Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение

ФАКУЛЬТЕТ Управления

КАФЕДРА государственного и муниципального управления и менеджмента

КУРСОВАЯ РАБОТА

Дисциплина: Статистика

Тема: Экономико-статистический анализ развития животноводства в Кировской области

Киров 2012 год

Содержание

• Введение
• 1. Теоретические основы экономико-статистического анализа развития животноводства
• 1.1 Основные показатели развития животноводства
• 1.2 Анализ динамики экономических показателей
• 1.3 Индексный анализ экономических показателей
• 1.4 Корреляционно-регрессионный анализ экономических показателей
• 2. Анализ основных показателей производства скота и птицы
• 2.1 Анализ рядов динамики
• 2.2 Выявление основной тенденции производства продукции животноводства
• 2.3 Корреляционно-регрессионный анализ
• 2.4 Факторный анализ
• Заключение
• Библиографический список

Введение

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

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

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

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

Задачи исследования:

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

2) проанализировать показатели развития животноводства в Кировской области;

3) выявить основную тенденцию развития животноводства в Кировской области;

4) провести корреляционно-регрессионный анализ.

Объект исследования - развитие Кировской области.

Предмет исследования - животноводство Кировской области.

Период исследования: 2002-2011 гг.

1. Теоретические основы экономико-статистического анализа развития животноводства

1.1 Основные показатели развития животноводства

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

статистический показатель продукция животноводство

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

Наличие животных характеризуется абсолютными моментными и интервальными показателями.

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

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

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

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

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

Показатели продуктивности животноводства так же имеют свою классификацию.

Продукция животноводства бывает двух видов:

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

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

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

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

Рассмотрим основные показатели объема валовой продукции животноводства.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1.2 Анализ динамики экономических показателей

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

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

Аналитические показатели рядов динамики:

1. Абсолютный прирост:

(1)

цепной абсолютный прирост;

(2)

базисный абсолютный прирост.

Где y_i - анализируемый уровень ряда;

y_i-1 - предыдущий уровень ряда;

y₀ - уровень ряда, принятый за базу.

2. Темп роста:

(3)

цепной темп роста выражается в процентах;

(4)

базисный темп роста, выражается в процентах.

3. Темп прироста:

(5)

цепной темп прироста выражается в процентах;

(6)

базисный темп прироста, выражается в процентах;

4. Абсолютное значение 1 % прироста:

(7)

Средние показатели рядов динамики:

1. Средний уровень ряда:

Для интервальных рядов с равными интервалами рассчитывается по формуле:

, (8)

где n - число уровней ряда.

2. Средний абсолютный прирост:

, (9)

где

k - количество цепных абсолютных приростов.

3. Средний темп роста:

, (10)

где k - количество цепных темпов роста.

4. Средний темп прироста:

(11)

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

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

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

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

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

1.3 Индексный анализ экономических показателей

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

(12)

Где

w_j - стоимость продукции, w = p_j q_j;

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

p_t - цена товара в текущем периоде времени;

p_t-1 - цена товара в предыдущем периоде времени.

Идеальный индекс цен Фишера рассчитывается следующим образом:

(13)

Базисные индексы цен с постоянными весами:

; .

Цепные индексы цен с постоянными весами:

.

Базисные индексы цен с переменными весами:

.

Цепные индексы цен с переменными весами:

.

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ экономических показателей

Модель стохастической связи:

= f (x) + , (14)

где - расчетное значение результативного признака;

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

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

Линейное уравнение регрессии имеет вид: =a₀+a₁x.

Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения выглядит следующим образом:

(15)

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

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

(16)

Свойства коэффициента корреляции:

1) лежит в пределах:

;

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

если r = 0, то связь отсутствует;

3) если r > 0, то связь прямая,

если r < 0, то связь обратная;

4) выделяют следующие промежутки для r:

связь между признаками фактически отсутствует;

связь слабая;

связь умеренная;

связь сильная.

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

(17)

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

2. Анализ основных показателей производства скота и птицы

2.1 Анализ рядов динамики

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Исходные данные для расчетов представлены в таблице 2.

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

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

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

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

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

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

Данные анализа динамики показателей представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Анализ динамики производства скота и птицы на убой

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

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

Расчет средних показателей динамики:

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

1106,9/10 = 110,69 тыс. т.

