рефераты
Главная

Рефераты по рекламе

Рефераты по физике

Рефераты по философии

Рефераты по финансам

Рефераты по химии

Рефераты по хозяйственному праву

Рефераты по цифровым устройствам

Рефераты по экологическому праву

Рефераты по экономико-математическому моделированию

Рефераты по экономической географии

Рефераты по экономической теории

Рефераты по этике

Рефераты по юриспруденции

Рефераты по языковедению

Рефераты по юридическим наукам

Рефераты по истории

Рефераты по компьютерным наукам

Рефераты по медицинским наукам

Рефераты по финансовым наукам

Рефераты по управленческим наукам

психология педагогика

Промышленность производство

Биология и химия

Языкознание филология

Издательское дело и полиграфия

Рефераты по краеведению и этнографии

Рефераты по религии и мифологии

Рефераты по медицине

Курсовая работа: Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий

Курсовая работа: Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий

Министерство сельского хозяйства РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

"Ярославская государственная сельскохозяйственная академия

кафедра информатики и статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ:

"Статистика" на тему:

"Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий"

Выполнил: студент 3 курса

заочного отделения

экономического факультета

спец-ть: "Экономика и управление

на предприятие АПК"

Зайцев Игорь Николаевич

Ярославль 2008


Содержание

Введение

1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства

1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства

1.2 Показатели численности и состава поголовья

1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ

2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий

2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства

2.2 Выбор и обоснование группировочного признака

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий

3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений

3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

4. Динамика изучаемого явления

4.1 Сравнительная характеристика предприятия

4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени

4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Приложение 1

Приложение 2


Введение

Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Оно производит важнейшие продукты питания - молоко, мясо, яйца, рыбу, которые являются источником белка животного происхождения, служат сырьем для различных отраслей перерабатывающей промышленности (молочной, маслосыродельной, мясной, колбасной, кожевенной и др.), для подсобных промышленных производств.

Животноводство неразрывно связано с растениеводством, так как эффективность работы отрасли определяется состоянием кормовой базы. В животноводстве используются отходы полеводства (зерноотходы, солома), овощеводства (нестандартные овощи, ботва), перерабатывающей промышленности (барда, патока, жмыхи, шроты и др.). В свою очередь, животноводство обеспечивает растениеводство органическими удобрениями, способствуя повышению плодородия почвы.

Главной особенностью в животноводстве является то, что только часть скармливаемых кормов используется животными для производства продукции, а другая часть кормов расходуется на поддержание жизненных функций животных (минимальная потребность в корме определяется при поддерживающем кормлении). Поэтому для эффективного использования животных необходимо сбалансированное рациональное кормление.

Животноводство в меньшей степени зависит от природно-климатических условий по сравнению с растениеводством. Поэтому в животноводстве более равномерно в течение года используются основные и оборотные средства производства, трудовые ресурсы, в течение всего года поступает выручка от реализации продукции.

Животноводство включает в себя молочное и мясное скотоводство, птицеводство, свиноводство, овцеводство, рыбоводство, пчеловодство, коневодство, пушное звероводство и другие отрасли.

Животноводство размещено на территории России повсеместно. Разнообразие природных и экономических условий производства обусловило различия в составе и соотношении разных видов скота. На выбор системы животноводства оказывают влияние такие факторы, как месторасположение сельскохозяйственного предприятия, состав и соотношение кормовых угодий, обеспеченность рабочей силой, уровень механизации работ, состояние рынка животноводческой продукции и др.

Развитие и размещение отраслей животноводства должно быть ориентировано на удовлетворение потребностей населения в продуктах животноводства.

Ведущей отраслью животноводства является скотоводство. Значение скотоводства в народном хозяйстве определяется, прежде всего, высокими питательными свойствами продукции. По пищевым достоинствам молоко занимает первое место среди всех животноводческих продуктов. Этот уникальный продукт питания широко используется как в свежем, так и в переработанном виде. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по вкусовым качествам. От скотоводства получают также ценное кожевенное сырье.

Скотоводство как отрасль играет существенную роль в развитии других отраслей сельского хозяйства. Растениеводству оно поставляет ценнейшее органическое удобрение - навоз, свиноводству - молоко, необходимое для вскармливания поросят раннего возраста. Высокая эффективность выращивания крупного рогатого скота по сравнению с другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности.

При размещении скотоводства учитываются также наличие трудовых ресурсов, обеспечение ферм средствами механизации. Молочное скотоводство относится к числу наиболее трудоемких отраслей животноводства и требует сравнительно больших затрат труда. Снизить затраты труда в скотоводстве можно только за счет внедрения прогрессивных технологий.

Целью курсовой работы является проведение комплексного статистико-экономического анализа эффективности производства продукции животноводства. Объектами исследования при этом выступают 30 предприятий Ярославской области. В этой курсовой будут решены следующие задачи: разработана система показателей эффективности, производства продукции животноводства; выделены типические группы предприятий по основному показателю; выявление основных факторов изучаемого явления с использованием статистических методов: аналитической и комбинационной группировки, корреляционно-регрессионного анализа; изучено изменение в динамике, выявлена основная тенденция развития и сделан прогноз на перспективу.

Использовались различные пакеты программ статистического анализа: MS Excel, STATISTICА, SPSS, REGRESS и др.


1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства

1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства

Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов в общественной жизни используется система показателей. Статистический показатель - важнейшая категория социально-экономической статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-экономического явления. Следовательно, статистический показатель - это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен па товары и услуги.

Многообразие явлений общественной жизни, изучаемых статистикой, их свойств, признаков обусловило и многообразие конкретных статистических показателей. Статистический показатель может относиться: к отдельному явлению (объекту), например к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одно и того же вида, например к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например ко всему хозяйству страны. В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, - отраслевыми; а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, - совокупными по стране.

Важнейший результат сельскохозяйственного производства - продукция растениеводства и животноводства. В статистике и хозяйственной деятельности в первую очередь изучают ее объемы в натуральном выражении с учетом качества и назначения, составляют балансы продукции и продовольственных ресурсов.

Общий объем производства в стоимостном выражении характеризует показатель валовой продукции (валового выпуска) отрасли. В процессе распределения, потребления и накопления валовой продукции формируется ряд новых категорий: конечная, реализованная, товарная и чистая продукция, а также добавленная стоимость; с помощью этих показателей изучают структуру продукции, ее распределение и динамику.

Сопоставляя объем полученной продукции и использованных ресурсов, получают основные показатели эффективности производства (урожайность культур, продуктивность животных, производительность труда, материалоемкость, фондоемкость). Сопоставление продукции с затратами дает возможность рассчитать окупаемость затрат, себестоимость продукции и работ, доход производителей, рентабельность производства.

В условиях рынка все процессы производства, распределения и потребления продукции и услуг опосредуются денежными потоками. В результате складывается система финансовых показателей, характеризующих указанные процессы с позиций движения денежной массы; она включает показатели выручки, оплаты труда, капитальных вложений, налоговых платежей, государственных субсидий, кредита, дебиторской и кредиторской задолженности, финансовой устойчивости и др.

Среднесписочное число работников - это отношение общего числа человеко-дней пребывания работников в списках к продолжительности календарного периода в днях. Данный показатель характеризует численность лиц, привлекаемых к работе в организации, и запас рабочей силы на период. Его определяют ежемесячно, а средние уровни за квартал или год рассчитывают как средние арифметические простые из помесячных данных (например, за год - как сумму всех среднемесячных уровней, деленную на 12). По некоторым группам работников официальная инструкция предусматривает иной способ расчета. Так, среднесписочное число временных работников определяют путем деления общего числа дней их работы на 305 (число рабочих дней в году).

Из общего числа среднесписочных работников сельскохозяйственных организаций выделяют среднее число занятых в сельскохозяйственном производстве. Расчет ведется пропорционально удельному весу человеко-дней или человеко-часов, отработанных в сельском хозяйстве, в затратах труда по организации в целом.

Показатели состава рабочей силы характеризуют ее в отраслевом разрезе и по категориям работников. При дифференциации по отраслям в первую очередь выделяют:

производственный персонал по основной деятельности (сельское хозяйство, подсобные производственные отрасли);

работников других производственных отраслей (промышленность, строительство, капитальный ремонт, торговля);

непроизводственный персонал (занятые в жилищном хозяйстве, бытовом обслуживании, детских учреждениях и др.).

При более детальном анализе работников основной деятельности относят к конкретным отраслям растениеводства и животноводства (вплоть до отдельных групп культур и видов животных). Численность персонала, привлекаемого к работам в нескольких отраслях и подотраслях, распределяют пропорционально затратам рабочего времени.

На предприятиях, ведущих товарное производство и выплачивающих заработную плату, обобщающим показателем текущих издержек является себестоимость. Она представляет собой фактические затраты предприятий на все элементы и ресурсы производства продукции, работ и услуг в стоимостной форме.

В связи с экономической важностью данный показатель определяют в системе бухгалтерского учета во всех коммерческих организациях в разрезе продуктов, отраслей, отдельных производств и центров ответственности. Прежде всего рассчитывают абсолютные величины затрат, а на их основе - средние и относительные (на единицу продукции, работ и услуг, на 1 га площади и 1 голову животных и др.). Наиболее общим показателем себестоимости по группе разнородных продуктов и услуг являются средние затраты в рублях на 1 руб. валовой или реализованной продукции.

Различают несколько видов себестоимости:

а) технологическую, включающую затраты на технологический процесс на уровне бригады, цеха, фермы;

б) производственную, в которую входят все затраты организации франко-место хранения готовой продукции (включая общехозяйственные и общеотраслевые затраты, в том числе по управлению производством);

в) полную, или коммерческую, включающую также все затраты организации по реализации продукции.

По своему экономическому содержанию себестоимость представляет собой текущие затраты предприятий в денежной форме на оплату груда и материально-вещественных элементов производства. Эти затраты являются частью более общего показателя - полных (общественных) издержек производства, то есть совокупных затрат живого и овеществленного (и средствах производства и оплаченных услугах) труда. В себестоимости учитывается лишь часть всех затрат живого труда, а именно зарплата как денежное выражение необходимого труда; прибавочный труд, создающий чистый доход, в нее не входит.

Доходы формируются из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства за определенный период. Часть ее идет на покрытие материальных затрат и оплату услуг (промежуточное потребление), после чего остается валовая добавленная стоимость. Входящая в нее сумма амортизации предназначена для воспроизводства основных средств производства и не является доходом, поскольку переносится с уже созданной стоимости основных фондов. Доходом является чистая добавленная стоимость, то есть валовая добавленная стоимость за вычетом амортизации; это основной абсолютный показатель суммы доходов по каждой отрасли.

Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль. По экономическому содержанию это реализованная часть произведенного чистого дохода, или реализованный валовой доход за вычетом оплаты труда с отчислениями. Масса прибыли включает, прежде всего, прибыль от реализации продукции, работ и услуг (выручку от их реализации за вычетом полной себестоимости), а также внереализационные результаты деятельности организации.

Таким образом, прибыль зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций.

Относительным показателем доходности производства и реализации продукции является рентабельность. Ее определяют по отдельным продуктам, группам продуктов, отраслям в разрезе типов, форм и групп предприятий и хозяйств, по территориям. Наиболее широко показатель рентабельности рассчитывается как отношение массы прибыли от реализации продукции, работ и услуг (разность между выручкой и затратами) к их полной себестоимости.

Уровень рентабельности определяется теми же факторами, что и масса прибыли - ценами, дотациями, себестоимостью.

При оценке различий в рентабельности и ее динамики следует учитывать, что ее уровень рассчитывают с учетом субсидий, объем которых сильно колеблется по продуктам и в региональном разрезе.

Эффективность производства - это его результативность в достижении поставленных целей, главные из которых - увеличение выпуска продукции и доходов производителей. Показатели эффективности представляют собой отношение этих показателей к объему факторов производства (ресурсам и затратам). Как и любое сложное экономическое явление, эффективность характеризуется системой показателей, которые дифференцируются по видам продукции, доходов, ресурсов и затрат.

В зависимости от степени охвата производства и показателей его объема различают натуральные (частные) и стоимостные (обобщающие) показатели эффективности. Объем производства может характеризоваться различным образом - через валовую, реализованную и товарную продукцию (ВП, РП, ТП), валовую добавленную стоимость (ВДС), чистую добавленную стоимость (ЧДС), валовой доход (ВД), массу полученной прибыли (П).

При статистическом анализе показателей эффективности следует учитывать их составной характер и наряду с другими методами использовать прием их разложения на составные элементы. Так, в сельском хозяйстве для оценки эффективности часто сопоставляют выход продукции и доходы разных видов с площадью сельскохозяйственных угодий как главного средства производства.

Обобщающим показателем эффективности использования основных фондов чаще всего считается фондоотдача - выход валовой продукции на 1 руб. среднегодовой стоимости основных фондов. Она может быть рассчитана по отдельным продуктам, взятым в натуральном или стоимостном выражении, а по отраслям растениеводства, животноводства и в целом по продукции сельского хозяйства - только в стоимостном. При анализе рассматривают также отношение всех других видов продукции и доходов (РП, ТП, ВДС, ЧДС, ВД, П) к стоимости фондов.

По способу расчета различают прямые и обратные показатели.

Прямые V = Q/T показывают объем произведенной продукции или работ за единицу времени. Увеличение этого показателя (например, производства зерна за час работы с 2 до 3 ц) прямо свидетельствует о росте производительности труда. Обратные показатели t = T/Q непосредственно характеризуют трудоемкость единицы продукции или работ; чем она выше, тем производительность труда ниже.

В зависимости от способа представления результата труда различают частичные и полные показатели его производительности. В первом случае величина Q характеризует объем работ, а во втором - объем полученной продукции

На практике применяют, кроме того, косвенные показатели производительности труда, представляющие собой соотношение численности работников и объема факторов производства или отношение затрат труда к площади посевов (поголовью животных).

В зависимости от способа выражения и содержания показателя объема продукции различают натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели. Первые используют при определении производительности труда по отдельным видам продукции, вторые - по группам продуктов, сводимых к общему содержанию (кормовые единицы, калории и т.п.), третьи - по совокупности разнокачественных продуктов, по предприятию или отрасли в целом.

Система показателей статистики животноводства должна обеспечивать достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в любой момент времени. Она также должна предоставлять информацию позволяющую раскрывать закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценивать эффективность производства и мер по его регулированию, вскрывать диспропорции, показывать возможные пути их преодоления и использования резервов. Эта система включает в себя в первую очередь показатели поголовья продуктивных животных как важнейшего производственного ресурса - их численности, состава, качества, движения, использования, а также показатели выхода продукции отрасли и продуктивности животных.

Экономическая эффективность производства молока характеризуется следующими показателями: надоем молока на одну среднегодовую корову, затратами кормов на 1 т молока, себестоимостью 1 т молока, прибылью и рентабельностью в расчете на 1 т молока и на годовой объем производства.

На конечные результаты работы сельскохозяйственных предприятий большое влияние оказывает качество производимой продукции.

Мясная продуктивность скота характеризуется количественными (живая масса животного, валовой и среднесуточный прирост живой массы, убойная масса, убойный выход, масса и выход туши, масса внутреннего жира, масса субпродуктов) и качественными показателями.

Живая масса животного характеризует количество тканей его тела, определяется она взвешиванием. В настоящее время для ее определения используют специальную мерную ленту.

Валовой и среднесуточный прирост животного свидетельствует об интенсивности его роста за определенный период времени и о скороспелости животного, об условиях его выращивания.

