Экономико-статистическое исследование показателей грузовых перевозок в России за 1999-2008 годы

 

По данным результатам посчитаем линейный коэффициент абсолютных структурных  сдвигов грузовых автомобилей, находящихся  в эксплуатации с 1998 по 2008 гг. Получим:

∆_d1-d0= 72/(6*10) = 1,2 процента, т.е. за последние 11 лет среднегодовое изменение по всем возрастным категориям грузовых автомобилей, находящихся в эксплуатации составило 1, 2 проц. пункта.

 

Имело бы место по данному виду деятельности построить круговые диаграммы:

 

Возрастная  структура парка грузовых автомобилей  организациями всех видов деятельности в России в 1998г и в 2008г.

Судя по данным диаграммам видно, что возрастная структура парка грузовых автомобилей в 2008 году значительно изменилась по сравнению с 1998г.

Не трудно заметить, что в 2008 году стало больше использоваться автомобилей сроком эксплуатации более 13 лет приблизительно на 30%. Это можно связать с тем, что в автомобильной промышленности России происходят существенные изменения, определяемые общеэкономической ситуацией, мировыми тенденциями, государственным регулированием. В результате наблюдается резкое снижение объема продаж автомобильной техники; мировой кризис и снижение покупательной способности потребителей приводит к снижению цен на автомобили. Зато возраст грузовых автомобилей в пределах 5-8 лет стал значительно менее востребованным. И практически неизменным остался спрос на возраст автомобилей 2-5 лет.

Как мне известно, по выше представленным показателям  можно найти  одну из важных характеристик грузовых автомобилей, как грузоподъёмность. Она представляет собой максимальную массу груза, которую машина способна в определенных условиях в один прием поднять, переместить или перевезти. Для этого нам нужно найти средние значения фактора У – количество лет в эксплуатации, а затем  умножить соответствующие значения структурных частей 1998 и 2008 года на полученные средние значения. Дл удобства используем таблицу.                                                                     

Расчетная таблица  для нахождения средней грузоподъемности

                                         в России за 1998, 2007г                     Таблица №7

Грузовые автомобили, находящиеся  в эксплуатации, лет:	Уi	1998 Хi1	2008 Xi2	Xi1*Yi	Xi2*Yi
А	1	2	3	4	5
До 2	1	3	8	3	8
2,1 – 5	3,5	12	13	42	45,5
5,1 – 8	6,5	30	11	195	71,5
8,1 – 10	9	22	9	198	81
10,1 – 13	11,5	18	14	207	161
Более 13	14,5	15	45	217,5	652,5
∑		100	100	862,5	1019,5

 

Из данной таблицы видим, что средняя грузоподъемность в 1998 году равна: 862,5/100=8,6, а в 2008 году - 1019,5/100=10,19, т.е. 1,595.Можем сделать  вывод о её увеличении приблизительно на 1,595 единиц. Это связано с развитием экономики нашей страны, а именно  с модернизацией автотранспортных  предприятий. Современные скоростные методы ремонта, технического перевооружения и реконструкции этих предприятий, получившие приличное усовершенствование за последние 10 лет отразились в том числе и на этой важной характеристике, как грузоподъёмность. Что же касается общего вывода по структуре, то можно заметить, как большую часть грузов перевозят организации на коммерческой основе. Также изменилась структура использования автомобилей в зависимости от срока их эксплуатации. Последний 2008 год показал,  что использование числа автомобилей старше 13 лет приблизительно увеличилось на 30 % чем в далёком 1998 годом.

2.3 Изучение взаимосвязи  между показателями грузовых автоперевозок  и некоторыми факторами.

Для изучения взаимосвязи я использовала методы корреляции и регрессии.

Эти методы будут применяться  между показателями: перевозки грузов и доходов от перевозки грузов; перевозка грузов и потребление автобензина.

Необходимо  определить коэффициент корреляции между первой парой показателей, а именно:  перевозки грузов и дохода от перевозки грузов. Удобней представить соответствующие значения в табличном виде.

Исходные и расчетные данные для определения

коэффициента  корреляции.

Таблица№8

 

Год	Число перевозимых грузов, млн.т. x	Доходы от перевозимых грузов, млрд. руб. y	x2	y2	xy
1998	593	14,7	351649	216,09	8717,1
1999	556	18,7	309136	349,69	10397,2
2000	550	21,1	302500	445,21	11605
2001	561	24,8	314721	615,04	13912,8
2002	503	24,5	253009	600,25	12323,5
2003	490	27	240100	729	13230
2004	493	29,5	243049	870,25	14543,5
2005	612	38	374544	1444	23256
2006	713	45,8	508369	2097,64	32655,4
2007	725	58,4	525625	3410,56	42340
2008	738	69,2	544644	4788,64	51069,6
Итого	6534	371,7	3967346	15566,4	234050

Расчёт коэффициента корреляции осуществляется по формуле :          Для этого воспользуемся значениями из таблицы: 6534/11= 594, 371,7/11=33,79,  3967346/11=360667,8,  √(360667.8-(594)^2)= 88.49,   15566.4/11=1415.12

√(1415.12-(33.79)^2)=16.53

Подставляя в формулу значения, получим: =

Получив такое значение коэффициента корреляции, можем сделать вывод  о наличии положительной и  довольно сильной зависимости между  числом перевезённых грузов и доходов от данных  перевозок, следовательно при увеличении такого показателя, как перевозка грузов, будет и увеличиваться доход от этих перевозок.

Вторым пунктом в моём анализе  будет служить модель зависимости  перевозки грузов от потребления  бензина Российским  автотранспортом.

Для построения модели нам необходимы значения перевозки грузов по годам  и потребление бензина (млн. т) также  за каждый год. Эти данные представлены в таблице № 1, поэтому на основе их составим новую таблицу для удобства расчётов по регрессионной модели.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица для параметров уравнения регрессии.

Таблица №9

Год	Перевезено грузов, млн. т. (У)	Потребление автобензина, млн. т. (Х)	Х2	ХУ	Уср
А	1	2	3	4	5
1998	593	9,2	84,64	5455,6	550,07
1999	556	9,4	88,36	5226,4	543,58
2000	550	9,4	88,36	5170	543,58
2001	561	8,7	75,69	4880,7	566,295
2002	503	8,4	70,56	4225,2	576,03
2003	490	7,9	62,41	3871	592,255
2004	493	7,6	57,76	3746,8	601,99
2005	612	7,2	51,84	4406,4	614,97
2006	713	7,8	60,84	5561,4	595,5
2007	725	7,3	53,29	5292,5	611,725
2008	738	8,1	65,61	5977,8	600,331
Итого	6534	91	759,36	53813,8	6396,306

 

По этим данным составим систему из двух уравнений  и выразим коэффициент а_1.

 11а₀+91а₁=6534 а₀=895,9

          91 а₀+759,4а₁=53813,8                а₁₌-36,49  

 

Уравнение регрессии будет иметь вид: У = 895,9-36,49*X

Получив это уравнение, можно смело сделать  вывод о том, что при увеличении использования бензина на 1 млн. тонн количество перевозок грузов уменьшиться  в среднем на 36,5 млн. т. Следовательно, будь то увеличение траты бензина,  перевозка грузов  начнёт уменьшаться, это и понятно – стоимость бензина не маленькая, и если произойдёт тенденция к увеличению его использования, перевозки, например, на дальние расстояния будут экономически не выгодны.

 

 

Заключение.

Проанализировав в своей работе некоторые важные показатели, такие  как грузооборот, число грузовых автомобилей, потребление бензина  можно сделать выводы: перевозка грузов увеличивается с каждым годом, это говорит о том, что  автомобильный транспорт, а именно перевоз грузов с его помощью, в настоящее время имеет хороший спрос и обладает особой важностью и удобством как один из самых распространённых видов транспорта. В связи с этим и увеличивается грузооборот, а значит и число используемых машин.

С каждым годом все больше возрастает спрос на грузовые автоперевозки. Заниматься грузовой автоперевозкой компаниям  выгодно. Особенно привлекательно, конечно, заниматься грузовыми перевозками  с импортно-экспортными потоками товаров. Одни только транзитные грузовые автоперевозки могли бы стать  солидным источником дохода всего государства, в том числе и за счет развития международных транспортных коридоров, но транзит через Россию пока не растет. В последние же несколько  лет рост товарно-грузовых потоков, обусловленный общим экономическим  подъемом и увеличением объемов  импорта, привел к тому, что возможности  по предоставлению многих сопутствующих  грузовой автоперевозке страховых  услуг перестали соответствовать  запросам обновляющегося рынка. Правда, минимальное количество грузов было перевезено в 2003 году. Это связано с тем, что только в конце 2003 года были выявлены направления совершенствования организационной структуры автомобильных грузоперевозок путём привлечения более 20 млн. долларов США в виде прямых и портфельных инвестиций.

Темп роста в 2008 году по сравнению с 2007 составил 101,8%, а по сравнению с 1998 годом – 124,45% . Самое высокое число грузовых автомобилей было в 2008году, в то время как в 1999 году самый маленький показатель грузовых автомобилей за весь период исследования. Это связано с нарастанием неблагоприятных тенденций в четвертом квартале 1999 года, когда произошел спад спроса на грузовые автомобили в отраслях, имеющих немаловажное значение  – строительство, добывающие отрасли, коммерческие перевозки технологических грузов, химическая промышленность, металлургия.

Изучив взаимосвязь между перевозкой грузов и доходов, и получив значение коэффициента корреляции _{равным 0,824 ,}можем сделать вывод о наличии положительной и довольно сильной зависимости между числом перевезённых грузов и доходов от данных  перевозок, следовательно при увеличении такого показателя, как перевозка грузов, будет и увеличиваться доход от этих перевозок. Что же касается регрессии, то выявив уравнение с отрицательным зависимым коэффициентом, можем предположить, что при увеличении использования бензина на 1 млн. тонн количество перевозок грузов уменьшиться в среднем на 36,5 млн. т. Следовательно, будь то увеличение траты бензина,  перевозка грузов  начнёт уменьшаться, что при увеличении использования бензина на 1 млн. тонн количество перевозок грузов уменьшиться в среднем на 36,5 млн. т. А значит при увеличении траты бензина,  перевозка грузов  начнёт уменьшаться.

При изучение структуры автомобильного транспорта, заметим, что возрастная структура  парка грузовых автомобилей в 2008 году значительно изменилась по сравнению  с 1998г. Не трудно понять, что в 2008 году стало больше  использоваться автомобилей сроком эксплуатации более 13 лет, приблизительно на  30%. Это можно связать с тем, что в автомобильной промышленности России происходят существенные изменения, определяемые общеэкономической ситуацией, мировыми тенденциями, государственным регулированием. В результате наблюдается резкое снижение объема продаж автомобильной техники; мировой кризис и снижение покупательной способности потребителей приводит к снижению цен на автомобили.

 

 

 

 

 

Список используемой литературы:

 

 

1) Башкатов Б.И. Макроэкономическая  статистика. Москва 2003 г.

2) www.gks.ru

3) http://ru.wikipedia.org/wiki/

4) Салин В.Н. , Медведев В.Г. Макроэкономическая  статистика.

5) Шмойлова  Р.А., Минашкин В.Г. Теория статистики, М., ФиС 2003 г.

6) «Статистика» под  редакцией В.М. Симчеры. Москва, ФиС 2008 г.