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.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.08.2012 |
| Размер файла | 715,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Экономико-статистический анализ производства зерна в России
Содержание
- Введение
- 1. Теоретическая глава
- 2. Экстраполяция и прогнозирование
- 3. Средние показатели в рядах динамики
- 4. Выявление основной тенденции изменения урожайности зерновых
- 5. Аналитическое выравнивание
- 6. Анализ влияния урожайности зерновых и размером посевной площади на валовой сбор зерна
- 7. Корреляционно-регрессионный анализ
- 8. Определим коэффициент детерминации
- Заключение
- Список литературы
Введение
Аграрный сектор - одна из важнейших составляющих общей экономической системы любого государства. Поэтому экономическая и продовольственная безопасность страны во многом определяется уровнем развития сельскохозяйственного производства.
Цель курсовой работы - экономико-статистический анализ производства зерна в России в период с 1999 по 2004 год.
Задачи курсового проекта:
Провести анализ динамики производства зерновых культур, их урожайности и посевных площадей. Для этого используем методы исследования рядов динамики
Выявим основную тенденцию в развитии сельского хозяйства на основе такого показателя как урожайность зерновых. Для этого используем метод аналитического выравнивания.
Проведем факторный анализ, исследуя причину увеличения или снижения объёмов валового сбора зерновых
Используя корреляционно-регрессионный анализ исследуем зависимость между валовым сбором, урожайностью и размером посевных площадей.
зерно корреляционный регрессионный анализ
1. Теоретическая глава
Статистика - отрасль общественных наук, имеющая целью сбор, упорядочение, анализ и сопоставление фактов, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям.
Абсолютные показатели - это обобщающие статистические показатели, выражающие размеры, объемы, уровни, массу, площадь и т.д.
Абсолютные величины - именованные числа, которые выражаются в натуральных, стоимостных, трудовых, условно-натуральных величинах. Также получаются расчетным путем (естественный прирост населения, товарооборот и т.д.).
Относительные величины - это обобщающие показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставимых статистических величин.
Сравниваемая величина - А, база сравнения - В.
Относительная величина - ОВ=А/В.
Ряды динамики - статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами, временными рядами. В каждом ряду динамики имеется два основных элемента: показатель времени t; соответствующие им уровни развития изучаемого явления y.
В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки)
Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.
Ряды динамики различаются по следующим признакам:
1) По времени. В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные. Каждый уровень интервального ряда уже представляет собой сумму уровней за более короткие промежутки времени. При этом единица совокупности, входящая в состав одного уровня, не входит в состав других уровней.
Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени. Например, суммируя валовой сбор зерна за первые три месяца года, получают его объем за I квартал, а суммируя - за четыре квартала, получают его величину за год, и т.д. При прочих равных условиях уровень интервального ряда тем больше, чем больше длина интервала, к которому этот уровень относится.
Свойство суммирования уровней за последовательные интервалы времени позволяет получить ряды динамики более укрупненных периодов.
2) По форме представления уровней. Могут быть построены также ряды динамики, уровни которых представляют собой относительные и средние величины. Они также могут быть либо моментными либо интервальными.
Всякий ряд динамики теоретически может быть представлен в виде составляющих:
тренд - основная тенденция развития динамического ряда (к увеличению или снижению его уровней);
циклические (периодические колебания, в том числе сезонные);
случайные колебания.
С помощью рядов динамики изучение закономерностей развития социально - экономических явлений осуществляется в следующих основных направлениях:
Характеристика уровней развития изучаемых явлений во времени;
Измерение динамики изучаемых явлений посредством системы статистических показателей;
Выявление и количественная оценка основной тенденции развития (тренда);
Изучение периодических колебаний;
2. Экстраполяция и прогнозирование
Для количественной оценки динамики социально - экономических явлений применяются статистические показатели: абсолютные темпы роста и прироста, темпы наращивания и т.д.
В основе расчета показателей рядов динамики лежит сравнение его уровней. В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения.
Для расчета показателей динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом показатели называются базисными. Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Такие показатели называются цепными.
Абсолютный прирост - важнейший статистический показатель динамики, определяется в разностном соотношении, сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации. Бывает цепной и базисный:
Базисный абсолютный прирост определяется как разность между сравниваемым уровнем и уровнем, принятым за постоянную базу сравнения
Цепной абсолютный прирост - разность между сравниваемым уровнем и уровнем, который ему предшествует, :
Абсолютный прирост может иметь и отрицательный знак, показывающий, насколько уровень изучаемого периода ниже базисного.
Между базисными и цепными приростами существует связь: сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту последнего ряда динамики :
Ускорение - разность между абсолютным приростом за данный период и абсолютным приростом за предыдущий период равной длительности
Показатель абсолютного ускорения применяется только в цепном варианте, но не в базисном. Отрицательная величина ускорения говорит о замедлении роста или об ускорении снижения уровней ряда. Темп роста - распространенный статистический показатель динамики. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах. Базисные темпы роста исчисляются делением сравниваемого уровня на уровень, принятый за постоянную базу сравнения,:
Цепные темпы роста исчисляются делением сравниваемого уровня на предыдущий уровень :
Если темп роста больше единицы (или 100%), то это показывает на увеличение изучаемого уровня по сравнению с базисным. Темп роста,равный единице (или 100%), показывает, что уровень изучаемого периода по сравнению с базисным не изменился. Темп роста меньше единицы (или 100%) показывает на уменьшение уровня изучаемого периода по сравнению с базисным. Темп роста всегда имеет положительный знак.
Между базисными и цепными темпами роста имеется взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста, а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно соответствующему цепному темпу роста.
Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу сравнения. Базисный темп прироста вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста на уровень, принятый за постоянную базу сравнения :
Цепной темп прироста - это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста к предыдущему уровню :
= :
Между показателями темпа роста и темпа прироста существует взаимосвязь:
(%) = (%) - 100
(при выражении темпа роста в процентах).
= - 1
(при выражении темпа роста в коэффициентах).
Эти формулы используют для нахождения темпов прироста по темпам роста.
Важным статистическим показателем динамики социально - экономических процессов является темп наращивания, который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала.
Вычисляются темпы наращивания Тн делением цепных абсолютных приростов на уровень, принятый за постоянную базу сравнения, по формуле 11:
3. Средние показатели в рядах динамики
Для получения обобщающих показателей динамики социально - экономических явлений определяются средние величины: средний уровень, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста и пр.
Средний уровень ряда динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней.
В интервальных рядах динамики средний уровень у определяется делением суммы уровней на их число n (формула 12):
В моментном ряду динамики с равноотстоящими датами времени средний уровень определяется по формуле 13:
В моментном ряду динамики с неравноотстоящими датами средний уровень определяется по формуле 14:
где - уровни ряда динамики, сохранившиеся без изменения в течение промежутка времени .
Средний абсолютный прирост представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Для определения среднего абсолютного прироста сумма цепных абсолютных приростов делится на их число n
Средний абсолютный прирост может определяться по абсолютным уровням ряда динамики. Для этого определяется разность между конечным и базисным уровнями изучаемого периода, которая делится на m - 1 субпериодов:
Основываясь на взаимосвязи между цепными и базисными абсолютными приростами, показатель среднего абсолютного прироста можно определить:
Средний темп роста - обобщающая характеристика индивидуальных темпов роста ряда динамики. Для определения среднего темпа роста применяется:
где Тр1, Тр2,., Трn - индивидуальные (цепные) темпы роста (в коэффициентах), n - число индивидуальных темпов роста.
Средний темп роста можно определить и по абсолютным уровням ряда динамики:
На основе взаимосвязи между цепными и базисными темпами роста средний темп роста можно определить:
Средний темп прироста можно определить на основе взаимосвязи между темпами роста и прироста. При наличии данных о средних темпах роста для получения средних темпов прироста используется зависимость, выраженная:
(при выражении среднего темпа роста в коэффициентах)
Экономико-статистический анализ производства зерна.
