Отчет по практике на базе территориального органа Федеральной службы государственной статистики

4. Классификация городов и районов  Оренбургской области  по социально-экономическим  показателям

Для исследования неоднородности, применим методы кластерного  анализа.

     Рисунок 4 Дендограмма для метода полных связей 

   Классификация городов и районов  оренбургской области на три класса методом К-средних  имеет вид:

                График средних значений признаков  в классах представлен на рисунке 5. 

       

     Рисунок 5 - График средних значений признаков в каждом кластере 

     Выдвинем  предположение  о возможности  выделения трех классов   без  учета объектов вошедших в первый и второй классы, то есть, предварительно  определив их в отдельный класс  .  Данное предположение выдвигается на основе представленной дендрограммы. При пороговом значении, равном 6 четко прослеживается разбиение совокупности на три класса. 

        

Рис 6 Дендограмма для метода Уорда

        Проводить данную классификацию будем с использованием метода  к-средних.

                 Было выявлено три класса, при  чем к первому классу относится  2 объектов, ко второму – 21, к  третьему – 19. 

 

       

     Рисунок 7 - График средних значений признаков в каждом классе 

По полученным результатам можно сделать следующие  выводы:

1. Первый класс субъектов Оренбургской области характеризуется наибольшими средними значениями по всем признакам. Это связано с тем, что эти города и районы сильно развитые, по сравнению с другими субъектами.  К данному классу относится 5 объектов.
2. Для второго класса характерен низкий уровень инвестиций, направленных в жилищное строительство и высокий уровень фонда оплаты труда работников. К данному классу относится 2 объекта.
3. Третий класс включает в себя 21 объектов. Эти районы и города характеризуются использованием большого объема инвестиций, направленных в жилищное строительство.
4. Четвертый класс характеризуется самыми  низкими значениями по всем показателям. В этих регионах слабо развито жилищное строительство. В состав этого класса входят 19 субъектов.

 
 
 

    Заключение

      В результате проделанной работы были достигнуты поставленные цели и задачи.

    Была  построена модель для прогнозирования, и был построен прогноз до 2013 года. Исходя из полученного прогноза, можно предположить снижение ввода в действие жилых домов.

      Был проведен анализ текущего состояния жилищного строительства в Оренбургской области.

    Исследование  зависимости общей площади построенных  жилых домов от социально –  экономических показателей показало, что:

• - при увеличении инвестиций, направленных в жилищное строительство на 1 млн. рублей, общая площадь, построенных жилых домов увеличится на 91.214 кв.м.;
• - при увеличении числа строительных организаций на 1 штуку, общая площадь, построенных жилых домов увеличится на 29 кв.м.

      В результате проведения кластерного анализа получили четыре класса:

1. Первый класс субъектов Оренбургской области характеризуется наибольшими средними значениями по всем признакам. Это связано с тем, что эти города и районы сильно развитые, по сравнению с другими субъектами.  К данному классу относится 5 объектов.
2. Для второго класса характерен низкий уровень инвестиций, направленных в жилищное строительство и высокий уровень фонда оплаты труда работников. К данному классу относится 2 объекта.
3. Третий класс включает в себя 21 объектов. Эти районы и города характеризуются использованием большого объема инвестиций, направленных в жилищное строительство.
4. Четвертый класс характеризуется самыми  низкими значениями по всем показателям. В этих регионах слабо развито жилищное строительство. В состав этого класса входят 19 субъектов.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Список  литературы

1. Абрютина М.С. Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. Учебно-практическое пособие. – М.: «Дело и сервис», 1998.
2. Аттетков, А. В. Введение в методы оптимизации : учеб. пособие / А. В. Аттетков, В. С. Зарубин, А. Н. Канатников . - М. : Финансы и статистика : ИНФРА-М, 2008. - 272 с.
3. Эконометрика: учеб. для вузов / под ред. В. С. Мхитаряна . - М. : Проспект, 2009. - 380 с.
4. Орлова, И. В.Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие для вузов / И. В. Орлова, В. А. Половников .- изд. испр. и доп. - М. : Вузовский учебник, 2009. - 365 с.
5. Малых, В. В. Современные методы практического маркетинга. Стратегии, прикладные методы, тренинги и практикум  / В. В. Малых . - М. : Изд-во Моск. психолого-социального ин-та ; Воронеж : МОДЭК, 2006. - 232 с.
6. Колемаев, В. А. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст] : учеб. для вузов / В. А. Колемаев, В. Н. Калинина .- 3-е изд., перераб. и доп. - М. : КноРус, 2009. - 384 с.
7. Тюрин, Ю. Н.     Анализ данных на компьютере [Текст] : учебное пособие по направлениям «Математика», «Математика. Прикладная математика» / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров .- 4-е изд., перераб. - М. : Форум, 2008. - 368 с.
8. Математическая статистика: учеб. для вузов / под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко .- 3-е изд., испр. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. - 424 с.
9. Теория вероятностей: Учеб. для вузов / под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко.- 2-е изд.. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 456 с.
10. Кочетков, Е. С. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст] : учеб. для вузов / Е. С. Кочетков, С. О. Смерчинская, В. В. Соколов. - М. : Форум : Инфра-М, 2003. - 240 с.
11. Соколов, Г. А. Математическая статистика [Текст] : учебник для вузов / Г. А. Соколов, И. М. Гладких . - М. : Экзамен, 2004. - 432 с.
12. Фомин, Г. П.   Математические методы и модели в коммерческой деятельности: учебник / Г. П. Фомин.- 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика, 2009; : ИНФРА-М. - 640 с.
13. Друкер, П. Ф.  Практика менеджмента = The Practice of Management: учеб. пособие: пер. с англ. / П. Ф. Друкер. - М. : Вильямс, 2009. - 398 с.
14. Практикум по логистике: учеб. пособие для вузов / под ред. Б. А. Аникина .- 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ИНФРА-М, 2010. - 276 с.
15. Ильченко, А. Н. Практикум по экономико-математическим методам : учеб. пособие для вузов / А. Н. Ильченко, О. Л. Ксенофонтова, Г. В. Канакина. - М. : Финансы и статистика : ИНФРА-М, 2009. - 288 с
16. Лукасевич, И. Я.   Финансовый менеджмент: учеб. для вузов / И. Я. Лукасевич . - М. : Эксмо, 2009. - 467 с.
17. Сироткин, С. А.  Финансовый менеджмент на предприятии : учеб. для вузов / С. А. Сироткин, Н. Р. Кельчевская .- 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 352 с.
18. Математические методы и модели исследования операций: учебник для вузов / под ред. В. А. Колемаева . - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2008. - 592 с.
19. Баканов, М. И. Теория экономического анализа : учебник для вузов / М. И. Баканов, М. В. Мельник, А. Д. Шеремет ; под ред. М. И. Баканова.- 5-е изд., перераб. и доп. - Москва : Финансы и статистика, 2008. - 536 с.
20. Фомин, Г. П.   Математические методы и модели в коммерческой деятельности : учебник / Г. П. Фомин.- 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика, 2009 ; : ИНФРА-М. - 640 с.
21. Любушин М.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999
22. Методика экономического анализа промышленного предприятия (объединения).     / Под ред. Бужинекого А.И., Шеремета А.Д. – М.: Финансы и статистика, 1998.
23. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. –Мн.: ИП «Экоперспектива»,1998.
24. Костин, В. Н.   Методы оптимизации в примерах и задачах : учеб. пособие / В. Н. Костин, А. Н. Калинин . - Оренбург : ГОУ ОГУ, 2008. - 154 с.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Приложение  А 

 

Рис 6. - Выборочная автокорреляционная функция

     Исходные  данные