается по формуле:

, (8)

где n - число уровней ряда.

2.      Средний абсолютный прирост:

, (9)

где

k - количество цепных абсолютных приростов.

3.      Средний темп роста:

, (10)

где k - количество цепных темпов роста.

4.      Средний темп прироста:

 (11)

Основной задачей изучения рядов динамики является определение общей тенденции развития изучаемого явления.

В статистике существует несколько методов определение общей тенденции развития явления (выравнивания ряда).

. Метод укрупнения интервалов времени. Суть метода заключается в том, что объединяются несколько периодов времени и в каждом укрупненном периоде находится сумма уровней ряда или средний уровень ряда.

. Метод скользящей средней. Осуществляется следующим образом: определяются средние уровни ряда за несколько периодов (обычно нечетное количество) путем последовательного передвижения начала периода на единицу времени. Найденные по средней арифметической значения скользящих средних условно относятся к середине периода, по которому она исчислена.

. Метод аналитического выравнивания. Заключается в нахождении адекватной математической модели, которая наилучшим образом аппроксимирует реальные данные. Математическая модель - это функция от времени.

1.3 Индексный анализ экономических показателей

Индексы цен производителей промышленной продукции характеризуют динамику изменения цен производителей промышленной продукции. Для расчета используется формула Ласпейреса:

 (12)

Где

w_j - стоимость продукции, w = p_j q_j;

i_{pj t}=p_t / p_t-1;

p_t - цена товара в текущем периоде времени;

p_t-1 - цена товара в предыдущем периоде времени.

Идеальный индекс цен Фишера рассчитывается следующим образом:

 (13)

Базисные индексы цен с постоянными весами:

 ; .

Цепные индексы цен с постоянными весами:

  .

Базисные индексы цен с переменными весами:

  .

Цепные индексы цен с переменными весами:

  .

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ экономических показателей

Модель стохастической связи:

 

 = f (x) + , (14)

где  - расчетное значение результативного признака;

f (x) - часть результативного признака, сформировавшаяся под взаимодействием учтенных известных факторных признаков;

 - часть результативного признака, возникшая вследствие действия неконтролируемых или неучтенных факторов, а также изменение признаков неизбежно сопровождающееся некоторыми случайными ошибками.

Линейное уравнение регрессии имеет вид:  =a₀+a₁x.

Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения выглядит следующим образом:

 (15)

Качественная оценка связи между признаками дается при помощи коэффициентов корреляции и детерминации.

Коэффициент корреляции (r) характеризует тесноту и направление связи между признаками.

 (16)

Свойства коэффициента корреляции:

1)      лежит в пределах:

;

)        если , то связь функциональная, т.е. на результативный признак влияет только рассматриваемый факторный признак и больше ничего,

если r = 0, то связь отсутствует;

)        если r > 0, то связь прямая,

если r < 0, то связь обратная;

)        выделяют следующие промежутки для r:

 связь между признаками фактически отсутствует;

 связь слабая;

 связь умеренная;

 связь сильная.

 

Коэффициент детерминации (D) показывает, на сколько процентов изменение среднего значения результативного признака определяется влиянием данного факторного признака.

 (17)

Таким образом, анализ показателей сельхозпроизводства осуществляется статистическими методами, позволяющими обнаружить не только видимые изменения, но и скрытые явления и процессы.

2. Анализ основных показателей производства скота и птицы

2.1 Анализ рядов динамики

В Кировской области основной отраслью хозяйства является сельское хозяйство. В общем составе сельхозотраслей животноводство является крайне важным (таблица 1).

Таблица 1 - Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий) Кировская область, миллионов рублей

Показатель	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
Всего	12958,1	12828,6	13436,6	15386,7	16252,5	16817,5	17704,8	23405,8	22666,9	21887,7
растениеводство	5675,3	5178,9	6012,8	6566,6	6044,3	5907,9	6203,3	9567,3	9091,6	6937,5
животноводство	7282,8	7649,7	7423,8	8820	10208,2	10909,6	11501,5	13838,6	13575,3	14950,2

Как видно из показателей таблицы 1, продукция животноводства в денежной оценке возрастает. Более того, в общем составе выручки доля продукции животноводства значительная.

Графически структуру продукции сельского хозяйства за два последних года представим на диаграмме (рис. 1 и 2).

Рисунок 1 - Структура отраслей сельского хозяйства Кировской обл., 2010 г.

