Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий

Министерство сельского хозяйства РФ
Федеральное государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
Ярославская государственная сельскохозяйственная академия
кафедра информатики и статистики
КУРСОВАЯ РАБОТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«Статистика» на тему
«Статистико-экономический анализ эффективности продукции животноводства по группе предприятий»
Выполнил студент 3 курса
заочного отделения
экономического факультета
спец-ть «Экономика и управление
на предприятие АПК»
Зайцев Игорь Николаевич
Ярославль 2008

Содержание
Введение
1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства
1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства
1.2 Показатели численности и состава поголовья
1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства
1.4 Корреляционно-регрессионный анализ
2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий
2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства
2.2 Выбор и обоснование группировочного признака
2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп
2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий
3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений
3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства
3.2 Корреляционно-регрессионный анализ
4. Динамика изучаемого явления
4.1 Сравнительная характеристика предприятия
4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства
4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени
4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование
Заключение
Список использованной литературы
Приложения
Приложение 1
Приложение 2

Введение
Животноводство — одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Оно производит важнейшие продукты питания — молоко, мясо, яйца, рыбу, которые являются источником белка животного происхождения, служат сырьем для различных отраслей перерабатывающей промышленности (молочной, маслосыродельной, мясной, колбасной, кожевенной и др.), для подсобных промышленных производств.
Животноводство неразрывно связано с растениеводством, так как эффективность работы отрасли определяется состоянием кормовой базы. В животноводстве используются отходы полеводства (зерноотходы, солома), овощеводства (нестандартные овощи, ботва), перерабатывающей промышленности (барда, патока, жмыхи, шроты и др.). В свою очередь, животноводство обеспечивает растениеводство органическими удобрениями, способствуя повышению плодородия почвы.
Главной особенностью в животноводстве является то, что только часть скармливаемых кормов используется животными для производства продукции, а другая часть кормов расходуется на поддержание жизненных функций животных (минимальная потребность в корме определяется при поддерживающем кормлении). Поэтому для эффективного использования животных необходимо сбалансированное рациональное кормление.
Животноводство в меньшей степени зависит от природно-климатических условий по сравнению с растениеводством. Поэтому в животноводстве более равномерно в течение года используются основные и оборотные средства производства, трудовые ресурсы, в течение всего года поступает выручка от реализации продукции.
Животноводство включает в себя молочное и мясное скотоводство, птицеводство, свиноводство, овцеводство, рыбоводство, пчеловодство, коневодство, пушное звероводство и другие отрасли.
Животноводство размещено на территории России повсеместно. Разнообразие природных и экономических условий производства обусловило различия в составе и соотношении разных видов скота. На выбор системы животноводства оказывают влияние такие факторы, как месторасположение сельскохозяйственного предприятия, состав и соотношение кормовых угодий, обеспеченность рабочей силой, уровень механизации работ, состояние рынка животноводческой продукции и др.
Развитие и размещение отраслей животноводства должно быть ориентировано на удовлетворение потребностей населения в продуктах животноводства.
Ведущей отраслью животноводства является скотоводство. Значение скотоводства в народном хозяйстве определяется, прежде всего, высокими питательными свойствами продукции. По пищевым достоинствам молоко занимает первое место среди всех животноводческих продуктов. Этот уникальный продукт питания широко используется как в свежем, так и в переработанном виде. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по вкусовым качествам. От скотоводства получают также ценное кожевенное сырье.
Скотоводство как отрасль играет существенную роль в развитии других отраслей сельского хозяйства. Растениеводству оно поставляет ценнейшее органическое удобрение — навоз, свиноводству — молоко, необходимое для вскармливания поросят раннего возраста. Высокая эффективность выращивания крупного рогатого скота по сравнению с другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности.
При размещении скотоводства учитываются также наличие трудовых ресурсов, обеспечение ферм средствами механизации. Молочное скотоводство относится к числу наиболее трудоемких отраслей животноводства и требует сравнительно больших затрат труда. Снизить затраты труда в скотоводстве можно только за счет внедрения прогрессивных технологий.
Целью курсовой работы является проведение комплексного статистико-экономического анализа эффективности производства продукции животноводства. Объектами исследования при этом выступают 30 предприятий Ярославской области. В этой курсовой будут решены следующие задачи разработана система показателей эффективности, производства продукции животноводства; выделены типические группы предприятий по основному показателю; выявление основных факторов изучаемого явления с использованием статистических методов аналитической и комбинационной группировки, корреляционно-регрессионного анализа; изучено изменение в динамике, выявлена основная тенденция развития и сделан прогноз на перспективу.
Использовались различные пакеты программ статистического анализа MS Excel, STATISTICА, SPSS, REGRESS и др.

1. Общетеоретические основы статистико-экономического исследования эффективности производства продукции животноводства
1.1 Понятие и система показателей эффективности производства продукции животноводства
Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов в общественной жизни используется система показателей. Статистический показатель — важнейшая категория социально-экономической статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-экономического явления. Следовательно, статистический показатель — это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен па товары и услуги.
Многообразие явлений общественной жизни, изучаемых статистикой, их свойств, признаков обусловило и многообразие конкретных статистических показателей. Статистический показатель может относиться к отдельному явлению (объекту), например к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одно и того же вида, например к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например ко всему хозяйству страны. В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, — отраслевыми; а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, — совокупными по стране.
Важнейший результат сельскохозяйственного производства — продукция растениеводства и животноводства. В статистике и хозяйственной деятельности в первую очередь изучают ее объемы в натуральном выражении с учетом качества и назначения, составляют балансы продукции и продовольственных ресурсов.
Общий объем производства в стоимостном выражении характеризует показатель валовой продукции (валового выпуска) отрасли. В процессе распределения, потребления и накопления валовой продукции формируется ряд новых категорий конечная, реализованная, товарная и чистая продукция, а также добавленная стоимость; с помощью этих показателей изучают структуру продукции, ее распределение и динамику.
Сопоставляя объем полученной продукции и использованных ресурсов, получают основные показатели эффективности производства (урожайность культур, продуктивность животных, производительность труда, материалоемкость, фондоемкость). Сопоставление продукции с затратами дает возможность рассчитать окупаемость затрат, себестоимость продукции и работ, доход производителей, рентабельность производства.
В условиях рынка все процессы производства, распределения и потребления продукции и услуг опосредуются денежными потоками. В результате складывается система финансовых показателей, характеризующих указанные процессы с позиций движения денежной массы; она включает показатели выручки, оплаты труда, капитальных вложений, налоговых платежей, государственных субсидий, кредита, дебиторской и кредиторской задолженности, финансовой устойчивости и др.
Среднесписочное число работников — это отношение общего числа человеко-дней пребывания работников в списках к продолжительности календарного периода в днях. Данный показатель характеризует численность лиц, привлекаемых к работе в организации, и запас рабочей силы на период. Его определяют ежемесячно, а средние уровни за квартал или год рассчитывают как средние арифметические простые из помесячных данных (например, за год — как сумму всех среднемесячных уровней, деленную на 12). По некоторым группам работников официальная инструкция предусматривает иной способ расчета. Так, среднесписочное число временных работников определяют путем деления общего числа дней их работы на 305 (число рабочих дней в году).
Из общего числа среднесписочных работников сельскохозяйственных организаций выделяют среднее число занятых в сельскохозяйственном производстве. Расчет ведется пропорционально удельному весу человеко-дней или человеко-часов, отработанных в сельском хозяйстве, в затратах труда по организации в целом.
Показатели состава рабочей силы характеризуют ее в отраслевом разрезе и по категориям работников. При дифференциации по отраслям в первую очередь выделяют
производственный персонал по основной деятельности (сельское хозяйство, подсобные производственные отрасли);
работников других производственных отраслей (промышленность, строительство, капитальный ремонт, торговля);
непроизводственный персонал (занятые в жилищном хозяйстве, бытовом обслуживании, детских учреждениях и др.).
При более детальном анализе работников основной деятельности относят к конкретным отраслям растениеводства и животноводства (вплоть до отдельных групп культур и видов животных). Численность персонала, привлекаемого к работам в нескольких отраслях и подотраслях, распределяют пропорционально затратам рабочего времени.
На предприятиях, ведущих товарное производство и выплачивающих заработную плату, обобщающим показателем текущих издержек является себестоимость. Она представляет собой фактические затраты предприятий на все элементы и ресурсы производства продукции, работ и услуг в стоимостной форме.
В связи с экономической важностью данный показатель определяют в системе бухгалтерского учета во всех коммерческих организациях в разрезе продуктов, отраслей, отдельных производств и центров ответственности. Прежде всего рассчитывают абсолютные величины затрат, а на их основе — средние и относительные (на единицу продукции, работ и услуг, на 1 га площади и 1 голову животных и др.). Наиболее общим показателем себестоимости по группе разнородных продуктов и услуг являются средние затраты в рублях на 1 руб. валовой или реализованной продукции.
Различают несколько видов себестоимости
а) технологическую, включающую затраты на технологический процесс на уровне бригады, цеха, фермы;
б) производственную, в которую входят все затраты организации франко-место хранения готовой продукции (включая общехозяйственные и общеотраслевые затраты, в том числе по управлению производством);
в) полную, или коммерческую, включающую также все затраты организации по реализации продукции.
По своему экономическому содержанию себестоимость представляет собой текущие затраты предприятий в денежной форме на оплату груда и материально-вещественных элементов производства. Эти затраты являются частью более общего показателя — полных (общественных) издержек производства, то есть совокупных затрат живого и овеществленного (и средствах производства и оплаченных услугах) труда. В себестоимости учитывается лишь часть всех затрат живого труда, а именно зарплата как денежное выражение необходимого труда; прибавочный труд, создающий чистый доход, в нее не входит.
Доходы формируются из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства за определенный период. Часть ее идет на покрытие материальных затрат и оплату услуг (промежуточное потребление), после чего остается валовая добавленная стоимость. Входящая в нее сумма амортизации предназначена для воспроизводства основных средств производства и не является доходом, поскольку переносится с уже созданной стоимости основных фондов. Доходом является чистая добавленная стоимость, то есть валовая добавленная стоимость за вычетом амортизации; это основной абсолютный показатель суммы доходов по каждой отрасли.
Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль. По экономическому содержанию это реализованная часть произведенного чистого дохода, или реализованный валовой доход за вычетом оплаты труда с отчислениями. Масса прибыли включает, прежде всего, прибыль от реализации продукции, работ и услуг (выручку от их реализации за вычетом полной себестоимости), а также внереализационные результаты деятельности организации.
Таким образом, прибыль зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций.
Относительным показателем доходности производства и реализации продукции является рентабельность. Ее определяют по отдельным продуктам, группам продуктов, отраслям в разрезе типов, форм и групп предприятий и хозяйств, по территориям. Наиболее широко показатель рентабельности рассчитывается как отношение массы прибыли от реализации продукции, работ и услуг (разность между выручкой и затратами) к их полной себестоимости.
Уровень рентабельности определяется теми же факторами, что и масса прибыли — ценами, дотациями, себестоимостью.
При оценке различий в рентабельности и ее динамики следует учитывать, что ее уровень рассчитывают с учетом субсидий, объем которых сильно колеблется по продуктам и в региональном разрезе.
Эффективность производства — это его результативность в достижении поставленных целей, главные из которых — увеличение выпуска продукции и доходов производителей. Показатели эффективности представляют собой отношение этих показателей к объему факторов производства (ресурсам и затратам). Как и любое сложное экономическое явление, эффективность характеризуется системой показателей, которые дифференцируются по видам продукции, доходов, ресурсов и затрат.
В зависимости от степени охвата производства и показателей его объема различают натуральные (частные) и стоимостные (обобщающие) показатели эффективности. Объем производства может характеризоваться различным образом — через валовую, реализованную и товарную продукцию (ВП, РП, ТП), валовую добавленную стоимость (ВДС), чистую добавленную стоимость (ЧДС), валовой доход (ВД), массу полученной прибыли (П).
При статистическом анализе показателей эффективности следует учитывать их составной характер и наряду с другими методами использовать прием их разложения на составные элементы. Так, в сельском хозяйстве для оценки эффективности часто сопоставляют выход продукции и доходы разных видов с площадью сельскохозяйственных угодий как главного средства производства.
Обобщающим показателем эффективности использования основных фондов чаще всего считается фондоотдача — выход валовой продукции на 1 руб. среднегодовой стоимости основных фондов. Она может быть рассчитана по отдельным продуктам, взятым в натуральном или стоимостном выражении, а по отраслям растениеводства, животноводства и в целом по продукции сельского хозяйства — только в стоимостном. При анализе рассматривают также отношение всех других видов продукции и доходов (РП, ТП, ВДС, ЧДС, ВД, П) к стоимости фондов.
По способу расчета различают прямые и обратные показатели.
Прямые V = Q/T показывают объем произведенной продукции или работ за единицу времени. Увеличение этого показателя (например, производства зерна за час работы с 2 до 3 ц) прямо свидетельствует о росте производительности труда. Обратные показатели t = T/Q непосредственно характеризуют трудоемкость единицы продукции или работ; чем она выше, тем производительность труда ниже.
В зависимости от способа представления результата труда различают частичные и полные показатели его производительности. В первом случае величина Q характеризует объем работ, а во втором — объем полученной продукции
На практике применяют, кроме того, косвенные показатели производительности труда, представляющие собой соотношение численности работников и объема факторов производства или отношение затрат труда к площади посевов (поголовью животных).
В зависимости от способа выражения и содержания показателя объема продукции различают натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели. Первые используют при определении производительности труда по отдельным видам продукции, вторые — по группам продуктов, сводимых к общему содержанию (кормовые единицы, калории и т.п.), третьи — по совокупности разнокачественных продуктов, по предприятию или отрасли в целом.
Система показателей статистики животноводства должна обеспечивать достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в любой момент времени. Она также должна предоставлять информацию позволяющую раскрывать закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценивать эффективность производства и мер по его регулированию, вскрывать диспропорции, показывать возможные пути их преодоления и использования резервов. Эта система включает в себя в первую очередь показатели поголовья продуктивных животных как важнейшего производственного ресурса — их численности, состава, качества, движения, использования, а также показатели выхода продукции отрасли и продуктивности животных.
Экономическая эффективность производства молока характеризуется следующими показателями надоем молока на одну среднегодовую корову, затратами кормов на 1 т молока, себестоимостью 1 т молока, прибылью и рентабельностью в расчете на 1 т молока и на годовой объем производства.
На конечные результаты работы сельскохозяйственных предприятий большое влияние оказывает качество производимой продукции.
Мясная продуктивность скота характеризуется количественными (живая масса животного, валовой и среднесуточный прирост живой массы, убойная масса, убойный выход, масса и выход туши, масса внутреннего жира, масса субпродуктов) и качественными показателями.
Живая масса животного характеризует количество тканей его тела, определяется она взвешиванием. В настоящее время для ее определения используют специальную мерную ленту.
Валовой и среднесуточный прирост животного свидетельствует об интенсивности его роста за определенный период времени и о скороспелости животного, об условиях его выращивания.
Убойная масса — масса туши и внутреннего жира, а убойный выход — это отношение убойной массы к предубойной живой массе после 24-часовой голодной выдержки, выраженное в процентах. У взрослых животных высшей упитанности убойный выход достигает 60-65%, а у животных низшей упитанности 42 — 45%.
Выход туши определяется отношением в процентах массы туши к предубойной живой массе после голодной выдержки.
1.2 Показатели численности и состава поголовья
Численность животных по видам и половозрастным группам измеряют прежде всего в натуральном выражении в физических головах; при этом используют как моментные, так и интервальные показатели. В сельскохозяйственных организациях поголовье, требующее кормления и ухода, ежедневно фиксируется в системе бухгалтерского учета; по этим данным можно рассчитать общее число кормодней его содержания за любой период. Органы статистики и хозяйственного управления обычно используют показатели наличия животных на начало месяца (при переписях — на начало года или дату переписи) в виде моментных уровней, а также определяют среднюю численность поголовья за год или иной отрезок времени (например, за квартал, периоды стойлового или пастбищного содержания скота). Наиболее точно ее можно рассчитать как отношение общего числа кормодней по данной группе за период к его календарной продолжительности. Например, среднегодовая численность поросят (Sгод), которая находится как отношение общего количества кормодней к продолжительности периода.
Этот показатель нужен для определения вместимости помещений (числа скотомест) для содержания данной группы животных, для расчета дневной потребности в кормах и рабочей силе, ожидаемого выхода продукции и т.д.
Если имеются данные о средней численности поголовья за каждый месяц, среднюю за год или другой период обычно определяют по формуле средней арифметической простой (сумма помесячных средних делится на число месяцев в периоде). Если же известна средняя численность за неравные периоды, рассчитывают среднюю взвешенную. Чтобы рассчитать среднегрупповую численность животных при известном среднегодовом поголовье, последнее умножают на число оборотов за год.
Чтобы оценить общую численность животных разных групп и видов (напрямую их суммировать невозможно), в статистике и в хозяйственной практике используют показатель условного поголовья. С этой целью численность отдельных групп и видов животных переводят в эквивалентное поголовье взрослого крупного рогатого скота по специальным коэффициентам, которые могут определяться двояко
по стоимости выращивания 1 головы;
по расходу кормов на 1 голову за год или стойловый период (в кормовых единицах) или по потреблению отдельных видов кормов за год (грубых, сочных, зеленых).
В первом случае животные разных видов и групп рассматриваются и оцениваются как любой иной актив (по затратам на производство или приобретение); соответствующие коэффициенты носят чисто экономический характер. Во втором случае общая численность условного поголовья определяется по потреблению кормов; это обеспечивает организацию кормления, расчет потребности хозяйства в кормах и анализ их использования.
В настоящее время в практике органов статистики на федеральном уровне применяют следующие коэффициенты
коровы, быки-производители, рабочие волы — 1,0;
прочий крупный рогатый скот — 0,6;
свиньи, овцы романовской породы — 0,3;
овцы (кроме романовской породы) и козы — 0,1;
лошади, верблюды, ослы, мулы — 1,0;
птица всех видов — 0,02.
1.3 Статистические методы исследования эффективности производства продукции животноводства
Статистическая группировка — это метод разделения единиц сложного массового общественного явления на существенно различные группы. Одновременно она представляет собой процесс объединения в группы качественно однородных единиц, по которым ведется сводка значений варьирующих признаков, получение средних величин и других статистических показателей, позволяющих всесторонне оценить состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом. Выделенные группы и вся изучаемая совокупность характеризуются системой присущих им показателей.
Совокупность разделяют на группы по величине и значению группировочных признаков; с этой целью можно использовать как признаки, полученные непосредственно в ходе статистического наблюдения, так и определенные на их основе путем дополнительных расчетов и оценок.
В зависимости от характера выделяемых групп и целей различают два основных вида группировок типологические и аналитические.
Типологическая группировка заключается в выделении качественно различных единиц совокупности; получаемые при этом группы отражают главные, коренные различия в изучаемом явлении. Типологической является, например, группировка населения по общественным классам, предприятий и организаций — по формам собственности, специализации, организационно-правовым формам и т.п.
Аналитические группировки проводятся для изучения связи между признаками, положенными в основание группировки, и показателями, используемыми для характеристики групп. Изучая их изменение от одной группы к другой, мы получаем возможность установить взаимосвязи между указанными признаками. В зависимости от типа группировочного признака аналитические группировки подразделяются на результативные и факторные.
Результативные аналитические группировки проводят по признаку, характеризующему результат функционирования (деятельности) единиц совокупности. Примером таких группировочных признаков могут служить урожайность культур и продуктивность животных, рентабельность производства, доход на душу населения или на 1 работника, производительность труда, выработка на 1 машину, успеваемость студентов и т.д.
Главный недостаток результативных аналитических группировок состоит в том, что влияние разных факторов может смешиваться с качественными различиями в совокупности. Например, хорошие производственные показатели на предприятиях высшей группы могут достигаться как за счет интенсификации и лучшей организации производства, так и за счет более благоприятных природных условий и местоположения. Поэтому аналитические группировки рекомендуется проводить внутри выделенных ранее качественно однородных частей исходной совокупности и применять их во взаимосвязи с другими методами анализа.
Факторные аналитические группировки проводят по факторам (условиям) формирования результата; по выделенным таким образом группам рассматривают зависящие от них средние значения результативных признаков.
Этот метод позволяет изучать, например, влияние на урожайность качества почв и агротехники, на продуктивность животных — качества стада и кормления, на доходы работников — их квалификации, на рентабельность производства — спроса на продукцию, уровня технологии и организации производства и т.д.
Факторные группировки могут проводиться как по одному (простая группировка), так и по нескольким признакам одновременно (комбинационная группировка). В последнем случае исходную совокупность сначала разделяют на группы по одному из существенных признаков, а полученные группы, в свою очередь, подразделяются по другому признаку и т.д.
Комбинационная группировка, наряду с оценкой распределения единиц совокупности по группам и подгруппам (в данном случае численность групп не указана), позволяет решить ряд важных аналитических задач.
1. Оценить изменения результативного признака в зависимости от значения каждого факторного при других выровненных условиях
Оценить степень взаимодействия факторов между собой, которая проявляется в изменении прибавки от каждого фактора в зависимости от уровня других факторов
2. Оценить степень совместного влияния двух факторов, включая их непосредственное действие и взаимодействие. Оно равно разности значений результативного признака при сочетании максимального и минимального уровней группировочных признаков.
Индексами называют сложные относительные показатели, характеризующие среднее изменение по совокупности разнородных элементов. В статистке индекс представляет собой относительный показатель, который характеризует изменение величины какого — либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (планом, прогнозом). Иначе говоря, это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. В отличие от обычных относительных величин, которые исчисляются по изолированным признакам, индексы могут включать систему признаков.
В животноводстве, как специфической отрасли сельского хозяйства, используются определенные индексы. Выделяют индивидуальные и общие индексы, которые различаются по ширине охвата явления. Индивидуальными индексами в животноводстве являются индекс себестоимости единицы продукции iz=z1/zo; индекс физического объема iq=q1/q0 и др. К общим индексам относятся
индекс физического объема производства

индекс себестоимости

индекс затрат на рубль совокупной продукции

индекс общих затрат
,
может быть разложен на индекс себестоимости и индекс физического объема.
Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени.
Показатели ряда динамики принято называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисный) уровень чаще всего обозначают у0, конечный — уп, а номера моментов или периодов времени — t.
Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.
Интервальные динамические ряды состоят из показателей, взятых за определенный отрезок или период времени, — например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период.
Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент — начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату — численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени.
Как и в любой статистической совокупности, в рядах динамики должны быть четко выделены единицы, а их признаки — быть сопоставимыми. Из этого, в частности, вытекает, что периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность, а в моментном ряду — следовать через равные промежутки времени. Величину этих промежутков определяют на основе качественного анализа. Для быстро протекающих процессов (производство продукции, выполнение работ, рост растений) они будут сравнительно небольшими (день, декада, месяц), для медленно меняющихся объектов (например, площадь земель, численность предприятий или населения области) достаточно собирать данные один раз в год.
Уровни ряда как признаки единиц совокупности также должны быть качественно однородными и сопоставимыми между собой по содержанию, единицам измерения, способам расчета, территории, степени охвата массового явления и т.д.
Для оценки развития явлений во времени абсолютные уровни ряда динамики сопоставляют между собой; в результате получают новые ряды относительных показателей, детально характеризующих процесс I изменения и его закономерности. С этой целью рассматривают разности и отношения уровней ряда у.
Абсолютный прирост А показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты поучают, сравнивая соседние уровни в ряду
А1 = y1-y0, А2 = у2-у1,…, Ап = уп-уп-1.
Они показывают величину изменений за отдельный период.
Базисные абсолютные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем же исходным уровнем
у0 A1 = y1-у0, А2 = у2-у0,…, Ап = уп-у0.
Таким образом, они характеризуют общий итог процесса развития, начиная с исходного пункта и произвольно выбранного момента времени.
Темп прироста показывает относительный прирост по сравнению со сравниваемым уровнем в процентах; он также может рассчитываться как цепной и как базисный. Цепные абсолютные приросты определяются по отношению к предшествующему уровню
Ti=Aiцеп/Yi-1*100%,
а базисные приросты — к базисному
Ti=Aiбаз/Y0*100%.
Следует учитывать, что цепные приросты в процентах несопоставимы между собой, поскольку они рассчитаны по отношению к различным уровням уп-1, приравненным к 100%. Поэтому вполне возможны случаи, когда абсолютный прирост за какой-то период больше, чем за предыдущий.
Коэффициенты роста отражают относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (Кцеп) и базисным уровнем (Кбаз). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные — за произвольный период. Произведение цепных коэффициентов за все годы равно базисному индексу крайних уровней. Коэффициент роста, выраженный в процентах, называется темпом роста. Темп прироста равен темпу роста за вычетом 100%.
Статистический прогноз — это научно обоснованное вероятностное суждение о возможном состоянии массовых общественных явлений в будущем и о предполагаемом значении характеризующих их показателей. В статистике разрабатывают в основном оперативные и краткосрочные прогнозы методами интервьюирования, экстраполяции и моделирования.
Экстраполяция, основана на распространении на будущие периоды выявленных тенденций временных рядов. При моделировании прогнозные уровни результативных показателей определяют расчетным путем, исходя из ожидаемых значений факторных признаков; чтобы определить коэффициенты связи между ними, используют нормативные данные или уравнения регрессии. Как при экстраполяции, так и при моделировании предполагается, что основные закономерности рассматриваемого явления не претерпят качественных изменений в прогнозном периоде.
1.4 Корреляционно-регрессионный анализ
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расхода кормов приведет к увеличению продуктивности коров. Однако за один и тот же отрезок времени отдельные животные дадут различный прирост удоя.
Корреляционная связь — это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).
Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа — корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.
Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака хi одно-единственное значение х.
По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.
По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них — качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Для всесторонней характеристики массовых общественных явлений необходимо использовать систему частных и общих средних.
Другое важное условие обоснованности применения средних величин — достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем больше единиц желательно иметь при расчете средней величины. В математической статистике для получения типических средних нижней границей большой выборки считается 30 единиц. На практике при расчете средней следует привлекать данные по всем единицам генеральной совокупности, а по выборкам — не менее 8-10 единиц.
В зависимости от характера изучаемого явления, имеющихся исходных данных и задач исследования используют различные средние величины
Средняя арифметическая простая, как и другие средние, определяется путем сопоставления объема явления и числа единиц совокупности. Ее применяют в том классическом случае, когда известны значения варьирующего признака хj, по каждой единице однородной совокупности. При этом сначала определяют объем явления и объем совокупности, а затем их соотношение. Средняя величина составит х = хi/N.
Средняя арифметическая взвешенная применяется в случаях, когда значения признака хi, известны не по каждой единице совокупности, а по группам единиц численностью ni,. Такая ситуация возникает, когда по данным наблюдения строят ряды распределения и определяют частоты (веса), а также при расчете средней из других средних по совокупностям с разной численностью единиц. Средняя арифметическая взвешенная, как и простая, определяется отношением общего объема явления к объему совокупности Х= åxjnj/åni
Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда известно значение варьирующего признака xj, а численность единиц совокупности непосредственно не дана.
Средняя будет равна х = n/ål/xj К расчету средней гармонической приходится прибегать довольно часто, когда известны объемы явлений Wj и значения признаков хi, а частоты неизвестны — скажем, суммы сделок с валютой или акциями по определенной цене, объемы выручки и цена продукции отдельных партий, объем производства продукции животноводства и продуктивность 1 головы.
Х = åWi/åWi/xi
Средняя хронологическая отличается от других средних тем, что рассчитывается не по совокупности единиц, рассредоточенных в пространстве, а по единицам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различными значениями признаков.
Вариация является неотъемлемым свойством статистических совокупностей. При определении средних величин для получения типического размера признака от нее абстрагируются, колеблемость признаков по единицам совокупности погашается.
Размах вариации — разность между крайними значениями признака в ранжированном ряду Хmах и Хmin. Он показывает, в каких пределах колеблется изучаемый признак, и тем самым характеризует меру его вариации. Но этот показатель не учитывает всех остальных значений изучаемого признака, кроме двух крайних, а они могут распределяться по-разному.
Проблема состоит в том, что для получении абсолютного показателя вариации отклонения от средней Хi-Х нельзя суммировать они имеют разные знаки, взаимно погашаются, и их сумма всегда равна нулю.
Обойти эту трудность можно, если взять модули отклонений, просуммировать их и рассчитать среднее линейное отклонение. Но пользоваться таким показателем неудобно, поскольку модуль не является стандартной функцией математического анализа, и любые манипуляции с показателем | Хi-Х | весьма затруднительны. Поэтому принято поступать следующим образом отклонения от средней возводят в квадрат, и для характеристики общего объема отклонений эти квадраты суммируют. Сопоставляя объем отклонений, определяют средний квадрат отклонений (дисперсию).

2. Типологическая группировка сельскохозяйственных предприятий
2.1 Экономическая характеристика предприятий по производству продукции животноводства
Необходимо провести экономический анализ 30 предприятий Ярославской области, что в дальнейшем поможет определить группы предприятий, отличающихся по выбранным показателям. В результате экономического анализа предприятий по группировочному признаку (прибыли/убытки от реализации продукции животноводства) и влияющих на него показателей прибыли на 1 работника, прибыли на 1 предприятие, рентабельности продукции животноводства, определим предприятия прибыльные и убыточные. Рассчитанные показатели оформим в виде таблицы 2.1.1 «экономическая характеристика объекта исследования». Расположим для наглядности 30 предприятий по группировочному признаку в порядке возрастания показателя.

Таблица 2.1.1 — Экономическая характеристика объекта исследования

№ п/п
№ и название предприятия
Прибыль на 1 предприятие, руб.
Получено прибыли на 1 работника, руб.
Рентабельность животноводства без субсидий, %
В т. ч. молока
В т. ч. продукции КРС
Рент-ть с учетом субсидий, %
Прибыль от реализации прод-ции жив-ва

Шифр расчета показателя
8-7
(8-7) / 83*100
(8-7) / 7*100
(21-20) /20*100
(24-23) /23*100
(8-7+9) /7*100
(8-7) / 87*1000

1
СХК «Победа» Тутаевский р-н
-1472
-33,5
-38,7
-16,1
-67,6
-37,5
-7111

2
СХК «Заречье» Любимский р-н
-1203
-31,66
-33,4
-4,96
-54,1
-31
-6574

3
СХК «Грешнево» Некрасовский р-н
-4531
-53,3
-27,83
-10,94
-38,5
-27
-6276

4
СХК «Родина» Большесельский р-н
-940
-15,67
-22,8
-32,9
-3,88
-21,56
-3775

5
СХК «Им. Ленина» Первомайский р-н
-808
-12,2
-25,9
-20,2
-35,5
-25,15
-3724

6
ЗАО «Елизарово» Переславский р-н
-1060
-22,55
-21,28
-0,06
-58,6
-20,6
-3668

7
ЗАО «Овощевод» Ростовский р-н
-1413
-15,5
-14,2
-8,95
-31,5
-13,2
-3397

8
СХК (Колхоз)»Поречье» Угличский р-н
-692
-16,9
-23,4
-13,8
-50
-23
-3249

9
СХК «Колос» Тутаевский р-н
-2014
-16,5
-16,6
6,3
-39,5
-12,9
-3207

10
СХК (Колхоз)»Им. Фрунзе» Пошехонский р-н
-424
-10,34
-21,4
-10,16
-41,7
-20,43
-3141

11
ДП «Русь» Борисоглебский р-н
-461
-15,37
-17,8
-2,6
-43,1
-28,8
-2777

12
ЗАО «Левцово» Ярославский р-н
-2838
-19,9
11,5
10,1
-50,8
-5,2
-2616

13
ЗАО СПК «Дертники» Ростовский р-н
-198
-9,9
-8,9
2,9
-35,5
-8,9
-2250

14
СХК (Колхоз)»Новая Кештома» Пошехонский р-н
-779
-6,7
-13,7
-1,9
-41,96
-12,3
-2066

15
СХК «Россия» Борисоглебский р-н
-364
-7,91
-13,2
-12,5
-16,7
-12,5
-1529

16
СХК «Заветы Ильича» Рыбинский р-н
-511
-7
-6,66
10,8
-35,2
-6
-1214

17
СХК «Красные поля» Первомайский р-н
-437
-4,9
-6,25
8,3
-26,8
-4,23
-867

18
СХК (Колхоз)»Путь Ленина» Пошехонский р-н
-134
-1,7
-2,8
9,7
-41,1
-1,53
-333

19
СХК «50 лет октября» Даниловский р-н
169
1,36
1,24
23,4
-32,5
2,4
224

20
СХК «Свобода» Тутаевский р-н
704
7,74
5,5
18,1
-13
6,5
1095

21
СХК «Луч» Гаврилов-Ямский р-н
506
8,88
11,76
15,8
-5,8
12,65
1402

22
СХК «Богатырь» Некоузский р-н
528
74,36
9,8
35,8
-37,7
11,85
1496

23
СХК (Колхоз)»Им. Мичурина» Переславский р-н
968
13,3
13,1
51,5
-49,3
14,7
1747

24
СХК Колхоз «Им. Ленина» Брейтовский р-н
610
7,26
10,04
15,6
-8,3
14,1
1949

25
ООО «Агроцех» Ярославский р-н
1108
10,8
7,47
20
-46,6
11
2123

26
СХК «Искра» Угличский р-н
2443
14,99
15,4
24,3
-10,6
16,6
2151

27
СХК (колхоз)»Прогресс» Ярославский р-н
2529
21,25
15,7
40,2
-28,2
20,9
3345

28
ЗАО «Татищевское» Ростовский р-н
5963
46,95
29,1
38
-5,7
34
6910

29
ООО «Агропартнер» Тутаевский р-н
595
4,88
3,7
16,2
-27,8
8,07
7337

30
ЗАО «Глебовское» Переславский р-н
4332
108,3
94,5
-39
-32,5
95,2
24201

В среднем по совокупности
5,9
0,62
-2,87
5,75
-33,66
-2,13
-126,47

В среднем по Ярославской области
1512,33
0,08
0,045
0,083
-0,15
0,054
14,45

Из данных таблицы видно, что 18 предприятий из 30 являются убыточными 12 прибыльными. Самым убыточным является предприятие СХК «Победа» Тутаевского района, убыток которого составляет — 7111 тыс. руб., а самым прибыльным является предприятие ЗАО «Глебовское» Переславского района с прибылью 24201 тыс. руб. Рентабельность «Победы» без учета субсидий составляет — 38,7, тогда как рентабельность ЗАО «Глебовское» достигает 94.5, а прибыль, полученная на одного работника у этих предприятий составляет — 33,5 и 108,3 тыс. руб. соответственно. Все предприятия, входящие в группу убыточных предприятий являются нерентабельными по продукции молока и КРС, исключение составляют предприятия СХК «Заветы Ильича» Рыбинского р-на. СХК «Красные поля» Первомайского р-на и СХК (Колхоз)»Путь Ленина» Пошехонского р-на, которые рентабельны по молочной продукции, размер рентабельности составляет 10,8, 8,3 и 9,7 тыс. руб. соответственно.
В группе с положительным показателем рентабельности наименьшее ее значение зафиксировано на предприятии СХК «50 лет октября» Даниловского района и составляет 224 тыс. руб., что в 108 раз меньше, чем у самого прибыльного предприятия. Наибольшая прибыль на 1 предприятие в группе с положительной прибылью у ЗАО «Татищевское» Ростовского района и равна 5963 тыс. руб., что на 1631 тыс. руб. больше, чем у ЗАО «Глебовское».
2.2 Выбор и обоснование группировочного признака
В качестве группировочного признака при изучении данной темы целесообразно выбрать показатель «Прибыль (убыток) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота».
Прибыль является важным показателем экономической эффективности производства. Рассчитывается как отношение выручки за минусом себестоимости к условному поголовью скота.
Расположим предприятия в порядке возрастания показателя прибыли, то есть построим ранжированный ряд (Таблица 2.2.1) и изобразим его графически в виде Огивы Гальтона (рис.2.2.1). Вычислим обобщающие характеристики совокупности. Все расчеты и построение выполним с использованием MS Excel. Проведем анализ полученных результатов.
Таблица 2.2.1 — Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

№ п/п
Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 голову скота, тыс. руб.

1
-7111

2
-6574

3
-6276

4
-3775

5
-3724

6
-3668

7
-3397

8
-3249

9
-3207

10
-3141

11
-2777

12
-2616

13
-2250

14
-2066

15
-1529

16
-1214

17
-867

18
-333

19
224

20
1095

21
1402

22
1496

23
1747

24
1949

25
2123

26
2151

27
3345

28
6910

29
7337

30
24201

Максимальное значение прибыли (убытка) в изучаемой совокупности составляет 24201 тыс. руб., а минимальное значение составляет — 7111 тыс. руб.
Возрастание прибыли (убытка) идет достаточно плавно, без ярко выраженных скачков, за исключением двух последних предприятий.
Рассчитаем по группировочному признаку обобщающие статистические показатели совокупности (Таблица 2.2.2).
Таблица 2.2.2 — Описательные статистики группировочного признака

Показатель
Значение показателя

Среднее
-126,47

Стандартная ошибка
1053,17

Медиана
-1371,5

Мода
#Н/Д

Стандартное отклонение
5768,42

Дисперсия выборки
33274697,77

Эксцесс
10,56

Асимметричность
2,71

Интервал
31312

Минимум
-7111

Максимум
24201

Сумма
-3794

Счет
30

Наибольший (1)
24201

Наименьший (1)
-7111

Уровень надежности (95,0%)
2153,97

Таблица 2.2.3 — Выборочные показатели

Показатель
Величина показателя

Среднее квадратическое отклонение
5768,42

Дисперсия
32165541,18

Среднее линейное отклонение
3699,84

Коэффициент вариации
-4561,22

Среднее значение прибыли (убытка) в совокупности — 126,47 руб., значение медианы показывает, что 50% предприятий имеют прибыль (убыток) меньше — 1371,5 руб. и 50% больше — 1371,5 руб.
Среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем все значения признака в совокупности отклоняются от среднего значения прибыли (убытка) (-126,47 руб.) на ± 5768,42 руб.
Коэффициент вариации составляет — 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная, а совокупность по данному признаку является неоднородной. Проверим соответствие распределения нормальному по правилу «трех сигм»
В диапазон = (-126,47 ± 5768,42) = (от — 5894,89 до 5641.95) войдет 24 предприятия, что составляет 80%;
В диапазон = (-126,47 ± 2*5768,42) = (от — 11663,31 до 11410,37) войдет 29 предприятий, что составляет 97%;
В диапазон = (-126,47 ±3*5768,42) = (от — 17431,73 до 17178,79) войдет 29 предприятий, что составляет 97%.
— 126,47 > — 1371,5, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака, то есть имеет место правосторонняя ассиметрия (скошенность).
Достаточно большое значение коэффициента ассиметрии (2,71) говорит о том, что ассиметрия существенная.
Коэффициент эксцесса больше нуля (составляет 10,56), что говорит об островершинности распределения, то есть о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средним.
Предельная ошибка выборки при заданном уровне вероятности 0.95 составляет 2153,97 руб. Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что средняя прибыль в генеральной совокупности (Ярославской области) будет находиться в пределах от — 2280,44 руб. до 2027,5 руб.

2.3 Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий и выделение типических групп
Таблица 2.3.1 — Ранжированный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ по ранжиру
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Тыс. руб.
-7111
-6574
-6276
-3775
-3724
-3668
-3397
-3249
-3207
-3141

№ по ранжиру
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Тыс. руб.
-2777
-2616
-2250
-2066
-1529
-1214
-867
-333
224
1095

№ по ранжиру
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

Тыс. руб.
1402
1496
1747
1949
2123
2151
3345
6910
7337
24201

Построим по ранжированному ряду огиву распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову, тыс. руб. (см. рисунок 2.2.1).
Как показывает ранжированный ряд и его график присутствуют положительные и отрицательные показатели, поэтому целесообразно будет сначала выделить две большие группы предприятий с положительными и отрицательными значениями. Предприятия 1-3 отличаются по величине признака незначительно, затем наблюдается скачок, поэтому эту группу нужно выделить отдельно, затем наблюдается плавное распределение. Целесообразно будет выделить 3 группы предприятий с отрицательными значениями.
В группе с положительными показателями следует выделить 2 группы, при этом при расчете интервала необходимо предприятия 20, 28-30 откинуть, а затем присоединить к крайним группам.
Получим интервал в группе с отрицательными значениями равный
h = (3775-333) / 3 = 1147
А интервал в группе с положительными значениями
h = (3345-1095) / 2= 1125
Определим границы интервалов, определим число предприятий в каждом интервале, построим интервальный ряд.

Таблица 2.3.2 — Интенсивный ряд распределения предприятий по прибыли (убыткам) от реализации продукции животноводства в расчете на 1 условную голову скота, тыс. руб.

№ группы
Интервалы
Число предприятий

1
-7111 до — 6276
3

2
-6275 до — 2628
8

3
-2627 до — 1482
4

4
-1481 до 0
3

5
0 до 2220
1+7

6
2221 до 24201
1+3

Итого
30

Таблица 2.3.3 — Сводные данные по аналитическим группам

№ группы
Интервал по величине группировочного признака
Число предприятий в группе
Значение группировочного признака
Среднегодовая численность работников, чел.
Площадь с. — х. угодий, га
Валовой надой молока, ц
Средне-годовое поголовье коров, голов
Получено продукции выращивания и откорма (прирост и вес приплода), ц
Среднегодовое поголовье молодняка на выращивании и откорме, гол
Выручено, тыс. руб.
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб.
Субсидии из бюджетов всех уровней, тыс. руб.
Условное поголовье скота

Шифр расчета показателя
88
83
85
42
41
48
45
8
7
9
87

1
-7111 до 6276
3
-19961
167
6719
17126
704
802
821
16486
23692
261
1112

2
-6277 до 2628
8
-26938
498
26144
41424
1533
1648
1445
34055
41867
706
2313

3
-2629 до 1482
4
-8461
325
10631
38402
1063
2256
1439
31088
35267
1649
1788

4
-1483 до 0
3
-2414
240
5430
21831
829
1456
542
18433
19515
254
1327

5
0 до 2220
1+7
12187
766
15540
101124
2829
5911
3590
87212
80176
1490
4635

6
2221 до 24201
1+3
41793
408
16995
67669
1593
3779
2029
64495
57076
2554
2609

В среднем по совокупности
30
-3794
2404
81459
287576
8551
15852
9866
251769
257593
6914
13784

Таблица 2.3.4 — Промежуточная аналитическая группировка

№группы
Интервал по величине группировочного признака
Число предприятий в группе
Численность работников сх производства
Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб.
Удой на корову в год ц
Среднесуточный прирост молодняка КРС навыращивании и откорме гр
Уровень рентабельное и животноводства

На 1 условную голову
Ha l предприятие

Шифр расчета показателя
83/85*100
(8-7) /87
8-7
42/41
(48/45) /365*100000
(8-7+9) /7*100

1
-7111 до — 6276
3
2,49
-6,48
-7206
24,33
267,6
-29,3

2
-6277 до — 2628
8
1,9
-3,4
-7812
26,83
312,5
-16,97

3
-2629 до — 1482
4
3,06
-2,34
-4179
36,13
429,5
-7,17

4
-1483 до 0
3
4,4
-0,8
-1082
26,33
735,99
-4,24

5
0 до 2220
1+7
4.93
1,52
7032
35,75
451,1
10,63

6
2221 до 24201
1+3
2,4
2,84
7419
42,5
510,3
17,47

Итого по совокупности
30
19,18
-8,66
-5828
191,87
2706,99
-29,58

2.4 Характеристика типических групп сельскохозяйственных предприятий
Для всесторонней характеристики выделенных типических групп необходимо рассчитать и проанализировать ряд таблиц.
Таблица 2.4.1 — Эффективность и рентабельность производства продукции животноводства

Показатель
Шифр расчета
1 гр.
2 гр.
3 гр.
В среднем по совокупности
3 гр. в% в 1 гр.

Численность работников с. — х. производства на 100 га с. — х. угодий, чел
83/85*100
2,024
3,52
3,61
2,95
1,78 р.

Получено прибыли от реализации продукции животноводства, тыс. руб. на 1 усл. голову скота
(8-7) /87
-4,39
-1,69
1,996
-0,42
х

на 1 предприятие
8-7
-15018
-5261
14451
-5824
х

Удой на корову в год, ц
42/41
26,17
31,84
38,17
33,63
1,46 р.

Уровень рентабельности животноводства, %
8-7+9 /7
-0,21
-0,06
0,135
0,027
х

Из таблицы видно, что эффективность предприятий увеличивается от группы к группе. Так, при расчете прибили на 1 условную голову скота отмечается сильный рост этого показателя от первой группы ко второй группе, а разница прибыли между второй и третьей группами не велика. По-другому обстоит дело с прибылью на первом предприятии. Предприятия первой гр. являются убыточными, как и предприятия второй группы, а предприятия третьей гр. отличаются высокой прибыльностью. По показателю удоя на корову в год заметна равномерная тенденция увеличения удоя от группы к группе. Предприятия первой и второй групп являются нерентабельными, даже с учетом субсидий. Положительной рентабельностью обладают предприятия третьей группы.
Рассмотрим структуру товарной продукции по типическим группам и определим группу предприятий с наибольшим размером товарной продукции.
Таблица 2.4.2 — Размер и структура товарной продукции по типическим группам.

Отрасль и вид продукции
1 гр.
2 гр.
3 гр.
По совокупности

Тыс. руб.
% к итогу
Тыс. руб.
% к итогу
Тыс. руб.
% к итогу
Тыс. руб.
%к итогу

Растениеводство
1291
2,49
16867
25,41
11764
7,2
29922
10,62

в т. ч. Зерно
596
1,15
260
0,39
913
0,56
1769
0,63

картофель
550
1,06
15589
23,48
8304
5,1
24443
8,68

овощи
1
0,002
463
0,7
2182
1,34
2646
0,94

прочая продукция
144
0,28
555
0,84
365
0,22
1064
0,38

Животноводство
50541
97,5
49521
74,6
151707
92,8
251769
89,38

в т. ч. Молоко
33372
64,39
38500
57,99
116965
71,55
188837
67,04

продукция выращивания и откорма

крупного рогатого скота
15593
30,08
10657
16,05
31250
19,12
57500
20,41

свиней
508
0,98
199
0,3
80
0,05
787
0,28

прочая продукция
1068
2,06
165
0,25
3412
2,087
4645
1,7

Всего по с. — х. производству
51832
100
66388
100
163471
100
281691
100

Из данных таблицы видно, что большим размером товарной продукции растениеводства отличаются предприятия второй и третьей типических групп, но т.к во второй типической группе 7 предприятий, то эта группа является лидером в размерах по всем видам продукции растениеводства, что 1,4 раза больше, чем в третьей группе, и в 13,1 раза больше, чем в первой группе. В структуре товарной продукции животноводства наблюдается иная ситуация лидером в животноводстве является третья типическая группа, особенно она, вышла вперед по производству молока и продукции крупного рогатого скота, по производству продукции свиноводства третья группа отстает от второй гр. примерно в 2,5 раза, а от третьей гр. приблизительно в 6,4 раза.
Таблица 2.4.3 — Размер и уровень интенсивности с. — х. производства в типических группах

Показатель
Шифр расчета
1 гр.
2 гр.
3 гр.
3 гр. в % к 1 гр.
В среднем по совокупности

Среднегодовая численность работников с. — х. производства, чел.
83/n
60,46
80,71
97,83
1,62 р.
80,13

Производственные затраты в с. — х. отраслях, тыс. руб.
59/n
7823,27
12652,29
17836,33
2,28 р.
12955,27

в т. ч. в растениеводстве
60/n
1872,36
3483,14
4577
2,45 р.
3330,07

в животноводстве
61/n
5950,9
9169,14
13259,33
2,23 р.
9625,2

Площадь с. — х. угодий, га
85/n
2987,55
2294,43
2711,25
0,91 р.
2715,3

в т. ч. пашни
86/n
2389,09
1844
2134,75
0,89 р.
2160,167

Среднегодовое поголовье скота, усл. гол.
187/n
311,36
445
603,67
1,94 р.
459,47

В расчете на 100 га с. — х. угодий производственных затрат в с. — х. отраслях, тыс. руб.
59/85
2,62
5,5
6,58
2,52 р.
0,49

в т. ч. в растениеводстве
60/85
0,63
1,52
1,69
2,7
0,13

в животноводстве
61/85
1,99
3,99
4,89
2,46 р.
0,36

Производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота, т. р.
61/87
19,11
20,61
21,97
1,15р.
2,056

Затраты на 1 га посева, тыс. руб. зерновых
30/28
3,49
4,33
3,9
1,12 р.
0,39

картофеля
34/32
44,77
45,5
51,04
1,14 р.
4,71

Затраты на 1 условную голову, тыс. руб. коров
43/41
19,86
23,49
25,25
1,27 р.
2,29

молодняка КРС на выращивании и откорме
50/45
8,003
9,69
8,13
1,02 р.
0,86

свиней
57/52
4,04
12,45
9,82
2,43 р.
0,88

Предприятия отличаются по размеру площади сельскохозяйственных угодий самая большая площадь сельскохозяйственных угодий у предприятий первой типической группы, затем следуют предприятия второй группы. Разница в среднегодовой численности работников сильно видна между предприятиями первой и третьей типических групп, численность работников третьей группы превышает в 1,62 раза численность первой группы. При том, что во вторую группу входит 7 предприятий, а в третью группу 12, то разница в среднегодовой численности работников между ними не велика. Как было отмечено выше, третья группа обладает большим поголовьем скота, при этом производственные затраты в животноводстве в расчете на 1 условную голову скота примерно одинаковые по всем трем типическим группам. Большую часть этих затрат занимают затраты на 1 условную голову коров, особенно это заметно в третьей типической группе, где они составляют 25,25 тыс. руб., что в 1,27 раза больше, чем в первой типической группе. Заметно по затратам на 1 условную голову молодняка КРС и свиней отличается вторая типическая группа. Меньше всего затрат на 1 га посева зерновых у третьей типической группы, больше затрат у второй типической группы; затрат на 1 га посева картофеля меньше у первой типической группы и больше у третьей.
Таблица 2.4.4 — Эффективность с.-х. производства в типических группах

Показатель
Шифр расчета
1 гр.
2 гр.
3 гр.
3 гр. в % к 1 гр.
В среднем по совокупности

Получено прибыли (убытка) от реализации с. — х. продукции в расчете на 100 га с. — х. угодий, тыс. руб.
2-1/ 85*100
-47
30
55
X
9,1

в т. ч. продукции растениеводства
5-4/ 85*100
-0,9
62
10
X
16,27

животноводства
8-7/ 85*100
-46
-33
44
X
-7,2

Уровень рентабельности (убыточности) с. — х. производства с учетом субсидий, %
2-1+3/ 1
-20,63
13
16,6
X
6,68

в т. ч продукции растениеводства
5-4+6/ 4
13
163,3
68,5
5,3 р.
103,4

животноводства
8-7+9/ 7
-21,43
-6,1
13,5
X
0,42

Урожайность, ц/га зерновых
29/28
9,16
9,7
10,5
1,15 р.
10,02

картофеля
33/32
94,5
138,7
186,8
1,98 р.
160,1

Удой на корову в год, ц
42/41
26,2
31,8
38,2
1,46 р.
33,63

Среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме, гр.
(48/45) /365*100000
296,22
513,37
472,5
1,6 р.
440,2

Из таблицы эффективности сельскохозяйственного производства видно, что самой прибыльной является третья типическая группа, прибыль которой от реализации продукции сельскохозяйственного производства в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий составила 55 тыс. руб., следом идет вторая типическая группа — 30 тыс. руб., а первая типическая группа является убыточной — 47 тыс. руб. Уровни рентабельности второй и третьей типических групп приблизительно равны, убыточность первой группы составляет — 0,21%. По урожайности зерновых на первом месте стоит третья типическая группа, затем первая и вторая типические группы. Третья типическая группа также лидирует по урожайности картофеля, что составляет 186,8 ц/га, урожайность второй типической группы составила 138,7 ц/га, а третьей группы — 94, 5 ц/га. Высокий среднесуточный прирост молодняка КРС на выращивании и откорме наблюдается у предприятий второй типической группы, что составляет 513,37 гр., в третьей типической группе — 472,5 гр., в первой — 296,22 гр.
Проанализировав все таблицы, можно сделать вывод, что наиболее прибыльными и рентабельными являются предприятия второй и третьей типических групп. При этом самыми прибыльными среди этих групп являются предприятия третьей типической группы. Предприятия третьей типической группы специализируются в отраслях животноводства, приоритетными среди них являются отрасли по производству молока и продукции крупного рогатого скота, не велики и затраты на продукцию животноводства.
Предприятия второй типической группы специализируются на отраслях растениеводства, наиболее развитой является отрасль картофелеводства, при этом затраты на посев картофеля у предприятий второй типической группы ниже, чем у остальных.
Предприятия третьей типической группы являются убыточными. Предприятия этой группы специализируются и на растениеводстве, и на животноводстве, но затраты как на 1 га угодий, так и на 1 условную голову ниже, чем у предприятий второй и третьей типических групп, также ниже и среднегодовая численность работников, что, вероятно, и влияет на прибыльность этих предприятий.
Факторный анализ эффективности производства продукции животноводства по типическим группам.
Проведем анализ главных факторов, которые влияют на эффективность производства продукции, и проанализируем состояние этих показателей в типических группах. Данные приведем в таблице 2.4.5
Таблица 2.4.5 — Эффективность производства молока и КРС

Показатель
Шифр расчета
I типическая группа
II типическая группа
III типическая группа
III гр. в % к I гр.
В среднем по совокупности

Продуктивность скота удой на корову, ц
42/41
26,17
31,84
38,17
1,46
33,63

среднесуточный прирост

239,15
452,5
416,88
1,74
383,2

Количество прибыли от реализации. тыс. руб. молока

-55,03
46,4
169,45
X
95,84

— КРС

-1967,35
-1992,2
-1044,2
0,53
-1491,94

Себестоимость (производственная) 1 ц. руб. молока

758,6
737,89
661,44
0,87
697,24

— КРС

9126,32
5865,83
5343,3
0,59
6015,36

Себестоимость (коммерческая), 1 ц молока

704,9
672,96
658,64
0,93
671,4

— КРС

4827,4
4753,8
4138,2
0,86
4454,2

Уровень рентабельности (без учета субсидий).% молока

-7,8
6,89
25,72
X
14,28

— КРС

-40,75
-41,9
-25,23
0,6
-33,5

Уровень рентабельности продаж,% молока

-8,5
6,45
20,46
X
12,49

— КРС

-68,8
-72,14
-33,75
0,49
-50,4

По надою молока третья типическая группа занимает первое место, что в 1.46 раз больше, чем в первой типической группе, надо в которой составляет 26.17 ц. По реализации молока предприятия являются прибыльными, самым прибыльным является третья типическая группа. Размер ее прибыли составляет 169,45 тыс. руб. Но по реализации продукции КРС предприятия всех трех типических групп являются убыточными. Наименьшая себестоимость молока и продукции КРС также наблюдаются в третьей типической группе, что значительно влияет на прибыль этих предприятий, а также на рентабельность продаж. По этому показателю лидирует третья типическая группа, рентабельность которой превышает рентабельность по всей совокупности в 1,64 раза.

3. Выявление взаимозависимостей социально-экономических явлений
3.1 Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по прибыли от реализации продукции животноводства
В данной главе установим зависимость прибыли от реализации продукции животноводства (группировочного признака) от затрат на животноводство и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий. Данные оформим в таблицы.

Таблица 3.1.1 — Распределение предприятий и изменение прибыли на одну голову в зависимости от затрат на одну голову и плотности скота на 100 га сельскохозяйственных угодий

Группы предприятий по затратам животноводства на гол руб
Подгруппы по плотности скота на га с/х угодий гол
Число предприятий
Расчетные данные
Средние значения

Затраты в животноводстве, тыс. руб. å61
Площадь с. — х. угодий, га å85
Условное поголовье, гол å87
Полная себестоимость продукции, тыс. руб. å7
Выручено, тыс. руб. å8
Затраты животноводства на 1 уел гол, руб. å61/å87
Плотность скота на 100га с. — х. угодий, усл. гол. å87/å85*100
Прибыль на 1 усл гол, руб. (å8-å7) / å87*1000

1. до 10
5
17676
18271
1108
16343
13179
15,95
6,06
-2855,60

2. от 10 до 20
2
7808
3659
487
6875
5571
16,03
13,31
-2677,62

3. свыше 20
4
38322
8162
2403
32014
34392
15,95
29,44
989,60

Итого (в среднем) по 1 группе
11
5800,55
2735,64
363,46
5021,091
4831,091
15,98
16,27
-1514,54

1. до 10
5
13368
11583
675
13374
9174
19,8
5,83
-6222,22

2. от 10 до 20
3
22090
6926
1164
21138
18449
18,98
16,81
-2310,14

3. свыше 20
6
79492
14569
3904
73590
70984
20,36
26,80
-667,52

Итого (в среднем) по II группе
12
9579,2
2756,5
478,58
9008,5
8217,25
19,72
16,48
-3066,63

свыше
1. до 10
1
2201
1224
88
2226
2028
25,01
7, 19
-2250,00

2. от 10 до 20
2
31111
7465
1172
26044
27160
26,55
15,70
952,22

3. свыше 20
4
76688
9600
2783
65989
70832
27,56
28,99
1740,21

Итого (в среднем) по III группе
7
15714,29
2612,7
577,57
13465,57
14288,57
26,37
17,29
147,48

Всего (в среднем по совокупности)
30
288756
81459
13784
257593
251769
20,69
16,68
-1477,90

По подгруппам
1 до 10
9
33245
31078
1871
31943
24381
20,26
6,36
-3775,94

2 от 10 до 20
7
61009
18050
2823
54057
51180
20,52
15,27
-1345,18

3. свыше 20
14
194502
32331
9090
171593
176208
21,29
28,41
687,43

Предприятия I группы в среднем являются убыточными, лишь последние четыре предприятия имеют положительную прибыль, т.к. затраты на 1 условную голову и плотность скота у этих предприятий выше. Все предприятия второй группы являются убыточными, но меньшую убыточность имеют предприятия, входящие в 3 подгруппу, даже с учетом, что она состоит из шести предприятий. Затраты и плотность скота в этой подгруппе намного выше, чем в первых двух подгруппах. Это можно объяснить тем, что у этих предприятий сравнительно выше себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства, которые составляют 73590 и 70984 тыс. руб. соответственно. Предприятия III группы являются прибыльными, прибыль в среднем по группе составляет 147,78 тыс. руб., что намного выше, чем по совокупности в целом. Лишь предприятие, входящее в 1 подгруппу является убыточным (-2250,0 тыс. руб), прибыльность предприятий 2 и 3 подгрупп сравнительно одинакова. Но затраты в животноводстве, себестоимость и выручка от реализации продукции животноводства в 3 подгруппе выше, чем во 2 подгруппе.
Таблица 3.1.2 — Зависимость прибыли от затрат и плотности скота

Группы предприятий по затратам животноводства на усл. гол. руб.
Подгруппы предприятий по плотности скота на 100 га с. — х. угодий, гол
В среднем

1. до 10
2. от 10 до 20
3. свыше 20

I до 18,5
-2855,60
-2677,62
989,60
-1514,54

II от 18,5 до 23
-6222,22
-2310,14
-667,52
-3066,63

III свыше 23
-2250,00
952,22
1740,21
147,48

В среднем
-3775,94
-1345,18
687,43
X

Таблица 3.1.3 — Влияние затрат на прибыль

Показатели
Разность между группами
Подгруппы по плотности скота на 100 га с. — х. угодий, гол
В среднем

1. до 10
2. от 10 до 20
3. свыше 20

Изменение затрат животноводства на усл. гол. руб.
II-I
3,85
2,94
4,41
3,74

III-II
5,21
7,57
7, 194
6,66

III-I
9,06
10,51
11,61
10,39

Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизменениизатратпогруппам
II-I
-3366,63
367,48
-1657,12
-1552,09

III-II
3972,22
3262,36
2407,73
3214,10

III-I
605,60
3629,84
750,61
1662,01

Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмерениязатратпоказательпоказатель
II-I
-874,14
124,79
-375,4
-415,36

III-II
762,87
431,1
334,68
482,87

III-I
66,86
345,29
64,66
159,92

Из таблицы 3.1 3 видно, что идет тенденция к увеличению затрат от группы к группе. В среднем этот рост составляет от первой группе ко второй 3,74, от второй к третьей 6,66 и от первой к третьей 10,39. Также наблюдается снижение прибыли под влиянием изменения затрат от первой группы ко второй, затем происходи резкий рост прибыли при изменении затрат от второй группы к третьей, что составляет 3214,1 тыс. руб., а от первой группы к третьей прибыль увеличилась на 1662,01тыс. руб. Следовательно, с повышение затрат на животноводство происходит увеличение прибыли.
Таблица 3.1.4 — Влияние плотности поголовья на прибыль

Показатели
Разность между подгруппами
Подгруппы по затратам на 1 усл гол, руб.
В среднем

I. До 18,5
II. От 18,5 до 23
III. Свыше 23

Изменение плотности скота на га сх угодий гол
2-1
7,25
10,98
8,51
8,91

3-2
16,13
9,99
13,29
13,14

3-1
23,38
20,97
21,80
22,05

Приростснижениесреднегозначенияприбылиприизмененииплотностискотапогруппам
2-1
177,98
3912,08
3202,22
2430,76

3-2
3667,21
1642,62
787,99
2032,61

3-1
3845, 19
5554,70
3990,21
4463,37

Приростснижениеприбыливрасчетенаединицуизмеренияплотностипоказатель показатель
2-1
24,56
356,33
376,27
272,77

3-2
227,33
164,42
59,29
154,72

3-1
164,486
264,899
183,04
202,43

Как видно из таблицы, что прибыль прямопропорционально зависит от плотности скота на 100 га с. — х. угодий. В показатели плотности, как и в показателе затрат наблюдается увеличение прибыли с увеличением плотности от подгруппы к группе. Наибольшее различие в размерах прибыли в зависимости от поголовья существует между 1 и 3 подгруппами, что составляет 4463,37 тыс. руб. Но более высокий прирост в расчете на единицу измерения плотности скота составляет 272,77 тыс. руб. от первой подгруппы ко второй.
Можно сделать вывод, что прибыль от реализации продукции животноводства зависит от затрат и плотности скота на 100 га с. — х. угодий. В данном случае прибыль увеличивается по плотности скота от первой подгруппе ко второй и от второй к третьей, но по затратам прибыль уменьшается от первой группы к третьей и увеличивается от второй группы к третьей.
3.2 Корреляционно-регрессионный анализ
По 30 сельскохозяйственным предприятиям Ярославской области установим силу связи между признаками
У (результативным) — прибыль на 1 условную голову скота, тыс. руб.;
Х1 — затраты животноводства на 1 усл. голову скота, руб.;
Х2 — плотность скота на 100 га с. — х. угодий, уел гол.
В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 уел голову скота в исследуемой совокупности хозяйств были получены следующие значения коэффициентов регрессии
У=-7467,46+378,13Х1-11,088Х2
При повышении затрат на 1 руб. при средних, фиксированных значениях Х2 происходит рост прибыли на 378,13 руб. в расчете на 1 уел голову.
Соответственно, повышение плотности поголовья скота на 1 гол в расчете на 100 га с. — х. угодий в хозяйствах при средних, фиксированных значениях X1 (затрат животноводства на 1 уел гол) приведет к снижению прибыли.
Коэффициенты регрессии имеют единицы измерения, соответствующие переменным, между которыми они характеризуют связь. Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов. Для сравнения коэффициентов регрессии выразим их в стандартизированной форме в виде коэффициентов эластичности (Э) и бета — коэффициентов ().
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак с изменением факторного на 1% при фиксированном значении других факторов.
Бета — коэффициент показывает, что, если величина фактора (например, Х2) изменяется на одно среднее квадратическое отклонение, результативный признак увеличивается (уменьшается при отрицательном значении коэффициента) соответственно на 2 своего квадратического отклонения, при постоянстве остальных факторов.

Где — средние значения результативного и факторных признаков, а их средние квадратические отклонения.
Таблица 3.2.1 — Коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты

Показатель
У
X1
Х2

Среднее значение показателя
-126,47
19,98
19,24

Среднее квадратическое отклонение, (σ)
5671,47
4,57
11,53

Коэффициент регрессии, (а)
X
378,13
-11,1

Коэффициент эластичности (Э)
X
-59,74
1,69

Бета — коэффициенты, ()
X
0,31
-0,0225

Коэффициенты эластичности показывают, что при увеличении затрат на 1 корову на 1% (при фиксированном значении плотности поголовья) прибыль возрастет в среднем на 1.69% и рост плотности поголовья на 1% будет способствовать снижению прибыли на — 59,74%.
Бета — коэффициенты показывают, что если величина затрат на 1 корову изменится на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль увеличивается соответственно на 0,31 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении плотности поголовья. При изменении плотности поголовья на одно среднее квадратическое отклонение, прибыль уменьшается соответственно на — 0,02 своего квадратического отклонения, при фиксированном значении затрат.
II этап. Определим тесноту связи между признаками, вначале путем анализа парных коэффициентов корреляции, которые покажут тесноту связи каждого факторного признака с результативным. Затем множественного коэффициента корреляции, показывающего тесноту связи результативного признаками со всеми факторами, включенными в модель.

Таблица 3.2.2 — матрица коэффициентов корреляции

Признак
У
X1
Х2

У
1
0,297
0,082

X1
0,297
1
0,343

Х2
0,082
0,343
1

Значение коэффициента парной корреляции между факторами (rх1х2 = 0,343) свидетельствует о наличии между ними слабой зависимости.
Связь между прибылью и затратами (rух1 =0,297) довольно слабая, между прибылью и плотностью поголовья (rух2 = 0,082) совсем отсутствует.
Теснота связи между прибылью и комплексом факторов, включенных в модель, слабая коэффициент множественной корреляции составляет R = 0,298. Коэффициент множественной детерминации D = 0,089 показывает, что 8.9% общей вариации прибыли в с. — х. предприятиях исследуемой совокупности обусловлено различным уровнем выделенных факторов.
III этан. Проведем статистическую оценку выборочных характеристик связи.
1). Оценим существенность уравнения регрессии.
Значение F, применяемое для анализа дисперсий равно Fфакт. =1,31, что значительно выше табличного значения соотношения дисперсий. При К1 =3;
K2 = 30-2=28 и a = 0,05 Fтабл = 2,95.
Так как Fфакт. > Fтабл уравнение считается существенным, значимым, применимым для практического использования.
2) Оценим значимость выборочных коэффициентов регрессии. Для этого проведем сравнение вычисленных значений t с табличным. При уровне вероятности 0,95 tтабл = 1,96.
t1 = 1,56 t2 = — 0,12 Следовательно, оба фактора не оказывают непосредственного влияния на результативный признак.
Для приближенной оценки резервов роста валового надоя воспользуемся таблицей остатков, т.е. отклонений фактических значений результативного признака от его ожидаемых (по рассчитанной корреляционной модели) значений. Если обеспечить размер факторных признаков, включенных в корреляционную модель на среднем для изучаемой совокупности уровне, то можно ожидать дополнительный рост прибыли на одну условную голову в размере 21603404 руб. или 21,6 млн. руб.

4. Динамика изучаемого явления
4.1 Сравнительная характеристика предприятия
Проведем сравнительную характеристику предприятия СХК (Колхоз)»Прогресс» Ярославского района со средними показателями изучаемой совокупности и со средними показателями типической группы, в которую оно входит. Для этого необходимо рассчитать и проанализировать таблицу 4.1.1
Таблица 4.1.1 — Сравнительная характеристика СХК (Колхоз)»Прогресс» Ярославского района.

Показатель
СХК Колхоз Прогресс Ярославской области
В среднем по типической группе
В среднем по совокупности
Предприятие в % к средним данным по

типической группе
совокупности

Получено прибыли от реализации с. — х. продукции в расчете на 1 усл. гол.
3345
10448,25
-126,47
32,02
X

Уровень рентабельности животноводства без учета субсидий,%
0,16
35,75
-2,87
0,45
X

Производство молока, ц
40,2
13,85
5,75
2,90 п.
6,99 п.

Получено прибыли (убытка) от реализации продукции животноводства на 1 предприятие, тыс. руб.
2529
7419
5,9
34,088
428,64 п.

Затраты в животноводстве, тыс. руб.
20166
13259,33
9625,2
152,1
209,5

Площадь с. — х. угодий, га
3909
2711,25
2715,3
144,2
143,96

СХК (Колхоз)»Прогресс» Ярославского района является рентабельным, безубыточным предприятием, уровень рентабельности которого достигает 0,16%, что в 0,0045 раз меньше, чем по типической группе и в 0,056 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие лидирует по производству молока, что в 0,35 раза больше, чем по типической группе и в 0,14 раза больше, чем в среднем по совокупности. Предприятие является прибыльным по реализации продукции животноводства в расчете на 1 предприятие, прибыль составляет 2529 тыс. руб., что на много превышает прибыль в среднем по совокупности. Аналогичная ситуации наблюдается и с прибылью от реализации продукции животноводства в расчете на одну условную голову, прибыль составляет 3345 тыс. руб., в то время как прибыль в среднем по совокупности является отрицательной (-126,47 тыс. руб). Затраты в животноводстве на предприятии довольно больше по сравнению с типической группой и всей совокупностью, разница составляет 152,1 и 209,5% соответственно. Площадь с. — х. угодий предприятия также превышает размеры в среднем по типической группе в 144,2 раза и в 143,96 раз, чем по совокупности. Следовательно, предприятие СХК (Колхоз) «Прогресс» по приведенным выше показателям можно считать прибыльным и перспективным.
4.2 Индексный анализ массы прибыли от реализации продукции животноводства
Рассмотрим пример использования индексного метода анализа при изучении факторов, влияющих на массу прибыли от реализации продукции животноводства на примере ЗАО КЛХ «Прогресс» Ярославского района за 2000 и 2004 гг.
Определим прирост массы прибыли от реализации основных видов продукции животноводства в исследуемом предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. и приведем разложение этого прироста по отдельным факторам
Прибыль от реализации единицы продукции представляет собой разность между ценой реализации и полной себестоимостью. Рассчитаем сумму выручки и сумму себестоимости как накопленные итоги произведений, массу прибыли за 2000 и 2004 гг. и ее прирост
М0 = åр0q0 — åz0q0 = 7522485-8276931= — 754446 руб.
M1= åp1q1 — åz1q1 = 14745636-15332388= — 586752 руб.
Абсолютное снижение массы прибыли
DМ = M1-M0 = — 586752+754446= 167694 руб. = 168 тыс. руб.
Относительное изменение массы прибыли

Таблица 4.2.1 — Результаты реализации основных видов продукции в ЗАО КЛХ «Прогресс»

Показатель
Молоко и молочная продукция
Реализация КРС

Объем реализации, ц 2000 г q0
14391
1682

2004 г q1
16480
1338

Полная себестоимость продукции 1 ц, руб. 2000 г. z0
329
2106

2004 г. z1
597
4106

Цена реализации 1 ц продукции, руб. 2000 г. р0
373
1281

2004 г. р1
690
2522

Масса прибыли и ее изменение зависят от цен реализации, объема реализованной продукции и ее себестоимости. Изменение прибыли под влиянием каждого из этих факторов определяется следующим образом
1. Изменение цен реализации
DМр = åp1q1 — åp0q1 =14745636 — 7861018 = 6884618 руб. = 6%85тыс. руб.
2. Изменение полной себестоимости
DMz = åz0q1 — åz1q1 = 8239748 — 15332388 = — 7092640 руб. = — 7093тыс. руб.
3. Изменение объема реализованной продукции
DМq = (åp0q1 — åp0q0) — (åz0q1 — åz0q0) = 338533 + 37183 = 375716руб. = 376 тыс. руб.
Относительное изменение каждого из факторов необходимо оценить при помощи индексов цен, себестоимости и физического объема

Из произведенных расчетов видно, что произошло увеличение массы прибыли на 167.7 тыс. руб. Рост цен в 41 раз позволил увеличить прибыль на 376 тыс. руб.

Таблица 4.2.2 — Изменение массы прибыли от реализации продукции животноводства в ЗAО КЛХ «Прогресс»

Фактор
Изменение массы прибыли
Относительное изменение за счет факторов
Индекс изменения факторов

тыс. руб.
к итогу, %

Цена реализации продукции
6885
4098,21
-911,921
1,8924

Себестоимость реализованной продукции
-7093
-4222,024
939,47
1,8834

Объем реализации продукции
376
223,81
-49,8
0,9895

Итого
168
100
-22,3
X

Рассчитаем средние показатели рентабельности за исследуемые периоды времени
Уровень рентабельности основных видов продукции в ЗАО КЛХ «Прогресс» увеличился в 2004 г. по сравнению с 2000 г. на r1-r0 = — 3,83 + 9,12 = 5,29%. Это произошло за счет изменения рентабельности отдельных видов продукции, т.е. соотношения продукции с разным уровнем рентабельности. Для оценки степени влияния этих двух факторов на общее изменение рентабельности рассчитаем среднюю рентабельность rусл при отчетной структуре реализации продукции по себестоимости z1q1 и базисной рентабельности продукции r0. Средняя условная рентабельность

Следовательно, общая рентабельность основных видов продукции в ЗАО КЛХ «Прогресс» увеличилась в 2004 г. за счет рентабельности всех видов продукции на r1 — rусл = — 3,83+32,37=28,54%. Уровень рентабельности, как видно из таблицы, повысился по всем видам продукции.

Таблица 4.2.3 — Рентабельность и себестоимость основных видов реализованной продукции в ЗАО КЛХ «Прогресс»

Вид продукции
Рентабельность, %
Полная себестоимость, руб
Структура полной себестоимости, доли

2000 г.
2004 г.
2000 г.
2004 г.
2000 г.
2004 г.

r0
r1
z0q0
ziqi
d0
d1

Молоко и молочная продукция
13,3
15,6
329
597
0,135
0,13

Продукция КРС
-39,2
-38,6
2106
4106
0,87
0,87

Итого
-25,9
-23
2435
4703
1
1

За счет структурных сдвигов рентабельность возросла на
rусл — r0 = 28,54+9,12 = 37,66.
1) Изучим уровень рентабельности продукции.
Таблица 4.2.4 — Реализация продукции в ЗАО КЛХ «Прогресс»

Вид продукции
Количество реализованной продукции, ц
Цена реализации 1 ц., руб.

2004
2005
20004
2005

g0
g1
p0
p1

Молоко и молочная продукция
16480
17457
690
823

Продукция КРС
1338
1210
2522
2445

Таблица 4.2.5 — Данные для расчета индексов

Вид продукции
Количество реализованной продукции, ц.
Цена реализации 1 ц., руб.
Выручка от реализации продукции, тыс. руб.

2004
2005
2004
2005
2004
2005
Усл. период

g0
g1
p0
p1
g0p0
g1p1
g1p0

Молоко и молочная продукция
16480
17457
690
823
11371,2
14367,11
12045,33

Продукция КРС
1338
1210
2522
2445
3374,436
2958,45
3051,62

Итого
X
X
X
X
14745,64
17325,56
15096,95

Общий индекс цен составит

Он показывает, что цены в среднем по всей продукции выросли на 14,8%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста цен составило

2) Вычислим общий индекс физического объема продукции

Индекс физического объема свидетельствует о том, что количество реализованной продукции на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. возросло в среднем на 2,38%. Абсолютное увеличение выручки за счет роста объема продаж составило

3) Совокупное изменение выручки от реализации под воздействием обоих факторов характеризует общий индекс выручки. Он составит

т.е. в целом объем продаж возрос на 17,5%. Абсолютное изменение5 выручки составило

4.3 Анализ изменения удоя на корову во времени
Проанализируем изменение удоя на корову во времени. Представим основные расчеты в виде таблиц.
Цепные приросты показывают величину изменений за отдельный период так абсолютный прирост надоя на корову не изменялся в период с 1993 по 1997 гг. в 1998 г. он повысился, а в 1999 г. произошел резкий спад надоя, затем идее повышение, сменяющееся опять спадом. Базисные приросты показывают изменение абсолютного уровня ряда по сравнению с базисным здесь наблюдается тенденция повышения надоя на корову.
Цепной коэффициент роста приблизительно одинаков с 1994 по 1998 гг., у 1999 и 2000 гг., 2002-2004 гг.
Темп прироста цепной показывает, что происходило снижение надоя с 1994 по 1998 гг. а в 1999, 2000 и 2004 он был отрицательным и составил — 18,99, — 2,78 и — 0,07% соответственно.

Таблица 4.3.1 — Динамика надоя на корову в 1994 — 2004гг.

Показатель
Формула расчета
Год

1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004

Удой на корову
—
2501
2682
2863
3044
3225
3418
2769
2692
3321
3923
4003
4000

Абсолютный прирост цепной

X
181
181
181
181
193
-649
-77
629
602
80
-3

-базисный

X
181
362
543
724
917
268
191
820
1422
1502
1499

Коэффициент роста, раз цепной

X
1,072
1,0675
1,063
1,0595
1,06
0,81
0,97
1,24
1,181
1,021
1

-базисный

1
1,07237
1,145
1,217
1,29
1,37
1,107
1,0764
1,33
1,57
1,6
1,6

Темп роста, % цепной

X
107,237
106,749
106,322
105,95
105,98
81,0123
97,22
123,37
118,1
102,039
99,9

-базисный

100
107,237
114,474
121,711
128,95
136,67
110,72
107,64
132,79
156,9
160,056
160

Темп прироста, % цепной

X
7,237
6,75
6,322
5,95
5,99
-18,99
-2,78
23,366
18,13
2,0393
-0,07

-базисный

X
7,237
14,47
21,7
28,95
36,665
10,72
7,64
32,79
56,86
60,056
59,9

Абсолютное значение 1% прироста цепной

X
25,01
26,82
28,63
30,44
32,25
34,18
27,69
26,92
33,21
39,23
40

-базисный

X
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25,01
25

Таблица 4.3.2 — Средние показатели динамики

Показатель
Формула расчета
Значение показателя

Средний уровень ряда

3203,4

Средний абсолютный прирост

136,27

Средний коэффициент роста, раз

1,044

Средний темп роста,%

104,4

Средний темп прироста,%

4,4

Средний темп прироста показывает, что надой увеличивается примерно на 4,4%.
4.4 Выявление основной тенденции развития удоя на корову и прогнозирование
Таблица 4.4.1 — Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год
Удойнакоровуфактическийц
Удой, выровненный по скользящей средней, ц

Период 3 года
Период 5 лет
период 7 лет

1993
2501
#Н/Д
#Н/Д
#Н/Д

1994
2682
#Н/Д
#Н/Д
#Н/Д

1995
2863
2682
#Н/Д
#Н/Д

1996
3044
2863
#Н/Д
#Н/Д

1997
3225
3044
2863
#Н/Д

1998
3418
3229
3046,4
#Н/Д

1999
2769
3137,333333
3063,8
2928,857143

2000
2692
2959,666667
3029,6
2956,142857

2001
3321
2927,333333
3085
3047,428571

2002
3923
3312
3224,6
3198,857143

2003
4003
3749
3341,6
3335,857143

2004
4000
3975,333333
3587,8
3446,571429

Таблица 4.4.2 — Удой на корову фактический и выровненный по скользящей средней, ц

Год
Удой на корову ц
Удой, выровненный по скользящей средней, ц

Период 3 года
Период 5 лет
Период 7 лет

1993
2501
—
—
—

1994
2682
2591,5
—
—

1995
2863
2682
2682
—

1996
3044
2863
2772,5
2928,857

1997
3225
3044
2863
2956,143

1998
3418
3229
3046,4
3047,429

1999
2769
3137,33
3063,8
3198,857

2000
2692
2959,67
3029,6
3335,857

2001
3321
2927,33
3085
3446,571

2002
3923
3312
3224,6
—

2003
4003
3749
—
—

2004
4000
—
—
—

Полученные расчеты показывают, что наблюдается тенденция роста удоя на корову. Метод скользящих средних выявляет тенденцию, но не представляет ее в виде математической функции, позволяющей использовать тренд в прогнозировании.
Для нахождения наиболее адекватного уравнения тренда используем инструмент «Подбор линии тренда» из мастера программ Microsoft Excel. Результаты подбора приведем в таблице 4.4.3 Для наглядности представим фактический и выровненные уровни на графике.

Таблица 4.4.3 — Уравнения выравнивания удоя по методу наименьших квадратов

Вид уравнения
Уравнение

Линейное
Ỹл=122,15х+2409,4

Полином 2 степени
Ỹпол2=8,772х2+8,1146х+2675,5

Полином 3 степени
Ỹпол3=4,0131×3-69,483×2+431,49x+2127,7

Логарифмическое
Ỹлог=535,64Ln (X) +2311,3

Степенное
Ỹст=2393,6×0,1673

Экспоненциальное
Ỹэкз=2482,4e0,0373

Вычислим выровненные уровни удоя на корову, представим расчеты в таблице 4.4.4.
Таблица 4.4.4 — Удой на корову, выровненный по методу наименьших квадратов

Год
Удой фактический, ц, Y
Порядковый номер года
Удой выровненный по линейному уравнению, ц, Ỹл
Удой выровненный по логарифмическому Ỹлог
Удой, выровненный по полиному 2 степени Ỹпол2
Удой, выровненный по полиному 3 степени Ỹпол3
Удой, выровненный по степенному Ỹст
Удой, выровненный по экспоненциальному Ỹэкс

1993
2501
1
2531,55
2311,3
2692,387
2493,72
2393,6
2888,144

1994
2682
2
2653,7
2682,577
2726,82
2744,853
2687,91
2997,91

1995
2863
3
2775,85
2899,761
2778,7918
2905,18
2876,57
3111,84

1996
3044
4
2898
3053,855
2848,3104
2998,77
3018,396
3230,103

1997
3225
5
3020,15
3173,379
2935,373
3049,713
3133,21
3352,861

1998
3418
6
3142,3
3271,038
3039,98
3082,082
3230,25
3480,284

1999
2769
7
3264,45
3353,607
3162,13
3119,96
3314,641
3612,55

2000
2692
8
3386,6
3425,1321
3301,83
3187,42
3389,523
3749,843

2001
3321
9
3508,75
3488,221
3459,06
3308,54
3456,976
3892,353

2002
3923
10
3630,9
3544,657
3633,846
3507,4
3518,452
4040,28

2003
4003
11
3753,05
3595,71
3826,173
3808,08
3575,004
4193,83

2004
4000
12
3875,2
3642,316
4036,04
4234,67
3627,43
4353,212

Итого
38441
78
38440,5
38441,552
38440,74
38440,37
38221,945
42903,2

Для расчета средних квадратических отклонений вычислим в начале квадраты отклонений (Таблица 4.4.5), затем сами остаточные квадратические отклонения (Таблица 4.4.6). Можно также вычислить коэффициент случайной вариации по отношению к среднему уровню ряда.

Таблица 4.4.5 — Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по различным уравнениям

Год
Квадраты отклонений фактических уровней от выровненных по уравнению (Y-) 2

линейному
логарифмическому
полиному 2 степени
полиному 3 степени
степенному
Экспонен-циальному

1993
933,3025
35986,09
36628,831
52,997
.11534,76
149879,99

1994
800,89
0,33334
2008,582
3950,475
34,87
99796,26

1995
7595,122
1351,348
7091,021
1778,87
183,97
61920,84

1996
21316
97,11534
38294,42
2045,72
655,57
34634,134

1997
41963,52
2664,694
83883,8
30725,71
8425,73
16348,31

1998
76010,49
21597,82
142899,423
112841,17
35249,66
3879,28

1999
245470,7
341765,7
154551,35
123170,33
297723,94
711576,4

2000
482469,2
537482,6
371886,29
245436,22
486537,75
1119030,96

2001
35250,06
27962,99
19061,5
155,33
18489,44
326444,28

2002
85322,41
143143,7
83610,036
172723,36
163659,441
13754,47

2003
62475
165886,3
31267,93
37992,598
183180,29
36415,24

2004
15575,04
127938,3
1299,112
55067,57
138811,2
124758,4

Итого
1075182
1405877
972482,295
785940,34
1344486,56
2698438,59

Вычислим остаточные средние квадратические отклонения (Таблица 4.4.6).
Как показали расчеты наименьшее остаточное среднее квадратическое отклонение получилось при выравнивании по уравнению полинома 3 степени. Следовательно, это уравнение наиболее точно отражает тенденцию изменения удоя.
Таблица 4.4.6 — Остаточные средние квадратические уравнения

Вид уравнения
Количество параметров уравнения, р
Сумма квадратов отклонений,  (Y-Ỹ) 2
Остаточное среднее квадратическое отклонение, σост
Коэффициент случайной вариации, %

Линейное
2
1075181,705
327,8996348
10,23593459

Полином 2 степени
3
972482,2952
328,7150565
10,26138934

Полином 3 степени
4
785940,3413
313,4366645
9,784448829

Логарифмическое
2
1405876,931
374,9502542
11,70469824

Степенное
2
1344486,555
366,6724089
11,44629148

Экспоненциальное
2
2698438,593
519,4649741
16,21596652

Сделаем точечный прогноз удоя на корову на 2005 год. Для этого в решенное уравнение полинома 3 степени вместо X подставим номер прогнозируемого года (13) получим
Ỹпрогноз2005 = 4,0131 * 133 — 69,483* 132 + 431,49*13 + 2127,7 = 4811,2237 ц
Таким образом, ожидаемый надой на корову в 2005 году составит 4811,2 ц.
Прогноз должен иметь вероятностный характер, как любое суждение о будущем. Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на прогнозируемы год.

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t — критерия Стыодента при имеющемся числе степеней свободы колебаний (12-2=11) и при выбранной вероятности равной 2,2.
Доверительный интервал прогноза положения тренда на 2005 год составит
4811,2 ± 2,2*6,5 = 4811,2 ± 14,3 ц.
Таким образом, с вероятностью 0,95 можно предположить, что удой на корову в 2005 году будет находится в пределах от 4796,9 до 4825,5 ц.
Вычислим среднюю ошибку аппроксимации

Следовательно, точность прогноза — высокая.

Заключение
Проведя комплексный статистико-экономический анализ эффективности производства продукции животноводства по 30 предприятиям Ярославской области, можно сделать вывод, что не все из рассмотренных хозяйств являются эффективными. Наиболее главной целью любого предприятия является получение дохода, который формируется из стоимости валовой продукции, созданной в процессе производства. Важнейшим показателем, характеризующим доходы товаропроизводителей, является прибыль, которая зависит от объема реализованной продукции, цен реализации, себестоимости, суммы государственных дотаций и компенсаций. При анализе 30 предприятий выделилось 18 предприятий с отрицательной прибылью, самым убыточным из совокупности оказалось предприятие СХК «Победа» Тутаевского района, убыток которого составил — 7111 тыс. руб. а самым прибыльным на 2005 год является ЗАО «Глебовское» Переславского района, прибыль которого достигает 24201 тыс. руб., из приведенных данных видно, что разница в объемах прибыли между крайними предприятиями очень велика. Коэффициент вариации составляет — 4561,22%, это означает, что колеблемость признака значительная. А совокупность по данному признаку является неоднородной.
В результате решения корреляционной модели прибыли на 1 усл. голову можно сделать следующие выводы при повышении затрат на 1 руб. происходит рост прибыли на 378,13 руб., а при повышении плотности поголовья на 1 гол в расчете на 100 га с. — х. угодий приведет к снижению прибыли.
Для сравнительной характеристики и анализа динамики было выбрано предприятие СХК (Колхоз)»Прогресс» Ярославского района, прибыль которого составляет 3345 тыс. руб. на 1 усл. голову, а уровень рентабельности 0,16%, в то время как по совокупности эти показатели составляют — 126,47 тыс. руб. и — 2,87% соответственно. При индексном анализе было определено, что абсолютное увеличение выручки на предприятии в 2004 г. по сравнению с 2000 г. составило 351.3 тыс. руб. При анализе тенденции расчеты показали, что наблюдается рост надоя молока на корову.
Таким образом, был проведен анализ эффективности производства продукции животноводства с помощью различных методов статистики и с использованием различных пакетов программ статистического анализа. Выбранное предприятие оказалось прибыльным, рентабельным, и даются прогнозы дальнейшего увеличения его показателей.

Список использованной литературы
1. Курс социально-экономической статистики учеб. для студентов вузов / под ред. М.Г. Назарова. — М. Изд-во Омега-Л, 2006 г.
2. Общая теория статистики Учебник/ под ред. чл. — корр. РАН И.И. Елисеевой — М. Финансы и статистика, 2002 г.
3. Практикум по статистике / Занченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В.; Под ред. Зинченко А.П. — М. Колос, 2001 г.
4. Статистика — А.П. Зинченко — М. КолосС, 2007 г.
5. Технология производства и переработки животноводческой продукции Учебное пособие / Под общей ред. Н.Г. Макарцева. — Калуга «Манускрипт», 2005 г.

Приложения
Приложение 1
Сводные фишки по выделенным типическим группам и совокупности в целом

1 типическая группа, интервал признака от — 7111 до — 2628, число предприятий 11
II типическая группа, интервал значения от — 2629 до 0, число предприятий 7
III типическая группа, интервал признака от 0 до 24201, число предприятий 12
Сводные данные по всей совокупности, число предприятий 30

№ п/п
Сумма показателей
№ п/п
Сумма показателей
№ п/п
Сумма показателей
№ п/п
Сумма показателей

1
67160
1
61635
1
145472
1
274267

2
51832
2
66388
2
163471
2
281691

3
1475
3
3284
3
6130
3
10889

4
1592
4
6853
4
8220
4
16665

5
1291
5
16867
5
11764
5
29922

6
508
6
1381
6
2086
6
3975

7
65559
7
54782
7
137252
7
257593

8
50541
8
49521
8
151707
8
251769

9
967
9
1903
9
4044
9
6914

10
2229
10
844
10
2863
10
5936

11
743
11
319
11
1017
11
2079

12
596
12
260
12
913
12
1769

13
1244
13
18120
13
19654
13
39018

14
628
14
5730
14
5683
14
12041

15
550
15
15589
15
8304
15
24443

16
2
16
856
16
3723
16
4581

17
1
17
277
17
1108
17
1386

18
1
18
463
18
2182
18
2646

19
51353
19
53522
19
141248
19
246123

20
36198
20
36018
20
93032
20
165248

21
33372
21
38500
21
116965
21
188837

22
5452
22
3859
22
10100
22
19411

23
26319
23
18345
23
41796
23
86460

24
15593
24
10657
24
31250
24
57500

25
145
25
25
25
17
25
187

26
696
26
304
26
151
26
1151

27
508
27
199
27
80
27
787

28
1361
28
1952
28
3812
28
7125

29
12463
29
18970
29
39990
29
71423

30
4753
30
8455
30
14865
30
28073

31
6141
31
8138
31
14567
31
28846

32
52
32
128
32
230
32
410

33
4915
33
17759
33
42959
33
65633

34
2328
34
5824
34
11739
34
19891

35
—
35
7
35
13
35
20

36
—
36
1278
36
4747
36
6025

37
—
37
354
37
1406
37
1760

38
3976
38
4215
38
9897
38
18088

39
2013
39
1907
39
4438
39
8358

40
168
40
35
40
34
40
237

41
2237
41
1892
41
4422
41
8551

42
58550
42
60233
42
168793
42
287576

43
44417
43
44445
43
111647
43
200509

44
39750
44
38993
44
95830
44
174573

45
2266
45
1981
45
5619
45
9866

46
1978
46
3272
46
8550
46
13800

47
2700
47
2476
47
4988
47
10164

48
2450
48
3712
48
9690
48
15852

49
1978
49
3272
49
8550
49
13800

50
18134
50
19193
50
45685
50
83012

51
22453
51
21923
51
55353
51
99729

52
189
52
29
52
27
52
245

53
160
53
11
53
—
53
171

54
97
54
7
54
—
54
104

55
166
55
384
55
—
55
550

56
131
56
25
56
27
56
183

57
764
57
361
57
265
57
1390

58
759
58
361
58
255
58
1375

59
86056
59
88566
59
214036
59
388658

60
20596
60
24382
60
54924
60
99902

61
65460
61
64184
61
159112
61
288756

62
26208
62
25399
62
66815
62
118422

63
55349
63
58180
63
136079
63
249608

64
6642
64
4951
64
9367
64
20960

65
1550
65
3171
65
2532
65
7253

66
89749
66
91702
66
215047
66
396498

67
5469
67
4550
67
15527
67
25546

68
14186
68
16965
68
35007
68
66158

69
3573
69
2275
69
3830
69
9678

70
752
70
1998
70
1571
70
4321

71
22180
71
25788
71
55935
71
103903

72
20739
72
20849
72
51288
72
92876

73
41163
73
41215
73
101072
73
183450

74
3069
74
2676
74
5165
74
10910

75
798
75
1173
75
1587
75
3558

76
65769
76
65913
76
159112
76
290794

77
508
77
1404
77
2086
77
3998

78
653
78
1323
78
2622
78
4598

79
20
79
124
79
168
79
312

80
1150
80
1450
80
4038
80
6638

81
967
81
1903
81
4044
81
6914

82
548
82
939
82
2553
82
4040

83
665
83
565
83
1174
83
2404

84
29854
84
9548
84
74049
84
113451

85
32863
85
16061
85
32535
85
81459

86
26280
86
12908
86
25617
86
64805

87
3425
87
3115
87
7244
87
13784

88
-46899
88
-10875
88
53980
88
-3794

Приложение 2
Корреляционно-регрессионная модель

№ Предприятия
У
Х1
Х2

1
-7111
18,67
8,03

2
-6574
18,29
11,02

3
-6276
19,32
29,1

4
-3775
18,13
13,95

5
-3724
15,24
7,1

6
-3668
18,86
8,08

7
-3397
26,3
11,7

8
-3249
14,42
5,3

9
-3207
19,35
18,3

10
-3141
15,47
4,96

11
-2777
16,74
4,13

12
-2616
27,04
35,5

13
-2250
25
7,2

14
-2066
17,1
8,4

15
-1529
13,84
12,7

16
-1214
20,9
25

17
-867
16,85
26

18
-333
14
22,3

19
224
20,17
22,5

20
1095
19,99
38,2

21
1402
14,89
37,92

22
1496
18,69
19,22

23
1747
18,8
28,9

24
1949
23,32
25,8

25
2123
33,1
46,44

26
2151
16,57
32,8

27
3345
26,68
19,3

28
6910
26,4
20,5

29
7337
22,56
23,5

30
24201
22,65
3,3

Среднее значение показателя
-126,4666667
19,978
19,23833333

Среднее квадратическое отклонение
5671,467287
4,566162065
11,5259895

У
X1
Х2

У
1

Х1
0,296715279
1

Х2
0,081798242
0,342701419
1

Вывод итогов

Регрессионная статистика

Множественный R
0,297469421

R-квадрат
0,088488056

Нормированный R — квадрат
0,020968653

Стандартная ошибка
5707,62404

Наблюдения
30

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
2
85387986,7
42693993
1,31056
0,28628059

Остаток
27
879578248,8
32576972

Итого
29
964966235,5

Коэффи-циенты
Стандартная ошибка
t-статистика
Р-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%

Y-пересечение
-7467,458
4680,630063
-1,595396
0,12226
-17071,3174
2136,402

Переменная Х1
378,13076
242,9250709
1,5565736
0,13122
-120,310312
876,5718

Переменная Х2
-11,0875
96,23774545
-0,115209
0,90913
-208,551038
186,376

Вывод остатка

Наблюдение
Предсказанное У
Остатки
Стандартные остатки
Поголовье
резерв, кг

1
-496,7893
-6614,21067
-1, 200991
207
1369141,61

2
-673,6306
-5900,36937
-1,071374
183
1079767,59

3
-484,6179
-5791,38209
-1,051584
722
4181377,87

4
-766,6179
-3008,38208
-0,546254
249
749087,138

5
-1783,466
-1940,53355
-0,352357
217
421095,781

6
-425,4989
-3242,50114
-0,588765
289
-937082,83

7
2347,6572
-5744,65722
-1,0431
416
-2389777,4

8
-2073,576
-1175,42383
-0,21343
213
250365,276

9
-353,529
-2853,47099
-0,518126
628
1791979,78

10
-1672,769
-1468,23087
-0,266598
135
198211,168

11
-1183,34
-1593,65956
-0,289373
166
264547,486

12
2363,5915
-4979,59154
-0,904181
1085
5402856,82

13
1905,981
-4155,98098
-0,754632
88
365726,326

14
-1094,557
-971,443013
-0,176392
377
366234,016

15
-2374,939
845,9394899
0,1536035
238

16
158,28743
-1372,28743
-0,249176
421
577733,006

17
-1384,23
517,2296326
0,0939172
504

18
-2420,879
2087,878545
0,3791115
402

19
-90,02928
314,0292827
0,0570206
753

20
-332,1665
1427,16653
0,2591412
643

21
-2257,529
3659,528884
0,6644877
361

22
-613,2958
2109,295809
0,3830004
353

23
-679,0284
2426,028402
0,4405119
554

24
1064,4939
884,5061443
0,1606063
313

25
4533,7667
-2410,7667
-0,437741
522
1258420,22

26
-1565,501
3716,501227
0,6748326
1136

27
2407,0819
937,9180716
0,1703047
756

28
2287,9003
4622,09968
0,8392688
863

29
802,61573
6534,384274
1,1864964
811

30
1060,6149
23140,38506
4, 2017706
179

Итого
X
X
0
X
21603404,3

Фишки

Ярославский р-н СХК (Колхоз)»Прогресс»

1
21087
45
603

2
26556
46
1088

3
1248
47
494

4
4998
48
1218

5
7938
49
1088

6
418
50
7364

7
16089
51
8128

8
18618
52
—

9
830
53
—

10
684
54
—

11
203
55
—

12
274
56
—

13
12817
57
—

14
3716
58
—

15
5534
59
33296

16
3350
60
13130

17
1039
61
20166

18
2036
62
8996

19
17457
63
22464

20
10250
64
1346

21
14370
65
495

22
1210
66
33301

23
5804
67
3103

24
4168
68
8863

25
—
69
821

26
—
70
348

27
—
71
13135

28
282
72
5893

29
5472
73
13601

30
1645
74
525

31
1593
75
147

32
100
76
20166

33
25345
77
418

34
6937
78
441

35
11
79
78

36
3947
80
830

37
1256
81
830

38
1023
82
675

39
455
83
119

40
—
84
24476

41
454
85
3909

42
18798
86
2485

43
12802
87
756

44
11032
88
3345

Тутаевский р-н ООО «Агропартнер»

1
16642
45
636

2
17048
46
1007

3
710
47
434

4
726
48
1124

5
537
49
1007

6
20
50
5177

7
15916
51
6457

8
16511
52
—

9
690
53
—

10
1843
54
—

11
726
55
—

12
536
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
21460

16
—
60
3163

17
—
61
18297

18
—
62
6819

19
16436
63
13147

20
11268
64
436

21
13096
65
808

22
1027
66
21210

23
4557
67
683

24
3292
68
2014

25
—
69
182

26
—
70
34

27
—
71
2913

28
193
72
6136

29
1871
73
11133

30
728
74
254

31
705
75
774

32
—
76
18297

33
—
77
20

34
—
78
75

35
—
79
11

36
—
80
690

37
—
81
690

38
1142
82
508

39
550
83
122

40
—
84
13235

41
493
85
3454

42
17573
86
2529

43
13120
87
811

44
11743
88
7337

Ростовский р-н ЗАО «Татищевское»

1
21119
45
757

2
27513
46
1198

3
1055
47
434

4
632
48
1360

5
1063
49
1198

6
53
50
4468

7
20487
51
6263

8
26450
52
—

9
1002
53
—

10
87
54
—

11
15
55
—

12
25
56
—

13
1861
57
—

14
547
58
—

15
888
59
29742

16
373
60
6959

17
69
61
22783

18
146
62
9124

19
28163
63
18075

20
16253
64
1695

21
22424
65
269

22
1109
66
29163

23
4228
67
2229

24
3986
68
3552

25
—
69
390

26
—
70
209

27
—
71
6380

28
315
72
6895

29
2656
73
14523

30
701
74
1305

31
681
75
60

32
35
76
22783

33
5000
77
53

34
1628
78
78

35
2
79
53

36
800
80
1002

37
150
81
1002

38
1231
82
774

39
500
83
127

40
—
84
24

41
484
85
4203

42
28470
86
3101

43
18319
87
863

44
16431
88
6910

Переславский р-н ЗАО «Глебовское»

1
4795
45
33

2
3113
46
54

3
121
47
448

4
211
48
77

5
197
49
54

6
89
50
772

7
4584
51
1095

8
2916
52
—

9
32
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
5050

16
—
60
995

17
—
61
4055

18
—
62
1287

19
2645
63
3269

20
2715
64
404

21
1653
65
67

22
441
66
5027

23
1846
67
133

24
1247
68
658

25
—
69
174

26
—
70
7

27
—
71
972

28
150
72
1154

29
784
73
2611

30
294
74
230

31
294
75
60

32
—
76
4055

33
—
77
89

34
—
78
106

35
—
79
—

36
—
80
32

37
—
81
32

38
128
82
—

39
100
83
40

40
—
84
12

41
162
85
5429

42
2828
86
4213

43
3261
87
79

44
2903
88
24201

Ярославский р-н ЗАО «Левцово»

1
30370
45
968

2
37437
46
1470

3
2111
47
416

4
5773
48
1614

5
15678
49
1470

6
561
50
9460

7
24597
51
9796

8
21759
52
12

9
1550
53
6

10
31
54
—

11
15
55
—

12
14
56
16

13
18079
57
203

14
5701
58
203

15
15569
59
41945

16
189
60
12602

17
40
61
29343

18
78
62
12165

19
23517
63
27816

20
15766
64
2786

21
17357
65
1668

22
1457
66
44435

23
8658
67
2261

24
4257
68
8338

25
12
69
1534

26
151
70
1551

27
113
71
13684

28
628
72
9904

29
7837
73
19478

30
3698
74
1252

31
3425
75
117

32
114
76
30751

33
16359
77
561

34
4914
78
437

35
—
79
124

36
—
80
1094

37
—
81
1550

38
1481
82
908

39
600
83
143

40
18
84
36

41
597
85
3060

42
25876
86
2356

43
19512
87
1085

44
16617
88
-2616

Ростовский р-н ЗАО СПК «Дертники»

1
2226
45
57

2
2028
46
102

3
—
47
490

4
—
48
117

5
—
49
102

6
—
50
514

7
2226
51
624

8
2028
52
—

9
—
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
2498

16
—
60
297

17
—
61
2201

18
—
62
1008

19
2369
63
1123

20
1443
64
283

21
1485
65
10

22
154
66
2424

23
724
67
118

24
467
68
40

25
—
69
65

26
—
70
—

27
—
71
223

28
—
72
890

29
—
73
1083

30
—
74
218

31
—
75
10

32
—
76
2201

33
—
77
—

34
—
78
—

35
—
79
—

36
—
80
8

37
—
81
—

38
117
82
8

39
60
83
20

40
—
84
1000

41
59
85
1224

42
2671
86
1014

43
1687
87
88

44
151857
88
-2250

Пошехонский р-н СХК (Колхоз)»Новая Кештома»

1
6199
45
319

2
5394
46
367

3
477
47
315

4
507
48
433

5
481
49
367

6
398
50
1784

7
5692
51
2247

8
4913
52
—

9
79
53
—

10
231
54
—

11
101
55
—

12
65
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
8965

16
—
60
2535

17
—
61
6430

18
—
62
2036

19
5558
63
6204

20
3960
64
542

21
3885
65
405

22
494
66
9187

23
1711
67
284

24
993
68
1795

25
—
69
197

26
—
70
160

27
—
71
2436

28
275
72
1752

29
2408
73
4409

30
1090
74
345

31
1056
75
245

32
—
76
6751

33
—
77
398

34
—
78
398

35
—
79
—

36
—
80
79

37
—
81
79

38
584
82
—

39
202
83
116

40
—
84
14

41
217
85
4473

42
6373
86
3649

43
4629
87
377

44
4166
88
-2066

Тутаевский р-н СХК «Колос»

1
12300
45
433

2
10253
46
329

3
463
47
208

4
144
48
425

5
111
49
329

6
11
50
3134

7
12156
51
3871

8
10142
52
2

9
452
53
—

10
192
54
—

11
89
55
—

12
55
56
—

13
116
57
7

14
55
58
7

15
56
59
15660

16
—
60
3511

17
—
61
12149

18
—
62
3754

19
10786
63
10522

20
6573
64
1115

21
6987
65
159

22
817
66
15550

23
3981
67
637

24
2408
68
2382

25
5
69
368

26
8
70
14

27
32
71
3401

28
200
72
3117

29
977
73
8140

30
1085
74
747

31
1051
75
145

32
12
76
12149

33
1700
77
11

34
631
78
—

35
—
79
11

36
—
80
452

37
—
81
452

38
774
82
351

39
400
83
122

40
—
84
12

41
411
85
3429

42
11851
86
2609

43
7666
87
628

44
6852
88
-3207

Борисоглебский р-н СХК «Россия»

1
2824
45
95

2
2471
46
62

3
82
47
179

4
72
48
92

5
83
49
62

6
62
50
395

7
2752
51
685

8
2388
52
—

9
20
53
—

10
246
54
—

11
72
55
—

12
83
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
4066

16
—
60
773

17
—
61
3293

18
—
62
853

19
3246
63
2454

20
2297
64
146

21
2009
65
744

22
190
66
4197

23
455
67
101

24
379
68
594

25
—
69
79

26
—
70
130

27
—
71
904

28
134
72
752

29
1286
73
1860

30
460
74
67

31
450
75
614

32
—
76
3293

33
—
77
62

34
—
78
62

35
—
79
—

36
—
80
20

37
—
81
20

38
251
82
—

39
185
83
46

40
—
84
506

41
190
85
1874

42
3482
86
1504

43
2898
87
238

44
2608
88
-1529

Первомайский р-н СХК «Красные поля»

1
7198
45
475

2
6711
46
535

3
322
47
309

4
207
48
585

5
157
49
535

6
181
50
2780

7
6991
51
3334

8
6554
52
17

9
141
53
5

10
302
54
7

11
114
55
384

12
87
56
9

13
—
57
158

14
—
58
158

15
—
59
10832

16
—
60
2338

17
—
61
8494

18
—
62
3673

19
6583
63
7062

20
4160
64
165

21
4506
65
81

22
623
66
10981

23
2674
67
598

24
1958
68
1786

25
13
69
70

26
153
70
33

27
86
71
2487

28
413
72
3075

29
3860
73
5276

30
1449
74
95

31
1449
75
48

32
—
76
8494

33
—
77
181

34
—
78
224

35
—
79
—

36
—
80
141

37
—
81
141

38
702
82
16

39
280
83
89

40
17
84
7538

41
261
85
1942

42
7906
86
1546

43
5556
87
504

44
4996
88
-867

Угличский р-н СХК (Колхоз)»Поречье»

1
3026
45
114

2
2333
46
67

3
14
47
161

4
70
48
130

5
69
49
67

6
1
50
599

7
2956
51
839

8
2264
52
—

9
13
53
—

10
10
54
—

11
5
55
—

12
4
56
—

13
100
57
—

14
65
58
—

15
65
59
4807

16
—
60
1735

17
—
61
3072

18
—
62
967

19
3190
63
3305

20
2174
64
358

21
1874
65
229

22
125
66
4859

23
782
67
259

24
390
68
1131

25
—
69
142

26
—
70
203

27
—
71
1735

28
136
72
708

29
1100
73
2174

30
610
74
216

31
600
75
26

32
10
76
3124

33
510
77
1

34
330
78
—

35
—
79
1

36
—
80
20

37
—
81
13

38
268
82
7

39
141
83
41

40
—
84
933

41
156
85
4001

42
3068
86
3459

43
2473
87
213

44
2203
88
-3249

Ростовский р-н ЗАО «Овощевод»

1
10453
45
267

2
8982
46
347

3
108
47
356

4
498
48
426

5
440
49
347

6
8
50
2215

7
9955
51
3053

8
8542
52
—

9
100
53
—

10
14
54
—

11
7
55
—

12
5
56
—

13
941
57
—

14
465
58
—

15
387
59
14919

16
2
60
3974

17
1
61
10945

18
1
62
5767

19
10325
63
8505

20
7708
64
835

21
7018
65
125

22
531
66
15232

23
2141
67
989

24
1467
68
2470

25
—
69
727

26
—
70
101

27
—
71
2487

28
150
72
4778

29
1881
73
6035

30
1072
74
108

31
1024
75
24

32
30
76
10945

33
2705
77
8

34
1367
78
—

35
—
79
8

36
—
80
100

37
—
81
100

38
526
82
—

39
277
83
91

40
—
84
17

41
282
85
3556

42
10915
86
2164

43
8730
87
416

44
7810
88
-3397

Пошехонский р-н СХК (Колхоз) Имени Фрунзе

1
1978
45
124

2
1554
46
106

3
26
47
234

4
—
48
124

5
—
49
106

6
6
50
693

7
1978
51
833

8
1554
52
—

9
20
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
2817

16
—
60
728

17
—
61
2089

18
—
62
1012

19
1762
63
1622

20
1270
64
206

21
1141
65
58

22
186
66
2898

23
708
67
175

24
413
68
394

25
—
69
64

26
—
70
35

27
—
71
668

28
—
72
837

29
—
73
1228

30
—
74
142

31
—
75
23

32
—
76
2230

33
—
77
6

34
—
78
6

35
—
79
—

36
—
80
20

37
—
81
20

38
168
82
—

39
61
83
41

40
—
84
6

41
73
85
2722

42
1960
86
2205

43
1396
87
135

44
1256
88
-3141

Переславский р-н ЗАО «Елизарово»