Показатели динамики
Проанализируем динамику производства зерна.
Таблица 1 валовой сбор зерна (в хозяйствах всех категорий; миллионов тонн)
|
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
||
|
Зерно (в весе после доработки) |
65,2 |
85,2 |
86,6 |
67,2 |
78,1 |
78,2 |
78,6 |
Для данного ряда вычислим все основные показатели динамики и оформим их в виде таблицы.
Таблица 2 - Показатели динамики валового сбора зерна
Покажем пример вычисления показателей таблицы на примере показателя 2004 года (78,1 млн. тонн).
Базисные показатели (сравниваем показатели ряда с базисным показателем 2000 года): абсолютный прирост 78,1 - 65,2 = 12,9 млн. тонн. Значит, в 2004 году валовой сбор зерна был на 12,9 млн. тонн больше, чем в 2000 году, темп роста , темп прироста 119,79% - 100% = 19,79%. Значит, в 2004 году валовой сбор зерна был на 19,79% больше, чем в 2000 году.
Цепные показатели (сравниваем показатель ряда с предыдущим показателем 2003 года): абсолютный показатель 78,1 - 67,2 = 10,9 млн. тонн. Значит, в 2004 году валовой сбор зерна был на 10,9 млн. тонн больше, чем в 2003 году, темп роста , темп прироста 116,22% - 100% = 16,22%. Значит, в 2004 году валовой сбор зерна был на 16,22% больше, чем в 2003 году.
Средний уровень ряда:
млн. тонн
Среднегодовой абсолютный прирост:
Средний коэффициент роста:
Значит, среднегодовой темп роста составляет 103,16%, темп прироста 103,16 - 100 = 3,16%
Таким образом, валовой сбор зерна в 2001-2002 году увеличивался, после чего был спад. В 2004 году валовой сбор зерна увеличился на 10,9 млн. тонн по сравнению с предыдущим годом, что составляет 16,22%. В 2006 году валовой сбор зерна был на 13,4 млн. тонн больше уровня 2000 года, что составляет 20,55%. Средний валовой сбор зерна в период с 2000 по 2006 год составляет 77,01 млн. тонн со средним ежегодным увеличением 3,16%. Валовой сбор зерна был ниже среднего уровня в 2000 и в 2003 годах.
Проанализируем динамику урожайности зерновых культур в период с 2000 по 2006 года.
Таблица 3 Урожайность зерновых (в хозяйствах всех категорий; центнеров с 1 гектара)
|
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
||
|
Урожайность, ц/га |
15,1 |
19,4 |
19,6 |
17,18 |
18,18 |
18,5 |
18,9 |
Таблица 4 - Показатели динамики урожайности зерновых
В течении всего периода урожайность зерновых оставалась выше уровня 2000 года. Снижение урожайности наблюдалось в 2003 году - на 2,4 ц/га по сравнению с предыдущим годом, что составляет 12,35%. В среднем урожайность в эти годы составляла 18,12 ц/га со средним ежегодным увеличением 3,81%. Урожайность ниже среднего уровня наблюдалась в 2000 и в 2003 годах.
Сравним базисные темпы роста валового сбора зерновых и урожайности. Для этого изобразим темпы роста графически.
Таким образом, урожайность зерновых и валовой сбор зерна имели одинаковую тенденцию в изменении.
4. Выявление основной тенденции изменения урожайности зерновых
Ряды динамики, а так же их показатели служат исходной базой для выявления общей тенденции развития явлений и процессов. Выделяют следующие методы выявления тенденции развития:
способ укрупнения периодов;
способ скользящей средней;
аналитическое выравнивание способом наименьших квадратов.
Выравнивание способом укрупнения периодов.
