Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Октября 2011 в 16:59, курсовая работа
Цель курсового проекта состоит в том, чтобы провести анализ с качественной стороны количественных показателей, влияющих на уровень производственных издержек и себестоимости 1ц молока в группе сельскохозяйственных предприятий Ачинской зоны Красноярского края и сделать соответствующие выводы и предложения по повышению уровня продуктивности.
Введение …………………………………………………………………………1.Статистическая группировка……………………………………………..
2.Корреляционно-регрессионный метод статистического анализа……...
3.Анализ динамических рядов……………………………………………..
4.Индексный анализ………………………………………………………...
5.Статистический анализ структуры………………………………………
Заключение ………………………………………………………………………
Библиографический список……………………………………………………..
Приложение 1.……………………………………………………………………
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Департамент
научно-технологической
ФГОУ
ВПО «Красноярский государственный аграрный
университет»
Институт
экономики и финансов
апк
Кафедра
экономического анализа
и статистики
КУРСОВОЙ
ПРОЕКТ
на тему: «Статистическое изучение и анализ
производственных затрат и себестоимости молока в хозяйствах
Ачинской
природно-экономической зоны»
00.00.00.00.ПЗ
Выполнил
студент группы 31 |
|
Быкова Дарья Львовна |
(подпись) | ||
Принял | Власова Елена Юрьевна | |
(подпись) |
Красноярск 2010
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
…………………………………………………………………………
Заключение ………………………………………………… Библиографический список…………………………………………………….. Приложение 1.…………………………………………………………………… |
3
5 13 17 29 32 36 38 39 |
ВВЕДЕНИЕ
В условиях рынка каждое предприятие стремится минимизировать уровень производственных затрат и себестоимости. Следовательно, необходимо выявить факторы, влияющие на изменения данных показателей и оценить весомость их влияния.
Цель курсового проекта состоит в том, чтобы провести анализ с качественной стороны количественных показателей, влияющих на уровень производственных издержек и себестоимости 1ц молока в группе сельскохозяйственных предприятий Ачинской зоны Красноярского края и сделать соответствующие выводы и предложения по повышению уровня продуктивности.
В процессе статистического анализа необходимо использовать в сочетании комплекс методов:
Задачами курсового проекта являются: расчленение изучаемого явления на части по существующим признакам; выделение социально-экономических типов; исследование взаимосвязей варьирующих признаков при помощи группировки; проведение корреляционно-регрессионного анализа и выявление взаимосвязи и взаимообусловленности; проведение анализа и определение общей тенденции изменения при помощи трехлетней скользящей и аналитического выравнивания по прямой, а также проведение экстраполяции уровня продуктивности на ближайший период; проведение индексного анализа и анализа структуры в отчетном и базисном периоде; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов производства молока.
Объектом статистического изучения являются сельскохозяйственные предприятия Ачинской зоны.
Предметом исследования является уровень производственных издержек и себестоимости 1ц молока предприятий данной зоны.
Статистическая группировка – разбиение совокупности на группы, однородные по какому-то признаку. При этом различия между единицами, отнесенными к одной группе, должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам.
Группировочный признак – признак, по которому происходит расчленение совокупности на группы. Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа.
Интервал – промежуток между двумя показателями количественного группировочного признака, он очерчивает количественные границы групп. При равных интервалах расчет величины интервала производят по формуле, предложенной американским ученым Г.А. Стерджессом:
;
где - число наблюдений;
- максимальное значение изучаемой совокупности;
-
минимальное значение изучаемой совокупности.
Значение группировки: группировка позволяет выделить в совокупности социально-экономические типы, охарактеризовать ее строение, а также показать взаимосвязи между признаками. Кроме того, группировка является основой применения других методов.
Выберем
группировочный признак – признак,
который наиболее точно отражает
уровень развития изучаемого явления,
и по которому будем производить разбиение
совокупности на группы. Данным признаком
выберем себестоимость 1ц молока (руб.).
Определим
величину признака по каждому хозяйству
и выпишем в порядке
Таблица 1
Ранжированный ряд распределения предприятий
по себестоимости
1ц молока, руб.
