Экономико-статистический анализ производства молока в хозяйствах центральной зоны Кировской области

 
 
 

Министерство  сельского хозяйства и продовольствия Российской Федерации

Вятская государственная сельскохозяйственная академия

Экономический факультет

Кафедра статистики и экономического анализа 
 
 
 
 
 
 
 
 

Курсовой   проект 

Экономико-статистический анализ производства молока

в хозяйствах центральной зоны Кировской области 
 
 
 
 
 
 

                                                                                       Выполнила: Россинская О.О.

                                                                                                               Э-310 

                                                                                       Руководитель: Путинцев Б.А. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Киров 2003 
 

Содержание 

 

   Введение 

 Экономико-статистический анализ заключается во всестороннем изучении со- стояния сельского хозяйства, с тем, чтобы сделать выводы о закономерностях его развития и наметить пути повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства. Комплексный анализ сельского хозяйства предполагает исследования совокупности сельскохозяйственных предприятий, представляющих различные социальные формы и производственные типы хо-зяйств. Использование массовых статистических данных по группам сельско- хозяйственных предприятий Кировской области позволяет дать полную и всестороннюю характеристику состояния сельского хозяйства, установить зако-номерности его развития, что создаёт научную основу для планирования и про- гнозирования экономических процессов.

 Всестороннее  изучение уровня эффективности производства и возможностей её повышения –  центральный вопрос комплексного экономико-статистического  анализа, к задачам которого относятся статистическое изучение действия всех факторов, влияющих на экономическую эффективность сельского хозяйства.

 Определение размеров доходов и анализ их распределения  в разных категори- ях предприятий также составляют одно из направлений комплексного анализа экономики сельского хозяйства.

 Всестороннее  экономико-статистическое изучение состояния  развития сель- скохозяйственного производства требует применения различных показателей. При этом применяются методы: группировки, индексный, дисперсионный, кор- реляционно-регрессионный и др.

 Основными источниками в ходе комплексного анализа служат данные Гос- комстата по Кировской области, годовые отчёты сельскохозяйственных пред-приятий, а также данные специальных выборочных обследований, которые периодически проводятся статистическими органами. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Обоснование объёма и оценка параметров распределения выборочной совокупности 

 Выявление основных свойств и закономерностей  исследуемой статистической совокупности следует начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков. Оценка параметров ряда распределе- ния позволит сделать вывод о степени однородности, о возможности использо-вания её единиц для проведения научно обоснованного экономико-статистичес- кого исследования.

 Рядом распределения называется группировка единиц совокупности по величине какого-либо варьирующего признака.

 Ряды  распределения могут быть дискретными, если варианты представлены целыми числами, и интервальными, если варианты представлены интервалами.

 Дискретный ряд строится в том случае, если небольшое число вариантов признака представлено в виде прерывных чисел. Если же признак изменяется непрерывно, то строят интервальный вариационный ряд распределения.

 Рассмотрим  порядок построения интервального  ряда распределения 22 пред- приятий области по затратам средств на 1 корову, руб.

1. Составляем ранжированный ряд распределения, т. е. располагаем пред-приятия в порядке возрастания по затратам на 1 корову (руб.): 2757, 3137,         3657, …, 6480.
2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

 

,

 где N – число единиц совокупности;

 при N = 22, lg22 = 1,342

 

3. Определяем  шаг интервала:

,

 где x_max и x_min – наименьшее и наибольшее значение группировочного призна-

 ка;                  

         k – количество интервалов.

4. Определяем  границы интервалов.

Для этого  x_min = 2757 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: x_min + h = 2757 + 620,5 = 3377,5

Верхняя граница первого интервала одновременно является и нижней границей второго  интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h) определяем верх- нюю границу второго интервала: 3377,5 + 620,5 = 3998

Аналогично  определяем границы остальных интервалов.

5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.

 

Таблица 1

Интервальный  ряд распределения предприятий по                                  затратам средств на 1 корову

 Для наглядности интервальные ряды распределения  изображают графически в виде гистограммы. Для её построения на оси абсцисс откладывают интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствую- щими частотам интервалов (см. приложение 1).

 Одним из наиболее распространённых законов  распределения, применяемых в качестве стандарта, с которым сравнивают другие распределения, является нор-мальное распределение. Для того, чтобы установить верно ли предположение о том, что эмпирическое (фактическое) распределение подчиняется закону нор-мального распределения, необходимо определить являются ли расхождения между фактическими и теоретическими частотами случайными или закономер- ными. Для проверки таких статистических гипотез могут быть использованы критерии, разработанные К. Пирсоном, А. Колмогоровым, В. Романовским и др.

 Критерий  Пирсона (c²) по формуле: 

 

,

где f_i и f_T  - частоты фактического и теоретического распределения.

 Теоретические частоты для каждого интервала  определяем в следующей пос-ледовательности.

1. Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t) по формуле:

,

где x_i – варианты (в интервальных рядах за вариант принимают серединное значение интервала);

 – средняя величина признака;

s - среднее квадратическое отклонение характеризуемого признака в ряду рас-пределения.

Проведём  необходимые расчёты параметров исходного ряда распределения:

 

Результаты расчётов значений t представлены в таблице 2.

2. Используя математическую таблицу «Значения функции         » (4)

при фактической величине t для каждого интервала найдём значение функ-ции нормального распределения (см. табл. 2).

 

 Таблица 2

  Эмпирическое  и теоретическое распределение  предприятий по затратам средств на 1 корову

3. Определим теоретические частоты по формуле: ,

где N – число единиц в совокупности;

        h – величина интервала.

 N = 22      h = 620,5    s =962,68 

 

4. Подсчитаем  сумму теоретических частот и проверим её равенство факти- ческому числу единиц, т. е.

 Таким образом, фактическое значение критерия составило: c²_факт = 3,83.

 По  математической таблице «Распределение c² » (4) определяем критическое значение критерия c² при числе степеней свободы – 5 (равном числу интерва- лов минус единица) и выбранном уровне значимости – α (в экономических ис- следованиях чаще всего используют уровень значимости равный 0,05).

         число степеней свободы = 5       α = 0,05         c²_табл = 11,07

 Поскольку фактическое значение (c²_факт) меньше табличного (c²_табл), отклоне-ние фактического распределения от теоретического следует признать несущес- твенным. Следовательно, анализируемая совокупность подчиняется закону нор-мального распределения.

 При c²_факт > c²_табл делают вывод о существенном расхождении между распре-делениями.

 Одной из причин существенного расхождения между распределениями может быть недостаточный объём исследуемой выборочной совокупности. Необходи- мая численность выборки определяется по формуле:

 

,

 где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности в математических таблицах «Значение интервала вероят-ностей» (при p = 0,954, t = 2);

 V – коэффициент вариации признака ( );

 E – относительная величина предельной ошибки (при p = 0,954, E » 5%). 

 

 Поскольку коэффициент вариации составил 19,4%, что меньше 30%, анализи-руемая совокупность достаточно однородна и имеет низкий уровень вариации.

 

 Таким образом, для того, чтобы не превысить 5% величину предельной ошиб- ки следовало отобрать 60 предприятий.

 А при  совокупности, равной 22 единицам, фактический  размер предельной ошибки составит:

 

 Следовательно, чтобы войти в рамки установленной  по численности выбороч-ной совокупности (22 ед.) мы вынуждены допустить большую, чем хотелось бы величину предельной ошибки (8,3%).

 Рассчитаем  необходимую численность выборки  и относительную величину предельной ошибки для совокупностей, составленных по следующим призна- кам: удой молока в среднем на 1 корову, кг; среднегодовое поголовье коров, гол.; себестоимость 1ц молока, руб. (см. приложение 2, 3, 4).

 Таблица 3

  Расчёт необходимой  численности и предельной ошибки                       выборочной совокупности

 Таким образом, для того, чтобы не превысить 5% величину предельной ошиб- ки, при исследовании группировки по величине удоя, следовало отобрать 42 предприятия. А при совокупности, равной 22 единицам, фактический размер предельной ошибки составит 6,9%. При исследовании группировки по величи-не поголовья, следовало отобрать 469 предприятий, а при 22 единицах совокуп-ности мы вынуждены допустить значительную величину предельной ошибки, равной 23,1%.