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

2. Средний абсолютный прирост (формула 9):

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

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

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

0,973 * 100 = 97,3 %

4. Средний темп прироста:

97,3 - 100 = - 2,7 %

Рассмотрим показатели вариации.

Таблица 4 - Вспомогательные данные

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

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

1) размах вариации:

R = 131,2 - 93 = 38,2 тыс. т

2) среднее линейное отклонение (Їd):

Їd = 0,1/10 = 0,01 тыс. т

3) находим дисперсию:

у² = 2153,8/10 = 215,38 тыс. т

4) среднее квадратическое отклонение:

у = 14,67 тыс. т

5) коэффициент вариации:

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

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

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

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

2.2 Выявление основной тенденции производства продукции животноводства

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

1) метод укрупнения интервалов.

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

Таблица 5 - Выравнивание ряда производства продукции животноводства методом укрупнения интервалов

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

На рисунке 3 построен график, показывающий наглядно общую динамику.

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

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

Таблица 6 - Расчет скользящих средних

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

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

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

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

3) метод аналитического выравнивания.

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

y_t = а₀ + а₁t, (18)

где а_{0, а1} - параметры прямой

t - порядковый номер периода.

Таблица 7 - Вспомогательные данные

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

Решаем систему двух уравнений:

Уy = n а₀ + а₁Уt

Уyt = а₀Уt + а₁Уt²

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

5680,2 = а₀55 + а₁385 разделим на 10

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

568,02 = 5,5а₀ + а₁38,5

568,02 = 5,5 * (110,7 - 55а₁) + 38,5а₁

568,02 = 608,85 - 264а₁

264а₁ = 40,83

а₁ = 0,155

а₀ = 110,7 - 5,5 * 0,155

а₀ = 109,85

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

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

y_t = 109,85 + 0,155 * 13

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

Определим среднюю ошибку прогноза:

у² = 2279,15/10 - 2, у² = 284,9

µ = v 284,9/10 = 5,3

Таким образом, средняя ошибка прогноза - 5,3

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

5,3 * 2 = 10,6

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

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ

Применение корреляционного анализа позволяет в нашем случае решать следующие задачи:

- устанавливать тесноту связи результативного показателя с отдельными факторами, включаемыми в анализ.

- проанализировать общий объем вариации зависимой переменной и оценить роль каждого фактора в этой вариации.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определение функций регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Объемы производства продукции животноводства зависят от поголовья скота.

Определим влияние на продукцию животноводства (у) такого фактора как поголовье скота (х) с помощью уравнения прямой.

Таблица 8 - Вспомогательные данные

У Х	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
Поголовье скота, голов	570,5	552,7	527,2	469,5	432,5	399,7	367,8	337,9	309,7	286,7
Продукция животново-дства, тыс. т	131,2	130,7	130,0	114,6	108,2	108,1	130,3	93,7	94,1	93,0

Расчет влияния факторов представлен в таблице 9.

Таблица 9 - Расчет влияния на продукцию животноводства поголовья скота

X	Y	XY	Х2	Y2
Поголовье скота, голов	Продукция животноводства, тыс. т
570,5	131,2	74849,6	325470,3	17213,4
552,7	130,7	72237,9	305477,3	17082,5
527,2	130,0	68536,0	277939,8	16900
469,5	114,6	53804,7	220430,3	13133,2
432,5	108,2	46796,5	187056,3	11707,2
399,7	108,1	43207,6	159760,1	11685,6
367,8	103,3	37993,7	135276,8	10670,9
337,8	93,7	31651,9	114108,8	8779,7
309,7	94,1	29142,8	95914,1	8854,8
286,7	93	26663,1	82196,9	8649,0
4254,1	1106,9	484883,8	1903630,7	113990,7

Используя систему уравнений, подставим данные в уравнение прямой. Это и будет уравнением регрессии для линейной модели:

Уy = n а₀ + а₁Уx

Уyx = а₀Уx + а₁Уx²

где а_{0, а1} - неизвестные параметры уравнения;

х - поголовье скота, голов;

y - продукция животноводства, тыс. т;

n - количество периодов исследования.