Рисунок 2 - Структура отраслей сельского хозяйства Кировской обл., 2011 г.

Таким образом, в 2010 году в Кировской области доля объемов производства продукции животноводства в денежном выражении составила почти 60 %, а в 2011 году - 68,3 %. Это значит, что производство продукции животноводства для области имеет важное значение.

Для объективной оценки рассмотрим динамику производства продукции в отрасли в натуральном выражении.

Исходные данные для расчетов представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Исходные статистические данные для проведения анализа производства скота и птицы на убой

Год	Тыс. т
2002	131,2
2003	130,7
2004	130,0
2005	114,6
2006	108,2
2007	108,1
2008	103,3
2009	93,7
2010	94,1
2011	93

По исходным данным таблицы 2 можно сказать, что в целом за рассматриваемый период объемы производства продукции животноводства снизились.

На диаграмме покажем наглядно динамику объемов производства продукции животноводства в Кировской области (рис. 3).

Рисунок 3 - Производство продукции животноводства в Кировской области в 2002 - 2011 гг.

Рассчитаем необходимые показатели динамики производства. Для расчетов применим формулы 1 - 7.

Данные анализа динамики показателей представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Анализ динамики производства скота и птицы на убой

год	Производство продукции животноводства, тыс. т	абсолютный прирост, тыс. т		темп роста, %		темп прироста, %		абсолютное значение одного процента прироста, тыс. т
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2002	131,2	-	0,0	-	100,0	-	0,0	-
2003	130,7	-0,5	-0,5	99,6	99,6	-0,4	-0,4	1,25
2004	130,0	-0,7	-1,2	99,5	99,1	-0,5	-0,9	1,40
2005	114,6	-15,4	-16,6	88,2	87,3	-11,8	-12,7	1,31
2006	108,2	-6,4	-2,3	94,4	82,5	-5,6	-17,5	1,14
2007	108,1	-0,1	-23,1	99,9	82,4	-0,1	-17,6	1,00
2008	103,3	-4,8	-27,9	95,6	78,7	-4,4	-21,3	1,09
2009	93,7	-9,6	-37,5	90,7	71,4	-9,3	-28,6	1,03
2010	94,1	0,4	-37,1	100,4	71,7	0,4	-28,3	1,00
2011	93	-1,1	98,8	70,9	-1,2	-19,1	0,92
итого	1106,9	38,2	-	-	-	-	-	-

На основе данных таблицы можно сделать вывод, что на протяжении десяти лет идет падение объемов производства продукции животноводства. Наиболее существенное снижение допущено в 2009 г. ( - 28,6 %). В 2011 г. темпы снижения производства несколько замедлились.

Расчет средних показателей динамики:

.        Средний уровень ряда динамики: так как ряд интервальный с равными интервалами, то средний уровень ряда определяется по формуле средней арифметической:

 1106,9/10 = 110,69 тыс. т.

Значит, за период с 2002 г. по 2011 г. среднегодовой объем продукции животноводства составил 110,69 тыс. т.

2.      Средний абсолютный прирост (формула 9):

 = 93 - 131,2/10 - 1 = - 38,2/8 = - 4,78 тыс. т.

Таким образом, в среднем за год объем производства продукции животноводства снижается на 4,78 тыс. т.

. Средние темпы роста и прироста (формулы 10 - 11):

,973 * 100 = 97,3 %

. Средний темп прироста:

,3 - 100 = - 2,7 %

Рассмотрим показатели вариации.

Таблица 4 - Вспомогательные данные

Год	Продукция животноводства, тыс. т	(х - ˉх)	(х - ˉх) 2
2002	131,2	20,5	420,3
2003	130,7	20,0	400,0
2004	130,0	19,3	372,5
2005	114,6	3,9	15,2
2006	108,2	-2,5	6,3
2007	108,1	-2,6	6,8
2008	103,3	-7,4	54,8
2009	93,7	-17,0	289,0
2010	94,1	-16,6	275,6
2011	93	-17,7	313,3
Итого		- 0,1	2153,8

Поскольку ряд с равными интервалами, то средний уровень производства продукции животноводства равен 110,69 тыс. т.

)        размах вариации:

R = 131,2 - 93 = 38,2 тыс. т

) среднее линейное отклонение (¯d):

¯d = 0,1/10 = 0,01 тыс. т

) находим дисперсию:

σ² = 2153,8/10 = 215,38 тыс. т

) среднее квадратическое отклонение:

σ = 14,67 тыс. т

) коэффициент вариации:

v = 14,67/110,69 * 100 % = 13,25 %

Таким образом, максимальный объем производства продукции животноводства в Кировской области за десять последних лет отличается от минимального на 38,2 тыс. т.

