Статистико-экономический анализ уровня потребления молочных продуктов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Российский государственный аграрный университет -

Московская сельскохозяйственная академия

имени К.А. Тимирязева

(ФГОУ ВПО РГАУ - МСХА им. К.А.Тимирязева)

Калужский филиал

Кафедра: Экономики и статистики

Курсовая работа по статистике

Тема: "Статистико-экономический анализ уровня потребления молочных продуктов по совокупности районов Калужской области."

Выполнила студентка

заочного отделения

экономического факультета

группы №15-С

Хаменок Л.В.

проверил

старший преподаватель

Кривушина О.А.

Калуга 2010г.

Содержание

Введение

Глава 1. Использование метода группировок в социально-экономическом исследовании районов Калужской области

1.1. Построение ранжированного и интервального рядов распределения по одному из выбранных группировочных факторных признаков

1.2. Промежуточная аналитическая группировка

1.3. Анализ типических групп

Глава 2. Статистико-экономический анализ единиц совокупности по основным требованиям

2.1. Индексный анализ

2.2. Корреляционно-регриссионный анализ

2.3. Анализ рядов динамики

Выводы и предложения

Список использованной литературы

Приложение: фишки и ключи к фишкам

ГЛАВА 1. Использование метода группировок в социально-экономическом исследовании районов Калужской области

1.1. Построение ранжированного и интервального рядов распределения по одному из выбранных группировочных факторных признаков

Выберем группировочный признак. Уровень уровень потреблении молочных продуктов в районах Калужской области может быть охарактеризован надоем молока на 1корову. Поэтому в качестве группировочного признака возьмем показатель надой молока на одну корову, кг.

Для большей наглядности изобразим ранжированный ряд графически, для чего построим огиву Гальтона, на оси абсцисс запишем порядковый номера хозяйств, а ординате - величину группировочного признака. (приложение 1)

Таблица 1.1

Ранжированный ряд распределения районов по надою молока с 1 коровы.

Возрастание надоя от района к району происходит в основном постепенно, без особых скачков.

Выделить типические группы на основании ранжированного ряда нельзя, так как нет данных, которые бы указали границы перехода от одной группы к другой. Далее необходимо построить интервальный вариационный ряд распределения районов. Вначале решим вопрос о числе групп, на которые следует разделить совокупность районов.

n=1+ 3,3 lg N,

где N=24 - общая численность единиц в совокупности.

групп. Далее установим величину интервала h по формуле:

,

где х_max= 5343,0 максимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду (район №14), а х_min= 1953,0 - минимальное значение (район №21).

кг

Построим ряд распределения районов при этой величине интервала.

1 группа: 1953,0+565,0=2518,0;

2 группа: 2518,0+565,0=3083,0;

3 группа: 3083,0+565,0=3648,0;

4 группа: 3648,0+565,0=4213,0;

5 группа: 4213,0+565,0=4778,0;

6 группа: 4778,0+565,0=5343,0

Распределим районы по установленным группам и подсчитаем их число в группах.

Интервальный ряд распределения районов (таблица 1.2) показывает, что в первую группу входит 7 районов, во вторую- 4; в третью - 5; в четвертую - 3,в пятую - 3; в шестую - 2.

Таблица 1.2 Интервальный ряд распределения районов

1.2.Анализ промежуточной аналитической группировки районов

Объединить можно только качественно однородные группы, поэтому необходимо провести оценку выделенных групп путем расчета по каждой из них ряда существенных показателей, которые покажут качественные особенности групп.

1.3. Корреляционно-регрессионный анализ

Одна из важных черт статистических показателей, как объективных характеристик социально-экономических явлений, состоит в их тесной взаимосвязи и взаимообусловленности.

Статистика на основе своих специфических методов и приемов призвана вскрывать тип связи и количественно их охарактеризовать. Особое место среди статистических методов занимает корреляционно-регрессионный анализ явлений.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимости переменной.

Производство молока на душу населения является результативным признаком. В качестве факторных признаков могут выступать среднемесячная заработная плата населения, руб.; надой молока на 1корову, кг; количество коров на 100га, гол.; количество коров на 1человека, гол..

Связь между результативным признаком и несколькими факторными принято выражать уравнением множественной корреляции. Благодаря множественному корреляционно-регрессионному анализу можно выделить те факторы, в изменении которых заложены наибольшие возможности для управления изменением результативного признака. Таким образом, взаимосвязь производства молока на душу, заработная плата, надой молока на 1 корову, количество коров на 100га, количество коров на 1 человека, может быть представлена корреляционным уравнением следующего вида:

Y = A₀ + A₁ * X₁ + A₂*X+А₃*Х₃+А₄*Х₄,

где Y - производство молока на душу населения;

X₁ - количество коров на 1человека, гол..

X₂ - среднемесячная заработная плата населения, руб.;

Х₃ - надой молока на 1корову, кг;

Х₄ - количество коров на 100га, гол.;

A₀ - начало отсчета;

A₁, A₂, А₃, А₄ - коэффициенты регрессии при факторном признаке.

Ключи к фишкам

2.3. Анализ рядов динамики уровня потребления молочных продуктов на примере Козельского района

Проведем анализ рядов динамики по производству молока, тонн; численность населения тыс.чел.; производство молока на душу населения. Проанализируем сначала ряд динамики по производству молока.

Определим ежегодные цепные уровни показателей ряда динамики сопоставлением каждого последующего уровня Y_i с предыдущим Y_i-1.

Абсолютные приросты:

А₁ = Y₁ - Y₀ =14450-15338=888;

А₂ = Y₂ - Y₁ = 14726-14450=-612.

Темпы роста:

К₁ = Y₁ / Y₀ * 100 = 15338/14450*100 =106,1%

К₂ = Y₂ / Y₁ *100 = 14726/14450*100=96%

Темпы прироста:

Т₁ = А₁ / Y₀ *100 = 888 / 14450 *100 = 6,1;

Т₂ = А₂ / Y₁ *100 = -612 / 15338 * 100 = -3,99.

Значение 1% прироста:

П₁ = А₁ / Т₁ = 888 /6,1= 145,5;

П₂ = А₂ / Т₂ = -612 / -3,99 = 153,3.

ранжированный интервальный ряд

Базисные уровни относительных показателей рассчитываются аналогично цепным, только при их расчете используется количество молока 1999г.

Результаты расчетов запишем в таблицу 2.1

Таблица 2.1 Производство молока с 1999г. по 2008г. в Козельском районе.

Производство молока существенно упало по сравнению с 1999г.

Аналогично выше изложенному проведем анализ рядов динамики численности населения.

Расчетные данные численности населения Козельского района представлены в таблице 2.2.

Таблица 2.2

Динамика численности населения за 1999-2008 гг.

По данным таблицы видно, что численность населения Козельского района за последние 10лет сокращалось на 0,76 тыс. человек в среднем в год.

Таблица 2.3

Динамика производства молока на 1 человека за 10 лет в Козельском районе.

Проведем расчет средних характеристик динамического ряда.

Средний уровень количества молока на 1 чел:

Y_ср = ( Ѕ*Y₀+ Y₁+Y₂+Y₃+Y₄+Y₅ +Y₆ +Y₇ +Y₈ +1/2*Y₉ ) / 9 = 1,18

Средний абсолютный прирост:

А_ср = (Y₉ - Y₀ ) / n = -0,02

ранжированный интервальный ряд

Проанализируем полученные показатели. Средний ежегодный прирост составил за анализируемый промежуток времени -0,02% ,численность населения ежегодно снижается в среднем на 0,76тыс.чел. Производство молока падает, соответственно средний уровень молока на 1 жителя Козельского района равен 1,18 тонн. Размещено на http://www.allbest.ru/