Статистико-экономический анализ реализации продукции животноводства

Заключение

Себестоимость продукции и производственные затраты — важнейшие результативные показатели животноводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень себестоимости отражает воздействие экономических и приходных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.
Изучение себестоимости продукции позволяет дать более правильную оценку уровню показателей прибыли и рентабельности, достигнутому на предприятии. В обобщенном виде себестоимость продукции отражает все стороны хозяйственной деятельности предприятий, их достижения и недостатки.
В рамах данного исследования для решения цели и задач были реализованы следующие направления:
сформирована теоретическая и методологическая база исс ...

Содержание

Введение 4
1. Производственно-экономическая характеристика выборочной совокупности и типизация организаций животноводства 5
1.1. Производственно-экономическая характеристика выборочной совокупности организаций животноводства 5
1.2. Анализ вариации основных показателей развития сельскохозяйственной отрасли 5
1.3. Группировка сельскохозяйственных организаций по уровню развития отрасли 7
2. Характеристика показателей реализации продукции животноводства 14
2.1. Анализ размеров производства 14
2.2. Анализ специализации предприятий 14
2.3. Анализ интенсификации производства 16
2.4. Анализ производственной и экономической эффективности продукции животноводства 18
2.5. Анализ финансового состояния 21
3. Факторных анализ результативных показателей производства продукции животноводства 22
3.1. Анализ взаимосвязи методом комбинированной группировки 22
3.2. Корреляционно-регрессионный анализ производства продукции животноводства 24
4. Анализ тенденции показателей 34
4.1. Анализ показателей рядов динамики 34
4.2. Аналитическое выравнивание рядов динамики и построение прогноза 39
Заключение 43
Список использованной литературы 45

Введение

Результаты деятельности сельскохозяйственного предприятия зависят от эффективности производства продукции и ее реализации. Таким образом, для оценки деятельности сельскохозяйственных предприятий необходим анализ показателей, характеризующих структуру реализации продукции и ее динамику.
Целью работы является исследование финансовых результатов деятельности предприятий животноводства статистическими методами. Для этого в работе решаются следующие задачи:
1. Изучить теоретические методы статистического анализа.
2. Провести исследование исходных данных на основе средних величин и показателей вариации.
3. Проанализировать исходные данные методами статистической группировки.
Предмет исследования: животноводческие предприятия Краснодарского края.
Объект исследования: финансовые результа ты деятельности животноводческих предприятий.
В процессе анализа использована совокупность статистических методов:
индексный метод;
метод группировки;
корреляционно-регрессионный анализ.

