Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и 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 урожайности зерновых культур в ООО КХ «Колос»

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 25.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Введение 
 

     Урожай и урожайность – важнейшие  результативные показатели растениеводства  и сельскохозяйственного производства  в целом. Уровень урожайности  отражает воздействие экономических  условий, в которых осуществляется  сельскохозяйственное производство, и качество организационно – хозяйственной деятельности каждого предприятия.
     Задачи статистики урожая и  урожайности состоят в том,  чтобы правильно определить уровни  урожая и урожайности и их  изменения по сравнению с прошлыми  периодами и планом; раскрыть, путем анализа, причины изменений в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожайности между зонами, районами, группами хозяйств; оценить эффективность различных факторов урожайности; выяснить неиспользованные резервы повышения урожайности.
     Сложившаяся в стране негативная  экономическая ситуация, заполнение  рынка импортным продовольствием  нацеливают сельскохозяйственные  предприятия на поиск внутренних  резервов увеличения производства  конкурентоспособной продукции.  Государство не только не в состоянии оказать экономическую и социальную поддержку колхозам и совхозам, но и вынуждено ужесточить режим бюджетного финансирования. Однако и в этих сложных условиях главными задачами колхозов и совхозов были и остаются: идти вперед, проводить весенние – полевые работы, готовиться к уборке урожая, убирать все выращенное на земле, сохранить основное поголовье крупного рогатого скота, повысить материальное состояние тружеников предприятия.
     Урожайность – это важнейший показатель, отражающий сельскохозяйственное производство. От правильного планирования и прогнозирования уровня урожайности сельскохозяйственных культур во многом зависит качество планового экономического уровня таких экономических категорий, как себестоимость, производительность труда, рентабельность и другие экономические показатели. Таким образом, урожайность культур в каждом хозяйстве играет одну из первых ролей, и производитель сельскохозяйственной продукции должен стремиться к постоянному повышению урожайности всех культур. Этим и обусловлена актуальность темы.
     Объектом исследования является  предприятие ООО «КХ «Колос», предметом – урожайность зерновых культур, выращиваемая в данном хозяйстве.
     Задачи курсовой работы:
     - раскрытие понятия урожайности;
     - дать характеристику предприятия ООО «КХ «Колос»;
     - провести анализ урожайности  зерновых культур такими методами как: анализ рядов динамики, аналитическое выравнивание и статистическое прогнозирование, индексный анализ, корреляционно – регрессионный анализ;
     - сделать выводы и предложения.
     Целью курсовой работы является статистический анализ урожайности зерновых культур в ООО «КХ «Колос», выявление факторов влияющих на урожайность зерновых, как положительных, так и отрицательных. При этом чтобы более точно определить закономерности, складывающиеся в развитии урожайности, мы проведем анализ при помощи динамических рядов. Это нам даст возможность определить тенденцию развития урожайности. Как уже говорилось, на урожайность влияет множество факторов. Для выявления их влияния применим регрессионно – корреляционный анализ, а в качестве фактора возьмем количество вносимых удобрений.
  
 
 
 
 
 
 

1. Понятие  урожайности и статистические  методы анализа урожайности 

   
     Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции данного вида (данной культуры), получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.
     Под урожайностью подразумевается  средний размер той или иной  продукции растениеводства с  единицы посевной площади данной культуры.
     Категория урожая многогранна.  С одной стороны, она характеризует  процесс выращивания культур  и формирования продукции, с  другой – общий итог их возделывания  и уборки. В связи с этим, для  отражения хода процесса и  его итогов необходим не один показатель, а их система. На практике используют несколько показателей урожая: видовой, на корню перед началом своевременной уборки, фактический сбор и чистый сбор.
     Видовой урожай – это ожидаемый  урожай при данном конкретном  состоянии посевов в предположении, что условия последующего выращивания культуры будут нормальными, средними. Это, по существу, оценка состояния растений с точки зрения возможной их продуктивности, знание которой важно для организации ухода за растениями, уборки, использования продукции. Определение видового урожая, или «видов на урожай», широко распространено в хозяйственной практике на всех уровнях управления. Оно может проводиться многократно в зависимости от потребности, например, по озимым культурам осенью, весной, летом. Видовой урожай определяется разными способами. Чаще всего это делается работниками и специалистами сельского хозяйства путём глазомерной экспертной оценки на основе учета состояния растений: их внешнего вида, густоты, развитости, состояния.
     Урожай на корню перед началом  своевременной уборки – это  выращенный, реально существующий, но ещё не убранный урожай. Биологический процесс формирования  урожая завершен, а экономический  – еще нет. В хозяйственной  практике этот урожай определяется  экспертно, а также инструментально двумя путями:
     1. Путём выборочной уборки всего  урожая без потерь на небольших  площадях (метровках) и его взвешивания.  Вначале определяют среднюю урожайность  по формуле:
,

где n – число метровок
затем определяем урожай со всей площади

При заданной точности определения урожайности  (в натуральном выражении) необходимое число метровок, накладываемых обычно случайно, определяется по формуле:
,

где t – нормированное отклонение, равное 2 при вероятности 0,95
     - оценка случайной колеблемости урожайности по метровкам, определяется по формуле:
,

где - урожайность культур;
      - средняя урожайность культур.
     Предельная  ошибка выборочной средней составит:
,

доверительные пределы генеральной средней  урожайности:
,

а доверительные  пределы урожая:
.

