Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство сельского хозяйства

Российской Федерации

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный аграрный университет им. Петра I»

Кафедра статистики и анализа хозяйственной деятельности предприятий АПК

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

На тему

«Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон» и других предприятий Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов Воронежской области»

Выполнил

студентка группы Б-2С

Мелякова Е.Ю.

Шифр 10037

Воронеж-2011г.

Введение

На современном этапе главными задачами аграрной политики являются создание конкурентного агропромышленного производства и обеспечение его роста на основе интенсификации, что должно способствовать формированию конкурентоспособного продовольственного рынка. Одним из важнейших элементов продовольственного рынка страны является рынок зерна.

По производству зерна Россия занимала и занимает одно из лидирующих положений в мире. Сейчас в мировом производстве зерновых и зернобобовых культур Россия занимает первое место.

Критическое материально-техническое и финансовое состояние большинства сельскохозяйственных товаропроизводителей повлекло за собой снижение урожайности зерна, увеличение доли зерновых и зернобобовых в структуре посевных площадей и нарушение научно обоснованного чередования культур, истощение почв. Вместе с тем диспаритет цен, нарушение интеграционных связей между производителями и переработчиками зерна вызвали рост экспорта зерновых, снижение коэффициента использования производственных мощностей перерабатывающих предприятий, снижение объемов, качества и конкурентоспособности готовой продукции.

Урожайность и урожай являются важнейшими статистическими характеристиками, которые используются для оценки результатов уровня развития и эффективности отдельных отраслей растениеводства, всего растениеводства и сельского хозяйства в целом.

Повышение урожайности составляет важнейший источник увеличения прибыли, хозрасчетного дохода, а также обеспечивает возможность снижения цен на продукты и товары народного потребления.

Одной из главных задач экономико-статистического анализа является объективная оценка эффективности хозяйственной деятельности предприятия. Решение этой задачи связано с необходимостью осуществления, углубленного анализа основных показателей эффективности производства, причин и закономерностей их изменения.

В этой связи статистико - экономический анализ набирает свою актуальность как инструмент, с помощью которого возможно производить экономическую оценку изучаемых явлений, а также способствующий выявлению скрытых резервов в их количественной оценке.

Целью данного курсового проекта является проведение статистико - экономического анализа урожая и урожайности зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон» и других предприятий Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

ь изучить литературные источники по данной теме;

ь проследить динамику урожайности и валового зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района;

ь изучить закономерности изменения урожайности и валового сбора, проанализировать их различия по отдельным хозяйствам;

ь выявить основные факторы, способствующие повышению урожайности зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам области;

ь разработать проект по расчету резервов повышения урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области».

При написании курсового проекта использовались следующие методы:

ь метод аналитического выравнивания;

ь индексный метод анализа;

ь метод группировок и дисперсионного анализа;

ь метод корреляционно-регрессионного анализа.

Объектом исследования в данном проекте послужила производственная деятельность ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района и других хозяйств Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области за период 2000-2008 гг.

В ходе данной работы рассматривались теоретические аспекты различных статистических методов исследования. Изучение объекта происходило в несколько этапов.

На первом - с использование методики анализа рядов динамики исследовались тенденции изменения валового сбора и урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района.

Вторая стадия включала проведение индексного анализа урожайности и валового сбора зерна в 25 хозяйствах Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов.

На третьем этапе проводилась аналитическая группировка с целью выявления закономерности и факторов роста урожайности зерна в хозяйствах.

Последняя стадия работы состояла в построении многофакторной корреляционно-регрессионной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур, на основе которой возможно получение точного представления о резервах повышения средней урожайности и валового сбора зерна в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района и других хозяйств Аннинского, Воробьевского и Павловского районов.

Источником получения статистической информации явилась база данных о хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий Воронежской области Воронежского государственного аграрного университета им. ПетраI.

Для расчетов нами были использованы пакеты прикладных программ MS Excel и STATGRAPHICS.

Результатом курсового проекта является системный комплекс знаний о специфике, особенностях производства зерновых и зернобобовых культур, приобретение навыков отслеживания динамики изучаемого экономического процесса, выявление ее тенденций, а также практическое применение полученных знаний в процессе разработки проекта по расчету резервов повышения средней урожайности валового сбора зерна.

1. Анализ рядов динамики

Рядами динамики в статистике называются ряды последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления. В ряду динамики для каждого отрезка времени приводятся два основных показателя: показатель времени t и уровень ряда y. Кроме того, могут быть еще производные аналитические показатели.

Исследование рядов динамики дает возможность охарактеризовать процесс развития явлений, показать основные пути, тенденции и темпы этого развития.

Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин.

Исходными, первоначальными являются ряды динамики абсолютных величин. Ряды динамики относительных и средних величин являются производными.

Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. Вид ряда динамики зависит не только от характера показателей, оценивающих изучаемый объект, но и от того, приводится ли показатель за какой-либо период или его величина показывается по состоянию на определенный момент времени. Ряд, представленный данными на определенный период времени (месяц, квартал, год) называется периодичным или интервальным. Если ряд представлен данными, характеризующими размер общественных явлений на определенную дату или момент времени, то такой ряд динамики называется моментным. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.[4]

Отличительной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней.

Результатом суммирования уровней интервального динамического ряда являются накопленные итоги, которые имеют реальное содержание.[8]

1.1 Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района в период с 2003 по 2008гг.

Наиболее важным показателем, характеризующим результаты деятельности растениеводства, является валовой сбор сельскохозяйственных культур. В настоящее время он определяется по различным категориям сельскохозяйственных производителей:

а) валовой сбор сельскохозяйственных предприятий рассчитывается на основании данных ежегодного федерального государственного статистического наблюдения о собранной в этих хозяйствах продукции;

б) в крестьянских (фермерских) хозяйствах, а также в хозяйствах населения валовой сбор сельскохозяйственных культур определяется на базе данных о размерах посевных площадей различных культур и о средней урожайности в результате выборочных обследования хозяйств.

Валовой сбор в современном понимании есть количество собранной и оприходованной продукции с убранных основных, повторных и междурядных посевов тех или иных сельскохозяйственных культур.

