рефераты бесплатно
 

МЕНЮ


Характеристика уровня жизни населения Тверской области

полной и высокой нагрузкой; для изучения работающего населения - из семей

со средней, низкой нагрузкой и без неё; для состоятельной части населения -

по данным Государственной налоговой службы.

По данным переписи населения все домашние хозяйства подразделяются по

коэффициенту семейной нагрузки на следующие типы: с полной нагрузкой (все

лица в домашнем хозяйстве не заняты), с высокой (лиц неработающих в семье

больше, чем работающих), со средней, с низкой и без нагрузки (все лица

работают). В результате пропорционального отбора из каждого типа домашних

хозяйств может формироваться территориальная выборка, которая позволит

проводить анализ не только в целом, но и дифференцированно по выделенным

категориям домашних хозяйств. Выборка может корректироваться после

проведения переписи населения.

На основе обследования бюджетов домашних хозяйств рассчитывается и

публикуется система показателей, включающая:

1. Денежный доход домохозяйства, представляющий собой объём денежных

средств, которыми располагало домохозяйство для обеспечения своих расходов

и создание сбережений без привлечения ранее накопленных средств, ссуд и

кредитов;

2. Стоимость натуральных поступлений продуктов питания и предоставленных в

натуральном выражении дотаций и льгот;

3. Валовой доход домашних хозяйств, состоящий из суммы денежных доходов и

стоимости натуральных поступлений продуктов питания и предоставленных в

натуральном выражении дотаций и льгот;

4. Денежные расходы домохозяйств, обобщающие потребительские расходы, и

расходы не связанные с потреблением;

5. Расходы на конечное потребление, состоящие из потребительских расходов,

стоимости натуральных поступлений продуктов питания и стоимости

предоставленных в натуральном выражении дотаций и льгот;

6. Располагаемые ресурсы домашних хозяйств.

По каждому домохозяйству вычисляется уровень среднедушевого денежного

дохода на душу населения, равный делению денежного дохода домохозяйства на

число наличных членов семьи.

С целью изучения дифференциации стоится распределение населения по

уровню среднедушевого денежного дохода, валового доходов и располагаемых

ресурсов. Моделирование распределения населения по среднедушевому денежному

доходу позволяет распространить результаты выборочного обследование на всё

население России или отдельных субъектов РФ.

Дифференциация доходов, как правило, рассматривается по размеру

среднедушевого совокупного дохода населения в целом, отдельных регионов и

групп домохозяйств (проживающих в городской местности, в сельской

местности, из них хозяйств пенсионеров, имеющих детей до 16 лет и т.д.) В

статистике бюджетов домашних хозяйств используются среднемесячный

совокупный доход и средний доход на одного члена домохозяйства. Среди

работающих за основу берётся среднемесячная начисленная заработная плата

рабочих и служащих по отраслям экономики (без работников, занятых неполные

рабочий день или неделю, и учеников).

На основании распределения населения по размеру доходов рассчитываются

следующие статистические характеристики:

1. Обобщающие показатели распределения: модальное значение дохода,

медианное значение дохода и средний доход.

2. Показатели структуры распределения дохода: квартильный уровень дохода

(нижний и верхний), децильный и другие возможные уровни дохода (нижние и

верхние), доля квартильных, децильных и других групп населения

(домохозяйств) по уровню дохода в денежном доходе общества, средний доход

по выделенным группам населения.

3. Коэффициенты дифференциации доходов населения, устанавливающие размер

повышения денежных доходов высокодоходных групп по сравнению с

низкодоходными группами населения.

К показателям дифференциации денежных доходов относятся: децильный

коэффициент дифференциации; коэффициент фондов; кривая Лоренца и

коэффициент Джини; коэффициент контрастов. При их расчёте используются

данные о доходах крайних (бедных и богатых) групп населения (децильный

коэффициент, коэффициент фондов, коэффициент контрастов) или полностью

распределение населения по доходам (кривая и коэффициент Лоренца и

коэффициент Джини). Они относятся к системе оценок, известной как

методология Парето - Лоренца - Джини, широко используемой в зарубежной

социальной статистике.

Коэффициент концентрации доходов Джини показывает распределение всей

суммы доходов населения между его отдельными группами.

Коэффициент Джини изменяется в интервале от 0 до 1. Чем ближе его

значение к 1, тем выше уровень неравенства (концентрации) в распределении

совокупного дохода; чем ближе он к 0, тем выше уровень равенства.

