Экономико-статистический анализ себестоимости 1ц сахарной свёклы в сельскохозяйственных организациях Тетюшского и Буинского районов Ре

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. УСТАНОВЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ФАКТОРОВ НА СЕБЕСТОИМОСТЬ 1Ц САХАРНОЙ СВЁКЛЫ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Корреляционно-регрессионный анализ даёт возможность определить взаимосвязь между факторами и проверить влияние использованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для того, чтобы достичь лучших показателей.

Для точного описания существующих в экономике процессов нужно раскрыть важные взаимосвязи, а также дать им количественную оценку.

Корреляционный анализ исследует взаимосвязи показателей и решает следующие задачи:

1. Оценка тесноты связи между факторными и результативными признаками и относительная сила влияния факторных признаков на общие изменения результата.
2. Определение изменчивости результативного признака под влиянием факторного.

Перед тем как разработать корреляционную модель, необходимо подобрать результативные и факторные показатели. К результативным факторам обычно относят показатели, которые прямо или косвенно отражают результаты производственной деятельности. В нашей работе – это себестоимость 1ц сахарной свёклы, руб.

А к факторным принадлежат такие показатели, которые отражают уровень влияния на производственный процесс. В данном случае за эти показатели мы берём:

-урожайность, ц с 1 га;

-затраты на удобрения  в расчёте на 1 га, руб.;

-затраты на семена  в расчете на 1 га, руб.;

-затраты на оплату  труда в расчёте на 1 га, руб.;

-затраты труда в расчёте 1 га, чел.-час.

Первоначальные данные вводятся в память ЭВМ (Приложение 1). Затем мы получаем решение (Приложение 2). Анализ результатов решения делится на 2 этапа:

1. Оценка результатов решения.
2. Истолкование результатов решения.

Первый этап мы начинаем с исследования коэффициента множественной корреляции, определяемый по формуле:

 

В нашем случае коэффициент множественной корреляции равен 0,618.Данный коэффициент применяется для определения тесноты линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками. Значение коэффициента изменяется в пределах от 0 до 1, чем выше значение, тем более значима связь.

Коэффициент множественной корреляции характеризуется такими показателями, как:

• «Ошибка коэффициента корреляции» (Or = 0,099), определяемый по формуле: Or =;
• «Достоверность коэффициента корреляции» (T = 6,241), определяемый по формуле: T = .

Вычисленные параметры указывают на высокую тесноту связи между результативным и факторными признаками и высокую достоверность коэффициента множественной корреляции.

Следующий шаг – это изучение коэффициентов вариации, вычисляемые по следующей формуле:

V(x) = ∙ 100%, где

– среднеквадратичное отклонение факторных признаков;

 – среднеарифметическое  значение факторных признаков.

Коэффициент вариации – это величина, которая показывает меру изменчивости значений признака относительно его среднего арифметического.

При коэффициенте вариации ниже 10% изменчивость значений признака считается небольшой. При значении равном или выше 10%, но ниже 30% – средняя изменчивость. А при значении равном или выше 30% – большая изменчивость. В нашем случае наибольший коэффициент вариации имеет Х3, таким образом, его мы из модели исключаем.

Наш следующий шаг – это изучение значений парных коэффициентов корреляции. Этот показатель отражает тесноту связи между двумя признаками. Он принимает значение от -1 до +1. Положительное значение коэффициента означает прямую связь между признаками, а отрицательное значение – обратную связь.

Абсолютное значение коэффициента парной корреляции R<0,20 свидетельствует об отсутствии связи между признаками.

При:  0,20 ≤R < 0,40 – слабая связь;

0,40 ≤  R < 0,60 – средняя связь;

0,60 ≤ R < 0,80 – сильная связь;

0,80 ≤ R<1,00 – очень сильная, приближенная к функциональной.

В Приложении 2 коэффициенты парной корреляции расположены в графах Х1, Х2, Х3, Х4, Х5.

В строке 16 находятся коэффициенты, которые отражают связь факторных признаков Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 с результативным фактором У. Так в строке 16.1 расположены коэффициенты корреляции фактора Х1 с факторами Х2, Х3, Х4, Х5, соответственно:

R (Х1 Х2) = 0,305;

R (Х1 Х3) = 0,178;

R (Х1 Х4) = 0,733;

R (Х1 Х5) = 0,393.

В строке 16.2 расположены коэффициенты корреляции фактора Х2 с факторами Х3, Х4, Х5:

R (Х2 Х3) = 0,305;

R (Х2 Х4) = 0,325;

R (Х2 Х5) = 0,046.

В строке 16.3 расположены коэффициенты корреляции фактора Х3 с факторами Х4 и Х5:

R (Х3 Х4) = 0,032;

R (Х3 Х5) = 0,184.

В строке 16.4 расположены коэффициенты корреляции фактора Х4 с фактором  Х5:

R (Х3 Х5) = 0,567.

Рассмотрение парных межфакторных коэффициентов корреляции производится с целью нахождения коллинеарности  и мультиколлениарности. Коллинеарность – это сильная корреляционная связь между двумя факторами, а мультиколлинеарность – это такая же связь между несколькими факторами. Межфакторная связь искажает влияние парных коэффициентов корреляции на результат, поэтому из корреляционной модели необходимо исключать те факторы, которые имеют очень сильную коллинеарную связь  (больше 0,8).

Теперь сопоставим знаки коэффициентов парной корреляции факторных признаков с результативным и бета-коэффициентов по каждому фактору.

Следующий этап анализа результатов решения – это интерпретация. Она предполагает изучение коэффициентов регрессии, бета-коэффициентов, коэффициентов детерминации и коэффициентов отдельного определения.

В откорректированной корреляционной модели остался один фактор. (Приложение 3).

У – себестоимость 1ц сахарной свёклы;

Х1 – урожайность сахарной свёклы, ц с 1 га.

Для составления уравнения регрессии рассматриваем в корреляционной модели, т.к. он является коэффициентом уравнения корреляционной связи.

Таким образом, уравнение регрессии, получаемое в результате решения задачи, имеет вид:

У = 68,065 – 0,063Х1

Коэффициенты регрессии Х1 показывают, что если урожайность сахарной свёклы сократить на 1 руб., то себестоимость уменьшится на 0,063 руб., а если увеличить, то себестоимость повысится на 0,063 руб.

Из уравнения регрессии видно, что наиболее низкую себестоимость 1ц сахарной свёклы можно получить при максимально возможном значении Х1, который вычисляется по формуле:

Х1max = Х1ср - Х1ср ∙ V(Х1) : 100 = 226,838 – 226,838 ∙ 43,642 : 100 = =127,841

Подставив вычисленные значения Х1max в уравнение регрессии, получаем:

У = 68,065 – 0,063 ∙ 127,841= 60,011

Это означает, что измеряя меру воздействия указанных факторов, себестоимость можно довести до 60,01 руб., это на 9,81 ниже средней.

Для того чтобы определить способ изменения значения урожайности сахарной свёклы, ц с 1 га в том или ином направлении необходимо провести дополнительные исследования, которые предусматривают разложение фактора на их составные части, определение причин, влияющих на их уровни и т.п.

Для выявления факторов, сильно влияющих на результативный признак, используются стандартизированные коэффициенты регрессии (бета-коэффициенты).

При парной линейной связи значение бета-коэффициентов, учитывая взаимосвязь всех факторов, характеризует меру влияния конкретного фактора на результат.

Бета-коэффициент фактора Х1 – урожайность сахарной свёклы равен -0,513, который оказывает обратное воздействие на результативный признак (У) – себестоимость 1ц сахарной свёклы.

В парной корреляции коэффициент детерминации показывает на сколько процентов зависит изменение результата от изменения фактора.

А коэффициент множественной детерминации показывает на сколько процентов зависит изменение результата от изменения всех факторов, включенных в корреляционную модель.

Итак, изменчивость результативного признака (У) – себестоимость 1ц сахарной свёклы на 26,314% зависит от изменения фактора Х1 – урожайности сахарной свёклы.

Коэффициент отдельного определения отражает уровень воздействия на результат с учетом взаимозависимости всех факторов корреляционной модели. Коэффициенты отдельного определения расположены в строке 14, соответственно в графе Х1 → 26,314

В целом фактор корреляционной модели на 26,3% оказывает влияние на себестоимость сахарной свёклы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ  КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА  ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕБЕСТОИМОСТИ 1Ц САХАРНОЙ СВЁКЛЫ

Планирование – это один из методов управления производством, его цель – определение возможных объемов производства на основании прогнозирования величины себестоимости продукции. Это связано с тем, что себестоимость – один из важнейших показателей экономической эффективности, который фиксирует во что обходится предприятию производства того или иного вида продукции, позволяет объективно судить о том, насколько это экономически выгодно.

Прогнозирование – это предвидение или перенесение на будущее закономерностей, действующих в прошлом. Для прогнозирования себестоимости 1ц сахарной свёклы воспользуемся итогами корреляционно-регрессионного анализа и вторичной группировки (таблица 4.1)

Из таблицы 4.1 видно, что первая группа хозяйств является нерядовой, т.к. урожайность сахарной свёклы увеличивается от 1 группы к 3 группе.

Анализ таблицы 4.1 позволяет отметить, что при доведении урожайности сахарной свёклы во второй группе хозяйств до уровня урожайности сахарной свёклы в первой группе, т.е. передовой при снижении на 596,9 руб., себестоимость 1ц сахарной свёклы снизится на 37,61 руб., а при доведении урожайности сахарной свёклы отсталой группы – 3 до передовой – 1, то при снижении урожайности сахарной свёклы на 415,0 руб., себестоимость снизится на 26,15 руб.

Общий резерв во второй группе – 37,605 руб., а в третьей группе – 26,145 руб.

 

 

 

Таблица 4.1 – Оценка потенциальных возможностей изучаемых групп хозяйств Тетюшского и Буинского районов РТ по снижению себестоимости 1ц сахарной свёклы до уровня передовых хозяйств за 2011 год

Показатели	Обозначения	Средние показатели по группам			Отклонение показателей 1-ой группы от 2-ой и 3-ей		Коэффициенты регрессии	Резерв снижения себестоимости 1ц сахарной свёклы, руб.
		1	2	3	2	3
								2	3
Урожайность сахарной свёклы, ц с 1 га	Х	851,5	669,6	1266,5	-596,9	-415,0	0,063	-37,605	-26,145
Себестоимость 1ц сахарной свёклы, руб.	У							-37,605	-26,145

 

ВЫВОДЫ

В данной курсовой работе был проведён экономико-статистический анализ себестоимости 1ц сахарной свёклы сельскохозяйственных организаций Тетюшского и Буинского районов РТ за 2011 год.

Во втором разделе для анализа мы применили метод статистических группировок как основной. И результаты показали, что себестоимость 1ц сахарной свёклы возросла на 41,3 руб. или на 57,6 %. Но данная группировка не выявила затраты, которые оказывали бы влияние на изменение себестоимости, поэтому мы сделали вторичную группировку.

Анализ этой группировки помог выявить отсталые, средние и передовые хозяйства. При этом себестоимость от 1 группы к 3 увеличилась на 29,3 рублей, т.е. на 43,2 %. Также здесь мы выявили два основных фактора, которые оказывают влияние на себестоимость 1ц сахарной свёклы. Для выявления этих факторов мы провели комбинационную группировку. Её анализ показал, что затраты на семена в расчёте на 1 га оказывают существенное влияние, чем показатель урожайности, ц с 1 га.