Статистическая оценка и учет инфляционных процессов в экономике

По условию задания 3 исследуемым свойством является равенство или превышение цены за единицу продукции величины 20 руб.[6,c 12]
Число предприятий с заданной совокупностью определяется из табл. 3 графы 3 m=20
Расчет выборочной доли по формуле
=20/30=0,66
Расчет предельной ошибки выборке для доли по формуле
=2=0,161
Определяю доверительный интервал генеральной доли:
0,66-0,1610,66+0,161
0,5 руб. 0,8 руб.
50%80 %
Вывод: С вероятностью 0,954 можно утвердить, что в генеральной совокупности торговых точек города доля торговых точек с ценой товара 20 руб. и выше будит находятся в пределах от 50% до 80 %
Задание 4
Имеются следующие данные о продажи товара А на рынке города
Таблица 12
рынок Базисный период Отчетный период Цена, руб./кг. Объем продаж,т Цена, руб./кг Объем продаж, т I 31,9 32 36,8 35 II 34,8 24 36,5 36 III 28,3 61 33,3 36
Определить:
Общий индекс цен переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.
Абсолютное изменение средней цены под влиянием отдельных факторов.
Решение:
1.Для определения динамики цен однородной продукции исчисляется индекс цен переменного состава:
,
где q,p- объемы продукции и цены на нее в отчетных и базисных периодах соответственно;
pq- выручка от продажи или товарооборот.
Таблица 13
Базисный период Отчетный период p0 q0 p1 q1 p1q1 p0q0 p0q1 31,9 32 36,8 35 1288 1020,8 1116,5 34,8 24 36,5 36 1314 835,2 1252,8 28,3 61 33,3 36 1198,8 1726,3 1018,8 ∑ 95 117 106,6 107 3800,8 3582,3 3388,1
=1,160153=116 %
Вывод: Т.е. цена повысилась на 16 % за счет изменения цены и защет изменения в структуре продажи.
Чтобы изучить структурные особенности цен, используется индекс структурных сдвигов:
== 1,034181=103,4%
Вывод: в результате структурных сдвигов в реализации продукции, цена повысилась на 3,4%, т.е. повышение цены произошло в отчетном периоде, за счет увеличения продаж.
Деление индекса переменного состава на индекс структурных сдвигов дает индекс цен постоянного состава, или обычный агрегатный индекс цен:
= 1,121809=112%
Вывод: цена увеличится на 12 % за счет изменения уровня цен.
2. Средняя цена определяется по формуле средней арифметической взвешенной
В отчетном периоде средняя цена будит составлять:
=3800,8/107=35,52рубля
В базисном периоде средняя цена будит составлять:
=3582,3/117=30 рубля
Полученные индексы различаются между собой из-за влияния на них различных факторов:- на индекс цен переменного состава оказывает влияние два фактора: изменение уровня цен на продукцию; изменение в структуре продаж;
-на индекс постоянного состава влияет только один фактор – изменение уровня цен на продукцию;
-на индекс структурных сдвигов влияет также один фактор – изменение в структуре продаж. Общее абсолютное изменение средней цены:
Dp=Sp1q1/Sq1-Sp0q0/Sq0
Dp=3800,64/107-3510/117=5,52( руб.)
Разложим общее абсолютное изменение средней по факторам цены:
Dpp=Sp1q1/Sq1-Sp0q1/Sq1.
Dpp=35,52-30=5,52 ( руб.) – изменение средней цены за счет изменения уровня цен;
Dpq=Sp0q1/Sq1-Sp0q0/Sq0 Dpq=30-30=0 ( руб.) – изменение средней цены за счет изменения структуры продаж.
Общее абсолютное изменение средней цены в отчетном периоде по сравнению с базисным: Dp=5,52-0=5,52 т. е.
Средняя цена в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличилась на 5,52 руб. Ее изменение было вызвано изменениями в структуре продаж (средняя цена возросла на 5,52 руб.) Таким образом, на изменение цен может оказывать влияние несколько факторов. В данном случае изменение уровня цен на продукцию оказалось решающим.




Поведение анализа развития исследуемого процесса во времени (показатели динамики)

Уже более десяти лет в России осуществляется т.н. радикальная экономическая реформа. Одним из сопутствующих эффектов этой реформы является изменение сложившейся к 1991 г. системы цен на все товары, услуги, труд (рабочую силу). Эти изменения цен приобрели ярко выраженный инфляционный характер.
В качестве примера взят статистический отчет «Сведения о торговой деятельности за 2007 год» с места работы, приложение к форме 1-торг(частично).
По сведениям о торговой деятельности , представленным в таблице № 11, проведем корреляционно-регрессионный анализ зависимости количества проданного товара от суммы , для чего рассчитаем следующие показатели:
линейный коэффициент корреляции;
уравнение регрессии;
эмпирическое корреляционное отношение.
И проведем корреляционно-регрессионный анализ:
установим факт наличия связи;
определим направление связи и эмпирическую оценку ее тесноты;
экономическая интерпретация регрессионной модели связи.

Таблица 14
Номер строки Товары группы
и товарные Единица измерения Продано товаров предприятия с начала отчетного периода количество сумма,
тыс. руб. I продовольственные товары 1 Мясо и птица тонн 3,7 278341 2 Колбасные изделия и копчености тонн 4,4 550446 3 Консервы мясные усл. Б. 383 9194 4 рыба и морепродукты тонн 5,2 284853 5 консервы и присерва рыбная усл. Б. 2209 50817 6 масло животное тонн 1 83388 7 сыры тонн 0,7 104751 8 масло растительное тонн 2 82613 9 цельномолочные продукты тыс. руб 166484 10 яйцо тыс. шт 30 65883 11 сахар тонн 1,9 42892 12 кондитерские изделия тонн 8,6 605085 13 чай натуральный ц 4,7 81961 14 соль тонн 3,8 26795 15 мука тонн 0,6 6931 16 крупа и бобовые тонн 0,6 6931 17 макаронные изделия тонн 6,1 98020 18 маргариновая продукция тонн 1,4 10845 19 хлеб и хлебобулочные изделия тонн 27,4 492407 20 картофель тонн 0,1 20508 21 овощи тонн 2,4 121432 22 плоды тонн 6,9 333046 23 водка и ликероводочные изделия дкл 503,5 759926 24 вино дкл 59,7 57864 25 шампанское дкл 4,5 6968 26 коньяк дкл 9,6 8268 27 пиво дкл 242 597075
Методика решения задачи
Расчет показателей осуществим по формулам, представленным в таблицах № 12, 13 , 14 .
Таблица 15
Формулы расчета показателей линейного коэффициента корреляции
Показатель Обозначение Формула расчета Дисперсия по Х Дх (((Х^2/n) – Xср^2 Дисперсия по Y Ду (((Y^2)/Y) –Yср^2 Среднее квадратическое
отклонение по Х (х (Дх Среднее квадратическое
отклонение по Y (у (Ду Линейный коэффициент
корреляции r (ХсрYср – Хср*Ycр)/((х*(у)

Таблица 16
Формулы расчета уравнения регрессии
Показатель Обозначение Формула расчета начальное значение а1 (ХсрYср – Хср*Ycр)/((х) коэффициент регрессии а0 Yср – а0*Хср Y = а0 + а1*Хi
Таблица 17
Формулы расчета эмпирического корреляционного отношения
Показатель Обозначение Формула расчета Общая дисперсия Добщ ((Yi – Yср)^2/n Факторная дисперсия Дф ((Yтеор– Yср)^2/n Остаточная дисперсия Дост ((Yi – Yтеор)^2/n Коэффициент детерминации (^2 Дф/Добщ Эмпирическое корреляционное отношение ( ((^2
Технология выполнения компьютерных расчетов
Расчеты показателей корреляционно-регрессионного анализа связи инфляции и стоимости потребительской корзины с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS EXCEL, надстройки Анализ данных(Регрессия и Анализ данных(Корреляция в среде Windows.
Расположение на рабочем листе Excel исходных данных (табл. № ) и расчетных формул ( в формате Excel) представлено в таблице № 15
Таблица №18
Кол-во сумма X^2 Y^2 XY Yтеор
= a+b хi Общая дисперсия
(Yi-Yср)^2 Факторная дисперсия
(Yтеор-Yср)^2 Остаточная дисперсия
(Yi-Yтеор)^2 =C2*C2 =D2*D2 =C2*D2 56859196 =(D2-$C$44)^2 =(H2-$C$44)^2 =(D2-H2)^2