     2. Путём выборочного определения  числа растений и веса продукции  с 1 растения, произведение которых  даёт величину урожая. Вес продукции  с 1 растения может быть установлен  прямым взвешиванием, например, зерна,  клубней картофеля и т.п. или подсчетом на растении числа колосьев, зёрен, определением их веса, по картофелю – числа клубней в гнезде и среднего веса каждого клубня, умножение которых дает вес продукции с одного растения.
     Урожай на корню может быть  определён также прибавлением к фактическому сбору величины потерь. Потери определяются экспертно или инструментально выборочным методом по всем возможным каналам. Например, потери зерна могут быть от осыпания, не срезанных и упавших колосьев, неполного их обмолота, попадания зерна в солому и в полову, при погрузке, разгрузке, перевозке, очистке и сушке урожая и т.п. Потери от запоздалой или преждевременной уборки, при разных способах уборки определяются обычно экспериментальным путём.
     Фактический сбор урожая, или  амбарный урожай, есть экономически завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню Wнк на величину потерь P, а именно:
Wф=Wнк – P
     Фактический сбор урожая определяют  путём непосредственного взвешивания,  обмера и подсчёта продукции в период уборки и после её завершения. Различают три показателя фактического сбора:
     1. В первоначально оприходованном  весе, т.е. с примесью сорняков, земли, повышенной влажностью. Ранее  этот вес называли бункерным.  Это реальная категория собранного, перевезённого, оплаченного урожая на первой стадии его получения.
     2. В весе после доработки, т.е.  за вычетом отходов и усушки. Сейчас это основной показатель  урожая, хотя раньше основным  в статистике был первоначально  оприходованный вес, существенно  завышавший уровень урожая и урожайности. В связи с этим при анализе динамики урожая важно следить за сопоставимостью данных.  
     3. В весе с пересчетом на  стандартные показатели качества, или в зачетном весе, принятом  заготовительными организациями.
     Органы статистики определяют наряду с фактическим сбором также ожидаемый, т.е. до полного завершения уборки. Сбор с ещё не убранных площадей определяется путём их умножения на ожидаемую урожайность, при расчёте которой используются полученные в прошлые годы коэффициенты соотношения между урожайностью с неубранных и убранных на дату расчёта площадей.
     В аналитических целях используют  также показатель чистый сбор  урожая – часть фактического  сбора после доработки за вычетом  расхода семян на всю обсеменную площадь. Чистый сбор важен для сопоставления урожая и урожайности культур с большим и малым расходом семян на 1 га посева, а также со значительной гибелью посевов и высоким соотношением между обсеменной и убранной площадью.
     Показатели урожайности полевых культур дифференцируются в зависимости от вида урожая и категории посевных площадей. Основным в статистике считается показатель фактического сбора после доработки на 1 га весенней продуктивной площади Увп, он рассчитывается
Увп = Уфп *Ку,
где Уфп – фактически убранная площадь;
       Ку – доля убранной площади  в весенней продуктивной площади.
     Показатель фактического сбора  находится в определённом соотношении  с другими показателями: меньше  урожайности на корню на величину  потерь при уборке и долю потерь при доработке урожая; равен урожайности с 1 га убранной площади или ниже её с поправкой на долю неубранной площади по отношению к весенней продуктивной; больше чистого сбора на величину расхода семян на 1 га .
     Урожайность рассчитывается для  каждой культуры отдельно  по основной и побочной (зерно и солома, корни и ботва), основной и сопряжённой продукции (семена и волокно льна, семена и сено трав), а также в пересчете на основную продукцию.   

     Для анализа урожайности зерновых  культур используются статистические методы:
    индексный метод
    аналитическое выравнивание
    статистическое прогнозирование
    анализ рядов динамики
    корреляционно – регрессионный анализ
     В практике статистики индексы  наряду со средними величинами  являются наиболее распространенными статистическими показателями. С их помощью характеризуется развитие национальной экономики в целом и её отдельных отраслей, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, индексы используются также в международных сопоставлениях экономических показателей, определении уровня жизни, мониторинге деловой активности в экономике и т.д.
     Индекс – это относительная  величина, показывающая, во сколько  раз уровень изучаемого явления  в данных условиях отличается  от уровня того же явления в других условиях. Различия условий может, проявляется во времени (индексы динамики), в пространстве (территориальные индексы) и в выборе в качестве базы сравнения какого – либо условного уровня.
     По охвату элементов совокупности различают индексы индивидуальные и сводные, которые в свою очередь делятся на общие и групповые.
     Индивидуальные индексы – это результат сравнения двух показателей, относящихся к одному объекту, например сравнение цен какого-либо товара, объема его реализации и т.д.
     Сводный индекс характеризует  соотношение уровней нескольких  элементов совокупности.
     Индексный метод предназначен  для:
    соизмерения сложных явлений, количественное выражение предполагает значительные расчеты;
    выявление роли отдельных факторов и формировании какой-либо величины;
    сравнения уровня не только с прошлым периодом, но и с другим нормативом.
     Выявление основной тенденции  развития называется в статистике  также выравниванием временного  ряда, а методы выявления основной  тенденции – методами выравнивания. Выравнивание позволяет характеризовать особенность изменения во времени данного динамического ряда в наиболее общем виде как функцию времени, предполагая, что через время можно выразить влияние всех основных факторов.
    В статистической практике выявление основной тенденции развития производства чаще всего используется аналитическое выравнивание.
     Метод состоит в отыскании  аналитической формулы прямой  или кривой, которая наиболее  точно отражала бы основную  тенденцию изменения уровней в течение периода. Обоснование выбора формы уравнения для выравнивания представляет самостоятельную важную задачу анализа ряда динамики. Существенную роль в изучении рядов динамики играет сопоставление нескольких рядов:
    фактора и следствия;
    двух или нескольких следствий одного и того же фактора;
    общего хозяйственного результата и ряда факторов.
     Непосредственное составление фактических  уровней в параллельных рядах  динамики не всегда правомерно, так как один из сравниваемых  рядов испытывает влияние случайных факторов, существенно искажающих общую тенденцию развития. В таких случаях более оправдано сопоставлять выровненные уровни ряда.
     Статистический прогноз – это  вероятностная оценка возможности  развития того или иного объекта  и величины его признаков в будущем, полученная на основе статистической закономерности, выявленной  по данным прошлого периода. Объектом статистического прогнозирования могут быть те явления и процессы, управление которыми, а тем более планирование их развития затруднено из-за действия многих факторов, влияние которых не может быть однозначно и полностью определено.
     Статистический прогноз предполагает  не только верное качественное  предсказание, но и  достаточно  точное количественное измерение  вероятных возможностей ожидаемых значение признаков.
     Под прогнозом понимается научно  обоснованное описание возможных  состояний объектов в будущем,  а также альтернативных путей  и сроков достижения этого  состояния. Сам процесс разработки  прогнозов называется прогнозированием.
     Прогнозирование – это вид  познавательной деятельности человека, направленный на формирование  прогнозов развития объекта на  основе анализа тенденций его  развития.
     Задачи экономико-статистического прогнозирования следующие: выявление перспектив ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности: выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.
     Ряд динамики – это последовательность  упорядоченных во времени числовых  показателей, характеризующих уровень  развития изучаемого явления.  Ряд включает два обязательных  элемента: время и конкретное  значение показателя.
     Каждое числовое значение показателя, характеризующее величину, размер явлений, называется уровнем ряда. Кроме уровней каждый ряд динамики содержит указания о тех моментах либо периодах времени, к которым относятся уровни.
     При изучении динамики общественных явлений статистика решает следующие задачи:
    измеряет абсолютную и относительную скорость роста либо снижения уровня за отдельные промежутки времени;
    дает обобщающие характеристики уровня и скорости его изменения за то или иной период;
    выявляет и численно характеризует основные тенденции развития явлений на отдельных этапах;
    дает сравнительную числовую характеристику развития данного явления в разных регионах или на разных этапах;
    выявляет факторы, обусловливающие изменение изучаемого явления во времени;
    делает прогнозы развития явления в будущем.
     Для более глубокого исследования  взаимосвязи социально – экономических  явлений рассмотренные статистические  методы часто оказываются недостаточными, ибо они не позволяют выразить  имеющуюся связь в виде определенного математического уровня, характеризующего механизм взаимодействия факторных и результативных признаков. Это устраняет метод анализа регрессий и корреляций регрессионно-корреляционный анализ, являющийся логическим продолжением, углублением более элементарных методов.
     Регрессионно- корреляционный анализ заключается в построении и анализе экономико -математической модели в виде уравнения регрессии, выражающего зависимость явлений от определяющих его факторов.
     Регрессионно-корреляционный анализ состоит из следующих этапов:
    предварительный анализ;
    сбор информации и первичная обработка;
    построение модели;
    оценка и анализ модели.
     Подобное деление на этапы  весьма условно, так как отдельные  стадии тесно связаны между  собой и нередко, результат полученный на одном этапе, позволяет дополнить, скорректировать выводы более ранних стадий корреляционно – регрессионного анализа.
     Коэффициент корреляции ( ) – параметр, характеризующий степень линейной взаимосвязи между двумя выборками. Коэффициент корреляции изменяется от – 1 до 1. при значении 0 линейной зависимости между двумя выборками нет.
     Выборочный коэффициент линейной  корреляции между двумя случайными  величинами X и Y рассчитывается по формуле:

     Коэффициент корреляции является  безразмерной величиной и его  значение не зависит от единиц  измерения случайных величин  X и Y.
     Основным и обязательным условием  корректности применения корреляционно  – регрессионного анализа является  однородность исходной статистической совокупности. Так, например если, изучается зависимость урожайности определенной сельскохозяйственной культуры от количества внесенных удобрений, очень важно, чтобы совокупность колхозов была однородна по климатическим условиям, почвенным зонам, специализации и т.п., различие которых оказывает влияние на величину урожайности.
     Регрессионно-корреляционные модели могут быть использованы для решения различных задач: для анализа уровней социально-экономических явлений и процессов, например для анализа хозяйственной деятельности предприятия и вскрытия резервов, для прогнозирования и различных плановых расчетов.
     Использование моделей позволяет  значительно расширить возможности  анализа, в частности анализа  хозяйственной деятельности предприятий.
  
 
 

2. Организационно – экономическая характеристика предприятия
ООО «КХ  «Колос» 
 

     Общество с Ограниченной Ответственностью  «Крестьянское хозяйство» Колос» является головным предприятием объединения ООО НПО «Южный Урал».
     Генеральный директор ООО КХ «Колос» - Черномырдин Виталий Викторович, исполнительный директор с июня 2005 года Ткаченко Владимир Павлович.
     Организационная структура  ООО КХ «Колос» построена по территориальному принципу. В хозяйстве 6 сел, в которых работает 350 человек.
     Специализируется хозяйство на  выращивании традиционных для  Оренбургской области сельскохозяйственных  культур и разведении скота.
 Общество  с ограниченной ответственностью  «Крестьянское хозяйство «Колос»,  именуемое в дальнейшем «Общество», учреждёно в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации, Федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью» (далее – Федеральный закон) и другими нормативными актами, не противоречащими Гражданскому кодексу Российской Федерации.
     Общество обладает обособленным  имуществом, учитываемым на его  самостоятельном балансе, открывает  в установленном порядке банковские  счета на территории Российской  Федерации и за её пределами,  может от своего имени приобретать  и осуществлять имущественные и личные неимущественные права и нести обязанности, быть истцом и ответчиком в суде.
     Общество может иметь гражданские  права и нести гражданские  обязанности, необходимые для  осуществления любых видов деятельности, не запрещённых федеральными  законами.
     Деятельность общества осуществляется в соответствии с законодательством Российской Федерации и  уставом общества.
     Общество имеет право создавать  филиалы и открывать представительства  на территории Российской Федерации  и за её пределами.
     Основными видами деятельности  общества являются:
    Розничная, оптовая торговля.
    Торгово-закупочная деятельность с открытием магазинов и торговых точек любого типа.
    Посредническая, комиссионная деятельность.
    Лизинговая деятельность.
    Производство и реализация молочной продукции.
    Производство, закупка, хранение, переработка и реализация сельскохозяйственной продукции.
    Производство хлеба, мучных кондитерских изделий и сухих хлебобулочных изделий.
    Производство и реализация товаров народного потребления.
    Производство и реализация продовольственных товаров.
    Производство и реализация товаров производственно – технического назначения.
    Организация общественного питания с правом открытия кафе, столовых, баров, ресторанов и т.д.
    Приобретение, реализация и хранение товарных нефтепродуктов (ГСМ), в том числе через сеть АЗС.
     Общество осуществляет любые  виды деятельности, не запрещённые законом, в установленном законом порядке. По любому из перечисленных выше видов деятельности общество, в установленном законодательством порядке, осуществляет внешнеэкономическую деятельность.
     Землепользование Общества с ограниченной ответственностью «Крестьянское хозяйство «Колос» расположено в западной и юго-западной части Саракташского района и в Центральной природно-экономической зоне Оренбургской области. Административно-хозяйственным центром является с.Чёрный Отрог, который находится в 25 км от районного центра п.Саракташ и в 83 км от областного центра г.Оренбурга.
     Производственное направление хозяйства  – зерновое с развитием животноводства.
     Общая земельная площадь - 35610 га
     из них сельхозугодий           – 33023 га
     в т.ч.    пашни                        – 24407 га
                  сенокосов                   – 513 га
                  пастбищ                     – 8103 га.
     Для проведения механизированных  работ по выращиванию продукции  растениеводства, обслуживания животноводства, а также перевозки грузов для хозяйства приобретено много новой высокопроизводительной техники, основные из них это:
        Трактора     John Deere 8420  - 5 шт.
      John Deere 9420  - 3 шт.
      John Deere 3415  - 3 шт.
      К – 744                - 8 шт.
      К – 700                - 4 шт.
      Беларусь 82.1      - 31 шт.
      Агротрон 265      - 2 шт.
      Прицепы ОЗТП 95-261 – 40 шт.                                                                             
                               зерновые комбайнов John Deere    - 20 шт.
                               силосоуборочные комбайны «Марал», «Полесье» - 5 шт.
                               комбайн Ягуар - 1 шт.
                               самоходная жатка Магдон    - 2 шт.
                               грузовых автомобилей – КАМАЗ с прицепом – 12 шт.
    Кроме того, приобретено много современного сельскохозяйственного инвентаря и оборудования – это плуги, сеялки, дискаторы, культиваторы, опрыскиватели, косилки, жатки, смеситель кормов, сепаратор для очистки топлива и т.д.
      Обеспеченность предприятия высокопроизводительной сельскохозяйственной техникой открывает большие перспективы по развитию и повышению эффективности сельскохозяйственного производства.
     Территория землепользования хозяйства входит в степную почвенно-климатическую зону, которая характеризуется резко континентальным климатом (холодная зима и жаркое лето). Самым жарким месяцем является июль со среднемесячной температурой + 22 и холодным – январь – 15. Среднегодовая температура воздуха равна 3,0. Среднегодовое количество атмосферных осадков составляет 384 мм.
     Территория хозяйства расположена на Урало-Сакмарском водоразделе в области древних левобережных надпойменных террас р.Сакмары. Рельеф, в общем по хозяйству – пологоволнистый.
     Овражно-балочная сеть на территории земельных угодий хозяйства развита сильно. Овраги и балки, прорезающие склоны, впадают в р.Сакмару. Наиболее крупные из них Погромный, Студенецкий, Первый Лог, Вязовский, Кошкуль и другие отличаются значительной глубиной, крутыми, часто обнажёнными скатами с выходами пород.
     Географическое положение и естественные  условия района расположения  землепользования данного хозяйства обусловили здесь развитие почв чернозёмного типа.
     Почвенный покров территории  хозяйства представлен следующими  разностями:
    Чернозёмы южные малогумусные, маломощные, суглинистые и тяжёлосуглинистые.
    Чернозёмы карбонатные, малогумусные, маломощные, тяжёлосуглинистые.
 
 
 
 
 
    Таблица 1 – Основные экономические показатели деятельности предприятия
Показатели 2007г. 2008г. 2009 г. 2009 г. в % к  2007 г.
Выручка от продажи продукции, товаров, работ  и услуг, в текущих ценах, тыс. руб. Полная  себестоимость продукции, товаров, работ и услуг, тыс. руб.
Прибыль (+), убыток (-) от продажи, тыс. руб.
13271 
 
9034 

4237
30462 
 
35180 

-4718
65355 
 
66112 

-757
4,9 раз 
 
7,3 раз 

X
Среднесписочная численность работников, чел. Среднегодовая стоимость основных фондов, тыс. руб.
Выручка от продажи товаров, работ и услуг  в ценах отчётного года:
- всего,  тыс.руб.
- в расчёте  на одного среднесписочного работника,  тыс.руб.
- на  рубль стоимости основных фондов, руб.
Рентабельность (+), убыточность (-) основной деятельности, %
257 
7497,5 
 
 

16160
63 
 

2,16 

46,9
339 
44026,5 
 
 

33661
99 
 

0,76 

-13,4
220 
76860 
 
 

65355
297 
 

0,85 

-1,15
85,6 
10,3 раз 
 
 

4,0 раз
4,7 раз 
 

39,4 

X
 
     За период с 2007 г. по 2009 г. выручка от продажи продукции, товаров, работ и услуг, в текущих ценах увеличилась в 4,9 раза и в 2009г. составила 65355 тыс. руб. реальный объём выручки тоже увеличился в 4 раза.
     За анализируемый период производительность  труда увеличилась в 4,7 раза, а в 2009 г. на одного среднесписочного работника была получена выручка от продажи 297 тыс. руб. Эффективное использование основных фондов в организации ООО «КХ «Колос» уменьшилось на 60,6 % и в 2009 г. на один рубль стоимости основных фондов было получено выручки от продажи в размере 0,85 тыс.руб.
     По результатам финансово - хозяйственной  деятельности организацией ООО  «КХ «Колос» была получена прибыль за 2007 г. равная 4237 тыс.руб. и убыток за последующие 2 года, за 2008 г. он составил 4718 тыс.руб., а за 2009 г.          757 тыс.руб. Следовательно рентабельность основной деятельности составила 46,9% в 2007 г., 13,4% в 2008 г. и в 2009 г. составила 1,15%.
     Таблица 2 – Состав и структура денежной выручки от продаж продукции
Отрасли и виды продукции Выручка от продаж, тыс.руб. Структура, % Изменения в структуре 2007г. к 2009г. (+,-), %
2007г 2008г 2009г 2007г 2008г 2009г
Зерно 
Подсолнечник 

Итого по растениеводству 

Молоко 

Итого по животноводству
7364 
4576 

11940 
 

1331 

1331
18630 
8121 

26751 
 

3711 

3711
36140 
17500 

53640 
 

11711 

11711
55,48 
34,48 

89,9 
 

9,7 

9,7
61,1 
26,6 

87,8 
 

12,18 

12,18
55,3 
26,7 

82,1 
 

17,9 

17,9
-0,18 
-7,78 

-7,8 
 

8,2 

8,2
Итого 13271 30462 65355 100,0 100,0 100,0 X
 
     За рассмотренный отрезок времени в структуре денежной выручки от продажи продукции произошло уменьшение в структуре продажи зерна в сравнение 2007 года к 2009 на – 0,18 %.
     Структура денежной выручки подсолнечника  тоже уменьшилась в сравнение  2007 года к 2009 на – 7,78 %.
     Структура денежной выручки молока увеличилась по сравнению 2007 к 2009 году на 8,2 %.
     Таким образом мы видим, что  с каждым годом выручка от  продажи продукции колеблется  от производства основных видов  сельскохозяйственной продукции.
      
 
 

Таблица 3 – Динамика производства и реализации основных видов сельскохозяйственной продукции
Показатели 2007г. 2008г. 2009г. 2009г.  в % к  2007г.
Произведено, ц: 
- зерна
- подсолнечника
- молока 

 
 
69179 5073
3731
 
 
98449 20507
4589
 
 
76180 31064
8671
 
 
110,1 6,1
232,4 

Реализовано, ц: 
- зерна
- подсолнечника
- молока
 
 
46256 4298
3542
 
 
19340 14114
4477
 
 
72537 29894
7195
 
 
156,8 6,9
203,3
 
     За  2008 г. было произведено зерна 9844ц., что на 29270ц. больше чем в 2007 г. и на 22269ц. больше чем в 2008  г. За данный период производство зерна увеличилось на 10,12%, а реализация зерна увеличилась на 56,8 %.
     Наибольшее производство подсолнечника было отмечено в 2009 г. и составило 31064ц. в свою очередь было реализовано 29894ц. За анализируемый период производство подсолнечника увеличилось в 6,12 раза, реализация также увеличилась в 6,96 раза.
     Производство молока составило в 2007 г. - 3731ц., в 2008 г. - 4589ц. и 8671ц. – в 2009 г. Наибольшая реализация молока 7195ц. в 2009 г. За исследуемый период производство молока увеличилось на 132,4%, а реализация на 103,3%.
     Как видно из таблицы в ООО  «КХ «Колос» хорошо развито  сельскохозяйственное производство.
     Сложное экономическое положение  сельскохозяйственных предприятий,  недостаток и изношенность сельхозтехники  не позволяют в настоящее время  обеспечить более высокий уровень  агротехнических мероприятий для  сохранения и восстановления плодородия почв и получение высоких урожаев на всей площади обрабатываемых земель. Поэтому важно на данном этапе определиться, исходя из возможностей хозяйства, с объёмами работ в растениеводстве, при которых будет обеспечен минимально допустимый уровень всего комплекса агротехнических мероприятий и исключена возможность перехода к необратимым процессам в деградации почв. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Статистический  анализ динамики урожайности  зерновых культур
3.1. Анализ  показателей динамики урожайности 
 

     Явление общественной жизни, изучаемые социально – экономической статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. С течением времени – от месяца к месяцу, от года к году – изменяется численность населения и его состав, объём производимой продукции, уровень производительности труда и т.д. по этому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – в динамики.
     Ряд динамики – это ряд числовых  значений статистического показателя, расположенных в хронологической  последовательности. Каждое числовое  значение показателя, характеризующее величину, размер явления, называется уровнем ряда. Кроме уровней, каждый ряд динамики содержит указания о тех моментах либо периодах времени, к которым относятся уровни.
     При анализе динамики используются  различные показатели и методы  анализа как элементарные, более простые, так и более сложные.
     Простейшими показателями являются:
    абсолютный прирост;
    темп роста;
    темп прироста;
    абсолютное значение 1% прироста.
     Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный прирост равен разности между сравниваемыми уровнями:
,

где - абсолютный прирост за t единиц времени;
      - сравниваемый уровень, а i – его либо хронологический, либо порядковый номер в ряду динамики;
     - базисный уровень, а i-t – его номер;
      t – продолжительность периода, за который делается расчёт.
     Темп роста показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень:

     Если за базу сравнения принимается  предыдущий уровень, то цепной  темп роста равен:

     Как и абсолютные приросты, темпы роста для любых рядов динамики сами по себе являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток времени.
     Между цепными и базисными  темпами роста, выраженными в  форме коэффициентов, существует  определённая взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста за весь соответствующий период.
     Темп прироста характеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению к базисному уровню:
,

- темп прироста за t единиц времени.
     Выраженный в процентах темп  прироста, показывает, на сколько  процентов увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, принятым за 100%.
     При анализе темпов никогда  не следует упускать из виду, какие абсолютные величины – уровни и абсолютные приросты – скрываются за темпами роста и прироста. Нужно в частности иметь в виду, что при снижении (замедлении) темпов роста и прироста абсолютный прирост может возрастать.
     Так же используется такой показатель как абсолютное значение 1% прироста:
,

- абсолютное значение 1% прироста.
     Таблица 4 – Показатели динамики урожайности зерновых культур.
 
Годы
 
Урожай-ность, ц с 1 га
Абсолютный прирост, ед.
Темп  роста, % Темп прироста, %
Абсолют- ное
значение 
1%
 прироста
базисный цепной базисный цепной базисный цепной
1999 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
16,4 13,3
15,6
7,8
14,1
10,6
12,4
8,8
7,9
8,2
13,0
- -3,1
-0,8
-8,6
-2,3
-5,8
-4
-7,6
-8,5
-8,2
-3,4
- -3,1
2,3
-7,8
6,3
-3,5
1,8
-3,6
-0,9
0,3
4,8
- 81,1
95,1
47,6
86,0
64,6
75,6
53,7
48,2
50,0
79,3
- 81,1
117,3
50,0
180,8
75,2
117,0
71,0
90,0
103,8
158,5
- -18,9
-4,9
-52,4
-14
-35,5
-24,4
-46,3
-51,8
-50,0
-20,7
- -18,9
17,3
-50,0
80,8
-24,8
17,0
-29,0
-10,0
3,8
58,5
- 0,164
0,133
0,156
0,078
0,141
0,106
0,124
0,088
0,079
0,082
 
     Рисунок 1 – Динамика урожайности  зерновых культур
     Рассчитаем динамические средние величины:
    средний уровень ряда динамики:       (16)                       
    средний абсолютный прирост:      (17)
    средний темп роста:     (18)
    средний темп прироста:    (19)
где n – число фактических уровней за последовательные равные отрезки времени.
, средняя урожайность зерновых культур за анализируемый период составила 11,65 ц/га.
,уровень динамического ряда уменьшился на 0,34 единицы  по сравнению с предыдущим периодом.
, Средний темп роста за период с 1999 по 2009 год уменьшился на 2,3% по сравнению с предыдущим периодом.
 Средний темп прироста за данный период уменьшился на 2,3%.
.
      
 

                                   
 
 
 
 
 
 

3.2. Выявление  основной тенденции и прогнозирование  на основе уравнения тренда. 

    
     Выяснение основной тенденции развития (тренда) называется в статистике также выравниванием временного ряда, в методы выявления основной тенденции – методами выравнивания. Выравнивание позволяет характеризовать особенность изменения во времени данного динамического ряда в наиболее общем виде как функцию времени, предполагая, что через время можно выразить влияние всех факторов.
     Один из наиболее простых приемов  обнаружения общей тенденции  развития явления – укрупнение  интервала динамического ряда. Смысл  этого приема заключается в  том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другими, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. При суммировании уровней или при определении средних по укрупненным интервалам отклонения в уровнях, обусловленные случайными причинами, взаимопогашаются, сглаживаются и более ясно обнаруживается действие основных факторов изменения уровней.
     Выявление основной тенденции  может быть осуществлено также  методом скользящей средней. Для  определения скользящей средней  формируются укрупненные интервалы,  состоящие из одинакового числа  уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно сдвигая от начального уровня динамического ряда на один уровень.
     Рассмотрим расчет укрупненных  показателей на примере анализа  динамики урожайности зерновых  культур в ООО «КХ «Колос»  Оренбургской области Саракташского  района.
      
 
 

     Таблица 5 – Выявление тенденции динамики урожайности методом укрупнения периодов и скользящей средней в ООО «КХ «Колос» 

Годы Фактическая урожайность
Многолетние средние Средняя скользящая
1999 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
16,4 13,3
15,6
7,8
14,1
10,6
12,4
8,8
7,9
8,2
13,0
- 15,1
-
-
10,8
-
-
9,7
-
-
10,6
- 15,1
12,2
12,5
10,8
12,4
10,6
9,7
8,3
9,7
-
   

     Рисунок 2 – Тенденция динамики урожайности методом укрупнения периодов и скользящей средней
     Используя  данные методы, пришли к выводу, что приёмы сглаживания динамических рядов могут рассматриваться как важное вспомогательное средство, облегчающее применение других методов, и в частности, более строгих методов выявления тенденции. Для того чтобы дать количественную модель, выражающую общую тенденцию изменений уровней динамического ряда во времени используется аналитическое выравнивание ряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, вычисленным на основе определенной прямой или кривой, выбранной в предложении, что она отражает общую тенденцию изменения во времени изучаемого общественного явления.
     Таблица 6 – Расчетные данные для аналитического выравнивания в ООО «КХ «Колос»
 
Годы
Урожай- ность,
ц/га
Отклонение от централь-ного года
 
Расчетные величины
1999 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
16,4 13,3
15,6
7,8
14,1
10,6
12,4
8,8
7,9
8,2
13
-5 -4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
25 16
9
4
1
0
1
4
9
16
25
-125 -64
-27
-8
-1
0
1
8
27
64
125
625 256
81
16
1
0
1
16
81
256
625
-82 -53,2
-46,8
-15,6
-14,1
0
12,4
17,6
23,7
32,8
65
410 212,8
140,4
31,2
14,1
0
12,4
35,2
71,1
131,2
325
Сумма 128,1 0 110 0 1958 -60,2 1383,4
 
     Выравнивание по прямой: 
       Система уравнений:
                               
              
   
    Уравнение тренда имеет вид:
     То есть, в среднем урожайность  за каждый год уменьшилась  на 0,55ц/га по сравнению с предыдущим.
     Выравнивание по параболе:
   

Система уравнений:    
                        
                
              
  


       
       
       
     Уравнение имеет вид: 
     Проанализируем полученные коэффициенты: - это выровненный уровень урожайности для центрального года динамического ряда; - среднее увеличение урожайности в год; - ускорение уменьшения урожайности.

     Рисунок 3 – Тенденция урожайности зерновых культур
   
 
 
 
 

 Таблица 7 – Фактическая урожайность зерновых культур, рассчитанная методом наименьших квадратов
 
Годы
Факти- ческая
урожай-
ность,
ц/га
Выравнивание  по прямой Выравнивание  по параболе
теорети- ческая
урожай-
ность,
ц/га
 
 
отклонения, ц/га
теорети- ческая
урожай-
ность,
ц/га
 
 
отклонения, ц/га
1999 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
16,4 13,3
15,6
7,8
14,1
10,6
12,4
8,8
7,9
8,2
13
14,40 13,85
13,30
12,75
12,20
11,65
11,10
10,55
10,0
9,45
8,90
2 -0,55
2,30
-4,95
1,90
-1,05
1,30
-1,75
-2,10
-1,25
4,10
4,0 0,30
5,29
24,5
3,61
1,10
1,69
3,06
4,41
1,56
16,81
16,20 14,57
13,18
12,03
11,12
10,45
10,02
9,83
9,88
10,17
10,70
0,20 -1,27
2,42
-4,23
2,98
0,15
2,38
-1,03
-1,98
-1,97
2,30
0,04 1,61
5,86
17,89
8,88
0,02
5,66
1,06
3,92
3,88
5,29
Сумма 128,1 128,15 - 66,33 128,15 - 54,11
 
     Определяем сглаженные значения урожайности по прямой и параболе, а также отклонения фактической урожайности от сглаженных значений уровней.
     Проводим анализ колеблемости  урожайности с помощью абсолютного  и относительного показателей.
     Абсолютный коэффициент колеблемости рассчитывается по формуле:
,

а относительный  коэффициент рассчитывается как:

     Коэффициент устойчивости уровней  равен: 

      

     Таблица 8 – Коэффициенты колеблемости и устойчивости
Показатели Прямая Парабола
Средняя урожайность, ц/га Абсолютный  прирост, ц/га
Относительный коэффициент, %
Коэффициент устойчивости, %
11,65 2,46
21,12
78,88
11,65 2,22
19,06
80,94
 
     Абсолютный и относительный коэффициенты, полученные при выравнивании по параболе, несколько меньше, чем абсолютный и относительный коэффициенты при выравнивании по уравнению прямой. Следовательно, парабола точнее воспроизводит характер изменения урожайности. Однако различия незначительные и для выравнивания данного ряда может быть использовано также уравнение прямой линии.
     Установим, сокращаются ли колебания  урожайности.
     Таблица 9 – Суммы отклонений и урожайностей по периодам
Периоды Урожайность, ц/га Квадрат отклонения
1999 –  2003 2004 - 2009
66,5 61,65
37,7 28,6
 
     Средняя урожайность за первый  период будет:

     за второй период:

     Рассчитываем абсолютные и относительные  показатели по периодам:


 



     Абсолютный коэффициент колеблемости  за первый период больше чем  за второй на 0,57 ц/га. Коэффициент  относительной колеблемости во  втором периоде составил 21,2%, что  на  0,5% больше чем в первом периоде. Коэффициент устойчивости во втором периоде по сравнению с первым уменьшился на 0,5%.
     При всем многообразии конкретных  методов прогнозирования существуют  всего два, принципиально различающихся  подхода или типа методики: авторегрессионная и факторная экстраполяция.
     В этом случае используются  уравнения линейных или нелинейных  временных уравнений – трендов,  рассчитанных по данным динамического  ряда. Тренды урожайности используются  сначала для выявления тенденции  ее динамики, а затем уже для экстраполяции.
     Статистический прогноз урожайности  по тенденции динамики включает  в себя три основных этапа:
     1.выявление тенденции динамики (решение  уравнения тренда);
     2.экстраполяция полученного уравнения  тренда;
     3.расчет доверительных границ урожайности с определенным уровнем вероятности.
     Проведем прогнозирование урожайности  зерновых культур на основе  экстраполяции аналитического уравнения  тренда.
     Экстраполяция – метод определения  количественных характеристик для совокупностей и явлений, не подвергшихся наблюдению, путем распространения на них результатов, полученных из наблюдения, над аналогичными совокупностями или связанными между собой явлениями.
     Экстраполирование можно проводить  как на будущее (перспективная экстраполяция), так и в прошлое (ретроспективная экстраполяция).
     Экстраполяция может обеспечить  правильные результаты только  в том случае, если имеется  достаточно оснований считать,  что не подвергшиеся наблюдению  совокупности и явления мало отличаются от подвергшихся или тесно связаны с ними.
     Проведем прогнозирование урожайности  зерновых культур на два года, последующих после последнего  года динамического ряда.
 

     Определяем доверительные границы прогноза. Для этого рассчитаем среднюю ошибку тренда по формуле:

     На основе средней ошибки тренда  вычислим доверительную ошибку  по формуле: 
     При вероятности F(t) = 0,95 t – критерий Стьюдента равен 2.

     Таблица 10 – Доверительные границы прогноза.
Годы
2011 2012
8,35 7,8
9,31 8,76
7,39 6,84
    
     Рассчитаем урожайность для последних  трех лет динамического ряда, т.е. сделаем ретроспективный  прогноз:



    
 
 
 

3.3. Индексный  анализ урожайности и валовых  сборов 
 

     Для характеристики изменения валового сбора урожайности в первую очередь используется индексный метод.
     В практике статистики индексы  наряду со средними величинами  являются наиболее распространенными  статистическими показателями. С  их помощью характеризуется развитие национальной экономики в целом и её отдельных отраслей, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, индексы используются также в международных сопоставлениях экономических показателей, определении уровня жизни, мониторинге деловой активности в экономике.
     Индекс – это относительная  величина, показывающая, во сколько  раз уровень изучаемого явления  в данных условиях отличается  от уровня того же явления  в других условиях. Различия условий  может проявляться во времени, в пространстве и в выборе в качестве базы сравнения какого – либо условного уровня.
     Таблица 12 – Анализ валового сбора зерновых культур.
 
 
Культуры
Посевная площадь,
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.