Экономико-статистический анализ себестоимости зерна по совокупности хозяйств Аксубаевского и Нурлатского районов РТ

В приложении 4 бета – коэффициент принимает значение:

в графе - = - 0,358.

Из этого следует, что фактор - «Урожайность ц. с 1 га» - оказывает обратное воздействие на результативный признак y–«Себестоимость 1 ц. зерна, руб.». В нём скрыты наибольшие резервы для изменения себестоимость зерна.

Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации. В парной корреляции коэффициент детерминации показывает на сколько процентов зависит изменение результата от изменения всех факторов, включенных в корреляционную модель.

Для определения процентной зависимости каждого фактора корреляционной модели используется коэффициент отдельного определения  - k. Если коэффициент парной детерминации показывает уровень воздействия одного фактора на результат, без учёта остальных факторов, то коэффициент отдельного определения отражает этовоздействие с учётом взаимозависимости всех факторов корреляционной модели. Сумма коэффициентов отдельного определения равна коэффициенту множественной детерминации.

В приложении 4 коэффициенты детерминации принимают следующее значения:

в графе y – =  12,841;

в графе - = 12,841.

Это означает, что себестоимость 1 ц. зерна на 12,8 % зависит от урожайности.

Коэффициент отдельного определения равен (приложение 4):

в графе  - = 12,841

Фактор корреляционной модели – «Урожайность ц. с 1 га» на 12,8 % оказывает влияние на себестоимость зерна.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Использование  модели корреляционно-регрессионного  анализа для прогнозирования  себестоимости зерна.

В данном разделе работы будут выявлены и рассчитаны резервы снижения себестоимости 1 ц. зерна.

Полученную модель корреляционно-регрессионного анализа используем для прогноза уровня себестоимости  1 ц. зерна, который будет направлен на снижение себестоимости. Прогнозирование – это перенесение на будущее закономерностей, действовавших в прошлом. Для этого используем результаты вторичной группировки.

 

Таблица 4.1- расчёт резервов снижения себестоимости зерна в изучаемых группах хозяйств Аксубаевского и Нурлатского районов РТ, 2011 год.

Показатели	Обозначения	Средние показатели по группам			Отклонения показателей от 1 группы		Коэффициент регрессии	Резерв снижения себестоимости 1 ц. зерна, руб.
		1	2	3	2	3		2	3
Урожайность ц. с 1 га		32,4	28,9	25,3	3,5	7,1	-5,425	19,0	38,5
Себестоимость 1 ц. зерна, руб.	y	-	-	-	-	-	-	19,0	38,5

 

Из таблицы 4.1 видно, что если хозяйства 2 группы повысят урожайность ц. с 1 га до уровня 1 группы т.е. на 3,8 ц. или 10,8 %, то себестоимость 1 ц. зерна в хозяйствах 2 группы снизятся на 19,0 рублей или на 5,2 %. Если хозяйства 3 группы повысят урожайность ц. с 1 га до уровня 1 группы, т.е. на 7,1 ц. зерна или на21,9 %, то себестоимость 1 ц. зерна в хозяйствах 3 группы снизятся на 38,5 рублей или 8,7 %.

Таким образом, резерв снижения себестоимости 1 ц. зерна в хозяйствах 2 группы составляет 19,0 рублей, в хозяйствах 3 группы резерв снижения составляет 38,5 рублей.

 

 

Выводы и предложения.

Была проделана большая работа по выявлению резервов снижения себестоимости 1ц. зерна Аксубаевского и Нурлатского районов РТ.

Для достижения поставленной цели в начале была проведена первичная группировка, в ходе которой было выявлено, что на увеличение себестоимости 1 ц. зерна существенное влияние не оказывает ни один из факторов, поскольку, их значения колеблются.

При проведении вторичной группировки было выявлено, что к передовым хозяйствам относятся хозяйства 1 группы с низкой себестоимостью 1 ц. зерна – 219,4 рублей, а к отстающим хозяйствам относят 3 группу с высокой себестоимостью – 443,2 рублей.

Также выяснилось, что наиболее существенное влияние оказывают 2 фактора – затраты на семена в расчёте на 1 га и затраты на нефтепродукты в расчёте на 1 га.

Для установления взаимосвязи и взаимозависимости между себестоимостью и рассмотренными факторами провел комбинационную группировку, результат которого показал, что совместное влияние 2 группировочных признаков на конечный результат присутствует.

Завершающим этапом работы является оценка потенциальных возможностей средних и отстающих групп хозяйств. Резерв снижения себестоимости 1 ц. зерна в хозяйствах 2 группы составляет 19,0 рублей, в 3 группе 38,5 рублей.

Важным условием эффективного функционирования сельскохозяйственного предприятия является постоянное снижение себестоимости  производства продукции. Основными путями сокращения затрат является:

- совершенствование материально  – технической базы;

- совершенствование агротехники  и организации производства в  целом;

- повышение урожайности сельскохозяйственных  культур, путём рационального использования  удобрений, улучшения качества зерна;

- сокращение потерь при уборке  урожая, хранении, переработке и  сбыте продукции;

- повышение производительности  труда.

Меры, которые были перечислены, выступают одними из рациональных возможностей снижения себестоимости не только зерна, но также и других сельскохозяйственных культур.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы.

1. Афанасьев В. Н. Статистика сельского  хозяйства – М.: Финансы и статистика, 2002.

2. Елисеева И. И., Юзбалиев М. М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 1999.

3. Гатина Ф. Ф. Методические указания по решению задач многомерного корреляционно-регрессионного анализа на персональных ЭВМ. – К.: КазГАУ, 2010.

4. Сергеев С. С. Сельскохозяйственная  статистика с основами экономической  статистики – М.: Издательство  МСХА, 1989.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

Ввод данных		Приложение
Количество наблюдений			38
Количество факторов			5
Дата			22.11.2013
Фамилия И.О.			Давлитова Л. М.
	Y	X1	X2	X3	X4	X5
1	197,6	1291,3	989,7	1681,6	7,0	42,1
2	203,4	801,9	1541,8	470,6	12,9	28,7
3	224,7	347,4	1375,8	520,0	13,7	25,0
4	247,0	1434,6	1576,3	373,6	3,0	29,0
5	254,6	2577,0	1755,7	1472,1	11,5	28,3
6	262,9	1075,5	3315,4	770,9	8,1	21,2
7	263,7	3112,0	426,6	1541,9	6,6	23,9
8	292,2	1167,7	796,0	1908,6	26,2	25,9
9	298,9	1303,8	833,7	1055,4	22,2	24,1
10	302,0	1465,5	596,4	1407,3	87,6	30,4
11	306,9	2011,9	1029,9	546,3	6,0	23,3
12	330,1	1362,6	884,6	1221,2	13,7	28,3
13	332,8	1294,7	1020,1	999,4	16,0	20,4
14	333,7	1290,4	2344,2	873,7	11,8	39,4
15	344,5	1873,8	1604,0	1463,9	10,2	23,6
16	349,3	1657,5	893,2	1291,8	4,1	29,9
17	352,0	640,6	774,2	1157,6	3,0	22,6
18	363,0	2018,1	2257,1	513,6	4,9	25,7
19	365,2	2514,7	2878,7	1551,9	13,4	41,9
20	368,0	3617,4	704,5	924,5	5,8	23,6
21	371,8	960,8	1429,6	896,0	4,1	25,6
22	375,8	1800,0	957,7	1081,4	6,0	39,1
23	378,0	2064,5	555,0	1407,0	0,6	29,6
24	378,9	1842,5	1019,5	891,9	11,5	23,5
25	394,7	1133,0	334,2	2715,3	27,3	34,7
26	397,7	3211,5	1096,2	663,5	2,9	19,4
27	408,6	1094,5	1194,5	954,0	27,0	17,1
28	410,1	1606,5	819,7	1185,2	3,9	27,1
29	420,7	3001,8	383,9	867,9	8,9	30,6
30	421,0	1834,8	854,2	595,5	5,2	23,9
31	422,3	1280,0	4476,0	2200,0	7,9	26,5
32	426,4	1078,8	1002,4	908,5	7,9	26,6
33	465,6	3690,0	1244,8	1796,9	3,1	31,2
34	485,0	542,3	738,1	937,8	50,3	15,6
35	507,1	977,8	1582,9	554,2	19,7	18,4
36	538,5	3259,7	319,5	775,3	6,5	22,2
37	545,4	1240,2	1720,5	473,9	15,4	26,6
38	660,3	2020,0	1543,3	1070,0	6,7	16,3
Сумма	14000,4	65497,1	48869,9	41720,2	502,6	1011,3

Приложение 2

Результаты решения
Количество наблюдений	38
Количество факторов	5
Результат и факторы	Y	X1	X2	X3	X4	X5
Ошибки коэффициентов корреляции	0,131	0,155	0,162	0,162	0,162	0,141
Достоверности коэфф корреляции	3,316	1,313	-0,240	-0,306	-0,180	-2,534
Средние арифметические	368,432	1723,608	1286,050	1097,900	13,226	26,613
Средние квадратические отклонения	96,727	845,640	838,754	507,722	15,399	6,389
Коэффициенты вариации, %	26,254	49,062	65,219	46,245	116,431	24,008
Коэффициенты регрессии	463,029	0,027	0,005	0,015	0,060	-6,217
Бета-коэффициенты		0,238	0,041	0,081	0,010	-0,411
Коэффициенты детерминации, %	18,991	4,164	0,151	0,245	0,085	12,841
Коэфф отдельного определения	18,991	4,865	-0,158	-0,402	-0,028	14,715
Коэфф множественной корреляции	0,436
Коэффициенты парной корреляции	Y	0,204	-0,039	-0,049	-0,029	-0,358
	X1		-0,175	0,092	-0,307	0,077
Фамилия И.О. – Давлитова Л.М.	X2			0,021	-0,168	0,092
Дата  -  22.11.2013	X3				0,166	0,378
	X4					-0,068

 

 

 

 

 

 

Приложение 3

Результаты решения
Количество наблюдений	38
Количество факторов	1
Результат и факторы	Y	X1	X2	X3	X4	X5
Ошибки коэффициентов корреляции	0,141	0,141
Достоверности коэфф корреляции	2,534	-2,534
Средние арифметические	368,432	26,613
Средние квадратические отклонения	96,727	6,389
Коэффициенты вариации, %	26,254	24,008
Коэффициенты регрессии	512,803	-5,425
Бета-коэффициенты		-0,358
Коэффициенты детерминации, %	12,841	12,841
Коэфф отдельного определения	12,841	12,841
Коэфф множественной корреляции	0,358
Коэффициенты парной корреляции	Y	-0,358
Фамилия И.О. – Давлитова Л. М.
Дата  -  22.11.2013