Статистическое исследование социально-экономических процессов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Марта 2013 в 10:05, курсовая работа

Описание работы

«Общая теория статистики» - одна из фундаментальных дисциплин в системе экономических наук. Статистика как прикладная практическая деятельность включает в себя сбор, накопление, обработку и анализ цифровых данных, характеризующие население, экономику, культуру, образование и другие явления общественной жизни. Статистическая методология используется как в практике государственных предприятий, так и на частных фирмах социально-экономических структурах – биржах, инвестиционных фондах, банков, страховых компаниях.

Содержание работы

Введение 3
1. Статистический анализ рядов распределения 4
1.1. Оценка статистической совокупности 5
1.2. Построение ряда распределения и расчета его основных характеристик 7
1.2.1. Расчет показателей центра распределения 8
1.2.2. Расчет показателей вариации 10
1.2.3. Расчет показателей формы распределения 13
1.3. Определение ошибки выборки 17
1.3.1. Ошибки выборки средних величин 18
1.3.2. Ошибки выборки долей статистической совокупности 19
2. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений 21
2.1. Построение прямолинейной модели регрессии 20
2.2. Построение криволинейной модели регрессии 25
2.3. Расчет показателей корреляции и анализ тесноты связи между признаками 29
3. Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений 31
3.1. Определение индивидуальных показателей динамики 32
3.2. Определение средних показателей динамики 34
3.3. Изучение основной тенденции развития 35
3.4. Выявление сезонных колебаний 39
3.5. Построение комбинированной модели динамики и прогнозирование 43
Заключение 47

Файлы: 1 файл

контрольная по статистики 1.doc

— 1.04 Мб (Скачать файл)


       (2.8)


 

                                                   (2.9)  Для расчета параметров логарифмического уравнения составляется табл. 2.3.

                                                                                                                   Таблица 2.3

Расчет показателей линейной корреляционно-регрессионной зависимости

№ банка

Акционерный капитал, млн. руб.

Среднегодовое число вкладчиков тыс. чел.

Расчетные графы

 

xi

yi

lgxi

yilgxi

(lgxi)2

y(xi)

1

5,01

30,85

0,69983

21,5899

0,4897728

22,524

2

6,53

35,14

0,81491

28,6360

0,6640834

40,610

3

6,59

33,35

0,81888

27,3098

0,6705733

41,234

4

7,29

48,43

0,86272

41,7818

0,7442987

48,125

5

7,32

46,49

0,86451

40,1911

0,7473794

48,405

6

7,48

57,08

0,87390

49,8823

0,7637040

49,881

7

7,67

51,26

0,88479

45,3546

0,7828628

51,593

8

7,98

61,46

0,90200

55,4371

0,8136092

54,297

9

8,15

52,48

0,91115

47,8175

0,8302081

55,736

10

8,25

43,44

0,91645

39,8107

0,8398878

56,569

11

8,47

59,13

0,92788

54,8657

0,8609676

58,365

12

8,48

57,69

0,92839

53,5591

0,8619188

58,445

13

8,58

58,36

0,93348

54,4783

0,8713985

59,246

14

8,97

60,72

0,95279

57,8535

0,9078134

62,280

15

9,14

68,79

0,96094

66,1034

0,9234175

63,561

16

9,3

67,28

0,96848

65,1595

0,9379592

64,746

17

9,53

54,05

0,97909

52,9199

0,9586229

66,413

18

9,59

68,09

0,98181

66,8520

0,9639677

66,842

19

9,73

72,67

0,98811

71,8061

0,9763669

67,831

20

10

79,65

1

79,65

1

69,699

сумма

164,06

1106,41

18,1702

1021,05

16,608812

1106,41


       Таким образом, параметры логарифмического уравнения регрессии составляют

;

.

       Определим значимость параметров логарифмического уравнения.

       Промежуточные расчеты для определения расчетных значений t – критерия приведены в табл. 2.4.