Коэффициент Джини по России составил: в 1995 г. – 0,381; в 1996 г. –

0,387, в 1997 г. – 0,401, в 1998 г. – 0,379, в 1999 г. - 0,400, в 2000 г. –

0,399. Общее повышение коэффициента в период с 1992 по 1999 гг.

свидетельствует об усилении неравенства в распределении совокупного дохода

в обществе.

Для измерения уровня бедности устанавливается порог денежных доходов,

ниже которого лица или домохозяйства считаются имеющими недостаток средств

для обеспечения стоимости жизни, определяемой минимальными потребностями.

Различают следующие методы измерения бедности населения:

1. абсолютный, исходя из совокупной стоимости оценки прожиточного

минимума, который определяется нормативным методом с помощью научно

обоснованных нормативов потребления;

2. относительный, исходя из сложившихся соотношений в распределении

доходов по различным группам населения и определения минимального

потребительского бюджета (МПБ) статистическим методом.

3. субъективный, основанный на обследовании общественного мнения об

уровне низких или недостаточных доходов;

4. качественный, при котором учитывается не только величина дохода, но и

фактическое положение людей в общей системе производства и распределения;

Российская государственная статистика рассчитывает и публикует

показатели уровня и распространения низких доходов, получаемые на основе

выборки бюджетов домашних хозяйств, и среднедушевого денежного дохода по

балансу денежных доходов и расходов населения, а также величины

прожиточного минимума.

2. «Организационно – экономическая характеристика области»

2.1 «Местоположение Тверской области»

Тверская область – одна из крупнейших областей Европейской части

Российской Федерации. Расположена на 55,5є-58,5є северной широты и 32є-38є

восточной долготы и входит в состав Центрального федерального округа. С

запада на восток она протянулась более чем на 450 км, а с севера на юг

примерно на 350 км. Расстояние от областного центра до города Москвы

составляет 167 км, до города Санкт-Петербурга – 485 км. Площадь Тверской

области – 84,2 тысячи квадратных километра. Численность населения – 1472,6

тысяч человек.

2.2 «Почвенно – климатические условия Тверской области»

Тверская область является частью Русской равнины с характерным для неё

чередованием низменностей и возвышенностей. Западная часть области занята

Валдайской возвышенностью с высотами 200 – 300 мнтров и более. К Валдайской

возвышенности на юге примыкают моренные равнины (Бельская возвышенность).

На юго-западе расположена Западно-Двинская низина с чередующимися

мелкохолмистыми грядами и зандовыми равнинами. Восточная часть Тверской

области имеет более равнинный рельеф. На юго-востоке расположена

Верхневолжская низина.

В области преобладают дерново-подзолистые, торфяно-подзолисто-глеевые

болотные почвы. На моренных отложениях – пеимущественно суглинистые и

супесчаные, в районах Валдайской возвышенности и на зандровых низинах –

песчаные и супесчаные почвы.

Климат Тверской области является умеренно-континентальным. Изменение

среднегодовых температур воздуха в пределах от +4,0є на западе до +2,6є на

северо-востоке. Наиболее низкие температуры приходятся на январь-февраль,

абсолютные минимумы на западе области -43є -46є, на востоке -50є. Однако

зимой возможны и оттепели с температурой +5є.

Среднее количество осадков по области колеблется от 560 до 720 мм, в

основном они обусловлены циклонической деятельностью, но летом бывают и

местные осадки, определяющиеся прогревом территории. Месячные суммы осадков

из года в год колеблются в очень больших пределах, годовые суммы осадков

менее подвержены колебаниям.

2.3 «Экономические условия Тверской области»

Таблица 1

Основные социально – экономические показатели Тверской области

|Показатели |2003 г. |В % к |

| |фактически | |

| |млн. рублей | |

| | |1995 |2000 |2002 |

|Объём промышленной продукции |55388 |115 |110 |100,2 |

|Объём подрядных работ по договорам |9533 |125 |179 |120 |

|строительного подряда | | | | |

|Инвестиции в основной капитал |20515 |122 |125 |124 |

|Ввод в действие жилых домов, тыс. м2|292 |75 |134 |113 |

|Продукция сельского хозяйства |11600 |72 |88 |95 |

|Оборот розничной торговли |26181 |107 |125 |105 |

|Объём платных услуг населению |6990 |80 |100,8|96 |

|Средняя численность занятых в |666 |96 |99,4 |99,7 |

|экономике, тыс. человек | | | | |

|Численность официально |5,6 |39 |103 |92 |

|зарегестрированных безработных (на | | | | |

|конец года), тыс. человек | | | | |

По данной таблице можно сделать вывод, что в Тверской области

наблюдается рост по многим социально – экономическим показателям, хотя

иногда и не значительный. Наибольший рост имеют инвестиции в основной

капитал и ввод в действие жилых домов. Это обьясняется усилением

экономической активности в области.

