Главная Коллекция "Otherreferats" Экономика и экономическая теория Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна на примере ООО "Ритм" Аннинского района и других хозяйств Аннинского и Павловского районов Воронежской области

Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна на примере ООО "Ритм" Аннинского района и других хозяйств Аннинского и Павловского районов Воронежской области

Статистические методы исследования рынка зерна: каналы реализации, динамика денежной выручки. Анализ ресурсно-сырьевой базы производства зерна в хозяйствах Аннинского и Павловского районов Воронежской области. Производственная деятельность ООО "Ритм".

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 06.12.2014
Размер файла 375,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, можно ограничиться индексным анализом. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны результативным признаком.

По мере развития экономики роль и значение корреляционно-регрессионных методов в экономическом анализе повышается, рассматриваются масштабы их применение, совершенствуется методика. Использование разработанных к настоящему времени статистических методов анализа позволяет изучить, измерить и дать количественное выражение взаимосвязей между явлениями общественной жизни, установленными на основе качественного анализа. Поэтому так важно применение корреляционно-регрессионных методов на практике

5.2 Построение экономико-математической модели уровня рентабельности зерна

На основе исходной информации (см. прил. 8.) и программы Statgraf с использованием способ наименьших квадратов построена экономико-математическая модель уровня рентабельности зерна.

Таблица 12 Экономико-математическая модель уровня рентабельности зерна по хозяйствам Аннинского и Павловского районов Воронежской области.

наименование переменной

условное обозначение

коэффициент регрессии

стандартная ошибка

t-статистика

уровень значимости

CONSTANT

-128,18679

253, 201084

-0,5063

0,6218

урожайность зерна, ц/га

х1

19,425273

10,619137

1,8293

0,0923

трудоемкость 1ц. зерна, чел-час

х2

86, 192155

84,332883

1,0220

0,4269

себестоимость 1ц. зерна, руб.

х3

-0,027518

1,55359

-0,0177

0,9862

уровень интенсивности, руб.

х4

-0,067209

0,058594

-1,1470

0,2737

уровень спец-ции, %

х5

3,858502

2,124763

1,8160

0,0944

уд. вес затрат на зерно в затратах раст-ва,%

х6

-2,58761

1,239471

-2,0877

0,0588

уровень концентрации (пос. площадь), га

х7

0,00832

0,024761

0,3360

0,7427

трудообесп-ть (число раб. на 100га пашни), чел

х8

0,84144

1,538439

0,5469

0,5944

Коэффициент детерминации данной модели равен 0,6053 или 60,53%. Следовательно, на долю неучтенных факторов приходится 39,47%.

На наш взгляд, мы можем улучшить данную модель уровня рентабельности, т.к. некоторые факторы имеют уровень значимости более 0,05, а также некоторая взаимосвязь факторов с уровнем рентабельности не имеет логико-экономического объяснения. Поэтому из модели мы можем исключить такие факторы: трудоемкость 1ц. зерна, себестоимость 1ц. зерна, уровень спец-ции, уровень концентрации (пос. площадь) и трудообесп-ть (число раб. на 100 га пашни). Результаты представим в таблице.

Таблица 13. Улучшенная экономико-математическая модель уровня рентабельности

наименование переменной

условное обозначение

коэффициент регрессии

стандартная ошибка

t-статистика

уровень значимости

CONSTANT

-31,157337

62,975861

-0,4948

0,6271

урожайность зерна, ц/га

х1

17,097784

3,661178

46700,0000

0,0002

уровень интенсивности, руб.

х4

-0,053596

0,012464

-4,2999

0,0005

уд. вес затрат на зерно в затратах раст-ва,%

х6

-2,274908

0,924493

-2,4607

0,0249

Данная модель улучшилась, т.к. увеличился коэффициент детерминации. Он составляет 0,6070 или 60,7%. На долю неучтенных факторов приходится 39.3%. Коэффициент корреляции равен , что свидетельствует, согласно шкале Чедека, о существенной связи между уровнем рентабельности и заложенными в модель факторами.