1
5104
45
167

2
3974
46
148

3
217
47
243

4
122
48
179

5
52
49
148

6
183
50
1471

7
4982
51
1869

8
3922
52
—

9
34
53
—

10
149
54
—

11
94
55
—

12
39
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
8901

16
—
60
3452

17
—
61
5449

18
—
62
2364

19
4667
63
6162

20
3173
64
732

21
3171
65
121

22
327
66
9379

23
1808
67
563

24
749
68
2662

25
—
69
645

26
—
70
60

27
—
71
3930

28
300
72
1801

29
2398
73
3500

30
1519
74
87

31
1519
75
61

32
—
76
5449

33
—
77
183

34
—
78
237

35
—
79
—

36
—
80
42

37
—
81
34

38
335
82
8

39
200
83
47

40
—
84
17

41
205
85
3576

42
5266
86
3153

43
3978
87
289

44
3580
88
-3668

Первомайский р-н СХК «Им. Ленина»

1
3126
45
126

2
2318
46
75

3
23
47
163

4
5
48
118

5
5
49
75

6
—
50
977

7
3121
51
1205

8
2313
52
—

9
23
53
—

10
5
54
—

11
2
55
—

12
1
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
3904

16
—
60
597

17
—
61
3307

18
—
62
1226

19
2656
63
2488

20
1938
64
186

21
1547
65
44

22
293
66
3944

23
1183
67
220

24
766
68
305

25
—
69
68

26
—
70
44

27
—
71
637

28
—
72
1006

29
—
73
2183

30
—
74
118

31
—
75
—

32
—
76
3307

33
—
77
—

34
—
78
—

35
—
79
—

36
—
80
23

37
—
81
23

38
243
82
—

39
130
83
66

40
—
84
8494

41
154
85
3052

42
2854
86
2380

43
2330
87
217

44
2083
88
-3724

Борисоглебский р-н ДП «Русь»

1
2647
45
96

2
2177
46
104

3
60
47
297

4
51
48
129

5
42
49
104

6
47
50
733

7
2596
51
939

8
2135
52
—

9
13
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
3449

16
—
60
671

17
—
61
2778

18
—
62
1259

19
1812
63
1870

20
1616
64
309

21
1574
65
90

22
222
66
3528

23
972
67
191

24
553
68
400

25
—
69
99

26
—
70
60

27
—
71
750

28
30
72
1068

29
199
73
1470

30
123
74
210

31
120
75
30

32
—
76
2778

33
—
77
47

34
—
78
47

35
—
79
—

36
—
80
29

37
—
81
13

38
192
82
16

39
112
83
30

40
—
84
8218

41
118
85
4023

42
3187
86
3291

43
2045
87
166

44
1832
88
-2777

Большесельский р-н СХК «Родина»

1
4316
45
118

2
3271
46
101

3
80
47
235

4
193
48
117

5
88
49
101

6
29
50
765

7
4123
51
993

8
3183
52
187

9
51
53
160

10
134
54
97

11
72
55
166

12
46
56
131

13
20
57
757

14
10
58
752

15
10
59
5722

16
—
60
1207

17
—
61
4515

18
—
62
1906

19
1800
63
3628

20
1712
64
168

21
1149
65
75

22
451
66
5777

23
1391
67
452

24
1337
68
748

25
140
69
45

26
688
70
17

27
476
71
1262

28
110
72
1454

29
537
73
2880

30
346
74
123

31
320
75
58

32
—
76
4515

33
—
77
29

34
—
78
31

35
—
79
—

36
—
80
51

37
—
81
51

38
186
82
—

39
102
83
60

40
168
84
7

41
134
85
1785

42
2323
86
1440

43
2483
87
249

44
2209
88
-3775

Ярославский р-н ООО «Агроцех»

1
14826
45
387

2
15934
46
687

3
582
47
490

4
—
48
799

5
—
49
687

6
60
50
4275

7
14826
51
5359

8
15934
52
—

9
522
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
19048

16
—
60
1786

17
—
61
17262

18
—
62
7735

19
15516
63
11328

20
10718
64
370

21
12876
65
—

22
699
66
19433

23
3662
67
1087

24
1957
68
992

25
—
69
92

26
—
70
—

27
—
71
2171

28
—
72
6648

29
—
73
10336

30
—
74
278

31
—
75
—

32
—
76
17262

33
—
77
60

34
—
78
53

35
—
79
7

36
—
80
522

37
—
81
522

38
705
82
396

39
330
83
103

40
—
84
16053

41
330
85
1124

42
16751
86
684

43
12987
87
522

44
11439
88
2123

Угличский р-н СХК «Искра»

1
15894
45
957

2
18332
46
1176

3
185
47
337

4
18
48
1324

5
13
49
1176

6
—
50
4637

7
15876
51
5961

8
18319
52
—

9
185
53
—

10
31
54
—

11
17
55
—

12
9
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
25435

16
—
60
6613

17
—
61
18822

18
—
62
8482

19
19747
63
16075

20
11815
64
704

21
14688
65
166

22
1452
66
25427

23
4054
67
2667

24
3623
68
3662

25
—
69
222

26
—
70
54

27
—
71
6605

28
470
72
5815

29
3600
73
12413

30
2100
74
482

31
1966
75
112

32
—
76
18822

33
—
77
—

34
—
78
105

35
—
79
—

36
—
80
179

37
—
81
185

38
1555
82
19

39
650
83
163

40
—
84
5539

41
657
85
3466

42
21866
86
3824

43
14185
87
1136

44
12402
88
2151

Тутаевский р-н СХК «Свобода»

1
12827
45
565

2
13493
46
934

3
197
47
453

4
128
48
1006

5
90
49
934

6
78
50
4625

7
12699
51
5385

8
13403
52
—

9
119
53
—

10
82
54
—

11
40
55
—

12
24
56
—

13
171
57
—

14
85
58
—

15
59
59
15840

16
—
60
2985

17
—
61
12855

18
—
62
4732

19
11716
63
10427

20
7291
64
1160

21
8611
65
134

22
1254
66
16453

23
5383
67
1292

24
4685
68
1671

25
—
69
594

26
—
70
41

27
—
71
3598

28
170
72
3440

29
961
73
8756

30
471
74
566

31
461
75
93

32
—
76
12855

33
—
77
78

34
—
78
78

35
—
79
—

36
—
80
119

37
—
81
119

38
807
82
—

39
360
83
91

40
—
84
595

41
360
85
1685

42
12639
86
1446

43
8230
87
643

44
7307
88
1095

Переславский р-н СХК Колхоз Имени Мичурина

1
7391
45
407

2
8356
46
539

3
388
47
363

4
7
48
624

5
4
49
539

6
272
50
4027

7
7384
51
4638

8
8352
52
—

9
116
53
—

10
21
54
—

11
7
55
—

12
4
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
13035

16
—
60
2621

17
—
61
10414

18
—
62
4082

19
9015
63
8333

20
4589
64
548

21
6932
65
412

22
581
66
13375

23
2790
67
690

24
1415
68
1773

25
—
69
260

26
—
70
238

27
—
71
2961

28
500
72
3392

29
3403
73
6560

30
1163
74
288

31
1163
75
174

32
—
76
10414

33
—
77
272

34
—
78
375

35
—
79
—

36
—
80
116

37
—
81
116

38
767
82
—

39
350
83
73

40
—
84
11

41
350
85
1920

42
12416
86
1308

43
6387
87
554

44
5713
88
1747

Некоузский р-н СХК «Богатырь»

1
6310
45
253

2
7245
46
347

3
378
47
376

4
932
48
400

5
1339
49
347

6
269
50
2278

7
5378
51
2518

8
5906
52
—

9
106
53
—

10
3
54
—

11
1
55
—

12
1
56
—

13
4024
57
—

14
925
58
—

15
1326
59
11029

16
—
60
4433

17
—
61
6596

18
—
62
3195

19
7203
63
7269

20
3466
64
662

21
4708
65
41

22
488
66
11167

23
1903
67
862

24
1186
68
3176

25
—
69
497

26
—
70
36

27
—
71
4571

28
290
72
2333

29
3583
73
4093

30
747
74
165

31
733
75
5

32
75
76
6596

33
11000
77
269

34
2611
78
265

35
—
79
4

36
—
80
109

37
—
81
109

38
549
82
—

39
220
83
71

40
—
84
117

41
226
85
1837

42
8073
86
1703

43
4318
87
353

44

88
1496

Даниловский р-н СХК «50 лет октября»

1
13782
45
523

2
13847
46
878

3
622
47
460

4
150
48
1010

5
46
49
878

6
468
50
5235

7
13632
51
6091

8
13801
52
14

9
154
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
11

13
—
57
106

14
—
58
106

15
—
59
23098

16
—
60
7910

17
—
61
15188

18
—
62
7289

19
15370
63
14893

20
8260
64
266

21
10194
65
569

22
1182
66
23017

23
5248
67
19663

24
3542
68
5253

25
—
69
90

26
—
70
523

27
—
71
7829

28
668
72
5326

29
11710
73
9640

30
4505
74
176

31
4475
75
46

32
—
76
15188

33
—
77
468

34
—
78
632

35
—
79
15

36
—
80
154

37
—
81
154

38
1084
82
—

39
485
83
124

40
23
84
13336

41
487
85
3343

42
16320
86
2638

43
9847
87
753

44
8771
88
224

Гаврилов-Ямский р-н СХК «Луч»

1
4720
45
223

2
5345
46
273

3
197
47
335

4
418
48
335

5
537
49
273

6
159
50
1055

7
4302
51
1352

8
4808
52
—

9
38
53
—

10
112
54
—

11
8
55
—

12
40
56
—

13
781
57
—

14
410
58
—

15
497
59
7378

16
—
60
2004

17
—
61
5374

18
—
62
2528

19
6196
63
4348

20
3471
64
567

21
4018
65
74

22
263
66
7517

23
829
67
516

24
781
68
1430

25
—
69
179

26
—
70
18

27
—
71
2143

28
317
72
2012

29
2361
73
2918

30
86
74
388

31
851
75
56

32
20
76
5374

33
1614
77
159

34
563
78
163

35
—
79
—

36
—
80
38

37
—
81
38

38
460
82
—

39
268
83
57

40
—
84
641

41
249
85
952

42
6615
86
952

43
4319
87
361

44
3705
88
1402

Брейтовский р-н СХК Колхоз им. Ленина

1
6079
45
278

2
6689
46
369

3
447
47
364

4
—
48
413

5
—
49
369

6
200
50
1772

7
6079
51
2106

8
6689
52
13

9
247
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
16

13
—
57
159

14
—
58
149

15
—
59
9625

16
—
60
2325

17
—
61
7300

18
—
62
2546

19
5617
63
6451

20
2936
64
837

21
3395
65
123

22
394
66
9957

23
1492
67
302

24
1368
68
1963

25
17
69
329

26
151
70
63

27
80
71
2657

28
457
72
2244

29
3589
73
4488

30
1645
74
508

31
1645
75
60

32
—
76
7300

33
—
77
200

34
—
78
251

35
—
79
—

36
—
80
247

37
—
81
247

38
446
82
181

39
170
83
84

40
11
84
10

41
170
85
1213

42
6444
86
734

43
3872
87
313

44
3368
88
1949

Рыбинский р-н СХК «Заветы Ильича»

1
7972
45
281

2
7635
46
518

3
80
47
505

4
293
48
573

5
467
49
518

6
27
50
3157

7
7679
51
3687

8
7168
52
—

9
53
53
—

10
32
54
—

11
16
55
—

12
10
56
—

13
41
57
—

14
29
58
—

15
50
59
12449

16
667
60
3658

17
237
61
8791

18
385
62
3534

19
6205
63
8227

20
4740
64
747

21
5252
65
198

22
618
66
12706

23
2936
67
918

24
1904
68
2670

25
—
69
229

26
—
70
98

27
—
71
3915

28
238
72
2616

29
1962
73
5557

30
1025
74
518

31
1025
75
100

32
14
76
8791

33
1400
77
27

34
910
78
50

35
7
79
—

36
1278
80
41

37
354
81
53

38
554
82
—

39
280
83
73

40
—
84
450

41
280
85
1686

42
7194
86
1392

43
5634
87
421

44
5022
88
-1214

Пошехонский р-н СХК (Колхоз)»Путь Ленина»

1
4846
45
228

2
4712
46
218

3
212
47
262

4
1
48
298

5
1
49
218

6
152
50
1103

7
4845
51
1550

8
4711
52
—

9
60
53
—

10
2
54
—

11
1
55
—

12
1
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
7811

16
—
60
2179

17
—
61
5632

18
—
62
2130

19
6044
63
5294

20
3652
64
282

21
4006
65
65

22
323
66
7771

23
1187
67
270

24
699
68
1742

25
—
69
101

26
—
70
26

27
—
71
2139

28
264
72
1860

29
1617
73
3552

30
733
74
181

31
733
75
39

32
—
76
5632

33
—
77
152

34
—
78
152

35
—
79
—

36
—
80
67

37
—
81
60

38
526
82
7

39
300
83
78

40
—
84
4

41
288
85
1802

42
6728
86
1447

43
4529
87
402

44
4066
88
-333

Тутаевский р-н СХК «Победа»

1
3810
45
65

2
2338
46
83

3
43
47
350

4
2
48
108

5
2
49
83

6
—
50
803

7
3808
51
1080

8
2336
52
—

9
43
53
—

10
3
54
—

11
1
55
—

12
1
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
4523

16
—
60
659

17
—
61
3864

18
—
62
1262

19
3334
63
2454

20
2233
64
635

21
1874
65
119

22
235
66
4470

23
1276
67
74

24
413
68
241

25
—
69
244

26
—
70
47

27
—
71
606

28
—
72
1188

29
—
73
2213

30
—
74
391

31
—
75
72

32
—
76
3864

33
—
77
—

34
—
78
—

35
—
79
—

36
—
80
43

37
—
81
43

38
213
82
—

39
180
83
44

40
—
84
5

41
174
85
2578

42
3717
86
2145

43
2768
87
207

44
2489
88
-7111

Некрасовский р-н СХК «Грешнево»

1
16787
45
604

2
12231
46
490

3
357
47
222

4
507
48
541

5
482
49
490

6
223
50
5366

7
16280
51
6224

8
11749
52
—

9
134
53
—

10
1722
54
—

11
473
55
—

12
445
56
—

13
67
57
—

14
33
58
—

15
32
59
16969

16
—
60
3022

17
—
61
13947

18
—
62
5715

19
8532
63
12017

20
6308
64
1532

21
5618
65
492

22
1900
66
19756

23
9972
67
1717

24
6131
68
2988

25
—
69
825

26
—
70
163

27
—
71
2693

28
355
72
3998

29
5043
73
9029

30
1273
74
707

31
1265
75
329

32
—
76
14063

33
—
77
223

34
—
78
332

35
—
79
—

36
—
80
286

37
—
81
134

38
857
82
166

39
320
83
85

40
—
84
12

41
420
85
2481

42
10504
86
2102

43
8581
87
722

44
7723
88
-6276

Любимский р-н СХК «Заречье»

1
3604
45
152

2
2401
46
128

3
84
47
231

4
—
48
153

5
—
49
128

6
—
50
1378

7
3604
51
1550

8
2401
52
—

9
84
53
—

10
—
54
—

11
—
55
—

12
—
56
—

13
—
57
—

14
—
58
—

15
—
59
4385

16
—
60
1040

17
—
61
3345

18
—
62
976

19
2489
63
2776

20
1493
64
566

21
1419
65
38

22
365
66
4356

23
2105
67
192

24
966
68
465

25
—
69
346

26
—
70
8

27
—
71
1011

28
80
72
784

29
328
73
2311

30
244
74
220

31
242
75
30

32
—
76
3345

33
—
77
—

34
—
78
—

35
—
79
—

36
—
80
84

37
—
81
84

38
214
82
—

39
90
83
38

40
—
84
12133

41
110
85
1660

42
2905
86
1332

43
1967
87
183

44
1743
88
-6574

«