Экономико-статистический анализ эффективности производства молока в сельскохозяйственных предприятиях Оричевского и Зуевского районов

    Обобщающая оценка результатов  производственно-финансовой деятельности  предприятий дается на основе  таких показателей, как окупаемость  затрат, прибыль и рентабельность. 

Таблица 4 – Финансовые результаты деятельности предприятий 

 

Деятельность  предприятий исследуемой совокупности является прибыльной, при чем размер прибыли на одно предприятие превышает среднеобластной показатель на 615,06 тыс.руб. Более высокий уровень прибыли получаемой предприятиями исследуемой совокупности обеспечивает уровень рентабельности превышающий среднеобластной на 1,85%. 

    Т.о. преобладающей отраслью на предприятиях Зуевского и Оричевского районов является животноводство, прибыльность и высокий уровень рентабельности, в сравнении с среднеобластными показателями, делают в дальнейшем целесообразным развитие животноводства в данных хозяйствах. 
 
 
 
 
 
 
 

2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

   2.1 Обоснование объема  выборочной совокупности

    Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. В рекомендуемую для исследования совокупность полностью включены хозяйства 2-х районов (Зуевского и Оричевского) Кировской области.

    Для определения интервального  вариационного ряда распределения  составим ранжированный ряд распределения в 27 хозяйствах Кировской области по себестоимости 1ц молока (руб.):

161, 192, 193, 214, 244, 250, 255, 274, 274, 296, 307, 333, 334, 334, 338, 341, 342, 347, 349, 374, 402, 422, 473, 494, 552.

    Определим количество интервалов по формуле

 

k = 1+3,322 lg26 = 6

    Определим величину интервала  групп

   Далее определим границы интервалов, подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы. 

Таблица 5 – Интервальный ряд распределения хозяйств по себестоимости 1ц молока

 

 

 

 

 

 

 

 

    Определим фактический размер  предельной ошибки выборки по  формуле

где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным

            уровнем вероятности (при p=0,954 t=2)

      V – коэффициент вариации признака. 

 

    Как известно, совокупность является  однородной при коэффициенте  вариации V=33%. Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 27 хозяйствам (n=27): 

 

    Определим необходимый объем  численности выборки, при котором  не будет превышена предельная  ошибка в размере 12,72%, т.е. 

где V – фактическое значение коэффициента вариации. 

 

    Таким образом, для того, чтобы  не превысить максимально допустимую  величину предельной ошибки выборки  следовало отобрать 18 предприятий. 
 
 
 
 
 
 

2. Оценка  параметров и характера распределения

статистической  совокупности

    Выявление основных свойств и  закономерностей исследуемой статистической  совокупности необходимо начинать  с построения ряда распределения  единиц по одному из характеризующих  их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно-обоснованнного экономического исследования.

    Рассмотрим порядок построения  ряда распределения 27 хозяйств области по затратам на 1 корову. Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

    1. Составляем ранжированный ряд  распределения предприятий по  затратам на 1 корову, т.е. располагаем  их в порядке возрастания по данному признаку (кг):

8362, 9407, 10629, 10938, 10994, 11335, 11494, 12291, 12485, 13032, 13210, 13291, 14176, 14710, 14891, 14931, 15628, 15679, 16856, 18007, 20590, 21844, 22434, 22802, 24363, 25860. 

2. Определяем  количество интервалов (групп) по формуле:

             k = 1 + 3,322 lg N,

где N – число единиц совокупности.

При N = 27  lg27 = 1,431

       k = 1+3,322 × 1,431 = 5,753 = 6 

3. Определяем шаг интервала

h =

где  Х_max и Х_min - наибольшее и наименьшее значение группировочного  

        признака;

        k – количество интервалов (групп). 

    4. Определяем границы интервалов. Для этого X_min= 8362 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: Х_min+h = 8362 + 2916,33 = 11278,33. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 11278,33 + 2916,33 = 14194,66.

Аналогично  определяем границы остальных интервалов. 

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

Таблица 6 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по затратам на 1 корову 

 

Для наглядности  интервальные ряды распределения изображают графически в виде гистограммы

Рисунок 1 – Гистограмма распределения  предприятий по затратам на 1 корову 

    Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения  един, могут быть использованы  следующие показатели:

    1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака.

Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:

где Х_i  -  варианты,

       - средняя величина признака,

       F_I - частота распределения.     

руб.

В интервальных рядах в качестве вариантов (Х_I) используют серединные значения интервалов. 

Мода  – наиболее часто встречающиеся значения признака, может быть   

             определена по формуле

  ,

где Х_MO - нижняя граница модального интервала;

      h – величина интервала;

       - разность между частотой модального и домодального интервала;

       - разность между частотой модального и послемодального интервала

 Х_МО = 11278;

 h = 2916,33;

  ;

 

М_О = 11278 + 2916,33 руб. 

Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда

                   распределения, определяется по  формуле

,

где Х_МЕ – нижняя граница медиального интервала;

      h – величина интервала;

       - сумма частот распределения;

       S_me-1 – сумма частот домодальных интервалов;

       F_ME  - частота медиального интервала

Х_МЕ = 11278;

h = 2916;