Реферат: Экономико-статистический анализ производства молока в ЗАО Оглухинское Крутинского района
--PAGE_BREAK--Средний абсолютный прирост – скорость развития.
Определяется как частное от деления базисного абсолютного изменения на число осредненных отрезков, времени от базисного до сравнительного периода.
<img width=«93» height=«41» src=«ref-2_560970802-263.coolpic» v:shapes="_x0000_i1044"> (10)
Средний темп роста
При определении выше перечисленных показателей, можно выделить приемы общей тенденции в рядах динамики:
<img width=«12» height=«23» src=«ref-2_560971065-73.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045"><img width=«240» height=«32» src=«ref-2_560971138-501.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046"> (11)
<img width=«23» height=«29» src=«ref-2_560971639-119.coolpic» v:shapes="_x0000_i1047">=<img width=«45» height=«51» src=«ref-2_560971758-226.coolpic» v:shapes="_x0000_i1048">*100% (12)
Средний коэффициент ростапоказывает, во сколько раз в среднем изменяется каждый следующий уровень с предыдущим
Кр= <img width=«48» height=«51» src=«ref-2_560971984-228.coolpic» v:shapes="_x0000_i1049"> (13)
<img width=«192» height=«32» src=«ref-2_560972212-421.coolpic» v:shapes="_x0000_i1050"> (14)
Факторный анализ валового удоя молока и удоя молока от одной коровы с помощью экономических индексов
Методы выявления тренда:
1. Сглаживание рядов динамики методом скользящей средней. Суть данного метода в том, что при расчете средний интервал систематически сдвигается на 1 дату.
2. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту.
3. Выравнивание рядов динамики способом наименьших квадратов. Сущность данного метода заключается в том, что бы отыскать аналитические формулы кривой, которые наиболее точно бы отражали основную тенденцию. В основе выравнивания рядов по этому способу лежит требование минимальных квадратов, отклонение фактических уровней от их значения, исчисляется по уравнению прямой:
<img width=«99» height=«21» src=«ref-2_560972633-204.coolpic» v:shapes="_x0000_i1051">, (15)
где <img width=«31» height=«19» src=«ref-2_560972837-110.coolpic» alt="*" v:shapes="_x0000_i1052"> выравнивание значения ряда,
<img width=«21» height=«16» src=«ref-2_560972947-93.coolpic» v:shapes="_x0000_i1053">время
<img width=«52» height=«24» src=«ref-2_560973040-135.coolpic» v:shapes="_x0000_i1054">параметры уравнений: начальный (а0) и абсолютный прирост (а1)
<img width=«26» height=«86» src=«ref-2_560973175-185.coolpic» v:shapes="_x0000_s1026"> Чтобы найти неизвестные параметры уравнения, необходимо использовать способ наименьших квадратов. Этот способ, дает систему 2-х уравнений:
<img width=«152» height=«27» src=«ref-2_560973360-426.coolpic» v:shapes="_x0000_i1055"> (16)
<img width=«132» height=«27» src=«ref-2_560973786-391.coolpic» v:shapes="_x0000_i1056"><img width=«28» height=«19» src=«ref-2_560974177-111.coolpic» v:shapes="_x0000_i1057"><img width=«29» height=«27» src=«ref-2_560974288-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1058">,
где <img width=«27» height=«17» src=«ref-2_560974490-100.coolpic» v:shapes="_x0000_i1059">фактический уровень ряда
<img width=«25» height=«15» src=«ref-2_560974590-94.coolpic» v:shapes="_x0000_i1060"> число предприятий
Эту систему можно упростить, если вместо фактического времени ввести условное время, поэтому а0 и а1 можно рассчитать по следующим формулам:
а0=<img width=«36» height=«45» src=«ref-2_560974684-255.coolpic» v:shapes="_x0000_i1061"> (17)
а1=<img width=«41» height=«52» src=«ref-2_560974939-319.coolpic» v:shapes="_x0000_i1062"> (18)
При нечетном числе уровней увеличения условного времени на единицу соответствует увеличению фактического времени на 1 год. При четном числе уровней увеличение фактического времени на полгода за 1 год условное время увеличивается на 2 единицы.
Наиболее совершенным способом, который определяет тенденцию развития, является метод аналитического выравнивания. При использовании этого метода, используемое уравнение ряда динамики заменяется некоторым уравнением простой арифметической функции времени, выражающую общую тенденцию развития ряда динамики. При изучении экономических явлений, и их анализе используют уравнение прямой, гиперболы или параболы.
Для характеристики развития валового удоя молока во времени и выявления его основной тенденции необходимо провести анализ динамики валового удоя молока за последние 10 лет.
Таблица 3
Показатели интенсивности динамики производства молока в
ЗАО «Оглухинское» Крутинского района Омской области в 1996-2005гг.
Год
Производство
молока, ц
Абсолютный
прирост, ц
Темп
роста,%
Темп
прироста,%
Значение 1% прироста,%
к предыдущ.
году
к начальному
году,1996
к предыд.
году
к нач.
1996г
к предыд.
году
к нач.
1996г
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
31,13
31,40
36,03
28,67
18,50
31,73
37,34
29,36
35,00
34,83
-
0,27
4,63
-7,36
-10,17
13,23
5,61
-7,98
5,64
-0,17
-
0,27
4,90
-2,46
-12,63
0,60
6,21
-1,77
3,87
3,70
-
100,86
114,74
79,57
64,52
171,51
117,68
78,63
119,21
99,51
-
100,86
115,74
92,09
59,42
101,92
119,94
94,31
112,43
111,88
-
0,86
14,74
-20,43
-35,48
71,51
17,68
-21,37
19,21
-0,49
-
0,86
15,74
-7,91
-40,58
1,92
19,94
-5,69
12,43
11,88
-
0,31
0,31
0,36
0,28
0,18
0,31
0,37
0,29
0,34
1998:<img width=«184» height=«24» src=«ref-2_560975258-321.coolpic» v:shapes="_x0000_i1063">ц (1)
<img width=«180» height=«24» src=«ref-2_560975579-319.coolpic» v:shapes="_x0000_i1064">ц (2)
1998: Крц=36,03/31,40=1,15 (3)
<img width=«40» height=«24» src=«ref-2_560975898-135.coolpic» v:shapes="_x0000_i1065"> =36,03/31,13=1,16 (4)
1998:<img width=«187» height=«24» src=«ref-2_560976033-353.coolpic» v:shapes="_x0000_i1066"> (5)
<img width=«185» height=«24» src=«ref-2_560976386-349.coolpic» v:shapes="_x0000_i1067"> (5)
Тпрц=115,00-100%=15% (6)
Тпрб=116,00-100%=16% (6)
А%=4,63/14,74=0,31% (7)
А%=31,40/100=0,314% (8)
По данным таблицы 3 видно, что в 2005 г. по сравнению с 1996 г. производство молока увеличилось на 3,70 Ц. или 11,88%, что составило 111,88% от уровня 1996г. В рассматриваемый период наибольший рост производства молока наблюдался в 2001г, по сравнению с 2000 г. наблюдался рост на 13,23 Ц. или на 71,51%. В 2001 г. это составило 171,51% от уровня 2000 г. Наибольший спад производства был в 2000 г. по сравнению с 1999 г. – на 10,17 Ц. или на 35,48%
<img width=«566» height=«322» src=«ref-2_560976735-5430.coolpic» v:shapes="_x0000_i1068">
Рис. 1.Динамика среднегодового удоя молока от 1 коровы за период 1996 г.- 2005 г. в ЗАО «Оглухинское» крутинского района Омской области.
Теперь рассчитаем средние показатели динамики и сделаем прогноз на будущий год на основании среднегодового абсолютного прироста и темпа роста.
Средний уровень удоя молока от 1 коровы –
<img width=«31» height=«21» src=«ref-2_560982165-109.coolpic» v:shapes="_x0000_i1069"> (31,13+31,40+36,03+28,67+18,50+31,73+37,34+29,36+35,00+34,83) / 10= 31,40 Ц. (9)
Среднегодовой абсолютный прирост –
<img width=«177» height=«41» src=«ref-2_560982274-407.coolpic» v:shapes="_x0000_i1070">Ц. (10)
Средний темп роста:
<img width=«23» height=«29» src=«ref-2_560982681-121.coolpic» v:shapes="_x0000_i1071">=<img width=«605» height=«27» src=«ref-2_560982802-995.coolpic» v:shapes="_x0000_i1072">
(11)
<img width=«23» height=«29» src=«ref-2_560971639-119.coolpic» v:shapes="_x0000_i1073">=<img width=«176» height=«49» src=«ref-2_560983916-494.coolpic» v:shapes="_x0000_i1074"> (12)
Модель динамики удоя молока по среднему темпу роста и среднегодовому абсолютному приросту является адекватной (средний коэффициент роста показывает, что каждый год удой молока сокращается в 105,76 раза), поэтому на ее основе можно построить прогноз на будущий период (экстраполировать будущее значение).
Составим прогноз на будущий год по среднему коэффициенту роста и среднему абсолютному приросту:
Уп+1=Уп+ <img width=«28» height=«21» src=«ref-2_560984410-114.coolpic» v:shapes="_x0000_i1075"> (19)
Уп+1=Уп<img width=«12» height=«13» src=«ref-2_560984524-81.coolpic» v:shapes="_x0000_i1076"><img width=«27» height=«28» src=«ref-2_560984605-120.coolpic» v:shapes="_x0000_i1077"> (20)
У2006=34,83+0,41=35,24ц. (19)
У2006=34,83*1,0578=36,84ц. (20)
Средний уровень ряда по среднегодовому удою молока от 1 коровы в ЗАО «Оглухинское» 31,40Ц.
Построим аналитическую модель тенденции удоя молока и составим экстраполяцию на будущий год.
Таблица 4
Расчет величин для определения параметров уравнения прямой линии тренда удоя молока в
ЗАО «Оглухинское» Крутинского района Омской области в 1996-2005гг.
Год
Производство
молока, ц
Условное обозначение
времени
Квадрат
Произведение
Расчетное
значение
y
t
t2
y*t
У*=31,40+19,51* t
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
31,13
31,40
36,03
28,67
18,50
31,73
37,34
29,36
35,00
34,83
-9
-7
-5
-3
-1
+1
+3
5
7
9
81
49
25
9
1
1
9
25
49
81
-280,17
-219,8
-180,15
-86,01
-18,5
31,73
112,02
146,8
245
313,47
81,23
141,6
181,25
275,39
342,9
393,13
473,42
508,2
606,4
674,87
ИТОГО
314
-
330
6439
3678,39
а0=314/10=31,40 ц (17)
а1=6439/330=19,51 ц (18)
У*=31,40+19,51* t (15)
96: У*=31,40+19,51*(-9)=-458,19 ц <img width=«12» height=«23» src=«ref-2_560971065-73.coolpic» v:shapes="_x0000_i1078">(15)
<img width=«84» height=«24» src=«ref-2_560984798-290.coolpic» v:shapes="_x0000_i1079"> (21)
У2006=31,40+19,51*11=560,01 ц (21)
2.2 Анализ вариацииудоя молока на предприятиях Крутинского района
Анализируем удой молока от одной коровы для сравнения эффективности производства молока по группе предприятий Крутинского района.
Большое значение в статистике имеют средние величины. Под средними величинами понимаются обобщающие показатели, в которых находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления, а также это обобщающие показатели, характеризующие типический размер определенного признака о единице качественно однородной совокупности.
Признак, по которому находится средняя, называется усредняемым признаком. В зависимости от характера усредняемых величин используют соответствующие средние: арифметическую, гармоническую, хронологическую, геометрическую.
Средняя арифметическая бывает двух видов: простая и взвешенная.
Простая применяется в тех случаях, когда имеются значения признаков по каждой единице совокупности или когда каждое значение признака встречается в совокупности одинаковое число раз.
