Статистическое изучение рекламной деятельности в РФ

     На  основе прил. 2 рассчитаем относительные статистические величины.

     Относительная величина динамики (i) рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени, то есть она характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени. Относительные величины динамики называют темпами роста (Тр). Выбор базы сравнения относительных показателей динамики определяется целью сравнения. Так величины динамики могут быть цепными (табл.2) и базисными (табл. 3).

     Таблица2

Расчет  цепных величин динамики

 
 

Продолжение таблицы 2

 

     В данном случае цепные величины динамики показывают, как изменялась доля неэлектронных  СМИ каждого года по отношению  к предыдущему. Например, величина динамики на 2010 год составила 0,857, то есть доля неэлектронных СМИ в 2010 году на 4%  меньше чем в 2009 году. 

     Таблица3

Расчет  базисных величин динамики

 
 
 

Продолжение таблицы 3

 

     В данном случае базовые величины динамики показывают, как изменялась общая  доля неэлектронных СМИ к 2002 году. Так, величина динамики на 2010 год составила 0,566, это значит, что доля неэлектронных СМИ в 2010 году по отношению к 2002 году уменьшилась на 39,6%.

     Относительная величина структуры (удельного веса, доли) - характеризует удельный вес  составных частей в общем итоге: 

     где n-количество составных частей в совокупности.

     Сумма долей всегда равна 1 или 100%. Применяется  при изучении сложных явлений , распадающихся на ряд групп или частей для характеристики доли каждой группы в общем итоге.

     С помощью приложения 3 рассчитаем относительные величины структуры развития рынка рекламы за 2010 год. 
 
 
 
 
 
 
 

     Из  расчетов можно сделать вывод  о том, что самая большая доля приходится на телевизионную рекламу, а самая маленькая - на рекламу  в журналах.

     По  данным приложения 4 рассчитаем относительные величины координации доли расходов на рекламу по медиа в рекламном бюджете за 2009, 2010 и 2011 года. 
 
 

     Т.е. в 2009 году объём ТВ рекламы увеличился в 5,22 раз по сравнению с радио рекламой, в 2010 году в 5,63 раза, а в 2011 году в 13,39 раз.

2.3 Средние величины и показатели вариации

 

     Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления в конкретных условиях места и времени. Он выражает величину признака, отнесённую к единице совокупности.[4, стр. 90] На основе данных прил. 3 рассчитаем средний доход от рекламы в январе—марте в 2010 году.

      = = 6,15

     Средний доход от рекламы в январе—марте в 2010 году составил в среднем 6,15 млн. руб.

     Вариация  – это несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов.

     По  данным прил. 3  за 2010 г. рассчитаем показатели вариации.

     Наиболее  простым является расчет показателя размаха вариации (К) как разницы  между максимальным  и минимальным  наблюдаемыми значениями признака:

К =21,8–1,3 = 20,5

     Среднее линейное отклонение (d) – это среднее арифметическое значение абсолютных отклонений признака от его среднего уровня. Для того, чтобы рассчитать этот показатель, рассчитаем сначала :

  тогда  =

d =

     Рассчитаем  также среднее квадратическое отклонение ( *): 

* = =  

     Дисперсия признака ( равна среднему квадратическому отклонению в квадрате:

=  

     Рассчитаем  коэффициенты вариации (V) и осцилляции (): 

V = = = 2,86 

     Так как коэффициент вариации превышает 0,33, то совокупность не считается однородной.

= 3,33

     Данный  коэффициент показывает отклонение размаха вариации от средней величины. 

     2.4. Применение выборочного  метода 

     Выборочное  наблюдение – это такое несплошное наблюдение, при котором отбор  подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

     Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной совокупностью (N). Совокупность отобранных единиц – выборочной совокупностью (n).[1, стр.88]

      Используя данные прил. 1 исследуем долю электронных СМИ в бюджете рекламы в РФ с 2002 года по 2010 год.

      За  выборочную совокупность возьмем  3 года: 2006 г., 2008 г. и 2010 г., тогда n=3. Выборочная средняя по данным интервалам составила соответственно 56; 61 и 70 с вероятностью 0,997 (t=3). Далее определим средний уровень развития ТВ-рекламы за эти 3 года:

  = 62,33 млн. руб.

     Рассчитаем  дисперсию: 

     Средняя ошибка выборки будет равна: 
 

62,33 – 8,39  

      Средняя доля электронных СМИ в пределах выбранных лет находится в пределах от до с вероятностью 0,997.

2.5 Расчет показателей динамики

 

     Развитие  общественных явлений во времени  называется динамикой, а показатели, характеризующие это развитие, называются рядами динамики.

     По  прил. 5рассчитаем показатели динамики (табл. 4).

Таблица 4

Расчет  показателей динамики 

 

     Средние показатели динамики за весь анализируемый период:

1. Средний  уровень интервала ряда динамики:

2. Средний  абсолютный прирост:

3. Средний  коэффициент роста: 1,007

4. Средний  темп роста: =100,7%

5. Средний  темп прироста:

6. Средняя  величина абсолютного значения 1% прироста:

  млрд. руб.

     Таким образом, в среднем темп роста объёма рекламы в России, составил 100,7% или 2172,75 млрд. руб., что определено средним приростом в размере 0,7% в год. В среднем на 1% роста приходится коло млрд. руб.

     Статистический  ряд динамики также включает тренд  – основную тенденцию развития динамического  ряда.

     Для определения тренда  на основе приложения 6 применим метод аналитического выравнивания с применением уравнения . Расчеты необходимых величин произведем в табл. 5.

Таблица 5

Расчет  величин для определения тренда

 
 
 

     Таким образом, уравнение тренда имеет  вид , а график тренда представлен на рис. 1: 

     

Рис. 1 График доли ТВ в общих расходах на рекламу в России

в период 2009-2013 гг. 

     На  основе графика можно сделать  вывод, что доля ТВ в общих расходах на рекламу быстро возросла и продолжает эту тенденцию роста увеличивается  и имеет положительную динамику роста и на сегодняшний день.

     2.6. Корреляционно-регрессионный  анализ 

     С помощью корреляционно-регрессионного анализа можно решить следующие  задачи:

• измерить тесноту связи между варьирующими признаками;
• определить неизвестные причины связи;
• оценить факторы, оказывающие максимальное влияние на результативный признак.

По данным приложения 7 проведем корреляционно-регрессионный анализ. Расчет и график построим в Microsoft Excel.

Корреляционно-регрессионный  анализ представлен на рисунке 2. 

     

     Рис. 2 Корреляционно-регрессионный анализ рекламного бюджета России, млрд. руб. 

     По  рисунку можно сделать вывод  о том, что связь между факторами  прямая тесная. В 2012 году рекламный бюджет России возрастёт до 275 млрд. руб. Исходя из данных предыдущих лет рекламный бюджет России будет продолжать рости.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

     В данной курсовой работе был проведен статистический анализ рекламной деятельности РФ.

     Мы  обнаружили, что темп роста объёма рекламы в России, составил 100,7% или 2172,75 млрд. руб. В среднем на 1% роста приходится коло млрд. руб.

     В период 2002 – 2010гг. в РФ минимальная  доля электронных СМИ в рекламном  бюджете приходится на 2002, 2003 и 2004 года и находится в интервале от 47 до 52,75 % а максимальная – на 2009 и 2010 года и находится в интервале  от 64,25 до 70%.

     Т.е  в 2009 году на долю ТВ рекламы приходится 5,22%  радио рекламы, в 2010 году 5,63%, в 2011 году 13,39%.