Автор работы: Пользователь скрыл имя, 04 Декабря 2013 в 20:25, курсовая работа
Главной задачей курсовой работы является анализ динамики и структуры валового внутреннего продукта. Также в курсовой работе рассмотрим понятие валового внутреннего продукта и методы его расчета.
Объектом исследования в курсовой работе мы будем считать такой макроэкономический показатель, как валовой внутренний продукт. Информационная база представляет собой фактические данные из статистических ежегодников. Методологической базой являются учебные пособия по теме курсовой работы и периодические издания, публикующие показатели экономического развития страны.
I. Введение. 1
II. Основная часть. 3
1. Понятие валового внутреннего продукта. 3
2. Методы расчета валового внутреннего продукта. 7
2.1. ВВП как сумма валовой добавленной стоимости. 7
2.2. ВВП как сумма первичных доходов. 11
2.3. ВВП как сумма компонентов конечного использования. 16
3. Экономико-статистический анализ. 23
3.1. Экономико-статистический анализ динамики валового внутреннего продукта. 23
3.2. Экономико-статистический анализ структуры валового внутреннего продукта. 33
III. Заключение. 41
Список литературы. 51
1,83527E+13;
7,53145605
По таблице t-распределение Стьюдента определим для и . (0.05;7)=2,262158887.
Так как Трасч.>Ткрит., то гипотеза об отсутствии тенденции в исходном ряду динамики отвергается. Следовательно, в данном ряду есть тенденция и ее математическое выражение – тренд.
Мы подтвердили, что в изучаемом ряду динамики существует тенденция. Теперь попытаемся определить ее вид. Это сделаем с помощью метода сравнения средних уровней ряда динамики.
Метод сравнения средних уровней ряда динамики.
Разобьем весь исходный ряд динамики на две приблизительно равные части, каждая из которых рассматривается как самостоятельная, независимая совокупность, имеющая нормальное распределение. Для каждой части определяем выборочные характеристики n1, n2, , , , . Эти характеристики рассчитываются по следующим формулам:
Выдвинем гипотезу H0: о отсутствии тенденции средней в исследуемом ряду динамики. Гипотеза проверяется на основе t-критерия Стьюдента, расчетное значение которого определяется по следующей формуле:
Результаты вычислений по вышеуказанным формулам приведены в таблице 2.
n1=5, n2=4;
=1502846,956, =412726,62, =2865497,375
3,477E+11, 8,98182E+11
tрасч.= -4,786061765
По таблице t- распределение Стьюдента определим tкрит. для 0,05 и , то есть tкрит.= 2,36462256. Так как |tрасч.| > tкрит, то гипотеза H0 о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей отвергается. Следовательно средние различаются между собой значимо и расхождение между ними носит неслучайный характер. В ряду динамики существует тенденция среднего уровня.
Также проверим гипотезу H0: об отсутствии тенденции в дисперсиях в исследуемом ряду динамики, которая сводится к проверке гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей. Гипотезу проверим с помощью F-критерия Фишера-Снедекора, расчетное значение которого определяется по следующей формуле: ( )
Fрасч.= 2,582962905
Критическое значение критерия определяется по таблице F-распределение при уровне значимости и числе спеней свободы и , то есть Fкрит.= 6,59.
Гипотеза о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей не отвергается, так как Fрасч< Fкрит.. В ряду динамики отсутствует тенденция дисперсии, то есть дисперсии различаются несущественно и расхождение между ними носит случайный характер. Это свидетельствует о том, что в течении девяти лет разброс объема производства валового внутреннего продукта относительно своего среднего уровня изменился несущественно.
Мы выявили,
что изменение объема производства
валового внутреннего продукта с
течением времени имеет тенденцию.
Для определения характера
Сначала рассмотрим модель первого порядка, то есть попытаемся описать тенденцию изучаемого явления с помощью уравнения первой степени:
Для нахождения
коэффициентов уравнения
Решив систему, мы получили следующие значения параметров уравнения:
;
На основании таблицы
3 мы получили следующее уравнение,
описывающее тенденции
1502846,956+527096,1383*t
Таблица 3.
