Экономико-статистический анализ себестоимости зерна в Кам-Курском ЗАО Муромцевского района Омской области

По расчетным данным сумма фактических уровней равна  сумме выровненных уровней, поэтому можно сделать вывод о том, что ряд выравнивается по параболе. Расчеты проводились по следующим формулам:

Y_t = a + bt + ct²;                                 a = (∑t⁴∑y - ∑yt²∑t²)/(n∑t⁴ - ∑t²∑t²);

b = ∑yt /∑t²;                                        c = (n∑yt² - ∑y∑t²)/ (n∑t⁴ - ∑t²∑t²).

 Рис 6 — Динамика валового сбора зерна в Кам-Курском ЗАО Муромцевского района Омской области за 1996-2003 годы.

Полученное уравнение параболы у = 73,29 + 1,12 + 0,19 отражает тенденцию динамики валового сбора зерна в Кам-Курском ЗЛО за 1996-2003 г

4. Корреляционный анализ.

Корреляционный анализ рядов динамики проводится с целью  установления наличия или отсутствия связи между их уровнями. В статистике различают два вида связей: функциональную и корреляционную.

Функциональная связь — это  связь, при которой определенному значению одного признака (факторного) всегда соответствует определенное значение другого признака (результативного). Эта связь является полной.

Корреляционная связь  — это связь, при которой каждому  значению признака (факторного) соответствуют несколько значений другого признака (результативного). Эта связь является неполной.

Факторный признак —  это признак-причина, он оказывает  влияние на результативный признак  — признак-следствие. Если с ростом факторного признака, результативный так же растет, то связь является прямой, в противном случае — обратной.

При изучении связей между уровнями ряда динамики решаются следующие задачи: определение формы связи, измерение тесноты связи, выявление влияния отдельных факторов на общий результат.

Наглядное представление о существующей связи между исследуемыми признаками можно получить, используя графический метод определения корреляционных зависимостей. Его суть состоит в том, что на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат — результативного, в результате получается корреляционное поле. По характеру и расположению то чек можно судить о направлении и силе связи. По результатам данного метода сложно, а иногда и невозможно сделать определенные выводы. Для точного определения характера и тесноты корреляционной связи в статистике проводят аналитический корреляционный анализ.

В статистике различают  прямолинейную и криволинейную  связи. При прямолинейной связи  с ростом величины факторного признака происходит непрерывный рост или  снижение величины результативного признака. При криволинейной связи с ростом величины факторного признака, рост или снижение величины результативного признака идет неравномерно, или направление связи мет на обратное.

Прямолинейная связь  математически представлена уравнением прямой:                Y = a₀ + a₁x, a графически – прямой линией.

Для проведения корреляционного анализа  рассчитывают следующие показатели: коэффициент корреляции (г), коэффициент  детерминации (D), коэффициент регрессии (a₁) коэффициент эластичности (Э). Но, прежде чем приступить к расчету перечисленных показателей, необходимо проверить каждый ряд на автокорреляцию (в случае, если коррелируются ряды динамики).

Таблица 13 — Корреляционный анализ урожайности зерновых и себестоимости одного центнера зерна в хозяйствах Муромцевского и Большереченского районов Омской области.

Хозяйства	Урожайность, ц/га	Себестоимость одного центнера, руб.	x2	y2	xy
	x	y
Кам-Курское ЗАО	25,6	65,89	655,36	4341,49	1686,78
Моховское ЗАО	31,9	77	1017,61	5929	2456,3
Мысовский СПК	12,9	106	166,41	11236	1367,4
Ново-Ушаковское ЗАО	16,7	65,05	278,89	4231,5	1086,34
Поиск СПК	15,4	86,16	237,16	7423,55	1326,86
Сибиряк ЗАО	30,5	73,64	930,25	5422,85	2246,02
Красноярский СПК	13,3	91,28	176,89	8332,04	1214,02
Курносовское ЗАО	13,1	108,3	171,61	11728,9	1418,73
Новологиновский СПК	15,9	98	252,81	9604	1558,2
Итого			3886,99	68249,33	14360,70

Расчеты показателей  будут проводиться по следующим  формулам:

a₁ = (xy - x*y)/(x² – (x)²),

r = (xy - x*y)/((x² – (x)²)*(y)²))^1/2;

D = r²*100%,

Э = а*(х/у).

По результатам расчетов коэффициент  корреляции r = -0,658, коэффициент детерминации D = 43.35%, коэффициент регрессии а₁ = -1,40, коэффициент эластичности Э = -0,32%.

Из таблицы 13 видно, что связь между урожайностью и себестоимостью одного центнера зерна обратная и умеренная. Вариация себестоимости на 43,35% обусловлена вариацией урожайности. Остальные 56,65% приходятся на другие факторы, не участвующие в расчете. С повышением урожайности на 1% следует ожидать понижения себестоимости на 0,32%, то есть с повышением урожайности на 1 ц/га себестоимости уменьшается на 1,4 руб.

 

 

 

 

5. Индексный анализ

Индексный анализ проводят с целью изучения динамики показателей  себестоимости продукции. Для этой цели исчисляют индивидуальные и общие индексы. Ниже индивидуальные индексы характеризуют изменение себестоимости зерна по отдельным хозяйствам. В целом по отрасли или предприятию рас считывают общие индексы.

Расчет индивидуальных индексов производится по следующей формуле:

I_j = z₁/z₀;

Где j соответствует номеру хозяйства.

Формулы расчета общих индексов следующие:

индекс переменного состава  I_(z)пер = (∑z₁q₁/∑q₁)/ (∑z₀q₀∑q₀);

индекс постоянного состава  I_(z)пост = (∑z₁q₁/∑z₀q₁);

индекс структурных сдвигов можно рассчитать двумя способами

I_стр = I_пер /I_пост,

I_стр = (/∑z₀q₁//∑q₁)/( ∑z₀q₀∑q₀).

Абсолютное изменение себестоимости  всей продукции рассчитывается по следующей формуле: (∑z₁q₁ - ∑z₀q₁) + (∑z₀q₁- ∑z₀q₁) или (∑z₁q₁ - ∑z₀q₀).

При проведении индексного анализа так же рассчитываются:

индекс физического  объема I_q = (∑z₀q₁/∑z₀q₀);

индекс себестоимости всей продукции  I_qz = (∑z₁q₁/∑z₀q₀).

Результаты расчетов приведены  в приложении, в таблице 14.

По результатам расчетов индивидуальные индексы составили:

i₁ = 0,876 ~ 87,6 %;

i₂ = 0,978 ~ 97,8 %;

i₃ = 0,321 ~ 32,10%;

i₄ = 1,473 ~ 147,3%

i₅ = 1,028 ~ 102,8%;

i₆ = 0,843 ~ 84,3%;

i₇ = 0,810 ~ 81%;

i₈ = 0,902 ~ 90,2%;

i₉ = 0,899 ~ 89,90%.

индекс переменного I_(z)пер = 0,9319 или 93,19 %;

индекс постоянного  состава  I_(z)пост = 0,9212 или 92,12 %;

индекс структурных  сдвигов I_стр = 1,0116 или 101,2 %;

индекс физического  объема I_q = 1,6108;

индекс себестоимости  продукции I_qz = 1,4839.

Расчеты показывают снижение себестоимости  в отчетном году, по сравнению с  базисным, по большинству хозяйств. Наибольшее снижение себестоимости одного центнера зерна было достигнуто в Мысовском СГГК 67,88%. Но в Ново-Ушаковском ЗАО и в СГГК Поиск себестоимость одного центнера зерна в отчетном году по сравнению с базисным возросла на 47,3% и 2,8% соответственно.

В отчетном году, по сравнению с  базисным, средняя себестоимость  могла бы снизиться на 7,88% за счет снижения себестоимости в отдельных  районах, но снизилась лишь на 6,81%, так  как в структуре увеличился выпуск продукции с высокой себестоимостью производства. В отчетном периоде, по сравнению с базисным, произошло повышение себестоимости всей продукции на 48,39% или 12832,4 тыс. руб. Это произошло в результате увеличения производства продукции на 61,08% , в абсолютных единицах измерения 15586,46 тыс.руб., несмотря на снижение себестоимости на 6,81% или на 3364,56 тыс. руб.

Для того чтобы проанализировать изменение  себестоимости одного центнера зерна  в Кам-Курском ЗЛО в результате влияния различных факторов, проводится другой анализ. Если в качестве факторов, влияющих на себестоимость, зять затраты на производство зерна в расчете на один гектар и урожайность, то этот анализ будет выглядеть следующим образом.

Таблица 15 - Влияние изменения затрат на один гектар и урожайности зерновых на себестоимость одного центнера зерна в Кам-Курском ЗАО в 2002-2003 гг.

Показатели	Символы	Годы		Отчетный год в % к  базисному
		2002	2003
Затраты 1 га, руб.	zy	1578,10	1640,19	103,93
Урожайность с 1 га, ц.	у	21,60	25,60	118,52
Себестоимость 1ц, руб.	z	75,23	65,89	87,58

На основания данных из таблицы 15 рассчитываются следующие  индексы:

индивидуальный индекс себестоимости I_z = z₁/z₀,

где z₁ = z₁q₁/q_1, z₀ = z₀q₀/q₀ или i_z = i_(z)затр* i_(z)ур;

индекс влияния затрат на одни гектар на себестоимость одного центнера зерна i_z = (z₁q₁/q₁)/(z₀q₀/q₁) = z₁/z_усл;

абсолютное изменение  себестоимости, вызванное изменением затрат на один гектар  ∆z_затр = z₁ - z_усл;

индекс влияния урожайности  на себестоимость одного центнера зерна i_z = (z₀q₀/q₁)/(z₀q₀/q₀) = z_усл/z₀;

абсолютное изменение себестоимости, вызванное изменением урожайности  ∆z_ур = z_усл - z₀;

Абсолютное изменение  себестоимости рассчитывается по следующей  формуле: ∆z = z_затр - z_ур.

 Расчеты показали, что:

индивидуальный индекс себестоимости равен i_z  = 0,877;

индекс влияния затрат на один гектар на себестоимость одного центнер зерна равен i_{z затр} = 1,039;

индекс влияния урожайности  на себестоимость зерна равен i_{z ур} = 0,844;

абсолютное изменение  себестоимости, вызванное изменением урожайности равно -11,42руб.;

абсолютное изменение себестоимости, вызванное изменением затрат на один гектар равно - 2,43 руб.;

абсолютное изменение  себестоимости равно -8,99 руб.

Что говорит о следующем - в результате повышения урожайности зерновых в отчетном году, по сравнению с базисным, на 18,52%, себестоимость одного центнера зерна могла бы снизиться на 15,7% или 11,42 руб. Но фактическая себестоимость зерна снизилась только на 12,4% или на 8,99 руб., это произошло вследствие увеличения затрат на производство зерна в расчете на один гектар на 3,9%, что повысило себестоимость продукции на 2,43 руб.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

Анализ природных условий, в которых осуществляет производство Кам-Курское ЗАО, говорит о том, хозяйство расположено в зоне рискованного земледелия. Природные условия ограничивают набор возделываемых культур и значительно могут повлиять на себестоимость производства зерна. Это влияние может быть как благоприятным, так и неблагоприятным.

Чтобы уменьшить неблагоприятное  влияние климатических условий  на себестоимость производства зерна, необходимо грамотно подходить к планированию сроков посева и уборки, сроков обработки посевов, осуществлять планирование на основания краткосрочных и долгосрочных прогнозов погодных условий.