Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

101,7

101,3

105,4

114,0

101,2

104,8

113,3

в том числе на:

товары

101,7

101,6

104,4

113,0

101,4

103,9

113,5

продовольственные товары

101,9

101,7

105,0

115,8

102,0

105,7

119,0

продовольственные товары без плодоовощной продукции

101,5

101,4

104,0

117,4

101,5

104,0

117,6

непродовольственные товары

101,6

101,4

103,8

109,9

100,7

102,0

107,4

услуги

101,4

100,6

108,5

117,0

100,6

107,5

112,8

В марте в 10 субъектах Российской Федерации (кроме автономных округов, входящих в состав края, области) прирост потребительских цен составил 1,7% и более. Наибольшее увеличение цен и тарифов отмечалось в Ярославской области - на 2,3%, где непродовольственные товары подорожали на 3,8%.

Как в Москве, так и в Санкт-Петербурге индекс потребительских цен за месяц составил 101,5% (с начала года - 105,6% и 106,6% соответственно).

Базовый индекс потребительских цен (БИПЦ), исключающий изменения цен на отдельные товары, подверженные влиянию факторов, которые носят административный, а также сезонный характер, в марте 2009г. составил 101,4%, с начала года - 104,3% (в марте 2008г. - 101,1%, с начала года - 103,2%).



За период с 7 по 13 апреля 2009г. индекс потребительских цен составил 100,2%, с начала месяца - 100,4%, с начала года - 105,8% (в 2008г. с начала месяца - 100,8%, с начала года - 105,6%, в целом за апрель - 101,4%).

в процентах

	К предыдущей дате регистрации цен	За период с начала месяца	Среднесуточный прирост цен
			с 1 по 13 апреля 2009г.	справочно
				март 2009г.	апрель 2008г.
Индекс потребительских цен (оценка)	100,2	100,4	0,028	0,042	0,047

ПРАКТИЧЕСКАЯ ГЛАВА

Корреляционно регрессионный анализ парно - линейной зависимости признаков

Имеется группа, состоящая из 7 коммерческих банков, у которых за отчетный период - квартал, оценивается зависимость суммы активов коммерческих банков ( результативный признак - ) от собственного капитала коммерческих банков (факторный признак - )

Таблица 1 - Расчет отклонений Млн.нац.руб.

№ п/п	Название банка	Собственный капитал коммерческих банков,	Сумма активов коммерческих банков,
1	2	3	4	5	6	7
1	Белагропром-банк	214	3317	102,429	1242,26	127245,551
2	Белпромстрой-банк	159	3214	47,429	1139,26	54034,694
3	Приор-банк	98	2718	-13,571	643,286	-8730,306
4	Белвнешэконом-банк	74	1955	-37,571	-119,714	4497,837
5	Белбиз-несбанк	115	1820	3,429	-254,714	-873,306
6	Белорус-банк	71	1001	-40,571	-1073,714	43562,122
7	Комплекс-банк	50	498	-61,571	-1576,714	97080,551
Всего		781	14523			316817,143

1) Рассчитаем и по следующим формулам:

2) Рассчитаем коэффициент Фехнера. Его расчет основывается на сопоставлении знаков парных отклонений по факторному и результативному признакам.

где С - количество совпадающих отклонений, шт.;

Так как находится в пределах от 0,3 до 0,5, то связь можно считать слабой

· Для проведения дальнейшего анализа взаимосвязи составим таблицу 2

Таблица 2 - расчет значения результата по уравнению связи (y) Млн.нац.руб

№ п/п	Название банка
1	2	3	4	5	6
1	Белагропром-банк	10491,6	1543274	3714,84	158279
2	Белпромстрой-банк	2249,47	1297972	2834,16	144278
3	Приор-банк	184,184	413817	1857,4	740627
4	Белвнешэконом-банк	1411,61	14331,5	1473,1	232223
5	Белбиз-несбанк	11,7551	64879,4	2129,61	95860,8
6	Белорус-банк	1646,04	1152862	1425,07	179833
7	Комплекс-банк	3791,04	2486028	1088,81	349053
Всего		19785,7	6973163		1900155

Где - это коэффициент парно-линейной регрессии

- это свободный параметр уравнения регрессии

1)Рассчитаем параметры парной линейной регрессии

(млн.нац.руб.)

В среднем по совокупности увеличение собственного капитала коммерческих банков на 1 рубль приводит к увеличению суммы активов коммерческих банков на 16 млн.нац.руб.

(млн.нац.руб.)

В отчетном периоде среднее совокупное влияние неучтенных факторов или в среднем по группе сумма активов коммерческих банков увеличилась на 288 млн.нац.руб.

2)Составим уравнение регрессии с вычисленными параметрами

3) Получаем следующий график:

· Рассчитаем количественные характеристики тесноты связи:

1) Линейный коэффициент корреляции () - это стандартизированный коэффициент регрессии, выраженный не в абсолютных единицах измерения признака, а в долях среднего квадратического изменения результата.

Расчетное значение коэффициента находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильную взаимосвязь исследуемых признаков.