       Расчет средних квадратических отклонений признаков при логарифмической зависимости.

№ банка

Акционерный капитал, млн. руб.

Среднегодовое число вкладчиков, тыс. человек

Расчетные графы

 

xi

yi

y(xi)

(yi-y(xi))2

(yi-ӯ)2

1

5,01

30,85

22,3569

72,1316

598,805370

2

6,53

35,14

40,5363

29,1206

407,252580

3

6,59

33,35

41,1638

61,0567

482,702870

4

7,29

48,43

48,0899

0,11562

47,4789902

5

7,32

46,49

48,3717

3,54091

77,9777302

6

7,48

57,08

49,8552

52,1973

3,09584025

7

7,67

51,26

51,5762

0,09998

16,4876602

8

7,98

61,46

54,2946

51,3427

37,6934602

9

8,15

52,48

55,7408

10,6331

8,06844025

10

8,25

43,44

56,5775

172,595

141,146280

11

8,47

59,13

58,3831

0,55776

14,5122902

12

8,48

57,69

58,4641

0,59926

5,61453025

13

8,58

58,36

59,2684

0,82529

9,23856025

14

8,97

60,72

62,3182

2,55438

29,1546002

15

9,14

68,79

63,6063

26,8701

181,427430

16

9,3

67,28

64,797

6,16529

143,029640

17

9,53

54,05

66,4731

154,334

1,61417025

18

9,59

68,09

66,9037

1,40721

163,060130

19

9,73

72,67

67,8980

22,7711

301,005150

20

10

79,65

69,776

97,4958

591,924570

Итого

164,06

1106,41

1106,45

766,415

3261,29029


 

       Таким образом, расчетные значения t – критерия параметров логарифмического уравнения регрессии составят

;

       Так как расчетные значения t – критерия больше его критической величины (60,453>1,74; 13322,261>1,74), то параметры логарифмического уравнения признаются типичными, а модель регрессии значимой для практической деятельности

       Таким образом линейное уравнение регрессии принимает следующий вид

       Теоретически значения зависимости прибыли от грузооборота представлены в табл. 2.4. На рис. 2.2 представлена кривая логарифмического уравнения регрессии

       Рис. 2.2 Эмпирическая и логарифмическая теоретическая зависимости среднегодового числа вкладчиков от акционерного капитала

 

   2.3 Расчет показателей корреляции

 

       Проверка практической значимости полученной модели регрессии между признаками осуществляется при помощи показателей корреляции.

       Теснота связи между признаками в линейной модели регрессии определяется посредством расчета линейного коэффициента корреляции (r) по формуле


(2.10)

 

 

 

       Значение коэффициента корреляции находится в интервале от -1 до 1. Знак коэффициента корреляции, аналогично знаку коэффициента регрессии, характеризует направление связи: положительное значение – прямую связь, отрицательное значение – обратную. Величина коэффициента корреляции свидетельствует о тесноте связи: чем ближе он по модулю к 1, тем связь теснее; чем ближе к 0, тем связь слабее.

       Необходимые  промежуточные расчеты приведены в табл. 3.1.  Значение коэффициента корреляции составит

 

 

      Значимость коэффициента корреляции оценивается при помощи формулы

,  (2.11)

.

       Так как табличное значение t – критерия Стьюдента меньше его расчетного значения (8,236>1,74), коэффициент корреляции признается значимым.

       Для любой формы зависимости, в том числе криволинейной, между признаками рассчитывается индекс корреляции (R), зависящий от дисперсий результативного признака

,  (2.12)

где - общая дисперсия результативного признака, характеризующая общее влияние на него всех факторов

,  (2.13)

       Промежуточные расчеты, необходимые для определения общей дисперсии, представлены в табл. 2.4. Таким образом.

 

,

,

      Значимость индекса корреляции определяется посредством F – критерия.

