Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

  • Вид работы:
    Курсовая работа (п)
  • Предмет:
    Статистика
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    89,87 Кб
  • Опубликовано:
    2017-10-16
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

ФГБОУ ВПО ТВЕРСКАЯ ГСХА

 

 

Кафедра бухгалтерского учета анализа и аудита

 

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

по статистике

 

на тему: «Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области»

 

 

 

 

Студент ПМ 1501 З группы

Румянцев А.А.

Руководитель к.э.н., доцент

Малышева Е.Н.  

Дата представления 

  «___»_________.20___ г.

 

Оценка

 

 

 

 

 

Тверь – 20__

 

 

 

 

 

 

 

Содержание

Введение………………………………………………………………………….......3

Глава 1. Теоретические аспекты основных вопросов темы………………………5

Глава 2. Организационно-экономическая характеристика Тверской области…11

2.1 Местоположение, природно-климатические условия зоны расположения предприятия, его специализация и организационная структура………………..11

2.2 Обеспеченность производственными ресурсами………………………….....12

Глава 3. Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области ………………………………17

3.1 Анализ динамики производства растениеводства по Тверской области...17

3.2 Анализ вариации производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области……………………………………………………………….20

3.3 Корреляционно-регрессионный анализ производства продукции растениеводства по Тверской области……………………………………...….….22

3.4 Индексный анализ растениеводства по Тверской области………………..25

Глава 4.Прогнозирование производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области…………………………………………….28

Заключение……………………………………………………………….…………29

Список использованных источников………………………………….………......30

 

 

Введение

 

В настоящее время сельское хозяйство представлено в качестве важнейшей комплексообразующей сферы агропромышленного комплекса. Под сельским хозяйством понимают вид экономической деятельности, который предоставляет населению основные продукты питания и сырье, гарантирует продовольственную безопасность страны.

Растениеводство – вид экономической деятельности в рамках сельскохозяйственного производства, который является одним из главным, так как на его долю приходится 43% всей сельскохозяйственной продукции.

В статистической и экономической науках, до настоящего времени, не в полной мере изученными остаются статистический анализ и прогнозирование развития растениеводства. Создание теоретико-методологических основ развития и исследования растениеводства способствует принятию научно-обоснованных практических решений, как для развития данного вида экономической деятельности, так и всей экономики в целом.

Теоретическая и практическая значимость курсовой работы представляется достаточно актуальной и обоснованной.

Целью курсовой работы является проведение экономико-статистического анализа реализации продукции растениеводства по Тверской области.

В соответствии с целью исследования в курсовой работе были поставлены и решены следующие задачи: дать понятие о посевных площадях, урожае и урожайности; рассмотреть задачи статистики посевных площадей, урожая и урожайности, а также формы статистической отчетности и приемы анализа; сделать обзор литературы по проблемам эффективности производства продукции растениеводства; описать местоположение, природно-климатические условия зоны расположения предприятия; изучить обеспеченность производственными ресурсами; изучить динамику и структуру посевных площадей, урожайности и валового сбора продукции; провести корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи урожайности и влияющих на нее факторов; рассчитать индексный анализ урожайности и валового сбора.

Предметом исследования является совокупность показателей и методов статистического анализа состояния и развития растениеводства. Объектом исследования являются статистические данные ТОГС по Тверской области.

Структура работы включает в себя введение, четыре главы –две теоретических и две практических; заключение и предложения; список использованной литературы и приложения.

При написании курсовой работы использовались следующие методы: метод описания экономической информации, метод обобщения, методы корреляционного, регрессионного, и индексного анализа, методы прогнозирования, а также табличные и графические методы представления результатов исследования.

При обработке информационного массива данных использовались аналитические пакеты прикладных программ «MS Excel».

 

Глава 1. Теоретические аспекты основных вопросов темы

 

Статистика растениеводства изучает посевные площади, урожайность сельскохозяйственных культур, валовые сборы, площади под многолетними насаждениями, уровень агротехники.

Самой главной задачей растениеводства является всемирное повышение плодородия почв и урожайности, рост производства зерна, кормов и другой продукции.Основной задачей статистики растениеводства является сбор и обработка данных, освещающих состояниеи развитие растениеводства.Известно, что объем продукции растениеводства зависит от площади посевов и урожайности, а урожайность, в свою очередь, от системы агротехнических мероприятий, природныхусловий.Поэтому статистикарастениеводства включает статистику:

·   посевных площадей,

·   многолетних насаждений,

·   агротехнических мероприятий,

·   валового сбора и урожайности(1).

Основную форму сельскохозяйственного использования пашни составляет посевная площадь.

Посевная площадь – часть пашни или других распаханных угодий, занятых под посевами разнообразных сельскохозяйственных культур.

В задачи статистики посевных площадей входит:

- изучение и анализ факторов, влияющих на размер, качество, состав и динамику посевных площадей.

- получение данных о размерах посевных площадей различных сельскохозяйственных культур по категориям хозяйств и территориальным подразделениям.

Посев, выращивание культур и уборка посевных площадей представляют собой длительный процесс, в ходе которого их размер учитывается и уточняется несколько раз.В статистике различают следующие категории посевных площадей: обсемененную посевную, весеннюю продуктивную, уборочную, фактически убранную площадь(2).

Структура посевных площадей представляет собой долю или удельный вес площади посева каждой культуры или группы культур в составе общей посевной площади, также структура посевных площадей позволяет оценить качественныйсоставс/хкультуривомногомхарактеризует производственное направление не только растениеводства, но и хозяйства в целом(3).

Классификация с/х культур:

1. побиологическимособенностям: однолетние, двухлетниеи многолетние (постоянные) культуры

2. по производственному назначению: зерновые и зернобобовые, технические, картофель и овощебахчевые, кормовые, сидеральные культуры.

3. по срокам возделывания: озимые и яровые.

4. по способам посева: сплошные и пропашные, беспокровные и подпокровные.

Обсемененная площадь – площадь, на которой были высеяны семена сельскохозяйственных культур. В нее может входить дважды одна и та же площадь.

Статистический учет обсемененной площади в сельскохозяйственных организациях осуществляется с целью контроля над расходом посевного материала, а также трудовых затрат и расходов на горючесмазочные материалы по проведению посевных работ.

Весенняя продуктивная – площадь, занятая самостоятельными посевами на время окончания весеннего сева. Она является основным показателем общего размера посевных площадей.

Весенняя продуктивная площадь является основной учетной категорией посевных площадей, так как данные о ней используются при определении валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур.

Уборочная – площадь, на которой в текущем году должна производится уборка урожая. Она представляет собой разность между уточненной весенней продуктивной и площадью погибших летом посевов.

Величина уборочной площади дает возможность определить потребность в рабочей силе, технике, хранилищах, установить сроки уборки сельскохозяйственных культур.

Урожай (валовой сбор) – это общий объем продукции в натуральном выражении, полученной со всей площади убранных основных, повторных и междурядных посевов сельскохозяйственных культур. Урожай, измеряемый в простых абсолютных единицах массы (тоннах, килограммах и т.п.), характеризует общие масштабы производства по каждому отдельно взятому виду растениеводческой продукции(4).

Точные данные о размерах урожая (валового сбора) можно установить лишь после уборки. Однако сведения об урожае необходимы в более ранние периоды. С этой целью используются показатели урожая применительно к разным периодам (например, фазам) развития растений и периодам сельскохозяйственного производства(5).

Различают следующие показатели урожая: видовой урожай, урожай на корню перед началом своевременной уборки, фактический урожай, чистый урожай.

Факторы, влияющие на урожай:

1. Природные (почвенно-климатические).

2.Экономические –зависят от деятельности человека.Проявляются через уровень агротехники, агротехнические работы.

Урожайность – это масса урожая растений, собранного с единицы площади. В статистике различают индивидуальную и среднюю урожайность(6).

Соответственно разделения показателей урожая делятся и показатели урожайности. В планировании, учёте и экономическом анализе используют несколько показателей урожайности:

1)потенциальная урожайность;

2)плановая урожайность;

3)ожидаемая урожайность;

4)урожайность на корню;

5) фактический сбор (7).

К основным задачам статистики посевных площадей относятся:

1.Определение размеров посевов по отдельным культурам и выявление резервов их расширения.

2.Изучение особенностей структуры посевных площадей по экономическим районам.

3.Определение влияния различных факторов на эффективность использования посевных площадей (8).

В процессе экономического анализа посевных площадей статистика определяет следующие показатели:

1.Показатели выполнениядоговорныхобязательств, которые определяются по отдельным видам посевов, по категориям хозяйств, по экономическим районам. Полученные данные сопоставляют с фактическими данными за прошлый год и с данными передовых хозяйств.

2.Показатели структуры посевных площадей, определяющиеся для оценки производственного направления данного предприятия как отношение отдельных размеров посевов к общей площади посевов.

3. Показатели динамики, необходимые для сравнения размера и структуры размеров текущего года с прошлыми(9).

Главным условием повышения урожайности и увеличения валовых сборов сельскохозяйственных культур является внедрение в хозяйствах научно-обоснованной системы мероприятий по земледелию(10).

Урожай и урожайность – важнейшие результативные показатели растениеводстваисельскохозяйственногопроизводства.Уровень урожайности отражает воздействие экономических и приходных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно определить уровни урожая и урожайности и их изменения по сравнению с прошлымипериодами и планом; раскрыть, путем анализа, причины изменений в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожайности между зонами, районами, группамихозяйств; выяснить неиспользованные резервы повышения урожайности;статистические показатели выполняют ряд функций и прежде всего познавательную и управленческую. Суть управленческой функции состоит в том, что показатели являются важнейшим элементом процесса управления(11).

К приемам анализа посевных площадей, урожайности и валового сбора относят: анализдинамики, вариации, индексный, корреляционно-регрессионный анализ(12).

Анализ динамики – это есть сравнение объекта с самим собой в разное время.Явления в динамике, обнаруживая закономерности развития и взаимосвязи с другими явлениями, проявляют свою суть.

Вариация – различия значений какого-либо признака у разных единиц совокупности в один и тот же период времени.

Индексный анализ – анализ совместной динамики взаимосвязанных показателей. Его основой служит экономико-математическая модель(13).

Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому или по другому объекту).

Корреляционно-регрессионный анализ.Данный метод содержит две свои составляющие части – корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ – это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.

Регрессионныйанализ – этоколичественныйметод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

 

 

Глава 2. Организационно – экономическая характеристика Тверской области

 

2.1 Местоположение, природно-климатическиеусловиязоны расположения предприятия, его специализация и организационная структура

 

Тверская область расположена в северо-западной части России. Входит в состав Центрального экономического района России. Граничит с Владимирской, Московской, Новгородской, Псковской, Смоленской и Ярославской областями. Расстояние от областного центра до Москвы составляет 167 км, до Санкт-Петербурга – 485 км. Площадь – 84,2 тыс. км?. По занимаемой площади является одной из самых больших в европейской части России. Административный центр – город Тверь(14).

Климат всей Тверской области умеренно-континентальный, но ввиду довольно большой протяжённости области с юго-запада на северо-восток континентальность климата растёт и климат области довольно сильно варьирует. Средние температуры января меняются от ?6 °C на юго-западе до ?10 °C на северо-востоке, июля от +17 до +19 °C. Осадков около 650 мм в год. Самый северный город области – Весьегонск, лежащий на 58,3965° с. ш. Продолжительность дня в нём составляет от 6 часов 17 минут 22.12 до 18 часов 24 минут 22.06 (разница – 12 часов 07 минут, средняя долгота дня в году 12 часов 20 минут). Самым южным городом в области является город Белый, его широта примерно равна широте Москвы, 55,5° с. ш.

Регион находится в лесной зоне, в подзоне южной тайги, переходящей в широколиственные леса на северо-западе и массивы сосновых лесов в северной и юго-западной частях.

Леса в Тверской области занимают чуть больше половины её территории. Лесистость составляет 54 %.

Наибольшую площадь занимают смешанные леса – 2 482 724,03 га, что составляет 29,5 % от общей площади области. Площадь широколиственных лесов 1 592 866,19 га (18,9 %). Площадь светлохвойных лесов 453 800,01 га (5,4 %). Наименьшая площадь приходится на тёмнохвойные леса – 21 228,11 га (0,25 %). Безлесные территории – 3 869 482,0 га (2010).

Болота занимают около 7 % от общей площади области(15).

В 2012 году была опубликована Красная книга Тверской области, под редакцией А. С. Сорокина.