Года |
Y |
T |
Yt |
t2 |
Yt |
(Yi – Yt)2 |
1992 |
1174,3 |
-4 |
-4697,2 |
16 |
-605538 |
3,681E+11 |
1993 |
15752,7 |
-3 |
-47258,1 |
9 |
-78441,5 |
8872539673 |
1994 |
137279,7 |
-2 |
-274559,4 |
4 |
448654,7 |
9,6954E+10 |
1995 |
507164,9 |
-1 |
-507164,9 |
1 |
975750,8 |
2,1957E+11 |
1996 |
1402261,5 |
0 |
0 |
0 |
1502847 |
1,0117E+10 |
1997 |
2057518 |
1 |
2057518 |
1 |
2029943 |
760375447 |
1998 |
2274192 |
2 |
4548384 |
4 |
2557039 |
8,0003E+10 |
1999 |
2667572,1 |
3 |
8002716,3 |
9 |
3084135 |
1,7352E+11 |
2000 |
4462707,4 |
4 |
17850829,6 |
16 |
3611232 |
7,2501E+11 |
Сумма |
13525623 |
0 |
31625768,3 |
60 |
13525623 |
1,6829E+12 |
Подставим в это уравнение прямой значение t и по полученным данным построим график (рис. 1).
Рис. 1. График наблюдаемых и модельных значений.
В данном случае среднеквадратическая ошибка, характеризующая степень отклонения эмпирических значений признака от полученных модельных значений составила 432424,1133. В виду того, что ошибка получилась достаточно большая, построим модель более высокого порядка.
Рассмотрим уравнение второго порядка:
Для нахождения
коэффициентов уравнения
Решив систему, мы получили следующие значения параметров уравнения:
; ; .
На основании
таблицы 4 мы получили следующее уравнение,
описывающее тенденции
1121639,536+527096,138*t+
Таблица 4.
Года |
Y |
T |
Yt |
t2 |
Yt2 |
t4 |
Yt |
(Yi – Yt)2 |
1992 |
1174,3 |
-4 |
-4697,2 |
16 |
18788,8 |
256 |
-71847,2 |
5332141055 |
1993 |
15752,7 |
-3 |
-47258,1 |
9 |
141774,3 |
81 |
54981,14 |
1538870291 |
1994 |
137279,7 |
-2 |
-274559,4 |
4 |
549118,8 |
16 |
296171,7 |
2,5247E+10 |
1995 |
507164,9 |
-1 |
-507164,9 |
1 |
507164,9 |
1 |
651724,5 |
2,0897E+10 |
1996 |
1402261,5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1121640 |
7,8749E+10 |
1997 |
2057518 |
1 |
2057518 |
1 |
2057518 |
1 |
1705917 |
1,2362E+11 |
1998 |
2274192 |
2 |
4548384 |
4 |
9096768 |
16 |
2404556 |
1,6995E+10 |
1999 |
2667572,1 |
3 |
8002716,3 |
9 |
24008149 |
81 |
3217558 |
3,0248E+11 |
2000 |
4462707,4 |
4 |
17850829,6 |
16 |
71403318 |
256 |
4144922 |
1,0099E+11 |
Сумма |
13525623 |
0 |
31625768,3 |
60 |
107782600 |
708 |
13525623 |
6,7585E+11 |
Подставим в это уравнение параболы значение t и по полученным данным построим график (рис. 2).
Рис. 2. График наблюдаемых и модельных значений.
В данном случае среднеквадратическая ошибка, характеризующая степень отклонения эмпирических значений признака от полученных модельных значений составила 274034,5041. Значение ошибки получилось почти в два раза меньше, чем в предыдущем случае. Это говорит о том, что модель, построенная по уравнению параболы, лучше описывает изменение объема производства валового внутреннего продукта с течением времени. Полученные параметры уравнения говорят о положительной тенденции в изменении объема производства валового внутреннего продукта.
Теперь дадим обобщенную характеристику динамики объема производства валового внутреннего продукта, и выявим отрасли, которые вносят наибольший вклад в его формирование.
Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью обобщающих статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой. К таким показателям относятся: средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста. Обобщающим показателем скорости изменения явления во времени является средний абсолютный прирост. Этот показатель дает возможность установить, насколько в среднем за единицу времени должен увеличиваться уровень ряда, чтобы, отправляясь от начального уровня ряда за данное число периодов, достигнуть конечного уровня. Для определения этого показателя воспользуемся формулой:
В среднем за год объем производства валового внутреннего продукта должен увеличиваться на 557691,637 млн. руб., чтобы достигнуть уровня 2000года.
