Статистико-экономический анализ производства зерна

a = 123,3 / 8 =15,4 ;  b = 15,8 / 60 = 0,26 ;

4. Индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерновых ТОО “Вязовское” по усреднённым данным за два  периода.


Таблица 7.

Культура

В среднем за год периода

Валовый сбор, ц

1990-93

1994-1997

Урожайность, ц/га

Посевная площадь, га

Урожайность, ц/га

Посевная площадь, га

1990-1993

1994-1997

Условный

y0

n0

y1

n1

y0 n0

y1 n1

y0 n1

Яровая

11,4

376

14,5

381

4286,4

5524,5

4374,4

Озимая

15,8

639

15,3

670

10096,2

10251

10586

Рожь

17,2

184

18,5

162

3164,8

2997

2786,4

Итого в среднем

14,8

1199

16,1

1213

17547,4

18772,5

17715,8


Для оценки общего изменения валового сбора и его факторов рассчитаем вначале индексы:

Индекс валового сбора:  Iуп= ==1,07  .

Индекс размера посевных площадей :

Iрп = = = 1,012  .

Индекс урожайности отдельных культур :

Iу  = = = 1,06     .

Индекс структуры посевных площадей :

Iсп= :  =  :  = 0,998       .

Индекс средней урожайности:

Iу.ср. = :  =  :  = 1,057      .


Индексы показывают, что валовой сбор зерна увеличился вследствие изменения размера и структуры посевной площади на 1%  и повышения урожайности на 6%.

Абсолютные размеры изменений валового сбора за счёт перечисленных факторов рассчитываются следующим образом :

Dуп =  = 18772,5 – 17547,4 = 1225,1 ;

Dу  =   = 18772,5 – 17715,8 = 1056,7 ;

Dу.ср.= ( yср.1 - yср.0  )= (16,1 – 14,8 )´1213 = 1576,9  ;

Dрп = (- ) yср.0 = (1213 - 1199)´14,8 = 207,2  ;

Dcп = - yср.0  = 17715,8 – 14,8 ´1199 = - 29,4 .

Итак,  увеличение валового сбора зерновых на 1225,1 центнера  обусловлено в первую очередь повышением урожайности на 6% и увеличением размера посевной площади на 1,2%. Структурные сдвиги в посевной площади оказали отрицательное влияние - валовой сбор под влиянием изменений в структуре снизился на 0,2% . Ухудшение структуры посевной площади выразилось в сокращении в посевах удельного веса ржи, как наиболее урожайной в данных условиях культуры, и повышении удельного веса  яровой и озимой пшеницы.


5.   Корреляционный анализ изменения урожайности зерновых культур ТОО ”Вязовское” под влиянием количества осадков в вегетационный период


Таблица 8.

Годы

Кол-во

осадков, мм

Урожайность, ц/га

x2

y2

xy

x

y

1992

274

14,3

75076

204,5

3918,2

1993

286

15,1

81796

228

4318,6

1994

292

13,9

72900

193,2

4058,8

1995

301

15,7

90601

246,5

4725,7

1996

313

16,5

97969

272,3

5164,5

1997

270

14,9

85264

222

4023

1998

315

16,1

99225

259,2

5071,5

1999

327

16,8

106929

282,2

5493,6


Sx = 2378

Sy = 123,3

Sx2 = 709760

Sy2 = 1907,9

Sxy = 36773,9


Анализ данных, представленных в таблице 8 позволяет предположить линейную зависимость между факторным (количество осадков в вегетационный период) и результативным (урожайность зерновых) признаками.

Уравнение прямой линии может быть записано в виде:

yx = a+bx.

Параметры  a и b , найдём решая систему уравнений:

na+bSx =Sy

aSx+bSx=Sxy

      8a +  2378b    = 123,3 / 8

2378a + 709760b = 36773,9 / 2378

a + 297,3b = 15,4

-

a+298,5b = 15,5

        -1,2b = -0,1;   b= 0,1/1,2 = 0,08;   a= 15,4 – 297,3b = -8,4   .


Итак, уравнение связи выглядит следующим образом:

yx = - 8,4 + 0,08x   .

Для определения меры тесноты связи между признаками рассчитаем  парный коэффициент корреляции:

  ;  ;   .

  ,

  ,

   .

Полученное значение коэффициента корреляции 0,88, указывает на достаточно тесную связь между количеством осадков в вегетационный период  и средней урожайностью зерновых. Коэффициент детерминации равный квадрату коэффициента корреляции, 0,77, показывает, что 77% вариации урожайности зерновых обусловлено изменением количества осадков в вегетационный период.

6.       Расчёт урожайности на перспективу.

Полученное уравнение регрессии показывает, что по данной совокупности, для повышения средней урожайности зерновых на 1 ц/га, необходимо повышение количества осадков в вегетационный период  на  1/0,08 = 12,5 мм. Выявленная кореллятивная связь позволяет основываясь на количестве осадков прогнозировать урожайность с достаточной степенью достоверности.


Прогноз урожайности на последующие периоды можно сделать на основе аппроксимации имеющегося ряда данных об урожайности. В частности линейная аппроксимация даёт результаты, показанные на рис.1.

Следует отметить, что данный прогноз обладает невысоким коэффициентом достоверности аппроксимации – 0,54, что указывает на его относительно малую его точность. Для достижения высокой точности прогнозов к статистической обработке принимаются репрезентативные ряды с продолжительностью, как правило, 11 лет и более.

Выводы и предложения.


Проделанный экономико-статистический анализ производства зерна в ТОО “Вязовское” не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности зерновых  несмотря на то, что выявленный тренд указывает на ежегодный прирост урожайности на 0,26 ц/га в год,  так как  тесная корреляция урожайности с количеством осадков в вегетационный период не даёт оснований  рассчитывать на длительное сохранение этой тенденции. Однако имеются резервы увеличения валового сбора зерна за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства.




ЛИТЕРАТУРА.


1.     Атлас Саратовской области / Редколл.:  В.Г. Лебедев и др. – М.: ГУГК, 1978.

2.     Общая теория статистики  / Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е. и др., - М.: Статистика, 1980.

3.     Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики : Учебник.- 6-е изд.,перераб.и доп.- М.: Финансы и статистика,1989

4.     Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г. и др.; Под  ред. к.э.н. В.Г.Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ,1998.

5.     Статистика: Учеб.пособие /  А.П.Зинченко, В.К.Горкавый, и др.;  Под ред. А.П.Зинченко. - М.: Финансы и статистика, 1982.












Страницы: 1, 2, 3



Реклама
В соцсетях
рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать