Статистика финансов нефинансовых организаций

 

Полученные  результаты поместим в итоговую группировочную таблицу.

Группы по стоимости основных фондов, млн. р.	Число предприятий	Объем производства изделий, тыс. шт.		Товарная продукция в оптовых  ценах предприятий, млн. р.		Среднесписочная численность персонала, чел.
		всего	в среднем	всего	в среднем	всего	в среднем
1,1 - 6,9	14	100575	7183,9	595,2	42,5	8966	640,4
6,9 - 12,7	9	75920	8435,6	609,9	67,8	5266	585,1
12,7 - 18,5	4	37800	9450,0	295,6	73,9	3319	829,8
18,5 - 30,2	3	35000	11666,7	379,0	126,3	2915	971,7
Итого	30	249295	8309,8	1879,7	62,7	20466	682,2

 

По полученным результатам можно сделать следующие  выводы: С увеличением стоимости  основных средств объем производства изделий, товарная продукция и среднесписочная  численность персонала также  возрастают, что позволяет предположить, что между указанными показателями существует корреляционная связь.

Рассчитаем  число предприятий в % к итогу и полученные результаты поместим в итоговую группировочную таблицу.

Группы по стоимости основных фондов, млн. р.	Число предприятий	Число предприятий в % к итогу	Объем производства изделий, тыс. шт.
			всего	в среднем
1,1 - 6,9	14	46,7	100575	7183,9
6,9 - 12,7	9	30,0	75920	8435,6
12,7 - 18,5	4	13,3	37800	9450,0
18,5 - 30,2	3	10,0	35000	11666,7
Итого	30	100,0	249295	8309,8

Анализ полученной таблицы  позволяет сделать следующие  выводы: числа в последнем столбце  таблицы, показывающий средний объем  производства в каждой из групп, увеличиваются, следовательно, с увеличением стоимости  основных средств объем производства изделий возрастает, что позволяет  предположить, что между указанными показателями существует прямая корреляционная связь.

Изобразим зависимость объема производства от среднегодовой стоимости ОПФ в виде точечной диаграммы.

 

Точки на приведенном графике располагаются  вблизи некоторой прямой, что позволяет  предположить, что между указанными показателями существует линейная зависимость.

Измерим степень тесноты связи между факторным и результативным признаками.

Определим линейный коэффициент парной корреляции по следующей формуле:

 

Составим вспомогательную таблицу.

№ области	x	y	x2	y2	x×y
1	7,6	4970	57,76	24700900	37772
2	4,1	6960	16,81	48441600	28536
3	1,4	4020	1,96	16160400	5628
4	17,3	14410	299,29	207648100	249293
5	8,9	9780	79,21	95648400	87042
6	4,2	5250	17,64	27562500	22050
7	4,6	5260	21,16	27667600	24196
8	1,1	4890	1,21	23912100	5379
9	6,2	6915	38,44	47817225	42873
10	2,8	5290	7,84	27984100	14812
11	11,9	8450	141,61	71402500	100555
12	5,5	7145	30,25	51051025	39297,5
13	3,3	5215	10,89	27196225	17209,5
14	10,8	13170	116,64	173448900	142236
15	8,8	11250	77,44	126562500	99000
Сумма	98,5	112975,0	918,2	997204075,0	915879,0
Среднее	6,6	7531,7	61,2	66480271,7	61058,6

 

= 0,8725.

 

По значению линейного коэффициента парной корреляции можно заключить, что между рассматриваемыми признаками существует тесная прямая корреляционная связь.

Вычислим выборочный коэффициент  ранговой корреляции Спирмена.

Расположим значения x в порядке возрастания. Пронумеруем значения строки значений x от 1 до 15. Пронумеруем также значения строки y от 1 до 15, учитывая порядок их расположения.

