Статистико-экономический анализ доходов населения Пермского края

 

 

Из системы нормальных уравнений находим коэффициенты уравнения.

 

b=

0,301048951

a=

5,218181818

Уравнение тренда будет таким:

Т.е. коэффициент ежеквартально растёт в среднем на 0,301 единицу.

Расчёт выровненных значений “Т” и ошибок “Е” в аддитивной модели.

Таблица 24. Выровненные значения “Т” и ошибок “Е” в аддитивной модели

t	yt	Si	T+E=yt-Si	T	T+S	E=yt-(T+S)	E^2	(yi-ycp)^2
1	6	0,247916667	5,752083333	5,519230769	5,767147436	0,232852564	0,05422032	1,380625
2	6,7	0,314583333	6,385416667	5,82027972	6,134863054	0,565136946	0,31937977	0,225625
3	4	-0,852083333	4,852083333	6,121328671	5,269245338	-1,269245338	1,61098373	10,080625
4	7,1	0,289583333	6,810416667	6,422377622	6,711960956	0,388039044	0,1505743	0,005625
5	7	0,247916667	6,752083333	6,723426573	6,97134324	0,02865676	0,00082121	0,030625
6	7,5	0,314583333	7,185416667	7,024475524	7,339058858	0,160941142	0,02590205	0,105625
7	6,5	-0,852083333	7,352083333	7,325524476	6,473441142	0,026558858	0,00070537	0,455625
8	7,3	0,289583333	7,010416667	7,626573427	7,91615676	-0,61615676	0,37964915	0,015625
9	8	0,247916667	7,752083333	7,927622378	8,175539044	-0,175539044	0,03081396	0,680625
10	8,5	0,314583333	8,185416667	8,228671329	8,543254662	-0,043254662	0,00187097	1,755625
11	8	-0,852083333	8,852083333	8,52972028	7,677636946	0,322363054	0,10391794	0,680625
12	9,5	0,289583333	9,210416667	8,830769231	9,120352564	0,379647436	0,14413218	5,405625
Сумма							2,82297094	20,8225
Среднее	7,175
Оценка качества модели:		93,55731029

Таким образом, аддитивная модель объясняет почти 94 % общей вариации уровней временного ряда.

Рассчитаем прогнозное значение на 2007 год:

Таблица 25. Расчёт прогнозных значений вкладов физических лиц в

г. Перми.

t (кварталы следующего года)	T=a+bt	y=T+S
13	9,13181818	9,379734848
14	9,43286713	9,747450466
15	9,73391608	8,881832751

 

Изобразим графически полученные результаты:

Рисунок 8. Динамики оседания вкладов физических лиц в г. Перми поквартально, включая прогнозные значения.

Выводы по расчётам:

1. Рассмотрев структуру временного ряда и сравнив коэффициенты автокорреляции первого и второго порядков, мы пришли к выводу, что ряд содержит только тенденцию, и, следовательно, можно строить аддитивную модель.
2. Мы рассчитали сезонную компоненту методом скользящей средней.
3. Далее – рассчитали циклическую компоненту.
4. Для нахождения тренда Т мы применили обычный метод наименьших квадратов и нашли коэффициенты линейного тренда. Причём, анализируя полученный коэффициент детерминации, мы выяснили, что только 53 % изменения коэффициента оседания вкладов объясняется фактором времени.
5. Далее, мы закончили расчёт по аддитивной модели и получили новый, выровненный ряд. Качество модели оказалось хорошим: она объясняет 94% вариации уровней ряда.
6. Мы построили прогнозное значение на следующий год, основываясь на полученных результатах.
7. Изобразили графически исходный ряд, тренд Т и ряд, полученный по аддитивной модели. Сравнение графиков показывает, что аддитивная модель лучше аналитической подходит для выравнивания структуры данного временного ряда.

Выводы по модели:

Вклады физических лиц в г. Перми растут со скоростью 0,301 единица в год, что означает, что данный сектор не слишком хорошо развит.

Таким образом, большинство доходов население г. Перми не тратит на накопление.

Накопление имеет сезонный характер, что связано с сезонными покупками и отпусками, когда население изымет накопления в преддверии отдыха.

При наличествующей тенденции особого роста накоплений в ближайшие годы не предвидится, таким образом, процент вкладов должен остаться достаточно низким, учитывая не слишком высокий темп роста зарплат.

 

Заключение

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своим особым предметом и объектом исследования. Её своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приёмов обработки и обобщении этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа.

Метод группировки позволил выявить районы Пермской области со средней номинальной начисленной заработной платой от 9000 до 10000 рублей – самая многочисленная группа с низкой заработной платой. В эту группу вошли 17 районов. Вторая группа (14 из 47) со средней заработной платой от 10000 до 11000 рублей, и всего лишь два района - Березники, и Пермь с высокой заработной платой - от 14000 до 17000 рублей.

Расчёт средних величин – средней арифметической, моды, медианы показал, что среди 47 районов и г. Перми среднемесячная номинальная начисленная з/п составляет 10723,41 руб.

Значение моды равное 9354 руб. показывает, что большинство районов совокупности имеют такую среднемесячную номинальную начисленную з/п.

Значение медианы равное 10464 руб. показывает, что примерно половина районов со среднемесячной номинальной начисленной з/п 10464 руб., а другая половина  - со среднемесячной номинальной начисленной з/п ниже 10464 руб.

Расчёт показателей вариации среднего линейного отклонения, среднего квадратического отклонения подтвердил эти данные.

Расчёт показателей динамики среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике позволил выявить тенденцию. За 2008-2012 год среднемесячная з/п росла в среднем на 544,518 руб. в год, или на 4,711 % ежегодно. Средняя з/п за весь период составляет 9381,1066 руб. по региону.

Прогноз среднемесячной номинальной начисленной з/п населения на ближайшие годы показал, что, если в последующие годы сохранится тенденция изменения среднемесячной номинальной начисленной з/п на уровне среднегодового абсолютного прироста, то з/п населения Пермского края в 2007 году составит 11164,078 руб., в 2008 г. – 11708,596 руб., в 2009 г. – 12253,114 руб. в 2010 г. – 12797,632 руб.; если же тенденция сохранится на уровне среднегодового темпа роста, то з/п населения в 2012 г. составит 11119,8 руб., в 2007 г. – 11643,7 руб., в 2008 г. – 12192,3 руб., в 2010 г. – 12766,8 руб.;

Корреляционно-регрессионный анализ позволил количественно оценить взаимосвязи между социально-экономическими явлениями. В модель были включены следующие факторы:

Среднегодовая численность работающих на предприятиях и организациях. Число крупных и средних предприятий в промышленности.

Объём промышленной продукции.

Результативным фактором был выбран показатель среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике. Таким образом, в конечную модель были включены следующие факторы:

• Среднегодовая численность работающих на предприятиях и организациях;
• Число крупных и средних предприятий в промышленности.

Уравнение множественной регрессии принимало следующий вид:

y = 3262,614 – 47,984x1+0,363x2, что позволяет сделать вывод о степени влияния каждого из двух факторов на показатель среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике. Параметр a1 = -47,984 свидетельствует о том, что с увеличением количества крупных и средних предприятий в промышленности на 1 следует ожидать снижения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике на 47,984 рублей (обратная связь). Повышение же числа работающих на 1 тыс. человек может привести к увеличению заработной платы на 0,363 рублей или на 36 копеек.

Так как в статистическом сборнике отсутствовали данные о составе дохода, анализ не отражает полной действительности исследуемого явления, хотя основным источником доходов большинства населения по-прежнему является заработная плата.

Далее была проанализирована информация о вкладах физических лиц по г. Перми  за 2009-2012 гг. и изучены коэффициенты оседания вкладов по отделениям сбербанка. Получены следующие выводы:

Вклады физических лиц в г. Перми растут со скоростью 0,301 единица в год, что означает, что данный сектор не слишком хорошо развит.

Таким образом, большинство доходов население г. Перми не тратит на накопление.

Накопление имеет сезонный характер, что связано с сезонными покупками и отпусками, когда население изымет накопления в преддверии отдыха.

При наличествующей тенденции особого роста накоплений в ближайшие годы не предвидится, таким образом, процент вкладов должен остаться достаточно низким, учитывая не слишком высокий темп роста зарплат.

В результате исследования нами могут быть предложены следующие направления для улучшения ситуации:

1) Уменьшение числа убыточных предприятий в районах с низкой з/п.

2) Увеличение числа работающих, т.е. более активная политика служб занятости.

3) Создание благоприятной ситуации  для накопления с целью увеличения вкладов физических лиц (повышение зарплат, увеличение числа легально работающего населения).

Список использованной литературы

1. Гусаров В. М., Статистика, Учеб. пособие для вузов, – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.
2. Гусаров В. М., Теория статистики, Учеб. пособие для вузов, – М.: Аудит, ЮНИТИ, 2008.
3. Елисеева И. И., Юзбашаев М. М., Общая теория статистики, Учебник/под ред. И. И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2007.
4. Пермский край в 2011 году, часть 2, Стат. сборник. – Пермь, 2012 год.
5. Курс социально - экономической статистики, Учебник/под редакцией М.Г. Назарова: М.: ЗАО “Финстатинформ”, “Юнити”, 2008.
6. Общая теория  статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности, Учебник/под редакцией А.А. Спирина, О.Э. Башиной: М.: “Финансы и статистика”, 2009.
7. Практикум по статистике:  Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ.-М.: ЗАО “Финстатинформ”, 2011.
8. Практикум по общей теории статистики/под ред. Р.А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2010.
9. Российский статистический ежегодник, 2007, Госкомстат.
10. Социальная статистика, Учебник/Э. К. Васильева и др.; Под ред. И. И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2010.
11. Статистика, Курс лекций/Харченко Л.П. и др., под ред. В.Г. Ислина, – Новосибирск: Инфра-М, 2009.
12. Теория статистики/под ред.  Р.А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2009.
13. Экономика: Учебник/под ред. Доц. А.С. Булатова, – М.: Издательство БЕК, 2009.
14. Экономическая статистика: Учебник/под ред. Иванова Ю. И., –М.: Инфра-М, 2010.
15. Статистический бюллетень “Основные показатели развития Пермской области. Январь – июль 2012”, Пермь, 2007.
16. Статистический сборник “Пермская область в цифрах 2009”, Пермоблкомстат, Пермь, 2010.
17. Статистический сборник “Пермская область в цифрах 2008”, Пермоблкомстат, Пермь, 2009.
18. Статистический сборник “Пермская область в цифрах 2010”, Пермоблкомстат, Пермь, 2011.
19. Статистический сборник “Пермская область в цифрах 2012”, Пермоблкомстат, Пермь, 2012.

 

1 Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – 262 с.

2 Российский статистический ежегодник. 2007, стр. 187, таблица 7.19 “Распределение общего объема денежных доходов населения”

3 Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – 106 с.

4 Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – 43 с.

5 Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – 56 с.