Скачать .docx  

Курсовая работа: Статистико-экономический анализ в животноводстве

Содержание

Введение

1. Теоретические вопросы изучения продукции животноводства и продуктивности животных

1.1.Понятие продукции животноводства и продуктивности животных

1.2.Статистические показатели продуктивности животных и методология их расчёта

2.Статистико-экономический анализ удоя молока

2.1.Метод группировок при анализе удоя молока

2.2.Факторный анализ удоя молока

2.3.Анализ динамики удоя молока от 1 коровы

3 Расчёт перспективного удоя молока от 1 коровы

Заключение

Список использованных источников

Приложение


Введение

Всесторонняя оценка состояния и развития животноводства проводится на основе системы показателей статистики животноводства, характеризующих: численность и состав поголовья сельскохозяйственных животных по видам и породам; воспроизводство поголовья животных; состояние кормовой базы; расход кормов и уровень кормления животных; зоотехнические мероприятия; объёмы продукции животноводства; объёмы производства мяса и других продуктов убоя животных; качество продукции сельскохозяйственных животных; размеры потерь продукции животноводства.

Молочное животноводство занимает одно из основных мест в продовольственном подкомплексе страны. Значение этой отрасли определяется не только высокой долей её в производстве валовой продукции, но и с большим влиянием на экономику сельского хозяйства, на уровень обеспечения населения продуктами питания.

Цель данной курсовой работы – провести статистико-экономический анализ продуктивности животных (удоя молока от 1 коровы), используя методы группировки, корреляционно-регрессионного анализа, индексного метода, рядов динамики. Объектом исследования выступит совокупность 30 хозяйств отрасли, предметом – удой молока. Задачи – раскрыть теоретические вопросы изучения вопросов животноводства, произвести статистико-экономический анализ удоя молока и расчёт на перспективу. Система показателей анализа обеспечит достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в данный момент, раскроет закономерности развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценит эффективность ведения производства.


1 Теоретические вопросы изучения продукции животноводства и

продуктивности животных

1.1 Понятие продукции животноводства и продуктивности

животных

Животноводство представляет совокупность отраслей, занимающихся разведением сельскохозяйственных животных с целью производства продуктов (молоко, мясо, яйца, мёд и др.) и сырья для перерабатывающей промышленности (шерсть, пух, натуральный шёлк и др.). Животноводство – это источник получения органических удобрений. Производственный процесс тесно связан с естественными процессами развития и жизнедеятельности живых организмов, при этом конечная продукция этой отрасли представляет собой результат естественного и технологического цикла.

Под продукцией животноводства понимается следующее:

· продукция, получаемая в процессе хозяйственного использования животных, в первую очередь взрослых (молоко, мясо и др.);

· продукция, получаемая в результате выращивания животных (мясная продукция).

К продукции животноводства, как и в растениеводстве, относятся сырые продукты, без переработки. Продукты переработки – мясо, кожа, сыры и т. п. – являются продукцией перерабатывающей промышленности.

Показатели валовой продукции хозяйственного использования животных – это в первую очередь натуральные показатели фактического её выхода или сбора. Вначале их получают в первоначальном весе или виде, а затем рассчитывают условно-натуральные показатели объёма продукции в перерасчёте на определённое качество. Молоко получают непрерывно, поэтому показатели объёма определяют не только за год, но и за более короткие промежутки времени – квартал, месяц, за одно доение.

Продуктивность – это выход продукции на 1 голову животных за определённый период, т.е. отношение валовой продукции к численности поголовья. Показатели продуктивности делятся по временным отрезкам (за год, квартал, месяц), по виду продукции (молоко, мясо, яйцо), по показателям численности животных (на начало года, среднее за год или другой период, среднегрупповое), по степени охвата совокупности животных (индивидуальная продуктивность 1 животного, средняя продуктивность по группе животных).

Интересующая нас молочная продуктивность представлена таким показателем, как средний удой молока от одной коровы.

Показателем шёрстной продуктивности является средний настриг немытой шерсти на 1 овцу на начало года.

Яичная продуктивность птицы представляет собой яйценоскость одной среднегодовой несушки (курицы, утки и др.). При этом берётся яйцо, полученное от основного стада, т.е. без яиц молодок.

В пчеловодстве различают средний фактический выход мёда и воска на 1 пчелосемью и 1 улей.

Показатели мясной продуктивности животных представляют собой сложную систему. Это связано с разной продолжительностью выращивания молодняка до взрослого состояния и реализации и неодинаковой продолжительностью откорма, различиями в качестве продукции. Наиболее сопоставимыми для разных видов групп животных является привес на 1 физическую голову в среднем за сутки и на 1 среднегодовую голову, т.е. за 365 кормо-дней. Для однородных групп сопоставимым является привес на среднегрупповую голову.

1.2 Статистические показатели продуктивности животных и

методология их расчёта

Для всесторонней характеристики деятельности сельского хозяйства статистика применяет систему взаимосвязанных показателей, включающую натуральные, условно-натуральные, стоимостные и трудовые показатели. Эта система включает показатели, характеризующие материальные и трудовые предпосылки производства; показатели хода и результатов деятельности сельскохозяйственных производителей; показатели реализации продукции; показатели, отражающие финансовое положение сельскохозяйственных производителей, цены на продукцию и доходы производителей; показатели экономической эффективности.

Основной задачей статистики животноводства являются: определение уровня развития животноводства в целом, его отдельных отраслей и происходящих в них процессов; освещение состояния и развития животноводства в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, их группах и по категориям хозяйств; изучение размещения животноводства по территории страны; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объёмов продукции животноводства, повышение её качества. Решение этих задач требует разработки системы показателей и методики их исчисления.

Объект исследования - молочная продуктивность - характеризуется средним удоем молока от коровы.

