Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Стратегическое взаимодействие крупных товаропроизводителей (любая отрасль из приложенного фото)

Курсовая Купить готовую Узнать стоимостьмоей работы

Таблица 14 — Исходные данные к корреляционно-регрессионному анализу Номер предприятия Себестоимость 1 ц зерна, руб Урожайность, ц/га Произведение вариантов Квадраты Среднее значение урожайности Себестоимость Урожайность Y x X*Y Y2 x2 Yх=a+bx 10 192 12,9 2476,8 36 864 166,41 15,768 11 139 7,0 973 19 321 49 91,17 12 255 9,4 2397 65 025 88,36 60,498 13 211 20,6 4346,6 44 521 424,36 -82,638 14 285… Читать ещё >

Стратегическое взаимодействие крупных товаропроизводителей (любая отрасль из приложенного фото) (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Введение
  • 1. Значение зерна в народном хозяйстве
    • 1. 1. Состояние и динамика рынка зерна
    • 2. 2. Конъюнктура мирового рынка зерна
  • 2. Статистико — экономический анализ производства зерна
    • 2. 1. Место зернового производства в экономике предприятия
    • 2. 2. Динамика изменения урожайности зерновых и себестоимости 1ц зерна
    • 2. 3. Вариация урожайности зерновых
    • 2. 4. Анализ экономических показателей производства зерна
    • 2. 5. Аналитическая сводка и группировка сельскохозяйственных предприятий
    • 2. 6. Индексный анализ изменения валового сбора
  • Заключение
  • Список использованных источников

для третьей — 211 руб.

Таблица 12 — Структура посева зерновых Номер предприятия Площадь посева зерновых всего, га Площадь посева озимых, га Площадь посева яровых, га Удельный вес озимых в общей площади посева зерновых, % Удельный вес яровых в общей площади посева зерновых, % 10 643 116 379 18,04 58,94 11 598 — 598 — 100 12 521 88 433 14,72 83,11 13 759 150 609 19,76 80,24 14 400 — 400 — 100 15 774 80 694 10,34 89,66 16 520 10 510 1,92 98,08 17 520 99 421 19,04 80,96 18 180 — 180 — 100 19 420 30 390 7,14 92,86 20 600 — 600 — 100 21 350 350 — 100 — 22 200 — 200 — 100 23 300 — 300 — 100 24 250 — 250 — 100 25 300 — 300 — 100 26 1040 100 940 9,62 90,38 27 370 — 370 — 100 28 370 120 250 32,43 67,57 29 300 — 300 — 100 итого 9415 1143 8272 12,14 86,29

Рисунок 5 — Структура посева зерновых Анализируя структуру посева зерновых культур, можно сделать вывод, что большую посевную площадь занимают яровые зерновые культуры, то есть данные предприятия занимаются в основном выращиванием яровых. Но есть и такие предприятия, которые выращивают и яровые и озимые. А есть предприятия, которые занимаются выращиванием только озимых зерновых. Это зависит от климатических особенностей зоны, а также от специализации предприятия.

Но по удельному весу почти 88% в общей площади посева приходится на яровые зерновые и лишь 12% - на озимые.

2.

6. Индексный анализ изменения валового сбора Для анализа изменения валового сбора зерновых культур необходимо провести индексный анализ, то есть надо проследить, как изменяется валовой сбор в отчетном году по сравнению с базисным и в какой степени на эти изменения валового сбора повлияли урожайность и площадь посева зерновых. На основании расчетов необходимо показать степень относительного и абсолютного изменения валового сбора за счет каждого фактора.

Для решения задачи рассчитаем среднюю урожайность в базисном, отчетном периодах и условную (при фактической площади отчетного года и урожайности базисного года).

Изменение валового сбора за счет :

Изменения размеров посевных площадей

Изменения урожайности отдельных культур:

изменения структуры посевных площадей:

Таблица 13 — Исходные данные к индексному анализу Номер предприятия Исходные данные Расчетные данные Площадь посева зерна, га Урожайность с 1 га, ц Валовый сбор базисный отчетный базисный отчетный базисный отчетный условный qб qо Yб Yо Yб*qб Yо*qо Yб*qо 10 862 643 19,5 12,9 16 809 8294,7 12 538,5 11 650 598 12,5 7,0 8125 4186 7475 12 527 521 17,5 9,4 9222,5 4897,4 9117,5 13 780 759 25 20,6 19 500 15 635,4 1897,5 14 430 400 13,8 6,1 5934 2440 5520 15 870 774 19,5 11,5 16 965 8901 15 093 16 450 520 14,5 9,1 6525 4732 7540 17 570 520 20,3 9,3 11 571 4836 10 556 18 174 180 16 8,8 2784 1584 2880 19 540 420 13,5 9,6 7290 4032 5670 20 700 600 15,9 10,0 11 130 6000 9540 21 220 350 8,9 2,3 1958 805 3115 22 200 200 5,2 2,5 1040 500 1040 23 450 300 10,5 3,0 4725 900 3150 24 300 250 6,2 3,1 1860 775 1550 25 286 300 6,5 3,1 1859 930 1950 26 1145 1040 14,8 3,3 16 946 3432 15 392 27 333 370 10,9 4,0 3629,7 1480 4033 28 353 370 12,4 4,0 4377,2 1480 4588 29 392 300 10,7 4,4 4194,4 1320 3210 итого 10 232 9415 х х 156 444,8 77 160,5 125 855,5

Изменение валового сбора в отчетном периоде по сравнению с базисным:

Изменение валового сбора за счет изменения урожайности зерновых культур:

Изменение валового сбора за счет изменения размеров посевных площадей зерновых культур:

Влияние на величину валового сбора структуры посевных площадей зерновых культур:

Между имеющимися индексами имеется следующая взаимосвязь:

Определим абсолютный прирост (уменьшение) валового сбора.

Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод, что валовой сбор в отчетном году по сравнению с базисным снизился на 792 384,3 ц, что составило 49%. Это произошло за счет снижения урожайности отдельных культур на 48 675,55 ц, снижения размеров посевных площадей на 12 491,93 га, а также за счет изменения структуры посевных площадей зерновых культур.

Корреляционно — регрессионный анализ — это комплекс методов статистического измерения взаимосвязей, основанный на регрессивной методике.

Таблица 14 — Исходные данные к корреляционно-регрессионному анализу Номер предприятия Себестоимость 1 ц зерна, руб Урожайность, ц/га Произведение вариантов Квадраты Среднее значение урожайности Себестоимость Урожайность Y x X*Y Y2 x2 Yх=a+bx 10 192 12,9 2476,8 36 864 166,41 15,768 11 139 7,0 973 19 321 49 91,17 12 255 9,4 2397 65 025 88,36 60,498 13 211 20,6 4346,6 44 521 424,36 -82,638 14 285 6,1 1738,5 81 225 37,21 102,672 15 245 11,5 2817,5 60 025 132,25 33,66 16 162 9,1 1474,2 26 244 82,81 64,332 17 245 9,3 2278,5 60 025 86,49 61,776 18 214 8,8 1883,2 45 796 77,44 68,166 19 216 9,6 2073,6 46 656 92,16 57,942 20 285 10,0 2850 81 225 100 52,83 21 709 2,3 1630,7 502 681 5,29 151,236 22 646 2,5 1615 417 316 6,25 148,68 23 290 3,0 870 84 100 9 142,29 24 303 3,1 939,3 91 809 9,61 141,012 25 351 3,1 1088,1 123 201 9,61 141,012 26 283 3,3 933,9 80 089 10,89 138,456 27 185 4,0 740 34 225 16 129,51 28 107 4,0 428 11 449 16 129,51 29 130 4,4 572 16 900 19,36 124,398 итого 5453 144 34 125,9 1 928 697 1438,5 1772,28

Для того, чтобы найти среднее значение урожайности, необходимо решить уравнение регрессии вида:

где, а — свободный член уравнения;

b — коэффициент регрессии.

Параметры уравнения регрессии определяют решением системы:

После того, как определены параметры уравнения регрессии, необходимо его оценить, то есть проверить, насколько оно отвечает изучаемой зависимости и как тесно связаны признаки между собой. Для оценки тесноты используется коэффициент парной корреляции. Он рассчитывается по формуле:

Коэффициент детерминации.

Коэффициент эластичности.

Судя по знаку коэффициента корреляции (r=-0386) связь между себестоимостью зерновых культур и урожайностью обратная, но по тесноте — не очень тесная. Коэффициент динамики D показывает, что 14,9% себестоимости зерновых зависит от урожайности, а остальные 85,1% остается на прочие факторы.

Из уравнения регрессии следует, что при повышении урожайности на 1 ц/га себестоимость зерна снижается в среднем на 12,78 при прочих равных условиях.

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении урожайности на 1% себестоимость изменится в среднем на 0,337%.

Заключение

В результате проведенного анализа выявилось, что производство зерна почти на всех предприятиях данной совокупности убыточно. Лишь одно предприятие, урожайность которого самая высокая из всей совокупности (14,6 ц/га), рентабельно (на один затраченный рубль приходится 18,10% прибыли) и имеет прибыль благодаря низкому уровню полной и производственной себестоимости.

В результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа выявилась обратная связь между урожайностью и себестоимостью. По тесноте связь между ними не очень тесная, так как всего 14,9% себестоимости зерна зависит от урожайности, а остальные 85,1% относятся на прочие факторы.

Анализируя уровень урожайности, можно сделать вывод, что с приближением урожайности к среднему показателю, производственные затраты имеют тенденцию к возрастанию. С увеличением урожайности площадь сельскохозяйственных угодий на 1 среднегодового работника и площадь пашни на 1 трактор снижаются, а затраты на 1 га посевов зерновых возрастают.

Индексный анализ изменения валового сбора зерна по группам предприятий показал, что в отчетном году по сравнению с базисным, валовой сбор снизился. Это произошло за счет снижения урожайности отдельных культур, уменьшения размера посевных площадей, а также за счет изменения структуры посевных площадей.

После проведения группировки выявилось, что признак варьируется скачкообразно, поэтому число групп определяется логическим путем, интервалы получились неравные.

Был также проведен анализ структуры посева зерновых культур, который показал, что большую посевную площадь занимают яровые зерновые. Но есть и такие предприятия, которые выращивают и яровые, и озимые зерновые. А есть предприятия, которые занимаются выращиванием только озимых зерновых. Это зависит от климатических особенностей зоны, в которой расположено предприятие, а также от специализации предприятия.

Анализ производства зерна на 1 га пашни показал, что производство зерна зависит от общей площади пашни и валового сбора зерновых. Чем больше площадь пашни и ниже валовой сбор, тем меньше будет производство зерна на 1 га пашни. В анализе динамики был охвачен период за пять лет, рассчитаны все экономические показатели и динамика их изменения. Анализируя одновременно и урожайность, и себе стоимость зерна, можно сделать вывод, что между урожайностью и себестоимостью зерновых существует обратная взаимосвязь, то есть чем ниже урожайность, тем выше себестоимость. Отсюда вытекает следующее: динамика урожайности имеет тенденцию к снижению, а динамика себестоимости — к увеличению.

В целом зерновое производство в экономике предприятий данной совокупности занимает не последнее место. Наряду с производством зерна предприятия занимаются производством и других продуктов сельского хозяйства.

В работе изложены все результаты проведенного экономико — статистического анализа, логически применен весь комплекс статистических приемов, среди которых наиболее важное значение имеет аналитическая сводка и группировка, целью которой является выявление взаимосвязей между производственными показателями, что собственно и было проделано в данной курсовой работе.

Список использованных источников

Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. — Москва: Дашков и К°, 2012. — 451 с.

Гореева, Н. М. Статистика в схемах и таблицах /. — Москва: Эксмо, 2007. — 414 с.

Елисеева, И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и др.]. — Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2011. — 565 с.

Зинченко, А. П. Статистика: учебник / А. П. Зинченко. — Москва: Колос

С, 2007. — 566 с Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. — Москва: Дашков и Кº: Наука-Спектр, 2011. — 415 с.

Тумасян, А. А. Статистика промышленности: учебное пособие / А. А.

Тумасян, Л. И. Василевская. -

Минск: Новое знание. — Москва: Инфра-М, 2012. — 429 с.

Харченко, Н. М. Экономическая статистика: учебник / Н. М. Харченко. — Москва: Дашков и Кº, 2008. — 365 с.

Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. — Москва: Проспект, 2011. — 443 с.

Статистика и бухгалтерский учет / [А. П. Зинченко и др.]. — Москва: Колос

С, 2008. — 436 с.

Статистика: учебно-практическое пособие / [М. Г. Назаров и др.]. — Москва: Кно

Рус, 2008. — 479 с.

Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова.

— Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. — 479 с Статистика: теория и практика в Excel: учебное / В. С. Лялин, И. Г. Зверева, Н.

Г. Никифорова. — Москва: Финансы и статистика: Инфра-М, 2010. — 446,

Статистика финансов: учебник / [М. Г. Назаров и др.]. — Москва: Омега-Л, 2008. — 460 с.

Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. — Москва: Инфра-М, 2011. — 666 с.

http://vilchinskiy.ru/proizvodstvo-zernovykh-pshenicy-risa-kukuruzy-soi-yachmenya-v-mire/

Показать весь текст

Список литературы

  1. , А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. — Москва: Дашков и К°, 2012. — 451 с.
  2. , Н. М. Статистика в схемах и таблицах /. — Москва: Эксмо, 2007. — 414 с.
  3. , И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и др.]. — Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2011. — 565 с.
  4. , А. П. Статистика: учебник / А. П. Зинченко. — Москва: КолосС, 2007. — 566 с
  5. , Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. — Москва: Дашков и Кº: Наука-Спектр, 2011. — 415 с.
  6. , А. А. Статистика промышленности: учебное пособие / А. А. Тумасян, Л. И. Василевская. — Минск: Новое знание. — Москва: Инфра-М, 2012. — 429 с.
  7. , Н. М. Экономическая статистика: учебник / Н. М. Харченко. — Москва: Дашков и Кº, 2008. — 365 с.
  8. Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. — Москва: Проспект, 2011. — 443 с.
  9. Статистика и бухгалтерский учет / [А. П. Зинченко и др.]. — Москва: КолосС, 2008. — 436 с.
  10. Статистика: учебно-практическое пособие / [М. Г. Назаров и др.]. — Москва: КноРус, 2008. — 479 с.
  11. Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. — 479 с
  12. Статистика: теория и практика в Excel: учебное / В. С. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. — Москва: Финансы и статистика: Инфра-М, 2010. — 446,
  13. Статистика финансов: учебник / [М. Г. Назаров и др.]. — Москва: Омега-Л, 2008. — 460 с.
  14. Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. — Москва: Инфра-М, 2011. — 666 с.
Заполнить форму текущей работой
Купить готовую работу

ИЛИ