Анализ себестоимости зерновых и зернобобовых культур

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

зерновой прибыльность урожайность себестоимость

Введение

1. Аспекты изучения анализа посевных площадей, урожая и урожайности зерновых и зернобобовых культур

2. Анализ факторов, влияющих на урожайность зерновых и зернобобовых культур

2.1 Группировка районов по размеру урожайности зерновых и зернобобовых культур

2.2 Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ

3. Динамика себестоимости 1 т зерна, производственных затрат и валового сбора урожая

4. Индексный анализ затрат, производства продукции и производственной урожайности зерновых

Заключение

Библиографический список

Приложение



Введение

зерновой прибыльность урожайность себестоимость

Одна из крупных отраслей экономики России - это сельское хозяйство, представляющая собой единство производительных сил и производственных отношений. В результате взаимодействия рабочей силы со средствами производства в сельском хозяйстве, как и других сферах материального производства, создается готовый продукт. Возобновление этого производства предполагает ряд промежуточных звеньев: реализацию продукции, материально-техническое снабжение, потребление, накопление и др.

Производство зерновых -- базовая и определяющая отрасль сельского хозяйства и, в значительной степени -- экономики в целом.

Урожай и урожайность -- важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и приходных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Большую роль играют основные задачи:

урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно определить уровни урожая и урожайности; 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.

Целью курсового проекта является выявление факторов влияющих на урожайность зерновых, как положительных, так и отрицательных, путей уменьшения влияния неблагоприятных факторов. Для выявления тенденции воспользуемся аналитическим методом. На урожайность влияет множество факторов.

Задачами курсового проекта являются:

определение теоретического и практического содержания урожайности;

выделение показателей, влияющих на урожайность зерна;

анализ факторов, влияющих на урожайность зерна (группировка и многофакторный корреляционно-регрессионный анализ);

изучение динамики урожайности единицы продукции, выхода продукции и затрат всего.



1. Аспекты изучения анализа посевных площадей, урожая и урожайности зерновых и зернобобовых культур

В статистической практике России выделяются семь категорий земель:

1) земли сельскохозяйственного назначения;

2) земли населенных пунктов (городов, поселков городского типа и сельских населенных пунктов);

3) земли промышленности, транспорта, связи и иного несельскохозяйственного назначения;

4) земли природоохранного, рекреационного и оздоровительного назначения;

5) земли лесного фонда;

6) земли водного фонда;

7) земли запаса.

Под урожаем статистическое изучение 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 с единицы посевной площади данной культуры.

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность -- продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания.

В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом, показателей. К таким показателям относятся:

· видовой урожай;

· урожай на корню перед началом своевременной уборки;

· фактический сбор (так называемый амбарный урожай);

· чистый сбор.

Соответственно дифференциации показателей урожая дифференцируются и показатели урожайности. Обычно различают:

· видовую урожайность;

· урожайность на корню перед началом своевременной уборки;

· фактический сбор с гектара (в первоначально оприходованном весе и после доработки).

· Фактический средний сбор с гектара определяют в расчете:

· а) на весеннюю продуктивную площадь

· б) на фактически убранную площадь .

Основным показателем урожайности статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйственной деятельности.

Виды на урожай по состоянию посевов определяют путем глазомерной оценки посевов в разные периоды их развития. При глазомерной оценке в зависимости от времени оценки принимаются во внимание густота всходов, степень развития растений, степень кущения, соответствующая густота стояния растений, величина колоса и т. д. Оценка посевов производится агрономическим персоналом и выражается в сравнительной качественной характеристике (плохие, ниже среднего, средние, выше среднего, хорошие)

Урожайность на корню перед началом своевременной уборки может быть определена тремя способами:

1 глазомерно, путем тщательного осмотра посевов перед уборкой (так называемый субъективный метод);

2 инструментально, путем выборочного наложения метровок на

посевы перед уборкой (объективный метод);

3 путем вычисления на основании сплошных данных о фактическом сборе и выборочных данных о потерях.

В статистике валовой сбор в современном понимании есть количество собранной и оприходованной продукции с убранных основных, повторных и междурядных посевов тех или иных сельскохозяйственных культур.

Для текущего наблюдения за уборкой валовой сбор показывается в первоначально - оприходованной массе.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур (сбор с 1 га) определяется путем деления валового сбора с основных посевов (без промежуточных, повторных и междурядных) на уточненную весеннюю продуктивную посевную площадь этих культур.

Пути и источники снижения затрат на получение продукции в каждом конкретном хозяйстве зависят от почвенно-климатических и организационно-экономических особенностей, условий работы предприятия. Важнейшей составной частью материально-технической базы сельского хозяйства является земля, которая неодинаково по своему плодородию, требует разных затрат для производства единицы продукции. Для получения одинаковой урожайности на почвах разного плодородия необходима различная оснащенность основными и оборотными фондами. От того, как используется земля, во многом зависит эффективность использования других средств производства в сельском хозяйстве.

Важнейшей составной частью материально-технической базы сельского хозяйства являются химические вещества: минеральные удобрения, средства борьбы с сорняками, болезнями и вредителями растений, химикаты для улучшение структуры почвы, мелиорация и т.п. химизация включает также и использование известковых материалов для кислых почв. Одновременно с ростом поставок минеральных удобрений, улучшается и их качество. Увеличивается выпуск высококонцентрированных и сложных туков, повышается концентрация питательных веществ в удобрениях. При более высоком содержании действующего вещества меньше перевозится, хранится и вносится в почву ненужного балласта, сокращаются затраты.

Для повышения урожайности важно учитывать проведение правильного севооборота. При проектировании планируемых севооборотов нужно исходить из конкретных природно-экономических условий хозяйства: характера землепользования и структуры посевных площадей. Нужно учитывать главное агротехническое требование к чередованию сельскохозяйственных культур: чтобы каждая культура севооборота размещалась в возможно лучших условиях и готовила хорошие условия для последующей культуры, учитывается также отношение сельскохозяйственных культур к болезням и вредителям, сорно-полевой растительности, а также характер обработки почвы в период вегетации.