Значения изучаемого признака называются вариантами и обозначаются <img width=«19» height=«16» src=«ref-2_560985088-97.coolpic» v:shapes="_x0000_i1080">, а средняя величина — <img width=«19» height=«20» src=«ref-2_560985185-100.coolpic» v:shapes="_x0000_i1081">.
Средняя арифметическая взвешенная исчисляется, когда значение признака (варианты) встречаются в совокупности неодинаковое число раз.
Средняя гармоническая представляет собой обратную величину средней арифметической из обратных величин. Бывает простая и взвешенная.
Средняя гармоническая применяется, если имеются данные об индивидуальных значениях признака и общем объеме совокупности, но не известны частоты.
Средняя хронологическая применяется в тех случаях, когда необходимо рассчитать средний уровень моментного ряда динамики.
Средняя геометрическая применяется для расчета среднегодового темпа роста в рядах динамики.
В некоторых случаях исчисляются специфические показатели, которые называются средние структурные:
Мода - наиболее часто встречающееся значение признака в совокупности, т. е. варианта с наибольшей частотой.
Медиана — варианта, расположенная в середине вариационного ряда.
Рассматривая зарегистрированные в процессе наблюдения значения какого — либо признака об отдельных единицах совокупности, можно обнаружить между ними различия.
Колеблемость, изменяемость величины признака у единиц совокупности называется вариацией.
Вариация измеряется с помощью следующих показателей:
1.Размах вариации: <img width=«109» height=«21» src=«ref-2_560985285-210.coolpic» v:shapes="_x0000_i1082">, (22)
где <img width=«72» height=«21» src=«ref-2_560985495-174.coolpic» v:shapes="_x0000_i1083"> — максимальное и минимальное значения признака
2.Среднее линейное отклонение: <img width=«72» height=«43» src=«ref-2_560985669-220.coolpic» v:shapes="_x0000_i1084"> (23)
3. Дисперсия – средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от средних значений.
D=<img width=«127» height=«52» src=«ref-2_560985889-455.coolpic» v:shapes="_x0000_i1085"> — для несгруппированных данных (24)
D=<img width=«139» height=«59» src=«ref-2_560986344-557.coolpic» v:shapes="_x0000_i1086"> — для сгруппированных данных (25)
4. Среднее квадратическое отклонение:
<img width=«120» height=«51» src=«ref-2_560986901-445.coolpic» v:shapes="_x0000_i1087"> (26)
<img width=«132» height=«57» src=«ref-2_560987346-545.coolpic» v:shapes="_x0000_i1088"> (27)
Коэффициент вариации показывает относительную степень изменчивости (вариации) в ряду распределения:
<img width=«100» height=«43» src=«ref-2_560987891-254.coolpic» v:shapes="_x0000_i1089"> (28)
Расчеты величин удобно представить с помощью вспомогательных расчетных таблиц. Расчеты будем производить для качественного показателя- удоя молока от одной коровы.
