Экономико - статистический анализ финансовых результатов реализации зерна в ООО "Заречье"

Причины, обусловливающие необходимость  проведения группировки и определяющие ее место в системе статистических методов, кроются в своеобразии  объекта статистического исследования. Он представляет собой комплекс частных совокупностей, которые могут быть качественно и глубоко различны, обладать различными свойствами, степенью сложности, характером развития.

С помощью метода статистических группировок  проведу исследование влияния урожайности  на финансовые результаты реализации зерна (таблица 14).

 

 

Таблица 14 – Влияние урожайности на финансовые результаты реализации зерна

Группа  хозяйств по урожайности,ц/га	Число хозяйств в группе	Средняя урожайность по группе, ц  /га	Затраты труда на 1 ц, чел.-ч	Себестоимость 1ц, руб		Прибыль(убыток) в расчете на		Рентабельность (убыточность) реализации,%
				производственная	полная	1ц,  руб.	1 га, тыс. руб.
До…
От…до
Свыше…
Итого и в среднем

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов на финансовые результаты

 

Корреляционно-регрессионным анализом называется многообразие методов исследования параметров генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону.

Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа:

1) Наличие  данных по достаточно большой  совокупности явлений. Обычно  считается, что число наблюдений  должно быть в 5-6 раз, случи  в 10 р., чем число факторов.

2) Качественная  однородность изучаемых единиц.

3) Проверка  на однородность и нормальность  распределения. На однородность  по коэффициенту корреляционности на нормальность по правилу трех сигм.

4) Включаемые  в исследование факторы должны  быть независимы друг от друга,  т.к. наличие тесной связи между  ними свидетельствует о том,  что они характеризуют одни  и те же стороны изучаемого  явления и дублируют друг друга.[11]

Корреляционный анализ позволяет  с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи  между признаками.

Задачи корреляционно-регрессионного анализа сводятся к измерению  тесноты известной связи между  варьирующими признаками, определению  неизвестных причинных связей (причинный  характер которых должен быть выяснен  с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

В  курсовом проекте мною были проведен корреляционный анализ по предприятиям. Результаты представлены в таблице 15.

 

 

 

Таблица 15-Результаты корреляционного анализа,2011г.

Признак	Среднее значение	Среднее квадратическое отклонение	Парные коэффициенты корреляции	Парные коэффициенты вариации,%
	хi, ȳ	Gxi,Gy	rxiy	Vxi,Vy
Y-выручка на 1 га, тыс.руб.	33,3	21,5	1	64,6
Х1-убранная площадь,га	1730,5	1231,7	0,005	71,2
Х2-затраты труда на 1 га, чел.-ч	16,5	11,2	0,054	67,9
Х3-затраты на удобрения на 1 га, тыс.руб.	3,1	1,3	0,063	41,9
Х4 уровень специализации, %	46,4	20,2	0,337	43,5

 

Проведенный корреляционный анализ показал, что по данным 2010 года среднее значение  выручки на  1 га составляет 33,3 тыс. руб., среднее значение убранной площади – 1730,5 га, среднее значение затрат труда на 1 га составляют 16,5 чел.-ч, среднее затраты на удобрения на 1 га – 3,1 тыс. руб., среднее значение уровня специализации составляет 46,4 %.

 

 

Регрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость, а не причинно-следственные отношения.[11]

Цели  регрессионного анализа:

- Определение  степени детерминированности вариации  критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)

- Предсказание  значения зависимой переменной  с помощью независимой

- Определение  вклада отдельных независимых  переменных в вариацию зависимой

Регрессионный анализ нельзя использовать для определения  наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи  и есть предпосылка для применения анализа.

Результаты  регрессионного анализа представлены в таблице 16.

 

Таблица 16-Результаты регрессионного анализа, 2011г.

Признак	Коэффициенты регрессии	Коэффициенты эластичности,%	β- коэффициенты
	bi	Эi	βi
Y-выручка на 1 га, тыс.руб.	-	-	-
Х1-убранная площадь,га	0,002	0,104	0,114
Х2-затраты труда на 1 га, чел.-ч	0,499	0,247	1,044
Х3-затраты на удобрения на 1 га, тыс.руб.	1,415	0,132	0,085
Х4 уровень специализации, %	0,528	0,736	0,496
R- множественный коэффициент корреляции	0,419

 

Проведенный анализ показывает, что зависимость между убранной площадью и  выручкой на 1 га является слабой и составляет 0,002 га.

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Афанасьев, В.Н. Статистика себестоимости: Учебное  пособие/ В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова. - 3-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2003.-272 с.: ил.
2. Годовые отчеты  ООО «Заречье»
3. Елисеев, И.И. Статистика: Учебник/И.И. Елисеева, А.В. Изотов, Е.Б. Капралова и др.; под ред. И.И. Елисеевой.-М.: КНОРУС, 2006.-552 с.
4. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия6 Учебник/В.В.Ковалев, О.Н.Волкова.-2-е изд.-М6 ООО "ТК Велби", 2002.-424 с.
5. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. – М.,1998.
6. Устав ООО «Заречье»
7. Экономическая статистика /Под ред. Ю. Н. Иванова– М.:ИНФРА-М, 2008
8. slovari.yandex.ru
9. www.finekon.ru
10. nikolle.narod.ru
11. ru.wikipedia.org
12. www.bibliofond.ru