Статистический учет населения Забайкальского края

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Статистика населения одна из ранних отраслей статистики. Переписная статистика начала собираться еще в 3-м тысячелетии до н.э. в государствах Азии. Регулярные переписи в Древней Греции, Японии, Китае, Индии позволяли получить сведения о числе налогоплательщиков и военнообязанных. Известно, что родители Иисуса Христа, жившие в Назарете, пришли в Вифлеем, где он и родился, для участия в переписи, проводимой римлянами. И в наши дни население - объект всестороннего исследования.

Научное обоснование проведения и обработки результатов данных было дано в Брюсселе в 1853 г. на первой сессии Международного статистического конгресса. Но порядок сбора различных сведений в разных странах имеет свои отличия, что затрудняет международные сопоставления. В связи с этим ООН выработаны методологические положения, которые рекомендуются для проведения переписей на национальных уровнях. Периодичность их проведения 10 лет. Между переписями ведется текущий учет, используемый для ежегодной корректировки данных последних переписей (на 1 января каждого года).

Объектом изучения в данной работе выступает население Забайкальского края. Необходимость его изучения связана с тем, что она является непосредственным участником воспроизводственного процесса и потребителем его результатов. Соответственно, ход экономического развития страны во многом определяется составом и структурой населения.

Основные задачи моей курсовой работы - изучить структуру и состав населения Забайкальского края, дать характеристику основным показателям динамики населения и проанализировать эти показатели, составить прогноз развития демографической ситуации в данном регионе на ближайший период времени.

Цель работы - на основе анализируемых показателей сделать вывод о том, как менялась структура и численность населения Забайкальского края, оценить влияние различных показателей на данные изменения.

статистический население демографический численность

Раздел 1. Теоретические аспекты изучения численности населения

1.1 Основные понятия и показатели численности населения

Для развития национальной экономики в целом и для развития ее основных отраслей необходима статистическая информация о населении. Как статистическая категория население представляет собой совокупность людей, проживающих на данной территории. Оно непрерывно изменяется за счет рождения и смертности.

Информация о населении включает его естественный прирост, его естественное движение, его профессиональный состав, возрастной состав, численность трудоспособного населения. Единицей наблюдения или единицей учета в статистике населения может быть как отдельный человек, так и семья, а также домохозяйство и населенный пункт.

Основным источником информации о населении является текущий учет (сплошная перепись) населения, который, как правило, проводится раз за десять лет. Остальные сведения собираются на основе выборочной переписи населения. При переписи населения учитываются две категории населения:

- наличное население (лица, фактически находящиеся на момент переписи в данном населенном пункте, включая временно проживающих);

- постоянное население (лица, для которых данный населенный пункт является местом постоянного проживания, включая временно отсутствующих).

В ходе статистического отслеживания населения определяется численность населения на момент проведения переписи. Сведения о наличном населении очень важны для населенных пунктов, где сильно влияние сезонного фактора (курортные районы) или для поселков, где используется рабочая сила вахтовым методом.

По результатам переписи населения исчисляется такой показатель, как среднегодовая численность населения, которая представляет собой среднюю арифметическую из численности на начало и конец календарного периода. Показатель среднегодовой численности широко используется для расчетов среднедушевых показателей (потребления, доходов, обеспечения транспортными коммуникациями, товарами потребления, услугами и.т.д.).

В основу отечественной статистики положено деление населения на городское и сельское.

К городскому населению относится жители городских поселений, поселков городского типа, дачных поселков.

Сельское население проживает в населенных пунктах, которые классифицируются как сельские поселения.

Для характеристики соотношения между числом граждан, проживающих на данной территории, и ее площадью используется такой показатель, как плотность населения, который выражается числом лиц, приходящихся на единицу площади (кмІ) без учета крупных внутренних водоемов.

В статистике населения также выделяют группы по полу и возрасту.

Возрастной анализ населения, отражающий процесс воспроизводства населения, широко используется при разработке экономической и социальной политике. Выделяются:

- лица моложе трудоспособного возраста;

- лица трудоспособного возраста;

- лица старше трудоспособного возраста.