,  (2.14)

       Табличное значение F – критерия при уровне значимости а и степенях свободы и определяется по прил. 3.

.

       Так как расчетное значение F – критерия больше его критической величины (58,231>8,28), то индекс корреляции признается существенным.

       Значения  линейного коэффициента корреляции и индекса корреляции оцениваются по шкале Чеддока

Показания тесноты связи

0,1-0,3

0,3-0,5

0,5-0,7

0,7-0,9

0,9-0,999

Характеристика связи

слабая

умеренная

заметная

тесная

Очень тесная


  

       Таким образом, положительный знак коэффициента корреляции свидетельствует о прямой связи. Величина коэффициента и индекса корреляции (0,889) характеризует связь между признаками как тесную.

       Величина индекса корреляции криволинейной логарифмической модели незначительно превышает коэффициент линейной корреляции. Таким образом, для анализа взаимосвязей между признаками и принятия управленческого решения могут использоваться оба уравнения – и прямолинейной, и криволинейной зависимостей.

 

3. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений

 

       Показатели любой сферы общественной деятельности изменяются с течением времени.  Это происходит за счет совокупного действия  множества  факторов, влияющих на социально-экономический объект. Сочетание и характеристики  этих факторов также подвержены изменения.      Поэтому динамическое моделирование в статистической науке использует время в качестве собирательного факторного признака развития.

       Ряд динамики – это статистические данные, характеризующиеся двумя основными элементами: показателем времени (t) и уровнем ряда динамики

       Уровень ряда динамики – это объемный или процентный показатель состояния объекта статистического исследования на определенный момент

или интервал времени.

Исходные данные для  исследования рядов динамики приведены  в табл. 3.1

Таблица 3.1

Показатели деятельности строительного предприятия за 2005-2009 г.

Год

Стоимость выполненных работ по кварталам, млн.руб.

 стоимость выполненных  работ за год ,млн. руб.

I

II

III

IV

2005

5,6

9,9

12,2

8,1

35,8

2006

5

9

12

8,2

34,2

2007

6,2

10

13,5

9,7

39,4

2008

6,3

10,5

14

9,9

40,7

2009

6,9

11

14,6

10

42,5


 

       3.1 Определения индивидуальных показателей динамики

 

       Показатели динамики – это сравнительные характеристики уровней рядов динамики. В зависимости от используемого способа  составление уровней ряда различают цепные и базисные показатели динамики. Цепные  показатели в качестве базы сравнения используют уровни ряда динамики предыдущего периода. Базисные  показатели рассчитываются путем сравнения изучаемого ряда  динамики с одним и тем же базисным уровнем.

       В контрольной работе  рассматриваются следующие основные абсолютные  и относительные показатели динамики.

       1. Абсолютный прирост – сопоставление уровней ряда в абсолютном выражении:

- цепной абсолютный  прирост

                                                      

- базисный абсолютный прирост                                                               (3.1-3.2)

      

       2. Темп роста – отношение двух уровней ряда, которое выражается в виде коэффициента или в процентах:

 

- цепной темп роста

,                                             (3.3)

- базисный темп роста

,                                              (3.4)

       3. Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах и показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень с уровнем, принятым за базу сравнения:

- цепной темп прироста

                                           ,                                                      (3.5)

- базисный темп прироста

                                          ,                                                        (3.6)

  4. Темп наращивания определяет изменение во времени экономического потенциала и рассчитывается как отношение цепных абсолютных приростов к уровню ряда, принятому за постоянную базу сравнения

                                               ,                                                     (3.7)

       5. Значение одного процента прироста представляет собой отношение абсолютного прироста к темпу прироста, выраженному в процентах

                                                 ,                                         (3.8)

6. Пункт роста позволяет оценивать интенсивность изменения явления по сравнению с уровнем ряда принятым за базу сравнения, и рассчитывается как разность между базисными темпами роста двух смежных периодов

Информация о работе Статистическое исследование социально-экономических процессов