Курсовая работа по теме: "Статистические методы анализа урожайности в ЗАО Шевченко."

0

Курсовая работа по теме:

"Статистические методы анализа урожайности в ЗАО Шевченко." 

Содержание

 

Введение
  1. Понятие урожайности и статистические методы анализа урожайности
  2. Природно-экономическая характеристика ЗАО «Шевченко»
  3. Статистический анализ динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко»
    • Анализ показателей динамики урожайности
    • Выявление основной тенденции и прогнозирование на основе уравнения тренда
    • Индексный анализ урожайности и валовых сборов
    • Корреляционно-регрессионный анализ урожайности зерновых
  1. Пути повышения урожайности зерновых культур в ЗАО «Шевченко»
Выводы и предложения

Список использованной литературы

 

ВВЕДЕНИЕ

Сельское хозяйство является важной отраслью национальной экономики. Агропромышленная политика сегодня направлена на то, чтобы сделать ее высокоэффективной и существенно повысить надежность обеспечения страны продукцией сельского хозяйства, 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. От правильного планирования и прогнозирования уровня урожайности сельскохозяйственных культур во многом зависит качество планово экономического уровня этих экономических  категорий, как себестоимость, производительность труда, рентабельность и другие экономические показатели. Таким образом, урожайность культур в каждом хозяйстве играет одну из первых ролей, и производитель сельскохозяйственной продукции должен стремиться к постоянному повышению урожайности всех культур. В моем случае будет рассматриваться урожайность зерновых культур, которая играет важную роль.

В решении задач, поставленных перед растениеводством, большая роль принадлежит статистике. Статистика, прежде всего, должна  правдиво, глубоко и всесторонне показать состояние и развитие отрасли. Статистика не может ограничиваться пассивной констатацией имеющихся 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. Важнейшей задачей является проведение всестороннего экономико-статистического анализа урожайности с целью поиска резервов и путей 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 урожайности имеет большое значение, так как эти данные дают возможность судить о ресурсах сельскохозяйственной продукции в нашей стране, экспорта и импорта зерна, овощей, фруктов. Эти данные также необходимы:

  1. Для планирования производства продукции растениеводства;
  2. Для организации закупок сельскохозяйственной продукции;
  3. Для распределения и перераспределения продовольствия в стране;
  4. Для организации перевозок сельскохозяйственной продукции, строительства складского хозяйства.

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 результативные показатели растениеводства 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 – максимальное количество продукции, которую можно получить с единицы площади при полной реализации продуктивных возможностей культуры или сорта в условиях оптимальных погодных условий. Потенциальная урожайность в какой-то мере 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)

В планировании, учете и экономическом анализе используются и другие показатели урожайности. Например, плановая, ожидаемая, урожайность на корню.

1.3 Статистические методы выявления динамики урожайности зерновых культур.

Явления общественной жизни, изучаемые социально – экономической
статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. По этому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – в динамике. Эту задачу статистика решает 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, то полученные при этом показатели называются цепными. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

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 базисными и цепными абсолютными приростами состоит в том, что сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту последнего периода динамики: .

Более полную характеристику прироста можно получить в том случае, когда абсолютные величины дополняются относительными. Относительными
показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста,
характеризующие интенсивность процесса роста.

Темп роста характеризует отношение двух уровней 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 прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах, показывает на сколько процентов изменится сравниваемый уровень с уровнем применяемым за базу сравнения.

Базисный темп прироста вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста на уровень, принятый за базу сравнения: .(1.5)

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 полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. 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 типичную величину 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 прироста не может быть определен непосредственно на основании последовательных темпов прироста или показателей среднего абсолютного прироста. Для его вычисления необходимо вначале найти средний темп роста, а затем  уменьшить его на единицу, или 100%.

                                    .                            (1.9)

 

В анализе урожайности сельскохозяйственных культур важное значение имеет выявление тенденции динамики урожайности.

Выяснение основной тенденции развития называется также выравниванием временного ряда, а методы выявления тренда – методами выравнивания. Выравнивание позволяет характеризовать особенность изменения во времени данного динамического ряда в наиболее общем виде как функцию времени, предполагая, что таким способом можно выразить влияние всех основных факторов.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено методом 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. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. 

                                                                         (1.15)

где – фактическое значение i-го уровня;

      – число уровней, входящих в интервал сглаживания;

 – текущий уровень ряда динамики;

 – при нечетном m равно: .

 Для того чтобы получить количественную модель, выражающую общую тенденцию изменений уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной прямой или кривой, выбранной в предположении, что она отражает общую тенденцию изменения во времени изучаемого общественного явления.

Задача определения параметров тренда по эмпирическому ряду уровней решается с помощью метода 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. При этом система нормальных уравнений заметно упрощается, уменьшается объем вычислительных работ. 

При аналитическом выравнивании ряда динамики закономерно изменяющийся уровень рассчитывается как функция времени ỹt = 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 — метод определения количественных характеристик для совокупностей и явлений, не подвергшихся наблюдению, путем распространения на них результатов, полученных из наблюдения над аналогичными совокупностями или связанными между собой явлениями.

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 отсчета единиц времени. Прогноз по модели заключается в подстановке в уравнение тренда номеров периодов, которые прогнозируются. Такой прогноз называется точечным, он  указывает наиболее вероятное из всех возможных значений прогнозируемого показателя.

При расчете точечного прогноза не учитывается колеблемость признака. Если бы колеблемость отсутствовала вовсе, то точечный прогноз  был бы единственно возможным значением признака.

Неопределенность прогноза уровня отдельного периода складывается из двух элементов. Ошибки линии тренда для прогнозируемого периода и колебаний уровня около тренда.

Рекомендуется использовать точечный прогноз силы колебаний если его тренд надежно установлен. 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)

 

Для характеристики изменения валового сбора урожайности используется индексный метод. Индекс – это показатель сравнения двух состояний 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» Ташлинского района расположен в юго-западной части Оренбургской области. Землепользование представляет собой единый массив общей площадью 11760 га, Административный и хозяйственный центр предприятия – 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 глинистые и тяжелосуглинистые 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 всех видов сельскохозяйственных угодий позволяет развивать как растениеводство, 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%. Необходимо отметить, что прибыль имеет динамику к увеличению, за период 2002-2004г. увеличилась на 315,7%. Это связано с урожаем в данный период, что в очередной раз подтверждает о зависимости производства зерна от природно-климатических условий и целесообразности проведения статистического анализа устойчивости и колеблемости урожайности зерновых культур. 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.

Структура, %

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%.

Изменение структуры и состава выручки на прямую зависит 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 данным таблицы можно судить о наличии неустойчивой тенденции снижения урожайности зерновых культур.

Чтобы сделать определенные выводы о том происходит ли уменьшение или увеличение урожайности с каждым годом, и в каких объемах необходимо рассчитать динамические средние величины. 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 урожайности. 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 показателей динамики не дает достаточных оснований для выбора той или иной динамической модели.

Для выявления общей модели урожайности воспользуемся методом скользящей средней. При этом число уровней, входящих в интервал сглаживания, будем считать равным трем.

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

y1

y2

y3

y4

y5

y6

y7

y8

y9

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 R2.

Рисунок 4 – Линейная линия тренда

Рисунок 5 – Параболическая линия тренда

Видно, что параболический тренд хорошо подходит для отражения тенденции динамики урожайности зерновых культур 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

yi

ti

ti2

ti3

ti4

yi ti

yi ti2

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.

Выяснив, что уравнение параболы лучше описывает динамику урожайности зерновых культур, проведем прогнозирование на три года, последующих после 2004г., 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 данный прогноз не учитывает влияние различных природных и климатических факторов.

 

3.3 Индексный анализ урожайности и валовых сборов.

 Проанализируем изменения валового сбора урожайности с помощью индексного метода. При этом будим использовать данные таблицы 13.

Культуры

Посевная площадь, га

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, ц

Базисный период,

 n0

2001

Отчетный период,

n1

2004

Базисный период, y0

2001

Отчетный период,

 y1

2004

Базисный период, y0n0

2001

Отчетный период, y1n1

2004

Условный период,

y0n1

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 заключении необходимо сказать, что данное 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

  1. Абдрашитов Р.Х. Некоторые проблемы анализа и управления процессом формирования урожайности. – 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 факторов уровня и устойчивости урожайности сельскохозяйственных культур. – 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.

Скачать:  У вас нет доступа к скачиванию файлов с нашего сервера. КАК ТУТ СКАЧИВАТЬ

Категория: Курсовые / Курсовые по статистике

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.