Экономико-статистический анализ себестоимости привеса КРС

     БРЯНСКАЯ  ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ

     АКАДЕМИЯ 

  Кафедра статистики и экономического анализа 
 
 
 
 
 
 
 

  КУРСОВАЯ  РАБОТА  

  на  тему:  Экономико-статистический анализ себестоимости

  привеса КРС 
 
 
 

     Выполнил: студент группы ____________

                                      ____________________________________

  Проверил:___________________________

  ____________________________________ 
 
 
 
 

  Брянск 2009

     Содержание 
 

Введение…………………………………………………………………………3

1. Себестоимость  привеса КРС по районам Брянской  области……………...7

2. Зависимость  себестоимости от плотности скота, продуктивности

и трудоемкости………………………………………………………………….9

3. Влияние  себестоимости на уровень окупаемости  затрат

(корреляционно-регрессионный  анализ)…………………………………….18

4. Индексный  анализ себестоимости привеса  КРС……………………....….21

5. Динамика  себестоимости привеса КРС……………………………………24

Выводы  и предложения………………………………………..………..…….31

Список  литературы………………………………………………..…..………36

Приложения……………………………………………………..…….…….…37 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение  
 

      Статистика  – общественная наука, изучающая в неразрывном единстве количественную и качественную стороны массовых общественных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени и дающая им числовую характеристику. Статистика включает систему научных дисциплин: теорию статистики, экономическую и социальную статистику с их отраслями. Теория статистики является методологической основой всех отраслевых статистик. Она разрабатывает понятия и категории науки, рассматривает общую методологию статистического исследования массовых общественных явлений и процессов. Теоретической основой статистики являются положения социально – экономической теории, рассматривающие законы развития социально – экономических явлений. Предметом статистики являются статистические показатели, т.е. количественные и качественные характеристики свойств изучаемых социально – экономических явлений и процессов. Методология статистики представляет собой совокупность специфических методов для изучения ее предмета (метод массовых наблюдений, статистических группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный, табличный и графический, корреляционно-регрессионный др.).

      Статистическое  исследование проходит три стадии: массовое статистическое наблюдение, т. е. сбор первичного статистического материала; сводка и группировка результатов наблюдения; исчисление обобщающих статистических показателей и анализ полученных данных. Основными категориями и понятиями статистики являются: статистическая совокупность; единицы совокупности; признак, вариация, вариант; варьирующий признак, статистическая закономерность.

      Себестоимость продукции, денежные (ресурсные) издержки предприятий на производство и реализацию продукции, выражающие часть её стоимости (стоимость потребленных средств производства и стоимость необходимого продукта). Себестоимость продукции – один из важных обобщающих качественных показателей эффективности производства в условиях хозяйственного расчёта, позволяющий осуществлять контроль над затратами живого и овеществленного труда и оценивать результаты хозяйственной деятельности предприятия.

      Получение наибольшего эффекта с наименьшими  затратами, экономия трудовых, материальных и финансовых ресурсов зависят от того, как решает предприятие вопросы  снижения себестоимости продукции. Непосредственной задачей анализа являются: проверка обоснованности плана по себестоимости, прогрессивности норм затрат; оценка выполнения плана и изучение причин отклонений от него, динамических изменений; выявление резервов снижения себестоимости; изыскание путей их мобилизации.

      Наибольшая  доля в затратах на производство промышленной продукции приходится на сырье и основные материалы, а затем на заработную плату и амортизационные отчисления. Себестоимость продукции находится во взаимосвязи с показателями эффективности производства. Она отражает большую часть стоимости продукции и зависит от изменения условий производства и реализации продукции. Существенное влияние на уровень затрат оказывают технико-экономические факторы производства. Это влияние проявляется в зависимости от изменений в технике, технологии, организации производства, в структуре и качестве продукции и от величины затрат на ее производство. Анализ затрат, как правило, проводится систематически в течение года в целях выявления внутрипроизводственных резервов их снижения.

      Для анализа уровня и динамики изменения стоимости продукции используется ряд показателей. К ним относятся: смета затрат на производство, себестоимость товарной  и реализуемой продукции, снижение себестоимости сравнимой товарной продукции и затраты на один рубль товарной (реализованной) продукции.

      В данной курсовой работе рассмотрим экономико-статистический анализ себестоимости привеса КРС по 18 районам Брянской области. 

