Статистический анализ влияния численности населения на объём товарооборота

 

 

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ФИНАНСОВЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ 

ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ  РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ  ИНСТИТУТ

 

КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

 

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа

по теме:

 

Статистический  анализ влияния численности населения  на объём товарооборота

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: ст. III курса   гр.3 (БЭ  2 ВО)

 

Проверил:

 

 

 

 

 

 

2013.г.

 

Содержание

Введение……………………………………………………………………………….3

1.Теоретическая часть………….………………………………………………..……5

2.Расчетная часть………………………………………………………………..……19

3.Аналитическая часть……………………………………………………………….37

Заключение…………………………………………………………………………...47

Литература……………………………………………………………………………48

Приложение………………………………………………………………………..…49

 

 

 

Введение

 

В современном обществе статистика стала одним из важнейших инструментов управления экономическими процессами. Она собирает информацию, характеризующую развитие экономики страны, культуры и жизненного уровня народа. С помощью статистической методологии вся полученная информация обобщается, анализируется и в результате дает возможность увидеть стройную систему взаимосвязей в экономике, яркую картину и динамику развития, позволяет делать международные сопоставления. Выводы статистического анализа являются инструментом принятия ответственных решений на микро- и макроуровнях, основой которых всё же должен быть здравый смысл, деловой опыт, интуиция и общечеловеческие ценности.

Определенные в задании  курсовой работы факторный и результативный признаки являются предметом исследования специальных разделов статистики - статистики товарооборота и статистики населения, а их отношение является одним из показателей уровня жизни населения. Поэтому в теоретической части будут даны основные определения изучаемых величин и подробно рассмотрен собственно метод статистического анализа – аппарат корреляционно-регрессионного анализа.

Исходными данными для  расчетной части служат результаты статистического наблюдения за товарооборотом и численностью населения 30 городов  одного из регионов страны.

В Задании 1 расчетной части необходимо будет построить статистический ряд распределения региона страны по признаку численность населения и проанализировать полученные результаты группировки.

В Задании 2 необходимо будет  установить наличие и характер связи между признаками численность населения и товарооборот, образовав группы по признаку численность населения, а также измерить тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.

 В Задании 3 необходимо  определить  ошибку выборки средней  численности населения города  и границы, в которых она  будет находиться для генеральной  совокупности городов и ошибку  выборки доли городов с численностью 90,0 тыс. человек и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.

В Задании 4 необходимо найти  общие индексы среднего товарооборота  на душу населения переменного, постоянного  состава и структурного сдвигов, абсолютное изменение среднего товарооборота  на душу населения в целом и за счет отдельных факторов, сделать выводы.

Аналитическая часть  работы касается заданной темы, но посвящена  поведению изучаемых показателей в динамике. В работе выполнены расчет и анализ показателей ряда динамики оборота розничной торговли на душу населения Пензенской области за 2000-2012 годы, построение трендовой модели и сопоставление её результатов с прогнозами Минэкономразвития РФ для нашего региона.

Вычисления произведены в среде приложения Microsoft Excel с использованием библиотеки статистических функций и надстройки Пакет анализа.

 

1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

В курсе общей теории статистики принято условно различать  описательную и аналитическую статистику. Описательная статистика преимущественно  связана с планированием исследования, сбором информации и представлением полученных результатов в виде статистических показателей. Удобная форма представления статистической информации - таблицы, графики. Задача аналитической статистики - выявить причинные связи, оценить влияние исследуемых факторов и сделать надлежащие выводы, на основании которых могут быть приняты ответственные решения. Часто исследуемый процесс представляется в аналитической форме, т.е. в виде уравнения (эмпирической формулы).

Знание статистики помогает нам принять оптимальные решения. При этом статистика не отвергает опыт и интуицию исследователя. Ее можно рассматривать как один из компонентов процесса принятия решения, статистика дополняет, но не заменяет деловой опыт, здравый смысл и интуицию человека.

И, наконец, не следует  забывать, что использование статистики становится все более важным преимуществом в конкуренции.[3]

1.1. Определения исследуемых явлений с точки зрения статистики.

Предметом статистики товарооборота  являются массовые процессы и явления  передвижения товара от производителя к потребителю и обмена товаров на деньги, поддающиеся количественной оценке..[6]

Задачи статистики: получение статистической информации о товарообороте, анализ динамики товарооборота, отразить процесс удовлетворения спроса населения на потребительские товары, показать, в какой мере численность населения влияет на объем товарооборота.

Решая поставленные задачи, статистика товарооборота должна полно  и объективно, на научной основе охарактеризовать объем и структуру  продажи товаров населению, выявить основные пропорции, тенденции и причинно-следственные связи товарооборота, вскрыть резервы более полного удовлетворения спроса населения в товарах народного потребления через розничную торговую сеть.

Товарооборот – общая стоимость товаров, реализованных населению и другим потребителям в денежном выражении. Товарооборот измеряется в рублях, может вычисляться за различные промежутки времени, наибольший интерес представляют дневной, месячный, квартальный, годовой товарооборот. [4]

Товарооборот является центральным показателем статистики рынка. Это сложный и многогранный показатель. Во-первых, он характеризует обмен товаров не деньги, переход товара от продавца к покупателю. Во-вторых, он используется в оценках конъюнктуры рынка как один из показателей деловой активности. Товарооборот можно рассматривать как величину удовлетворенного спроса. Товарооборот выступает как показатель размера торгового предприятия, а также как финансовый показатель денежной выручки торгово-сбытового предприятия (фирмы) за проданные товары.

В масштабах страны и  региона розничный товарооборот является, с одной стороны, одной из характеристик уровня жизни населения, а с другой – центральной составляющей фактического конечного потребления домашних хозяйств – как фактора экономического роста. Собственно величина товарооборота, как и все экономические категории, зависит от других экономических показателей состояния экономического развития: состояния финансово-кредитной системы, инфляционного, социально-демографического процессов, уровня реальных доходов населения, соотношением потребления и накопления, инвестиций, стабильности политической системы, динамики ВВП, внешнего торгового и финансового баланса, роста или замедления мировой экономики. Всё зависит от всего.

В данной работе будет проведён статистический анализ влияния численности населения на объем товарооборота.

Показатель численности населения является моментным показателем. Для целей данной работы используется среднегодовая численность населения.

Различают [5]:

- наличное население – категория населения, объединяющая людей, находящихся на определенный момент времени на данной территории, включая временно прибывших (проживающих);

- постоянное население – категория населения, объединяющая людей, которые имеют постоянное (обычное) место жительства на данной территории, включая временно выбывших (отсутствующих).

Связь данных категорий  можно представить равенством:

Постоянное  население = Наличное население –  Временно прибывшее + Временно выбывшее

Исходными данными для  нашего исследования является численность постоянного населения.

Исследование статистической связи численности населения  и товарооборота проведено с  помощью корреляционно-регрессионного анализа, аппарат которого постараемся раскрыть ниже.

1. Корреляционно-регрессионный анализ

В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (аналитического выражения) влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.

Корреляция – это признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей [3]. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых, должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Регрессия – это зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина. Придавая этой зависимости аналитический вид, получают уравнение регрессии. Задачи регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных (количественно варьирующие величины) на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Корреляционный и регрессионный  анализ могут применяться и дают вполне корректные результаты при соблюдении определенных условий. Это однородность исходных данных, независимость отдельных значений признака друг от друга и нормальность распределения изучаемых признаков.

Важно отличать корреляцию и причинную обусловленность. Если нечто является причиной чего-либо другого, то можно говорить о связи первого и второго и, следовательно, об их коррелированности. Однако корреляция может быть и без причинной обусловленности. Корреляция - лишь число, которое указывает на то, что большим значениям одной переменной соответствуют большие (или же меньшие) значения другой переменной. Корреляция не объясняет, почему эти две переменные связаны между собой и какая из них является причиной, а какая - результатом влияния.

Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи [5]. Одним из возможных оснований для существования корреляции без причинной обусловленности является наличие некоторого скрытого, ненаблюдаемого, третьего фактора, который маскируется под другую переменную. В результате фиксируется так называемая ложная корреляция. Позволим себе небольшое отступление от заданной темы, дабы подчеркнуть приоритет качественного анализа, и приведём классический пример из истории статистики, имеющий, правда, весьма отдалённое отношение к нашей теме. Он касается курьезного исследования под условным названием «Аисты приносят детей». Так, в шведской столице в течение 73 лет регистрировалось число новорожденных в год (у) и число аистов (х), которых содержало население. Все экспериментальные точки аккуратно улеглись на прямую, т.е. практически указанную связь следовало бы толковать как чисто функциональную. Поскольку утверждение, содержащееся в упомянутом тезисе, довольно сомнительное, было решено поискать другое разумное объяснение. Оказалось, что одновременные синхронные изменения числа аистов и числа детишек объясняются изменением среднего уровня жизни жителей Стокгольма. Эта переменная первоначально не являлась предметом рассмотрения, отчего и случился такой забавный курьез вследствие ложной корреляции. [3]

 

1. Этапы корреляционно-регрессионного анализа. Методика построения однофакторной модели.

 

Корреляционно-регрессионный анализ состоит из следующих этапов:

1) предварительный (априорный) анализ;

2) сбор информации и её первичная обработка;

3)∙ построение модели (уравнения регрессии);

4) оценка и анализ модели;

5) экономическая интерпретация полученного результата.

Все этапы связаны  между собой, границы их часто  переплетаются и носят условный характер. Выбор формы связи решается на основе теоретического анализа существа изучаемых явлений и исследования эмпирических данных.