В рамках данного курсового проекта в соответствии с задачами статиcтико - экономического анализа производства зерновых и зернобобовых культур на начальном этапе исследования было проведено изучение ряда динамики валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района за период с 2003 по 2008г. В качестве показателей, характеризующих тенденцию валового сбора, использовались:

ь абсолютный прирост;

ь темп роста;

ь темп прироста;

ь абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост показывает насколько увеличилось или уменьшилось изучаемое явление. Он может быть как положительной, так и отрицательной величиной. Цепной показатель рассчитывается как разность между каждым последовательным и предыдущим уровнем ряда динамики:

Базисный - как разность между каждым последовательным и начальным уровнем ряда динамики, который принят за базу сравнения:

Темп роста - это отношение уровней ряда динамики одного периода к другому. Они могут быть исчислены как базисные темпы, когда все уровни ряда относятся к уровню одного какого-либо периода, принятого за базу (обычно первого):

Темпы роста могут быть исчислены и как цепные темпы. В этом случае уровень каждого периода в ряду динамики относится к уровню предыдущего периода:

Базисные и цепные темпы роста могут быть выражены в виде коэффициентов, если основания отношения принимаются за единицу, и в виде процента, если основания отношения принимаются за 100.

Темп прироста показывает насколько процентов увеличилось или уменьшилось изучаемое явление. Может быть как положительным, так и отрицательным. Возможен расчет данного показателя в цепном и базисном варианте.

ТП=ТР-100 %

Где ТП - темп прироста;

ТР - темп роста.

Абсолютное значение 1 % прироста определяется путем деления предшествующего данному году уровня на 100. Абсолютное значение 1 % прироста всегда положительная величина.

Рассмотрим динамику валового сбора зерновых и зернобобовых культур за 6 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района.

Таблица 1. Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области за 6 лет

Годы	Валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, ц	Абсолютный прирост, ц.	Темп роста, %	Темп прироста, %	Абсолютное значение 1 % прироста, ц.
		цепной	базисный	цепной	базисный	Валов	базисный
2003	19286	-	-	-	-	-	-	-
2004	21720	2434	2434	112,6	112,6	12,6	12,6	192,9
2005	25790	4070	6504	118,7	133,7	18,7	33,7	217,2
2006	17595	-8195	-1691	68,2	91,2	-31,8	-8,8	257,9
2007	13633	-3962	-5653	77,5	70,7	-22,5	-29,3	176,0
2008	12747	-886	-6539	93,5	66,1	-6,5	-33,9	136,3

Абсолютный прирост определяется как разница между двумя уровнями динамического ряда и показывает на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения.[6]

Абсолютный прирост валового сбора зерна в 2008 году - сократился на 886 ц по сравнению с 2007 годом, а в 2007 году -на 3962 ц по сравнению с 2006 годом, в 2006 году - сократился на 8195 ц по сравнению с 2005 годом, в 2005 году - увеличился на 4070 ц по сравнению с 2004 годом, а в 2004 году - увеличился на 2434 ц по сравнению с 2003 годом

Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, говорит о том, что в 2008г. сократился - на 6539 ц, в 2007 г. - на 5653ц. уменьшился по сравнению с 2003 годом, в 2006 г. сократился на 1691 ц, в 2005г. - увеличился на 6504ц, в 2004 г. - увеличился на 2434 ц по сравнению с 2003 годом.

Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что валовой сбор зерновыз и зернобобовых культур в 2004 году составил 112,6% от 2003 года, в 2005 г. - 118,7% от 2004 г., в 2006 г. - 68,2% от 2005 г., в 2007 г. - 77,5% от 2006 г., а в 2008 году - 93,5% от 2007 года.

Темп роста, рассчитанный базисным способом, показывает, что в 2004 году валовой сбор составил 112,6%, в 2005 г. - 133,7%, в 2006 г. - 91,2%, в 2007 г. - 70,7%, в 2008 году - 66,1%.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, показывает, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился в 2004 году по сравнению с 2003 годом на 12,6%, в 2005 увеличился на 18,7% по сравнению с 2004 годом, в 2006 году - сократился на 31,8% по сравнению с 2005 годом, в 2007 сократился на 22,5% по сравнению с 2006 годом, в 2008 году уменьшился на 6,5% по сравнению с 2007 годом.

Темп прироста, рассчитанный базисным способом, показывает, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился в 2004 году на 12,6%, в 2005 году на 33,7%, в 2006 году сократился на 8,8%, в 2007 году на 29,3%, в 2008 году сократился на 33,9%.

Увеличение валового сбора в 2004г. по сравнению с 2003 годом на 1 % соответствовало его увеличению на 192,9 ц, увеличение валового сбора на 1 % в 2005 году по сравнению с 2004 годом было равнозначно его увеличению на 217,2 ц, его сокращение на 1 % в 2006 году по сравнению с 2005 годом было равнозначно его сокращению на 257,9 ц, сокращение валового сбора в 2007 году по сравнению с 2006 годом на 1 % соответствовало его сокращению на 176,0 ц., сокращение валового сбора на 1 % в 2008 году по сравнению с 2007 годом было равнозначно его сокращению на 136,3 ц.

Рассматривая цепные показатели ряда динамики, следует отметить, что динамика свидетельствует о неустойчивой динамики валового сбора зерновых и зернобобовых культур в хозяйстве. Наибольший абсолютный прирост наблюдался в 2004 и в 2005 годах, в 2004г - 2434 ц (112,6%), а в 2005 -4070 ц (118,7%).

Базисные показатели также свидетельствуют о неустойчивой динамике валового сбора зерновых и зернобобовых культур в хозяйстве. Наибольший темп роста наблюдался в 2005 году (133,7%).

Помимо перечисленных показателей рассчитаем средние показатели ряда динамики:

1. Средний уровень интервального ряда динамики. Он определяется как простая арифметическая средняя из уравнений за равные промежутки времени, или как взвешенная арифметическая средняя из уравнений за неравные промежутки времени. По данным таблицы средний уровень интервального ряда рассчитывается как простая арифметическая средняя

ц.

2. Средний темп роста. Рассчитаем для того, чтобы выявить средний ежегодный коэффициент его изменения в течение 6 лет. Данный показатель рассчитывается из следующих формул:

1) на основе цепных темпов роста, где множители - цепные темпы роста, но вместо темпов используются коэффициенты роста.

0,93

2) на основе конечного и начального уровня ряда динамики

0,93

3. Среднее абсолютное значение прироста валового сбора в целом за изучаемый период. Рассчитывается 2 способами:

1). как сумма цепных абсолютных приростов

-1307,8 ц.

2). на основе начального и конечного ряда динамики по следующей формуле

ц

Рассчитаем средний темп прироста.

Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур имеет тенденцию к снижению, т.к. ежегодно в течение изучаемого периода валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в среднем понижался на 1307,8 ц или 7%.

Для подтверждения изложенных выводов динамику валового сбора зерновых и зернобобовых культур изобразим графически в виде линейной диаграммы (Рис.1).

индексный анализ урожайность корреляционный зернобобовый



Рис. 1. Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых за 6 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

Построенный график достаточно четко подтверждает неустойчивость динамики валового сбора: налицо тенденция к повышению в периоды с 2003 по 2005 годы и тенденция к понижению с 2006 по 2008 годы.

1.2 Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» за 9 лет

Урожай и урожайность - важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, а также организационно - хозяйственной деятельности каждого предприятия.

В статистике сельского хозяйства урожай и урожайность имеют многообразные выражения. При их изучении различают: видовой урожай и видовую урожайность: урожаи на корню и урожайность на корню; биологический урожай и биологическую урожайность и так далее.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур (сбор с 1 га) определяется путем деления валового сбора с основных посевов (без промежуточных, повторных и междурядных) на уточненную весеннюю продуктивную посевную площадь этих культур.[7]

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно определить уровни урожая и урожайности и их изменения по сравнению с прошлыми периодами и планом; раскрыть путем анализа причины изменений в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожайности между зонами, районами, группами хозяйств; оценить эффективность различных факторов урожайности; выяснить неиспользованные резервы повышения урожайности. Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции данного вида (данной культуры), получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране. Под урожайностью подразумевается средний размер той или иной продукции растениеводства с единицы посевной площади данной культуры (обычно в центнерах с гектара). Урожай характеризует общий объем производства данной культуры, а урожайность - продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания. Построим ряд динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур в период с 2000 по 2008 г в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района

Таблица 2 - Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур за 9 лет в в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

Годы	Урожайность, ц/га	Абсолютный прирост, ц.	Темп роста, %	Темп прироста, %	Абсолютное значение 1 % прироста, ц.
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2000	22,7	-	-	-	-	-	-	-
2001	24,4	1,7	1,7	107,5	107,5	7,5	7,5	0,2
2002	21	-3,4	-1,7	86,1	92,5	-13,9	-7,5	0,2
2003	22,4	1,4	-0,3	106,7	98,7	6,7	-1,3	0,2
2004	25,4	3	2,7	113,4	111,9	13,4	11,9	0,2
2005	32,2	6,8	9,5	126,8	141,9	26,8	41,9	0,3
2006	23,2	-9	0,5	72,0	102,2	-28,0	2,2	0,3
2007	18,3	-4,9	-4,4	78,9	80,6	-21,1	-19,4	0,2
2008	19,8	1,5	-2,9	108,2	87,2	8,2	-12,8	0,2

Абсолютный прирост урожайности зерновых и зернобобовых культур в 2008 г, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур увеличилась на 1,5 ц/га по сравнению с 2007 г, в 2007 г снизился на 4,9 ц/га по сравнению с 2006г, в 2006г на 9 ц/га по сравнению с 2005г, в 2005г увеличился на 6,8 ц/га по сравнению с 2004г, в 2004г на 3,0 ц/га по сравнению с 2003г, в 2003 на 1,4 ц/га по сравнению с 2002 г, в 2002 г сократился на 3,4 ц/га по сравнению с 2001 г, в 2001 г увеличился на 1,7ц/гп по сравнению с 2000г.

Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, говорит о том, что по сравнению с 2000 г. произошло снижение урожайности зерновых и зернобобовых культур в 2008 на 2,9 ц/га, в 2007г. - на 4,4 ц/га, в 2006 г. увеличился - на 0,5 ц/га, в 2005 г - на 9,5 ц/га, в 2004 - г. на 2,7 ц/га, в 2003 г. снизился - на 0,3 ц/га, в 2002г - на 1,7 ц/га, в 2001 увеличился - на 1,7 ц/га.

Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур в 2001 г составила 107,5% от 2000 года, в 2002 г. - 86,1% от 2001 г., в 2003 г. - 106,7% от 2002 г., в 2004 г. - 113,4% от 2003 г., в 2005 г. - 126,8% от 2004 г., в 2006 г. - 72,0% от 2005 г., в 2007 г. - 78,9% от 2006 г., а в 2008 г. - 108,2% от 2007 г.

Темп роста, рассчитанный базисным способом, показывает, что в 2001 г. урожайность составила 107,5%, в 2002г. - 92,5%, в 2003 г. - 98,7%, в 2004 г. - 111,9%, в 2005 г - 141,9%, в 2006 г. - 102,2%, в 2007 г. - 80,6%, в 2008 г - 87,2% от 2000 года.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, показывает, что наиболее значительное сокращение урожайности зерновых и зернобобовых культур произошло в 2006 г по сравнению с 2000 г на 28%, в 2007 по сравнению с 2000г. на 21,1%, наибольшее увеличение в 2005г. по сравнению с 2004г. на 26,8%.

Темп прироста, рассчитанный базисным способом, показывает, что урожайность зерновых и зернобобовых культур увеличилась в 2001 г на 7,5%, в 2002 г. сократился на 7,5%, в 2003 г на 1,3%, в 2004 г. увеличился на 11,9%, в 2005 г. на 41,9%, в 2006 г. на 2,2%, в 2007 г. сократился на 19,4%, в 2008 г. на 12,8% по сравнению с 2000 г.

