Провести статистический анализ производства молока

PAGE \* MERGEFORMAT 27

Введение

В настоящее время одной из актуальных проблем, которые необходимо решать, является увеличение валового производства молока на основе роста продуктивности скота и повышение эффективности его производства. Стабильное обеспечение населения страны продуктами питания является основной задачей государства в решении проблемы продовольственной безопасности. Проводимые в 90-х годах 20-го столетия преобразования в агропромышленном комплексе существенно отразились и на положении дел в молочном подкомплексе. Снижение покупательской способности населения привело к снижению уровня потребления молокопродуктов почти в два раза. Падение спроса повлияло как на производство молока, так и на выпуск продуктов его переработки.

Цель курсовой работы — провести статистический анализ производства молока.

Задачи курсовой работы:

изучить теоретические основы статистического анализа производства продукции животноводства;
выявить основную тенденцию развития динамики исследуемого явления с использованием пакетов прикладной программы «EXCEL»;
изучить методику выполнения корреляционно-регрессионного анализа, по фактическим данным выполнить корреляционно-регрессионный анализ, проанализировать полученные результаты;
спрогнозировать производство молока на перспективу.

Объектом исследования являются хозяйства всех категорий Российской Федерации в период с 1991 по 2011 годы.

В работе использовались методы исследования: методы механического выравнивания и плавного уровня, аналитическое выравнивание; корреляционно-регрессионный анализ.

Глава 1. Теоретические основы статистического исследования продукции животноводства в России

Агропромышленный комплекс (АПК) представляет собой совокупность отраслей экономики, тесно взаимосвязанных в единой технологической цепи, начиная с производства сырья, получения готового продукта и заканчивая доведением его до потребителя.

Независимо от форм собственности и ведомственной принадлежности, основными видами деятельности АПК являются: производство сельскохозяйственной продукции, ее заготовка, переработка и реализация, производство продуктов питания, лесохозяйственная деятельность, землеустройство и ведение земельного кадастра, подготовка кадров для отраслей агропромышленного комплекса, научное, техническое, производственно-техническое, агрохимическое, ветеринарное и транспортное обслуживание, материально-техническое обеспечение предприятий, объединений, организаций и учреждений агропромышленного комплекса, строительство и ремонт объектов производственного и непроизводственного назначения, изготовление и ремонт техники, оборудования и запасных частей для системы АПК.

Главной задачей функционирования АПК является устойчивое обеспечение продовольственной безопасности страны, стабильное производство непродовольственных видов продукции, а также ритмичное выполнение экспортных поставок продовольствия в страны ближнего и дальнего зарубежья. Функционирование АПК страны обеспечивается при непосредственном участии многих отраслей, которые можно разделить на четыре производственные сферы: сельскохозяйственную, вспомогательную, перерабатывающую и торгово-сбытовую [5].

Важнейшая функция сельскохозяйственной сферы АПК заключается в производстве необходимых объемов высококачественной сельскохозяйственной продукции - сырья для последующей его переработки. Кроме того, в силу своей особой специфики в сельскохозяйственной сфере осуществляется воспроизводство продукции, которая выступает в качестве основных и оборотных средств, например, основного поголовья, семян, кормов, органических удобрений, молодняка животных и т.д. При этом производство сельскохозяйственной продукции осуществляется как в крупных организациях, так и в небольших хозяйствах. Основу сельскохозяйственной сферы АПК составляют крупные сельскохозяйственные организации, где производится более 50 валовой продукции. Эти организации выступают в различных формах: государственных сельскохозяйственных организаций, самостоятельных сельскохозяйственных производственных кооперативов, унитарных сельскохозяйственных организаций, сельскохозяйственных закрытых акционерных обществ, экспериментальных и опытных баз, сельскохозяйственных подсобных хозяйств и т.д.

В сельскохозяйственной сфере АПК получает развитие предпринимательский вид товарного производства – фермерские хозяйства. Пока в них производится до 2 валовой сельскохозяйственной продукции, но потенциальные возможности увеличения их численности и расширения объемов производства продукции не ограничены. Существенная доля сельскохозяйственной продукции (около 40) производится в личных подсобных хозяйствах населения, хотя значительные сырьевые запасы этой категории хозяйств востребуются в небольшой мере [8].

Вспомогательная сфера АПК представлена многими организациями, нацеленными на систематическое оказание разнообразных услуг и выполнение работ, в первую очередь, сельскохозяйственным организациям и хозяйствам. Эта сфера включает, прежде всего, сеть организаций, занимающихся системным материально – техническим обеспечением: поставкой удобрений, средств защиты растений и животных, семян и посадочного материала, кормов, нефтепродуктов, топлива, запасных частей, строительных материалов, сельскохозяйственной техники и др. В эту сферу могут входить организации, которые занимаются строительством, реконструкцией и ремонтом производственных помещений, организации, системно выполняющие работы по транспортировке грузов, улучшению земель, химизации почв и другим агрохимическим работам, а также организации, занимающиеся заготовками и поставками сельскохозяйственного сырья на пункты его переработки.

В перерабатывающую сферу АПК входят, прежде всего, разнообразные организации, основным видом деятельности которых является переработка сельскохозяйственного сырья: зерна, картофеля, льнопродукции (семян, соломки, тресты), рапса, овощей, плодов и ягод, молока, крупного рогатого скота, свиней, овец, птицы, рыбы и др.

Торгово-сбытовая сфера АПК представлена юридическими и физическими лицами, основной задачей которой является доведение конечной продукции до потребителя. Сюда могут входить, прежде всего, крупные торговые организации, занимающиеся закупом больших оптовых партий готовых продуктов с целью их розничной реализации населению. Такие организации функционируют, как правило, в каждом административном районе (райпотребсоюзы). В крупных городах для организации сбыта готовых продуктов населению созданы торговые базы с разветвленной сетью магазинов. Кроме того, во многих случаях торгово-сбытовые функции могут выполняться непосредственно силами перерабатывающих организаций через сеть собственных магазинов, а также посредническими фирмами и индивидуальными предпринимателями.

