Метод статистических группировок в анализе рыночной инфраструктуры

 

Вывод. Как видно из расчетов в отчетном периоде число предприятий снизилось на 90 или на 3,6% по сравнению с базисным периодом.

В тоже время, как торговая площадь, так и средний размер торговой площади  в отчетном периоде выросли на 20 м2 и 14,27 м2 соответственно по сравнению с базисным периодом, это составило в процентом выражении увеличение на 5% и 18,9% соответственно.

 

 

 

 

3. Определение абсолютного изменения общей площади торговых

предприятий вследствие влияния различных факторов 

Абсолютное изменение общей площади торговых предприятий за счет изменения среднего размера торговой площади предприятия:

 ΔS (s) = N1 * (S1 – S0)

Абсолютное изменение общей площади торговых предприятий за счет изменения числа предприятий:

 ΔS (N) = S0 * (N1 – N0)

Результаты расчетов оформлены в таблице 12.

Таблица 12

Абсолютное изменение общей площади торговых предприятий

№ п/п	Показатели	Периоды
		базисный	отчетный
1	Торговая площадь предприятий, тыс. м2 (S)	400	420
2	Число предприятий, ед. (N)	2500	2410
3	Средний размер торговой площади предприятия, м2 (S)	160	174,274
4	Абсолютное изменение общей площади торговых предприятий вследствие изменения:
4.1	Числа предприятия	34400
4.2	Среднего размера торговой площади предприятия	-14400

 

Вывод. Изменение числа предприятий увеличило общую площадь торговых предприятий на 34400 тыс. м2, но при этом изменение среднего размера торговой площади привело к уменьшению общей площади торговых предприятий на 14400 м2.

 

 

 

 

 

Аналитическая часть

Целью данного раздела является изучить данные о полученных доходах в регионах Приволжского Федерального округа по данным с сайта www.gks.ru: Регионы России.   Социально-экономические показатели. 2012.

Исходные данные представлены в таблице 14. По данным таблицы:

1. Установить наличие и характер  корреляционной связи между доходами и суммой налоговых перечислений, образовав четыре группы с равными интервалами, следующими методами:

а) аналитической группировки,

б) корреляционной таблицы.

2. Измерить тесноту корреляционной  связи между доходами и суммой  налоговых перечислений использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.

Сделать выводы.

Таблица 14

Сумма доходов и налоговых отчислений по регионам

№	Приволжский Федеральный округ	Сумма доходов-всего млн. руб	Их них налоговые
1	Республика Башкортостан	48586,1	35568,3
2	Республика Марий Эл	7051,4	3355,1
3	Республика Мордовия	21467,8	17465,2
4	Республика Татарстан	75004,4	48090,5
5	Удмуртская Республика	17694,1	13944,2
6	Чувашская Республика	12641,3	6903,6
7	Кировская область	14321,9	8617,9
8	Нижегородская область	34151,3	27617,7
9	Оренбургская область	23052,9	19324,1
10	Пензенская область	12454,4	7826
11	Пермская область	42015,7	32464,6
12	в том числе Коми-Пермяцкий автономный округ	2518,7	419,1
13	Самарская область	42820,2	37203
14	Саратовская область	22333,6	15497,4
15	Ульяновская область	11385,9	6735,8

 

Решение задачи

Доход — денежные средства или материальные ценности, полученные государством, физическим или юридическим лицом в результате какой-либо деятельности за определённый период времени. Доходы государства — доходы, получаемые государством за счёт взимания налогов, пошлин, платежей, внешнеторговых операций, иностранных кредитов, иностранной помощи и используемые для осуществления государственных функций.

Сумма доходов регионов напрямую зависит от суммы взимаемых налогов. Поэтому обозначим общую сумму доходов независимой переменной Х, тогда налоговые исчисления зависимой переменной У. Поскольку на перечисление налогов может влиять множество факторов в том числе и неучтенных, следовательно, можно определенно сказать, что связь в данном случае корреляционная. Ее можно выявить при помощи аналитической группировки. Построим аналитическую группировку предприятий по доходам. Факторным признаком в данном случае будет являться доходы регионов, а результативным – сумма налогов.

Все расчеты выполнены с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц  MS Excel в среде Windows.

Ранжируем исходные данные в порядке возрастания суммы доходов с помощью команды Данные – Сортировка.

Рис. 4. Расположение на рабочем листе Excel ранжированного ряда

Графическое изображение распределения доходов по регионам:

Найдем величину интервала: , где n – количество групп.

Xmax = 75004,4 и Х min = 2518,7 - соответственно максимальная и минимальная сумма доходов в регионах. Разделим на 4 группы регионов. Величина интервала равна 18121,425.

Получаем интервалы, результаты границ группировки представим в таблице 14.

Таблица 14

Номер группы	Группы регионов по сумме доходов	Число   регионов	Налоговые перечисления, млн. руб.
			Всего	В среднем  на один регион
Итого

Расчетные формулы для заполнения таблицы с использованием средств MS Excel:

Рис 5. Расчетные формулы

Результаты построения структурной группировки в MS Excel:

По результатам итоговой таблицы можно будет сделать вывод о наличии связи между показателями.  Если с ростом доходов от группы к группе растёт средний уровень налоговых перечислений в бюджет каждого региона, то между этими показателями существует прямая корреляционная связь.

Для оценки тесноты этой связи рассчитаем коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.

Для этого применяется коэффициент детерминации, который рассчитывается как отношение факторной дисперсии к общей дисперсии результативного признака:

Этот показатель покажет, насколько процентов вариация налоговых перечислений обусловлена вариацией доходов.

Показатель σ2 вычисляется по формуле

,                                                       

где  yi – индивидуальные значения результативного признака;

        – общая средняя значений результативного признака;

         n – число единиц совокупности.

Рассчитаем межгрупповую дисперсию. Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию результативного признака, вызываемую фактором, положенным в основание группировки: 

Коэффициент детерминации:

Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается как корень квадратный из коэффициента детерминации и характеризует тесноту связи между результативным и факторным признаками:

Значение показателя изменяются в пределах . Чем ближе значение к 1, тем теснее связь между признаками.

Так как полученное значение равно 0,96, следовательно, по шкале Чэддока, связь между общими доходами и налоговыми перечислениями тесная.

Анализ результатов статистических компьютерных расчётов

По результатам аналитической группировки 15 регионов Приволжского Федерального округа:

Наибольший доход получила Республика Татарстан с суммой 75004,4 млн. руб. Наименьший доход получил Коми-Пермяцкий автономный округ, его доход составил 2518,7 млн. руб.

Величина интервала составила 18121,425 млн. руб., исходя из этого, определены следующие группы регионов по доходам:

         1) от  2518,7 до 17694,1 млн. руб.

          2) от 21467,8 до 34151,3 млн. руб.

          3) от 42015,7 до 48586,1 млн. руб.

          4) 75004,4 млн. руб.

 К первой группе регионов по доходам относится 7 регионов, это самая многочисленная группа, имеющая наибольшую частоту. Ко второй группе относится 4 региона, к третьей группе 3 региона Приволжского автономного округа. К четвёртой группе относится всего 1 . Это регион, имеющий максимальный уровень дохода из всех регионов ПФО. По численности групп можно сказать, что в данной совокупности преобладают регионы с меньшим уровнем дохода, т.е. распределение неравномерно.

Налоговые исчисления в каждой группе представляет собой сумму налоговых исчислений регионов, относящиеся к данной группе. Например, в первой группе сумма налогов составила 47801,70 млн. руб., а в последней – 48090,50 млн. руб. Но по этому показателю сделать вывод нельзя, т.к. количество регионов в группах различно. Чтобы проанализировать, как изменяется величина налоговых перечислений в регионах, нужно найти среднее значение этого показателя на группу.

Если в первой группе сумма налогов составила в среднем 6828,81 млн. руб. на один регион, во второй группе 19976,10 млн. руб., в третьей группе 35078,63 млн. руб., а в последней – 48090,50 млн. руб. Таким образом,   между общими доходами и уровнем налоговых перечислений существует прямая корреляционная связь, т.к. с ростом доходов от группы к группе растёт средний уровень налоговых перечислений на каждый регион.

По полученным выше расчётам, можно сделать вывод, что связь между факторами тесная, т.к. эмпирическое корреляционное отношение равен 0,96. Следовательно, общая сумма доходов, полученных регионами, существенно влияет на налоговые перечисления. Коэффициент детерминации равен 0,93, значит на 93% вариация налоговых перечислений обусловлена различиями в размере доходов регионами. Соответственно на 7% она обусловлена влиянием прочих факторов.

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Изучив основы группировки рыночных процессов, необходимо отметить, что конечная цель изучения статистики в изучении рыночных процессов – анализ изучаемого явления. Анализ отображает явления в целом и вместе с этим учитывает влияние каждого фактора в отдельности. На основании проведенного анализа можно учитывать и прогнозировать факторы, негативно влияющие на развитие событий.

В теоретической части курсовой рассмотрено понятие рыночной инфраструктуры и их классификация. Различают инфраструктуру реального сектора (производственную) и социальную инфраструктуру (непроизводственную). Это является первой самой общей классификацией инфраструктуры. Данные классификации можно анализировать с помощью таких статистических методов, как метод группировок.