Метод цепных подстановок и методы статистики, применяемые в экономическом анализе

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Пермская государственная сельскохозяйственная академия имени академика Д.Н. Прянишникова"

Кафедра: финансов, кредита и экономического анализа

Контрольная работа

по дисциплине

«Теория экономического анализа»

Пермь, 2009

Содержание

2. Метод цепных подстановок в факторном анализе результативных показателей

44. Методы статистики, применяемые в экономическом анализе

Задача

Список использованных источников

метод статистика цепная подстановка анализ показатель

2. Метод цепных подстановок в факторном анализе результативных показателей

Метод цепных подстановок используется для исчисления влияния отдельных факторов на соответствующий совокупный показатель.

Данный способ анализа применяется во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Цепная подстановка широко применяется при анализе показателей отдельных предприятий и объединений. Этот метод состоит в последовательной замене плановой величины одного из алгебраических слагаемых, одного из сомножителей фактической его величиной, все остальные показатели при этом считаются неизменными. Следовательно, каждая подстановка связана с отдельными расчетами: чем больше показателей в расчетной формуле, тем больше и расчетов.

Степень влияния того или иного показателя выявляется последовательным вычитанием: из второго расчета вычитается первый, из третьего - второй и т.д. В первом расчете все величины плановые, в последнем - фактические. Отсюда правило - числа расчетов на единицу больше, чем число показателей расчетной формулы.

В общем виде имеем следующую систему расчетов по методу цепных подстановок:

Y₀=f(a₀ b₀ c₀ d₀ ….) - базисное значение обобщающего показателя, a, b, c, d - факторы

Y_a=f(a₁ b₀ c₀ d₀ ….) - промежуточное значение;

Y_b=f(a₁ b₁ c₀ d₀ ….) - промежуточное значение;

Y_c=f(a₁ b₁ c₁ d₀ ….) - промежуточное значение;

…………………………………………….

…………………………………………….

Y₁=f(a₁ b₁ c₁ d₁ ….) - фактическое значение.

Общее абсолютное отклонение обобщающего показателя определяется по формуле:

Общее отклонение обобщающего показателя раскладывается на факторы:

За счет изменения фактора а:

?Y_а=Y_а - Y₀=f(a₁ b₀ c₀ d₀ ….) - f(a₀ b₀ c₀ d₀ ….)

За счет изменения фактора b:

?Y_b=Y_b - Y_a=f(a₁ b₁ c₀ d₀ ….) - f(a₁ b₁ c₀ d₀ ….) и т.д.

Метод цепных подстановок, как и индексный, имеет недостатки, о которых следует знать при его применении. Во-первых, результаты расчетов зависят от последовательности замены факторов; во-вторых, активная роль в изменении обобщающего показателя необоснованно часто приписывается влиянию изменения качественного фактора.

Например, если исследуемый показатель z имеет вид функции z = f (x,y) = x y, то его изменение за период Дt = t1 - t0 выражается формулой

Дz - x0Дy + y0Дx + ДxДy,

где Дz -- приращение обобщающего показателя;

Дx, Дy -- приращение факторов;

x0, y0 -- базисные значения факторов;

t0, t1 - соответственно базисный и отчетный периоды времени.

Группируя в этой формуле последнее слагаемое с одним из первых, получаем два различных варианта цепных подстановок.

Первый вариант:

Дz = (x0 + Дx) Дy + y0 Дx = x1 Дy + y0Дx.

Второй вариант:

Дz = x0 Дy + ( y0 + Дy)Дx = x0 Дy + y1Дx.

На практике обычно применяется первый вариант при условии, что х -- количественный фактор, а y -- качественный.

В этой формуле выявляется влияние качественного фактора на изменение обобщающего показателя, т. е. выражение (x0 + Дх) Дy более активно, поскольку величина его устанавливается умножением приращения качественного фактора на отчетное значение количественного фактора. Тем самым весь прирост обобщающего показателя за счет совместного изменения факторов приписывается влиянию только качественного фактора.

Таким образом, задача точного определения роли каждого фактора в изменении обобщающего показателя обычным методом цепных подстановок не решается.

В этой связи особую актуальность приобретает поиск путей совершенствования точного однозначного определения роли отдельных факторов в условиях внедрения в экономическом анализе сложных экономико-математических моделей факторных систем.

