Статистико-экономический анализ промышленной продукции РФ

Автор: Пользователь скрыл имя, 26 Мая 2015 в 10:42, курсовая работа

Краткое описание

Цель данной курсовой работы является проведение статистико-экономического анализа промышленной продукции по результативному (группировочному) и факторному показателям, а также проведение анализа рядов динамики по Новосибирской области за 5 лет.
Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• изучить теоретические и методологические основы социально-экономического анализа промышленной продукции;
• провести группировку регионов России по удельному весу промышленной продукции в общем её объеме;
• провести корреляционно-регрессионный анализ связи между удельным весом промышленной продукции в общем её объеме и инвестициями в основной капитал на 1000 рублей основных фондов;
• провести анализ показателей ряда динамики объема промышленной продукции по Новосибирской области за 2001-2006гг.

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………...3
1. Теоретические и методологические основы статистико-экономического анализа………………………………………………………………………….......5
2. Группировка регионов по группировочному признаку…………................12
3. Корреляционно - регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным…………………………………………………………16
4. Анализ ряда динамики по новосибирской области за
2001-2006 гг. ……………………………………………………………………….23
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….......29
Библиографический список………………………………………………………...30

Файлы: 1 файл

Статистика-курсовая.doc

— 400.00 Кб (Скачать)

Эмпирическое корреляционное отношение равно

          __         

η  = √ η2  =  0,998

Парная линейная регрессия

Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии

по индивидуальным данным

 Таблица 12

Инвестиции в основной капитал на душу населения, рублей

X

Валовой региональный продукт на душу населения, тыс руб

Y

х2

ху


ух = a + bx =  26,50 + 0,003 x

12512

51,62

156550144,00

645840,19

61,11

14325

48,32

205205625,00

692219,59

66,13

16380

62,45

268304400,00

1022855,84

71,81

17317

52,65

299878489,00

911805,80

74,41

17379

56,10

302029641,00

974931,57

74,58

17657

65,17

311769649,00

1150793,77

75,35

20246

91,38

409900516,00

1850154,49

82,51

20593

54,03

424071649,00

1112718,47

83,47

22909

54,26

524822281,00

1243153,09

89,88

23328

100,80

544195584,00

2351486,55

91,04

23664

99,63

559984896,00

2357730,67

91,96

24973

87,82

623650729,00

2193010,20

95,59

25660

94,16

658435600,00

2416074,91

97,49

25951

126,57

673454401,00

3284562,54

98,29

26663

124,10

710915569,00

3308985,80

100,26

30371

109,48

922397641,00

3325019,12

110,52

42259

129,93

1785823081,00

5490794,30

143,41

162353

664,94

26358496609,00

107955241,93

475,66

322084

827,58

103738103056,00

266549087,89

917,56

∑x  =866624,00

∑y  =2901,00

∑ x²  =139477989560,00

∑ух =408836466,71

∑ух=2901,00


 

 

 

 

 

        n ∑ ху - ∑ x ∑ у

b = ---------------------

        n ∑ x² -  (∑ х)²

 

 

 

           19*408836466,71  - 866624,00*2901,00

b = -------------------------------------------------------------- = 0,003

          19* 139477989560,00 - 866624,00*866624,00

 

 

Вывод:

Коэффициент регрессии (b) показывает, что на 0,003 изменяется величина валового регионального продукта на душу населения  (у),  при изменении величины инвестиций в основной капитал на душу населения (х) на единицу.

 

 

        ∑ x         866624,00


 х = ----- = ------------------ = 45611,79

         n                  19

 

            ∑ y                      2901,00

 у = -------------  =  -------------------------- =  152,68


              n                                19

 

 


а = у – bх = 152,68 - 0,003 * 45611,79 = 26,50

 

yx = a + bx = 26,50 + 0,003 x


 

 

 

По данным корреляционной таблицы необходимо рассчитать линейный коэффициент корреляции по формуле:

 

Линейный коэффициент корреляции равен:

 

 

 

       ху – х у 


r = ------------,

          σх σу  

 

где σх и σу  - соответственно среднее квадратическое отклонение в ряду х и в ряду у. 

 

 


 х  = 45611,79;    у =152,68;


 

 ху = ∑ух/n=  408836466,71 / 19 = 21517708,77


 


х2 =  ∑x²/n = 139477989560,00 / 19 = 7340946818,95

 

у2 = ∑y²/n = 1257265 / 19  =  66171,86


 

 


          σх = √  х2 – (х)2    =   √  7340946818,95 - (45611,79) 2         = 72529,38


 

 

 


       σу =       у2 – (у)2    =        66171,86– (152,68) 2           =  207,02


 

 

 

 

             21517708,77 - 45611,79*152,68        14553499,67

        r = ----------------------------------------------------= ------------------- = 0,97

                             72529,38*  207,02                             15015392,26

 

 

 

 

 

 

r > 0,8 – большая, сильная зависимость.

 

4. Анализ показателей ряда динамики объема промышленной продукции по Новосибирской области за 2001-2006 гг.

Важной задачей статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени. Эти изменения можно изучать, если иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов времени или за ряд промежутков времени, следующих друг за другом.

     Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов: во-первых, указываются моменты или периоды времени, к которым относятся приводимые статистические данные; во-вторых, приводятся те статистические показатели, которые характеризуют изучаемый объект на определенный момент или за указанный период времени.

 

Основные социально-экономические показатели по Новосибирской области за 2001 – 2006 гг.

Таблица 13

Показатели

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Валовой сбор зерна (в весе после доработки), тыс. т

2249

2905

3525

4396

5889

7392


 

 

 

Определим, как именно изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются или остаются неизменными) в абсолютном и относительном выражении.

 

 

 

Абсолютный прирост

Цепные абсолютные изменения уровней ряда за отдельные периоды получаем вычитая из каждого уровня предыдущий:

ц△у= уi – уi-₁

 

За 2002 г. ц△у = 2905 – 2249 =  656,00 руб.

За 2003 г. ц△у = 3525 – 2905 = 620,00 руб.

За 2004 г. ц△у = 4396 – 3525 = 871,00 руб.

За 2005 г. ц△у = 5889 – 4396 =  1493,00 руб.

За 2006 г. ц△у = 7392 – 5889  = 1503,00 руб.

 

 

Вычитая из каждого уровня начальный получаем базисные накопленные итоги прироста (изменения) показателя с начала изучаемого периода:

б△у= уi – у0    

 

За 2002 г. б△у =2905 – 2249 =  656,00 руб.

За 2003 г. б△у =3525 – 2249 = 1276,00  руб.

За 2004 г. б△у = 4396 – 2249 = 2147,00  руб.

За 2005 г. б△у = 5889 – 2249 =  3640,00 руб.

За 2006 г. б△у = 7392 – 2249 =  5143,00 руб.

 

 

 

Темп роста (изменения) Тр

цепные:       ц кр = уi / уi-₁ ,

За 2002 г. ц кр = (2905 / 2249) *100 = 129,17 %

За 2003 г. ц кр = (3525 / 2905)*100  = 121,34 %

За 2004 г. ц кр = (4396 / 3525)*100  = 124,71 %

За 2005 г. ц кр = (5889 / 4396)*100  = 133,96 %

За 2006 г. ц кр = (7392 / 5889)*100  = 125,52 %

 

 

базисные:    б кр = уi / у0, 

 

За 2002 г. б△у = (2905 / 2249) *100 = 129,17 %

За 2003 г. б△у = (3525 / 2249) *100 = 156,74 %

За 2004 г. б△у = (4396 / 2249) *100 = 195,46 %

За 2005 г. б△у = (5889/ 2249) *100 = 261,85 %

За 2006 г. б△у = (7392 / 2249) *100 = 328,68 %

 

 

 

 

 

Темп прироста (снижения)

Тпр = Тр – 100%;

 

Цепной:

За 2002 г. Тпр ц = 129,17 % - 100% = 29,17 %

За 2003 г. Тпр ц =  121,34% - 100% = 21,34 %

За 2004 г. Тпр ц = 124,71 % - 100% = 24,71 %

За 2005 г. Тпр ц = 133,96 % - 100% = 33,96 %

За 2006 г. Тпр ц = 125,52 % - 100% = 25,52 %

 

Базисный:

За 2002 г. Тпр б = 129,17 % - 100% =  29,17 %

За 2003 г. Тпр  б=  156,74 %- 100% =  56,74 %

За 2004 г. Тпр  б= 195,46 % - 100% = 95,46 %

За 2005 г. Тпр  б= 261,85 % - 100% = 161,85 %

За 2006 г. Тпр  б= 328,68 % - 100% = 228,68 %

 

 

Показатель абсолютного значения 1% прироста ά:

 

      △у

ά = ---- = 0,01 уi-₁.  

       Тпр

 

 

За 2002 г. ά =  0,01 *2249 = 22,49

За 2003 г. ά = 0,01 *2905 = 29,05

За 2004 г. ά = 0,01 * 3525  = 35,25

За 2005 г. ά = 0,01 * 4396 = 43,96

За 2006 г. ά = 0,01 * 5889 = 58,89

 

     Обобщенной характеристикой  динамического ряда служит средний уровень ряда у.


 

определяется по формуле

_      1/2 у 1 + у 2 + у 3 + … + у n-1 +1/2 у n

у = ------------------------------------------,

n - 1

где n – число уровней (дат); у 1…n –уровни ряда.

 

 

_      1/2*2249 +2905+3525+4396 +5889 + 1/2* 7392         

у = ------------------------------------------------------------------------ =

                                         6-1                                                                         

      21535,5

= ------------------ = 4307,1 руб.

         5

 

Средний абсолютный прирост (изменение) уровней

          ∑△у

 △у = -------


        n

 

 

△у = 26356 / 6 = 4392,67


 

Для получения общей характеристики темпа роста показателей за весь период, охватываемый рядом динамики, исчисляется средний темп роста по следующей формуле:

                                    кр =  n√у п / у 0       кр =  6√       7392 / 2249         =  1,22


 

Расчетные показатели ряда динамики

 

Таблица 14

Период

Валовой сбор зерна (в весе после доработки), тыс. т

Темпы роста, %

Абсолютный прирост,

Темпы прироста, %

Абсолютные значения 1% прироста,

цепные

Базис-ные

цепной

базисный

цепные

Базис-ные

 

У

ц кр

б кр

ц△у

б△у

ц Тпр

б Тпр

ά

2001

2249

             

2002

2905

129,17

129,17

656,00

656,00

29,17

29,17

22,49

2003

3525

121,34

156,74

620,00

1276,00

21,34

56,74

29,05

2004

4396

124,71

195,46

871,00

2147,00

24,71

95,46

35,25

2005

5889

133,96

261,85

1493,00

3640,00

33,96

161,85

43,96

2006

7392

125,52

328,68

1503,00

5143,00

25,52

228,68

58,89


 

 

 

 

 

В аналитическом выравнивании используем простейшую функцию – линейную (прямую):

 уt = а + а1t , где а и а1 – параметры искомого уравнения по эмпирическим данным.

 

Выравнивание ряда динамики по линейной функции

(при счете времени от середины  ряда и четном числе уровней)

 

Таблица 15

Годы

Валовой сбор зерна (в весе после доработки), тыс. т

Откло-нение

Квад-ратичное отклоне-ние

Произведение

Выровненный

уровень (тренд)

уt = а + а1t = 4392,67 + 507,68 t

 

у

t

t*

уt

уt

2001

2249

-5

25

-11245

1854,27

2002

2905

-3

9

-8715

2869,63

2003

3525

-1

1

-3525

3884,99

2004

4396

1

1

4396

4900,35

2005

5889

3

9

17667

5915,71

2006

7392

5

25

36960

6931,07

Итого

26356

0

70

35538

26356

Информация о работе Статистико-экономический анализ промышленной продукции РФ