Экономико-статистический анализ и пути повышения рентабельности продукции растениеводства вЧП АФ «Довжанська»Свердловского района Луга

    Используя  приложение 2, проведем множественный  корреляционно- регрессионный анализ изменения уровня окупаемости затрат растениеводства в хозяйствах Свердловского районаЛуганской области под влиянием производственных затрат, отнесенных на основную продукцию на 100 га пашни и затрат труда на 100 га пашни.

    Уравнение  регрессии будет иметь следующий  вид:

y = 170,1743 – 0.4898x₁ – 1.8371x₂.

Проанализировав данное уравнение, можно сделать  следующие выводы: окупаемость затрат в растениеводстве в среднем  при определенных производственных затратах и затратах труда, отнесенных на основную продукцию на 100 га пашни составляет 170,1743%. Это означает, что уровень рентабельности составляет 70,1743%. На такой уровень рентабельности отрицательно влияют производственные затраты и затраты труда, отнесенные на основную продукцию на 100 га пашни. При уменьшении производственных затрат на единицу окупаемость будет уменьшаться на 0,4898%, аналогично при уменьшении затрат труда на единицу окупаемость будет уменьшаться на 1,8371%.

    Коэффициент  множественной корреляции R=0,574 характеризуют тесноту связи между исследуемыми показателями, т.е. между результативным и факторными признаками. Согласно данному коэффициенту можно сделать вывод, что связь между результативным и факторными показателями в данном случае является слабой (32%).

F – критерий значимости уравнения регрессии (F = 3,686) и табличное его значение (F = 0,36) позволяют проверить регрессионную модель на адекватность:

F_расч.>F_табл.

3,686>3,6.

На основании этого можно  сделать вывод, что данная модель адекватна с вероятностью Р=0,95.

    Стандартная  ошибка в зависимости окупаемости  от производственных затрат равна  0,2484, а от затрат труда 0,8621.

    Проверка  выборки на однородность осуществляется  при помощи коэффициента вариации, который для однородной выборки  не должен превышать 35%. В анализируемой  регрессионной модели коэффициент  вариации окупаемости затрат (у)  составляет 22,46%; производственных затрат (х₁) на 100 га пашни – 42,448%; прямых затрат труда (х₂) на 100 га пашни – 115,652%, что означает не однородность выборки. Медиана регрессионной модели равна: для результативного показателя 126,68; для факторных показателей: для производственных затрат 55,525, для затрат труда – 2,76.

    Среднее  значение окупаемости затрат  составляет 131,008% учитывая среднюю  ошибку равную 6,935, а также среднее  значение производственных затрат 58,991 (ошибка 5,902) и прямых затрат  труда 5,591 (ошибка 1,524). Данные показатели  характеризуют пределы колеблемости результативного и факторных признаков на соответствующее каждому признаку количество процентов ошибки среднего.

Корреляционная  матрица показывает взаимодействие не только факторных признаков с  результативным, но и взаимодействие факторных признаков между собой. С ее помощью можно определить расчетное значение функции и определить разность фактического и расчетного значения. Также с помощью корреляционной матрицы можно проверить модель на мультиколлинеарность:

r_x1x2=r_x2x1=-0,021.

Так как его значение не превышает 0,7 модель не мультиколлинеарна.

    Минимальное  значение окупаемости затрат  принимает при минимальных значениях  производственных затрат и затрат  труда. В данной регрессионной  модели результативный признак  имеет такое минимальное значение: 92,27% при минимальных производственных  затратах 29,85 и минимальных затратах  труда 0,47%%.

    Аналогичным  способом можно определить максимальное  значение результативного признака, который составляет 186,35% при максимальных  производственных затратах 120,87 и  затратах труда 28,99.

    Асимметрия  указывает на отклонение вершины  признака вправо или влево.  Таким образом результативный  признак отклоняется влево на 0,552, а факторные: прямые затраты  труда вправо на 2,63 и производственные  затраты влево на 0,927.