Результаты затрат по типическим группам представлены в таблице 7.Состав и структура затрат предприятий по отрасли животноводствоВид продукцииТипические группыПо отрасли в целом12345тыс. руб.% к итогутыс. руб.% к итогутыс. руб.% к итогутыс. руб.% к итогутыс. руб.% к итогутыс. руб.% к итогуМолоко цельное 62172,294654417,1450701,8713293648,968077529,7527154247,87Скот и птица в живой массе005454424,282310,107020031,259967144,3722464639,62Яйца0051037,180024053,386358389,447109112,53Продукция всего62171,0910619118,7253010,9320554136,2324402943,02567279100Согласно данным, представленным в таблице, наибольший объем затрат наблюдается при производстве молока (47,87%), наименьший – при производстве яиц (12,53%).В общем объеме затрат по животноводству наибольший удельный вес принадлежит предприятиям группы с высоким уровнем развития (43,02%), наименьший – со средним (0,93%). При этом внутри типических групп наблюдаются следующие особенности:для группы 5 наибольший объем затрат приходится на производство яиц (89,44%);для группы 4 48,96% затрат реализуется при выращивании скота и птицы для реализации в живой массе.Таким образом, для группы с высоким уровнем характерны наибольший объем выручки и затрат по направлению «реализация яиц», для группы с уровнем выше среднего – скота и птицы в живой массе, для группы со средним уровнем наблюдаются затраты на направление «скот и птица в живой массе» при нулевом объеме выручки.Анализ экономической эффективности продукции животноводстваЭкономическая эффективность производства характеризуется, в первую очередь, показателями прибыли и рентабельности.Количественно прибыль представляет собой разность между выручкой (после уплаты налога на добавленную стоимость, акцизного налога и других отчислений из выручки в бюджетные и внебюджетные фонды) и полной себестоимостью реализованной продукции. Прибыль от реализации продукции в целом по предприятию зависит от четырех факторов [ REF _Ref465801626 \r \h 14]:объема реализации продукции;структуры продукции;себестоимости продукции;уровня средне-реализационных цен.На рисунке 5 представлены основные методы планирования прибыли торгового предприятия [ REF _Ref465801647 \r \h \* MERGEFORMAT 18].Методы планирования прибыли торгового предприятияНа основе метода прямого счета рассчитываются следующие виды прибыли [ REF _Ref465801676 \r \h \* MERGEFORMAT 10]:Прибыль от продаж:Ппр=ВП-ИОгде Ппр – сумма прибыли от продаж;ВП – валовая прибыль;ИО – сумма издержек.Прибыль до налогообложения:Пдо нал.=Ппр+%к получ.+ОД+ВРД+Дот уч.-%к упл.-ОР-ВРРгде Пдо нал. – сумма прибыли до налогообложения;%к получ. – сумма процентов к получению;%к упл. – сумма процентов к уплате;ОД – сумма операционных доходов;ОР – сумма операционных расходов;ВРД – сумма внереализационных доходов;ВРР – сумма внереализационных расходов;Дот уч. – сумма доходов от участия в других организациях.ВРД – сумма внереализационных доходов;ВРР – сумма внереализационных расходов;Дот уч. – сумма доходов от участия в других организациях.На основе показателей рентабельности исследуется [ REF _Ref465801586 \r \h \* MERGEFORMAT 13]:эффективность его работы в целом;доходность различных направлений деятельности (производственной, предпринимательской, инвестиционной);окупаемость затрат.Показатели рентабельности можно объединить в несколько групп:характеризующие рентабельность (окупаемость) издержек производства и инвестиционных проектов;характеризующие рентабельность продаж;характеризующие доходность капитала и его частей.Расчет общей рентабельности (прибыльности) торгового предприятия производится по формуле:Ro=ПТ∙100где Ro — общая экономическая рентабельность хозяйственной деятельности предприятия;П — сумма прибыли (валовой или чистой);Т — объем товарооборота (без НДС).В таблице 10 представлены показатели экономической эффективности производства продукции животноводства сельскохозяйственных предприятий в разрезе типических групп.Показатели экономической эффективности производства продукции животноводства сельскохозяйственных предприятийПоказателиТипические группыВ среднем по совокупности12345Прибыль от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га, тыс. руб.-0,290,00710,00760,090,360,034Уровень рентабельности реализации продукции животноводства, %-61%1%1,1%76%138%31%Анализ данных, представленных в таблице, показывает, что показатели прибыли и рентабельности возрастают с увеличением типических групп.Отрицательные показатели прибыли и рентабельности наблюдаются для предприятий 1 типической группы. Предприятия данной группы являются убыточными. Наиболее высокие показатели характерны для пятой группы, что подтверждает высокий уровень экономической эффективности производства продукции животноводства для указанной группы предприятий.Анализ факторов, оказывающих влияние на уровень экономической эффективности производства продукции животноводстваКорреляционный анализ - один из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков. Корреляционный анализ, разработанный К. Пирсоном (1857-1936) и Дж. Юлом (1871-1951), является одним из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков - компонент случайного вектора x. Он применятся тогда, когда данные наблюдений можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.Характеристики статистической связи, рассматриваемые в корреляционном анализе, используются в качестве «входной» информации при определении вида зависимости; снижении размерности анализируемого признакового пространства; классификации объектов и признаков.Поэтому с корреляционного анализа начинаются все многомерные статистические исследования.Основная задача корреляционного анализа состоит в оценке корреляционной матрицы генеральной совокупности по выборке и определении на ее основе оценок частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Парный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зависимости между двумя переменными (x1 и x2) на фоне действия всех остальных переменных, входящих в модель.Парный коэффициент корреляции ρ в силу своих свойств является одним из самых распространенных способов измерения связи между случайными величинами в генеральной совокупности; для выборочных данных используется эмпирическая мера связи r.Коэффициент корреляции не имеет размерности и, следовательно, его можно сопоставлять для разных статистических рядов. Величина его лежит в пределах от -1 до +1. Значение р=±1 свидетельствует о наличии функциональной зависимости между рассматриваемыми признаками. Если р=0, можно сделать вывод что линейная связь между х и у отсутствует, однако это не означает, что они статистически независимы. В этом случае не отрицается возможность существования иной формы зависимости между переменными. Положительный знак коэффициента корреляции указывает на положительную корреляцию, т.е. все данные наблюдения лежат на прямой с положительным углом наклона в плоскости ху и с увеличением х растет у. Когда х уменьшается, то у уменьшается. Отрицательный знак коэффициента свидетельствует об отрицательной корреляции. Чем ближе значение r к единице, тем связь теснее, приближениеr к нулю означает ослабление линейной зависимости между переменными. При r=1 корреляционная связь перерождается в функциональную.Регрессионный анализ - это статистический метод исследования зависимости случайной величины Y от переменных Xj(j=1,2,…,k), рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины независимо от истинного закона распределения Xj.Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР) имеет вид:yi=β0+β1xi1+β2xi2+…+βkxik+εi, i=1,2,…,nгде β0, β1,…, βk неизвестные параметры модели, которые подлежат оцениванию по выборке, есть не случайные величины, как параметры генеральной совокупности.Выполним оценку взаимосвязи факторных признаков на объем прибыли предприятий и рентабельность производства продукции растениеводства.Исследование проведем на основе массива данных, представленного в таблице 10.Массив данных для корреляционно-регрессионного анализаПрибыль от реализации продукции животноводства, тыс. руб.Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.Обеспеченность рабочей силой, чел.Всего по животноводству: затраты - всегоДебиторская задолженность: краткосрочная - всегоКредиторская задолженность: краткосрочная - всегоПлощадь с/х угодийYX1X2X3X4X5X696049,675329751,6233774 4672 9901723,70130850422071,76504 2900,761308419 297182 349327,76536 69926535171,22245 0926,810291302 00851 186936,321611 233475097,6337282,983539562 501661,9342972999870060,18 076 6006,6178738 136 5112 661 202857,6135230 76947376349,27103 9893,551624217 8812 826386,70457 574799197,2359399 7782,467917508 69823 73080,947681 0131984031,173350,057225411 03858,283261033119583,2310 9973,02457515 61528 406895,97626 9902890353,0242 269 3845,7288352 113 162365 841389,17893 70332536453,5519 8435,92470122 876452104,7671 57119280678,5516 4893,60528415 433333 3432648,37610 2791781689,60228 4771,1703844 72620989,894226 4354887874,534233 4094,101417238 416233 12185,309474 4436226442,64160 4122,299606102 076120 351245,00662 68240271123,3461625,3081350511 893786,44213 0443378616,84217 804113,684220 3614 93119173,681 21710248234,9937 26029,8456333 0686804847,3419513279837,84402 9893,34442377 53720 640345,962758362554846,5634 1183,80048753 2262 020302,706510 8241270570,475100 6382,041943151 6394 9663,9735119 2877734571,75181 5311,45496288 06270 26815,105441 8121061833,297302 6841,394142345 2291 488231,55736 1174571050,3958 1793,6664275 9103 7261077,3549 2537861535,45947 7002,33993338 1209 05782,681921 391238660483 89712,2909114 6866 200256,96977 7781157777,18611 1122,66524514 16511 888430,0644 1255761209,197108 8304,64882958 6933 675829,665693815135590,0936 8065,92711360 20511 949147,5172 99046823,65805191 5000,497018193 76411 65623,757464 9949942907,25810 8795,417647 03210 66412439,871 0061937894,79720 8433,12174835 5714 5370,7284086 8485707179,697127 0272,708333145 95018 305107,76529618799928,5374692,4041811 75621131,9515 28013187991,284 4921,63659890 558445 4631903,4025 7405096917,75619 2911,81855322 65452890,192077 7601266239,74537 8401,63636445 5012 4971027,4554 89419101422,1564 4613,277858 2265 8391235,272 7503726886,01245 0772,54766645 29358 110223,42217 3832219198,34235 1741,27033335 179290 051154,67086 084520504,78633 1042,9059838 7301 364364,44446 4551962508,122126 3762,925764130 520114 132454,41052 29016761646,791224,1741072 28852 219206,78574 480Для выявления взаимосвязи между признаками выполним построение матрицы парных коэффициентов корреляции (таблица 11).