Анализ инфляции РК

3. АНАЛИЗ ИНФЛЯЦИИ

1. Анализ  инфляции РК за 1996 – 2010 гг.

 

     Исходными данными является набор значений инфляции РК за 1996 – 2010 гг., полученные из статистических сборников. Размер выборки  – 15 штук.

       В таблицу не включены данные за 1991 и 1992 годы, так как национальная валюта была введена только в ноябре 1993 года. Также исключены данные за 1993-1995 годы, потому что после ввода тенге, курс падал. В январе-феврале 1994 наступила определенная стабилизация. Затем был проведен так называемый межзачет. Главной задачей Нацбанка было обеспечение дешевого кредитования. Когда производился межзачет, позволивший предприятиям рассчитаться между собой, большая часть этих денег вывалилась на рынок, в результате чего за три месяца курс с 11 тенге за доллар рухнул до 40 тенге. Инфляция - за июнь 1994 составила 46%. Вот конкретные последствия увеличения денежной массы и активного кредитования предприятий. То есть в 1993-1995 годы были самая быстрая девальвация и самая высокая инфляция.

     Значения инфляции представлены в процентном соотношении к инфляции за предыдущий год.

     Исходные данные представлены  в таблице 3.1. 

   Таблица 3.1 – данные по инфляции РК

 

   Все расчеты будем проводить в  MS Excel.

   Для удобства работы с данными выборку преобразуем в вариационный ряд – ряд, в котором элементы выборки упорядочиваются по возрастанию.

   Этапы выполнения:

1. Найти наименьший элемент ряда
2. Найти наибольший элемент ряда

   Записать  ряд, начиная с наименьшего элемента и заканчивая наибольшим элементом .

    - размер выборки.

   После этого определяем число интервалов, на которые  разобьем полученный ряд. Рекомендуемое число интервалов вычисляется по формуле Стерджеса .  Затем находим величину интервала по формуле . Находим частоту для каждого интервала. Частотой будет являться количество значений инфляции входящих в данный интервал.

   Далее последовательно находим частость, а также накопленные частоты  и частости по следующим формулам соответственно: , , . После этого найдем варианты , который находится как полу сумма интервала.

   После выполненных действий нами были получены следующие результаты таблица 3.2: 

   Таблица 3.2 – данные полученные при начальном  этапе анализа 

 

   Далее представлена таблица 3.3 с подсчитанными интервалами, частотами и частостями. 
 
 

   Таблица 3.3 – данные о частотах и частостях

 

   По  данным таблицы 3.3 можно проводить  анализ, то есть вычислять необходимые  нам данные по формулам, которые  рассмотрены выше. 

   Необходимо  вычислить: среднее арифметическое - , дисперсию - , среднеквадратическое отклонение - , моду, медиану, коэффициент асимметрии - , коэффициент эксцесса - , и коэффициент вариации - .

   Центральный момент вариационного ряда будем  находить по формуле - .

   Вычислим  все в MS Excel.

   В итоге получим следующие данные в таблице 3.4. 
 
 
 
 
 

   Таблица 3.4 – Итоговые данные по анализу инфляции 

 

   На рисунках 3.1 и 3.2 представлены гистограмма и кумулята, построенные по полученным данным. 

    

   Рисунок 3.1 – Гистограмма для вариационного ряда инфляции 1996-2010 гг

 

   Рисунок 3.2 – Кумулята для вариационного  ряда инфляции 1996-2010 гг 

   Теперь  необходимо обработать полученные данные и указать, что они значат.

   Мы  получили дисперсию нормального  закона распределения ошибок для  значений инфляции: .

   Дисперсия характеризует степень разброса данных относительно среднего значения.

   Среднеквадратическое отклонение значений инфляции: .

   Среднее квадратическое отклонение показывает отклонение различных индивидуальных значений признака в ряду распределения от среднего уровня. Измеряется в тех же единицах, что и сам признак, то есть в %. Среднее квадратическое отклонение является достаточно точной характеристикой вариации признака в ряду, учитывая при этом внутренние колебания признака в ряду распределения.

   Мода  равна 105,9 %  –  величина признака, которая чаще всего встречается в данной совокупности.

   Медиана равна 108,3% – вариант, которые находится  в середине вариационного ряда.

   Коэффициент асимметрии равен: . Так как мы получили , это свидетельствует о том, что у нас имеется больше данных с меньшим значением, чем среднее арифметическое.

   Коэффициент эксцесса равен: . Так как мы получили , это говорит о том, что данные сконцентрированы около среднеарифметического значения.

   Коэффициент вариации равен 7,19%. Он показывает, на сколько % отклоняются индивидуальные значения признака в ряду распределения от среднего уровня. Так как значение коэффициента вариации небольшое, то можно  сказать, что совокупность значений признака является однородной. 

   В итоге: среднее арифметическое значение инфляции будет равно 110,57%. Среднеквадратическое отклонение равное 7,95% - определяет небольшой разброс исследуемых значений. По коэффициенту асимметрии видно, что имеется больше данных с меньшим значением, чем среднее арифметическое. Коэффициент эксцесса показывает, что данные сконцентрированы около среднеарифметического. Коэффициент вариации показывает, что данные, с которыми мы работали, являются однородными.

2. Анализ инфляции РК за 2006 – 2010 гг. по месяцам

 

   Данные  по инфляции по месяцам за 2006 -2010 гг. представлены в таблице 3.5. Значения инфляции по месяцам представлены в процентном соотношении к инфляции за предыдущий месяц. 

Таблица 3.5 – данные по инфляции по месяцам