Статистичне дослідження доходів та витрат населення країни

А ступінь концентрації легкових автомобілів на забезпеченість ними серед усього населення України є досить низьким (0,0876).

За допомогою індексного аналізу простежимо вплив та зміну споживання населення за рахунок різних факторів.

Фонд споживання дорівнює:

(2.14)

де , - об'єм споживання населення за звітний та базисний роки, грн.;

, - рівень середньодушового споживання продуктів харчування відповідно за звітний та базисний роки, грн;

, - чисельність населення, тис. осіб.

Визначимо, як за рахунок чисельності населення зміниться об'єм споживання продуктів харчування у відносному виразі:

, (2.16)

Та в абсолютному:

. (2.18)

Визначимо, як за рахунок середньодушового рівня споживання продуктів харчування зміниться об'єм споживання у відносному виразі:

, (2.20)

Та в абсолютному:

. (2.22)

Результати розрахунків представлені в табл. 2.13.

Як видно з табл. 2.13 найбільше збільшилося споживання олії (на 41%) за рахунок зменшення населення (на 0,5%) та зростання середньодушового споживання олії в місяць грн. (на 52%). Таке збільшення витрат людиною характеризується не підвищенням об'єму споживання, а зростанням ціни на цей вид продукту харчування.

Таблиця 2.13

Зміна рівня споживання продуктів харчування за рахунок різних факторів у відносному та абсолютному виразах

Показники Продукти				,грн.	,грн.	,грн.
М'ясо і м'ясопродукти	1,0658	0,9951	1,0711	490333	-36812	527146
Молоко і молочні продукти	1,0808	0,9951	1,0861	1586078	-969667	1683045
Яйця	1,1556	0,9951	1,1613	849754	-26976	876730
Риба і рибопродукти	1,1595	0,9951	1,1653	352067	-10899	362966
Цукор	1,1332	0,9951	1,1388	104561	-3877	108438
Олія	1,4123	0,9951	1,5207	244402	-2927	247330
Картопля	1,0314	0,9951	1,0365	35002	-5512	40514
Овочі та баштанні культури	1,0809	0,9951	1,0862	80629	-4921	85550
Плоди, ягоди та виноград	1,0822	0,9951	1,0920	165106	-9918	175023
Хлібні продукти	1,0974	0,9951	1,0921	134916	-6837	141753

В абсолютному виразі найбільше зросло споживання молока та молочних продуктів на 1586 тис. грн., що відбулося також за рахунок збільшення ціни на дані види продуктів харчування.

Проаналізуємо зміну об'єму споживання за рахунок факторів (табл. 2.14):

а) структури населення за рівнем середньодушових доходів:

, (2.24)

; (2.25)

б) рівня середньодушового споживання:

, (2.26)

; (2.27)

в) за рахунок двох факторів:

, (2.28)

. (2.29)

Таблиця 2.14

Структура населення та споживання за рівнем середньодушового доходу за 2008 та 2009 роки

Середньодушові доходи на місяць, грн.	Населення, % ,	Споживання,	Населення, % ,	Споживання,
до 300,0	0,9	945,1	0,6	983,1
300,1-480,0	6,1	1154,8	5,1	1212,9
480,1-660,0	15,0	1278,1	13,1	1374,0
660,1-840,0	19,5	1355,8	19,3	1412,1
840,1-1020,0	18,2	1119,6	18,2	1263,3
1020,1-1200,0	12,7	1245,3	13,1	1393,5
1200,1-1380,0	9,3	1387,7	9,3	1465,1
1380,1-1560,0	5,9	1354,6	6,6	1496,3
1560,1-1740,0	3,7	1587,6	4,8	1629,7
1740,1-1920,0	2,6	1645,2	2,9	1749,2
понад 1920,0	6,1	2154,3	7,0	2314,5
Всього	100		100

Таким чином, проведений факторний аналіз показав, що рівень споживання населення збільшився на 8,95% за рахунок зміни двох факторів. А саме, за рахунок зміни структури населення за рівнем середньодушових доходів та при незмінному середньодушовому споживанні збільшився на 1,11%, а за рахунок зміни рівня середньодушового споживання але при незмінній структурі населення збільшилося на 7,76%.

Структура споживання населення і її зміна проявляються в зміні питомої ваги важливіших груп товарів в загальному товарообігу, що є відображенням змін в рівні життя населення зумовленого змінами в економічному розвитку країни. В статистиці розроблені різні методи вивчення залежності рівня споживання від динаміки доходів населення, зокрема застосовується відомий показник - коефіцієнт еластичності споживання, який має вигляд:

, (2.30)

де , - абсолютні прирости споживання продуктів харчування та доходів населення;

, - рівень споживання продуктів харчування та доходів населення країни в базовому періоді.

Коефіцієнти еластичності можуть бути використані для оцінки ступеню задоволення попиту населення на окремі товари чи групи товарів, що має суттєве значення при вивченні процесів, що складаються в сфері грошового обороту і розробки кон'юнктурних передбачень в сфері зростання заощаджень.

Результати розрахунку коефіцієнта еластичності за 2009рік у порівнянні з 2005 та 2000 роками представлені в табл. 2.15.

Таблиця 2.15

Коефіцієнти еластичності споживання продуктів харчування від рівня доходів населення

Продукти харчування	Е 09/08	Е 09/05	Е 09/00
М'ясо і м'ясопродукти	1,766693	0,227316	0,091321
Молоко і молочні продукти	-0,86686	-0,0425	0,011778
Яйця	0,838478	0,083811	0,099848
Риба і рибопродукти	1,805953	0,13339	0,171408
Цукор	0	0,038883	0,013575
Олія	0,79563	0,082086	0,099741
Картопля	0,125027	-0,02716	-0,00496
Овочі та баштанні культури	1,652906	0,061565	0,045959
Плоди, ягоди та виноград	0,38699	0,119801	0,080824
Хлібні продукти	-0,28023	-0,05958	-0,01473

Отже, як видно з табл. 2.15, що за останній рік (2009 рік у порівнянні з 2008 р.) при збільшенні доходів населення на 1% рівень споживання найбільше зріс (тобто, простежується висока еластичність) у таких видів продуктів харчування, як м'ясо та м'ясопродукти (на1, 77%), риба та рибопродукти (1,81%), овочі та баштанні культури(1,65). А споживання молока і молочних продуктів та хлібних продуктів зменшилося на 0,87% та 0,28% відповідно. Так же ситуація спостерігається і за 5 та 10 останніх років де при збільшенні доходів на 1% рівень споживання молока і молочних продуктів, картоплі та хлібних продуктів зменшується. Це можна пояснити, як погіршенням якості цих продуктів харчування, або появою попиту населення на інші продукти.

По жодному із продуктів харчування, як за 5, так і за 10 останніх років не простежується високого рівень еластичності (Е>1), найбільший рівень еластичності за 5 та 10 років спостерігається у споживанні риби та рибопродуктів. Це свідчить про досить невтішну ситуацію, що склалася в Україні, бо населення в повній мірі не отримує ті продукти харчування, а отже і корисні речовини, які потрібні для нормального розвитку та для існування людини. Тому державі потрібно постійно слідкувати, як за якістю продуктів харчування, товарів тривалого користування, тощо так і за їх ціновою політикою, бо все це впливає на рівень споживання товарів та послуг населенням.