Корреляционная матрица Yx1x2x3x4x5x6Y1x10,9759261x20,561560,6823441x3-0,079520,1213830,624311x40,6009640,6053770,3828310,1389391x50,1722480,242440,4656660,5225490,3522091x60,4959550,369374-0,00608-0,620370,180812-0,046061Анализ парных коэффициентов корреляции показывает, что наиболее сильное влияние на показатель прибыли оказывают выручка, обеспеченность рабочей силой, и краткосрочная дебиторская задолженность предприятий. Коэффициенты корреляции имеют значения 97,6, 56,1 и 60,1% соответственно.Обратная взаимосвязь наблюдается между показателем прибыли и затратами по производству продукции животноводства, прибыли и площадью сельскохозяйственных угодий.Выполним построение двух моделей множественной регрессии: на шести факторных признаках и на трех признаках, оказывающих наиболее сильное влияние на объем прибыли предприятий.В таблице 12 представлены показатели качества регрессионной модели 1 (на шести факторных признаках).Качественные характеристики модели 1Регрессионная статистикаМножественный R0,998544938R-квадрат0,997091992Нормированный R-квадрат0,996338064Стандартная ошибка356,8025218Наблюдения35 dfSSMSFЗначимость FРегрессия61178580521168368645,81322,5295621,553E-32Остаток273437317,068127308,0396Итого331182017838   Как показывает анализа 99,7% вариации результативного признака объясняется показателями, вошедшими в модель, о чем свидетельствует показатель R2. Кроме того, значимость модели подтверждается на 95% уровне.Выполним построение уравнения регрессии и оценим значимость коэффициентов при переменных. В таблице 13 представлены результаты расчетов коэффициентов уравнения.Коэффициенты уравнения множественной регрессии (модель 1)КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение-1016,724343,345-2,9610,006x10,9840,02244,5100,000x2-0,5301,265-0,4190,678x3-0,0270,003-9,0600,000x40,0010,0020,4780,637x50,0020,0012,8030,009x6-0,5803,730-0,1560,878Уравнение регрессии имеет вид:y=-1016,724+0,984x1-0,530x2-0,027x3+0,001x4+0,002x5-0,580x6Анализ P-значений коэффициент при переменных показывает значимость коэффициентов при переменных x1, x3, x5.В связи с этим целесообразно построить модель множественной регрессии на указанных трех переменных. Результаты расчетов представлены в таблицах 14-15.Качественные характеристики модели 2Регрессионная статистикаМножественный R0,998507221R-квадрат0,997016671Нормированный R-квадрат0,996618893Стандартная ошибка342,8482909Наблюдения35 dfSSMSFЗначимость FРегрессия31178491489294622872,32506,469832,10582E-37Остаток303526348,517117544,9506Итого331182017838   Качество модели подтверждается показателем R2 и значимостью на 95% уровне.Коэффициенты уравнения множественной регрессии (модель 2)КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение-1095,867781205,9037912-5,3222321689,37705E-06x10,9801312180,0109216289,742290715,04895E-38x3-0,0279061590,001391614-20,053081566,26671E-19x50,0020748560,0006285923,300798040,002494117Все коэффициенты уравнения регрессии значимы, что подтверждает ее адекватность для анализа взаимосвязи показателей. Уравнение регрессии имеет вид:y=-1095,868+0,98x1-0,028x3+0,002x5Коэффициенты при переменных указанного уравнения можно интерпретировать следующим образом:при отсутствии влияния факторных признаков, вошедших в модель, показатель прибыли уменьшается на 1095,868 тыс. руб.;при увеличении выручки от реализации продукции животноводства на 1 тыс. руб., прибыль увеличивается на 0,98 тыс. руб.;при увеличении затрат на производство продукции животноводства на 1 тыс. руб. прибыль уменьшается на 0,028 тыс. руб.;при увеличении кредиторской задолженности на 1 тыс. руб. прибыль увеличивается на 0,002 тыс. руб..Выполним построение модели множественной регрессии на трех факторных признаках, которые по результатам корреляционного анализа оказывают наибольшее влияние на объем прибыли предприятий. Результаты построения модели 3 представлены на рисунке 6.Модель множественной регрессии 3В целом модель значима и адекватна, коэффициент при переменной х4 не является значимым, что подтверждается величиной p-значения.Таким образом, по результатам анализа значимости и адекватности моделей 2 и 3 целесообразно выполнить построение модели 4, в которую включить значимые факторы модели 2 и значимый фактор х2 модели 3. Результаты расчетов представлены на рисунке 7.