На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Статистический анализ динамики производства и реализации зерна

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 19.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 14. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Оглавление
Введение……………………………………………………………………………...3
1.1 Система показателей  и методов статистического исследования  динамики производства и реализации зерна……………………………………………………4
1.2 Статистическое исследование динамики производства и реализации зерна…………………………………………………………………………………..7
   1.2.1 Анализ динамики производства зерна …………………………………..7
   1.2.2 Выявление тенденции развития  ряда динамики урожайности зерна ...9
   1.2.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики урожайности зерна…………………………………………………………………………………13
   1.2.4 Прогнозирование на будущее урожайности зерна …………………...14
1.3 Статистические  методы анализа влияния различных  факторов на урожайность зерна ………………………………………………………………...15
   1.3.1 Индексный  анализ валового сбора и средней урожайности зерна ...15
   1.3.2 Корреляционно-регрессионный  анализ влияния факторов на  урожайность зерна ………………………………………………………………...18
1.4 Статистико-экономический  анализ эффективности производства зерна.19
1.5 Статистический  анализ доходности производства зерна ……………………...23
Выводы и предложения……………………………………………………………..26
Список использованной литературы……………………………………………….28
Приложения…………………………………………………………………………29 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

    Цель  курсовой работы - освоение методов изучения массовых явлений общества, системы статистических показателей деятельности предприятий,  приемов статистического анализа условий, хода и результатов деятельности СПК имени «Матросова».
    Задачи: приобретение навыков конструктивного использования методов статистического анализа для управления экономикой, приобщение к предстоящей аналитической работе специалиста, руководителя. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  1.1 Система показателей  и методов статистического  исследования динамики  производства и  реализации зерна
    Статистика - особая наука, которая имеет свой предмет и метод исследования. Она занимается выявлением закономерностей в развитии массовых явлений.
    Главным критерием, к которому должно соответствовать  явление, чтобы к нему можно было применить статистические методы – массовость.
    Предметом изучения статистики является количественная сторона массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной.
    Теория  статистики – это наука о наиболее общих принципах и правилах сбора и обработки и анализа сведений о массовых процессах и явлениях в жизни общества.
    Явления и процессы в общественной жизни  обладают признаками и свойствами, характеризуемыми с помощью статистических показателей.
    Статистический  показатель – это качественно-количественная оценка свойств изучаемого явления. В статистическом показателе проявляется единство качественных и количественных сторон. Статистический показатель имеет четыре обязательных атрибута: качественную определенность, количественную определенность, место и время.
    Статистические  показатели подразделяются на две группы: учетно-оценочные и аналитические.
    Учетно-оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления. Аналитические показатели присуще самой статистике и используются для характеристики особенностей развития явлений, соотношения их частей, взаимосвязей с другими явлениями. К аналитическим показателям относятся относительные и средние величины, показатели структуры, вариации, динамики и другие.
    Статистические  показатели также подразделяются на абсолютные и относительные.
    Абсолютным  показателем является такой, который отражает либо суммарное число единиц, либо суммарное свойство объекта. Абсолютные показатели, как правило, выражаются именованными величинами в натуральных единицах измерения: тоннах, штуках, часах, в условных единицах: условном топливе, нормо-сменах или в стоимостных единицах: рублях, долларах.
    Относительным показателем является показатель, полученный путем сравнения, сопоставления абсолютных или относительных показателей в пространстве (между объектами), во времени (по одному и тому же объекту) или сравнения показателей разных свойств изучаемого объекта.
    Методологической  основой статистики являются положения  социально-экономической теории и  принципы диалектического метода познания. Статистическое исследование состоит из трех стадий:
    Статистическое  наблюдение;
    Сводка  и группировка результатов наблюдения;
    Анализ  полученных сводных матеалов и расчет обобщающих показателей.
    Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов статистики:
    Метод массового научно организационного наблюдения. Результатов являются данные, характеризующие каждую единицу наблюдения.
    Группировка и сводка материала. Представляет распределение всей массы единиц наблюдения на однородные группы и подгруппы, расчет итогов по каждой группе и подгруппе, оформление полученных результатов в виде статистической таблицы.
    Метод обобщающих показателей. Выражается в форме средних, относительных величин, показателей вариации и индексов.
    Таким образом, специфика методов статистики состоит в соединении анализа и синтеза. Кроме того, широко применяются методы анализа рядов динамики, корреляционно-регрессионного и многомерно статистического анализа, балансовый метод.
    Кроме названных методов широкое распространение получили математико-статистические методы исследования которые расширяются по мере движения масштабов применения ЭВМ и создания автоматизированных систем.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  1.2 Статистическое исследование динамики производства и реализации зерна
  1.2.1 Анализ динамики производства зерна
    Проанализируем состав и структуру посевных площадей зерна в динамике.
  Таблица 1
    Состав, структура и динамика  посевных площадей зерна
Виды  зерновых 2005 г. 2006 г. 2007 г. Темп  роста базисный, %
га в % к итогу га в % к итогу га в % к итогу
Озимые 430 30,71 0 0,00 329 25,31 76,51
Яровые 840 60,00 1140 85,07 891 68,54 106,07
Зернобобовые 130 9,29 200 14,93 80 6,15 61,54
Итого 1400 100 1340 100,00 1300 100,00  
 
    В продолжительной динамике изучим изменение посевной площади, валового сбора, объема реализации и урожайности зерна. 

    Таблица 2
    Динамика  производства продукции растениеводства
Показатели Годы Темп  роста, базисный, %
2005 2006 2007
Посевная  площадь, га-всего 2880 2755 2794 97,01
в т.ч. озимые 430 0 329 76,51
         яровые 840 1140 891 106,07
         зернобобовые 130 200 80 61,54
Валовый сбор, тыс. ц-всего 31900 29571 33396 104,69
Урожайность с 1 га, ц-всего 22,7 22 25,6 112,78
Реализовано, тыс. ц 10137 4255 6793 67,01
Уровень товарности,% 31,78 14,39 20,34 64,01
 
    Применив  способ разложения составных относительных  показателей на простые, изучим изменение уровня производства зерна на 100 га пашни.
Таблица 3
Динамика  уровня производства зерна
Показатели Обозна чения
Годы Темп  роста базисный, %
2005 2006 2007
Площадь пашни, га   3199 3119,7 3129,7 97,83
Площадь всех посевов, га   2880 2755 2794 97,01
Площадь посевов зерновых, га   1400 1340 1300 92,86
Валовый сбор, тыс.ц   31,9 29,571 33,396 104,69
Урожайность с 1 га, ц У 22,7 22 25,6 112,78
Доля  посевов зерновых в площади всех посевов d1 48,611 48,639 46,528 95,72
Доля  всех посевов в площади пашни d2 43,764 42,953 41,538 94,91
Уровень производства зерна на 100 га пашни, ц Ур 4829200,10 4596188,60 4947633,92 102,45
 
Уровень производ-   Урожай-   Доля посевов       Доля всех посевов                                ства зерна на             =          ность   х  зерновых в пло- х  в площади пашни х 100                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           100га                              с 1га     щади всех посевов 

  Ур= У х d, x d2
    Данная  взаимосвязь прослеживается и при  расчетах индексов данных показателей.
  Jyp = Jy х Jdl x Jd2,
  где Jyp  - индекс уровня производства зерна на 100 га пашни; 
  Jyp = _Ур  последнего периода__
  Ур  первого периода
  1.2.2 Выявление тенденции развития  ряда динамики урожайности зерна
    Проведем анализ изменения показателей уровней ряда динамики урожайности, рассчитав для этого абсолютные, относительные и средние показатели ряда динамики.
  Показатели  рассчитываются двумя способами: базисным и цепным. 

Таблица 4
Способы расчета показателей ряда динамики
Показатели Способы расчета
базисный цепной
Абсолютный  прирост, ц
б
= Уi – У1
Средний абсолютный прирост, ц
б
=
ц
=
Темп  роста, %
 
%
%
Средний темп роста, %
%
Темп  прироста, %
=
%
Средний темп прироста, %
Абсолютное  содержание 1% прироста, ц  
-
  где  У1 – начальный уровень ряда динамики,
  Уп – конечный уровень ряда динамики,
  n - число лет.
    Расчеты показателей ряда динамики представим в виде таблицы.
  Таблица 5
  Показатели  ряда динамики урожайности 
Годы Урожай ность, ц с 1га
Абсолютный  прирост Темп  роста, % Темп  прироста, % Абсолют ное содержание 1 % прироста
Базис Цепн. Базис Цепн. Базис Цепн.  
2003 24              
2004 22,5 -1,50 -1,5 93,75 93,75 -6,25 -6,25 0,24
2005 22,70 -1,30 0,20 94,58 100,89 -5,42 0,89 0,23
2006 22,00 -2,00 -0,70 91,67 96,92 -8,33 -3,08 0,23
2007 25,60 1,60 3,60 106,67 116,36 6,67 16,36 0,22
в среднем 23,360 0,400 0,400 101,627 101,627 1,627 1,627  
  Анализ  данных таблицы позволил установить, что проявляется тенденция повышения урожайности зерна.
  Для описания тенденции в рядах динамики используем следующие методы выравнивания:
  1. Механическое выравнивание: а) укрупнения  периодов;
                                                          б) расчета скользящих средних.
  2. Плавного уровня: а) среднего абсолютного прироста;
                                     б) среднего темпа роста.
  3. Аналитическое выравнивание уровней  ряда методом наименьших квадратов  (МНК) по уравнению прямой.
    Механическое выравнивание.
  Метод укрупнения интервалов
Годы Урожайность, ц  с 1 га Сумма по 3-х  летиям Ср. по 3-х летиям
1999 18    
2000 21 63 21,00
2001 24    
2002 23    
2003 24 69,5 23,17
2004 22,5    
2005 22,7    
2006 22 70,3 23,43
2007 25,6    
Метод скользящих средних
Годы Урожайность, ц  с 1 га Сумма по 3-х летиям Ср. по 3-х летиям
1999 18    
2000 21 63 21,00
2001 24 68 22,67
2002 23 71 23,67
2003 24 69,5 23,17
2004 22,5 69,2 23,07
2005 22,7 67,2 22,40
2006 22 70,3 23,43
2007 25,6    
 
  

    Темп роста увеличивается.
  3. Аналитическое выравнивание урожайности по уравнению прямой методом наименьших квадратов
    Для проявления тенденции динамики можно  использовать уравнение прямой ,
  где - - выравненное значение урожайности,
           a, b – неизвестные параметры,
           a – значение выравненной урожайности для центрального в динамическом ряду года, содержательной интерпретации не имеет,
           b – ежегодный прирост (снижение) урожайности,
           t – значения дат.
    Для определения неизвестных параметров a и b в соответствии с требованием способа наименьших квадратов необходимо решить систему нормальных уравнений:
    
 

    Система упрощается, если воспользоваться способом отсчета времени от условного  начала.
  Таблица 6
  Аналитическое выравнивание урожайности по уравнению прямой методом наименьших квадратов
Годы Урожай ность,
ц с 1 га
t t^2 Yt Выраненный  уровень,ц с 1 га, Yt Y-Yt (Y-Yt)^2
1999 18 -4 16 -72 20,5 -2,51 6,32
2000 21 -3 9 -63 21,0 -0,02 0,00
2001 24 -2 4 -48 21,5 2,48 6,13
2002 23 -1 1 -23 22,0 0,97 0,94
2003 24 0 0 0 22,5 1,47 2,15
2004 22,5 1 1 22,5 23,0 -0,54 0,29
2005 22,7 2 4 45,4 23,5 -0,84 0,71
2006 22 3 9 66 24,0 -2,05 4,20
2007 25,6 4 16 102,4 24,6 1,05 1,10
итого 202,8 0 60 30,3 202,8 0,00 21,84
 
  Поскольку , то система уравнений принимает вид:
   ,   тогда       ,
                                           .
    В результате уравнение линейного  тренда имеет вид
     =22,53+0,505t.
    Коэффициент в=0,505 характеризует средний прирост урожайности зерна в год, коэффициент а=22,53 – значение выровненной продуктивности для центрального в динамическом ряду года, принятого за начало отчета. Для 2003 года t=0, тогда =22,53+0,505 * 0 =22,53 ц.
    При правильном выборе уравнения сумма  фактических значений урожайности  должна максимально приближаться к сумме расчетных значений урожайности . Из таблицы видно: = =202,8. 

1.2.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики урожайности зерна
  1) Размах колеблемости:       R=(Уi- )max - (Уi- )min = 2,48-(-2,51)=4,99 

  2) Среднее квадратичное отклонение  от тренда:
  
ц.

  3) Коэффициент колеблемости:         , что свидетельствует о достаточно высокой устойчивости уровней урожайности при их росте.
  4) Коэффициент  устойчивости:          
     Куст= 100%-Vy =100%-7,84%=92,16%
  где - фактическое значение ряда динамики;
        -средний уровень ряда динамик; 
         У-средний уровень ряда динамики;
         п-число уровней ряда динамики;
         р-число параметров в уравнении сглаживания. 
 
 

  1.2.4 Прогнозирование на будущее урожайности зерна
    По  выбранной функции получим прогнозные оценки: точечные прогнозы и доверительные интервалы прогноза. Величина доверительного интервала определяется в общем виде по формуле:
=22,53+0,505*5±10,24=25,055±10,24.

=8*1,28=10,24


Ук – точечный прогноз урожайности;
- ошибка прогноза;
ta - табличное значение t - критерия Стьюдента при уровне значимости a (находится по таблице с учетом степеней свободы v = п- р=9-1=8);
tk – номер прогнозируемого периода;
- среднее квадратическое отклонение  от тренда;
п - число  уровней ряда;
р - число  параметров уравнения тренда. 

Точечный прогноз  урожайности на 2008 год = 25,055±10,24 ц с 1 га. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  1.3 Статистические методы  анализа влияния  различных факторов  на урожайность  зерна
  1.3.1 Индексный анализ  валового сбора  и средней урожайности  зерна
    Основным  фактором изменения уровня производства продукции растениеводства является урожайность, поэтому изучим влияние данного фактора на увеличение валового сбора.
    Для этого проведем индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерна по двум последним годам.
  Таблица 7
  Индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерна
Виды  зерновых Посевная площадь,га Урожайность,ц с 1 га
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.