Проведем сравнительный анализ рентабельности по группам районов, используя индекс рентабельности производства зерна.
Рентабельность продаж в первой группе выше чем во второй на 45%.
Рассмотрим влияние факторов:
Рентабельность продаж меньше в первой группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 91,9%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 94,4%).
Аналогично проведем анализ третьей группы в сравнении с типичной:
Рентабельность продаж в третьей группе районов ниже, чем во второй, типичной, группе на 31%.
Рентабельность продаж меньше в третьей группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 80%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 71%).
Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).
Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.
В статистике различаются следующие варианты зависимостей:
• парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);
• частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;
• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.
Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).
Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. (Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).
Таблица 12
Исходные и расчетные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа
№ п/п
Районы
Урожайность, ц/га Y
Внесено удобр. на 1 га посева, ц.д.в. Х1
Затраты чел-ч на 1 га, Х2
Y*X1
Y*X2
X12
X22
Y2
X1*X2
1
Черемховский
2,85
13,31
10,9
37,93
31,065
177,156
118,81
8,1225
145,079
2
Чунский
9,74
38,35
10,18
373,53
99,1532
1470,72
103,632
94,8676
390,403
3
Куйтунский
15,71
111,59
9,61
1753,08
150,9731
12452,3
92,3521
246,804
1072,38
4
Балаганский
10,13
72,74
36,82
736,86
372,9866
5291,11
1355,71
102,617
2678,29
5
Зиминский
19,47
199,03
10,15
3875,11
197,6205
39612,9
103,023
379,081
2020,15
6
Усть-Илимский
11,83
65,42
9,3
773,92
110,019
4279,78
86,49
139,949
608,406
7
Усольский
26,11
278,43
13,6
7269,81
355,096
77523,3
184,96
681,732
3786,65
8
Качугский
8,48
9,79
20,72
83,02
175,7056
95,8441
429,318
71,9104
202,849
9
Киренский
12,83
8,16
34,98
104,69
448,7934
66,5856
1223,6
164,609
285,437
10
Иркутский
14,56
177,72
14,44
2587,60
210,2464
31584,4
208,514
211,994
2566,28
11
Усть-Кутский
6,59
-
17,92
118,0928
321,126
43,4281
Итог
18,13
177,83
14,06
3224,06
254,9078
31623,5
197,684
328,697
2500,29
Проанализируем полученные данные в приложении:
Уравнение связи имеет вид:
Yx=5,240+0,065*X1+0,091*X2
Это означает, что с увеличением затрат и количества внесенных удобрений урожайность увеличивается на 0,091 и 0,065 соответственно.
· Множественный коэффициент корреляции показывает сильную связь между результатом и факторами, включенными в анализ (Ryx1x2= 0,9128). Чтобы определить степень тесноты связи воспользуемся шкалой Чеддока, т.к. коэффициент корреляции выше 0,7 это значит, что связь сильная, линейная, прямая.
83,3% вариации урожайности обусловлено изменением затратами чел-ч на 1 га и количеством внесенных удобрений на 1 га посева (R2 =0,8332)
Анализ следует завершить «Выводом остатка» (приложение табл. 4)
Проанализировав курсовую можно сделать следующие выводы:
Максимальный удельный вес площади зерновых в площади посевов в Зиминском районе – 85,02 %, а минимальный в Усть-Кутском – 31,81 %. Средне значение по 11 районам – 65,59 %.
По удельному весу денежной выручки от реализации зерна в стоимости продукции можно сказать, что больше всех развито производство зерна в Чунском районе, также хорошо развито в Куйтунском, Балаганском, Зиминском и Качугском районах.
При построении аналитической группировки с неравными интервалами по урожайности зерновых можно выделить типичную группу, в нашем случае типичной группой является вторая группа, так как она имеет среднюю урожайность ближе к урожайности всей совокупности. Данные группировки оформляются в виде таблицы 8.
Наблюдается следующая закономерность: с увеличением материально денежных затрат на гектар посева урожайность зерновых культур увеличивается.
Аналитическая группировка по себестоимости. Типичной группой является вторая. В первой и третьей группах районов вложенные затраты не окупились выходом продукции поэтому себестоимость зерна увеличилась.
Индексный анализ показал, что прибыль в первой и третьей группах снизилась, по сравнению с типичной, соответственно произошло снижение рентабельности.
Для более эффективного производства зерна можно сделать следующие предложения: эффективно использовать земельные, трудовые и материальные ресурсы районов; увеличить объемы производства, улучшить качество продукции; снизить материально-денежные затраты на производство сельскохозяйственной продукции.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
