Статистический анализ демографической ситуации в РФ

2.5 Расчет  показателей динамики

Показатели динамики

Рассмотрим расчет показателей динамики на основании данных об общих итогах миграции в 1991-2009 гг. (приложение 2). Из всей массы данных проанализируем число прибывших из зарубежных стран.

Для исследования будет проведен расчет базисных и цепных показателей.  Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений уровней ряда динамики от периода базисного уровня до данного  i-ого периода. Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, в котором проводятся исследования.

Все необходимые для расчетов формулы представлены ниже.

Цепные показатели	Базисные показатели
Абсолютный прирост
Коэффициент роста
Темп роста
Темп прироста
Абсолютный значение 1% прироста
Средний абсолютный прирост
Средний темп роста
Средний темп прироста

 

Таблица 6

Расчет показателей динамики

Год	Число прибывших, чел.	Абсолютный прирост		Темп роста		Темп прироста		Абсолютное значение 1% прироста
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
1991	692238			100,00%	100,00%
1992	926020	233782	233782	133,77%	133,77%	33,77%	33,77%	6922
1993	923280	231042	-2740	133,38%	99,70%	33,38%	-0,30%	9260
1994	1191355	499117	268075	172,10%	129,04%	72,10%	29,04%	9233
1995	866857	174619	-324498	125,23%	72,76%	25,23%	-27,24%	11914
1996	647026	-45212	-219831	93,47%	74,64%	-6,53%	-25,36%	8669
1997	597651	-94587	-49375	86,34%	92,37%	-13,66%	-7,63%	6470
1998	513551	-178687	-84100	74,19%	85,93%	-25,81%	-14,07%	5977
1999	379726	-312512	-133825	54,85%	73,94%	-45,15%	-26,06%	5136
2000	359330	-332908	-20396	51,91%	94,63%	-48,09%	-5,37%	3797
2001	193450	-498788	-165880	27,95%	53,84%	-72,05%	-46,16%	3593
2002	184612	-507626	-8838	26,67%	95,43%	-73,33%	-4,57%	1935
2003	129144	-563094	-55468	18,66%	69,95%	-81,34%	-30,05%	1846
2004	119157	-573081	-9987	17,21%	92,27%	-82,79%	-7,73%	1291
2005	177230	-515008	58073	25,60%	148,74%	-74,40%	48,74%	1192
2006	186380	-505858	9150	26,92%	105,16%	-73,08%	5,16%	1772
2007	286956	-405282	100576	41,45%	153,96%	-58,55%	53,96%	1864
2008	281614	-410624	-5342	40,68%	98,14%	-59,32%	-1,86%	2870
2009	279907	-412331	-1707	40,44%	99,39%	-59,56%	-0,61%	2816
∑	8935484		-412331					86556
В среднем	470289		-21702		95,09%		-4,91%	4809

 

 

В таблице 3 представлены итоги расчетов показателей динамики въезда прибывших из зарубежных стран. За анализируемый период (1991-2009 года) число прибывших из зарубежных стран упало на 412331 человек по сравнению с 1991 годом. В среднем, каждый год прибывает на 21702 человека меньше, чем в предыдущий. Иными словами, средний темп прироста прибывших из зарубежных стран в период с 1991 по 2009 года составил -4,91%. Следует отметить, что в последнее время наметилась положительная тенденция в этом направлении. Так, если в 2004 году число прибывших составляло лишь 17,21% от показателей 1991 года, то в 2007 году эта цифра составила уже 41,45% и держится в районе этого уровня вот уже 2 года. Это говорит о том, что страна снова стала привлекательным местом жительства для иностранных граждан. Есть все основания предполагать, что такая тенденция продолжится в будущем.

Способы обработки динамического ряда

В ходе обработки динамического ряда важнейшей задачей является выявление основной тенденции развития явления (тренда) и сглаживание случайных колебаний. Для решения этой задачи в статистике существуют особые способы, которые называют методами выравнивания.

Выделяют три основных способа обработки динамического ряда:

а) укрупнение интервалов динамического ряда и расчет средних для каждого укрупненного интервала;

б) метод скользящей средней;

в) аналитическое выравнивание (выравнивание по аналитическим формулам).

Укрупнение интервалов - наиболее простой способ. Он заключается в преобразовании первоначальных рядов динамики в более крупные по продолжительности временных периодов, что позволяет более четко выявить действие основной тенденции (основных факторов) изменения уровней.

По интервальным рядам итоги исчисляются путем простого суммирования уровней первоначальных рядов. Для других случаев рассчитывают средние величины укрупненных рядов (переменная средняя). Переменная средняя рассчитывается по формулам простой средней арифметической.

Скользящая средняя - это такая динамическая средняя, которая последовательно рассчитывается при передвижении на один интервал при заданной продолжительности периода.

Аналитическое выравнивание ряда динамики, которое позволяет получить описание плавной линии развития ряда. При этом эмпирические уровни заменяются уровнями, которые рассчитываются на основе определенной кривой, где уравнение рассматривается как функция времени. Вид уравнения зависит от конкретного характера динамики развития. Его можно определить как теоретически, так и практически. Теоретический анализ основывается на рассчитанных показателях динамики. Практический анализ - на исследовании линейной диаграммы.

Применим метод сглаживания с помощью скользящей средней. Для обработки возьмем данные из приложения 3 (рождаемость в период с 1991 по 2009 гг.).

Все необходимые расчеты вынесены в таблицу 4.

Таблица 7

Сглаживание с помощью скользящей средней

Годы	Число родившихся, чел.	2-х-летний подвижный итог	2-х-летняя подвижная средняя	3-х-летняя подвижная средняя
1991	2782353	-	-	-
1992	1990520	4772873	2386437	2225529
1993	1903713	3894233	1947117	2000127
1994	2106147	4009860	2004930	2070880
1995	2202779	4308926	2154463	2181845
1996	2236608	4439387	2219694	2255810
1997	2328044	4564652	2282326	2347658
1998	2478322	4806366	2403183	2405327
1999	2409614	4887936	2443968	2421028
2000	2375147	4784761	2392381	2423559
2001	2485915	4861062	2430531	2453679
2002	2499974	4985889	2492945	2444794
2003	2348494	4848468	2424234	2336342
2004	2160559	4509053	2254527	2165970
2005	1988858	4149417	2074709	1981348
2006	1794626	3783484	1891742	1790376
2007	1587644	3382270	1691135	1587084
2008	1378983	2966627	1483314	1458262
2009	1408159	2787142	1393571	-

 

 

Представим полученные при вычислении данные в графической форме (рис. 13).

Рис. 13. Сглаживание методом скользящей средней

Изучив график, полученный в результате применения сглаживания, мы можем проследить очевидную тенденцию в изменении уровня рождаемости за последние годы. Как видно, резкое падение 1992-1993 года затем сменилось плавным подъемом, который продолжался вплоть до 2002 года, после чего число родившихся снова стало уменьшаться (причем более высокими темпами, чем росло до этого). Этот процесс наблюдается и в настоящее время.

 

2.6 Корреляционно-регрессионный  анализ

Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты и направления связей, а также установление аналитического выражения связи.

Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными).

Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя Y от факторного показателя Х.

Рассмотрим пример корреляционно-регрессионной зависимости с использованием данных из приложений 3 и 4. Установим взаимосвязь между уровнем смертности и численностью населения РФ, чтобы проверить предположение, согласно которому уровень смертности влияет на численность сильнее, чем рождаемость и миграция.

Пусть Х – число умерших, а Y – численность населения.

С помощью Excel построим уравнение, демонстрирующее зависимость численности населения от численности умерших, построим линию тренда, а также выведем уравнение регрессии и коэффициент детерминации. Все это изображено на рис.14.

Рис.14 Результаты проведения корреляционно-регрессионного анализа с помощью Excel

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:

• уравнение регрессии позволяет говорить о том, что между смертностью и численностью населения существует обратная связь. С ростом числа умерших снижается количество жителей в стране. Увеличение смертности на 1 тыс.чел. приводит к соответствующему уменьшению численности населения на 5,7593 тыс.чел. 

•  коэффициент детерминации (0,5951) говорит о том, что связь между признаками заметная и 59,5% изменения численности населения связано с изменением числа умерших

• если допустить, что в ближайшие годы смертность составит около 2000 тыс. умерших в год, то численность населения в таком случае установится на отметке в 143416,4 тыс.чел.

2.7 Расчет специфических  показателей

Для того чтобы рассчитать специфические показатели, описанные в теоретической части работы, воспользуемся данными приложений 2, 3 и 4. Рассчитаем относительные показатели прироста населения и миграции за 2009 год.

По формуле (1) вычислим коэффициент рождаемости.

Кр=1408159/141909250*1000=9,9

То есть, на 1000 человек населения в 2009 году приходилось примерно 10 родившихся.

По формуле (2) рассчитаем коэффициент смертности.

То есть, на 1000 человек населения в 2009 году приходилось 16,2 умерших.

По формулам (3) и (4) вычислим уровень естественного прироста и показатель жизненности.

Данные показатели позволяют определить, какие изменения в численности населения страны происходят в результате действия естественных факторов. В 2009 году таким результатом была убыль населения (коэффициент естественного прироста отрицательный). Об этом же говорит и коэффициент жизненности (меньше 100%, значит, умирает большее количество людей, чем рождается).

Рассмотрим теперь, как влияла на численность населения миграция. По формулам (5) и (6) рассчитаем коэффициенты прибытия и выбытия.

Таким образом, на 1000 человек населения в 2009 году приходилось 14 прибывших и 12,3 выбывших в результате миграционных процессов.

По формуле (7) рассчитаем величину механического прироста населения страны.

В 2009 году в результате миграционных процессов населения страны увеличивалось на 1,7 чел. в расчете на 1000 человек.

По формулам (8) и (9) рассчитаем коэффициенты интенсивности и эффективности миграции.

Итак, в 2009 году из 1000 человек населения в миграции участвовали 26,3 человека. Коэффициент эффективности миграции равен 6,6%. Он положителен, то есть население в результате миграционных процессов увеличивается. Величина в 6,6% также говорит о том, что разность между числом прибывших и числом выбывших не слишком велика (значение коэффициента гораздо ближе к 0%, чем к 100%).

 

Заключение

В ходе выполнения данной курсовой работы было проведено статистическое исследование демографической ситуации в РФ.

Было выяснено, что население по территории РФ распределяется крайне неравномерно. Большая часть жителей приходится на ЦФО и СЗФО. Это объясняется тем, что территория страны очень обширна и условия для проживания (как природные, так и социально-экономические) в центральных регионах значительно лучше, чем в отдалении от центра. Как показала группировка, большинство субъектов ЦФО и СЗФО имеют численность населения в пределах 782-1522 тыс. чел. Однако даже в пределах одной территориальной зоны расселение происходит неравномерно (разница между самым населенным и наименее заселенным субъектами составляет 2200 тыс. чел.). При этом в расчет не брались показатели по Москве, Санкт-Петербургу и Московской области, так как в них число жителей в разы больше, чем в других регионах (что объясняется все теми же благоприятными условиями проживания). Наиболее часто среди рассмотренных субъектов встречается численность населения в размере 1028,7 тыс. чел., при этом половина субъектов ЦФО и СЗФО имеют численность населения более 1078 тыс. чел., а половина – менее.