1106,9 = 10а₀ + 4254,1а₁

484883,8 = 4254,1а₀ + 1903630,7а₁

10 а₀ = 4254,1а₁ - 1106,9 разделить на 10

а₀ = 4254,1а₁ - 1106,9/10

а₀ = 425,41 а₁ - 110,69

Подставим во второе уравнение и найдем а₁

484883,8 = 4254,1 (425,41а₁ - 110,69) + 1903630,7а₁

484883,8 = 1809736,7а₁ - 470886,3 + 1903630,7а₁

3713367,4 а₁ = 955770

а₁ = 0,26

а₀ = 425,41 а₁ - 110,69

а₀ = - 0,08

Коэффициент а₁ показывает насколько изменится у при изменении фактора х, при условии, что влияние других факторов не учтено.

В нашем случае при увеличении поголовья скота хотя бы на 1 голову производство продукции животноводства увеличится почти на треть.

Найдем коэффициент корреляции, который применяется для определения тесноты корреляционной связи (формула 16):

у_х = v1903630,7 - 4254,1^2/10 = 306,4

у_у = v113990,7 - 1106,9^2/10 = 337,6

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

r = 0,135

Как видно из расчетов, связь между факторами прямая и достаточно полная (положительное число).

Это значит, что уменьшение поголовья скота напрямую ведет к уменьшению продукции животноводства.

Определим коэффициент детерминации (формула 17):

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

Это означает, что изменение объемов производства продукции животноводства на 8,2 % зависит поголовья скота. Следовательно, на 91,8 % этот показатель зависит от других факторов, например, от продуктивности.

Проверим достоверность полученных данных. Для этого сопоставим фактическое и критическое значение Стьюдента с учетом принятого уровня значимости .

М r = (1 - r²) / vn - 1 = 0,918/3 = 0,306

t_факт = r / М r = 0,135/0,306 = 0,44

t_табл = 2,896

Полученный результат (0,44) значительно меньше табличного значения критерия Стьюдента (t), следовательно, коэффициент корреляции незначимый.

2.4 Факторный анализ

Выход продукции животноводства (Q) зависит от двух основных факторов - поголовья скота (Т) и продуктивности 1 головы (W).

Q = Т * W, отсюда находим продуктивность:

W = Q / T

Анализ показателей продуктивности скота представлен в таблице 9.

Таблица 9 - Продуктивность скота

Показатель	2010 г.	2011 г.	Отклонение
			Абсолют.	Относит.
Продукция животноводства, тыс. т	94,1	93,0	- 1,1	98,8
Поголовье скота, тыс. гол.	309,7	286,7	- 23,0	92,6
Средняя продуктивность стада, кг /1 гол.	303,8	324,4	20,6	106,8

Данные таблицы 9 свидетельствуют о повышении продуктивности скота в хозяйствах Кировской области.

Для анализа изменения объемов производства продукции используем следующую факторную модель:

Q = T * Q / T, где Q / T - это продуктивность скота.

1. Изменение объема производства:

iQ = Q_2011/Q₂₀₁₀

iQ = 0.9883 или 98,8 %

В абсолютном выражении - 1,1 тыс. т.

2. Изменение объема производства за счет изменения численности скота (голов):

iQ_т = [Т₂₀₁₁ * Q_2010/Т₂₀₁₀] / [Т₂₀₁₀ * Q_2010/Т₂₀₁₀] = [286,7 * 94,1/309,7] / [309,7 * 94,1/309,7] = 87.11/94,1 = 0,9257 или 92,6 %

В абсолютном выражении:

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

3. Изменение производства за счет изменения продуктивности скота:

iQ_Q/T = [Т₂₀₁₁ * Q_2011/Т₂₀₁₁] / [Т₂₀₁₁ * Q_2010/Т₂₀₁₀] = [286,7 * 93,0/286,7] / [286,7 * 94,1/309,7] = 93,0/87,11 = 1,068 или 106,8 %

В абсолютном выражении:

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

4. Проверяем вычисления:

6,99 + 5,87 = - 1,1 тыс. т.

Таким образом, объем производства продукции животноводства в Кировской области в 2011 г. по сравнению с 2010 годом снизился на 1,2 % или на 1,1 тыс. тонн. Это произошло в результате влияния следующих факторов:

1) в результате снижения численности поголовья скота на 23,0 тыс. голов объем производства продукции животноводства снизился на 7,4 % или на 6,99 тыс. тонн.

