Курсовая работа: Статистико-экономический анализ производства сахарной свеклы

·обеспечение своевременного определения валового сбора и урожайности по культурам и группам культур;

·изучение динамики этих показателей; анализ факторов, влияющих на урожай и урожайность;

·изучение передового опыта и выявление резервов повышения урожая и урожайности .

Важной задачей статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени. Эти изменения можно изучать, если иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов времени или за ряд промежутков времени, следующих друг за другом. Как отмечает А.А.Спирин [8], рядами динамики называют статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени

Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов: во-первых, указываются моменты или периоды времени, к которым относятся приводимые статистические данные; во-вторых, приводятся те статистические показатели, которые характеризуют изучаемый объект на определенный момент или за указанный период времени.

Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. То есть вид ряда динамики зависит не только от характера показателей, оценивающих изучаемый объект, но и от того, дается ли показатель за какой-либо период или по состоянию на определенный момент времени. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами. [1]

Путем непосредственно суммирования первичных данных получают абсолютные показатели, которые характеризуют численность совокупности и объем (размер) изучаемого явления в конкретных границах времени и места.

Относительная величина характеризует изменение явления во времени и показывает во сколько раз увеличился ( или уменьшился) уровень показателя по сравнению с каким-либо предшествующим периодам.

Средняя величина – обобщающая характеристика изучаемого признака в исследуемой совокупности.

В статистике различают следующие показатели ряда динамики:

1. Абсолютный прирост.

Как отмечает Елисеева И.И. [9],абсолютный прирост- разница между сравниваемым уровнем и уровнем более раннего периода, принятым за базу сравнения. Если эта база непосредственно предыдущий уровень, показатель называется цепным, если за базу взят начальный уровень - базисным. Абсолютный прирост показывает насколько увеличивается или уменьшается изучаемое явление. Этот показатель может быть рассчитан двумя способами:

Цепной абсолютный прирост - разность между каждым последующим уровнем ряда динамики.

Базисный абсолютный прирост - разность между каждым последующим и начальным уровнем ряда динамики, который принят за базу сравнения.

2. Темп роста.

Этот показатель представляет собой отношение сравниваемого уровня ( более позднего) к уровню, принятому за базу сравнения (более раннему). Темп роста показывает, как быстро изменялось изучаемое явление. Этот показатель может быть рассчитан двумя способами:

Цепной темп роста – отношение между каждым последующим и предыдущим уровнем ряда динамики, выраженный в процентах.

Базисный темп роста - отношение между каждым последующим и начальным уровнем ряда динамики, который принят за базу сравнения также выраженный в процентах.

3. Темп прироста

Показывает насколько процентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня. Этот показатель может быть рассчитан двояко [1]

1. как отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения или

2. как разность между темпом роста (в процентах) и 100%

4. Абсолютное значение 1% прироста

Значения цепных темпов прироста, рассчитанных каждый к свой базе, различаются не только числом процентов, но и величиной абсолютного изменения, составляющей каждый процент. Поэтому складывать или вычитать цепные темпы прироста нельзя. То есть абсолютное значение 1% прироста для каждого последнего года определяется путем деления предшествующего уровня ряда динамики на 100 процентов.

Уровни ряда динамики формируются под влиянием взаимодействия многих факторов, одни из которых, являющиеся основными, главными, определяют закономерность, тенденцию развития, другие - случайные - вызывают колебание уровней. Факторы влияния подразделяются на долговременные (тренды), кратковременные систематические, несистематические случайные. Основная закономерность развития явления - это общая тенденция в изменении уровней рядов, освобожденная от действия случайных факторов, для определения которой ряды динамики подвергаются обработке. Существует несколько методов обработки рядов динамики: метод укрупнения периодов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание. Такие методы обработки рядов называются сглаживанием или выравниванием рядов динамики. Рассмотрим три основных метода более подробно.

1. Метод укрупнения периодов - это простейший метод сглаживания уровней ряда, укрупнение интервалов времени, для которых определяется итоговое значение или средняя величина исследуемого показателя. Этот метод особенно эффективен, если первоначальные уровни ряда относятся к коротким промежуткам времени. Так как исходная информация приведена за 9 лет, то выравнивание следует проводить по трехлетиям.

2. Метод скользящей средней - схож с предыдущим, но в данном случае фактические уровни заменяются средними уровнями, рассчитанными для последовательно подвижных (скользящих) укрупненных интервалов. Скользящая средняя будет рассчитана по трехлетиям со сдвигом на 1 год вправо, т.к. ряд динамики расположен горизонтально.

3. Метод аналитического выравнивания заключается в замене эмпирических уровней теоретическими, которые рассчитаны по определенному уравнению, принятому за математическую модель тренда, где теоретические уровни рассматриваются как функция времени. Задача аналитического выравнивания сводится к следующему: определение на основе фактических данных вида функции, нахождение по эмпирическим данным параметров указанной функции, расчет по найденному уравнению теоретических уровней.

В данном курсовом проекте использовался индексный анализ средней урожайности валового сбора сахарной свеклы. Рассмотрим поподробнее данный метод.