Курсовая работа: Статистические методы изучения цен и инфляции

=647,41\30=21,58

Расчет эмпирического коэффициента детерминации:

=21,58/59,46=0,362 или 36,2 %

Вывод: 36,2% сумма проданных товаров торговых точек обусловлено вариацией цены за единицу проданного товара, а 63,8 % - влиянием прочих неучтенных факторов.

Эмпирическое корреляционное отношение  оценивает тесноту связи между факторами и результативным признаком и вычисляется по формуле:

0,601 или 60,1 %

Вывод: согласно шкале Чаддока связь между ценой и количеством проданных товаров является заметной.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определите:

Ошибку выборки средней выручки от продажи продукции и границы, в которых она находится в генеральной совокупности.

Ошибку выборки доли магазинов со средней ценой товара до 20 рублей и границы в которых будит находится генеральная доля.

Решение:

Целью выполнения данного задания является определение для генеральной совокупности торговых точек города границ в которых будит находится средняя цена за единицу товара и доля торговых точек с ценой не менее 20 руб.

3.1. Применение выборочного метода наблюдения всегда связана с установлением степени достоверности оценки показателей генеральной совокупности. Достоверность этих оценок зависит от репрезентативности выборки, т.е. от того насколько полно и адекватно представлены в выборке статистические свойства генеральной совокупности.

Средняя ошибка выборки – это среднее квадратическое отклонение всех возможных значений выборочной средней от генеральной средней.

Для собственно- случайной и механической выборке с бесповторным способом подбора средняя ошибка выборки определяется по формуле:

Предельная ошибка выборки определяет границ, в пределах которых будит находится генеральная средняя:

где  - выборочная средняя;

 -генеральная средняя.

Предельная ошибка выборки кратная средней ошибки выборки с коэффициентам кратности t

При условии задания 2 выборочная совокупность насчитывает 30 торговых точек города, выборка 15% механическая, следовательно генеральная доля включает 450 торговых точек.

Значение параметров, необходимых для решения задачи представлена в таблице 11 .

Таблица 11

Расчет средней ошибки выборке :

=0,42руб.

Расчет предельной ошибки выборки по формуле:

=2*0,42=0,84 руб.

Определение доверительного интервала для генеральной средней:

22,4-0,8422,4+0,84

21,56 руб.23,24 руб.

Вывод: на основании проведенного выборочного обследования торговых точек города с вероятность 0,954 можно утвердить, что для генеральной совокупности предприятий средняя цена за единицу товара находится в пределах от 21,56 руб. до 23,24 руб.

3.2 для доли выборочной совокупности, обладающим тем или иным заданным свойством, выражается формуле

m- число единиц совокупности, обладающих заданным свойствам;

n – общее число единиц в совокупности

Для собственно-случайной и механической выборке с бесповторным способом отбора предельная ошибка выборки доли единиц рассчитывается по формуле:

где w- доля единиц совокупности, обладающих заданным свойством;

(1-w) – доля единиц совокупности, не обладающая заданным свойствам;

N – число единиц в генеральной совокупности;

n- число единиц в выборочной совокупности.

По условию задания 3 исследуемым свойством является равенство или превышение цены за единицу продукции величины 20 руб.[6,c 12]

Число предприятий с заданной совокупностью определяется из табл. 3 графы 3 m=20

Расчет выборочной доли по формуле

=20/30=0,66

Расчет предельной ошибки выборке для доли по формуле

=2=0,161

Определяю доверительный интервал генеральной доли:

0,66-0,1610,66+0,161

0,5 руб. 0,8 руб.

50%80 %

Вывод: С вероятностью 0,954 можно утвердить, что в генеральной совокупности торговых точек города доля торговых точек с ценой товара 20 руб. и выше будит находятся в пределах от 50% до 80 %

Задание 4

Имеются следующие данные о продажи товара А на рынке города

Таблица 12

Определить:

Общий индекс цен переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.

Абсолютное изменение средней цены под влиянием отдельных факторов.

Решение:

1.Для определения динамики цен однородной продукции исчисляется индекс цен переменного состава:

где q,p- объемы продукции и цены на нее в отчетных и базисных периодах соответственно;

pq- выручка от продажи или товарооборот.

Таблица 13

=1,160153=116 %

Вывод: Т.е. цена повысилась на 16 % за счет изменения цены и защет изменения в структуре продажи.

Чтобы изучить структурные особенности цен, используется индекс структурных сдвигов:

== 1,034181=103,4%

Вывод: в результате структурных сдвигов в реализации продукции, цена повысилась на 3,4%, т.е. повышение цены произошло в отчетном периоде, за счет увеличения продаж.

Деление индекса переменного состава на индекс структурных сдвигов дает индекс цен постоянного состава, или обычный агрегатный индекс цен:

= 1,121809=112%

Вывод: цена увеличится на 12 % за счет изменения уровня цен.

2. Средняя цена определяется по формуле средней арифметической взвешенной

В отчетном периоде средняя цена будит составлять:

=3800,8/107=35,52рубля

В базисном периоде средняя цена будит составлять:

=3582,3/117=30 рубля

Полученные индексы различаются между собой из-за влияния на них различных факторов:- на индекс цен переменного состава оказывает влияние два фактора: изменение уровня цен на продукцию; изменение в структуре продаж;

-на индекс постоянного состава влияет только один фактор – изменение уровня цен на продукцию;

-на индекс структурных сдвигов влияет также один фактор – изменение в структуре продаж. Общее абсолютное изменение средней цены:

Dp=Sp1q1/Sq1-Sp0q0/Sq0

Dp=3800,64/107-3510/117=5,52( руб.)

Разложим общее абсолютное изменение средней по факторам цены:

Dpp=Sp1q1/Sq1-Sp0q1/Sq1.

Dpp=35,52-30=5,52 ( руб.) – изменение средней цены за счет изменения уровня цен;

Dpq=Sp0q1/Sq1-Sp0q0/Sq0 Dpq=30-30=0 ( руб.) – изменение средней цены за счет изменения структуры продаж .

Общее абсолютное изменение средней цены в отчетном периоде по сравнению с базисным: Dp=5,52-0=5,52 т. е.

Средняя цена в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличилась на 5,52 руб. Ее изменение было вызвано изменениями в структуре продаж (средняя цена возросла на 5,52 руб.) Таким образом, на изменение цен может оказывать влияние несколько факторов. В данном случае изменение уровня цен на продукцию оказалось решающим.

3. Аналитическая часть

Уже более десяти лет в России осуществляется т.н. радикальная экономическая реформа. Одним из сопутствующих эффектов этой реформы является изменение сложившейся к 1991 г. системы цен на все товары, услуги, труд (рабочую силу). Эти изменения цен приобрели ярко выраженный инфляционный характер.

В качестве примера взят статистический отчет «Сведения о торговой деятельности за 2007 год» с места работы, приложение к форме 1-торг(частично).

По сведениям о торговой деятельности , представленным в таблице № 11 , проведем корреляционно-регрессионный анализ зависимости количества проданного товара от суммы , для чего рассчитаем следующие показатели:

линейный коэффициент корреляции;

уравнение регрессии;

эмпирическое корреляционное отношение.

И проведем корреляционно-регрессионный анализ:

установим факт наличия связи;

определим направление связи и эмпирическую оценку ее тесноты;

экономическая интерпретация регрессионной модели связи.

Таблица 14

Методика решения задачи

Расчет показателей осуществим по формулам, представленным в таблицах № 12, 13 , 14 .

Таблица 15

Формулы расчета показателей линейного коэффициента корреляции

Таблица 16

Формулы расчета уравнения регрессии

Таблица 17

Формулы расчета эмпирического корреляционного отношения

Технология выполнения компьютерных расчетов

Расчеты показателей корреляционно-регрессионного анализа связи инфляции и стоимости потребительской корзины с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS EXCEL, надстройки Анализ данных®Регрессия и Анализ данных®Корреляция в среде Windows.

Расположение на рабочем листе Excel исходных данных (табл. № ) и расчетных формул ( в формате Excel) представлено в таблице № 15

Таблица №18

Результаты расчетов приведены в таблице № 19

Таблица 19

Рассчитаю описательные параметры выборочной и генеральной совокупности с использованием инструмента описательной статистики.

Таблица 20

На рис. 4 представлено графически сведение о торговой деятельности за 2007 г в зависимости наименования товара от проданного товара.

Рис. 5

На рис представлен график зависимости наименования товара от проданного товара

Рис.6

Рис. 7 Круговая диаграммы по торговой деятельности за 2007 г.

Анализ результатов статистических компьютерных расчетов

Результаты проведенных расчетов позволяют сделать следующие выводы.

1.Мода равна 0,6 для рассматриваемого магазина наиболее распространенное количество проданных товаров характеризуется средней величиной 0,6 .

Для рассматриваемого магазина наиболее распространенная сумма проданных товаров характеризуется средней величиной 6931 руб.

2.В рассматриваемом магазине половина товара имеют в среднем количество проданного товара не более 82,613 руб, а другая половина не менее 82,613 руб.

3.Анализ прилученных значений показателей среднее значение и дисперсия говорит о том, что среднее количество проданных товаров составлянт 83,4 ед; а среднее количество суммы проданного товара составляет 183481 руб. Коэффициент вариации превышает 33%, следовательно вариация количества и суммы проданных товаров значительна, совокупность по данному признаку однородна.

4.Линейный коэффициент корреляции r = 0,02– это значит, что между количеством и суммой проданных товаров имеется обратная связь, по шкале Чэддока (0,1-0,3)слабая связь.

Факторная дисперсия показывает, что с изменением количества проданной товаров и сумма проданных товаров изменяется на Д=43,44 млрд. руб. Изменение количества проданных продуктов под влиянием других факторов составит Д=6 млн. руб. При этом общее изменение затрат составит 48 млрд.руб. под влиянием всех факторов. На основе этих данных коэффициент детерминации R^2= 0,002- это значит, что количество проданного товара на 0,2% зависит от суммы проданы товаров а остальные 99,8% принадлежат другим факторам.

В нашем случае уравнение регрессии имеет вид Y = 1826747+6,1Х. При этом коэффициент а1 показывает, что с возрастание количества проданного товара на 1 единицу приведет к увеличению суммы проданных товаров на 6,1 руб.

Коэффициент эластичности Э=а1*(Хср/Yср) = 1826747*(130/18347)=12943 показывает, что сростом количества проданного товара на 1%, следует ожидать повышение суммы проданных товаров в среднем на 12943%.

Анализируя диаграмму изображенную на рис. 4, можно сделать вывод, что наибольшую прибыль принесли товары:

водка и ликероводочные изделия -759926 руб.-14,4%

кондитерские изделия- 605075 руб.-11,44%

пиво- 597075 руб.-11,29%

колбасные изделия и копчености – 550446 руб.-10%

хлеб и хлебобулочные изделия-492407 руб.9,-3%

Заключение

Цель моего исследования достигнута, поэтому можно сделать следующие выводы.

В настоящее время, чтобы не только быть в курсе проблем, касающихся инфляции в нашей стране, но и хорошо ориентироваться в создавшейся ситуации, недостаточно отслеживать только изменение цен на продовольственные товары. Необходимо также фиксировать инфляцию и в сфере коммунальных, транспортных, медицинских, образовательных и других услуг, а также анализировать цены на промышленные товары широкого потребления Устойчивое функционирование организации зависит от ее способности приносить достаточный объем прибыли, что оказывает влияние на ее платежеспособность.

Для любого предприятия получение финансового результата означает признание обществом (рынком) полезности его деятельности или получение выручки от реализации произведенного на предприятии продукта в форме продукции, работ и услуг [15,c.501].

Поставленные мною задачи решены, поэтому можно сделать следующие выводы.

На основе проведенного анализа установлено, что количество проданного товара не сильно зависит от суммы проданных товаров, так как на сумму породных товаров предприятием влияет не только количество, но и доходы населения, цена товара, численность населенного пункта и др.

Статистическое изучение инфляции с позиции ее формирования и развития включает в себя использование и других макроэкономических показателей: динамика товарной массы, темпов роста денежной массы, денежных доходов населения, динамики мировых цен и др. Инфляция является очень сложным явлением, формирующимся и развивающимся под воздействием множества самых различных факторов, которые часто имеют противоречивый характер и направленность. Это весьма затрудняет анализ инфляции и соответствующее моделирование данного явления с целью прогноза. Предсказание приближающейся инфляции, особенно в долгосрочной перспективе, значительно уменьшает все ее негативные последствия и позволяет заранее наметить комплекс мер по ограничению развития этого процесса. Неустойчивость экономического развития нашей страны создает известные трудности для прогнозирования инфляции, даже на краткосрочную перспективу.

Список литературы

1.  Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум. – М.: ИНФРА-М, 2003.

2.  Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ –ДАНА, 2003. – 463с.

3.  Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов. – М.:Аудит, ЮНИТИ, 1998. – 247с.

4.  Демина А. И. Статистика: Учебник/ А.И.Демина, О.П. Мальченко, Ю. И. Ростова. – Барнаул: Изд-во АЛТ. Ун-та, 2005. – 344с.

5.  Курс социально-экономической статистики: Учебник для Вузов/Под ред. проф. М.Г. Назарова – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ – ДАНА, 2000 – 771с.

6.  Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов/Под ред. В.М. Симчеры; ВЗФИ. – М.: Финстатинформ, 1999.

7.  Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 352с.

8.  СиденкоА.В., Башкатов Б.И.,Матвеева В.М. МЕЖДУНАРОДНАЯ СТАТИСТИКА: Учебник – М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. – 272с.

9.  Статистика: Курс лекций/ Харченко Л. П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. – Новосибирск: Изд-во НГАЭ и У, М.: ИНФРА –М, 1997 –310с.

10.  Статистика: Учебник/ Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: ТК Велби, Проспект, 2002.

11.  Центральная база данных по экономическим показателям Российской Федерации//Вопросы статистики. – 2006. - № 2. – С. 42-47.