Статистика производительность

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 финансовых результатов реализации зерна в сельскохозяйственных предприятиях Котельнического и Оричевского районов Кировской области

Выполнила: Е.П. Козырева, студентка  группы ЭФ-220

Руководитель: Е.Н. Гришина, доцент

Регистрационный номер:

Дата сдачи на проверку:

Оценка после защиты:

КИРОВ 2011

Содержание

Введение……………………………………………………………………………..3

1 Экономические показатели  условий и результатов деятельности  с.х. предприятий ………………………………………………………………………………….5

2 Обоснование объема и  оценка параметров статистической  совокупности …11

2.1. Обоснование объема  выборочной совокупности ……………………11

2.2. Оценка параметров  и характера распределения статистической  совокупности …………………………………………………………………….12

3 Экономико-статистический  анализ взаимосвязей между признаками  изучаемого явления ……………………………………………………………………...20

3.1. Метод статистических  группировок ………………………………...20

3.2. Дисперсионный анализ  ……………………………………….…...….23

3.3. Корреляционно-регрессионный  анализ ………………………….….26

4 Расчет нормативов и  анализ эффективности использования  факторов на их основе ………………………………………………………………………….….30

Заключение ……………………………………………………………………….35

Список литературы ………………………………………………………………37

Приложения……………………………………………………………………...38 
Введение

В современной России зерновая отрасль по-прежнему является важнейшей в аграрной сфере по стратегической и социально-экономической значимости. Около 40 % агропромышленного производства непосредственно связано с зерновыми ресурсами, под посевами зерновых культур занято свыше половины пашни, на долю зерна приходится более одной трети стоимости валовой продукции растениеводства и почти треть всех кормов в животноводстве. Зерновое хозяйство составляет основу растениеводства и всего сельскохозяйственного производства. Это определяется многосторонними связями зернового производства с сопредельными отраслями сельского хозяйства и промышленности.

Практика показывает, что  без развитого зернового производства невозможно специализировать экономические районы на производство продукции животноводства, развивать производство технических культур и других отраслей сельского хозяйства. Зерно – это не только продукт питания для населения, но и незаменимый корм для скота и птицы. Зерно служит важным источником сырья для пивоваренной, спиртовой, комбикормовой промышленности.

Цель исследований в данной курсовой работе – проведение экономико-статистического анализа эффективности реализации зерна на примере предприятий Котельнического и Оричевского районов Кировской области.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Рассмотреть экономические показатели условий и результатов деятельности с.-х. предприятий.
2. Дать обоснование объема и оценку параметров статистической совокупности.
3. Провести экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
4. Рассчитать нормативы и провести анализ эффективности использования факторов на их основе.
5. Сделать обобщающие выводы.

Объектом исследования в данной курсовой являются с.-х. предприятия Котельнического и Оричевского районов.

При выполнении работы использовались следующие методы:

• метод статистических группировок;
• метод дисперсионного и корреляционно-регрессионного анализа;
• табличный метод;
• графический метод.

1 Экономические  показатели условий и результатов  деятельности с.-х. предприятий

Экономическую характеристику хозяйств следует начинать с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности определим показатели наличия среднегодовой стоимости основных производственных фондов, среднесписочной численности работников с. х. производства, выручки и прибыли от продаж с. х. продукции. Показатели следует определить в расчете на одно предприятие. Показатели представим в статистической таблице 1.

Таблица 1 – Показатели размера предприятий

По данным, полученным из таблицы 1, можно отметить, что показатель выручки от продаж с.-х. продукции  на 1 предприятие Оричевского района больше показателя Котельнического района на 7353 тыс. руб. и показателя по совокупности на 3983 тыс. руб. Также по Оричевскому району по сравнению с Котельническим и вцелом по совокупности выше такие показатели как среднесписочная численность работников, поголовье коров, материальные затраты. В Котельническом района среднегодовая стоимость основных производственных фондов составляет 83465 тыс. руб., что больше Оричевского района на 12216 тыс. руб. Посевная площадь зерновых культур больше в Котельническом районе и составляет 979 га, по сравнению с 976 га в Оричевском районе.

Для определения специализации  предприятий, т.е. их производственного  направления, необходимо изучение структуры  выручки по отраслям и видам продукции (таблица 2).

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

Анализируя таблицу 2, можно  сделать вывод о том, что наибольший удельный вес в структуре выручки  от продаж занимает продукция животноводства: в Котельническом – 94,7% и в Оричевском – 97,4%, в том числе в обоих районах выручка от продажи молока по сравнению с другой продукцией животноводства составляет наибольший объем продаж. В Котельническом районе выручка от продаж продукции растениеводства больше Оричевского района на 6434 тыс. руб. Оричевский район лидирует по вырученому от продаж молока на 103978 тыс. руб. по сравнению со вторым районом.

Для характеристики ресурсного потенциала предприятий изучаемой  совокупности определяют показатели производительности труда (выручка в расчете на одного среднесписочного работника); фондовооруженности (среднегодовая стоимость основных производственных фондов, приходящихся на одного работника); фондоотдачи (величина выручки, полученная в расчете на 100 руб. основных фондов); фондоемкости (показатель, обратный фондоотдаче); материалоотдачи. Данные показатели представлены в таблице 3.

Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий

В целом по совокупности и по области доля работников, занятых  в с.-х. производстве составляет одинаковое число (89,2%), однако в Оричевском районе этот показатель выше на 2,5%. Оричевский район лидирует по выручке от продаж, приходящейся на 1 работника, и этот показатель составляет 196,1 тыс. руб., что выше Котельнического района на 39,7 тыс. руб., по совокупности – на 20,8тыс. руб., по области – на 20,1тыс.руб. Показатель затрат на оплату труда по области ниже, чем в исследуемых районах и в целом по совокупности, составляя 46 тыс. руб.

Фондоотдача показывает сколько единиц денежной выручки получено с каждого рубля, вложенного в основные фонды. Чем лучше используются основные фонды, тем выше показатель фондоотдачи. В нашем случае показатель фондоотдачи небольшой, следовательно основные фонды используются не в полном объеме и не эффективно. Самый наибольший показатель фондоотдачи в Оричевском районе (0,40 руб.), он выше, чем по области (на 0,20 руб.), по совокупности ( на 0,08 руб.), Котельнического района (на 0,14 руб.). Также Оричевский район лидирует по показателю материалоотдачи.

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. Данные представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Эффективность  производства с.-х. продукции

По данным таблицы 4 можно  сделать вывод о том, что самым  эффективным производством обладает Оричевский район, его показатели выше, чем в Котельническом районе и по совокупности 2-х районов:

• урожайность зерновых больше Котельнического района на 3,3 ц/га и больше чем по совокупности на 2,65 ц/га;
• удой молока больше Котельнического района на 18,99 ц/га и на 11,49 ц/га по совокупности;
• себестоимость 1ц зерна, молока, прироста крупного рогатого скота больше Котельнического района на 16 руб., 57 руб., 740 руб. соответственно.

Анализ состава и структуры  затрат, формирующих себестоимость  продукции, может быть проведен на основе таких показателей как оплата труда с отчислениями на социальные нужды, материальные затраты, амортизация и т.д. (таблица 5).

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

Анализируя данные таблица 5, можно отметить то, что больше затрат на производство в Оричевском районе, чем в Котельническом на 42645 тыс. руб. В обоих районах наибольший удельный вес в структуре затрат занимают материальные затраты: в Котельническом – 68,6%, в Оричевском – 64,8%. На оплату труда в Котельническом районе затрачивается 88400 тыс. руб., что в 1,3 раза меньше, чем в Оричевском районе. Однако, в Котельническом районе затраты на амортизацию больше, чем в Оричевском в 1,4 раза.

Обобщающая оценка результатов  производственно-финансовой деятельности предприятий дается на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6).

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий

По данным таблицы 6 видно, что в Оричевском районе полная себестоимость продукции меньше чем выручка от продаж, и поэтому предприятия этого района получают прибыль, равную 4096,91 тыс. руб. на 1 предприятие. В Котельническом же районе предприятия получают убыток, т.к. полная себестоимость с.-х. продукции не окупается, она больше выручки от продаж на 494,23 тыс. руб. Об этом же свидетельствуют показатели окупаемости затрат равные 0,98 руб. в Котельническом районе и 1,17 руб. в Оричевском районе.

Рентабельность продаж показывает долю прибыли в каждом заработанном рубле. Этот показатель выше в Оричевском районе и сотавляет 18,29%, что больше показателя по совокупности на 8,26% и Котельнического района на 16,53%. В Котельническом районе рентабельность продаж без учета субсидий отрицательна, а с учетом субсидий слишком маленький показатель, что свидетельствует о нерентабельности производства в этом районе.

2 Обоснование  объема и оценка параметров  статистической совокупности

2.1. Обоснование  объема выборочной совокупности

Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического  исследования, необходимо учитывать  при определении необходимой численности выборки.

При проведении курсовой работы для проведения расчетов могут быть использованы показатели, представленные в таблице 7. Для определения их средних арифметических значений и  коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, пример которых  представлен в приложении 1.

Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:

,

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

V – коэффициент вариации признака.

Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки равной, например, 21 хозяйству (n=21) и составит:

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки

В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,4%, т.е.

,

где V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально  допустимую величину предельной ошибки выборки по 2-м показателям необходимо отобрать от 27 до 34 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 21 единице, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%.

2.2. Оценка параметров  и характера распределения статистической  совокупности

Выявление основных свойств  и закономерностей исследуемой  статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного  экономического исследования.

Рассмотрим порядок построения ряда распределения 21 хозяйства 2-х районов области по окупаемости затрат, используя данные приложения 1.

Так как данный признак  изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

1.Составляем ранжированный  ряд распределения предприятий  по урожайности, т. е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (руб.): 0,41  0,62  0,65  0,67  0,71  0,78  0,86  0,87  0,89  0,95  0,99  1,07  1,08  1,19  1,23  1,30  1,35  1,42  1,54  1,91  1,93

2. Определяем количество  интервалов (групп) по формуле:

k = 1+3,322 lg N,

где N – число единиц совокупности.

При N = 21  lg 21 = 1,322     k = 1+3,322*1,322=5,39≈5

3. Определяем шаг интервала:

где  x_max  и x_min – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.

       k – количество  интервалов.

 (руб.)

4. Определяем границы  интервалов хозяйств.

Для этого x_min=0,41 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: x_min + h = 0,41+0,31=0,72. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибаляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 0,72+0,31=1,03. Аналогично определяем границы остальных интервалов

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

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по окупаемости затрат

Для наглядности интервальные ряды распределения изобразим графически в виде гистограммы. Для её построения на оси абсцисс откладывают интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.

Рис.1- Гистограмма распределения  хозяйств Котельнического и Оричевского районов по уровню окупаемости затрат.

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

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

Средняя величина признака определяется по формуле средней  арифметической взвешенной:

где – варианты, - средняя величина признака; частоты распределения.

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

=1,05 руб.

Мода – наиболее часто  встречающееся значение признака, может  быть определена по формуле:

,

где нижняя граница модального интервала;

h – величина интервала;

разность между  частотой модального и домодального интервала;

разность между  частотой модального и послемодального интервала.

Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:

,

где – нижняя граница медиального интервала;

h – величина интервала;

 – сумма частот распределения;

 – сумма  частот домедиальных интервалов;

 – частота медиального интервала.

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

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

R=x_max-x_min

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

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

    Для определения коэффициента вариации используют формулу:

Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят о степени однородности статистической совокупности. Если V<33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака, а если V>33% - то неоднородной.

3. Для характеристики формы распределения могут быть использованы коэффициенты асимметрии (A_s) и эксцесса (E_s):

Если A_s>0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: M_O<M_e<