Средний уровень продукции линейно отклоняется от своего математического ожидания на 10 т, среднее квадратическое отклонение - 14,67 тыс. т.

Коэффициент вариации менее 33 %, что означает однородность рассматриваемой совокупности, а её математическое ожидание - типичным.

2.2 Выявление основной тенденции производства продукции животноводства

Для выявления основной тенденции в производстве продукции животноводства воспользуемся методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания.

)        метод укрупнения интервалов.

Данные таблицы 4 показывают, что укрупнение интервалов помогло уверенно определить негативную тенденцию в производстве продукции животноводства в Кировской области: снижение достаточно стабильное на всем протяжении 2002 - 2011 гг.

Таблица 5 - Выравнивание ряда производства продукции животноводства методом укрупнения интервалов

Год	Исходный ряд, тыс. т	Ряд с укрупненными  интервалами, тыс. т	Среднее в ряду, тыс. т
2002	131,2	261,90	130,95
2003	130,7
2004	130,0	244,60	122,30
2005	114,6
2006	108,2	216,30	108,15
2007	108,1
2008	103,3	197,00	98,50
2009	93,7
2010	94,1	187,10	93,55
2011	93

На рисунке 3 построен график, показывающий наглядно общую динамику.

Рисунок 3 - Укрупненные интервалы исходного ряда за 2002-2011 гг.

2)      метод скользящей средней (см. таблицу 5).

Таблица 6 - Расчет скользящих средних

Год	Продукция животноводства, тыс. т	Скользящие суммы за 3 периода	Скользящие средние
2002	131,2	-	-
2003	130,7	391,9	130,6
2004	130,0	375,3	125,1
2005	114,6	352,8	117,6
2006	108,2	330,9	110,3
2007	108,1	319,6	106,5
2008	103,3	305,1	101,7
2009	93,7	291,1	97,0
2010	94,1	280,8	93,6
2011	93	-	-

На рисунке 4 представлен график скользящих средних на фоне фактических показателей.

Рисунок 4 - Фактические данные по объему производства продукции животноводства и линия скользящих средних

Таким образом, метод укрупнения интервалов и скользящей средней позволяют сделать вывод об общей тенденции в производстве продукции животноводства: в Кировской области его объемы сокращаются.

3)      метод аналитического выравнивания.

Используя уравнение прямой, найдем теоретическое значение объемов продукции животноводства в Кировской области:

y_t = а₀ + а₁t, (18)

где а_{0, а1} - параметры прямой- порядковый номер периода.

Таблица 7 - Вспомогательные данные

у	t	у х t	t2	уt	(у - уt) 2
1	2	3	4	5	6
Производство продукции животноводства, тыс. т.	Порядковый номер периода
131,2	1	131,2	1	110,0	449,40
130,7	2	261,4	4	110,2	420,30
130,0	3	390,0	9	110,3	388,10
114,6	4	458,4	16	110,5	16,81
108,2	5	541,0	25	110,6	5,76
108,1	6	648,6	36	110,8	7,29
103,3	7	723,1	49	110,9	57,76
93,7	8	749,6	64	111,1	302,76
94,1	9	846,9	81	111,2	292,41
93	10	930	100	111,4	338,56
1106,9	55	5680,2	385	1107,0	2279,15

Решаем систему двух уравнений:

Σy = n а₀ + а₁Σt

Σyt = а₀Σt + а₁Σt²

1106,9 = 10 а₀ + а₁55 ׀ разделим на 10

                   5680,2 = а₀55 + а₁385 разделим на 10

110,69 = а₀ + 5,5а₁ а₀ = 110,7 - 5,5 а₁

                   568,02 = 5,5а₀ + а₁38,5

,02 = 5,5 * (110,7 - 55а₁) + 38,5а₁

,02 = 608,85 - 264а₁

а₁ = 40,83

а₁ = 0,155

а₀ = 110,7 - 5,5 * 0,155

а₀ = 109,85

y_t = 109,85 + 0,155 t - уравнение линейного тренда (соответствующие значения заносим в таблицу 6.

Для получения прогноза на 2012 год, подставим вместо t порядковый номер периода (13, т. е на 3 года вперед):

y_t = 109,85 + 0,155 * 13

y_t = 111,86 - вероятность производства продукции животноводства в Кировской области по итогам 2012 года.

Определим среднюю ошибку прогноза:

σ² = 2279,15/10 - 2, σ² = 284,9

µ = √ 284,9/10 = 5,3

Таким образом, средняя ошибка прогноза - 5,3

Определим предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 (t = 2):

,3 * 2 = 10,6

Итак, производство продукции животноводства имеет ярко выраженную тенденцию к снижению. На 2014 год прогноз составил - 111,86 тыс. т ± 10,6 тыс. т.

2.3 Êîððåëÿöèîííî-ðåãðåññèîííûé àíàëèç

Ïðèìåíåíèå êîððåëÿöèîííîãî àíàëèçà ïîçâîëÿåò â íàøåì ñëó÷àå ðåøàòü ñëåäóþùèå çàäà÷è:

         óñòàíàâëèâàòü òåñíîòó ñâÿçè ðåçóëüòàòèâíîãî ïîêàçàòåëÿ ñ îòäåëüíûìè ôàêòîðàìè, âêëþ÷àåìûìè â àíàëèç.

-        ïðîàíàëèçèðîâàòü îáùèé îáúåì âàðèàöèè çàâèñèìîé ïåðåìåííîé è îöåíèòü ðîëü êàæäîãî ôàêòîðà â ýòîé âàðèàöèè.

Çàäà÷è ðåãðåññèîííîãî àíàëèçà ëåæàò â ñôåðå óñòàíîâëåíèÿ ôîðìû çàâèñèìîñòè, îïðåäåëåíèå ôóíêöèé ðåãðåññèè, èñïîëüçîâàíèÿ óðàâíåíèÿ äëÿ îöåíêè íåèçâåñòíûõ çíà÷åíèé çàâèñèìîé ïåðåìåííîé.

Îáúåìû ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà çàâèñÿò îò ïîãîëîâüÿ ñêîòà.

Îïðåäåëèì âëèÿíèå íà ïðîäóêöèþ æèâîòíîâîäñòâà (ó) òàêîãî ôàêòîðà êàê ïîãîëîâüå ñêîòà (õ) ñ ïîìîùüþ óðàâíåíèÿ ïðÿìîé.

Òàáëèöà 8 - Âñïîìîãàòåëüíûå äàííûå

Ó Õ	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
Ïîãîëîâüå ñêîòà, ãîëîâ	570,5	552,7	527,2	469,5	432,5	399,7	367,8	337,9	309,7	286,7
Ïðîäóêöèÿ æèâîòíîâî-äñòâà, òûñ. ò	131,2	130,7	130,0	114,6	108,2	108,1	130,3	93,7	94,1	93,0

Ðàñ÷åò âëèÿíèÿ ôàêòîðîâ ïðåäñòàâëåí â òàáëèöå 9.

Òàáëèöà 9 - Ðàñ÷åò âëèÿíèÿ íà ïðîäóêöèþ æèâîòíîâîäñòâà ïîãîëîâüÿ ñêîòà

X	Y	XY	Õ2	Y2
Ïîãîëîâüå ñêîòà, ãîëîâ	Ïðîäóêöèÿ æèâîòíîâîäñòâà, òûñ. ò
570,5	131,2	74849,6	325470,3	17213,4
552,7	130,7	305477,3	17082,5
527,2	130,0	68536,0	277939,8	16900
469,5	114,6	53804,7	220430,3	13133,2
432,5	108,2	46796,5	187056,3	11707,2
399,7	108,1	43207,6	159760,1	11685,6
367,8	103,3	37993,7	135276,8	10670,9
337,8	93,7	31651,9	114108,8	8779,7
309,7	94,1	29142,8	95914,1	8854,8
286,7	93	26663,1	82196,9	8649,0
4254,1	1106,9	484883,8	1903630,7	113990,7

Èñïîëüçóÿ ñèñòåìó óðàâíåíèé, ïîäñòàâèì äàííûå â óðàâíåíèå ïðÿìîé. Ýòî è áóäåò óðàâíåíèåì ðåãðåññèè äëÿ ëèíåéíîé ìîäåëè:

Σy = n à₀ + à₁Σx

Σyx = à₀Σx + à₁Σx²

ãäå à_{0, à1} - íåèçâåñòíûå ïàðàìåòðû óðàâíåíèÿ;

õ - ïîãîëîâüå ñêîòà, ãîëîâ;

y - ïðîäóêöèÿ æèâîòíîâîäñòâà, òûñ. ò;

n - êîëè÷åñòâî ïåðèîäîâ èññëåäîâàíèÿ.