Численность населения Тверской области по данным Госкомстата России составляет 1 296 799 чел. на 2017 г. Плотность населения – 15,4 чел./км?. Одна из самых низких в ЦФО(16).

Крупнейший природоохранный объект – Центрально-Лесной заповедник на территории Нелидовского и Андреапольского районов, охраняемой территорией 46 061 га.

Действуют Завидовский научно-опытный заповедник, 202 заказника (в том числе 168 охраняемых болот), 252 памятника природы (включая 78 старинных парков), 35 лесных комплексов, охраняются 18 озёр и другие единичные объекты. В Государственном природном комплексе «Завидово» находится резиденция Президента России. С ноября 2006 года совместно с сотрудниками ФСО России круглосуточную службу в загородной резиденции президента несут сотрудники ОМОН "Барс" УМВД России по Тверской области(3).

 

 

2.2Обеспеченность производственными ресурсами

 

Сельское хозяйство Тверской области в 2015 году в фактических ценах обеспечило производство продукции на сумму в 31,8 млрд руб. По данному показателю область заняла 49-е место среди российских регионов с долей в общем объеме продукции растениеводства и животноводства произведенной в России на уровне 0,6% (Диаграмма 1).

 

Диаграмма 1 - Производство продукции сельского хозяйства в Тверской области в фактических ценах в 2001-2015 гг., млрд. руб.

 

Производство продукции сельского хозяйства на душу населения в Тверской области в 2015 году, по расчетам «АБ-Центр», составило 24,3 тыс. руб. В рейтинге регионов РФ по данному показателю Тверская область заняла 56-е место. В среднем по России производство сельскохозяйственной продукции на душу населения составляло 34,4 тыс. руб.

В структуре сельского хозяйства Тверской области в 2015 году преобладала отрасль животноводства, доля продукции которой составила 66,1%, доля продукции растениеводства – 33,9%.

В развитии сельского хозяйства Тверской области важную роль играет свиноводство и птицеводство. В 2015 году по численности стада свиней Тверская область заняла 15-е место среди российских регионов. По производству свинины Тверская область оказалась на 20-м месте, мяса птицы – на 31-м.

По объемам производства молока область заняла 47-е место, яиц домашней птицы – 62-е место среди регионов РФ.

Из зерновых культур в Тверской области выращиваются овес (18-е место в рейтинге российских регионов), озимая и яровая тритикале (32-е место), гречиха (39-е место), озимая и яровая рожь (42-е место), озимая и яровая пшеница (60-е место), озимый и яровой ячмень (62-е место).

В стоимостном выражении объем производства продукции растениеводства в Тверской области в 2015 году составил 10,8 млрд руб. или 0,4% от общей стоимости произведенной растениеводческой продукции в РФ. В рейтинге российских регионов по данному показателю Тверская область заняла 55-е место.

В 2015 году в Тверской области общий размер посевных площадей составил 534,4 тыс. га (это 0,7% от всех посевных площадей в России). По данному показателю Тверская область заняла 40-е место в рейтинге российских регионов (Таблица 1).

 

Таблица 1 - Посевные площади основных растениеводческих культур в Тверской области, тыс. га.

Наименование культуры

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Место и доля региона в 2015 году

Место среди регионов РФ

Доля по РФ в целом, %

Пшеница (озимая и яровая)

12,9

13,2

12,9

10,8

12,6

13,6

61

0,1%

Рожь (озимая и яровая)

4,2

4,1

3,9

2,7

2,5

1,9

40

0,1%

Тритикале (озимая и яровая)

0,4

0,3

0,4

0,7

1,1

2,0

31

0,8%

Ячмень (озимый и яровой)

4,7

5,3

3,5

2,1

1,4

2,0

66

0,02%

Овес

51,1

45,0

45,9

49,8

48,3

50,2

21

1,7%

Гречиха

0,1

0,1

-

-

0,5

0,6

36

0,1%

Зернобобовые культуры

в том числе горох

0,7

0,1

0,2

-

0,2

-

0,4

-

0,1

0,04

0,2

0,1

59

59

0,01%

0,01%

Рапс (озимый и яровой)

0,3

0,2

0,1

0,1

-

-

-

-

 

Продолжение таблицы 1

Рыжик

-

-

-

-

2,1

-

-

-

Горчица

0,1

0,1

0,1

1,0

0,2

0,2

39

0,1%

Картофель (пром. сектор)

4,9

5,7

4,8

7,0

7,5

8,5

12

2,4%

Овощи открытого грунта (пром. сектор)

0,4

0,4

0,4

0,5

0,7

0,7

50

0,4%

Кормовые культуры

526,6

550,9

542,6

530,4

479,2

426,9

12

2,5%

 

В структуре посевных площадей Тверской области в 2015 году наибольшую долю занимали кормовые культуры – 79,9% всех посевных площадей в регионе (Диаграмма 2).