        В первом разделе по каждому району, вошедшему в выборку, и в среднем по совокупности рассчитываются показатели по исследованию себестоимости, при этом выделяются районы с высоким и низким уровнем показателя, называются возможные причины различий в уровнях показателя. Данный раздел выполняется на основе использования метода обобщающих статистических величин.

      Во  втором разделе курсовой работы выполняется  с использованием аналитических группировок, позволяющих не только установить взаимосвязь между показателями, но и выявить резервы их роста или снижения. Статистическая группировка - это метод разделения общей совокупности единиц на группы по основным признакам для их дальнейшей характеристики Она позволяет исчислить показатели для каждой группы и, всесторонне охарактеризовать состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом.

      В третьем разделе осуществляется корреляционно-регрессионный анализ для определения связи между экономическими показателями (влияние себестоимости на окупаемость затрат). Данный метод позволяет выявить: тесноту связи между признаками, путем расчета коэффициента линейной корреляции или индекса корреляции; степень вариации результативного признака, обусловленную вариацией факторного признака, путем расчета коэффициента детерминации (обусловленности); установить величину среднего уровня изменения результативного признака при изменении факторного признака на 1 единице его измерения, путем расчета коэффициента регрессии.

      В четвертом разделе курсовой работы проводится индексный анализ показателя. В статистике под индексом понимается относительный показатель, характеризующий изменение  величины социально-экономического явления или процесса во времени, пространстве, по сравнению с нормативом, планом или прогнозом.

      По  степени охвата статистической совокупности различают индексы  индивидуальные и общие (сводные). Индивидуальные индексы характеризуют изменение только одного элемента совокупности (объема производства или реализации, себестоимости, цены реализации, трудоемкости производства отдельного вида продукции и т. п.) и не требуют суммирования данных. Они показывают, во сколько раз изменился показатель в отчетном периоде по отношению к периоду, с которым проводилось сравнение. В качестве индивидуальных индексов выступают относительные показатели динамики, сравнения, выполнения плана. Общие индексы характеризуют изменение всех элементов изучаемой совокупности и выражают соотношения сложных социально-экономических явлений. В общем (сводном) индексе различают две величины: индексируемая величина – величина, изменение которой изучается данным индексом; и коэффициент соизмерения – величина, которая служит для соизмерения индексируемой величины.

      В пятом разделе осуществляется оценка изменения показателя и его прогнозирования. Данный раздел выполняется на основе использования метода рядов динамики и выполняется прогнозирование уровня ряда динамики с учетом сложившейся тенденции развития. Динамический ряд представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей. Для анализа рядов динамики применяются следующие аналитические показатели: абсолютный прирост (цепной и базисный); темп роста (цепной и базисный), темп прироста (цепной и базисный); абсолютное содержание 1% прироста. Аналитические показатели ряда динамики рассчитываются путем сравнения уровней между собой. Сравниваемый уровень называется текущим, а уровень, с которым происходит сравнение – базисным. При сравнении каждого уровня с предыдущим получают цепные показатели. Если же сравнение ведется с одним и тем же уровнем, то показатели называются базисными. Абсолютный прирост определяется как разность между двумя уровнями динамического ряда и показывает, на какую величину  данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения (выражает абсолютную скорость роста или снижения уровня ряда динамики). 
 

1. Себестоимость привеса КРС по районам Брянской области

     По  каждому району рассчитываем себестоимость привеса КРС, для расчета показателя используем формулу 1 и исходные данные в приложении 1. 

Таблица 1

Себестоимость 1 ц привеса КРС по районам Брянской области

      Данные  из таблицы 1 показывают, что средняя  себестоимость 1ц привеса КРС по совокупности районов составляет 4,73 тыс.руб. 12 районов области (Брасовский, Брянский, Гордеевский, Дубровский, Дятьковский, Жуковский, Карачевский, Климовский, Клинцовский, Комаричский, Мглинский и Новозыбковский) имеют себестоимость 1ц привеса КРС ниже средней, а остальная часть – 33,3 % совокупности – имеют себестоимость от 4,73 тыс.руб. и более. Самая высокая себестоимость привеса КРС (11,47 тыс.руб.) наблюдается по Злынковском районе и она на 6,74 тыс.руб. (в 2,4 раза) выше среднего уровня. Самое низкое значение (2,86 тыс.руб.) имеет Гордеевский район, в котором себестоимость 1ц  привеса КРС  на 1,87 тыс.руб. (39,5%) ниже, чем в среднем по совокупности.

     По  каждому району и в среднем  по совокупности рассчитываем остальные показатели.

Таблица 2

Средние уровни показателей по совокупности

     2. Зависимость себестоимости  от плотности скота,  продуктивности и   трудоемкости 
 

     Зависимость себестоимости 1ц привеса КРС от плотности скота 

     Произведем  расчет аналитической группировки  на примере 18 сельскохозяйственных районов

     Определяем  зависимость себестоимости от плотности (на основе исходных данных в приложении 1 и формуле 2), и составляем ранжированный ряд распределения районов от минимального до максимального значения (таблица 3 и рис.1). 

Таблица 3

Плотность скота по районам Брянской области

Рис.  1. Ранжированный ряд распределения районов по плотности скота, гол 

     Анализ  ранжированного ряда показал, что между  отдельными уровнями группированного  признака существует незначительная вариация, поэтому следует построить группировку с равными интервалами. Два максимальных значений временно исключим из расчета равного интервала, т.к они значительно отличаются от остальных районов и является нетипичным для данной совокупности (расчет производим по формуле 3).

     Число групп в группировке, состоящей из 18 районов, целесообразно брать равное трем (n = 3).

     Величину интервала определим по формуле:

где, h    – величина интервала

        х _max – максимальное значение группировочного признака;

        х _min – минимальное значение группировочного признака

        n    – число групп

h = (16,87 – 3,46) / 3 =4,47

     Обозначим границы групп:

Таблица 4

Интервальный  ряд распределения районов по плотности скота, гол.

     Далее строим вспомогательную таблицу (Приложение 2), в которой сельскохозяйственные районы отражаются в соответствующей группе и подсчитываются итоги по каждой группе и всей совокупности. На основании итоговых данных вспомогательной таблицы рассчитываем показатели и заносим их в таблицу 5.

Таблица 5

Влияние плотности скота на себестоимость  привеса КРС

     В совокупности районов Брянской области  преобладает число районов с  низким среднегодовым поголовьем скота на 100 га с-х угодий – 88 гол, что на 18 гол. (17%) ниже, чем в среднем по совокупности. В группу с высоким среднегодовым поголовьем скота на 100 га с-х угодий вошли 5 районов (Брянский, Клинцовский, Жуковский, Дятьковский, Новозыбковский), у которых показатель на 27 гол. (31%) выше, чем в I группе и на 9 гол. (8,5%) превышает средние данные совокупности.

     Группа  районов с низкой плотностью скота  характеризуется высокими затратами  на производство единицы продукции, которые на 0,68 тыс.руб.   (16,9 %) выше, чем в группе с наилучшей плотностью скота.

     Сравнительный анализ показывает обратную связь между среднегодовым поголовьем скота на 100 га с-х угодий и себестоимостью 1ц продукции, что с увеличением плотности скота (с I по III группу) на 31% затраты на производство 1ц привеса КРС снижается на 14,5%.

     Произведенный анализ позволяет сделать вывод  о том, что одним из основных факторов снижения себестоимости продукции является рост среднегодового поголовья скота на 100 га с-х угодий. 

     Влияние продуктивности КРС на себестоимость 1ц привеса КРС 

     Определяем  влияние продуктивности на себестоимость  на 1 корову (на основе исходных данных в приложении 1 и формуле 4), и составляем ранжированный ряд распределения районов от минимального до максимального значения (таблица 6 и рис.2).

 Таблица 6

Среднегодовой привес 1 головы КРС по районам Брянской области

Рис.  2. Ранжированный ряд распределения районов по среднегодовому привесу     1 головы КРС, ц 

     Ранжированный ряд и график показывают, что между отдельными уровнями группированного признака существует незначительная вариация, поэтому следует построить группировку с равными интервалами.

     Величина  интервалов: h = (1,51 - 0,39 ) / 3 = 0,37

Определяем  границы групп:

Таблица 7

Интервальный  ряд распределения районов

     Для определения влияния продуктивности на себестоимость 1ц продукции необходимо построить вспомогательную таблицу (приложение 3).

Таблица 8

Влияние продуктивности скота на себестоимость 1ц привеса КРС