Курсовая работа статистические методы контроля качества

Курсовая работа

Сельское хозяйство является важной отраслью национальной экономики. Сегодняшняя агропромышленная политика направлена ​​на то, чтобы сделать ее высокоэффективной и значительно повысить надежность поставок сельхозпродукции в страну, а также улучшить ее качество. В условиях перехода экономики страны к рыночным отношениям предусматриваются меры по стабилизации потребительского рынка и совершенствованию системы управления экономикой предприятия, увеличению производства и реализации сельскохозяйственной продукции, снижению затрат на ее производство, все это будет способствовать росту доходов предприятия, укреплению его финансового состояния, улучшению условий труда и быта работников.

Урожайность — важнейший показатель, отражающий уровень интенсификации сельскохозяйственного производства. Качество планового экономического уровня этих экономических категорий, таких как стоимость, производительность труда, рентабельность и другие экономические показатели, во многом зависит от правильного планирования и прогнозирования уровня посевов. Следовательно, урожайность сельскохозяйственных культур в каждом хозяйстве играет одну из первых ролей, и производитель сельскохозяйственной продукции должен стремиться постоянно повышать урожайность всех культур. В моем случае будет учитываться урожай зерновых культур, который играет важную роль.

В решении задач, которые ставятся перед сельскохозяйственным производством, статистика играет важную роль. Прежде всего, статистика должна правдиво, полно и полно отражать состояние и развитие отрасли. Статистику нельзя ограничивать пассивным изложением доступных уровней.

При изучении урожайности перед статистикой стоят задачи, общие для исследования всех объектов: определение показателей объема (уровня) явления, его состава и качества, динамики, факторов формирования. Важнейшая задача — провести комплексный экономико-статистический анализ производительности с целью поиска резервов и способов ее повышения. Освоение методов получения и анализа показателей урожайности служит важной методологической основой для статистического анализа других результативных показателей сельского хозяйства – продуктивности животных, производительности труда, выработки машин, цен, эффективности производства и других.

Статистика по урожайности имеет большое значение, так как эти данные позволяют судить о ресурсах сельхозпродукции в нашей стране, экспорте и импорте зерна, овощей, фруктов. Эти данные также необходимы:

28 стр., 13604 слов

Организация государственной статистики в рф. Основные задачи ...

... городские управления государственной статистики, которые расположены в административных округах краев, областей, а также в административных округах крупных городов, таких как Москва, Санкт-Петербург, являются самым низким уровнем статистики. В ...

  1. Для планирования производства продукции растениеводства;
  2. Для организации закупок сельскохозяйственной продукции;
  3. Для распределения и перераспределения продовольствия в стране;
  4. Для организации перевозки сельхозпродукции, строительство склада.

Написание данной курсовой работы имеет своими целями:

  1. Применение статистических методов на практическом материале
  2. Анализ основных экономических показателей деятельности предприятия
  3. Анализ динамики и прогнозирования урожайности зерновых культур
  4. Проведение индексного анализа урожайности зерновых культур

1 Понятие урожайности и статистические методы анализа урожайности

1.1 Значение и задачи статистики урожая и урожайности

Урожай и урожайность — важнейшие производственные показатели сельскохозяйственного производства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень

урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в

которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество

организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно

определить уровни урожая и урожайности и их изменения по сравнению с

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.

1.2 Понятие об урожайности и ее показатели.

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.

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры,

а урожайность — продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее

возделывания.

Различают несколько видов (показателей) урожайности. Потенциальная урожайность — это максимальное количество продукции, которое может быть получено с единицы площади при полной реализации производственных возможностей культуры или сорта в оптимальных климатических условиях. Потенциальная урожайность в определенной степени характеризует биологическую и климатическую продуктивность агроценозов.

Хозяйственная урожайность, используемая для экономико-статистических расчетов, показывает фактический сбор в конкретных хозяйствах с единицы площади, при этом собранная и учтенная продукция определяется различными способами:

  • В первоначально оприходованном (чистом) весе на единицу посевной площади;
  • В экономических целях, в большей мере, отношением валового сбора к уборочной площади (т.е. дается объем продукции с единицы обработанной в период уборки территории)

Другие показатели эффективности также используются в планировании, бухгалтерском учете и экономическом анализе. Например, плановая, ожидаемая, урожайность на корню.

1.3 Статистические методы выявления динамики урожайности зерновых культур.

Явления общественной жизни, изучаемые социально – экономической

11 стр., 5279 слов

Реферат ряды динамики в статистике

... в рядах динамики Сравнивая уровни разных лет, видно, что в целом показатель растет . Однако нередки случаи, когда, например, доходность предыдущего года выше, чем доходность следующего года . Иногда рост ... из года в год сезонные колебания уровней . Из-за солнечно-земных отношений частота полярных сияний, интенсивность гроз, одинаковые изменения урожайности отдельных культур и ряд других процессов ...

статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. Поэтому одной из важнейших задач статистики является изучение изменений социальных явлений во времени — в динамике. Статистика решает эту проблему путем построения и анализа рядов динамики.

Ряд динамики – это ряд числовых значений статистического показателя,

расположенных в хронологической последовательности. Каждое числовое

значение показателя, характеризующее величину, размер явления,

называется уровнем ряда.

При анализе динамики используются различные показатели и методы анализа как элементарные, более простые, так и более сложные, требующие

соответственно применения более сложных разделов математики.

Простейшими показателями являются:

  • абсолютный прирост;
  • темп роста;
  • темп прироста;
  • абсолютное значение 1% прироста.

Расчет этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда

динамики. Если каждый уровень сравнивается с предыдущим, полученные индикаторы называются цепными индикаторами. Если все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, который служит базой для постоянного сравнения, полученные в этом случае показатели называются базовыми.

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или

уменьшился) уровень по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной

промежуток времени. Абсолютный прирост равен разности между

сравниваемыми уровнями и измеряется в тех же единицах, что и эти уровни:

, (1.1)

где — – абсолютный прирост;

  • уровень сравниваемого периода,
  • уровень базисного периода.

При сравнении с переменной базой абсолютный прирост будет равен:

, (1,2)

где — – уровень непосредственно предшествующего периода.

Абсолютный прирост с переменной базой иначе называют скоростью роста. [4,288]

Связь между абсолютными базовыми приращениями и таковыми в цепочке состоит в том, что сумма абсолютных базовых приращений цепочки равна абсолютному базовому приращению последнего динамического периода: .

Более полную характеристику роста можно получить, если дополнить абсолютные значения относительными. Относительными

показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста,

характеризующие интенсивность процесса роста.

Скорость роста характеризует взаимосвязь между двумя уровнями динамики и выражается в коэффициентах или процентах.

При сравнении с постоянной базой:

  • (1.3)

При сравнении с переменной базой:

  • (1.4)

Если темп роста больше 1 (или 100%), то это показывает на увеличение изучаемого уровня по сравнению с базисным или предыдущим.

Между цепными и базисными темами роста, выраженными в форме

коэффициентов, существует определенная взаимосвязь: произведение

последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста по последнему периоду времени.[5,454]

Темп роста характеризует абсолютный рост в относительном выражении, он показывает, на сколько процентов изменится уровень по сравнению с уровнем, использованным для сравнения.

Базовый темп роста рассчитывается путем деления сравниваемого абсолютного базового роста на уровень, взятый за основу для сравнения: .(1.5)

5 стр., 2408 слов

Уровни управления

... управления разделен по вертикали, уровни управления и по горизонтали на каждом уровне формируются звенья управления. Уровни управления определяют последовательность подчинения органов управления снизу вверх. Каждый уровень управления ... на развитие и совершенствование производства, повышение эффективности работы предприятия, рост объемов сбыта продукции и увеличение прибыли, повышение качества и ...

Цепной темп прироста – это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста к уровню непосредственно предшествующего периода:

  • (1.6)

Между показателями темпа роста и темпа прироста существует взаимосвязь:или .

Чтобы правильно оценить значение полученной скорости роста, ее считают относительно абсолютной скорости роста. Результат выражают показателем, который называется абсолютным значением одного процента прироста:

  • (1.7)

Графически динамика явлений наиболее часто изображается в виде

столбиковых и линейных диаграмм. Применяются и другие формы диаграмм –

фигурные, квадратные, секторные и т.п.

Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления за ряд периодов определяют различного рода средние показатели:

  • Средний уровень;
  • Средний абсолютный прирост;
  • Средний темп роста и прироста.

Средний уровень ряда характеризует типичное значение абсолютных уровней. В интервальном ряду:

, (1.8)

где — n – число уровней ряда;

уровень ряда динамики, сохранившийся без изменения в течение

промежутка времени

В моментном ряду с равностоящими датами:

, (1.9)

где — – число дат,

  • уровни ряда в последовательные моменты времени.

В моментном ряду с не равностоящими датами:

, (1.10)

где — уровень ряда динамики, сохранившийся без изменения в течении промежутка времени .

