Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях

Анализ состава и  структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, можно провести на основе показателей, представленных в таблице 5.

Таблица 5 – Состав и  структура затрат на производство с.-х. продукции

 

Элементы затрат	Оричевский		Орловский
	тыс.руб.	% к итогу	тыс. руб.	% к итогу
Оплата труда с отчислениями на социальные нужды	111930	27,9	57718	23,7
Материальные затраты	259928	64,8	167203	68,6
Амортизация основных средств	15205	3,8	9325	3,8
Прочие затраты	13752	3,4	9661	4,0
Итого затрат по основному  производству	400815	100	243907	100

Как видно из таблицы 5, затраты хозяйств Оричевского района выше, чем у Орловского. Наибольший удельный вес в затратах на производство с.-х. продукции занимают материальные затраты в Оричевском районе они составляют 64,8%, в Орловском районе они составляют 68,6%. А наименьший удельный вес наблюдается по статье прочие затраты  в Оричевском районе  он составляет 3,4%, а в Орловском районе по статье амортизация основных средств 3,8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обобщающую оценку результатов  производственно-финансовой деятельности предприятий дадим на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность продаж, представленных в таблице 6.

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий

Показатель	В среднем
	по районам области		по совокупности
	Оричевский	Орловский
Приходится на 1 предприятие, тыс руб: -полной себестоимости с.х. продукции	24593	15257	19925
-выручка о продаж	28690	16357	22523,5
-прибыли(+), убытка(-)	4097	1100	2598,5
Окупаемость затрат,руб	1,17	1,07	1,12
Рентабельность продаж,% -без учета субсидий -с учетом субсидий	14,3	6,7	10,5
	18,3	10,3	14,3

По данным таблицы 6 видим, что оба предприятия работают с прибылью в Оричевском районе (+4097 тыс. руб.), а в Орловском районе (+1100 тыс. руб.), но окупаемость затрат выше в Оричевском районе и составляет 1,17 руб. Рентабельными являются оба предприятия, но в Оричевском  районе она выше, там рентабельность продаж составляет 14,3% без учета субсидий, тогда как в Орловском районе этот показатель равен 6,7%. Если учитывать субсидии, то хозяйства Оричевского района рентабельнее хозяйств Орловского района в 2 раз.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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 исследуемую совокупность полностью включим хозяйства двух районов, в нашем случае Оричевский и Орловский районы, центральной зоны Кировской области. Для определения их средних арифметических значений и коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, пример которых представлен в приложении 1.  Фактический размер предельной ошибки выборки определяется по формуле:

где: t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p = 0,954, t = 2);

       V – коэффициент вариации признака.

Результаты расчете  представлены в таблице 7.

Таблица 7 – Расчет фактической  величины предельной ошибки и необходимой численности выработки

Показатель	Фактические значения			Необходимая численность  выборки при
		V, %	ε,%
1.Среднесуточный прирост	484,29	29,32	12,8	17
2.Себестоимость 1ц.  прироста	6246,095	28,46	12,43	16
3.Затраты на 1 голову	9,62	26,5	11,57	14

 

Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 21 хозяйствам ( n = 21 ) и составит:

 В таблице 7 представлен  необходимый объем численности  выборки, при котором не будет  превышена предельная ошибка в размере 14,41%, т.е.

где: V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки выборки  по двум показателям, необходимо отобрать от 14 до 17 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 21 единицам, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%.

 

2.2 Оценка параметров  и характера распределения статистической  совокупности

Для выявления основных свойств и закономерностей статистической совокупности начнем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков, в данной работе это признак – среднесуточный прирост, г.

Рассмотрим порядок построения ряда распределения 21 хозяйств области  по среднесуточному приросту.

Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

1. Составляем ранжированный  ряд  распределения хозяйств  по среднесуточному приросту, т.е.  располагаем их в порядке возрастания  по данному признаку (г.): 147, 308, 317, 342, 354, 379, 403, 430, 444, 479, 486, 513, 535, 550, 597,  601,  605,  612, 685, 691, 692.

Крайний  вариант (147г.) значительно отличается от остальных, поэтому отбросим его и не будем использовать в качестве единиц наблюдения в дальнейшем исследовании.

2. Определяем количество  интервалов по формуле:

k = 1+3,322 lg N,

    где N – число единиц совокупности.

                При N =  20lg 20= 1,301         k = 1+3,322 ^.  1,301 =5,32 ~ 5

3. Определяем шаг интервала:

h =

      где  х_max и x_min - наибольшее и наименьшее значение                группировочного  признака;

               k – количество интервалов.

4.Определяем границы  интервалов.

Для  этого х_min = 308 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: х _min  + h= 308 + 76,8 =384,8. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 384,8 + 76,8 = 461,6

Аналогично определяем границы остальных интервалов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и оформляем в виде таблицы.

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному  приросту, г.

Группы хозяйств по среднесуточному  приросту, г	Число хозяйств
308-384,8	5
384,8-461,6	3
461,6- 538,4	4
538,4- 615,2	5
615,2- 692	3
ИТОГО	20

 

 

Рисунок 1 – Гистограмма  распределения хозяйств по среднесуточному  приросту, г.

Для  того чтобы выявить  характерные черты, свойственные ряду распределения единиц, используем следующие показатели.

1. Определим среднюю арифметическую, моду и медиана признака для характеристики центральной тенденции распределения.

 

 

•  Средняя величина признака определяется по формуле средней взвешенной:

 

В интервальных рядах в качестве вариантов (x_i)  будем использовать серединные значения интервалов.

 

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

,

где x_mo – 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:  x_me – нижняя граница медиального интервала;

         h – величина интервала;

        - сумма частот распределения;

        - сумма частот домедиальных интервалов;

        - частота медиального интервала.

 

2) Определим размах  вариации, дисперсии, среднее квадратическое  отклонение, коэффициент вариации для характеристики меры рассеяния признака.

• Размах вариации составит: R = x_max - x_min = 692-308= 384г.
• Дисперсия определяется по формуле:

• Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
• Для определения коэффициента вариации используем формулу:

 

 

 

3)Для характеристики формы распределения  используем коэффициенты асимметрии(A_s) и эксцесса(E_s):

           

Так как А_s < 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию, о которой так же можно судить на основе следующего неравенства: М₀ >M_e > .

 Так как Еs < 0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным распределением.

Определяем подчиняется  ли эмпирическое (исходное) распределение  закону нормального распределения, для этого проверяем статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального распределения). Для  проверки таких гипотез используем критерий Пирсона ( ), фактическое значение которого определяем по формуле:

,

Где f_i и f_m – частоты фактического и теоретического распределения.

Теоретические частоты  для каждого интервала определяем в следующей последовательности:

1. Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t):

Например, для первого  интервала: и т.д.

Результаты расчета  значений t представлены в таблице 9.

2. Используя математическую таблицу “Значения функции ”, при фактической величине t для каждого интервала находим значение функции нормального распределения.

3. Определяем теоретические  частоты по формуле  ,

где: n – число единиц в совокупности;

       h – величина интервала.

n = 20;      h = 76,8;      σ = 108,34           

Таблица 9 – Эмпирическое и теоретическое распределение  предприятий по среднесуточному приросту, г.