Поиск путей совершенствования метода цепных подстановок (способа разниц) осуществлялся с двух позиций:

экономическое обоснование определенной последовательности подстановок путем исследования сущности хозяйственных процессов и связей экономических факторов, при котором порядок расчетов определяется не порядком расположения показателей в расчетной формуле, а их конкретным содержанием с выделением количественных и качественных факторов;

нахождение рациональной вычислительной процедуры (метода факторного анализа), при которой устраняются условности и допущения и достигается получение однозначного результата величин влияния факторов.

Иными словами, способ цепных подстановок наряду с индексным методом, способами абсолютных и относительных разностей основывается на методе элиминирования, который исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, что позволяет определить влияние каждого фактора в отдельности.

Порядок применения этого способа рассмотрим на следующем примере: допустим, требуется определить влияние на изменение объема выпуска продукции трудовых факторов. Зависимость этих показателей математически формализуется так:

Q = R * D * t * Wч,

где Q -- объем выпуска продукции;

R -- среднесписочная численность работников;

D -- среднее число дней, отработанных одним работником за год (средняя продолжительность рабочего периода);

t -- среднее число часов, отработанных одним работником в день (средняя продолжительность рабочего дня (смены));

Wч -- средняя выработка продукции за один отработанный чел.-час.

Следовательно, объем продукции равен произведению четырех перечисленных показателей. Для измерения каждого из них необходимо сделать пять расчетов.

Это, в частности, вытекает из правила о том, что число расчетов на единицу больше, чем число показателей расчетной формулы. Однако, практически расчетов на единицу меньше числа факторов, поскольку базисные и фактические показатели можно взять в готовом виде из отчетности и плановых расчетов предприятия (Приложение 1).

Расчет влияния факторов:

Q = R0 * D0 * t0 * Wч0;

Q = 2074 * 232,21 * 7,95 * 9,54 = 36526 (тыс. руб.)

2. Q усл,1 = R1 * D0 * t0 * Wч0;

Q усл,1 = 1890 * 232,21 * 7,95 * 9,54 = 33286 (тыс. руб.)

3. Q усл,2 = R1 * D1 * t0 * Wч0;

Q усл,2 = 1890 * 234,50 * 7,95 * 9,54 = 33614 (тыс. руб.)

4. Q усл,3 = R1 * D1 * t1 * Wч0;

Q усл,3 = 1890 * 234,50 * 7,947 * 9,54 = 33601 (тыс. руб.)

5. Q1 = R1 * D1 * t1 * Wч1;

Q1 = 1890 * 234,50 * 7,947 * 10,37 = 36525 (тыс. руб.)

Объем выпуска продукции в отчетном году по сравнению с предыдущим годом уменьшился на 1 тыс. руб., что обусловлено изменением:

1) количества работников

ДQ R = Q усл,1 - Q0 = 33286 -- 36526 = -3240 (тыс. руб.);

2) продолжительности рабочего периода

ДQ D = Q усл,2 - Q усл,1 = 33614 -- 33286 = +328 (тыс. руб.);

3) продолжительности рабочего дня

ДQ t = Q усл,3 - Q усл,2 = 33601 -- 33614 = -13 (тыс. руб.);

4) среднечасовой выработки одного работника

ДQ Wч = Q 1 - Q усл,3 = 36525 -- 33601 = +2924 (тыс. руб.);

Итого: -1 (тыс. руб.)

Используя способ цепной подстановки следует придерживаться такой последовательности расчетов: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем - качественных показателей. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом -- более низкого. Произвольное изменение последовательности подстановки меняет количественную весомость того или иного показателя.

В кратных моделях алгоритм расчета влияния факторов на величину исследуемых показателей следующий:

Методика расчета влияния факторов в смешанных моделях типа:

1) у = а * (b -- с)

у0 = а0 * (b0 -- с0);

у усл,1 = а1 * (b0 -- с0);

у усл,2 = а1 * (b1 -- с0);

у 1 = а1 * (b1 -- с1);

=> Д у общ = y1 - y0, в том числе Д уа = у усл,1 - y0

Д уb = у усл,2 - у усл,1

Д ус = у1 - у усл,2

44. Методы статистики, применяемые в экономическом анализе

Методы, разработанные в рамках экономической статистики или заимствованные ею из других разделов науки, посвященных количественной оценке некоторых явлений и процессов, и адаптированные ею к особенностям исследования социально-экономических систем, широко применяются во всех разделах микроэкономического анализа. К ним относятся:

1. Метод средних и относительных величин

2. Метод группировки

3. Методы обработки рядов динамики

4. Индексный метод

Метод средних и относительных величин

В любой совокупности экономических явлений, процессов, объектов наблюдаются различия между отдельными ее единицами. Одновременно с этими различиями существует и нечто общее, что объединяет совокупность и позволяет отнести все рассматриваемые объекты и явления к одному классу. Например, на рынке капитала могут обращаться ценные бумаги различных видов, эмитентов, доходности, риска и т. п., тем не менее , например, в отношении доходности этих активов можно рассчитать некоторые средние ее значения.

Роль средних величин, таким образом, заключается в обобщении, т. е. замене множества индивидуальных значений признака некоторой средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений. Средняя величина обобщает качественно однородные значения признака и, таким образом, является типической характеристикой признака в данной совокупности.

Разумеется, средняя величина не фиксирована раз и навсегда, поскольку значение средней зависит как от значений отдельных элементов совокупности, так и от ее состава и структуры. Таким образом, не только средние значения величин, но и тенденции их изменения можно рассматривать в качестве индикаторов положения предприятия на рынке и успешности его финансово-хозяйственной деятельности в данной отрасли.

Существует несколько видов средних величин. Наибольшее распространение в микроэкономическом анализе получили: средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя хронологическая.

Средняя арифметическая величина -- это такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности равномерно распределяется между всеми ее единицами. Формула для расчета средней арифметической ( ) имеет вид:

где n - число единиц в совокупности;

xi - индивидуальное значение i-го признака.

Так вычисляют среднюю величину, если известны все индивидуальные значения в совокупности. Если же объем совокупности велик и представляет собой ряд распределения, то используют значение средневзвешенной арифметической средней:

где wi - частота появления признака со значением xi.

Средняя геометрическая позволяет сохранять неизменным не сумму, как это имеет место в случае со средней арифметической, а произведение индивидуальных значений величины и рассчитывается по формуле

Эта форма средней используется в экономическом анализе, например, для расчета средних темпов роста объемов производства, инфляции и др.

В экономическом анализе широко используется средняя хронологическая.

Если дан ряд моментных показателей: x1, … , xn , то средняя хронологическая Sch для этого ряда рассчитывается по формуле

Именно формула средней хронологической применяется для расчета средних товарных запасов, средней дебиторской задолженности, средней численности и др.

Метод группировки

Этот метод имеет достаточное распространение в экономическом анализе. Группировка -- расчленение совокупности данных на группы с целью изучения ее структуры или взаимосвязей между компонентами. В процессе группировки единицы совокупности распределяются по группам в соответствии со следующим принципом: различие между единицами, отнесенными к одной группе, должно быть меньше, чем различие между единицами, отнесенными к разным группам.

Важнейший вопрос при проведении такого рода исследования -- выбор интервала группировки. Существуют два основных подхода (метода) к его решению.

Первый подход предполагает деление совокупности данных на группы с равными интервалами значений. Этот метод используется наиболее часто, так как он лишен субъективизма при выборе границ интервалов. Для определения длины интервала i целесообразно пользоваться формулами Стерджеса:

где x max - максимальное значение признака в изучаемой совокупности;

x min - минимальное значение признака в изучаемой совокупности;

k - число групп;

N - число наблюдений в совокупности.

Совершенно очевидно, что знаменатель дроби (после округления до целого) численно равен количеству групп или интервалов, на которое рекомендуетсмя разбить исходную совокупность.

Прямое применение формулы Стерджеса означает, что на параметры группировки не накладывается каких-либо ограничений; возможен и такой вариант, когда такие ограничения вводятся, например, аналитик уже имеет некоторое представление о числе групп (в частности, такое ограничение может бытьвызвано желанием обеспечить некоторую качественную однородность, выделяемых групп единиц совокупности). В последнем случае длина интервала группировки находится делением размаха вариации, т. е. разности между максимальным и минимальным значениями группировочного признака, на предполагаемое число групп.

Согласно второму подходу интервалы группировки можно выбрать и неравными (возрастающими или убывающими). Этот подход обычно применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака по всему интервала его изменения. При использовании этого подхода интервалы часто выбирают таким образом, чтобы группы были равнозаполненными.

Элементарные методы обработки рядов динамики

Одно из непреложных требований аналитического обоснования какой-либо закономерности является проверка ее устойчивости во времени. Является ли достигнутый результат закономерным или случайным, можно подтвердить лишь устойчивой статистикой.

Суть элементарных методов обработки рядов динамики -- в расчете некоторых количественных характеристик ряда динамики (средний уровень, темп роста и др.) и выявлении присущей ему тенденции.

Динамический, или временной, ряд -- это совокупность значений изучаемого показателя, относящихся к некоторым последовательным интервалам или моментам времени; в первом случае ряд называется интервальным, во втором -- моментным. Временной интервал, заложенный в основу ряда, чаще всего предполагается постоянным (год, месяц, день и т. п.). Пример интервального ряда: данные о годовом товарообороте магазина за ряд лет; пример моментного ряда: данные о стоимости основных средств данного магазина на начало года за ряд лет.

Динамический ряд обычно представляется следующим образом:

x1, x2, … , xn,

где xк -- элемент ряда, называемый обычно уровнем ряда, к = 1,2,...,...n;

n -- количество базисных периодов.

* базисное абсолютное изменение уровня (измеряется в тех же единицах, что и уровни ряда; показывает абсолютную скорость роста или снижения):

где x0 - базисный уровень ряда (чаще всего в качестве его берется значение ряда, предшествующее x1);

* цепное абсолютное изменение уровня (характеризует абсолютное изменение уровня ряда в двух смежных периодах):

* базисный темп роста (выражается в процентах или в долях единицы):

* цепной темп роста

* темп прироста (обычно выражается в процентах; представляет собой превышение темпа роста над 100%; рассчитывается и для базисного, и дли цепного темпов):

* темп снижения (это специальный термин, используемый для обозначения «отрицательного темпа прироста», т. е. в ситуации, когда например ; обычно выражается в процентах; рассчитывается и для базисного, и для цепного темпов):

* абсолютное значение одного процента прироста (рассчитывается как для базисного, так и для цепного темпов отношением абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста, выраженному в процентах; характеризует значимость каждого процента прироста):

* среднее значение уровня ряда (для интервальных рядовнаходится по формуле средней арифметической, для моментных -- по формуле средней хронологической);

* среднее абсолютное изменение (находится делением базисного абсолютного изменения на число периодов времени, для которых построен ряд, или по формуле средней арифметической из всех цепных абсолютных изменений);

* средний темп роста (находится по формуле средней геометрической из всех последовательных цепных темпов роста, выраженных в долях единицы);

* средний темп прироста (находится как разность между средним темпом роста, выраженным в процентах, и 100%).

Индексный метод

Один из наиболее востребованных методов анализа -- индексный метод. Индекс -- это относительная величина, характеризующая соотношение двух значений показателя, описывающего одно и то же явление:

где p1 -- сравниваемый уровень;

p0 -- базисный уровень.

Подразумеваемое в индексе сравнение обычно выполняется в одном из трех случаев: в динамике, в пространстве, с планом.

Индекс называется простым, если исследуемый признак берется без учета связи его с другими признаками изучаемых явлений и сводным, если исследуемый признак берется не изолировано, а в связи с другими признаками, например по нескольким логически сопрягаемым элементам.

С помощью индексного метода в анализе решаются следующие задачи: оценка изменения уровня явления, выявление роли отдельных факторов в изменении результативного показателя, оценка влияния изменения структуры совокупности на динамику среднего уровня анализируемого показателя, пересчет показателей для сравнения и др.

Для оценки степени влияния сдвигов в структуре изучаемого явления (структура товарооборота, состава работников, закупаемого сырья, портфеля ценных бумаг и др.) в статистике введены понятия индексов постоянного и переменного состава.

Средняя цена по группе товаров можно представить следующим образом

где pk -- цена k-го товара (товарной группы);

qk -- объем продажи k-го товара (товарной группы) в натуральных единицах;

n -- количество товаров (товарных групп).

Преобразуем формулу ( ) следующим образом:

где dk - доля k-го товара (товарной группы) в общем товарообороте.

Из ( ) видно, что средняя цена зависит от двух факторов: цена k-го товара (товарной группы) и его доли в товарообороте, т. е. может быть представлена как функция от двух параметров:

p = f (p,d),

где p -- цена;

d -- структура товарооборота.

С помощью индексного метода в рамках приведенной модели можно проанализировать, в какой степени средняя цена за истекший период изменилась под влиянием (а) изменения цен на отдельные товары и (б) изменения структуры товарооборота.

