Экономико–статистический анализ ввода в эксплуатацию жилого фонда в РФ за период 1995-2006 гг

По таблице 4 мы можем проследить общую динамику количества строительных организаций  в России в период 1995-2006 гг.  Видно характерное для рассматриваемых в этой работе показателей падение в 1999-2001 годах. Смещение этой своеобразной «ямы» на 1 год вперёд связано с тем, что на деятельность строительных фирм оказывают влияние большое число факторов, поэтому отток рабочей силы, рассмотренный выше, сказался на деятельности строительных фирм и их количестве спустя определённый промежуток времени.

Именно в 2001 году цепной абсолютный прирост достиг наименьшего значения (-10405 фирм). В то же время базисный прирост, начиная с 2000 года, в рассматриваемом периоде является отрицательной величиной.

Для наглядности построим график числа  действующих строительных организаций  в России в 1995-2006 гг.

Рисунок 3.

 

Как нетрудно заметить по графику, в период с 1995 по 1997 года число  действующих строительных организаций  росло, последующие 2 года оно оставалось практически без изменений , но в 1999 году уже начали сказываться последствия дефолта 1998 года. Вплоть до 2002 года число действующих фирм неуклонно сокращалось, после чего ситуация вновь стабилизировалась – с 2002 по 2005 года их число практически не изменялось. В 2005 году наметился рост количества строительных фирм, так как начался строительный бум, цены на жильё поползли вверх, и в прибыльную отрасль экономики хлынул капитал. Это позволило новым фирмам выдерживать конкуренцию со старыми и впоследствии приносить  прибыль, вследствие чего к 2006 году число действующих строительных фирм выросло. Стоит заметить, что даже с учётом роста в конце рассматриваемого периода, общее число действующих строительных фирм не достигло аналогичного показателя в начале периода. Это объяснимо тем обстоятельством, что к 1995 году рынок строительства в России не был окончательно сформированным, и найти свою нишу новообразованной  фирме было легче, чем в сформировавшемся рынке строительства образца 2002-2004 годов.

 

 

1.2. Расчет средних  показателей уровней ряда динамики.

К средним показателям ряда динамики относятся: средний уровень ряда динамики, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста.

Найдем средний уровень моментного равноотстоящего ряда динамики по формуле  средней хронологической простой:

Таким образом, среднегодовая 12 лет составила:

 

Рассчитаем среднегодовой  абсолютный прирост числа 1995-2006 гг.

 

Это означает, что за 1995-2006 гг. в среднем  ежегодно абсолютный прирост составлял 0,8 млн. м кв., по России.

Рассчитаем среднегодовой  темп роста: 

 или 101,4% 

В среднем за 1995-2005 гг. число введённых в эксплуатацию жилых фондов увеличивалось каждый год в 1,014 раза по России.

Средний темп прироста по по России составил 1,4 %, т. е. за период 1995-2006 гг. в среднем ежегодно темп прироста ввода жилья в эксплуатацию достигал 1,4%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ основной тенденции  развития показателей численности занятых в экономике

Основную тенденцию  развития явления характеризует  тренд. Тренд – это долговременная компонента ряда динамики. При наличии  ряда наблюдаемых значений для различных  моментов времени следует найти  подходящую трендовую кривую, которая  сгладила бы остальные колебания.  В статистике используют множество методов для нахождения основной тенденции социально-экономического явления, отличие которых состоит в трудности вычислений и точности результата. В данной работе воспользуемся методом аналитического выравнивания, суть которого заключается в нахождении такой математической функции, которая давала бы возможность вычислить теоретические уровни динамического ряда, очень близкие к фактическим.

Найдем основную тенденцию изменения.

Найдем математическую модель тенденции. Для выравнивания ряда динамики по прямой используем уравнение  . Способ наименьших квадратов дает систему двух нормальных уравнений для нахождения параметров a₀  и  a₁. В рядах динамики техника расчета параметров уравнения может быть упрощена. Для этой цели показателем времени t  придают такие значения, чтобы их сумма была равна 0. При этом уравнения системы примут следующий вид:

 

 

 

 

 

Все необходимые расчеты  проведем в ППП «Excel», и приведём здесь полученные уравнения линии тренда.

 

 

Применим уравнение параболы, для  нахождения другой математической модели: , где при и получаем систему уравнений .

 

Уравнение прямой имеет вид:     . Для нахождения его параметров необходимо решить систему уравнений:

         =>   =>   =>

=> => =>    

Мы получили уравнение  параболы, которое затем будем использовать при прогнозировании.

Параметр a₀ в данном уравнении означает средний уровень ряда динамики, т. е. за период с 1995 по 2006 гг. средний ежегодный ввод жилья в эксплуатацию составлял 44,025 млн. м кв.

1.5. Экстраполяция  ряда динамики.

Основная тенденция  развития (тренд) даёт основания для  прогнозирования на будущее – перспективную экстраполяцию.

Методы экстраполяции:

1.Прогнозирование по среднему абсолютному приросту. Возможно в том случае, если есть основания считать общую тенденцию линейной.

2.Метод среднего темпа  роста.

Если можно считать, что общая тенденция  ряда характеризуется  показательной кривой (экспонентой), то где -последний уровень ряда динамики, t - срок прогноза, -средний коэффициент роста.

3.Прогнозирование методом  аналитического выравнивания –  представление уровней ряда в  виде математической функции. Для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения зависимой переменной времени (t).

Экстраполяция даёт возможность  получить точечное значение прогноза. Точное совпадение фактических  данных и прогностических точечных оценок, полученных путём экстраполяции кривых, характеризующих тенденцию, имеет малую вероятность. Возникновение отклонений фактических уровней ряда динамики от выровненных по уравнению тренда объясняется следующими причинами:

-выбранная для прогнозирования  кривая  не является единственно возможной для описания тенденции. Можно подобрать кривую, обеспечивающую более точные результаты.

-построение прогноза  осуществляется на основе ограниченного  числа исходных данных. Кроме  того, каждый исходный уровень  обладает случайной компонентой. Поэтому и кривая, по которой осуществляется экстраполяция, будет содержать случайную компоненту;

-тенденция характеризует  лишь движение среднего уровня  ряда динамики, поэтому отдельные  наблюдения от него отклоняются.  Если такие отклонения наблюдались в прошлом, то будут наблюдаться и в будущем.

Для расчета линии  тренда нам понадобится скользящая средняя – для сглаживания  отклонения, вызванных случайными возмущениями. Расчеты приведены в таблице.

 

 

 

 

Таблица 5

	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006
Ввод в действие, жилые дома, млн. кв.м.	41	34,3	32,7	30,7	32	30,3	31,7	33,8	36,4	41	43,6	50,6
3-летние суммы			108	97,7	95,4	93	94	95,8	101,9	111,2	121	135,2
скользящая средняя		36	32,57	31,8	31	31,33	31,93	33,97	37,07	40,33	45,07

 

Т. к. парабола наиболее точно отражает характер ввода жилья в эксплуатацию, то именно по этому уравнению мы будем делать прогноз.

Для того, чтобы сделать  прогноз на 1 период, необходимо иметь  уравнение по 5. Изучаемый период составляет 12 лет. Следовательно, прогноз будет сделан на 2 периода – 2007 и 2008 гг.

Рисунок 4.

 

Период времени t = 1 год. Следовательно, для 2007 и 2008 гг. t=13 и t=14 соответственно.

 

млн. м кв.

По полученным данным можно сделать вывод, ввод в эксплуатацию жилья  составит: в 2007 г. – 56,4 млн. м кв., в 2008 г. – 63,77 млн. м кв.

2. Структура.

2.1. Состав действующих строительных организаций в 1995-2006 гг по формам собственности.

 

Так как структура  жилья представляет собой достаточно большую и запутанную картину,  являющуюся темой самостоятельного исследования и выходящую за рамки этой курсовой работы, автор решил рассмотреть структуру действующих строительных организаций в 1995 -2006 гг. по формам собственности. На то есть несколько причин: во-первых, данный признак обладает достаточно существенной связью с изучаемым признаком – вводом жилья в эксплуатацию, во-вторых, по формам собственности строительные организации делятся на 4 группы, что позволяет достаточно точно определить структуру этого показателя в целом.

Таблица 6

	1995	2006
Всего	127789	120330
Государственная	4739	1759
Муниципальная	1050	692
Частная	108668	116164
смешанная российская	12682	1715

 

 

Рисунок 5

Как видно на рисунке 3 , в 1995 году подавляющую часть действующих строительных организаций составляли частные организации, однако государственные, муниципальные и смешанные российские по форме собственности организации вместе составляли 15% от общего числа. В 2006 году практически все (97%) организации стали частными, а доли остальных стали равны примерно 1% каждая.

 

Рисунок 6

Таблица 7

	1995	2006	среднегодовой темп прироста удельного веса	динамика
Государственная	4739	1759	-0,15226	-15%
Муниципальная	1050	692	-0,06713	-6,70%
Частная	108668	116164	0,01118	1,10%
смешанная российская	12682	1715	-0,28356	-28%

 

              

По рассчитанным данным в таблице можно сказать, что  наиболее значимые изменения в структуре  действующих строительных фирм произошли  в фирмах со смешанной российской собственностью – каждый год их доля в среднем уменьшалось на 28%. Доля государственных фирм так же становилось меньше – в среднем на 15% в год. Доля муниципальных строительных организаций в среднем в год уменьшалось на 6,7%. Незначительно увеличилась доля частных предприятий – на 1,1%.

По полученным данным можно сделать вывод, что действующие строительные организации на 2006 год практически полностью – частные по форме собственности. Небольшой в процентном выражении среднегодовой темп прироста обусловлен большим количеством организаций с подобной формой собственности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Корреляционный анализ динамики ввода жилья в эксплуатацию в России за 1995-2006 гг.

.       Y – введённые в эксплуатацию жилые фонды, млн. м кв.

     Х1 – численность занятых в строительстве, тыс. чел.

     Х2 – число действующих строительных организаций, тыс.

     Т. К.  автокорреляцию мы не исключали,  то будем использовать формулу  коэффициента разности, при которой  она исключается автоматически:

Используя для расчетов ППП «Excel», получим следующие значения коэффициентов корреляции:

Таблица 8.

	Y	X1	X2
Y	1
X1	0,197643	1
X2	-0,44604	0,581925	1

 

                  

По полученным результатам  можно сделать вывод, что между  признаками Y ( ввод жилых фондов в эксплуатацию) и Х2 (число действующих строительных организаций) имеется средняя обратная связь. Т. е. с увеличением ввода жилья в эксплуатацию количество действующих строительных организаций уменьшается. Это объяснимо тем, что чем больше жилья строится, тем большие инвестиции для этого необходимы, и на рынке строительства свои места занимают более крупные компании, путём вытеснения или поглощения более мелких конкурентов.

Прямая средняя связь  существует между  признаками Х1(численность занятых в строительстве) и Х2(число действующих строительных организаций). Связь более тесная,  нежели в первом случае. Данная связь легко объяснима: чем больше работников занято в этом секторе экономики, тем проще там новообразованной организации набрать рабочий персонал и начать функционировать.