7. Индексный анализ рентабельности или окупаемости затрат

Проведем сравнительный анализ рентабельности по группам районов, используя индекс рентабельности производства зерна.

Рентабельность продаж в первой группе выше чем во второй на 45%.

Рассмотрим влияние факторов:

Рентабельность продаж меньше в первой группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 91,9%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 94,4%).

Аналогично проведем анализ третьей группы в сравнении с типичной:

Рентабельность продаж в третьей группе районов ниже, чем во второй, типичной, группе на 31%.

Рентабельность продаж меньше в третьей группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 80%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 71%).

8. Корреляционно-регресионный анализ показателей эффективности интенсификации производства

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное оп­ределение тесноты связи между двумя признаками (при парной свя­зи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайны­ми величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к из­менению математического ожидания другой.

В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

•  парная корреляция - связь между двумя признаками (результа­тивным и факторным или двумя факторными);

•  частная корреляция - зависимость между результативным и од­ним факторным признаками при фиксированном значении дру­гих факторных признаков;

• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие вклю­чает в себя измерение тесноты, направления связи и установление ана­литического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Регрессионный метод заключается в определении аналитическо­го выражения связи, в котором изменение одной величины (называе­мой зависимой или результативным признаком) обусловлено влияни­ем одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значе­ния. (Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофактор­ной (множественной).

Таблица 12

Исходные  и расчетные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа

№        п/п	Районы	Урожайность, ц/га   Y	Внесено удобр. на 1 га посева, ц.д.в.  Х1	Затраты чел-ч на 1 га,      Х2	Y*X1	Y*X2	X12	X22	Y2	X1*X2
1	Черемховский	2,85	13,31	10,9	37,93	31,065	177,156	118,81	8,1225	145,079
2	Чунский	9,74	38,35	10,18	373,53	99,1532	1470,72	103,632	94,8676	390,403
3	Куйтунский	15,71	111,59	9,61	1753,08	150,9731	12452,3	92,3521	246,804	1072,38
4	Балаганский	10,13	72,74	36,82	736,86	372,9866	5291,11	1355,71	102,617	2678,29
5	Зиминский	19,47	199,03	10,15	3875,11	197,6205	39612,9	103,023	379,081	2020,15
6	Усть-Илимский	11,83	65,42	9,3	773,92	110,019	4279,78	86,49	139,949	608,406
7	Усольский	26,11	278,43	13,6	7269,81	355,096	77523,3	184,96	681,732	3786,65
8	Качугский	8,48	9,79	20,72	83,02	175,7056	95,8441	429,318	71,9104	202,849
9	Киренский	12,83	8,16	34,98	104,69	448,7934	66,5856	1223,6	164,609	285,437
10	Иркутский	14,56	177,72	14,44	2587,60	210,2464	31584,4	208,514	211,994	2566,28
11	Усть-Кутский	6,59	-	17,92	-	118,0928	-	321,126	43,4281	-
	Итог	18,13	177,83	14,06	3224,06	254,9078	31623,5	197,684	328,697	2500,29

Проанализируем полученные данные в приложении:

Уравнение связи имеет вид:

Yx=5,240+0,065*X1+0,091*X2

Это означает, что с увеличением затрат и количества внесенных удобрений урожайность увеличивается на 0,091 и 0,065 соответственно.

·                   Множественный коэффициент корреляции показывает сильную связь между результатом и факторами, включенными в анализ (Ryx1x2= 0,9128). Чтобы определить степень тесноты связи воспользуемся шкалой Чеддока, т.к. коэффициент корреляции выше 0,7 это значит, что связь сильная, линейная, прямая.

83,3% вариации урожайности обусловлено изменением затратами чел-ч на 1 га и количеством внесенных удобрений на 1 га посева (R2 =0,8332)

Анализ следует завершить «Выводом остатка» (приложение табл. 4)

Выводы и предложения

Проанализировав курсовую можно сделать следующие выводы:

Максимальный удельный вес площади зерновых в площади посевов в Зиминском районе – 85,02 %, а минимальный в Усть-Кутском – 31,81 %. Средне значение по 11 районам – 65,59 %.

По удельному весу денежной выручки от реализации зерна в стоимости продукции можно сказать, что больше всех развито производство зерна в Чунском районе, также хорошо развито в Куйтунском, Балаганском, Зиминском и Качугском районах.

При построении аналитической группировки с неравными интервалами по урожайности зерновых  можно выделить типичную группу, в нашем случае типичной группой является вторая группа, так как  она имеет среднюю урожайность ближе к урожайности всей совокупности.  Данные группировки оформляются в виде таблицы 8.

Наблюдается следующая закономерность: с увеличением материально денежных затрат на гектар посева урожайность зерновых культур увеличивается.

Аналитическая группировка по себестоимости. Типичной группой является вторая. В первой и третьей группах районов вложенные затраты  не окупились выходом продукции поэтому себестоимость зерна  увеличилась.

Индексный анализ показал, что прибыль  в первой и третьей группах снизилась, по сравнению с типичной, соответственно произошло снижение рентабельности.

Для более эффективного производства зерна можно сделать следующие предложения: эффективно использовать земельные,  трудовые и материальные ресурсы районов; увеличить объемы производства, улучшить качество продукции; снизить материально-денежные затраты на производство сельскохозяйственной продукции.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

Голосование

Как вы оцениваете работу нашего сайта? Отлично Хорошо Нормально Плохо Результаты