2. Анализ факторов, влияющих на урожайность зерновых и зернобобовых культур

2.1 Группировка районов по размеру урожайности зерновых и зернобобовых культур

Статистическая группировка - это процесс разделения совокупности на однородные группы единиц по каким - либо существенным признакам.

Группировка производится с целью установление статистических связей и закономерностей построение описание объекта, выявление структуры изучаемой совокупности.

Существует четыре вида группировок:

а) структурная группировка - это группировка, которая характеризует состав изучаемой статистической совокупности по какому-либо одному варьируемому признаку

б) типологическая группировка - она решает задачу выявления и характеристики социально экономических типов путем разделения качественно однородной совокупности на классы , социально-экономические типы, однородные группы единицы в соответствии с правилами научной группировки

в) аналитическая группировка - это группировка в основе, которой лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средним знаменателем результативного признака

г) корелляционная группировка - это группировка в основе которой лежит распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам. В основе этой группировки лежит корреляционный анализ, в результате которого можно измерить тесноту связи между варьирующими признаками, определить неизвестные причинные связи и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.

Метод группировки основывается на двух категориях: группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак - это признак по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. В данном проекте признаком, по которому будет проводиться группировка является себестоимость 1 тонны зерна, руб.

Интервал - количественное значение отделяющее одну единицу или группу от другой. Величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значением признаков каждой группы.

Ранжированный ряд - представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности по определенному варьируемому признаку, расположенных в порядке возрастания или убывания.

Для изучения интенсивности изменения уровня зерновых и зернобобовых культур в районах Канской и Южной зон на основе данных приложения А, строится ранжированный ряд, который представлен в таблице

Таблица 2 Ранжированный ряд по уровню зерновых и зернобобовых культур 1 тонны зерна в Южной и Канской зонах за 2009 год

Наименование района	Урожайность зерна ,ц на 1 тонну
А	1
Илейский	0
Ермаковский	2373
Дзержинский	2510
Каратузский	2610
Идринский	2672
Абаканский	2857
Тасеевский	2867
Канский	2908
Уярский	3079
Ирбейский	3230
Краснотуранский	3365
Минусинский	3387
Курагинский	3412
Саянский	3598
Нижнеигашский	3651
Рыбинский	3664
Партизанский	4402
Шушенский	4219

Из данных таблицы видно, что наибольшая урожайность зерна в Шушенском районе - 4219, наименьшая в Ермаковском - 2373

На рисунке 1 представлен ранжированный ряд районов по уровню зерновых и зернобобовых культур 1 тонны зерна в Южной и Канской зонах за 2009 год.

Рисунок 2 Ранжированный ряд по уровню зерновых и зернобобовых культур 1 тонны зерна в Южной и Канской зонах за 2009 год

Из рисунка 2 видно, что различия по уровню зерновых и зернобобовых культур между районами большие. Между Канским (2908 руб.) и Шушенским (4219 руб.) районами они достигают почти двукратной величины. Но в общем уровень урожайности по районам изменяется постоянно.

Далее составляется интервальный ряд распределения районов по уровню урожайности.

Ряд распределения - это группировка, в которой известно обозначения группы и численность единиц в группах. Для его построения необходимо иметь число групп и границы интервалов.

Количество группы определяется по формуле:

n = 1+3,322 lg N (1)

где n - количество групп

N - объем совокупности (количество районов)

В данной изучаемой совокупности количество районов N = 18

n = 1+3,322 lg 18=5 групп

Величина интервала рассчитывается:

i= (2)

где i - величина интервала

- максимальное значение себестоимости в ряду

- минимальное значение себестоимости в ряду

i= = = 369,2 руб

Вычисляется величина интервалов:

2373,0+369,2=2742,2

2742,3+369,2=3111,5

3111,6+369,2=3480,8

3480,9+369,2=3850,1

3850,2+369,2=4219,4

Вычисляется величина интервалов, количество групп, определяется количество районов, попадающий в каждый интервал. Результаты представлены в таблице 2

Таблица 2.1 Интервальный ряд районов по уровню 1 тонны зерновых и зернобобовых культур

№ группы	Интервалы по урожайности 1 тонны зерна, руб.	Количество районов
А	1	2
1	2373,0-2742,2	5
2	2742,3-3111,5	4
3	3111,6-3480,8	4
4	3480,9-3850,1	3
5	3850,2-4219,4	2
Всего районов	18

Так как в группу № 5 входит только два района необходимо построить вторичную группировку, в целях дальнейшего сравнительного анализа. Метод вторичной группировки заключается в образовании новых групп на основе ранее осуществленной группировки. Получение новых групп, на основе имеющихся, возможны двумя способами объединением первоначальных интервалов, т. е их укрупнение или долевой перегруппировки на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности. Результаты вторичной группировки представлены в таблице

Таблица 2.2 Вторичная группировка районов по уровню 1 тонны зерновых и зернобобовых культур

№ группы	Интервалы по себестоимости 1 тонны зерна, руб.	Количество районов
А	1	2
1	2373,0 - 2742,2	4
2	2742,3 - 3111,5	4
3	3111,6 - 3480,8	4
4	3480,9 - 4219,4	5
Всего районов	17

Данная таблица показывает, что совокупность хозяйств разбита на четыре группы по урожайности единицы продукции зерновых. Наибольшее количество районов в группе №4

График интервального вариационного ряда распределения изображается в виде гистограммы

Рисунок 3 Гистограмма распределения районов по уровню 1 тонны зерновых и зернобобовых культур

Далее следует провести аналитическую группировку и определить взаимосвязь между урожаем и урожайностью следующими факторами

а) урожайность зерна и зернобобовых культур ц. с 1 га

б) рентабельность производства продукции ,%

в) уровень производительности труда, т на 1 чел.

г) уровень затрат на 1 га сельскохозяйственных угодий, руб. на 1 га

На основе данных из приложения Б рассчитываются средние уровни результативного и факторных признаков и проводится аналитическая группировка.

