2020-01-14
65
Корреляционно-регрессионный анализ в настоящее время является одним из самых совершенных методов анализа корреляционных связей. Он позволяет выразить связь признаков в математической форме в виде уравнения регрессии, дает оценку тесноты связи и позволяет оценить достоверность полученных данных.
Корреляционно-регрессионный анализ включает 3 этапа:
1. установление причинных взаимосвязей в изучаемом явлении;
2. формирование корреляционной модели связи;
3. расчет и анализ показателей связи.
На первом этапе определяются основные контуры существующей связи на основе рассмотрения сущности анализируемого явления, т.е. устанавливаются факторы, влияющие на результативный признак.
В данной курсовой работе корреляционно-регрессионный анализ проводится на материалах 30-ти хозяйств.
В качестве результативного признака (У) принимаем с/с 1 ц. зерна. В качестве факторного признака (Х) принимаем урожайность зерновых культур.
Связь между результативными и факторными признаками может быть прямолинейной и криволинейной.
В курсовой работе анализируется связь признаков по уравнению прямой:
У=а+b*х
где а – параметр управления регрессии, отражающий влияние факторов, неучтенных в модели;
b– параметр уравнения регрессии, показывающий на сколько единиц изменится результативный признак У при изменении факторного признака Х на единицу.
Параметры а и в находят, решая систему уравнений вида:
Парный коэффициент корреляции
где 
; 
Расчет параметров системы нормальных уравнений и коэффициента корреляции сведем в табл. 6.1.
Расчет данных для определения параметров регрессии и коэффициента
Корреляции
Таблица 6.1.
| Хозяйства | Признаки | Квадраты признаков | Произведение признаков | ||
| факторный | результативный | факторный | результативный | ||
| Символы | х | у | х2 | у2 | ху |
| № 1 | 31,1 | 5,8 | 965,6 | 33,9 | 180,8 |
| № 2 | 33,0 | 7,2 | 1092,2 | 51,8 | 237,9 |
| № 3 | 22,9 | 11,9 | 526,0 | 141,8 | 273,1 |
| № 4 | 37,1 | 6,8 | 1374,2 | 45,8 | 251,0 |
| № 5 | 29,6 | 8,5 | 875,5 | 71,9 | 250,8 |
| № 6 | 44,8 | 7,0 | 2008,3 | 49,1 | 314,2 |
| № 7 | 39,9 | 8,2 | 1590,8 | 67,5 | 327,7 |
| № 8 | 33,4 | 5,8 | 1113,1 | 33,3 | 192,6 |
| № 9 | 36,3 | 5,6 | 1317,8 | 31,6 | 203,9 |
| № 10 | 38,7 | 7,3 | 1497,4 | 53,6 | 283,4 |
| № 11 | 33,0 | 5,2 | 1085,7 | 26,9 | 170,8 |
| №12 | 28,6 | 6,5 | 817,6 | 41,9 | 185,0 |
| № 13 | 34,0 | 7,9 | 1159,1 | 62,7 | 269,7 |
| № 14 | 32,1 | 7,5 | 1031,3 | 56,6 | 241,5 |
| № 15 | 31,0 | 6,8 | 963,5 | 46,0 | 210,4 |
| № 16 | 43,7 | 5,6 | 1906,1 | 319 | 246,6 |
| № 17 | 37,3 | 14,2 | 1394,8 | 202,1 | 530,9 |
| № 18 | 34,5 | 8,3 | 1190,1 | 68,5 | 285,5 |
| № 19 | 42,9 | 8,0 | 1839,1 | 64,5 | 344,3 |
| № 20 | 38,0 | 8,6 | 1443,6 | 73,6 | 325,9 |
| № 21 | 32,6 | 7,0 | 1061,6 | 49,4 | 229,0 |
| № 22 | 31,5 | 7,2 | 994,4 | 51,8 | 227,1 |
| № 23 | 47,4 | 8,3 | 2247,8 | 68,8 | 393,2 |
| № 24 | 22,3 | 8,7 | 496,8 | 75,1 | 193,2 |
| № 25 | 31,7 | 8,2 | 1004,9 | 67,7 | 260,9 |
| № 26 | 24,7 | 9,8 | 609,7 | 95,2 | 241,0 |
| № 27 | 17,7 | 8,2 | 313,1 | 68,0 | 145,2 |
| № 28 | 37,2 | 6,2 | 1384,9 | 38,8 | 231,8 |
| № 29 | 36,5 | 7,9 | 1335,2 | 62,6 | 289,2 |
| № 30 | 35,0 | 5,1 | 1227,0 | 25,5 | 177,0 |
| Итого | 1018,59 | 229,36 | 35866,93 | 1858,06 | 7714,46 |
Составим и решим систему уравнений:
| : 30 :1018,59 |
Уравнение регрессии имеет вид:
Среднее значение факторного, результативного признака и их произведение:
Среднее квадратичное отклонение Х и У:
Коэффициент корреляции:
В результате корреляционно-регрессионного анализа установлена слабая обратная корреляционная связь между урожайностью зерновых и с/с 1 ц. реализованной продукции.
При увеличении урожайности зерновых на 1 ц./га с/с зерна снижается на 0,06 руб./ц.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В завершение работы хотелось бы сделать общие выводы за 2004-2006гг. СЗАО «СКВО» представляет собой крупное предприятие, т. к. основным показателем размера предприятия является среднегодовая численность работников. Предприятие характеризуется средней степенью специализации. Основной отраслью является растениеводство, а дополнительной – животноводство. Наблюдается также тенденция увеличения и других показателей размера предприятия, таких как площадь сельхозугодий, площадь пашни. Предприятие вполне обеспечено основными средствами.
Производственная деятельность предприятия достаточно эффективна. Выручка от продаж продукции увеличилась на 28,2%, также увеличилась прибыль от продаж и чистая прибыль. В целом можно сказать, что предприятие мало рентабельно, т.к. рентабельность продаж и основной деятельности принимало скачкообразный характер.
Анализ ряда динамики показал, что с/с зерна повышается на протяжении всего изучаемого периода, кроме 2002 года. Об этом свидетельствуют данные положительного базисного абсолютного прироста. По последовательному абсолютному приросту данная тенденция меняется начиная с 2001 года, что говорит о неравномерности происходящих изменений.
В отчетном 2006 году по сравнению с 2005 годом отмечается увеличение затрат на производство единицы продукции: зерна в 1,378 раза и подсолнечника в 1,716 раза, лишь по кукурузе и гороху происходит сокращение в 0,666 и 0,664 раза соответственно. Также наблюдалось увеличение общих затрат на производство в 2006 году по сравнению с базовым на 45,4%. Это повышение произошло за счет увеличения объема производства, а по с/с единицы продукции наблюдается уменьшение. В абсолютном измерении затраты на производство возросли на 15051,3 руб. за счет повышения объема производства на 13149,13руб.
ЛИТЕРАТУРА
1. Елисеева И.И., Юзболиев М.М. Общая теория статистики: учебник под ред. Елисеевой И.И. – М: финансы и статистика – 96г.
2. Ефремова М.Р. Общая теория статистики: учебник / М.П. Ефремова, В.Н. Румянцев – М.: ИНФА – М, 1996 – 368с.
3. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики / А.П. Зинченко – М.: Издательство МСКА, 1998 – 430с.
4. Савицкая Т.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: учебник / Т.В. Савицкая – М.: Новое издание, 2001 – 687с.
5. Официальная бухгалтерская отчетность предприятия (СЗАО «СКВО») за 2004 - 2006 годы.