Таблица 5
Расчет величин для определения показателей вариации удоя молока от одной коровы в ЗАО «Оглухинское» Крутинского района Омской области за 2005 год
Предприятия
Среднегодовой удой молока от1 коровы, ц
Среднегодовое поголовье коров, голов
Валовой удой молока, ц
Отклонение фактического от среднего значения
Произведение отклонения на частоту
Произведение квадрата отклонения на частоту
Накопленные частоты
х
f
x<img width=«12» height=«13» src=«ref-2_560984524-81.coolpic» v:shapes="_x0000_i1090">f=X
<img width=«12» height=«23» src=«ref-2_560971065-73.coolpic» v:shapes="_x0000_i1091"><img width=«41» height=«32» src=«ref-2_560988299-150.coolpic» v:shapes="_x0000_i1092">
f<img width=«52» height=«32» src=«ref-2_560988449-178.coolpic» v:shapes="_x0000_i1093">
(x-<img width=«17» height=«21» src=«ref-2_560988627-97.coolpic» v:shapes="_x0000_i1094">)<metricconverter productid=«2f» w:st=«on»>2f
S
ЗАО Новопокровское
5,00
28
140
26,68
747,04
19931,03
-
ЗАО Крутинское
14,27
79
1127
17,41
1375,39
23945,54
2696
ЗАО Рыжковский
14,51
130
1886
17,17
2232,1
38325,16
2668
СПК Красноярский
14,91
108
1610
16,77
1811,16
30373,15
1230
СПК Ировский
17,05
59
1006
14,63
863,17
12628,18
4237
ЗАО Шипуновское
17,50
308
5390
14,18
4367,44
61930,30
1289
СПК Ингалинский
20,01
218
4362
11,67
2544,06
29689,18
4545
СПК Евгащинский
26,49
1098
29086
8,19
8992,62
73649,56
4129
СПК Восход
27,86
117
3260
3,82
446,94
1707,31
3911
ЗАО Оглухинское
3483
1100
38313
3,15
3465
10914,75
2813
ЗАО им. Кирова
44,45
1300
57785
12,77
16601
211994,77
1100
Итого
X
4545
143965
146,14
43445,92
515088,93
<img width=«93» height=«51» src=«ref-2_560988724-413.coolpic» v:shapes="_x0000_i1095"> — среднее значение удоя молока от одной коровы рассчитаем по формуле средней арифметической взвешенной
<img width=«27» height=«23» src=«ref-2_560989137-101.coolpic» v:shapes="_x0000_i1096">143965/4545=31,68 ц
Модальное значение признака равно 44,45 ц, т.к. по определению мода- это варианта, имеющая наибольшую частоту.
Для того чтобы найти медианное значение удоя молока, нужно сначала проранжировать предприятия по удою молока с 1 коровы, потом найти такую накопленную частоту, которая будет превышать половину совокупности.
n=4545 голов
<img width=«16» height=«41» src=«ref-2_560989238-111.coolpic» v:shapes="_x0000_i1097">=4545/2=2272,5 голов
Первая накопленная частота, превышающая половину совокупности, равна 3245, что соответствует среднегодовому удою молока от одной коровы в размере 34,83 ц. молока, поэтому медиана равна 34,83 ц.
<img width=«28» height=«23» src=«ref-2_560989349-109.coolpic» v:shapes="_x0000_i1098">43445,92/4545=9,56 ц (23)
<img width=«51» height=«21» src=«ref-2_560989458-137.coolpic» v:shapes="_x0000_i1099">=515088,93/4545=113,34 (25)
<img width=«56» height=«23» src=«ref-2_560989595-156.coolpic» v:shapes="_x0000_i1100"> — среднее квадратическое отклонение
<img width=«136» height=«25» src=«ref-2_560989751-285.coolpic» v:shapes="_x0000_i1101">ц (27)
<img width=«13» height=«15» src=«ref-2_560990036-84.coolpic» v:shapes="_x0000_i1102">=10,65/31,68*100%=33,62% (28)
R=44,45-5=39,45ц (22)
По представленным показателям вариации можно сделать следующие выводы.
Рассчитав среднюю величину ряда, получили ее равную 31,68 ц молока, это означает, что такое количество молока дает одна корова в среднем. Чаще всего встречающее значение удоя молока с одной коровы равно 44,45 центнеров. Половина предприятий в изученной совокупности имеет меньше 1100 голов, а вторая половина больше. Среднее квадратическое отклонение показывает, что каждое индивидуальное значение вариации среднегодового удоя молока отклоняется от среднего значения, равного 31,68 ц, в пределах от 9,56 до 10,65 ц. в среднем, что в относительных единицах составляет 33,62 %, это означает, что совокупность признается неоднородной, а средняя величина – нетипической для данной совокупности. Разница между граничными значениями удоя молока от одной коровы равна 39,45 Ц.
Произведем расчет вариации количественного показателя — валового удоя молока.
Таблица 7
Расчет величин для определения показателей вариации валового удоя молока по предприятиям Крутинского района Омской области в 2005г.