Продуктивность головы =

В зависимости от содержания и характера числителя и знаменателя может быть сформирована система показателей продуктивности животных. При этом получают показатели по следующим признакам:

1. По временным отрезкам: за год, стойловый или пастбищный период, квартал, месяц и т. д.

2. По виду продукции и по способу выражения – в натуральном (физическом), условно-натуральном или стоимостном.

3. По показателям численности животных: на начало года, среднее за год, среднегрупповое.

4. По степени охвата совокупности животных: индивидуальная продуктивность 1 животного, средняя продуктивность по группе животных, хозяйству, ферме, предприятию, району, региону и т.д.

В условиях экономической самостоятельности товаропроизводителей стали рассчитываться в основном два показателя: средний удой от одной дойной коровы и средний удой на одну корову молочного стада. Оба показателя имеют определённый экономический смысл. Средний удой молока от одной коровы показывает уровень молочной продуктивности коров. Оба показателя имеют определённый экономический смысл. Средний удой молока на корову молочного стада показывает в сводном виде достигнутый уровень в области организации молочного производства, то есть одновременно и степень использования коров для производства молока, и уровень их молочной продуктивности. Первый показатель возможно исчислить непосредственно в сельскохозяйственных предприятиях, имеющих налаженный учёт надоев молока от одной коровы.

Второй показатель молочной продуктивности – средний удой на корову молочного стада может быть исчислен путём деления валового надоя молока от молочных коров за год на: 1) среднегодовое поголовье коров молочного стада; 2) поголовье коров молочного стада, имеющегося на начало года. При этом коров на откорме и коров-кормилиц не учитывают. Долгое время уровень молочной продуктивности исчислялся первым способом, при этом среднегодовое поголовье определялось по числу кормодней. Среднегодовое поголовье коров может быть рассчитано по формуле средней хронологической исходя из поквартальных данных.

Среднегодовое поголовье дойных коров определяют делением кормодней дойных коров на 300 (продолжительность лактации, то есть 10 месяцев). Обозначим М- общий надой молока; К – число фуражных коров; Д – число дойных коров. Тогда - средний удой на 1 дойную корову; - коэффициент продуктивного использования коров; - средний удой на 1 фуражную корову.

Для характеристики шёрстной продуктивности овец рассчитывают показатели: средний настриг шерсти на одну остриженную овцу за год; средний настриг шерсти за каждую стрижку; средний настриг шерсти на одну овцу, имевшуюся на начало года. Первые два показателя дают оценку фактического уровня шёрстной продуктивности овец, а третий определяет использование поголовья овец для производства шерсти и их продуктивность. Уровень продуктивности может быть рассчитан по тонкорунным, полутонкорунным, полугрубошёрстным, грубошёрстным овцам отдельно.

Средняя яйценоскость кур характеризует их яичную продуктивность и рассчитывается путём деления общего количества куриных яиц, полученных от взрослой птицы за год на среднегодовое поголовье кур-несушек.

Для оценки выращивания скота рассчитывают процентное отношение продукции выращивания к массе скота на начало года и размер полученной продукции выращивания в расчёте на 1 матку, имевшуюся на начало года.

Для характеристики объёма производства молока используют показатель валового надоя молока. В статистической практике определяют валовой надой молока от коров, овцематок, коз, кобыл, буйволиц и некоторых других видов животных.


2 Статистико-экономический анализ удоя молока

2.1 Метод группировок при анализе удоя молока

Проведем статистическое наблюдение за молочным производством в 30 предприятиях нашего варианта. Для этого нам необходимо будет сделать следующие шаги:

1) подготовить 30 карточек-фишек, на которые будут записываться основные показатели по каждому предприятию;

2) составить ключ к фишке;

3) выписать данные на фишки из приложения 1.

Ключ к карточке-фишке:

«№ предприятия

1. Валовой надой молока, ц

2. Выручено от реализации молока, тыс. руб.

3. Полная себестоимость молока, тыс. руб.

4. Расход кормов на 1 ц молока (кормоединиц)»

Карточки-фишки вынесены в приложение 2.

Вначале проведем метода группировок, цель использования этого метода заключается в выявлении влияния группировочного признака на экономическую эффективность отрасли. В качестве группировочного признака выступит удой молока от 1 коровы.

Наметим статистические показатели для характеристики выделенных групп. Поскольку основные различия связаны с эффективностью производства, то следует рассмотреть следующие показатели: себестоимость 1ц молока, прибыль на 1ц, прибыль на 1га, уровень рентабельности и окупаемость производства молока.

Для расчета показателей эффективности производства молока будем использовать следующие формулы:

Себестоимость 1 ц =

Прибыль на 1ц =

Прибыль на 1голову =

Уровень рентабельности =

Окупаемость =

Трудоемкость 1 ц =

Рассчитаем группировочный признак по упомянутой выше формуле и построим ранжированный ряд по удою молока от 1 коровы.

Удой молока от 1 коровы

Построим ранжированный ряд распределения хозяйств в порядке возрастания группировочного признака (Таблица 1).


Таблица 1

Ранжированный ряд распределения хозяйств по

продуктивности 1 коровы.

№№ предприятий Продуктивность коров, ц
25 18,63
18 19,00
24 19,16
29 19,53
27 21,00
23 21,09
14 21,13
34 21,44
36 21,85
19 21,87
10 21,88
20 21,93
32 21,96
8 22,00
21 22,25
22 22,35
26 22,45
15 22,78
37 22,83
17 22,83
28 22,87
12 23,17
9 23,23
16 23,35
30 23,68
31 24,56
13 26,05
33 26,87
11 28,10
35 28,13

Ранжированный ряд показывает амплитуду колебаний группировочного признака (xmin = 18,63, xmax =28,13) и интенсивность его возрастания.

Изобразим ранжированный ряд распределения графически в виде эмпирической огивы (Рис.1). Для его построения на оси абсцисс запишем номера предприятий, на ординате – величину группировочного признака.