2) В результате увеличения продуктивности скота на 6,8 % или на 20,6 кг с головы объем производства продукции животноводства вырос на 5,87 тыс. тонн.

Заключение

В итоге исследования целесообразно сделать несколько выводов.

Во-первых, статистика дает большие возможности в исследовании развития отрасли. Животноводство для Кировской области является важной отраслью. Стоимостные показатели объемов производства растут, на рынке эта продукция пользуется спросом.

Во-вторых, анализ основных показателей за 2002 - 2011 гг. по Кировской области показал, что, несмотря на увеличение объемов продукции животноводства в денежном выражении, в натуральных объемах производство имеет отрицательную динамику.

Этот вывод подтвердила и выявленная тенденция - производство продукции животноводства ежегодно снижается. Прогнозный показатель на 3 года составил - 111,86 тыс. т (± 10,6 тыс. т.).

В-третьих, факторный анализ показал, что наиболее существенными факторами, влияющими напрямую на объемы производства продукции животноводства, являются поголовье стада и продуктивность.

Индексный метод анализа показал, что за 2 последних года продуктивность поголовья скота возросла на 6,8 % и положительно повлияла на развитие животноводства в Кировской области. Однако, численность поголовья неуклонно сокращается, поэтому покрыть потери от этого снижения продуктивность пока не может.

Значит, рост объемов производства может увеличится, если остановить снижение численности поголовья скота и продуктивность стада будет расти.

Библиографический список

1. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник [Текст] / под ред. Г.В. Савицкой - Мн.; - ИП Экоперспектива, 2000, - 235с.

2. Грузинов, В.П. Экономика предприятия: Учебник для вузов. [Текст] / Под ред. проф.В.П. Грузинова. - М, Банки и биржи, ЮНИТИ, 1999 - 535с.

3. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг." Утверждена постановлением Правительства РФ от 14 июля 2007 г. №446 // АПК: экономика, управление. - 2007. - №9. - с.18-21.

4. Елисеева, И.И., Юзбашев, М.М. Общая теория статистики [Текст] / под ред.И. И. Елисеевой - М.: Финансы и статистика, 1998 - 605 с.

5. Ермолович, Л.Л. Анализ финансово - хозяйственной деятельности предприятия: Учебно - практическое пособие. [Текст] / Л.Л. Ермолович - Мн.: БГЭУ, 1997 - 325с.

6. Жехов А. Рынок мяса и мясопродуктов. [Текст /А. Жехов - Экономика сельского хозяйства России - 2000 - №5-40 стр.

7. Кейлер, В.А. Экономика предприятия: курс лекций [Текст] /В.А. Кейлер. - М.: ИНФРА - М, Новосибирск, 1999. - 132 с.

8. Курс экономической теории [Текст] / под ред. Чепурина: учебник 5-е доп. и перераб. - Киров, "АСА", 2002

9. Никонова А.А. Аграрная реформа России. [Текст] /А.А. Никонова // Вопросы экономики. - 2008. - №10. - с 139-155.

10. Сиденко, А.В., Попов, Г.Ю., Матвеева, В.М. Статистика: Учебник для вузов [Текст] / А.В. Сиденко. - М.: Дело сервис, 2000. - 464 с.

11. Основы экономической теории. Учебное пособие [Текст] / под ред. Камаева В.Д. - М.: изд. МГТУ им. Баумана, 1997

12. Экономика предприятия. [Текст]: Учебник /под ред. - М.: Цифра - М. 1998 - 520с.

13. Статистические данные Кировстата [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://kirovstat. kirov.ru/db/rbsd/default. aspx

14. Статистические данные Кировстата: Экономика агропромышленного комплекса [Электронный ресурс] - Режим доступа: file: // localhost/D: /Documents%20and%20Settings/User/Рабочий%20стол/стаитстика/Экономика%20агропромышленного%20комплекса%20"%20животноводство. mht

15. Статистические данные Кировстата: Агроинвестор [Электронный ресурс] - Режим доступа: agro-investor.ru › news/8265/

Размещено на Allbest.ru