Анализ урожайности зерновых культур

Теперь  найдем влияние удельный вес отдельных  культур в общей площади посева. По формулам (8.8) и (8.9) соответственно абсолютный прирост валового сбора и индекс валового сбора: А_р=(650-1267)12,1=-7465,7ц, I_р=650:1267=0,513. Следовательно, снижение валового сбора за счет снижения размера площадей произошло на 48,7% или на 7465,7ц.

Теперь  определим влияние структуры, по формуле (8.10) найдем индекс структуры I_с==0,97. По формуле (8.11) найдем абсолютный прирост А_с=-7711+7465,7=-245,3ц. Получаем, что валовый сбор снизился за счет изменения структуры посевных площадей на 3% или на 245,3ц.

Для проверки правильности расчетов применим формулы (8.12) и (8.13) I_вс=1,3400,5130,970=0,667; А_вс=2598-7465,7-245,3=-5113ц; следовательно, расчеты произведены верно.

 

 

3.4 Корреляционно-регрессионный анализ  урожайности зерновых культур

 

За последние  два года большое влияние на урожайность  оказывают природно-климатические условия, в частности мизерное количество осадков. Поэтому в своей курсовой работе, я проведу факторный анализ динамики урожайности зерновых культур и такого фактора как количество осадков, выпавшее за май-июнь. Это позволит оценить меру влияния на исследуемый показатель урожайности зерновых культур.

За факторный  признак возьмем количество выпавших осадков за май – июль, а за результативный признак – урожайность  зерновых культур. Составим таблицу  и рассчитаем вспомогательные показатели. Затем средние уровни факторного и результативного показателей.

мм; ц/га;

Затем решим  систему уравнений (9):

, где a₁ – коэффициент регрессии, он показывает, что урожайность изменится на 0,005 ц/га, при увеличении количества осадков на 1 мм.

Для проверки тесноты зависимости связи количества выпавших осадков и урожайности зерновых культур, по формуле (10) найдем , полученное значение эмпирического корреляционного отношения, показывает, что степень влияния факторного признака низкая. Далее по формуле (11), найдем линейный коэффициент корреляции, для этого вычислим по формулам (11.1) и (11.2) значения показателей;:

 

 

r= его значение так же показывает тесноту связи факторного и результативного показателей. По шкале Чеддока, можно сказать, что у показателей низкая теснота связи. Найденный по формуле (12) коэффициент детерминации Dравен % - это означает, что вариация урожайности зерновых культур обусловлена 0,81% вариации количества выпавших осадков с мая по июль. А коэффициент эластичности показывает, что при увеличении среднего количества выпавших  осадков на 1%, показатель урожайности возрастет на 0,07%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выводы и предложения

 

На основании  проведенного статистического анализа  урожайности зерновых культур по обществу с ограниченной ответственностью «Привольный» можно сделать следующие выводы:

1. Средняя урожайность за 11 лет составила 8,5 ц/га. На протяжении 11 лет урожайность зерновых то возрастала, то снижалась. Наибольший темп роста и прироста наблюдался в 2007 году, наименьший, то есть произошло снижение урожайности в 2010 году. Среднегодовой темп прироста урожайности показывает, что ежегодно происходит снижение урожайности на 16,7%. Это говорит не в пользу проводимых аграрных мероприятий и показывает отрицательное влияние чрезвычайной ситуации в 2010 году. При том, что анализ проводится за 11 лет, я просчитала средние показатели динамики урожайности за 10 лет, исключив 2010 год. Получившиеся показатели говорят о том, что ежегодно идет увеличение урожайности на 5,5%, а средняя урожайность выходит 9,2 ц/га. Что значительно больше, чем за 11 лет. Для выявления тенденции динамики урожайности так же рассматривался период за 11 лет. Полученные уравнения тренда по прямой и параболе показывают разную тенденцию. На мой взгляд, наиболее подходящее уравнение – это уравнение по параболе второго порядка. Объясняется это тем, что при условии благоприятных погодных условий не произошло бы резкого снижения урожайности. И тогда средние динамические показатели были бы примерно такими же как и за 10 лет, следовательно, ежегодно урожайность прибавлялась бы. На графике видно «волнообразное» поведение урожайности. При прогнозировании, получается, что 2013 году средняя урожайность зерновых будет 6,34 ц/га
2. При проведении анализа по индексной системе наблюдается следующее: в целом валовый сбор в анализируемом году снизился на 33% или на 5113 ц. При рассмотрении влияния различных факторов выявили следующее: за счет увеличения урожайности, валовый сбор увеличивается на 34% или на 2598 ц. Но за счет снижения площадей валовый сбор снизился на 50,2% или на 7711 ц. На снижение валового сбора так же повлияли размер и структура посевных площадей, они привели к снижению на  48,7% и на 3% соответственно.
3. Следующим был факторный анализ. Для его проведения я выбрала факторным показателем – количество осадков, выпавших в мае-июле. В связи с засухой 2010 года, мне хотелось выявить зависимость урожайности от количества осадков. По полученным данным видно, что связь между факторным и результативным признаками очень низкая. Коэффициент регрессии равен0,005, что означает изменениеурожайности изменится на 005 ц/га, при увеличении количества осадков на 1 мм. А коэффициент эластичности показывает, что при увеличении количества осадков на 1%, урожайность увеличится на 0,07%.

По этим выводам можно сделать следующее  предложение. Необходимо своевременно проводить обработку почвы и посев зерновых культур. Практиковать различные виды культур, а так же озимые и яровые. Улучшать рабочие места и повышать производительность труда механизаторов для организованного сева в сжатые сроки. Применение в хозяйстве энергосберегающих технологий позволяет облегчить труд и делает менее затратным производство, но необходимо все агротехнические мероприятия проводить своевременно и в полном объеме.

 

 

Список используемой литературы

1. Афанасьев, В. Н. Статистика сельского хозяйства / В. Н. Афанасьев , А. И. Маркова. – М.: Финансы и статистика, 2003.
2. Васнев, С. А. Статистика: учебное пособие. – М.: МГУП, 2001.
3. Гришин, А. Ф. Статистика. – М.: Финансы и статистика, 2003.
4. Дерюгина, И. В. Аграрный сектор России: циклы и кризисы 1998-2009 годов//Вопросы статистики-2010-№3.
5. Зинченко, А. П. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики. – М.: Финансы и статистика, 2004.
6. Попова, И. Н. Долгосрочный прогноз производства зерна в России на основе гипертренда // Вопросы статистики -2009-№12.
7. Практикум по теории статистики: учебное пособие/под ред. Р. А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003.
8. Салин, В. Н., Левит, Б. Ю.  Проверка значимости статистических показателей с помощью таблиц их критических значений// Вопросы статистики-2009-№9.
9. Чудилин, Г. И.,Соколова, Т. П., Бугровская, Т. Н. Экономико-статистический анализ затрат в зерновомподкомплексе Самарской области // Вопросы статистики -2011-№2.
10. http://www.aup.ru/books/m81/6.htm
11. http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/about.htm
12. http://www.meteo.ru
13. http://www.meteoclub.ru
14. http://www.stathelp.ru/ots/g9p10.html
15. http://www.window.edu.ru/window/library/pdf2txt?p_id=13416&p_page=2
16. Бухгалтерская отчетность ООО «Привольный» за 2008 – 2010 года.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

Таблица 1 – Основные экономические  показатели деятельности

ООО «Привольный»

Показатели	2008 г	2009 г	2010 г	2009 г в % к 2008 г.
Выручка от продажи, тыс. руб.: - в текущих ценах	11 272,0	8 935,0	11 161,0	79,3
- в ценах отчетного  года	12 090,0	9 657,0	11 161,0	79,9
Среднесписочная численность  работников, чел.	50,0	47,0	33,0	94,0
в т .ч. занятых в сельскохозяйственном производстве	37,0	32,0	25,0	86,5
Среднегодовая стоимость  основных фондов, тыс. руб.	16 677,0	16 886,0	11 388,0	101,3
Энергообеспеченность (на 100 га с. х. угодий), кВт	53,3	51,1	52,5	95,9
Энерговооруженность, кВт/чел	44,6	47,5	59,5	106,5
Прибыль (+), убыток (-) от продажи, тыс. руб.	123,0	-3 590,0	-8 074,0	-2918,7
Уровень рентабельности (+), убыточности (-) основной деятельности, %	100,6	-90,8	-65,8	-90,3