Чем больше доля численности детей, а также лиц трудоспособного возраста, тем больше повода говорить о стабильной структуре данного общества. В противном случае речь может идти об ухудшении демографической ситуации, а следовательно, и об отсутствии позитивной перспективы для экономического развития.

Статистика населения включает такие единицы учета, как семья и домохозяйство. Семья как статистическая единица определяется как группа лиц, связанных родственными отношениями, проживающих на одной территории и имеющих общий бюджет.

Под домохозяйством понимается группа лиц, которые совместно проживают в жилищной единице и которые полностью и частично объединили свои индивидуальные бюджеты в общий бюджет, подчиняясь общим правилам как связанных, так и не связанных отношениями родства. Домохозяйства, соответствующие данным критериям, принято относить к частным домохозяйствам (домохозяйство может состоять из одного человека, проживающего самостоятельно).

Кроме частных имеются и коллективные (групповые) домохозяйства. В этом случае речь идет о группе лиц, проживающих в одной жилищной единице, совместно питающихся, но не имеющих индивидуальных бюджетов, подчиняющих общим правилам и обычно не связанных родственными отношениями (дома-интернаты, детские дома, дома ребенка, религиозные учреждения, воинские части и т.д.).

1.2 Показатели численности населения

К абсолютным демографическим показателям относятся численность населения, численность демографических событий - рождений, смертей, браков и разводов, а также миграций. На основании абсолютных показателей практически невозможно судить об особенностях демографических процессов на территории страны, поскольку они зависят при прочих равных условиях от численности населения. Например, в 2012 г. в Китае родилось 16 572 тыс. человек, во Франции - 765 тыс. Эти сведения практически не позволяют сделать выводы о рождаемости в Китае и во Франции. Если принять во внимание численности населения этих стран (Китай - 1289 млн. человек, Франция - 63 млн.), то в расчете на 1000 жителей уровень рождаемости в этих странах не слишком сильно различается и составляет около 13%.

Тем не менее, анализ демографической ситуации всегда начинают с динамики численности населения. Численность населения используется в качестве критерия отнесения населенного пункта к категории городского поселения. Административные территории в ряде стран в зависимости от численности населения получают определенные государственные субсидии и права. Еще в древности этой характеристике придавалось очень большое значение, мощь государства оценивалась в зависимости от численности его граждан.

Показатель абсолютной численности населения используется для расчета относительных показателей, характеризующих рост и убыль населения. К ним относятся показатели темпов роста и прироста населения. Для расчета темпов роста населения за определенный период необходимо найти отношение численности населения на конец периода к численности населения на начало периода. Если темпы роста превышают 1, население растет, менее 1 - население сокращается. Показатель темпов прироста населения рассчитывается как отношение разницы между численностью населения на начало и конец периода (общий прирост или общая убыль населения) к численности населения на начало периода.

Без численности населения в целом и численности отдельных возрастно-половых групп невозможно рассчитать относительные показатели, характеризующие интенсивность демографических процессов. Для расчета демографических коэффициентов наиболее часто используется показатель средней или среднегодовой численности населения, который рассчитывается как средне- арифметическая или средняя хронологическая.

Как правило, для расчета среднегодового населения применяют среднюю арифметическую - полусумму численностей населения на начало и конец рассматриваемого периода, хотя этот метод расчета можно использовать только при условии равномерного (линейного) изменения численности населения в течение данного периода времени.

На основе абсолютных показателей строится простое демографическое равенство - уравнение демографического баланса, которое используется в перспективных расчетах населения, а также при оценке численности населения в межпереписной период. Уравнение демографического баланса выглядит следующим образом:

P(t)=P(0)+N-M+I-E (1.2.1)

где P(t) и P(0) - численности населения на начало и конец периода;

N - число родившихся за период времени t;

M - число умерших;

I - число въехавших на данную территорию;

E - число покинувших данную территорию.

С помощью уравнения демографического баланса можно рассчитывать численность не только населения в целом, но и отдельных возрастно-половых групп.

Численность населения в любом пункте в течение года существенно изменяется, поэтому для расчета целого ряда показателей в статистике определяют среднюю численность населения за год (или другой отрезок времени).