Таблица 2.3 Аналитическая группировка районов по уровню урожайности зерна

Интервалы	Количество районов	Средняя урожайность с 1 га	Средние уровни
			Валовой сбор, ц	Рентабельность в %	Среднемес. з/п на 1 раб, руб.	Производительность труда, т на 1чел.
А	1	2	3	4	5	6
2373,0- 2742,2	4	2033	420,6	159,2	8836	68,3
2742,3- 3111,5	4	2342,2	582,5	142,4	535,5	99,5
3111,6- 3480,8	4	2678,8	753,1	18,5	738,4	41,1
3480,9- 4219,4	5	3906,8	10759,4	1104,6	7290,6	57,3
Итого	17	5044,8	3298,3	122,7	703,2	66,2

2.2 Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ

Для выявления факторов оказывающих влияние на уровень урожайности и степени их влияния необходимо использовать корреляционно-регрессионный метод анализа.

Задача корреляционного анализа сводится к измерению связи между варьирующим признаком, определению оценки и факторов, оказывающее наибольшее значение на результативный признак

Задача регрессионного анализа - выбор типа модели, установления степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных данных зависимых переменных.

На основе вышеперечисленных показателей составить матрицу и по программе Мicrosoft Excel решается задача множественной корреляции.

Каждый из в- коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится на одно среднее квадратическое отклонение. Сопоставляя в- коэффициенты между собой, можно определить, какой фактор оказывает наиболее сильное влияние на варьирование себестоимости.

, (3)

где среднеквадратическое отклонение факторного признака;

среднеквадратическое отклонение результативного признака;

коэффициенты чистой регрессии;

значение соответствующих факторов;

Уравнение множественной регрессии имеет вид:

у = а0 + а1 х1 + а2 х2 + а3 х3 + а4 х4 + а5 х5 (4)

где у - себестоимость единицы продукции;

а0 - свободный член, экономического значения не имеет;

а1, а2, а3, а4, а5 - коэффициенты чистой регрессии;

х1, х2, х3, х4, х5 - значения соответствующих факторов.

Теперь уравнение регрессии можно представить следующим образом:

Среднеквадратическое отклонение рассчитывается по формуле:



, (5)

, (6)

С помощью формул 4 и 5 произведем расчеты:

у = 3257,01809 + (-161,9338407 * 18,02) + (-2,874759547 * 25,35) + (-0,545252216 * 66,1) + (0,52205065 * 5735,62) = 3224,338 руб.

Полученный результат означает, что в районах, где урожайность выше среднего уровня, при условии достижения каждым районом средних значений рентабельности, производительности труда, производственных затрат, урожайности зерна.

Для проведения экономического анализа используются частные коэффициенты эластичности, определяемые по формуле:

, (7)

Этот коэффициент показывает на сколько процентов в бреднем изменяется значение результативного признака при изменении факторного признака на 1%.

-161,9338407*(18,02/3223,76)= - 0,90517

-2,874759547*(25,35/3223,76)= - 0,02261

-0,545252216*(66,1/3223,76)= - 0,01118

0,52205065*(5735,62/3223,76)= 0,928817

На основе полученных результатов видно, что при изменении на 1% урожайности, рентабельности, производительности труда и затра на 1 га себестоимость изменится на -,0905% , -0,023% , -0,011% и 0,929% соответственно.



3. Динамика себестоимости 1 т зерна, производственных затрат и валового сбора урожая

Рядом динамики в статистике называют ряд величин характеризующих развитие данного явления по времени. Каждый ряд динамики состоит из двух элементов:

Момент времени - дата, месяц, к которому относятся статистические данные.

Уровни ряда, т.е. числовые значения изучаемого признака исходные показатели.

Ряды динамики бывают моментными и интервальными.

Моментным динамическим рядом называется ряд величин, характеризующих размер данного явления на определенный момент времени или дату. Интервальным рядом называется ряд величин, характеризующий размер явления на определенный период времени.

При построении и анализе рядов динамики необходимо обеспечить сопоставимость показателей по содержанию, времени и территории. Для всесторонней характеристики направления и интенсивности развития изучаемого явления, путем сопоставления уровней исходного ряда, следует рассчитывать и проанализировать систему показателей: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц изменился изучаемый показатель по сравнению с прошлым или базисным периодом.

Базисный абсолютный прирост рассчитывается по формуле:

=-; (8)

где - базисный абсолютный прирост

- уровень базисного периода

- уровень отчетного периода

Цепной абсолютный прирост рассчитывается по формуле:

=- (9)

где -цепной абсолютный прирост;

- уровень предыдущего периода.

Темп роста показывает, на сколько процентов произошло изменение показателя по сравнению с прошлым или базисным периодом. Темп роста выражается в процентах и рассчитывается по формулам:

Тр.б = (10)

Тр. ц = (11)

Абсолютные значение одного процента прироста рассчитывается для характеристики цепного показателя. Этот показатель показывает, какое абсолютное значение скрывается за относительным показателем 1% прироста. Рассчитывается по формуле:

Аn= (12)

Используя приведенные выше формулы, вычисляются показатели динамики за 11 лет по двум районам с наибольшим и наименьшим уровнем урожая зерна в 2009 году. Исходные данные приведены в таблице 3.1



Таблица 3.1 Динамика себестоимости, производственных затрат и валового зерновых культу по двум районам за 11 лет

	Ермаковский район	Шушенский район
Годы	Урожайность, руб.	Валовой сбор, тонн	Затраты (мл)	Урожайность, руб.	Валовой сбор, тонн	Затраты (Млн)
А	1	2	3	4	5	6
1999	5500	4278	23,5	3211	23804,1	76,4
2000	4234	54883,1	232,3	1471	14151,2	20,8
2001	3480	22031,2	76,6	1430	34889,1	49,8
2002	2870	55424,4	159,0	3746	15504,1	58,0
2003	4454	44480,1	198,1	3194	18021,1	57,5
2004	8898	14801,5	131,7	8441	33504,4	282,8
2005	7941	34241,3	271,9	7694	28152,3	216,6
2006	3200	11156,3	35,7	2590	14557,2	37,7
2007	2462	14350,2	35,3	2415	17586,6	42,4
2008	2757	10241,0	2,8	3994	19138,0	76,4
2009	2373	12565,5	29,8	4419	16637,6	73,2

Абсолютный прирост определяется, как разность между двумя периодами и может быть рассчитан цепным и базисным способами. Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц изменился изучаемый показатель по сравнению с прошлым или базисным периодом.

Рассчитываются по формулам 8 и 9:

(13)

(14)

где - абсолютный базисный прирост;

- абсолютный цепной прирост;

- уровень отчетного периода;

- урожайность базисного периода;

- урожайность предшествующего периода.

Темп роста показывает, на сколько процентов произошло изменение показателя по сравнению с прошлым или базисным периодом. Темп роста выражается в % рассчитывается по формулам 10 и 11

, (15)

, (16)

где Тр.б - базисный темп роста; Тр.ц - цепной темп роста.

Темп прироста показывает, на сколько % сравниваемый уровень меньше или больше уровня, принятого за базу сравнения.

Темп прироста выражается в % и рассчитывается по формулам 12 и 13

, (17)

, (18)

где Тпр.б- базисный темп прироста;

Тпр.ц - цепной темп прироста.

Абсолютное значение 1% прироста рассчитывается для характеристики показателя и выражается в тех же единицах, что и значение показателя или уровня ряда. Рассчитывается по формуле 14

, (19)

где Ап- абсолютное значение одного процента прироста.

Используя все вышеперечисленные формулы вычисляются показатели динамики.

Таблица 3.2 Расчет показателей динамического ряда себестоимости зерна в Ермаковском районе

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Производственная урожайность зерна, руб. за тонну	5500	4234	3480	2870	4454	8898	7941	3200	2462	2757	2373
Абсолютный прирост,руб. -базисный	-	-1266	-2020	-2630	-1046	+3398	+2441	-2300	-3038	-2743	-3127
-цепной	-	-1266	-754	-610	+1584	+4444	-957	-4741	-738	+295	-384
Темп роста, % -базисный	-	+76,9	+63,2	+52,1	+80,9	+161,7	+144,3	+58,1	+44,7	+50,1	+43,1
-цепной	-	+76,9	+82,1	+82,4	+155,1	+199,7	+89,2	+40,2	+76,9	+111,9	+86,0
Темп прироста, % -базисный	-	-23,0	-36,7	-47,8	-19,1	+61,7	+44,3	-41,8	-55,2	-49,8	-56,8
-цепной	-	-23,0	-17,8	-17,5	+57,1	+99,7	-10,7	-5,9	-23,0	+133,8	-13,9
Абсолютное значение1% прироста	-	-12,66	-7,5	-6,1	+15,8	+44,4	-9,5	-47,4	-7,38	+2,95	-3,8

Исходя из полученных расчетов показателей динамики урожайности зерна в районе видно, что она колебалась. Максимальное возвышение урожайности наблюдается в 2004 году и составляет 8898руб.

Для выравнивания динамического ряда по прямой, нужно решить уравнение прямой. Оно имеет вид, формула 15.

(20)

Для определения параметров уравнения необходимо решить систему квадратических уравнений:

(21)

где у - фактический уровень ряда;

t - время, порядковый номер периода или момента времени.

При условии, что система уравнений имеет вид:

Таблица 3.3 Расчет для выравнивания динамического ряда себестоимости зерна в Ермаковском районе

года	Производственная урожайность зерна, руб. за 1 тонну (у)	Трехлетняя скользящая, руб.
1999	5500	-	-5	25	-27500	3449,8
2000	4234	4404,6	-4	16	-16936	3634
2001	3480	3528	-3	9	-10440	3818,2
2002	2780	3601,3	-2	4	-5560	4002,4
2003	4454	5407,3	-1	1	-4454	4186,6
2004	8898	7097,6	-	-	-	4370,8
2005	7941	6679,6	1	1	7941	4555
2006	3200	4534,3	2	4	6400	4739,2
2007	2462	2806,3	3	9	7386	4923,4
2008	2757	2530,6	4	16	11028	5107,6
2009	2373	-	5	25	11865	5291,8
Всего	48079	х	-	110	-20270	48078,8

Подставить значения в уравнения, найти .

По этим данным построить фактический ряд себестоимости, трехлетнюю скользящую

Рисунок 4 Динамический ряд урожайности зерна в Ермаковском районе

По рисунку видно что фактический ряд урожайности с 1999 года по 2002 резко падает, график трехлетней скользящей показывает что с 1999 года по 2000 был рост , а с 2008 по 2009 наблюдается резкое падение.

С помощью формул 8-16 рассчитываются показатели динамики валового сбора зерна в Ермаковском районе.

Таблица 3.4 Расчет показателей динамического ряда валового сбора зерна в Ермаковском районе

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Валовый сбор, тонн	4278	54883,1	22031,2	55424,4	44480,1	14801,5	34241,3	11156,3	14350,0	10241,0	12565,0
Абсолютный прирост, тонн -базисный	-	+50605,1	+17753,2	+51146,4	+40202,1	+10523,5	+29963,3	+6878,3	+10072	+5963	+8287
-цепной	-	+50605,1	-32851,9	+33393,2	-10944,3	-29678,6	+19439,8	-23085	+3193,7	-4109	+2324
Темп роста, % -базисный	-	+1282,9	+514,9	+1295,5	+1039,7	+345,9	+800,4	+260,7	+335,4	+239,3	+293,7
-цепной	-	+1282,9	+40,1	+251,5	+80,2	+33,2	+231,3	+32,58	+128,6	+71,36	+122,6
Темп прироста, % -базисный	-	+182,9	+414,9	+1195,6	+939,7	+245,9	+700,4	-73,9	+235,4	+139,3	+193,7
-цепной	-	+182,9	-59,8	+151,5	-19,7	-66,7	+131,3	-65,3	+28,6	-28,6	+22,6
Абсолютное значение1% прироста	-	+506,5	-328,5	+333,9	-109,4	-296,7	194,3	-210,8	+31,9	-41,9	+23,24

Исходя из полученных расчетов показателей динамики урожайности зерна в районе видно, что она колебалась в течение 11 лет. Максимальное возвышение валового сбора наблюдается в 2002 году и составляет 5542,4 руб. Максимальное снижение валового сбора наблюдается в 1999 году и составляет 4278руб. Снижение валового сбора может быть связано со снижением урожайности зерновых культур, уменьшением посевных площадей или климатом. Выполняется выравнивание динамического ряда по формулам 15 и 16.

Таблица 3.5 Расчет для выравнивания динамического ряда валового сбора зерна в Ермаковском районе

года	Валовый сбор зерна, тонн (у)	Трехлетняя скользящая, тонн
1999	4278,0	-	-5	25	-21390	18170,3
2000	54883,1	27064,1	-4	16	-219532,4	19599
2001	22031,2	44112,9	-3	9	-66093,6	21027,7
2002	55424,4	40645,2	-2	4	-110848,8	22456,4
2003	44480,1	49649,1	-1	1	-44480,1	23885,1
2004	14801,5	31174,3	-	-	-	25313,8
2005	34241,3	20066,3	1	1	34241,3	34241,3
2006	11156,3	9649,2	2	4	22312,6	22312,6
2007	14350,2	11915,7	3	9	43050	43050
2008	10241,0	12385,3	4	16	40964	40964
2009	12565,5	-	5	25	62825	314125
Всего	278452,6	х	-	110	157158,9	585145,2

По этим данным построить фактический ряд валового сбора зерна, трехлетнюю скользящую

Рисунок 5 Динамический ряд валового сбора зерна в Ермаковском районе

По рисунку видно что фактический ряд валового сбора зерна с 1999 по 2003 года плавно возрастает. А с 2003 по 2009 года - убывает. График трехлетней скользящей показывает что в период от 2000 до 2009 года наблюдается резкое и постоянное возрастания.

С помощью формул 8-16 рассчитываются показатели динамики производственных затрат в Ермаковском районе.

Таблица 3.6 Расчет показателей динамического ряда производства в хозяйстве Ермаковском за 11 лет

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Затраты,тонн	23,5	232,3	76,6	159,0	198,1	131,7	271,9	35,7	35,3	2,8	29,8
Абсолютный прирост, тонн -базисный	-	208,8	+53,1	+135,5	+174,6	+108,2	+248,4	+12,2	+11,8	-20,7	+6,3
-цепной	-	208,8	-155,7	+82,4	+39,1	-66,4	+140,2	-236,2	-0,4	-32,5	+27
Темп роста, % -базисный	-	988,5	+325,9	+676,5	+842,9	+560,4	+1157,0	+151,9	+150,2	+11,9	+126,8
-цепной	-	+988,5	+32,9	+207,5	+124,5	+66,4	+206,4	+13,12	+98,8	+7,9	+1064,2
Темп прироста, % -базисный	-	+888,5	+225,9	+576,5	+742,9	+460,4	+1057,2	+51,9	5+50,2	--88,8	+26,8
-цепной	-	+888,5	-67,1	+107,5	+24,5	-33,5	106,4	-86,8	-1,1	-92,6	+964,2
Абсолютное значение1% прироста	-	+2,8	-1,5	+0,8	+0,3	-0,6	+1,4	-2,3	-0,4	-0,3	+0,2

Исходя из полученных расчетов показателей динамики валового сбора зерна в районе видно, что она колебалась в течение 11 лет. Максимальное возвышение валового сбора наблюдается в 2005году и составляет271,9 руб. Максимальное снижение валового сбора наблюдается в 2008 году и составляет 2,8руб.

Таблица 3.7 Расчет для выравнивания динамического ряда затрат в ермаковском районе

года	затраты, тонн (у)	Трехлетняя скользящая, тонн
1999	23,5	-	-5	25	-117,5	76,2
2000	232,3	110,8	-4	16	-929,2	82,7
2001	76,6	155,9	-3	9	229,8	89,2
2002	159,0	144,5	-2	4	-318	95,7
2003	198,1	162,9	-1	1	-198,1	102,2
2004	131,7	200,5	-	-	-	108,7
2005	271,9	146,4	1	1	271,9	115,2
2006	35,7	114,3	2	4	71,4	111,9
2007	35,3	24,6	3	9	105,7	128,2
2008	2,8	22,6	4	16	11,2	134,7
2009	29,8	-	5	25	149	141,2
Всего	1196,7	х	-	110	-723,8	1196,7

По этим данным построить фактический ряд затрат зерна , трехлетнюю скользящую



Рисунок 6 Динамический ряд затрат зерна в Ермаковском районе

Таблица 3.8 Расчет показателей динамического ряда производства в хозяйстве Шушенском районе за 11 лет

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Урожайность, тонн	3211	1471	1430	3746	3134	7694	8441	2590	2415	3994	4419
Абсолютный прирост, тонн -базисный	-	-1740	-1781	535	-77	+4483	+5230	-621	-796	+783	+1208
-цепной	-	-1740	-41	+2316	-612	+4560	+747	-5851	-175	+1579	+425
Темп роста, % -базисный	-	+45,8	+44,5	+116,6	+97,6	+239,6	+262,8	+80,6	+75,2	+124,3	+137,6
-цепной	-	+45,8	+97,2	+261,9	+83,6	+245,5	+109,7	+30,6	+93,2	+165,3	+110,6
Темп прироста, % -базисный	-	-54,1	-55,4	+16,6	-2,3	+139,6	1+162,8	-19,3	-+24,7	2+24,3	+37,6
-цепной	-	-54,1	-2,7	+161,9	-16,3	+145,5	+9,7	-69,3	-6,7	+65,3	+10,6
Абсолютное значение1% прироста	-	-17,4	-0,4	+23,1	-6,1	+45,6	+7,4	-58,5	-1,7	+15,7	+4,2

Исходя из полученных расчетов показателей динамики урожайности зерна в районе видно, что она колебалась в течение 11 лет. Максимальное возвышение урожайности наблюдается в 2005году и составляет 8441руб. Максимальное снижение урожайности наблюдается в 2001 году и составляет 1430руб.

Таблица 3.9 Расчет доля выравнивания динамического ряда урожайности в Шушенском хозяйстве

Года	урожайность, тонн (у)	Трехлетняя скользящая, тонн
1999	3211	-	-5	25	-16055	2864,2
2000	1471	2037,3	-4	16	-5884	3064,9
2001	1430	2215,6	-3	9	-4290	3265,6
2002	3746	2770	-2	4	-7492	3466,3
2003	3134	4858	-1	1	-3134	3667
2004	7694	6423	-	-	-	3867,7
2005	8441	6241,6	1	1	8441	4068,4
2006	2590	4482	2	4	5180	4269,1
2007	2415	2999,6	3	9	7245	4469,8
2008	3994	10828	4	16	15976	4670,5
2009	4419	-	5	25	22095	4871,2
Всего	42545	х	-	110	22082	42545

По этим данным построить фактический ряд затрат зерна , трехлетнюю скользящую



Рисунок 7 Динамический ряд урожайности зерна в Шушенском районе

Таблица 3.10 Расчет показателей динамического ряда производства в хозяйстве Шушенском районе за 11 лет

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Валовой сбор, тонн	23804,1	14151,2	34889,1	15504,1	18021,1	33504,4	28152,3	14557,2	17586,6	19138,0	16637,6
Абсолютный прирост, тонн -базисный	-	-9652,9	+11085	-8300	-5783	+9700,3	+4348,2	-9246,9	-6217,5	-4666,1	-7166,5
-цепной	-	-9652,9	+20737,9	-19385	+2517	+15483,3	-5352,1	-13595,1	+3029,4	+1551,4	-2500,4
Темп роста, % -базисный	-	+59,4	+146,5	+65,1	+75,7	+140,7	+118,2	+61,1	+73,8	+80,3	+69,8
-цепной	-	+59,4	+246,5	+44,4	+116,2	+185,9	+84,0	+51,7	+120,8	+108,8	+86,9
Темп прироста, % -базисный	-	-40,5	+46,5	-34,8	-24,2	+40,7	+18,2	-38,8	-26,1	-19,6	-93,0
-цепной	-	-40,5	+146,5	-55,5	+16,2	+85,9	-15,9	-48,2	+20,8	+8,8	-13,0
Абсолютное значение1% прироста	-	-96,5	+207,3	-193,8	+25,1	+154,8	-53,5	-135,9	+30,2	+15,5	-25,0

Исходя из полученных расчетов показателей динамики валового сбора зерна в районе видно, что она колебалась в течение 11 лет. Максимальное возвышение валового сбора наблюдается в 2001году и составляет 34889,1руб. Максимальное снижение валового сбора наблюдается в 2000 году и составляет 14151,2руб.

Таблица 3.11 Расчет для выравнивания динамического ряда валового сбора в хозяйстве шушенское за 11 лет

Года	Валовой сбор (у)	Трехлетняя скользящая, тонн
1999	23804,1	-	-5	25	-119020,5	18742,6
2000	14151,2	24281,4	-4	16	-56604,8	19284
2001	34889,1	21514,8	-3	9	-104667,3	19825,4
2002	15504,1	22804,7	-2	4	-31008,2	20366,8
2003	18021,1	22343,2	-1	1	-18021,0	20908,2
2004	33504,4	26559,2	-	-	-	21449,6
2005	28152,3	25404,6	1	1	28152,3	21991
2006	14557,2	20098,7	2	4	29114,4	22532,4
2007	17586,6	17093,9	3	9	52759,8	23073,8
2008	19138,0	17787,4	4	16	76552	23615,2
2009	16637,6	-	5	25	83188	24156,6
Всего	235945,7	х	-	110	-59555,3	235945,7

По этим данным построить фактический ряд валового сбора, трехлетнюю скользящую



Рисунок 8 Динамический ряд валового сбора зерна в Шушенском районе

Таблица 3.12 Расчет показателей динамического ряда производства в хозяйстве Шушенском районе за 11 лет

Показатели	Года
	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
затраты, тонн	76,4	20,8	49,8	58,0	57,5	282,8	216,6	37,7	42,4	76,4	73,2
Абсолютный прирост, тонн -базисный	-	-55,6	-26,6	-18,4	-18,9	+206,4	+140,2	-38,7	-34	-	-3,2
-цепной	-	-55,6	+29	+8,2	-0,5	+225,3	-66,2	-178,9	+4,7	+34	-3,2
Темп роста, % -базисный	-	+27,2	+65,1	+75,9	+75,26	+370,1	+283,5	+49,3	+55,4	+100	+95,8
-цепной	-	+27,2	+239,4	+116,4	+99,1	+491,8	+76,5	+17,4	+112,4	+180,1	+95,8
Темп прироста, % -базисный	-	-72,7	-34,8	-24,0	-24,7	+270,1	+183,5	-50,6	-44,5	--	-4,1
-цепной	-	-72,7	+139,4	+16,4	-0,8	+391,8	-23,4	-82,5	+12,4	+81,4	-4,1
Абсолютное значение1% прироста	-	-0,5	+0,2	+0,8	-0,5	+2,2	-0,6	-1,7	+0,4	+0,3	-0,3

Проанализировав таблицу можно сказать, что затраты колебалась в Шушенском хозяйстве колебались в течении 11 лет. Максимальное возвышение затрат наблюдается в 2004 году и составляет 282,8руб. Максимальное снижение затрат наблюдается в 2000 году и составляет 20,8руб.

Таблица 3.13 Расчетов для выравнивания динамического ряда затрат в хозяйстве шушенское за 11 лет

Года	затраты (у)	Трехлетняя скользящая, тонн
1999	76,4	-	-5	25	-382	-16556,9
2000	20,8	49	-4	16	-83,2	-13227,5
2001	49,8	42,8	-3	9	-149,4	-9898,1
2002	58,0	55,1	-2	4	-116	-6568,7
2003	57,5	132,7	-1	1	-57,5	-3239,3
2004	282,8	185,6	-	-	-	90,1
2005	216,6	179,3	1	1	216,6	3419,5
2006	37,7	98,9	2	4	75,4	6748,9
2007	42,4	52,1	3	9	127,2	10078,3
2008	76,4	64	4	16	305,6	13407,7
2009	73,2	-	5	25	366302,7	16737,1
Всего	991,6	х	-	110	366239.4	991,1



Рисунок 8 Динамический ряд затрат зерна в Шушенском районе



4. Индексный анализ затрат, производства продукции и производственной урожайности зерновых

Индексами в статистике называют сложные относительные показатели, характеризующие изменения явления, состоящего из непосредственно используемых элементов.

Основным элементом индексным отношением является индексированная величина - это значение индекса статистической совокупности , изменением которой является объектом изучения. С помощью индексов решают следующие задачи:

Позволяют измерить изменение сложных явлений;

Можно определить влияние отдельных факторов на изменение динамики сложного явления;

Индексы являются показателями сравнения с прошлыми показателями, с другими территориями, нормативами, планами и прогнозами.

Индекс производственных затрат рассчитывается по формуле:

(22)

где - себестоимость в базисном и отчетном годах;

-валовой сбор в базисном и отчетном годах.

В абсолютном выражении:

(23)

Индекс себестоимости зерна рассчитывается для определения влияния себестоимости на изменение производственных затрат, по формуле:



(24)

В абсолютном выражении:

(25)

Индекс валового сбора рассчитывается по формуле:

(26)

В абсолютном выражении:

(27)

Рассчитать индексы для Ермаковского и Шушенского районов по формулам 17-22.

Таблица 4 Расчет для индексного анализа урожайности зерна, валового сбора зерна и производственных затрат

Наименование района	Исходные данные	Расчетные данные
	Производственная урожайность, руб. за 1 тонну	Валовой сбор зерна, тонн	Производственные затраты тыс. руб.
	1999	2009	1999	2009	1999	2009	Условный год
Ермаковский	4278	12565,5	5500	2373	23,5	29,8	700,3
Шушенский	23804,1	16637,6	3211	4419	76,4	73,2	5592,4



В районах в отчетном периоде производственная урожайность, валовой сбор и производственные затраты увеличились по сравнению с базисным периодом.

Ермаковский район:

В абсолютном выражении:

.руб.

В абсолютном выражении:

=29,5 - 700,3=-670,8

В абсолютном выражении:

670,5руб.

.руб.

=0руб

Для хозяйства Шушенское:

руб.

В абсолютном выражении:

.руб.

288,8руб. .руб. =288,9руб

В результате индексного анализа можно сказать что, общие затраты в хозяйстве Ермаковское и Шушенское совершенно разные.



Заключение

Проведя анализ урожайности по двум хозяйствам можно сказать следующее, что причинами повышения затрат могут служить повышение цен на различные средства производства, запасные части, топливо и смазочные материалы, услуги обслуживающих производств, недостаточно эффективное использование производственных ресурсов. Возможно снижение продуктивности скота, при котором повышается расход кормов на единицу продукции. Снижение издержек производства - важнейшее условие повышения экономической эффективности производства.

Важнейшим источником повышения эффективности зерновой отрасли является снижение себестоимости продукции. От уровня зависят финансовые результаты деятельности предприятий, темпы расширенного производства, финансовое состояние хозяйствующих субъектов. Выявление резервов снижения себестоимости продукции возможно на основании данных, получаемых в процессе анализа хозяйственной деятельности предприятия. Факторный анализ показывает, что основными причинами повышения фактической себестоимости зерна над плановой являются невыполнение запланированного уровня урожайности сельскохозяйственных культур и необъективные прогнозные значения затрат труда и средств на единицу площади. Высокие темпы роста затрат в целом увеличивают себестоимость единицы продукции, тем самым снижая эффективность его производства.

Благодаря снижению уровня себестоимости продукции увеличиваются внутрипроизводственные источники накоплений, ускоряются темпы расширенного производства, роста производственных сил. Вместе с тем снижение себестоимости продукции является базой планомерного снижения оптовых и розничных цен, роста доходов трудящихся и, следовательно, неуклонного повышения материального и культурного уровня жизни.

При проведении всех предложенных мероприятий должна возникать экономия, достаточная для покрытия дополнительных материальных затрат и обеспечения хозяйства более совершенными средствами производства, чтобы в результате снижения себестоимости продукции повышалась экономическая эффективность производства.

В хозяйстве Ермаковское урожайность единицы постоянно менялась в течении времени. Что оставило на базисный год 4278, на отчетный 12565,5.

В Шушенском 23804,1, на отчетный год 16637,6.

В общем урожайность в Шушенском районе была на 4072,1 руб. больше чем в Ермаковском.



Библиографический список

1. Айвазян, С.А. Теория вероятностей и прикладная статистика: [Текст] Учебник. Т.1 / Айвазян С.А., Мхитарян В.С. - 2-е изд.; испр. - М.: ЮНИТИ, 2004. - 656с. - (Прикладная статистика. Основы эконометрики. В 2-х т., Т.1).

2. Балдин, К.В. Эконометрика: [Текст] Учебное пособие / Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. - 2-е изд.; перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ, 2004. - 254с.

3. Дубров,А.М. Многомерные статистические методы: [Текст] Учебник. Для экономистов и менеджеров / Дубров А.М., Трошин Л.И. - М.: Финансы и статистика, 2005.

4. Магнус, Я.Р. Эконометрика: [Текст] Начальный курс / Магнус Я.Р., Катышев П.К. - М.: Дело, 2006. - 248с.

5. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики. М.: Финансы и статистика, 2005. - 89 с.

зерновой зернобобовый урожайность себестоимость

Приложение А

Таблиц А Исходные данные

Районы	Посевные площади зерновых, га	Валовые сборы с/х культур, тонн	Урожайность с/х культур Ц. с 1 га	Производственная себестоимость 1 тонны ,зерна, руб.	Среднегодовая численность всего, чел.	Рентабельность без субсидий (%)	Среднемес. з/п на 1 раб, руб	Техника	Занятых в с/х производстве, чел.	Общая посевная площадь га.
								Тракто-ра физ. ед	Энергообеспеченность, л.с на 100 с/х угодий
Абаканский	28248	87736,5	23,4	2857	702	27,0	5630	194	108	651	35319
Дзержинский	33914	82891,8	21,9	2510	816	43,5	5330	139	89	727	40622
Ермаковский	8035	12768,3	15,6	2373	472	81,3	4609	64	118	444	16043
Ирбейский	23222	41980,9	15,1	3230	580	14,2	5562	148	67	558	29461
Идринский	20335	31103,8	14,4	2672	463	31,3	4415	142	876	460	27745
Илейский	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Каратузский	15131	39562,2	20,5	2610	335	11,7	3564	103	108	324	18942
Канский	50661	140492,5	25,1	2908	3783	54,8	7348	543	124	3426	97566
Краснотуранский	37395	67400,1	17,2	3365	1536	19,2	4833	359	102	1474	64250
Курагинский	32252	55207,4	16,3	3412	1742	18,5	7426	389	123	1534	57069
Минусинский	26941	52663,2	16,2	3387	1436	15,1	5724	321	154	1270	52458
Нижнеигашский	8009	14426,9	12,2	3651	472	-7,9	3518	105	87	418	11643
Партизанский	9716	21061,9	17,6	4402	157	2,7	4236	29	15	148	9903
Рыбинский	27120	66593,3	23,3	3664	761	16,5	8438	131	123	719	34133
Саянский	14182	23396,6	15,4	3598	362	20,6	4155	158	165	346	22233
Тасеевский	12627	29337,6	21,6	2867	283	45,0	6701	98	97	250	13925
Уярский	18754	36165,4	17,3	3079	186	39,0	7933	64	121	3103	20143
Шушенский	16225	24470,4	13,3	4219	1218	-1,5	9356	172	268	1055	25874



Приложение Б

Таблица Б Расчетные данные для аналитической группировки

Районы	Посевные площади зерновых, га	Урожайность с/х культур Ц. с 1 га	Производственная себестоимость 1 тонны ,зерна, руб.	Среднегодовая численность всего, чел.	Рентабельность без субсидий (%)	Среднемес.з/п на 1 раб, руб	Общая посевная площадь (га).
Абаканский	28248	23,4	2857	702	27,0	5630	35319
Дзержинский	33914	21,9	2510	816	43,5	5330	40622
Ермаковский	8035	15,6	2373	472	81,3	4609	16043
Ирбейский	23222	15,1	3230	580	14,2	5562	29461
Идринский	20335	14,4	2672	463	31,3	4415	27745
Илейский	-	-	-	-	-	-	-
Каратузский	15131	20,5	2610	335	11,7	3564	18942
Канский	50661	25,1	2908	3783	54,8	7348	97566
Краснотуранский	37395	17,2	3365	1536	19,2	4833	64250
Курагинский	32252	16,3	3412	1742	18,5	7426	57069
Минусинский	26941	16,2	3387	1436	15,1	5724	52458
Нижнеигашский	8009	12,2	3651	472	-7,9	3518	11643
Партизанский	9716	17,6	4402	157	2,7	4236	9903
Рыбинский	27120	23,3	3664	761	16,5	8438	34133
Саянский	14182	15,4	3598	362	20,6	4155	22233
Тасеевский	12627	21,6	2867	283	45,0	6701	13925
Уярский	18754	17,3	3079	186	39,0	7933	20143
Шушенский	16225	13,3	4219	1218	-1,5	9356	25874



Приложение В

Корреляционно - регрессионный анализ

	Столбец 1	Столбец 2	Столбец 3	Столбец 4	Столбец 5	Столбец 6	Столбец 7
Столбец 1	1
Столбец 2	0,544536302	1
Столбец 3	-0,19569999	-0,357822722	1
Столбец 4	0,824748774	0,337341125	-0,021202968	1
Столбец 5	0,194575397	0,379626113	-0,743416834	0,181143514	1
Столбец 6	0,347655361	0,242335309	0,237289324	0,375361176	0,060214638	1
Столбец 7	0,947693811	0,406619578	-0,128180308	0,939513812	0,203742108	0,307282909	1

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,985350701
R-квадрат	0,970916004
Нормированный R-квадрат	0,953465606
Стандартная ошибка	2516,048176
Наблюдения	17
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	6	2,11E+09	3,52E+08	55,63862	4,16E-07
Остаток	10	63304984	6330498
Итого	16	2,18E+09
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	893,6011242	7933,112	0,112642	0,912544	-16782,5	18569,68	-16782,5	18569,68
Переменная X 1	462,8716343	197,6131	2,342313	0,041177	22,56224	903,181	22,56224	903,181
Переменная X 2	-2,145157243	1,957474	-1,09588	0,298821	-6,50668	2,216366	-6,50668	2,216366
Переменная X 3	-6,762676823	2,291309	-2,95145	0,014499	-11,868	-1,65732	-11,868	-1,65732
Переменная X 4	-68,42264765	47,05139	-1,45421	0,176543	-173,26	36,41439	-173,26	36,41439
Переменная X 5	0,815823472	0,430582	1,894699	0,087383	-0,14357	1,77522	-0,14357	1,77522
Переменная X 6	0,685425236	0,088946	7,706066	1,63E-05	0,487241	0,88361	0,487241	0,88361

Размещено на Allbest.ru