Исходя из определения индекса цени выполняя аналогичные элементарные преобразования, получим: Этот индекс называется индексом переменного состава, поскольку при его расчете меняются как цены отдельных товаров, так и структура товарооборота -- это видно из формулы ( ). в которой оба параметра имеют разные индексы. Таким образом, общее изменение средней цены за истекший период включает в себя : (а) изменение средней цены за счет изменения цен отдельных товаров и (б) изменение средней цены за счет изменения структуры товарооборота:

Путем несложных преобразований формулы ( ) можно вычленить влияние каждого из приведенных факторов:

В заключение отметим, что в литературе по статистике и экономическому анализу больше распространено развернутое представление индексов постоянного состава и структурных сдвигов, которые получаются из ( ) путем элементарных преобразований:

Задача 39

Анализ динамики и степени выполнения плана по валовому выходу продукции животноводства

Таблица-1. Анализ динамики и степени выполнения плана по валовому выходу продукции животноводства

Вид продукции	2007 год	2008 год	2008г. в % к 2007г.
		По плану	Фактически	% выполнения плана
Молоко	93,6	147,0	124,0	84,0	132,5
Прирост КРС	25,3	30,0	13,3	44,3	52,6

Анализируя данную таблицу 7 методом сравнения, группировки, процентов в ООО «Чазевское» за 2007-2008 гг. можно сделать вывод, что валовой выход по молоку в 2007г. по сравнению с 2005г. увеличился на 32,5 % за счет повышения продуктивности, а прирост КРС снизился на 47,3 % за счет плохого содержания животных.

Анализ выполнения плана по выходному поголовью и структуре стада КРС

Таблица-8. Анализ выполнения плана по выходному поголовью и структуре стада КРС

Группа животных	Поголовье на начало года, гол.	Поголовье на конец года, гол	Структура стада, %
		По плану	Факти- чески	% выполнения плана	По плану	Факти- чески
Коровы	65	77	78	101,3	29,8	35,8
Быки-производители	2	2	2	100	0,8	0,9
Нетели и телки старше 2-х лет	49	62	23	37,1	15,5	10,5
Молодняк и скот на откорме	103	139	115	82,7	53,9	52,8
Всего КРС	219	258	218	84,5	100	100

Методом сравнения и процентов проанализировала данную таблицу, по которой видно, что план по выходному поголовью ниже фактической у коров за счет перевода скота из группы в группы. Поголовье быков-производителей не изменилось. Нетели и телки старше поголовье снизилось за счет продажи государству и падежа. Поголовье молодняка и скота на откорме увеличилось за счет покупки или приплода животных. А по структуре стада видно, что наибольшее количество преобладает молодняк и скот на откорме 52,8 %, а самое меньшее - быки-производители 0,9 %.

Анализ продуктивности животных

Таблица-9. Анализ продуктивности животных

Показатели	2007г.	2008г.	2008г. в % к 2007г.
		По плану	Факти-чески	% выполне- ния плана
Среднесуточный прирост живой массы молодняка КРС и поголовья на откорме, гол.	345	342	327	95,6	94,8
Удой молока от одной коровы, кг	1325	1750	1525	87,1	115,1
Получено приплода на 100 коров, нетелей и телок старше 2-х лет, гол.	119	104	121	116,3	101,7

Методом сравнения проанализировала таблицу «Анализ продуктивности животных» в ООО «Чазевское» за 2007 - 2008гг. Из таблицы видно, что среднесуточный прирост живой массы молодняка КРС и поголовья на откорме снизился на 5,2 % из-за плохого содержания животных. Удой молока от одной коровы повысился на 15,1% за счет улучшения кормовой базы. Получено приплода на 100 коров, нетелей и телок старше 2-х лет также увеличился на 1,7 % за счет увеличения рождаемости животных. Анализ обеспеченности животных кормами и эффективности их использования

Таблица-10. Анализ обеспеченности животных кормами и эффективности их использования за 2008 год

	Вид продукции
	Молоко	Прирост КРС
Валовой выход продукции фактически, ц	124,0	13,3
Расход кормов, ц к ед. А) по плану на 1ц. продукции	1,9	13,4
Б) по плановым нормам на фактическую продукцию	236	178
В) фактически на 1ц. продукции	2,1	15
Г) фактическое на всю продукцию	260,4	199,5

Методом сравнения проанализировала таблицу 10. Анализ обеспеченности животных кормами и эффективности их использования за 2008 год. По ней мы видим: валовой выход продукции по молоку равен 124 ц., а по приросту КРС 13,3 ц. Расход кормов фактически на 1 ц. продукции больше плана на 1ц. продукции на 0,2 - по молоку и на 1,6 - по приросту КРС из-за неплохой обеспеченности животных кормами. Фактически на всю продукцию по сравнению с плановым нормам на фактическую продукцию тоже больше: по молоку на 24,4 ц., а по приросту КРС - на 21,5 ц., тоже за счет хорошей обеспеченности животных кормами.

Анализ производительности труда в отрасли

Таблица-11. Анализ производительности труда в отрасли

Показатели	2007г.	2008г.	Показатели 2008г. в % к
		По плану	Факти- чески	2007г.	плану
Валовая продукция, ц	753	789	596	79,2	75,5
Среднегодовое поголовье, гол.	219	240	218	99,5	90,8
Валовой выход продукции на 1 чел.ч., кг	1	6	2	200	33,3
Затраты труда на 1ц. продукции чел.ч.	66,5	16,0	55,4	83,3	346,3

Проанализировав таблицу методов и сравнения можно сделать вывод, что валовая продукция в 2008 году по сравнению с предыдущим снизилась на 20,8% за счет ухудшения породных качеств животных. Среднегодовое поголовье остается неизменным. Валовой выход продукции на 1 чел.ч. увеличивается в 2 раза за счет увеличения стоимости валовой продукции. Затраты труда на 1 ц. продукции, чел.ч. также уменьшается на 16,7 % по сравнению с 2007 годом.

Анализ себестоимости единицы продукции животноводства

Таблица -12. Анализ себестоимости единицы продукции

Вид продукции	Себестоимость 1 ц. продукции, руб.	Отклонение (+;-) от	Фактическая себестоимость в % к
	2007г. фактически	2008г.	2007г.	Плана	2007г.	Плану
		По плану	Факти- чески
Молоко	698	580	290	-408	-290	41,5	50
Прирост КРС	2301	4156	485	-1816	-3671	21,1	11,7

По данным этой таблицы можно увидеть, что себестоимость молока снижается на 408 руб., что является положительным явлением. По приросту КРС уровень себестоимости в отчетном году тоже снижается на 1816 руб. или на 69 % за счет увеличения затрат.

Товарность и рентабельность производства

Таблица -13. Товарность и рентабельность производства молока

Показатели	2007г.	2008г.	2008г. в % к 2007г.
		План	Факти-чески	% выпол-нения плана
Валовая продукция, ц.	753	789	596	75,5	79,2
Товарная продукция, ц.	732	789	698	88,5	95,3
Уровень товарности, %	100	100	117	117	117
Количество товарной продукции на 100га с/х угодий, ц.	87,3	22,9	109	476,0	124,9
Выручка от реализации, тыс.руб.	298	585	243	285,9	81,5
Себестоимость реализованной продукции, тыс.руб.	449	777	266	34,2	59,2
Прибыль (убыток), тыс.руб	-151	-192	-230	119,8	152,3
Уровень рентабельности,%	66,1	24,7	86,5	350,3	130,9

Анализируя данную таблицу можно сделать вывод, что валовая продукция 2008г. в процентах к 2007г. уменьшилась на 20,8 %, товарная продукция также снизилась на 4,7 %. Уровень товарности увеличивается на 17 % за счет увеличения реализованной продукции и уменьшения валовой продукции. Количество товарной продукции на 100га с/х угодий увеличилась на 24,9% за счет уменьшения площади с/х угодий. Выручка от реализации снижается на 18,5% и себестоимость реализованной продукции уменьшается в отчетном году на 40,8%, в связи с этим увеличивается в данном хозяйстве рентабельность на 30,9%.

Список использованных источников

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Уч-к 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 416с.

2. Зинкина И.В. Теория экономического анализа: Учебное пособие. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К?»; Ростов н/Д: Наука-пресс, 2007. - 208с.

3. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 560с.

4. Ковалев В.В., Волкова А.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - М.: Финансы и статистика, 2004 - 453с.

5. Годовой отчет ООО «Чазевское» 2007год.

6. Годовой отчет ООО «Чазевское» 2008 год.

7. Бизнес-план ООО «Чазевское» 2008 год.

Размещено на Allbest.ru