 1106,9 = 10à₀ + 4254,1à₁

                   484883,8 = 4254,1à₀ + 1903630,7à₁

10 à₀ = 4254,1à₁ - 1106,9 ðàçäåëèòü íà 10

à₀ = 4254,1à₁ - 1106,9/10

à₀ = 425,41 à₁ - 110,69

Ïîäñòàâèì âî âòîðîå óðàâíåíèå è íàéäåì à₁

,8 = 4254,1 (425,41à₁ - 110,69) + 1903630,7à₁

484883,8 = 1809736,7à₁ - 470886,3 + 1903630,7à₁

,4 à₁ = 955770

à₁ = 0,26

à₀ = 425,41 à₁ - 110,69

à₀ = - 0,08

Êîýôôèöèåíò à₁ ïîêàçûâàåò íàñêîëüêî èçìåíèòñÿ ó ïðè èçìåíåíèè ôàêòîðà õ, ïðè óñëîâèè, ÷òî âëèÿíèå äðóãèõ ôàêòîðîâ íå ó÷òåíî.

 íàøåì ñëó÷àå ïðè óâåëè÷åíèè ïîãîëîâüÿ ñêîòà õîòÿ áû íà 1 ãîëîâó ïðîèçâîäñòâî ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà óâåëè÷èòñÿ ïî÷òè íà òðåòü.

Íàéäåì êîýôôèöèåíò êîððåëÿöèè, êîòîðûé ïðèìåíÿåòñÿ äëÿ îïðåäåëåíèÿ òåñíîòû êîððåëÿöèîííîé ñâÿçè (ôîðìóëà 16):

σ_õ = √1903630,7 - 4254,1^2/10 = 306,4

σ_ó = √113990,7 - 1106,9^2/10 = 337,6

r = (484883,8 - 4254,1* 1106,9/ 10) / 306,4 * 337,6

r = 0,135

Êàê âèäíî èç ðàñ÷åòîâ, ñâÿçü ìåæäó ôàêòîðàìè ïðÿìàÿ è äîñòàòî÷íî ïîëíàÿ (ïîëîæèòåëüíîå ÷èñëî).

Ýòî çíà÷èò, ÷òî óìåíüøåíèå ïîãîëîâüÿ ñêîòà íàïðÿìóþ âåäåò ê óìåíüøåíèþ ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà.

Îïðåäåëèì êîýôôèöèåíò äåòåðìèíàöèè (ôîðìóëà 17):

D = 0,082 * 100 % = 8,2 %

Ýòî îçíà÷àåò, ÷òî èçìåíåíèå îáúåìîâ ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà íà 8,2 % çàâèñèò ïîãîëîâüÿ ñêîòà. Ñëåäîâàòåëüíî, íà 91,8 % ýòîò ïîêàçàòåëü çàâèñèò îò äðóãèõ ôàêòîðîâ, íàïðèìåð, îò ïðîäóêòèâíîñòè.

Ïðîâåðèì äîñòîâåðíîñòü ïîëó÷åííûõ äàííûõ. Äëÿ ýòîãî ñîïîñòàâèì ôàêòè÷åñêîå è êðèòè÷åñêîå çíà÷åíèå Ñòüþäåíòà ñ ó÷åòîì ïðèíÿòîãî óðîâíÿ çíà÷èìîñòè .

Ì r = (1 - r²) / √n - 1 = 0,918/3 = 0,306

t_ôàêò = r / Ì r = 0,135/0,306 = 0,44

t_òàáë = 2,896

Ïîëó÷åííûé ðåçóëüòàò (0,44) çíà÷èòåëüíî ìåíüøå òàáëè÷íîãî çíà÷åíèÿ êðèòåðèÿ Ñòüþäåíòà (t), ñëåäîâàòåëüíî, êîýôôèöèåíò êîððåëÿöèè íåçíà÷èìûé.

2.4 Ôàêòîðíûé àíàëèç

Âûõîä ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà (Q) çàâèñèò îò äâóõ îñíîâíûõ ôàêòîðîâ - ïîãîëîâüÿ ñêîòà (Ò) è ïðîäóêòèâíîñòè 1 ãîëîâû (W).