Суть метода состоит в том, что периоду укрупняют по 3 или 5, находят среднюю и по ней оценивают тенденцию. Для выявления тенденции необходимо проанализировать динамику урожайности в течении 10-12 периодов.
УРОЖАЙНОСТЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР (в хозяйствах всех категорий; центнеров с одного гектара убранной площади))
|
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
||
|
Зерновые культуры (в весе после доработки) |
13,8 |
13,0 |
16,5 |
15,7 |
15,1 |
19,4 |
19,6 |
17,8 |
18,8 |
18,5 |
18,9 |
Таблица 5 - Выявление основной тенденции урожайности методом укрупнения периодов
По средним уровням за 3 квартала можно сделать вывод о том, что в ряду динамики имеется тенденция к увеличению урожайности
Таблица 6 - Выявление основной тенденции урожайности методом укрупнения периодов
В результате укрупнения периодов можно сделать вывод о тенденции увеличения урожайности.
Выравнивание способом скользящей средней.
Возьмём длину интервала сглаживания т = 3. Вычислим сглаженные уровни ряда по формулам:
Таблица 7 - Выявление основной тенденции способом скользящей средней.
Отметим на одном чертеже фактические данные и сглаженный уровень.
Скользящая средняя подтверждает вывод о наличии тенденции увеличения выручки от продажи.
5. Аналитическое выравнивание
Для проведения аналитического выравнивания найдём параметры линейного тренда:
Таблица 8 - Аналитическое выравнивание урожайности зерновых
Составляем систему уравнений и найдём её решение.
11 a0 + 66a1 = 187,10 /•6
66a0 + 506a1 = 1185,7
66 a0 + 396a1 = 1122,6
66a0 + 506a1 = 1185,7
110a1=63,1
a1 = 0,5736
11 a0 + 66•0,5736 =187,1
a0 = 13,5673
Уравнение линейного тренда:
Значит, среднее ежегодное увеличение урожайности зерновых составляет 0,57 ц/га.
Отметим на чертеже фактические и выровненные данные:
Используя уравнение линейного тренда выполним прогноз на следующий год 2007
20,41 ц/га
Определим среднюю ошибку прогноза.
, ,
где р - число параметров уравнения.
= 0,42 ц/га
Таким образом, средняя ошибка прогноза составляет 0,42 ц/га
Определим предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 (t=2).
Таким образом, урожайность зерновых в 2007 года будет находится в пределах 20,41±0,84 (ц/га)
6. Анализ влияния урожайности зерновых и размером посевной площади на валовой сбор зерна
Определить влияние факторов на величину валового сбора зерна можно используя метод абсолютных разниц.
Предпосылкой метода абсолютных разниц является возможность представления результативного экономического показателя произведением двух определяющих его величину факторов.
Для анализа возьмем два последних года.
Таблица 9 - Данные для расчета влияния урожайности и размера посевных площадей на валовой сбор зерна
Влияние урожайности зерновых на валовой сбор зерна:
(1,89-1,85) •42,27 = 1,69 млн. тонн
Влияние размеров посевных площадей на валовой сбор зерна:
(41,59-42,27) • 1,89 = - 1,29 млн. тонн
Таким образом, общее увеличение валового сбора зерна в 2006 году на 0,4 млн. тонн было обусловлено только ростом урожайности. Из-за увеличение урожайности валовой сбор увеличился на 1,69 млн. тонн, но из-за снижения размера посевных площадей валовой сбор уменьшился на 1,29 млн. тонн. Таким образом, общее изменение составило 1,69 + (-1,29) = 0,4 млн. тонн.
7. Корреляционно-регрессионный анализ
Корреляционно-регрессионным анализом исследуем зависимость различных факторов. Определим влияние урожайности зерновых на валовой сбор зерна.