Висновок до розділу 2

Проведений аналіз показав, що в Україні досить залишається гостра проблема диференціації доходів, а також набуває загрозливих масштабів бідність. Так децельний коефіцієнт в 2009 році склав 3,22, це означає, що 10% багатого населення в 3 рази отримує більше доходів 10% бідного населення. Порівняно з 2000 роком він виріс у 2 рази. Це підтверджує і розраховані коефіцієнти концентрації Лоренца (0,59) та Джині (0,62). Відхилення коефіцієнта Джині від граничного значення у 2009 році складає 290%.

Коефіцієнти концентрації та локалізації показав, що найбільш сконцентровано витрати серед зайнятого населення у Дніпропетровській (0,968), Одеській (1,099), Харківській (1,078) областях та у містах державного підпорядкування Києві (2,371) та Севастополі (1,112). А найменше сконцентровано витрат серед зайнятого населення у Луганському (0,686), Закарпатському (0,733) та Сумському (0,715) регіонах.

Індексний аналіз впливу інфляції на доходи населення показав, що внаслідок інфляції у 2009 році на рівні 20,1% спостерігається зниження номінальних доходів населення на 109198 млн. грн.

За 10 років попит деяких видів товарів тривалого користування дуже змінився, так в 2000 році у середньому на 100 домогосподарств доводитися 1 комп'ютер, тоді як в 2008 році їх кількість збільшилася до 22, так само мікрохвильові печі зросли з 1 до 29. А такі товари , як програвачі CD-дисків та мобільні телефони з'явилися тільки у 2004 році та почали стрімко користуватися попитом.

Проведений факторний аналіз показав, що рівень споживання населення збільшився на 8,95% за рахунок зміни двох факторів. А саме, за рахунок зміни структури населення за рівнем середньодушових доходів та при незмінному середньодушовому споживанні збільшився на 1,11%, а за рахунок зміни рівня середньодушового споживання але при незмінній структурі населення збільшився на 7,76%.

3. МОДЕЛЮВАННЯ В АНАЛІЗІ ДОХОДІВ НАСЕЛЕННЯ РЕГІОНІВ КРАЇНИ

3.1 Факторний аналіз доходів населення

Будь-яке дослідження починається з розробки плану, або схеми реалізації цього дослідження, тому, перш ніж розпочати статистичне дослідження доходів населення необхідно розробити поетапний алгоритм реалізації цього дослідження (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Схема дослідження доходів населення на основі методів багатовимірного статистичного аналізу

Застосування на практиці статистичних методів є надзвичайно складним завданням, яке вимагає більших інтелектуальних зусиль і тимчасових витрат. Нові комп'ютерні технології статистичної обробки даних гранично скорочують рутинні процедури.

Програмне забезпечення статистичних досліджень достатньо розвинуте, так сьогодні відомо багато статистичних пакетів прикладних програм статистичної обробки інформації. Серед яких є SPSS, SAS, MathCAD, Math Lab, Statgraphіcs та інші. Лідером на ринку статистичного програмного забезпечення з 1995 року стає інтегрована система Statistica для Windows.

STATІSTІCA - це універcaльна інтегрована система, призначена для статистичного aнaлізу й візуалізації даних, керування базами даних і розробки користувальницьких додатків, що містить широкий набір процедур аналізу для зacтоcувaння в наукових дослідженнях, техніці, бізнесі, а також спеціальні методи видобутку даних [32].

За допомогою пакету STATІSTІCA проведемо аналіз впливу деяких показників на доходи населення України, а саме, за допомогою процедур факторного, кореляційно-регресійного та кластерного аналізу.

За допомогою методів багатовимірного статистичного аналізу, а саме методу гoлoвних кoмпoнент здійснюється поділ показників на основні і профільні.

Для вибору необхідних показників проведемо факторний аналіз за допомогою статистичного пакету програм Statistica 6.0.

В роботі було використано такі показники:

Х1 - валовий регіональний продукт (ВРП), млн. грн.;

Х2 - кількість малих підприємств на 10000 наявного населення в регіоні, одиниць;

Х3 - індекс споживчих цін, відсотків;

Х4 - роздрібний товарооборот підприємств, млрд. грн.;

Х5 - інвестиції в основний капітал, млрд. грн.;

Х6 - коефіцієнт життєвості, відсотків;

, (3.1)

де N - кількість народжених, осіб;

M - кількість померлих, осіб.

Х7 - коефіцієнт прибуття, осіб на 1000 наявного населення;

(3.2)

де П - кількість населення, яке прибуло з інших регіонів, тис. осіб;

S - кількість наявного населення, млн. осіб.

Х8 - коефіцієнт вибуття, осіб на 1000 наявного населення;

(3.3)

де В - кількість населення, яке виїхало до інших регіонів, тис. осіб;

Х9 - коефіцієнт зайнятості, осіб на 1000 наявного населення;

(3.4)

де З - кількість зайнятого населення, осіб.

Х10 - коефіцієнт безробіття, осіб на 1000 наявного населення;

(3.5)

де Б - кількість безробітного населення, осіб.

Х11 - викиди шкідливих речовин в атмосферне повітря, тис. т.

Згідно з вибраними критеріями, отримуємо матрицю вхідних даних (Додаток Н).

В виборі числа факторів не існує загального рішення, але є кілька процедур, якими користуються на практиці. Розглянемо їх.

1) Критерій Кaйзерa. За цим критерієм розглядаються лише ті фaктoри, властиві значення яких перевищують 1 (рис.3.2).

Рис. 3.2. Критерій Кайзера

2) Критерій кам'янистого осипу. Це простий графічний критерій, який дозволяє визначити приблизне число факторів в моделі (рис. 3.3). Для використання цього критерія будують лінійний графік залежності властивих значень від їх порядкового номера. Координата точки, в якій убування залежності сповільнюється найсильніше, визначає кількість факторів.

Рис. 3.3. Критерій кам'янистого осипу

Таким чином, розіб'ємо усі показники на 3 фактора. Результат наведені в таблиці 3.1.

Таблиця 3.1

Результати факторного аналізу

Серед усіх навантажень показників на фактори вибираємо ті, що більше по модулю числа 0,7.

Таким чином, в першій фактор увійшли соціально-економічні показники: валовий регіональний продукт, кількість малих підприємств, роздрібний товарооборот підприємств, інвестиції в основний капітал, коефіцієнт зайнятості, коефіцієнт безробіття.

До другого фактору увійшли демографічні показники: коефіцієнт життєвості, коефіцієнт прибуття та коефіцієнт вибуття.

А до третього фактору увійшов показник об'єму викидів шкідливих речовин в атмосферне повітря.

Такий показник, як індекс споживчих цін не увійшов до жодного фактору.

3.2 Інтегральна статистична оцінка рівня доходів населення регіонів країни

Науково обґрунтованим і таким, що практично реалізується, підходом до комплексної оцінки компонентів та інтегральної оцінки рівня доходів населення є таксономічний метод, який включає такі кроки (рис. 3.4).

Побудуємо інтегральний показник для кожного фактору та загальний інтегральний показник за всіма показниками компонент факторів. Таким чином, ми отримали нову матрицю вже відібраних даних, на основі яких можна розрахувати таксономічний показник рівня розвитку (додаток П).

Першим кроком в запропонованій алгоритмічній моделі рейтингування, що базується на використанні метода рівня розвитку, є формування матриці спостережень, що може бути представлена в такий спосіб:

, (3.6)

де w - кількість досліджуваних об'єктів;

m - кількість ознак.

