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 Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 12.10.2012. Сдан: 2011. Страниц: 16. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации
Федеральное государственное  общеобразовательное учреждение
Высшего профессионального  образования
«Вятская  государственная  сельскохозяйственная академия» 

Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования
экономических процессов 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА
ПО  СТАТИСТИКЕ 

Экономико-статистический анализ эффективности производства
мяса  крупного рогатого скота 
 
 

Выполнила: Лягина Т.П.
 Группа: Эфу-410
Руководитель: Гришина Е.Н. 
 
 
 
 

Киров 2007
Содержание 

Введение  ……………………………………………………………………………  3
    Экономическая характеристика изучаемого объекта ………………………..  4
      Экономические показатели условий и результатов деятельности с.-х. предприятий ………………………………………………………………………  4
      Статистическая оценка систем показателей, используемых в исследовании……………………………………………………………………......8
    Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности .. 11
      Обоснование объема выборочной совокупности …………………………11 
      Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности……………………………………………………………………... 12
    Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления …………………………………………………….………..   19
      Метод статистических группировок ……………………………………..  19
      Дисперсионный анализ ……………………………………………………  28
      Корелляционно-регрессионный анализ ………………………………….  31
Заключение  ……………………………………………………………………….  35
Список  литературы ………………………………………………………………  37
Приложения ……………………………………………………………………… 38 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение
    Сельское  хозяйство имеет большое значение в развитии всех стран мира. Как известно, оно включает в себя отрасли животноводства и растениеводства. В данной курсовой работе особая роль  уделена продукции животноводства, так как именно эта отрасль занимает наибольший удельный вес в некоторых развитых странах. От степени развития животноводства зависит развитие такой сферы как экономика. Чем продуктивнее животноводство, тем качественнее выпускаемая продукция, соответственно, государство  считается наиболее развитым,  наиболее конкурентоспособным, с устойчивым финансовым положением, как самого государства, так и его жителей, что  приведет к его дальнейшему процветанию и выходу на мировой рынок.
Цель  курсовой работы - провести экономико-статистический анализ производства мяса в Зуевском и Оричевском районах Кировской области, выявить неиспользованные резервы и разработать предложения по повышению эффективности производства.
       В соответствии с поставленными целями ставятся следующие задачи:
       - дать экономическую характеристику  деятельности предприятий;
       - обосновать объем и оценить  параметры и характер распределения  единиц совокупности;
       - провести экономико-статистический  анализ влияния факторов на  результаты производства.
       При написании курсовой работы были использованы следующие методы: экономико-статистический, метод статистических сводок, группировок, корреляционно-регрессионного анализа, дисперсионного анализа.
       Статистические  методы используются комплексно, что связано со сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех стадий: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение статистической информации. 
 
 

1  Экономическая характеристика  изучаемого объекта 

        Экономические показатели  условий и результатов деятельности с.-х. предприятий
 
     Для оценки размера производства продукции  на предприятиях Зуевского и Оричевского районов Кировской области, для каждого района и в среднем по совокупности определим показатели  выручки от продажи с.-х. продукции, наличия среднегодовой стоимости основных производственных фондов, среднесписочной численности работников сельскохозяйственного производства, прибыли от продажи (Таблица 1). 

Таблица 1 – Показатели размера предприятий
Показатели В среднем  на 1 предприятие В среднем  по совокупности
Зуевский  район Оричевский район
Выручено  от продажи с.-х. продукции, тыс. руб. 22029 10585 16307
Среднесписочная численность работников с.-х. производства, чел. 244 142 193
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс.руб. 55595 29773 42684
Прибыль (убыток) от продаж, тыс. руб. 5257 647 2952
 
    Из  таблицы видно, что по всем этим показателям, в среднем, из двух изучаемых районов Кировской области лидирует Зуевский район. Оричевский район по этим показателям  отстает от Зуевского примерно в 2,1 раза. Среднесписочная численность работников по совокупности равна 193 человек. Наиболее высокий уровень обеспеченности трудовыми ресурсами в Зуевском районе. Он составляет 244 человека, что примерно на 102 человека больше, чем в Оричевском и на 51 человека больше , чем по совокупности
    Такая же ситуация наблюдается и в отношении  других показателей. Среднегодовая стоимость ОПФ в Зуевском районе составляет 55595 тыс. руб. Она больше уровня обеспеченности ОПФ Оричевского района на 25822 тыс. руб. и превышает средний уровень по совокупности на 12911 тыс. руб.
    Выручено  от продажи с.х. продукции в среднем  по совокупности равно 16307 тыс. руб., что  на 5722 тыс. руб. меньше, чем в Зуевском районе и на 5722 тыс. руб. больше, чем  в Оричевском районе. Разница между районами –11444 тыс. руб.
    Прибыль от продаж в Зуевском районе больше на 4610 тыс. руб., чем в Оричевском районе и на 2305 тыс. руб. больше чем  по совокупности.
     Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, необходимо изучение структуры выручки по отраслям и видам продукции (таблица 2). 

Таблица 2 – Состав и структура выручки от продажи с.-х. продукции
 

        Данная таблица дает информацию о процентном соотношении в производстве продукции растениеводства и животноводства в изучаемых районах. Из таблицы видно, что основной доход предприятия нашей области получают от реализации продукции животноводства. Это отражает тот факт, что от этой отрасли в Зуевском районе получают 93,6% выручки, а на долю растениеводства приходится только 6,4%. а в Оричевском районе доля выручки от животноводства составляет 95,9% или 152188 тыс. руб., что на 95278 тыс. руб. меньше, чем в Зуевском районе и на 145607 тыс. руб. больше, чем выручка от растениеводства. В составе выручки от продажи сельскохозяйственной продукции большую часть занимает продукция животноводства. В составе продукции животноводства большую долю занимает производство молока (52,4% по совокупности и 68,1% по Оричевскому району); производство же мяса КРС по совокупности в целом и по каждому району в отдельности находится в районе 21%.
       Для характеристики ресурсного потенциала предприятий изучаемой совокупности определим показатели производительности труда, фондовооруженности, фондоотдачи и фондоемкости (таблица 3).
      Таблица 3 –  Обеспеченность и эффективность  использования ресурсного потенциала предприятий

    Предприятия Зуевского и Оричевского районов  обладают высокой производительностью труда, т. к. в них выручка на одного работника больше среднеобластных показателей. В Зуевском районе она больше, чем в Оричевском в 1,2 раза, а в совокупности составляет 82,5 тыс. руб.  Затраты на оплату труда в  Оричевском  районе  больше в 1,6 раза, чем в Зуевском, а в совокупности составляют 26 тыс. руб.
    По  обеспеченности ОПФ предприятия  Зуевского района опережают Оричевкие на 18,3 тыс. руб., а в совокупности составляют 219,2 тыс. руб.
    Фондоемкость  – величина обратная фондоотдаче  и, чем выше фондоотдача, тем ниже фондоемкость, тем эффективнее используются ОПФ. Таким образом, предприятия Зуевского и Оричевского районов более эффективно используют основные фонды, что приведет к росту объема производства и экономии радикальных затрат на всем предприятии.
       Проведем  обобщающую оценку результатов производственно-финансовой деятельности предприятий на основе окупаемости затрат, прибыли и  рентабельности (таблица 4). 

Таблица 4 – Финансовые результаты деятельности предприятий
 

     Зуевский  район имеет достаточно высокий  уровень себестоимости производства продукции, который в 1,7 раза превышает уровень себестоимости Оричевского района, в 1,2 раза по совокупности и почти в 3 раза  в целом по области. Также  выручка у Зуевского района больше в 2 раза, чем у Оричевского  и в почти в 4 раза в целом по области. Поэтому и  прибыль Зуевского района в 8 раз превышает  прибыль Оричевского района, в 2 раза в среднем по совокупности и значительно превышает в целом по области. Это говорит о том, что предприятия Зуевского района являются одними из самых эффективных предприятий Кировской области и их финансовое положение является достаточно стабильным.
       По  окупаемости затрат существенного  различия между Зуевским и Оричевским районами нет. Разрыв между районами составляет 0,24 руб. По сравнению с показателем   совокупности область отстает на 0,16 руб.
       По рентабельности продаж лидирует Зуевский район (разница с Оричевским составляет 17,8%). Уровень рентабельности предприятия является обобщающим показателем, так как он характеризует эффективность всей деятельности предприятия.
    Из  всего выше сказанного можно сделать  вывод – предприятия Зуевского  района является одним из самых эффективных  в Кировской области.  Значительную долю выручки предприятия  получают от продукции животноводства, т. е. они больше ориентированны именно на эту отрасль. Это объясняется тем, что наша область находится в нечерноземной зоне России. Кроме того он имеет достаточно высокие показатели среднесписочной численности работников, среднегодовой стоимости основных производственных фондов, себестоимости, выручки, а, следовательно, прибыли, окупаемости и рентабельности производства сельскохозяйственной продукции.  

     1.2 Статистическая оценка  систем показателей, используемых
       в исследовании 

     Для каждого района и по совокупности предприятий в целом определим среднее значение следующих показателей: среднесуточный прирост, затраты на одну голову, себестоимость 1 ц прироста и окупаемость затрат (таблица 5).
      
Таблица 5 – Средний  уровень показателей, используемых в исследовании
 

     Хозяйства Оричевского района на 8,2% имеют среднесуточный прирост выше, чем хозяйства Зуевского  района, что способствует снижению себестоимости 1 ц прироста. Более высокие затраты на одну голову (на 35,9%) имеют также предприятия Оричевского района и они увеличивают себестоимость 1 ц прироста. Но в хозяйствах Оричевского района экономическая эффективность производства мяса КРС не наблюдается, так как показатель окупаемости затрат составляет 0,87 (т.е. при вложении 1 руб. мы получаем 0,87 руб. выручки). Предприятия же Зуевского района при вложении 1 руб. получают 1,1 руб. выручки, что также не свидетельствует о высоком уровне производства.
     Для оценки вариации перечисленных выше показателей определим среднеквадратические отклонения (?) и коэффициент вариации (V) (таблица 6). 

Таблица 6 – Показатели вариации
 

     Следовательно, совокупность предприятий является однородной лишь по показателям окупаемости  затрат и среднесуточного прироста (V<33%). Особенно значительной является вариация предприятий Зуевского района по себестоимости 1 ц прироста (49,3  %), что необходимо учесть при дальнейшем исследовании.
     Используем  критерий Фишера для оценки существенности различия между районами по себестоимости 1 ц прироста при уровне значимости 0,05. Фактическое значение критерия определяется по формуле:
,

где - межгрупповая дисперсия; - остаточная дисперсия.

Где - средняя по группам;
     - средняя общая;
     - число единиц в районах;  - число районов.
,

где N – общее число хозяйств;
     - внутригрупповая дисперсия.
      
       (при степенях свободы 25 и  1).
      Так как Fфакт.>Fтабл., то различие между районами по себестоимости 1 ц прироста является существенным. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2 Обоснование объема  и оценка параметров
статистической   совокупности 

2.1  Обоснование объема  выборочной совокупности 

      Вариацию  показателей, используемых при  проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. В рекомендуемую для исследования совокупность полностью включены хозяйства 2-х районов центральной зоны Кировской области. Однако различие между ними, как следует из данных таблицы 6, остается существенным. Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:

    где t -  нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0,954, t=2);
    V – Коэффициент вариации признака.
     Результаты  расчеты представлены в таблице 7. 

Показатель Фактическое значение Необходимая численность выборки при ?max=12,7%
V,% ?,%
1 Среднесуточный прирост, г 570 25,1 9,7 16
2 Затраты на голову, руб. 5320 35,1 13,5 31
3 Себестоимость 1ц прироста от выращивания и откорма, руб. 2926 20,3 7,8 10
4 Окупаемость затрат, руб. 0,99 24,2 9,3 16
      Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки 

      Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки равной 27 хозяйствам (n=27).
      

      В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 12,7%, т.е.

где V – фактическое значение коэффициента вариации.
        Таким образом, для того, чтобы  не превысить максимально допустимую  величину предельной ошибки выборки  по 2-м показателям необходимо отобрать от 10  до 31  хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 27 единицам, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%. 
 

      Оценка  параметров и характера  распределения статистической                                                                                     совокупности
 
     Выявление основных свойств и закономерностей  исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.
     Рассмотрим порядок построения ряда распределения 26 хозяйств области по среднесуточному приросту.
     Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.
     1. Составляем ранжированный ряд  распределения предприятий по  среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г): 259; 272; 322; 324; 351; 392; 412; 452; 459; 463; 476; 484; 492; 497; 498; 509; 546; 557; 577; 578; 601; 602; 626; 640; 646; 694.
     2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:
k = 1+3,322lgN,
где N - число единиц совокупности.
     При N=26 lg26=1,415              k=1+3,222*1,415=5,7 6
     3. Определяем шаг интервала:
h=

где  xmax и xmin – наибольшее и наименьшее значение группировочного признака
    k – количество интервалов
h= (694-259)/6
72,5 (г)

      4. Определяем границы интервалов.
     Для этого xmin= 259 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin+h=259+72,5=331,5. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 331,5+72,5=404
    Аналогично определяем границы остальных интервалов:
404+72,5=476,5; 476,5+72,5=549; 549+72,5=621,5; 621,5+72,5=694.
     5.Подсчитаем  число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы. 

      Таблица 8 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по среднесуточному приросту
Группы  хозяйств по среднесуточному приросту, г Число хозяйств
259-331,5 4
331,5-404 2
404-476,5 5
476,5-549 6
549-621,5 5
621,5-694 4
Итого 26
 
     Для наглядности интервальный ряд распределения  изобразим графически. Для ее построения на оси абсцисс отложим интервалы значений признака и на них построим прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов. 

     
        Рисунок 1 – Гистограмма распределения предприятий по среднесуточному приросту 

      Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели:
     1) Для характеристики центральной  тенденции распределения определяем среднюю арифметическую, моду, медиану признака.
     Средняя величина признака определяется по формуле  средней арифметической взвешенной:

где  - варианты,
     - средняя величина признака,
     - частоты распределения.
      В интервальных рядах в качестве вариантов ( ) используют серединные значения интервалов.

     Мода – наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле:

где  - нижняя граница модального интервала;
    h- величина интервала;
     - разность между частотой  модального и домодального интервала;
     - разность между частотой  модального и послемодального интервала

     Медиана - значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:
          
где  - нижняя граница медиального интервала,
    h- величина интервала,
     - сумма частот распределения,
     - сумма частот домедиальных  интервалов,
     - частота медиального интервала.

     2) Для характеристики меры рассеяния  признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
      Размах  вариации составит: R= =694-259=435 (г)
      Дисперсия определяется по формуле:

     Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
.

     Для определения коэффициента вариации используем формулу:

      Т.к. V<33%, то совокупность является однородной.
     3) Для характеристики формы распределения используем коэффициенты ассиметрии ( ) и эксцесса ( ):

     Так как  >0, распределение имеет правостороннюю ассиметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: Mo<Me< .

     Так как  <0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.
    Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.
      Для проверки таких гипотез используем критерий Пирсона ( ), фактическое значение которого определяют по формуле:

где и - частоты фактического и теоретического распределения.
     Теоретические частоты для каждого интервала  определяем в следующей последовательности:
     1) Для каждого интервала определяем  нормированное отклонение (t): .
Так для  первого интервала:
Для второго:
Для третьего: ;
Для четвертого: ;
Для пятого: ;
Для шестого: .
  Результаты расчета значений t занесем в таблицу 9. 

        Таблица 9 – Эмпирическое и теоретическое  распределение предприятий по среднегодовому приросту
Срединное значение интервала по среднегодовому приросту, г Число хозяйств
?(t)
xi fi t табличное fm -
295,25 4 1,67 0,0989 2 2
367,75 2 1,05 0,2299 4 1
440,25 5 0,43 0,3637 6 0,17
512,75 6 0,19 0,3918 7 0,14
585,25 5 0,81 0,2874 5 0
657,75 4 1,43 0,1435 2 2
Итого 26 х х 26 3,06
 
     2) Используя математическую таблицу  «Значения функции  » при фактической величине t для каждого интервала, найдем значение функции нормального распределения (см. таблицу 9).
     3) Определим теоретические частоты по формуле:
где  n- число единиц в совокупности,
    h- величина интервала.
n=26, h=72,5, =116,85

     4) Подсчитаем сумму теоретических  частот и проверим ее равенство  фактическому числу единиц, т.е. .
     Таким образом, фактическое значение критерия Пирсона составило: .
    По математической таблице «Распределение » определяем критическое значение критерия при числе степеней свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости равном 0,05. При v=6-1=5 и   .
     Поскольку < , можно сделать вывод о несущественном расхождении между фактическим и теоретическим распределениями.
     Таким образом, среднесуточный прирост составил  490,4 г на 1 голову при среднем квадратическом отклонении 116,85 г. Так как коэффициент  вариации меньше 33%, совокупность единиц является однородной: V=23,8 %.
     Распределение имеет правостороннюю асимметрию, т.к. Mo<Me< и >0 и является низковершинным по сравнению с нормальным распределением, т.к. <0.
     При этом частоты фактического распределения отклоняются от частоты нормального несущественно. Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности  производства мяса КРС на примере 26 предприятий Кировской области. 
 
 
 

3 Экономико-статистический  анализ взаимосвязей между признаками
изучаемого явления 

3.1 Метод статистических  группировок 

     Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния  на результаты производства начнем с логического анализа причинно-следственных взаимосвязей между показателями. Для описания статистических взаимосвязей между показателями эффективности производство мяса КРС может быть рассмотрена следующая цепочка взаимосвязанных показателей: затраты на 1 гол. КРС – среднесуточный прирост – производительность труда – себестоимость производства - рентабельность производства мяса КРС. Выбрав показатель затраты на 1 гол. КРС в качестве факторного признака, в качестве результативного следует рассматривать среднесуточный прирост. А среднесуточный прирост является факторным признаком по отношению к  себестоимости производства и т.д.
     Проводить аналитическую группировку рекомендуется  в следующей последовательности:
     1) Выбрать группировочный признак,  в качестве которого обычно  используют факторный признак.
     2) Построить ранжированный ряд  по группировочному признаку (т.е.  разложить показатели в порядке  возрастания), изобразить его графически и проанализировать. Если крайние хозяйства будут резко отличаться по значению от всей совокупности, то их следует либо выделить в особую группу, либо отбросить.
     3) Определить величину интервала: 
      где - наибольшее значение группировочного признака;
       - наименьшее значение группировочного  признака;
      К – количество групп.
     При проведении аналитических группировок  при заданном объеме совокупности (около 30 предприятий), рекомендуется выделить 3 группы (К=3).
     4) Определить границы интервалов  групп и число предприятий  в них. В соответствии с законом нормального распределения наибольшее их число должно находиться во второй (центральной) группе. В том случае, когда наибольшее число единиц попадает в первую или в третью группу,  группировку следует проводить на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду. Использовать формулу для определения величины интервала в этом случае не следует.
     5) По полученным группам и по  совокупности в целом необходимо  определить сводные данные. Для этого составляют вспомогательную таблицу, которую следует представить в приложении.
     6) На основе полученных сводных  данных определяют относительные  и средние показатели по каждой  группе и по совокупности. Полученные  показатели представляют в виде итоговой группировочной таблицы и проводят их анализ. При этом следует определить не только среднюю величину факторного (группировочного) и результативного признака. 

     1-я  группировка.
     1) В качестве факторного (группировочного)  признака выберем затраты на 1 гол. КРС (руб.).
     2) Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (руб.):
3293; 3476; 3649; 3725; 3874; 3997; 4354; 4668; 4950; 4997; 5077; 5376; 5423; 5597; 5804; 5812; 5908; 6124; 6159; 6186; 6355; 6436; 6507.     
     Изобразим ряд графически: 
 
 
 

       
 

Рисунок 2 – Огива распределения предприятий по затратам на 1 гол. 

     3)Группировка  была сделана визуально.
      4) Определим границы интервалов  и число предприятий в них:
      1 группа: 3293-3997 -  6 предприятий
      2 группа: 3997-5908 – 11 предприятий
      3 группа: 5908-6507 – 6 предприятий
     5) Определим сводные данные по группам, которые представим в таблице 10. 
 
 
 
 
 

Таблица 10 – Сводные данные по группам
Группы  предприятий по затратам на 1 гол. КРС, руб. Число предприятий
Среднегодовое поголовье, гол.  
 
Среднесуточный  прирост, г
Выращивание и откорм, ц Выручено  от продажи, тыс. руб.
мяса КРС продукции животноводства
3293-3997 6 6801 2945 25177 25960 121180
3997-5908 11 16105 5277 44685 33818 114434
5908-6507 6 3489 2695 21628 15078 53872
Итого 23 26395 10917 91490 74856 289486
 
     6) На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности (таблица 11).  

Таблица 11 – Влияние факторов на среднесуточный прирост
 

     Так в первой группе предприятий средний  уровень затрат на 1 гол. КРС больше, чем во второй на 3702-2775=927 руб., или на 25,04%. При этом среднесуточный прирост в первой группе выше на 491-480=11 г, или на 2,24%, т.е. уменьшение затрат на 1 голову КРС от первой ко второй группе на каждые 100 руб. в расчете на каждую голову приводит к уменьшению среднесуточного прироста на (11/927)*100=1,19 г.
     Рост  уровня затрат на 1 голову КРС в третьей  группе по сравнению со второй  на 3424 руб., или на 55,23%, приводит к уменьшению среднесуточного прироста на 31 г, или 6,5%, а на каждые 100 руб. -  0,91 г. Замедление темпа среднесуточного прироста вызывает сомнение в целесообразности дальнейшего увеличения уровня затрат на производство мяса КРС.
     Максимальный  уровень среднесуточного прироста в 6 предприятиях первой группы вызван влиянием не только интенсивности производства, но рядом других факторов. Так, для данных предприятий характерно меньшее на 23% среднегодовое поголовье по сравнению со второй группой. 
 

     2-я  группировка.
     1) В качестве факторного (группировочного)  признака выберем среднесуточный прирост г.
     2) Построим ранжированный ряд по  группировочному признаку (г):
259; 272; 322; 324; 351; 392; 412; 452; 459; 463; 476; 484; 492; 497; 498; 509; 546;  557;  577;  578;  601; 602;  626; 640; 646; 694.
     Изобразим ряд графически: 

       

Рисунок 3 – Огива  распределения предприятий по среднесуточному приросту 

     3) Определим величину интервала:
     
      4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:
259+145=404 (г) - 6 предприятий;
404+145=549 (г) – 11 предприятий;
549+145=964(г)- 9 предприятий.
     В данном случае наибольшее число единиц попадает во вторую группу.
     5) Определим сводные данные по  группам, которые представим в таблице 12. 

Таблица 12 – Сводные данные по группам
Группы  предприятий по среднесуточному приросту, г Число предприятий
 
Затраты на производство мыса КРС, тыс.руб.
Выращивание и откорм, ц Выручено от продажи мяса КРС, тыс.руб. Полная себестоимость проданной продукции, тыс.руб. Количество реализованной продукции, ц
259-404 6 15427 3697 10081 11810 4614
404-549 11 51943 16834 31699 35573 15776
549-694 9 59267 23563 46402 42611 21291
Итого 26 126637 44094 88182 89994 41681
 
     6) На основе полученных сводных данных определяем относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности (таблица 13).  

Таблица 13 –  Влияние факторов на себестоимость 1 ц прироста
Группы  предприятий по среднесуточному приросту, г Число предприятий
В среднем по группам
Среднесуточный прирост, г Себестоимость 1 ц прироста, руб.
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.