Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Выберите тип работыЧасть дипломаДипломная работаКурсовая работаКонтрольная работаРешение задачРефератНаучно - исследовательская работаОтчет по практикеОтветы на билетыТест/экзамен onlineМонографияЭссеДокладКомпьютерный набор текстаКомпьютерный чертежРецензияПереводРепетиторБизнес-планКонспектыПроверка качестваЭкзамен на сайтеАспирантский рефератМагистерская работаНаучная статьяНаучный трудТехническая редакция текстаЧертеж от рукиДиаграммы, таблицыПрезентация к защитеТезисный планРечь к дипломуДоработка заказа клиентаОтзыв на дипломПубликация статьи в ВАКПубликация статьи в ScopusДипломная работа MBAПовышение оригинальностиКопирайтингДругое

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

Корреляционно-регрессионный анализ – это метод математической статистики, используемый для изучения корреляционной связи между признаками явлений.

Рассмотрим взаимосвязь между урожайностью (x₁), уровнем затрат на 1 га посева зерновых (x₂) и себестоимостью производства 1 ц зерна (Y).

Будем использовать следующее уравнение: Y=a₀+a₁x₁+a₂x₂

Параметры a₀, a₁, a₂ определим в результате решения системы трех нормальных уравнений:

Расчетные данные (приложение 2)

Преобразуем систему:

Вычтем из второго уравнения системы первое, а затем из третьего второе, получим:

Преобразуем полученную систему:

Вычтем из второго уравнения системы первое:

;

Подставив а₂ в уравнения системы, найдем а₁ и а₀: ;

В результате решения данной системы на основе исходных данных по 21 предприятиям получаем следующее уравнение регрессии:

Y=350,28-20,50x₁+0,06x₂

Коэффициент регрессии а₁=-20,50 показывает, что при увеличении урожайности на 1 ц с га себестоимость 1 ц зерна снижается в среднем на 20,50 руб. (при условии постоянства уровня интенсивности затрат). Коэффициент а₂=0,06 свидетельствует о среднем увеличении себестоимости 1 ц зерна на 0,06 руб. при увеличении уровня затрат производства на 1 руб. в расчете на 1 га посева зерновых (при постоянстве урожайности).

Теснота связи между признаками, включаемыми в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции:

где , ,  - коэффициенты парной корреляции между x₁, x₂ и y. В общем виде формулы для нахождения данных коэффициентов можно представить следующим образом:

;      ;        ;

;            ;               ;

;                 ;            ;

; ;          =

; ;

        ;       

; ;

    = ;

;

;

R=

Между себестоимостью (y) и урожайностью (x₁) связь обратная слабая, между себестоимостью и уровнем затрат на 1 га посева зерновых (x₂) связь прямая слабая. При этом имеет место мультиколлинеарность, т. к. между факторами существует более тесная связь ( 0,840), чем между вторым фактором и результатом ( 0,229). Данное явление свидетельствует о неудачном выборе второго фактора, который следовало бы исключить из регрессионной модели, заменив его другим.

Между всеми признаками связь тесная, т.к. R=0,822. Коэффициент множественной детерминации Д=0,822²*100=67,6% вариации себестоимости производства 1ц зерна определяется влиянием факторов, включенных в модель.

Для оценки значимости полученного коэффициента R воспользуемся критерием Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:

,

где n – число наблюдений, 

  m - число факторов.

F _табл определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы: V₁ = n – m и V₂ = m – 1. Для нашего случая V₁=19, V₂=1, F _табл = 4,35.

Поскольку F _факт > F _табл, значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x₁, x₂ и y - тесной.

Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, также определяют коэффициенты эластичности, бета - коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:

    

Таким образом, изменение на 1% урожайности ведет к среднему снижению себестоимости на 1,19%, а изменение на 1% уровня затрат -  к среднему ее росту на 1,01%.

При помощи β - коэффициентов даётся оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения ( ) изменится результативный признак при изменении соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения ( ). β-коэффициенты вычисляются следующим образом:

Это говорит о том, что наибольшее влияние на себестоимость зерна с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.

 

Заключение

Объектом исследования послужили предприятия Оричевского и Куменского районов Кировской области.

В целом по совокупности предприятия обладают довольно высоким ресурсным потенциалом. Куменский район по сравнению с Оричевским лидирует по следующим параметрам (в среднем на 1 предприятие): среднесписочная численность работников; выручка от продажи; прибыль от продаж; урожайность; окупаемость затрат; рентабельность продаж.

В составе и структуре выручки от продажи с\х продукции по совокупности двух районов большую часть занимает продукция животноводства (95,6%), тогда как продукция растениеводства составляет 4,4%. Причём следует отметить, что в продукции животноводства значительная доля принадлежит молоку (58,1%), а в продукции растениеводства большее значение занимает зерно (3%).

Анализ данной совокупности показал, что расхождение эмпирического распределения предприятий по урожайности от классического нормального распределения несущественно.

При совокупности, равной 21 единицам, фактический размер предельной ошибки составил 14,3%.

Анализ первой группировки, целью которой было определение влияния интенсивности производства (затрат на 1 га посева) на уровень урожайности, показал, что с дальнейшее увеличение затрат на 1га посева сопровождается увеличением урожайности.

Анализ второй группировки, целью которой было определение влияния уровня интенсивности производства (урожайность с 1 га) на уровень себестоимости 1 ц зерна, показал, что с последовательным увеличением урожайности с 1 га наблюдается сначала довольно резкое снижение себестоимости 1 ц зерна, а затем незначительное увеличение себестоимости.

 

Средняя урожайность в 21 хозяйствах Куменского и Оричевского районов составляет 20 ц/га.

По общей совокупности хозяйств двух районов урожайность на 60,4 % объясняется влиянием уровня затрат на 1 га посева зерновых; себестоимость 1 ц зерна на 13,2% обуславливается влиянием урожайности зерновых.

Корреляционно-регрессионный анализ группировки показал, что связь между себестоимостью (У) и урожайностью зерновых (х₁) обратная слабая, между себестоимостью и затратами на 1 га посева зерновых (х₂) связь прямая слабая. Между урожайностью зерновых х₁ и затратами на 1 га посева зерновых х₂ связь прямая тесная.

В целом можно сказать, что предприятия Куменского района, работают более эффективно, чем предприятия Оричевского района, т.к. основные показатели эффективности работы предприятий (таких как выручка от продажи, прибыль, рентабельность и т.д.) выше именно у них.

 

Список литературы

 

1. Гусаров В. М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ –ДАНА, 2001. –463с.

2. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. чл. – корр. РАН И.И. Елисеевой. – 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000. – 480с.

3. Зинченко А. П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально – экономической статистики. М.: Издательство ЛИХА, 1998. –430с.

4. Практикум по статистике/А. П. Зинченко, А. Е. Шибалкин, О. Б. Тарасова, Е. В. Шайкина: Под ред. А. П. Зинченко, - М: Колос, 2001. – 392с.

5. Салин В. Н., Шпаковская Е. П. Социально – экономическая статистика: Учебник. –М.: Юрист, 2001. –461с.

6. Статистика. Учебник/Под ред. проф. И. И. Елисеевой – М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002. – 448с.

7. Статистика: Учебное пособие/Харченко Л. П., Долженкова В. Г., Ионин В. Г. и др.; Под ред. к.э.н. В. Г. Ионина. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 384с.

 

Приложение 1

 

Расчетные данные к таблице 7

 

№ хозяйства	Затраты на 1 га посева, руб.		Себестоимость производства 1 ц зерна, руб.		Урожайность, ц\га
1	2437	5938969	184	33856	13,3	176,89
2	6140	37699600	235	55225	26,0	676,00
3	4562	20811844	300	90000	15,2	231,04
4	6788	46076944	321	103041	21,0	441,00
5	7713	59490369	347	120409	22,0	484,00
6	6729	45279441	340	115600	19,6	384,16
7	3145	9891025	211	44521	14,8	219,04
8	7240	52417600	281	78961	25,8	665,64
9	8174	66814276	434	188356	18,8	353,44
10	4571	20894041	217	47089	20,5	420,25
11	3736	13957696	225	50625	16,6	275,56
12	2489	6195121	276	76176	9,0	81,00
13	4602	21178404	347	120409	13,2	174,24
14	2962	8773444	218	47524	13,6	184,96
15	11108	123387664	357	127449	30,4	924,16
16	2146	4605316	438	191844	4,9	24,01
17	6365	40513225	229	52441	27,5	756,25
18	3081	9492561	477	227529	6,4	40,96
19	3181	10118761	340	115600	9,3	86,49
20	3758	14122564	221	48841	16,8	282,24
21	5217	27217089	279	77841	18,7	349,69
Итого	106144	644875954	6277	2013337	363,4	7231,02

 

Затраты на 1 га посева:

 

        

   

 

Себестоимость производства 1 ц зерна:

 

           

     

    

 

 

Продолжение приложения 1

Урожайность:

 

              

             

  

 

 

Приложение 2

 

Корреляционно – регрессионный анализ (расчетные данные к системе)

 

№ п\п	Себестоимость 1 ц зерна, руб., Y	Урожайность, ц/га, x1	Затраты на 1 га посева, руб., x2	Y*x1	x1*x1	x1*x2	Y*x2	x2*x2
1	184	13,3	2437	2447,2	176,89	32412,1	448408	5938969
2	235	26,0	6140	6110	676	159640	1442900	37699600
3	300	15,2	4562	4560	231,04	69342,4	1368600	20811844
4	321	21,0	6788	6741	441	142548	2178948	46076944
5	347	22,0	7713	7634	484	169686	2676411	59490369
6	340	19,6	6729	6664	384,16	131888	2287860	45279441
7	211	14,8	3145	3122,8	219,04	46546	663595	9891025
8	281	25,8	7240	7249,8	665,64	186792	2034440	52417600
9	434	18,8	8174	8159,2	353,44	153671	3547516	66814276
10	217	20,5	4571	4448,5	420,25	93705,5	991907	20894041
11	225	16,6	3736	3735	275,56	62017,6	840600	13957696
12	276	9,0	2489	2484	81	22401	686964	6195121
13	347	13,2	4602	4580,4	174,24	60746,4	1596894	21178404
14	218	13,6	2962	2964,8	184,96	40283,2	645716	8773444
15	357	30,4	11108	10852,8	924,16	337683	3965556	123387664
16	438	4,9	2146	2146,2	24,01	10515,4	939948	4605316
17	229	27,5	6365	6297,5	756,25	175038	1457585	40513225
18	477	6,4	3081	3052,8	40,96	19718,4	1469637	9492561
19	340	9,3	3181	3162	86,49	29583,3	1081540	10118761
20	221	16,8	3758	3712,8	282,24	63134,4	830518	14122564
21	279	18,7	5217	5217,3	349,69	97557,9	1455543	27217089
	6277	363,4	106144	105342	7231,02	2104910	32611086	644875954