Рис. 3.4. Алгоритм побудови інтегрального показника

Оскільки ознаки, що включаються в матрицю спостережень, неоднорідні, це означає, що необхідно провести стандартизацію їх значень. Для цього розраховуємо середнє арифметичне значення і стандартне відхилення ознаки.

, (3.7)

де - середнє значення j-го окремого показника;

- середнє квадратичне відхилення j-го окремого показника.

Усі змінні ділимо на стимулятори і дестимулятори. У нашому випадку показники є як стимуляторами (позитивно впливають на розвиток об'єктів, що вивчаються), так і дестимуляторами (негативно впливають на розвиток об'єктів, що вивчаються). Визначаємо максимальні значення стандартизованих значень для стимуляторів і мінімальні для дестимуляторів (додаток Р).

Розрахуємо Евклідову відстань між точками-характеристиками для і-го регіону й еталонною точкою, яка розраховується за формулою

. (3.8)

Отримаємо наступні значення (додаток С).

Розрахунок значення інтегрального показника рівня розвитку регіонів України здійснюється за формулою

(3.9)

, (3.10)

де - середнє арифметичне значення Евклідової відстані

 (3.11)

- стандартне відхилення Евклідової відстані

(3.12)

Зробивши усі розрахунки отримуємо такі значення показників (табл. 3.2).

Таблиця 3.2

Допоміжні показники для розрахунку інтегрального показника

	Інтегр. пок. 1	Інтегр. пок. 2	Інтегр. пок. 3	Інтегр. пок. заг
	9,101807782	3,959307673	0,673939927	10,0765817
	2,137675344	0,686016395	1,000000051	1,837761328
	13,37715847	5,331340463	2,673940029	13,75210435

Безпосередньо знаходимо рівень розвитку регіонів України в 2009 році (табл. 3.3).

Таблиця 3.3

Рівень розвитку регіонів України у 2009 році

Регіони	Інтегральний показник І заг.	Інтегральний показник І 1	Інтегральний показник І 2	Інтегральний показник І 3
1	2	3	4	5
АР Крим	0,339422546	0,372054073	0,354795044	0,864870496
Вінницька	0,193491262	0,238228908	0,184945539	0,798692047
Волинська	0,213155207	0,225708494	0,413057999	0,957612721
Дніпропетровська	0,375103584	0,475854581	0,256000074	-0,119144136
Донецька	0,313542648	0,47494065	0,192623788	-0,72422074
Житомирська	0,189754946	0,224434783	0,238535407	0,926429158
Закарпатська	0,20114258	0,254796704	0,134867687	0,922386845
Запорізька	0,296807272	0,344961024	0,247646099	0,699597616
Івано-Франківська	0,188296392	0,211117404	0,333251782	0,709645653
Київська	0,333719478	0,374220665	0,31591044	0,715535881
Кіровоградська	0,183528021	0,229952055	0,162595059	0,936015216
Луганська	0,258350439	0,330160749	0,148386797	0,339485219
Львівська	0,323063817	0,355584189	0,354774283	0,730896673
Миколаївська	0,250988138	0,289815717	0,254315594	0,924465749
Одеська	0,369782146	0,402436173	0,378290403	0,821329004
Полтавська	0,21409549	0,274377986	0,113554992	0,811627451
Рівненська	0,182818138	0,194695137	0,400036717	0,962578992
Сумська	0,144678656	0,224651768	-0,039962952	0,927237621
Тернопільська	0,153585718	0,176756355	0,293316599	0,952992934
Харківська	0,362771929	0,422574565	0,236854793	0,716228849
Херсонська	0,241361857	0,277061638	0,266677545	0,930702461
Хмельницька	0,208414484	0,250064063	0,208032049	0,92943202
Черкаська	0,178898753	0,229348076	0,138294696	0,86891281
Чернівецька	0,215639498	0,233309506	0,373459287	0,97389747
Чернігівська	0,166429412	0,227467035	0,07045459	0,91511068
м. Київ	0,834749702	1	0,600689463	0,702600478
м. Севастополь	0,282693417	0,314649584	0,317108627	1

Чим ближче значення інтегральної оцінки до одиниці, тим менш непогодженість між значеннями характеристик і їх еталонними значеннями.

Як бачимо, інтегральні показники за визначеними факторами не є дуже високими, окрім інтегрального показника побудованого за екологічною компонентою. Де 24 регіони знаходяться за рівнем 0,6 і лише 3 регіони (Донецький, Дніпропетровський та Луганський) знаходяться нижче цього рівня. Це пояснюється тим, що ці регіони є промисловими (70% промислової потужності всієї України) і об'єм викидів шкідливих речовин в цих регіонах є дуже великим.

Помітно виділяється серед всіх регіонів м. Київ, так як тільки в нього інтегральний показник побудований за всіма факторами більше 0,5.

Проаналізуємо як розмістилися за рейтингом регіони України за побудованими інтегральними показниками (табл. 3.4).

Таблиця 3.4

Рейтинг регіонів України за розрахованими інтегральними показниками

Регіони	Рейтинг за І заг	Рейтинг за І 1	Рейтинг за І 2	Рейтинг за І 3
АР Крим	5	7	6	15
Вінницька	19	17	20	18
Волинська	16	22	2	4
Дніпропетровська	2	2	13	26
Донецька	8	3	19	27
Житомирська	20	24	16	10
Закарпатська	18	15	24	12
Запорізька	9	9	15	24
Івано-Франківська	21	25	8	22
Київська	6	6	10	21
Кіровоградська	22	19	21	6
Луганська	11	10	22	25
Львівська	7	8	7	19
Миколаївська	12	12	14	11
Одеська	3	5	4	16
Полтавська	15	14	25	17
Рівненська	23	26	3	3
Сумська	27	23	27	9
Тернопільська	26	27	11	5
Харківська	4	4	17	20
Херсонська	13	13	12	7
Хмельницька	17	16	18	8
Черкаська	24	20	23	14
Чернівецька	14	18	5	2
Чернігівська	25	21	26	13
м. Київ	1	1	1	23
м. Севастополь	10	11	9	1

Таким чином, як видно з табл. 3.4 рейтинг регіонів за інтегральний показник розрахований за соціально-економічними показниками (І 1) показав, що найкраща ситуація спостерігається в м. Києві, Дніпропетровському, Донецькому, Харківському, Одеському регіонах, а найгірша в Рівненському, Івано-Франківському, Сумському та Тернопільському регіонах.

Рейтинг регіонів за інтегральним показником побудованим за демографічною компонентою змінив ситуацію. Так в 5-ку найкращих регіонів потрапили: м. Київ, Волинська, Рівненська, Одеська та Чернівецька області. А в останню 5-ку потрапили: Черкаська, Закарпатська, Полтавська, Чернігівська та Сумська області.

А за інтегральним показником побудованим за екологічною компонентою рейтинг регіонів різко змінюється, так на перших місцях знаходяться м. Севастополь, Чернівецька, Рівненська, Волинська та Тернопільська області, а в кінці рейтингу знаходяться Запорізька, Луганська, Дніпропетровська і Донецька області.

Найбільш вдало описує рівень доходів населення регіонів країни рейтинг побудований за загальним інтегральним показником, де увійшли соціально-економічні, демографічні та екологічні показники. Де найкращими є: м. Київ, Дніпропетровський, Одеській, Харківській регіони та АР Крим, а найгіршими є: Черкаська, Чернігівська, Тернопільська та Сумська області.