Убойная масса - масса туши и внутреннего жира, а убойный выход - это отношение убойной массы к предубойной живой массе после 24-часовой голодной выдержки, выраженное в процентах. У взрослых животных высшей упитанности убойный выход достигает 60-65%, а у животных низшей упитанности 42 - 45%.

Выход туши определяется отношением в процентах массы туши к предубойной живой массе после голодной выдержки.

1.2 Показатели численности и состава поголовья

Численность животных по видам и половозрастным группам измеряют прежде всего в натуральном выражении в физических головах; при этом используют как моментные, так и интервальные показатели. В сельскохозяйственных организациях поголовье, требующее кормления и ухода, ежедневно фиксируется в системе бухгалтерского учета; по этим данным можно рассчитать общее число кормодней его содержания за любой период. Органы статистики и хозяйственного управления обычно используют показатели наличия животных на начало месяца (при переписях - на начало года или дату переписи) в виде моментных уровней, а также определяют среднюю численность поголовья за год или иной отрезок времени (например, за квартал, периоды стойлового или пастбищного содержания скота). Наиболее точно ее можно рассчитать как отношение общего числа кормодней по данной группе за период к его календарной продолжительности. Например, среднегодовая численность поросят (Sгод), которая находится как отношение общего количества кормодней к продолжительности периода.

Этот показатель нужен для определения вместимости помещений (числа скотомест) для содержания данной группы животных, для расчета дневной потребности в кормах и рабочей силе, ожидаемого выхода продукции и т.д.

Если имеются данные о средней численности поголовья за каждый месяц, среднюю за год или другой период обычно определяют по формуле средней арифметической простой (сумма помесячных средних делится на число месяцев в периоде). Если же известна средняя численность за неравные периоды, рассчитывают среднюю взвешенную. Чтобы рассчитать среднегрупповую численность животных при известном среднегодовом поголовье, последнее умножают на число оборотов за год.

Чтобы оценить общую численность животных разных групп и видов (напрямую их суммировать невозможно), в статистике и в хозяйственной практике используют показатель условного поголовья. С этой целью численность отдельных групп и видов животных переводят в эквивалентное поголовье взрослого крупного рогатого скота по специальным коэффициентам, которые могут определяться двояко:

по стоимости выращивания 1 головы;

по расходу кормов на 1 голову за год или стойловый период (в кормовых единицах) или по потреблению отдельных видов кормов за год (грубых, сочных, зеленых).

В первом случае животные разных видов и групп рассматриваются и оцениваются как любой иной актив (по затратам на производство или приобретение); соответствующие коэффициенты носят чисто экономический характер. Во втором случае общая численность условного поголовья определяется по потреблению кормов; это обеспечивает организацию кормления, расчет потребности хозяйства в кормах и анализ их использования.

В настоящее время в практике органов статистики на федеральном уровне применяют следующие коэффициенты:

коровы, быки-производители, рабочие волы - 1,0;

прочий крупный рогатый скот - 0,6;

свиньи, овцы романовской породы - 0,3;

овцы (кроме романовской породы) и козы - 0,1;

лошади, верблюды, ослы, мулы - 1,0;

птица всех видов - 0,02.

1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства

Статистическая группировка - это метод разделения единиц сложного массового общественного явления на существенно различные группы. Одновременно она представляет собой процесс объединения в группы качественно однородных единиц, по которым ведется сводка значений варьирующих признаков, получение средних величин и других статистических показателей, позволяющих всесторонне оценить состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом. Выделенные группы и вся изучаемая совокупность характеризуются системой присущих им показателей.

Совокупность разделяют на группы по величине и значению группировочных признаков; с этой целью можно использовать как признаки, полученные непосредственно в ходе статистического наблюдения, так и определенные на их основе путем дополнительных расчетов и оценок.

В зависимости от характера выделяемых групп и целей различают два основных вида группировок: типологические и аналитические.

Типологическая группировка заключается в выделении качественно различных единиц совокупности; получаемые при этом группы отражают главные, коренные различия в изучаемом явлении. Типологической является, например, группировка населения по общественным классам, предприятий и организаций - по формам собственности, специализации, организационно-правовым формам и т.п.

Аналитические группировки проводятся для изучения связи между признаками, положенными в основание группировки, и показателями, используемыми для характеристики групп. Изучая их изменение от одной группы к другой, мы получаем возможность установить взаимосвязи между указанными признаками. В зависимости от типа группировочного признака аналитические группировки подразделяются на результативные и факторные.

Результативные аналитические группировки проводят по признаку, характеризующему результат функционирования (деятельности) единиц совокупности. Примером таких группировочных признаков могут служить урожайность культур и продуктивность животных, рентабельность производства, доход на душу населения или на 1 работника, производительность труда, выработка на 1 машину, успеваемость студентов и т.д.

Главный недостаток результативных аналитических группировок состоит в том, что влияние разных факторов может смешиваться с качественными различиями в совокупности. Например, хорошие производственные показатели на предприятиях высшей группы могут достигаться как за счет интенсификации и лучшей организации производства, так и за счет более благоприятных природных условий и местоположения. Поэтому аналитические группировки рекомендуется проводить внутри выделенных ранее качественно однородных частей исходной совокупности и применять их во взаимосвязи с другими методами анализа.

Факторные аналитические группировки проводят по факторам (условиям) формирования результата; по выделенным таким образом группам рассматривают зависящие от них средние значения результативных признаков.

Этот метод позволяет изучать, например, влияние на урожайность качества почв и агротехники, на продуктивность животных - качества стада и кормления, на доходы работников - их квалификации, на рентабельность производства - спроса на продукцию, уровня технологии и организации производства и т.д.

Факторные группировки могут проводиться как по одному (простая группировка), так и по нескольким признакам одновременно (комбинационная группировка). В последнем случае исходную совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а полученные группы, в свою очередь, подразделяются по другому признаку и т.д.

Комбинационная группировка, наряду с оценкой распределения единиц совокупности по группам и подгруппам (в данном случае численность групп не указана), позволяет решить ряд важных аналитических задач.

1. Оценить изменения результативного признака в зависимости от значения каждого факторного при других выровненных условиях

Оценить степень взаимодействия факторов между собой, которая проявляется в изменении прибавки от каждого фактора в зависимости от уровня других факторов

2. Оценить степень совместного влияния двух факторов, включая их непосредственное действие и взаимодействие. Оно равно разности значений результативного признака при сочетании максимального и минимального уровней группировочных признаков.

Индексами называют сложные относительные показатели, характеризующие среднее изменение по совокупности разнородных элементов. В статистке индекс представляет собой относительный показатель, который характеризует изменение величины какого - либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (планом, прогнозом). Иначе говоря, это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. В отличие от обычных относительных величин, которые исчисляются по изолированным признакам, индексы могут включать систему признаков.

В животноводстве, как специфической отрасли сельского хозяйства, используются определенные индексы. Выделяют: индивидуальные и общие индексы, которые различаются по ширине охвата явления. Индивидуальными индексами в животноводстве являются: индекс себестоимости единицы продукции iz=z1/zo; индекс физического объема iq=q1/q0 и др. К общим индексам относятся:

индекс физического объема производства:

индекс себестоимости:

индекс затрат на рубль совокупной продукции:

индекс общих затрат:

,

может быть разложен на индекс себестоимости и индекс физического объема.

Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени.

Показатели ряда динамики принято называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисный) уровень чаще всего обозначают у0, конечный - уп, а номера моментов или периодов времени - t.

Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.

Интервальные динамические ряды состоят из показателей, взятых за определенный отрезок или период времени, - например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период.

Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент - начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату - численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени.

Как и в любой статистической совокупности, в рядах динамики должны быть четко выделены единицы, а их признаки - быть сопоставимыми. Из этого, в частности, вытекает, что периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность, а в моментном ряду - следовать через равные промежутки времени. Величину этих промежутков определяют на основе качественного анализа. Для быстро протекающих процессов (производство продукции, выполнение работ, рост растений) они будут сравнительно небольшими (день, декада, месяц), для медленно меняющихся объектов (например, площадь земель, численность предприятий или населения области) достаточно собирать данные один раз в год.

Уровни ряда как признаки единиц совокупности также должны быть качественно однородными и сопоставимыми между собой по содержанию, единицам измерения, способам расчета, территории, степени охвата массового явления и т.д.

Для оценки развития явлений во времени абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой; в результате получают новые ряды относительных показателей, детально характеризующих процесс I изменения и его закономерности. С этой целью рассматривают разности и отношения уровней ряда у.

Абсолютный прирост А показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты поучают, сравнивая соседние уровни в ряду:

А1 = y1-y0, А2 = у2-у1,…, Ап = уп-уп-1.

Они показывают величину изменений за отдельный период.

Базисные абсолютные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем же исходным уровнем

у0: A1 = y1-у0, А2 = у2-у0,…, Ап = уп-у0.

Таким образом, они характеризуют общий итог процесса развития, начиная с исходного пункта и произвольно выбранного момента времени.

Темп прироста показывает относительный прирост по сравнению со сравниваемым уровнем в процентах; он также может рассчитываться как цепной и как базисный. Цепные абсолютные приросты определяются по отношению к предшествующему уровню:

Ti=Aiцеп/Yi-1*100%,

а базисные приросты - к базисному:

Ti=Aiбаз/Y0*100%.

Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням уп-1, приравненным к 100%. Поэтому вполне возможны случаи, когда абсолютный прирост за какой-то период больше, чем за предыдущий.

Коэффициенты роста отражают относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (Кцеп) и базисным уровнем (Кбаз). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные - за произвольный период. Произведение цепных коэффициентов за все годы равно базисному индексу крайних уровней. Коэффициент роста, выраженный в процентах, называется темпом роста. Темп прироста равен темпу роста за вычетом 100%.

Статистический прогноз - это научно обоснованное вероятностное суждение о возможном состоянии массовых общественных явлений в будущем и о предполагаемом значении характеризующих их показателей. В статистике разрабатывают в основном оперативные и краткосрочные прогнозы методами интервьюирования, экстраполяции и моделирования.

Экстраполяция, основана на распространении на будущие периоды выявленных тенденций временных рядов. При моделировании прогнозные уровни результативных показателей определяют расчетным путем, исходя из ожидаемых значений факторных признаков; чтобы определить коэффициенты связи между ними, используют нормативные данные или уравнения регрессии. Как при экстраполяции, так и при моделировании предполагается, что основные закономерности рассматриваемого явления не претерпят качественных изменений в прогнозном периоде.

1.4 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расхода кормов приведет к увеличению продуктивности коров. Однако за один и тот же отрезок времени отдельные животные дадут различный прирост удоя.

Корреляционная связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).

Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа - корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.

Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака хi одно-единственное значение х.

По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.

По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них - качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Для всесторонней характеристики массовых общественных явлений необходимо использовать систему частных и общих средних.

Другое важное условие обоснованности применения средних величин - достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем больше единиц желательно иметь при расчете средней величины. В математической статистике для получения типических средних нижней границей большой выборки считается 30 единиц. На практике при расчете средней следует привлекать данные по всем единицам генеральной совокупности, а по выборкам - не менее 8-10 единиц.

В зависимости от характера изучаемого явления, имеющихся исходных данных и задач исследования используют различные средние величины

Средняя арифметическая простая, как и другие средние, определяется путем сопоставления объема явления и числа единиц совокупности. Ее применяют в том классическом случае, когда известны значения варьирующего признака хj, по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = хi/N.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака хi, известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью ni,. Такая ситуация возникает, когда по данным наблюдения строят ряды распределения и определяют частоты (веса), а также при расчете средней из других средних по совокупностям с разной численностью единиц. Средняя арифметическая взвешенная, как и простая, определяется отношением общего объема явления к объему совокупности: Х= åxjnj/åni

Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда известно значение варьирующего признака xj, а численность единиц совокупности непосредственно не дана.

Средняя будет равна х = n/ål/xj К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений Wj и значения признаков хi, а частоты неизвестны - скажем, суммы сделок с валютой или акциями по определенной цене, объемы выручки и цена продукции отдельных партий, объем производства продукции животноводства и продуктивность 1 головы.

Х = åWi/åWi/xi

Средняя хронологическая отличается от других средних тем, что рассчитывается не по совокупности единиц, рассредоточенных в пространстве, а по единицам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различными значениями признаков.

Вариация является неотъемлемым свойством статистических совокупностей. При определении средних величин для получения типического размера признака от нее абстрагируются, колеблемость признаков по единицам совокупности погашается.

Размах вариации - разность между крайними значениями признака в ранжированном ряду Хmах и Хmin. Он показывает, в каких пределах колеблется изучаемый признак, и тем самым характеризует меру его вариации. Но этот показатель не учитывает всех остальных значений изучаемого признака, кроме двух крайних, а они могут распределяться по-разному.

Проблема состоит в том, что для получении абсолютного показателя вариации отклонения от средней Хi-Х нельзя суммировать: они имеют разные знаки, взаимно погашаются, и их сумма всегда равна нулю.

Обойти эту трудность можно, если взять модули отклонений, просуммировать их и рассчитать среднее линейное отклонение. Но пользоваться таким показателем неудобно, поскольку модуль не является стандартной функцией математического анализа, и любые манипуляции с показателем | Хi-Х | весьма затруднительны. Поэтому принято поступать следующим образом: отклонения от средней возводят в квадрат, и для характеристики общего объема отклонений эти квадраты суммируют. Сопоставляя объем отклонений, определяют средний квадрат отклонений (дисперсию).


2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий

2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства

Необходимо провести экономический анализ 30 предприятий Ярославской области, что в дальнейшем поможет определить группы предприятий, отличающихся по выбранным показателям. В результате экономического анализа предприятий по группировочному признаку (прибыли/убытки от реализации продукции животноводства) и влияющих на него показателей прибыли на 1 работника, прибыли на 1 предприятие, рентабельности продукции животноводства, определим предприятия прибыльные и убыточные. Рассчитанные показатели оформим в виде таблицы 2.1.1 "экономическая характеристика объекта исследования". Расположим для наглядности 30 предприятий по группировочному признаку в порядке возрастания показателя.


Таблица 2.1.1 - Экономическая характеристика объекта исследования

№ п/п № и название предприятия

Прибыль

на 1 предприятие, руб.

Получено прибыли на 1 работника, руб. Рентабельность животноводства без субсидий, % В т. ч. молока

В т. ч.

