Анализ тенденций и закономерностей формирования себестоимости яровых зерновых в регионе

Итак, мы имеем построенную КМ, которая имеет следующий вид:

Одноэтапная схема корреляционного  анализа представлена в таблице 1.

Таблица 1— Одноэтапная  схема корреляционного анализа

Показатели	коэффициент эффективности		отношение 2гр к 1-й, %
	k<1 не эф.	k>1 эф.
число наблюдений	43	28	-
коэффициент эффективности	0,4	1,2	287,4
фактическая прибыль предприятия, млн. руб.	526,0	482,6	91,8
расчетная прибыль предприятия, млн. руб.	549,7	446,2	81,2
прибыль растениеводства, млн. руб.	215,3	157,6	73,2
прибыль животноводства, млн. руб.	321,1	278,5	86,7
Балл с/х угодий	28,4	27,8	98,1
Приходится молока на 100 га с/х угодий, ц	534,7	506,1	94,6
приходится ж. м. КРС на 100 га с/х угодий, ц	62,9	63,7	101,2
стоимость ОПФ, млн. руб.	45199,2	45467,8	100,6
наличие энергетических мощностей, тыс. л. с.	8,1	6,9	85,1
среднегодовая численность  работников, чел.	122,84	112,29	91,41
площадь с. – х. угодий, га	4674,57	4392,78	93,97

 

Анализируя данную таблицу, можно сказать, что хозяйства  второй группы сработали более эффективно, чем хозяйства первой группы, т.к. их фактическая прибыль больше расчетной.

Из данных таблицы 1 можно  заметить, несмотря на уменьшение площадей с.-х. угодий (на 6,03%), среднегодовой численности работников (на 8,59%), энергетических мощностей (на 14,9%), балла с.-х. угодий (на 1,9%), расхода молока на 100 га с. – х. угодий (на 5,4%) и роста ж. м. КРС на 100 га с. – х. угодий (на 1,2%), что прибыль по растениеводству и животноводству снизилась на  26,8% и 13,3% соответственно.

Для более детального анализа  эффективности использования ресурсов целесообразно проводить двухэтапный  корреляционный анализ. Двухэтапная  схема КА применяется при наличии  большого объема информации, т. е. при  анализе региональной экономики.

Данный прием позволяет  выяснить различия в окупаемости  ресурсов и очередность освоения инвестиций в разрезе предприятий  и округов региона.

Методика построения двухэтапной  схемы корреляционного анализа:

1. Выбираем регион или группу районов, по которым будем проводить исследования;
2. В рамках данного региона выделяем группы районов, отличающиеся природно-экономическими особенностями.
3. По предприятиям характерных зон рассчитываем КМ формирования результативного показателя;
4. Выделяем группы предприятий на основе расчетного и фактического значений результативного показателя;

Для построения нам необходимо разбить Могилевскую область  на 2 округа: Первый и Второй. Далее  строим КМ по данным каждого округа:

КМ Первого округа:

R=0,99; F=188,2; D=98,5%.

КМ Второго округа:

R=0,99; F=240,6; D=98,81%

Каждый округ  разобьем на две группы по коэффициенту использования ресурсного потенциала: высокого (К>1) и низкого (К≤1).

Хозяйства лучшей группы Первого округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ М):

R=0,99; F=3069,6; D=99,98%.

Хозяйства худшей группы Первого округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ М):

R=0,99; F=75,7; D=98,6%.

Хозяйства лучшей группы Второго округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ Н):

R=0,99; F=60.9; D=99,6%.

Хозяйства худшей группы Второго округа имеют следующую КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ Н):

R=0,99; F=3508.5; D=99,96%.

Данные анализа КМ представлены в таблице 2.

Таблица 2 — Двухэтапная  схема корреляционного анализа

Округ	коэффициент использования ресурсного потенциала	Прибыль растениеводства, млн. руб.	Прибыль животноводства, млн. руб.	Балл с/х угодий	Приходится молока на 100 га с/х угодий, ц	Приходится ж. м. КРС на 100 га с/х угодий, ц	Стоимость ОПФ, млн. руб.	Наличие энерг.мощ., тыс. л. с.	Среднегодовая численность раб., чел.	Площадь с/х угодий, га
первый	высокий	0,9923	1,0190	-0,0644	0,0031	0,0241	0,0001	3,9885	-0,1404	0,002021
	низкий	1,0852	0,9484	0,8289	-0,1105	0,5374	-0,0017	7,3419	-0,3425	0,017769
	итого	1,0568	0,9782	0,2111	-0,0355	0,0822	-0,0010	8,6670	-0,3792	0,009512
второй	высокий	0,8119	0,9485	5,3385	0,4634	-0,7799	-0,0002	19,215	-0,6453	-0,0148
	низкий	0,9534	1,0439	3,3983	0,0160	0,0779	0,0000	-0,763	-0,1653	0,006122
	итого	0,9081	1,0667	2,4715	-0,0491	-0,1233	0,0009	4,3643	0,0136	-0,01417

 

 

В таблице 2 приведены коэффициенты регрессии при факторах по предприятиям обоих округов. Абсолютные значения коэффициентов регрессии и знаки при них свидетельствуют о значении отдельных факторов. Так, например, увеличение площади  с. – х. угодий  в хозяйствах Первого округа  приводит к положительному эффекту, в то время как во втором  округе  такая возможность наблюдается не во всех хозяйствах. Наиболее выгодно  вкладывать ресурсы в наращение энергетических мощностей второго округа с высоким коэффициентом использования ресурсного потенциала, так как прибыль возрастет на 19,215 млн. руб., если энергетические мощности возрастут на 1 тыс. л. с.

Поскольку в рамках каждого  из округов имеются сельскохозяйственные предприятия с различным уровнем использования ресурсов, были выделены две группы: с низким и высоким уровнем использования ресурсов. В разрезе этих групп рассчитаны параметры той же корреляционной модели. Получили коэффициенты регрессии, которые объясняют эффективность ресурсов в разрезе выделенных групп и округов. В результате выясняем, что средняя эффективность отдельных факторов по округу существенно отличается, если рассматривать ее в разрезе предприятий с эффективностью использования ресурсов выше и ниже среднего уровня.

В целом по таблице можем  отметить: чем выше значение коэффициента регрессии, тем больше ресурс приводит к росту результативного показателя.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВЫВОДЫ

 

В курсовом проекте были рассмотрены теоретические подходы  различных авторов к исследованию прибыли предприятий. Получение прибыли – непременное условие и цель предпринимательской деятельности любой коммерческой организации. Прибыль отражает конечный результат деятельности, является основным критерием эффективности хозяйственной деятельности предприятий, поскольку – это основной собственный внутренний источник, обеспечивающий развития организации на принципах самофинансирования.

Было изучено влияние  на формирование прибыли предприятий таких факторов, как прибыль растениеводства, млн. руб., прибыль животноводства, млн. руб., балл с. –х. угодий, расход молока на 100 га с. – х. угодий, ц., расход ж. м. КРС  на 100 га с. – х. угодий, ц.,  стоимость ОПФ, млн. руб., наличие энергетических мощностей, тыс. л. с., среднегодовая  численность работников, чел., площадь с. – х. угодий, га.

Анализ проводился по корреляционной модели, которая строилась на основании  информации сельскохозяйственных предприятий  Могилевской области. Многие авторы в своих работах при изучении вопроса применяют математико-статистические методы, а именно корреляционно-регрессионный  анализ.

Для начала собранную информацию проверили на достоверность. Для  проверки экономической информации на достоверность использовали показатели асимметрии (А) и эксцесса (Э). Затем проанализировали качество модели по основным статистическим характеристикам (коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации, критерий Фишера). Наша модель оказалась устойчивой и пригодной для проведения анализа.

Также в работе приводилось  несколько методик проведения эконометрического анализа, из которых можно сделать вывод, что КМ позволяют правильно решить вопрос об экономических приоритетах развития предприятия, об эффективном использовании его ресурсного потенциала. Т.е. эконометрические расчеты являются аппаратом обоснования и принятия эффективных управленческих решений.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. Леньков И.И.//Экономико-математическое моделирование систем и процессов в сельском хозяйстве.- Минск: Дизайн Про, 1997г.-с.107-141.
2. Модельная программа адаптации сельскохозяйственных предприятий АПК района к рыночным условиям. Сборник научных трудов. – Горки: БГСХА, 2003г.-с.72-79.
3. Научные основы организации производства на сельскохозяйственных предприятиях.// Учебное пособие.- Горки: БГСХА, 2004г.- с.149-151.
4. Горфинкель И.Ш. Научные основы организации производства на сельскохозяйственных предприятиях: Учебное пособие. – Горки: БГСХА, 2000.
5. Горемыкин, В.А. Экономическая стратегия предприятия [Текст]:Учебник / В.А. Горемыкин. – М,: Альфа – Пресс, 2007, – 544 с.
6. Леньков И. И. Экономико-математическое моделирование параметров механизма функционирования аграрных образований АПК: Сборник научных трудов - Горки: Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2002.
7. Лещиловский П. В., Чеканов В. С., Бохонко  В. И., Микулич А. В. Экономика предприятий агропромышленного комплекса: Курс лекций. – Мн.: Государственное учреждение “Учебно-методический центр Минсельхозпрода”, 2005.
8. Лещиловский П.В. , Догиль Л.Ф. Экономика предприятий и отраслей АПК. Учебник – Мн.: БГЭУ, 2001.