Получим следующую таблицу:

Ранг	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
x	1,1	1,4	2,8	3,3	4,1	4,2	4,6	5,5	6,2	7,6	8,8	8,9	10,8	11,9	17,3
Ранг	2	1	7	4	9	5	6	10	8	3	13	12	14	11	15
y	4890	4020	5290	5215	6960	5250	5260	7145	6915	4970	11250	9780	13170	8450	14410

 

Вычислим значения d_i.

d₁ = 1 – 2 = -1;  d₂ = 2 – 1 = 1;  d₃ = 3 – 7 = -4;

d₄ = 4 – 4 = 0;  d₅ = 5 – 9 = -4; d₆ = 6 – 5 = -1;

d₇ = 7 – 6 = 1; d₈ = 8 – 10 = -2; d₉ = 9 – 8 = 1;

d₁₀ = 10 – 3 = 7; d₁₁ = 11 – 13 = -3; d₁₂ = 11 – 12 = 0;

d₁₃ = 13 – 14 = -1; d₁₄ = 14 – 11 = 3; d₁₅ = 15 – 15 = 0.

Вычислим 

= (-1)² + 1² + (-4)² + 0² + (-4)² + (-1)² + 1² + (-2)² + 1² + 7²+ (-3)² + 0² + (-1)² + 3² + 0² = 104.

Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена найдем по формуле:

= 0,8143.

Составим уравнение линейной регрессии  в виде: .

Значения параметров a и b линейной модели определим, используя данные расчетной таблицы.

= 643,4.

= 7531,7 – 643,4×6,6 = 3285,3.

 

Уравнение регрессии имеет вид: .

Таким образом, с увеличением стоимости ОПФ на 1 млн. р. выпуск продукции в целом возрастает на 643,4 шт.

Рассчитаем на основе полученного  уравнения регрессии теоретические  значения товарной продукции.

Стоимость основных производственных фондов, млн. руб.	Объем производства изделий, тыс. шт.	Теоретические значения y
7,6	4970	8175,14
4,1	6960	5923,24
1,4	4020	4186,06
17,3	14410	14416,12
8,9	9780	9011,56
4,2	5250	5987,58
4,6	5260	6244,94
1,1	4890	3993,04
6,2	6915	7274,38
2,8	5290	5086,82
11,9	8450	10941,76
5,5	7145	6824,00
3,3	5215	5408,52
10,8	13170	10234,02
8,8	11250	8947,22

 

Нанесем эти значения на построенный в пункте 1 график.

 

Полученное уравнение регрессии  показывает, что с увеличением стоимости ОПФ на 1 млн. р. выпуск продукции в целом возрастает на 643,4 шт.

 

 

Заключение

 

Сегодня под статистикой  понимают особую отрасль практической деятельности людей, направленную на сбор, обработку и анализ данных, характеризующих  социально-экономическое развитие страны, ее регионов, отраслей экономики, отдельных предприятий. Во-вторых, статистикой  называют науку, занимающуюся разработкой  теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь. Статистическая практика применяет  правила, выработанные наукой; в свою очередь статистическая наука опирается  на материалы практики и, обобщая  опыт практики, разрабатывает новые  положения. В-третьих, статистикой часто  называют статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые  в сборниках, справочниках, периодической  прессе, которые представляют собой  результат статистической работы.

Особенность статистики заключается в том, что статистические данные сообщаются в количественной форме, т.е. статистика говорит языком цифр, отображающих общественную жизнь  во всем многообразии ее проявлений. При  этом статистику прежде всего интересуют те выводы, которые можно сделать  на основе анализа надлежащим образом  собранных и обработанных цифровых данных. В настоящее время повысилась значимость статистических исследований, особенно в период общемирового финансового  кризиса. Поэтому применение статистических методов является актуальной темой  в исследованиях экономического развития страны.

Нефинансовые предприятия, таким образом, - это предприятия (институциональные единицы или  ИЕ), основной деятельностью которых  является производство и реализация продуктов и нефинансовых услуг  по ценам, возмещающим издержки производства. Сюда включаются и те предприятия, издержки производства которых частично покрываются  за счет субсидий и дотаций из государственного бюджета. Поэтому можно сказать,что  доходы (ресурсы) этих институциональных  единиц формируются за счет поступлений  от реализации продукции. В этот сектор экономики входят предприятия всех организационно-правовых форм: государственные, акционерные, арендные, совместные, кооперативные, частные, а также различные ассоциации предпринимателей. К указанному сектору условно относятся также предприятия, полностью финансируемые за счет государственного бюджета, но занятые производством продуктов (например, предприятия лесного и водного хозяйства). Кроме того, сюда же включаются те некоммерческие организации, которые созданы в виде предприятий и осуществляют финансирование некоммерческих организаций.