Q = Ò * W, îòñþäà íàõîäèì ïðîäóêòèâíîñòü:

W = Q / T

Àíàëèç ïîêàçàòåëåé ïðîäóêòèâíîñòè ñêîòà ïðåäñòàâëåí â òàáëèöå 9.

Òàáëèöà 9 - Ïðîäóêòèâíîñòü ñêîòà

Ïîêàçàòåëü	2010 ã.	2011 ã.	Îòêëîíåíèå
			Àáñîëþò.	Îòíîñèò.
Ïðîäóêöèÿ æèâîòíîâîäñòâà, òûñ. ò	94,1	93,0	- 1,1	98,8
Ïîãîëîâüå ñêîòà, òûñ. ãîë.	309,7	286,7	- 23,0	92,6
Ñðåäíÿÿ ïðîäóêòèâíîñòü ñòàäà, êã /1 ãîë.	303,8	324,4	20,6	106,8

Äàííûå òàáëèöû 9 ñâèäåòåëüñòâóþò î ïîâûøåíèè ïðîäóêòèâíîñòè ñêîòà â õîçÿéñòâàõ Êèðîâñêîé îáëàñòè.

Äëÿ àíàëèçà èçìåíåíèÿ îáúåìîâ ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè èñïîëüçóåì ñëåäóþùóþ ôàêòîðíóþ ìîäåëü:

Q = T * Q / T, ãäå Q / T - ýòî ïðîäóêòèâíîñòü ñêîòà.

. Èçìåíåíèå îáúåìà ïðîèçâîäñòâà:

Q = Q_2011/Q₂₀₁₀

iQ = 0.9883 èëè 98,8 %

 àáñîëþòíîì âûðàæåíèè - 1,1 òûñ. ò.

. Èçìåíåíèå îáúåìà ïðîèçâîäñòâà çà ñ÷åò èçìåíåíèÿ ÷èñëåííîñòè ñêîòà (ãîëîâ):

Q_ò = [Ò₂₀₁₁ * Q_2010/Ò₂₀₁₀] / [Ò₂₀₁₀ * Q_2010/Ò₂₀₁₀] = [286,7 * 94,1/309,7] / [309,7 * 94,1/309,7] = 87.11/94,1 = 0,9257 èëè 92,6 %

 àáñîëþòíîì âûðàæåíèè:

(286,7 - 309,7) 94,1/309,7 = - 23,0 * 0,3038 = - 6,99 òûñ. ò.

. Èçìåíåíèå ïðîèçâîäñòâà çà ñ÷åò èçìåíåíèÿ ïðîäóêòèâíîñòè ñêîòà:

Q_Q/T = [Ò₂₀₁₁ * Q_2011/Ò₂₀₁₁] / [Ò₂₀₁₁ * Q_2010/Ò₂₀₁₀] = [286,7 * 93,0/286,7] / [286,7 * 94,1/309,7] = 93,0/87,11 = 1,068 èëè 106,8 %

 àáñîëþòíîì âûðàæåíèè:

,7 * (93,0/286,7 - 94,1/309,7) = + 5,87 òûñ. ò.

. Ïðîâåðÿåì âû÷èñëåíèÿ:

,99 + 5,87 = - 1,1 òûñ. ò.

Òàêèì îáðàçîì, îáúåì ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà â Êèðîâñêîé îáëàñòè â 2011 ã. ïî ñðàâíåíèþ ñ 2010 ãîäîì ñíèçèëñÿ íà 1,2 % èëè íà 1,1 òûñ. òîíí. Ýòî ïðîèçîøëî â ðåçóëüòàòå âëèÿíèÿ ñëåäóþùèõ ôàêòîðîâ:

)        â ðåçóëüòàòå ñíèæåíèÿ ÷èñëåííîñòè ïîãîëîâüÿ ñêîòà íà 23,0 òûñ. ãîëîâ îáúåì ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà ñíèçèëñÿ íà 7,4 % èëè íà 6,99 òûñ. òîíí.

2)       ðåçóëüòàòå óâåëè÷åíèÿ ïðîäóêòèâíîñòè ñêîòà íà 6,8 % èëè íà 20,6 êã ñ ãîëîâû îáúåì ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà âûðîñ íà 5,87 òûñ. òîíí.

Çàêëþ÷åíèå

 èòîãå èññëåäîâàíèÿ öåëåñîîáðàçíî ñäåëàòü íåñêîëüêî âûâîäîâ.

