Экономико-статистический анализ себестоимости сои в совокупности условных предприятий

2. Группировка предприятий по уровню себестоимости.

Статистические группировки  – первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного  статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством  в качественном и количественном отношениях. Важно понимать, что  группировка – это не субъективный технический прием разделения совокупности на части, а научно обоснованный процесс  разделения множества единиц совокупности по определенному признаку.

Основополагающим принципом  применения метода группировок является всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий  определить его типические свойства и внутренние различия. Любая общая  совокупность является комплексом частных  совокупностей, каждая из которых объединяет явления особого типа, однокачественные в определенном отношении. Каждый тип (группа) имеет специфическую систему  признаков с соответствующим  уровнем их количественных значений. Установить, к какому типу, в какую  частную совокупность нужно отнести  группируемые единицы общей совокупности, возможно на основе правильного, четкого  определения существенных признаков, по которым должна проводиться группировка. Это второе важное требование научно обоснованной группировки. Третье требование группировки основано на объективном, обоснованном установлении границ групп  при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно  различаться. В противном случае группировка теряет смысл.

Таким образом, на основе применения метода группировок определяются группы по принципу подобия и различия единиц совокупности. Подобие – это однородность единиц в определенных пределах (группах); различие – это их существенное расхождение по группам.

Итак, группировка – разделение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам  на однородные группы, различающиеся  между собой в качественном и  количественном отношении и позволяющие  выделить социально-экономические  типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками. Разнообразие общественных явлений и целей их изучения делает возможным применение большого количества статистических группировок явлений и решение на этой основе самых различных конкретных задач. Основными задачами, решаемыми с помощью группировок, в статистике являются следующие: выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов; изучение структуры общественных явлений; выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Методика построения интервального  ряда распределения заключается  в следующем:

1. Выбираю группировочный признак – себестоимость продукции. Поскольку основные различия в себестоимости продукции связаны с интенсификацией производства и урожайностью, то целесообразно рассматриваю следующие показатели:

• Урожайность с 1 га в центнерах;

• Материальные затраты производства на 1 га;
• Затраты на содержание основных средств на 1 га.

Группировочный признак  – это признак по значению которого происходит объединение отдельных  единиц совокупности в однородные группы. Группировочный признак иногда называют основанием группировки.

Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст  и т.д.), так и качественное (форма  собственности предприятия, пол  человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).

Если в основании группировки  лежит один признак, то группировка  называется простой, а если несколько  – сложной.

Сложные группировки могут  быть комбинационными и многомерными. Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.

2. Строю ранжированный ряд по группировочному признаку, т.е. данные располагаю в возрастающем порядке. Ранжированный ряд показывает амплитуду колебаний величины группировочного признака и интенсивность его возрастания при переходе от первого к последующим номерам предприятий в ранжире (Приложение 1, 2).
3. Ранжированный ряд изображаю графиком – огивой Гальтона. Для его построения на оси абцисс отмечаю номера предприятий по ранжиру, на оси ординат – величину группировочного признака (Приложение 3).
4. Определяю число групп. В моём случае число групп будет равно числу скачков (изломов) на графике огива Гальтона, так как группировочный признак изменяется скачкообразно.

Если группировочный признак  изменяется плавно, то число групп  определяется по формуле Стерджесса:

n = 1+3,322N,

где n – число групп,

N – число единиц совокупности.

А если группировочный признак  является качественным, то число групп  определяется числом возможный значений данного признака.

5. Величину интервала определяю по формуле: ,

где – величина интервала,

- максимальное значение группировочного  признака,

- минимальное значение группировочного  признака,

- число групп.

Интервал – значение варьирующего признака, лежащие в определённых пределах. Можно использовать группировку  с равными и неравными интервалами. Если распределение носит равномерный характер, то используются равные интервалы, а если значение признака варьируется неравномерно – от необходимо использовать группировку с неравными интервалами.

Кроме того, возможно использование  закрытых и открытых интервалов. Закрытые интервалы – те, у которых имеются  и верхняя и нижняя граница (например, от 5 до 10). У открытых интервалов указана  только одна граница: либо верхняя –  у первого, либо нижняя – у последнего ( например, от 5, 10 и более, более 10).

6. После определения числа групп и величины интервала группировочного признака строю интервальный ряд распределения, а также гистограмму, полигон и кумуляту (Приложение 4, 5).
7. Далее отбираю показатели, которые характеризуют группы, и определяю их средние характеристики для каждой группы (Табл.1). Для этого использую вспомогательные таблицы (Приложение 6, 7).

Таблица 1 – Зависимость  себестоимости сои от урожайности  и уровня интенсификации в соответствии условных предприятий.

Данная группировка является результативной, аналитической, простой.

8. На основе данных табл. 1 отбираю факторы, по которым строятся два интервальных ряда распределения и на этой основе выполняется комбинационная группировка с включением результативного признака.

Комбинационная группировка  имеет ограничения и строится в основном по двум или трём признакам (Табл.2).

Полученные данные комбинационной группировки подтверждают результаты простой группировки, их следует  использовать для оценки средней  эффективности того или иного  фактора при выравненности прочих условий.

Строю дискретные и ранжированные  ряды распределения по данным факторным  признакам (урожайность и материальные затраты). Определяю число групп  и величину интервалов (Приложение 8, 9).

На основе полученных интервалов рассматриваю соответствия каждого предприятия определенным группам по урожайности и подгруппам по материальным затратам. Итоги заносятся в таблицу «Вспомогательная таблица для распределения предприятий по группам и подгруппам» (Приложение 10).

На основе полученных таблиц провожу комбинационную группировку (Приложение 11).

Таблица 2 – Комбинационная группировка зависимости себестоимости  сои от урожайности и материальных затрат.

Группы по урожайности, ц/га	Подгруппы по материальным затратам, тыс.руб			В среднем по группе
	1. 0,75-1,62	2. 1,63-3,13	3. 3,14-4,65
1. 3,6-7,2	509,6	642,6	-	554,8
2. 7,3-10,5	339,2	614,7	-	439,8
3. 10,6-13,5	-	463,5	666,9	581,7
В среднем по подгруппе	424,4	573,6	666,9	525,4

 

Вывод: При фиксированной урожайности (3,6-7,2) и при увеличении материальных затрат (от 0,75 до 3,31) наблюдается увеличение себестоимости от 509,6 до 642,6 тыс. руб., а также в целом по совокупности наблюдается увеличение себестоимости при увеличении материальных затрат, т.е наблюдается прямо пропорциональная зависимость. При фиксированном значении материальных затрат (1,63-3,13) и увеличении урожайности наблюдается снижение себестоимости от 642,6 до 463,5 тыс. руб., также в целом по совокупности наблюдается обратная пропорциональная зависимость. При одновременном увеличении факторных признаков не наблюдается равномерного изменения себестоимости.

 

 

3. Определение средних характеристик (степенных и структурных) изучаемых признаков и измерения величины их колеблемости.

Средняя величина – это  обобщающая количественная характеристика признака в статистической совокупности. Она отражает типичный уровень признака в расчете на единицу совокупности.

Сущность средней величины заключается в том, что при исчислении по массе единиц в ней взаимопогащаются действия случайных факторов, и учитываются общие свойства, присущие всем единицам совокупности.

Средняя величина – величина абстрактная, потому что характеризует  значение признака у абстрактной  единицы совокупности ( ни у одной  единицы совокупности может не оказаться  точно такого значения, какое получено при расчете средней).

Основным условием достоверности  и типичности средней величины является качественная однородность изучаемой  совокупности.

Совокупность считается  однородной, если все единицы данной совокупности относятся к одному типу, а значение признака складывается под влиянием общих постоянно  действующих факторов. Если совокупность неоднородна, то необходимо её разбить  на однородные группы и вычислить  для них групповые средние.

Виды средних величин:

1. Степенные средние величины.

В зависимости от представления  исходных данных общая формула расчета  степенных средних может быть:

1.Простая

2.Взвешенная

Средняя взвешенная применяется, если каждая варианта встречается в совокупности не одинаковое число раз или по сгруппированным данным.

Формы различных видов  степенных средних выводятся  из общей:

1.Средняя арифметическая – понимается такое значение признака, которое имела бы каждая единица совокупности, если бы общий итог всех значений признака был распределен равномерно между всеми единицами совокупности.

2.Средняя гармоническая – применяется, когда известны отдельные значения признака, его объёмное (суммарное) значение, но неизвестны варианты.

3.Средняя геометрическая – чаще используется как средняя из статистических величин. Наиболее широкое применение получила в анализе динамики.

4.Средняя квадратическая – применяется при расчете с величинами квадратных функций, используется для измерения степени колеблемости индивидуальных значений признака вокруг средней арифметической в рядах распределения.

2. Структурные средние величины.

1.Мода – величина признака, которая чаще всего встречается в данной совокупности. Применительно к вариационному ряду модой является наиболее часто встречающееся значение ранжированного ряда, т. е. вариант, обладающий наибольшей частотой. Мода может применяться при определении магазинов, которые чаще посещаются, наиболее распространенной цены на какой-либо товар.