Построение однофакторной корреляционной модели зависимости продуктивности от денежных затрат на одну голову

В качестве предмета исследования в данном разделе выберем зависимость продуктивности от фактора Х – денежных затрат на одну голову.

Таблица 11 – Исходные и расчетные данные для построения корреляционно-регрессионной модели продуктивности

Номер района	Продуктивность, кг	Факторный признак, х	х^2	ух	у^2	ух
						3666.45
						3151.49
						2725.09
						2761.17
						3236.77
						3650.05
						3843.57
						3194.13
						2531.57
						3597.57
						3761.57
						3748.45
						3456.53
						3528.69
						3581.17
						3692.69
						3509.01
						3092.45
						3600.85
						3630.37
						2505.33
						2728.37
						3095.73
						2839.89
						3545.09
						2807.09
						3509.01
						3348.29
						3574.61
						3236.77
						3512.29
						3282.69
Итого						105944.8

Определим параметры уравнения регрессии:

,

.

Тогда уравнение регрессии:

.

Вывод: из уравнения регрессии видно, что с ростом денежных затрат на одну голову продуктивность коров уменьшается. При этом коэффициент a1 показывает, что увеличение денежных затрат на 1 денежную единицу приводит к уменьшению продуктивности на 3,28 кг.

Определим коэффициент корреляции, показывающий тесноту связи между урожайностью и себестоимостью продукции:

D = (-0.539)² = 0.291.

Вывод: значение коэффициента корреляции (-0.539) показывает, что связь между продуктивностью и затратами на 1 голову обратная, то есть с ростом затрат продуктивность уменьшается. Оценка коэффициента детерминации (D) показывает, что линейное уравнение регрессии лишь на 29.1% объясняет зависимость продуктивности коров от стоимости затрат на 1 голову.

Выводы и предложения

В ходе выполнения курсовой работы был проведен статистико-экономический анализ продуктивности коров и валового надоя молока в Новоусманском и других районах Воронежской области и получены следующие результаты.

В таблице 2 был проведен анализ динамики валового производства молока в Новоусманском районе, которая за исследуемый период в 9 месяцев характеризуется общим спадом, несмотря на незначительный подъем валового производства в 7-ом году по сравнению с 6-ым. Это видно по отрицательным значениям темпов прироста. Так, в 9-ом году валовое производство молока уменьшилось на 82.46% по сравнению с 1-ым годом.

Анализ цепных показателей динамики продуктивности коров в Новоусманском районе, напротив, показал, что продуктивность коров ежегодно увеличивается (темпы прироста положительны), за исключением 2-го и 9-го годов, когда по сравнению с 1-ым и 8-ым годом темпы роста снизились на 1,36% и 4,31% соответственно. Анализ базисных показателей, проведенный в таблице 4, говорит о том, что по сравнению с 1-ым годом продуктивность коров ежегодно выше, за исключением 2-го года, когда продуктивность снизилась на 1,36%.

Расчет средних показателей продуктивности коров за исследуемый период в 9 лет также показал, что средний темп прироста продуктивности коров составил 5.9%.

Проведенный метод укрупнения периодов позволяет утверждать, что средняя за трехлетие продуктивность коров растет. Так, за период с 4 по 6 год цепной прирост в среднем составил 563.67 кг (3323-2759.33), а за период с 7 по 9 год еще 882 кг (4205-3323). Тенденция роста продуктивности коров по годам наблюдается и для метода скользящей средней. Из таблицы 5 видно, что средняя за трехлетие продуктивность непрерывно увеличивается.

Во второй главе работы был проведен индексный анализ изменения продуктивности и валового производства в хозяйствах Воронежской области.

Анализ результатов проведенных расчетов говорит о том, что средняя продуктивность коров в отчетном году по сравнению с базисным увеличилась на 577.42 кг или на 19.5 %. Это произошло за счет увеличения продуктивности в отдельных хозяйствах района, в результате чего средняя продуктивность увеличилась на 483.68 кг или на 15.8% и за счет изменения структуры стада. В последнем случае средняя продуктивность коров увеличилась на 93.74 кг или на 3.2 %.

Валовое производство в отчетном году снизилось на 111785465 кг или на 29.1%, несмотря на повышение средней продуктивности коров в отдельных хозяйствах области и улучшение структуры стада. Основным фактором снижения валового производства является уменьшение размера поголовья, в результате чего производство молока сократилось на 156156732.6 кг или на 40.6 %.

В третьей главе таблицы была проведена аналитическая группировка хозяйств по себестоимости молока. Результаты, представленные в таблице 10, показывают, что четкой взаимосвязи между продуктивностью коров и себестоимостью 1 центнера молока не наблюдается, то есть изменение продуктивности не связано с изменением себестоимости 1 центнера молока.

Наконец, в четвертой главе работы была построена однофакторная корреляционная модель зависимости продуктивности от денежных затрат на одну голову. Результаты анализа показывают, что с ростом денежных затрат на одну голову продуктивность коров уменьшается. Оценка линейного коэффициента корреляции и коэффициента детерминации показали, что связь между данными факторами слабая и линейное уравнение регрессии лишь на 29.1% объясняет зависимость продуктивности коров от стоимости затрат на 1 голову.

Список литературы

1. Адамов В.К. Факторный индексный анализ (Методология и проблемы). ML: Статистика. 2003. 200 с.

2. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. Пособие для ВУЗов/под ред. Любушина Н.П. –М.: ИНИТИ – ДАНА, 2005. 471с.

3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория анализа хозяйственной деятельности Учебник, 3-е переработанное и дополненное издание: М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Вучков И. и др. Прикладной линейный регрессионный анализ / Пер. с болг. И. Вучков, Л. Бояджиева, Е. Солжов. М: Финансы и статистика, 2003. 239-е.

5. Гусаров В.М. Теория статистики. – М.: Аудит, 2001. – 248 с.

6. Долгушевский Ф.Г., Христич А.Г. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики. М.: Статистика, 2006.

7. Елисеева И.И. Общая теория статистики.

8. Емельянов A.M. Экономика сельского хозяйства М.: Экономика. 2002.

9. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. 303 с.

10. Крастинь О. П. Разработка и интерпретация моделей корреляционных связей в экономике. - Рига: Зинатне, 2003.

11. Плошка Б.Г. Группировка и система статистических показателей. М.: Статистика, 2003. 176 с.

12. Савицкая Г.В.Анализ хозяйственной деятельности промышленного предприятия. М.: ИСЗ, 2005.

13. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 2006. 383 с.

Дата добавления: 2015-07-01