Статистический анализ показателей рыбохозяственного комплекса Приморского края

Размещено на http://www.allbest.ru/

Владивосток,

2015г.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Дальневосточный федеральный университет»

ШКОЛА ЭКОНОМИКИ И МЕНЕДЖМЕНТА

Кафедра бизнес-информатики и экономико-математических методов

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Статистика»

Статистический анализ показателей рыбохозяственного комплекса приморского края

Казаков Николай Павлович

Направление: 38.03.01

«Экономика»

Профиль «Бизнес-аналитика и статистика»

очной формы обучения



Содержание

Введение

1. Теоретические основы статистического анализа рыбохозяйственного комплекса

1.1 Рыбохозяйственный комплекс, как объект статистического исследования

1.2 Основные показатели статистического анализа рыбохозяйственного комплекса

1.3 Статистические методы анализа рыбохозяйственного комплекса

2. Статистическая оценка рыбохозяйственного комплекса Приморского края

2.1 Анализ динамики показателей рыбохозяйственного комплекса

2.2 Анализ структуры основных показателей рыбохозяйственного комплекса Приморского края

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ факторов оказывающих влияние на финансовый результат предприятий рыбохозяйственного комплекса Приморского края

Заключение

Список использованной литературы и источников



Введение

Для Приморского края вопрос рыбохозяйственного комплекса уже на протяжение многих лет был и остаётся актуальным. Приморский край в течение долгого времени остаётся лидером в России в рыбной отрасли. Встаёт вопрос изучения рыбохозяйственного комплекса Приморского края.

Актуальность данной курсовой работы обусловлена тем, что рыбохозяйственный комплекс Приморского края постоянно развивается, ежегодно растёт объём добычи рыбы, а также экспорта и импорта в РФ. Без проведения научных исследований невозможно регулировать рыболовство, регулировка возможна лишь при том, что все аспекты и процессы изучены: выявлена динамика, структура, тенденции и закономерности как по всей стране, так и по субъектам, в данном случае Приморском крае.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что содержащиеся в курсовой работе выводы, могут быть использованы участниками рынка рыбной отрасли, а также полезны потребителям данного рынка.

Цель - провести статистический анализ показателей рыбохозяйственного комплекса в Приморском крае.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить рыбохозяйственный комплекс как объект статистического исследования.

2. Рассмотреть показатели динамики улова рыбы, сальдированный финансовый результат и среднесписочную численность работников.

3. Изучить статистические методы анализа показателей улова рыбы и сальдированного финансового результата

4. Определить динамику улова рыбы, сальдированного финансового результата, а так-же среднесписочную численность работников занятых в РХК в Приморском крае.

Объект статистического исследования является рыбохозяйственный комплекс.

Предметом являются методики выявления закономерности между сальдированным финансовым результатом и улова рыбы в Приморском крае.[1]

Для обработки исходных статистических данных и для представления результатов были использованы процессор электронных таблиц Microsoft Excel.

Информационной базой курсовой послужили статистические материалы Владивостокского филиала ФГУ «Центр системы мониторинга рыболовства и связи», научных публикаций, материалы официальных интернет-сайтов.



1. Теоретические основы статистического анализа рыбохозяйственного комплекса

1.1 Рыбохозяйственный комплекс, как объект статистического исследования

Согласно одному из определений, рыбохозяйственный комплекс - это совокупность предприятий, организаций, фирм, компаний, занимающихся проблемами исследований, комплексного, рационального и эффективного использования водных биоресурсов Мирового океана, и хозяйственных структурных единиц, обслуживающих эти предприятия[3].

Рыбохозяйственный комплекс развивающаяся система, эту систему можно представить, как постоянный процесс сбалансирования потребностей общества в определенных видах продукции. Он занимает особое место в истории многих государств мира. Протекающие здесь процессы тесно связаны с общим уровнем экономического развития страны, ее политическим устройством, национальной спецификой населения. Очень часто развитие рыбной отрасли напрямую зависит от геополитических амбиций государства.[9] Именно в этом секторе, тесно переплетены исторические традиции народов и новейшие достижения науки и техники.

В России рыбное хозяйство является огромным производственно-хозяйственным комплексом, рыбный комплекс играет огромную роль.

Во-первых первостепенную роль она играет, как источник обеспечения населения продуктами питания, тем самым рыбный комплекс во многом обеспечивает продовольственную базу страны.

Во-вторых рыбная отрасль для комбикормовой промышленности производит (муку, фарш, рыбу), а также сырьё для пищевой, медицинской, легкой промышленности и других отраслей хозяйства.

В-третьих рыбная отрасль в некоторых городах является градообразующей и одной из главных источников занятости и населения. Рыбохозяйственный комплекс является частью экономики России, его межотраслевые и межрегиональные связи были многосторонни и разнообразны.

В России особенно в Дальневосточном бассейне рыбный комплекс располагает большой сырьевой базой, которая характеризуется:

- близостью районов промысла к основным портам базирования флота и рыбообрабатывающим комплексам;

- значительностью потенциальных биологических ресурсов;

- уникальным видовым составом биологических ресурсов;

- благоприятными условиями для развития промышленной марикультуры;

- наилучшими возможностями для воспроизводства запасов гидробионтов;

- ведением промысла в течение всего года;

- близостью зарубежных стран - потребителей рыбопродукции;

- наличием специальных трудовых ресурсов;

- наличием специализированных вузов и колледжей, способных обеспечить потребности в высококвалифицированных кадрах;

- отлаженной структурой банков и страховых компаний.[4]

В прилегающих морях региона, концентрируется крупнейшие в мире запасы лососевых рыб, а так-же тресковых рыб, в морях так же обитают тюлени, моржи, котики.

Рыболовство и все, что с ним связано постепенно сформировало свою особую сферу деятельности человека они занимались добычей водных биоресурсов, их переработкой, изучением, охраной и воспроизводством. Обеспечивали товарное выращивание гидробионтов.[13]

Во многих странах рыбное хозяйство рассматривают как важный источник формирования рабочих мест, которые обходятся значительно дешевле, чем в других отраслях производства[7].

Большую роль в обеспечении продовольственной безопасности играет рыбное хозяйство, которое поставляет населению полноценные и зачастую незаменимые продукты питания из рыбы и других гидробионтов. Продукция, полученная из водных животных, богата белками, в которых представлены все необходимые аминокислоты в оптимально сбалансированных пропорциях. Рыбный белок быстро переваривается и хорошо усваивается. Наряду с мясом рыба содержит достаточное количество серосодержащих аминокислот (метионин и цистин), а также аминокислот, способствующих росту организма (лизин и триптофан).[9] В отличие от мяса, жиры рыб, особенно морских и некоторых других водных организмов содержат незаменимые для человека жирные кислоты группы омега-3 и омега-6 - важнейшее средство профилактики сердечно-сосудистых заболеваний, которые почти на 60% определяют общую смертность в России. По данным ученых-кардиологов, регулярное потребление рыбы снижает вероятность смерти от болезней сердца на 15%.

Освоение пространств и ресурсов Мирового океана является одним из главных направлений развития мировой цивилизации в третьем тысячелетии. Сущность национальной политики ведущих морских держав и большинства государств мирового сообщества в обозримом будущем составят самостоятельная деятельность и сотрудничество в освоении Мирового океана, а также неизбежное соперничество в этой области.

Исторически Россия является ведущей морской державой исходя из ее пространственных и геофизических особенностей, места и роли в глобальных и региональных международных отношениях.

Состояние и тенденции развития мирового рыбного хозяйства в настоящее время характеризуются усилением соперничества среди стран, осуществляющих рыболовство, за право использования водных биологических ресурсов, особенно наиболее ценных видов рыб и ракообразных, а также за рынки сбыта рыбопродукции.

Мнoгие страны рaссматривают рыбнoе хозяйство как кoмпонент стратегического значения, обеспечивающий безопасность, поскольку рыболовство способствует заселенности отдельных прибрежных регионов и их социально-экономическому развитию.

В этой связи большинством государств с протяженной береговой линией проводится протекционистская политика по отношению к рыболовству и созданию такого правового поля, которое бы позволяло рыбному хозяйству эффективно функционировать и быть защищенным от внешней конкуренции.

Рыбное хозяйство в Российской Федерации является комплексным сектором экономики, включающим широкий спектр видов деятельности - от прогнозирования сырьевой базы oтрасли дo организации торговли рыбнoй продукцией в стране и за рубежoм.[12]

Со многими государствами заключены межправительственные соглашения об организации использования водных биологических ресурсов в их исключительных экономических зонах, районах действия международных конвенций по рыболовству и исключительной экономической зоне Российской Федерации.

В экономике страны рыбное хозяйство играет важную роль в качестве поставщика пищевой, кормовой и технической продукции (рыбной муки и жира, кормовой рыбы для пушного звероводства, агар-агара, различных биологически активных веществ и др.). В общем балансе потребления животных белков доля рыбных белков составляет около 10 процентов, а в мясорыбном балансе - около 25 процентов.[15]

Организации рыбного хозяйства являются градообразующими во многих приморских регионах страны и обеспечивают занятость населения. Особое значение это имеет для районов Дальнего Востока и Крайнего Севера, где рыбный промысел является основным источником обеспечения жизнедеятельности населения, в том числе коренных малочисленных народов.



1.2 Основные показатели статистического анализа рыбохозяйственного комплекса

Основными источниками статистической информации о рыбохозяйственном комплексе служат:

- данные государственного статистического наблюдения предприятий и организаций по рыбохозяйственному виду деятельности.

- данные Владивостокского филиала ФГУ «Центр системы мониторинга рыболовства и связи» [4].

- Статистические сборники[5],

– Органы федеральной службы государственной статистики

Для оценки рыбохозяйственного комплекса рассчитывают:

1. Улов рыбы - Количество рыбы, добываемое промысловым судном за определенный интервал времени.[17]

2. Среднесписочная численность работников, тыс. человек - численность работников за определенный период определяется путем суммирования численности работников списочного состава за каждый календарный день периода, включая праздничные и выходные дни, и деления полученной суммы на число календарных дней периода.

3. Сальдированный финансовый результат - конечный финансовый результат, выявленный на основании бухгалтерского учета всех хозяйственных операций организаций.[18] Представляет сумму прибыли (убытка) от продажи товаров, продукции (работ, услуг), основных средств, иного имущества организаций и доходов от внереализационных операций, уменьшенных на сумму расходов по этим операциям. Внереализационные доходы и расходы - штрафы, пени, неустойки за нарушение условий договоров; прибыль (убыток) прошлых лет, выявленная в отчетном году, курсовые разницы и др. Данные по сальдированному финансовому результату деятельности организаций приводятся в фактически действовавших ценах, структуре и методологии соответствующих лет.