Так как работа посвящена изучению уровня жизни населения Тверской

области, а уровень жизни неразрывно связан с доходами населения, то будет

целесообразно указать источники этих доходов, они представлены в таблице 2.

Таблица 2

Структура денежных доходов населения

| |1990 |1998 |2000 |2001 |2002 |

| |миллионов рублей |

|Денежные доходы - всего |3852,5 |11283,4|23042,9|30450,8|41506,4|

|в том числе: | | | | | |

|- доходы от предпринимательской|- |1035,8 |3037,2 |2545,5 |4338,0 |

| | | | | | |

|деятельности | | | | | |

|- оплата труда |2703,2 |5137,4 |10972,0|15614,2|21335,3|

|- доходы рабочих и служащих | | | | | |

|от предприятий и организаций, | | | | | |

|кроме оплаты труда |83,8 |169,1 |436,9 |557,7 |706,7 |

|- социальные трансферты |722,0 |2471,1 |4931,5 |7557,3 |10544,8|

|- доходы населения от | | | | | |

|собственности |114,8 |321,8 |705,9 |802,3 |1101,6 |

|- поступления от продажи | | | | | |

|продуктов сельского хозяйства |159,3 |- |- |- |- |

|- поступления из финансовой | | | | | |

|системы |5,5 |- |- |- |- |

|- доходы от продажи иностранной| | | | | |

|валюты |- |481,3 |695,5 |849,8 |947,0 |

|- прочие поступления |63,9 |1659,3 |2111,2 |2172,6 |1699,4 |

|- деньги, полученные по | | | | | |

|переводам |- |7,6 |152,7 |351,6 |833,6 |

Из данных таблицы видно, что намечается стойкая тенденция к увеличению

доходов населения. Наибольший доход население получает от оплаты труда и

социальных трансфертов. Велика доля доходов от занятия населением

предпринимательской деятельностью. Но надо также отметить отсутствие с 1990

года доходов от продажи продуктов сельского хозяйства.

3 «Экономико – статистический анализ»

3.1 Метод Группировки

Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп

на основе расчленения статистической совокупности по существенным для них

признакам.

В качестве исходных данных для расчётов были взяты значения средней

начисленной заработной платы и среднего накопления сбережений во вкладах и

ценных бумагах по каждому месяцу 2003 года. Факторным признаком будет

значение начисленной заработной платы, а результативным – накопление

сбережений. Исходные данные представлены в таблице 3.

Таблица 3

Средние данные по начисленной заработной плате и накопления

сбережений во вкладах и ценных бумагах за 2003 год

|Номер |Месяц |Средняя |Среднее накопление|

|месяца | |начисленная |сбережений во |

| | |заработная плата, |вкладах и ценных |

| | |руб. |бумагах, руб. |

|1 |январь |3634 |142 |

|2 |февраль |3639 |135 |

|3 |март |3889 |101 |

|4 |апрель |4005 |168 |

|5 |май |4083 |147 |

|6 |июнь |4296 |266 |

|7 |июль |4462 |196 |

|8 |август |4443 |173 |

|9 |сентябрь |4413 |137 |

|10 |октябрь |4700 |146 |

|11 |ноябрь |4756 |247 |

|12 |декабрь |5422 |336 |

При расчете методом группировок оптимальнее будет образовывать группы

с неравными интервалами. Для определения величины интервала и границ групп

необходимо построить график.

[pic]

Рис. 1 Распределение месяцев 2003 года по средней начисленной заработной

плате

Из графика видно, что оптимальным будет разделение значений на 3

группы. В основе группировки лежит факторный признак.

Таблица 4

Группировка месяцев по начисленной заработной плате и накопления

сбережений во вкладах и ценных бумагах за 2003 год

|Группы месяцев по|Месяцы |Исходные данные для определения среднего|

|з/п | |значения |

| | |Факторный признак |Результативный |

| | | |признак |

| | |Размер з/п руб. |Накопление |

| | | |сбережений руб. |

|1 от 3500 до 4010|январь |3634 |142 |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| |февраль |3639 |135 |

| |март |3889 |101 |

| |апрель |4005 |168 |

|Итого по группе 1|- |15167 |546 |

|2 от 4011 до 4445|май |4083 |147 |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| |июнь |4296 |266 |

| |август |4443 |173 |

| |сентябрь |4413 |137 |

|Итого по группе 2|- |17235 |723 |

|3 от 4446 до 5450|июль |4462 |196 |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| | | | |

| |октябрь |4700 |146 |

| |ноябрь |4756 |247 |

| |декабрь |5422 |336 |

|Итого по группе 3|- |19340 |925 |

Формулы для определения средних величин представлены в приложении 1.

Но в данном случае средняя арифметическая взвешенная будет равна средней

арифметической простой, так как f всегда будет равно 1. Ни одно значение

признака не повторяется дважды.

Таблица 5

Зависимость среднего накопления сбережений во вкладах и ценных бумагах

от средней начисленной заработной платы

|Группы месяцев |Число |Средние уровни |

| |месяцев| |

| | | |

| | |Размер з/п |Накопление сбережений |

| | |[pic] |[pic] |

|1 от 3500 до 4010 |4 |3791,75 |136,4233 |

|2 от 4011 до 4445 |4 |4308,75 |180,75 |

|3 от 4446 до 5450 |4 |4835 |231,294 |

|Итого в среднем |- |4311,8333 |182,8848 |

Вывод: Наблюдается прямая зависимость между показателями, так как при

увеличении среднего значения факторного признака увеличивается и среднее

значение результативного признака. То есть начисленной заработной платы

увеличивается среднее значение накопления сбережений во вкладах и ценных

бумагах.

3.2 Ряды динамики

Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической

последовательности числовых значений статистического показателя,

характеризующих изменение общественных явлений во времени. Исходные данные

подобраны за 12 месяцев 2003 года. Формулы для расчёта данного метода даны

в приложении 1. Для определения показателей динамики составим таблицу 1.

Таблица 6

Показатели динамики

|Месяца|Уровни|Абсолютный |Темп роста % |Темп прироста |Абсолютно|

| |ряда |прирост | |% |е |

| | | | | |значение |

| | | | | |1% |

| | | | | |прироста |

| | | | | |А% |

| | |цепно|базисны|цепной |базисны|цепной|базисны| |

| | |й |й | |й | |й | |

|январь|3634 |- |- |- |- |- |- |- |

|феврал|3639 |5 |5 |100,137|100,137|0,1376|0,1376 |36,34 |

|ь | | | |6 |6 | | | |

|март |3889 |250 |255 |106,870|107,017|6,8700|7,0171 |36,39 |

| | | | |0 |1 | | | |

|апрель|4005 |116 |371 |102,982|110,209|2,9828|10,2091|38,89 |

| | | | |8 |1 | | | |

|май |4083 |78 |449 |101,947|112,355|1,9476|12,3555|40,05 |

| | | | |6 |5 | | | |

|июнь |4296 |213 |662 |105,216|118,216|5,2168|18,2168|40,83 |

| | | | |8 |8 | | | |

|июль |4462 |166 |828 |103,864|122,784|3,8641|22,7848|42,96 |

| | | | |1 |8 | | | |

|август|4443 |-19 |809 |99,5742|122,262|-0,425|22,2620|44,62 |

| | | | | |0 |8 | | |

|сентяб|4413 |-30 |779 |99,3248|121,436|-0,675|21,4364|44,43 |

|рь | | | | |4 |2 | | |

|октябр|4700 |287 |1066 |106,503|129,334|6,5035|29,3341|44,13 |

|ь | | | |5 |1 | | | |

|ноябрь|4756 |56 |1122 |101,191|130,875|1,1915|30,8751|47 |

| | | | |5 |1 | | | |

|декабр|5422 |666 |1788 |114,003|149,202|14,003|49,2020|47,56 |

|ь | | | |4 |0 |4 | | |

По таблице вычислим:

1) Среднемесячный абсолютный прирост

?уц = [pic] = 162,5455

[pic] = 162,0909

2) Среднемесячный темп роста (Тр)

[pic] = 103,7045 %

[pic] = 119,6909 %

Наиболее точным способом выявления общей закономерности развития

явления является аналитическое выравнивание прямой. Формулы для расчётов

даны в приложении 1. В данном случае уравнение будет иметь вид:

[pic]= 4311,8333+67,6294?t

Расчёт показателей аналитического выравнивания представим в таблице 7.

Таблица 7

Аналитическое выравнивание ряда динамики средней

начисленной заработной платы

|Месяцы|Исходные|Условны| | |Выровненн|Отклонени|Квадраты |

| |уровни |е | | |ый |е |отклонений|

| |ряда |обознач| | |уровень |фактическ| |

| |динамики|ения | | |ряда |их | |

| | |времени| | |динамики |уровней | |

| | | | | | |от | |

| | | | | | |теоретиче| |

| | | | | | |ских | |

| |у |t |t2 |yt |у1 |у - у1 |(у - у1)2 |

|январь|3634 |-11 |121 |-3997|3567,9099|66,0901 |4367,9013 |

| | | | |4 | | | |

|феврал|3639 |-9 |81 |-3275|3703,1687|-64,1687 |4117,6221 |

|ь | | | |1 | | | |

|март |3889 |-7 |49 |-2722|3838,4275|50,5725 |2557,5778 |

| | | | |3 | | | |

|апрель|4005 |-5 |25 |-2002|3973,6863|31,3137 |980,5478 |

| | | | |5 | | | |

|май |4083 |-3 |9 |-1224|4108,9451|-25,9451 |673,1482 |

| | | | |9 | | | |

|июнь |4296 |-1 |1 |-4296|4244,2039|51,7961 |2682,8360 |

|июль |4462 |1 |1 |4462 |4379,4627|82,5373 |6812,4059 |

|август|4443 |3 |9 |13329|4514,7215|-71,7215 |5143,9736 |

|сентяб|4413 |5 |25 |22065|4649,9803|-236,9803|56159,6626|

|рь | | | | | | | |

|октябр|4700 |7 |49 |32900|4785,2391|-85,2391 |7265,7042 |

|ь | | | | | | | |

|ноябрь|4756 |9 |81 |42804|4920,4979|-164,4979|27059,5591|

|декабр|5422 |11 |121 |59642|5055,7567|366,2433 |134134,154|

|ь | | | | | | |8 |

|Итого |51742 |0 |572 |38684|51741,999|0,0004 |251955,093|

| | | | | |6 | |2 |

Для наибольшей наглядности полученных данных Отклонение фактических

уровней от теоретических представим в виде графика.

[pic]

Рис 2. Отклонение фактических уровней от теоретических

По графику видно, что наибольшее отрицательное отклонение в сентябре,

а наибольшее положительное декабре.

Проверим правильность выравнивания. Если выравнивание выполнено

правильно, то должно выполнятся равенство Sу = S[pic]

Проверка: 51742 ? 51741,9996

Разницу в 0,0004 можно объяснить тем, что округления при расчётах

производились до 4 знака после запятой.

Для оценки степени приближения выровненных уравнений к фактическим

данным рассчитывается остаточное среднее квадратическое отклонение и

коэффициент вариации. Формулы представлены в приложении 1.

[pic] = 144,9009

[pic]?100% = 3,3605%

Вывод: средне квадратическое отклонение равное 144,9009 говорит о том,

что значение начисленной заработной платы отклоняется от среднего значения

примерно на 145 рублей. По полученному значению коэффициента вариации

можно сказать, что признак колеблется в пределах 3,3605% от своей средней

величины. Так как коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность

можно считать однородной.

3.3 Корреляционно-регрессионный анализ

В области изучения взаимосвязей задача статистики состоит не только в

количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в

определении формы влияния факторных признаков на результативный. Для её

решения и применяют методы корреляционного и регрессионного анализа. Задачи

корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между

варьирующими признаками. Задачами регрессионного анализа являются выбор

типа модели (формы связи).

В данном случае связь будет выражена по уравнению прямой:

[pic]= ао + а1х,

где [pic] - теоретические значения результативного признака, полученные по

уравнению регрессии,

ао и а1 – параметры уравнения регрессии.

Для удобства вычислений составим таблицу 8.

Таблица 8

Вычисление величин для уравнения связи между накоплением сбережений во

вкладах и ценных бумагах и начисленной заработной платой

|п/п |Месяцы|Объём |Начисленн|Расчётные данные |

| | |сбережен|ая з/п | |

| | |ий руб |руб | |

| | | | |у2 |х2 |xy |y |

|январь 2004 |13 |5747,0915 |

|февраль 2004 |14 |5909,637 |

|март 2004 |15 |6072,1825 |

Примерные значения заработной платы составят в:

январе 2004 – 5747 рублей 9 копеек

феврале 2004 – 5909 рублей 64 копейки

марте 2004 – 6072 рубля 18 копеек

Вывод: При анализе результатов прогнозирования обоими методами можно с

уверенностью сделать вывод о росте значения средней начисленной заработной

платы в первые 3 месяца 2004 года.

Выводы и предложения

На основании расчётов произведённых разделах 3 и 4 можно сделать ряд

выводов:

1. Размер средний начисленной заработной платы и средний размер накопления

сбережений во вкладах и ценных бумагах находятся в прямой зависимости, так

как при увеличении средних значений одного признака увеличиваются и средние

значения другого.

2. Скорость роста (цепной абсолютный прирост) средней начисленной

заработной платы равна примерно 162 рубля 55 копеек в месяц. Среднемесячный

темп роста составляет примерно 103,7%.

3. Аналитическое выравнивание ряда динамики выполнено, верно, потому что

разность между исходными и выровненным уровнем составляет всего 0,0004, и

объясняется округлением данных.

4. Значение средней начисленной заработной платы отклоняется от своего

среднего значения примерно на 145 рублей или на 3,36%.

5. Совокупность однородна по своему составу, об этом свидетельствует

коэффициент вариации, он менее 33%.

6. Так как коэффициент корреляции больше ноля, то есть положительная

величина то можно утверждать, что показатели находятся друг с другом в

прямой зависимости. Полученная величина коэффициента корреляции равного

0,7494 свидетельствует о возможном наличии достаточнотесной прямой

зависимости между рассматриваемыми признаками. Для рассматриваемого примера

величина коэффициента детерминации будет равна 0,5616, а это значит, что

56,16% вариации объёма средних накоплений сбережений во вкладах и ценных

бумагах, объясняется вариацией средней начисленной заработной платы.

Коэффициент корреляции не зависит от случайных обстоятельств.

7. По прогнозам размер заработной латы будет возрастать, он имеет стойкую

тенденцию к увеличению. С ростом заработной платы будет происходить и рост

объёма сбережений во вкладах и ценных бумагах. При расчётах методом

среднегодовых показателей данные получаются несколько выше чем при расчётах

методом экстраполяции.

В целом по всей работе прослеживается тенденция по увеличению объёмов

заработной платы.

Но надо принять во внимание один факт. Расчёты в курсовой работе

производились по месяцам 2003 года. Этот год был довольно стабильным в

финансовом отношении. По этому наблюдался столь большой рост зарплаты. Но

Российская экономика характеризуется своей непредсказуемостью. В следствие

этого возможно очень существенное отклонение прогнозируемых данных от

фактических. Российская экономика вообще трудно поддаётся какому – либо

прогнозированию.

В качестве предложений можно сделать следующие меры:

1. Повысить размер социальных трансфертов населению (пенсий, пособий,

стипендий) для увеличения доходов.

2. Сделать минимальный размер заработной платы равным прожиточному

минимуму.

3. Усовершенствовать методику расчёта прожиточного минимума, в соответствии

с реальной экономической ситуацией в стране.

4. Повысить среднюю заработную плату работникам бюджетной сферы до

среднеобластного уровня.

5. Ввести контроль и государственное регулирование цен на жизненно важные

товары и услуги.

В результате принятия всех этих мер можно сушественно повысить уровень

жизни населения страны и области.

Список используемой литературы

1. Книга двух авторов

Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учебное

пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272 с.

2. Книга группы авторов

Божко В.П., Романов А.Н., Григоренко Г.П. и др. Информационные технологии в

статистике: Учебник для вузов - М., 1995.

3. Книга одного автора

Дмитричев И.И. Статистика уровня жизни населения. Методология оценки и

анализа стоимости жизни населения. М., 1995.

4. Книга двух авторов

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. , Общая теория статистики - М.: Финансы и

статистика, 2002. – 480 с.

5. Книга трёх авторов

Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н., Общая теория статистики. – М.:

ИНФРА-М, 1998. – 416 с.

6. Книга пяти авторов

Зинченко А.П., Сергеев С.С., Политова И.Д., Филимонов В.С., Шибалкин А.Е.

Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике – 4

– е издание переработано и дополнено – М.: Финансы и статистика, 1988 – 328

с.

7. Энциклопедический справочник

Ильин М.А. Тверская область – Тверь: Тверское областное книжно – журнальное

издательство, 1994 – 328 с.

8. Методические указания

Рыбальченко М.Б. Статистика. Методические указания к выполнению курсовой

работы студентами экономического факультета очного и заочного отделения. –

Тверь 2003 – 27 с.

9. Информационно – аналитический бюллетень

Социально – экономическое положение Тверской области в январе – феврале

2004 года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь

2004 – 86 с.

10. Информационно – аналитический бюллетень

Социально – экономическое положение Тверской области в январе – марте 2004

года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004

– 86 с.

11. Статистический ежегодник

Тверская область в цифрах в 2002 году / Тверской областной комитет

государственной статистики. – Тверь 2003 – 306 с.

12. Доклад

Тверская область в 1995 – 2002 годах / Тверской областной комитет

государственной статистики. – Тверь 2003 – 76 с.

13. Доклад

Тверская область в 1995 – 2003 годах / Тверской областной комитет

государственной статистики. – Тверь 2004 – 84 с

14. Информационный сборник

Цены по Тверской области в 2003 году / Тверской областной комитет

государственной статистики. – Тверь 2004 – 82 с.

.

Приложение 1

Основны формулы используемые в работе

1. Средние величины:

1) Средняя арифметическая простая:

[pic],

где n – число вариантов

2) Средняя арифметическая взвешенная:

[pic],

где f – веса (частота повторения одинаковых признаков)

2. Анализ ряда динамики предполагает расчёт системы показателей

1) Абсолютный прирост (?у):

?уц = уi – уi-1 (цепной)

?уб = уi – уо (базисный),

где уi – уровень сравниваемого периода

уi-1 – уровень предшествующего периода

уо – уровень базисного периода.

2) Среднемесячный абсолютный прирост ([pic]):

[pic] или ?уц = [pic],

где n – число абсолютных приростов в изучаемом периоде,

m – число уровней ряда динамики в изучаемом периоде

3) Темп роста (Тр):

Тр = [pic]?100% (цепной)

Тр = [pic]?100% (базисный)

4) Среднемесячный темп роста (Тр)

[pic],

где n – число коэффициента роста.

5) Темпы прироста (Тпр)

Тпр = Тр – 100

6) Абсолютное значение 1% прироста (А%)

А% = [pic]

3. Формулы для аналитического выравнивания по прямой:

Прямая линия выражается при помощи следующего уравнения:

[pic] = ао + а1t,

где [pic] – выравненные значения ряда

t – время

ао и а1 – параметры искомой прямой

ао = [pic],

а1 = [pic],

где у – фактические уровни ряда динамики

n – число лет

4. Остаточное среднее квадратическое отклонение:

[pic],

5. Коэффициент вариации:

[pic]?100%

6. Коэффициент корреляции

r = [pic],

где r – коэффициент корреляции

[pic] - средняя величина признака х,

[pic] - средняя величина признака у,

[pic] - средняя из попарных произведений изучаемых признаков х и у,

[pic] - среднее квадратическое отклонение факторного признака,

[pic] - среднее квадратическое отклонение результативного признака.

7. Коэффициент детерминации

i = r2

8. Критерий Стьюдента

[pic],

где n – число наблюдений

k – число факторов в модели

9. Прогнозирование

1) Метод экстраполяции

y1 = + taSyt,

где ta – коэффициент доверия по распределению Стьюдента (определяется по

таблице Стьюдента),

Sy = [pic]/ (n – m),

где n – число уровней ряда динамики,

m – число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m =2 )

(yt - taSyt) ? yпр. ? (yt + taSyt)

2) Метод среднегодовых показателей

Yt = y0 + [pic]?t или Yt = y0?[pic],

где y0 – начальный уровень ряда,

[pic] - среднегодовой абсолютный прирост,

[pic] - среднегодовой темп роста,

t – период времени

Страницы: 1, 2


ИНТЕРЕСНОЕ



© 2009 Все права защищены.