№ | Название организаций | Себестоимость 1 ц молока |
1 | ЗАО «Светлолобовское» | 230,43 |
2 | ЗАО "Анашенское» | 235,70 |
3 | СЗАО «Многостаевское» | 263,15 |
4 | ЗАО «Новоселовское» | 268,94 |
5 | ООО «Светлана» | 294,26 |
6 | ЗАО "Новоселово» | 297,21 |
7 | ЗАО «Игрышенское» | 230,00 |
8 | СЗАО «Баранское» | 308,64 |
9 | СПК «Андроновский» | 361,92 |
10 | ЗАО «Искра» | 362,07 |
11 | ООО агрофирма «Учумское» | 371,22 |
12 | ЗАО «Магоимышское» | 374,81 |
13 | ГУСП ОПХ «Михайловское» | 376,82 |
14 | СХПК «Ачинский племзавод» | 382,52 |
15 | СХПК "Причулымский» | 393,00 |
16 | ОАО «Белоярское» | 407,05 |
17 | СЗАО "Дороховское" | 414,00 |
18 | ЗАО "Назаровское" | 436,44 |
19 | СЗАО «Краснополянское» | 491,45 |
20 | ЗАО «Авангард» | 565,61 |
21 | ЗАО «Алтатское» | 675,86 |
На основе ранжированного ряда можно определить существуют ли различия в уровне исследуемого признака.
Для
наглядности данные представляем графически:
на оси ординат отражаем значение
признака, на оси абсцисс – номер
по ранжиру (рис. 1).
Рис. 1.
График распределения
предприятий по себестоимости 1ц
молока
Анализируя данный график, можно сказать, что различия по уровню себестоимости между предприятиями существуют, и они достаточно велики, о чем свидетельствует размах вариации:
R = 675,86 - 230,43 = 445,43. (1.2)
Для того чтобы выявить причины данных различий необходимо провести сравнительный анализ по основным показателям, определяющим уровень изучаемого явления.
Но сравнивать непосредственно хозяйства между собой нельзя, т.к. в отдельных единицах не прослеживается закономерность развития, поэтому статистика изучает только статистические совокупности; во-вторых, если сравнивать все единицы между собой – получим большой массив данных, неудобный для работы, поэтому прибегаем к методу статистической группировки.
Изучая
ранжированный ряд и его график
видно, что возрастание происходит
в основном плавно, с небольшими
изменениями в начале и конце,
провести границы невозможно.
Для разбиения совокупности используем математическую формулу расчета интервала Г.А. Стерджессома, приведенную ранее:
(руб.)
Проведем разбиение на группы.
Интервальный
ряд будет выглядеть следующим
образом (табл.2).
Таблица
2
Интервальный
ряд распределения хозяйств по себестоимости
Номер групп | Интервал | Число хозяйств |
I | 230,43 – 313,03 | 8 |
II | 313,03 – 395,63 | 7 |
III | 395,63 – 478,23 | 3 |
IV | 478,23 – 560,83 | 1 |
V | 560,83 – 643,43 | 1 |
VI | свыше 643,43 | 1 |
Изобразим
интервальный ряд табл. 2 в виде гистограммы.
Рис. 2. Гистограмма (интервальный ряд распределения)
В результате получилось достаточно большое число групп, некоторые из них малочисленны (менее 3), поэтому целесообразно провести экономическую оценку групп по ряду основных показателей, характеризующих их на предмет объединения.
Объединять
можно группы, единицы в которых
не имеют существенных различий по
основным показателям. Рассчитаем и
сравним между собой основные
показатели единиц внутри групп. Если
различия незначительны, группы можно
объединить.
Таблица 3
Промежуточная
аналитическая группировка
Номер групп | Интервал | Число хозяйств | Валовая продукция по себестоимости, руб. | Затраты на корма, тыс. руб. | Затраты труда, тыс. руб. | Потребленная электроэнергия, тыс. кВт/ч | Содержание основных средств тыс. руб. |
I | 230,43 – 313,03 | 8 | 6221525,0 | 4178,0 | 1125,0 | 1485,8 | 1636,9 |
II | 313,03 – 395,63 | 7 | 9343796,7 | 4232,4 | 1591,4 | 2219,4 | 1313,3 |
III | 395,63 – 478,23 | 3 | 7041907,0 | 4013,0 | 864,0 | 1733,7 | 1879,0 |
IV | 478,23 – 560,83 | 1 | 7113960,6 | 3522,0 | 1594,0 | 1450,0 | 582,0 |
V | 560,83 – 643,43 | 1 | 6936987,4 | 2835,0 | 827,0 | 1240,0 | 229,0 |
VI | свыше 643,43 | 1 | 6700056,0 | 1648,0 | 675,0 | 831,5 | 114,5 |
В среднем | 7226372,1 |
3404,7 | 1112,7 | 1493,4 | 959,1 |