 

Диаграмма 2 - Структура посевных площадей в Тверской области в 2015 г., %

Общий размер площадей – 534,4 тыс. га.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Второе место пришлось на овес – 9,4%. Под пшеницей было занято 2,5% площадей, под картофелем промышленного выращивания – 1,6%, под озимой и яровой рожью, тритикале и ячменем – по 0,4%, под гречихой и овощами открытого грунта в промышленном секторе – по 0,1%, под зернобобовыми культурами и горчицей – по 0,04%. Размер прочих площадей составил 5,2%(17).

 

 

Глава 3. Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

 

3.1 Анализ динамики производства растениеводства по Тверской области

Для того, чтобы построить график динамики себестоимости единицы продукции, строящегося по исходным данным за 7 лет, необходимо рассчитать следующие показатели динамики:

  цепные и базисные абсолютные приросты;

  темпы роста;

  темпы прироста;

  абсолютное значение одного процента прироста.

Полученные значения вносятся в таблицу 2.

 

Таблица 2 - Динамика урожайности с/х культур Амурской области за 2010-2016 годы

Год

Урожайность с/х культур, ц/га

Абсолютный прирост, тыс. га

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1% прироста, тыс. га

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2010

1022,6

-

-

100

-

-

-

2011

1456,2

433,6

433,6

142,402

142,402

42,402

42,402

10,226

2012

1313,7

-142,5

291,1

90,214

128,467

-9,786

28,467

14,562

2013

1501,7

188

479,1

114,311

146,851

14,311

46,851

13,137

2014

1516,6

14,9

494

100,992

148,308

0,992

48,308

15,017

2015

1589,2

72,6

566,6

104,787

155,408

4,787

55,408

15,166

2016

1570,7

-18,5

548,1

98,836

153,599

-1,164

53,599

15,892

 

Абсолютный прирост (?y) рассчитывается по формуле:

(1)

Цепные темпы роста (Tpц) определяются следующим образом:

(2)

Базисный темп роста (Tpб) рассчитывается отношением каждого последующего уровня ряда к одному уровню, принятому за базу сравнения.

(3)

Темпы прироста (Tпр) характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах(18).

(4)

Представим динамику валового регионального продукта в виде диаграммы.

 

Диаграмма 3 - Динамика урожайности с/х культур за 2010 – 2016 годы

 

После заполнения таблицы 2 рассчитываются средние показатели в рядах динамики:

·   средний уровень ряда;

·   средний абсолютный прирост;

·   средний темп роста;

·   средний темп прироста.

Средний абсолютный прирост определяется по формуле:

  (5)

и равен

Средний темп роста исчисляется по формуле средней геометрической из цепных коэффициентов роста:

(6)

и равен .

Средний темп прироста определяется по формуле:

  (7)

и равен .

Далее проводится аналитическое выравнивание динамического ряда. Для выравнивания ряда динамики по прямой используется уравнение:

(8)

Для нахождения параметров a0 и a1необходимо решить систему нормальных уравнений:

(9)

Параметры a0 и a1можно исчислить с помощью определителей по формулам(19):

  (10)

(11)

Из приведенных формул можно сделать вывод, что для вычисления параметров a0 и a1 необходимо получить следующие значения. Обозначив годы (t) порядковыми номерами, расчет параметров a0 и a1 производится в таблице 3.

 

 

Таблица 3 – Расчетные данные для определения параметров a0 и a1 и выравненных теоретических значений ( )

Год

y

t

t2

yt


2010

1022,6

1

1

1022,6

1198,0

2011

1456,2

2

4

2912,4

1273,4

2012

1313,7

3

9

3941,1

1348,9

2013

1501,7

4

16

6006,8

1424,4

2014

1516,6

5

25

7583

1499,9

2015

1589,2

6

36

9535,2

1575,3

2016

1570,7

7

49

10994,9

1650,8

Итого

9970,7

28

140

41996

9970,7

 

 

Подставляем полученные данные в уравнение (8) и полученные значения заносим в таблицу 3:

Вывод: Уравнение показывает, что в течении всего периода среднегодовой объем урожайности с/х культур увеличивается в среднем на 75,47 ц/га.

 

3.2 Анализ вариации производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

 

Рассчитаем показатели производства и реализации продукции растениеводства по следующим данным (таблица 4).

 

Таблица 4 – Показатели вариации себестоимости единицы продукции зерна по Тверской области

год

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

y

1022,6

1456,2

1313,7

1501,7

1516,6

1589,2

1570,7

 

Рассчитаем размах вариации (разность между максимальным и минимальным значениями признака совокупности):

R = 1589,2 –1022,6 = 566,6

Для расчета остальных показателей вариации определяем среднюю реализацию продукции за 7 лет по формуле средней арифметической простой:

для зерна:

Среднее линейное отклонение для зерна:

Рассчитаем дисперсию для зерна по формуле:

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение для зерна:

Коэффициент вариации для зерна:

Рассчитанные показатели вариации сведем в таблицу5.

 

Таблица 5 – Показатели вариации по Тверской области

Показатели вариации

с/х культуры

Размах вариации, ц/га

566,6

Среднее линейное отклонение, ц/га

146,42

Дисперсия, ц/га

39624,64

Среднее квадратическое отклонение, ц/га

199,06

Коэффициент вариации, %

13,98

 

Вывод: Коэффициент вариации производства и реализации продукции растениеводства находится в промежутке от 10% до 20 %, а именно 13,98%, можно сказать, что степень рассеивания данных средняя.

 

3.3Корреляционно-регрессионный анализ производства продукции растениеводства по Тверской области

Прежде чем приступить к анализу производства продукции растениеводства по Тверской области необходимо выбрать факторный признак. В нашем случае таким признаком является год. После чего строим зависимость факторного признака от результативного. (Диаграмма 4)

 

Диаграмма 4– Динамикаурожайности сельскохозяйственных культур за 2010-2016 годы

 

В основу выявления и установления аналитической формы связи положено применение в анализе исходной информации математических функций. При анализе прямолинейной зависимости применяется уравнение:

где a0 и a1 – параметры уравнения регрессии, которые находим по следующим формулам:

Данные этих формул представлены в таблице 6.

Таблица 6 – расчет сумм для вычисления параметров уравнения прямой по не сгруппированным данным

x

y

x2

y2

xy

yx

(y-yx)

(y-yx)2

1

2010

1022,6

4040100

1045710,76

2055426

1198,0

175,4

30765,2

2

2011

1456,2

4044121

2120518,44

2928418,2

1273,4

182,8

33400,2

3

2012

1313,7

4048144

1725807,69

2643164,4

1348,9

35,2

1239,0

4

2013

1501,7

4052169

2255102,89

3022922,1

1424,4

77,3

5977,5

5

2014

1516,6

4056196

2300075,56

3054432,4

1499,9

16,7

280,3

6

2015

1589,2

4060225

2525556,64

3202238

1575,3

13,9

192,4

7

2016

1570,7

4064256

2467098,49

3166531,2

1650,8

80,1

6416,0

Итого

 

9970,7

28365211

14439870,47

20073132,3

9970,7

581,4

78270,6

 

a0 = -150499,6, a1 = 75,47

Подставляем полученные данные в уравнение линейной зависимости и рассчитываем теоретическое значение yx.

Следующим шагом вычисляем показатели тесноты связи: линейный коэффициент корреляции (r), теоретическое корреляционное отклонение ( ), коэффициент детерминации , индекс корреляции (R)(20).

Для расчета теоретического корреляционного отклонения (?) необходимо предварительно вычислить: общую дисперсию ( ), остаточную ( ) и факторную ( ).

Рассчитываем индекс корреляции связи (R):

Далее проверяем адекватность регрессионной модели и коэффициента корреляции.