2) Коэффициент детерминации () - показывает какая часть вариации результата обусловлена вариацией исследуемого фактора.

(73%)

Коэффициент детерминации показывает, что 73% вариации суммы активов коммерческих банков обусловлено вариацией собственных капиталов коммерческих банков. Отсюда следует, что 27% приходится на долю других факторов (не включенных в исследование)

3) Корреляционное отношение:

Расчетное значение корреляционного отношения находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильную взаимосвязь исследуемых признаков.

После расчета коэффициента детерминации и корреляционного отношения, должно выполняться следующее условие:

в моей работе условие выполняется.

4) Коэффициент эластичности:

При увеличении на 1% среднего собственного капитала, в среднем по совокупности приводит к увеличению суммы активов на 0,861 %

· Проведем статистическую оценку надежности и точности расчетов показателей тесноты связи.

1) Для :

Где (n-2)- количество степеней свободы для рассматриваемой совокупности

2)Для :

· Сравним расчетные значения F-критерия с табличными

Таблица 3 - Значение t - критерия Стьюдента при уровнях доверительной вероятности 0,5; 0,05; 0,01:

Количество степеней свободы	Уровни вероятности 0 значения показателей тесноты связи
	0,1 высокое	0,05 среднее	0,01 низкое
5	2,015	2,5706	4,0321

Сравнение расчетных значений с табличными, подтверждает сильную взаимосвязь признаков, так как соответствует низкому уровню вероятности 0 значения проверяемых показателей тесноты связи.

?²=0 - означает что применение прямой линии для оценки формы регрессии обоснованы.

5. Рассчитываем коэффициент корреляции ранга

№ п/п
1	7	7	0	0
2	6	6	0	0
3	4	5	-1	1
4	3	4	-1	1
5	5	3	2	4
6	2	2	0	0
7	1	1	0	0
Итог				6

- подтверждает сильную прямую связь.

Осуществим прогнозирование на основании уравнения регрессии.

Оценим изменение суммы активов коммерческих банков, при условии что в следующем отчетном периоде собственный капитал коммерческих банков увеличиться на 7%.

Y_прогн. =289,307+288,186+16,012*7,81=702,547

Т.к. было выявлено, что в отчетном периоде были факторы, положительно влияющие на суммы активов коммерческих банков, то прогнозное увеличение исследуемого фактора, т.е. собственного капитала коммерческих банков, на 7 % обеспечивает дальнейший прирост суммы активов коммерческих банков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе рассмотрено статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений. Первая глава моей работы посвящена сущности исследования взаимосвязей социально-экономических признаков, вторая - основным понятия инфляции, показателям ее измерения, а также методике расчета. В практической части мною была изучена зависимость суммы активов коммерческих банков и собственного капитала.

В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа - выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной.

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.

На основе анализа инфляции были сделаны следующие выводы.

Инфляция - это сложный многопрофильный процесс, наносящий серьезный ущерб экономике страны, ее населению. Инфляция в настоящее время в той или иной степени охватывает практически все страны мира. Борьба с ней с целью ее снижения требует больших сил и материальных затрат.

Вся прогрессивная экономическая мысль человечества, положила немало усилий для борьбы с инфляцией, но инфляция окончательно побеждена не была, т.к. появились новые и более сложные ее формы.

Интенсивный инфляционный пресс всегда сопровождает преобразование административно-коммерческой системы в рыночную. Корни его находятся в структурно-системных диспропорциях развивающегося хозяйства. Для борьбы с инфляцией необходимо разработать и реализовать комплекс мероприятий, сочетающий меры денежно-кредитной политики и государственной политики по стимулированию экономического роста, структурной политики и социальной политики. Необходимо преодолеть межведомственные разногласия и определиться с методикой подсчета роста цен. В целях более объективного отражения ситуации с ростом цен в экономике целесообразно рассчитывать инфляцию также и по росту оптовых цен.

В конце работы хочу подчеркнуть, что Россия имеет все возможности для выхода из инфляционного тупика, т.к., несмотря на все трудности, она без всякого сомнения остается сверхдержавой, обладающей громадными ресурсами и в значительной степени определяющей обстановку во всем мире.

Изучение зависимости суммы активов коммерческих банков и собственного капитала было проведено при помощи корреляционно-регрессионого анализа парной линейной зависимости признаков. Интерпретация полученных показателей показала сильную прямую взаимосвязь суммы активов от собственного капитала коммерческих банков. В отчетном периоде были выявлены резервы увеличения суммы активов, т.е. факторы, не учтенные в исследовании, которые положительно влияли на сумму активов коммерческих банков. Прогноз изменения суммы активов подтверждает необходимость работы с неучтенными факторами.

ЛИТЕРАТУРА

1. Андрианов В. Деньги и инфляция. //Общество и экономика № 1 2002г.

2. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 - 463с.

3. Кудрин А. Инфляция: российские и мировые тенденции. //Вопросы экономики №10 2007 г.

4. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.

5. http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d02/in-z-4.htm

6. http://www.rian.ru/economy/20081017/153399973.html