Применение методов математической статистики в исследовании производственно-экономической деятельности сельскохозяйственных организаций центральной части Краснодарского края - Курсовая работа

Математическая статистика по теме «Применение методов математической статистики в исследовании производственно-экономической деятельности с.-х. организаций центральной части Краснодарского края»Актуальность выбранной мной темы обусловлена тем, что я явлюсь уроженкой города Краснодара и мне стало интересно узнать о состоянии сельскохозяйственных предприятий в городе и в Краснодарском крае в целом. Задачи курсовой работы сформулированы следующие: · формирование большой выборки из генеральной совокупности единиц;· в существенной мере определяет экономику края, занятость населения и уровень его благосостояния. Агропромышленный комплекс края, представленный многоотраслевыми сельскохозяйственными и перерабатывающими предприятиями с развитой инфраструктурой, является крупнейшим в России производителем и поставщиком сельскохозяйственной продукции и сырья. Эти методы применяются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Наибольшее распространение из математико-статистических методов в экономическом анализе получили методы множественного и парного корреляционного анализа. Если метод или задача позволяет искать решение по заданному критерию оптимальности, то этот метод относят в группу оптимизационных методов.В современных условиях хозяйствования актуальными являются вопросы, связанные с разработкой методов мониторинга финансово-хозяйственной деятельности субъектов хозяйствования, позволяющие выявить признаки кризисного состояния предприятия, развитие которых в дальнейшем может привести к его банкротству. Выбор математических методов для получения количественных критериев базируется на том, что субъект хозяйствования характеризуется набором показателей финансово-хозяйственной деятельности. Принцип корреляции означает, что система связей между показателями составляет достаточно устойчивый "корреляционный портрет" экономического состояния динамического равновесия вызывает как изменение связей между различными показателями, так и возникновение новых дополнительных. Таким образом, методика должна быть основана на математических методах выделения, оценки и интерпретации корреляционных связей финансово-хозяйственной деятельности предприятий в разнообразных условиях их профессиональной деятельности с целью выделения типологических состояний объектов нормирования с последующим построением эффективных правил их идентификации. В обсуждаемой методике состоятельность хозяйствования предлагается характеризовать не только экономическими результатами хозяйственной деятельности (показателями ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, оборачиваемости, рентабельности), но и показателями внешней рыночной среды, в частности система показателей характеризующих уровень инфляции, структуры потребительских расходов и платежеспособности населения, а также процентом банковских ставок.Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться со взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. Например, некоторое увеличение аргумента повлечет за собой лишь среднее увеличение или уменьшение (в зависимости от направленности) функции, тогда как конкретные значения у отдельных единиц наблюдения будут отличаться от среднего.При применении цепного динамического факторного анализа для полного изучения поведения результативного показателя недостаточно его статического значения; факторный анализ показателя проводится на различных интервалах дробления времени, на которых исследуется показатель. Анализ динамических (временных) рядов показателей хозяйственной деятельности, расщепление уровня ряда на его составляющие (основную линию развития - тренд, сезонную, или периодическую составляющую, циклическую составляющую, связанную с воспроизводственными явлениями, случайную составляющую) - задача временного факторного анализа.

Содержание

Введение

1. Комплексное применение методов математической статистики в анализе экономических объектов

1.1 Методы исследования и задачи экономического анализа методами математической статистики

1.2 Методы оценки современного состояния экономических объектов

1.3 Методы оценки взаимосвязи признаков в экономических совокупностях

1.4 Методы оценки закономерностей развития объектов в динамике

2. Формирование и характеристика выборочной совокупности предприятия

2.1 Формирование выборки численностью 30 единиц из генеральной совокупности типическим способом отбора

2.2 Точечная и интервальная оценка выручки на 1 га с.-х. угодий при уровне вероятности доверия 0,95

2.3 Построение рядов распределений единиц выборки по выручке на 1 га с.-х. угодий

2.4 Проверка статистической гипотезы о соответствии распределения единиц совокупности нормальному распределению по критерию ?2 -Пирсона

2.5 Расчет и анализ средних величин, показателей вариации и формы распределений в интервальном ряду по выручке на 1 га с.х. угодий

3. Анализ причинно-следственных связей признаков выборочной совокупности

3.1 Построение результативной аналитической группировки и анализ связи выручки с факторами производства. Выделение наиболее существенных факторов

3.2 Построение и анализ факторной аналитической группировки по одному существенному признаку

3.3 Расчет и анализ объемов вариации по выручке на 1 га с.-х. угодий в аналитической факторной группировке

3.4 Дисперсионный анализ по данным аналитической факторной группировки

3.5 Построение, решение и анализ регрессионной модели связи выручки с факторами производства

3.6 Расчет и анализ показателей тесноты связи признаков в однофакторной и многофакторной моделях

3.6 Статистическая оценка достоверности связи параметров уравнения и тесноты связи признаков в однофакторной модели

Заключение

Список использованных источников

Приложение А