Якщо говорити про рівень доходів населення за всіма розрахованими інтегральними показниками, то можна виділити найкращі регіони, у яких рейтинг майже за всіма показниками є високий це м. Київ, Одеській, Львівський регіони та АР Крим. До регіонів з середнім рівнем доходів населення належать: Київський, Миколаївський, Херсонський регіони та м. Севастополь. А до найгірших: Вінницька, Житомирська, Івано-Франківська, Кіровоградська, Сумська, Черкаська та Чернігівська області.

Рівень розвитку Харківського регіону за доходами населення займає 4 місце як за інтегральним показником розрахованим за всіма показниками, так і окремо за соціально-економічними показниками. Однак в рейтингу за інтегральним показником розрахованим за демографічними компонентами він займає 17 місце, а за екологічними компонентами - 20 місце. Тому Харківському регіону потрібно зберегти на належному рівні соціально-економічні показники та підвищити демографічні та екологічні показники. Перш за все зменшивши викиди шкідливих речовин в атмосферне повітря, що в свою чергу покращить й демографічні показники.

Однак, все ж таки важко виділити найкращий інтегральний показник, який би більш детально описував нинішню ситуацію рівня доходів в країні.

Тому проведемо кореляційно-регресійний аналіз побудованих інтегральних показників.

Незалежними змінними, що впливають на загальний інтегральний показник (Y) будуть виступати: інтегральний показник розрахований за соціально-економічною компонентою (Х1), інтегральний показник розрахований за демографічною компонентою (Х2), інтегральний показник розрахований за екологічною компонентою (Х3).

Вихідні дані наведені у табл. 3.5.

Таблиця 3.5

Інтегральні показники

Основою виміру зв'язків між показниками (Х1-Х3) і результативним (Y) є матриця парних коефіцієнтів кореляцій (рис. 3.5). По цій матриці можна судити о тісноті зв'язків факторів з результативною ознакою, а також між собою.



Рис. 3.5. Матриця парних коефіцієнтів кореляцій

Слабким вважається зв'язок при значенні коефіцієнта по модулю менш ніж 0,3. Таким чином, результативний показник (Y) має прямий зв'язок з Х1, Х2.

Таким чином Х3 не включаємо у подальший аналіз, так як зв'язок з результативним показником є дуже слабким (-0,26<0,3).

В меню Statistics оберемо модуль Multiple Regression. У стартовому вікні модуля задамо залежну (Y) і незалежні (X1-X2) змінні. Для визначення найбільш важливих характеристик моделі і ступінь її адекватності натискаємо на кнопку Summary (рис. 3.6).

Рис. 3.6. Результати регресійного аналізу

Як бачимо, значимими є обидва показники. Але для подальшого кластерного аналізу виберемо 1 показник, який є більш значимий ніж інший. Так коефіцієнт кореляції при Х1 дорівнює R=98,25, а при Х2 - R=63,19. Тому обираємо Х1 - інтегральний показник побудований за соціально-економічною компонентою.

Результати регресії будуть мати вигляд (рис. 3.7).



Рис. 3.7. Результати регресії після виключення Х2

Одним з найважливіших напрямків оцінки якості побудованого рівняння регресії є аналіз помилок. При побудові регресійної моделі припускається, що значення помилок розподілені нормально й функція регресії лінійна. Якщо будь-яке із цих припущень істотно порушується, то може вийти завишення або заниження оцінок коефіцієнтів регресії, а також змішення значимості критеріїв. Якщо ж модель адекватна даним, то можна очікувати, що значення остатків розподілені нормально.

Нормальний імовірнісний графік (рис. 3.8) забезпечує швидкий спосіб візуальної перевірки того, в якій мірі виконується ця умова. В нашому випадку помилки мають нормальний розподіл тому, що точки недалеко розташовані від прямої.

Рис. 3.8. Нормальний імовірнісний графік

Додатково для перевірки припущення про лінійність зв'язку між залежною й незалежними ознаками проведемо перевірку за допомогою візуалізації гістограми помилок з накладеною нормальною кривою (рис. 3.9).

Згідно з нормальною кривою можемо стверджувати - залежність є лінійна тому, що значення помилок утворюють однорідне скупчення біля центральної лінії.

Отже, кореляційно-регресійний аналіз показав, що з трьох інтегральних показників найбільш значимим є перший - інтегральний показник побудований за соціально-економічною компонентою.

Рис. 3.9. Гістограма розподілу помилок

Таким чином показниками, що найкраще описують рівень доходів населення є: валовий регіональний продукт, кількість малих підприємств на 10000 наявного населення, роздрібний товарооборот підприємств, інвестиції в основний капітал, коефіцієнт зайнятості та - коефіцієнт безробіття.

3.3 Метод кластеризації в аналізі доходів населення

Кластерний аналіз є сукупністю методів класифікації багатовимірних спостережень, кожне з яких описується набором вхідних даних . Метою кластерного аналізу є утворення груп схожих між собою об'єктів - кластерів [31]. Іншими словами сукупність вхідних даних розподіляється на однорідні групи так, щоб об'єкти всередині групи були подібні між собою за деяким критерієм, а об'єкти з різних груп відрізнялися один від одного. Слід зазначити, що процедури кластерізації дозволяють класифікувати об'єкти схожі між собою не за одним параметром, а одночасно за декількома ознаками на основі певної міри близькості за всіма ознаками класифікації [35].

Отже, завдяки використанню методів кластерного аналізу великі масиви інформації стають компактними, наочними, легкими для аналізу та прогнозів.

За способом кластерізації розрізняють ієрархічні та ітераційні процедури.

Ієрархічні алгоритми зв'язані з побудовою дендограм і поділяються на:

1) агломіративні, які характеризуються послідовним об'єднанням вихідних елементів і відповідним зменшенням числа кластерів;

2) дивізійні (ділені), у яких число кластерів зростає, починаючи з одного, у результаті чого утвориться послідовність груп, що розщеплюють.

Ітераційні процедури, на відміну від агломеративних та дивізійних, оперують первинними даними, передбачають формування кластерів одного рангу, ієрархічно не підпорядкованих [48]. Досить поширеним серед ітераційних процедур є метод -середніх, в основі цього методу лежить такий алгоритм класифікації (рис. 3.10):



Рис. 3.10. Алгоритм класифікації за методом -середніх

Особливість більшості ітераційних процедур полягає в тому, що кластери формуються у наперед заданій їх кількості. Тому перед тим, як визначати оптимальну кількість кластерів, доцільно насамперед провести класифікацію, використавши одну з агломеративних процедур, і саме за її результатами визначити кількість кластерів для застосування ітераційної процедури.

Залежно від вибору міри, за якою визначається відстань між кластерами, реалізуються наступні методи об'єднання об'єктів в кластери (табл. 3.6) [35].

Таблиця 3.6

Методи об'єднання об'єктів в кластери

№	Назва методу	Методи об'єднання
1	Метод поодинокого зв'язку (Single Linkage)	Кластери об'єднуються виходячи з відстані, вимірюваної за методом "найближчого сусіда". Групи, між якими відстані найменші, об'єднуються. Кожне об'єднання зменшує число груп на одиницю. Відстань між групами визначається як відстань між найближчими членами груп. Метод призводить до "ланцюгових" кластерів.
2	Метод повного зв'язку (Complete Linkage)	Відстань між групами визначається як відстань вимірювана за принципом "далекого сусіда". Відстань між об'єднуваними кластерами дорівнює діаметру найменшої сфери, що містить обидва кластери. Метод створює компактні кластери у вигляді гіперсфер, які погано об'єднуються з іншими кластерами. Якщо кластери мають подовжену форму, то метод не працює.
3	Метод незваженого попарного середнього (Unweighted pair-group average)	Відстань між кластерами визначається за принципом "середнього зв'язку".
4	Метод зваженого попарного середнього (Weighted pair-group average)	Відстань між кластерами визначається за принципом "середнього зв'язку", але з урахуванням як ваги числа об'єктів, що містяться в кластерах.
5	Незважений центроідний метод (Unweighted pair-group centroid)	Відстань між кластерами визначається як відстань між їх "центрами тяжіння".
6	Зважений центроідний метод (Weighted pair-group centroid)	Відстань між кластерами визначається як відстань між їх "центрами тяжіння", але з урахуванням вагів, які визначаються за кількістю об'єктів в кожному кластері (тобто з урахуванням розмірів кластерів).
7	Метод Уорда (Ward's metod)	У цьому методі як цільова функція використовується сума квадратів відстаней між кожним елементом "центром тяжіння" класу, що містить цей елемент. Кластеризація представляє послідовну процедуру, на кожному кроці якої об'єднуються два такі класи, при об'єднанні яких відбувається мінімізація статистичної відстані між класами.

Класифікацію регіонів за рівнем доходів населення будемо проводити в два етапи. На першому етапі, використовуючи ієрархічні агломератні процедури, розглянемо алгоритм об'єднання регіонів країни у кластери. На другому - застосуємо метод -середніх із заданою кількістю кластерів, яку було отримано на попередньому етапі. Автоматизація розрахунків відбуватиметься з використанням програмного пакета Statistica 6.0.

Враховуючи інтегральний показник, який найбільш впливає на доходи населення, доцільно при виборі показників для проведення кластерного аналізу за регіонами брати наступні:

Х1 - валовий регіональний продукт (ВРП), млн. грн.;

Х2 - кількість малих підприємств на 10000 наявного населення в регіоні, одиниць;

Х3 - роздрібний товарооборот підприємств, млрд. грн.;

Х4 - інвестиції в основний капітал, млрд. грн.;

Х5 - коефіцієнт зайнятості, осіб на 1000 наявного населення;

Х6 - коефіцієнт безробіття, осіб на 1000 наявного населення.

Згідно з наведеними показниками отримуємо такі вхідні дані (табл. 3.7).

Таблиця 3.7

Показники рівня доходів населення за 2009 рік

Далі дані приводимо до стандартизованого виду для проведення процедури кластерізації (додаток Т).

Спочатку проведемо кластеризацію ієрархічним методом. В даному випадку найбільш якісним алгоритмом класифікації є метод Уорда, який дозволяє мінімізувати внутрішньо групову дисперсію всередині кластерів. Наглядно результати кластеризації ієрархічними методами представляються на дендрограмі (дереві класифікації) (рис. 3.11).



Рис. 3.11. Дендограма об'єднання в кластери

Розглянемо отриману дендрограму. На ній наочно представлене об'єднання регіонів у кластери. Якщо умовно розділити їх на окремі кластери можна побачити, що є 3 кластери. До першого кластера увійшли регіони з середніми значеннями показників, це АР Крим, Луганська, Херсонська, Запорізька, Миколаївська, Київська, Львівська, Одеська, Харківська, Дніпропетровська, Донецька області та м. Севастополь.

До другого кластера увійшли регіони з найгіршими показниками, а саме: Вінницька, Волинська, Хмельницька, Житомирська, Чернігівська, Кіровоградська, Сумська, Полтавська, Черкаська, Закарпатська, Чернівецька, Івано-Франківська, Тернопільська та Рівненська області.

А в третій кластера увійшло тільки місто Київ, у якого всі показники є високими, окрім показника дестимулятора - коефіцієнта безробіття, який є найнижчим серед усіх регіонів країни.

Проведемо кластеризацію методом k-середніх і порівняємо отримані результати. На рис. 3.12 представлений аналіз дисперсій об'єктів. Чим більш значення F-критерій, тим більш однорідні об'єкти.



Рис. 3.12. Аналіз дисперсій об'єктів

Таким чином, з мал. 3.12 видно, що найбільш однорідним в кластері є показник - кількість малих підприємств, всі інші показники є менш однорідним.

Графік кластерів зображений на рис. 3.13.

Рис. 3.13. Середні значення показників для кожного кластера

Характеристики кластерів (середня, середнє-квадратичне відхилення та варіація) зображені в табл. 3.8.

Таблиця 3.8

Середня, дисперсія та варіація в кластерах

	1 кластер	2 кластер	3 кластер
	Сер.	Дисп.	Вар.	Сер.	Дисп.	Вар.	Сер.	Дисп.	Вар.
Х1	0,31	0,87	0,75	-0,47	0,17	0,03	3,69	0,0	0,0
Х2	0,14	0,34	0,12	-0,41	0,19	0,04	4,64	0,0	0,0
Х3	0,29	0,69	0,47	-0,49	0,09	0,01	4,08	0,0	0,0
Х4	0,28	0,66	0,44	-0,48	0,17	0,03	4,12	0,0	0,0
Х5	0,56	0,56	0,31	-0,59	0,71	0,49	2,68	0,0	0,0
Х6	-0,71	0,62	0,38	0,68	0,54	0,29	-2,35	0,0	0,0

Дисперсія та варіація не великі, тому можна зробити висновок, що кластери однорідні.

В табл. 3.9 наведені регіони, що об'єдналися в окремі кластери, й Евклідові відстані від них до центрів кластерів.

Таблиця 3.9

Результати кластерного аналізу методом k-середніх

Отже, в результаті проведеного дослідження з використанням методів кластерного аналізу сукупність регіонів було розподілено на три кластери. Отримані дані свідчать про неоднаковий рівень доходів населення, а отже і рівень життя населення в цих регіонах. Регіони першого кластера мають середні показники рівня життя. Другий кластер показав найгірші результати по багатьох аспектах рівня життя населення, а саме: в економічному та соціальному сенсі. Високі показники продемонстрували регіони першого кластеру, тобто економічний розвиток у них є найкращий.

Харківський регіон знаходиться в першому кластері з посередніми показниками. Тобто, як видно з рис. 3.13, середні значення ВРП (Х1), показника кількість малих підприємств (Х2), роздрібного ТО (Х3), інвестицій в основний капітал (Х4) та коефіцієнта зайнятості (Х5) й низьким значенням коефіцієнта безробіття (Х6). Проведений кластерний аналіз двома методами показав однакові результати, що говорить про правильність та точність цього аналізу (додаток У). Провівши аналогічний кластерний аналіз показників доходів населення за 2005 рік (додаток Ф), порівняємо отримані результати з тими, що були розраховані за 2009рік (табл. 3.10).

Таблиця 3.10

Кластерна міграція регіонів

Характеристика кластеру	Склад кластерів за областями
	2005 р.	2009 р.
Кластер 1-середні показники	АР Крим Вінницька Дніпропетровська Донецька Житомирська Запорізька Київська Кіровоградська Луганська Львівська Миколаївська Одеська Полтавська Сумська Харківська Хмельницька Черкаська Чернігівська м. Севастополь	АР Крим Дніпропетровська Донецька Запорізька Київська Львівська Луганська Одеська Харківська Херсонська м. Севастополь
Кластер 2 - найгірші показники	Волинська Закарпатська Івано-Франківська Рівненська Тернопільська Херсонська Чернівецька	Вінницька Волинська Житомирська Закарпатська Івано-Франківська Кіровоградська Миколаївська Полтавська Рівненська Сумська Тернопільська Хмельницька Черкаська Чернівецька Чернігівська
Кластер 3 - найкращі показники	м. Київ	м. Київ

Таким чином, можна спостерігати, як позитивні тенденції так і негативні.

