Экономико-статистический анализ производства молока. 2

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Федеральное государственное общеобразовательное учреждение Высшего профессионального образования

«Вятская государственная сельскохозяйственная академия»

Экономический факультет

Кафедра статистики и математического моделирования экономических процессов

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО СТАТИСТИКЕ

«Экономико-статистический анализ эффективности производства молока в сельскохозяйственных предприятиях Котельничского и Орловского районов Кировской области »

Выполнила: В. А. Копосова, студентка группы ЭФ-220

Руководитель: Е.Н. Гришина, доцент

Регистрационный номер:

Дата сдачи на проверку:

Оценка после защиты:

Киров 2012 

Оглавление

Введение

Статистика – одна из важнейших дисциплин в системе экономического образования, она призвана обеспечить анализ количественной стороны массовых явлений, служить основой для принятия соответствующих управленческих решений. Данные, изучаемые в статистике, затрагивают не отдельные объекты, а их совокупности. Главным методом сбора данных для статистики является полное обследование объектов, имеющих отношение к изучаемой проблеме.

Статистика – совокупность цифровых сведений или статистических данных, предоставленных в отчетности организаций, учреждений, отраслей экономики, а так же публикации в сборниках, справочниках. Эти данные – результат статистических работ.

Молоко – это первое, что человек пробует на вкус. Молоко - один из древнейших продуктов питания, археологи утверждают, что молоко начали пить еще 4500 лет назад. В молоке есть всё, что нужно человеку для нормального роста и развития: вода (87,2%), жиры, белки (казеин, альбумин, глобулин), витамины и минеральные вещества (важнейшие из них – кальций и фосфор, необходимые для формирования, развития и восстановления костной ткани). Молоко - один из основных продуктов питания, еще академик Иван Павлов называл молоко «пищей, приготовленной самой природой». А гораздо раньше античные философы определяли его как белую кровь, сок жизни.

Пожалуй, молоко является одним из самых важных продуктов для жителей Европы и один из самых востребованных продуктов в мировой кулинарии.

Исходя из этого, и была избрана тема настоящей курсовой работы. Её целью является проведение экономико – статистического анализа эффективности производства  молока на примере сельскохозяйственных предприятий Кировской области. Для достижения цели было необходимо решить следующие задачи:

1. Рассмотреть экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных (с.х.) предприятий;
2. Дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности;
3. Провести экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления;
4. Сделать общий вывод.

Объектом исследования являются сельскохозяйственные предприятия Котельничского (13) и Орловского (11) районов. При выполнении курсовой работы были использованы следующие статистические методы: статистического наблюдения, группировки, выборочного наблюдения, корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа и др.

Статистические исследования необходимы для выявления более эффективных способов ведения хозяйства на современном этапе развития. Сравнивая полученные показатели различных предприятий, можно сделать вывод о том, какие предприятия являются прибыльными, а какие убыточными, и что нужно предпринять, чтобы предприятие стало более рентабельным.

Экономические показатели условий и результатов

деятельности сельскохозяйственных предприятий

Экономическую характеристику предприятий начинаем с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности хозяйств 2-х районов определяем показатели среднесписочной численности работников сельскохозяйственного производства, среднегодовой стоимости основных производственных фондов, материальных затрат на производство сельскохозяйственной продукции, поголовья коров, посевной площади зерновых культур и выручки от продаж сельскохозяйственной продукции.

Таблица 1 – Показатели размера предприятий

Как видно из таблицы 1 показатели предприятий Котельничского района имеет больший размер в отличие от хозяйств Орловского района. Следовательно, размеры предприятий Котельничского района чуть больше, чем размеры предприятий Орловского района. В Котельничском районе выручено от продаж сельскохозяйственной продукции 21337 тыс. руб. Это больше, чем выручка от продаж сельскохозяйственной продукции в Орловском районе на 4980 тыс. руб. Среднесписочная численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве Котельничского района больше, чем в Орловском районе в 1,2 раза. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов предприятия Котельничского района больше, чем Орловского района на 45726 тыс. руб. Материальные затраты на производство сельскохозяйственной продукции Котельничского района больше, чем Орловского на 3700 тыс. руб. Показатели Котельничского района лидируют по показателям поголовья коров на 51 гол. А по посевной площади зерновых культур лидирует Котельничский район на 590 га.

Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, изучим структуру выручки по отраслям и видам реализованной продукции, представленную в таблице 2.

Из таблицы 2 следует, что предприятия Котельничского и Орловского районов в основном специализируются на производстве продукции животноводства, а в особенности на производстве молока. В Орловском  районе выручка от продажи молока составляет 92006 тыс. руб., а так же высока продажа мяса КРС 37468 тыс. руб. В Котельничском районе продажа молока составляет 111104 тыс. руб., что больше на 19098 тыс. руб. чем в Орловском районе.  В Орловском районе выручка о продажи животноводства составляет 174044 тыс. руб., а в Котельничском районе 262818 тыс. руб., что больше на 88774 тыс. руб. Таким образом, выручка от продажи продукции животноводства гораздо выше выручки от продукции растениеводства, удельный вес которой в Котельничском районе составляет 14563 тыс. руб., а в Орловском районе 5892 тыс. руб. В целом выручка от продажи сельскохозяйственной продукции в Котельничском  районе выше, чем  Орловском  на 100445 тыс. руб.   

Таблица 2 – Состав и структура выручки от продажи с.-х. продукции

Для характеристики ресурсного потенциала предприятий определяем показатели, представленные в таблице 3.

Из таблицы 3 следует, что производительность труда в Котельничском районе составляет 156,5 тыс. руб., что больше, чем в Орловском районе на 7,2 тыс. руб.. В целом данный показатель по Кировской области ниже, чем по данным районам и составляет 176,0 тыс. руб.. Фондовооруженность в Котельничском районе равна 612 тыс. руб., что выше, чем в Орловском районе на 267,5 тыс. руб.. По области данный показатель равен 899,6 тыс.руб.. Фондоотдача в Котельничском районе составляет 0,26 тыс.руб., что ниже, чем в Орловском районе на 0,17 руб.  По области фондоотдача составляет 0,20 руб. Фондоемкость в Котельничском районе составляет 3,91 руб., что больше, чем в Орловском районе на 1,6 руб.. По области данный показатель равен 5,11руб.. Материалоотдача по Котельничскому району составляет 1,13 руб., что выше показателя по Орловскому району на 0,05 руб. В целом изучаемые районы незначительно отличаются по данным показателям по сравнению с областными данными, что говорят о эффективном использовании ими своего ресурсного потенциала.

Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий

Эффективность деятельности предприятий определяется эффективностью производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий такими показателями являются урожайность, удой молока от 1 коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции. По совокупности 2-х районов их среднее значение определяем по формуле средней арифметической простой.

Таблица 4 – Эффективность производства с.-х. продукции

Урожайность в Котельническом районе больше, чем в Орловском районе на 1,1 ц. /га и составляет 14,4 ц. /га. Удой молока в Котельничском районе составляет 41,80 ц, что на 2,55 ц меньше, чем в Орловском районе (44,35 ц). В Котельничском районе среднесуточный прирост больше, чем в Орловском районе на 114 г. Себестоимость 1ц зерна в Котельничском районе ниже, чем в Орловском на 80 руб., а в себестоимости 1 ц. молока выше на 5 руб.. Себестоимость 1 ц. прироста крупного рогатого скота в Котельничском районе ниже на 1284 руб., по сравнению с Орловским.

Анализ состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, может быть приведен на основе показателей: оплаты труда с отчислениями на социальные нужды, материальных затрат, амортизации основных средств, представленных в таблице 5.

Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.-х. продукции

Из таблицы 5 следует, что общие затраты по основному производству по Котельничскому району составляют 358170 тыс. руб., что больше, чем Орловском на 114263 тыс. руб.. Затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды в Котельничском районе составляют 88400 тыс. руб., а в Орловском 57718 тыс. руб.. Материальные затраты в Котельничском районе составляют 245705 тыс. руб., что больше, чем в Орловском на 78502 тыс. руб.. Амортизация Котельничского района больше Орловского района на 12655 тыс. руб.. А вот прочие затраты Орловского района выше, чем Котельничского на 7576 тыс. руб. 

Для обобщающей оценки результатов производственно-финансовой деятельности предприятий, найдем такие показатели как:

• Окупаемость затрат – соотношение выручки от продажи и полной себестоимости проданной продукции;
• Прибыль – выручка от продажи за вычетом себестоимости продукции;
• Рентабельность продаж – отношение прибыли от продаж к выручке, выраженное в %.

Для этого представим данные в таблице 6.

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий

Исходя из данных, представленных в таблице 6, можно сделать следующие выводы. В Котельничском районе полная себестоимость сельскохозяйственной продукции на 1 предприятия составляет 21831 тыс. руб., что больше чем в Орловском районе на 6574 тыс. руб.. Соответственно выручка от продаж в Орловском районе ниже, чем в Котельничском на 4980 тыс. руб.. Орловский район оказался прибыльным, и его прибыль составила 1100 тыс. руб.. Котельничский район находится в убытке и составляет -494 тыс. руб.. По себестоимости, выручке и прибыли видно, что и окупаемость затрат, и рентабельность продаж в Орловском районе больше, чем в Котельничском районе. Рентабельным является Орловский район, где рентабельность составляет 6,7 % без учета субсидий, тогда как в Котельничском районе этот показатель равен -3,2 %. Если учитывать с учетом субсидий, то хозяйства Орловского района рентабельнее хозяйств Котельничского района в 5,7 раза.

Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

2.1 Обоснование  объема выборочной совокупности

Для исследования используем предприятия Котельничского и Орловского районов Кировской области. Для определения средних арифметических значений и      коэффициентов и коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, представленные в приложении 1 и 2.

Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:

Где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности суждения (при р = 0,954 t=2);

V – Коэффициент вариации признака.

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки (Приложения 1,2)

Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации Vn = 33%. Величина предельной ошибки при фактической численности выборки равной 22 хозяйствам (n=22) и Vн = 33% составит:

= = 14, 07%

В таблице 7 представлен необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,07%, т.е.

n = ,

где V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки выборки по двум показателям, необходимо отобрать от 14 до 15 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 22 единицам, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%.

2.2 Оценка параметров  и характера распределения статистической  совокупности

Чтобы выявить основные свойства и закономерности исследуемой статистической совокупности нужно  построить ряд распределения единиц по 2-м основным характеризующим признакам (удою молока от 1 коровы и себестоимости 1 ц. молока). Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.

1. Построим ряд распределения 22-х хозяйств Котельничского и Орловского районов области  по удою молока от 1 коровы.

Так как данный признак изменяется непрерывно, то построим вариационный ряд распределения.

1. Для этого составляем ранжированный ряд распределения предприятий по удою молока от 1 коровы, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (ц.): 16,33  17,98  24,25  26,42  27,24  30,06  31,50  34,94  35,28  35,75  37,15  41,12  41,15  42,50  43,11 45,01  45,72  46,65  47,29  47,85  48,0  50,08.
2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k = 1+3,322 lg N

где N – число единиц совокупности

При N=22 lg22=1,342   k=1+3,322*1,342=5,46 6

3. Определяем шаг интервала:

h = ,

где xmax и xmin – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака

k – количество интервалов

h = 5, 63 (ц)

4. Определяем границы интервалов.

Для этого xmin=16,33 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin + h = 16,33 +5,63 = 21,96. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала: 21,96 + 5,63 = 27,59.

27,59+ 5,63 = 33,22

33,22 + 5,63 = 38,85

38,85 + 5,63 = 44,48

44,48 + 5,63 = 50,11

5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по удою молока от 1 коровы

Для наглядности интервальные ряды распределения изображаем графически в виде гистограммы. Для ее построения на оси абсцисс откладываем интервалы значений виде признака и на них строим прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.

Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по уровню удоя молока от 1 коровы.

Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели:

1. Для характеристики центральной тенденции распределения определим среднюю арифметическую, моду, медиану признака.

Среднюю величину признака определяем по формуле средней арифметической взвешенной:

=

Где xi – варианты, - средняя величина признака; fi – частоты распределения.

В интервальных рядах в качестве вариантов (xi) используем серединные значения интервалов.

 =

= = 37,06 руб.

Моду – наиболее часто встречающееся значение признака, определяем по формуле

Mo = xmo + h,

Где xmo – нижняя граница модального интервала;

h – величина интервала;

∆1 – разность между частотой модального и домодального интервала;

∆2 – разность между частотой модального и послемодального интервала.

Mo = 44, 48 + 5, 63 = 46, 169

Медиану – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда, определяем по формуле:

Me = xme + h ,

Где xme – нижняя граница медиального интервала; h – величина интервала; *fi – сумма частот распределения; Sme-1 – сумма частот домедиальных интервалов; fme – частота медиального интервала.

Me = 44, 48 + 5, 63  = 50, 11

2. Для характеристики меры рассеяния признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое направление, коэффициент вариации.

Величину показателей вариации и характеристик форм распределения определяем  на основе предварительных расчетных данных, представленных в таблице 9 (Приложение 3)

Размах вариации определяется как разность между наибольшим (максимальным) и наименьшим (минимальным) значением признака:

R=xmax - xmin = 50, 08 – 16, 33 = 33, 75

Дисперсия показывает среднюю величину отклонений отдельных вариантов от средней арифметической и определяется по формуле

= = 91,16

Среднее квадратическое отклонение признака от средней арифметической определяется как корень квадратный из дисперсии:

= 9, 55

Для определения коэффициента вариации используем формулу:

V = = 25, 8 %

Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента можно судить о степени однородности статистической совокупности. В данном случае V<33% и поэтому совокупность является однородной по величине изучаемого признака.

Для характеристики формы распределения используем коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Es):

As = = -0, 51

В данном случае As < 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию.

Es = = 0, 65

Es >0, поэтому распределение следует признать высоковершинным по сравнению с нормальным.

Таким образом, средний уровень удоя молока от 1 коровы в хозяйствах исследуемой совокупности составил 37, 06 руб. при среднем квадратическом отклонении  этого уровня 9,55 руб., или 25,8%. Так как коэффициент вариации (V = 25,8) меньше 33%, совокупность единиц является однородной.

Распределение является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением, т.к. Es > 0.

Для того чтобы определить возможность проведения экономического исследования по совокупности с.х. предприятий, являющихся объектом изучения, необходимо проверить статистическую гипотезу о соответствии их фактического (эмпирического или исходного) распределения по величине характеризующего признака нормальному (теоретическому) распределению.

Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона , фактическое значение которого определяют по формуле:

= * ,

где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.

Теоретические частоты для каждого интервала определяем в следующей последовательности:

1. Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t):

t =

t1 = = 1, 88     t2 = = 1, 29    t3 = = 0,7   t4 = = 0,11    t5 = = 0,48   t6 = = 1,07

Результаты расчета значений t представлены в таблице 10.

2. Используя математическую таблицу «Значения функции » , при фактической величине t для каждого интервала, находим значение функции нормального распределения.
3. Определяем теоретические частоты по формуле: