Экономико-статистический анализ производства молока на предприятиях Котельнического и Оричевского районов Кировской области

Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации

Федеральное государственное  общеобразовательное  учреждение

Высшего профессионального  образования

Вятская Государственная  Сельскохозяйственная Академия

Экономический факультет

Кафедра статистики и экономического анализа 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

ПО  СТАТИСТИКЕ

Экономико-статистический анализ производства молока на предприятиях Котельнического и Оричевского районов Кировской области. 

 
 
Выполнила: И.А. Анисимова, студентка группы ЭФ-220

Руководитель: Е.Н. Гришина, доцент

Регистрационный номер:

Дата сдачи  на проверку:

Оценка после  защиты: 

Киров 2011 г.

СОДЕРЖАНИЕ

                                               Введение 

     Статистика  изучает количественную сторону  массовых явлений в неразрывной  связи с их качественным содержанием  в конкретных условиях места и  времени. Среди массовых явлений  статистика выделяет статистические совокупности, т. е. множество единиц, однородных в некотором существенном отношении, но различающихся по величине характеризующих их признаков.

     Сельское  хозяйство – главное звено  агропромышленного комплекса. Оно  занимает особое место в жизни  государства, т. к. обеспечивает страну продовольствием. Животноводство даёт более 60% всей продукции сельского хозяйства, и доля его постоянно повышается. Одной из главных отраслей животноводства является скотоводство, в котором в Кировской области преобладает молочно-мясное направление, причём производство молока постоянно возрастает.

     Молоко  является ценным продуктом питания, достаточно калорийным, с большим  содержанием белков и жиров животного  происхождения. Молоко служит для производства различных молочных продуктов, таких как сметана, сливки, кефир, творог, сливочное масло, йогурты и т. п. Жизнь современного человека невозможно представить без этих продуктов.

     Производство  молока развито во всех районах Кировской  области. Для исследований в курсовой работе были выбраны Оричевский и Котельничский районы.

     Целью курсовой работы является экономико-статистический анализ производства молока на предприятиях Оричевского и Котельничского районов Кировской области.

     В курсовой работе должны быть решены следующие задачи:

1. Оценка параметров и характера распределения единиц совокупности.
2. Экономическая характеристика деятельности предприятий.
3. Экономико-статистический анализ влияния факторов на результат производства.

     Для этого необходимо использовать следующие  методы статистики:

1. Метод статистических группировок.
2. Метод корреляционно-регрессионного анализа.

     Статистические  исследования необходимы, для выявления  более эффективных способов ведения  хозяйства на современном этапе  развития страны, сравнения показателей  различных предприятий и для того, чтобы отстающие хозяйства перенимали опыт лидирующих предприятий. 

     1.Оценка параметров  и характера распределения единиц  совокупности.  

     Для выявления основных свойств и  закономерностей исследуемой статистической совокупности построим ряд распределения её единиц. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности, о возможности  использования её единиц для проведения экономико-статистического исследования.

     Порядок построения интервального ряда распределения 37 хозяйств области по удою молока на 1 корову следующий:

     1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по удою на одну корову (кг.): 715  1118  1171  1416  1488  1600  1717  1850  1917  1978 2002 2007  2091 2332 2352  2380 2431 2450  2457 2772 2838 3352 3480 3486 3702 4030 4112 4201 4283 4482 4516 5374 5443 5528 5904 6451 6789

     2. Определяем количество групп  по формуле:

     k = 1+3,322 lg N,

     где N – число единиц совокупности

     N=37    k = 1-3,322*lg37 » 6

      3. Определяем шаг интервала:

     где x _max и x _min– наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.

     k – количество интервалов

     4. Определяем границы интервалов:

1. нижняя граница - x _min= 715

верхняя граница – x _min + h = 1727

2. нижняя граница - x _min + h = 1727

     верхняя граница - x _min + 2h = 2739

3. нижняя граница - x _min + 2h = 2739

     верхняя граница - x _min + 3h = 3751

4. нижняя граница - x _min + 3h =3751

     верхняя граница - x _min + 4h = 4763

5. нижняя граница - x _min + 4h = 4763

     верхняя граница - x _max = 5775

6. нижняя граница - x _min + 4h = 5775

     верхняя граница - x _max = 6789.

     5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и записываем в виде таблицы:

Таблица 1 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по удою на одну корову

     Для наглядности интервальные ряды распределения  изобразим графически в виде гистограммы. (Приложение 1)

     Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, используют следующие показатели:

     1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую взвешенную, моду, медиану признака.

     Определяем  среднюю арифметическую взвешенную:

    где      x _i – варианты;

      - средняя величина признака;

     f _i - частоты распределения.

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

     Определяем  моду – наиболее часто встречающееся  значение признака:

     где   x_mo – нижняя граница модального интервала,

     h – Величина интервала,

     Δ₁ – разность между частотой модального и домодального интервала,

      Δ₂ – разность между частотой модального и послемодального интервала.

Определяем  медиану – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения. 

     где   x_me – нижняя граница медиального интервала,

     h - Величина интервала,

     S f_i  - сумма частот распределения,

     S _me-1 - сумма частот домедиальных интервалов,

     f _me - частота медиального интервала.

      2) Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. 

     Размах вариации составит: 

      Дисперсия –  показывает среднюю величину квадратических отклонений отдельных вариантов от средней арифметической.

      Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения  составит

      Для определения  коэффициента вариации используют формулу:

     3) Для характеристики формы распределения используют коэффициенты асимметрии (A_s) и эксцесса (E_s):

      Так как А_s > 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию.

     Так как Е_s <0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.

     Для того, чтобы определить подчиняется  ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.

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

     где f_i и f_m – частоты фактического и теоретического распределения.

     Теоретические частоты для каждого интервала  определяются в следующей последовательности:

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

     Результаты  расчёта t представлены в таблице 2.

     Таблица 2 – эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по удою на одну корову.

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

     где n - число единиц интервала,

     h - величина интервала.

     n =37, h =1012, s =1496.

      4. Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим её равенство фактическому числу единиц, т.е. åf_i ≈ åf_m

     Таким образом, фактическое значение критерия составило: χ² _факт=8,15.

     По  математической таблице «Распределение χ²» определяем критическое значение критерия χ² при числе степеней свободы (v)равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (α =0,05).

     При v= 6 – 1 = 5 и α = 0,05; χ²_табл = 11,07

     Поскольку фактическое значение критерия (χ² _факт) меньше табличного (χ²_табл), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.

     Таким образом, средний удой молока на одну корову в 37 хозяйствах составила 3108 кг. при среднем квадратическом отклонении 1496 кг.. Так как коэффициент вариации больше 37%, совокупность единиц является неоднородной: V=48,13%

     Распределение имеет левостороннюю асимметрию, т.к. А_s > 0 и является низковершинным по сравнению с нормальным, т.к. Е_s <0.

     При этом частоты фактического распределения  отклоняются от частоты нормального несущественно. Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности производства молока на примере 37 предприятий Кировской области. 
 
 
 
 
 
 
 

2.Экономическая характеристика деятельности предприятий. 

     Экономическую характеристику хозяйств начинаем с  оценки размера производства продукции  в них. В таблице 3 представлены основные показатели размера предприятий. 

     Таблица 3. – Показатели размера предприятий.

     Из  таблицы видно, что среднесписочная  численность работников на предприятиях Котельничского и Оричевского районов в среднем выше, чем по области соответственно на 47 и 42 чел., и на 45 чел. в среднем по совокупности. Среднегодовая стоимость ОПФ так же и рассматриваемых районах выше, чем в среднем по области. В Оричевском районе этот показатель в среднем выше на 6722 тыс. руб., в Котельничском – на 13477 тыс. руб. и в среднем по совокупности на 10099,5 тыс. руб.. Данные районы затрачивают на производство с/х. продукции в среднем в 1,6 раза больше, при этом в Оричевском районе в 1,84 раза и в Котельничском – 1,48 раза больше, чем в среднем по области. При этом себестоимость проданной продукции выше на 4099,1 тыс. руб. в Оричевском районе и на 2668 тыс. руб. в Котельничском районе, чем в среднем по области. И выручено от продажи с/х. продукции в среднем по совокупности в 1,65 раз больше, чем в среднем по области. Таким образом, все показатели, представленные в таблице 3 в Котельничском и Оричевском районах выше, чем в среднем по области. 

     Для определения специализации предприятий, т. е. их производственного направления, изучим структуру выручки и коммерческих затрат, а также производственных затрат по отраслям и элементам. (таблица 4) 

     Таблица 4. – Размер и структура выручки и коммерческой себестоимости продукции.

     Из  таблицы следует, что и выручено от продажи с/х. продукции и полная себестоимость проданной продукции в рассматриваемых районах выше, чем в среднем по области. Причём выручено от продажи продукции растениеводства в Оричевском районе на 11,6 п. п. меньше, чем в среднем по области. А в Котельничском районе на 1,4 п. п. больше, чем в Оричевском районе и на 10,2 п. п. меньше, чем в среднем по области. При этом выручено от продажи продукции животноводства в Оричевском районе на 10,2 п. п. больше, чем в среднем по области. А в Котельничском районе на 1,4 п. п. меньше, чем в Оричевском районе и на 10,2 п. п. больше, чем в среднем по области. В Оричевском районе полная себестоимость проданной продукции растениеводства меньше, чем в среднем по области на 11,2 п. п. и на эту же величину полная себестоимость проданной продукции животноводства больше, чем в среднем по области. Таким образом можно сделать вывод, что предприятия данных районов больше ориентированны на животноводство, т. е. имеют животноводческую специализацию. 

     Рассматриваем состав и структуру производственных затрат по отраслям (таблица 5).

     Таблица 5. – Состав и структура производственных затрат по отраслям.

     Из  данной таблицы можно сделать  следующие выводы: Предприятия Оричевского и Котельничского затрачивают на производство продукции больше, чем в среднем по области. В Оричевском районе на 7063,4 тыс. руб., а в Котельничском – на 4014 тыс. руб. При этом на продукцию растениеводства затраты в Оричевском районе на 4,4 п. п. меньше, чем в среднем по области и на эту же величину затраты на животноводство больше. В Котельничском районе затраты на растениеводство на 6,9 п. п. меньше, чем в среднем по области и на эту же величину затраты на животноводство больше. 

     Рассматриваем структуру общей величины затрат на производство с. х. продукции по элементам (таблица 6).

     Таблица 6. – Структура общей величины затрат на производство с. х. продукции по элементам