Прогноз ожидаемого поголовья коров на конец года в зао «Емуртлинское»

Месяцы	Поголовье коров, голов				Текущий год в % к предыдущему
	В предыдущем году		В текущем году
Январь	916		1009		110,2
Февраль	944		1056		111,9
Март	950		1080		113,7
Апрель	952		1091		114,6
Май		973		1112		114,3
Июнь		959		1153		116,3
Июль		1002		1162		116,0
Август		1021		1153		113,0
Сентябрь		1017		1118		110,0
Октябрь		1045		1119		107,1
Ноябрь		1065		1108		104,0
Декабрь		1083		1096		101,0

В начале октября текущего года необходимо определить ожидаемое поголовье коров на конец года.

Тенденция к снижению поголовья коров началась в августе и продолжалась в сентябре – октябре. Среднее снижение поголовья составляет три процента в месяц. Принимая этот процент снижения для последних месяцев текущего года, определим поголовье коров на конец изучаемого года. Он составит 1096 голов.

Как видим, приведенный расчет вполне согласуется с данными, приведенными выше.

Э

Прием экстраполяции

кстраполяция (интерполяция) в статистике – способ вычисления показателей, недостающих в динамическом ряду (и за его пределами) явлений на основе установленной взаимозависимости вычисленных значений ряда.

К примеру, имеются следующие данные о производстве зерна в зоне северной лесостепи области (таблица 2.27.)

Таблица 2.27.

Основные показатели изучаемого ряда динамики

Годы	Объем производства зерна, тыс. т	Абсолютный прирост, тыс. т	Темп роста, %
2000	1182	---	---
2001	1243	61	5,2
2002	1311	68	5,4
2003	1385	74	5,7
2004	1466	81	5,8

Объемы производства и темпы роста зерна имеют восходящую тенденцию. В данном случае при планировании объема зерна на ближайшую перспективу целесообразно использовать средний абсолютный прирост или средний темп роста за предшествующие годы. Средний абсолютный прирост составил 71 тыс. т (1466 – 1182) : 4, а средний темп роста – 5,5 %. Для того чтобы определить возможное производство зерна в 2005 году, достаточно к общему производству 2004 года прибавить средний абсолютный прирост зерна за предшествующие годы (1466 + 71); тогда получим расчетное значение показателя – 1540 тыс. т.

Этот прием используют и при разработке прогнозов на более длительный срок. Это становится возможным тогда, когда наряду с анализом динамики явления анализируется и его структура. При структурном анализе делается упор на сложившиеся пропорции и сочетание известных процессов. В этом случае исследователю необходимо обратиться к курсам: «Общая теория статистики» и «Сельскохозяйственная статистика».

Э

Прием статистико-экономических группировок

тот прием используется для выявления резервов производства при проектных расчетах. При этом возможное повышение экономической эффективности того или иного явления (процесса) рассчитывается по разным уровням: минимуму, оптимуму и максимуму.

Минимальный вариант предусматривает доведение показателей отстающих предприятий (организаций) до среднерайонных или среднегубернских. Оптимальный вариант (среднепрогрессивный показатель) ориентирован на показатели большинства передовых предприятий. Максимальный вариант рассчитывается по показателям передового предприятия.

При проектных расчетах наиболее часто учитывают оптимальный вариант, т.е. показатели большинства передовых предприятий одного производственного направления. Но и они имеют значительные отличия по тем параметрам, которые выбирают в качестве критерия оценки: урожайности (продуктивности), себестоимости, производительности труда и др.

Группировки же позволяют развести их по разным качественным уровням.

В качестве демонстрационного материала рассмотрим данные, приведенные в таблице 1.12.

Наиболее эффективный вариант получен в группе хозяйств с фондообеспеченностью больше 6,0 тыс. руб. В этих предприятиях расход кормов на одну корову составляет больше 45 ц к.ед., а удельный вес концентратов в рационе колеблется от 17 (первая группа) до 26 % (вторая группа). Эти обстоятельства оказали существенное влияние на продуктивность и снижение себестоимости производства молока (читайте комментарии к таблице 1.12.).

Для воплощения прогнозов, а в дальнейшем и планов в жизненные реалии необходимо детально разобраться не только в уровне использования факторов производства, но и в качественных критериях, а также в технической оснащенности, технологии и организации производства, качестве и культуре управления.

Выявив все обстоятельства успеха передовых предприятий, необходимо обосновать свои возможности, подсчитать ресурсы и начинать поэтапное внедрение опыта.

И

Прием использования интегральных индексов

нтегральный индекс – это результат, полученный от умножения нескольких частных показателей (коэффициентов). Интегральные индексы часто используют при противоречивости показателей, характеризующих какое - либо

явление. К примеру, при изучении интенсификации производства получены такие частные индексы:

• производство продукции на гектар сельскохозяйственных угодий в динамике – 1,2;

• фондоотдача – 0,78;

• производительность труда – 1,3;

• прибыль на гектар сельскохозяйственных угодий – 0,89.

Какова же эффективность повышения фондооснащенности предприятия? Ответ на поставленный вопрос найдем, подсчитав интегральный индекс. Он будет равен 1,08 (1,2 х 0,78 х 1,3 х 0,89). Вывод: вложение капитала в интенсификацию производства в целом целесообразно.

В экономической практике интегральные индексы рассчитывают при оценке использования автопарка как произведение коэффициентов использования автомобилей, рабочего времени, пробега, грузоподъемности, нахождения в ремонте, простое и др. При оценке использования машино-тракторного парка, производственного оборудования и других факторов.

Иногда прием интегрального индексирования применяют при разработке перспектив развития отдельных процессов. В конце 60-х - начале 70-х годов прошлого века, когда прорабатывались вопросы размещения и специализации производства сельскохозяйственной продукции по автономным республикам, краям и областям, этот экономический инструмент использовался довольно широко.

Размещение специализированных предприятий по производству конкретной продукции в рамках природно-климатической зоны или района часто проводилось на основе расчетов интегрального индекса.

Этот показатель эффективности производства отражает использование земли, трудовых и материально-денежных ресурсов. Он определяется как произведение индексов средней урожайности сельскохозяйственных культур (продуктивности конкретных видов скота) и производства продукции на рубль текущих затрат к среднему показателю эффективности затрат.

Исходная информация, необходимая для расчетов, берется из годовых отчетов или статистических сборников на рубль текущих затрат к среднему его значению по изучаемому объекту. В рамках природно-климатической зоны – к среднему значению показателя всех зон, района – к областному его значению, предприятия – к районному показателю.

Исходная информация, необходимая для расчетов, берется из годовых отчетов или статистических сборников не менее чем за пять лет.

В качестве примера рассмотрим целесообразность размещения производства зерна в разрезе природно-климатических зон, сведя исходную и расчетную информацию в таблицу 2.28.

Таблица 2.28.