Тема 29-30. Економіко-статистичний аналіз фінансових результатів від реалізації продукції тваринництва (молока, врх в живій вазі)

Зміст першого розділу до теми № 29-30 приведений нижче.

Тема 29.

Вступ

1. Види індексів та способи їх обчислення

1.1. Середні індекси

1.2. Базисні і ланцюгові індекси

1.3. Індекси змінного і фіксованого складу. Територіальні індекси

Тема 30.

Вступ

1. Види взаємозв’язків і поняття про кореляційний аналіз

1.1. Парна (проста) прямолінійна кореляція

1.2. Криволінійна кореляція

1.3. Множинна кореляція

Зміст другого розділу для тем № 29-30 є типовим (в розрізі окремих видів продукції тваринництва) і наведений нижче.

2. Застосування економіко-статистичних методів для аналізу фінансових результатів від реалізації продукції тваринництва

2.1.Статистичний аналіз цін реалізації продукції тваринництва в динаміці

2.2.Визначення тенденції цін реалізації продукції тваринництва і її рівня на перспективу

2.3.Індексний аналіз впливу факторів на розмір прибутку від реалізації продукції тваринництва

2.4.Статистичний аналіз впливу факторів на фінансові результати від реалізації продукції тваринництва методом статистичних групувань

2.5.Кореляційний аналіз впливу факторів на фінансові результати від реалізації продукції тваринництва

Висновки і пропозиції

Список використаних джерел

6 Методичні поради з виконання другого розділу курсової роботи

Другий розділ курсової роботи є основним і являє собою детальний економіко-статистичний аналіз досліджуваного явища, що здійснюється у загальному вигляді за слідкуючою схемою:

• динаміка показника і тенденція його розвитку;

• варіація показників явища;

• аналіз впливу факторів на рівень показників явища, що вивчається.

Для висвітлення відповідних питань 2-го розділу необхідно широко застосовувати основні методи статистичного аналізу, серед яких узагальнюючі (абсолютні, відносні, середні) величини, ряди динаміки (для характеристики розвитку явища за певний період часу та виявлення основної тенденції), метод статистичних групувань, індексний, кореляційний (для виявлення взаємозв’язку і взаємозалежності між вивчаємими явищами), графічний метод (для характеристики та наочного уявлення про динаміку показників, склад і структуру явищ, взаємозв’язок між ними).

Ряди і показники динаміки (розділ 2.1) використовуються для вивчення процесу зміни соціально-економічних явищ за певний період часу, оскільки всі явища знаходяться у безперервному розвитку. Для оцінки властивостей динаміки статистика використовує взаємопов'язані характеристики: абсолютний приріст, темп зрос­тання, темп приросту і абсолютне значення 1% приросту.

Розрахунок характеристики динаміки ґрунтується на зістав­ленні рівнів ряду. Базою для порівняння може бути або попередній рівень У_i-1, або початковий У₀. Показники динаміки, обчислені зіставленням із змінною базою порівняння, називаються ланцю­говими, а з постійною базою порівняння – базисними.

Абсолютний приріст () показує, на скільки одиниць змі­нився поточний рівень показника порівняно з рівнем попереднього або базисного періоду. Він обчислюється як різниця рівнів ряду, знак (+,-) показує напрям динаміки. У тих випадках, коли звітний рівень менший, ніж попередній (або базисний), то ми одержимо не абсолютний приріст, а абсолютне зменшення, яке записуємо зі знаком мінус. Абсолютний приріст вимірюється в одиницях вимірювання рівня ряду.

Темп зростання або коефіцієнт зростання (Т_зр) характеризує інтенсивність зміни рівнів ряду. Обчислюється цей показник як відношення поточного (порівнюваного) рівня ряду до одного із попередніх рівнів, який прийнятий за базу порівняння, і оцінюється відносною величиною у формі коефіцієнта чи відсотка. Якщо темп зростання більший одиниці чи 100%, то це свідчить про зростання того чи іншого явища, відображеного рядом динаміки, а коли буде менший одиниці або 100%, – має місце не темп зростання,а темп зниження,зменшення,падіння.

Темп приросту (Т_пр) – це співвідношення абсолютного приросту і базового (або попереднього) рівня. Цей показник є вимірником від­носної швидкості зростання, він показує на скільки відсотків змінився поточний (порівнюваний) рівень аналізованого показника порівняно з рівнем попереднього або базового періоду. Темп приросту можна також обчислити за показниками темпів зростання: Т_пр = Т_зр - 100%.

Абсолютне значення 1% приросту (А1%) дає уяву про вагомість одного відсотку приросту і визначається як частка від ділення абсолютного приросту на темп приросту.

Середні характеристики рядів динаміки

Для узагальнюючої характеристики динаміки досліджуваного явища за ряд періодів визначають різного роду середні показники. Є дві категорії таких показників:

1)середні рівні ряду;

2)середні показники змін рівнів ряду.

Метод обчислення середнього рівня динамічного ряду зале­жить від виду ряду динаміки. В інтервальному ряді абсолютних величин з рівними періо­дами часу використовується середня арифметична проста:

(2.1)

де n – число рівнів ряду,

у_і – рівні ряду.

У моментному ряді, при умові рівномірної зміни показника між датами, середня розраховується за формулою середньої хроно­логічної:

. (2.2)

У моментних та інтервальних рядах динаміки з нерівними періодами (проміжками) часу для обчислення середнього рівня ряду використовують середню арифметичну зважену:

(2.3)

де У – рівні ряду,

t – проміжки часу між суміжними датами або періоди часу.

Узагальнюючими характеристиками інтенсивності динаміки є середній абсолютний приріст та середній темп зростання.

Середній абсолютний приріст (абсолютна швидкість дина­міки) показує на скільки одиниць у середньому за одиницю часу за певний період змінювався рівень показника, що аналізується. Обчис­люється середній абсолютний приріст діленням загального приросту за весь період на довжину цього періоду.

(2.4)

де – ланцюгові абсолютні прирости;

n – число рівнів ряду.

За базисними абсолютними приростами середній показник обчислюється таким чином:

. (2.5)

Середній темп зростання показує у скільки разів у середньому за одиницю часу за певний період змінювався рівень показника, що аналізується і обчислюється за формулою середньої геометричної із ланцюгових темпів зростання:

(2.6)

де n – кількість темпів зростання за однакові інтервали часу.

Врахувавши взаємозв'язок ланцюгових і базисних темпів зростання, формулу середньої геометричної можна записати так:

(2.7)

Отже, середній темп зростання можна обчислити на основі:

а) ланцюгових темпів зростання;

б) кінцевого базисного (за весь період) темпу зростання;

в) кінцевого У_n і базисного У_о рівнів ряду.

Середній темп приросту – це показник, який показує на скіль­ки відсотків у середньому за одиницю часу за певний період зміню­вався рівень показника, що аналізується і обчислюється за формулою:

. (2.8)

Результати обчислень базисних та ланцюгових показників ряду динаміки і значення показників представляють у таблиці слідкуючої форми (табл. 2.1). Рівень ряду динаміки обирається відповідно до теми курсової роботи, вихідна інформація виписується із додатку до методички за 9 років.

Таблиця 2.1 – Показники динаміки (назва показника)

Роки	Рівень ряду динаміки, од.вим.	Абсолютний приріст		Темп зростання, %		Темп приросту,%		Абсолютне значення 1% приросту
		базис-ний	ланцюговий	базис-ний	ланцю-говий	базисний	ланцю-говий
Умовні познач.	У	Δ0	Δл	Тзр. 0	Тзр. л.	Тпр.0	Т пр.л.	У1%
2002			-	100,0	-	0,0	-	-
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010

Аналіз тенденції розвитку (розділ 2.2.) являється одним із завдань статистики в процесі аналізу рядів динаміки і полягає у виявленні закономірностей зміни рівнів ряду, тобто, визначення загальної тенденції розвитку. Для встановлення загальних закономірностей розвитку суспіль­них явищ за даними динамічних рядів їх обробляють за допомогою методів, які можна розділити на механічні та аналітичні.

Механічне вирівнювання рядів динамікиздійснюють шляхом застосуванням таких прийомів: укрупнення періодів і обчислення за ними середніх показників із наступним їх аналізом; переведення абсолютних показників динамічних рядів у відносні, за рахунок чого досягається порівнянність багатомірних динамічних рядів. Для вивчення тенденції застосовують метод вирівнювання ряду динаміки за середнім абсолютним приростом, що передбачає заміну фактичних рівнів ряду динаміки вирівняними за наступною формулою: y = y_t + A_t, де у – вирівняні значення рівня ряду динаміки, t – порядковий номер року, А – середній абсолютний приріст рівня ряду динаміки.

Метод збільшення інтервалів – це один із найпростіших способів виявлення загальної тенденції розвитку явища, суть якого полягає в тому, що первинний ряд динаміки перетворюється і замі­нюється іншим, показники якого відносяться до більш триваліших періодів часу. Новостворений ряд може складатися із абсолютних величин за укрупнені періоди часу (ці величини одержують шляхом додавання рівнів первинного ряду абсолютних величин), або із середніх величин по інтервалах. При додаванні рівнів або при виведенні середніх по укрупнених інтервалах взаємозрівноважуються коливання первинного ряду, внаслідок чого тенденція розвитку вирізняється чіткіше.

Залежно від схеми формування інтервалів розрізняють ступін­часті та плинні середні. Плинна середня більш гнучка і може краще відобразити особливості тенденції розвитку явища.

Аналітичне вирівнювання ряду динаміки – це найбільш досконалий прийом виявлення основної тенденції динаміки. При аналітичному вирівнюванні динамічного ряду фактичні значення У, замінюються обчисленими на основі певної функції У=f(t), яку називають трендовим рівнянням (t – змінна часу). Вибір типу функції ґрунтується на попередньому теоретичному аналізі суті явища, яке вивчається, і характеру його динаміки. Якщо ланцюгові абсолютні прирости відносно стабільні, вирівнювання ряду виконується на основі лінійної функції: Y_t =а + b_t.

У зазначених функціях t – порядковий номер періоду (дати), а – рівень ряду при t=0. Параметр b характеризує швидкість динаміки: середню абсолютну в лінійній функції і середню відносну – в експоненті. Коли характеристики швидкості розвитку зростають (або зменшуються), використовують інші функції (парабола 2-го степеня, модифікована експонента тощо).

Параметри трендових рівнянь визначають методом найменших квадратів. Згідно з умовою мінімізації суми квадратів відхилень фактичних рівнів ряду у_t від теоретичних У_t, параметри визначаються розв'язуванням системи нормальних рівнянь. Для лінійної функції вона записується так:

(2.9)

Система рівнянь спрощується, якщо початок відліку часу (t=0) перенести в середину динамічного ряду. Тоді значення t, які розміщені вище середини, будуть від'ємними, а нижче – додатними. При непарному числі членів раду (наприклад, п=5) змінній t надаються значення з інтервалом одиниця: -2, -1, 0, 1, 2; при парному (наприклад,n =6) – з інтервалом два: -5, -3, -1, 1, 3, 5.

В обох випадках система рівнянь суттєво спрощується і формули розрахунку параметрів трендового рівняння набувають вигляду:

(2.10)

Щоб оцінити ступінь наближення одержаного лінійного тренду до фактичних даних, визначимо показники їх коливання відносно тренду.

Залишкове середнє квадратичне відхилення становитиме:

(2.11)

де m – число параметрів рівняння тренду, m=2 – для лінійного тренду

(m=3 – для параболічного тренду).

Коефіцієнт варіації (квадратичний):

(2.12)

Результати вирівнювання навести в таблицях 2.2, 2.3, 2.4.

Таблиця 2.2 – Вирівнювання ряду динаміки за середнім абсолютним приростом

Роки	Рівень ряду динаміки, од.вим.	Порядковий номер року	Рівень ряду динаміки, вирівняний за середнім абсолютним приростом	Відхилення фактичних рівнів від вирівняних,
	Yі	t	yt = y0+At	Yt - yt
2002
2003
2004
2005
і т.д.

Таблиця 2.3 – Згладжування ряду динаміки за способом визначення середньої для укрупнених періодів і ковзних укрупнених періодів

Роки	Рівень ряду динаміки, од.вим.	Укрупнені періоди			Ковзні періоди
		межі періоду	сума показників за період	середня за період	межі періоду	сума показників за період	середня за період
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010

Таблиця 2.4 – Розрахунок параметрів для аналітичного вирівнювання

Роки Рівень ряду динаміки у Порядковий номер року від умовного початку, t Розрахункові параметри Вирівняний рівень ряду динаміки t = а0 + а1 t Відхилення фактичного рівня від вирівняного y - t Квадрат відхилення (y-t)2 у*t t2 2002 -4 2003 -3 2004 -2 2005 -1 2006 0 2007 1 2008 2 2009 3 2010 4 Разом 0

Також необхідно здійснити аналітичне вирівнювання за допомогою ПК комп’ютерної програми Exсel.

Таблиця – Вихідні дані для здійснення аналітичного вирівнювання за допомогою програми Excel

Рік	Рівень ряду динаміки	Порядковий номер року	Квадрат порядкового номеру року
	Y	t	t^2
2002		1	1
2003		2	4
2004		3	9
2005		4	16
2006		5	25
2007		6	36
2008		7	49
2009		8	64
2010		9	81
Разом		45	285

Розрахувати за допомогою комп’ютера лінійну та параболічну тенденцію досліджуваного в динаміці показника відповідно до теми.

Таблиця – Розрахунок перспективної урожайності _____ в ___ за лінійною та параболічною тенденцією

Роки	Порядковий номер року	Прогнозний рівень ряду динаміки (на перспективу)
		За лінійною залежністю	За параболічною залежністю
2011	10
2012	11
2013	12

Визначення показників варіації при аналізі середньої урожайності сільськогосподарських культур (продуктивності сільськогосподарських тварин) (розділ 2.3 для тем №1-8). Середні величини дають узагальнюючу характеристику сукупностей за певною варіюючою ознакою. Вивчення розміру відхилень та їх розподілу використовують для оцінки кількісної однорідності сукупності. Вимірювання і аналіз варіації має велике значення для оцінки стійкості досліджуваних явищ, а також впливу різних факторів на коливання ознак. Для розрахунку цих показників необхідно використовувати макет таблиці 2.5.

Таблиця 2.5 – Вихідна інформація для обчислення середньої урожайності зернових за 2002-2010 роки

Роки	Посівна площа (поголів’я тварин певного виду), га (гол)	Урожайність (продуктивність тварин), ц/га (кг)	Валовий збір (валовий вихід продукції тваринництва певного виду), ц	Розрахункові дані для обчислення середнього лінійного відхилення		Розрахункові дані для обчислення середнього квадратичного відхилення
	f	x	x*f	x - x	Іx - xІ*f	(x -x)2	(x -x)2*f
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Разом		Х		-	0,00	-

1. Середнє значення варіюючої ознаки (відповідно до теми) обчислюється за формулою середньої арифметичної зваженої:

= (2.13)

2. Показники варіації

а) розмах варіації: =–

б) дисперсія: (2.14)

в) середнє квадратичне відхилення: (2.15)

г) коефіцієнт варіації: (2.16)

Одним з основних методів статистичного дослідження є зведення і групування статистичних даних. При застосуванні цього методу в курсовій роботі слід віддати перевагу аналітичному групуванню для встановлення зв’язку між явищами (розділ 2.4).

По-перше, важливе значення має вибір групувальної (факторної) та результативної ознак. За факторною (групувальною) ознакою здійснюється розподіл сукупності на однорідні групи за суттєвими для них ознаками. По-друге, побудувати ранжируваний ряд господарств за групувальною ознакою (в порядку її зростання). По-третє, визначити інтервал групування. При малій вибірці, коли кількість одиниць сукупності не перевищує 25-30, їх розподіляють на 3 групи. Величину інтервалу при групуванні визначають за формулою:

, (2.17)

де і – величина інтервалу;

–максимальна величина групувальної ознаки;

–мінімальна величина групувальної ознаки;

N – кількість груп

На основі проведених групувань потрібно зробити висновки, зазначити закономірності розподілу, взаємозв'язку і взаємозалежності. їх потрібно підтвердити цифрами, особливу увагу звернути на виявлене відхилення від встановлених закономірностей і розкрити можливі причини цього.

Вихідна інформація для проведення статистичного групування обирається відповідно до теми в обсязі 20 рядків по кожному необхідному показнику (номер рядку, за яким проводиться дослідження та 19 наступних номерів).

Для тем № 1-5 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі культур: посівна площа, валовий збір, загальний обсяг внесених добрив на всю площу. В якості факторної ознаки обирається рівень внесення добрив на 1 га, в якості результативної ознаки – урожайність по певній сільськогосподарській культурі.

Для тем № 6-8 обсяг вихідної інформації має бути представлений такими показниками як: середньорічне поголів’я тварин, валовий вихід продукції тваринництва, рівень витрачання кормів. В якості факторної ознаки обирається рівень годівлі 1 гол, а в якості результативної ознаки – продуктивність тварин (середньорічний вихід продукції від 1 голови).

Для тем №9-13 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі культур: посівна площа, валовий збір, загальний розмір виробничих витрат. В якості факторної ознаки обирається урожайність, в якості результативної ознаки – собівартість 1 ц продукції.

Для тем №14-16 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі культур: середньорічне поголів’я тварин, валовий вихід продукції, загальна сума виробничих витрат. В якості факторної ознаки обирається продуктивність тварин, в якості результативної ознаки – собівартість 1 ц продукції. Приклад наведено у табл. 2.6.

Таблиця 2.6 - Групування ранжируваного ряду господарств району за cередньорічним надоєм молока на 1 корову

№ господарства	Надій молока, ц		Середньорічне поголів'я корів, гол	Затрати на виробництво молока		Інтервальний ряд розподілу господарств
	Середньо річний на 1корову (фактор-на ознака)	Вало-вий надій за рік		Разом, тис.грн.	Собівартість 1ц, грн. (результатив-на ознака)	Інтервал, група №	Число господ- дарств
Символи	У = q/S	q	S	В	z = В/q	Ун...Ув	nг
1
2
3 і т.д.
і т.д.
20
І група
ІІ група
III група
Разом або в середньому

Для тем №17-21 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі культур: посівна площа, валовий збір, прямі затрати праці на всю продукцію. В якості факторної ознаки обирається урожайність, в якості результативної ознаки – затрати праці на 1 ц продукції.

Для тем №22-23 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі видів продукції тваринництва: середньорічне поголів’я тварин, валовий вихід продукції, прямі затрати праці на всю продукцію. В якості факторної ознаки обирається продуктивність тварин, в якості результативної ознаки – затрати праці на 1 ц продукції (трудомісткість).

Для тем №24-30 обсяг вихідної інформації має бути представлений показниками в розрізі видів продукції: валовий збір (валовий вихід продукції), загальний розмір виробничих витрат, виручка від реалізації (чистий дохід від реалізації). В якості факторної ознаки обирається собівартість 1 ц продукції, в якості результативної ознаки – прибуток від реалізації 1 ц продукції (ціна – собівартість).

Макети таблиць для здійснення групування за темами №9-13

Таблиця 2.7 – Ранжируваний ряд за урожайністю

№ п/п	Площа посіву, га	Валовий збір, ц	Урожайність, ц/га	Загальні витрати на виробництво, тис.грн.	Собівартість 1 ц, грн
1
2
і т.д.
20

Таблиця 2.8 – Вплив урожайності на собівартість 1ц

Інтервал групування за урожайністю ц/га	Кількість господарств у групі	Площа посіву, га	Валовий збір, ц	Середня урожайність по групі, ц/га	Загальні витрати на виробництв, тис.грн.	Середня собівартість 1 ц продукції по групі, грн
1	2	3	4	5=4/3	6	7=6/4
1 група
2 група
3 група
Разом або в середньому	20

Одним із завдань, які вирішуються в ходу дослідження, є вивчення взаємозв’язку між явищами, для чого використовують кореляційний метод аналізу (розділ 2.5). При кореляційному зв’язку, який має ймовірний характер, немає суворої відповідності між значеннями залежних ознак: кожному певному значенню аргумента (факторної ознаки) відповідає кілька різних значень функції (результативної ознаки).

Рівняння, за допомогою яких визначають статистичний зв’язок між корелюючими величинами, називають рівнянням регресії, а лінії, побудовані на їх основі – лініями регресії.

Зв’язок між результативною та факторною ознаками може бути прямолінійним та криволінійним.

У випадку прямолінійної форми звязку результативна ознака змінюється під впливом факторної рівномірно, тому що форму звязку можна виразити у вигляді слідуючого рівняння прямої лінії:

y_x = a₀+ а₁х, де y_x – теоретичні (обчислені за рівняням регресії) значення результативної ознаки; a₀ – початок відліку, або значення при умові, що х=0 ; а₁ – коефіцієнт регресії (коефіцєнт пропорційності), який показує, як змінюється y_x при кожній зміні х на одиницю; х – значення факторної ознаки.

Для оцінки щільності та напрямку зв’язку між факторною та результативною ознаками (які вже обиралися у п.2.4) використовуємо функцію «Регресія» програми Excel. Після отримання підсумків необхідно їх оцінити, зробити висновки та побудувати графік кореляційної залежності.

За допомогою індексного методу вирішують такі завдання:

- одержують порівняльну характеристику зміни явища у часі, де вони виступають як показники динаміки;

- оцінюють роль окремих факторів, що формують складне явище;

- дають порівняльну характеристику зміни явищ у просторі. У цьому разі індекси забезпечують територіальні порівняння.

Статистичний індекс – це відносний показник, що характе­ризує зміну рівня будь-якого суспільного явища в часі, просторі чи порівняно з планом, нормою, стандартом. Так як і відносні величини, одержані в результаті порівняння однойменних величин, індекси можуть бути виражені у формі коефіцієнта або відсотків. Вихідна інформація для проведення індексного аналізу береться по декільком видам продукції рослинництва (тваринництва) за останні два роки.

Таблиця 2.9 – Виробництво і собівартість продукції технічних культур в господарстві характеризують дані таблиці:

Види продукції	Вироблено продукц, тис. ц		Собівартість 1 ц продукції, грн.		Витрати на виробництво продукції ,тис. грн.
	Базисний період	Звітний період	Базисний період	Звітний період	Базисний період	Звітний період	Умовний
Символи	q0	q1	z0	z1	z0*q0	z1*q1	z0*q1
Разом	х	х	х	х

Визначте:

- агрегатний індекс собівартості, індекс фізичного обсягу продукції та загальний індекс виробничих витрат;

- абсолютну економію (перевитрати) коштів в звітному році в порівнянні з базисним, в тому числі за рахунок зміни собівартості і фізичного обсягу продукції.

Зробити короткі висновки.

Формули індексів, які треба визначити:

Агрегатні (постійного складу) індекси

- собівартості , (2.18)

- фізичного обсягу продукції , (2.19)

Загальний індекс виробничих витрат,враховуючи економічну формулу В = z х q, має вигляд:

. (2.20)