Статистико-экономический анализ в животноводстве (стр. 3 из 7)
Зависимость экономической эффективности производства молока от продуктивности коров
| Группы предприятий по продуктивности коров, ц | Средняя производительность коров, ц | Средняя трудоемкость 1ц, чел.-дней | Средняя цена реализации 1 ц, руб. | Средняя себестоемость 1 ц, руб | Средний расход кормов на 1 ц молока, к.ед. | Средняя прибыль на 1 ц молока, руб. | Средняя прибыль в расчете на 1 корову, руб. | Средняя уровень рентабельности, % | Средняя окупаемость, % |
| I. 18,63-21,79 | 20,16 | 10,98 | 946,38 | 736,55 | 1,487 | -2,12 | -42,76 | -0,25 | 99,8 |
| II. 21,80-24,96 | 22,56 | 10,19 | 731,85 | 581,14 | 1,611 | -39,25 | -885,59 | -5,78 | 94,2 |
| III. 24,97-28,13 | 27,42 | 37,84 | 682,32 | 518,76 | 1,606 | -44,27 | -1213,56 | -7,16 | 92,8 |
| В среднем по совокупности | 22,93 | 15,58 | 755,04 | 592,04 | 1,592 | -34,76 | -797,28 | -5,02 | 95,0 |
С помощью метода группировок я установил существование обратной зависимости производительность коров и себестоимости, прибыли и уровня рентабельности и окупаемости, т. е. с ростом производительность наблюдается их снижение. Наименее трудоемка продукция предприятий с производительностью коров второй группы, но зато в предприятиях этой группы расход кормов на 1ц больше, чем в других. Темп снижения себестоимости ниже, чем темп снижения цены реализации, что вызывает снижение прибыли, уровня рентабельности и окупаемость. Из таблицы видно, что с ростом продуктивности снижается окупаемость, прибыльность предприятия: если на предприятиях первой группы на вложенный рубль они и получают около 1 рубля (убыток довольно-таки мал, но все же он есть), на предприятиях второй группы с 1 рубля они получают выручку в 94,2 копейки (убыток 5,8 коп.), на предприятиях же 3 группы убыток с одного рубля составляет вообще 5 копеек. То есть окупаемость предприятий с ростом производительности одной коровы снижается.
В целом по совокупности из 30 хозяйств мы имеем средний удой в размере 22,93 ц при показателе себестоимости 592,04, убыток – 34,76 рублей на 1 ц молока и 797,28 рубля на 1 голову. Производство нерентабельно (уровень рентабельности равен -5,02%). Уровень окупаемости равен 95%, то есть затраты окупаются только на 95%.
2.2 Факторный анализ удоя молока
Для глубокого исследования взаимосвязи социально-экономических явлений используется корреляционно-регрессионный анализ. Цель корреляционно-регрессионный анализа – установить, с каким из показателей, включённых в группировку, наиболее тесно связан группировочный признак.
Наметим показатели, которые будут включены в анализ при простой корреляции. Факторный признак – удой молока от 1 коровы, результативный – окупаемость затрат.
Таблица 5
Исходные данные корреляционно – регрессионного анализа
| №№ предприятий | Производительность коров, цХ | Окупаемость, % Y |
| 8 | 22,0 | 107,5 |
| 9 | 23,2 | 110,1 |
| 10 | 21,9 | 95,9 |
| 11 | 28,1 | 93,4 |
| 12 | 23,2 | 81,2 |
| 13 | 26,1 | 106,9 |
| 14 | 21,1 | 97,8 |
| 15 | 22,8 | 94,4 |
| 16 | 23,4 | 85,0 |
| 17 | 22,8 | 86,3 |
| Итого | 234,5 | 958,5 |
| Ср. знач. | 23,5 | 95,9 |
Установим форму связи между фактором и результатом. Для этого изобразим следующий рисунок.
Рис. 3. Зависимость между удоем молока от 1 коровы и окупаемостью затрат по предприятиям
Исходные данные показывают, что между удоем молока от 1 коровы и окупаемость затрат имеется в основном прямо пропорциональная зависимость, поэтому форму связи определим как линейную.
Подготовим данные для корреляционно – регрессионного анализа
Таблица 6
Расчетные данные корреляционно – регрессионного анализа
| №№ предприятий | Производительность коров, цХ | Окупаемость, %Y | X*X | Y*Y | X*Y |
| 8 | 22,0 | 107,5 | 484,0 | 11551,2 | 2364,5 |
| 9 | 23,2 | 110,1 | 539,5 | 12120,5 | 2557,2 |
| 10 | 21,9 | 95,9 | 478,7 | 9198,3 | 2098,5 |
| 11 | 28,1 | 93,4 | 789,5 | 8731,3 | 2625,5 |
| 12 | 23,2 | 81,2 | 536,7 | 6590,9 | 1880,8 |
| 13 | 26,1 | 106,9 | 678,8 | 11434,0 | 2786,0 |
| 14 | 21,1 | 97,8 | 446,4 | 9567,1 | 2066,5 |
| 15 | 22,8 | 94,4 | 518,8 | 8902,8 | 2149,1 |
| 16 | 23,4 | 85,0 | 545,4 | 7219,4 | 1984,3 |
| 17 | 22,8 | 86,3 | 521,4 | 7455,4 | 1971,5 |
| Итого | 234,5 | 958,5 | 5539,1 | 92771,1 | 22483,8 |
| Ср. знач. | 23,5 | 95,9 | 553,9 | 9277,1 | 2248,4 |
Определим тесноту связи между изучаемыми признаками, рассчитаем коэффициент корреляции.