Âî-ïåðâûõ, ñòàòèñòèêà äàåò áîëüøèå âîçìîæíîñòè â èññëåäîâàíèè ðàçâèòèÿ îòðàñëè. Æèâîòíîâîäñòâî äëÿ Êèðîâñêîé îáëàñòè ÿâëÿåòñÿ âàæíîé îòðàñëüþ. Ñòîèìîñòíûå ïîêàçàòåëè îáúåìîâ ïðîèçâîäñòâà ðàñòóò, íà ðûíêå ýòà ïðîäóêöèÿ ïîëüçóåòñÿ ñïðîñîì.

Âî-âòîðûõ, àíàëèç îñíîâíûõ ïîêàçàòåëåé çà 2002 - 2011 ãã. ïî Êèðîâñêîé îáëàñòè ïîêàçàë, ÷òî, íåñìîòðÿ íà óâåëè÷åíèå îáúåìîâ ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà â äåíåæíîì âûðàæåíèè, â íàòóðàëüíûõ îáúåìàõ ïðîèçâîäñòâî èìååò îòðèöàòåëüíóþ äèíàìèêó.

Ýòîò âûâîä ïîäòâåðäèëà è âûÿâëåííàÿ òåíäåíöèÿ - ïðîèçâîäñòâî ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà åæåãîäíî ñíèæàåòñÿ. Ïðîãíîçíûé ïîêàçàòåëü íà 3 ãîäà ñîñòàâèë - 111,86 òûñ. ò (± 10,6 òûñ. ò.).

Â-òðåòüèõ, ôàêòîðíûé àíàëèç ïîêàçàë, ÷òî íàèáîëåå ñóùåñòâåííûìè ôàêòîðàìè, âëèÿþùèìè íàïðÿìóþ íà îáúåìû ïðîèçâîäñòâà ïðîäóêöèè æèâîòíîâîäñòâà, ÿâëÿþòñÿ ïîãîëîâüå ñòàäà è ïðîäóêòèâíîñòü.

Èíäåêñíûé ìåòîä àíàëèçà ïîêàçàë, ÷òî çà 2 ïîñëåäíèõ ãîäà ïðîäóêòèâíîñòü ïîãîëîâüÿ ñêîòà âîçðîñëà íà 6,8 % è ïîëîæèòåëüíî ïîâëèÿëà íà ðàçâèòèå æèâîòíîâîäñòâà â Êèðîâñêîé îáëàñòè. Îäíàêî, ÷èñëåííîñòü ïîãîëîâüÿ íåóêëîííî ñîêðàùàåòñÿ, ïîýòîìó ïîêðûòü ïîòåðè îò ýòîãî ñíèæåíèÿ ïðîäóêòèâíîñòü ïîêà íå ìîæåò.

Çíà÷èò, ðîñò îáúåìîâ ïðîèçâîäñòâà ìîæåò óâåëè÷èòñÿ, åñëè îñòàíîâèòü ñíèæåíèå ÷èñëåííîñòè ïîãîëîâüÿ ñêîòà è ïðîäóêòèâíîñòü ñòàäà áóäåò ðàñòè.

Áèáëèîãðàôè÷åñêèé ñïèñîê

1.      Àíàëèç õîçÿéñòâåííîé äåÿòåëüíîñòè ïðåäïðèÿòèÿ: Ó÷åáíèê [Òåêñò] / ïîä ðåä. Ã.Â. Ñàâèöêîé - Ìí.; - ÈÏ Ýêîïåðñïåêòèâà, 2000, - 235ñ.

2.      Ãðóçèíîâ, Â.Ï. Ýêîíîìèêà ïðåäïðèÿòèÿ: Ó÷åáíèê äëÿ âóçîâ. [Òåêñò] / Ïîä ðåä. ïðîô.Â.Ï. Ãðóçèíîâà. - Ì, Áàíêè è áèðæè, ÞÍÈÒÈ, 1999 - 535ñ.

.        Ãîñóäàðñòâåííàÿ ïðîãðàììà ðàçâèòèÿ ñåëüñêîãî õîçÿéñòâà è ðåãóëèðîâàíèÿ ðûíêîâ ñåëüñêîõîçÿéñòâåííîé ïðîäóêöèè, ñûðüÿ è ïðîäîâîëüñòâèÿ íà 2008-2012 ãã." Óòâåðæäåíà ïîñòàíîâëåíèåì Ïðàâèòåëüñòâà ÐÔ îò 14 èþëÿ 2007 ã. ¹446 // ÀÏÊ: ýêîíîìèêà, óïðàâëåíèå. - 2007. - ¹9. - ñ.18-21.