Результаты расчетов приведены в таблице № 19
Таблица 19










Дх = 180904,16 Ду = 48275629524,71 219717,2 V х= 325,99 Vy = 119,76 Найдем коэффициенты регрессии b = ((ху)ср -хсруср)/Дх 6,1 а = уср - b хср 183340,79 Вычислим коээфициент детерминации R^2 = Sф/Sобщ 0,000149 Вычислим эмпирическое корреляционное отношение r = 0,012 вычислим тесноту и направление связи r = ((ху)ср - хср уср)/(сред квадратич от х - сред квадратич от у) 0,011823166
Рассчитаю описательные параметры выборочной и генеральной совокупности с использованием инструмента описательной статистики.






Таблица 20











Столбец1 Столбец1 Среднее 130,4740741 Среднее 183471,2593 Стандартная ошибка 83,41374233 Стандартная ошибка 43090,07985 Медиана 4,5 Медиана 82613 Мода 0,6 Мода 6931 Стандартное
отклонение 433,4305193 Стандартное
отклонение 223902,6228 Дисперсия выборки 187862,0151 Дисперсия выборки 50132384506 Эксцесс 22,28944487 Эксцесс 0,625888213 Асимметричность 4,594163417 Асимметричность 1,360939902 Интервал 2209 Интервал 752995 Минимум 0 Минимум 6931 Максимум 2209 Максимум 759926 Сумма 3522,8 Сумма 4953724 Счет 27 Счет 27 Наибольший(1) 2209 Наибольший(1) 759926 Наименьший(1) 0 Наименьший(1) 6931 Уровень надежности(95,0%) 171,4595153 Уровень надежности
(95,0%) 88572,98569
На рис. 4 представлено графически сведение о торговой деятельности за 2007 г в зависимости наименования товара от проданного товара.


Рис. 5. График зависимости наименования товара от проданного товара


Рис.6. Сведения о торговой деятельности за 2007 г.


Рис. 7. Круговая диаграммы по торговой деятельности за 2007 г.
Интерпретация результатов исследования

Анализ результатов статистических компьютерных расчетов
Результаты проведенных расчетов позволяют сделать следующие выводы.
1.Мода равна 0,6 для рассматриваемого магазина наиболее распространенное количество проданных товаров характеризуется средней величиной 0,6 .
Для рассматриваемого магазина наиболее распространенная сумма проданных товаров характеризуется средней величиной 6931 руб.
2.В рассматриваемом магазине половина товара имеют в среднем количество проданного товара не более 82,613 руб, а другая половина не менее 82,613 руб.
3.Анализ прилученных значений показателей среднее значение и дисперсия говорит о том, что среднее количество проданных товаров составлянт 83,4 ед; а среднее количество суммы проданного товара составляет 183481 руб. Коэффициент вариации превышает 33%, следовательно вариация количества и суммы проданных товаров значительна, совокупность по данному признаку однородна.
4.Линейный коэффициент корреляции r = 0,02– это значит, что между количеством и суммой проданных товаров имеется обратная связь, по шкале Чэддока (0,1-0,3)слабая связь.
Факторная дисперсия показывает, что с изменением количества проданной товаров и сумма проданных товаров изменяется на Д=43,44 млрд. руб. Изменение количества проданных продуктов под влиянием других факторов составит Д=6 млн. руб. При этом общее изменение затрат составит 48 млрд.руб. под влиянием всех факторов. На основе этих данных коэффициент детерминации - это значит, что количество проданного товара на 0,2% зависит от суммы проданы товаров а остальные 99,8% принадлежат другим факторам.
В нашем случае уравнение регрессии имеет вид Y = 1826747+6,1Х. При этом коэффициент а1 показывает, что с возрастание количества проданного товара на 1 единицу приведет к увеличению суммы проданных товаров на 6,1 руб.
Коэффициент эластичности Э=а1*(Хср/Yср)= 1826747*(130/18347)=12943 показывает, что сростом количества проданного товара на 1%, следует ожидать повышение суммы проданных товаров в среднем на 12943%.
Анализируя диаграмму изображенную на рис. 4, можно сделать вывод, что наибольшую прибыль принесли товары:
водка и ликероводочные изделия -759926 руб.-14,4%
кондитерские изделия- 605075 руб.-11,44%
пиво- 597075 руб.-11,29%
колбасные изделия и копчености – 550446 руб.-10%
хлеб и хлебобулочные изделия-492407 руб.9,-3%















Заключение

Цель моего исследования достигнута, поэтому можно сделать следующие выводы.
В настоящее время, чтобы не только быть в курсе проблем, касающихся инфляции в нашей стране, но и хорошо ориентироваться в создавшейся ситуации, недостаточно отслеживать только изменение цен на продовольственные товары. Необходимо также фиксировать инфляцию и в сфере коммунальных, транспортных, медицинских, образовательных и других услуг, а также анализировать цены на промышленные товары широкого потребления Устойчивое функционирование организации зависит от ее способности приносить достаточный объем прибыли, что оказывает влияние на ее платежеспособность.
Для любого предприятия получение финансового результата означает признание обществом (рынком) полезности его деятельности или получение выручки от реализации произведенного на предприятии продукта в форме продукции, работ и услуг [15,c.501].
Поставленные мною задачи решены, поэтому можно сделать следующие выводы.
На основе проведенного анализа установлено, что количество проданного товара не сильно зависит от суммы проданных товаров, так как на сумму породных товаров предприятием влияет не только количество, но и доходы населения, цена товара, численность населенного пункта и др.
Статистическое изучение инфляции с позиции ее формирования и развития включает в себя использование и других макроэкономических показателей: динамика товарной массы, темпов роста денежной массы, денежных доходов населения, динамики мировых цен и др. Инфляция является очень сложным явлением, формирующимся и развивающимся под воздействием множества самых различных факторов, которые часто имеют противоречивый характер и направленность. Это весьма затрудняет анализ инфляции и соответствующее моделирование данного явления с целью прогноза. Предсказание приближающейся инфляции, особенно в долгосрочной перспективе, значительно уменьшает все ее негативные последствия и позволяет заранее наметить комплекс мер по ограничению развития этого процесса. Неустойчивость экономического развития нашей страны создает известные трудности для прогнозирования инфляции, даже на краткосрочную перспективу.























Список литературы

Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум. – М.: ИНФРА-М, 2003.
Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ –ДАНА, 2003. – 463с.
Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов. – М.:Аудит, ЮНИТИ, 1998. – 247с.
Демина А. И. Статистика: Учебник/ А.И.Демина, О.П. Мальченко, Ю. И. Ростова. – Барнаул: Изд-во АЛТ. Ун-та, 2005. – 344с.
Курс социально-экономической статистики: Учебник для Вузов/Под ред. проф. М.Г. Назарова – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ – ДАНА, 2000 – 771с.
Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов/Под ред. В.М. Симчеры; ВЗФИ. – М.: Финстатинформ, 1999.
Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 352с.
СиденкоА.В., Башкатов Б.И.,Матвеева В.М. МЕЖДУНАРОДНАЯ СТАТИСТИКА: Учебник – М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. – 272с.
Статистика: Курс лекций/ Харченко Л. П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. – Новосибирск: Изд-во НГАЭ и У, М.: ИНФРА –М, 1997 –310с.
Статистика: Учебник/ Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: ТК Велби, Проспект, 2002.
Центральная база данных по экономическим показателям Российской Федерации//Вопросы статистики. – 2006. - № 2. – С. 42-47.
Красавина Л.Н. Инфляция в условиях современного капитализма. М.: Финансы, 1980
Самуальсон П. Экономика. М.: Прогресс, 1964.
Инфляция: причины и закономерности // Вопросы экономики, 1992,. № 2.
Давыдов А.Ю. Инфляция в экономике. М., 1991.
Чобану К. Методика расчёта влияния инфляционных процессов на финансовые результаты деятельности предприятий // Вопросы статистики, 1996, № 4.
Чобану К. Статистическая оценка уровня воздействия инфляции на показатели СНС // Вопросы статистики, 1997, №7.











7