Рис. 1. Эмпирическая огива по удою молока от 1 коровы

Огива показывает, что возрастание групировочного признака идёт постепенно до 31 хозяйства, затем кривая делает резкий скачок (от 24,56 ц до 26,05 ц). График ранжированного ряда позволяет говорить, что данная совокупность является однородной, поэтому мы можем использовать равновеликие интервалы. Разобьем всю массу предприятий на 3 группы.

Для определения величину интервала воспользуемся формулой равного интервала: h= ; h = =3,17 ц.

h – величина равного интервала

xmax – максимальная величина группировочного признака

xmin – минимальное значение группировочного признака

n – количество групп (n=3)

Границы групп:

I группа от xmin до xmin + h

II группа от xmin + hдо xmin + 2h

III группа от xmin + 2hдо xmax

I группа – 34,2-21,79 ц,

II группа – 21,80-24,96 ц,

III группа – 24,97-28,13 ц.

Таблица 2

Интервальный ряд распределения хозяйств по удою молока от одной коровы

Интервальные группы Номера предприятий Число предприятий Удельный вес, %
I. 18,63-21,79 25 8 26,7
18
24
29
27
23
14
34
II. 21,79-24,96 36 18 60,0
19
10
20
32
8
21
22
26
15
37
17
28
12
9
16
30
31
III. 24,97-28,13 13 4 13,3
33
11
35
Итого 30 100

Построим полученный интервальный ряд графически с помощью гистограммы. В гистограмме по оси абсцисс наносим границы интервалов, ординат – число групп (Рис. 2).

Рис.2. Гистограмма интервального ряда распределения предприятий по группам в зависимости от среднего удою

По данным интервального ряда и его графика можно сделать вывод о том, что распределение не достаточно равномерно. Колеблемость по числу вошедших в группу объектов довольно высокое. Удельный вес хозяйств в 1 группе составляет 26,7%, в 3 группе 13,3 % и самая многочисленная —2 группа, удельный вес которой—60%, что говорит о том, что больше всего средних предприятий с средним удоем от 1 коровы 21,79-24,95 ц.

Используя проведенную группировку, определим зависимость экономической эффективности производства молока от производительности коров.

Для этого построим сводную таблицу (Таблица 3) и произведём аналитическую группировку (Таблица 4).


Таблица 3

Вспомогательная таблица для сводки данных

Группы предприятий по продуктивности коров, ц №№ предприятий Производительность коров, ц Поголовье коров, гол. среднегодовое Валовой надой молока, ц Производственная себестоимость молока, тыс. руб Расход кормов на 1 ц молока, к.ед. Прямые затраты труда, тыс. чел.-час. Реали-зовано, ц Полная себесто имость молока, тыс. руб. Выручка от реализации молока, тыс. руб. Расход кормов на всю продукцию, к.ед.
I. 18,63-21,79 25 18,63 124 2310 1774 1,32 22,4 1984 2014 1952 3049,2
18 19,00 56 1064 632 1,46 17,4 920 834 954 1553,4
24 19,16 75 1437 724 1,44 13,4 1310 833 711 2069,3
29 19,53 77 1504 821 2,04 14,2 1389 921 751 3068,2
27 21,00 134 2814 1832 1,28 30,7 2740 2181 2483 3601,9
23 21,09 110 2320 1636 1,33 26,7 2020 1850 1952 3085,6
14 21,13 94 1986 2730 1,63 22,8 1755 3016 2950 3237,18
34 21,44 55 1179 615 1,75 12,8 956 755 620 2063,2
Итого по I группе 8 Х 725 14614,0 10764,0 Х 160,4 13074,0 12404,0 12373,0 21728,0
II. 21,80-24,96 36 21,85 137 2994 2011 1,60 33,4 2117 2814 2915 4790,4
19 21,87 302 6604 3520 1,20 62 5333 3961 3744 7924,8
10 21,88 234 5120 3010 1,77 49 4730 3910 3750 9062,4
20 21,93 270 5920 2870 1,67 61 5634 3017 3119 9886,4
32 21,96 99 2174 1532 1,50 24,4 1830 1615 1784 3261,0
8 22,00 182 4004 2120 1,70 39,4 3721 2354 2530 6806,8
21 22,25 126 2803 1570 1,75 33,4 2715 1630 1380 4905,2
22 22,35 200 4470 2181 1,51 45,1 3870 2774 2050 6749,7
26 22,45 200 4490 2014 1,33 47,2 3950 2315 2150 5971,7
15 22,78 76 1731 1090 1,73 19,5 1618 1240 1170 2994,6
37 22,83 121 2762 1988 1,98 25,2 2530 2720 2210 5468,8
17 22,83 120 2740 1384 1,70 34,1 2510 1450 1252 4658,0
28 22,87 128 2927 1904 1,65 31,4 2330 2540 2388 4829,6
12 23,17 174 4031 2155 1,43 37,4 3920 2482 2015 5764,3
9 23,23 220 5110 2930 2,31 47 4017 3111 3425 11804,1
16 23,35 82 1915 3052 1,57 21 1804 3672 3120 3006,5
30 23,68 53 1255 627 1,51 11,7 994 815 724 1895,1
31 24,56 204 5010 2432 1,33 51,1 4120 2432 2533 6663,3
Итого по II группе 18 Х 2928 66060,0 38390,0 Х 673,3 57743,0 44852,0 42259,0 106442,7
III. 24,97-28,13 13 26,05 185 4820 2017 1,43 39,5 4015 2915 3117 6892,6
33 26,87 82 2203 1684 1,37 20,4 1950 1930 1715 3018,11
11 28,10 226 6350 3333 1,65 65 5010 3888 3633 10477,5
35 28,13 200 5626 2822 1,80 594 5013 3017 2444 10126,8
Итого по III группе 4 Х 693 18999,0 9856,0 Х 718,9 15988,0 11750,0 10909,0 30515,0
Итого по сов-ти 27 Х 4346 99673,0 59010,0 Х 1552,6 86805,0 69006,0 65541,0 158685,8

Таблица 4

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, ц

Х

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, ц

Х

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 = 9,47

r = ; r = 0,027 ; D = 0,07%

Построим уравнение регрессии и определим параметры уравнения: y = a0 + a1 x

-55.93=10*a0 +224.96*a1 a0 = 92,84

-401.61=224.96*a0 +5178.37*a1 a1 = 0,13

y=0,13*x+92,84

Э1 = ; Э1 = 22,75

Коэффициенты 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, ц

Х1

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 +a0 x1 +a2 x2

Рассчитаем парные и частные коэффициенты корреляции и на их основе совокупный коэффициент корреляции.

σy =; σx 1 =; σx 2 = ;

σy = 9,47; σx 1 = 1,98; σx 2 = 9,47

r yx1 = ; r yx1 = 0,027;

r yx2 = ; r yx2 = -0,487

r x1x2 = ; r x1x2 = -0,341

r yx1(x2) = ; ryx1(x2) = -0,18 ;

r yx2(x1) = ; r yx2(x1) = - 0,54;

r x1x2(y) = ; r x1x2(y) = -0,375

Ryx 1 x 2 =; Ryx 1 x 2 = 0,51.

Определим параметры уравнения множественной регрессии.

а1 = ; a1 = -0,75;

а2 = ; a2 = -4,21

а0 =; a0 = 156,56;

Y = 156,56 – 0,75*x1 –4,21*x2

Определим коэффициенты эластичности:

Э1 = ; Э1 = -0,184

Э2 = Э2 = - 0,45.

Парные коэффициенты корреляции измеряют тесноту связи между 2-мя признаками из рассматриваемых без учёта взаимодействия их с другими признаками.

На этом основании можно сказать, что связь тесная и обратная по направлению возникает между результативным и факторным признаком х2 – трудоемкостью 1 ц молока, то есть при увеличении факторного признака результативный уменьшается (ryx 2 = -0,487). Связь между результативным признаком и фактором х1 – удоем молока от 1 коровы – можно оценить как слабую и прямую (ryx 1 = 0.027). Связь между факторными признаками умереная и обратная.

Частные коэффициенты корреляции – характеризуют степень и влияние одного из признаков на другой при условии, что остальные переменные закреплены на постоянном уровне. Рассчитанные показатели вновь подтверждают, что наиболее тесная связь между х2 и у.

Совокупный коэффициент корреляции Ryx 1 x 2 , характеризующий одновременное влияние факторных признаков на результативный, показывает, что связь между признаками сильная.

Коэффициенты эластичности позволяют сказать следующее: при увеличении удоя молока на 1% окупаемость уменьшается на 0,18 пункта, в то время как увеличение трудоемкости на 1% влечёт уменьшение окупаемости на 0,45 пункта.

Таки образом результативный признак наиболее тесно связан с фактором х2 - трудоемкостью.

Индексный анализ продуктивности коров

Для анализа совокупности применим индексный метод. Под индексом в широком смысле понимается относительный показатель, который характеризует соотношение уровней социально-экономического явления во времени, по сравнению с планом и в пространстве.

С помощью индексного анализа необходимо установить изменение исследуемого явления в отчётном периоде по сравнению с базисным и влияние факторов на это изменение. В качестве факторов, влияющих на продуктивность , возьмём средний надой от 1 коровы и поголовье.

Исчислим индексы продуктивности переменного и постоянного составов. Для этого построим таблицу.

Таблица 9

Вспомогательная таблица для расчёта индексов

№№ предприятий поооп Поголовье коров Продуктивность 1 коровы, ц Валовой надой молока, ц

S1 *Y0

базисный год отчетный год базисный год отчетный год базисный год отчетный год
S0 S1 Y0 Y1 Y0 *S0 Y1 *S1
Предприятие №1 182 137 22,00 21,85 4004 2994 3014
Предприятие №2 220 121 23,23 22,83 5110 2762 2810,5
Итого 402 258 Х Х 9114 5756 5824,5

Относительное изменение валового надоя:

IВС = =0,63;

Iпер сост = = = = 0,984;

Iпост сост = = = 0,988;

Iструктуры= ==0,996;

IS = = 0,64;

Абсолютное изменение валового надоя:

а) за счет изменения продуктивности Δу = S 1 * Y 1 Y 0 * S 1 = – 68,5 ц

б) за счет изменения структуры Δ стр =() × S 1 = -24,78 ц

в) за счет изменения поголовья Δs =( S 1 - ∑ S 0 ) × = – 3264,7 ц

Общее изменение валового надоя:

ΔВС == S 1 Y 1 S 0 Y 0 = – 3358 ц или Δу + Δ стр + ΔS = – 3358 ц

Индекс переменного состава характеризует совместное влияние факторов на результат. То есть значение индекса равное 0, 984 говорит о том, что общая продуктивность по 2-м хозяйствам сократилась на 1,6% в отчётном периоде по сравнению с базисным и это было обусловлено влиянием обоих факторов, как поголовья, так и среднего надоя.

Валовой надой по двум предприятиям уменьшился на 63% или на3358 ц. это произошло по нескольким причинам: из-за изменения поголовья, то есть за счет его уменьшения на 36 % — уменьшился на 3264,7 ц; из-за уменьшения продуктивности на 1,2%, — уменьшился на 68,5 ц; из-за изменения структуры поголовья (то есть увеличение менее продуктивного скота и уменьшение более продуктивного) — уменьшился на 24,78 ц.

2.3 Анализ динамики производства молока

Рядом динамики называют ряд статистических показателей, характеризующих изменение явления во времени. Целью данного приёма является определение колеблемости явления во времени, выявление основной тенденции (тренда).

В качестве показателя, подлежащего анализу подлежит группировочный признак – удой молока от 1 коровы.

Простейшими показателями анализа, которые используются при решении ряда задач, в первую очередь при измерении скорости изменения уровня ряда динамики, являются абсолютный рост, темпы роста и прироста, а также абсолютное значение одного процента прироста. Расчёт этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда динамики. Если каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными. Если все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Рассчитаем по первым десяти периодам следующие показатели рядов динамики: абсолютные приросты, коэффициенты роста, темпы роста и прироста. Для расчета этих показателей воспользуемся цепным и базисным способом. На основании полученных данных вычислим средние показатели динамики.

Абсолютные приросты рассчитываются:

а) цепным способом (Ац ):

Ац1 = у10 , Ац221 и т.д.

б) базисным способом (Аб )

Аб1 = у10б2 = у20 и т.д.

Коэффициенты роста рассчитываются:

а) цепным способом (Кр ц ):

К1 ц =, К2 ц = и т.д.

б) базисным способом (Кр б )

К1 б =, К2 б = и т.д.

Темпы роста рассчитываются:

а) цепным способом (Тр ц )

Тр ц 1 = Кр ц 1 * 100, Тр ц 2 = Кр ц 2 * 100

б) базисным способом (Тр б )

Тр б 1 = Кр б 1 * 100, Тр б 2 = Кр б 2 * 100

Темпы прироста рссчитываются:

а) цепным способом (Тпр ц ) = Тр ц - 100

б) базисным способом (Тпр б ) = Тр б -100

Значение 1% прироста (Зпр ) находится как сотая часть предыдущего уровня:

Рассчитанные показатели ряда динамики, оформив их в таблицу 10.


Таблица 10

Показатели динамики удоя молока от 1 коровы

Наименование показателей Условное обозначение Периоды Средние значения
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
22,00 23,23 21,88 28,10 23,17 26,05 21,13 22,78 23,35 22,83 23,61
Абсолютный прирост, ц Аб 1,23 -0,12 6,10 1,17 4,05 -0,87 0,78 1,35 0,83
Ац 1,23 -1,35 6,22 -4,93 2,89 -4,93 1,65 0,58 -0,52 0,09
Коэффициент роста Кр б 1,06 0,99 1,28 1,05 1,18 0,96 1,04 1,06 1,04
Кр ц 1,06 0,94 1,28 0,82 1,12 0,81 1,08 1,03 0,98 1,004
Темпы роста, % Тр б 105,58 99,46 127,72 105,30 118,43 96,03 103,53 106,15 103,79
Тр ц 105,58 94,20 128,41 82,45 112,46 81,09 107,80 102,53 97,77 100,41
Темпы прироста, % Тпр б 5,58 -0,54 27,72 5,30 18,43 -3,97 3,53 6,15 3,79
Тпр ц 5,58 -5,80 28,41 -17,55 12,46 -18,91 7,80 2,53 -2,23 0,41
Абсолютное значение 1% прироста Зпр 0,22 0,23 0,22 0,28 0,23 0,26 0,21 0,23 0,23 0,22

Средний надой за 10 периодов составляет 23,61 ц. В среднем за 10 периодов наблюдается постоянное прирост удоя молока на 0,09 ц. Его уровень составлял в среднем 100,4 % от предыдущего. То есть за каждый период удой увеличивался на 0,4 %. Значение 1% прироста показывает, что в 1% изучаемого уровня содержится 0,22 ц. удоя молока.

Произведём выравнивание динамического ряда с целью выявления основной тенденции (тренда), используя выравнивание по средней скользящей (трёхлетней). (Таблица 11.)

Таблица 11

Исходные данные и результаты скользящей средней

производительности коров

№№ предприятий Продуктивность коров, ц (Y1) Сумма по скользящим 3-ём предприятиям Средние скользящие
8 22,0 х х
9 23,2 67,1 22,4
10 21,9 73,2 24,4
11 28,1 73,1 24,4
12 23,2 77,3 25,8
13 26,1 70,3 23,4
14 21,1 70,0 23,3
15 22,8 67,3 22,4
16 23,4 69,0 23,0
17 22,8 65,2 21,7
18 19,0 63,7 21,2
19 21,9 62,8 20,9
20 21,9 66,0 22,0
21 22,2 66,5 22,2
22 22,4 65,7 21,9
23 21,1 62,6 20,9
24 19,2 58,9 19,6
25 18,6 60,2 20,1
26 22,5 62,1 20,7
27 21,0 66,3 22,1
28 22,9 63,4 21,1
29 19,5 66,1 22,0
30 23,7 67,8 22,6
31 24,6 70,2 23,4
32 22,0 73,4 24,5
33 26,9 70,3 23,4
34 21,4 76,4 25,5
35 28,1 71,4 23,8
36 21,9 72,8 24,3
37 22,8 х х

Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определённого числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее начиная с третьего и т. д. Таким образом, при расчётах среднего уровня как бы скользят по временному ряду от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. Каждое звено скользящей средней – это средний уровень за соответствующий период.

Из данных таблицы видно, что в первые 4 года наблюдается рост, затем до 16 года скачкообразное падение производительности, а после этого до 26 года вновь скачкообразный, но рост.

Применим аналитическое выравнивание. Исходя из предыдущих выводов, логично предположить, что для проявления тенденции можно использовать уравнение прямой. Но использование параболы второго порядка также возможно. Проверим оба варианта. Общий вид уравнений:

y = a0 + a1 *t— уравнение прямой

y = a0 + a1 *t + a2* t2 .— уравнение параболы второго порядка

Осуществим выравнивание по уравнению прямой и по параболе второго порядка, сопоставим результаты и, найдя остаточные средние квадратическое отклонения, узнаем, какое из этих уравнений полнее отражает характер изменения удоя молока от 1 коровы.

Определим параметры уравнения прямой способом наименьших квадратов:

∑yi = na0 + a1 ∑ti;

∑yi t = a0 ∑ti +a1 ∑t2 i .

Для этого построим вспомогательную таблицу 12. Для упрощения расчётов воспользуемся способом отсчёта от условного начала. Система уравнений упрощается, поскольку ∑t=0.

Столбцы ỹt (y-ỹt )2 рассчитывались после нахождения параметров уравнения прямой.


Таблица 12

Исходные данные и результаты выравнивания ряда динамики

производительности коров по прямой

№№ предприятий

Продуктивность коров, ц

yt

Обоначение периода t t2 y*t t (y-ỹt )2
8 22,0 -29 841 -638,00 22,6 0,33
9 23,2 -27 729 -627,14 22,6 0,42
10 21,9 -25 625 -547,01 22,6 0,49
11 28,1 -23 529 -646,24 22,6 30,45
12 23,2 -21 441 -486,50 22,6 0,34
13 26,1 -19 361 -495,03 22,6 12,05
14 21,1 -17 289 -359,17 22,6 2,12
15 22,8 -15 225 -341,64 22,6 0,04
16 23,4 -13 169 -303,60 22,6 0,59
17 22,8 -11 121 -251,17 22,6 0,06
18 19,0 -9 81 -171,00 22,6 12,89
19 21,9 -7 49 -153,07 22,6 0,53
20 21,9 -5 25 -109,63 22,6 0,45
21 22,2 -3 9 -66,74 22,6 0,12
22 22,4 -1 1 -22,35 22,6 0,06
23 21,1 1 1 21,09 22,6 2,27
24 19,2 3 9 57,48 22,6 11,84
25 18,6 5 25 93,15 22,6 15,79
26 22,5 7 49 157,15 22,6 0,02
27 21,0 9 81 189,00 22,6 2,58
28 22,9 11 121 251,54 22,6 0,07
29 19,5 13 169 253,92 22,6 9,47
30 23,7 15 225 355,19 22,6 1,14
31 24,6 17 289 417,50 22,6 3,79
32 22,0 19 361 417,23 22,6 0,43
33 26,9 21 441 564,18 22,6 18,06
34 21,4 23 529 493,04 22,6 1,39
35 28,1 25 625 703,25 22,6 30,37
36 21,9 27 729 590,06 22,6 0,59
37 22,8 29 841 661,97 22,6 0,04
Итого 677,9 0 8990 7,46 677,9461 158,79

∑yi = na0 + a1 ∑ti;

∑yi t = a0 ∑ti +a1 ∑t2 i .

677,9=30* a0 + a1 *0

7,46= a0 *0+ a1 *8990

а1 = 7,46/8990 = 0,00083

а0 = 677,9/30 = 22,6

Уравнение прямой имеет вид: у=22,6 + 0,00083*t

Коэффициент а1 характеризует средний рост удоя молока от 1 коровы.

Используем для выравнивания уравнение параболы второго порядка yi = a0 + a1 t + a2 t2 . Для нахождения параметров а0 , а1 , а2 применим систему нормальных уравнений:

∑yi = na0 + a1 ∑t +a2 ∑t2

∑yi t = a0 ∑t + a1 ∑t2 +a2 ∑t3

∑yi t2 =a0 ∑t2 + a1 ∑t3 + a2 ∑t4

Подготовим данные для выравнивания ряда динамики произ-водительности коров по уравнению параболы второго порядка (таблица 13).

Таблица 13

Исходные данные и результаты выравнивания ряда динамики

производительности коров по уравнению параболы второго порядка

№№ предприятий Продуктивность коров, ц yt Обозначение периода t t^2 y*t y*t^2 t^4 ỹt (y-ỹt)^2
8 22,0 -29 841 -638,0 18502,0 707281 24,5 6,1
9 23,2 -27 729 -627,1 16932,7 531441 24,1 0,7
10 21,9 -25 625 -547,0 13675,2 390625 23,7 3,4
11 28,1 -23 529 -646,2 14863,5 279841 23,4 22,2
12 23,2 -21 441 -486,5 10216,5 194481 23,1 0,0
13 26,1 -19 361 -495,0 9405,5 130321 22,8 10,6
14 21,1 -17 289 -359,2 6105,9 83521 22,5 2,0
15 22,8 -15 225 -341,6 5124,7 50625 22,3 0,2
16 23,4 -13 169 -303,6 3946,8 28561 22,1 1,5
17 22,8 -11 121 -251,2 2762,8 14641 22,0 0,8
18 19,0 -9 81 -171,0 1539,0 6561 21,8 8,0
19 21,9 -7 49 -153,1 1071,5 2401 21,7 0,0
20 21,9 -5 25 -109,6 548,1 625 21,6 0,1
21 22,2 -3 9 -66,7 200,2 81 21,6 0,4
22 22,4 -1 1 -22,4 22,4 1 21,5 0,6
23 21,1 1 1 21,1 21,1 1 21,6 0,2
24 19,2 3 9 57,5 172,4 81 21,6 5,9
25 18,6 5 25 93,1 465,7 625 21,6 9,1
26 22,5 7 49 157,2 1100,1 2401 21,7 0,5
27 21,0 9 81 189,0 1701,0 6561 21,8 0,7
28 22,9 11 121 251,5 2766,9 14641 22,0 0,8
29 19,5 13 169 253,9 3301,0 28561 22,2 6,9
30 23,7 15 225 355,2 5327,8 50625 22,3 1,8
31 24,6 17 289 417,5 7097,5 83521 22,6 3,9
32 22,0 19 361 417,2 7927,4 130321 22,8 0,8
33 26,9 21 441 564,2 11847,8 194481 23,1 14,1
34 21,4 23 529 493,0 11339,8 279841 23,4 3,9
35 28,1 25 625 703,3 17581,3 390625 23,8 19,1
36 21,9 27 729 590,1 15931,6 531441 24,1 5,2
37 22,8 29 841 662,0 19197,0 707281 24,5 2,9
Итого 677,9 0 8990 7,5 210695,3 4842014 677,9 132,3

677,9 = 30*a0 + 0*a1 +8990*a2

7,5 = 0*a0 + 8990*a1 +0*a2

210695,3=8990*a0 + 0*a1 + 4842014*a2

Решив систему уравнений получаем параметры:

a0 = 21,55

a1 = 0,00083

a2 = 0,0035

Уравнение параболы имеет вид: у=21,55 + 0,00083*t+0.0035*t2

Параметр уравнения а1 = 0,00083 ц показывает средний рост удоя молока от одной коровы за год; а2 = 0,0035 ц – степень нарастания роста, то есть ускорение роста.