Математически уравнение регрессии имеет следующий вид:

Коэффициент регрессии а1 свидетельствует о том, что при увеличении урожайности зерна на 1ц/га уровень рентабельности будет увеличиваться на 17,04%, а коэффициент а2 свидетельствует о том, что при увеличении уровня интенсивности на 1 руб. уровень рентабельности будет уменьшаться на 0,05%, коэффициент а3 свидетельствует о том, что при увеличении удельного веса затрат на зерно в затратах растениеводства на 1% уровень рентабельности будет уменьшаться на 2,27 %.Для того, чтобы узнать, значима ли модель, необходимо провести множественный дисперсионный анализ.

Таблица 14 Множественный дисперсионный анализ уровня рентабельности.

Источник вариации

сумма квадратов отклонений

число степеней свободы

дисперсия на 1 степень свободы

F-расчетная (фактическая)

уровень значимости

модель

99124,4

3

33041,5

11,2959

0,0003

ошибка

49726,5

17

2925,09

Модель в целом значима, т.к. множественный критерий Фишера =11,2959, что выше критического (табличного) значения 3, 20.

Далее рассматривается анализ вариации по факторам.

Таблица 15 Дисперсионный анализ по факторам.

Факторы

сумма квадратов отклонений

число степеней свободы

дисперсия на 1 степень свободы

F-расчетная (фактическая)

уровень значимости

урожайность зерна, ц/га

5197,8574

1

5197,857

1,78

0, 2001

уровень интенсивности, руб.

76214,932

1

76214,932

26,06

0,0001

уд. вес затрат на зерно в затратах раст-ва,%

17711,6395

1

17711,639

6,06

0,0249

Model

99124,4289

3

Из данной таблицы видно, что такие факторы, как уровень интенсивности и уд. вес затрат на зерно в затратах растениеводства существенно влияют на уровень рентабельности, а такой фактор, который больше 0,05 (урожайность зерна) оказывает несущественное влияние на рентабельность. Но мы не можем их исключить из модели, т.к. в целом модель ухудшится.

На основании полученной модели необходимо рассчитать резервы увеличения уровня рентабельности и денежной выручки за реализацию зерна.

5.3 Расчет резервов повышения уровня рентабельности зерна и увеличения прибыли от его реализации

На основе полученной корреляционно-регрессионной модели рассчитаем резервы для увеличения производства зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Воронежской области, т.е. оценим пути улучшения их деятельности.

Таблица 16 Резервы повышения уровня рентабельности зерна и увеличение прибыли от его реализации в хозяйствах Аннинского и Павловского районов Воронежской области.

Факторы

Условные обозначения

Средний уровень факторов

Отклонения среднего уровня факторов отстающих хозяйств

коэффициент регрессии

Резервы увеличения уровня рентабельности

по району

по перед. хоз-вам

по отстающ. хоз-вам

от среднего уровня по району

от уровня перед. хоз.

до среднего уровня по району

до уровня передовых хозяйств

%

%

%

%

Урожайность зерновых культур, ц/га.

х1

23,3

30,51

19,74

3,56

10,77

17,05

60,70

69,69

183,63

210,82

Уровень интенсификации (производственные. затраты на 1 га посева), руб.

х4

3603

5234

2833

770

2401

-0,05

-38,50

-44, 20

-120,05

-137,83

Уд. вес затрат на зерно в общих затратах на растен-во,%

х6

35,1

47,9

25,52

9,58

22,38

-2,27

-21,75

-24,97

-50,80

-58,33

ИТОГО

-

-

-

-

-

-

-

0,45

0,52

12,78

14,67

Анализируя данные таблицы 16, следует сказать, что перед отстающими хозяйствам Аннинского и Павловского районов Воронежской области стоят две задачи:

1. задача минимум: довести величину каждого фактора, заложенного в модель и его качественное состояние до среднерайонного уровня, что позволит повысить уровень рентабельности зерна на 0,45%.

2. задача максимум: довести величину и качественное состояние каждого фактора до уровня передовых хозяйств. Это позволит повысить уровень рентабельности зерна в Аннинском и Павловском районах на 12,78%.

Для достижения поставленных задач необходимо в каждом отстающем хозяйстве выявить внутренние резервы и привести их в действие.

Повышение уровня рентабельности окажет положительное влияние и увеличит прибыль за зерно в районах, что подтверждается данными таблицы 17.

Таблица 17 Резервы увеличения прибыли от реализации зерна по хозяйствам Аннинского и Павловского районов Воронежской области.

Наименование хозяйства

уровень рентабельности

Резерв увеличения уровня рентабельности

(-Уф)

Прибыль за отч. год, тыс. руб.

Резерв увеличения прибыли за реализацию зерна, тыс. руб.

фактич.

(Уф)

Расчет

. ()

ОАО "Нащекино"

1,5

46,83

45,33

56

2538,60

СХА им ЛЕНИНА

34,3

85,93

51,63

1474

76096,58

СХА "Левашовка"

30,9

104,64

73,74

326

24037,94

СХА "Моховое"

7,3

56,40

49,10

220

10801,12

СХА им. Кирова

89,1

142,35

53,25

1312

69857,44

ООО"Рубашевское"

109,5

114,54

5,04

1959

9875,32

СХА "Дружба"

134,6

151,87

17,27

8280

143003,88

сха. Им. Дзержинского

16,8

39,41

22,61

499

11280,04

СХА "Лосево"

31,2

73,67

42,47

544

23104,44

СХА "Александровская"

55,6

96,48

40,88

1596

65245,28

ЗАО "Герино "

109,3

148,81

39,51

3206

126678,68

ИТОГО

562519,32

Таким образом, если хозяйства, указанные в таблице 17, доведут фактический уровень рентабельности до теоретического, то прибыль за реализованное зерно в Аннинском и Павловском районах Воронежской области увеличится 562519,32 тыс. руб.

Заключение

В ходе выполнения данного курсового проекта был проведен статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур в ООО "Ритм" и других хозяйствах Аннинского и Павловского районов Воронежской области.

Воспользовавшись методикой анализа рядов динамики, мы увидели, что средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно, в течение изучаемого периода денежная выручка за зерно в ЗАС "Николаевка" увеличивалась на 310,6 тыс. руб. или на 10,13%.

В результате расчетов, мы получили выровненный ряд цены 1 ц реализованного зерна, который говорит о ее систематическом повышении каждый год на 16,69 руб.

Рассматривая выровненные значения цены 1 ц реализованного зерна по уравнениям прямой, параболы, экспоненты и S-кривой, мы увидели, что именно по уравнению экспоненты мы в большей степени приближаемся к фактическому значению цены 1 ц, но, хозяйству следует ориентироваться при составлении бизнес-плана на прогнозные значения, полученные с помощью уравнения S-кривой.

В результате проведения индексного анализа прибыли и уровня рентабельности зерна в 21 хозяйстве Воронежской области, удалось установить следующее: два фактора (количество реализованного зерна (q); себестоимость реализованного зерна (z)) оказали отрицательное влияние на величину прибыли, и лишь повышение цены реализации зерна на 40,9 руб. /ц в 2004г. по сравнению с 2003 оказало положительное влияние. Увеличение цены реализации 1ц зерна в 2004г. (270,12руб.) по сравнению с 2003г. (229,22руб.) оказало положительное влияние на уровень рентабельности, который увеличился на 143,72%.

Т.о., индексный анализ показал, что основными направлениями улучшения финансового состояния каждого предприятия являются:

Ш улучшение структуры реализуемого зерна;

Ш снижение себестоимости 1ц реализуемого зерна;

Ш повышение цены реализации 1ц продукции за счет улучшения ее качества.

В ходе исследования была проведена аналитическая группировка по урожайности зерна. Проследили закономерность увеличения уровня рентабельности при увеличении урожайности. При наименьшей урожайности в 1 группе (17,2ц/га) мы имеем самый низкий уровень рентабельности 73,9%, а при самой высокой урожайности (30,7ц/га) - соответственно самый высокий 100,9%.

В результат проведения дисперсионного анализа, мы обнаружили, что фактическое значение критерия Фишера ниже теоретического, то можно сделать вывод, что по данным выборки урожайность оказывает незначительное влияние на уровень рентабельности зерновых и зернобобовых культур по 21 хозяйству Воронежской области. Тем не менее, на наш взгляд, этот фактор необходимо включить в многофакторную корреляционно-регрессионную модель. Поэтому был проведён однофакторный дисперсионный анализ по урожайности зерновых, в ходе которого выяснили следующее: такие факторы, как уровень интенсивности и уд. вес затрат на зерно в затратах растениеводства существенно влияют на уровень рентабельности, а такой фактор, который больше 0,05 (урожайность зерна) оказывает несущественное влияние на рентабельность. Но мы не можем их исключить из модели, т.к. в целом модель ухудшится.

В последующем, с помощью корреляционно-регрессионного анализа, мы построили экономико математической модель, показывающую зависимость между уровнем рентабельности зерновых и следующими факторами: урожайностью зерновых культур, уровень интенсификации (производственные затраты на 1 га посева), уд. вес затрат на зерно в общих затратах на растениеводство.

Эта же модель была использована для расчета резервов повышения уровня рентабельности в отстающих хозяйствах Воронежской области. Из этого следует, что в сложившихся сегодня условиях хозяйствования, сельскохозяйственным предприятиям необходимо направить свою деятельность на изыскания резервов роста уровня рентабельности и соответственно прибыли от реализации зерна. По результатам проектных расчетов (корреляционно-регрессионного анализа), данные мероприятия должны быт направлены, прежде всего, на:

увеличение урожайности зерновых и зернобобовых культур;

увеличение уровня интенсивности;

увеличение удельного веса затрат на зерно в общих затратах на растениеводство.

Рассмотренные меры раскрывают лишь общие направления повышения уровня рентабельности и прибыли от реализации зерновых культур. На каждом предприятии должны быть разработаны конкретные мероприятия по повышению эффективности своего производства.

Список использованной литературы

1. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства. С основами общей теории статистики. Курс лекций. - М.: Ассоциация авторов и издателей "ТАНДЕМ". Издательство "ЭКМОС". - 2001г. - 352с.

2. Боярский А.Я. Теоретические исследования по статистике/ А.Я. Боярский - М.: Статистика, 1974

3. Гришин А.Ф. Статистика: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003.240с

4. Громыко Г.Л. Общая теория статистика/Г.Л. Громыко - М.: Инфра - М., 1999

5. Гусапов В.М. Теория статистики/ В.М. ГусаповМ.: Аудит, 1998

6. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики/ М.Р. Ефимова - М.: Финансы и статистика, 2000

7. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики/ М.Р. Ефимова - М.: Финансы и статистика, 1991

8. Зинченко А.П. Практикум по общей теории статистики/ А.П. Зинченко - М.: Финансы и статистика, 1998

9. Зинченко А.П. Практикум по общей теории статистики/ А.П. Зинченко - М.: Финансы и статистика, 1984

10. Ионян В.Г. Статистика/В.Г. Ионян-М.: Инфра-М, 1996

11. Малый И.Г. Теория статистики/И.Г. Малый - М.: Финансы и статистика, 1984

12. Минашкин В.Г. Практикум по теории статистики/В.Г. Минашкин - М.: Финансы и статистика, 1998

13. Общая теория статистики/ И. И, Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред.М. М, Юзбашева - Финансы и статистика, 2004

14. Общая теория статистики/А.Я. Боярский, М.Г. Грудова; под ред.А.Я. Боярского - М.: Издательство МГУ, 1985

15. Россия в цифрах. 2004: крат. стат. сб. / Федеральная служба государственной статистики. - М., 2004

16. Россия в цифрах. 2005: крат. стат. сб. / Федеральная служба государственной статистики. - М., 2005

17. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики/ Н.Н. Ряузов - М.: Финансы и статистика, 1984

18. Садовникова Н.А. Практикум по теории статистики/ Н.А. Садовникова - М.: Финансы и статистика, 1999

19. Статистика сельского хозяйства: Учебник /О.П. Замосковный, Л.И. Ващуков, Л.И. Литвинова и др.; Под ред. О.П. Замосковного и Б.И. Плешкова. - М.: Финансы и статистика, 1990

20. Теория статистики/Шмойлова Р.А., Бесфалгильная Е.Б. и др.; под ред.Р.А. Шмойловой - М.: Финансы и статистика, 1998

21. Шмойлова Р.А. теория статистики/ Р.А. Шмойлова М.: Финансы и статистика, 1996

22. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики / Р.А. Шмойлова - М.: Финансы и статистика, 1999

23. Харченко Л.П. Статистика / Л.П. Харченко - М.: Информа-М, 1998

24. www.agroperspectiva.com

25. www.zol.ru

Приложения

Приложение 1

Приложение 2

Row

god

cen

I moothes

I

q moothes

q

e moothes

e

c moothes

c

1

1996

47,61

36,1497

186,325

45,9498

205,575

44,1381

219,056

35,1507

120,669

2

1997

54,51

52,8359

203,011

55,2859

233,811

52,7374

261,734

69,747

122,182

3

1998

34,93

69,5221

219,697

66,722

264,148

63,012

312,727

87,644

123,457

4

1999

111

86, 2082

80,2582

75,2884

98,2474

5

2000

131

102,894

95,8943

89,9566

105,216

6

2001

103

119,581

113,6305

107,483

110,134

7

2002

94

136,267

133,4667

128,423

113,786

8

2003

155

152,953

155,4029

153,443

116,605

9

2004

195

169,639

179,4392

183,338

118,846

Приложение 3

Data: cen

Forecast Sumnary

M. E.

M. S. E.

M. A. E.

M. A. P. E.

M. P. E.

19,4636+16,6862*Т

0,00000

604,896

20,7643

27,2613

-8,31523

38,7138+6,18606*Т+1,05001*Т2

0,00000

567,166

18,4596

23,4408

-8,78296

EXP (3,60932*0,178001T)

3,13675

567,459

18,0229

22,4889

-4,48166

EXP (4,9301-1,37046/T)

7,85260

1301,06

28,9351

36,4451

-9,51962

Приложение 4

Количество реализованного зерна, полная себестоимость реализованного зерна, Себестоимость 1ц зерна, цена 1ц зерна и денежная выручка за зерно по хозяйствам Аннинского и Павловского районов за 2003-2004гг.

Наименование хозяйства

Количество реализованного зерна, ц

Полная себестоимость реализованного зерна, тыс. руб.

Денежная выручка, тыс. руб.

Себестоимость 1ц зерна, руб.

Цена 1ц зерна, руб.

2003

2004

2003

2004

2003

2004

2003

2004

2003

2004

факт.

усл.

факт.

усл.

усл. обозначение

q0

q1

z0q0

z1q1

z0q1

p0q0

p1q1

p0q1

z0

z1

p0

p1

ЗАО "Николаевка"

16371

23435

387010,44

1201981,15

554003,4

3189070,8

5203976,1

4565138

23,64

51,29

194,8

222,06

ОАО "Нащекино"

30203

24127

3144132,3

3659100,82

2511620,7

4779020,69

3715075,46

3817615,21

104,1

151,66

158,23

153,98

ООО МТС "Студеное"

31931

35971

5194854,39

11683021,09

5852121,99

7804255,71

15697024,98

8791672,11

162,69

324,79

244,41

436,38

СХА им ЛЕНИНА

42347

28949

2218982,8

4294873,64

1516927,6

7173158,33

5768956,72

4903671,11

52,4

148,36

169,39

199,28

СХА "Левашовка"

4400

6658

292996

1055026,68

443356,22

774092

1381002,36

1171341,94

66,59

158,46

175,93

207,42

СХА "Моховое"

21658

14460

3053994,58

3011005,8

2039004,6

4293915,08

3230942,4

2866839,6

141,01

208,23

198,26

223,44

ОАО "Новонадеждинское"

28053

11973

4931997,93

2183037,09

2104973,13

6134068,98

6261759,27

2618016,18

175,81

182,33

218,66

522,99

СХА им. Кирова

22143

13366

2046013,2

1471997,58

1235018,4

3917982,42

2784004,14

2364980,04

92,4

110,13

176,94

208,29

ООО"Рубашевское"

31495

15836

3220993,65

1788992,92

1619547,72

4848025,35

3748064,48

2437635,48

102,27

112,97

153,93

236,68

СХА "Родина"

2923

8613

818995,37

1656968,94

2413276,47

2062001,12

2788975,53

6075954,72

280, 19

192,38

705,44

323,81

СХА "Красный Дон"

9290

9597

813989,8

1595981,1

840889,14

1690036,8

2150975,61

1745886,24

87,62

166,3

181,92

224,13

ОАО "Мир"

9453

10123

1183042,95

1914967,91

1266893,45

1657016,37

1922965,08

1774460,67

125,15

189,17

175,29

189,96

СХА "Дружба"

49865

39283

6164809,95

6152896,29

4856557,29

8341915,85

14432967,03

6571653,07

123,63

156,63

167,29

367,41

сха. Им. Дзержинского

27521

17382

3224085,15

2962066,62

2036301,3

5290086,62

3460930,02

3341168,04

117,15

170,41

192,22

199,11

СХА "Рассвет"

61511

32753

6494946,49

3931997,65

3458389,27

9804853,4

14330092,56

5220828,2

105,59

120,05

159,4

437,52

СХА "Лосево"

19159

10392

3981048,61

1745959,92

2159353,68

5007971,01

2289981,12

2716364,88

207,79

168,01

261,39

220,36

СХА "Заря"

18475

11114

3086064

1635980,8

1856482,56

4763963,5

2742046,08

2865856,04

167,04

147,2

257,86

246,72

СХА "Воронцовская"

26653

25119

2348129,3

2852011,26

2212983,9

5790897,31

6365908,17

5457605,13

88,1

113,54

217,27

253,43

СХА "Александровская"

29446

19767

4978140,76

2867994,03

3341809,02

6809976,42

4463981,61

4571514,09

169,06

145,09

231,27

225,83

ЗАО "Герино "

19157

19157

2931978,85

2931978,85

2931978,85

6138094,37

6138094,37

6138094,37

153,05

153,05

320,41

320,41

ПТ СХА им. Дзержинского и Компания

5351

5351

691991,32

691991,32

691991,32

1354980,22

1354980,22

1354980,22

129,32

129,32

253,22

253,22

Итого

?q0=

507405

?q1=

383426

?z0q0=

61208197,84

?z1q1=

61289831,46

?z0q1=

45943480,01

?p0q0=

101625382,4

?p1q1=

110232703,3

?p0q1=

81371275,3

?z0=

127,36

?z1=

157,11

?p0=

229,22

?p1=

270,12

Приложение 5

Группировка хозяйств Аннинского и Павловского районов по урожайности зерна

группы хозяйств

число хозяйств

производственные затраты на 1га посева зерновых культур, руб.

урожайность зерновых культур, ц/га

трудоемкость 1ц зерна, чел/час

себестоимость 1ц зерна,руб.

цена реализ.1ц зерна,руб.

кол-во реализ. зерна на 1 хоз-во, ц

уровень рентабельности,%

до 17,86

2

2923

17,2

0,21

170

235

17621

73,9

17,86-23,2

12

2937

20,3

0,25

145

289

14064

87,5

23,2-28,54

3

3663

27,9

0,1

131

357

22123

140

свыше 28,54

4

6325

33,4

0,2

186

392

24045

82,2

в среднем по р-ну

21

3634

23,5

0,21

155

323

17455

93,1

Приложение 6

Группировка хозяйств Аннинского и Павловского районов по урожайности зерна

группы хозяйств

число хозяйств

производственные затраты на 1га посева зерновых культур, руб.

урожайность зерновых культур, ц/га

трудоемкость 1ц зерна, чел/час

себестоимость 1ц зерна,руб.

цена реализ.1ц зерна,руб.

кол-во реализ. зерна на 1 хоз-во, ц

уровень рентабельности,%

до 17,86

2

2923

17,2

0,21

170

235

17621

73,9

17,86-23,2

12

2937

20,3

0,25

145

289

14064

87,5

свыше 23,2

7

5053

30,7

0,26

269

378

23221

100,9

в среднем по р-ну

21

10913

23,5

0,24

195

301

18302

87,4

Приложение 7

Расчет общей вариации

№ п/п

уровень рентабельности зерна,%

1

332,9

245,8

60431,7

2

1,5

-85,6

7322,5

3

34,4

-52,7

2774,3

4

34,3

-52,8

2784,8

5

30,9

-56,2

3155,2

6

7,3

-79,8

6363,5

7

186,6

99,5

9905,9

8

89,1

2,0

4,1

9

109,5

22,4

503,0

10

68,3

-18,8

352,4

11

34,8

-52,3

2732,3

12

0,4

-86,7

7511,9

13

134,6

47,5

2259,0

14

16,8

-70,3

4938,1

15

264,4

177,3

31445,4

16

31,2

-55,9

3121,6

17

67,6

-19,5

379,1

18

123,2

36,1

1305,3

19

55,6

-31,5

990,5

20

109,3

22,2

494,1

21

95,8

8,7

76,2

Итого

148850,9

Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа.

№ п/п

Наименование хозяйства

уровень рент-ти зерна,%, У

урожайность зерна, ц/га, Х1

трудоемкость 1ц. зерна, чел-час, Х2

себестоимость 1ц. зерна, руб., Х3

уровень интенсивности, руб., Х4

уровень спец-ции, %, Х5

уд. вес затрат на зерно в затратах раст-ва,%, Х6

уровень концентрации (пос. площадь), га, Х7

трудообесп-ть (число раб. на 100га пашни), чел, Х8

1

ЗАО "Николаевка"

332,9

20,2

0,13

55

1103

20,7

11,3

1482

1,9

2

ОАО "Нащекино"

1,5

21,9

0,17

154

3358

19,4

51,2

1877

5,5

3

ООО МТС "Студеное"

34,4

37,7

0,12

258

9742

45,9

44,8

1352

2,9

4

СХА им ЛЕНИНА

34,3

21,5

0,14

152

3265

12,9

33,2

1697

6,0

5

СХА "Левашовка"

30,9

20,6

0,42

148

3049

6,5

23,3

927

4,9

6

СХА "Моховое"

7,3

26,6

0,22

188

4993

15,9

43,8

677

11,8

7

ОАО "Новонадеждинское"

186,6

30,5

0,25

180

5489

11,0

14,1

779

10,1

8

СХА им. Кирова

89,1

18,9

0,13

100

1888

11,6

21,3

1601

6,0

9

ООО"Рубашевское"

109,5

17,9

0,14

104

1856

26,1

26,8

1614

3,8

10

СХА "Родина"

68,3

19,8

0,35

181

3587

12,2

28,6

1002

43,8

11

СХА "Красный Дон"

34,8

19,9

0,15

164

3264

25,9

58,3

996

4,6

12

ОАО "Мир"

0,4

15,8

0,37

193

3047

28,3

51,6

677

4,5

13

СХА "Дружба"

134,6

33,2

0,26

156

5194

18,7

46,7

2199

8,6

14

сха. Им. Дзержинского

16,8

20,2

0,47

185

3731

19,8

32,9

1169

3,7

15

СХА "Рассвет"

264,4

28,2

0,04

107

3019

23,9

34,5

2876

5,3

16

СХА "Лосево"

31,2

20,0

0,12

165

3308

8,4

26,3

1682

3,6

17

СХА "Заря"

67,6

19,8

0,92

193

3832

7,8

29,2

1541

6,2

18

СХА "Воронцовская"

123,2

17,7

0,16

163

2882

17,3

36,8

2064

4,9

19

СХА "Александровская"

55,6

22,2

0,03

144

3198

23,4

35,4

1447

4,5

20

Зао "Герино "

109,3

28,0

0, 20

162

4526

18,4

24,7

1100

7,6

21

ПТ СХА им. Дзержинского и Компания

95,8

29,4

0,13

148

4365

12,4

62,5

756

2,9

Приложение 9

Modell fittid results for: y

Indenendet variable

coefficient

std. error

t-value

sig. level

CONSTANT

-128,18679

253, 201084

-0,5063

0,6218

х1

19,425273

10,619137

1,8293

0,0923

х2

86, 192155

84,332883

1,022

0,4269

х3

-0,027518

1,55359

-0,0177

0,9862

х4

-0,067209

0,058594

-1,147

0,2737

х5

3,858502

2,124763

1,816

0,0944

х6

-2,58761

1,239471

-2,0877

0,0588

х7

0,00832

0,024761

0,336

0,7427

х8

0,84144

1,538439

0,5469

0,5944

R-SQ. (ADJ) = 0,6053

SE=54, 201168

MAE=34,953352

DurbWat=2,076

Previously: 0,000

0,000000

0,000000

0,000

21 observations fitted,forecast <s> computed for 0 missing vai. of dip. var.

Приложение 10

Modell fittid results for: y

Indenendet variable

coefficient

std. error

t-value

sig. level

CONSTANT

-31,157337

62,975861

-0,4948

0,6271

х1

17,097784

3,661178

46700

0,0002

х4

-0,053596

0,012464

-4,2999

0,0005

х6

-2,274908

0,924493

-2,4607

0,0249

R-SQ. (ADJ) = 0,6070

SE=54,084071

MAE=41,974110

DurbWat=2,032

49,823669

38,521151

1,991

21 observations fitted,forecast <s> computed for 0 missing vai. of dip. var.

Приложение 11

Analysis of Varianse for the Fulle regression

Sourse

Sum of Squares

DF

Mean Square

F-Ration

P-value

Model

99124,4

3

33041,5

11,2959

0,0003

Error

49726,5

17

2925,09

Tjtar <corr. >

148851

20

R-squared=0,665931

Stnd. Error of est. =54,0841

R-squared <Adj. for d/f. >=0,606978

Durbin-Watson Statistic=2,03167

Приложение 12

Further ANOVA for Variabls in the Order Fitted

Sourse

Sum of Squares

DF

Mean Square

F-Ration

P-value

х1

5197,8574

1

5197,857

1,78

0, 2001

х4

76214,932

1

76214,932

26,06

0,0001

х6

17711,6395

1

17711,639

6,06

0,0249

Model

99124,4289

3

Приложение 13

Regression results for y

Observation Number

Fitted Values

Residuals

Standardized Resrduals

1

229,395

103,505

1,91379

2

46,8322

-45,3322

-0,83818

3

-10,6227

45,0227

0,83246

4

85,9259

-51,6259

-0,95455

5

104,636

-73,7363

-1,36336

6

56,396

-49,096

-0,90777

7

164,058

22,5416

0,41679

8

142,345

-53,2453

-0,98449

9

114,541

-4,95059

-0,09154

10

50,0662

18,2338

0,33714

11

1,52286

33,2771

0,61529

12

-41,7058

42,1058

0,77852

13

151,871

-17,2713

-0,31934

14

39,4053

-22,6053

-0,41797

15

210,708

53,6916

0,99274

16

73,6714

-42,4704

-0,78529

17

35,5702

32,0298

0,59222

18

33,2921

89,9079

1,66237

19

96,4805

-40,8805

-0,75587

20

148,813

-39,5132

-0,73059

21

95,3876

0,41241

0,00763

0 residuals be yond 3 sigma

Размещено на Allbest.ru

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены