= 812466,3099
= 488,8876
= 64,8478
r =
= 0,7494
i = 0,74942= 0,5616
= 3,5791; tтабл= 2,1788
Вывод: Так как коэффициент корреляции больше ноля, то есть положительная величина то можно утверждать, что показатели находятся друг с другом в прямой зависимости. Полученная величина коэффициента корреляции равного 0,7494 свидетельствует о возможном наличии достаточнотесной прямой зависимости между рассматриваемыми признаками. Для рассматриваемого примера величина коэффициента детерминации будет равна 0,5616, а это значит, что 56,16% вариации объёма средних накоплений сбережений во вкладах и ценных бумагах, объясняется вариацией средней начисленной заработной платы.
4 «Прогнозирование»
4.1 Метод экстраполяции
Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, то есть продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Экстраполируют ряды динамики выравниванием по аналитическим формулам. Зная уравнение для теоретических уровней и, подставляя в него значения t за пределами исследованного ряда, рассчитывают для t вероятные yt. На основе исчисленного ранее уравнения
= ао+ а1t. Можно определить ожидаемую тенденцию изучаемого ряда. На практике результат экстраполяции прогнозируемых явлений обычно получают не точечными, а интервальными оценками. Формулы приведены в приложении 1.
Проведём прогнозирование методом экстраполяции значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года. Для удобства расчётов составим таблицу 9.
Таблица 9
Прогнозирование методом экстраполяции
|
Номер месяца
|
Месяц |
t |
yt |
ta |
Sy |
ta·Sy |
yt- taSytyt+ taSyt |
|
13
|
январь 2004 |
13 |
5191,0155 |
2,1604 |
151,3440 |
326,9636 |
4864,05195517,9791 |
|
14
|
февраль 2004 |
15 |
5326,2743 |
2,1448 |
144,9009 |
310,7834 |
5015,49095637,0577 |
|
15
|
март 2004 |
17 |
5461,5331 |
2,1315 |
139,2162 |
296,7394 |
5164,79375758,2725 |
В результате анализа рассчитанных в таблице данных получаем вероятностные границы значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года:
январь 2004: 4864,0519 руб yпр. 5517,9791 руб
февраль 2004: 5015,4909 руб yпр. 5637,0577 руб
март 2004: 5164,7937 руб yпр. 5758,2725 руб
4.2 Метод среднегодовых показателей
Выберем в качестве показателя среднегодовой абсолютный прирост значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года. Для упрощения расчётов составим таблицу 10.
Таблица 10
Прогнозирование методом среднегодовых показателей
|
Месяц
|
t |
Yt |
январь 2004 |
13 |
5747,0915
|
|
февраль 2004
|
14 |
5909,637
|
|
март 2004
|
15 |
6072,1825
|
Примерные значения заработной платы составят в:
январе 2004 – 5747 рублей 9 копеек
феврале 2004 – 5909 рублей 64 копейки
марте 2004 – 6072 рубля 18 копеек
Вывод: При анализе результатов прогнозирования обоими методами можно с уверенностью сделать вывод о росте значения средней начисленной заработной платы в первые 3 месяца 2004 года.
Выводы и предложения
На основании расчётов произведённых разделах 3 и 4 можно сделать ряд выводов:
1. Размер средний начисленной заработной платы и средний размер накопления сбережений во вкладах и ценных бумагах находятся в прямой зависимости, так как при увеличении средних значений одного признака увеличиваются и средние значения другого.
2. Скорость роста (цепной абсолютный прирост) средней начисленной заработной платы равна примерно 162 рубля 55 копеек в месяц. Среднемесячный темп роста составляет примерно 103,7%.
3. Аналитическое выравнивание ряда динамики выполнено, верно, потому что разность между исходными и выровненным уровнем составляет всего 0,0004, и объясняется округлением данных.
4. Значение средней начисленной заработной платы отклоняется от своего среднего значения примерно на 145 рублей или на 3,36%.
5. Совокупность однородна по своему составу, об этом свидетельствует коэффициент вариации, он менее 33%.
6. Так как коэффициент корреляции больше ноля, то есть положительная величина то можно утверждать, что показатели находятся друг с другом в прямой зависимости. Полученная величина коэффициента корреляции равного 0,7494 свидетельствует о возможном наличии достаточнотесной прямой зависимости между рассматриваемыми признаками. Для рассматриваемого примера величина коэффициента детерминации будет равна 0,5616, а это значит, что 56,16% вариации объёма средних накоплений сбережений во вкладах и ценных бумагах, объясняется вариацией средней начисленной заработной платы. Коэффициент корреляции не зависит от случайных обстоятельств.
7. По прогнозам размер заработной латы будет возрастать, он имеет стойкую тенденцию к увеличению. С ростом заработной платы будет происходить и рост объёма сбережений во вкладах и ценных бумагах. При расчётах методом среднегодовых показателей данные получаются несколько выше чем при расчётах методом экстраполяции.
В целом по всей работе прослеживается тенденция по увеличению объёмов заработной платы.
Но надо принять во внимание один факт. Расчёты в курсовой работе производились по месяцам 2003 года. Этот год был довольно стабильным в финансовом отношении. По этому наблюдался столь большой рост зарплаты. Но Российская экономика характеризуется своей непредсказуемостью. В следствие этого возможно очень существенное отклонение прогнозируемых данных от фактических. Российская экономика вообще трудно поддаётся какому – либо прогнозированию.
В качестве предложений можно сделать следующие меры:
1. Повысить размер социальных трансфертов населению (пенсий, пособий, стипендий) для увеличения доходов.
2. Сделать минимальный размер заработной платы равным прожиточному минимуму.
3. Усовершенствовать методику расчёта прожиточного минимума, в соответствии с реальной экономической ситуацией в стране.
4. Повысить среднюю заработную плату работникам бюджетной сферы до среднеобластного уровня.
5. Ввести контроль и государственное регулирование цен на жизненно важные товары и услуги.
В результате принятия всех этих мер можно сушественно повысить уровень жизни населения страны и области.
Список используемой литературы
1. Книга двух авторов
Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272 с.
2. Книга группы авторов
Божко В.П., Романов А.Н., Григоренко Г.П. и др. Информационные технологии в статистике: Учебник для вузов - М., 1995.
3. Книга одного автора
Дмитричев И.И. Статистика уровня жизни населения. Методология оценки и анализа стоимости жизни населения. М., 1995.
4. Книга двух авторов
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. , Общая теория статистики - М.: Финансы и статистика, 2002. – 480 с.
5. Книга трёх авторов
Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н., Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 416 с.
6. Книга пяти авторов
Зинченко А.П., Сергеев С.С., Политова И.Д., Филимонов В.С., Шибалкин А.Е. Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике – 4 – е издание переработано и дополнено – М.: Финансы и статистика, 1988 – 328 с.
7. Энциклопедический справочник
Ильин М.А. Тверская область – Тверь: Тверское областное книжно – журнальное издательство, 1994 – 328 с.
8. Методические указания
Рыбальченко М.Б. Статистика. Методические указания к выполнению курсовой работы студентами экономического факультета очного и заочного отделения. – Тверь 2003 – 27 с.
9. Информационно – аналитический бюллетень
Социально – экономическое положение Тверской области в январе – феврале 2004 года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 86 с.
10. Информационно – аналитический бюллетень
Социально – экономическое положение Тверской области в январе – марте 2004 года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 86 с.
11. Статистический ежегодник
Тверская область в цифрах в 2002 году / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2003 – 306 с.
12. Доклад
Тверская область в 1995 – 2002 годах / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2003 – 76 с.
13. Доклад
Тверская область в 1995 – 2003 годах / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 84 с
14. Информационный сборник
Цены по Тверской области в 2003 году / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 82 с.
.
Приложение 1
Основны формулы используемые в работе
1. Средние величины:
1) Средняя арифметическая простая:
,
где n – число вариантов
2) Средняя арифметическая взвешенная:
,
где f – веса (частота повторения одинаковых признаков)
2. Анализ ряда динамики предполагает расчёт системы показателей
1) Абсолютный прирост (у):
уц= уi– уi-1(цепной)
уб= уi– уо(базисный),
где уi– уровень сравниваемого периода
уi-1– уровень предшествующего периода
уо– уровень базисного периода.
2) Среднемесячный абсолютный прирост (
):
или уц=
,
где n – число абсолютных приростов в изучаемом периоде,
m – число уровней ряда динамики в изучаемом периоде
3) Темп роста (Тр):
Тр =
•100% (цепной)
Тр =
•100% (базисный)
4) Среднемесячный темп роста (Тр)
,
где n – число коэффициента роста.
5) Темпы прироста (Тпр)
Тпр = Тр – 100
6) Абсолютное значение 1% прироста (А%)
А% =
3. Формулы для аналитического выравнивания по прямой:
Прямая линия выражается при помощи следующего уравнения:
= ао+ а1t,
где– выравненные значения ряда
t – время
аои а1– параметры искомой прямой
ао=,
а1=,
где у – фактические уровни ряда динамики
n – число лет
4. Остаточное среднее квадратическое отклонение:
,
5. Коэффициент вариации:
•100%
6. Коэффициент корреляции
r =,
где r – коэффициент корреляции
- средняя величина признака х,
- средняя величина признака у,
- средняя из попарных произведений изучаемых признаков х и у,
- среднее квадратическое отклонение факторного признака,
- среднее квадратическое отклонение результативного признака.
7. Коэффициент детерминации
i = r2
8. Критерий Стьюдента
,
где n – число наблюдений
k – число факторов в модели
9. Прогнозирование
1) Метод экстраполяции
y1=+taSyt,
где ta– коэффициент доверия по распределению Стьюдента (определяется по таблице Стьюдента),
Sy =/ (n – m),
где n – число уровней ряда динамики,
m – число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m =2 )
(yt- taSyt) yпр. (yt+ taSyt)
2) Метод среднегодовых показателей
Yt= y0+•t или Yt= y0•,
где y0– начальный уровень ряда,
- среднегодовой абсолютный прирост,
- среднегодовой темп роста,
t – период времени
1