А теперь определим, какое из этих уравнений наиболее точно отражает характер изменения удоя во времени.

σ пр = = = 2,3

σ пар = =2,1

Остаточное среднее квадратическое отклонение, полученное при выравнивании по параболе меньше, чем среднее квадратическое отклонение при выравнивании по прямой. Следовательно, парабола более точно воспроизводит характер изменения удоя молока от 1 коровы за анализируемый период. Это хорошо иллюстрирует график.


Рис.4. Выравнивание ряда динамики


Фактические значения удоя молока от одной коровы имеют значительную колеблемость за указанный период (от 18,63 ц до 28,13 ц). На основании тренда можно сказать, что на данном временном интервале наблюдается ускорение тенденции к росту уровня.


3 Расчёт перспективного удоя молока от 1 коровы

Изучение закономерностей развития социально-экономических явлений создают базу для прогнозирования, то есть для определения ориентировочных размеров явлений в будущем.

Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Любой метод прогнозирования предполагает, что та или иная закономерность развития, действовавшая в прошлом, сохранится и в прогнозируемом будущем, то есть прогноз основан на экстраполяции (распространении) этой закономерности на будущее. Поэтому надёжность и точность прогноза зависят от того, насколько близкими к действительности окажутся эти предположения, а также от того, насколько точно удалось охарактеризовать выявленную в прошлом закономерность.

При прогнозе будем рассматривать уравнение параболы второго порядка вследствие того, что среднее квадратическое отклонение, полученное при выравнивании по параболе меньше, чем при выравнивании по прямой, что означает, что парабола более точно воспроизводит характер изменения удоя молока от 1 коровы за анализируемый период, а следовательно и в будущем.

Рассчитаем интервальный (доверительный) прогноз уровня динамического ряда по формуле: , y, t точечный прогноз, рассчитанный по уравнению тренда; tά – табличное значение t-критерия Стьюдента;Sy – среднее квадратическое отклонение от тренда (стандартная ошибка аппроксимации): , m – число параметров уравнения.

Прогноз составим на три года.

Точечный прогноз будет равен:

В 38 году: t = 31; yt = 21,55 + 0,00083 ∙ 31 + 0,0035 · 312 = 24,9 (ц)

В 39 году: t = 33; yt = 21,55 + 0,00083 ∙ 33 + 0,0035 · 332 = 25,4 (ц)

В 40 году: t = 35; yt = 21,55 + 0,00083 ∙ 35 + 0,0035 · 352 = 25,9 (ц)

Стандартная ошибка апраксимации: Sy = =2,21 (ц.)

α = 0,05; следовательно p = 100-0,05=0,95

В соответствии с этими данными находим в соответствующей таблице значение tα , которое равно 2,0518. Подставим все необходимые данные.

Интервальный прогноз на следующий год (под номером 38)будет равен: 24,9 ± 2,0518 ∙ 2,21; 24,9 ± 4,53 (ц.)

Прогноз на 2-ой год, то есть 39-й год: 25,4± 4,53 (ц.)

Прогноз на 3-ий год, то есть 40-й год: 25,9± 4,53 (ц.)

20,4 ≤ ỹ38 ≤ 29,4

20,9 ≤ ỹ39 ≤ 29,9

21,4 ≤ ỹ40 ≤ 30,4

Следовательно, с вероятностью 95% фактический средний уровень удоя молока будет находиться через год в пределах от 20,4 ц. до 29,4ц, через два года в пределах от 20,9 ц. до 29,9 ц, а через три года в пределах от 21,4 ц. до 30,4 ц. Значение стандартной ошибки апраксимаци значительно, поэтому прогноз будет носить условный характер.


Заключение

Статистико-экономический анализ удоя молока от одной коровы по 30 хозяйствам подтвердил сложную экономическую ситуацию, сложившуюся в России в молочном животноводстве. Низкая продуктивность животных, большие затраты на средства производства, топлива и энергию приводят к постоянному росту себестоимости продукции, снижению уровня рентабельности.

Себестоимость 1ц молока по изучаемой совокупности составила 592,4 руб., уровень рентабельности отрицателен. Получение молока продолжает оставаться убыточным. Лишь десять хозяйств из тридцати ведут прибыльное производство. Максимальный размер показателя прибыли на 1ц и на 1 голову составляет соответственно 112,78 руб и 2253,73 руб. Наибольший же убыток—288,25 руб с 1 ц и 6731,71 на одну голову. 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 1ц 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%, то есть на 1 рубль, вложенный в производство и реализацию продукции в среднем получается выручка в 95 коп.

Коэффициент корреляции определил связь между удоем молока и окупаемостью затрат слабая. В 7 случаях из 1000 колебаний в окупаемости продукции определяется изменениями в удое молока от 1 коровы. То есть для увеличения прибыли хозяйства небольшое внимание должно уделяться продуктивности животных, а следует уделять внимание другим показателям (возможно себестоимости и, как показал множественный корреляционно регрессионный анализ - трудоемкости 1ц).