.        Åëèñååâà, È.È., Þçáàøåâ, Ì.Ì. Îáùàÿ òåîðèÿ ñòàòèñòèêè [Òåêñò] / ïîä ðåä.È. È. Åëèñååâîé - Ì.: Ôèíàíñû è ñòàòèñòèêà, 1998 - 605 ñ.

.        Åðìîëîâè÷, Ë.Ë. Àíàëèç ôèíàíñîâî - õîçÿéñòâåííîé äåÿòåëüíîñòè ïðåäïðèÿòèÿ: Ó÷åáíî - ïðàêòè÷åñêîå ïîñîáèå. [Òåêñò] / Ë.Ë. Åðìîëîâè÷ - Ìí.: ÁÃÝÓ, 1997 - 325ñ.

.        Æåõîâ À. Ðûíîê ìÿñà è ìÿñîïðîäóêòîâ. [Òåêñò /À. Æåõîâ - Ýêîíîìèêà ñåëüñêîãî õîçÿéñòâà Ðîññèè - 2000 - ¹5-40 ñòð.

.        Êåéëåð, Â.À. Ýêîíîìèêà ïðåäïðèÿòèÿ: êóðñ ëåêöèé [Òåêñò] /Â.À. Êåéëåð. - Ì.: ÈÍÔÐÀ - Ì, Íîâîñèáèðñê, 1999. - 132 ñ.

.        Êóðñ ýêîíîìè÷åñêîé òåîðèè [Òåêñò] / ïîä ðåä. ×åïóðèíà: ó÷åáíèê 5-å äîï. è ïåðåðàá. - Êèðîâ, "ÀÑÀ", 2002

.        Íèêîíîâà À.À. Àãðàðíàÿ ðåôîðìà Ðîññèè. [Òåêñò] /À.À. Íèêîíîâà // Âîïðîñû ýêîíîìèêè. - 2008. - ¹10. - ñ 139-155.

.        Ñèäåíêî, À.Â., Ïîïîâ, Ã.Þ., Ìàòâååâà, Â.Ì. Ñòàòèñòèêà: Ó÷åáíèê äëÿ âóçîâ [Òåêñò] / À.Â. Ñèäåíêî. - Ì.: Äåëî ñåðâèñ, 2000. - 464 ñ.

.        Îñíîâû ýêîíîìè÷åñêîé òåîðèè. Ó÷åáíîå ïîñîáèå [Òåêñò] / ïîä ðåä. Êàìàåâà Â.Ä. - Ì.: èçä. ÌÃÒÓ èì. Áàóìàíà, 1997

.        Ýêîíîìèêà ïðåäïðèÿòèÿ. [Òåêñò]: Ó÷åáíèê /ïîä ðåä. - Ì.: Öèôðà - Ì. 1998 - 520ñ.

13.    Ñòàòèñòè÷åñêèå äàííûå Êèðîâñòàòà [Ýëåêòðîííûé ðåñóðñ] - Ðåæèì äîñòóïà: http://kirovstat. kirov.ru/db/rbsd/default. aspx <http://kirovstat.kirov.ru/db/rbsd/default.aspx>

.        Ñòàòèñòè÷åñêèå äàííûå Êèðîâñòàòà: Ýêîíîìèêà àãðîïðîìûøëåííîãî êîìïëåêñà [Ýëåêòðîííûé ðåñóðñ] - Ðåæèì äîñòóïà: file: // localhost/D: /Documents%20and%20Settings/User/Ðàáî÷èé%20ñòîë/ñòàèòñòèêà/Ýêîíîìèêà%20àãðîïðîìûøëåííîãî%20êîìïëåêñà%20"%20æèâîòíîâîäñòâî. mht <../../../../../../../Ìîè äîêóìåíòû/ñòàèòñòèêà/Ýêîíîìèêà àãðîïðîìûøëåííîãî êîìïëåêñà>

.        Ñòàòèñòè÷åñêèå äàííûå Êèðîâñòàòà: Àãðîèíâåñòîð [Ýëåêòðîííûé ðåñóðñ] - Ðåæèì äîñòóïà: agro-investor.ru › news/8265/

Ðàçìåùåíî íà Allbest.ru