В условиях переходного периода на базе крупных перерабатывающих (мукомольно-хлебопекарных, льняных, плодоовощных, молочных, мясных заводов и комбинатов) и других организаций формируется объединения (ассоциации), которые функционируют по принципу открытых акционерных обществ. Такие формирования, как правило, по территориальному принципу могут объединять организации сельскохозяйственной, вспомогательной, перерабатывающей, торгово-сбытовой сфер АПК. Основное преимущество этих объединений заключается не только в достижении согласованности работы и рациональных пропорций между партнерами АПК, но и в возможности выполнения доходораспредилительных функций.

Таким образом, агропромышленный комплекс – важнейшая производственная отрасль экономики страны.

Статистика агропромышленного комплекса в настоящее время представляет собой отраслевую ветвь обще экономической статистики. С исторической точки зрения статистика АПК зарождалась, прежде всего, параллельно с развитием и совершенствованием сельскохозяйственной сферы как исходной базы всего комплекса, когда первоначальные, наиболее древние виды целесообразной деятельности людей (земледелие, животноводство) необходимо было учитывать, систематизировать и оценивать. Так, в период рабовладения, а затем – феодализма, наряду с изучением численности населения, воинов, налогоплательщиков, в центре государственной политики находились вопросы, касающиеся землепользования, поголовья сельскохозяйственных животных, имущественного состояния крестьян как основного сословия государства [3].

Прогресс в развитии науки и техники оказывает непосредственно влияние на производительные силы и производственные отношения, складывающиеся в сельскохозяйственной сфере. Для регулирования возникающих и совершенствования стратегических тенденций развития сельскохозяйственного производства всегда востребована обширная и объективная информация о состоянии отрасли.

Бурное развитие капиталистического способа производства во многих государствах мира опирается на возникновение и совершенствование прогрессивных технических, технологических, экономических и организационных достижений. На этой основе идет процесс, с одной стороны, углубления отраслевой специализации и концентрации, с другой стороны – интеграции производства для достижения гармоничного сочетания в работе сырьевой, вспомогательной, перерабатывающей и сбытовой сфер. Многолетний опыт экономически развитых государств показывает, что такой процесс непрерывно формируется и регулируется в условиях товарно-денежных (рыночных) отношений, где большую ценность имеет обширная и объективная статистическая информация.

Кажущееся, на первый взгляд, поглощение сельскохозяйственного производства общеэкономической деятельностью людей, не должно умалять его принципиальной и незаменимой роли в жизни каждого человека. Человечество пока не научилось синтезировать в достаточных объемах полноценные продукты питания, поэтому оно не может игнорировать сырьевую сельскохозяйственную сферу, тем более что эта сфера существенно отличается от других видов деятельности. Главной отличительной чертой функционирования сельскохозяйственной сферы является переплетение производственного и биологического процессов развития растительных и животных организмов. Поэтому производственный процесс по существу здесь сводится к созданию условий, обеспечивающих размножение, развитие и созревание полезных видов растений и животных, которые и являются, прежде всего, сырьем для продуктов питания человека [4].

Функционирование сельскохозяйственной сферы заканчивается в тот момент, когда получен в сыром виде определенный результат естественного цикла развития: собраны клубни картофеля, корнеплоды сахарной свеклы, семена рапса, зерно, овощи, фрукты, льносемена, льносоломка, кормовые корнеплоды, зеленая масса кукурузы, сеяных и естественных трав; выращено поголовье крупного рогатого скота, свиней, птицы, лошадей, рыбы и т.п. Определенная часть многих видов продукции необходима для внутрихозяйственного потребления в качестве семенного материала, создания собственного фуражного фонда, для пополнения производственного стада. Другая, так называемая товарная часть продукции выступает в качестве сельскохозяйственного сырья и поступает на промышленную переработку: либо во внутрихозяйственные перерабатывающие подразделения сельскохозяйственной организации, либо в самостоятельные перерабатывающие организации. В свою очередь переработанное сельскохозяйственное сырье и полученные при этом конечные продукты становятся объектом рыночного оборота в торгово-сбытовой сфере.

Отсюда следует, что объектом изучения статистики агропромышленного комплекса являются организации и хозяйства, осуществляющие производство сельскохозяйственной продукции, ее переработку и сбыт готовых конечных потребительских продуктов. В качестве статистических единиц наблюдения могут быть приняты организации, функционирующие в любой сфере АПК, подразделения этих организаций (производственные участки, отделения, бригады, фермы, цеха, отряды), а также фермерские, крестьянские, личные подсобные хозяйства, индивидуальные предприниматели, занимающиеся производственной или посреднической деятельностью в системе АПК. Каждая статистическая единица обладает комплексом взаимосвязанных качественных и количественных показателей. Поскольку агропромышленный комплекс – это довольно сложная производственно-экономическая система, то ее статистические показатели отличаются многообразием и специфичностью форм, значительная часть которых не встречается в других видах деятельности людей. Например, такие понятия, как посевные площади, урожайность культур, продуктивность животных и т.д., присущи только сельскохозяйственной сфере; выпуск и реализации молочных продуктов (стандартного молока, масла, сыра, йогурта, кефира, сливок, сметаны и др.) – это удел только молокоперерабатывающих и сбытовых организаций АПК [7].

Следовательно, важнейшей задачей статистики агропромышленного комплекса является постоянное изучение состояния каждой сферы АПК с помощью системы статистических показателей. Совершенно очевидно, что по мере развития производительных сил и совершенствования производственных отношений идет процесс совершенствования системы статистических показателей, используемых в АПК. Этот процесс также обусловлен объективной необходимостью сближения статистической методологии Беларуси с международными статистическими принципами.

Таким образом, предметом статистики агропромышленного комплекса является система статистических показателей, характеризующих состояние и развитие сельскохозяйственной, вспомогательной, перерабатывающей и торгово-сбытовых сфер АПК. Это означает, что каждая статистическая единица в составе АПК может быть охарактеризована системой показателей. Например, любую сельскохозяйственную организацию можно оценить с помощью комплекса показателей: площади, структуры земельного фонда, сельскохозяйственных, пахотных, луговых земель, посевной площади, структуры валового сбора, урожайности сельскохозяйственных культур, физического и условного поголовья, продуктивности животных, наличия и использования кормов, основного и оборотного капитала, энергетических мощностей, трудовых ресурсов и рабочей силы, производительности труда, его оплаты, объема и распределения валовой, товарной продукции, чистого дохода (прибыли), уровня рентабельности продукции, окупаемости затрат и т.д. и т.п. В свою очередь, любую перерабатывающую организацию можно охарактеризовать системой показателей: размером занимаемой территории, числом подразделений, численностью и составом трудового персонала и его использованием, наличием и использованием основного и оборотного капитала, производственной мощностью подразделений, производительностью и оплатой труда, составом и объемом перерабатываемого сырья, объемом, себестоимостью, трудоемкостью выпускаемых конечных продуктов, объемом валовой, товарной, чистой продукции, чистого дохода (прибыли), уровнем рентабельности продукции, окупаемости затрат и т.д.

Из приведенного неполного перечня показателей, характеризующих работу сельскохозяйственной и перерабатывающей организаций, можно убедиться, что при оценке работы каждой сферы АПК используется как общие (наличие и использование работников, капитала, производительность труда, трудоемкость, себестоимость продукции, уровень рентабельности, окупаемость затрат и т.д), характерные для любой сферы АПК, так и специфические (площадь и структура пахотных земель, посевных площадей, валовые сборы, урожайность культур, поголовье, продуктивность животных и т.д.) показатели присущие только сельскохозяйственной сфере АПК. Во вспомогательной сфере АПК преобладают показатели, характерные главным образом для оценки выполненных работ и услуг, оказываемых преимущественно сельскохозяйственной сфере, например, объемы, структура, себестоимость, рентабельность погрузки, вывозки, внесения органических удобрений, доставки и внесения минеральных удобрений, известковых материалов, выполнения посевных и уборочных работ, транспортировки сельскохозяйственной продукции, доставки и реализации сельскохозяйственной техники, горюче-смазочных материалов, запасных частей, средств защиты растений и животных и т.д.

Специфика работы торгово-сбытовой сферы АПК обусловливает расчет и оценку показателей, связанных, главным образом, с процессом доставки, упаковки, хранения, реализации продукции, например, объемы и структура реализуемой продукции, себестоимость, рентабельность продаж и т.д.

Необходимо обратить внимание на то, что любая организация АПК, независимо от принадлежности к той или иной сфере, может быть охарактеризована общими показателями: ее размером по общему объему произведенной продукции либо выполненных работ, оказанных услуг, по численности и использованию труда работников, производительности труда, наличию и использованию основного и оборотного капитала, энергетических мощностей, а также по объему денежной выручки, приходящейся на одного работника, на один отработанный человеко-час, пот годовой и средне месячной заработной плате, по общему уровню окупаемости затрат, рентабельности работы организации [4].

Животноводство представляет собой совокупность отраслей, занимающихся разведением сельскохозяйственных животных с целью производства продуктов (молоко, мясо, яйца, мед и др.) и сырья для перерабатывающей промышленности (шерсть, пух, натуральный шелк и др.). Животноводство является источником получения органических удобрений. Производственный процесс в животноводстве тесно связан с естественными процессами развития и жизнедеятельности живых организмов, при этом конечная продукция этой отрасли представляет собой результат естественного и технологического цикла. Если продукты животноводства прошли промышленную переработку или обработку, то они являются продукцией промышленности. К животноводству относится также звероводство и рыборазведение.

Основными задачами статистики животноводства являются: определение уровня развития животноводства в целом, его отдельных отраслей и происходящих в них процессов; освещение состояния и развития животноводства в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, их группах и по категориям хозяйств; изучение размещения животноводства на территории страны; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов продукции животноводства и повышения ее качества; характеристика места и роли животноводства в агропромышленном комплексе. Решение этих задач требует разработки системы показателей и методики их исчисления, совершенствования методологии анализа и современной организации сбора и обработки статистической информации о животноводстве.

Всесторонняя оценка состояния и развития животноводства проводится на основе системы показателей статистики животноводства, характеризующих: численность и состав поголовья сельскохозяйственных животных по видам и породам; воспроизводство поголовья животных; состояние кормовой базы; расход кормов и уровень кормления животных; зоотехнические мероприятия; объемы продукции животноводства; объемы производства мяса и других продуктов убоя животных; качество продукции сельскохозяйственных животных; размеры потерь продукции животноводства [1].

Продукция животноводства состоит из двух частей — продукции, получаемой в результате хозяйственного использования животных (молоко, яйцо, шерсть, мед и др.), и продукции, получаемой в результате выращивания скота (приплод, прирост живой массы). Продукция убоя скота и птицы (мясо и сало, кожевенное сырье, мех, перо и пух, масло и т.п.) относится к другим отраслям народного хозяйства независимо от того, где эта продукция получена.

Под продуктивностью скота понимают выход продукции на одну голову за определенный промежуток времени (день, месяц, год). Продуктивность животноводства определяется делением объема продукции в натуральном выражении на число животных, от которых получена эта продукция, или на число всех животных, предназначенных для получения данного вида продукции.

Показатели производства молока. В общий объем производства молока входит молоко, полученное за отчетный период, включая выпоенное телятам и другим животным, потери при хранении, транспортировке. Молоко, высосанное телятами при подсосном их выращивании, в общий объем не включается.

Среднегодовой удой на одну корову рассчитывают на фуражную и дойную. Среднегодовой удой на фуражную корову вычисляют делением общего производства молока на среднегодовое поголовье кров. Среднегодовой удой на дойную корову определяется отношением валового производства молока на среднее число дойных коров. Среднегодовое поголовье дойных коров определяют делением кормодней дойных коров на 300 (продолжительность лактации).

Учет молока ведется в весовом выражении (кг, ц, т) при пересчете литров в килограммы (1 л = 1,03 кг).

Жирность молока. Жирность молока выражается в процентах и зависит от многих факторов: породы, кормления, содержания и т.д. [2].

Глава 2. Статистические методы анализа динамики производства молока в Российской Федерации

На основе данных о производстве молока в хозяйствах всех категорий Российской Федерации в динамике за 1991 – 2011 годы выявим основную тенденцию развития исследуемого показателя и выполним прогноз на 2012 и 2013 годы.

2.1. Анализ интенсивности изменения во времени

Для исследования интенсивности изменения явления во времени рассчитываются показатели ряда динамики производства молока в РФ [8].

Таблица 2.1 Показатели ряда динамики

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Абсолютный прирост, млн. тонн	Темп прироста,%	Темп прироста,%	Абсолютное содержание 1% прироста, млн. тонн П
		баз	цеп	ТР баз	Тр цеп	Тпр баз	Тпр цеп
1991	51,9	-	-	-	-	-	-	-
1992	47,2	-4,7	-4,7	90,9	90,9	-9,1	-9,1	0,519
1993	46,5	-5,4	-0,7	89,6	98,5	-10,4	-1,5	0,472
1994	42,2	-9,7	-4,3	81,3	90,8	-18,7	-9,2	0,465
1995	39,2	-12,7	-3,0	75,5	92,9	-24,5	-7,1	0,422
1996	35,8	-16,1	-3,4	69,0	91,3	-31,0	-8,7	0,392
1997	34,1	-17,8	-1,7	65,7	95,3	-34,3	-4,7	0,358
1998	33,3	-18,6	-0,8	64,2	97,7	-35,8	-2,3	0,341
1999	32,3	-19,6	-1,0	97,0	97,0	-3,0	-3,0	0,333
2000	32,3	-19,6	0	62,2	100,0	-37,8	0	0,323
2001	32,9	-19,0	0,6	63,4	101,9	-36,6	1,9	0,323
2002	33,5	-18,4	0,6	64,5	101,8	-35,5	1,8	0,329
2003	33,3	-18,6	-0,2	64,2	99,4	-35,8	-0,6	0,335
2004	31,9	-20,0	-1,4	61,5	95,8	-38,5	-4,2	0,333
2005	31,1	-20,8	-0,8	59,9	97,5	-40,1	-2,5	0,319
2006	31,3	-20,6	0,2	60,3	100,6	-39,7	0,6	0,311
2007	32,0	-19,9	0,7	61,7	102,2	-38,3	2,2	0,313
2008	32,4	-19,5	0,4	62,4	101,3	-37,6	1,3	0,320
2009	32,6	-19,3	0,2	62,8	100,6	-37,2	0,6	0,324
2010	31,8	-20,1	-0,8	61,3	97,5	-38,7	-2,5	0,316
2011	31,6	-20,3	-0,2	60,9	99,4	-39,1	-0,6	0,318
В среднем	35,68	-1,015	-1,015	0,9755	0,9755	97,55	97,55	X

Средний абсолютный прирост:

млн. тонн,

К=n-1, где К – количество цепных абсолютных приростов,

n - количество уровней ряда.

Средний коэффициент роста:

К=n-1, где К – количество цепных коэффициентов роста

Средний темп роста:

Средний темп прироста:

Средний уровень ряда динамики:

2.2. Выявление тенденции развития ряда динамики

Таблица 2.2 Выравнивание ряда динамики методом укрупнения периодов

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	По 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
1991	51,9	-
1992	47,2	1991-1993	145,6	48,53
1993	46,5	-
1994	42,2	-
1995	39,2	1994-1996	117,2	39,07
1996	35,8	-
1997	34,1	-
1998	33,3	1997-1999	99,7	33,23
1999	32,3	-
2000	32,3	-
2001	32,9	2000-2002	98,7	32,9
2002	33,5	-
2003	33,3	-
2004	31,9	2003-2005	96,3	32,1
2005	31,1	-
2006	31,3	-
2007	32,0	2006-2008	95,7	31,9
2008	32,4	-
2009	32,6	-
2010	31,8	2009-2011	96,0	32,0
2011	31,6	-

Рисунок 2.1 Выравнивание ряда динамики методом укрупнения периодов

Методом укрупнения периодов за 1991 – 2011 годы выявлена тенденция снижения производства молока в хозяйствах всех категорий в РФ, но в периоды 2009-2011 годы производство молока незначительно увеличилось.

Таблица 2.3 Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	По 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
1991	51,9	-	-	-
1992	47,2	1991-1993	145,6	48,53
1993	46,5	1992-1994	139,5	45,3
1994	42,2	1993-1995	127,9	42,63
1995	39,2	1994-1996	117,2	39,07
1996	35,8	1995-1997	109,1	36,37
1997	34,1	1996-1998	103,2	34,4
1998	33,3	1997-1999	99,7	33,23
1999	32,3	1998-2000	97,9	32,63
2000	32,3	1999-2001	97,5	32,5
2001	32,9	2000-2002	98,7	32,9
2002	33,5	2001-2003	99,7	33,23
2003	33,3	2002-2004	98,7	32,9
2004	31,9	2003-2005	96,3	32,1
2005	31,1	2004-2006	94,3	31,43
2006	31,3	2005-2007	94,4	31,47
2007	32,0	2006-2008	95,7	31,9
2008	32,4	2007-2009	97,0	32,33
2009	32,6	2008-2010	96,8	32,27
2010	31,8	2009-2011	96,0	32,0
2011	31,6	-	-	-

Рисунок 2.2 Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Методом скользящей средней выявлена тенденция снижения производства молока в РФ, за исключением 2008-2010 гг., в которых произошло незначительное увеличение уровня производства молока.

Таблица 2.4 Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

Годы	Производство молока, млн. тонн Yi	Порядковый номер года t	Yt=51,9+(-1,015)*(t-1)	Yt = 51,9*0,9755(t-1)
1991	51,9	1	51,9	51,9
1992	47,2	2	50,89	50,63
1993	46,5	3	49,87	49,39
1994	42,2	4	48,86	48,18
1995	39,2	5	47,84	47,0
1996	35,8	6	46,83	45,85
1997	34,1	7	45,81	44,72
1998	33,3	8	44,8	43,63
1999	32,3	9	43,78	42,56
2000	32,3	10	42,77	41,52
2001	32,9	11	41,75	40,5
2002	33,5	12	40,74	39,51
2003	33,3	13	39,72	38,54
2004	31,9	14	38,71	37,59
2005	31,1	15	37,69	36,67
2006	31,3	16	36,68	35,77
2007	32,0	17	35,66	34,9
Продолжение таблицы 2.4
2008	32,4	18	34,65	34,04
2009	32,6	19	33,63	33,21
2010	31,8	20	32,62	32,4
2011	31,6	21	31,6	31,6

Рисунок 2.3 Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

Таблица 2.4 и рисунок 2.3 показывают, что методом выравнивания ряда динамики по среднему абсолютному приросту с 1991 по 2011 годы выявлена тенденция уменьшения производства молока, причем ежегодно в среднем на 1,015 млн. тонн.

Методом выравнивания ряда динамики по среднему коэффициенту роста за исследуемый период выявлена тенденция уменьшения производства молока ежегодно в среднем в 0,9755 раза или на 5,5%.

Таблица 2.5 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по уравнению прямой

Годы	Производство молока, млн. тонн Yi	Отклонение от центрального года t	t2	y*t	Yt=35,68+0,779*t
1991	51,9	-10	100	-519,0	27,9
1992	47,2	-9	81	-424,8	28,7
1993	46,5	-8	64	-372,0	29,4
1994	42,2	-7	49	-295,4	30,2
1995	39,2	-6	36	-235,2	31,0
1996	35,8	-5	25	-179,0	31,8
Продолжение таблицы 2.5
1997	34,1	-4	16	-136,4	32,6
1998	33,3	-3	9	-99,9	33,3
1999	32,3	-2	4	-64,6	34,1
2000	32,3	-1	1	-32,3	34,9
2001	32,9	0	0	0	35,7
2002	33,5	1	1	33,5	36,5
2003	33,3	2	4	66,6	37,2
2004	31,9	3	9	95,7	38,0
2005	31,1	4	16	124,4	38,8
2006	31,3	5	25	156,5	39,6
2007	32,0	6	36	192,0	40,3
2008	32,4	7	49	226.8	41,1
2009	32,6	8	64	260,8	41,9
2010	31,8	9	81	286,2	42,7
2011	31,6	10	100	316,0	43,5
Итого	749,2	0	770	600,1	749,2

Рисунок 2.4 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по уравнению прямой

Аналитическим методом по уравнению прямой выявлена тенденция роста производства молока в РФ в среднем ежегодно на 0,779 млн. тонн.

2.3 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel

Таблица 2.6 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по линейной функции

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Порядковый номер года t	Линейная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1991	51,9	1	43,5	8,4	70,6
1992	47,2	2	42,7	4,5	20,3
1993	46,5	3	41,9	4,6	21,2
1994	42,2	4	41,1	1,1	1,2
1995	39,2	5	40,3	-1,1	1,2
1996	35,8	6	39,6	-3,8	14,4
1997	34,1	7	38,8	-4,7	22,1
1998	33,3	8	38,0	-4,7	22,1
1999	32,3	9	37,2	-4,9	24,0
2000	32,3	10	36,5	-4,2	17,6
2001	32,9	11	35,7	-2,8	7,8
2002	33,5	12	34,9	-1,4	2,0
2003	33,3	13	34,1	-0,8	0,6
2004	31,9	14	33,3	-1,4	2,0
2005	31,1	15	32,6	-1,5	2,3
2006	31,3	16	31,8	-0,5	0,3
2007	32,0	17	31,0	1,0	1,0
2008	32,4	18	30,2	2,2	4,8
2009	32,6	19	29,4	3,2	10,2
2010	31,8	20	28,7	3,1	9,6
2011	31,6	21	27,9	3,7	13,7
2012	x	22	27,1	x	x
2013	x	23	26,3	x	x
Итого		x	x	0,0	268,9

Рисунок 2.5 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по линейной функции

Таблица 2.7 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Порядковый номер года, t	Логарифмическая функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1991	51,9	1	50,9	1,0	1,0
1992	47,2	2	51,6	-4,4	19,4
1993	46,5	3	52,0	-5,5	30,3
1994	42,2	4	52,3	-10,1	102,0
1995	39,2	5	52,5	-13,3	176,9
1996	35,8	6	52,7	-16,9	285,6
1997	34,1	7	52,8	-18,7	349,7
1998	33,3	8	52,9	-19,6	384,2
1999	32,3	9	53,1	-20,8	432,6
2000	32,3	10	53,2	-20,9	436,8
2001	32,9	11	53,3	-20,4	416,2
2002	33,5	12	53,4	-19,9	396,0
2003	33,3	13	53,4	-20,1	404,0
2004	31,9	14	53,5	-21,6	466,6
2005	31,1	15	53,6	-22,5	506,3
2006	31,3	16	53,6	-22,3	497,3
Продолжение таблицы 2.7
2007	32,0	17	53,7	-21,7	470,9
2008	32,4	18	53,8	-21,4	458,0
2009	32,6	19	53,8	-21,2	449,4
2010	31,8	20	53,9	-22,1	488,4
2011	31,6	21	53,9	-22,3	497,3
2012	x	22	54,0	x	x
2013	x	23	54,0	x	x
Итого		x	x	-364,7	7268,7

Рисунок 2.6 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Таблица 2.8 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Порядковый номер года, t	Полиномиальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1991	51,9	1	49,7	2,2	4,8
1992	47,2	2	47,0	0,2	0,0
1993	46,5	3	44,6	1,9	3,6
1994	42,2	4	42,3	-0,1	0,0
1995	39,2	5	40,3	-1,1	1,2
1996	35,8	6	38,4	-2,6	6,8
1997	34,1	7	36,7	-2,6	6,8
Продолжение таблицы 2.8
1998	33,3	8	35,3	-2,0	4,0
1999	32,3	9	34,0	-1,7	2,9
2000	32,3	10	32,9	-0,6	0,4
2001	32,9	11	32,0	0,9	0,8
2002	33,5	12	31,3	2,2	4,8
2003	33,3	13	30,7	2,6	6,8
2004	31,9	14	30,5	1,4	2,0
2005	31,1	15	30,3	0,8	0,6
2006	31,3	16	30,4	0,9	0,8
2007	32,0	17	30,7	1,3	1,7
2008	32,4	18	31,1	1,3	1,7
2009	32,6	19	31,8	0,8	0,6
2010	31,8	20	32,7	-0,9	0,8
2011	31,6	21	33,7	-2,1	4,4
2012	x	22	34,9	x	x
2013	x	23	36,4	x	x
Итого		x	x	2,8	55,5

Рисунок 2.7 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

Таблица 2.9 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Порядковый номер года, t	Cтепенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1991	51,9	1	51,8	0,1	0,0
1992	47,2	2	46,0	1,2	1,4
1993	46,5	3	43,0	3,5	12,3
1994	42,2	4	40,9	1,3	1,7
1995	39,2	5	39,4	-0,2	0,0
1996	35,8	6	38,2	-2,4	5,8
1997	34,1	7	37,2	-3,1	9,6
1998	33,3	8	36,4	-3,1	9,6
1999	32,3	9	35,7	-3,4	11,6
2000	32,3	10	35,0	-2,7	7,3
2001	32,9	11	34,5	-1,6	2,6
2002	33,5	12	34,0	-0,5	0,3
2003	33,3	13	33,5	-0,2	0,0
2004	31,9	14	33,1	-1,2	1,4
2005	31,1	15	32,7	-1,6	2,6
2006	31,3	16	32,3	-1,0	1,0
2007	32,0	17	32,0	0,0	0,0
2008	32,4	18	31,7	0,7	0,5
2009	32,6	19	31,4	1,2	1,4
2010	31,8	20	31,1	0,7	0,5
2011	31,6	21	30,9	0,7	0,5
2012	x	22	30,6	x	x
2013	x	23	30,4	x	x
Итого		x	x	-11,6	70,0

Рисунок 2.8 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Таблица 2.10 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Порядковый номер года, t	Экспоненциальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1991	51,9	1	43,1	8,8	77,4
1992	47,2	2	42,3	4,9	24,0
1993	46,5	3	41,4	5,1	26,0
1994	42,2	4	40,6	1,6	2,6
1995	39,2	5	39,8	-0,6	0,4
1996	35,8	6	39,0	-3,2	10,2
1997	34,1	7	38,2	-4,1	16,8
1998	33,3	8	37,5	-4,2	17,6
1999	32,3	9	36,7	-4,4	19,4
2000	32,3	10	36,0	-3,7	13,7
2001	32,9	11	35,3	-2,4	5,8
2002	33,5	12	34,6	-1,1	1,2
2003	33,3	13	33,9	-0,6	0,4
2004	31,9	14	33,2	-1,3	1,7
2005	31,1	15	32,6	-1,5	2,3
2006	31,3	16	31,9	-0,6	0,4
2007	32,0	17	31,3	0,7	0,5
2008	32,4	18	30,7	1,7	2,9
2009	32,6	19	30,1	2,5	6,3
Продолжение таблицы 2.10
2010	31,8	20	29,5	2,3	5,3
2011	31,6	21	28,9	2,7	7,3
2012	x	22	28,3	x	x
2013	x	23	27,8	x	x
Итого		x	x	2,6	242,0

Рисунок 2.9 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

2. 4. Отбор функции в качестве тренда

Произведём отбор функции в качестве тренда используя F – критерий Фишера при =0.05.

Линейная функция:

>, таким образом линейная функция считается статистически значимой и существенной.

Логарифмическая функция:

>, таким образом логарифмическая функция считается статистически значимой и существенной.

Полиномиальная функция:

;

>, таким образом полиномиальная функция

функция считается статистически значимой и существенной.

Степенная функция:

>, таким образом, степенная функция считается статистически значимой и существенной.

Экспоненциальная функция:

>, таким образом, экспоненциальная функция считается статистически значимой и существенной.

Так как по F-критерию Фишера все пять функций подходят для отображения тенденции, то отберем наиболее адекватную функцию по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному.

Отбор наиболее адекватной функции проведем с помощью среднеквадратического отклонения:

Линейная функция:

Логарифмическая функция:

Полиномиальная функция:

Степенная функция:

Экспоненциальная функция:

Наиболее адекватной функцией будет – полиномиальная функция, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

= 0,097t2 – 2,932t + 52,50

2.5 Расчет показателей колеблемости

По отобранной функции в качестве тренда определим показатели колеблемости и сделаем вывод о возможности прогнозирования.

1. Размах колеблемости:

- млн. тонн

2. Среднее абсолютное отклонение:

млн. тонн

3. Дисперсия колеблемости

4. Среднеквадратическое отклонение тренда

млн. тонн

5. Относительный размах колеблемости

6. Относительное линейное отклонение

6. Коэффициент колеблемости

7.Коэффициент устойчивости уровня ряда динамики

Так как коэффициент устойчивости больше 50%, то уровни ряда динамики устойчивы и данное уравнение тренда подходит для расчета прогноза на перспективу.

2.6 Прогнозирование

Выполним интервальный прогноз на 2 года:

где =

- интервальный прогноз,

- табличное значение Стьюдента,

при ,

Интервальный прогноз на 2012 год:

млн. тонн

Интервальный прогноз на 2013 год:

млн. тонн

Таким образом, если выявленная тенденция по полиномиальной функции сохранится, то в следующие два года с вероятностью 95% можно ожидать увеличение уровня производства молока в РФ, причем в 2012 году производство будет составлять от 32,4 до 37,4 млн. тонн, а в 2013 году – от 33,8 до 39,0 млн. тонн.

Глава 3. Корреляционно-регрессионный анализ

Создадим таблицу исходных данных (таблица 3.1). Построим корреляционную модель связи производства молока в Российской Федерации (У) с включением двух факторов – поголовья сельскохозяйственных животных в РФ (Х1) и инвестиций в сельское хозяйство в РФ (Х2) [8-10].

Таблица 3.1 Исходные данные для анализа производства молока в РФ

Годы	Производство молока в РФ, млн. тонн	Поголовье коров в РФ, млн. голов	Инвестиции в с/х в РФ, млрд. рублей
	У	Х1	Х2
2000	32,3	12,7	34,8
2001	32,9	12,3	60,6
2002	33,5	11,9	80,6
2003	33,3	11,1	90,7
2004	31,9	10,2	116,6
2005	31,1	9,5	142,3
2006	31,3	9,4	224,2
2007	32,0	9,3	338,5
2008	32,4	9,1	399,7
2009	32,6	9,0	325,2
2010	31,8	8,8	303,8
2011	31,6	9,0	446,9

Выполним корреляционно-регрессионный анализ с использованием ПП EXCEL. Для удобства анализа разобьем результаты статистической обработки на отдельные фрагменты.

Таблица 3.2 Корреляционная матрица

	Y	X1	X2
Y	1
X1	0,606269919	1
X2	-0,38014718	-0,850879663	1

Корреляционная матрица (таблица 1.2) содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы характеризуют степень тесноты связи между результативным (У) и факторными признаками (Х1, Х2). Например, связь между производством молока и поголовьем коров (rУХ1 = 0,606) прямая, умеренная; связь между производством молока и инвестициями в сельское хозяйство (rУХ2 = -0,380) обратная, слабая.

Таблица 3.3 Регрессионная статистика

Множественный R	0,659011963
R-квадрат	0,434296767
Нормированный R-квадрат	0,308584937
Стандартная ошибка	0,627403512
Наблюдения	12

Множественный коэффициент корреляции R = 0,659 показывает, что теснота связи между производством молока и факторами, включенными в модель, умеренная. Множественный коэффициент детерминации (R-квадрат) D = 0,434, т.е. 43,4% вариации производства молока объясняется вариацией изучаемых факторов.

Таблица 3.4 Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	2,719784	1,359892	3,454701	0,077028063
Остаток	9	3,542716	0,393635
Итого	11	6,2625

Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F-критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением Fтабл. При вероятности ошибки = 0,05 и степенях свободы v1=k-1=2-1=1, v2=n-k=12-2=10, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, Fтабл = 4,10. Так как Fфакт = 3,45 < Fтабл = 4,10, то в целом не адекватна.

Таблица 3.5 Коэффициенты регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	26,14642068	3,047586286	8,579386513	1,26081E-05
Переменная X 1	0,542404818	0,252614775	2,147161892	0,06031451
Переменная X 2	0,002576872	0,002500886	1,030383858	0,329723714

Продолжение таблицы 3.5

	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	19,25230155	33,04054	19,2523	33,04054
Переменная X 1	-0,029049503	1,113859	-0,02905	1,113859
Переменная X 2	-0,003080524	0,008234	-0,00308	0,008234

Используя таблицу 1.5 составим уравнение регрессии:

У = 26,15 + 0,54Х1 + 0,003Х2.

Интерпретация полученных параметров следующая:

а0 = 26,15 – свободный член уравнения регрессии, содержательной интерпретации не подлежит;

а1 = 0,54 – коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при увеличении поголовья коров, производство молока увеличится на 540,0 тыс. тонн, при условии, что другие факторы остаются постоянными;

а2 = 0,003 – коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении инвестиций в сельское хозяйство, производство молока увеличится на 3 тыс. тонн, при условии, что другие факторы остаются постоянными;

Проверку значимости коэффициентов регрессии осуществим с помощью t-критерия Стьюдента; для этого сравним фактические значения t-критерия с табличным значением t-критерия. При вероятности ошибки = 0,05 и степени свободы v= n-k-1=12-2-1 =9, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, tтабл = 2,26. Получим

t1факт = 2,15 < tтабл = 2,26,

t2факт = 1,03 < tтабл = 2,26.

Значит, ни один из факторов не является статистически значимым.

Таблица 3.6 Описательная статистика

	Y	X1	X2
Среднее	32,225	10,19167	213,6583
Стандартная ошибка	0,217815	0,411475	41,56317
Медиана	32,15	9,45	183,25
Мода	#Н/Д	9	#Н/Д
Стандартное отклонение	0,754532	1,425392	143,979
Дисперсия выборки	0,569318	2,031742	20729,96
Эксцесс	-0,75696	-1,01767	-1,5215
Асимметричность	0,279128	0,827656	0,306847
Интервал	2,4	3,9	412,1
Минимум	31,1	8,8	34,8
Максимум	33,5	12,7	446,9
Сумма	386,7	122,3	2563,9
Счет	12	12	12

Средние значения признаков, включенных в модель У = 32,23 млн. тонн; Х1 = 10,19 млн. голов; Х2 = 213,66 млрд. рублей.

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sа0 = 0,22; Sа1 = 0,41; Sа2 =41,56.

Средние квадратические отклонения признаков У = 0,75 млн. тонн; Х1 = 1,43 млн. голов; Х2 = 143,98 млн. рублей.

Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных

Вариация факторов, включенных в модель, превышает допустимые значения (33-35%),в частности, инвестиции в сельское хозяйство (67,4%), а производство молока характеризуется вариацией 2,3%. В данном случае необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.

Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета-коэффициентов и коэффициентов эластичности.

Каждый из -коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится уровень рентабельности, если соответствующий фактор изменится на свое среднее квадратическое отклонение.

При увеличении поголовья коров на 1 среднее квадратическое отклонение производство молока увеличивается на 1,03 своего среднего квадратического отклонения; при увеличении инвестиций в сельское хозяйство на 1 свое среднее квадратическое отклонение производство молока увеличивается соответственно на 0,58 своего среднего квадратического отклонения.

Сопоставление -коэффициентов показывает, что наиболее сильное влияние на варьирование производства молока оказывает поголовье коров, вторым – инвестиции в сельское хозяйство.

Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем производство молока, если соответствующий фактор изменится на 1%.

При увеличении поголовья коров на 1% производство молока увеличивается на 0,17%; при увеличении инвестиций в сельское хозяйство на 1% производство молока увеличивается соответственно на 0,02%.

В таблице 1.7 приведены расчетные значения производства молока и отклонения фактических значений от расчетных. Расчетные значения получены путем подстановки значений факторов производства молока в уравнение регрессии.

Если расчетное значение производства молока превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то в данном году есть резервы повышения производства молока за счет факторов включенных в модель, в противном случае (остатки положительные) у данных дат отсутствуют резервы повышения производства молока за счет факторов, включенных в модель.

Таблица 3.7 Остатки

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	33,12463702	-0,82463702
2	32,9741584	-0,074158396
3	32,80873391	0,691266088
4	32,40083647	0,899163533
5	31,97941312	-0,07941312
6	31,66595536	-0,565955363
7	31,82276071	-0,522760713
8	32,06305672	-0,063056723
9	32,11228034	0,287719663
10	31,86606288	0,733937123
11	31,70243685	0,097563151
12	32,17966822	-0,579668222

Так хозяйства № 1, 2, 5, 6, 7, 8, 12, имеют резервы повышения производства молока.

Заключение

Актуальность разработки направлений развития рынка молока связана с тем, что в последнее время наблюдается снижение поголовья коров и объемов производства молока в сельскохозяйственных предприятиях на фоне роста поголовья и надоев молока в хозяйствах населения. Многие предприятия по производству и переработке молока оказались в сложном экономическом положении, что привело к сокращению объемов производства молочной продукции. Актуальность развития молочного подкомплекса требует научного подхода к формированию новых форм хозяйствования с учетом экономических законов развития рынка молока и молочной продукции, что представляет определенный научный и практический интерес и послужило основанием выбора темы диссертационного исследования.

Выводы и предложения

Российский рынок молока и молочной продукции развивается по общим экономическим законам, однако имеет свою специфику, обусловленную особенностями самой продукции. На рынке молока экономические интересы производителей и переработчиков молока не всегда совпадают и нуждаются в согласовании, что обеспечивается экономическими регуляторами, как со стороны государства, так и путем развития и углубления договорных отношений на основе кооперации и интеграции.
Первичный рынок молока имеет ярко выраженный региональный характер. Молочное сырьё на основе прямых договоров реализуется, в основном, молокоперерабатывающим предприятиям, которые диктуют свои условия сельскохозяйственным производителям. В результате чего розничные цены на молоко нередко превышают закупочные цены на молоко-сырье в 2 раза. На вторичном рынке цены на молокопродукты особенно в крупных торговых сетях формируются потребительским спросом и торговой наценкой, величина которой не регулируется ни какими нормативными документами.
Ассортимент выпускаемой молочной продукции в России, по сравнению с зарубежными странами, относительно узкий и насчитывает около 500 наименований (в Великобритании более 900). На многих молокозаводах нет безотходных технологий, не осуществляется комплексная переработка молочного сырья, не полностью используются вторичные ресурсы. Необходимо расширить производство нежирной молочной продукции, что обусловлено увеличением спроса на неё населением пенсионного возраста, а также ростом уровня культуры и стремлением к рациональному питанию более обеспеченных групп населения.
. На рынке молока в последние годы появились крупные вертикально интегрированные молочные компании и холдинги («Вимм-Билль-Дан», «Данон», «Петмол» и другие), заинтересованные в формировании собственной сырьевой базы, поддерживающие производителей молока в техническом переоснащении и освоении новых технологий. Они устанавливают сотрудничество с производителями молока на долгосрочной основе, заключают контракты на поставку молока, договоры аренды и субаренды оборудования, лизинга, осуществляют сезонное кредитование и авансирование. Так как задолженность по кредиту погашается ежедневными поставками молока, а периоды дефицита денежного потока у молокопроизводящих предприятий и переработчиков не совпадают, это позволяет погашать задолженность с учетом финансовой ситуации у партнеров молочного подкомплекса, сглаживая тем самым проблему сезонного недостатка денежных средств.

Определенное влияние на рынок молочной продукции оказывает Российский молочный союз, членами которого являются крупнейшие производители молочной продукции и производители оборудования для молокоперерабатывающей промышленности.

В целях повышения эффективности функционирования рынка молока и молочной продукции области в работе предложены: методические подходы и критерии к дифференциации районов по потенциальной возможности увеличения производства молока и его реализации, с целью индивидуального подхода к выработке стратегии и тактики в области расширения сырьевых зон для молокоперерабатывающих предприятий; модель потребительского кооператива по производству, переработке, и реализации молока и молочной продукции, позволяющая увязать интересы всех участников производственно - технологической цепи и повысить эффективность, исключить посредников и снизить трансакционные издержки; даны рекомендации по проведению маркетинговых исследований потребительских предпочтений, для приведения ассортимента, в соответствии со спросом покупателей.

Библиографический список

Елисеева, И. И. Общая теория статистики [Текст] : учебник / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – 656 с.
Зинченко, А. П. Статистика [Текст] : учебник / А. П. Зинченко. – М. : КолосС, 2007. – 358 с.
Макарцева, Н. Г. Технология производства и переработки животноводческой продукции [Электронный ресурс] : учебное пособие / Н. Г. Макарцева. – Калуга : Манускрипт, 2005. – 239 с.
Назарова, М. Г. Курс социально-экономической статистики [Текст] : учебник для ВУЗов / М. Г. Назарова. – М. : Омега-Л, 2006. – 456 с.
Нечаев, В. И. Проблемы инновационного развития животноводства [Электронный ресурс] : учебник / В. И. Нечаев, Е. И. Артемьев. – Краснодар : Атри, 2009. – 368 с.
Четыркин, Е. Н. Статистические методы прогнозирования [Текст] : учебник / Е. Н. Четыркин. – М. : Статистика, 2001. – 200 с.
Шмойлова, Р. А. Теория статистики [Текст] : учебник / Р. А. Шмойлова. – М. : Финансы и статистика,2008. – 565 с.
Производство молока в Российской Федерации [Электронный ресурс] : Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru (дата обращения 01.02.2013).
Инвестиции в сельское хозяйство Российской Федерации [Электронный ресурс] : Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru (дата обращения 15.02.2013).
Поголовье коров в Российской Федерации [Электронный ресурс] : Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru (дата обращения 15.02.2013).

Провести статистический анализ производства молока