Экономико-статистический анализ и пути повышения рентабельности продукции животноводства в КСП им. Дзержинского Новоайдарского района Луганской области

Рефераты / Экономика и экономическая теория / Экономико-статистический анализ и пути повышения рентабельности продукции животноводства в КСП им. Дзержинского Новоайдарского района Луганской области

Ряд 1 – выровненная рентабельностьпродукции животноводства за 5 лет с помощью наименьших квадратов;

Ряд 2 – рентабельность продукции животноводства за 5 лет.

С помощью метода развития тенденции с помощью наименьших квадратов, смогла расчитать выровненную рентабельность продукции животноводства и показать графически, где значения составили: 2002 - 29,796%; 2003 - 32,198%; 2004 - 34,6%; 2

005 - 37,002%; 2006 - 39,404%.

3.3. Корреляционно-регрессионный анализ изменения уровня окупаемости затрат животноводства в хозяйствах Луганской области под влиянием выручки реализованной продукции животноводства на 100 га с/х угодий на 2006 год

Для более глубокого исследования взаимосвязи социально экономических явлений рассмотренные статистические методы часто оказываются недостаточными, ибо они не позволяют выразить имеющуюся связь в виде определенного математического уровня, характеризующего механизм взаимодействия факторных и результативных признаков. Это устраняет метод анализа регрессий и корреляций — регрессионно – корреляционный анализ (РКА), являющийся логическим продолжением, углублением более элементарных методов [22, стр. 30 -56].

РКА заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего зависимость явлений от определяющих его факторов.

РКА состоит из следующих этапов :

1. Предварительный (априорный) анализ;

2. Сбор информации и первичная обработка;

3. Построение модели (уравнения регрессии);

4. Оценка и анализ модели.

Подобное деление на этапы весьма условно, так как отдельные стадии тесно связаны между собой и нередко, результат полученный на одном этапе, позволяет дополнить , скорректировать выводы более ранних стадий РКА.

Основным и обязательным условием корректности применения РКА является однородность исходной статистической совокупности. Так, например если, изучается зависимость урожайности определенной сельскохозяйственной культуры от количества внесенных удобрений, очень важно, чтобы совокупность колхозов была однородна по климатическим условиям, почвенным зонам, специализации и т.п., различие которых оказывает влияние на величину урожайности.

Регрессионно – корреляционные модели могут быть использованы для решения различных задач: для анализа уровней социально – экономических явлений и процессов, например для анализа хозяйственной деятельности предприятия и вскрытия резервов, для прогнозирования и различных плановых расчетов.

Использование моделей позволяет значительно расширить возможности анализа, в частности анализа хозяйственной деятельности предприятий.

Рассмотрим расчет параметров для линейной парной регрессии.

При парной прямолинейной регрессии, увеличение факторного признака влечет за собой равномерное увеличение или снижение результативного признака. Для того чтобы установить аналитически форму связи необходимо пользоваться методами аналитических группировок, сравнения параллельных рядов и наиболее эффективным графическим методом.

Если связь прямолинейная, то аналитически такая связь записывается уравнением прямой . Нужно иметь в виду, уравнение регрессии правильно выражает лишь при условии независимости коэфициентов и от факторного признака x либо такой незначительной зависимости, которой можно пренебречь.

Для нахождения параметров и строится система нормальных уравнений:

или

- значение результативного признака при нулевом значении факторного.

- коэффициент регрессии, характеризующий на сколько изменится результативный признак при условии, что факторный признак изменится на единицу.

Исходные данные для расчета коэффициентов корреляции, детерминации и эластичности предоставлены в таблице № 12 .Исходные данные для корреляции.

Из которой x – это первый факторый показатель выручки на 100 га, тыс. грн/га, а y – окупаемость затрат,%

Расчетная часть приведена в приложении (таблица № 12 ).

Определение коэффициента корелляции:

Коэффициент корреляции из расчетов составил 0,3064, что говорит о слабой зависимости факторов.

Определение коэффициента детерминации:

Коэффициент детерминации показывает долю колеблимости результативного признака, который обуславливается действием фактического признака.

Определение коэффициента эластичности:

Коэффициент эластичности характеризует процентное изменение результативного признака при изменении фактического признака на 1% или 0,01.

График № 2. Поле кореляции.

На данном графике показано поле корреляции (исходные данные для поля были взяты из граф x, y ) var 1 – выручка от реализованной продукции на 100 га; var 2 – окупаемость затрат. Линейная регрессия проходит через такие координаты:

и ,