Адекватность регрессионной модели при малой выборке можно оценить критерием Фишера:

Значимость коэффициента линейного уравнения регрессии оценивается с помощью критерия Стьюдента:

Аналогично проводится оценка коэффициента корреляции (r) с помощью t-критерия:

На заключительном этапе анализа вычисляется ошибка аппроксимации:

Вывод: При правильном подборе фактора, влияющего на результативный показатель, а также точном проведении всех необходимых расчетах ошибка аппроксимации должна быть минимальной. ? ? не должна превышать 12 – 15 %. Ошибка аппроксимации, равная 5,714% говорит о том, что был правильно подобран факторный признак и правильно проведены все необходимые расчеты.

 

3.4. Индексный анализ растениеводства по Тверской области

 

Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому или по другому объекту)(21).

Для анализа нам потребуется рассчитать таблицу 7 «Индексный анализ валового сбора и средней урожайности по группе зерновых культур».

 

Таблица 7 – Индексный анализ валового сбора и средней урожайности с/х культур

 

Базисный период

Отчетный период

Валовый сбор, ц

Посевная площадь, га

Урожайность, ц/га

Посевная площадь, га

Урожайность, ц/га

Базисный

Отчетный

условный

П0

У0

П1

У1

П0У0

У0П1

с/х культуры

37500

1022,6

51850

1570,7

38347500

81440795

53021810

 

Общий индекс валового сбора составляет:

Абсолютное изменение валового сбора:

Данные индексы показывают, что в 2016 г валовой сбор зерновых по Тверской области составила212,38% от уровня 2010 г, таким образом, показатель повысился на 43093295 ц.

Определим, на сколько центнеров изменился валовой сбор за счет изменения урожайности по культурам:

Абсолютное изменение валового сбора за счет изменения урожайности:

Индекс показывает, что урожайность в 2016 году по Тверской области составила153,6% от уровня 2010 года, показатель повысился на 28418985 ц.

Определим, на сколько изменится валовой сбор за счет изменения резервов посевных площадей:

Абсолютное изменение валового сбора за счет изменения размеров посевной площади:

Отсюда площадь посева зерновых культур в хозяйстве в 2016г составляет 65,1% от площади базисного года. Хозяйство получило зерновых больше на 14674310 ц.

Проверка:

Выводы: в анализируемом хозяйстве в 2016 году по сравнению с 2010 годом:

·   валовой сбор зерна повысился на 43093295 ц;

·   валовой сбор за счет изменения размеров посевной площади увеличился на 14674310 ц;

·   валовой сбор за счет изменения урожайности повысился на 28418985 ц.

 

Глава 4. Прогнозирование производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

 

Прогнозирование производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области проводится с помощью метода экстраполяции. Элементарными методами экстраполяции являются средний абсолютный прирост, средний темп роста, экстраполяция на основе выравнивания ряда по какой-либо аналитической формуле. Мы проводим все три метода экстраполяции и результаты представляем в таблице 8.

 

Таблица 8 – Годовые прогнозные значения себестоимости единицы продукции

Год

Прогноз на основе

Среднего абсолютного прироста ( )

Среднего темпа роста ( )

Аналитического выравнивания

t


2017

1662,1

1705,6

8

1726,3

2018

1753,4

1852,1

9

1801,7

2019

1844,8

2011,3

10

1877,2

2020

1936,1

2184,0

11

1952,7

2021

2027,5

2371,6

12

2028,2

 

Также можно провести прогнозирование по уравнению, полученному в корреляционно-регрессионном анализе:

Год

Урожайность с/х культур, ц/га

2017

1726,3

2018

1801,7

2019

1877,2

2020

1952,7

2021

2028,2

 

Вывод: при существующей тенденции средний валовой региональный продукт в Тверской области в 2021 году составит 2028,2 ц/га.

Заключение

 

Анализ имеющихся статистических данных и рассчитанных нами показателей в период с 2010 по 2016 год позволяет сделать следующие выводы, на основании проведенного статистико-экономического анализа производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области.

Показатели динамики производства растениеводства свидетельствует о том, что с 2010 по 2016 год наблюдается рост производства растениеводства.

Анализ вариации себестоимости производства 1 ц с/х культур показал, что коэффициент вариации производства и реализации продукции растениеводства находится в промежутке от 10% до 20 %, а именно 13,98%, можно сказать, что степень рассеивания данных средняя.

Основными предложениями, которые касаются работы предприятий области, являются:

- улучшениеиспользованияземельныхресурсов (повышение плодородия, охрана почвы);

- стимулированиеинновацийдлятехническогооснащенияи перевооружения сельскохозяйственного производства;

- улучшение использования основных фондов, что благоприятно отражается на финансовых затратах предприятия;

- снижение затрат на производство основных видов продукции;

- ориентация производства на те виды продукции, которые будут пользоваться наибольшим спросом на рынке.

Предложенные мероприятия позволят Тверской области снизить уровень себестоимости продукции растениеводства и, следовательно, увеличить прибыль кооператива и поднять уровень благосостояния его участников.

 

Список использованных источников

1. Шевченко Н. А. Статистико-экономический анализ производства продукции растениеводства // Материалы VII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум» URL: href=«#">www.scienceforum.ru/2015/971/8327 (дата обращения: 19.04.2017).

2. Задачи статистики посевных площадей. Характеристика основных учетных категорий посевных площадей // URL: #"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%B0%D0%B9">https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%B0%D0%B9 (дата обращения: 19.04.2017).

8. Статистика: краткий курс лекций для студентов 2 курса направления подготовки 35.03.04 «Агрономия» Рубцова С.Н., Волощук Л.А.// ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ – Саратов, 2016 – 47с.

9. Практикум по статистике/ А.П. Зинченко, О.Б. Тарасова, А. В. Уколова; Под ред. А.П. Зинченко. – 3-е изд., перераб. и доп. –М.: РГАУ–МСХА имени К. А. Тимирязева, 2013. –с.: ил. – (Учебники и учеб. пособия для студентов высш. учеб. заведений).

10.   Исследование состояния отрасли растениеводства в Российской Федерации // URL: https://www.studsell.com/view/56608/10000 (дата обращения: 20.04.2017)

11.   Волощук Л.А., Слепцова Л.А., Ткачев С.И., Пылыпив А.М. Статистические методы анализа производственного потенциала отрасли растениеводства / Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных разработоквэкономике,управлениипроектами,праве,истории,культурологи, языкознании,природопользовании,растениеводстве,биологии,зоологии,химии, политологии, психологии, медицине, филологии, философии, социологии, математике, технике, физике, информатике, градостроительстве. С.Пб: Негосударственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Санкт-Петербургский Институт Проектного Менеджмента»,2014. -С. 23.

12.   Методические указания к выполнению курсовых проектов по дисциплине «Статистика «для бакалавров направленияподготовки 080100.62 «Экономика» /Сост. Ткачев С. И., Волощук Л. А., Монина О.Ю., Романова И. В., Рубцова С.Н., Слепцова Л.А.//ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. -Саратов, 2015 г. – 32 с.

13.   Неганова Л.М, Замедлина Е.А. Статистика: конспект лекций/Л. М. Неганова, Е. А. Замедлина//М.: ИздательствоЮрайт, 2010. — 220 с

14.   Экономико-географическое положение //URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Тверская_область (Дата обращения: 19.04.2017)

16.   Население Тверской области// URL: http://ab-centre.ru/page/selskoe-hozyaystvo-tverskoy-oblasti (Дата обращения: 20.04.2017).

18.   Методические указания к практическим занятиям по курсу «Статистика»: в 2 ч. Ч.2./ сост.: Е. М. Марченко, П. Н. Захаров; Владим. гос. ун-т. –Владимир: Ред.-издат. комплекс ВлГУ, 2005. – 32 с.

19.   Авраамов А.И. Статистика. Методические указания для выполнения курсовой работы/ А. И. Авраамов// М.: Издательство Мади, 2013г. – 55 с.

20.   Эконометрика: лабораторный практикум: учебное пособие / Н. И. Шанченко. – Ульяновск: УлГТУ, 2011. – 117 с

21.   Анализ хозяйственной деятельности в предпринимательской деятельности: учебно-методическое пособие / С.К. Маталыцкая. – Минск: БГЭУ, 2015. – 99 с

 

Похожие работы на - Экономико-статистический анализ производства и реализации продукции растениеводства по Тверской области

 

Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу
Без плагиата!