4. Уровень рентабельности проданных товаров - используется в качестве основного индикатора для оценки финансовой эффективности компаний, которые имеют относительно небольшие величины основных средств и собственного капитала.[19] Оценка рентабельности продаж позволяет более объективно взглянуть на состояние дел. Показатель рентабельности продаж характеризует важнейший аспект деятельности компании - реализацию основной продукции.

1.3 Статистические методы анализа рыбохозяйственного комплекса

На основе данных об рыбохозяйственном комплексе, начиная с 2005 года мы можем рассчитать необходимые для нас показатели.

С помощью статистического изучения динамики мы получим показатели ряда динамики. Мы изучаем данные за 10 последних лет и будем применять для анализа две системы расчета показателей динамики: Базисный и отчетный. В базисном мы сравниваем каждый последующий год с уровнем, который оказался взят нами за базу сравнения. В цепной системе расчета текущий уровень сравнивается с каждым предыдущим.

Для анализа показателей статистики рыбохозяйственного комплекса может быть использован весь спектр статистических методов. Это показатели динамического ряда: темпы роста и прироста, абсолютного прироста; метод группировок, позволяющий установить наличие связи показателей инвестиционной деятельности с признаками, не находящимися с ними в функциональной связи; метод корреляционно-регрессионного анализа, с помощью которого определяется степень тесноты связи между признаками; индексный метод.

Для количественной оценки применяются статистические показатели:

- абсолютный прирост (разность между двумя уровнями динамического ряда, который показывает, насколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения):

(1)

(2)

где Дi - абсолютный прирост, y_i - уровень сравниваемого периода, а y₀ - уровень базисного периода, - предшествующего периода;

- коэффициент роста- это есть отношение двух сравниваемых уровней, которое показывает, во сколько раз данный уровень превышает уровень базисного периода. Коэффициент роста отражает интенсивность изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения - какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень.

(3)

(4)

- темп роста (отражает интенсивность изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения - какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень):

(5)

- темп прироста (отношение абсолютного прироста к предыдущему или базисному уровню):

; (6)

;(7)

(8)

А также определяются средние величины:

- средний абсолютный прирост:

(9)

где - средний абсолютный прирост, а n - число уровней ряда динамики в исследуемом периоде, включая базисный;

- средний темп роста:

(10)

; (11)

- средний темп прироста:

; (12)

Оценка структуры объекта.

В статистике под структурой понимается совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей, при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как единое целое. Статистическая структура - это распределение различных частей в пределах общего для них качества, распределение составляющих совокупность единиц по количественному или качественному признаку.

Статистический анализ структуры непосредственно связан с группировкой данных. Если основанием структуры выступает качественный признак, то процесс группировки не вызывает затруднений. Группировка по количественному признаку требует обоснованного установления границ перехода одного качества в другое.

Статистические методы анализа позволяют проводить исследование конкретных социально-экономических структур в определенных условиях места и времени, которое заключается, прежде всего, в точном количественном измерении и соизмерении, выявлении пропорций и закономерностей. Структура сложного социально-экономического явления находится в движении, имеет свойство меняться с течением времени как в количественном, так и в качественном отношении, именно поэтому большое практическое значение имеют изучение структуры в динамике, оценка структурных сдвигов, выявление и характеристика основных тенденций развития.

Классификация структур включает в себя их разделение на два основных вида по временному фактору, а именно на дискретные структуры и интервальные. Дискретные структуры определяют строение социально-экономических явлений по состоянию на определенные моменты времени и представляют собой моментные относительные показатели, как правило, на начало или на конец периода. Интервальные структуры определяют строение социально-экономических явлений за определенные периоды времени (дни, недели, месяцы, кварталы, годы.

Статистика имеет дело как с фактическими, которые существуют реально, так и со структурами перспективными, прогнозными, оптимальными и стандартизованными. Последние представляют собой условные или фактические структуры, принятые в качестве образцового примера для расчета и сравнения стандартизованных показателей.

При анализе структуры определяется относительная величина структуры (индекс структуры, удельный вес), который выражается обычно в процентах. Индекс структуры показывает, какую долю составляет отдельная часть совокупности от всей совокупности:

; (13)

где - доля i-го элемента структуры, i=, x_i - абсолютное значение по i - ому элементу, а ?x_i - итог суммы абсолютных значений i-ых элементов структуры.

Рассмотрим показатели, характеризующие изменение структуры и структурных сдвигов. Термин структурные сдвиги применяется только при исследовании структурных различий во времени. Для статистической оценки структурных сдвигов за два или более периодов используются показатели, основывающиеся на разностях между удельными весами одноименных частей совокупности (показатель прироста удельного веса i-ой части совокупности, показывающий, на какую величину в долях единицы или процентах возросла, или уменьшилась данная структурная часть в отчетном периоде по сравнению с предыдущим), и те, которые базируются на отношениях удельных весов одноименных частей совокупности.

Знак прироста показывает направление изменения удельного веса данной структурной части («+» - увеличение, «-» - уменьшение), а его величина -конкретное значение этого изменения в процентных пунктах.

Так как сумма удельных весов всех частей совокупности в любой момент времени всегда равна строго 100%, то при каких-либо изменениях в структуре одна часть приростов удельных весов всегда будет иметь положительный знак, а другая - отрицательный. Сумма же всех приростов для совокупности в целом всегда равна нулю.

Также в анализе структуры применяется метод средних - метод исследования статистической совокупности путем измерения её средних величин. Этот метод отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.

Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитической формы связи. В задачу корреляционного анализа входит количественное измерение тесноты связи двух или более признаков, а регрессионный анализ включает в себя нахождение регрессионного уравнения, выражающего зависимость средних значений результативного признака Y от значения одного или нескольких факторных признаков.

Для измерения тесноты корреляционной связи количественных признаков следует использовать линейный коэффициент Пирсона, который находится по формуле

; (13)

Данный коэффициент принимает значения -1 ? Г_xy ? 1. Если Г_xy = 0, то признаки независимы, если же Г_xy = ±1, то x и y связаны линейной функциональной зависимостью. Оценка связи производится в основном по шкале Чедокка (табл.1).

Таблица 1 - Шкала Чедокка.

Показатели тесноты связи	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
Характеристика силы связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	весьма высокая

Линейная зависимость регрессионной модели

. (17)

где n - число наблюдений; a₀, a₁ - неизвестные параметры уравнения регрессии; ??_i - случайная ошибка i-го наблюдения.

Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками - результирующим и факторным. Уравнение парной (линейной) регрессии имеет вид

; (18)

где - теоретические значения результативного признака, полученные после подстановки x_i в уравнение регрессии, а a₀, a₁ - оценки параметров уравнения регрессии.

Оценки параметров уравнения a₀, a₁ можно найти методом наименьших квадратов. Его значение в том, что оценки параметров a₀, a находят, приводя к минимуму сумму квадратов отклонений эмпирических данных и , рассчитанных по уравнению регрессии.

Уравнение регрессии находится по формуле

; (19)

Для нахождения минимума данной функции ее частные производные приравнивают к нулю и получают систему нормальных уравнений

Отсюда

(20)

a₀ = ; (21)

Для удобства интерпретации коэффициента регрессии используют коэффициент эластичности, который показывает, на сколько процентов изменится величина результативного признака при изменении факторного признака на 1%. Коэффициент эластичности рассчитаем по формуле

; (22)

Для проверки гипотезы о значимости параметров регрессии a₀, a₁ можно использовать t-критерий Стьюдента, который можно рассчитать по формулам

; (23)

; (24)

Если || > t_кр (|| > t_кр), то гипотеза о том, что a₀ = 0 (a₁ = 0) отвергается при уровне значимости.

Для оценки достоверности уравнения регрессии можно использовать коэффициент детерминации, который находится по формуле

. (25)

Он показывает, какая доля общей вариации результативного признака y обусловлена воздействием факторного признака x. Чем ближе коэффициент детерминации, тем лучше уравнение регрессии описывает зависимость y от x.



2. Статистическая оценка рыбохозяйственного комплекса Приморского края

2.1 Анализ динамики показателей рыбохозяйственного комплекса

Для оценки рыбохозяйственного комплекса в Приморском крае необходимо провести анализ динамики показателей, среди которых: улов рыбы тыс. тонн, среднесписочная численность тыс. человек, сальдированный финансовый результат млн. рублей, уровень рентабельности проданных товаров, продукции %. Для этого нам нужно найти абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста каждого показателя, средние показатели и проанализировать полученные данные.

В первую очередь, необходимо проанализировать улов рыбы. Сделаем расчёты в таблице 2.

Таблица 2 - Динамика улова рыбы в Приморском крае за 2005-2014 год

Год	Улов рыбы и добыча других морепродуктов	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темпы роста, %	Темпы прироста, %
		Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.
2005	634341	-	-	-	-	-	-	-	-
2006	638300	3944,00	3944,00	1,01	1,01	1,01	1,01	0,01	0,01
2007	700600	66299,00	62355,00	1,10	1,10	1,10	1,10	0,10	0,10
2008	690600	56261,00	-10038,00	1,09	0,99	1,09	0,99	0,09	-0,01
2009	673000	26349,00	-29912,00	1,04	0,96	1,04	0,96	0,04	-0,04
2010	748000	113450,00	87101,00	1,18	1,13	1,18	1,13	0,18	0,13
2011	782000	146199,00	32749,00	1,23	1,04	1,23	1,04	0,23	0,04
2012	839000	204816,00	58617,00	1,32	1,08	1,32	1,08	0,32	0,08
2013	813000	178851,00	-25965,00	1,28	0,97	1,28	0,97	0,28	-0,03
2014	802000	167593,00	-11258,00	1,26	0,99	1,26	0,99	0,26	-0,01

Источник: рассчитано автором источник [21]

Проанализировав таблицу 2, можно сделать вывод, что в 2014 году улов рыбы уменьшился на 11258 тыс. тонн. По сравнению с 2005 годом в 2014 году увеличился на 26% или (167593 тыс. тонн). Рассчитав средние показатели динамики улова рыбы, подытожим, улов рыбы в среднем увеличивался, на 16759 тыс. тонн.

Рассмотрим еще одни показатель, оказывающий влияние на улов рыбы: среднесписочная численность работников на предприятие. Расчётные данные представлены в таблице3.

Таблица 3 - Среднесписочная численность работников, тыс. человек в (РХК) по Приморскому краю за 2005-2014 год

Год	Среднесписочная численность работников, тыс. человек	Абсолютный прирост	Коэффициент роста	Темпы роста	Темпы прироста
		Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.
2005	23,90	-	-	-	-	-	-	-	-
2006	24,40	0,50	0,50	1,02	1,02	1,02	1,02	0,02	0,02
2007	19,90	-4,00	-4,50	0,83	0,82	0,83	0,82	-0,17	-0,18
2008	19,20	-4,70	-0,70	0,80	0,96	0,80	0,96	-0,20	-0,04
2009	13,90	-10,00	-5,30	0,58	0,72	0,58	0,72	-0,42	-0,28
2010	13,50	-10,40	-0,40	0,56	0,97	0,56	0,97	-0,44	-0,03
2011	12,90	-11,00	-0,60	0,54	0,96	0,54	0,96	-0,46	-0,04
2012	11,60	-12,30	-1,30	0,49	0,90	0,49	0,90	-0,51	-0,10
2013	11,70	-12,20	0,10	0,49	1,01	0,49	1,01	-0,51	0,01
2014	12,10	-11,80	0,40	0,51	1,03	0,51	1,03	-0,49	0,03

Источник: рассчитано автором с использованием [24]

Исходя из данных, полученных в таблице 3, можем заметить в 2014 году по сравнению с 2013 среднесписочная численность работников увеличилась на 0,4 тыс. человек, также можно отметить, что произошёл спад в 2009 году по сравнению с 2008 среднесписочная численность работников в абсолютном показателе уменьшилась на 5,3 тыс. человек или на 27,6% по сравнению с тем же 2008 годом. В целом численность работников падала с 2006 года и по 2012 год включительно на 2,13 тыс. человек в год. В 2014 году численность работников снизилась на 49% по сравнению с 2005 годом.

Анализируя показатели динамики, получили, что среднесписочная численность работников падала на 1,31 тыс. человек.

Необходимо рассмотреть финансовый результат предприятий, занятых рыболовством и рыбоводством.

Таблица 4 - Сальдированный финансовый результат за 2005-2014 год в Приморском крае

Годы	Сальдированный финансовый результат млн. рублей	Абс. прирост	Коэфф. роста	Темпы роста	Темпы прироста
		Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.	Базис.	Цеп.
2005	1288,9	-	-	-	-	-	-	-	-
2006	1350,8	61,9	61,9	1,05	1,05	1,05	1,05	0,05	0,05
2007	1250,6	-38,3	-100,2	0,97	0,93	0,97	0,93	-0,03	-0,07
2008	1679,8	390,9	429,2	1,30	1,34	1,30	1,34	0,30	0,34
2009	3176,7	1887,8	1496,9	2,46	1,89	2,46	1,89	1,46	0,89
2010	3261,2	1972,3	84,5	2,53	1,03	2,53	1,03	1,53	0,03
2011	3963,6	2674,7	702,4	3,08	1,22	3,08	1,22	2,08	0,22
2012	4201,3	2912,4	237,7	3,26	1,06	3,26	1,06	2,26	0,06
2013	3201,6	1912,7	-999,	2,48	0,76	2,48	0,76	1,48	-0,24
2014	4531,3	3242,4	1329,7	3,52	1,42	3,52	1,42	2,52	0,42

Источник: рассчитано автором с использованием [25]

Посмотрев данные приведённые в таблице 4, мы можем заметить, что в период с 2005 по 2012 год включительно данные по сальдированному финансовому результату (сальдированные финансовый результат- это конечный финансовый результат, выявленный на основании бухгалтерского учета всех хозяйственных операций организаций. Представляет сумму прибыли (убытка) от продажи товаров, продукции (работ, услуг), основных средств, иного имущества организаций и доходов от внереализационных операций, уменьшенных на сумму расходов по этим операциям. Внереализационные доходы и расходы - штрафы, пени, неустойки за нарушение условий договоров; прибыль (убыток) прошлых лет, выявленная в отчетном году, курсовые разницы и др[7]) увеличивался за исключением 2007. Проанализировав динамику сальдированного финансового результата, мы можем заметить, что в среднем каждый год сальдированного финансового результат возрастал на 360,27 млн. рублей.

Таблица 5 - Уровень рентабельности проданных товаров, продукции (работ, услуг), за 2005-2014 год в Приморском крае

Годы	Уровень рентабельности проданных товаров, продукции (работ, услуг), %	Абсол. прирост(%)	Коэф. роста(%)	Темпы роста(%)	Темпы прироста(%)
		Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Базис.	Цеп.
2005	12,1
2006	12,3	0,2	0,2	1,02	1,02	1,02	1,02	0,02	0,02
2007	12,4	0,3	0,1	1,02	1,01	1,02	1,01	0,02	0,01
2008	14,6	2,5	2,2	1,21	1,18	1,21	1,18	0,21	0,18
2009	25,4	13,3	10,8	2,10	1,74	2,10	1,74	1,10	0,74
2010	22,4	10,3	-3	1,85	0,88	1,85	0,88	0,85	-0,12
2011	21,3	9,2	-1,1	1,76	0,95	1,76	0,95	0,76	-0,05
2012	18,6	6,5	-2,7	1,54	0,87	1,54	0,87	0,54	-0,13
2013	14,1	2	-4,5	1,17	0,76	1,17	0,76	0,17	-0,24
2014	23,1	11	9	1,91	1,64	1,91	1,64	0,91	0,64

Источник: рассчитано автором с использованием [21]

Проанализировав данные в таблице 5, мы можем заметить, что в 2014 году по сравнению с 2013 уровень рентабельности (рентабельность-это относительный показатель экономической эффективности. Рентабельность комплексно отражает степень эффективности использования материальных, трудовых и денежных ресурсов, а также природных богатств. Коэффициент рентабельности рассчитывается как отношение прибыли к активам, ресурсам или потокам, её формирующим. Может выражаться как в прибыли на единицу вложенных средств, так и в прибыли, которую несёт в себе каждая полученная денежная единица. Показатели рентабельности часто выражают в процентах[6].) возрос на 9% и составил 23,1. В целом средний процент рентабельности с 2005 по 2014 год составил 17,6%. А также можно заметить, что уровень рентабельности в 2009 году был 25,4% это больше на 110% чем в 2005 году.

2.2 Анализ структуры основных показателей рыбохозяйственного комплекса Приморского края

Анализ структуры нужен для того, чтобы рассчитать долю удельного веса определенного вида рыб выловленного от общей совокупности в определенном году. Все данные по видам рыб приведены в таблице 6.

Таблица 6 - Улов рыбы и добыча других морепродуктов за 2005-2014 год в Приморском крае

Виды рыб	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Улов рыбы и добыча других морепродуктов	634341	638285	700640	690602	660690	747791	780540	839157	813192	801934
сельдь	74691	70662	60773	60732	79146	86761	116152	143259	170415	143434
сайра	38767	37869	48896	56752	20778	14834	23425	22722	17799	26160
терпуг	20845	18695	12857	12080	20855	15029	8099	7752	4671	6607
лимонема	20302	20572	18969	18109	15937	16001	8705	10491	10978	16736
камбала	7695	5257	6621	4698	6832	5107	7109	6910	6787	8059
палтус	8438	7390	7385	7068	6569	6279	6370	5113	6167	5646
лосось	557	502	1263	7279	241	-	-	3023	54	1363
треска	8305	8299	9626	13843	6024	8502	8829	8263	8025	7826
минтай	362120	370044	431138	436763	425537	528560	527324	544467	512219	503119
крабы	7432	7235	9112	9205	8626	9048	11651	16087	15899	18470
креветки и шримсы	3137	2741	3168	2613	2353	2384	2491	2015	1738	2415
трубач	1426	1716	1226	1295	1649	1608	1311	1243	1233	1591
кальмары и каракатицы	40443	46306	31787	27336	34792	23193	33918	36836	34575	34536
мидии и устрицы	71	935	37	40	69	57	84	71	58	67
морской гребешок	13	2	8	149	134	146	384	127	92	269
иглокожие	526	797	804	881	1205	1168	1207	1325	1395	1367
водоросли	1016	1787	358	1187	1270	1581	1306	2119	1056	2137

Источник: Рассчитано автором с использованием [25]

Приведенные в таблице 6, мы выявим структуру по видам рыб от общей совокупности.

Рисунок 1 - Улов рыбы в тоннах за 2005-2014 в Приморском крае

Таблица 7 - Относительные показатели выловленного вида рыб, от общего количества в Приморском крае за 2005-2014 год в процентах.

Виды рыб	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Улов рыбы и добыча других морепродуктов	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
сельдь	11,77	11,14	9,58	9,57	12,48	13,68	18,31	22,58	26,86	22,61
сайра	6,11	5,93	6,98	8,22	3,14	1,98	3,00	2,71	2,19	3,26
терпуг	3,29	2,93	1,84	1,75	3,16	2,01	1,04	0,92	0,57	0,82
лимонема	3,20	3,22	2,71	2,62	2,41	2,14	1,12	1,25	1,35	2,09
камбала	1,21	0,82	0,94	0,68	1,03	0,68	0,91	0,82	0,83	1,00
палтус	1,33	1,16	1,05	1,02	0,99	0,84	0,82	0,61	0,76	0,70
лосось	0,09	0,08	0,18	1,05	0,04	0,00	0,00	0,36	0,01	0,17
треска	1,31	1,30	1,37	2,00	0,91	1,14	1,13	0,98	0,99	0,98
минтай	57,09	57,97	61,53	63,24	64,41	70,68	67,56	64,88	62,99	62,74
крабы	1,17	1,13	1,30	1,33	1,31	1,21	1,49	1,92	1,96	2,30
Окончание таблицы
креветки и шримсы	0,49	0,43	0,45	0,38	0,36	0,32	0,32	0,24	0,21	0,30
трубач	0,22	0,27	0,17	0,19	0,25	0,22	0,17	0,15	0,15	0,20
кальмары и каракатицы	6,38	7,25	4,54	3,96	5,27	3,10	4,35	4,39	4,25	4,31
мидии и устрицы	0,01	0,15	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01
гребешок	0,00	0,00	0,00	0,02	0,02	0,02	0,05	0,02	0,01	0,03
иглокожие	0,08	0,12	0,11	0,13	0,18	0,16	0,15	0,16	0,17	0,17
водоросли	0,16	0,28	0,05	0,17	0,19	0,21	0,17	0,25	0,13	0,27

Источник: рассчитано автором с использованием [21]

Воспользовавшись данным из таблицы 7 видно, что основной процент в период с 2005 по 2014 вылова рыбы составляет минтай в среднем 63,31% и сельди 15,86%. А минимальное значение не превышающее даже одного процента по видам улова добычи от общего количества в год: это креветки и шримсы, трубач, мидии, устрицы, морской гребешок, иглокожие, водоросли.

Проведя структурный анализ улова рыбы, была выявлена закономерность, что большую долю от всего улова составляет минтай.



2.3 Корреляционно-регрессионный анализ факторов оказывающих влияние на финансовый результат предприятий рыбохозяйственного комплекса Приморского края

Используем корреляционный анализ для более точного и полного исследования в таблице 8, в ней представлены основные показатели, как: улов рыбы и добыча других морепродуктов, уровень рентабельности проданных товаров, продукции (работ, услуг), в %, сальдированный финансовый результат (прибыль, убыток), млн. рублей.

Таблица 8 - Показатели, оказывающие влияние на прибыль от улова рыбы и добычи других морепродуктов по Приморскому краю с 2005 года по 2014 год

Показатели	Прибыль	Рентабельность	Улов
Годы	y	x1	x2
2005	1288,90	12,1	634341
2006	1350,80	12,3	638285
2007	1250,60	12,4	700640
Окончание таблицы
2008	1679,80	14,6	690602
2009	3176,70	25,4	660690
2010	3261,20	22,4	747791
2011	3963,60	21,3	780540
2012	4201,30	18,6	839157
2013	3201,60	14,1	813192
2014	4531,30	23,1	801934

На основе данных приведённых в таблице 8, проведём корреляционный анализ. рыбохозяйственный статистический корреляционный регрессионный

Для того, чтобы провести анализ, необходимо определить результирующий показатель y и влияющие на него факторы x. За результирующий показатель (y) берется индекс улова рыбы.

Соберём факторы, которые оказывают влияние на результирующий показатель y. Таких факторов два.

Таблица 9 - Корреляционная матрица на основе данных таблицы 8

Коэффициент корреляции.	y	x1	x2
y	1
x1	0,784	1,000
x2	0,820	0,352	1,000

Из таблицы 9 видно, что на прибыль влияет рентабельность и улов рыбы . Соответсвенно равны 0,784 и 0,820.Проведенный регрессионный анализ в пакете прикладных программ Microsoft Excel выдал F-Значимость равную 0,0000228 что означает, что данная модель значима в целом.

Таблица 10 - Регрессионная статистика

Показатели	Значения
Множественный R	0,976112053
R-квадрат	0,95279474
Нормированный R-квадрат	0,939307523
Стандартная ошибка	316,6569113
Наблюдения	10

Из таблицы 10 видно, что нормированный R-квадрат равен 0,939 это значит, что рентабельность и улов обуславливают прибыль на 93,9%.

Таблица 11 - Дисперсионный анализ

Показатели	df	F	Значимость F
Регрессия	2	70,64428015	0,0000228
Остаток	7
Итого	9

Из таблицы 11 видно, что по критерию Фишера модель в целом является значимой.



Таблица 12 - Регрессионная модель

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	-7416,007743	1022,992009	-7,249331058	0,000170028
x1-рентабельность	142,0317248	22,04990305	6,441376385	0,000353138
x2-улов	0,010541108	0,001488622	7,081118867	0,000196906

y= -7416,008+142,0321x1+0,0105x2

Рассмотрим, как ведет себя фактор х₁ на графике.

Рисунок 2 - прогноз рентабельности улова рыбы за 2005-2017 года в Приморском крае

Рассмотрим поведение фактора х₂на графике.

Рисунок 3 - Прогноз улова рыбы за 2005-2017 года в Приморском крае



Таблица 13 - Прогнозируемый объем прибыли за 2005-2017 год в Приморском крае

Период	Предсказанный объем прибыли
2005	1351,9
2006	1413,8
2007	1313,6
2008	1742,8
2009	3239,7
2010	3324,2
2011	4026,6
2012	4264,3
2013	3264,6
2014	4594,3
2015	4986,9
2016	5365,1
2017	5690,7

В таблице 13 видно, что объем прибыли в период 2015-2017 годы будет продолжать равномерно расти.

Эти данные можно наглядней посмотреть на рисунке 4

Рисунок 4 - Прогнозируемый объем прибыли за 2005-2017 год в Приморском крае

Итак, проведя корреляционно-регрессионный анализ, можно сделать вывод, что на объем прибыли наибольшее воздействие оказывает улов рыбы и рентабельность улова рыбы. Согласно прогнозу, можно сделать вывод, что в течение 3 последующих лет наблюдается тенденция роста прибыли.



Заключение

Проанализировав становление и развитие рыбохозяйственного комплекса в Приморском крае, можно сделать следующие выводы.

Что перспективы устойчивого развития рыбохозяйственного комплекса Приморья базируются на следующих основных сложившихся внутренних факторах:

наличие достаточного потенциала местных судостроительных мощностей, их готовность выполнять программу строительства судов, наличие разработанных проектов перспективных судов для освоения местных биоресурсов;

достаточность потенциала трудовых ресурсов специалистов, рыбаков, обладающих большим опытом рыбохозяйственной практики. Широкая сеть учебных заведений по повышению квалификации и подготовки новых кадров;

необходимость развития культурного морепользования как фактора, противодействующего имеющемуся промысловому прессу и загрязнению прибрежных вод промышленными и бытовыми стоками, и как средства сохранения среды обитания человека;

потребность сохранения и возражения потенциала потребительского спроса на продукцию из сырца биоресурсов Японского моря, сегментация внутренних и зарубежных рынков;

Было выявленно, что основной процент в период с 2005 по 2014 вылова рыбы составляет минтай в среднем 63,31% и сельди 15,86%. А минимальное значение не превышающее даже одного процента по видам улова добычи от общего количества в год: это креветки и шримсы, трубач, мидии, устрицы, морской гребешок, иглокожие, водоросли.

Итак, своевременная разработка и реализация практически значимых программных мероприятий развития в целом в сложившихся условиях закладывает основу экономического существования большинства береговых предприятий.[30] Приоритетным и первоочередным направлением развития экономики освоения и использования биоресурсов Приморья является правильный выбор структуры флота и строительство добывающих судов, обеспечивающих достаточную эффективность промысла.



Список литературы

1. А.Бурый. Вовлечение Востока России в мировое хозяйство через экономическое сотрудничество со странами АТР. Проблемы Дальнего Востока, 2007, № 4. - с.51-56.

2. А.Бурый. Реформа на Дальнем Востоке и развитие международного сотрудничества. Проблемы Дальнего Востока, 2004, № 1, - с.42-46

3. Алаев Э.Б. Экономико-георгафическая терминология. М.: Мысль, 1977,- 199 с.

4. Алдошина B.C., Ильичева Т.Х. Методологические вопросы прогнозирования выпуска продукции. С б. науч. трудов ЦНИИТЭРХа «Экономические проблемы развития рыбного хозяйства в новых условиях рыболовства». М.: ЦНИИТЭРХ, 1980.

5. Анализ тенденций развития регионов России в 1992-1995 гг. -Вопросы экономики, 1996, № 6. с.42-77.

6. Бакланов П.Я. Концепция развития советского Дальнего Востока. Проблемы Дальнего Востока. - М., 1991, № 3. - с.3-6. В.Безруков. Основные проблемы развития экономической реформы в регионах Российской Федерации. - Экономист. 2008, №4- с.7-15

7. Ваканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М.: Финансы и статистика, 1981. с,80

8. Васильева Э.К., Лялин В.С. Статистика: учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 345 с.

9. Воробьев К.Ф., Писаренко Н.Б. Направления активизации внешнеэкономической деятельности Дальнего Востока. / Вестник ДВО АН СССР. М., 2011, № 3. - с.45-49.

10. Воробьев С.Ф., Иванчиков А.Г. Концептуальные вопросы развития внешнеэкономических связей ДВЭР /материалы научного доклада/. Хабаровск, 2005. - 207 с.

11. Г.Габуния. Экономические отношения России со странами АТР. Проблемы Дальнего Востока, 2007, № 2. - с.3-9.

12. Геец В.М. Отраслевое прогнозирование: методический и организационный аспекты/ Ин. экономики АН УССР. Киев: Наук.думка, 1990.-120 с.

13. Гельбрас В.Г. Азиатско-Тихоокеанский регион: проблемы экономической безопасности России. Ин. микроэкономики Минэкономики РФ. М., 2011. 43 с.

14. Гершанович Д.Е., Муромцев A.M. Океанологические основы биологической продуктивности Мирового океана. Ленинград, 2011. - 189 с.

15. Гладун В.И. Концепция развития и размещения судоремонта Дальневосточного экономического района: научный доклад. -Владивосток: ИЭМПОО ДВО АН СССР, 2012. с. 12

16. Гольберг М.А., Колотий В.Н. Прогнозирование тенденций ! экономического развития / ЭНИИ . Наук.думка, 2012. - 248 с.I

17. Гусаров З.М. Статистика: уч. пос. для вузов / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. - 2-е изд., пер., и доп.. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2007.- 479с.

18. Е.Н.Галичанин, Я.Я.Ивлев. Краткие итоги реформирования экономических отношений на Дальнем Востоке. Экономическая жизнь Дальнего Востока. Хабаровск, 1995, № 1.

19. И.Бусыгина. Российский Дальний Восток. Мировая экономика и международные отношения, 2009, № 7. - с. 106-117.

20. Официальный cтатистический сборник «Регионы России» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.gks.ru

21. Официальный сайт данные Владивостокского филиала ФГУ «Центр системы мониторинга рыболовства и связи» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.cfmc.ru

22. Официальный сайт основы «рыбохозяйственной деятельности России»: [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://npacific.ru

23. Приморский край в цифрах и графиках за 2011 год. Сборник/ Госкомстат России; Приморский краевой комитет гос. статистики. - Владивосток, 2012. - 36с.

24. Производственный потенциал промышленного Приморья: статисти-ческий сборник / Госкомстат России; Приморский краевой комитет гос. статистики. Владивосток, 2011. - 26с.

25. Промышленность Приморского края: статистический сборник / Гос-комстат России; Приморский краевой комитет гос. статистики. - Владивосток, 2011. - 104с.

26. Регионы России. Социально-экономические показатели 2008-2011. Статистический сборник. М., 2012. - 324 с.

27. Социально-экономическая статистика: учебник / под ред. М.Р. Ефи-мовой. - М.: Высшее образование, 2009. - 590 с.

28. Статистика / под ред. М.Г. Назарова. - 5-е изд., пер, и доп. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006. - 984 с.

29. Статистика финансов: учебник. / под ред. М.Г. Назарова. - 3-е изд., испр. - Москва: Омега-Л, 2007. - 460 с.

30. Статистика: учеб. / В.Г. Минашкин [и др.]; под ред. В.Г. Минашкина. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2012. - 272 с.

31. Статистика: учебник / И.И. Елисеева, А.В. Изотов. Е.Б. Капралова [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: КНОРУС, 2008. - 552 с.

32. Статистика: учебник / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, и др.; под ред. В.Г. Ионина,- 3-е изд., пер, и доп. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 445 с.

33. Статистика: учебник / под ред И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2007. - 566 с.

34. Статистика: учебник. / И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; ред. проф. И.И. Елисеевой. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 448 с.

35. Тимофеева Т.В. Финансовая статистика: Уч. пос. / А.А. Снатенков, и др.; ред. Т.В. Тимофеевой. - М.: Финансы и статистика, 2011.-480с.

36. Харченко Н. М. Экономическая статистика: учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2011. - 345 с.

Размещено на Allbest.ru