Реферат: Себестоимость прироста КРС
Рисунок 2.3.2 Структура затрат по 2 группе
Таким образом из рисунка 2.3.1 видно, что наибольший удельный вес в структуре затрат в 1й группе занимают корма (52%), затем оплата труда с отчислениями (22%) и содержание основных средств (14%).
Из графика структуры затрат во 2й группе можно сказать, что наибольший удельный вес занимают корма (47%), затем прочие (24%) и содержание основных средств (19%).
Проанализируем причины различий по затратам на оплату труда, для чего рассчитаем и сравним показатели: затраты на оплату труда в себестоимости 1 ц прироста КРС, затраты на оплату труда на 1 ц прироста КРС, уровень оплаты 1 чел-час.
Таблица 2.3.2 Анализ по затратам на оплату труда.
| показатели | 2 группа | 1 группа | i изменения |
| затраты на оплату труда, руб. | 7766 | 10200 | 1,313 |
| на 1 гол. КРС | 1,711 | 1,990 | 1,163 |
| на 1 ц. прироста КРС | 0,268 | 1,058 | 3,947 |
| на 1 чел. - час. | 0,189 | 0,051 | 0,269 |
| Прирост на 1 гол КРС, ц | 16,64 | 8,77 | 0,527 |
| Затраты труда на 1 ц., чел. - час | 1,416 | 20,653 | 14,585 |
Таким образом, в первой группе затраты на оплату труда выше, чем во второй на 31,3%, затраты на оплату труда на 1 голову КРС выше так же в первой группе на 294,7 % а затраты на оплату труда на 1 человеко-час выше во второй группе на 26,9 %.Прирост на 1 голову КРС во второй группе опять таки выше, чем в 1й группе на 52,7%.
2.4Множественный корреляционно-регрессионный анализ себестоимости прироста КРС
Для количественной характеристики зависимости себестоимости 1 ц прироста КРС от факторов проведем корреляционно-регрессионный анализ, для этого изучим факторы, связь которых с себестоимостьюносит корреляционный характер.
При проведении корреляционно-регрессионного анализа мы включили в модель следующие факторы: себестоимость 1 ц прироста КРС, руб.; прирост КРС на 1 гол.,ц; затраты труда на 1 гол, чел-час.
Для проведения корреляционно-регрессионного анализа построим вспомогательную таблицу.
Таблица 2.4.1 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа
| Себестоимость на 1 ц. прироста КРС, руб. | Прирост КРС на 1 гол. | Затраты труда на 1 гол. чел.- час |
| у | x1 | x2 |
| 4993 | 2,362 | 39,289 |
| 7317,77 | 14,085 | 20,611 |
| 4100 | 1,268 | 32,608 |
| 7946,08 | 2,555 | 3,295 |
| 5486,35 | 1,837 | 42,016 |
| 3802,07 | 1,992 | 38,115 |
| 5622,2 | 1,314 | 29,449 |
В MSEXEL воспользуемся командой:
Сервис 
анализ данных корреляция.
В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели:
– измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной (зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков);
– измерение тесноты и формы связи двух и более признаков между собой
Получим корреляционную матрицу коэффициентов.
Таблица 2.4.2 Корреляционная матрица
| Показатели | Себестоимость на 1 ц. прироста КРС, руб | Прирост КРС на 1 гол. | Затраты труда на 1 гол. чел.- час. |
| Себестоимость на 1 ц. прироста КРС, руб. | 1 | ||
| Прирост КРС на 1 гол. | 0,531788239 | 1 | |
| Затраты труда на 1 гол. чел.- час. | -0,829991509 | -0,320919797 | 1 |
Анализ коэффициентов показывает, что связь между себестоимостью и приростом КРС прямая и сильная (ryx 1 =0,532). Между себестоимостью и затратами труда обратная и слабая (ryx 2 =-0,829).
При помощи команды: Сервис анализ данных регрессия
проведем регрессионный анализ данных (таблица 2.4.3).
Таблица 2.4.3 Регрессионная статистика
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,876028848 |
| R-квадрат | 0,767426543 |
| Нормированный R-квадрат | 0,651139814 |
| Стандартная ошибка | 912,4312142 |
| Наблюдения | 7 |
Коэффициент множественной корреляции R=0,876028848- выражает тесноту связи и точность модели и означает, что теснота связи между себестоимостью и факторами, включенными в анализ сильная. Коэффициент детерминации R2 =0,767426543, т.е. вариация изучаемого фактора в большей мере характеризуется отобранными показателями. Это значит, что выбранные факторы на 76,74% влияют на вариацию изучаемого показателя.
В качестве меры точности применяют оценку дисперсии остаточной компоненты – сумма квадратов уровней остаточной компоненты к величине (n-k-1), квадратный корень из нее Sе – стандартная ошибка оценки (912,43).
Таблица 2.4.4 Показатели уравнения регрессии.
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | |
| Y-пересечение | 7710,01318 | 1052,274342 | 7,32699912 |
| x1 | 98,6172912 | 84,8507994 | 1,16224351 |
| x2 | -83,7887434 | 29,02228411 | -2,8870486 |
Уравнение связи имеет вид:
у = 7710,01318+98,6172912х1-83,7887434х2
Интерпретация параметров:
а0 = 7710,01318 свободный член уравнения, содержательной интерпретации не подлежит.
а1 = 98,6172912 коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том что при увеличении прироста КРС на 1 ц себестоимость 1 ц прироста КРС увеличится на98,6172912 рубля, при условии что все остальные факторы останутся без изменения.
а2 = -83,7887434 коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том что при увеличении затраты труда на 1 голову чел.-час., себестоимость 1 ц прироста КРС уменьшится на -83,7887434 рубля, при условии что все остальные факторы останутся без изменения.