σx = 
; σx = 1,98;
σy =
; σy = 9,47r =
; r = 0,027 ; D = 0,07%Построим уравнение регрессии и определим параметры уравнения: y = a0 + a1x
-55.93=10*a0+224.96*a1a0= 92,84
-401.61=224.96*a0+5178.37*a1a1= 0,13
y=0,13*x+92,84
Э1 =
; Э1= 22,75Коэффициенты эластичности позволяют сказать следующее: при увеличении удоя молока на 1% окупаемость уменьшается на 22,75 пункта.
Проведенный нами расчет коэффициента корреляции показал, что между производительностью коров и окупаемостью затрат есть связь прямая, так как r – положительное число и слабая корреляционная зависимость (r < 0,3). Коэффициент детерминации равный 0,07 % говорит о том, что в семи случаях из 10000 на изменение окупаемости повлияла продуктивность коров в данных конкретных условиях, во всех других случаях на изменение окупаемости оказали влияние другие неучтенные факторы.
Корреляционное уравнение связи между удоем молока от одной коровы и окупаемостью затрат показывает, что окупаемостью затрат изменяется в среднем на 0,13 % при повышении удоя молока на 1ц.
Показатель окупаемостью затрат связан не с одним, а с несколькими факторами, поэтому следует применить множественный корреляционный анализ. При отборе факторов в математическую модель следует иметь в виду, что нецелесообразно включать в уравнение признаки, которые связаны друг с другом функционально или соотносятся как часть или целое. В уравнение связи должны быть включены факторы, оказывающие непосредственное влияние на результат.
В качестве второго факторного признак возьмём трудоемкость 1ц продукции, чел.-час.
Подготовим данные для множественного корреляционно-регрессивного анализа (таблица 7).
Таблица 7
Исходные данные для множественного корреляционно-регрессионнго анализа
| №№ предприятий | Производительность коров, цХ1 | Трудоемкость 1ц, чел.-час. Х2 | Окупаемость, %У | X1*X1 | X2*X2 | Y*Y | X1*X2 | X1*Y | X2*Y |
| 8 | 22,0 | 9,8 | 107,48 | 484 | 96,83 | 11551,2 | 216,4835 | 2364,5 | 1057,6 |
| 9 | 23,2 | 9,2 | 110,09 | 539,5062 | 84,60 | 12120,5 | 213,6364 | 2557,2 | 1012,6 |
| 10 | 21,9 | 9,6 | 95,908 | 478,7494 | 91,59 | 9198,3 | 209,4017 | 2098,5 | 917,9 |
| 11 | 28,1 | 10,2 | 93,441 | 789,4608 | 104,78 | 8731,3 | 287,6106 | 2625,5 | 956,5 |
| 12 | 23,2 | 9,3 | 81,185 | 536,6944 | 86,08 | 6590,9 | 214,9425 | 1880,8 | 753,2 |
| 13 | 26,1 | 8,2 | 106,93 | 678,8137 | 67,16 | 11434,0 | 213,5135 | 2786,0 | 876,3 |
| 14 | 21,1 | 11,5 | 97,812 | 446,378 | 131,80 | 9567,1 | 242,5532 | 2066,5 | 1122,9 |
| 15 | 22,8 | 11,3 | 94,355 | 518,7606 | 126,90 | 8902,8 | 256,5789 | 2149,1 | 1062,9 |
| 16 | 23,4 | 11,0 | 84,967 | 545,3934 | 120,25 | 7219,4 | 256,0976 | 1984,3 | 931,8 |
| 17 | 22,8 | 12,4 | 86,345 | 521,3611 | 154,88 | 7455,4 | 284,1667 | 1971,5 | 1074,6 |
| Итого | 234,5 | 102,5 | 958,5 | 5539 | 1064,88 | 92771,1 | 2395 | 22483,8 | 9766,2 |
| Ср. знач. | 23,5 | 10,2 | 95,9 | 554 | 106,49 | 9277,1 | 239 | 2248,4 | 976,6 |
Установив перечень признаков-факторов можно записать соответствующее математическое уравнение теоретической линии множественной регрессии. В случае двухфакторной линейной регрессии уравнение связи имеет вид: Y = a0+a0x1+a2x2