    Эксцесс  указывает на отклонение вершины  признака вверх или вниз. В  данной модели результативный  признак отклоняется вниз на 0,913; факторные признаки: производственные  затраты на 100 га пашни отклоняются вниз на 0,035,а прямые затраты отклоняются вверх на 6,694.

 

 

 

 

 

2.4.  Анализ динамики валового сбора зерновых в 2007-2010 годах

в ЧП АФ «Довжанська».

    Все  природные и общественные явления  находятся в постоянном движении  и развитии. Наблюдение и изучение  процессов развития явлений –  одна из главных задач экономико-статистического  анализа. Процесс развития явлений  во времени  называют динамикой,  а статистические величины, которые  характеризуют состояние и изменения  явлений во времени, – рядами  динамики. Построение и анализ  рядов динамики дают возможность  выявить закономерности развития  явлений и выразить их в  цифрах.

    Обязательными  элементами рядов динамики являются  периоды времени (определенное  число месяца, день, месяц, год  и т. д.), к которым принадлежат  исследуемые показатели и уровни  ряда, которые характеризуют размер  явления. Уровни ряда динамики  выражают абсолютными, относительными  и средними величинами.

            На основании данных о динамике  валового сбора зерновых в  2007 – 2010 гг. (таблица 8)  в ЧП АФ «Довжанська»определим базисные и цепные показатели динамики, а также средние показатели ряда динамики: средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, темп роста прироста валового сбора зерновых в исследуемый период. 

    Абсолютный  прирост (А) определяется разницей  между текущим (y_i) и предыдущем (y_i-1) или начальным (y₀) уровнем ряда динамики.  Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился текущий уровень по сравнению с базисным за соответствующий период.

    Темп (коэффициент) роста (К) – это  отношение текущего уровня ряда  динамики (y_i) к предыдущему  (y_i-1) или начальному (y₀) уровню.  Если темп роста больше единицы или 100%, это свидетельствует об увеличение исследуемого явления, а если меньше 1 или 100% это означает уменьшение наблюдаемого явления.

    Темп  прироста (Т) показывает, на сколько  процентов увеличился или уменьшился  текущий уровень ряда динамики  в сравнении с базисным уровнем.  Темп прироста можно определить, отнимая от темпа роста, выраженного  в процентах, 100%.

Т = К×100 – 100%. 

Года	Валовой сбор зерновых, ц	Абсолютный прирост, ц		Коэффициент роста		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста
		Цепной	Базисный	Цепной	Базисный	Цепной	Базисный	Цепной	Базисный
2007	41852	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2008	46560	4708	4708	1,113	1,113	111,3	111,3	11,3	11,3	353,985
2009	23431	-23129	-18421	0,503	0,560	50,3	56	-49,7	-44	-465,372
2010	53309	29878	11457	2,278	1,274	227,8	127,4	127,8	27,4	233,787
Итого	41288	3819	Х	1,084	Х	108,4	Х	8,4	Х	Х

Показатели  ряда динамики валового сбора зерновых культур с 2007 по 2010 гг. в ЧП АФ «Довжанська»

Таблица 8

 

 

 

 

 

 

 

    Таким  образом, на основании рассчитанных  показателей в таблице 8, можно  сделать следующие выводы. Исследуемый  ряд динамики является интервальным. Среднегодовой валовой сбор зерновых  за год в ЧП АФ «Довжанська»составляет 41288 ц. При этом валовой сбор каждый год в среднем увеличивался на 3819 ц. В целом валовой сбор за исследуемый период  в хозяйстве вырос на 11457 ц., что составляет 27,4%. По среднему коэффициенту роста можно установить, что средний ежегодный темп увеличения валового сбора зерновых в анализируемом хозяйстве составляет 8,4%. С увеличением валового сбора зерновых культур увеличивалось и абсолютное значение одного процента прироста с 353,985 ц. в 2007 г. до 233,787 ц. в 2010 г.

        Выравнивание  способом наименьших квадратов  можно осуществить по прямой  или какой-либо кривой, которая  выражает функциональную зависимость  уровней ряда динамики от времени.  Для того чтобы найти нужную  форму выравнивания, необходимо  проанализировать исследуемое явление  и  законы его развития.

Анализ динамического  ряда валового сбора зерновых (Таблица 8) показывает, что абсолютные приросты, кроме отдельных лет более менее равномерны. В этом случае наиболее целесообразно для выравнивания является прямая линия, уравнение которой имеет следующий вид:

где - выровненный уровень ряда динамики; - выровненный уровень валового сбора при условии, что t = 0, в году, который предшествует началу исследуемого периода; - средний ежегодный прирост (уменьшение) валового сбора; t – порядковый номер года.

    Неизвестные  параметры  и определяют способом наименьших квадратов, решая систему уравнений:

где y – фактические уровни ряда динамики (в нашем случае – фактический валовой сбор зерновых); n – количество лет.

    Методику  выравнивания ряда динамики рассмотрим  на примере данных о валовом  сборе зерновых. Необходимые данные  для решения системы уравнений  вычислим в таблице 9.

 

 

 

 

 

 

 

Выравнивание  валового сбора зерновых культур  в 2001-2009 гг. в ЧП АФ «Довжанська»с помощью способа наименьших квадратов.

Таблица 9

Год	Фактический валовой сбор, ц.	Порядковый номер года	Квадрат номера года	Произведение валового сбора на номер  года	Выровненный уровень валового сбора, ц.	Отклонений фактических уровней от выровненных	Квадрат отклонений
	y	t	t2	Yt	Yt	y- Yt	(y- Yt)2
2007	41852	1	1	41852	40981,4	870,6	757944,36
2008	46560	2	4	993120	41185,8	5374,2	28882025,64
2009	23431	3	9	70293	41390,2	-17959,2	3322532864,64
2010	53309	4	16	213236	41594,6	11714,4	137227167,36
Итого	165152	10	30	418501	165152	0	489400002

 

    Итоговые данные таблицы  9 перенесем в систему уравнений:

    Решив данную систему  уравнений, получим:

a₁ = 204,4ц.

a₀ = 40777ц.

  Таким  образом, уравнение прямой, которое  характеризует динамику валового  сбора зерновых будет иметь следующий вид:

Это означает, что в 2000 г., то есть в году, который предшествует исследуемому периоду, выровненный валовой сбор зерновых составлял 40777 ц., а средний ежегодный прирост валового сбора зерновых составляет – 204,4 ц.

    График  динамики валового сбора зерновых 2001-2009 гг. в ЧП АФ «Довжанська»приведен в приложении 3.

    Рассчитаем  среднее квадратичное отклонение  по формуле:

и коэффициент вариации:

    Таким  образом, колебания фактического  валового сбора около прямой  в среднем составляет 11061,2 ц. или  26,8%. Такой коэффициент вариации  показывает то, что уравнение  прямой приблизительно отображает  тенденцию изменения валового  сбора во времени. Одновременно  с этим анализ динамического  ряда валового сбора зерновых  свидетельствует о том, что не смотря на значительное колебание валового сбора в годах, четко наблюдается тенденция его повышения и ускорения прироста в последние годы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.5 Анализ показателей рентабельности производства продукции растениеводства в ЧП АФ «Довжанська»

Рентабельность  – важнейший качественный показатель экономической эффективности сельскохозяйственного  производства. Он характеризует доходность (прибыльность) предприятия, отдельных  его отраслей или видов продукции. Производство рентабельно, если стоимость  изготовленной продукции и полученные средства от ее реализации превышают  затраты на производство этой продукции, что обеспечивает прибыль. Чем выше уровень рентабельности, тем эффективней  производство.

    В  сельском хозяйстве вычисляют  два показателя рентабельности: 1) уровень рентабельности продукции  и 2) уровень рентабельности производства.

    Уровень  рентабельности – это отношение  прибыли (в целом и по отдельным  видам продукции) к полной себестоимости,  реализованной продукции.

    Уровень  рентабельности производства –  это отношение прибыли к среднегодовой  стоимости производственных основных  и оборотных фондов.