Негативні полягають в том, що найкращим вже на протязі 5 років залишається тільки місто Київ, а також кількість регіонів в першому кластері з посередніми значеннями показників знизилася в два рази, що тим самим підвищило кількість регіонів в кластері з найгіршими показниками, а саме низьким рівнем валового регіонального продукту, товарообігу, з низькою кількістю малих підприємств, з невеликим об'ємом інвестицій в основному капіталі та з низьким коефіцієнтом зайнятості населення і з високим рівнем безробіття. Така негативна тенденція спостерігається у Вінницькому, Житомирському, Кіровоградському, Миколаївському, Полтавському, Сумському, Хмельницькому, Черкаському та Чернігівському регіонах.

А позитивна ситуація спостерігається тільки в Херсонському регіоні, який з найгіршого другого кластера перемістився в середній перший кластер.

Кластерний аналіз показав, що Харківська область увійшла до групи регіонів із середніми показниками розвитку (до 1-го кластера).

Для того щоб даний регіон перейшов у 3-й кластер, який є найкращим за показниками доходів населення йому треба підвищувати економічні, соціальні, демографічні та екологічні показники. А перш за все, звернути увагу на підвищення такого показника як валовий регіональний продукт, оскільки він є домінуючим у ланцюгу "збільшення кількості доходів населення; підвищення рівня життя населення країни; покращення рівня розвитку економіки в регіоні та в Україні в цілому".

Висновок до розділу 3

За допомогою пакету STATІSTІCA був проведен аналіз впливу деяких показників на доходи населення України, а саме, за допомогою процедур факторного, кореляційно-регресійного та кластерного аналізу.

Проведений факторний аналіз в ПП Statistica розбив усі показники на 3 фактора: соціально-економічну, демографічну та екологічну компоненти.

Побудований інтегральний показник для кожного фактору та загального інтегрального показника за всіма показниками компонент факторів виявив рейтинг регіонів за рівнем доходів населення. А саме: найкращі регіони, у яких рейтинг майже за всіма показниками є високий це м. Київ, Одеській, Львівський регіони та АР Крим. До регіонів з середнім рівнем доходів населення належать: Київський, Миколаївський, Херсонський регіони та м. Севастополь.

А до найгірших: Вінницька, Житомирська, Івано-Франківська, Кіровоградська, Сумська, Черкаська та Чернігівська області.

Проведений кореляційно-регресійний аналіз виділив з трьох інтегральних показників перший - соціально-економічну компоненту, яка складається з 6 показників. За якими був проведен кластерний аналіз, який виділив серед всіх регіонів за найвищем рівнем доходів - м. Київ.

Кластерний аналіз показав, що Харківська область увійшла до групи регіонів із середніми показниками розвитку (до 1-го кластера). Для того щоб даний регіон перейшов у 3-й кластер, який є найкращим за показниками доходів населення йому треба підвищувати економічні, соціальні, демографічні та екологічні показники.

А перш за все, звернути увагу на підвищення такого показника як валовий регіональний продукт, оскільки він є домінуючим у ланцюгу "збільшення кількості доходів населення; підвищення рівня життя населення країни; покращення рівня розвитку економіки в регіоні та в Україні в цілому".

ВИСНОВОК

В умовах ринкової трансформації економіки істотно знижується життєвий рівень населення. Спад виробництва і вимушена неповна зайнятість та безробіття, відсутність законодавчих важелів впливу спричинили зменшення доходів населення. Більшість домогосподарств неспроможна задовольняти життєві потреби, не кажучи вже про заощадження.

Доходи населення - це сукупність грошових і натуральних коштів, що формуються за рахунок праці працівника і інших джерел та призначені для підтримки фізичного, морального, економічного і інтелектуального стану людини на певному рівні задоволення його потреб.

Грошові витрати і заощадження населення включають витрати на покупку товарів і оплату послуг, обов'язкові платежі і різноманітні внески (податки і збори, платежі по страхуванню, внески в громадські і кооперативні організації, відсотки за кредити і ін.); приріст (зменшення) заощаджень у внесках і цінних паперах, зміна заборгованості по позиках; придбання нерухомості; витрати на покупку іноземної валюти.

У ринковій економіці держава виконує низку функцій, однією з яких є забезпечення справедливості, а серед завдань економічної політики держави - досягнення справедливого розподілу доходів та економічної справедливості. Державне регулювання доходів населення - дуже важливий напрям соціально-економічної політики, він має охоплювати всі верстви населення, сприяти зростанню його реальних доходів.

Проведений аналіз показав, що в Україні досить залишається гостра проблема диференціації доходів, а також набуває загрозливих масштабів бідність. Так децельний коефіцієнт в 2009 році склав 3,22, це означає, що 10% багатого населення в 3 рази отримує більше доходів 10% бідного населення. Порівняно з 2000 роком він виріс у 2 рази, однак, коефіцієнт фондів економічній безпеці країни ще не загрожує, так як він не перетинає граничне значення (6-8 раз).

Це підтверджує і розраховані коефіцієнти концентрації Лоренца (0,59) та Джині (0,62). Відхилення коефіцієнта Джині від граничного значення у 2009 році складає 290%.

Коефіцієнти концентрації та локалізації показав, що найбільш сконцентровано витрати серед зайнятого населення у Дніпропетровській (0,968), Одеській (1,099), Харківській (1,078) областях та у містах державного підпорядкування Києві (2,371) та Севастополі (1,112). А найменше сконцентровано витрат серед зайнятого населення у Луганському (0,686), Закарпатському (0,733) та Сумському (0,715) регіонах.

Індексний аналіз впливу інфляції на доходи населення показав, що внаслідок інфляції у 2009 році на рівні 20,1% спостерігається зниження номінальних доходів населення на 109198 млн. грн.

За 10 років попит деяких видів товарів тривалого користування дуже змінився, так в 2000 році у середньому на 100 домогосподарств доводитися 1 комп'ютер, тоді як в 2008 році їх кількість збільшилася до 22, так само мікрохвильові печі зросли з 1 до 29. А такі товари , як програвачі CD-дисків та мобільні телефони з'явилися тільки у 2004 році та почали стрімко користуватися попитом.

Проведений факторний аналіз показав, що рівень споживання населення збільшився на 8,95% за рахунок зміни двох факторів. А саме, за рахунок зміни структури населення за рівнем середньодушових доходів та при незмінному середньодушовому споживанні збільшився на 1,11%, а за рахунок зміни рівня середньодушового споживання але при незмінній структурі населення збільшився на 7,76%.

За останній рік (2009 рік у порівнянні з 2008 р.) при збільшенні доходів населення на 1% рівень споживання найбільше зріс (тобто, простежується висока еластичність) у таких видів продуктів харчування, як м'ясо та м'ясопродукти (на1, 77%), риба та рибопродукти (1,81%), овочі та баштанні культури(1,65). А споживання молока і молочних продуктів та хлібних продуктів зменшилося на 0,87% та 0,28% відповідно. Так же ситуація спостерігається і за 5 та 10 останніх років де при збільшенні доходів на 1% рівень споживання молока і молочних продуктів, картоплі та хлібних продуктів зменшується. Це можна пояснити, як погіршенням якості цих продуктів харчування, або появою попиту населення на інші продукти.