Таблица 10 - Данные для корреляционно-регрессионного анализа
|
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
||
|
Урожайность зерновых, ц/га, Х |
13,8 |
13,0 |
16,5 |
15,7 |
15,1 |
19,4 |
19,6 |
17,8 |
18,8 |
18,5 |
18,9 |
|
|
Валовой сбор зерновых, млн. тонн, У |
106,0 |
92,0 |
104,3 |
87,9 |
65,2 |
85,2 |
86,6 |
67,2 |
78,1 |
78,2 |
78,6 |
Для анализа зависимости валового сбора от урожайности зерновых построим линейную парную регрессии, вычислим коэффициент корреляции и детерминации, оценим значимость модели с помощью критерия Стьюдента. Для вычисления параметров линейной регрессии составляем расчетную таблицу.
Таблица 11 - Расчет влияния урожайности зерновых на валовой сбор зерна
Определим параметры линейного уравнения, выражающего взаимосвязь между факторами
y = ах+b
Параметры уравнения найдём методом наименьших квадратов. Для этого составим и решим систему уравнений:
Решение данной системы можно найти по формулам:
Итак, уравнение линейной парной регрессии имеет вид
Коэффициент b = - 2,133 показывает, что при увеличении урожайности на 1 ц/га валовой сбор зерна снижается на 2,133 млн. тонн.
Оценим тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации.
,
Так коэффициент корреляции отрицателен и менее 0,5, то между исследуемыми факторами существует обратная слабая зависимость.
8. Определим коэффициент детерминации
D = r·100 = 0,3789 · 100 = 14,36%
Это значит, что изменение валового сбора зерна всего на 14,36% объясняется изменением урожайности. Влияние остальных факторов на валовой сбор составляет 85,64%.
Проверим достоверность полученных результатов:
= = 0,2708
Значит, связь между признаками не существенна.
Чертёж:
Вывод: Влияние урожайности на валовой сбор зерна оказалось не существенным. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что между факторами обратная очень слабая зависимость. Значит, на величину валового сбора зерна более сильно оказывают своё влияние другие факторы, например - размер посевных площадей.
Определим влияние размера посевных площадей на валовой сбор зерна. Выполним аналогичные расчеты по следующим данным.
Таблица 11 - Данные для корреляционно-регрессионного анализа
|
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
||
|
Посевная площадь под зерновые, млн. га |
69,2 |
74,0 |
61,3 |
47,1 |
37,8 |
37,5 |
36,6 |
31,3 |
30,9 |
29,3 |
27,3 |
|
|
Валовой сбор зерновых, млн. тонн, У |
106,0 |
92,0 |
104,3 |
87,9 |
65,2 |
85,2 |
86,6 |
67,2 |
78,1 |
78,2 |
78,6 |
Таблица 12 - Расчет влияния урожайности зерновых на валовой сбор зерна
Расчет параметров парной линейной регрессии:
Итак, уравнение линейной парной регрессии имеет вид
Коэффициент b = 0,61 показывает, что при увеличении посевных площадей на 1 млн. га валовой сбор зерна увеличивается на 0,61 млн. тонн.
Оценим тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации.
Так коэффициент корреляции положителен и более 0,7, то между исследуемыми факторами существует прямая сильная зависимость.
Определим коэффициент детерминации.
D = r·100 = 0,7814 · 100 = 61,1%
Это значит, что изменение валового сбора зерна на 61,1% объясняется изменением посевных площадей. Влияние остальных факторов на валовой сбор составляет 38,94%.
Проверим достоверность полученных результатов:
= = 0,123
Значит, связь между признаками существенна, значение коэффициент корреляции достоверна.
Таким образом, изменение валового сбора зерна на 61,1% объясняется изменением посевных площадей. Связь между факторами прямая, то есть с увеличением посевных площадей валовой сбор зерна увеличивается.
Заключение
В данной курсовой работе был проведен экономико-статистический анализ производства зерна в России в период с 1999 по 2004 год.
Валовой сбор зерна увеличивался в 2001-2002 году, после чего было снижение сбора зерна. В 2004 году валовой сбор зерна увеличился на 10,9 млн. тонн по сравнению с предыдущим годом, что составляет 16,22%. В 2006 году валовой сбор зерна был на 13,4 млн. тонн больше уровня 2000 года, что составляет 20,55%. Средний валовой сбор зерна в период с 2000 по 2006 год составляет 77,01 млн. тонн со средним ежегодным увеличением 3,16%. Валовой сбор зерна был ниже среднего уровня в 2000 и в 2003 годах.
В течении всего периода урожайность зерновых оставалась выше уровня 2000 года. Снижение урожайности наблюдалось в 2003 году - на 2,4 ц/га по сравнению с предыдущим годом, что составляет 12,35%. В среднем урожайность в эти годы составляла 18,12 ц/га со средним ежегодным увеличением 3,81%. Урожайность ниже среднего уровня наблюдалась в 2000 и в 2003 годах.
Методом аналитического выравнивания установлено, что среднее ежегодное увеличение урожайности зерновых составляет 0,57 ц/га.
Урожайность зерновых в 2007 года (прогноз) будет находится в пределах 20,41±0,84 (ц/га)
Факторный анализ показал, что общее увеличение валового сбора зерна в 2006 году на 0,4 млн. тонн было обусловлено только ростом урожайности. Из-за увеличение урожайности валовой сбор увеличился на 1,69 млн. тонн, но из-за снижения размера посевных площадей валовой сбор уменьшился на 1,29 млн. тонн. Таким образом, общее изменение составило 1,69 + (-1,29) = 0,4 млн. тонн.
Влияние урожайности на валовой сбор зерна оказалось не существенным. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что между факторами обратная очень слабая зависимость. Значит, на величину валового сбора зерна более сильно оказывают своё влияние другие факторы, например - размер посевных площадей. В свою очередь, изменение валового сбора зерна на 61,1% объясняется изменением посевных площадей. Связь между факторами прямая, то есть с увеличением посевных площадей валовой сбор зерна увеличивается. Таким образом, валовой сбор в большей степени зависит от размера посевных площадей. Поэтому несмотря на то, что урожайность зерновых увеличивается общий валовой сбор зерна снижается. Это обусловлено снижением размера посевных площадей.
Список литературы
1. Ефимова М.Р. Общая теория статистики. Учебник для ВУЗов. - М.: Инфра-М, 1996.
2. Елисеева И.И. Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник - М: Финансы и статистика, 2000
3. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов. (Под ред. Назарова. - М. Финстатинформ, ЮНИТИ, 2000
4. Теория статистики: учебное пособие для ВУЗов. / под ред.Р.А. Шмойловой. - М: Финансы и статистика, 1998. - 576с.
5. Экономическая статистика. Учебник/ Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Инфра - М, 1998г
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
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 24.11.2014Природно-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 09.02.2010Природно-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 13.11.2010Анализ 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 19.12.2014Краткая 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 29.05.2010Организационно-экономическая характеристика ОАО "ОПХ ПЗ "Ленинский путь"; анализ производства зерновых культур: динамика посевной площади, урожайность и валовой сбор зерна, себестоимость и трудоемкость производства; финансовые показатели, рентабельность.
дипломная работа [125,6 K], добавлен 15.06.2012Общая организационно-экономическая характеристика СПК "им. Красина". Анализ развития растениеводства и животноводства колхоза. Корреляционно-регрессионный анализ влияния урожайности, фодообеспеченности и фондовооруженности на выход зерна организации.
курсовая работа [633,4 K], добавлен 01.03.2015Анализ интенсивности изменения во времени при статистическом анализе. Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием Microsoft Excel. Отбор функции в качестве тренда, прогнозирование рождаемости. Корреляционно-регрессионный анализ.
отчет по практике [1,5 M], добавлен 05.06.2013Пути 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 21.01.2015Сущность и условия применения корреляционного анализа. Выявление тенденции в изменении урожайности зерновых и зернобобовых культур. Индексный анализ средней урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО "Тихий Дон" Хохольского района.
курсовая работа [521,5 K], добавлен 25.09.2012