Для подтверждения изложенных выводов динамику урожайности зерновых культур изобразим графически (Рис.2).

Рис. 2. Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур за 9 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

Таким образом, в развитии урожайности нет закономерности или общей тенденции. В целях более детального изучения динамики урожайности следует провести анализ ряда динамики, используя различные статистические методы.

1. Средний уровень интервального ряда динамики.

ц/г

2. Средний темп роста. Рассчитаем для того, чтобы выявить средний ежегодный коэффициент его изменения в течение 9 лет. Данный показатель рассчитывается из следующих формул:

1) на основе цепных темпов роста, где множители - цепные темпы роста, но вместо темпов используются коэффициенты роста.

2) на основе конечного и начального уровня ряда динамики

3. Определим среднее абсолютное значение прироста урожайности в целом за изучаемый период. Рассчитывается 2 способами:

1). как сумма цепных абсолютных приростов:

ц/га

2). на основе начального и конечного ряда динамики по следующей формуле

ц/га

4. Рассчитаем средний темп прироста.

Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур имеет тенденцию к снижению, т.к. ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерновых и зернобобовых культур в среднем уменьшалась на 0,36 ц/га или 1%.

1.3 Выявление тенденции в изменении урожайности зерновых и зернобобовых культур

Выявление основных тенденций развития в статистике называют выравниванием ряда динамики. Оно позволило представить изменение явления как функцию времени. Для этого используются различные методы:

1.Укрупнение периодов - выравнивание производства по трех-, четырех-, пятилетиям и т. д. Так как исходная информация об урожайности приведена за 9 лет, то выравнивание следует проводить по трехлетиям. Для этого:

1). определим сумму урожайности по трехлетиям:

2000-2002: 22,7+24,4+21 = 68,1 ц/га

2003-2005: 22,4+25,4+32,2 = 80 ц/га

2006-2008: 23,2+18,3+19,8 = 61,3 ц/га

2). определяется средняя урожайность по трехлетиям как простая арифметическая:

2000-2002: 68,1/3 = 22,7 ц/га

2003-2005: 80/3 = 26,7 ц/га

2006-2008: 61,3/3 = 20,4 ц/га

Полученные данные выявили закономерность снижения урожайности.

2. Расчет по скользящей средней - рассчитывается также по трехлетиям, которые будут образованы со сдвигом на один год.

1). определяется сумма урожайности по трехлетиям:

2000-2002: 222,7+24,4+21 = 68,1 ц/га

2002-2004: 21+22,4+25,4 = 68,8 ц/га и так далее.

2). определяется средняя скользящая урожайность по трехлетиям как простая арифметическая:

2000-2002: 68,1/3 = 22,7 ц/га

2002-2004: 68,8/3 = 22,9 ц/га и так далее.

Выполненные расчеты представлены в виде таблицы 3.

Таблица 3- Выявленные тенденции в изменении урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

Годы	Урожайность, ц/га	Выравнивание динамического ряда
		По скользящей средней	По укрупнению периодов
		?	Среднее	?	Среднее
2000	22,7			68,1	22,7
2001	24,4	68,1	22,7
2002	21	67,8	22,6
2003	22,4	68,8	22,9	80	26,7
2004	25,4	80	26,7
2005	32,2	80,8	26,9
2006	23,2	73,7	24,6	61,3	20,4
2007	18,3	61,3	20,4
2008	19,8
Итого	209,4

По данным фактической урожайности за трехлетия построим диаграмму (Рис.3), чтобы пронаблюдать тенденцию ее поведения за этот промежуток времени.

Рисунок 3 - Тенденция средней урожайности зерновых и зернобобовых культур при методе укрупнения периодов и скользящей средней.

Данные в Таблице 3 говорят о том, что укрупнение периодов выявляет снижение средней урожайности зерновых и зернобобовых культур в рассматриваемом периоде с 22,7 ц/га до 20,4 ц/га, и скользящая средняя эту тенденцию подтверждает, также снижение с 22,7 ц/га до 20,4 ц/га. В этой связи используется следующий метод выражения.

3. Аналитическое выравнивание. Оно является более надежным методом выявления тенденции в рядах динамики. При этом используется уравнение, которое в наибольшей степени отражает процесс развития общественного явления. Для этого динамика изучаемого явления - урожайности зерновых и зернобобовых культур изучается графически:

Для аналитического выражения урожайности можно использовать уравнение прямой

где yt - теоретически возможная урожайность зерновых культур по каждому предприятию;

a0, a1 - неизвестные параметры, которые определяются путем решения системы уравнений

Найдем неизвестные параметры в Таблице 4:

Таблица 4- Аналитическое выравнивание динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района

Годы	Урожайность, ц/га	Аналитическое выравнивание
	y	t	yt	t?
2000	22,7	-4	-90,8	16	24,5
2001	24,4	-3	-73,2	9	24,2
2002	21	-2	-42	4	23,9
2003	22,4	-1	-22,4	1	23,6
2004	25,4	0	0	0	23,3
2005	32,2	1	32,2	1	23
2006	23,2	2	46,4	4	22,7
2007	18,3	3	54,9	9	22,4
2008	19,8	4	79,2	16	22,1
Итого	209,4	х	-15,7	60	х

а0= 209,4/9 = 23,3 ц

а1= -15,7/60 = -0,3ц

Подставим в итоговые данные таблицы системы и получаем следующее выражение: =23,3-0,3t. Параметр a1 показывает ежегодное увеличение (уменьшение) изучаемого явления. Ежегодно в течение изучаемого периода (2000-2008) средняя урожайность зерновых и зернобобовых культур сокращалась на 0,3 ц/га. Таким образом, получили выровненный ряд урожайности, который говорит о систематическом спаде с годовым сокращением в 0,3 ц/га. Полученные данные, изобразим графически (Рис.4).

Рисунок 4 - Аналитическое выравнивание урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Семилукского района Воронежской области

Исходя из данных расчетов, можно сделать вывод об устойчивом сокращении средней урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон». На графике мы видим, что несмотря на периодически увеличивающуюся урожайность зерновых и зернобобовых культур, средняя урожайность снижается.