Проведений факторний аналіз в ПП Statistica розбив усі показники на 3 фактора: соціально-економічну, демографічну та екологічну компоненти.

Побудований інтегральний показник для кожного фактору та загального інтегрального показника за всіма показниками компонент факторів виявив рейтинг регіонів за рівнем доходів населення. Таким чином, можна виділити найкращі регіони, у яких рейтинг майже за всіма показниками є високий це м. Київ, Одеській, Львівський регіони та АР Крим. До регіонів з середнім рівнем доходів населення належать: Київський, Миколаївський, Херсонський регіони та м. Севастополь. А до найгірших: Вінницька, Житомирська, Івано-Франківська, Кіровоградська, Сумська, Черкаська та Чернігівська області.

Проведений кореляційно-регресійний аналіз виділив з трьох інтегральних показників перший - соціально-економічну компоненту, яка складається з 6 показників. За якими був проведен кластерний аналіз, який виділив серед всіх регіонів за найвищем рівнем доходів - м. Київ.

Кластерний аналіз показав, що Харківська область увійшла до групи регіонів із середніми показниками розвитку (до 1-го кластера). Для того щоб даний регіон перейшов у 3-й кластер, який є найкращим за показниками доходів населення йому треба підвищувати економічні, соціальні, демографічні та екологічні показники. А перш за все, звернути увагу на підвищення такого показника як валовий регіональний продукт, оскільки він є домінуючим у ланцюгу "збільшення кількості доходів населення; підвищення рівня життя населення країни; покращення рівня розвитку економіки в регіоні та в Україні в цілому".

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Закон України "Про державну статистику".

2. Звіт про роботу Науково-дослідного центру індустріальних проблем розвитку у 2006 - 2007 рр. - Харків. - 2008. - 29 с.

3. Постанова Кабінету Міністрів України "Про затвердження Комплексної програми забезпечення реалізації Стратегії подолання бідності" від 21 грудня 2001 р. №1712.

4. Статут Науково-дослідного центру індустріальних проблем розвітку Національної академії наук України (нова редакція). - Харків. - 2006. - 11 с.

5. Методика комплексної оцінки бідності, затверджена Указом Президента України від 5 квітня 2002р. №171. - 2002. - 17 с.

6. Айвозян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрии. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

7. Баланда А.І. Доходи населення в контексті безпечного розвитку особи та суспільства // Україна: аспекти праці. - 2006. - №8. ? С. 36.

8. Боровиков В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. - М.: Компьютер Пресс, 2001. - 302 с.

9. Ватаманюк М.М. Споживна поведінка домогосподарств в умовах перехідної економіки // Фінанси України - 2004. - № 12. - С. 69-76.

10. Вашків П.Г., Пастер П.І., Сторожук В.П., Ткач Є.І. Теорія статистики: Навчальний посібник. - К.: Либідь, 2001. - 320с.

11. Вуколов Э.А. основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: Учебное пособие. - М.: Форум: ИНФРА-М, 2004. - 464 с.

12. Гальчинський А.С., Геєць В.М. та ін. Стратегія економічного і соціального розвитку України (2004-2015 роки) "Шляхом Європейської інтеграції". ? К.: ІВЦ Держкомстату України, 2005. - 416 с.

13. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. - М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1998. - 264 с.

14. Голуб Л.А. Социально-экономическая статистика. - М.: Гуманит. изд. центр "Владос", 2001. - 268 с.

15. Гордей О.Д. Моделі державного регулювання добробуту населення // Фінанси України. - 2003. - №11. ? C. 53-59.

16. Горелов Н.А. Политика доходов и качество трудовой жизни населения. - СПб.: Питер, 2003. - 656 с.

17. Громыко Г.А. Социально-экономическая статистика. - М.: Изд-во МГУ, 1989. - 296 с.

18. Гурьев В.И. Основы социальной статистики: методы, система показателей, анализ. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 176с.

19. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие. - М.: Юнити, 2001. - 347 с.

20. Доходи та заощадження в перехідній економіці України / За ред. С. Панчишина та М. Савлука. - Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2003. - 406 с.

21. Дяченко К.І. Соціальний захист як ознака цивілізаційного суспільства // Актуальні проблеми економіки. ? 2005. ? №5. ? С. 46-58.

22. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 416 с.

23. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 560с.

24. Єріна А.М., Пальян З.О. Теорія статистики. Практикум. - К.: Знання, 1997. - 325 с.

25. Жеребин В.М., Романов А.Н. Уровень жизни населения. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 592с.

26. Жолудь О. Новий уряд: „багатство - шкодить!" / 04.09.2006.

27. Заєць С.А. Статистична оцінка доходів населення та їх соціально-економічна диференціація // Регіональна економіка. - 2006. - №4. с. 118-127.

28. Захарченко Є., Захарченко К., Підлубна Е. Вплив соціально-економічних умов життя на сім'ю як соціальний інститут // Економіка України. - 2006. - № 9. - С. 26-33.

29. Зубченко Л.А. О показателях бедности // Вопросы статистики. - 2000. - №3. - С. 24-26.

30. Каленський М.М. Доходи державного бюджету як дзеркало економіки держави // Фінанси України - 2006. - № 9. - С. 10-17.

31. Клебанова Т.С., Гурьянова Л.С., Сергиенко Е.А. Методические рекомендации к выполнению практических заданий по учебной дисциплине "Методы экономико-статистических исследований". - Харьков: Изд. ХНЭУ, 2006. - 36 с.

32. Клебанова Т.С.,Дубровина Н.А., Раевнева Е.В. Эконометрия. - Х.: ИД "ИНЖЕК", 2003. - 132 с.

33. Левцун А., Лысак Н. Показатели социального неблагополучия украинских регионов // Социология: теория, методы, маркетинг. - 2001. №1. - С. 99-107.

34. Лупенко Ю.О. Сучасні тенденції доходів сільського населення // Фінанси України. - 2006. - № 5. - С. 32-38.

35. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

36. Мармоза А.Т. Теорія статистики. - К.: Ельга, Ніка-центр, 2003. - 392 с.

37. Мармоза А.Т. Практикум з теорії статистики. - К.: Ельга, Ніка-Центр, 2003. - 344 с.

38. Многомерный статистический анализ в экономике / Под ред. В.Н. Тамашевича. - М.: ЮНИТИ-ДАНА. 1999. - 598 с.

39. Нименья И.Н. Статистика. - СПб.: Нева; М.: Олма-Пресс, 2003. - 214 с.

40. Новіков В., Семенов В. Актуальні питання стратегічного аналізу і прогнозування доходів населення // Економіст України. - 2005.- № 7. - С. 74-81.

41. Общая теория статистики / Под ред. И. Спирина. - М., 1996. - 321 с.

42. Остапенко Ю.М. Экономика труда: Учеб. пособие. - 2-е изд., - М.: ИНФРА-М, 2007. - 272 с.

43. Пасхавер И.С. Средние величины в статистике. - М.: Статистика, 1979. - 126 с.

44. Пустовойт О. До питання про середньострокову перспективу розвитку економіки України // Економіка України. - 2005. - № 7. - С. 42-48.

45. Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. - М.: Наука, 1968. - 212 с.

46. Рудакова Р.П., Букин Л.Л., Гаврилов В.И. Статистика. 2-е изд. - СПб.: Питер, 2007. - 288 с.

47. Рудакова Р.П., Букин Л.Л., Гаврилов В.И. Практикум по статистике. - СПб., 2006. - 233 с.

48. Рудакова Р.П., Букин Л.Л., Гаврилов В.И. Статистика: Учеб. пособие. - СПб.: ЛГУ им. Пушкина, 2005. - 361 с.

49. Сиденко А.В., Матвеева В.М. Практикум по социально-экономической статистике. - М.: Дело и сервис, 2000. - 195 с.

50. Сиденко А.В., Матвеева В.М., Башкатов Б.И. Статистика: Ученик. - М.: Дело и сервис, 2000. - 283 с.

51. Социально-экономическая статистика: Учеб. Пособие/ Н.П. Дащинская, С.С. Подхватилина и др.; Под ред. С.Р. Нестерович. 2-е изд., перераб. и доп. - Мн.: БГЭУ, - 2003. - 239 с.

52. Социально-экономическая статистика: Ученик для вузов / Под ред. проф. Б.И.Башкатова. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002. - 703 с.

53. Социально-экономическая статистика / Под ред. П.Я. Октябрьского. Ленинград.: Издательство ЛГУ, 1978. - 152 с.

54. Социально-экономическая статистика: Словарь / Под общ. ред. д-ра экон. наук М.Г. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 464 с.

55. Статистика: учеб. / И.И. Елисеева; под ред. И.И. Елесеевой. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 448 с.

56. Статистика: Підручник / С.С.Герасименко, А.В. Головач, А.М. Єріна та ін. - К.: КНЕУ, 2000. - 467 с.

57. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под. ред. А.Г. Гринберга. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 229 с.

58. Стеценко Т.О. Аналіз регіональної економіки. - К.: КНЕУ, 2002. - 116 с.

59. Титкова Л.С. Социальная статистика: Учеб. пособие. - Вл.: Издательство Дальневосточного университета, 2005. - 55 с.

60. Тодаро М.П. Экономическое развитие: Пер. с англ. - М.: ЮНИТИ, 1997. - 672 с.

61. Удотова Л.Ф. Соціальна статистика: Підручник. - К.: КНЕУ, 2002. - 376 с.

62. Уманець Т.В., Підгарєв Ю.Б. Статистика: Навч. посіб. - К.: Вікар, 2003. - 623 с.

63. Фещур Р.В., Барвінський А.Ф., Кічор В.П. Статистика. - Львів, 2001. - 276 с.

64. Филюк Г.В. Рівень добробуту населення України в контексті світових стандартів // Україна: аспекти праці . ? 2006. ? №7. ? С. 42-45.

65. Харченко Н. Сравнение методологических подходов к измерению уровня бедности // Социология: теория, методы, маркетинг. ? 2006. ? №3. ? С. 86-99.

66. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 1977. - 252 с.

67. Яблучник А.Л. Общая теория статистики. - М.: Статистика, 1976. - 175 с.

68. hhtp://www.bank.gov.ua.

69. http://www.nas.gov.ua.

70. hhtp://www.ukrstat.gov.ua.

ДОДАТКИ

Додаток А

Таблиця А.1

Ознаки, за якими вивчаються витрати населення на товари і послуги

Ознаки	Витрати (споживання)
1.За характером витрат	споживчі витрати (за рахунок грошей населення), витрати державного бюджету, некомерційних громадських організацій, за рахунок добровільних внесків і доходів від власності;
2. За видом споживання	споживчі продукти (продовольчі і непродовольчі) і послуги (платні і безкоштовні). Безкоштовні послуги включають споживання населення в установах охорони здоров'я, освіти, культури і інших, а також споживання продуктів і послуг населенням, що знаходиться на повному державному забезпеченні (військовослужбовці термінової служби, що проживають в будинках-інтернатах, дитячих будинках, в'язницях і так далі);

Подобные документы

• Системи узагальнюючих показників статистичного дослідження доходів і витрат населення України

  Сутність доходів та витрат населення України. Системи узагальнюючих показників для статистичного вивчення. Динаміка доходів та витрат населення України. Розпроділ населення за рівнем середньодушових витрат. Середньорічне споживання продуктів харчування.
  
  курсовая работа [141,4 K], добавлен 15.01.2011
  

• Статистика рівня життя населення

  Економічна сутність, види й джерела формування доходів населення. Рівень задоволення життєвих потреб. Вартість життя, грошова оцінка благ та послуг. Вартість життя населення, його споживчий попит. Міра споживання, умови життя. Рівень зайнятості населення.
  
  курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.04.2014
  

• Статистика рівня доходів населення та споживання товарів тривалого використання

  Статистика та об'єктивні основи формування доходів населення. Аналіз рівня доходів населення України за 2005-2007 роки та його оцінка індексним методом. Взаємозв'язок рівня споживання товарів тривалого використання та доходів населення України.
  
  курсовая работа [2,4 M], добавлен 16.07.2010
  

• Дослідження рівня життя населення

  Економічна сутність, види та джерела формування доходів населення. Доходи та рівень життя населення в системі економічних категорій. Вдосконалення державної політики регулювання рівня життя та доходів населення: світовий досвід та вітчизняна практика.
  
  курсовая работа [59,2 K], добавлен 22.09.2013
  

• Структура доходів населення, перерозподіл доходів в суспільстві

  Доходи населення як політико-економічна категорія. Крива Лоренца і коефіцієнт Джині. Джерела, функції та структура доходів населення. Основні показники рівня життя населення в Україні. Основні зміни структури доходів населення України, їх причини.
  
  курсовая работа [1000,5 K], добавлен 05.06.2009
  

• Доходи населення, їх види, джерела формування і рівень у сучасних умовах України

  Поняття "доходи населення". Аналіз доходів українців. Коливання зарплати в територіальному розрізі, за видами економічної діяльності. Оцінка диференціації доходів за допомогою кривої Лоренца, квінтильного коефіцієнту. Шляхи підвищення рівня життя.
  
  курсовая работа [689,8 K], добавлен 14.09.2014
  

• Доходи населення, їх види, джерела формування і рівень у сучасних умовах України

  Місце доходів населення у національній економіці. Аналіз структури доходів домогосподарств, їх розподіл. Вплив світової кризи на формування доходів. Державна політика сприяння підвищення рівня доходів населення та напрями її вдосконалення в Україні.
  
  курсовая работа [47,7 K], добавлен 14.09.2016
  

• Формування доходів населення та їхній розподіл

  Доходи населення як політико-економічна категорія. Сутність, види і джерела формування доходів населення. Функціональний розподіл доходів (марксистська та маржиналістична концепції). Диференціація доходів населення. Крива Лоренца і коефіцієнт Джині.
  
  курсовая работа [65,7 K], добавлен 19.08.2014
  

• Диференціація населення за рівнем доходів. Поняття рівня життя. Прожитковий мінімум і межа малозабезпеченості. Мінімальна зарплата

  Соціальний захист населення, регулювання доходів та споживання. Державне регулювання оплати праці. Мінімальна зарплата та її рівень. Принципи формування раціональної системи соціального захисту та зростання впливу цих процесів на рівень життя населення.
  
  контрольная работа [36,8 K], добавлен 20.03.2009
  

• Аналіз структури доходів соціальних груп населення

  Теорія споживання. Доходи та витрати домогосподарств. Показники диференціації населення за рівнем матеріального добробуту та нерівності розподілу доходів (витрат). Становлення середнього класу в Україні. Становище економіки України за 2000 – 2003 рр.
  
  курсовая работа [57,4 K], добавлен 19.03.2004
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам