Статистико-экономический анализ потребления населением товаров и услуг

Система нормальных уравнений  для нахождения параметров a₀, a₁ имеет вид:

  (18)

После преобразования системы  получим:

 (19)

 (20)

Решением системы являются значения параметров:

а₀ = 391,08; a₁ = 0,43.

Уравнение регрессии:

  (21)

Коэффициент детерминации:

Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту а₁=0,43, можно утверждать, что с увеличением дохода на 1 рубль потребительские расходы увеличивается в среднем на 0,43 рублей в месяц. Коэффициент регрессии а₀=391,08 учитывает влияние факторов, неучтенных в модели. В нашем случае влияние неучтенных факторов невелико.

Коэффициент детерминации показывает, что 99,4% вариации признака «потребительские расходы» обусловлено вариацией признака «доход а остальные 0,6% вариации связаны с воздействием неучтенных факторов.

4.2. Проверка значимости  параметров регрессии.

Для того, чтобы оценить  на сколько параметры а₁, а₀ отображают исследуемый процесс и не являются ли эти значения результатом случайных величин, рассчитаем средние ошибки и t-критерии Стьюдента.

                      (22)

           (23)

По таблице критических  точек распределения Стьюдента  найдем t_кр при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν = 3. t_кр = 3,18. Так как t^а0_расч > t_кр (8,44 >3,18), то параметр а₀ считается значимым. Так как t^а1_расч > t_кр (22,4 > 3,18), то параметр а₁ считается значимым.

4.3. Проверка значимости  уравнения регрессии в целом.

                       (24)

По таблице критических  значений критерия Фишера найдем Fкр = 10,13 (при α=0,05, ν₁=k=1, ν₂=n-k-1=3). Так как F_расч > F_кр (497 > 10,13), то для уровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν₁=1, ν₂=7 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

5. Использование регрессионной  модели для принятия управленческих  решений (анализа, прогнозирования  и т.д.).

Вычислим прогнозное значение потребительских расходов для величины дохода х_р=10000. При уровне значимости α=0,05 точечное значение прогноза

 (36)

Т.е. с доверительной вероятностью p=1-α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение потребительских расходов при величине дохода, равной 10000 рублей, составит около 4691,08 рублей.

Таким образом, в результате проведения корреляционно-регрессионного анализа показано, что между величиной  дохода и величиной потребительских  расходов существует тесная связь. Изучаемые  признаки связаны линейной корреляционной зависимостью. Найдены параметры  этой зависимости. Проведена комплексная  оценка значимости, как параметров регрессионного уравнения, так и  регрессии в целом. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости величины дохода и величины потребительских расходов может быть использована для принятия управленческих решений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4. Методы выявления тренда

Тренд – основная тенденция  развития социально – экономического явления. К методам, позволяющим  выявить тренд относятся:

1. метод укрупнения интервалов;
2. метод скользящей средней;

Рассмотрим перечисленные  выше методы. Исходные данные приведены в таблице 7.

Таблица 7

Потребительские расходы  по месяцам

№п/п	Месяц	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб.,
1	январь	3691,88
2	февраль	3839,28
3	март	3951,58
4	апрель	4149,98
5	май	4129,08
6	июнь	3470,28
7	июль	3398,88
8	август	3949,68
9	сентябрь	5169,18
10	октябрь	5125,28
11	ноябрь	4902,28
12	декабрь	4657,38

 

 

1.Метод укрупнения интервалов.

Этот метод является наиболее простым. Его суть состоит в простом  увеличении длины интервалов.

Таблица 8

Выявление тренда методом  укрупнения интервалов

№п/п	Месяц	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб.	Потребительские расходы  на человека в квартал, руб.	Потребительские расходы  на человека в среднем за месяц, руб.
1	январь	3691,88	11482,74	3827,58
2	февраль	3839,28
3	март	3951,58
4	апрель	4149,98	11749,34	3916,45
5	май	4129,08
6	июнь	3470,28
7	июль	3398,88	12517,74	4172,58
8	август	3949,68
9	сентябрь	5169,18
10	октябрь	5125,28	14684,94	4894,98
11	ноябрь	4902,28
12	декабрь	4657,38

 

 

3827,58 < 3916,45 < 4172,58 < 4894,98 –  на лицо тенденция к увеличению  потребительских расходов.

2. Метод скользящей средней.

Главным недостатком этого  метода является то, что ряды, полученные путем сглаживания, становятся короче, т.е.  теряются исходные данные.

Главным недостатком этого  метода является то, что ряды, полученные путем сглаживания, становятся короче, т.е.  теряются исходные данные.

Таблица 9

Выявление тренда методом  скользящей средней

№п/п	Месяц	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб.	3-х месячная средняя	5-ти месячная средняя
1	январь	3691,88
2	февраль	3839,28	3827,58
3	март	3951,58	3980,28	3952,36
4	апрель	4149,98	4076,88	3908,04
5	май	4129,08	3916,45	3819,96
6	июнь	3470,28	3666,08	3819,58
7	июль	3398,88	3606,28	4023,42
8	август	3949,68	4172,58	4222,66
9	сентябрь	5169,18	4748,05	4509,06
10	октябрь	5125,28	5065,58	4760,76
11	ноябрь	4902,28	4894,98
12	декабрь	4657,38

Рисунок 2 – Выявление тренда методом скользящей средней

По 3-х месячной средней видна тенденция к увеличению начиная с июля, по 5-ти месячной – с июня. До этих месяцев видна тенденция к снижению.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.Прогноз потребления населением товаров и услуг

Прогноз величины прожиточного минимума рассчитан исходя из индексов потребительских  цен с учетом сложившегося за ряд  лет превышения темпов роста величины прожиточного минимума над индексами потребительских цен.

В 2013 году величина прожиточного минимума на душу населения увеличится по сравнению  с 2009 годом на 40,6 процента

С 2013 года предлагается перейти  на нормативно-статистический метод  определения величины прожиточного минимума, при котором продукты питания  включаются в потребительскую корзину  в натуральных объемах, а непродовольственные  товары и услуги - по их доле в общих  потребительских расходах.

В результате роста доходов  населения и реализации мероприятий  по поддержке наименее обеспеченных категорий граждан доля населения, имеющего доходы ниже величины прожиточного минимума, к 2013 году может составить  по варианту 2b 11,3%, по варианту 1b - 11,7 процента.

Рост потребительских  цен на продукты более сдержанный, за исключением товаров с длительным сроком хранения. Для сдерживания  роста цен на продукты в первую очередь будут приниматься другие меры по росту предложения и сокращению возникших дисбалансов на товарных рынках, в частности за счет стимулирования продовольственного импорта.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

В курсовой проведен анализ данных по исследуемой теме. Изучена  динамика потребления товаров и  услуг. Рассмотрены индексы, используемые при изучении динамики. Были рассмотрены  понятие и сущность потребления, системы статистических показателей  потребительских расходов.

В ходе экономико-статистического  анализа динамики потребительских  расходов за 2002-2010 гг. было установлено, что, начиная с 2002 года, объем расходов на потребление расходов и услуг  имеет динамику стабильного роста. В связи с этим максимальный размер расходов наблюдался в 2010 году. За рассматриваемый  период потребительские расходы  выросли в 10,42 раза. Это можно связать  с постоянным ростом цен на товары и услуги, а также с улучшением благосостояния населения и увеличением  количества потребляемых товаров и  услуг. Наибольшие темпы прироста, составляющий 173 %, зафиксирован в 2004 году. В дальнейшем до 2008 года происходит значительное снижение прироста до 9%.

Анализ структуры потребительских  расходов показал, что доля потребительских  расходов сельского населения уменьшается  на промежутке 2002-2007 года, а доля потребительских  расходов городского населения растет. В дальнейшем тенденция меняется на обратную. Максимальное превышение потребительских расходов городского населения составляет 25,95

.

Проведенный в работе анализ влияния доходов на потребительские  расходы показал, что существует тесная линейная прямая связь. Построено  уравнение регрессии: .  Установили, что параметры регрессии и сама регрессия в целом, являются значимыми. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. На основе уравнения регрессии был спрогнозированы потребительские расходы при величине дохода, равной 10000 рублей, он составил 4691,08 рублей.

 

Список используемой литературы

 

1. Курс социально-экономической статистики: учебник / Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ; ЮНИТИ-ДАНА, 2006.
2. Аксянова А.В. и др. Теория и практика статистики: учеб. пособие для вузов / А.В. Аксянова, Н.Н. Валеев, Ас.М. Гумеров. – М.: Колосс, 2008.
3. Социально-экономическая статистика: учебник / под ред. М.Р. Ефимовой. – М.: Высшее образование, Юрайт-Издат, 2009.
4. Статистика: учеб.-практ. пособие / М.Г. Назаров, В.С. Варагин, Т. Б. Великанова и др.; под ред. М.Г. Назарова. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2008.
5. Статистика: учебник / под ред. В.С. Мхитаряна. М.: Экономистъ, 2005.
6. Теория статистики: учеб. / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин и др. / Под ред. Р.А. Шмойловой.- 4-е изд., перераб.-М.:Финансы и статистика, 2005.
7. Экономическая статистика: учебник / Под ред. проф. Ю.Н. Иванова. М.: ИНФРА-М, 2006.
8. Статистика: учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Высшее образование, 2006.
9. Статистика: учеб. / В.Г. Минашкин и др.; под ред. В.Г. Минашкина. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006.