Исследуя влияние нескольких факторов на показатель окупаемости (удоя молока и трудоемкости 1ц продукции) удаётся заметить, что показатель трудоемкости оказывает большее влияние на результат. При увеличении удоя молока на 1% окупаемость продукции уменьшается на 0,18 пунктов, в то время как увеличение трудоемкости на 1% влечёт увеличение окупаемости на 0,45 пунктов. Таки образом результативный признак наиболее тесно связан с фактором х2 - трудоемкостью. Любое сельскохозяйственное предприятие должно стремиться к уменьшению данного показателя.

Индексный анализ 2-х хозяйств выявляет сокращение общей продуктивности на 1,6% в отчётном периоде по сравнению с базисным

Валовой надой по двум предприятиям уменьшился на 63% или на3358 ц. Это произошло по нескольким причинам: из-за изменения поголовья уменьшился на 3264,7 ц; из-за уменьшения продуктивности— уменьшился на 68,5 ц; из-за изменения структуры поголовья— уменьшился на 24,78 ц.

Анализ динамики приводит к тому, что мы имеем год за годом постепенное увеличение продуктивности животных. В среднем за 10 периодов увеличение удоя молока составило 0,09ц. Его уровень составлял в среднем 100,4% от предыдущего. То есть за каждый период удой увеличивался на 0,4%. Значение 1% убыли показывает, что в 1% изучаемого уровня содержится 0,22 ц удоя молока. Уравнение тренда говорит о ускорении тенденции к росту уровня (удой молока растет).

Несмотря на то, что прогнозы обнадёживающие, только правильный контроль экономики страны может оказать решающее влияние на будущие результаты.

Причин сложившегося положения в животноводстве несколько. Это и сложившийся диспаритет цен на продукцию животноводства и материально-технические ресурсы, установление монопольных закупочных цен; резкое сокращение государственной поддержки и удорожание кредитных ресурсов, бесконтрольный импорт продукта.

На сегодняшний день перед государством остро стоит задача увеличения прибыльности молочного животноводства. Решение её состоит в правильном планировании и прогнозировании, внедрении новейших достижений технологии и т.д.


Список использованных источников

1. Афанасьев, В. Н. Статистика сельского хозяйства/ В. Н. Афанасьев, А. И. Маркова. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272 с.: ил.

2. Башкатов, Б.И. Статистика сельского хозяйства: Курс лекций. – М.: ЭКМОС. – 2001.

3. Гришин, А.ф. Статистика/ А.Ф. Гришин. – М.: финансы и статистика, 2003.

4. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник для вузов /И.И.Елисеева, М.Н. Юзбашев, 3-е изд. – М.: Финансы и статистика. – 1998, 480с.

5. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Изд-во МСХА, 1998, 427 с.

6. Общая теория статистики: Учебник / А.Я. Боярский, Л.Л. Викторова, А.М. Гольдберг и др.; Под. ред. А.М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985. – 367с.

7. Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике: Учеб. пособие / И.Д. Политова, С.С. Сергеев, А.П. Зинченко, А.М. Гатулин. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Статистика, 1980. – 303 с.

8. Практикум по статистике. / А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина; Под. ред. А.П. Зинченко - М.: Колос, 2003. – 392с.

9. Статистика сельского хозяйства: учебник/ О. П. Замосковный, Л. И. Ващуков, Л. В. Литвинова и др.; Под редакцией О. П. Замосковного и Б. И. Плешкова. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 344 с.: ил.


Приложение 1

№№ предприятий Среднегодовое пого-ловье коров, гол. Валовой надой молока, ц Производственная себестоимость молока, тыс. руб Расход кормов на 1 ц молока, к.ед. Прямые затраты труда, тыс. чел.-час. Реализовано, ц Полная себес-тоимость молока, тыс. руб. Выручка от реализации молока, тыс. руб.
8 182 4004 2120 1,70 39,4 3721 2354 2530
9 220 5110 2930 2,31 47 4017 3111 3425
10 234 5120 3010 1,77 49 4730 3910 3750
11 226 6350 3333 1,65 65 5010 3888 3633
12 174 4031 2155 1,43 37,4 3920 2482 2015
13 185 4820 2017 1,43 39,5 4015 2915 3117
14 94 1986 2730 1,63 22,8 1755 3016 2950
15 76 1731 1090 1,73 19,5 1618 1240 1170
16 82 1915 3052 1,57 21,0 1804 3672 3120
17 120 2740 1384 1,70 34,1 2510 1450 1252
18 56 1064 632 1,46 17,4 920 834 954
19 302 6604 3520 1,20 62,0 5333 3961 3744
20 270 5920 2870 1,67 61,0 5634 3017 3119
21 126 2803 1570 1,75 33,4 2715 1630 1380
22 200 4470 2181 1,51 45,1 3870 2774 2050
23 110 2320 1636 1,33 26,7 2020 1850 1952
24 75 1437 724 1,44 13,4 1310 833 711
25 124 2310 1774 1,32 22,4 1984 2014 1952
26 200 4490 2014 1,33 47,2 3950 2315 2150
27 134 2814 1832 1,28 30,7 2740 2181 2483
28 128 2927 1904 1,65 31,4 2330 2540 2388
29 77 1504 821 2,04 14,2 1389 921 751
30 53 1255 627 1,51 11,7 994 815 724
31 204 5010 2432 1,33 51,1 4120 2432 2533
32 99 2174 1532 1,50 24,4 1830 1615 1784
33 82 2203 1684 1,37 20,4 1950 1930 1715
34 55 1179 615 1,75 12,8 956 755 620
35 200 5626 2822 1,80 59 4 5013 3017 2444
36 137 2994 2011 1,60 33,4 2117 2814 2915
37 121 2762 1988 1,98 25,2 2530 2720 2210

Показатели молочного скотоводства в сельскохозяйственных предприятиях региона (данные условные)