продукции КРС

Рент-ть с учетом

субсидий, %

Прибыль от реализации

прод-ции жив-ва

Шифр расчета показателя 8-7 (8-7) / 83*100 (8-7) / 7*100 (21-20) /20*100 (24-23) /23*100 (8-7+9) /7*100 (8-7) / 87*1000
1 СХК "Победа" Тутаевский р-н -1472 -33,5 -38,7 -16,1 -67,6 -37,5 -7111
2 СХК "Заречье" Любимский р-н -1203 -31,66 -33,4 -4,96 -54,1 -31 -6574
3 СХК "Грешнево" Некрасовский р-н -4531 -53,3 -27,83 -10,94 -38,5 -27 -6276
4 СХК "Родина" Большесельский р-н -940 -15,67 -22,8 -32,9 -3,88 -21,56 -3775
5 СХК "Им. Ленина" Первомайский р-н -808 -12,2 -25,9 -20,2 -35,5 -25,15 -3724
6 ЗАО "Елизарово" Переславский р-н -1060 -22,55 -21,28 -0,06 -58,6 -20,6 -3668
7 ЗАО "Овощевод" Ростовский р-н -1413 -15,5 -14,2 -8,95 -31,5 -13,2 -3397
8 СХК (Колхоз)"Поречье" Угличский р-н -692 -16,9 -23,4 -13,8 -50 -23 -3249
9 СХК "Колос" Тутаевский р-н -2014 -16,5 -16,6 6,3 -39,5 -12,9 -3207
10 СХК (Колхоз)"Им. Фрунзе" Пошехонский р-н -424 -10,34 -21,4 -10,16 -41,7 -20,43 -3141
11 ДП "Русь" Борисоглебский р-н -461 -15,37 -17,8 -2,6 -43,1 -28,8 -2777
12 ЗАО "Левцово" Ярославский р-н -2838 -19,9 11,5 10,1 -50,8 -5,2 -2616
13 ЗАО СПК "Дертники" Ростовский р-н -198 -9,9 -8,9 2,9 -35,5 -8,9 -2250
14 СХК (Колхоз)"Новая Кештома" Пошехонский р-н -779 -6,7 -13,7 -1,9 -41,96 -12,3 -2066
15 СХК "Россия" Борисоглебский р-н -364 -7,91 -13,2 -12,5 -16,7 -12,5 -1529
16 СХК "Заветы Ильича" Рыбинский р-н -511 -7 -6,66 10,8 -35,2 -6 -1214
17 СХК "Красные поля" Первомайский р-н -437 -4,9 -6,25 8,3 -26,8 -4,23 -867
18 СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонский р-н -134 -1,7 -2,8 9,7 -41,1 -1,53 -333
19 СХК "50 лет октября" Даниловский р-н 169 1,36 1,24 23,4 -32,5 2,4 224
20 СХК "Свобода" Тутаевский р-н 704 7,74 5,5 18,1 -13 6,5 1095
21 СХК "Луч" Гаврилов-Ямский р-н 506 8,88 11,76 15,8 -5,8 12,65 1402
22 СХК "Богатырь" Некоузский р-н 528 74,36 9,8 35,8 -37,7 11,85 1496
23 СХК (Колхоз)"Им. Мичурина" Переславский р-н 968 13,3 13,1 51,5 -49,3 14,7 1747
24 СХК Колхоз "Им. Ленина" Брейтовский р-н 610 7,26 10,04 15,6 -8,3 14,1 1949
25 ООО "Агроцех" Ярославский р-н 1108 10,8 7,47 20 -46,6 11 2123
26 СХК "Искра" Угличский р-н 2443 14,99 15,4 24,3 -10,6 16,6 2151
27 СХК (колхоз)"Прогресс" Ярославский р-н 2529 21,25 15,7 40,2 -28,2 20,9 3345
28 ЗАО "Татищевское" Ростовский р-н 5963 46,95 29,1 38 -5,7 34 6910
29 ООО "Агропартнер" Тутаевский р-н 595 4,88 3,7 16,2 -27,8 8,07 7337
30 ЗАО "Глебовское" Переславский р-н 4332 108,3 94,5 -39 -32,5 95,2 24201
В среднем по совокупности 5,9 0,62 -2,87 5,75 -33,66 -2,13 -126,47
В среднем по Ярославской области 1512,33 0,08 0,045 0,083 -0,15 0,054 14,45

Из данных таблицы видно, что 18 предприятий из 30 являются убыточными 12 прибыльными. Самым убыточным является предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составляет - 7111 тыс. руб., а самым прибыльным является предприятие ЗАО "Глебовское" Переславского района с прибылью 24201 тыс. руб. Рентабельность "Победы" без учета субсидий составляет - 38,7, тогда как рентабельность ЗАО "Глебовское" достигает 94.5, а прибыль, полученная на одного работника у этих предприятий составляет - 33,5 и 108,3 тыс. руб. соответственно. Все предприятия, входящие в группу убыточных предприятий являются нерентабельными по продукции молока и КРС, исключение составляют предприятия СХК "Заветы Ильича" Рыбинского р-на. СХК "Красные поля" Первомайского р-на и СХК (Колхоз)"Путь Ленина" Пошехонского р-на, которые рентабельны по молочной продукции, размер рентабельности составляет 10,8, 8,3 и 9,7 тыс. руб. соответственно.

В группе с положительным показателем рентабельности наименьшее ее значение зафиксировано на предприятии СХК "50 лет октября" Даниловского района и составляет 224 тыс. руб., что в 108 раз меньше, чем у самого прибыльного предприятия. Наибольшая прибыль на 1 предприятие в группе с положительной прибылью у ЗАО "Татищевское" Ростовского района и равна 5963 тыс. руб., что на 1631 тыс. руб. больше, чем у ЗАО "Глебовское".

2.2 Выбор и обоснование группировочного признака

В качестве группировочного признака при изучении данной темы целесообразно выбрать показатель "Прибыль (убыток) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота".

Прибыль является важным показателем экономической эффективности производства. Рассчитывается как отношение выручки за минусом себестоимости к условному поголовью скота.

Расположим предприятия в порядке возрастания показателя прибыли, то есть построим ранжированный ряд (Таблица 2.2.1) и изобразим его графически в виде Огивы Гальтона (рис.2.2.1). Вычислим обобщающие характеристики совокупности. Все расчеты и построение выполним с использованием MS Excel. Проведем анализ полученных результатов.

Таблица 2.2.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

№ п/п Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.
1 -7111
2 -6574
3 -6276
4 -3775
5 -3724
6 -3668
7 -3397
8 -3249
9 -3207
10 -3141
11 -2777
12 -2616
13 -2250
14 -2066
15 -1529
16 -1214
17 -867
18 -333
19 224
20 1095
21 1402
22 1496
23 1747
24 1949
25 2123
26 2151
27 3345
28 6910
29 7337
30 24201

Максимальное значение прибыли (убытка) в изучаемой совокупности составляет 24201 тыс. руб., а минимальное значение составляет - 7111 тыс. руб.

Возрастание прибыли (убытка) идет достаточно плавно, без ярко выраженных скачков, за исключением двух последних предприятий.

Рассчитаем по группировочному признаку обобщающие статистические показатели совокупности (Таблица 2.2.2).

Таблица 2.2.2 - Описательные статистики группировочного признака

Показатель Значение показателя
Среднее -126,47
Стандартная ошибка 1053,17
Медиана -1371,5
Мода #Н/Д
Стандартное отклонение 5768,42
Дисперсия выборки 33274697,77
Эксцесс 10,56
Асимметричность 2,71
Интервал 31312
Минимум -7111
Максимум 24201
Сумма -3794
Счет 30
Наибольший (1) 24201
Наименьший (1) -7111
Уровень надежности (95,0%) 2153,97

Таблица 2.2.3 - Выборочные показатели

Показатель Величина показателя
Среднее квадратическое отклонение 5768,42
Дисперсия 32165541,18
Среднее линейное отклонение 3699,84
Коэффициент вариации -4561,22

Среднее значение прибыли (убытка) в совокупности - 126,47 руб., значение медианы показывает, что 50% предприятий имеют прибыль (убыток) меньше - 1371,5 руб. и 50% больше - 1371,5 руб.

Среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем все значения признака в совокупности отклоняются от среднего значения прибыли (убытка) (-126,47 руб.) на ± 5768,42 руб.

Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная, а совокупность по данному признаку является неоднородной. Проверим соответствие распределения нормальному по правилу "трех сигм":

В диапазон  = (-126,47 ± 5768,42) = (от - 5894,89 до 5641.95) войдет 24 предприятия, что составляет 80%;

В диапазон  = (-126,47 ± 2*5768,42) = (от - 11663,31 до 11410,37) войдет 29 предприятий, что составляет 97%;

В диапазон  = (-126,47 ±3*5768,42) = (от - 17431,73 до 17178,79) войдет 29 предприятий, что составляет 97%.

 - 126,47 > - 1371,5, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака, то есть имеет место правосторонняя ассиметрия (скошенность).

Достаточно большое значение коэффициента ассиметрии (2,71) говорит о том, что ассиметрия существенная.

Коэффициент эксцесса больше нуля (составляет 10,56), что говорит об островершинности распределения, то есть о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средним.

Предельная ошибка выборки при заданном уровне вероятности 0.95 составляет 2153,97 руб. Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что средняя прибыль в генеральной совокупности (Ярославской области) будет находиться в пределах от - 2280,44 руб. до 2027,5 руб.

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп

Таблица 2.3.1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ по ранжиру 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Тыс. руб. -7111 -6574 -6276 -3775 -3724 -3668 -3397 -3249 -3207 -3141
№ по ранжиру 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Тыс. руб. -2777 -2616 -2250 -2066 -1529 -1214 -867 -333 224 1095
№ по ранжиру 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Тыс. руб. 1402 1496 1747 1949 2123 2151 3345 6910 7337 24201

Построим по ранжированному ряду огиву распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову, тыс. руб. (см. рисунок 2.2.1).

Как показывает ранжированный ряд и его график присутствуют положительные и отрицательные показатели, поэтому целесообразно будет сначала выделить две большие группы предприятий с положительными и отрицательными значениями. Предприятия 1-3 отличаются по величине признака незначительно, затем наблюдается скачок, поэтому эту группу нужно выделить отдельно, затем наблюдается плавное распределение. Целесообразно будет выделить 3 группы предприятий с отрицательными значениями.

В группе с положительными показателями следует выделить 2 группы, при этом при расчете интервала необходимо предприятия 20, 28-30 откинуть, а затем присоединить к крайним группам.

Получим интервал в группе с отрицательными значениями равный:

h = (3775-333) / 3 = 1147

А интервал в группе с положительными значениями:

h = (3345-1095) / 2= 1125

Определим границы интервалов, определим число предприятий в каждом интервале, построим интервальный ряд.


Таблица 2.3.2 - Интенсивный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ группы Интервалы Число предприятий
1 -7111 до - 6276 3
2 -6275 до - 2628 8
3 -2627 до - 1482 4
4 -1481 до 0 3
5 0 до 2220 1+7
6 2221 до 24201 1+3
Итого 30

Таблица 2.3.3 - Сводные данные по аналитическим группам

№ группы

Интервал по

величине группировочного признака

Число предприятий в группе Значение группировочного признака Среднегодовая численность работников, чел. Площадь с. - х. угодий, га Валовой надой молока, ц

Средне-годовое поголовье коров,

голов

Получено продукции выращивания и откорма (прирост и вес приплода), ц Среднегодовое поголовье молодняка на выращивании и откорме, гол Выручено, тыс. руб. Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб. Субсидии из бюджетов всех уровней, тыс. руб. Условное поголовье скота
Шифр расчета показателя 88 83 85 42 41 48 45 8 7 9 87
1

-7111 до

6276

3 -19961 167 6719 17126 704 802 821 16486 23692 261 1112
2

-6277 до

2628

8 -26938 498 26144 41424 1533 1648 1445 34055 41867 706 2313
3

-2629 до

1482

4 -8461 325 10631 38402 1063 2256 1439 31088 35267 1649 1788
4 -1483 до 0 3 -2414 240 5430 21831 829 1456 542 18433 19515 254 1327
5 0 до 2220 1+7 12187 766 15540 101124 2829 5911 3590 87212 80176 1490 4635
6 2221 до 24201 1+3 41793 408 16995 67669 1593 3779 2029 64495 57076 2554 2609
В среднем по совокупности 30 -3794 2404 81459 287576 8551 15852 9866 251769 257593 6914 13784

Таблица 2.3.4 - Промежуточная аналитическая группировка

№группы Интервал по величине группировочного признака

Число предприятий в

группе

Численность работников сх производства Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб. Удой на корову в год ц Среднесуточный прирост молодняка КРС навыращивании и откорме гр Уровень рентабельное и животноводства
На 1 условную голову Ha l предприятие
Шифр расчета показателя 83/85*100 (8-7) /87 8-7 42/41 (48/45) /365*100000 (8-7+9) /7*100
1 -7111 до - 6276 3 2,49 -6,48 -7206 24,33 267,6 -29,3
2 -6277 до - 2628 8 1,9 -3,4 -7812 26,83 312,5 -16,97
3 -2629 до - 1482 4 3,06 -2,34 -4179 36,13 429,5 -7,17
4 -1483 до 0 3 4,4 -0,8 -1082 26,33 735,99 -4,24
5 0 до 2220 1+7 4.93 1,52 7032 35,75 451,1 10,63
6 2221 до 24201 1+3 2,4 2,84 7419 42,5 510,3 17,47
Итого по совокупности: 30 19,18 -8,66 -5828 191,87 2706,99 -29,58

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий

Для всесторонней характеристики выделенных типических групп необходимо рассчитать и проанализировать ряд таблиц.

Таблица 2.4.1 - Эффективность и рентабельность производства продукции животноводства

Показатель Шифр расчета 1 гр. 2 гр. 3 гр.

В среднем

по

совокупности

3 гр. в% в 1 гр.
Численность работников с. - х. производства на 100 га с. - х. угодий, чел 83/85*100 2,024 3,52 3,61 2,95 1,78 р.
Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб.: на 1 усл. голову скота (8-7) /87 -4,39 -1,69 1,996 -0,42 х
на 1 предприятие 8-7 -15018 -5261 14451 -5824 х
Удой на корову в год, ц 42/41 26,17 31,84 38,17 33,63 1,46 р.
Уровень рентабельности животноводства, %

8-7+9

/7

-0,21 -0,06 0,135 0,027 х

Из таблицы видно, что эффективность предприятий увеличивается от группы к группе. Так, при расчете прибили на 1 условную голову скота отмечается сильный рост этого показателя от первой группы ко второй группе, а разница прибыли между второй и третьей группами не велика. По-другому обстоит дело с прибылью на первом предприятии. Предприятия первой гр. являются убыточными, как и предприятия второй группы, а предприятия третьей гр. отличаются высокой прибыльностью. По показателю удоя на корову в год заметна равномерная тенденция увеличения удоя от группы к группе. Предприятия первой и второй групп являются нерентабельными, даже с учетом субсидий. Положительной рентабельностью обладают предприятия третьей группы.

Рассмотрим структуру товарной продукции по типическим группам и определим группу предприятий с наибольшим размером товарной продукции.

Таблица 2.4.2 - Размер и структура товарной продукции по типическим группам.

Отрасль и вид продукции 1 гр. 2 гр. 3 гр. По совокупности
Тыс. руб. % к итогу

Тыс.

руб.

% к итогу

Тыс.

руб.

% к итогу Тыс. руб. %к итогу
Растениеводство 1291 2,49 16867 25,41 11764 7,2 29922 10,62
в т. ч. Зерно 596 1,15 260 0,39 913 0,56 1769 0,63
картофель 550 1,06 15589 23,48 8304 5,1 24443 8,68
овощи 1 0,002 463 0,7 2182 1,34 2646 0,94
прочая продукция 144 0,28 555 0,84 365 0,22 1064 0,38
Животноводство 50541 97,5 49521 74,6 151707 92,8 251769 89,38
в т. ч. Молоко 33372 64,39 38500 57,99 116965 71,55 188837 67,04
продукция выращивания и откорма:
крупного рогатого скота 15593 30,08 10657 16,05 31250 19,12 57500 20,41
свиней 508 0,98 199 0,3 80 0,05 787 0,28
прочая продукция 1068 2,06 165 0,25 3412 2,087 4645 1,7
Всего по с. - х. производству 51832 100 66388 100 163471 100 281691 100

Из данных таблицы видно, что большим размером товарной продукции растениеводства отличаются предприятия второй и третьей типических групп, но т.к во второй типической группе 7 предприятий, то эта группа является лидером в размерах по всем видам продукции растениеводства, что 1,4 раза больше, чем в третьей группе, и в 13,1 раза больше, чем в первой группе. В структуре товарной продукции животноводства наблюдается иная ситуация: лидером в животноводстве является третья типическая группа, особенно она, вышла вперед по производству молока и продукции крупного рогатого скота, по производству продукции свиноводства третья группа отстает от второй гр. примерно в 2,5 раза, а от третьей гр. приблизительно в 6,4 раза.