Среднюю численность населения можно рассчитать различными методами.

Средняя арифметическая

Если известна численность населения на начало и конец года, то средняя годовая численность населения рассчитывается как средняя арифметическая из этих двух чисел.

 (1.2.2)

где, и -- численность населения на начало и конец периода.

Среднехронологические величины используются для усреднения моментных показателей. Дело в том, что в экономическом анализе и экономической статистике используются как интервальные (за определенный период), так и моментные (на определенную дату) показатели. Чтобы найти средние величины интервальных показателей (выручка от продаж, прибыль и др.) как правило, используют среднеарифметические величины. Для нахождения средних величин моментных показателей (об основных фондах, о численности работников на какую либо-дату, о населении) применяют среднехронологические величины. Их определяют по формуле:

(1.2.3)

- -- это ряд моментных показателей.

Простая хронологическая средняя

Если интервалы между наблюдениями расположены через равные промежутки времени -- то формуле простой хронологической средней:

(1.2.4)

Хронологическая взвешенная

В случае если замеры численности населения проводились через неравные промежутки времени то -- по формуле хронологической взвешенной:

 (1.2.5)

Где: - полусумма двух соседних уровней ряда динамики;

- Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

промежуток между двумя уровнями ряда, выраженный в днях, неделях или месяцах.

Коэффициент естественного прироста населения К есть отношение естественного прироста населения (Р) к средней численности населения (Р) за определенный период времени t:

К = Р/Р; (1.2.6)

К - коэффициент естественного прироста;

Р - естественный прирост населения;

Р - средняя численность населения;

Наряду с указанными коэффициентами рассчитываются показатели роста

населения, характеризующие изменения численности населения во времени.

Средний коэффициент прироста населения

К исчисляется по формуле

К = (Рn - Ро)/ nР (1.2.7)

где: Ро - численность населения на начало года;

Рn - численность населения на конец года;

n - длительность периода, лет;

Р - средняя численность населения в периоде.

Средний темп роста населения Sp и средний темп прироста населения Sпр

Соответственно равны:

Sp = P/Po; Sпр = (Рn/Po)x - 1 (1.2.8)

На численность населения территории влияет также механическое движение населения - миграционные потоки, их направления и т.д.

1.3 Факторы, оказывающие влияние на изменение основных показателей численности населения

Разберем факторы, влияющие на численность населения.

Динамика численности населения любого государства складывается из естественного и механического движения населения.

Естественное движение населения -- это изменение численности населения под воздействием естественных процессов (рождаемости и смертности), которые определяют смену людских поколений.

Рождаемость

Общий коэффициент рождаемости - отношение численности родившихся к среднегодовой численности населения независимо от пола и возраста:

К = N/S* 1000; (1.3.1)

где N- число родившихся за год;

S- среднегодовая численность населения.

Факторы влияющие на рождаемость:

- уровень жизни населения

- национальные особенности

- уровень образования женщины

- состояние системы здравоохранения страны.

Смертность

Общий коэффициент смертности - отношение общего числа умерших к среднегодовой численности населения:

K = М/S * 1000; (1.3.2)

где М- число умерших за год;

S- среднегодовая численность населения.

Возрастные коэффициенты смертности и связанные с ними показатели доживаемости при переходе от одного возраста к другому отражаются в так называемых таблицах смертности.

Таблица 1- Таблица смертности

Возраст в годах	Число доживающих до возраста х	Число умирающих при переходе от возраста х к возрасту х+1	Вероятность умереть в течение предстоящего года жизни	Вероятность дожить до возраста х+1	Число живущих в возрасте х лет	Число предстоящих человеко- лет жизни	Средняя продолжительность предстоящей жизни
х	lx	dx	qx	Px	Lx	Tx

Коэффициент естественного прироста населения - отношение абсолютного естественного прироста (убыли) к среднегодовой численности населения:

=(N-M)/S * 1000; (1.3.3)

Естественный прирост (убыль) населения - показывает, на сколько число родившихся больше (меньше) числа умерших.

 = N -M, (1.4)

Где N - число родившихся,

М - число умерших.

Механическое движение населения -- перемещение людей на постоянное или временное жительство, обусловленное природными, экономическими, политическими и другими причинами. Различают внутреннюю миграцию, т.е. перемещение населения внутри страны, и внешнюю, т.е. выезд за ее пределы. Внутреннюю и внешнюю миграции делят по вызывающим их причинам. При регистрации граждан в гостиницах, органах трудоустройства, а также при пересечении границы регистрируются цели прибытия в страну регион. К ним относят туризм, переезд на постоянное место жительства, деловые и частные цели, выполнение функций обслуживания.

Миграция характеризуется абсолютными и относительными показателями.

К абсолютным показателям относят:

1) число прибывших, или прибытий (П);

2) число выбывших, или выбытий (В);

3) миграционный прирост (или снижение), сальдо миграции, чистая миграция (П-В);

4) объем миграции, валовая миграция, брутто-миграция (П+В).

Показатели объема миграции могут разделяться и группироваться по различным признакам (территориальным, временным, социально-демографическим, целевым). На сегодняшний день существуют два источника данных о миграции между Россией и дальним зарубежьем: данные паспортно-визовой службы и талоны статистического учета. Длительное время они весьма значительно различались, но в настоящее время после унификации их можно использовать совместно.

Поскольку показатели объема миграции зависят от численности населения соответствующей территории, для анализа миграционных процессов используют их относительные величины.

Показатели интенсивности миграции характеризуют частоту случаев перемены места жительства в совокупности населения за определенный период. Чаще всего используют общие коэффициенты интенсивности миграции за год в расчете на 1000 или 10 000 жителей. Для устранения случайных отклонений в миграционных процессах в отдельные годы вычисляют также средние коэффициенты миграции за несколько лет. Коэффициенты интенсивности могут быть рассчитаны по прибытию, выбытию, миграционному приросту, а также для различных групп населения (возрастных, половых, этнических и др.)

Коэффициенты миграции вычисляют по следующим формулам:

1) коэффициент прибытия

= (S) * 1000; (1.3.4)

2) коэффициент выбытия

= (B/S) *1000; (1.3.5)

3) коэффициент миграционного прироста

= (П - В/S) * 1000 (1.3.6)

4) Коэффициент интенсивности миграции

Ком (Ом/ S) * 1000 (1.3.7)

Относительные показатели миграции отражают различия в миграционной подвижности населения или его различных групп на определенной территории в динамике за ряд лет. Показатели интенсивности миграции позволяют также сопоставлять эти процессы по отдельным территориям и неравнозначным периодам времени.

Раздел 2. Статистические методы исследования численности населения

2.1 Кореляционный анализ

Главная задача любой науки- поиск объективно существующих закономерностей, причинно-следственных связей и зависимостей между изучаемыми объектами, процессами и явлениями. Соответственно одна из важнейших задач статистики- анализ влияния одних массовых явлений на другие, изучение взаимосвязей между признаками в статистических совокупностях, их количественная характеристика и оценка их значимости.

Формы взаимосвязей, наблюдаемые в природе и обществе, весьма разнообразны. В статистике в первую очередь различают функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связь между признаками. В обоих случаях при изменении одного из них (независимой, переменной, фактора, аргумента) изменяется величина другого (зависимой, переменной, результата, функции), но существенно различным образом. При функциональной связи изменение аргумента всегда приводит к строго определенному изменению функции. Очень часто такая связь может быть выражена математической формулой, справедливой для любого случая.

Функциональные зависимости особенно характерны для естественных наук - физики, химии и др. В экономике они встречаются реже; примером может служить прямо пропорциональная зависимость между объемом производства и производительностью труда. В случае функциональной зависимости все факторы, определяющие величину результативного признака, включены в уравнение связи. Поэтому, зная значение факторов, можно абсолютно точно определить результат.

При корреляционной зависимости изменение факторного признака на определенную величину может привести к различному изменению результативного. Корреляционные связи также называют статистическими.

Корреляционная зависимость, как и функциональная, может быть выражена математически, в виде определенной формулы; в статистике такое уравнение называется уравнением регрессии. По своей аналитической форме оно может быть линейным или нелинейным. В первом случае уравнение регрессии представляет собой линейную функцию вида:

Y= а0+а1х (2.1.1)

Y- Зависимая переменная (результативный признак);

X- независимая переменная (факторный признак);

а0, а1 - параметры уравнения.

Нелинейная взаимосвязь может выражаться различными функциями: параболой, гиперболой, показательной иди логарифмической функцией и т.д.

Линейная связь может быть различной по направлению: прямой, когда зависимая переменная растет при увеличении факторного признака, и обратной, если рост фактора приводит к снижению результата.

В зависимости от числа взаимодействующих переменных различают парную и множественную корреляцию. Связь двух признаков называют парной, если же рассматриваются более чем две переменные- множественной.

Указанные классификации корреляционной связи встречаются в статистическом анализе наиболее часто. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи. Суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае переменные взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь - это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой причинно-следственной основы или же вовсе бессмысленна.

2.2 Регрессионный анализ

Цель регрессионного анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии. При изучении связи между двумя величинами по результатам наблюдений (x1, y1),..., (xn, yn) в соответствии с теорией регрессии предполагается, что одна из них Y имеет некоторое распределение вероятностей при фиксированном значении х другой, так что:

Е(Y п х)= g(x, b) и D(Y п х) = s2h2(x); (2.2.1)

где b обозначает совокупность неизвестных параметров, определяющих функцию g(х), a h(x) есть известная функция х (в частности, тождественно равная 1). Выбор модели регрессии определяется предположениями о форме зависимости g(х, b) от х и b. Наиболее естественной с точки зрения единого метода оценки неизвестных параметров b является модель регрессии, линейная относительно b:

g(x, b) = b0g0(x) +... + bkgk(x). (2.2.3)

Относительно значений переменной х возможны различные предположения в зависимости от характера наблюдений и целей анализа. Для установления связи между величинами в эксперименте используется модель, основанная на упрощённых, но правдоподобных допущениях: величина х является контролируемой величиной, значения которой заранее задаются при планировании эксперимента, а наблюдаемые значения у представимы в виде

yi = g(xi, b) + ei, i = 1,..., k, (2.2.4)

где величины ei характеризуют ошибки, независимые при различных измерениях и одинаково распределённые с нулевым средним и постоянной дисперсией s2. Случай неконтролируемой переменной х отличается тем, что результаты наблюдений (xi, yi),..., (xn, yn) представляют собой выборку из некоторой двумерной совокупности. И в том, и в другом случае Р. а. производится одним и тем же способом, однако интерпретация результатов существенно различается (если обе исследуемые величины случайны, то связь между ними изучается методами корреляционного анализа).

Предварительное представление о форме графика зависимости g(x) от х можно получить по расположению на диаграмме рассеяния (называемой также корреляционным полем, если обе переменные случайные) точек (xi, (xi)), где (xi) - средние арифметические тех значений у, которые соответствуют фиксированному значению xi. Например, если расположение этих точек близко к прямолинейному, то допустимо использовать в качестве приближения линейную регрессию. Стандартный метод оценки линии регрессии основан на использовании полиномиальной модели (m і 1)

y(x, b) = b0 + b1x +... + bmxm (2.2.5)

(этот выбор отчасти объясняется тем, что всякую непрерывную на некотором отрезке функцию можно приблизить полиномом с любой наперёд заданной степенью точности). Оценка неизвестных коэффициентов регрессии b0,..., bm и неизвестной дисперсии s2 осуществляется наименьших квадратов методом.

Оценки параметров b0,..., bm, полученные этим методом, называются выборочными коэффициентами регрессии, а уравнение

(2.2.6)

определяет т.н. эмпирическую линию регрессии. Этот метод в предположении нормальной распределённости результатов наблюдений приводит к оценкам для b0,..., bm и s2, совпадающим с оценками наибольшего правдоподобия. Оценки, полученные этим методом, оказываются в некотором смысле наилучшими и в случае отклонения от нормальности. Так, если проверяется гипотеза о линейной регрессии, то

, (2.2.7)

где и - средние арифметические значений xi и yi, и оценка

(2.2.8)

будет несмещенной для g(х), а её дисперсия будет меньше, чем дисперсия любой другой линейной оценки. При допущении, что величины yi нормально распределены, наиболее эффективно осуществляется проверка точности построенной эмпирической регрессионной зависимости и проверка гипотез о параметрах регрессионной модели. В этом случае построение доверительных интервалов для истинных коэффициентов регрессии b0,..., bm и проверка гипотезы об отсутствии регрессионной связи bi = 0, i = 1,..., m) производится с помощью Стьюдента распределения.

В более общей ситуации результаты наблюдений y1,..., yn рассматриваются как независимые случайные величины с одинаковыми дисперсиями и математическими ожиданиями

Eyi, = b1x1i +... + bkxki, i = 1,..., n, (2.2.9)

где значения xji, j = 1,..., k предполагаются известными. Эта форма линейной модели регрессии является общей в том смысле, что к ней сводятся модели более высоких порядков по переменным x1,..., xk. Кроме того, некоторые нелинейные относительно параметров bi; модели подходящим преобразованием также сводятся к указанной линейной форме.

Регрессионный анализ является одним из наиболее распространённых методов обработки результатов наблюдений при изучении зависимостей в физике, биологии, экономике, технике и др. областях. На модели Р. а. основаны такие разделы математической статистики, как дисперсионный анализ и планирование эксперимента; модели регрессионного анализа широко используются в статистическом анализе многомерном.

2.3 Прогнозирование численности населения

В настоящее время построение прогноза численности населения территории является важной составляющей анализа социально-экономических процессов региона. Демографические прогнозы отражают перспективную численность и состав населения, предоставляют возможность сформировать планы экономического и социального развития конкретной территории, определить перспективы развития демографической ситуации.

Прогнозирование позволяет выявить качественные и количественные закономерности тенденций экономического и социального развития, перспективы формирования процессов, возможные сдвиги в их эволюции Прогнозы играют важную роль в обосновании долгосрочных планов.

Для того чтобы определить перспективную численность населения, при составлении краткосрочного прогноза используется метод ретроспективной экстраполяции (1 год), на более длительный период (3-5 лет) - метод передвижки по возрастам.

Метод ретроспективной экстраполяции опирается на показатели темпов роста населения, вычисленные за предшествующее время. На основе расчетов показателей среднегодового темпа изменения численности населения и при условии существования реальной возможности использования этих темпов на будущий период, перспективная численность населения каждого последующего года (Рj) определяются как произведение численности населения за предыдущий год (Рj-1) и среднегодового темпа изменения общей численности населения (К):

Pj = K * Pj-1 (2.3.1)

Если численность населения изменяется неравномерно, то необходимо выделить различные этапы, отличающиеся друг от друга типом динамики и ее темпами. В пределах каждого этапа рассчитывается среднегодовой темп. Затем в зависимости от принятой гипотезы дальнейшего изменения демографической ситуации используются показатели периода, наиболее однотипного с условиями основной гипотезы:

Pj = Po (Ka) (Kв) (Кэ), (2.3.2)

где: Рj - численность населения на j-й год перспективного периода;

Ро - базовая численность населения;

К - показатель темпа воспроизводства населения, характерные для того или иного периода.

На динамику численности населения большое влияние оказывает его внутренняя структура и миграция. В этой связи перспективная численность населения может быть определена по формуле:

Рj+1= Pj+ (Nj - Mj) + (Пj - Вj) (2.3.3)

Или Рj+1 = Pj + Ej + Cj; (2.3.4)

где: Рj+1, Pj - численность населения на 1.01 (j+1)года или 1.01 j-го года

Nj - численность новорожденных за j год

Мj - численность умерших за j год

Пj - число прибывших в j год

Вj - число выбывшего населения в j год

Еj- естественный прирост населения за j год, чел.

Сj - механический прирост населения за j год, чел.

На практике для определения перспективной численности населения широкое распространение получил метод передвижки возрастов. При умножении численности населения, установленной по переписи в определенной половозрастной группе, на соответствующий коэффициент дожития, получается величина численности населения в следующем возрасте, принятом для расчета интервала. Это, как правило, бывают одногодичные, или пятилетние интервалы. Расчет ведется в следующей последовательности:

1. определяется численность населения на конец расчетного года;

2. рассчитывается численность городского и сельского населения в половозрастном разрезе для конкретного региона на основе данных о движении населения на конец расчетного года.

Раздел 3. Статистический анализ численности населения Забайкальского края

3.1 Корреляционно- регрессионный анализ

Территория Забайкальского края заселена слабо, плотность населения составляет менее 3 чел./кв. км. Число жителей на начало 2012 г. - 1099 тыс. человек. Доля городского населения в забайкальского края ниже средней по стране - только 66, 4%.

Таблица 2- Исходные данные для корреляционного анализа

годы	у	х1	х2	х3	х4	х5
2003	1152,6	1217,4	1657,7	112,8	110,6	120,2
2004	1142,7	2119,1	4025,8	109,7	110,4	112,5
2005	1132,8	2888,3	7565,9	110,9	108,6	115,5
2006	1123,3	6020,6	10780,9	108,8	108,3	110,8
2007	1115,1	8341,6	17911	114,6	106,2	113,1
2008	1111,4	11923,6	23854,1	114,8	108,9	114,5
2009	1109,2	7815,8	21762,5	108,5	114,6	110,8
2010	1109	26807,4	15769,3	109,9	107,8	108,9
2011	1106,2	27409,5	29699,4	106,7	108,3	109,4
2012	1099,4	28304,7	34634,9	106,2	104,4	106,2

Чтобы провести корреляционно-регрессионный анализ общей численности населения следует выделить факторные признаки. В качестве факторных признаков я решила отобрать такие факторные признаки, как:

1) Кредиты, предоставленные организациям, млн. руб. (х1);

2) Кредиты, предоставленные физическим лицам, млн. руб. (х2);

3) Индекс потребительских цен на продовольственные товары, % (х3);

4) Индекс потребительских цен на непродовольственные товары, % (х4);

5) Индекс потребительских цен на платные услуги населению, % (х5).

В качестве результативного признака берем общую численность населения забайкальского края, и обозначаем через У.

Таблица 3- Данные корреляционного анализа

	у	х1	х2	х3	х4	х5
у	1
х1	-0,794	1
х2	-0,924	0,794	1
х3	0,360	-0,519	-0,400	1
х4	0,348	-0,516	-0,372	0,043	1
х5	0,805	-0,766	-0,713	0,719	0,369	1

В Таблице 3 приведены значения линейного коэффициента корреляции, который характеризует тесноту связи между рассматриваемыми признаками. Из данной таблицы видно, что связь между результативным и факторным признаком х5 наблюдается теснота связи, т.к. связь больше 0,7 значит связь между данными признаками статистически значимы.

Для дальнейшего регрессионного анализа я отбираю факторный признак х5, так как связь данного признака с результативным является статистически значимым, а также связь данного признака с другими факторными признаками ниже связи с результативным признаком.

Таблица 4 - Исходные данные для регрессионного анализа

годы	у	х5
2003	1152,6	120,2
2004	1142,7	112,5
2005	1132,8	115,5
2006	1123,3	110,8
2007	1115,1	113,1
2008	1111,4	114,5
2009	1109,2	110,8
2010	1109	108,9
2011	1106,2	109,4
2012	1099,4	106,2

Таблица 5- Данные регрессионного анализа

Регрессионная статистика
Множественный R	0,805
R-квадрат	0,648
Нормированный R-квадрат	0,604
Стандартная ошибка	10,904
Наблюдения	10

Корреляционное отношение R=0,805 свидетельствует о наличии тесной и статистически значимой связи между признаками. Коэффициент детерминации R=0,648 показывает, что изменение общей численности населения на 64,8 % определяется индексом потребительских цен на платные услуги населению.

Таблица 6- Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	1751,568	1751,568	14,729	0,004
Остаток	8	951,332	118,9166
Итого	9	2702,901

Из Таблицы 6 можно сделать вывод о том, что искомое уравнение регрессии считается статистически значимым, что подтверждается F-критерием Фишера, так как его рассчитанный уровень значимости Fрасч меньше заданного уровня значимости Fкр: 0,0004<0,05.

Таблица 7- Оценка коэффициентов регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	722,956	103,555	6,981	0,000
х5	3,541	0,923	3,838	0,005
				3,833

Сравнив табличное значение t-критерия Стьюдента с его расчетным значением, можно сделать вывод о том, что параметры уравнения регрессии являются статистически значимыми. В итоге получаем следующее уравнение регрессии:

У=722,956+ 3,541х5,

Которое показывает, что при увеличении индекса потребительских цен на платные услуги населению, общая численность населения увеличивается на 3,541 тыс. человек.

3.2 Прогнозирование численности населения Забайкальского края

При анализе динамики численности населения Забайкальского края в качестве факторного признака используется время. Исходные данные для выявления динамики развития численности населения представлены в Таблице 8.

Таблица 8- Исходные данные для прогнозирования

годы	Численность населения, тыс. чел
2003г	1152,6
2004г	1142,7
2005г	1132,8
2006г	1123,3
2007г	1115,1
2008г	1111,4
2009г	1109,2
2010г	1109
2011г	1106,2
2012г	1099,4

В результате получаем график, на котором ломаная линия показывает динамику численности населения, а прямая - изображает тенденцию динамики, выраженную линейным уравнением, которое отображено на графике, как и значение коэффициента детерминации (R), которое характеризует адекватность уравнения тренда. Так как R=0,9067 близко к 1, следовательно уравнение тренда точнее отображает динамику численности населения Забайкальского края.

Рисунок 1 - Динамика численности населения Забайкальского края

В результате проведения тенденции динамики развития численности населения, мы получаем уравнение тренда:

У= -5,4503х+1150,1

Которое мы будем использовать в дальнейшем для прогнозирования.

Таблица 9- Прогноз численности населения Забайкальского края на 2013 год

годы	Численность населения, тыс. чел
2003г	1152,6
2004г	1142,7
2005г	1132,8
2006г	1123,3
2007г	1115,1
2008г	1111,4
2009г	1109,2
2010г	1109
2011г	1106,2
2012г	1099,4
Прогноз 2013г	1090,1

Данная таблица показывает, что в 2013 году будет наблюдаться снижение численности населения по сравнению с 2012 годом.

Заключение

В курсовой работе рассмотрены основные характеристики населения, его состава и структуры. Приведены показатели, характеризующие население.

Статистика населения использует для изучения своего объекта весь арсенал статистических методов.

В работе рассмотрены следующие методы: корреляционный анализ, регрессионный анализ, тенденции динамики развития численности населения.

Статистический учет населения имеет большое значение, т. к. на основании статистических данных по населению строится социальная и экономическая политика, разрабатываются программы развития страны и регионов.

Объектом изучения в данной работе выступило население Забайкальского края. Необходимость его изучения связана с тем, что она является непосредственным участником воспроизводственного процесса и потребителем его результатов. Соответственно, ход экономического развития страны во многом определяется составом и структурой населения.

В результате корреляционно- регрессионного анализа выяснилось, что численность населения Забайкальского края увеличивается на 3,541 тыс. человек за счет увеличения индекса цен на платные услуги населению.

В результате прогнозирования выяснилось, что численность населения в 2013 году уменьшится по сравнению с 2012 годом на 9,3 тыс. человек.

Список использованной литературы

1) Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. - 247 с.

2) Ефимова М.Р., Петрова Е.В. Общая теория статистики: Учебник для вузов. - М.: ИНФРА - М, 1996

3) Иванов Ю.Н. Экономическая статистика: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002

4) Кильдишев и др. «Статистика населения с основами демографии» М.: Финансы и Статистика, 1990 г. - 312 с.

5) В.М. Моисеенко в журнале «Вопросы статистики», 2004, №7

6) Статистика для заочник: учебно-методич. пособие/Туманов А.Л., Капустина О.В., У-У, БГСХА, 2008

7) Лекции по статистике Туманова А.Л.

Размещено на Allbest.ru