Экономико-статистический анализ себестоимости молока

 

    В таблице видно  что на себестоимость 1 ц молока  прямо влияют затраты труда  на 1 ц молока , руб. , а вот затраты на корма 1 ц молока , руб. влияют обратным образом.

 

2.5. Эффективность производства  молока

Таблица 11

Эффективность производства молока

Группы районов по себестоимости 1 ц молока, руб.	Число районов в группе	Полная себестоимость 1 ц проданного молока, руб	Цена реализации 1 ц молока, руб.	Прибыль (убыток) от реализации 1 ц молока, руб.	Уровень рентабельности (убыточности), %
703,70 - 855,40	6	817,54	1035,51	217,97	26,66
855,41 - 969,29	6	962,35	1149,41	187,06	19,44
969,30 - 1272,09	9	1011,66	2417,46	1405,80	138,96
В среднем	21	930,52	1534,13	603,61	61,69

 

    По таблице  видно, что эффективность молока частично влияет на себестоимость 1 ц молока, так как прямая связь с себестоимостью присутствует только у двух факторов: у полной себестоимости 1 ц проданного молока, руб. и у цены реализации 1 ц молока, руб.

2.6. Индексный анализ

Таблица 12

Показатели	Условное обозначение	Район (Навлинский)	Район (Новозыбковский)
Производственная себестоимость 1 ц молока, руб.	z	938,32	841,02
Продуктивность коров, ц	y	26,60	22,06
Затраты средств на 1 голову, тыс. руб.	zy	24960,49	18549,99

 

Относительное изменение  производственной себестоимости 1 ц  молока:

 

 

Установим влияние изменения  факторов:

-удоя молока от 1 коровы

 

 

-затрат средств на 1 голову

 

 

Взаимосвязь между индексами:

 

 

2.7. Корреляционно-регрессионный анализ.

Таблица 13

	У	Х1	Х2
У	1,000	0,440	0,572
Х1	0,440	1,000	0,914
Х2	0,572	0,914	1,000

 

В корреляционной матрице  представлены парные коэффициенты корреляции, отражающие направление и тесноту связи между результативным признаком и каждым факторным признаком отдельно, а также между факторными признаками.

Анализ корреляционной матрицы  ведется с использованием следующих критериев: r_ух1 > r_х1х2;  r_ух2 > r_х1х2; r_х1х2 < 0,8.

0,440>0,914;  0,572>0,914;  0,914<0,8.

Полученные парные коэффициенты корреляции не удовлетворяют неравенствам, т.е. рентабельность с факторами средняя. В случае если хотя бы одно из неравенств не соблюдается, то исключается тот фактор, связь с которым с результативным показателем будет менее тесной.

Таблица 14

Множественная регрессия  и одномерные статистики.

	Множественная регрессия		Одномерные статистики
Средние	Коэффициент регрессии	Стандартная ошибка	Средние	Стандартное отклонение
Зависимая Y	…	…	957,7928	126,9271
Независимая Х	-7,4270	6,7570	26,3686	8,6850
Независимая Х	19,5681	8,7270	12,9295	6,7245

 

Свободный член уравнения  регрессии = 900,6267

Множественный коэффициент  корреляции = 0,6079

Множественный коэффициент  детерминации = 0,3695

Стандартная ошибка уравнения  регрессии = 106,2366

F-значение =5,2745

Число степеней свободы для  воспроизведения дисперсии = 2

                                                              для остат. дисперсии =18

 Бета-коэффициент:     -0,5082;   1,0367

 Значения Т-Стьюдента:      -1,0992;  2,2423

 Коэффициенты отдельного  определения:    -0,2235; 0,5930

 Коэффициенты эластичности:     -0,2045;  0,2642

Регрессионная модель себестоимости  имеет вид:

у_х= 900,6267-7,4270х₁+19,5681х₂

Коэффициент регрессии при  х_1, х₂ показывают как в среднем по совокупности хозяйств изменяется рентабельность при увеличении соответствующего факторного показателя на единицу его изменения при условии неизменяемости 2 других факторов.

Бета – коэффициент  показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится результативный признак при изменении соответствующего фактора на одно среднее квадратическое отклонение.

х₁= -0,5082;  х₂=1,0367

Анализ бета - коэффициентов  показывает, что с учетом уровня колеблемости факторов, наибольшие резервы в увеличении себестоимости 1 ц молока заложены в повышении расходов кормов на 1 корову.

 Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится результативный признак при изменении  соответствующего факторного признака на 1%.

Эх₁= -0,2045;  Эх₂= 0,2642

 
  Итак, увеличение удоя молока от 1 коровы на 1% приведет к росту себестоимости на 0,2%, а при повышении расходов кормов на 1 голову на 1% себестоимости возрастет на 0,3%.

Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между одной переменной и совокупностью других переменных, рассматриваемых в корреляционном анализе.

                 R=0,4291 - связь между факторным признаком и уровнем окупаемости - тесная.

Множественный коэффициент  детерминации  D = R² = 0,3695 = 36,95%                           

Множественный коэффициент  детерминации показывает, что 36,95% вариации себестоимости объясняется факторами, включенными в уравнение регрессии. Остальные 63,05% объясняются вариацией других факторов не учтенных в модели

 

 

 

 

 

 

 

3. АНАЛИЗ РЯДА ДИНАМИКИ
1.     Показатели ряда динамики

Ряд динамики – ряд, расположенный  в хронологической последовательности уровней анализируемого показателя, характеризующий изменение явления или процесса во времени.

Ряд динамики имеет 2 элемента:

1. Уровни ряда, т.е. числовые значения анализируемого показателя абсолютными, относительными или средними величинами.
2. Момент или период времени, к которым относятся уровни ряда динамики.

Уровни ряда динамики должны быть сопоставимы:

• по методике расчета;
• по времени регистрации;
• по единицам измерения;
• по ценам;
• по кругу охватываемых объектов.

При построении ряда динамики с несопоставимыми данными, например по кругу охватываемых объектов, несопоставимость может быть устранена с использованием приема смыкания рядов динамики.

Ряды динамики бывают моментные  и интервальные. В моментных рядах динамики уровни предоставляются на определенную дату и характеризуют факторы производства, например численность работников, остатки товарных запасов, наличие торговых предприятий, наличие земельных угодий и др.

Интервальный ряд динамики отражает размеры признака за определенный период времени: месяц, год и характеризует результат каких-либо процессов (объем производства и реализации продукции, затраты, прибыль и т.п. показатели).

Таблица 15

Годы	Себестоимость 1 ц молока, руб.	Абсолютный прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %		Содержание 1% прироста
		Цепной	Базисный	Цепной	Базисный	Цепной	Базисный
2008	900	-	-	-	-	-	-	-
2009	970	70	70	107,8	107,8	7,8	7,8	9,0
2010	1000	30	100	97,0	111,1	3,1	11,1	9,7
2011	1009	9	109	100,9	112,1	0,9	12,1	10,0
2012	1210	201	310	119,9	134,4	19,9	34,4	10,1
Среднее	1017,8	78	589	102,0	105,3	2	5,3	9,7

 

 

3.2. Прогнозирование и  аналитическое выравнивание ряда  динамики рентабельности молока

 

Задачи статистического  изучения динамики состоят в установлении направления изменений изучаемого признака с течением времени –  его тенденции, в измерении скорости и темпов изменения, а также в измерении колебаний в динамике, если эти колебания существенны.

В одних случаях закономерность изменения явления, общая тенденция  его развития вполне ясно отражаются уровнями динамического ряда. В других рядах динамики наблюдается систематическое снижение уровней ряда.

Однако чаще всего приходится встречаться с такими рядами динамики, когда уровня ряда претерпевают самые  различные изменения, возрастают, то убывают и можно говорить лишь об общей тенденции развития явления: либо тенденция к росту, либо к снижению

Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической зависимости. Функцию выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса.

      Чаще всего  при выравнивании используются  следующие зависимости: линейная, параболическая, показательная, логарифмическая,  гиперболическая. Основанием для выбора кривой служит анализ сущности развития данного явления.

Важным направлением в  исследовании закономерностей динамики социально процессов является изучение общей тенденции развития (тренда). Это можно осуществить, применяя специальные методы анализа рядов динамики. Конкретное их использование зависит от характера исходной информации.

Подбор наиболее подходящей выравнивающей линии проводится по значению остаточного среднего квадратического отклонения. Линия, имеющее наименьшее среднее квадратическое отклонение, и является наиболее подходящим трендом для изучаемого динамического ряда.

В данном случае, наименьшее квадратическое отклонение ( =0,556) имеет парабола 2-го порядка. Следовательно, она и является трендом для динамического ряда, график которой имеет вид:

Y = А₀+А₁*Т+А₂*Т² или Y = 14,080 + 6,690*Т – 0,450* Т².

Используем формулу уравнения  параболы для прогнозирования уровня рентабельности молока на 2013 г., для  этого подставим в уравнение  тренда порядковый номер года.

Y₂₀₁₃ = 14,080 + 6,690*6 – 0,450* 6² = 38,02%

Y₂₀₁₄ = 14,080 + 6,690*7 – 0,450* 7² = 38,86%

Построим фактический  и выровненный ряд уровня рентабельности молока, а также прогнозное значение уровня урожайности зерна на 2013 год.