При аналитическом выравнивании динамики общественных явлений может быть использовано не только уравнение прямой, но и ряд других функций (квадратическая, степенная, экспоненциальная). Оценка статистических характеристик этих функций, изучение теоретических и прогностических данных позволяют выбрать ту функцию, которая в наибольшей степени отвечала бы экономическим условиям изучаемого явления.

2. Индексный анализ средней урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района

Для характеристики экономических явлений и процессов статистика широко применяет обобщающие показатели в виде средних, относительных величин и различных коэффициентов. К таким обобщающим показателям относятся и индексы. Индекс в статистике - это обобщающий показатель сравнения двух совокупностей, состоящих из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. Индекс представляет собой относительную величину, получаемую в результате сопоставления уровней сложных социально-экономических показателей во времени, пространстве или с планом.

Наиболее распространена сравнительная характеристика во времени. В этом случае индексы выступают как синтетические показатели динамики. В экономике индексы широко применяются для сравнения фактического положения с планом, и тогда они выступают как индексы выполнения плана. Наконец, индексы могут применяться и для сравнения уровня производства, уровня цен, уровня производительности труда. Индексы, исчисляемые для пространственного сравнения, называются территориальными.

Индексный метод в статистике очень часто применяется как аналитическое орудие - для оценки роли отдельных факторов, образующих как сомножители сложное явление, в изменении этого явления.

Индексы классифицируются по трем признакам: по характеру изучаемых объектов; по степени охвата элементов совокупности и по методике расчета общих индексов.

По характеру изучаемых объектов индексы разделяются на индексы объемных и качественных показателей.

К первой группе принадлежат индексы физического объема произведенной продукции, национального дохода, потребления и др. Во всех этих индексах количества оцениваются в одинаковых, сопоставимых ценах.

Ко второй группе индексов качественных показателей принадлежат индексы цен, индексы себестоимости производства продукции, индексы производительности труда, индексы урожайности и др. Все эти индексы вычисляются на базе одинаковых, неизменных количеств продукции.

С точки зрения степени охвата элементов совокупности выделяют индивидуальные, общие и групповые индексы.

Индивидуальные индексы дают сравнительную характеристику отдельных элементов той или иной совокупности. В индивидуальном индексе выступают своеобразные черты индекса как сводного показателя в статистике. Прежде всего, индекс - это относительный показатель, получающийся в результате сравнения двух абсолютных величин, характеризующих уровень изучаемого явления для двух разных периодов (в динамических индексах). Величина, которую сравнивают и которая стоит обычно в числителе индексного отношения, характеризует уровень для отчетного периода, а величина, с которой сравнивают и которая обычно стоит в знаменателе индексного отношения, характеризует уровень для базисного периода. Индекс как относительный показатель может быть выражен в виде коэффициентов (когда базисный уровень принят за единицу) или в виде процентов (когда он принят за 100). Общие индексы характеризуют изменение совокупности в целом.

По базе сравнения все индексы можно разделить на две группы: динамические и территориальные. По характеру объекта исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных (объемных) и качественных показателей. По периоду исчисления индексы подразделяются на годовые, квартальные, месячные, недельные.[5]

Если индексы охватывают не все элементы совокупности, а только какую-то часть, какую-то группу, то такие индексы называются групповыми.

В зависимости от методологии расчета общие и групповые индексы разделяются на агрегатные (суммарные) и средние из индивидуальных индексов.

Индексный анализ оценивает роль отдельных факторов, образующих как сомножитель сложное явление, в изменении этого явления.

Выделяют цепную и базисную системы расчета индексов. При цепном способе расчета база сравнения в каждом индексе все время меняется: она всегда будет периодом, предшествующим отчетному. Если же индексы исчислены по сравнению с одним периодом, принятым за базу, то такой способ расчета называется базисным. В практике применяются оба способа расчета в зависимости от поставленной задачи.[4]

Для изучения общей тенденции развития производства зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов Воронежской области были использованы приемы индексного анализа.

Таблица 5 - Площадь посева, валовой сбор, урожайность зерновых и зернобобовых культур на предприятиях Воронежской области

Предприятия	Площадь, га	Урожайность, ц/га	Валовой сбор, ц	Структура посевных площадей, %
			2006	2008
	2006	2008	2006	2008		фактический	условный	2006	2008
	По	П1	Уо	У1	УоПо	У1П1	УоП1
1	1300	1330	24,0	29,1	31200	38703	31920	3,66	4,42
2	1052	1135	23,5	38,6	24722	43811	26672	2,96	3,77
3	760	644	23,2	19,8	17632	12751	14941	2,14	2,14
4	1310	345	15,0	37,5	19650	12938	5175	3,69	1,15
5	1070	1490	20,3	33,1	21721	49319	30247	3,01	4,95
6	970	1520	36,7	35,7	35599	54264	55784	2,73	5,05
7	1323	160	18,1	26,3	23946	4208	2896	3,73	0,53
8	1661	1960	22,1	45	36708	88200	43316	4,68	6,52
9	998	1028	31,3	42,2	31237	43382	32176	2,81	3,42
10	1100	1168	20,4	34,3	22440	40062	23827	3,10	3,88
11	1430	1230	23,6	42,7	33748	52521	29028	4,03	4,09
12	3326	3020	18,7	37,2	62196	112344	56474	9,37	10,04
13	1175	1147	29,7	41,3	34897	47371	34066	3,31	3,81
14	435	521	15,6	31,6	6786	16464	8128	1,23	1,73
15	896	819	17,6	18,2	15770	14906	14414	2,52	2,72
16	2977	583	10,1	12,5	30068	7287	5888	8,39	1,94
17	690	380	12,5	38,7	8625	14706	4750	1,94	1,26
18	944	860	13,9	29,2	13122	25112	11954	2,66	2,86
19	1510	1660	15,4	22,9	23254	38014	25564	4,26	5,52
20	3238	2872	15,0	26,8	48570	76970	43080	9,13	9,55
21	1149	919	13,4	33,6	15397	30878	12315	3,24	3,05
22	2149	2386	18,7	30,8	40186	73489	44618	6,06	7,93
23	1506	1606	16,4	35,2	24698	56531	26338	4,24	5,34
24	803	1040	14,5	34,7	11644	36088	15080	2,26	3,46
25	1706	251	12,6	23,7	21496	5949	3163	4,81
Итого	35478	30074	18,5	33,1	655311	996267	601814	100	100

Приведенные данные в таблице позволяют определить и проанализировать изменение валового сбора зерновых и зернобобовых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным и установить, в какой мере оно обусловлено изменением урожайности, площадью и структурой посевов зерновых и зернобобовых культур.

Рассчитаем объем производства за каждый период и вычислим индекс валового сбора.

%

В относительном выражении: определяется как разность между средним валовым сбором отчетного года и средним валовым сбором базисного года.

996268-655311=340956 ц

Следовательно, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в районах Воронежской области в 2008г., по сравнению с 2006 годом, увеличился на 52,03% или на 340956 ц.

Для анализа влияния на изменение валового сбора отдельных факторов разложим индекс валового сбора на соответствующие ему индексы размеров посевных площадей и средней урожайности.

,

где и - средняя урожайность зерновых культур, которая рассчитывается по следующим формулам:

ц /га

ц /га

Рассчитаем индекс размера посевных площадей по следующей формуле

га

Рассчитаем индекс валового сбора

ц

Увеличение валового сбора на 52,03% обусловлено повышением средней урожайности на 79,3% или на 14,6 ц/га и сокращением посевных площадей на 0,1523% или на 5404 га.

Проведем разложение индекса средней урожайности для анализа ее изменения, как индекса переменного состава на индекс фиксированного состава.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур находится под влиянием двух факторов:

1. урожайность в отдельных предприятиях;

2. структура посевных площадей зерновых культур;

Условная средняя урожайность зерновых культур определяется при структуре посевных площадей отчетного периода и урожайности культур базисного периода.

ц/га

или 79,3%

Расчеты свидетельствуют, что повышение урожайности зерновых и зернобобовых культур на 79,3%, произошло в результате роста урожайности отдельных культур на 0,79% .

Индекс структуры показывает, что в результате улучшения структуры посевных площадей, средняя урожайность повысилась на 8,3% .

Определим абсолютный прирост валового сбора за счет отдельных факторов:

ь Прирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур вследствие сокращения посевных площадей составит:

ц

ь Прирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур за счет увеличения урожайности отдельных культур составил:

ц

ь Прирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур вследствие улучшения структуры посевных площадей составил

ц

Выявленные изменения урожайности зерновых и зернобобовых культур, структуры посевных площадей и площадей посевов окажут определенное влияние на величину валового сбора.

В этой связи представляет интерес индексный анализ валового сбора зерновых и зернобобовых культур, который находится под влиянием трех факторов: урожайность, размер посевных площадей, структура посевных площадей.

Поэтому необходимо вычислить:

ь Индекс семенного потенциала();

ь Индекс урожайности отдельных культур();

ь Индекс размера посевных площадей();

ь Индекс структуры посевных площадей().

Определим индекс семенного потенциала

Индекс урожайности отдельных культур рассчитывается по следующей формуле

или 65,5%

Индекс размера посевной площади будет равен

или 84,8%

Найдем индекс структуры посевных площадей



Для проверки рассчитаем произведение трех индексов, которое должно быть равно общему индексу:

3. Методы статистической группировки и дисперсионного анализа

3.1 Сущность группировки, ее основные методологические аспекты. Задачи и виды группировок, их значение

Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления аналитических показателей. Группировкой в статистике называется расчленение изучаемого явления на части по существенным признакам. Варьирующими признаками единиц совокупности называются признаки, принимающие разное значение (качественное или количественное) у отдельных единиц совокупности. Каждая единица совокупности характеризуется целым рядом варьирующих признаков.

Атрибутивными называются признаки, которые принимают разное качественное значение, а признаки, которые варьируют количественно, - количественные. Поэтому различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Варьирующие признаки, положенные в основание группировки, называются группировочными признаками. Группы образуются на основании варьирования этих признаков.

Различают простые и комбинированные группировки. Простая группировка производится по одному признаку, а комбинированная - по нескольким. Также выделяют следующие виды группировок:

Методологическая группировка -- это разделение исследуемой совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с изучаемыми признаками.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.[3]

Группировки в статистике решают многие задачи, но все они, в конечном счете, преследуют одну цель - упорядочить, систематизировать первичный статистический материал, разделить его по существенным варьирующим признакам с тем, чтобы подвергнуть его дальнейшему анализу.

Из всех задач, решаемых с помощью группировок, принято выделять три основные:

ь разделение всей совокупности на качественно однородные совокупности или выделение социально-экономических типов (типологические группировки);

ь изучение состава совокупности по тем или иным признакам (структурные группировки);

ь изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности (аналитические группировки).

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

3.2 Аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов по нагрузке пашни на 1 трактор, га

С методической точки зрения произвести группировку, значит выполнить ряд последовательных этапов:

1. Группировочный признак. Сложность изучаемых явлений обуславливает многообразие группировочных признаков. Выбор группировочного признака определяется целью и задачами исследования. Основным требованием к группировочному признаку является его существенность. Группировка может быть произведена только по одному признаку (качественному или количественному) и называться простой. Группировка, проведенная по двум или нескольким признакам, называется комбинированной.

В соответствии с целью данного курсового проекта была проведена аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов. В качестве группировочного признака использовался показатель нагрузка пашни на 1 трактор, га., который определяется как отношение площади пашни зерновых и зернобобовых культур к среднему числу физических тракторов.

2. Построение интервального ряда распределения и расчет его характеристик ( и ). Статистическая информация, полученная на основе статистических наблюдений, может быть представлена в хаотическом порядке. С целью выявления закономерности расчета средних величин, показателей вариации построим интервальный ряд распределения.

Ряд распределения - расположение статистических данных в определенном порядке. Ряд распределения может быть построен по качественному (атрибутивному) и количественному (вариационному) признаку.

Построим интервальный ряд распределения:

Построим ранжированный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Таблица 6 - Ранжированный ряд распределения предприятий Воронежской области по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

№	7	3	14	25	4	16	15	23	13	2
признак	24	50	73	73	78	81	84	87	94	95
№	10	22	6	24	11	8	1	19	20	5
признак	99	101	111	114	114	123	125	127	130	132
№	12	21	9	17	18
признак	138	155	179	227	247

3) Определим число групп по формуле Стерджесса

i=1+3,22*lg n=1+3,22*lg25=1+3,22*1,2979=5,646

3). Определим равный интервал:

i=(Хmax-Xmin)/n=(247-24)/6=37,2 руб.

4). Рассчитаем и определим границы групп:

I 24 - 61,2;

II 61,2 -98,4;

III 98,4-135,6;

IV 135,6 -272,8;

V 272,8 -310;

VI 310 -347,2.

Таблица 7. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га	Число хозяйств
I 24-61,2	2
II 61,2-98,4	8
III 98,4-135,6	10
IV 135,6-272,8	5
V 272,8-310	0
VI 310-347,2	0
Итого:	25

Самыми многочисленными являются вторая и третья группы с распределением нагрузки пашни на 1 трактор, га. 61,2-98,4 и 98,4-135,6 га. соответственно (в этих группах находится по 8 и 10 хозяйств), в пятую и шестую не вошло ни одно предприятие. Поэтому целесообразно границы этих групп объединить с близлежащими. В результате получим новые границы групп распределения.

Таблица 7.1. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га	Число хозяйств
I до 98,4	10
II 98,4-135,6	10
III свыше 135,6	5
Итого:	25

Таблица 8 - Интервальный ряд распределения по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы распределения	Середина интервал, x	Число хзяйств, f	X*f	Седнее квадратическое отклонение,
I до 98,4	12	10	120	-21	441	4410
II 98,4-135,6	23	10	230	-10	100	1000
III свыше 135,6	97	5	485	64	4096	20480
итого		25	835			25890

1). определим средние производственные затраты на 1га посева зерновых и зернобобовых культур

2). определим дисперсию

3). среднее квадратическое отклонение

4). коэффициент вариации:

Рассчитанные среднее значение нагрузки на 1 тактор, дисперсия, СКО значительны. Коэффициент вариации 97%. Поэтому средняя величина производственных затрат на 1га посева зерновых и зернобобовых культур нетипична и выборка неоднородна.

Произведенная аналитическая группировка выявила необходимые связи и зависимости в возделывании зерна. С повышением производственных затрат на 1 га зерновых культур и улучшается урожайность, то есть увеличение сбора зерна с 1 га. Все это ведет к снижению себестоимости 1 ц зерна. Таким образом аналитическая группировка со всей очевидностью показала обратную зависимость между урожайностью зерновых культур и ее себестоимостью.

Повышение урожайности зерна приводит к снижению ее трудоемкости и себестоимости 1 ц. зерна, что в свою очередь обуславливает повышение окупаемости затрат.

3.3 Сущность дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния изучаемого фактора на урожайность зерновых и зернобобовых культур

Дисперсионный анализ - это математический метод оценки существенности влияния различных факторов, одновременно действующих на результат. Основной характеристики существенности влияния факторов на результат является показатель, который называется критерием Фишера или F-критерия. Фактическая величина Fфакт. рассчитывается на основе дисперсионного анализа, а теоретическая Fтеор определяется по таблицам F-критерия при уровне значимости 0,05 (5%). Это значит, что в 5 случаях из 100 фактическое значение критерия Фишера равно теоретическому. В остальных 95 случаях они не совпадают. При этом, если фактическое значение критерия Фишера больше, чем теоретическое, то влияние изучаемого фактора на результат существенно.

В основе дисперсионного анализа лежит правило сложения дисперсий:

2общ = 2фактор+2остат

где 2общ - общая дисперсия, которая измеряет влияние на результат всех факторов (например, на урожайность окажет влияние количество внесенных удобрений, качество обработки почвы, глубина заделки семян, сроки посева, сроки уборки, качество семян и так далее).

2фактор - измеряет влияние на результат только изучаемого фактора, например, влияние на урожайность количества внесенных удобрений.

2остат - измеряет влияние на результат всех факторов, кроме изучаемого.

При ограничении каждой из дисперсий важное значение имеет расчет числа степеней свободы, то есть числа независимых отклонений от средней величины.

ь Для общей дисперсии число степеней свободы определяется как

N-1,

где N - число единиц изучаемой совокупности (число предприятий районов)

ь Для факторной дисперсии число степеней свободы:

n-1,

где n - число групп.

ь Для остаточной дисперсии число степеней свободы определяется как (N-1)-(n-1)

Если требуется определить существенность влияния на результат только одного фактора, то строится однофакторно-дисперсионный анализ.

Если требуется определить существенность влияния на результат 2,3 и более факторов, то строится многофакторно-дисперсионный комплекс.

Однако алгоритм построения таких комплексов сложен и требует выполнения с помощью ЭВМ.

Для оценки существенности зависимости, обнаруженной методом группировки произведем однофакторный дисперсионный анализ и оценим существенность влияния производственных затрат на 1га посева на урожайность зерновых и зернобобовых культур по предприятиям Воронежской области.

Колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности называется вариацией.

Исследование вариации в статистике имеет большое значение. Измерение вариации дает возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков, установить какие факторы влияют на урожайность.

Существует вариация во времени и пространстве. Вариация во времени показывает, как изменяется урожайность в различные периоды или моменты времени.

4. Проектная часть

4.1 Сущность и основные условия применения корреляционного анализа

Важнейшая задача общей теории статистики - исследование объективно существующих связей между явлениями. Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой. В статистике показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми.

Корреляционно-регрессионный анализ - это установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результат.

Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель факторов при фиксированном положении остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя. При этом важным условием является отсутствие между факторами функциональной связи.

Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

- Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции;

- Оценка уравнения регрессии.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака от факторных.

Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным и факторными признаками.

4.2 Построение однофакторной корреляционной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур

Построим однофакторную корреляционно-регрессионную модель урожайности зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов с использованием следующих независимых переменных:

ь х1 - Производственные затраты на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур (уровень интенсивности), руб;

ь х2 - Нагрузка пашни на 1 трактор, га;

ь х3 - Фондовооруженность 1 работника, тыс. руб;

ь х4 - Энерговооруженность на 1 работника, л.с.;

ь х5 - Уровень специализации, %;

ь х6 - Затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур, чел-ч;

ь x7 - Стоимость удобрений на 1 га зерновых и зернобобовых культур, руб.

ь х8 - Фондообеспеченность хозяйства, тыс. руб;

ь x9 -Уровень концентрации (площадь посева зерновых и зернобобовых культур),га

ь х10 - Трудообеспеченность (число работников на 100 га пашни), чел

Статистическая оценка первой экономико - математической модели показала, что некоторые факторы (х2, х4, х5, х7, х8, х9 и х10) количественно мало определяют результат, оказались незначительными (>0.05 - уровень значимости), поэтому были исключены из модели. Компьютерная программа позволила просчитать ряд вариантов и выбрать более значимую модель.

Таблица 10-Исходные и расчетные данные построения корреляционно регрессионной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур

№ п/п	Название предприятия	Урожайность зерновых и зернобобовых культур ц/га (Х)	Нагрузка пашни на 1 трактор, га (У)	Х2	ух	У2	УХ
1	К-з "Большевик"	29,1	125	846,81	3637,5	15625	33,1
2	ООО "Красное знамя"	38,6	95	1489,96	3667	9025	35,6
3	ЗАО "Тихий Дон"	19,8	50	392,04	990	2500	30,7
4	ООО"Рудкино"	37,5	78	1406,25	2925	6084	35,3
5	ЗАО"Хохольское"	33,1	132	1095,61	4369,2	17424	34,2
6	К-з "Староникольский"	35,7	111	1274,49	3962,7	12321	34,9

Страница:

•  1 
•  2 

курсовая работа "Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО "Тихий Дон" и других предприятий Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области" скачать

Подобные документы

• Экономико-статистический анализ урожайности зерновых культур в ЗАО "Азовское" Азовского района Омской области

  Экономическая характеристика хозяйства, анализ урожайности зерна: динамики и вариации урожайности, показателей валового сбора. Порядок проведения факторного и корреляционно-регрессионного анализа себестоимости и урожайности зерновых культур хозяйства.
  
  курсовая работа [364,8 K], добавлен 24.11.2014
  

• Экономико статистический анализ урожая и урожайности по группе однородных культур (зерна, овощей). На приере пос. Водного ОПХ "Орошаемое" Городищенского района гор. Волгограда

  Природно-экономическая характеристика поселка. Показатели структуры и использования земельных ресурсов. Показатели динамики просевных площадей. Индексный анализ валового сбора зерновых в пос. Водном. Взаимосвязь урожайности зерновых культур от затрат.
  
  курсовая работа [123,7 K], добавлен 09.02.2010
  

• Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур

  Рост урожайности культур, применение удобрений и орошение. Понятие об урожае и урожайности и их показатели. Способы определения урожая и урожайности. Расчет обобщающих показателей по типическим группам. Индексный анализ взаимосвязей по типическим группам.
  
  курсовая работа [351,4 K], добавлен 22.12.2011
  

• Экономико-статистический анализ трудоемкости зерновых культур

  Природно-экономическая характеристика СПК "Южно-Подольский". Индексный анализ динамики и анализ показателей вариации трудоемкости зерновых культур и прямых затрат труда на зерновые. Корреляционно-регрессионный анализ урожайности и трудоёмкости зерновых.
  
  курсовая работа [557,0 K], добавлен 13.11.2010
  

• Статистико-экономический анализ уровня и эффективности производства продукции животноводства

  Показатели эффективности производства продукции животноводства в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области. Изучение динамики затрат труда на посев зерновых, зернобобовых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним скользящей средней.
  
  курсовая работа [301,7 K], добавлен 01.04.2010
  

• Статистико-экономический анализ производства зерна в Орловской области

  Анализ динамики и структуры посевной площади и валового сбора зерна. Индексный анализ урожайности, построение и анализ вариационного ряда по урожайности зерна. Методы дисперсного и корреляционного анализа в изучении факторов эффективности производства.
  
  курсовая работа [201,4 K], добавлен 19.12.2014
  

• Показатели экономической эффективности производства зерна

  Краткая природно-экономическая характеристика ОПХ "Ишимское". Эффективность производства зерновых культур. Анализ динамики посевных площадей, урожайности и валовых сборов зерновых культур. Экономическая эффективность производства зерна в хозяйстве.
  
  курсовая работа [98,6 K], добавлен 29.05.2010
  

• Анализ себестоимости производства зерновых культур на примере ОАО "Красноперекопский Райагрохим", Красноперекопского района АР Крым

  Экономическая сущность затрат на производство, задачи анализа себестоимости продукции. Методика анализа себестоимости зерновых культур. Функциональное влияние количественных и качественных факторов на величину себестоимости и отдельных статей затрат.
  
  курсовая работа [73,1 K], добавлен 14.08.2013
  

• Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области

  Пути повышения эффективности производства зерна в рыночных условиях. Метод статистических группировок. Индексный анализ факторов, влияющих на результаты производства. Динамика урожайности зерновых культур. Аналитическое выравнивание ряда динамики.
  
  курсовая работа [395,2 K], добавлен 21.01.2015
  

• Экономико-статистический анализ производства зерна в России

  Экстраполяция и прогнозирование, средние показатели в рядах динамики. Корреляционно-регрессионный анализ. Выявление основной тенденции изменения урожайности зерновых. Анализ влияния урожайности зерновых и размера посевной площади на валовой сбор зерна.
  
  курсовая работа [715,8 K], добавлен 28.08.2012
  

Другие документы, подобные "Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО "Тихий Дон" и других предприятий Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам