Ранжирование — это упорядоченная запись значений показателей по возрастанию либо убыванию изучаемого признака. Для построения группировки выполняют следующую последовательность действий: [18]Выбирают группировочный признак, на основе которого производятделение изучаемой совокупности на отдельные группы;
Ранжируют совокупности по выбранному признаку. Ранжирование — это процесс преобразования простого статистического ряда на основе упорядочения (группирования) числовых значений элементов ряда по убыванию или возрастанию. Определяют величину интервала. Величину интервала можно определить двумя способами:
делением совокупности на группы с равными интервальными значениями c применением формулы Стерджесса, где- максимальное значение признака в изучаемой совокупности;- минимальное значение признака в изучаемой совокупности;n- число групп;N — величина совокупностиделение совокупности данных на группы с неравными интервалами (возрастающими или убывающими). Данный способ применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака. Определение количества единиц, входящих в каждую группу, и формирование аналитической таблицы для систематизации результатов анализа. Для анализа явления с целью дальнейшей оптимизации его процессов в статистике используются такие методы как: [16]Метод средних. Для выявления среднего значения показателя и анализа динамики его изменения. Методы анализа рядов динамики с вычислением основных показателей (мода, медиана, коэффициенты вариации и корреляции) и графическим представлением данных. Индексный метод.Выборочный метод и т. д.Для всестороннего анализа явления целесообразно применение совокупности методов и исследования системы показателей, которая формируется в зависимости от целей, задач, а также направления исследования. Исследование влияния факторов на эффективность реализации продукции растениеводства.
Для выявления факторов, оказывающих влияние на эффективность реализации продукции растениеводства, выполним аналитическую группировку по 33 хозяйствам растениеводства. Группировку проведем по следующим признакам:
по себестоимости;
по урожайности;
по окупаемости затрат. Исследуем основные показатели по себестоимости деятельности групп. (таблица 8) Аналитическая группировка хозяйств по себестоимости.
Группы хозяйств по себестоимости.
До 450 450,01 — 525 525,01 — 690Более 690Себестоимость 1 ц зерна, руб3283,2 624 359,0754784,695 832,586Число работников, чел.
Число трактористов, чел.
Затраты труда в растениеводстве, тыс.-чел.-ч.24 527 718 5257S зерновых посеянная, га131 581 089 012 261 9522S зерновых убранная, га1 200 010 273 117 719 040.
Затраты всего, тыс. руб.
Затраты на оплату труда, тыс. руб.
Затраты на семена, тыс. руб.
Затраты на минер-е удобрения, тыс. руб.
Затраты, а удобрения всего, тыс. руб.
Произведено зерна, ц252 742 182 772 253 264 969 728.
Производственная себестоимость, тыс. руб.
Затраты труда, тыс. чел.-ч.1 561 239 5139S посевов всего, га2 299 018 540 220 622 0805S пашни, га25 581 241 682 420 924 416.
Реализовано зерна, ц107 961 115 237 164 379 013 120.
Полная себестоимость, тыс. руб.
Выручено, тыс. руб.
Получено субсидий, тыс. руб.
Наибольшая себестоимость наблюдается в хозяйствах 4 группы 5832, 586руб, а наименьшая в хозяйствах 1 группы 3283,262 руб. При этом наибольшие затраты труда фиксируются во 2 группе, а наименьшие в 3-й. Первая группа группировки отличается наибольшей посеянной и убранной площадью 13 158 и 12 000 га соответственно. В данную группу входит, в том числе и исследуемое хозяйство. Кроме того указанная группа отличается и наибольшим показателем производства зерна. Исследуем зависимость показателя урожайности от величины затрат труда. На рисунке 5 представлено полученное уравнение линий тренда указанной зависимости. Зависимость между показателем урожайности и затратами труда в растениеводстве.
На основании построенных уравнений линий тренда можно сделать вывод о том, что при увеличении затрат труда на 1 ед. урожайность по линейной зависимости увеличивается на 0,021 ед. Кроме того на основании данных, полученных с помощью инструмента регрессия табличного процессора Excel (рисунок 6) можно сделать следующие выводы:
Уравнение регрессии, объясняющее зависимость урожайности от затрат труда имеет вид: Величина означает, что указанное уравнение регрессии объясняет лишь 42% вариации результативного признака (урожайность) объясняется затратами труда., что также подтверждает значимость уравнения регрессии. -значения для коэффициентов уравнения регрессии показывают их не существенность и не достоверность. Регрессионный анализ зависимости урожайности от затрат труда.
На рисунке 7 приведены результаты дисперсионного анализ. Дисперсионный анализ показателей урожайности и затрат труда.
Анализ результатов дисперсионного анализа показывает значимость критерия Фишера (Р-значение<0,01). Таким образом, влияние затрат труда на урожайность является статистически достоверной. Аналогично показателю затрат труда исследуем влияние показателя себестоимости на урожайность. Результаты аналитического выравнивания представлены на рисунке 8. Зависимость между показателем урожайности и себестоимости в растениеводстве.
Таким образом, при увеличении себестоимости на 1 ед. урожайность по линейной зависимости увеличивается на 2,333 ед. Результаты регрессионного анализа по данным показателям представлены на рисунке 9. Регрессионный анализ зависимости себестоимости от урожайности.
Уравнение регрессии, объясняющее зависимость себестоимости от урожайности имеет вид: Величина означает, что указанное уравнение регрессии объясняет лишь 13% вариации результативного признака (себестоимость) объясняется урожайностью., что подтверждает значимость уравнения регрессии. Проверим влияние показателей урожайности на себестоимость продукции средствами дисперсионного анализа.(рисунок 10) Однофакторный анализ показателей себестоимости и урожайности.
Анализ результатов дисперсионного анализа показывает значимость критерия Фишера (Р-значение<0,01). Таким образом, влияние урожайности на себестоимость продукции является статистически достоверной. Выполним статистический анализ влияния урожайности на окупаемость продукции. На рисунке 11 представлены описательные статистики регрессионного анализа. Регрессионный анализ зависимости окупаемости от показателей урожайности.
На основании вычислении составим уравнение регрессии.
Величина показателя говорит о том, что лишь 0,8% окупаемости объясняется показателями урожайности. Показатель, что свидетельствует не достоверности уравнения регрессии. Исследование динамики развития явления проводится не только на основе выявления однофакторной зависимости, но и на основе множественной модели. Исследуем зависимость показателя себестоимости от следующих факторов:
себестоимость 1 ц зерна, тыс. руб. — Yурожайность, ц/га — X1затраты труда на 1 ц продукции, чел.-ч. -X2доля затрат в общей сумме на семена,% - X3доля затрат на удобрения в общей сумме д.н.з.,% - X3Уравнение регрессии для множественной модели имеет вид: Оценка значимости уравнения множественной регрессии осуществляется путем проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициент детерминации рассчитанного по данным генеральной совокупности: R2 или b1=b2=…=bm= 0 (гипотеза о незначимости уравнения регрессии, рассчитанного по данным генеральной совокупности).Для ее проверки используют F-критерий Фишера. При этом вычисляют фактическое (наблюдаемое) значение F-критерия, через коэффициент детерминации R2, рассчитанный по данным конкретного наблюдения. По таблицам распределения Фишера-Снедоккора находят критическое значение F-критерия (Fкр). Для этого задаются уровнем значимости α (обычно его берут равным 0,05) и двумя числами степеней свободы k1=m и k2=n-m-1.F-статистика. Критерий Фишера. Чем ближе этот коэффициент к единице, тем больше уравнение регрессии объясняет поведение Y. Более объективной оценкой является скорректированный коэффициент детерминации:
Добавление в модель новых объясняющих переменных осуществляется до тех пор, пока растет скорректированный коэффициент детерминации. Проверим гипотезу об общей значимости — гипотезу об одновременном равенстве нулю всех коэффициентов регрессии при объясняющих переменных: H0: R2 = 0; β1 = β2 = … = βm = 0. H1: R2 ≠ 0. Проверка этой гипотезы осуществляется с помощью F-статистики распределения Фишера (правосторонняя проверка).Если F < Fkp = Fα; n-m-1, то нет оснований для отклонения гипотезы H0. Табличное значение при степенях свободы k1 = 4 и k2 = n-m-1 = 33 — 4 — 1 = 28, Fkp (4;28) = 2.71Отметим значения на числовой оси. Поскольку фактическое значение F < Fkp, то коэффициент детерминации статистически не значим и уравнение регрессии статистически ненадежно. Для исследования возможности исключения факторов из модели множественной регрессии, построим матрицу парных коэффициентов корреляции. (рисунок)Матрица парных коэффициентов корреляции.
Таким образом, все факторы следует включить в модель.
заключение
.
Проанализировав финансовое состояние ООО Агрофирма «Золотой колос» ее обеспеченность различными видами ресурсов, можно сделать вывод о некотором ухудшении финансового положения данного предприятия в отчетном году. Показатель чистой выручки отчетного периода значительно ниже уровня предшествующего периода. Возросла себестоимость произведенной продукции. Хозяйство реализует произведенную продукцию по следующим направлениям: другим организациям, на рынках, работникам предприятия, на выплату дивидендов и доходов по паям, на переработку, использует для собственных нужд в качестве семян и кормов для животных. Основным каналом реализации продукции растениеводства является продажа другим организациям и на рынках. Для улучшения финансовых результатов хозяйству рекомендуется проведение мероприятий по снижению уровня себестоимости продукции растениеводства и увеличению суммы выручки от реализации продукции. Основным каналом реализации продукции является ее продажа другим организациям и на рынках. Главным фактором, определяющим цену продукции, является ее качество. Поэтому хозяйству необходимо провести соответствующие мероприятия по улучшению качества производимой продукции:
регулярное обновление основных и оборотных средств, повышение квалификации работниковсоблюдение сроков сева, уборки урожаяиспользование высоко кондиционных семянприменение удобренийсписок использованной литературы.
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. [Электронный ресурс] Режим доступа:
http://www.mcx.ru/Сводный обзор конъюнктуры аграрного рынка России. Еженедельный информационно-аналитический обзор //№ 49, 16.
12.2014 г. Бухгалтерский баланс ООО Агрофирма «Золотой колос» 2011;2013 гг. Балдин, К. В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c. Батракова, Л. Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л. Г. Батракова. — М.: Кно.
Рус, 2013. — 528 c. Букасьян Г. М. Экономическая теория учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2011.
Власьевич Ю. Экономика России: эффекты и парадоксы. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011.
Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум / Г. Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2007.
Практикум по теории статистики под ред. профессора Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2011.
Российская экономика: финансовая система. / Под ред. Герасименко В. В., Городецкого Д. Е. — М.: МГУ, ТЕИС, 2002.
Свиридов О. Ю. Деньги, кредит, банки. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2000.
Статистика под ред. К.э.н. В. Г. Ионина, -Новосибирск, изд. НГАЭиУ, 2012.
Статистика А. В. Сиденко, Г. Ю. Попов, В. М. Матвеева, — М.: Дело и Сервис, 2010.
Современная экономика. / Под ред. Мамедова О. Ю. — Ростов-на-Дону, 2001.
Сборник задач по общей теории статистики под ред. к.э.н. Л. К. Серга. — М.: Филинъ, 2010.
Теория статистики: учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007.
656 с. Энциклопедия статистических терминов. В 8 томах / Федеральная служба государственной статистики. М.: Росстат, 2011.
Экономическая теория / Под ред. А. И. Добрынина, Л. С. Тарасевича. — СПб: Питер, 2001.
Экономика: Учебник /Под ред. Булатова А. С. — М.: БЕК, 2002.