Таблица 2.4.3 - Размер и уровень интенсивности с. - х. производства в типических группах

Показатель Шифр расчета 1 гр. 2 гр. 3 гр. 3 гр. в % к 1 гр. В среднем по совокупности
Среднегодовая численность работников с. - х. производства, чел. 83/n 60,46 80,71 97,83 1,62 р. 80,13
Производственные затраты в с. - х. отраслях, тыс. руб. 59/n 7823,27 12652,29 17836,33 2,28 р. 12955,27
в т. ч. в растениеводстве 60/n 1872,36 3483,14 4577 2,45 р. 3330,07
в животноводстве 61/n 5950,9 9169,14 13259,33 2,23 р. 9625,2
Площадь с. - х. угодий, га 85/n 2987,55 2294,43 2711,25 0,91 р. 2715,3
в т. ч. пашни 86/n 2389,09 1844 2134,75 0,89 р. 2160,167
Среднегодовое поголовье скота, усл. гол. 187/n 311,36 445 603,67 1,94 р. 459,47
В расчете на 100 га с. - х. угодий: производственных затрат в с. - х. отраслях, тыс. руб. 59/85 2,62 5,5 6,58 2,52 р. 0,49
в т. ч. в растениеводстве 60/85 0,63 1,52 1,69 2,7 0,13
в животноводстве 61/85 1,99 3,99 4,89 2,46 р. 0,36
Производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота, т. р. 61/87 19,11 20,61 21,97 1,15р. 2,056
Затраты на 1 га посева, тыс. руб.: зерновых 30/28 3,49 4,33 3,9 1,12 р. 0,39
картофеля 34/32 44,77 45,5 51,04 1,14 р. 4,71
Затраты на 1 условную голову, тыс. руб.: коров 43/41 19,86 23,49 25,25 1,27 р. 2,29
молодняка КРС на выращивании и откорме 50/45 8,003 9,69 8,13 1,02 р. 0,86
свиней 57/52 4,04 12,45 9,82 2,43 р. 0,88

Предприятия отличаются по размеру площади сельскохозяйственных угодий: самая большая площадь сельскохозяйственных угодий у предприятий первой типической группы, затем следуют предприятия второй группы. Разница в среднегодовой численности работников сильно видна между предприятиями первой и третьей типических групп, численность работников третьей группы превышает в 1,62 раза численность первой группы. При том, что во вторую группу входит 7 предприятий, а в третью группу 12, то разница в среднегодовой численности работников между ними не велика. Как было отмечено выше, третья группа обладает большим поголовьем скота, при этом производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота примерно одинаковые по всем трем типическим группам. Большую часть этих затрат занимают затраты на 1 условную голову коров, особенно это заметно в третьей типической группе, где они составляют 25,25 тыс. руб., что в 1,27 раза больше, чем в первой типической группе. Заметно по затратам на 1 условную голову молодняка КРС и свиней отличается вторая типическая группа. Меньше всего затрат на 1 га посева зерновых у третьей типической группы, больше затрат у второй типической группы; затрат на 1 га посева картофеля меньше у первой типической группы и больше у третьей.

Таблица 2.4.4 - Эффективность с.-х. производства в типических группах

Показатель Шифр расчета 1 гр. 2 гр. 3 гр. 3 гр. в % к 1 гр. В среднем по совокупности
Получено прибыли (убытка) от реализации с. - х. продукции в расчете на 100 га с. - х. угодий, тыс. руб.

2-1/

85*100

-47 30 55 X 9,1
в т. ч. продукции растениеводства

5-4/

85*100

-0,9 62 10 X 16,27
животноводства

8-7/

85*100

-46 -33 44 X -7,2
Уровень рентабельности (убыточности) с. - х. производства с учетом субсидий, %

2-1+3/

1

-20,63 13 16,6 X 6,68
в т. ч продукции растениеводства

5-4+6/

4

13 163,3 68,5 5,3 р. 103,4
животноводства

8-7+9/

7

-21,43 -6,1 13,5 X 0,42
Урожайность, ц/га зерновых 29/28 9,16 9,7 10,5 1,15 р. 10,02
картофеля 33/32 94,5 138,7 186,8 1,98 р. 160,1
Удой на корову в год, ц 42/41 26,2 31,8 38,2 1,46 р. 33,63
Среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме, гр. (48/45) /365*100000 296,22 513,37 472,5 1,6 р. 440,2

Из таблицы эффективности сельскохозяйственного производства видно, что самой прибыльной является третья типическая группа, прибыль которой от реализации продукции сельскохозяйственного производства в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий составила 55 тыс. руб., следом идет вторая типическая группа - 30 тыс. руб., а первая типическая группа является убыточной - 47 тыс. руб. Уровни рентабельности второй и третьей типических групп приблизительно равны, убыточность первой группы составляет - 0,21%. По урожайности зерновых на первом месте стоит третья типическая группа, затем первая и вторая типические группы. Третья типическая группа также лидирует по урожайности картофеля, что составляет 186,8 ц/га, урожайность второй типической группы составила 138,7 ц/га, а третьей группы - 94, 5 ц/га. Высокий среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме наблюдается у предприятий второй типической группы, что составляет 513,37 гр., в третьей типической группе - 472,5 гр., в первой - 296,22 гр.

Проанализировав все таблицы, можно сделать вывод, что наиболее прибыльными и рентабельными являются предприятия второй и третьей типических групп. При этом самыми прибыльными среди этих групп являются предприятия третьей типической группы. Предприятия третьей типической группы специализируются в отраслях животноводства, приоритетными среди них являются отрасли по производству молока и продукции крупного рогатого скота, не велики и затраты на продукцию животноводства.

Предприятия второй типической группы специализируются на отраслях растениеводства, наиболее развитой является отрасль картофелеводства, при этом затраты на посев картофеля у предприятий второй типической группы ниже, чем у остальных.

Предприятия третьей типической группы являются убыточными. Предприятия этой группы специализируются и на растениеводстве, и на животноводстве, но затраты как на 1 га угодий, так и на 1 условную голову ниже, чем у предприятий второй и третьей типических групп, также ниже и среднегодовая численность работников, что, вероятно, и влияет на прибыльность этих предприятий.

Факторный анализ эффективности производства продукции животноводства по типическим группам.

Проведем анализ главных факторов, которые влияют на эффективность производства продукции, и проанализируем состояние этих показателей в типических группах. Данные приведем в таблице 2.4.5

Таблица 2.4.5 - Эффективность производства молока и КРС

Показатель Шифр расчета I типическая группа II типическая группа III типическая группа III гр. в % к I гр. В среднем по совокупности

Продуктивность скота:

удой на корову, ц

42/41 26,17 31,84 38,17 1,46 33,63
среднесуточный прирост

239,15 452,5 416,88 1,74 383,2

Количество прибыли от реализации. тыс. руб.:

молока

-55,03 46,4 169,45 X 95,84
- КРС

-1967,35 -1992,2 -1044,2 0,53 -1491,94

Себестоимость (производственная) 1 ц. руб.:

молока

758,6 737,89 661,44 0,87 697,24
- КРС

9126,32 5865,83 5343,3 0,59 6015,36

Себестоимость (коммерческая), 1 ц:

молока

704,9 672,96 658,64 0,93 671,4
- КРС

4827,4 4753,8 4138,2 0,86 4454,2

Уровень рентабельности (без учета субсидий).%:

молока

-7,8 6,89 25,72 X 14,28
- КРС

-40,75 -41,9 -25,23 0,6 -33,5

Уровень рентабельности продаж,%:

молока

-8,5 6,45 20,46 X 12,49
- КРС

-68,8 -72,14 -33,75 0,49 -50,4

По надою молока третья типическая группа занимает первое место, что в 1.46 раз больше, чем в первой типической группе, надо в которой составляет 26.17 ц. По реализации молока предприятия являются прибыльными, самым прибыльным является третья типическая группа. Размер ее прибыли составляет 169,45 тыс. руб. Но по реализации продукции КРС предприятия всех трех типических групп являются убыточными. Наименьшая себестоимость молока и продукции КРС также наблюдаются в третьей типической группе, что значительно влияет на прибыль этих предприятий, а также на рентабельность продаж. По этому показателю лидирует третья типическая группа, рентабельность которой превышает рентабельность по всей совокупности в 1,64 раза.


3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений

3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства

В данной главе установим зависимость прибыли от реализации продукции животноводства (группировочного признака) от затрат на животноводство и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий. Данные оформим в таблицы.


Таблица 3.1.1 - Распределение предприятий и изменение прибыли на одну голову в зависимости от затрат на одну голову и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий

Группы предприятий по затратам животноводства на гол руб Подгруппы по плотности скота на га с/х угодий гол Число предприятий Расчетные данные Средние значения
Затраты в животноводстве, тыс. руб. å61 Площадь с. - х. угодий, га å85 Условное поголовье, гол å87 Полная себестоимость продукции, тыс. руб. å7 Выручено, тыс. руб. å8 Затраты животноводства на 1 уел гол, руб. å61/å87 Плотность скота на 100га с. - х. угодий, усл. гол. å87/å85*100

Прибыль на 1 усл гол, руб. (å8-å7) /

å87*1000

1. до 10 5 17676 18271 1108 16343 13179 15,95 6,06 -2855,60
2. от 10 до 20 2 7808 3659 487 6875 5571 16,03 13,31 -2677,62
3. свыше 20 4 38322 8162 2403 32014 34392 15,95 29,44 989,60
Итого (в среднем) по 1 группе 11 5800,55 2735,64 363,46 5021,091 4831,091 15,98 16,27 -1514,54
1. до 10 5 13368 11583 675 13374 9174 19,8 5,83 -6222,22
2. от 10 до 20 3 22090 6926 1164 21138 18449 18,98 16,81 -2310,14
3. свыше 20 6 79492 14569 3904 73590 70984 20,36 26,80 -667,52
Итого (в среднем) по II группе 12 9579,2 2756,5 478,58 9008,5 8217,25 19,72 16,48 -3066,63
свыше 1. до 10 1 2201 1224 88 2226 2028 25,01 7, 19 -2250,00
2. от 10 до 20 2 31111 7465 1172 26044 27160 26,55 15,70 952,22
3. свыше 20 4 76688 9600 2783 65989 70832 27,56 28,99 1740,21
Итого (в среднем) по III группе 7 15714,29 2612,7 577,57 13465,57 14288,57 26,37 17,29 147,48
Всего (в среднем по совокупности) 30 288756 81459 13784 257593 251769 20,69 16,68 -1477,90
По подгруппам 1 до 10 9 33245 31078 1871 31943 24381 20,26 6,36 -3775,94
2 от 10 до 20 7 61009 18050 2823 54057 51180 20,52 15,27 -1345,18
3. свыше 20 14 194502 32331 9090 171593 176208 21,29 28,41 687,43

Предприятия I группы в среднем являются убыточными, лишь последние четыре предприятия имеют положительную прибыль, т.к. затраты на 1 условную голову и плотность скота у этих предприятий выше. Все предприятия второй группы являются убыточными, но меньшую убыточность имеют предприятия, входящие в 3 подгруппу, даже с учетом, что она состоит из шести предприятий. Затраты и плотность скота в этой подгруппе намного выше, чем в первых двух подгруппах. Это можно объяснить тем, что у этих предприятий сравнительно выше себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства, которые составляют 73590 и 70984 тыс. руб. соответственно. Предприятия III группы являются прибыльными, прибыль в среднем по группе составляет 147,78 тыс. руб., что намного выше, чем по совокупности в целом. Лишь предприятие, входящее в 1 подгруппу является убыточным (-2250,0 тыс. руб), прибыльность предприятий 2 и 3 подгрупп сравнительно одинакова. Но затраты в животноводстве, себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства в 3 подгруппе выше, чем во 2 подгруппе.

Таблица 3.1.2 - Зависимость прибыли от затрат и плотности скота

Группы предприятий по затратам животноводства на усл. гол. руб. Подгруппы предприятий по плотности скота на 100 га с. - х. угодий, гол В среднем
1. до 10 2. от 10 до 20 3. свыше 20
I до 18,5 -2855,60 -2677,62 989,60 -1514,54
II от 18,5 до 23 -6222,22 -2310,14 -667,52 -3066,63
III свыше 23 -2250,00 952,22 1740,21 147,48
В среднем -3775,94 -1345,18 687,43 X

Таблица 3.1.3 - Влияние затрат на прибыль

Показатели Разность между группами Подгруппы по плотности скота на 100 га с. - х. угодий, гол В среднем
1. до 10 2. от 10 до 20 3. свыше 20
Изменение затрат животноводства на усл. гол. руб. II-I 3,85 2,94 4,41 3,74
III-II 5,21 7,57 7, 194 6,66
III-I 9,06 10,51 11,61 10,39
Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизменениизатратпогруппам II-I -3366,63 367,48 -1657,12 -1552,09
III-II 3972,22 3262,36 2407,73 3214,10
III-I 605,60 3629,84 750,61 1662,01
Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмерениязатратпоказательпоказатель II-I -874,14 124,79 -375,4 -415,36
III-II 762,87 431,1 334,68 482,87
III-I 66,86 345,29 64,66 159,92

Из таблицы 3.1 3 видно, что идет тенденция к увеличению затрат от группы к группе. В среднем этот рост составляет от первой группе ко второй 3,74, от второй к третьей 6,66 и от первой к третьей 10,39. Также наблюдается снижение прибыли под влиянием изменения затрат от первой группы ко второй, затем происходи резкий рост прибыли при изменении затрат от второй группы к третьей, что составляет 3214,1 тыс. руб., а от первой группы к третьей прибыль увеличилась на 1662,01тыс. руб. Следовательно, с повышение затрат на животноводство происходит увеличение прибыли.

Таблица 3.1.4 - Влияние плотности поголовья на прибыль

Показатели Разность между подгруппами Подгруппы по затратам на 1 усл гол, руб. В среднем
I. До 18,5 II. От 18,5 до 23 III. Свыше 23
Изменение плотности скота на га сх угодий гол 2-1 7,25 10,98 8,51 8,91
3-2 16,13 9,99 13,29 13,14
3-1 23,38 20,97 21,80 22,05
Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизмененииплотностискотапогруппам 2-1 177,98 3912,08 3202,22 2430,76
3-2 3667,21 1642,62 787,99 2032,61
3-1 3845, 19 5554,70 3990,21 4463,37

Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмеренияплотностипоказатель

показатель

2-1 24,56 356,33 376,27 272,77
3-2 227,33 164,42 59,29 154,72
3-1 164,486 264,899 183,04 202,43

Как видно из таблицы, что прибыль прямопропорционально зависит от плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В показатели плотности, как и в показателе затрат наблюдается увеличение прибыли с увеличением плотности от подгруппы к группе. Наибольшее различие в размерах прибыли в зависимости от поголовья существует между 1 и 3 подгруппами, что составляет 4463,37 тыс. руб. Но более высокий прирост в расчете на единицу измерения плотности скота составляет 272,77 тыс. руб. от первой подгруппы ко второй.

Можно сделать вывод, что прибыль от реализации продукции животноводства зависит от затрат и плотности скота на 100 га с. - х. угодий. В данном случае прибыль увеличивается по плотности скота от первой подгруппе ко второй и от второй к третьей, но по затратам прибыль уменьшается от первой группы к третьей и увеличивается от второй группы к третьей.

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ

По 30 сельскохозяйственным предприятиям Ярославской области установим силу связи между признаками:

У (результативным) - прибыль на 1 условную голову скота, тыс. руб.;

Х1 - затраты животноводства на 1 усл. голову скота, руб.;

Х2 - плотность скота на 100 га с. - х. угодий, уел гол.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 уел голову скота в исследуемой совокупности хозяйств были получены следующие значения коэффициентов регрессии:

У=-7467,46+378,13Х1-11,088Х2

При повышении затрат на 1 руб. при средних, фиксированных значениях Х2 происходит рост прибыли на 378,13 руб. в расчете на 1 уел голову.

Соответственно, повышение плотности поголовья скота на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий в хозяйствах при средних, фиксированных значениях X1 (затрат животноводства на 1 уел гол) приведет к снижению прибыли.

Коэффициенты регрессии имеют единицы измерения, соответствующие переменным, между которыми они характеризуют связь. Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов. Для сравнения коэффициентов регрессии выразим их в стандартизированной форме в виде коэффициентов эластичности (Э) и бета - коэффициентов ().

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак с изменением факторного на 1% при фиксированном значении других факторов.

Бета - коэффициент показывает, что, если величина фактора (например, Х2) изменяется на одно среднее квадратическое отклонение, результативный признак увеличивается (уменьшается при отрицательном значении коэффициента) соответственно на 2 своего квадратического отклонения, при постоянстве остальных факторов.

Где  - средние значения результативного и факторных признаков, а  их средние квадратические отклонения.

Таблица 3.2.1 - Коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты

Показатель У

X1

Х2

Среднее значение показателя -126,47 19,98 19,24
Среднее квадратическое отклонение, (σ) 5671,47 4,57 11,53
Коэффициент регрессии, (а) X 378,13 -11,1
Коэффициент эластичности (Э) X -59,74 1,69
Бета - коэффициенты, () X 0,31 -0,0225

Коэффициенты эластичности показывают, что при увеличении затрат на 1 корову на 1% (при фиксированном значении плотности поголовья) прибыль возрастет в среднем на 1.69% и рост плотности поголовья на 1% будет способствовать снижению прибыли на - 59,74%.

Бета - коэффициенты показывают, что если величина затрат на 1 корову изменится на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль увеличивается соответственно на 0,31 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении плотности поголовья. При изменении плотности поголовья на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль уменьшается соответственно на - 0,02 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении затрат.

II этап. Определим тесноту связи между признаками, вначале путем анализа парных коэффициентов корреляции, которые покажут тесноту связи каждого факторного признака с результативным. Затем множественного коэффициента корреляции, показывающего тесноту связи результативного признаками со всеми факторами, включенными в модель.


Таблица 3.2.2 - матрица коэффициентов корреляции

Признак У

X1

Х2

У 1 0,297 0,082

X1

0,297 1 0,343

Х2

0,082 0,343 1

Значение коэффициента парной корреляции между факторами (rх1х2 = 0,343) свидетельствует о наличии между ними слабой зависимости.

Связь между прибылью и затратами (rух1 =0,297) довольно слабая, между прибылью и плотностью поголовья (rух2 = 0,082) совсем отсутствует.

Теснота связи между прибылью и комплексом факторов, включенных в модель, слабая: коэффициент множественной корреляции составляет R = 0,298. Коэффициент множественной детерминации D = 0,089 показывает, что 8.9% общей вариации прибыли в с. - х. предприятиях исследуемой совокупности обусловлено различным уровнем выделенных факторов.

III этан. Проведем статистическую оценку выборочных характеристик связи.

1). Оценим существенность уравнения регрессии.

Значение F, применяемое для анализа дисперсий равно Fфакт. =1,31, что значительно выше табличного значения соотношения дисперсий. При К1 =3;

K2 = 30-2=28 и a = 0,05 Fтабл = 2,95.

Так как Fфакт. > Fтабл уравнение считается существенным, значимым, применимым для практического использования.

2) Оценим значимость выборочных коэффициентов регрессии. Для этого проведем сравнение вычисленных значений t с табличным. При уровне вероятности 0,95 tтабл = 1,96.

t1 = 1,56<tтабл

t2 = - 0,12<tтабл

Следовательно, оба фактора не оказывают непосредственного влияния на результативный признак.

Для приближенной оценки резервов роста валового надоя воспользуемся таблицей остатков, т.е. отклонений фактических значений результативного признака от его ожидаемых (по рассчитанной корреляционной модели) значений. Если обеспечить размер факторных признаков, включенных в корреляционную модель на среднем для изучаемой совокупности уровне, то можно ожидать дополнительный рост прибыли на одну условную голову в размере 21603404 руб. или 21,6 млн. руб.


4. Динамика изучаемого явления

4.1 Сравнительная характеристика предприятия

Проведем сравнительную характеристику предприятия СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района со средними показателями изучаемой совокупности и со средними показателями типической группы, в которую оно входит. Для этого необходимо рассчитать и проанализировать таблицу 4.1.1

Таблица 4.1.1 - Сравнительная характеристика СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района.

Показатель СХК Колхоз Прогресс Ярославской области В среднем по типической группе В среднем по совокупности Предприятие в % к средним данным по
типической группе совокупности
Получено прибыли от реализации с. - х. продукции в расчете на 1 усл. гол. 3345 10448,25 -126,47 32,02 X
Уровень рентабельности животноводства без учета субсидий,% 0,16 35,75 -2,87 0,45 X
Производство молока, ц 40,2 13,85 5,75 2,90 п. 6,99 п.
Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства на 1 предприятие, тыс. руб. 2529 7419 5,9 34,088 428,64 п.
Затраты в животноводстве, тыс. руб. 20166 13259,33 9625,2 152,1 209,5
Площадь с. - х. угодий, га 3909 2711,25 2715,3 144,2 143,96

СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района является рентабельным, безубыточным предприятием, уровень рентабельности которого достигает 0,16%, что в 0,0045 раз меньше, чем по типической группе и в 0,056 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие лидирует по производству молока, что в 0,35 раза больше, чем по типической группе и в 0,14 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие является прибыльным по реализации продукции животноводства в расчете на 1 предприятие, прибыль составляет 2529 тыс. руб., что на много превышает прибыль в среднем по совокупности. Аналогичная ситуации наблюдается и с прибылью от реализации продукции животноводства в расчете на одну условную голову, прибыль составляет 3345 тыс. руб., в то время как прибыль в среднем по совокупности является отрицательной (-126,47 тыс. руб). Затраты в животноводстве на предприятии довольно больше по сравнению с типической группой и всей совокупностью, разница составляет 152,1 и 209,5% соответственно. Площадь с. - х. угодий предприятия также превышает размеры в среднем по типической группе в 144,2 раза и в 143,96 раз, чем по совокупности. Следовательно, предприятие СХК (Колхоз) "Прогресс" по приведенным выше показателям можно считать прибыльным и перспективным.

4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства

Рассмотрим пример использования индексного метода анализа при изучении факторов, влияющих на массу прибыли от реализации продукции животноводства на примере ЗАО КЛХ "Прогресс" Ярославского района за 2000 и 2004 гг.

Определим прирост массы прибыли от реализации основных видов продукции животноводства в исследуемом предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. и приведем разложение этого прироста по отдельным факторам

Прибыль от реализации единицы продукции представляет собой разность между ценой реализации и полной себестоимостью. Рассчитаем сумму выручки и сумму себестоимости как накопленные итоги произведений, массу прибыли за 2000 и 2004 гг. и ее прирост:

М0 = åр0q0 - åz0q0 = 7522485-8276931= - 754446 руб.

M1= åp1q1 - åz1q1 = 14745636-15332388= - 586752 руб.

Абсолютное снижение массы прибыли

DМ = M1-M0 = - 586752+754446= 167694 руб. = 168 тыс. руб.

Относительное изменение массы прибыли:

Таблица 4.2.1 - Результаты реализации основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Показатель Молоко и молочная продукция Реализация КРС

Объем реализации, ц 2000 г q0

14391 1682

2004 г q1

16480 1338

Полная себестоимость продукции 1 ц, руб. 2000 г. z0

329 2106

2004 г. z1

597 4106

Цена реализации 1 ц продукции, руб. 2000 г. р0

373 1281

2004 г. р1

690 2522

Масса прибыли и ее изменение зависят от цен реализации, объема реализованной продукции и ее себестоимости. Изменение прибыли под влиянием каждого из этих факторов определяется следующим образом:

1. Изменение цен реализации:

DМр = åp1q1 - åp0q1 =14745636 - 7861018 = 6884618 руб. = 6%85тыс. руб.

2. Изменение полной себестоимости:

DMz = åz0q1 - åz1q1 = 8239748 - 15332388 = - 7092640 руб. = - 7093тыс. руб.

3. Изменение объема реализованной продукции:

DМq = (åp0q1 - åp0q0) - (åz0q1 - åz0q0) = 338533 + 37183 = 375716руб. = 376 тыс. руб.

Относительное изменение каждого из факторов необходимо оценить при помощи индексов цен, себестоимости и физического объема:

Из произведенных расчетов видно, что произошло увеличение массы прибыли на 167.7 тыс. руб. Рост цен в 41 раз позволил увеличить прибыль на 376 тыс. руб.


Таблица 4.2.2 - Изменение массы прибыли от реализации продукции животноводства в ЗAО КЛХ "Прогресс"

Фактор Изменение массы прибыли Относительное изменение за счет факторов

Индекс

изменения факторов

тыс. руб. к итогу, %
Цена реализации продукции 6885 4098,21 -911,921 1,8924
Себестоимость реализованной продукции -7093 -4222,024 939,47 1,8834
Объем реализации продукции 376 223,81 -49,8 0,9895
Итого 168 100 -22,3 X

Рассчитаем средние показатели рентабельности за исследуемые периоды времени:

Уровень рентабельности основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличился в 2004 г. по сравнению с 2000 г. на r1-r0 = - 3,83 + 9,12 = 5,29%. Это произошло за счет изменения рентабельности отдельных видов продукции, т.е. соотношения продукции с разным уровнем рентабельности. Для оценки степени влияния этих двух факторов на общее изменение рентабельности рассчитаем среднюю рентабельность rусл при отчетной структуре реализации продукции по себестоимости z1q1 и базисной рентабельности продукции r0. Средняя условная рентабельность

Следовательно, общая рентабельность основных видов продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс" увеличилась в 2004 г. за счет рентабельности всех видов продукции на r1 - rусл = - 3,83+32,37=28,54%. Уровень рентабельности, как видно из таблицы, повысился по всем видам продукции.


Таблица 4.2.3 - Рентабельность и себестоимость основных видов реализованной продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Вид продукции Рентабельность, % Полная себестоимость, руб Структура полной себестоимости, доли
2000 г. 2004 г. 2000 г. 2004 г. 2000 г. 2004 г.

r0

r1

z0q0

ziqi

d0

d1

Молоко и молочная продукция 13,3 15,6 329 597 0,135 0,13
Продукция КРС -39,2 -38,6 2106 4106 0,87 0,87
Итого -25,9 -23 2435 4703 1 1

За счет структурных сдвигов рентабельность возросла на

rусл - r0 = 28,54+9,12 = 37,66.

1) Изучим уровень рентабельности продукции.

Таблица 4.2.4 - Реализация продукции в ЗАО КЛХ "Прогресс"

Вид продукции Количество реализованной продукции, ц Цена реализации 1 ц., руб.
2004 2005 20004 2005

g0

g1

p0

p1

Молоко и молочная продукция 16480 17457 690 823
Продукция КРС 1338 1210 2522 2445

Таблица 4.2.5 - Данные для расчета индексов

Вид продукции Количество реализованной продукции, ц. Цена реализации 1 ц., руб. Выручка от реализации продукции, тыс. руб.
2004 2005 2004 2005 2004 2005 Усл. период

g0

g1

p0

p1

g0p0

g1p1

g1p0

Молоко и молочная продукция 16480 17457 690 823 11371,2 14367,11 12045,33
Продукция КРС 1338 1210 2522 2445 3374,436 2958,45 3051,62
Итого: X X X X 14745,64 17325,56 15096,95

Общий индекс цен составит:

Он показывает, что цены в среднем по всей продукции выросли на 14,8%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста цен составило:

2) Вычислим общий индекс физического объема продукции:

Индекс физического объема свидетельствует о том, что количество реализованной продукции на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. возросло в среднем на 2,38%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста объема продаж составило:

3) Совокупное изменение выручки от реализации под воздействием обоих факторов характеризует общий индекс выручки. Он составит:

т.е. в целом объем продаж возрос на 17,5%. Абсолютное изменение5 выручки составило:

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени

Проанализируем изменение удоя на корову во времени. Представим основные расчеты в виде таблиц.

Цепные приросты показывают величину изменений за отдельный период: так абсолютный прирост надоя на корову не изменялся в период с 1993 по 1997 гг. в 1998 г. он повысился, а в 1999 г. произошел резкий спад надоя, затем идее повышение, сменяющееся опять спадом. Базисные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с базисным: здесь наблюдается тенденция повышения надоя на корову.

Цепной коэффициент роста приблизительно одинаков с 1994 по 1998 гг., у 1999 и 2000 гг., 2002-2004 гг.

Темп прироста цепной показывает, что происходило снижение надоя с 1994 по 1998 гг. а в 1999, 2000 и 2004 он был отрицательным и составил - 18,99, - 2,78 и - 0,07% соответственно.


Таблица 4.3.1 - Динамика надоя на корову в 1994 - 2004гг.

Показатель Формула расчета Год
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Удой на корову - 2501 2682 2863 3044 3225 3418 2769 2692 3321 3923 4003 4000

Абсолютный прирост:

цепной

X 181 181 181 181 193 -649 -77 629 602 80 -3
-базисный

X 181 362 543 724 917 268 191 820 1422 1502 1499

Коэффициент роста, раз:

цепной

X 1,072 1,0675 1,063 1,0595 1,06 0,81 0,97 1,24 1,181 1,021 1
-базисный

1 1,07237 1,145 1,217 1,29 1,37 1,107 1,0764 1,33 1,57 1,6 1,6

Темп роста, %

цепной

X 107,237 106,749 106,322 105,95 105,98 81,0123 97,22 123,37 118,1 102,039 99,9
-базисный

100 107,237 114,474 121,711 128,95 136,67 110,72 107,64 132,79 156,9 160,056 160

Темп прироста, %:

цепной

X 7,237 6,75 6,322 5,95 5,99 -18,99 -2,78 23,366 18,13 2,0393 -0,07
-базисный

X 7,237 14,47 21,7 28,95 36,665 10,72 7,64 32,79 56,86 60,056 59,9

Абсолютное значение 1% прироста:

цепной

X 25,01 26,82 28,63 30,44 32,25 34,18 27,69 26,92 33,21 39,23 40
-базисный

X 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25,01 25

Таблица 4.3.2 - Средние показатели динамики

Показатель Формула расчета Значение показателя
Средний уровень ряда

3203,4
Средний абсолютный прирост

136,27
Средний коэффициент роста, раз

1,044
Средний темп роста,%

104,4
Средний темп прироста,%

4,4

Средний темп прироста показывает, что надой увеличивается примерно на 4,4%.

4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование

Таблица 4.4.1 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год Удойнакоровуфактическийц Удой, выровненный по скользящей средней, ц
Период 3 года Период 5 лет период 7 лет
1993 2501 #Н/Д #Н/Д #Н/Д
1994 2682 #Н/Д #Н/Д #Н/Д
1995 2863 2682 #Н/Д #Н/Д
1996 3044 2863 #Н/Д #Н/Д
1997 3225 3044 2863 #Н/Д
1998 3418 3229 3046,4 #Н/Д
1999 2769 3137,333333 3063,8 2928,857143
2000 2692 2959,666667 3029,6 2956,142857
2001 3321 2927,333333 3085 3047,428571
2002 3923 3312 3224,6 3198,857143
2003 4003 3749 3341,6 3335,857143
2004 4000 3975,333333 3587,8 3446,571429

Таблица 4.4.2 - Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год Удой на корову ц Удой, выровненный по скользящей средней, ц
Период 3 года Период 5 лет Период 7 лет
1993 2501 - - -
1994 2682 2591,5 - -
1995 2863 2682 2682 -
1996 3044 2863 2772,5 2928,857
1997 3225 3044 2863 2956,143
1998 3418 3229 3046,4 3047,429
1999 2769 3137,33 3063,8 3198,857
2000 2692 2959,67 3029,6 3335,857
2001 3321 2927,33 3085 3446,571
2002 3923 3312 3224,6 -
2003 4003 3749 - -
2004 4000 - - -

Полученные расчеты показывают, что наблюдается тенденция роста удоя на корову. Метод скользящих средних выявляет тенденцию, но не представляет ее в виде математической функции, позволяющей использовать тренд в прогнозировании.

Для нахождения наиболее адекватного уравнения тренда используем инструмент "Подбор линии тренда" из мастера программ Microsoft Excel. Результаты подбора приведем в таблице 4.4.3 Для наглядности представим фактический и выровненные уровни на графике.


Таблица 4.4.3 - Уравнения выравнивания удоя по методу наименьших квадратов

Вид уравнения Уравнение
Линейное

Ỹл=122,15х+2409,4

Полином 2 степени

Ỹпол2=8,772х2+8,1146х+2675,5

Полином 3 степени

Ỹпол3=4,0131x3-69,483x2+431,49x+2127,7

Логарифмическое

Ỹлог=535,64Ln (X) +2311,3

Степенное

Ỹст=2393,6x0,1673

Экспоненциальное

Ỹэкз=2482,4e0,0373

Вычислим выровненные уровни удоя на корову, представим расчеты в таблице 4.4.4.

Таблица 4.4.4 - Удой на корову, выровненный по методу наименьших квадратов

Год Удой фактический, ц, Y Порядковый номер года

Удой выровненный по линейному уравнению, ц, Ỹл

Удой выровненный по логарифмическому Ỹлог

Удой, выровненный по полиному 2 степени Ỹпол2

Удой, выровненный по полиному 3 степени Ỹпол3

Удой, выровненный по степенному Ỹст

Удой, выровненный по экспоненциальному Ỹэкс

1993 2501 1 2531,55 2311,3 2692,387 2493,72 2393,6 2888,144
1994 2682 2 2653,7 2682,577 2726,82 2744,853 2687,91 2997,91
1995 2863 3 2775,85 2899,761 2778,7918 2905,18 2876,57 3111,84
1996 3044 4 2898 3053,855 2848,3104 2998,77 3018,396 3230,103
1997 3225 5 3020,15 3173,379 2935,373 3049,713 3133,21 3352,861
1998 3418 6 3142,3 3271,038 3039,98 3082,082 3230,25 3480,284
1999 2769 7 3264,45 3353,607 3162,13 3119,96 3314,641 3612,55
2000 2692 8 3386,6 3425,1321 3301,83 3187,42 3389,523 3749,843
2001 3321 9 3508,75 3488,221 3459,06 3308,54 3456,976 3892,353
2002 3923 10 3630,9 3544,657 3633,846 3507,4 3518,452 4040,28
2003 4003 11 3753,05 3595,71 3826,173 3808,08 3575,004 4193,83
2004 4000 12 3875,2 3642,316 4036,04 4234,67 3627,43 4353,212
Итого 38441 78 38440,5 38441,552 38440,74 38440,37 38221,945 42903,2

Для расчета средних квадратических отклонений вычислим в начале квадраты отклонений (Таблица 4.4.5), затем сами остаточные квадратические отклонения (Таблица 4.4.6). Можно также вычислить коэффициент случайной вариации по отношению к среднему уровню ряда.

Таблица 4.4.5 - Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по различным уравнениям

Год

Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по уравнению (Y-) 2

линейному логарифмическому полиному 2 степени полиному 3 степени степенному Экспонен-циальному
1993 933,3025 35986,09 36628,831 52,997 .11534,76 149879,99
1994 800,89 0,33334 2008,582 3950,475 34,87 99796,26
1995 7595,122 1351,348 7091,021 1778,87 183,97 61920,84
1996 21316 97,11534 38294,42 2045,72 655,57 34634,134
1997 41963,52 2664,694 83883,8 30725,71 8425,73 16348,31
1998 76010,49 21597,82 142899,423 112841,17 35249,66 3879,28
1999 245470,7 341765,7 154551,35 123170,33 297723,94 711576,4
2000 482469,2 537482,6 371886,29 245436,22 486537,75 1119030,96
2001 35250,06 27962,99 19061,5 155,33 18489,44 326444,28
2002 85322,41 143143,7 83610,036 172723,36 163659,441 13754,47
2003 62475 165886,3 31267,93 37992,598 183180,29 36415,24
2004 15575,04 127938,3 1299,112 55067,57 138811,2 124758,4
Итого 1075182 1405877 972482,295 785940,34 1344486,56 2698438,59

Вычислим остаточные средние квадратические отклонения (Таблица 4.4.6).

Как показали расчеты наименьшее остаточное среднее квадратическое отклонение получилось при выравнивании по уравнению полинома 3 степени. Следовательно, это уравнение наиболее точно отражает тенденцию изменения удоя.

Таблица 4.4.6 - Остаточные средние квадратические уравнения

Вид уравнения Количество параметров уравнения, р Сумма квадратов отклонений,  (Y-Ỹ) 2

Остаточное среднее квадратическое отклонение, σост

Коэффициент случайной вариации, %
Линейное 2 1075181,705 327,8996348 10,23593459
Полином 2 степени 3 972482,2952 328,7150565 10,26138934
Полином 3 степени 4 785940,3413 313,4366645 9,784448829
Логарифмическое 2 1405876,931 374,9502542 11,70469824
Степенное 2 1344486,555 366,6724089 11,44629148
Экспоненциальное 2 2698438,593 519,4649741 16,21596652

Сделаем точечный прогноз удоя на корову на 2005 год. Для этого в решенное уравнение полинома 3 степени вместо X подставим номер прогнозируемого года (13) получим:

Ỹпрогноз2005 = 4,0131 * 133 - 69,483* 132 + 431,49*13 + 2127,7 = 4811,2237 ц

Таким образом, ожидаемый надой на корову в 2005 году составит 4811,2 ц.

Прогноз должен иметь вероятностный характер, как любое суждение о будущем. Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на прогнозируемы год.

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t - критерия Стыодента при имеющемся числе степеней свободы колебаний (12-2=11) и при выбранной вероятности равной 2,2.

Доверительный интервал прогноза положения тренда на 2005 год составит:

4811,2 ± 2,2*6,5 = 4811,2 ± 14,3 ц.

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что удой на корову в 2005 году будет находится в пределах от 4796,9 до 4825,5 ц.

Вычислим среднюю ошибку аппроксимации:

Следовательно, точность прогноза - высокая.


Заключение

Проведя комплексный статистико-экономический анализ эффективности производства продукции животноводства по 30 предприятиям Ярославской области, можно сделать вывод, что не все из рассмотренных хозяйств являются эффективными. Наиболее главной целью любого предприятия является получение дохода, который формируется из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства. Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль, которая зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций. При анализе 30 предприятий выделилось 18 предприятий с отрицательной прибылью, самым убыточным из совокупности оказалось предприятие СХК "Победа" Тутаевского района, убыток которого составил - 7111 тыс. руб. а самым прибыльным на 2005 год является ЗАО "Глебовское" Переславского района, прибыль которого достигает 24201 тыс. руб., из приведенных данных видно, что разница в объемах прибыли между крайними предприятиями очень велика. Коэффициент вариации составляет - 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная. А совокупность по данному признаку является неоднородной.

В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 усл. голову можно сделать следующие выводы: при повышении затрат на 1 руб. происходит рост прибыли на 378,13 руб., а при повышении плотности поголовья на 1 гол в расчете на 100 га с. - х. угодий приведет к снижению прибыли.

Для сравнительной характеристики и анализа динамики было выбрано предприятие СХК (Колхоз)"Прогресс" Ярославского района, прибыль которого составляет 3345 тыс. руб. на 1 усл. голову, а уровень рентабельности 0,16%, в то время как по совокупности эти показатели составляют - 126,47 тыс. руб. и - 2,87% соответственно. При индексном анализе было определено, что абсолютное увеличение выручки на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. составило 351.3 тыс. руб. При анализе тенденции расчеты показали, что наблюдается рост надоя молока на корову.

Таким образом, был проведен анализ эффективности производства продукции животноводства с помощью различных методов статистики и с использованием различных пакетов программ статистического анализа. Выбранное предприятие оказалось прибыльным, рентабельным, и даются прогнозы дальнейшего увеличения его показателей.


Список использованной литературы

1. Курс социально-экономической статистики: учеб. для студентов вузов / под ред. М.Г. Назарова. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006 г.

2. Общая теория статистики: Учебник/ под ред. чл. - корр. РАН И.И. Елисеевой - М.: Финансы и статистика, 2002 г.

3. Практикум по статистике / Занченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В.; Под ред. Зинченко А.П. - М.: Колос, 2001 г.

4. Статистика - А.П. Зинченко - М.: КолосС, 2007 г.

5. Технология производства и переработки животноводческой продукции: Учебное пособие / Под общей ред. Н.Г. Макарцева. - Калуга: "Манускрипт", 2005 г.


Приложения

Приложение 1

Сводные фишки по выделенным типическим группам и совокупности в целом

1 типическая группа, интервал признака от - 7111 до - 2628, число предприятий 11 II типическая группа, интервал значения от - 2629 до 0, число предприятий 7 III типическая группа, интервал признака от 0 до 24201, число предприятий 12 Сводные данные по всей совокупности, число предприятий 30
№ п/п Сумма показателей № п/п Сумма показателей № п/п Сумма показателей

п/п

Сумма показателей
1 67160 1 61635 1 145472 1 274267
2 51832 2 66388 2 163471 2 281691
3 1475 3 3284 3 6130 3 10889
4 1592 4 6853 4 8220 4 16665
5 1291 5 16867 5 11764 5 29922
6 508 6 1381 6 2086 6 3975
7 65559 7 54782 7 137252 7 257593
8 50541 8 49521 8 151707 8 251769
9 967 9 1903 9 4044 9 6914
10 2229 10 844 10 2863 10 5936
11 743 11 319 11 1017 11 2079
12 596 12 260 12 913 12 1769
13 1244 13 18120 13 19654 13 39018
14 628 14 5730 14 5683 14 12041
15 550 15 15589 15 8304 15 24443
16 2 16 856 16 3723 16 4581
17 1 17 277 17 1108 17 1386
18 1 18 463 18 2182 18 2646
19 51353 19 53522 19 141248 19 246123
20 36198 20 36018 20 93032 20 165248
21 33372 21 38500 21 116965 21 188837
22 5452 22 3859 22 10100 22 19411
23 26319 23 18345 23 41796 23 86460
24 15593 24 10657 24 31250 24 57500
25 145 25 25 25 17 25 187
26 696 26 304 26 151 26 1151
27 508 27 199 27 80 27 787
28 1361 28 1952 28 3812 28 7125
29 12463 29 18970 29 39990 29 71423
30 4753 30 8455 30 14865 30 28073
31 6141 31 8138 31 14567 31 28846
32 52 32 128 32 230 32 410
33 4915 33 17759 33 42959 33 65633
34 2328 34 5824 34 11739 34 19891
35 - 35 7 35 13 35 20
36 - 36 1278 36 4747 36 6025
37 - 37 354 37 1406 37 1760
38 3976 38 4215 38 9897 38 18088
39 2013 39 1907 39 4438 39 8358
40 168 40 35 40 34 40 237
41 2237 41 1892 41 4422 41 8551
42 58550 42 60233 42 168793 42 287576
43 44417 43 44445 43 111647 43 200509
44 39750 44 38993 44 95830 44 174573
45 2266 45 1981 45 5619 45 9866
46 1978 46 3272 46 8550 46 13800
47 2700 47 2476 47 4988 47 10164
48 2450 48 3712 48 9690 48 15852
49 1978 49 3272 49 8550 49 13800
50 18134 50 19193 50 45685 50 83012
51 22453 51 21923 51 55353 51 99729
52 189 52 29 52 27 52 245
53 160 53 11 53 - 53 171
54 97 54 7 54 - 54 104
55 166 55 384 55 - 55 550
56 131 56 25 56 27 56 183
57 764 57 361 57 265 57 1390
58 759 58 361 58 255 58 1375
59 86056 59 88566 59 214036 59 388658
60 20596 60 24382 60 54924 60 99902
61 65460 61 64184 61 159112 61 288756
62 26208 62 25399 62 66815 62 118422
63 55349 63 58180 63 136079 63 249608
64 6642 64 4951 64 9367 64 20960
65 1550 65 3171 65 2532 65 7253
66 89749 66 91702 66 215047 66 396498
67 5469 67 4550 67 15527 67 25546
68 14186 68 16965 68 35007 68 66158
69 3573 69 2275 69 3830 69 9678
70 752 70 1998 70 1571 70 4321
71 22180 71 25788 71 55935 71 103903
72 20739 72 20849 72 51288 72 92876
73 41163 73 41215 73 101072 73 183450
74 3069 74 2676 74 5165 74 10910
75 798 75 1173 75 1587 75 3558
76 65769 76 65913 76 159112 76 290794
77 508 77 1404 77 2086 77 3998
78 653 78 1323 78 2622 78 4598
79 20 79 124 79 168 79 312
80 1150 80 1450 80 4038 80 6638
81 967 81 1903 81 4044 81 6914
82 548 82 939 82 2553 82 4040
83 665 83 565 83 1174 83 2404
84 29854 84 9548 84 74049 84 113451
85 32863 85 16061 85 32535 85 81459
86 26280 86 12908 86 25617 86 64805
87 3425 87 3115 87 7244 87 13784
88 -46899 88 -10875 88 53980 88 -3794

Приложение 2

Корреляционно-регрессионная модель

№ Предприятия У Х1 Х2
1 -7111 18,67 8,03
2 -6574 18,29 11,02
3 -6276 19,32 29,1
4 -3775 18,13 13,95
5 -3724 15,24 7,1
6 -3668 18,86 8,08
7 -3397 26,3 11,7
8 -3249 14,42 5,3
9 -3207 19,35 18,3
10 -3141 15,47 4,96
11 -2777 16,74 4,13
12 -2616 27,04 35,5
13 -2250 25 7,2
14 -2066 17,1 8,4
15 -1529 13,84 12,7
16 -1214 20,9 25
17 -867 16,85 26
18 -333 14 22,3
19 224 20,17 22,5
20 1095 19,99 38,2
21 1402 14,89 37,92
22 1496 18,69 19,22
23 1747 18,8 28,9
24 1949 23,32 25,8
25 2123 33,1 46,44
26 2151 16,57 32,8
27 3345 26,68 19,3
28 6910 26,4 20,5
29 7337 22,56 23,5
30 24201 22,65 3,3
Среднее значение показателя -126,4666667 19,978 19,23833333
Среднее квадратическое отклонение 5671,467287 4,566162065 11,5259895
У X1 Х2
У 1
Х1 0,296715279 1
Х2 0,081798242 0,342701419 1

Вывод итогов

Регрессионная

статистика

Множественный R 0,297469421
R-квадрат 0,088488056
Нормированный R - квадрат 0,020968653
Стандартная ошибка 5707,62404
Наблюдения 30

Дисперсионный анализ

df SS MS F

Значимость

F

Регрессия 2 85387986,7 42693993 1,31056 0,28628059
Остаток 27 879578248,8 32576972
Итого 29 964966235,5
Коэффи-циенты Стандартная ошибка t-статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -7467,458 4680,630063 -1,595396 0,12226 -17071,3174 2136,402
Переменная Х1 378,13076 242,9250709 1,5565736 0,13122 -120,310312 876,5718
Переменная Х2 -11,0875 96,23774545 -0,115209 0,90913 -208,551038 186,376

Вывод остатка

Наблюдение Предсказанное У Остатки Стандартные остатки Поголовье резерв, кг
1 -496,7893 -6614,21067 -1, 200991 207 1369141,61
2 -673,6306 -5900,36937 -1,071374 183 1079767,59
3 -484,6179 -5791,38209 -1,051584 722 4181377,87
4 -766,6179 -3008,38208 -0,546254 249 749087,138
5 -1783,466 -1940,53355 -0,352357 217 421095,781
6 -425,4989 -3242,50114 -0,588765 289 -937082,83
7 2347,6572 -5744,65722 -1,0431 416 -2389777,4
8 -2073,576 -1175,42383 -0,21343 213 250365,276
9 -353,529 -2853,47099 -0,518126 628 1791979,78
10 -1672,769 -1468,23087 -0,266598 135 198211,168
11 -1183,34 -1593,65956 -0,289373 166 264547,486
12 2363,5915 -4979,59154 -0,904181 1085 5402856,82
13 1905,981 -4155,98098 -0,754632 88 365726,326
14 -1094,557 -971,443013 -0,176392 377 366234,016
15 -2374,939 845,9394899 0,1536035 238
16 158,28743 -1372,28743 -0,249176 421 577733,006
17 -1384,23 517,2296326 0,0939172 504
18 -2420,879 2087,878545 0,3791115 402
19 -90,02928 314,0292827 0,0570206 753
20 -332,1665 1427,16653 0,2591412 643
21 -2257,529 3659,528884 0,6644877 361
22 -613,2958 2109,295809 0,3830004 353
23 -679,0284 2426,028402 0,4405119 554
24 1064,4939 884,5061443 0,1606063 313
25 4533,7667 -2410,7667 -0,437741 522 1258420,22
26 -1565,501 3716,501227 0,6748326 1136
27 2407,0819 937,9180716 0,1703047 756
28 2287,9003 4622,09968 0,8392688 863
29 802,61573 6534,384274 1,1864964 811
30 1060,6149 23140,38506 4, 2017706 179
Итого X X 0 X 21603404,3

Фишки

Ярославский р-н

СХК (Колхоз)"Прогресс"

1 21087 45 603
2 26556 46 1088
3 1248 47 494
4 4998 48 1218
5 7938 49 1088
6 418 50 7364
7 16089 51 8128
8 18618 52 -
9 830 53 -
10 684 54 -
11 203 55 -
12 274 56 -
13 12817 57 -
14 3716 58 -
15 5534 59 33296
16 3350 60 13130
17 1039 61 20166
18 2036 62 8996
19 17457 63 22464
20 10250 64 1346
21 14370 65 495
22 1210 66 33301
23 5804 67 3103
24 4168 68 8863
25 - 69 821
26 - 70 348
27 - 71 13135
28 282 72 5893
29 5472 73 13601
30 1645 74 525
31 1593 75 147
32 100 76 20166
33 25345 77 418
34 6937 78 441
35 11 79 78
36 3947 80 830
37 1256 81 830
38 1023 82 675
39 455 83 119
40 - 84 24476
41 454 85 3909
42 18798 86 2485
43 12802 87 756
44 11032 88 3345

Тутаевский р-н

ООО "Агропартнер"

1 16642 45 636
2 17048 46 1007
3 710 47 434
4 726 48 1124
5 537 49 1007
6 20 50 5177
7 15916 51 6457
8 16511 52 -
9 690 53 -
10 1843 54 -
11 726 55 -
12 536 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 21460
16 - 60 3163
17 - 61 18297
18 - 62 6819
19 16436 63 13147
20 11268 64 436
21 13096 65 808
22 1027 66 21210
23 4557 67 683
24 3292 68 2014
25 - 69 182
26 - 70 34
27 - 71 2913
28 193 72 6136
29 1871 73 11133
30 728 74 254
31 705 75 774
32 - 76 18297
33 - 77 20
34 - 78 75
35 - 79 11
36 - 80 690
37 - 81 690
38 1142 82 508
39 550 83 122
40 - 84 13235
41 493 85 3454
42 17573 86 2529
43 13120 87 811
44 11743 88 7337

Ростовский р-н

ЗАО "Татищевское"

1 21119 45 757
2 27513 46 1198
3 1055 47 434
4 632 48 1360
5 1063 49 1198
6 53 50 4468
7 20487 51 6263
8 26450 52 -
9 1002 53 -
10 87 54 -
11 15 55 -
12 25 56 -
13 1861 57 -
14 547 58 -
15 888 59 29742
16 373 60 6959
17 69 61 22783
18 146 62 9124
19 28163 63 18075
20 16253 64 1695
21 22424 65 269
22 1109 66 29163
23 4228 67 2229
24 3986 68 3552
25 - 69 390
26 - 70 209
27 - 71 6380
28 315 72 6895
29 2656 73 14523
30 701 74 1305
31 681 75 60
32 35 76 22783
33 5000 77 53
34 1628 78 78
35 2 79 53
36 800 80 1002
37 150 81 1002
38 1231 82 774
39 500 83 127
40 - 84 24
41 484 85 4203
42 28470 86 3101
43 18319 87 863
44 16431 88 6910

Переславский р-н

ЗАО "Глебовское"

1 4795 45 33
2 3113 46 54
3 121 47 448
4 211 48 77
5 197 49 54
6 89 50 772
7 4584 51 1095
8 2916 52 -
9 32 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 5050
16 - 60 995
17 - 61 4055
18 - 62 1287
19 2645 63 3269
20 2715 64 404
21 1653 65 67
22 441 66 5027
23 1846 67 133
24 1247 68 658
25 - 69 174
26 - 70 7
27 - 71 972
28 150 72 1154
29 784 73 2611
30 294 74 230
31 294 75 60
32 - 76 4055
33 - 77 89
34 - 78 106
35 - 79 -
36 - 80 32
37 - 81 32
38 128 82 -
39 100 83 40
40 - 84 12
41 162 85 5429
42 2828 86 4213
43 3261 87 79
44 2903 88 24201

Ярославский р-н

ЗАО "Левцово"

1 30370 45 968
2 37437 46 1470
3 2111 47 416
4 5773 48 1614
5 15678 49 1470
6 561 50 9460
7 24597 51 9796
8 21759 52 12
9 1550 53 6
10 31 54 -
11 15 55 -
12 14 56 16
13 18079 57 203
14 5701 58 203
15 15569 59 41945
16 189 60 12602
17 40 61 29343
18 78 62 12165
19 23517 63 27816
20 15766 64 2786
21 17357 65 1668
22 1457 66 44435
23 8658 67 2261
24 4257 68 8338
25 12 69 1534
26 151 70 1551
27 113 71 13684
28 628 72 9904
29 7837 73 19478
30 3698 74 1252
31 3425 75 117
32 114 76 30751
33 16359 77 561
34 4914 78 437
35 - 79 124
36 - 80 1094
37 - 81 1550
38 1481 82 908
39 600 83 143
40 18 84 36
41 597 85 3060
42 25876 86 2356
43 19512 87 1085
44 16617 88 -2616

Ростовский р-н

ЗАО СПК "Дертники"

1 2226 45 57
2 2028 46 102
3 - 47 490
4 - 48 117
5 - 49 102
6 - 50 514
7 2226 51 624
8 2028 52 -
9 - 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 2498
16 - 60 297
17 - 61 2201
18 - 62 1008
19 2369 63 1123
20 1443 64 283
21 1485 65 10
22 154 66 2424
23 724 67 118
24 467 68 40
25 - 69 65
26 - 70 -
27 - 71 223
28 - 72 890
29 - 73 1083
30 - 74 218
31 - 75 10
32 - 76 2201
33 - 77 -
34 - 78 -
35 - 79 -
36 - 80 8
37 - 81 -
38 117 82 8
39 60 83 20
40 - 84 1000
41 59 85 1224
42 2671 86 1014
43 1687 87 88
44 151857 88 -2250

Пошехонский р-н

СХК (Колхоз)"Новая Кештома"

1 6199 45 319
2 5394 46 367
3 477 47 315
4 507 48 433
5 481 49 367
6 398 50 1784
7 5692 51 2247
8 4913 52 -
9 79 53 -
10 231 54 -
11 101 55 -
12 65 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 8965
16 - 60 2535
17 - 61 6430
18 - 62 2036
19 5558 63 6204
20 3960 64 542
21 3885 65 405
22 494 66 9187
23 1711 67 284
24 993 68 1795
25 - 69 197
26 - 70 160
27 - 71 2436
28 275 72 1752
29 2408 73 4409
30 1090 74 345
31 1056 75 245
32 - 76 6751
33 - 77 398
34 - 78 398
35 - 79 -
36 - 80 79
37 - 81 79
38 584 82 -
39 202 83 116
40 - 84 14
41 217 85 4473
42 6373 86 3649
43 4629 87 377
44 4166 88 -2066

Тутаевский р-н

СХК "Колос"

1 12300 45 433
2 10253 46 329
3 463 47 208
4 144 48 425
5 111 49 329
6 11 50 3134
7 12156 51 3871
8 10142 52 2
9 452 53 -
10 192 54 -
11 89 55 -
12 55 56 -
13 116 57 7
14 55 58 7
15 56 59 15660
16 - 60 3511
17 - 61 12149
18 - 62 3754
19 10786 63 10522
20 6573 64 1115
21 6987 65 159
22 817 66 15550
23 3981 67 637
24 2408 68 2382
25 5 69 368
26 8 70 14
27 32 71 3401
28 200 72 3117
29 977 73 8140
30 1085 74 747
31 1051 75 145
32 12 76 12149
33 1700 77 11
34 631 78 -
35 - 79 11
36 - 80 452
37 - 81 452
38 774 82 351
39 400 83 122
40 - 84 12
41 411 85 3429
42 11851 86 2609
43 7666 87 628
44 6852 88 -3207

Борисоглебский р-н

СХК "Россия"

1 2824 45 95
2 2471 46 62
3 82 47 179
4 72 48 92
5 83 49 62
6 62 50 395
7 2752 51 685
8 2388 52 -
9 20 53 -
10 246 54 -
11 72 55 -
12 83 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 4066
16 - 60 773
17 - 61 3293
18 - 62 853
19 3246 63 2454
20 2297 64 146
21 2009 65 744
22 190 66 4197
23 455 67 101
24 379 68 594
25 - 69 79
26 - 70 130
27 - 71 904
28 134 72 752
29 1286 73 1860
30 460 74 67
31 450 75 614
32 - 76 3293
33 - 77 62
34 - 78 62
35 - 79 -
36 - 80 20
37 - 81 20
38 251 82 -
39 185 83 46
40 - 84 506
41 190 85 1874
42 3482 86 1504
43 2898 87 238
44 2608 88 -1529

Первомайский р-н

СХК "Красные поля"

1 7198 45 475
2 6711 46 535
3 322 47 309
4 207 48 585
5 157 49 535
6 181 50 2780
7 6991 51 3334
8 6554 52 17
9 141 53 5
10 302 54 7
11 114 55 384
12 87 56 9
13 - 57 158
14 - 58 158
15 - 59 10832
16 - 60 2338
17 - 61 8494
18 - 62 3673
19 6583 63 7062
20 4160 64 165
21 4506 65 81
22 623 66 10981
23 2674 67 598
24 1958 68 1786
25 13 69 70
26 153 70 33
27 86 71 2487
28 413 72 3075
29 3860 73 5276
30 1449 74 95
31 1449 75 48
32 - 76 8494
33 - 77 181
34 - 78 224
35 - 79 -
36 - 80 141
37 - 81 141
38 702 82 16
39 280 83 89
40 17 84 7538
41 261 85 1942
42 7906 86 1546
43 5556 87 504
44 4996 88 -867

Угличский р-н

СХК (Колхоз)"Поречье"

1 3026 45 114
2 2333 46 67
3 14 47 161
4 70 48 130
5 69 49 67
6 1 50 599
7 2956 51 839
8 2264 52 -
9 13 53 -
10 10 54 -
11 5 55 -
12 4 56 -
13 100 57 -
14 65 58 -
15 65 59 4807
16 - 60 1735
17 - 61 3072
18 - 62 967
19 3190 63 3305
20 2174 64 358
21 1874 65 229
22 125 66 4859
23 782 67 259
24 390 68 1131
25 - 69 142
26 - 70 203
27 - 71 1735
28 136 72 708
29 1100 73 2174
30 610 74 216
31 600 75 26
32 10 76 3124
33 510 77 1
34 330 78 -
35 - 79 1
36 - 80 20
37 - 81 13
38 268 82 7
39 141 83 41
40 - 84 933
41 156 85 4001
42 3068 86 3459
43 2473 87 213
44 2203 88 -3249

Ростовский р-н

ЗАО "Овощевод"

1 10453 45 267
2 8982 46 347
3 108 47 356
4 498 48 426
5 440 49 347
6 8 50 2215
7 9955 51 3053
8 8542 52 -
9 100 53 -
10 14 54 -
11 7 55 -
12 5 56 -
13 941 57 -
14 465 58 -
15 387 59 14919
16 2 60 3974
17 1 61 10945
18 1 62 5767
19 10325 63 8505
20 7708 64 835
21 7018 65 125
22 531 66 15232
23 2141 67 989
24 1467 68 2470
25 - 69 727
26 - 70 101
27 - 71 2487
28 150 72 4778
29 1881 73 6035
30 1072 74 108
31 1024 75 24
32 30 76 10945
33 2705 77 8
34 1367 78 -
35 - 79 8
36 - 80 100
37 - 81 100
38 526 82 -
39 277 83 91
40 - 84 17
41 282 85 3556
42 10915 86 2164
43 8730 87 416
44 7810 88 -3397

Пошехонский р-н

СХК (Колхоз) Имени Фрунзе

1 1978 45 124
2 1554 46 106
3 26 47 234
4 - 48 124
5 - 49 106
6 6 50 693
7 1978 51 833
8 1554 52 -
9 20 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 2817
16 - 60 728
17 - 61 2089
18 - 62 1012
19 1762 63 1622
20 1270 64 206
21 1141 65 58
22 186 66 2898
23 708 67 175
24 413 68 394
25 - 69 64
26 - 70 35
27 - 71 668
28 - 72 837
29 - 73 1228
30 - 74 142
31 - 75 23
32 - 76 2230
33 - 77 6
34 - 78 6
35 - 79 -
36 - 80 20
37 - 81 20
38 168 82 -
39 61 83 41
40 - 84 6
41 73 85 2722
42 1960 86 2205
43 1396 87 135
44 1256 88 -3141

Переславский р-н

ЗАО "Елизарово"

1 5104 45 167
2 3974 46 148
3 217 47 243
4 122 48 179
5 52 49 148
6 183 50 1471
7 4982 51 1869
8 3922 52 -
9 34 53 -
10 149 54 -
11 94 55 -
12 39 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 8901
16 - 60 3452
17 - 61 5449
18 - 62 2364
19 4667 63 6162
20 3173 64 732
21 3171 65 121
22 327 66 9379
23 1808 67 563
24 749 68 2662
25 - 69 645
26 - 70 60
27 - 71 3930
28 300 72 1801
29 2398 73 3500
30 1519 74 87
31 1519 75 61
32 - 76 5449
33 - 77 183
34 - 78 237
35 - 79 -
36 - 80 42
37 - 81 34
38 335 82 8
39 200 83 47
40 - 84 17
41 205 85 3576
42 5266 86 3153
43 3978 87 289
44 3580 88 -3668

Первомайский р-н

СХК "Им. Ленина"

1 3126 45 126
2 2318 46 75
3 23 47 163
4 5 48 118
5 5 49 75
6 - 50 977
7 3121 51 1205
8 2313 52 -
9 23 53 -
10 5 54 -
11 2 55 -
12 1 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 3904
16 - 60 597
17 - 61 3307
18 - 62 1226
19 2656 63 2488
20 1938 64 186
21 1547 65 44
22 293 66 3944
23 1183 67 220
24 766 68 305
25 - 69 68
26 - 70 44
27 - 71 637
28 - 72 1006
29 - 73 2183
30 - 74 118
31 - 75 -
32 - 76 3307
33 - 77 -
34 - 78 -
35 - 79 -
36 - 80 23
37 - 81 23
38 243 82 -
39 130 83 66
40 - 84 8494
41 154 85 3052
42 2854 86 2380
43 2330 87 217
44 2083 88 -3724

Борисоглебский р-н

ДП "Русь"

1 2647 45 96
2 2177 46 104
3 60 47 297
4 51 48 129
5 42 49 104
6 47 50 733
7 2596 51 939
8 2135 52 -
9 13 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 3449
16 - 60 671
17 - 61 2778
18 - 62 1259
19 1812 63 1870
20 1616 64 309
21 1574 65 90
22 222 66 3528
23 972 67 191
24 553 68 400
25 - 69 99
26 - 70 60
27 - 71 750
28 30 72 1068
29 199 73 1470
30 123 74 210
31 120 75 30
32 - 76 2778
33 - 77 47
34 - 78 47
35 - 79 -
36 - 80 29
37 - 81 13
38 192 82 16
39 112 83 30
40 - 84 8218
41 118 85 4023
42 3187 86 3291
43 2045 87 166
44 1832 88 -2777

Большесельский р-н

СХК "Родина"

1 4316 45 118
2 3271 46 101
3 80 47 235
4 193 48 117
5 88 49 101
6 29 50 765
7 4123 51 993
8 3183 52 187
9 51 53 160
10 134 54 97
11 72 55 166
12 46 56 131
13 20 57 757
14 10 58 752
15 10 59 5722
16 - 60 1207
17 - 61 4515
18 - 62 1906
19 1800 63 3628
20 1712 64 168
21 1149 65 75
22 451 66 5777
23 1391 67 452
24 1337 68 748
25 140 69 45
26 688 70 17
27 476 71 1262
28 110 72 1454
29 537 73 2880
30 346 74 123
31 320 75 58
32 - 76 4515
33 - 77 29
34 - 78 31
35 - 79 -
36 - 80 51
37 - 81 51
38 186 82 -
39 102 83 60
40 168 84 7
41 134 85 1785
42 2323 86 1440
43 2483 87 249
44 2209 88 -3775

Ярославский р-н

ООО "Агроцех"

1 14826 45 387
2 15934 46 687
3 582 47 490
4 - 48 799
5 - 49 687
6 60 50 4275
7 14826 51 5359
8 15934 52 -
9 522 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 19048
16 - 60 1786
17 - 61 17262
18 - 62 7735
19 15516 63 11328
20 10718 64 370
21 12876 65 -
22 699 66 19433
23 3662 67 1087
24 1957 68 992
25 - 69 92
26 - 70 -
27 - 71 2171
28 - 72 6648
29 - 73 10336
30 - 74 278
31 - 75 -
32 - 76 17262
33 - 77 60
34 - 78 53
35 - 79 7
36 - 80 522
37 - 81 522
38 705 82 396
39 330 83 103
40 - 84 16053
41 330 85 1124
42 16751 86 684
43 12987 87 522
44 11439 88 2123

Угличский р-н

СХК "Искра"

1 15894 45 957
2 18332 46 1176
3 185 47 337
4 18 48 1324
5 13 49 1176
6 - 50 4637
7 15876 51 5961
8 18319 52 -
9 185 53 -
10 31 54 -
11 17 55 -
12 9 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 25435
16 - 60 6613
17 - 61 18822
18 - 62 8482
19 19747 63 16075
20 11815 64 704
21 14688 65 166
22 1452 66 25427
23 4054 67 2667
24 3623 68 3662
25 - 69 222
26 - 70 54
27 - 71 6605
28 470 72 5815
29 3600 73 12413
30 2100 74 482
31 1966 75 112
32 - 76 18822
33 - 77 -
34 - 78 105
35 - 79 -
36 - 80 179
37 - 81 185
38 1555 82 19
39 650 83 163
40 - 84 5539
41 657 85 3466
42 21866 86 3824
43 14185 87 1136
44 12402 88 2151

Тутаевский р-н

СХК "Свобода"

1 12827 45 565
2 13493 46 934
3 197 47 453
4 128 48 1006
5 90 49 934
6 78 50 4625
7 12699 51 5385
8 13403 52 -
9 119 53 -
10 82 54 -
11 40 55 -
12 24 56 -
13 171 57 -
14 85 58 -
15 59 59 15840
16 - 60 2985
17 - 61 12855
18 - 62 4732
19 11716 63 10427
20 7291 64 1160
21 8611 65 134
22 1254 66 16453
23 5383 67 1292
24 4685 68 1671
25 - 69 594
26 - 70 41
27 - 71 3598
28 170 72 3440
29 961 73 8756
30 471 74 566
31 461 75 93
32 - 76 12855
33 - 77 78
34 - 78 78
35 - 79 -
36 - 80 119
37 - 81 119
38 807 82 -
39 360 83 91
40 - 84 595
41 360 85 1685
42 12639 86 1446
43 8230 87 643
44 7307 88 1095

Переславский р-н

СХК Колхоз Имени Мичурина

1 7391 45 407
2 8356 46 539
3 388 47 363
4 7 48 624
5 4 49 539
6 272 50 4027
7 7384 51 4638
8 8352 52 -
9 116 53 -
10 21 54 -
11 7 55 -
12 4 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 13035
16 - 60 2621
17 - 61 10414
18 - 62 4082
19 9015 63 8333
20 4589 64 548
21 6932 65 412
22 581 66 13375
23 2790 67 690
24 1415 68 1773
25 - 69 260
26 - 70 238
27 - 71 2961
28 500 72 3392
29 3403 73 6560
30 1163 74 288
31 1163 75 174
32 - 76 10414
33 - 77 272
34 - 78 375
35 - 79 -
36 - 80 116
37 - 81 116
38 767 82 -
39 350 83 73
40 - 84 11
41 350 85 1920
42 12416 86 1308
43 6387 87 554
44 5713 88 1747

Некоузский р-н

СХК "Богатырь"

1 6310 45 253
2 7245 46 347
3 378 47 376
4 932 48 400
5 1339 49 347
6 269 50 2278
7 5378 51 2518
8 5906 52 -
9 106 53 -
10 3 54 -
11 1 55 -
12 1 56 -
13 4024 57 -
14 925 58 -
15 1326 59 11029
16 - 60 4433
17 - 61 6596
18 - 62 3195
19 7203 63 7269
20 3466 64 662
21 4708 65 41
22 488 66 11167
23 1903 67 862
24 1186 68 3176
25 - 69 497
26 - 70 36
27 - 71 4571
28 290 72 2333
29 3583 73 4093
30 747 74 165
31 733 75 5
32 75 76 6596
33 11000 77 269
34 2611 78 265
35 - 79 4
36 - 80 109
37 - 81 109
38 549 82 -
39 220 83 71
40 - 84 117
41 226 85 1837
42 8073 86 1703
43 4318 87 353
44 88 1496

Даниловский р-н

СХК "50 лет октября"

1 13782 45 523
2 13847 46 878
3 622 47 460
4 150 48 1010
5 46 49 878
6 468 50 5235
7 13632 51 6091
8 13801 52 14
9 154 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 11
13 - 57 106
14 - 58 106
15 - 59 23098
16 - 60 7910
17 - 61 15188
18 - 62 7289
19 15370 63 14893
20 8260 64 266
21 10194 65 569
22 1182 66 23017
23 5248 67 19663
24 3542 68 5253
25 - 69 90
26 - 70 523
27 - 71 7829
28 668 72 5326
29 11710 73 9640
30 4505 74 176
31 4475 75 46
32 - 76 15188
33 - 77 468
34 - 78 632
35 - 79 15
36 - 80 154
37 - 81 154
38 1084 82 -
39 485 83 124
40 23 84 13336
41 487 85 3343
42 16320 86 2638
43 9847 87 753
44 8771 88 224

Гаврилов-Ямский р-н

СХК "Луч"

1 4720 45 223
2 5345 46 273
3 197 47 335
4 418 48 335
5 537 49 273
6 159 50 1055
7 4302 51 1352
8 4808 52 -
9 38 53 -
10 112 54 -
11 8 55 -
12 40 56 -
13 781 57 -
14 410 58 -
15 497 59 7378
16 - 60 2004
17 - 61 5374
18 - 62 2528
19 6196 63 4348
20 3471 64 567
21 4018 65 74
22 263 66 7517
23 829 67 516
24 781 68 1430
25 - 69 179
26 - 70 18
27 - 71 2143
28 317 72 2012
29 2361 73 2918
30 86 74 388
31 851 75 56
32 20 76 5374
33 1614 77 159
34 563 78 163
35 - 79 -
36 - 80 38
37 - 81 38
38 460 82 -
39 268 83 57
40 - 84 641
41 249 85 952
42 6615 86 952
43 4319 87 361
44 3705 88 1402

Брейтовский р-н

СХК Колхоз им. Ленина

1 6079 45 278
2 6689 46 369
3 447 47 364
4 - 48 413
5 - 49 369
6 200 50 1772
7 6079 51 2106
8 6689 52 13
9 247 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 16
13 - 57 159
14 - 58 149
15 - 59 9625
16 - 60 2325
17 - 61 7300
18 - 62 2546
19 5617 63 6451
20 2936 64 837
21 3395 65 123
22 394 66 9957
23 1492 67 302
24 1368 68 1963
25 17 69 329
26 151 70 63
27 80 71 2657
28 457 72 2244
29 3589 73 4488
30 1645 74 508
31 1645 75 60
32 - 76 7300
33 - 77 200
34 - 78 251
35 - 79 -
36 - 80 247
37 - 81 247
38 446 82 181
39 170 83 84
40 11 84 10
41 170 85 1213
42 6444 86 734
43 3872 87 313
44 3368 88 1949

Рыбинский р-н

СХК "Заветы Ильича"

1 7972 45 281
2 7635 46 518
3 80 47 505
4 293 48 573
5 467 49 518
6 27 50 3157
7 7679 51 3687
8 7168 52 -
9 53 53 -
10 32 54 -
11 16 55 -
12 10 56 -
13 41 57 -
14 29 58 -
15 50 59 12449
16 667 60 3658
17 237 61 8791
18 385 62 3534
19 6205 63 8227
20 4740 64 747
21 5252 65 198
22 618 66 12706
23 2936 67 918
24 1904 68 2670
25 - 69 229
26 - 70 98
27 - 71 3915
28 238 72 2616
29 1962 73 5557
30 1025 74 518
31 1025 75 100
32 14 76 8791
33 1400 77 27
34 910 78 50
35 7 79 -
36 1278 80 41
37 354 81 53
38 554 82 -
39 280 83 73
40 - 84 450
41 280 85 1686
42 7194 86 1392
43 5634 87 421
44 5022 88 -1214

Пошехонский р-н

СХК (Колхоз)"Путь Ленина"

1 4846 45 228
2 4712 46 218
3 212 47 262
4 1 48 298
5 1 49 218
6 152 50 1103
7 4845 51 1550
8 4711 52 -
9 60 53 -
10 2 54 -
11 1 55 -
12 1 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 7811
16 - 60 2179
17 - 61 5632
18 - 62 2130
19 6044 63 5294
20 3652 64 282
21 4006 65 65
22 323 66 7771
23 1187 67 270
24 699 68 1742
25 - 69 101
26 - 70 26
27 - 71 2139
28 264 72 1860
29 1617 73 3552
30 733 74 181
31 733 75 39
32 - 76 5632
33 - 77 152
34 - 78 152
35 - 79 -
36 - 80 67
37 - 81 60
38 526 82 7
39 300 83 78
40 - 84 4
41 288 85 1802
42 6728 86 1447
43 4529 87 402
44 4066 88 -333

Тутаевский р-н

СХК "Победа"

1 3810 45 65
2 2338 46 83
3 43 47 350
4 2 48 108
5 2 49 83
6 - 50 803
7 3808 51 1080
8 2336 52 -
9 43 53 -
10 3 54 -
11 1 55 -
12 1 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 4523
16 - 60 659
17 - 61 3864
18 - 62 1262
19 3334 63 2454
20 2233 64 635
21 1874 65 119
22 235 66 4470
23 1276 67 74
24 413 68 241
25 - 69 244
26 - 70 47
27 - 71 606
28 - 72 1188
29 - 73 2213
30 - 74 391
31 - 75 72
32 - 76 3864
33 - 77 -
34 - 78 -
35 - 79 -
36 - 80 43
37 - 81 43
38 213 82 -
39 180 83 44
40 - 84 5
41 174 85 2578
42 3717 86 2145
43 2768 87 207
44 2489 88 -7111

Некрасовский р-н

СХК "Грешнево"

1 16787 45 604
2 12231 46 490
3 357 47 222
4 507 48 541
5 482 49 490
6 223 50 5366
7 16280 51 6224
8 11749 52 -
9 134 53 -
10 1722 54 -
11 473 55 -
12 445 56 -
13 67 57 -
14 33 58 -
15 32 59 16969
16 - 60 3022
17 - 61 13947
18 - 62 5715
19 8532 63 12017
20 6308 64 1532
21 5618 65 492
22 1900 66 19756
23 9972 67 1717
24 6131 68 2988
25 - 69 825
26 - 70 163
27 - 71 2693
28 355 72 3998
29 5043 73 9029
30 1273 74 707
31 1265 75 329
32 - 76 14063
33 - 77 223
34 - 78 332
35 - 79 -
36 - 80 286
37 - 81 134
38 857 82 166
39 320 83 85
40 - 84 12
41 420 85 2481
42 10504 86 2102
43 8581 87 722
44 7723 88 -6276

Любимский р-н

СХК "Заречье"

1 3604 45 152
2 2401 46 128
3 84 47 231
4 - 48 153
5 - 49 128
6 - 50 1378
7 3604 51 1550
8 2401 52 -
9 84 53 -
10 - 54 -
11 - 55 -
12 - 56 -
13 - 57 -
14 - 58 -
15 - 59 4385
16 - 60 1040
17 - 61 3345
18 - 62 976
19 2489 63 2776
20 1493 64 566
21 1419 65 38
22 365 66 4356
23 2105 67 192
24 966 68 465
25 - 69 346
26 - 70 8
27 - 71 1011
28 80 72 784
29 328 73 2311
30 244 74 220
31 242 75 30
32 - 76 3345
33 - 77 -
34 - 78 -
35 - 79 -
36 - 80 84
37 - 81 84
38 214 82 -
39 90 83 38
40 - 84 12133
41 110 85 1660
42 2905 86 1332
43 1967 87 183
44 1743 88 -6574






© 2009 База Рефератов