Статистический анализ миграции населения РФ

Автор: Пользователь скрыл имя, 22 Октября 2014 в 13:13, курсовая работа

Краткое описание

На протяжении тысячелетней истории цивилизации миграция выступает неотъемлемой составной частью жизни народов, способом существования человека в меняющейся действительности. В определенном смысле миграция населения создала само человечество: она привела к нынешнему многообразию землян и способствовала размещению населения и в глобальном, и в региональном, и в локальном масштабах.

Оглавление

Введение ………………………………………………………………….3
1. Теоретические аспекты статистического анализа миграции населения РФ…………………………………………………………………………..5
1.1 Предмет, метод и задачи статистики населения…………………….5
1.2 Содержание и методы рядов динамики……………………………...7
1.3 Сущность метода статистической сводки и группировки. Метод средних и вариационный анализ…………………………………………………...10
1.4 Методы изучения взаимосвязи между явлениями………………….14
2. Общая характеристика миграции населения в РФ…………………...17
3. Применение статистических методов для анализа миграции населения РФ…………………………………………………………………………..19
3.1 Анализ однородности совокупности регионов……………………...19
3.2 Аналитическая группировка………………………………………..…24
3.3 Анализ динамики миграции населения……………………………….26
3.4 Корреляционно-регрессионный анализ……………………………….29
Заключение………………………………………………………………….35
Список литературы…………………………………………………………

Файлы: 1 файл

Курсовая работа № 1.doc

— 617.00 Кб (Скачать)

 

По результатам табл. 7 можно сделать вывод о том, что в 2006 г. коэффициент миграционного прироста увеличился на 10/000 или на 11,1% по сравнению с 2005 г., а по сравнению с базисным 2001 г. наблюдается сокращение коэффициента миграционного прироста на 90/000 или на 47,4%. В остальные периоды также наблюдается снижение коэффициента миграционного прироста по сравнению с предыдущими периодами. При этом максимальное сокращение наблюдается в 2003 году, а именно на 100/000 или на 62,5% по сравнению с 2002 годом. По сравнению с базисным (2001 г.) годом также наблюдается снижение коэффициента миграционного прироста во все периоды, причем максимальное снижение приходится на 2003 г. - 130/000 или на 68,4%.

Далее определим средние показатели:

  1. средний уровень ряда по формуле 1.2.7: 0/000
  2. средний абсолютный прирост по формуле 1.2.8: 0/000
  3. средний темп роста по формуле 1.3.3: =88%
  4. средний тем прироста по формуле 1.3.4: %

Расчеты показывают, что в среднем за 2001-2006 гг. коэффициент миграционного прироста составил 11,20/000, при этом в среднем за анализируемый период коэффициент миграционного прироста снизился на 1,80/000 или на 12,0%.

На основе исходных данных о коэффициенте миграционного прироста проанализируем основную тенденцию изменения показателя методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания по прямой.

 

 

Таблица 8. Исходные данные для анализа основной тенденции методами укрупнения интервалов и скользящей средней

Год

Коэффициент миграционного прироста, 0/000

2007

19

2008

16

2009

6

2010

7

2011

9

2012

10


 

Так как нами рассматривается 6-тилетний период, то рассчитаем средние значения показателя по 3-хлетиям, а результаты всех расчетов с использованием программы «Динамика» представим в табл.9 (Приложение 3). Результаты расчетов по анализу основной тенденции методами укрупнения интервалов и скользящей средней отразим в таблице 10.

 

Таблица 10. Динамика коэффициента миграционного прироста на 10000 человек населения

Год

Коэффициент миграционного прироста, 0/000

Укрупнение интервалов

Скользящая средняя

сумма

средняя

сумма

средняя

А

1

2

3

4

5

2007

19

       

2008

16

41,00

13,67

41,00

13,67

2009

6

   

29,00

9,67

А

1

2

3

4

5

2010

7

   

22,00

7,33

2011

9

26,00

8,67

26,00

8,67

2012

10

       

 

Анализ табл. показывает, что коэффициент миграционного прироста в среднем по трехлетиям снижается с 13,670/000 до 8,670/000, так за последнее трехлетие коэффициент миграционного прироста составил 260/000, что ниже значения показателя за первое трехлетие на 57,7%.

 

Таблица 11. Метод аналитического выравнивания по прямой

Год

Коэффициент миграционного прироста на 10000 человек

t

yt

t2

y срt

2007

19

-3

-57

9

15,45

2008

16

-2

-32

4

14,02

2009

6

-1

-6

1

12,60

2010

7

1

7

1

9,74

2011

9

2

18

4

8,31

2012

10

3

30

9

6,88

сумма

67

0

-40

28

67,0


 

Находим:

1) по формуле 1.3.14: 0/000

2) по формуле 1.3.7: 0/000

3) по формуле 1.2.11:  

Метод аналитического выравнивания по прямой свидетельствует о том, что коэффициент миграционного прироста снижается в среднем ежегодно на 1,430/000.

 

3.4 Корреляционно-регресионный анализ

 

Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, задачи которого сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

В качестве результативного признака выберем коэффициент миграционного прироста на 10000 человек населения (y) в разрезе регионов РФ и рассмотрим влияние общих коэффициентов разводимости на 1000 человек (x2), ввода в действие квартир на 1000 человек (x3) и среднедушевых денежных доходов (x1) на этот признак. По числовым значениям результативного и факторных признаков (Приложение 4 табл.12) получаем матрицу линейных коэффициентов корреляции, показывающих связи между результативным и каждым из факторных признаков, а также между факторными признаками соответственно (Приложение 5 табл. 13).

По данным таблицы получаем, что только три факторных признака – среднедушевые денежные доходы, общие коэффициенты разводимости, ввод в действие квартир - подходят, т.к. остальные признаки слабо взаимосвязаны с коэффициентом миграционного прироста. Отсюда следует, что матрица линейных коэффициентов корреляции выглядит так:

 

Таблица 14. Матрица парных коэффициентов корреляции

 

Коэффициент миграционного прироста (на 10000 человек населения), 0/000

Среднедушевые денежные доходы (в месяц),руб.

Общие коэффициенты разводимости на 1000 человек населения, 0/000

Ввод в действие квартир на 1000 человек населения,ед.

Коэффициент миграционного прироста (на 10000 человек населения), 0/000

1,000

     

Среднедушевые денежные доходы (в месяц),руб

0,457

1,000

   

Общие коэффициенты разводимости на 1000 человек населения, 0/000

-0,529

0,742

1,000

 

Ввод в действие квартир на 1000 человек населения,ед.

0,692

-0,373

-0,394

1,000


 

Полученная матрица показывает, что не все показатели одинаково взаимосвязаны. Так, например, ryx1 равный 0,457 показывает слабую прямую взаимосвязь между среднедушевыми денежными доходами и коэффициентом миграционного прироста, т.к. значение находится в пределах от 0,3 до 0,5. ryx2 равный -0,528 характеризует обратную умеренную зависимость между общими коэффициентами разводимости и миграционным приростом на 10000 человек, т.к. значение находится в пределах от -0,5 до -0,7. ryx3 равный 0,692 показывает прямую зависимость между коэффициентом миграционного прироста и вводом в действие квартир на 1000 человек. Т.к. значение находится в пределах от 0,5 до 0,7, следовательно связь между этими признаками также умеренная. rx2x3 равный -0,394 показывает обратную слабую зависимость между числом зарегистрированных разводов на 1000 и вводом в действие квартир на 1000 человек. rx1x2 равный 0,742 характеризует прямую сильную зависимость между среднедушевыми денежными доходами и общими коэффициентами разводимости. rx1x3 равный -0,373 показывает обратную слабую взаимосвязь между вводом в действие квартир и среднедушевыми денежными доходами.

Проведем регрессионный анализ для установления аналитического выражения связи между среднедушевыми денежными доходами, общими коэффициентами разводимости, вводом в действие квартир и коэффициентом миграционного прироста.

 

Таблица 15. Регрессионная статистика

Множественный R

0,731

R-квадрат

0,534

Нормированный R-квадрат

0,467

Стандартная ошибка

33,372

Наблюдения

25


 

На основании полученных данных можно сделать вывод, что связь между коэффициентом миграции на 10000 человек, среднедушевыми денежными доходами, общим коэффициентом разводимости и вводом в действие квартир сильная, т.к. R=0,73. R2, равный 0,534, показывает, что на 53,4% изменение коэффициента миграционного прироста зависит от влияния вышеперечисленных факторов и на 46,6% от факторов, не учтенных в выбранной модели.

Используя специальную компьютерную программу, рассчитываем параметры уравнения регрессии с двумя факторами. Результаты оформим в таблицу.

 

Таблица 16. Расчет параметров уравнения регрессии

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

8,501

52,250

0,163

0,872

100,159

8,501

Переменная

X 1(а1)

0,001

0,005

0,127

0,900

0,010

0,001

Переменная

X 2(а2)

-16,028

13,156

1,218

0,237

-43,386

-16,028

Переменная

X 3(а3)

18,316

5,044

3,631

0,002

7,827

18,316


 

По этим данным составляем уравнение регрессии:

Параметр а1 равный 0,001 показывает, что при увеличении среднедушевых денежных доходов на 1 руб. коэффициент миграционного прироста возрастает на 0,0010/000, а2 равное -16,028 показывает, что с ростом общих коэффициентов разводимости на 10/00 миграционный прирост на 10000 человек снижается на 16,0280/000. Параметр а3 равный 18,316 отражает, что с ростом ввода в действие квартир на 1 ед. коэффициент миграционного прироста увеличивается на 18,3160/000.

Для оценки адекватности корреляционно-регрессионной модели проанализируем следующую таблицу:

 

Дисперсионный анализ

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

3

26792,545

8930,848

8,019

0,001

Остаток

21

23387,455

1113,688

   

Итого

24

50180,000

     

 

Поскольку фактическое значение F (8,019) больше значимости F (0,001), то корреляционно-регрессионная модель является адекватной. Вывод остатков представлен в таблице (Приложение 6, табл. 17) и графики остатков отражены на рисунке (Приложение 7, рис. 4).

Для оценки роли факторов в формирование результативного признака рассмотрим β-коэффициенты и коэффициенты эластичности.

Рассчитаем β-коэффициент по следующей формуле:

 

где ai – коэффициент чистой регрессии по i – фактору;

sxi и sy - среднеквадратическое отклонение соответственно по i- фактору и результативному признаку.

Определим необходимые для расчёта значения среднеквадратических отклонений по следующим формулам:

 

Таким образом подставляя исходные значения в расчетные формулы определим среднеквадратические отклонения: sу=44,8; sх1=2084,0; sх2=0,7; sх3=1,4.0214326

Следовательно β-коэффициенты составят: β1=0,029; β2=-0,237 и β3=0,591.

β-коэффициенты показывают, что если величина фактора изменяется на его среднеквадратическое отклонение, результативный признак изменяется соответственно на β- коэффициент своего квадратического отклонения при постоянстве остальных факторов.

Информация о работе Статистический анализ миграции населения РФ