Предприятия
Валовой удой молока, ц
Отклонение от среднего значения
Квадрат отклонения
x<img width=«12» height=«13» src=«ref-2_560984524-81.coolpic» v:shapes="_x0000_i1103">f=X
<img width=«49» height=«32» src=«ref-2_560990201-172.coolpic» v:shapes="_x0000_i1104">
<img width=«59» height=«28» src=«ref-2_560990373-289.coolpic» v:shapes="_x0000_i1105">
ЗАО Новопокровское
140
12947,73
16764371,22
СПК Ировский
1006
12081,73
145968199,8
ЗАО Крутинское
1127
11960,73
143059062,1
СПК Красноярский
1610
11477,73
131738286
ЗАО Рыжковский
1886
11201,73
125478755
СПК Восход
3260
9827,73
96584276,95
СПК Ингалинский
4362
8725,73
76138364,03
ЗАО Шипуновское
5390
7697,73
59255047,15
СПК Евгащинский
29086
15998,27
255944643
ЗАО Оглухинское
38313
25225,27
636314246,6
ЗАО им. Кирова
57785
44697,27
1997845945
Итого
143965
171841,65
383597053,8
<img width=«31» height=«21» src=«ref-2_560990662-109.coolpic» v:shapes="_x0000_i1106"> <img width=«39» height=«45» src=«ref-2_560990771-260.coolpic» v:shapes="_x0000_i1107">=<img width=«128» height=«41» src=«ref-2_560991031-335.coolpic» v:shapes="_x0000_i1108">ц
Ме=3260 ц, т.к. это варианта, находящаяся в середине упорядоченного вариационного ряда.
Для несгруппированных данных среднее линейное отклонение рассчитывается
<img width=«15» height=«23» src=«ref-2_560991366-97.coolpic» v:shapes="_x0000_i1109">=171841,65/11=15621,97ц (23)
<img width=«49» height=«21» src=«ref-2_560991463-136.coolpic» v:shapes="_x0000_i1110">=383597053,8/11=34872459,44 (24)
<img width=«28» height=«19» src=«ref-2_560991599-103.coolpic» v:shapes="_x0000_i1111"><img width=«169» height=«27» src=«ref-2_560991702-360.coolpic» v:shapes="_x0000_i1112">ц (26)
V=5905,29/13087,73*100%=45,12% (28)
R=57785-140=57645 ц (22)
После вычисления показателей вариации общего удоя молока по хозяйству можно сделать определенные выводы. В среднем на каждое хозяйство приходится по 13087,73 ц валового удоя молока, но половина хозяйств производит меньше 3260 ц молока, а вторая половина — больше 3260 ц, куда входит и ЗАО «Оглухинское» Крутинского района. Каждое индивидуальное значение показателя отклоняется от своего среднего значения на 15621,97 ц молока в среднем, что в относительных величинах составляет 45,12 %.Совокупность признается неоднородной, а среднее значение – нетипическим для данной совокупности, т.к. коэффициент вариации больше 33 процентов. Разница между граничными значениями валового удоя молока равна 57645 ц.
После анализа вариации удоя молока во всей совокупности предприятий, ЗАО «Шипуновское» находится на 10 месте по валовому удою молока из всех представленных хозяйств и на 10 месте по удою молока от одной коровы. продолжение
--PAGE_BREAK--
2.3 Факторный анализвалового удоя молока и удоя молока от одной коровы с помощью экономических индексов
Для факторного анализа изменения удоя молока от одной коровы в среднем по всей совокупности предприятий нужно использовать систему агрегатных индексов постоянного, переменного составов и индекса структурных сдвигов.
Индексы качественных показателей– индексы, у которых индексируемая величина является качественным показателем, характеризующим эффективность или качество изучаемого явления.
Индивидуальные индексы– индексы, характеризующие изменение одного элемента сложного явления.
ix=<img width=«24» height=«47» src=«ref-2_560992062-134.coolpic» v:shapes="_x0000_i1113">-индивидуальный индекс удоя молока от одной коровы (29) if=<img width=«24» height=«47» src=«ref-2_560992196-143.coolpic» v:shapes="_x0000_i1114">-индивидуальный индекс среднегодового поголовья коров (30)
Общие индексы— индексы, характеризующие изменения всего сложного явления, при этом сложным явлением называют такое явление, которое состоит из нескольких элементов, не подлежащих суммированию.
Общие индексы строят одним из двух способов:
1. агрегатный
2. как средние из индивидуальных
Агрегатный индекс среднегодового поголовья коровпоказывает, во сколько раз изменилось поголовье коров отчетном периоде по сравнению с базисным.
If=<img width=«73» height=«51» src=«ref-2_560992339-401.coolpic» v:shapes="_x0000_i1115"> (31)
<img width=«175» height=«27» src=«ref-2_560992740-471.coolpic» v:shapes="_x0000_i1116"> — абсолютный прирост валового удоя молока, вызванный изменением среднегодового поголовья коров. (32)
Агрегатный индекс удоя молока от 1 коровы показывает, во сколько раз изменился удой молока от 1 коровы отчетного периода по сравнению с базисным.
Iх=<img width=«56» height=«53» src=«ref-2_560993211-374.coolpic» v:shapes="_x0000_i1117"> (33)
Фактически индекс удоя молока показывает, во сколько раз изменилось условное среднегодовое поголовье коров отчетного периода х1, рассчитанное в базисе, по сравнению с фактическим среднегодовым поголовьем коров базисного периода.
Абсолютный прирост, соответствующий индексу Паше, показывает, насколько центнер изменился валовой удой молока отчетного периода f1, за счет того, что изменился удой молока от 1 коровы.
<img width=«179» height=«27» src=«ref-2_560993585-465.coolpic» v:shapes="_x0000_i1118"> (34)
Факторный анализ изменений среднего значения признака.
Индекс переменного составапоказывает, во сколько раз изменилась средняя величина в отчетном периоде по сравнению с базисным.
Iперем=<img width=«117» height=«53» src=«ref-2_560994050-577.coolpic» v:shapes="_x0000_i1119"> (35)
Абсолютный прирост средней величины.
<img width=«151» height=«51» src=«ref-2_560994627-641.coolpic» v:shapes="_x0000_i1120"> (36)
Индекс постоянного составапоказывает, во сколько раз изменилась средняя за счет того, что изменились индивидуальные значения осредняемого признака.
Iпост=<img width=«12» height=«23» src=«ref-2_560971065-73.coolpic» v:shapes="_x0000_i1121"><img width=«116» height=«53» src=«ref-2_560995341-578.coolpic» v:shapes="_x0000_i1122"> (37)
Абсолютное изменение средней величины, вызванное изменением индивидуальных значений признака.
<img width=«169» height=«51» src=«ref-2_560995919-685.coolpic» v:shapes="_x0000_i1123"> (38)
Индекс структурных сдвиговпоказывает, во сколько раз изменилась средняя величина за счет изменения структуры совокупности.
Iстр=<img width=«116» height=«51» src=«ref-2_560996604-574.coolpic» v:shapes="_x0000_i1124"> (39)
Абсолютный прирост средней величины, вызванный изменением структуры.
<img width=«193» height=«53» src=«ref-2_560997178-741.coolpic» v:shapes="_x0000_i1125"> (40)
Система агрегатных индексов– агрегатный индекс, составленный из произведения агрегатных индексов каждого признака.
IХ=Ix*If : Ix=<img width=«56» height=«53» src=«ref-2_560993211-374.coolpic» v:shapes="_x0000_i1126"> (41)
If=<img width=«57» height=«53» src=«ref-2_560998293-384.coolpic» v:shapes="_x0000_i1127"> (42)
Ixf=<img width=«53» height=«51» src=«ref-2_560998677-371.coolpic» v:shapes="_x0000_i1128"> (43)
Таблица 8
Динамика удоя молока, среднегодовое поголовье коров, удой с 1 коровы предприятий Крутинского района
ЗАО «Оглухинское»
Ix= 34.83/35.00=99.51% (29)
If= 1100/1057= 104.07 % (30)
Ixf=1,407*0,9951=1,4001=140,01%
Индекс переменного состава
Iперем=<img width=«321» height=«41» src=«ref-2_560999048-681.coolpic» v:shapes="_x0000_i1129">% (35)
<img width=«37» height=«23» src=«ref-2_560999729-122.coolpic» v:shapes="_x0000_i1130">37,52-37,00= 0,52ц (36)
Индекс переменного состава показал, что средний удой молока от 1 коровы в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличился на 1,40%, что составило 0,52ц. вв,23составилоатился на -0,60%, Ювнению с базисным сократился на -0,60%, Ю (36) района среднем.
Индекс постоянного состава
Iпост=<img width=«325» height=«41» src=«ref-2_560999851-702.coolpic» v:shapes="_x0000_i1131">% (37)
<img width=«57» height=«25» src=«ref-2_561000553-158.coolpic» v:shapes="_x0000_i1132">37,52-337,75=-0,23ц (38)
В отчетном периоде по сравнению с базисным средний удой молока от 1 коровы снизился на 0,60% за счет того, что изменились индивидуальные значения осредняемого удоя молока, в среднем удой сократился на 0,23 ц.
Индекс структурных сдвигов
Iстр=<img width=«329» height=«41» src=«ref-2_561000711-704.coolpic» v:shapes="_x0000_i1133">% (39)
<img width=«76» height=«25» src=«ref-2_561001415-197.coolpic» v:shapes="_x0000_i1134">37,75-37,00=0,75ц (40)
В отчетном периоде по сравнению с базисным средняя величина удоя молока от 1 коровы увеличилась на 2,02 % и составила 0,75 ц за счет изменения структуры совокупности.
Система агрегатных индексов:
Ix=<img width=«181» height=«41» src=«ref-2_561001612-455.coolpic» v:shapes="_x0000_i1135"> (41)
If=<img width=«181» height=«41» src=«ref-2_561002067-451.coolpic» v:shapes="_x0000_i1136"> (42)
IX=0,9940*0,9995=0,9935=99,35% (41)
В этой системе показателей индекс удоя молока от 1 коровы показывал, что удой молока снизился на 0,60 %, и среднегодовое поголовье коров сократилось до 99,95 % .
2.4Корреляционно – регрессионный анализ связивалового удоя молока и среднегодовые удои молока от 1 коровы на основании данных 11 предприятий Крутинского района за 2005 год.
Качественный показатель удой молока от 1 коровы является фактором, а валовой удой молока — результативным признаком, поэтому построим таблицу с этими данные и выясним их связь, тесноту связи, направление, степень влияния факторов друг на друга и т.д.
Функциональная связь— связь, когда каждому определенному значению факторного признака (причины) соответствует единственное, вполне определенное значение результативного признака (следствия).
Стохастическая связь – связь, когда изменение признака вызывает изменение распределение результативного признака.
Корреляционная связь– частный случай стохастичекой связи, при котором каждому определенному значению факторного признака соответствует единственное среднее значение результативного признака.
Виды связи:
— по степени тесноты связи количественно характеризуют в соответствии с соотношениями Чеддока для эмпирического корреляционнго отношения и коэффициента корреляции.
<img width=«13» height=«17» src=«ref-2_561002518-88.coolpic» v:shapes="_x0000_i1137">или r
0,1- 0,3
0,3- 0,5
0,5- 0,7
0,7- 0,9
0,9- 0,99
сила связи
слабая
умеренная
заметная
тесная
весьма тесная
продолжение
--PAGE_BREAK--
еще рефераты
Еще работы по маркетингу
Реферат по маркетингу
Четыре источника и четыре составных части интернет-маркетинга
1 Сентября 2013
Реферат по маркетингу
Сетевой Маркетинг и Интернет настоящее и будущее
1 Сентября 2013
Реферат по маркетингу
Использование интернет-технологий в маркетинговых исследованиях
1 Сентября 2013
Реферат по маркетингу
Бизнес-план пиццерии
1 Сентября 2013