Анализ рядов динамики, индексный анализ, метод статистической группировки

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГОУ ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ имени К. Д. ГЛИНКИ»

Кафедра статистики и анализа хозяйственной деятельности

предприятий АПК

курсовой проект

на тему:

«Статистико-экономический анализ производства
мяса крупного рогатого скота на примере Новоусманского
района и других районов Воронежской области»

Выполнила:

Руководитель:

доц. Восковых А.М.

Воронеж - 2011

Содержание

стр.

Введение

Глава 1. Анализ рядов динамики

1.1. Показатели урожая и продуктивности, их сущность,  методика расчета

1.2. Динамика валового производства мяса КРС за 9 лет в  Новоусманском районе

1.3. Средняя продуктивность, темпы её роста и прироста,  показатели вариации за 9 лет. Выявление тенденции изменения  продуктивности за 9 лет

Глава 2. Индексный метод анализа

2.1. Сущность индекса. Их виды

2.2. Индексный анализ изменения средней продуктивности и валового производства мяса КРС в отчётном периоде по  сравнению с базисным периодом

Глава 3. Метод статистической группировки

3.1. Сущность группировки, их виды и значение

3.2. Группировка районов по денежным затратам на 1 голову

Глава 4. Корреляционно-регрессивный анализ

4.1. Сущность и основные условия применения корреляционного  анализа

4.2. Построение однофакторной корреляционной модели  зависимости продуктивности от денежных затрат на 1 голову

Выводы и предложения

Список литературы

Введение

В настоящее время термин «статистика» используется в двух основных значениях. Во-первых, как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий. Во-вторых, как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой. Следует иметь в виду, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Предметом исследования статистики является область массовых социально-экономических явлений общества. Статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени. Она включает в сферу своего исследования также технические и природные факторы, которые влияют на изменение количественных сторон массовых явлений.

Цель статистического исследования заключается в раскрытии сущности и закономерностей массовых явлений и процессов. Основными понятиями статистической науки являются: совокупность, показатель, вариация и закономерность.[1]

Всесторонняя оценка состояния и развития животноводства проводится на основе системы показателей статистики животноводства, характеризующих: численность и состав поголовья сельскохозяйственных животных по видам и породам; воспроизводство поголовья животных; состояние кормовой базы; расход кормов и уровень кормления животных; зоотехнические мероприятия; объёмы продукции животноводства; объёмы производства мяса и других продуктов убоя животных; качество продукции сельскохозяйственных животных; размеры потерь продукции животноводства.

Молочное животноводство занимает одно из основных мест в продовольственном подкомплексе страны. Значение этой отрасли определяется не только высокой долей её в производстве валовой продукции, но и с большим влиянием на экономику сельского хозяйства, на уровень обеспечения населения продуктами питания.

В условиях существенной деградации сельскохозяйственного производства, в особенности, отрасли животноводства статистико-экономический анализ производства мяса КРС набирает свою актуальность как инструмент, способствующий выявлению скрытых резервов и их количественной оценке, тщательно изучает процессы, происходящие и в личном и подсобном животноводстве.

Подъём сельского хозяйства на сегодняшний день одна из важнейших задач правительства. Для её решения необходимо изучить состояние сельского хозяйства. Наукой, объектом исследования которой являются все имеющие массовый характер стороны жизни человеческого общества, является социально-экономическая статистика. Сельскохозяйственная статистика же представляет собой отраслевую ветвь социально- экономической статистики. Её обособление связано с наличием специфического объекта – отрасли сельского хозяйства.

Целью курсовой работы является проведение статистико-экономического анализа производства мяса КРС.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1.      Провести анализ рядов динамики;

2.      С помощью индексного анализа рассмотреть изменение средней продуктивности и валового производства мяса КРС в отчетном и базисном периодах;

3.      Провести группировку хозяйств по денежным затратам на 1 голову;

4.      С помощью корреляционно-регрессионного анализа построить однофакторную корреляционную модель зависимости продуктивности от денежных затрат на 1 голову.

Объектом исследования является Новоусманский район.

Актуальность темы данной работы определяется в первую очередь объективно значительной ролью изучения продуктивности в системе АПК в современной социально ориентированной рыночной экономике, переход к коей является главным вектором разворачиваемой в России радикальной реформы.

Глава 1. Анализ рядов динамики

1.1. Показатели урожая и продуктивности, их сущность,
методика расчета

Ряды динамики представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.

Числовые значения того или иного статистического показателя, составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда. Уровни динамического ряда могут характеризовать величину явлений за некоторый отрезок времени или на определенную дату. В первом случае динамический ряд называется интервальным, во втором – моментным.

Анализ данных динамических рядов состоит в определении скорости, интенсивности (насыщенности, напряженности) рассматриваемого в них явлений, нахождении основных тенденций его развития При составлении ряда динамики должны составляться определенные требования: периодизация развития, статистические данные должны быть сопоставимы, величины временных интервалов должны соответствовать интенсивности изучаемых процессов, числовые уровни рядов динамики должны быть упорядоченными во времени.

Важнейшим условием правильного построения ряда динамики является сопоставимость всех входящих в него уровней.

Основные причины несопоставимости уровней ряда динамики:

1) изменение единиц измерения или единиц счета;

2) методология учета или расчета показателей;

3) периодизация динамики;

4) интервалы или моменты, по которым определены уровни, должны иметь одинаковый экономический смысл;

5) несопоставимость по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одного подчинения в другое; 6) изменение территориальных границ.

Для приведения уровней ряда динамики к сопоставимому виду необходимо произвести смыкание рядов динамики – метод приведения несопоставимых рядов к сопоставимым путем прямого пересчета уровней с помощью специальных коэффициентов или относительных величин.

При параллельном анализе развития во времени экономических показателей отдельных территориальных единиц ряды динамики приводят к одному основанию, т.е. к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.

Аналитические и средние показатели ряда динамики. Для анализа развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени определяют абсолютные, относительные и средние показатели изменения ряда динамики, при этом необходимым условием является правильный выбор базы сравнения, которая зависит от цели исследования. При сравнении каждого уровня ряда с предыдущим получаются цепные показатели; при сравнении каждого уровня с одним и тем же уровнем (базой) получают базисные показатели.

Абсолютный прирост измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня ряда за единицу времени (месяц, квартал, год и т.п.). Он показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился уровень по сравнению с базисным за тот или иной промежуток времени.

Темп роста – относительный показатель, характеризующий интенсивность процесса роста (или снижения). Он показывает, сколько процентов составляет уровень данного периода по сравнению с базисным или предыдущим уровнем, т.е. характеризует относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени.

Темп прироста – относительный показатель, характеризующий величину прироста (снижения).

Абсолютный размер 1 % прироста – абсолютный показатель, который показывает, какое содержание имеется в 1 % прироста.

Важным статистическим показателем динамики социально-экономических процессов является темп наращивания, который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала.

Для получения обобщающих показателей социально-экономических явлений определяются средние величины: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста и т.д.[2]

Для характеристики динамики изучаемого явления за продолжительный период рассчитывают группу средних показателей динамики. Можно выделить две категории показателей в этой группе:

а) средние уровни ряда;

б) средние показатели изменения уровней ряда.

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

где n - число уровней ряда.

1.2. Динамика валового производства мяса КРС за 9 лет в
Новоусманском районе

Рассмотрим динамику валового производства мяса КРС за 9 лет в Новоусманском районе.

Для расчета показателей ряда динамики, темпов роста и прироста и других используются следующие выражения:

Абсолютный прирост

1) Базисный:

2) Цепной:

Темпы роста:

1) Базисный:

2) Цепной:

Темпы прироста:

1) Базисный:

2) Цепной:

3) Средний:

Абсолютное значение 1% прироста:

2

Таблица 1.1. – Расчёт валового производства мяса КРС за 9 лет в Новоусманском районе.

Динамика валового производства мяса КРС характеризуется неустойчивостью. Это видно из данных таблицы 1.1 и рисунка 1. Валовое производства мяса КРС начиная со 2-го года начало снижаться до 5- года. В 6-ом году наблюдается постепенное увеличение валового производства мяса КРС, а в 9-ом году опять спад производства мяса КРС.

2

Рис. 1. Динамика валового производства мяса КРС в Новоусманском районе

Самый высокий показатель темпа роста по ценой и базисной схемам во в 2-ом году составил 292,2%.

Рис. 2. Темпы роста производства мяса КРС в Новоусманском районе

Рассмотрим такой показатель, как абсолютное значение 1% прироста. В 3-ем году в динамике этого показателя наметился определенный позитив, так как возросла мера роста этого показателя. Так, увеличение валового производства мяса КРС на 1% было равнозначно увеличению его на 126,5 ц.

Неблагоприятные климатические условия 6-го года определили отрицательную динамику валового сбора, поэтому при снижении валового производства на 1% снижение составило 35,1 ц.

Рассчитаем средние показатели ряда динамики:

      Среднее значение уровня ряда:

      средний абсолютный прирост:

ц

      средний темп роста:

или 101,43 %

      средний темп прироста:

На основе этих данных можно отметить ежегодно в течение изучаемого периода валовое производство мяса КРС повышалось на 40 ц или на 1,43 %.

1.3. Средняя продуктивность, темпы её роста и прироста,
показатели вариации за 9 лет. Выявление тенденции изменения
продуктивности за 9 лет

Продуктивность — это выход продукции на 1 голову животных за определенный период:

В зависимости от содержания и характера числителя и знаменателя может быть сформирована система  показателей  продуктивности  животных. Дифференциация показателей при этом производится по следующим признакам:

1. По временным отрезкам: за год, стойловый или пастбищный период, квартал, месяц, период выращивания или откорма, день.

2, По виду продукции (молоко, мясо, яйцо) и по способу ее выражения —  в натуральном (физическом), условно-натуральном или стоимостном.

3. По показателям численности животных: на начало года, среднее за  год  или другой период, среднегрупповое.

4. По степени охвата совокупности животных: индивидуальная продуктивность 1 животного, средняя продуктивность по группе животных, хозяйству,  ферме, предприятию, району, региону и т.п.

Статистика вырабатывает и использует наиболее существенные показатели продуктивности.

На примере Новоусманского района рассмотрим динамику продуктивности мяса КРС за последние девять лет, которую отражает таблица 1.2.

Таблица 1.2. – Показатели динамики продуктивности за 9 лет в Новоусманском районе

Показатели, рассчитанные цепным способом, говорят о неустойчивости динамики продуктивности. Резкое снижение продуктивности произошло в 3-ем году, темп роста составил 107,53% %, а в 5-ом году наблюдался повышение темпа роста, который составил 101,56 %. Затем в 6-ом году наблюдается опять повышение  продуктивности 148,85%.

Базисные показатели также свидетельствуют о том, что в динамике продуктивности наблюдаются колебания в темпах роста. Так в 5-ом году темп роста составил 590,91%, а в 8-ом году 1086,36 %.

Таким образом, в развитии продуктивности нет закономерности или общей тенденции. В целях более детального изучения динамики продуктивности и выявления тенденции следует провести выравнивание ряда динамики продуктивности, используя различные статистические методы.

Рассчитаем средние показатели ряда динамики

      средний абсолютный прирост:

г

      средний темп роста:

или 131,69 %

      средний темп прироста:

Таким образом, на основе этих данных можно отметить, что в Новоусманском районе ежегодно в течение изучаемого периода продуктивность мяса КРС увеличивалась 44,25 г или на 31,69 %.

Ряд динамики может быть подвержен влиянию факторов разного воздействия. Влияние эволюционного характера - это изменения, определяющие некое общее направление развития, то есть как бы многолетнюю эволюцию, которая пробивает себе дорогу через другие систематические и случайные колебания. Такие изменения динамического ряда называют тенденцией развития или трендом.

При анализе рядов динамики часто возникает задача выявить основную или общую тенденцию развития явления, т.е. найти плавную линию развития. Выявление основной тенденции развития в статистике называют выравниванием ряда динамики. Выравнивание позволяет представить изменение явления как функцию времени. Для этого используются различные статистические методы.

Наиболее распространенными методами выявления тенденций или вы­равнивания ряда динамики являются:

1)    укрупнение периодов;

2)    расчет скользящей средней;

3)    аналитическое выравнивание.

При использовании метода укрупнения периодов выравнивание производится по трех-, четырех-, пятилетиям и т.д. Но так как исходная информация о продуктивности (см. таблицу 1.2) приведена за девять лет, то выравнивание следует произвести по трехлетиям.

Таблица 1.3. – Выравнивание динамического ряда продуктивности КРС в Новоусманском районе.

Анализируя метод укрупнения периодов мы наблюдаем увеличение продуктивности КРС (207,67; 301; 430,67). Метод скользящей средней также показывает увеличение продуктивности КРС, однако в 4-ом году наблюдается незначительное снижение продуктивности КРС, а затем опять идёт подъём.

Рис. 3. Скользящая средняя продуктивности мяса КРС в Новоусманском районе

Таким образом, скользящая средняя не выявляет закономерности в развитии продуктивности КРС, поэтому следует применить аналитическое выравнивание.

Аналитическое выравнивание является более надежным методом вы­явления тенденции в рядах динамики. При этом методе используется уравнение прямой

yt = a0 + a1t, где

уt – выравненная (теоретическая продуктивность за каждый год)

t – условное обозначение периодов времени.

а0 и а1 – неизвестные параметры для нахождения которых решается система уравнений   n – количество лет.

Исходные и расчётные данные для решения системы уравнений представим в виде таблицы 1.4.

Таблица 1.4. – Аналитическое выравнивание продуктивности мяса КРС в Новоусманском районе

Составим систему:



Подставим найденные значения параметров а0 и а1 в уравнение прямой и найдём его конкретное выражение:

Уt = 115,11 +39,6 t

Таким образом, в течение изучаемого периода продуктивность КРС в районах повышалась на 39,6 г.

Полученные данные изобразим графически (рис. 4.)

Показатели вариации продуктивности определяются на основе следующих формул:

Средняя продуктивность рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной:

Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значением признака: = 478 - 44 = 434

Рисунок 4. Аналитическое выравнивание продуктивности КРС

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений значений признака от его среднего значения

=21092,42

Среднеквадратическое отклонение представляет корень квадратный из дисперсии

= 145,23

Коэффициент вариации определяется как отношение среднеквадратического отклонения к средней величине в процентах:

=

Данный коэффициент говорит о том, что продуктивность колеблется  в пределах 66,15 %.

Т.к. коэффициент вариации больше 33%, то средняя продуктивность равная 219,6 г, является нетипичной величиной, а совокупность однородной.

Глава 2. Индексный метод анализа

2.1. Сущность индекса. Их виды

Индексами называют сравнительные относительные величины, которые характеризуют изменение сложных социально-экономических показателей (показатели, состоящие из несуммируемых элементов) во времени, в пространстве, по сравнению с планом.

Индекс - это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Если изучается динамика, то за базисную величину может быть взят размер показателя в периоде, предшествующем отчетному. Если необходимо осуществить территориальное сравнение, то за базу можно принять данные другой территории. За базу сравнения могут приниматься плановые показатели, если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана.[3]

Индексы формируют важнейшие экономические показатели национальной экономики и ее отдельных отраслей. Индексные показатели позволяют осуществить анализ результатов деятельности предприятий и организаций, выпускающих самую разнообразную продукцию или занимающихся различными видами деятельности. С помощью индексов можно проследить роль отдельных факторов при формировании важнейших экономических показателей, выявить основные резервы производства. Индексы широко используются в сопоставлении международных экономических показателей при определении уровня жизни, деловой активности, ценовой политики и т.д.