Средний абсолютный прирост – обобщающая характеристика индивидуальных абсолютных приростов, рассчитывается как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные промежутки времени:

  • (1.11)

Средний коэффициент роста вычисляется по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за определенные периоды:

, (1.12)

где — – коэффициенты роста по сравнению с уровнем

предшествующего периода;

  • число уровней ряда.

Средний коэффициент роста можно определить и по абсолютным уровням:

  • (1.13)

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах:

  • (1.14)

Средний темп роста не может быть определен непосредственно из последовательных темпов роста или абсолютных средних темпов роста. Чтобы рассчитать это, вы должны сначала найти среднюю скорость роста, а затем уменьшить ее на единицу или 100%.

  • (1.9)

При анализе урожайности сельскохозяйственных культур важно выявить тенденцию динамики урожайности.

Обнаружение основной тенденции развития также называется выравниванием временных рядов, а методы обнаружения тенденции называются методами выравнивания. Выравнивание позволяет охарактеризовать особенности изменения во времени данного временного ряда в самом общем виде как функцию времени, предполагая, что таким образом можно выразить влияние всех основных факторов.

Определить основной тренд можно с помощью метода скользящей средней. Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее – начиная с третьего и т.д. Следовательно, при вычислении среднего уровня они как бы «скользят» по ряду динамики от начала до конца, каждый раз понижая один уровень в начале и добавляя следующий.

(1.15)

где – фактическое значение i-го уровня;

  • число уровней, входящих в интервал сглаживания;
  • текущий уровень ряда динамики;
  • при нечетном m равно: .

Чтобы получить количественную модель, которая выражает общую тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание динамического ряда. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, рассчитанными на основе определенной линии или кривой, выбранной в предположении, что она отражает общую тенденцию изменений во времени изучаемого социального явления.

Задача определения параметров тренда по эмпирическому ряду уровней решается методом наименьших квадратов. Т.е. минимизация суммы квадратов отклонений уровней от тренда.

Для параболы любого порядка (включая прямую линию), а также для экспоненты целесообразно переносить начало отсчета величины в середину выровненного динамического ряда. В этом случае система нормальных уравнений значительно упрощается и сокращается объем вычислительной работы.

При аналитическом выравнивании ряда динамики закономерно изменяющийся уровень рассчитывается как функция времени ỹ t = ƒ(t), где ỹt – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t. При анализе мы будем использовать выравнивание по прямой и параболе.

Выравнивание по прямой:

  • (1.16)

Система уравнений:

Выравнивание по параболе имеет вид

(3.1)

где — уровень тренда для периода или момента с номером ;

свободный член уравнения, равный среднему уровню тренда для

периода с нулевым номером ;

  • параметр тренда;
  • квадратический параметр – константа тренда.

Система уравнений:

Экстраполяция — это метод количественной оценки ненаблюдаемых популяций и явлений путем расширения результатов, полученных при наблюдении схожих популяций или связанных с ними явлений.

Статистический прогноз урожайности по тенденции динамики включает в себя три этапа:

1 выявление тенденции динамики;

2 экстраполяция полученного уравнения тренда;

3 расчет доверительных границ урожайности с определенным уровнем вероятности.

Прогноз строится по наиболее адекватной функции. Для этого определяются следующие коэффициенты:

  • Среднее квадратическое отклонение Sy (t):

(1.23)

где – фактические уровни i-го года;

  • уровни тренда i-го уровня;
  • число лет в ряду динамики;
  • количество параметров в уравнении тренда.
  • Коэффициент колеблемости Vy (t):

(1.24)

  • Коэффициент устойчивости Ky :

(1.25)

Простая трендовая модель динамики — это уравнение тренда с указанием количества единиц времени. Прогноз модели состоит из подстановки номеров прогнозируемых периодов в уравнение тренда. Такой прогноз называется точечным, в нем указывается наиболее вероятное из всех возможных значений прогнозируемого показателя.

При расчете точечного прогноза не учитывается колеблемость признака. Если бы колебаний вообще не было, то точечный прогноз был бы единственно возможным значением характеристики.

Неопределенность прогноза уровня конкретного периода состоит из двух элементов. Ошибки линии тренда за период прогноза и колебания уровня вокруг тренда.

Рекомендуется использовать точечный прогноз силы колебаний, если достоверно установлена ​​его тенденция. Среднюю ошибку тренда рассчитывают по формуле:

(1.26)

На основе средней ошибки тренда вычислим доверительную ошибку по формуле:

(1.27)

Где t – определяется по таблицам t — распределения Стьюдента с вероятностью 0,05 или 0,01 и степенями свободы n-p.

Затем вычисляются доверительные границы прогноза:

(1.28)

Индексный метод используется для характеристики изменения валовой прибыли. Индекс — это показатель того, как сравниваются два состояния одного и того же явления. [5,528]

Валовой сбор и урожайность анализируются с помощью следующей индексной системы:

а) индекс валового сбора и абсолютный прирострассчитывают по формулам:

; , (1.29)

где — посевная площадь (га) в базисный период;

  • посевная площадь (га) в отчетный период;
  • урожайность (ц/га) в базисный период;
  • урожайность (ц/га) в отчетный период;

б) индекс валовых сборов можно представить как произведение индексов урожайности () и посевных площадей ():

; (1.30)

в) абсолютные приросты валовых сборов определяются за счет влияния:

урожайности:

; (1.31)

посевных площадей:

; (1.32)

г) общий индекс посевных площадей можно представить как произведение общих индексов размера и структуры посевных площадей:

  • (1.33)

Общий индекс размера посевной площади равен:

  • (1.34)

Абсолютный прирост валового сбора за счет размера посевной площади определяется так:

  • (1.35)

Влияние структуры на валовой сбор измеряется:

Индексом структуры:

; (1.36)

Абсолютным приростом:

  • (1.37)

При правильном расчете индексной модели должны выполняться равенства:

; .[7, 16]

2.Организационно-экономическая характеристика предприятия

ЗАО «Шевченко» из Ташлинской области расположено в юго-западной части Оренбургской области. Землепользование представляет собой единый массив общей площадью 11760 га, административно-хозяйственным центром предприятия является село Благодарное. До районного центра села Ташла 45 км, областного центра города Оренбург – 240км, до железнодорожной станции города Сорочинск 51 км. Хозяйство является организацией производящей, перерабатывающей и реализующей сельскохозяйственную продукцию

В состав предприятия входит 2 бригады (Благодарное и Майское), строительный цех, автопарк, ремонтные мастерские, мельница, цех по производству сыра, столовая. В состав бригады №1 входят: тракторно-полеводческая бригада №1; молочно-товарная ферма; ферма по откорму крупного рогатого скота; свиноферма. В состав бригады №2 входят: тракторно–полеводческая бригада №2; молочно – товарная ферма; ферма по откорму крупного рогатого скота.

Ознакомится с организационной структурой колхоза можно проанализировав рис. 2.1..

Рисунок 2.1 – Структура предприятия.

Природно-климатические условия ЗАО «Шевченко»: среднегодовое количество осадков составляет 363 мм (в период вегетации растений — 185 мм); среднегодовая температура воздуха колеблется в зависимости от времени года в пределах 4° С; сумма активных температур выше +10° составляет 2700° в год; господствуют восточные и юго-восточные ветры; число дней с суховеями в весенне-летне-осенний период-35-40; зима холодная, ветреная; высота снежного покрова достигает 30 см и более; лето жаркое, часто засушливое.

Преобладают южные черноземы; солонцы степные, овражно-балочные и аллювиальные почвы. По механическому составу преобладают тяжелые глинистые и глинистые почвы.

Таблица 2.1 — Динамика земельных угодий колхоза ЗАО «Шевченко»

Наименование угодий

2002г.

2003г.

2004г.

Общая земельная площадь, га

11760

11760

11760

В том числе: сельхозугодия

11687

11687

11687

Из них: пашня

7054

7054

7054

сенокосы

216

216

216

пастбища

4416

4416

4416

Прочие земли

74

74

74

Из таблицы 2.1 видно, что размеры земельной площади за период 2002 – 2004г. не изменились. Поэтому представим на рис. 2.1 структуру сельскохозяйственных угодий анализируемого предприятия в 2004г.

Рисунок 2.1 – Структура сельскохозяйственных угодий

Из рис. 2.1. видно, что в структуре сельскохозяйственных угодий 59%, или 7054 га занимает пашня, 38% (4416 га) пастбища, а на долю сенокосов приходится всего 2% (216 га), прочие земли 1%.

Наличие любого типа сельскохозяйственных угодий позволяет развивать как сельскохозяйственное производство, так и животноводство. Но все же основное производственное направление хозяйства – зерноводческое.

Для характеристики предприятия также необходимо рассмотреть основные экономические показатели деятельности предприятия (см. таблица 2.2).

Таблица 2.2 – Основные экономические показатели деятельности предприятия

Показатели

2002г.

2003г.

2004г.

2004 год в % к 2002г.

Валовая продукция, тыс. руб.

— в неизменных ценах

Среднесписочная численность работников, чел.

в том числе:

занятых в сельскохозяйственном производстве

Среднегодовая стоимость основных фондов

Энергообеспеченность (на 100 га сельскохозяйственных угодий), л. с.

Энерговооруженность, л.с.

Прибыль (+), убыток (-), тыс. руб.

Уровень рентабельности (+), убыточности (-), %

1689

269

216

32696

163

68

+2040

15

2041

288

251

42325

162

66

+5669

24

1784

262

210

43718

167

74

+8481

44

105,6

97,4

97,2

113,7

102,5

108,8

415,7

293,3

По данным таблицы 2.2 можно сделать вывод о том что в отчетном году по сравнению с базисным годом валовая продукция в номинальном выражении увеличилась на 5,6%. Следует отметить, что прибыль имеет тенденцию к увеличению за период 2002-2004 гг. увеличилась на 315,7%. Это связано с урожаем в этот период, что лишний раз подтверждает зависимость производства зерна от природно-климатических условий и целесообразность проведения статистического анализа стабильности и изменчивости урожайности зерна. Среднегодовая стоимость основных фондов увеличилась на 13,7%, было приобретено: два трактора МТЗ 1221; два комбайна «Енисей»; две прицепные жатки; шесть сеялок и прочий сельскохозяйственный инвентарь. Построены и введены в эксплуатацию четыре жилых дома (по программе «Сельский дом»), куплено три жилых дома.

Для стабильной деятельности предприятия наряду с основными экономическими показателями деятельности предприятия очень важно изучить состав и структуру денежной выручки от продаж продукции (таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Состав и структура денежной выручки от продаж продукции

Отрасли и виды продукции

Выручка от продаж,

Тыс. руб.

Изменение в структуре отчетного года к базисному (+, -)

2002г.

2003г.

2004г.

2002г.

2003г.

2004г.

Зерно

Подсолнечник

Итого по растениеводству

Молоко

Мясо

Итого по скотоводству

6580

136

6716

2912

477

3389

13715

867

14582

3344

341

3685

6810

476

7286

4630

464

5094

63

1,3

64,3

27,9

4,6

32,5

71,9

4,6

76,5

17,5

1,8

19,3

49,7

3,5

53,2

33,8

3,4

37,2

-13,3

+2,2

-11,1

+5,8

-1,2

+4,6

Прочая продукция, работа и услуги

335

806

1327

3,2

4,2

9,7

+6,5

Итого

10440

19073

13707

100,0

100,0

100,0

Из данной таблице 2.3 видно, что в 2004г. по сравнению с 2002г. выручка от продаж продукции растениеводства уменьшилась на 11,1%, в том числе за счет изменения продажи зерна выручка уменьшилась на 13,3%, а за счет изменения продажи подсолнечника она увеличилась на 2,2%.

Необходимо также заметить, что в отчетном году по сравнению с базисным годом выручка от продаж продукции скотоводства увеличилась на 4,6%, в том числе под влиянием изменения продажи молока выручка увеличилась на 5,8%, а под влиянием изменения продажи мяса она уменьшилась на 1,2%.

Также изменилась и выручка от продаж прочей продукции, работ и услуг. В отчетном году по сравнению с базисным она увеличилась на 6,5%.

Изменения в структуре и составе доходов напрямую зависят от динамики производства и реализации основных видов сельскохозяйственной продукции. Рассмотрим таблицу 2.4.

Таблица 2.4 – Динамика производства и реализации основных видов сельскохозяйственной продукции

Показатели

2002г.

2003г.

2004г.

Отчетный год в % к базисному

Произведено, ц:

Зерно

Подсолнечник

Молоко

Мясо

Реализовано, ц:

Зерно

Подсолнечник

Молоко

Мясо

82938

788

13285

1905

54234

369

8276

421

78581

2162

13788

2440

67790

1995

8636

219

64087

1322

14569

2183

23838

936

9830

273

77,3

167,8

109,7

114,6

43,9

253,7

118,8

64,8

По данным таблицы 2.4 можно сделать вывод, что в отчетном году по сравнению с базисным годом уменьшилось производство зерна на 22,7% , а производство подсолнечника, молока и мяса увеличилось на 67,8% , 9,7% и 14,6% соответственно.

Также произошло и изменение в реализации: в 2004г. по сравнению с 2002г. уменьшилась реализация зерна на 56,1%, в связи с тем, что увеличились остатки зерна на конец года. Реализация подсолнечника увеличилась на 153,7% и молока на 18,8%, а вот реализация мяса уменьшилась на 35,2%.

  1. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР

3.1 Анализ показателей динамики урожайности

Проведем анализ показателей динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко» за 1994-2004 гг. Для удобства и наглядности исходные и рассчитанные показатели изложены в табличной форме (таблица 6).

Таблица 6 – Динамика урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко» за 1994-2004 гг.

Го-ды

Урожайность, ц/га

Абсолютные приросты (снижения), ц/га в год

Темпы роста, %

Темпы прироста, %

Абсо-лютное значе-ние 1 % прирос-та, ц/га

базис-ные, с 1994 г.

цепные

базис-ные, с 1994 г.

цепные

базис-ные, с 1994 г.

цепные

1994

16.70

100.00

0.00

1995

0.60

-16.10

-16.10

3.59

3.59

-96.41

-96.41

0.167

1996

5.60

-11.10

5.00

33.53

933.33

-66.47

833.33

0.006

1997

22.00

5.30

16.40

131.74

392.86

31.74

292.86

0.056

1998

1.30

-15.40

-20.70

7.78

5.91

-92.22

-94.09

0.22

1999

10.10

-6.60

8.80

60.48

776.92

-39.52

676.92

0.013

2000

18.50

1.80

8.40

110.78

183.17

10.78

83.17

0.101

2001

17.30

0.60

-1.20

103.59

93.51

3.59

-6.49

0.185

2002

19.20

2.50

1.90

114.97

110.98

14.97

10.98

0.173

2003

17.50

0.80

-1.70

104.79

91.15

4.79

-8.85

0.192

2004

14.10

-2.60

-3.40

84.43

80.57

-15.57

-19.43

0.175

По таблице можно судить о наличии неустойчивой тенденции к снижению урожайности зерновых культур.

Чтобы сделать выводы о том, происходит ли снижение или увеличение доходности каждый год и в каких объемах необходимо рассчитать динамические средние. При расчетах будем использовать данные таблицы 3.1.

Рассчитаем среднюю урожайность по формуле 1.6:

ц/га

Рассчитаем средний абсолютный прирост по формуле 1.7:

ц/га

По формуле 1.8 рассчитаем средний темп роста:

(99%)

Средний темп прироста найдем по формуле 1.9:

По полученным результатам можно сделать вывод, что в среднем каждый год урожайность уменьшалась на 1%, что составило в абсолютном выражении 0,26 ц/га. А средняя урожайность за период с 1994 по 2004 год составляет 13 ц/га.

Для обшей наглядности построим график динамики урожайности используя данные таблицы 6

Рисунок 3 – Динамика урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко»

Графическое изображение позволяет наиболее наглядно представить динамику рендеринга. Из рисунка 3 видно, что наибольшее значение урожайность достигла в 1997 году (22 ц/га).

был собран максимально возможный урожай, что связано с благоприятными погодно-климатическими условиями. В 1995 году отмечен самый низкий уровень урожайности (0,6 ц/га), что связано с минимальным количеством выпавших осадков-засухой.

3.2 Выявление основной тенденции и прогнозирования на основе уравнения тренда.

Анализ рассчитанных выше динамических показателей не дает достаточных оснований для выбора той или иной динамической модели.

Чтобы определить общую картину доходности, мы будем использовать метод скользящей средней. В этом случае количество уровней, входящих в интервал сглаживания, будет считаться равным трем.

Результаты сглаживания, проведенное по формуле 1.10 представим в таблице 3.3.

y 1

y 2

y 3

y 4

y 5

y 6

y 7

y 8

y 9

7.6

9.4

9.6

11.1

10

15.3

18.3

18

16.9

Для большей наглядности построим график по полученным результатам.

Используя данные об урожайности зерновых культур за 1994-2004 гг. в ЗАО «Шевченко», определим тип тренда и сделаем прогноз на основе трендовой модели.

Построим линию тренда двух видов: линейную (рисунок 4) и параболическую (рисунок 5) и на основе полученных графиков выберем наиболее подходящий тип тренда с наибольшим значением R 2 .

Рисунок 4 – Линейная линия тренда

Рисунок 5 – Параболическая линия тренда

Видно, что параболический тренд подходит для отражения тренда динамики урожайности зерна в ЗАО «Шевченко».

Уравнение параболического тренда имеет вид:

(3.1)

где — уровень тренда для периода или момента с номером ;

свободный член уравнения, равный среднему уровню тренда для

периода с нулевым номером ;

  • параметр тренда;
  • квадратический параметр – константа тренда.

Система уравнений:

(3.2)

Таблица 11 – Расчетные данные для параболического тренда урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко»

Год

Урожайность, ц/га

Отклонение от центрального года

Расчетные величины

y i

t i

t i 2

t i 3

t i 4

y i ti

y i ti 2

1994

16.70

-5

25

-125

625

-83.5

417.5

1995

0.60

-4

16

-64

256

-2.4

9.6

1996

5.60

-3

9

-27

81

-16.8

50.4

1997

22.00

-2

4

-8

16

-44

88

1998

1.30

-1

1

-1

1

-1.3

1.3

1999

10.10

0

0

0

0

0

0

2000

18.50

1

1

1

1

18.5

18.5

2001

17.30

2

4

8

16

34.6

69.2

2002

19.20

3

9

27

81

57.6

172.8

2003

17.50

4

16

64

256

70

280

2004

14.10

5

25

125

625

70.5

352.5

Сумма

142.90

0

110

0

1958

103.2

1459.8

Уравнение тренда:

Интерпретация параметров тренда такова: урожайность зерновых культур в ЗАО «Шевченко» в 1994-2004 гг. возрастала ускоренно, со средним ускорением: 0,04 ц/га в год, средний за весь период прирост объема урожайности составил 0,9 ц/га в год, средний уровень урожайности на середину периода равен 12,6.

Обнаружив, что уравнение параболы лучше описывает динамику урожая зерна, сделаем прогноз на три года после 2004 года., т.е. на 2005 — 2007 гг.

Определим доверительные границы прогноза. Для этого рассчитаем среднюю ошибку тренда по формуле 1.21 и среднее квадратическое отклонение по формуле 1.23 используя значение таблицы 5.

Сумма

yi

9.1

9.64

10.26

10.96

11.74

12.6

13.54

14.56

15.66

16.84

18.1

143

(yi-yi)^2

57.76

81.72

21.72

121.88

108.99

6.25

24.6

7.51

12.53

0.44

16

459.4

На основе средней ошибки тренда вычислим доверительную ошибку по формуле 1.22. При вероятности F(t) = 0,95 t-критерий Стьюдента равен 2,21.

Результаты прогноза представим в виде таблицы 3.8.

Таблица 3.8 – Доверительные границы прогноза урожайности зерновых культур

Год

Точечный прогноз,

2005

2006

2007

19,4

20,9

22,4

22,9

24,4

25,9

15,9

17,4

18,9

Полученные результаты представим в виде графика (рис.3.5) чтобы лучше понять, что будет происходить в будущем с урожайностью зерновых культур, будет она увеличиваться или уменьшаться.

Рисунок 3.5 – Прогноз урожайности зерновых культур на 2005-2007г.

На полученном рис.3.5 хорошо видно увеличение урожайности в будущие периоды. Но этот прогноз не учитывает влияние различных природно-климатических факторов.

3.3 Индексный анализ урожайности и валовых сборов.

Мы анализируем изменения валовой прибыли с помощью индексного метода. При этом будим использовать данные таблицы 13.

Культуры

Посевная площадь, га

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, ц

Базисный период,

n 0

2001

Отчетный период,

n 1

2004

Базисный период, y 0

2001

Отчетный период,

y 1

2004

Базисный период, y 0 n0

2001

Отчетный период, y 1 n1

2004

Условный период,

y 0 n1

Пшеница озимая

15

220

29,3

5,5

439.5

1210

6446

Рожь озимая

200

199

29,6

3,7

5920

736.3

5890.4

Пшеница яровая

3274

3123

16,8

14.0

55003.2

43722

52466.4

Просо

207

40

15,3

19,5

3167.1

780

612

Ячмень

847

587

18,7

21,8

15838.9

12796.6

10976.9

Овес

220

189

19,0

13,1

4180

2475.9

3591

Гречиха

220

190

7,7

13,0

1694

2470

1463

Итого

4983

4548

X

X

86242.7

64190.8

81445.7

Таблица 13 – Анализ валового сбора зерновых культур

Рассмотрим, как изменился валовой сбор зерновых культур, и как повлияли на его изменения влияющие факторы:

  • а) индекс валового сбора ;
  • абсолютный прирост ц.

Валовой сбор уменьшился на 26 %, или на 22051,9 ц.

б) общий индекс валового сбора можно представить как произведение двух индексов: урожайности и посевной площади:

в) определим влияние урожайности отдельных культур:

Абсолютный прирост за счет влияния урожайности отдельных культур:

ц.

Валовой сбор за счет роста урожайности отдельных культур уменьшился на 21%, или на 17254,9 ц.

Определим влияние посевной площади:

Абсолютный прирост за счет изменения посевной площади равен:

ц.

Валовой сбор уменьшился за счет изменения посевной площади на 6 %, или на 4797 ц.

Проверка:

;

ц.

г) посевная площадь, в свою очередь, складывается из размера посевной площади отдельной культуры и соответственно имеет влияние удельный вес отдельных культур в общей площади посева. Поэтому общий индекс посевных площадейможно представить как произведение общих индексов размера и структуры посевных площадей:

Общий индекс размера посевной площади равен:

Абсолютный прирост валового сбора за счет размера посевной площади определяется так:

ц.

Валовой сбор зерновых культур за счет изменения размера посевной площади уменьшился на 9 %, или на 7528,7 ц.

Влияние структуры:

Абсолютный прирост ц.

Валовой сбор зерновых культур за счет изменения структуры посевных площадей увеличился на 0,03% или на 2731,7 ц.

При правильном расчете индексной модели должны выполняться равенства:

ц.

Выводы и предложения.

По результатам исследования, проведенного на примере ЗАО «Шевченко» Ташлинского района Оренбургской области, мы получили следующие выводы:

1. в 2004 году по сравнению с 2002 годом валовая продукция в номинальном выражении увеличилась на 5,6%, прибыль увеличилась на 315,7%;

2. среднесписочная численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве уменьшилась на 2,8%;

3. среднегодовая стоимость основных фондов в номинальном выражении увеличилась на 13,7%.

Проведя анализ динамики урожайности зерновых культур с помощью динамических средних величин, мы пришли к выводу, что в среднем каждый год урожайность уменьшалась на 1%, что составило в абсолютном выражении 0,26 ц/га, при чем средняя урожайность за период с 1994 по 2004 год составила 13 ц/га. Из исследовании урожайности мы поняли, что наиболее четко отражает данную динамику функция параболы, которая показала, что в среднем каждый год происходит увеличение урожайности на 0,9 ц/га. Данное увеличение будет происходить и в будущем.

В 2004 году по сравнению с 2002 годом валовой сбор зерновых культур уменьшился на 26% или на 22051,9 ц, в том числе за счет изменения урожайности отдельных культур он уменьшился на 21% или 17254,9 ц, а за счет изменения посевной площади он уменьшился на 6% или на 4797 ц.

Валовой сбор зерновых культур за счет изменения размера посевных площадей уменьшился на 9%, что составляет в абсолютном выражении 7528,7ц., а за счет изменения структуры посевных площадей она увеличился на 2731,7ц.

В заключение нужно сказать, что это предприятие сильно зависит от природно-климатических условий. С этим фактором мы бороться не можем, по этому возможным единственным выходом является применение различных минеральных удобрений, агротехнических мероприятий и т.д.

Список использованной литературы

[Электронный ресурс]//URL: https://management.econlib.ru/kursovaya/statisticheskie-metodyi-kontrolya-kachestva/

  1. Абдрашитов Р.Х. Некоторые проблемы анализа и управления процессом формирования урожая. – М., 1998.
  2. Авдуллаев М.А. Методология исследования и причины колебания урожайности/М.А.Абдуллаев//Вопросы статистики. – 2004. – №7. – с.89-94.
  3. Афанасьев В.Н. Многомерный статистический анализ уровня посевов и факторов устойчивости. – М.:ИНФРА-М, 1995.
  4. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272с.: ил.
  5. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 560с.: ил.
  6. Выголова И.Н.. Еремеева Н.С. Методические указания. – Оренбург, 2005. – 31 с.
  7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: ФиС, 2004. – 656 с.
  8. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Изд-во МСХА, 1998. – 430с.
  9. Калугина Г.Д. Анализ региональной дифференциации показателей эффективности производства и определяющих ее факторов//Вопросы статистики. – 1999. – №5. – с. 80-83.
  10. Кравцов С., Захаров Ю. Зерновое хозяйство России: проблемы и пути устойчивого развития//Агро-информ. – 2004. – №69. – с.10-13.
  11. Крюков А.Ф., Туракевич С.В. Ученые прогнозируют урожайность на основе математических моделей//Агробизнес – Россия. – 2004. – №6. – с.33-35.
  12. Лапо В.Ф. Оценка влияния факторов на урожайность сельскохозяйственных культур//Вопросы статистики, 2000. – №8. – с.48-52.
  13. Рынок зерна: анализ, цены, прогноз//Агро-информ. – 2004. – №68. – с.4-7.
  14. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Р.А.Шмойловой. – 3-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 560с. Ил. У вас нет доступа к скачиванию файлов с нашего сервера.