Экономико-статистический анализ эффективности использования основных фондов сельскохозяйственных предприятиях
Курсовая работа, 13 Декабря 2013, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
Целью курсовой работы является проведение экономико-статистического анализа эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях в Кировской области в Зуевском и Орловском районах.
Для достижения данной цели необходимо решить задачи:
дать экономическую характеристику изучаемому объекту;
дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности;
провести экономико-статистический анализ;
рассчитать нормативы и провести анализ эффективности использования факторов на их основе;
сделать обобщающие выводы.
Вложенные файлы: 1 файл
Курсовая по статистике (Автосохраненный).docx
— 138.62 Кб (Скачать файл)- Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Размах вариации составит: R = xmax – xmin = 28,6 – 4,9 = 23,7 (ц/га)
Дисперсия определяется по формуле
Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
(ц/га).
Для определения коэффициента вариации используем формулу
Для характеристики формы распределения могут быть использованы коэффициенты асимметрии (Аs) и эксцесса (Еs):
Т.к. >0, распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: < <
Т.к. Es<0, распределение является высоковершинным по сравнению с нормальным.
Определим величину показателей вариации и характеристик форм распределения.
Таблица 9 – Расчётные данные для определения показателей вариации, асимметрии и эксцесса
Серединное значение интервала урожайности зерновых, ц/га (xi) |
Число хозяйств (fi) |
Отклонения от =14,2 (руб.) | |||
(xi-) |
(xi-)2 * fi |
(xi-)3 * fi |
(xi-)4 * fi | ||
|
7,25 |
3 |
-6,95 |
144,91 |
-3021,32 |
62994,55 |
11,95 |
9 |
-2,25 |
45,56 |
-922,64 |
18683,47 |
16,65 |
3 |
2,45 |
18,01 |
132,36 |
972,81 |
21,35 |
3 |
7,15 |
153,37 |
3289,73 |
70564,77 |
26,05 |
1 |
11,85 |
140,42 |
1664,01 |
19718,48 |
Итого |
19 |
x |
502,27 |
1142,13 |
172934,08 |
- Дисперсия: = =26,44
- Среднее квадратическое отклонение: 5,14
- Коэффициент вариации: V=== 36,2%
- Коэффициент асимметрии:
- Эксцесс:
-3=10,04
Т.о., средний уровень урожайности зерновых в хозяйствах исследуемой совокупности составил 14,2 руб. при среднем квадратическом отклонении от этого уровня 5,14 руб. или 36,2%. Так как коэффициент вариации (V=36,2%) больше 33%, совокупность единиц является неоднородной.
Распределение имеет правостороннюю асимметрию, т.к. и и является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением, т.к.
Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.
Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона (χ2), фактическое значение которого определяют по формуле
где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.
Теоретические частоты для
каждого интервала определим
в следующей
- Для каждого интервала определим нормированное отклонение (t):
Например, для первого интервала и т.д.
Результаты расчета значений t представим в таблице 10.
- Используя математическую таблицу “Значения функции ” , при фактической величине t для каждого интервала найдем значение функции нормального распределения (таблица 10).
- Определим теоретические частоты по формуле fm= ,
где n – число единиц в совокупности;
h – величина интервала.
n = 19, h = 4,7, σ = 5,14
Таблица 10 – Эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по
урожайности зерновых
Срединное значение интервала по урожайности,ц/га |
Число хозяйств |
||||
|
|
fi |
t |
табличное |
fm |
- |
7,25 |
3 |
1,35 |
0,1604 |
3 |
0 |
11,95 |
9 |
0,44 |
0,3621 |
6 |
1,5 |
16,65 |
3 |
0,48 |
0,3555 |
6 |
1,5 |
21,35 |
3 |
1,40 |
0,1497 |
3 |
0 |
26,05 |
1 |
2,31 |
0,0277 |
1 |
0 |
Итого |
19 |
x |
x |
19 |
3 |
- Подсчитаем сумму теоретических
частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е. .(19=19)
Таким образом, фактическое значение критерия составило =3.
По математической таблице “Распределение χ2” определяем критическое значение критерия χ2 при числе степеней свободы (ν) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (в экономических исследованиях чаще всего используют уровень значимости равный 0,05). При ν = 5 – 1 = 4 и α=0,05 =11,07
Поскольку фактическое значение критерия ( ) меньше табличного ( ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Таким образом, средняя урожайность зерновых составила 14,2 ц с 1 га при среднем квадратичном отклонении 5,14 ц/га.
Так как коэффициент вариации больше 33%, совокупность единиц является неоднородной: V=36,2%.
Эмпирическое распределение
имеет правостороннюю асимметрию, т.к.
<
<
и
>0 и является низковершинным по сравнению
с нормальным распределением, т.к.
<0. При этом отклонение фактического
распределения от нормального является
несущественным. Следовательно, исходную
совокупность единиц можно использовать
для проведения экономико-статистического
исследования при условии исключения
из нее нетипичных предприятий.
Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
- Метод статистических группировок
Статистическая группировка
– разбиение (разделение) множества
единиц изучаемой совокупности на группы
по определенным, существенным для
них признакам и характеристика
этих групп через систему
Метод статистической группировки
применяют для решения
- выделение социально-экономических типов явлений для последующего изучения;
- изучение структуры явления и происходящих в нем структурных сдвигов;
- выявление связей и зависимостей между признаками явлений.
Проведем аналитические группировки по различным признакам.
Аналитическая группировка применяется для изучения взаимосвязей между отдельными признаками изучаемого явления. При этом зависимые признаки называются результативными, а оказывающие на них влияние – факторными.
Используем две группировки: затраты на 1 га посева и урожайность зерновых; урожайность зерновых и себестоимость 1 ц зерна.
Первая группировка:
Таблица 11 – Исходные данные по предприятиям Зуевского и Орловского районов для первой группировки
№ предприятия |
Затраты на 1 га посева, руб. |
Урожайность зерновых, ц/га |
1 |
8330 |
28,6 |
2 |
7959 |
22,1 |
3 |
2244 |
6,3 |
4 |
4129 |
11,6 |
5 |
3425 |
15,1 |
6 |
4573 |
18,8 |
7 |
3451 |
12,4 |
8 |
1672 |
7,7 |
9 |
2811 |
13,7 |
10 |
5290 |
20,1 |
11 |
5762 |
20,8 |
12 |
3055 |
4,9 |
13 |
5167 |
14,1 |
14 |
4729 |
17 |
15 |
3489 |
10,3 |
16 |
5676 |
10,6 |
17 |
6010 |
13,9 |
18 |
3902 |
11,8 |
19 |
3829 |
12,7 |
- В качестве факторного признака берем затраты на 1 га посева, в качестве результативного признака – урожайность зерновых. По результатам группировки можно будет сделать вывод о том как с изменением факторного признака (затраты на 1 га) изменяется в среднем результативный признак, т.е. урожайность зерновых.
- Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (т.е. располагаем их в порядке возрастания):
Таблица 12 – Ранжированный ряд предприятий по затратам на 1 га посева
№ предприятия |
Затраты на 1 га посева, руб. |
Урожайность зерновых, ц/га |
8 |
1672 |
7,7 |
3 |
2244 |
6,3 |
9 |
2811 |
13,7 |
12 |
3055 |
4,9 |
5 |
3425 |
15,1 |
7 |
3451 |
12,4 |
15 |
3489 |
10,3 |
19 |
3829 |
12,7 |
18 |
3902 |
11,8 |
4 |
4129 |
11,6 |
6 |
4573 |
18,8 |
14 |
4729 |
17 |
13 |
5167 |
14,1 |
10 |
5290 |
20,1 |
16 |
5676 |
10,6 |
11 |
5762 |
20,8 |
17 |
6010 |
13,9 |
2 |
7959 |
22,1 |
1 |
8330 |
28,6 |
Таким образом имеется 19 предприятий. Определим количество групп (k): при n<40 единиц оптимальное количество групп равно 3-4, значит n=19,k=3.
- Определим величину интервала групп:
В связи с тем, что при проведении аналитических группировок число единиц в группах должно быть достаточно большим (не менее 5), при заданном объеме совокупности (около 30 предприятий), выделим 3 группы (К=3).