Сложной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда динамики служит средний темп роста, показывающий, во сколько раз в среднем за единицу времени изменился уровень динамического ряда. Этот показатель рассчитывается по следующей формуле:
Средний темп роста в нашем примере получился равный 2,802, это говорит о том, что объем производства валового внутреннего продукта в 2000 году больше его объема в 1992 году в 2,802 раза.
Также применяется еще один показатель - средний темп прироста. Этот показатель рассчитывается по следующей формуле:
Полученное значение среднего темпа прироста показывает, что уровень 2000 года выше уровня 1992 года на 180,2 %. Это свидетельствует о высоких темпах роста объема производства валового внутреннего продукта с течением времени.
Мы рассмотрели
показатели скорости и интенсивности
развития явления во времени, и на
основании полученных значений показателей
можно сделать вывод о
Таким образом,
объем производства валового внутреннего
продукта за изучаемый период имеет
тенденцию к увеличению, о чем
также свидетельствует
С течением времени с 1992 года по 2000 год отрасли, которые имеют наибольшую долю в формировании объема производства валового внутреннего продукта, меняются. Но, несмотря на это можно выделить отрасли, которые независимо от увеличения или уменьшения объема выпускаемой ими продукции, являются основными в объеме производства валового внутреннего продукта. К таким отраслям можно отнести: промышленность, строительство, сельское хозяйство, транспорт, торговля и общественное питание, услуги управления, включая оборону, а также образование, культура и искусство.
Структура сложного социально-экономического явления всегда обладает той или иной степенью подвижности, имеет свойство меняться с течением времени как в количественном, так и в качественном отношении. Поэтому для анализа структуры производства валового внутреннего продукта были взяты данные за период с 1992 – 2000 года (приложение 3).
Рассмотрим показатели, характеризующие изменение структуры валового внутреннего продукта:
Абсолютный прирост удельного веса. Этот показатель рассчитывается по следующей формуле:
Вычислим прирост удельного веса производства товаров и услуг, который покажет нам, на какую величину в процентах возросла или уменьшилась структурная часть в 2000 году по сравнению с 1992 годом.
dт = -7,8
dу = -5.41
Таким образом, полученные абсолютные приросты удельного веса показали, что производство товаров и производство услуг в 2000 году по сравнению с 1992 годом снизилось на 7,8 процентных пункта и 5,4 процентных пункта соответственно.
Вторым показателем, характеризующим изменение структуры валового внутреннего продукта, является средний абсолютный прирост удельного веса, который определяется по формуле:
dт = -0,975; dу = -0,676.
Удельный вес производства товаров ежегодно уменьшался в среднем за девять лет на 0,975 процентных пункта, а удельный вес производства услуг на 0,676 процентных пункта в среднем за девять лет.
Также применяется еще один показатель - средний темп роста удельного веса. Этот показатель рассчитывается по следующей формуле:
Используя эту формулу, определим средний годовой темп роста удельного веса производства товаров = 0,979 и услуг = 0,987.
Итак, производство услуг ежегодно уменьшалось в среднем за девять лет в 0,987 раз, а производство товаров снизилось в среднем за девять лет в 0,979 раз.
Применяется еще один показатель – средний удельный вес производства товаров и услуг, который можно определить по следующей формуле:
= 44,79 %; = 55,21 %.
Полученные значения свидетельствуют о том, что в среднем за девять лет средние удельные веса объемов производства товаров и производства услуг равны 44,79 % и 55,21 % соответственно.
Мы рассмотрели показатели, позволяющие измерить те количественные изменения, которым подверглась каждая отдельно взятая часть изучаемой совокупности. В тоже время перед нами в ряде случаев встает задача в целом оценить структурные изменения изучаемого явления, имеющие место за определенный временной интервал и характеризующие подвижность или, наоборот, стабильность, устойчивость данной структуры. Среди предлагаемых для этих целей обобщающих показателей можно выделить, такой как линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, который рассчитывается по следующей формуле: