КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине «Статистика»
на тему: «Статистическоеизучение взаимосвязи социально-экономических явлений»
Введение
Сущностьисследования взаимосвязей признаков
1. Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа
2. Парная корреляция и парная линейная регрессия
3. Оценка значимости параметров взаимосвязи
4. Непараметрические методы оценки связи
Инфляция
1. Определение инфляции. Открытая и подавленная форма инфляции. Измерение инфляции
2. Способы измерения инфляции
3. Основные методики расчета индексов, ихпреимущества и недостатки
4.Статистика цен и расчёт ИПЦ в РФ5. Методология расчета ИПЦ6. Сезонная корректировка ИПЦ
7. Инфляция в современной России
Практическая глава
Заключение
Литература
ВВЕДЕНИЕ
Все явления и процессы,протекающие в экономике любой страны взаимосвязаны между собой. Статистическоеизучение этой взаимосвязи имеет особо важное значение в связи с тем, что онопозволяет выявить закономерности развития и осуществить прогнозирование этихявлений и процессов.
Каждый процесс иявление можно рассматривать с двух сторон. С первой стороны они испытываютвлияние других явлений и процессов и выступают как результат этого влияния. Сдругой стороны каждое явление в свою очередь выступает как фактор, оказывающийвлияние на другие явления и процессы. Поэтому признаки, которые испытываютвлияние, называются результативными; признаки, которые оказывают влияние — факторные.
Результативные признакиобозначаются через Y, факторныечерез X. Поэтому в общем видевзаимосвязь между результатом и факторами можно записать формулой: fy=(x1,x2…) следовательно, Y являетсяфункцией от всех X.
Если на результатоказывает влияние первый фактор, то в этом случае изучается корреляция ирегрессия, которые носят название парных; если на результат оказывает влияниенесколько факторов, то изучается множественная корреляция и множественнаярегрессия.
Важной задачейстатистики является разработка методики статистической оценки социальныхявлений, которая осложняется тем, что многие социальные явления не имеютколичественной оценки.
Но, исследуя явления всамых различных областях, статистика сталкивается с зависимостями, как междуколичественными, так и между качественными показателями, признаками. При этомзадача статистики – обнаружить (выявить) такие зависимости и дать ихколичественную характеристику.
В настоящеевремя в мире происходят постоянные изменения стратегий и методов, ипроблематика данного исследования по-прежнему несет актуальный характер.
Представляется,что анализ тематики статистические методы изучения взаимосвязисоциально-экономических явлений достаточно актуален и представляет научный ипрактический интерес.
Будущие исследованиятакже актуальны в целях постоянного и обоснованного решения проблемы даннойработы.
Целью своей работы япоставила
· изучениесущности исследования взаимосвязей признаков
· изучитьтакое понятие как инфляция, что она из себя представляет и определитьметодологию ее расчета
· на практике посмотреть эффективность использованиякорреляционно-регрессионого анализа, т.е. изучить зависимость суммы активовкоммерческих банков y и собственного капитала x.
СУЩНОСТЬИССЛЕДОВАНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПРИЗНАКОВ
1. Основныепонятия корреляционного и регрессионного анализа
Исследуяприроду, общество, экономику, необходимо считаться с взаимосвязью наблюдаемыхпроцессов и явлений. При этом полнота описания, так или иначе, определяетсяколичественными характеристиками причинно-следственных связей между ними.Оценка наиболее существенных из них, а также воздействия одних факторов надругие является одной из основных задач статистики.
Формыпроявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих ихвидов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. Впервом случае величине факторного признака строго соответствует одно илинесколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется вфизике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональнаязависимость между производительностью труда и увеличением производствапродукции.
Корреляционнаясвязь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется всреднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменнойсоответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной.Объяснение тому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, навзаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связьмежду признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. Прикорреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайнораспределенные в некотором интервале значения функции.
Например,некоторое увеличение аргумента повлечет за собой лишь среднее увеличение илиуменьшение (в зависимости от направленности) функции, тогда как конкретныезначения у отдельных единиц наблюдения будут отличаться от среднего. Такиезависимости встречаются повсеместно. Например, в сельском хозяйстве это можетбыть связь между урожайностью и количеством внесенных удобрений. Очевидно, чтопоследние участвуют в формировании урожая. Но для каждого конкретного поля,участка одно и то же количество внесенных удобрений вызовет разный приростурожайности, так как во взаимодействии находится еще целый ряд факторов(погода, состояние почвы и др.), которые и формируют конечный результат. Однаков среднем такая связь наблюдается – увеличение массы внесенных удобрений ведетк росту урожайности.
Понаправлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет сувеличением факторного признака, и обратными, при которых рост последнегосопровождается уменьшением функции. Такие связи также можно назватьсоответственно положительными и отрицательными.
Относительносвоей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными. В первом случаемежду признаками в среднем проявляются линейные соотношения. Нелинейнаявзаимосвязь выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой всреднем нелинейно.
Существуетеще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрениявзаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принятоназывать парной. Если изучаются более чем две переменные – множественной.
Указанныевыше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическоманализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложныесвязи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случаефакторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связихарактерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь междуизучаемыми признаками. Ложная связь – это связь, установленная формально и, какправило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собойкачественной основы или же бессмысленна.
По силеразличаются слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражаетсяконкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятымикритериями силы связи для конкретных показателей.
В наиболееобщем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит вколичественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы иформы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группыметодов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, адругая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методыв корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания:наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения приинтерпретации результатов и др.
Поэтому вданном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле –когда всесторонне характеризуется взаимосвязь. В то же время выделяюткорреляционный анализ в узком смысле – когда исследуется сила связи – ирегрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие однихфакторов на другие.
Задачисобственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи междуварьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценкефакторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Задачирегрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости,определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестныхзначении зависимой переменной.
Решениеназванных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели,применение которых дает основание говорить о статистическом изучениивзаимосвязей.
Следуетзаметить, что традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены вразного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остаетсятолько правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованияманализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов.Алгоритмов вычисления параметров связи существует множество, и в настоящеевремя вряд ли целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную.Вычислительные процедуры представляют самостоятельный интерес, но знаниепринципов изучения взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иныхметодов интерпретации результатов является обязательным условием исследования.
Методыоценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) инепараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, какправило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когдаизучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются законунормального распределения. На практике это положение чаще всего принимаетсяаприори. Собственно, эти методы – параметрические – и принято называтькорреляционными.
Непараметрическиеметоды не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. Ихпреимуществом является и простота вычислений.
2. Парнаякорреляция и парная линейная регрессия
Простейшимприемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционнойтаблицы. В основу группировки положены два изучаемых во взаимосвязи признака –Х и У. Частоты fij показывают количество соответствующих сочетаний Хи У.
/>
Если fijрасположены в таблице беспорядочно, можно говорить об отсутствии связи междупеременными. В случае образования какого-либо характерного сочетания fijдопустимо утверждать о связи между Х и У. При этом, если fijконцентрируется около одной из двух диагоналей, имеет место прямая или обратнаялинейная связь.
Нагляднымизображением корреляционной таблице служит корреляционное поле. Онопредставляет собой график, где на оси абсцисс откладывают значения Х, по осиординат – У, а точками показывается сочетание Х и У. По расположению точек, ихконцентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи.
В итогахкорреляционной таблицы по строкам и столбцам приводятся два распределения –одно по X, другое по У. Рассчитаем для каждого Хi среднее значениеУ, т.е. />,как
/>/> (1)
Последовательностьточек (Xi, />) дает график,который иллюстрирует зависимость среднего значения результативного признака Уот факторного X, – эмпирическую линию регрессии, наглядно показывающую, какизменяется У по мере изменения X.
Посуществу, и корреляционная таблица, и корреляционное поле, и эмпирическая линиярегрессии предварительно уже характеризуют взаимосвязь, когда выбраны факторныйи результативный признаки и требуется сформулировать предположения о форме инаправленности связи. В то же время количественная оценка тесноты связи требуетдополнительных расчетов.
Практическидля количественной оценки тесноты связи широко используют линейный коэффициенткорреляции. Иногда его называют просто коэффициентом корреляции. Если заданызначения переменных Х и У, то он вычисляется по формуле
/> (2)
Можноиспользовать и другие формулы, но результат должен быть одинаковым для всехвариантов расчета.
Коэффициенткорреляции принимает значения в интервале от -1 до + 1. Принято считать, чтоесли |r| 0,70 – сильная, или тесная. Когда |r| = 1 – связь функциональная. Если жеr принимает значение около 0, то это дает основание говорить об отсутствиилинейной связи между У и X. Однако в этом случае возможно нелинейноевзаимодействие, что требует дополнительной проверки и других измерителей,рассматриваемых ниже.
Дляхарактеристики влияния изменений Х на вариацию У служат методы регрессионногоанализа. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель
/>(3)
где n –число наблюдений; а0, а1 – неизвестные параметрыуравнения; ei – ошибка случайной переменной У.
Уравнениерегрессии записывается как
/>(4)
где Уiтеор– рассчитанное выровненное значение результативного признака после подстановкив уравнение X.
Параметры а0и а1 оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение изкоторых получил метод наименьших квадратов. Его суть заключается в том, чтонаилучшие оценки a0и а1, получают, когда
/>(5)
т.е. суммаквадратов отклонений эмпирических значений зависимой переменной от вычисленныхпо уравнению регрессии должна быть минимальной. Сумма квадратов отклоненийявляется функцией параметров а0и а1. Ее минимизацияосуществляется решением системы уравнений
/> />(6)
Можновоспользоваться и другими формулами, вытекающими из метода наименьшихквадратов, например:
/> или/>(7, 8,9)
/>
Аппаратлинейной регрессии достаточно хорошо разработан и, как правило, имеется внаборе стандартных программ оценки взаимосвязи для ЭВМ. Важен смысл параметров:а1 – это коэффициент регрессии, характеризующий влияние, котороеоказывает изменение Х на У. Он показывает, на сколько единиц в среднемизменится У при изменении Х на одну единицу. Если а, больше 0. то наблюдаетсяположительная связь. Если а имеет отрицательное значение, то увеличение Х на единицувлечет за собой уменьшение У в среднем на а1. Параметр а1обладает размерностью отношения У к X.
Параметр a0– это постоянная величина в уравнении регрессии. На наш взгляд, экономическогосмысла он не имеет, но в ряде случаев его интерпретируют как начальное значениеУ.
Например,по данным о стоимости оборудования Х и производительности труда У методомнаименьших квадратов получено уравнение
У = -12,14+ 2,08Х.(10)
Коэффициента, означает, что увеличение стоимости оборудования на 1 млн руб. ведет в среднемк росту производительности труда на 2.08 тыс. руб.
Значениефункции У = a0+ а1Х называется расчетным значением и награфике образует теоретическую линию регрессии.
Смыслтеоретической регрессии в том, что это оценка среднего значения переменной У длязаданного значения X.
Парнаякорреляция или парная регрессия могут рассматриваться как частный случайотражения связи некоторой зависимой переменной, с одной стороны, и одной измножества независимых переменных – с другой. Когда же требуется охарактеризоватьсвязь всего указанного множества независимых переменных с результативнымпризнаком, говорят о множественной корреляции или множественной регрессии.
3. Оценказначимости параметров взаимосвязи
Получивоценки корреляции и регрессии, необходимо проверить их на соответствие истиннымпараметрам взаимосвязи.
Существующиепрограммы для ЭВМ включают, как правило, несколько наиболее распространенныхкритериев. Для оценки значимости коэффициента парной корреляции рассчитываютстандартную ошибку коэффициента корреляции:
/>(11)
В первомприближении нужно, чтобы/>.Значимость rxy проверяется его сопоставлением с/>, при этом получают
/>(12)
где tрасч– так называемое расчетное значение t-критерия.
Если tрасчбольше теоретического (табличного) значения критерия Стьюдента (tтабл)для заданного уровня вероятности и (n-2) степеней свободы, то можно утверждать,что rxy значимо.
Подобным жеобразом на основе соответствующих формул рассчитывают стандартные ошибкипараметров уравнения регрессии, а затем и t-критерии для каждого параметра.Важно опять-таки проверить, чтобы соблюдалось условие tрасч > tтабл.В противном случае доверять полученной оценке параметра нет оснований.
Вывод оправильности выбора вида взаимосвязи и характеристику значимости всегоуравнения регрессии получают с помощью F-критерия, вычисляя его расчетноезначение:
/>(13)
где n –число наблюдений; m – число параметров уравнения регрессии.
Fрасчтакже должно быть больше Fтеор при v1 = (m-1) и v2= (n-m) степенях свободы. В противном случае следует пересмотреть формууравнения, перечень переменных и т.д.
4.Непараметрические методы оценки связи
Методыкорреляционного и дисперсионного анализа не универсальны: их можно применять,если все изучаемые признаки являются количественными. При использовании этихметодов нельзя обойтись без вычисления основных параметров распределения(средних величин, дисперсий), поэтому они получили название параметрическихметодов.
Между тем встатистической практике приходится сталкиваться с задачами измерения связимежду качественными признаками, к которым параметрические методы анализа в ихобычном виде неприменимы. Статистической наукой разработаны методы, с помощьюкоторых можно измерить связь между явлениями, не используя при этомколичественные значения признака, а значит, и параметры распределения. Такиеметоды получили название непараметрических.
Еслиизучается взаимосвязь двух качественных признаков, то используют комбинационноераспределение единиц совокупности в форме так называемых таблиц взаимнойсопряженности.
Рассмотримметодику анализа таблиц взаимной сопряженности на конкретном примере социальноймобильности как процесса преодоления замкнутости отдельных социальных ипрофессиональных групп населения. Ниже приведены данные о распределениивыпускников средних школ по сферам занятости с выделением аналогичныхобщественных групп их родителей.Занятия родителей Число детей, занятых в Всего Промышлен- ности и стро- ительстве сельском хозяйстве сфере обслужи- вания сфере интел- лектуального труда 1. Промышленность и строительство 2. Сельское хозяйство 3. Сфера обслуживания 4. Сфера интеллектуального труда 40 34 16 24 5 29 6 5 7 13 15 9 39 12 19 72 91 88 56 110 Всего 114 45 44 142 345
Распределениечастот по строкам и столбцам таблицы взаимной сопряженности позволяет выявитьосновные закономерности социальной мобильности: 42,9 % детей родителей группы 1(«Промышленность и строительство») заняты в сфере интеллектуальноготруда (39 из 91); 38,9 % детей. родители которых трудятся в сельском хозяйстве,работают в промышленности (34 из 88) и т.д.
Можнозаметить и явную наследственность в передаче профессий. Так, из пришедших всельское хозяйство 29 человек, или 64,4 %, являются детьми работников сельскогохозяйства; более чем у 50 % в сфере интеллектуального труда родители относятсяк той же социальной группе и т.д.
Однаковажно получить обобщающий показатель, характеризующий тесноту связи междупризнаками и позволяющий сравнить проявление связи в разных совокупностях. Дляэтой цели исчисляют, например, коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона (С)и Чупрова (К):
/> и />(14)
где f2– показатель средней квадратической сопряженности, определяемый путем вычитанияединицы из суммы отношений квадратов частот каждой клетки корреляционнойтаблицы к произведению частот соответствующего столбца и строки:
/>(15)
К1и К2 – число групп по каждому из признаков. Величина коэффициентавзаимной сопряженности, отражающая тесноту связи между качественнымипризнаками, колеблется в обычных для этих показателей пределах от 0 до 1.
Всоциально-экономических исследованиях нередко встречаются ситуации, когдапризнак не выражается количественно, однако единицы совокупности можноупорядочить. Такое упорядочение единиц совокупности по значению признаканазывается ранжированием. Примерами могут быть ранжирование студентов(учеников) по способностям, любой совокупности людей по уровню образования,профессии, по способности к творчеству и т.д.
Приранжировании каждой единице совокупности присваивается ранг, т.е. порядковыйномер. При совпадении значения признака у различных единиц им присваиваетсяобъединенный средний порядковый номер. Например, если у 5-й и 6-й единицсовокупности значения признаков одинаковы, обе получат ранг, равный (5 + 6) / 2= 5,5.
Измерениесвязи между ранжированными признаками производится с помощью ранговыхкоэффициентов корреляции Спирмена (r) и Кендэлла (t). Эти методы применимы нетолько для качественных, но и для количественных показателей, особенно прималом объеме совокупности, так как непараметрические методы ранговой корреляциине связаны ни с какими ограничениями относительно характера распределенияпризнака.
ИНФЛЯЦИЯ
1. Определение инфляции. Открытая и подавленная форма инфляции. Измерение инфляции
Инфляция – это повышение общего уровня цен, сопровождающееся обесценением денежной единицы.
Сущностью инфляции является дисбаланс между совокупным предложением и совокупным спросом в сторону превышения последнего, сложившийся одновременно на всех рынках (на товарном, денежном и рынке ресурсов). Этот дисбаланс проявляется в разных формах. В рыночной экономике, т.е. в условиях относительной гибкости и мобильности ценового сигнала, превышение совокупного спроса над совокупным предложением выражается в росте общего уровня цен. Это – открытая форма инфляции.
В экономике с фиксированными ценами возникшая недостаточность предложения по отношению к спросу сохраняет форму дефицита, не перерастая (при прочих равных условиях) в открытую инфляцию. Некоторые экономисты полагают, что дефицит быстро исчезнет, но за это придется «заплатить» повышением общего уровня цен. Поэтому многие экономисты считают дефицит проявлением инфляции в скрытой форме.
Именно в виде тотального дефицита, развивающегося на всех уровнях производства и потребления, проявляется инфляция в экономике с негибким, фиксированным ценообразованием, т.е. в централизованной экономике (например, в командно-административной системе), где решения об объемах распределения, производства, потребления и ценах принимаются из единого центра. Нарастающий дефицит сопровождается очередями, снижением качества товаров и услуг, развитием бюрократического и черного рынка, на которых товарные цены, выраженные в денежных единицах или в объеме услуг, предоставляемых в обмен на товары, растут в унисон с дефицитом. Это – скрытая форма инфляции, или подавленная инфляция.
Напротив, проявлением дисбаланса между спросом и предложением в виде открытой инфляции, т.е. в росте цен, сопровождается снижением покупательной способности и обесценением денег по отношению к конечным товарам и ресурсам.
Однако инфляция не означает, что все цены в экономике стремятся к повышению. Цены могут колебаться одновременно с разной скоростью и разнонаправлено на межотраслевом и внутриотраслевом уровне. Инфляцию, сопровождающуюся ценовой разбалансированностью, когда в одних секторах цены растут разными темпами, а в других могут сокращаться, называют несбалансированной инфляцией. Ее сложно выявить и урегулировать, чем сбалансированную инфляцию, при которой цены изменяются в одном направлении и примерно одинаковыми темпами. Главное при определении открытой инфляции – установить, что общий уровень цен повышается.
Открытая инфляция обычно измеряется в темпах прироста уровня цен за год и подсчитывается в процентах:
/> (16)
Где /> — темп инфляции в процентах за год, P1 — уровень цен данного года, P0– уровень цен предшествующего года. В качестве показателя уровня цен используется дефлятор ВВП, но так же можно использовать индекс потребительских цен и индекс промышленных цен.
Инфляция проявляется в разной степени. По темпам различают умеренную (или ползучую) инфляцию, галопирующую инфляцию и гиперинфляцию, которые в странах с развитой рыночной экономикой определяются по следующим критериям.
Умеренной (или ползучей) называется инфляция с темпами до 10% в год. Это низкий темп инфляции, при котором обесценение денег настолько незначительно, что сделки заключаются в номинальных ценах.
Галопирующая инфляция ограничена рамками от 10 до 100% в год. Деньги обесцениваются довольно быстро, поэтому в качестве цен для сделок либо используют устойчивую валюту, либо в ценах учитываются ожидаемые темпы инфляции на момент платежа. Другими словами, сделки (контракты) начинают индексироваться.
Гиперинфляция в странах с развитой рыночной экономикой определяется темпами свыше 100% в год.
Для стран с неустойчивой экономикой, развивающейся или переходной, критерий начала гиперинфляции значительно выше. Обесценение денежных средств происходит настолько стремительно, что цены могут пересчитываться ежедневно и даже по несколько раз в день. Гиперинфляция вызывает «бегство от денег», разрушает банковскую систему и парализует не только производство, но и сам механизм рынка. Ожидание гиперинфляции создает панические настроения в бизнесе.
2. Способы измерения инфляции. Последствия инфляции
Существует три способа измерения инфляции.
Первый – измерение инфляции с помощью индекса цен. Используется индекс цен валового национального продукта, индивидуальных потребительских цен.
Один из наиболеенаглядных показателей наличия или отсутствия инфляции, ее глубины являетсяпоказатель индекса цен. Показатели инфляции призваны дать количественную оценкуинфляционных процессов.
Индексы — это относительныепоказатели, характеризующие соотношение цен во времени. Они рассчитываются поотношению к базовому периоду, для которого устанавливается уровень цен, равный100.
Итак, инфляциярассчитывается по следующей формуле:
/> (17)
P –темп инфляции
Qp –индекс цен прошедшего года
Qc –индекс цен текущего года
Второй способ определить силу инфляционных процессов – измерить темпы инфляции за год, но можно рассматривать и более короткие периоды (месяцы или кварталы) или более длинные (десятилетия).
Для вычисления темпов инфляции за год нужно вычесть индекс цен прошедшего года, разделить эту разницу на индекс прошедшего года, а затем умножить на 100%. Если темп инфляции получиться отрицательным, значит, наблюдалась дефляция (падение цен).
Третий способ – это вычисление «по правилу величины 70». Правило помогает быстро подсчитать количество лет, необходимых для удвоения уровня цен: надо только разделить число 70 на темп ежегодного увеличения уровня цен в процентах.
Так называемое «правиловеличины 70» дает нам другую возможность количественно измерить инфляцию.Точнее говоря, оно позволяет быстро подсчитать количество лет, необходимых дляудвоения уровня цен. Надо только разделить число 70 на ежегодный уровеньинфляции:
/>(18)
T– приблизительноеколичество лет, необходимых для освоения темпов инфляции
P– темп инфляции
Следует отметить, что «правило величины70» обычно применяется тогда, когда, например, надо установить, сколькопотребуется времени, чтобы реальный ВНП или ваши личные сбережения удвоились.
Ранее считалось, чтоумеренная инфляция типична для быстро растущей экономики. Исследования Г. Хессаи Ч. Морриса показали, что даже незначительное ускорение темпов роста ценоказывает негативное влияние на экономический рост независимо от состоянияэкономики. Акцент делается на том, что умеренная инфляция имеет все те жеотрицательные последствия, что и высокая. Среди них можно выделить триосновных.
Во-первых, с ростом инфляции увеличивается ее волатильность. Неопределенность дальнейшей динамики инфляции связана с издержками для экономики, поскольку ведет к повышению процентных ставок (которые учитывают не только ожидаемую инфляцию, но и премию за риск), что, в свою очередь, негативно связывается на экономической активности и уровня благосостояния населения. В условиях низкой инфляции экономика функционирует максимально эффективно и у денежных властей есть все основания стараться сохранить ее на этом уровне.
Во-вторых, с ростом инфляции повышается волатильность показателей экономического роста. Это ограничивает возможности эффективного функционирования экономики. Если темпы экономического роста оказываются ниже своего потенциального уровня, часть производственных мощностей и трудовых ресурсов будет не использована, что снижает уровень граждан. Точно также функционирование экономики с превышением потенциала ведет к дефициту рабочей силы, что транслируется в рост заработных плат и инфляции, опять-таки, в конечном счете, приводя к снижению уровня благосостояния.
В-третьих, еще одно следствие высокой инфляции – большая волатильность относительных цен. В условиях рыночной экономики они служат основными индикаторами, регулирующими производство и потребление. Если система цен функционирует адекватным образом и определяется фундаментальными показателями спроса и предложения, в экономике производится оптимальное количество товаров и услуг. Некоторая степень гибкости присуща и необходима ценам. Однако если волатильность цен становится избыточной и сами цены подвергаются воздействию посторонних факторов, то сигналы искажаются, что ведет к принятию неверных решений, не соответствующих фундаментальным рыночным условиям и потребностям экономики.
Одним из объяснений взаимосвязи двух показателей может быть тот факт, что частая корректировка цен связана с дополнительными издержками. Это заставляет часть производителей изменять цены реже, но в большем масштабе, что приводит к перекосу в системе цен.
При высокой хронической инфляции деньги перестают выполнять свои ключевые функции инструментов обмена, меры стоимости и средства сохранения стоимости. В крайних случаях денежные отношению выясняются бартерными сделками или собственная валюта заменяется в сделках иностранной вследствие несостоятельности национальной денежной системы.
Но даже умеренная инфляция оказывает серьезное негативное влияние, усиливая неопределенность экономической среды. Сохраняются экономические риски, что приводит к ограничению экономической деятельности, особенно новой. Когда невозможно прогнозировать с достаточной степенью точности будущие цены на товары и услуги, предприниматели не могут заранее оценить прибыли и убытки от новых (особенно долгосрочных) инвестиций, поэтому они пытаются свести риски к минимуму, ограничивая свою активность обычными текущими операциями. Достижение долгосрочных результатов, в том числе построение экономики инновационного типа в условиях искажающегося влияния инфляции, невозможно.
Снижение инфляции повышает стоимость активов в национальной валюте. Наоборот, высокая и устойчивая инфляция может спровоцировать кризис в финансовой системе из-за обесценения вложений населения, предприятий и банков. Важный социальный аспект инфляции состоит в том, что она в первую очередь негативно сказывается на жизни наименее обеспеченных и социально защищенных групп населения.
Экономисты сходятся во мнении, что более высокие и стабильные темпы экономического роста в мире в последние два десятилетия во многом явились следствием повышения эффективности денежно-кредитной политики и соответственно ценовой стабилизации.
3.Основные методики расчета индексов, их преимущества и недостатки
Одним из самыхраспространённых индексов является индекс Пааше:
/>, (19)
где /> - индекс цен в году t+1;
/> -цены товара соответственно в годах tи t+1;
/> -объем его продаж в году t+1;
n- количество видов товарной продукции.
Когда />, можно утверждать, что вуказанном году цены в среднем были стабильны, неравенство /> свидетельствует о ростецен, /> - об их снижении. ИндексПааше не свободен от недостатков. Он отличается высоким уровнем агрегирования,но потребительские корзины различных слоев населения неодинаковы. Индекс Паашелишен избирательности и улавливает любое повышение цен, хотя далеко не всегдаоно является инфляционным. Он совсем не реагирует на скрытое повышение цен,происходящее в результате ассортиментных сдвигов в структуре товарногопредложения и незначительных изменений качества продукции, т.к. в соответствиис этим индексом сравниваются цены только тех товаров, которые продавались вгоду t и в году t+1.Поэтому появление в последнем году «нового» и более дорогого изделияучтено не будет. Индекс Пааше не дает четкого представления о течении открытойинфляции еще и потому, что впитывает в себя многочисленные эффекты, связанные сперекрестной эластичностью спроса по цене. Допустим, что товары iи j относятся к разрядувзаимозаменяемых. Тогда, например, увеличение /> в году t+1может привести к повышению спроса на товар i и расширению его продаж/>.Индекс поглотит этотэффект и выдаст результат, который будет зависеть не только от цен (атребовалось именно это), но и от количеств.
Наиболее же широкоиспользуемым в рыночной экономике показателем инфляции является индекспотребительских цен (ИПЦ). Он измеряет изменение с течением времени в стоимостификсированной потребительской корзины товаров и услуг. При таком подходеизменения индекса могут вызываться только изменениями цен, но не переменами вструктуре потребления в результате изменения доходов или появления новыхтоваров. ИПЦ позволяет получить подробную картину изменения цен на отдельныегруппы товаров и услуг и может помочь выявить те области, где факторы,связанные с предложением, могут способствовать инфляции. Кроме того, ИПЦ и егоэлементы используются экономистами как дефляторы при составлении национальныхсчетов в постоянных ценах.
Для удобства компиляциипрактически все официальные ИПЦ в индустриальных странах рассчитываются наоснове формулы Ласпейреса для отношений цен к базовому периоду:
J=/>, (20)
где J-индекс для периода n по отношению кбазе 0,
/> -цена товара j в базовом периоде,
/> -цена товара j в периоде n,
/> -количество товара j в базовомпериоде.
Этот вариант формулыЛаспейрса можно также представить более просто в виде взвешенной среднейотношений цен товара:
J=/>,(21)
Где />является весом товара j,или долей расходов на товар jв общих расходах, а /> - индивидуальныйиндекс цен для товара j.
Однако эти вариантыформулы Ласпейрса не дают гибкости, необходимой для текущей ситуации в России.Для каждого товара j в них используетсяотношение цены к базовому периоду (/>,и поэтому необходимо сравнение изменения цены товара за длительные периоды,требующие жесткого контроля за сохранением характеристик данных товаров. Этитребования сложно применить в контексте текущей ситуации в России, гдехарактеристикой розничной торговли является непостоянство наличия продаваемыхтоваров.
Поэтому применяетсявариант формулы Ласпейрса с использованием />, отношенияцены товара к цене в предыдущем периоде.
Основной формулой длярасчета ИПЦ в России является:
J=/> (22)
где /> .
Формула (22), котораяарифметически тождественна формулам (21) и (22), считается более универсальной,чем формула Ласпейрса, использующая отношение цены товара к цене в базовомпериоде, поскольку используемый ценной процесс облегчает введение новых товаровили их замещение, когда возникает такая необходимость.
Существуют две хорошоизвестные проблемы, связанные с определением ИПЦ, которые подводят критиковэтого понятия к выводу, что ИПЦ завышает рост стоимости жизни.
Во-первых, в реальнойжизни потребители меняют стиль своего поведения (а, следовательно, составрыночной корзины тоже меняется), в особенности в ответ на измененияотносительных цен. Со временем потребители будут покупать рыночную корзину,которая фактически содержит больше относительно дешевых и меньше относительнодорогих товаров и услуг. ИПЦ, взвешенный на постоянной основе, строится напредположении, что подобные замены не имели места, и таким образом,переоценивает фактическую стоимость жизни.
Во-вторых, ИПЦ непринимает во внимание качественные сдвиги (улучшение или ухудшение качестватовара и услуг). В целом экономисты считают, что ИПЦ завышает уровень инфляции– и, вероятно, весьма существенно. Таким образом, ИПЦ не просто инструментизмерения проблемы инфляции, но, вероятно, и часть самой проблемы. Необходимоотметить также, что ИПЦ нигде явным образом не учитывает диспропорции междуростом товарной и денежной массы, которая, как было указано ранее, являетсяодной из причин инфляции.
4. Статистика цен ирасчёт ИПЦ в РФ
Особенностью экономикиРоссии последних лет является существенное замедление инфляции. Однако такиетемпы инфляции, являющиеся для России заметным достижением, для многих странмира представляются существенными (при росте цен в этих странах в пределах 3%за год). Поэтому совершенствование методологии наблюдения за потребительскимиценами в России продолжает ориентироваться на достаточно заметный их рост.
Российская статистика,используя в своей практике методы сбора информации о ценах и расчета индексовцен, признанные многими странами и соответствующие мировым стандартам,испытывает дополнительные трудности, связанные со структурными изменениями, приформировании отечественной методологии. Состав потребительской корзины в этихусловиях должен обновляться достаточно регулярно, с тем, чтобы отражатьизменение в ассортименте предлагаемых товаров и услуг, а также в структурепотребления домохозяйств.5. Методологиярасчета ИПЦ
Главной цельюнаблюдения за уровнем цен и тарифов на потребительском рынке является сборинформации для расчета индекса потребительских цен как в целом по РоссийскойФедерации, так и в разрезе республик, краев, областей, автономных округов(всего 89 территорий).
В условияхфедеративного устройства России наблюдение за изменением цен (тарифов)проводится на территории всех субъектов Российской Федерации.
Ценовая информациясобирается во всех столицах республик (в составе Российской Федерации), краев,областей, автономных округов и выборочно — в районных центрах, отобранных сучетом их представительности в отражении социально-экономического игеографического положения регионов и степени насыщенности потребительскогорынка товарами и услугами — всего 350 городов.
Расчет индексапотребительских цен производится на базе информации, полученной из двухисточников:
— данныхоб изменении цен, собранных путем ежемесячной регистрации цен и тарифов напотребительском рынке;
— данныхо структуре фактических потребительских расходов населения за предыдущий год, рассчитаннойна основе показателей выборочного обследования домашних хозяйств.
Замедление темповинфляции позволило после четырехлетнего сбора информации о ценах в еженедельномрежиме осуществить переход на ежемесячную регистрацию цен. Этот переходсопровождался расширением набора товаров (услуг) — представителей с 280 до 382.Такое расширение набора явилось объективной необходимостью, связанной с тем,что в условиях замедления роста цен требовалось более точно и качественноотслеживать их изменение. Начиная с 1997 г. в набор из 382 позиций входят 100 продовольственных товаров, 201 наименование непродовольственных товаров, 81позиция по платным услугам населению.
Органамигосударственной статистики (наряду с ежемесячной регистрацией цен по полномуперечню товаров и услуг) проводится еженедельная регистрация цен и тарифов натовары и услуги, входящие в состав необходимого социального набора, ипроизводится расчет его контрольной стоимости (всего 37 наименований). Крометого, в еженедельном режиме рассчитывается стоимость набора из 25 важнейшихпродуктов питания (вместо набора из 19 продуктов) и собирается информация оценах на алкогольную продукцию.
Наблюдение за ценами натовары и платные услуги на потребительском рынке, и расчет индексапотребительских цен включает в себя следующие этапы работы:
— отборбазовых предприятий торговли и сферы услуг;
— отбортоваров и услуг – представителей;
— регистрацияцен и тарифов;
— формированиеструктуры весов для расчета индекса цен потребительского рынка;
— расчетиндекса потребительских цен;
— расчетсредних цен (тарифов) на товары и услуги;
— определениестоимости и изменения стоимости набора из 25 основных продуктов питания,входящих в прожиточный минимум (взамен рассчитываемого до 1997 г. набора из 19 важнейших продовольственных товаров);
— расчетконтрольной стоимости необходимого социального набора (37 наименований).
Для регистрации ценотбираются в каждом городе крупные, средние и мелкие предприятия торговли исферы услуг, расположенные как в центральной части города, так и на егоокраинах, с тем чтобы в наблюдение попали предприятия с различными условиямиторговли (обслуживания).
В сферу наблюдениярепрезентативно включаются предприятия торговли, в том числе комиссионные,предприятия сферы услуг всех форм собственности и организационно-правовых форм(государственные, муниципальные, частные, смешанные и общественных объединений,организаций), городские продовольственные и вещевые рынки. Также регистрацияцен проводится на мелкооптово-розничных ярмарках (рынках). Зарегистрированнаяценовая информация по каждому товару, услуге заносится на отдельный листжурнала регистрации потребительских цен на товары и услуги.
В условиях, когданасыщение потребительского рынка товарами и услугами в России в больших и малыхгородах неодинаково, для регистрации цен набор потребительских товаров и услугразделен на два уровня. По полному перечню наблюдаемых товаров и услуг (382позиции) сбор ценовой информации организован только в административных центрахрегионов. По важнейшим товарам повседневного спроса и обязательным услугам (61позиция) наблюдение за ценами ведется во всех остальных городах, вошедших ввыборку.
Важной особенностьюпотребительского набора для расчета ИПЦ является определенная гибкость егоформирования. Потребительский набор, на основании которого рассчитывается ИПЦ,представляет собой единую для всех регионов Российской Федерациирепрезентативную выборку товаров и услуг, потребляемых населением.
В набор включены товарыи услуги массового потребительского спроса, а также отдельные товары и услугинеобязательного пользования (легковые автомобили, ювелирные изделия из золота,техническое обслуживание легкового автомобиля и т.д.). Отбор позиций произведенс учетом их относительной важности для потребления населением,представительности с точки зрения отражения динамики цен на однородные товары,устойчивого наличия их а продаже.
Такой набор формируетсяна федеральном уровне и остается неизменным в течение длительного времени (какправило, не менее года).
На региональном уровнеспециалисты детализируют общее описание товарной группы теми товарами –представителями с конкретными потребительскими свойствами, которые занимаютзначительный удельный вес на потребительском рынке данного города ипредположительно будут предлагаться к продаже в течение продолжительноговремени.
В условияхзамедляющихся темпов инфляции повышаются требования к качеству собираемойценовой информации, в связи с этим ужесточаются правила регистрации цен, атакже требования по замене товаров и предприятий торговли, где регистрируютсяцены на наблюдаемый перечень товаров.
Расчет ИПЦ производитсяс месячной, квартальной периодичностью, а также нарастающим итогом за период сначала года. Ежемесячно рассчитывается ИПЦ к предыдущему месяцу, ксоответствующему месяцу предыдущего года, к декабрю предыдущего года,нарастающим итогом с начала года к соответствующему периоду предыдущего года.
Расчет индексов цен заквартал, полугодие, период с начала года производится «цепным»методом, то есть путем перемножения месячных индексов потребительских цен.6. Сезоннаякорректировка ИПЦ
Одной из важнейшихпроблем при построении индекса потребительских цен, является учет сезоннойсоставляющей по сезонным продуктам.
Наблюдение за ценами итарифами на потребительском рынке показывает, что цены некоторых товаров иуслуг, особенно по отдельным видам плодоовощной продукции, подвержены заметнымсезонным колебаниям в течении года. При этом такие колебания, как правило, носятциклический характер.
Уже в настоящее времяпри расчете индекса потребительских цен Госкомстат России применяет ряд методовсезонной корректировки, одним из которых является замена товаров.
Этот метод используетсяв случае, если цены на сезонные товары, отсутствующие в отдельные периоды года,меняются пропорционально ценам на аналогичные или эквивалентные товарысоответствующей группы, имеющиеся в наличии в данное время. Например, цены наотдельные виды сезонных товаров, входящих в группы одежды и обуви,регистрируются лишь в периоды массовой реализации этих товаров. В несезонныепериоды года повторяется последняя имеющаяся в наличии цена периода массовойреализации товара, без каких-либо ее изменений до начала следующего сезона,либо данная цена индексируется с учетом изменения цен на аналогичные видыэквивалентных летних или соответственно зимних предметов одежды и обуви, либоиндексируется с учетом темпов роста цен в целом по соответствующей группетоваров.
Кроме метода заменытовара, одним из применяемых в настоящее время методов сезонных корректировокявляется расчет средневзвешенной цены на картофель. В этом случае производитсярасчет средневзвешенной цены картофеля с учетом постепенно возрастающего вобщем объеме реализации этого товара (в течение летнего периода) удельного весамолодого картофеля и, соответственно, снижающегося удельного веса картофеляурожая предшествующего года. При этом в расчет средневзвешенного показателяцена на молодой картофель начинает включаться только в период его массовойреализации. Этот метод в определенной степени обеспечивает увязку цен накартофель урожая текущего года с ценами картофеля урожая предыдущего года.
В условиях РоссийскойФедерации в период высоких темпов инфляции, усугублявшихся резкими иразновременными скачками цен, отсутствовала возможность выявления тенденций изакономерностей сезонных колебаний цен и разработки индексов или коэффициентовсезонности.
В предлагаемом методесезонной корректировки индексы цен, нивелирующие влияние сезонного фактора,рассчитаны по отдельным товарам как отношение индекса цен за отчетный месяц ккоэффициенту сезонности для данного месяца по каждому конкретному товару.
Коэффициент сезонностидля каждого отчетного месяца текущего года определен как отношениесреднемесячного индекса цен базисного года каждого товара к помесячным индексамцен того же года. При этом среднемесячный индекс цен для каждого товарарассчитан, как среднегеометрическая величина корня двенадцатой степени изсреднегодового индекса цен на этот же товар.
С целью отработкиалгоритма сезонной корректировки цен и, соответственно, индексов поплодоовощной группе продукции, а также определения ИПЦ, скорректированного засчет сезонного фактора, проведены экспериментальные расчеты индексовпотребительских цен по сезонным видам плодоовощной продукции.
Динамика индексов цен,а также индексов (коэффициентов) сезонности по отдельным видам плодоовощнойпродукции показывает, что имеют место ярко выраженные сезонные колебанияиндексов цен в отдельные месяцы рассматриваемых лет.
Применение индексовсезонности при расчете индексов потребительских цен позволяет получить ИПЦ, вкотором исключена сезонная волна, что особенно важно в условиях умеренныхтемпов инфляции.
Экспериментальныерасчеты ИПЦ, произведенные с применением индексов сезонности, разработанных погруппе плодоовощной продукции, показывают, что, например, в случае примененияиндекса сезонности в январе 1996 г. значение ИПЦ было снижено со 104,11% до103,12%, или на 0,99 пункта, в то время в августе того же года ИПЦ был быувеличен с 99,79% до 101,56% или на 1,77 пункта.
При этом необходимоотметить, что внутригодовая корректировка индексов цен на сезонную составляющуюсохраняет значение роста цен в целом за год.
7. Инфляция в России
Экономика современной России реально столкнулась с инфляционными проблемами в начале 90-х годов в период перехода от централизованного планируемой к рыночной экономике, который начался с резкой либерализации цен. Отсутствие антиинфляционной программы, ориентация преимущественно на монетаристские методы регулирования экономических процессов, привели к галопирующей инфляции.
Пик инфляции в России пришелся на 1992 г., когда цены за год выросли в среднем на 2508%. В 1993 г. цены на потребительские товары увеличились в годовом исчислении на 844%, и по этому показателю в то время Россия среди других стран мира уступала лишь Бразилия (2830%). Гиперинфляция потребовала денежные знаки более высокого достоинства для обеспечения роста цен необходимой денежной массы. В 1993 г. оборот были введены новые банкноты достоинством 5, 10 и 50 тыс.рублей. В 1994 и 1995 годах продолжался стремительный рост потребительских цен. В этот период Россия переживала стагфляцию – сочетание экономического спада с высоки уровнем инфляции.
Благодаря введению валютного коридора и других мер по укреплению национальной валюты в 1996 г. правительству удалось снизить уровень инфляции до 21,9% и в 1997 г. до 11%.
В дальнейшем правительство планировало уменьшить уровень инфляции до 9,1% к 1998г., до 7,2% к 1999 г. и до 6,6% к 2000 г. Однако этим планам помещал финансовый кризис, который разразился в августе в 1998 г. и привел к новому витку роста потребительских цен. Уровень инфляции в этом году составил 84,4%.
В бюджете Российской Федерации на1999г. рост потребительских цен
прогнозировалось уже на уровне 30%. В свою очередь, специалисты Международного валютного фонда оценивали рост потребительских цен в России в 1999 г. не менее чем на 56%. В реальности, по официальным данным, уровень инфляции в России в 1999 г. составил 36,5 %
В период с 2000 по 2004 г. результате проведения последовательной политики по сдерживанию данного показателя, который уменьшился за указанный период с 20,2% до 10,0%. В 2005 г. правительство прогнозировало уровень инфляции в 9%, однако удержать данный показатель в прогнозных рамках не удалось, и он составил 10,9%.
Динамика среднегодового уровня инфляции в России.
Годы
Инфляция (%)
2000
20,2
2001
18,6
2002
15,1
2003
12,0
2004
11,7
2005
10,9
2006
9,0
2007
11,9
2008
13,3
2009 янв.
2.4
2009 фев.
1.7
В марте индекс потребительских цен составил 101,3%, за период с начала года — 105,4% (в марте 2008г. — 101,2%, за период с начала года — 104,8%).
в процентах
Фев. 2009г. к янв. 2009г.
Март 2009г. к
Справочно март 2008г. к
февралю
2009г.
декабрю
2008г.
марту
2008г.
февралю
2008г.
декабрю
2007г.
марту 2007г.
Индекс потребительских цен
101,7
101,3
105,4
114,0
101,2
104,8
113,3
в том числе на:
товары
101,7
101,6
104,4
113,0
101,4
103,9
113,5
продовольственные товары
101,9
101,7
105,0
115,8
102,0
105,7
119,0
продовольственные товары без плодоовощной продукции
101,5
101,4
104,0
117,4
101,5
104,0
117,6
непродовольственные товары
101,6
101,4
103,8
109,9
100,7
102,0
107,4
услуги
101,4
100,6
108,5
117,0
100,6
107,5
112,8
В марте в 10 субъектах Российской Федерации (кроме автономных округов, входящих в состав края, области) прирост потребительских цен составил 1,7% и более. Наибольшее увеличение цен и тарифов отмечалось в Ярославской области — на 2,3%, где непродовольственные товары подорожали на 3,8%.
Как в Москве, так и в Санкт-Петербурге индекс потребительских цен за месяц составил 101,5% (с начала года — 105,6% и 106,6% соответственно).
Базовый индекс потребительских цен (БИПЦ), исключающий изменения цен на отдельные товары, подверженные влиянию факторов, которые носят административный, а также сезонный характер, в марте 2009г. составил 101,4%, с начала года — 104,3% (в марте 2008г. — 101,1%, с начала года — 103,2%).
/>
/>
/>
За период с 7 по 13 апреля 2009г. индекс потребительских цен составил 100,2%, с начала месяца — 100,4%, с начала года — 105,8% (в 2008г. с начала месяца — 100,8%, с начала года — 105,6%, в целом за апрель — 101,4%).
в процентах
К предыдущей дате регистрации цен
За период
с начала
месяца
Среднесуточный прирост цен
с 1 по 13 апреля 2009г.
справочно
март
2009г.
апрель
2008г.
Индекс потребительских цен (оценка) 100,2 100,4 0,028 0,042 0,047
ПРАКТИЧЕСКАЯ ГЛАВА
Корреляционнорегрессионный анализ парно – линейной зависимости признаков
Имеется группа,состоящая из 7 коммерческих банков, у которых за отчетный период – квартал,оценивается зависимость суммы активов коммерческих банков ( результативныйпризнак — />) от собственного капиталакоммерческих банков (факторный признак — />)
Таблица 1 – Расчетотклонений Млн.нац.руб.№ п/п Название банка
Собственный капитал коммерческих банков, />
Сумма активов коммерческих банков, />
/>
/>
/> 1 2 3 4 5 6 7 1 Белагропром-банк 214 3317 102,429 1242,26 127245,551 2 Белпромстрой-банк 159 3214 47,429 1139,26 54034,694 3 Приор-банк 98 2718 -13,571 643,286 -8730,306 4 Белвнешэконом-банк 74 1955 -37,571 -119,714 4497,837 5 Белбиз-несбанк 115 1820 3,429 -254,714 -873,306 6 Белорус-банк 71 1001 -40,571 -1073,714 43562,122 7 Комплекс-банк 50 498 -61,571 -1576,714 97080,551 Всего 781 14523 316817,143
1) Рассчитаем /> и /> по следующим формулам:
/>
/>
2) Рассчитаемкоэффициент Фехнера. Его расчет основывается на сопоставлении знаков парныхотклонений по факторному и результативному признакам.
/>
где С – количествосовпадающих отклонений, шт.;
Так как /> находится в пределах от0,3 до 0,5, то связь можно считать слабой
· Дляпроведения дальнейшего анализа взаимосвязи составим таблицу 2
Таблица 2 – расчетзначения результата по уравнению связи (y)Млн.нац.руб№ п/п Название банка
/>
/>
/>
/> 1 2 3 4 5 6 1 Белагропром-банк 10491,6 1543274 3714,84 158279 2 Белпромстрой-банк 2249,47 1297972 2834,16 144278 3 Приор-банк 184,184 413817 1857,4 740627 4 Белвнешэконом-банк 1411,61 14331,5 1473,1 232223 5 Белбиз-несбанк 11,7551 64879,4 2129,61 95860,8 6 Белорус-банк 1646,04 1152862 1425,07 179833 7 Комплекс-банк 3791,04 2486028 1088,81 349053 Всего 19785,7 6973163 1900155
/>
Где /> — это коэффициентпарно-линейной регрессии
/>-это свободный параметр уравнения регрессии
1)Рассчитаем параметрыпарной линейной регрессии
/> (млн.нац.руб.)
В среднем посовокупности увеличение собственного капитала коммерческих банков на 1 рубльприводит к увеличению суммы активов коммерческих банков на 16 млн.нац.руб.
/> (млн.нац.руб.)
В отчетном периодесреднее совокупное влияние неучтенных факторов или в среднем по группе суммаактивов коммерческих банков увеличилась на 288 млн.нац.руб.
2)Составим уравнениерегрессии с вычисленными параметрами
/>
3) Получаем следующийграфик:
/>
· Рассчитаемколичественные характеристики тесноты связи:
1) Линейный коэффициенткорреляции (/>) – это стандартизированныйкоэффициент регрессии, выраженный не в абсолютных единицах измерения признака,а в долях среднего квадратического изменения результата.
/>
Расчетное значениекоэффициента находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильную взаимосвязьисследуемых признаков.
2) Коэффициент детерминации(/>) – показывает какая частьвариации результата обусловлена вариацией исследуемого фактора.
/>(73%)
Коэффициентдетерминации показывает, что 73% вариации суммы активов коммерческих банковобусловлено вариацией собственных капиталов коммерческих банков. Отсюдаследует, что 27% приходится на долю других факторов (не включенных висследование)
3) Корреляционноеотношение:
/>
Расчетное значениекорреляционного отношения находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильнуювзаимосвязь исследуемых признаков.
После расчетакоэффициента детерминации и корреляционного отношения, должно выполнятьсяследующее условие:
/> вмоей работе условие выполняется.
4) Коэффициентэластичности:
/>
При увеличении на 1%среднего собственного капитала, в среднем по совокупности приводит к увеличениюсуммы активов на 0,861 %
· Проведемстатистическую оценку надежности и точности расчетов показателей тесноты связи.
1) Для/>:
/>
/>
Где (n-2)-количество степеней свободы для рассматриваемой совокупности
2)Для />:
/>
/>
· Сравнимрасчетные значения F-критерия стабличными
Таблица 3 – Значение t- критерия Стьюдента при уровнях доверительной вероятности 0,5; 0,05; 0,01:Количество степеней свободы Уровни вероятности 0 значения показателей тесноты связи 0,1 высокое 0,05 среднее 0,01 низкое 5 2,015 2,5706 4,0321
Сравнение расчетныхзначений с табличными, подтверждает сильную взаимосвязь признаков, так каксоответствует низкому уровню вероятности 0 значения проверяемых показателейтесноты связи.
ω2=0- означает что применение прямой линии для оценки формы регрессии обоснованы.
5. Рассчитываем коэффициент корреляции ранга
№ п/п
/>
/>
/>
/>
1
7
7
2
6
6
3
4
5
-1
1
4
3
4
-1
1
5
5
3
2
4
6
2
2
7
1
1
Итог
6
/>
— подтверждает сильную прямую связь.
Осуществим прогнозирование на основании уравнения регрессии.
/>
Оценим изменение суммы активов коммерческих банков, при условии что в следующем отчетном периоде собственный капитал коммерческих банков увеличиться на 7%.
/>
Yпрогн. =289,307+288,186+16,012*7,81=702,547
Т.к. было выявлено, чтов отчетном периоде были факторы, положительно влияющие на суммы активовкоммерческих банков, то прогнозное увеличение исследуемого фактора, т.е.собственного капитала коммерческих банков, на 7 % обеспечивает дальнейшийприрост суммы активов коммерческих банков.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовойработе рассмотрено статистическое изучение взаимосвязи социально-экономическихявлений. Первая глава моей работы посвящена сущности исследования взаимосвязейсоциально-экономических признаков, вторая — основным понятия инфляции,показателям ее измерения, а также методике расчета. В практической части мноюбыла изучена зависимость суммы активов коммерческих банков и собственногокапитала.
В общем виде задачастатистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественнойоценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы влиянияфакторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методыкорреляционного и регрессионного анализа.
Задачи корреляционногоанализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующимипризнаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов,оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Задачи регрессионногоанализа – выбор типа модели, установление степени влияния независимыхпеременных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной.
Решение всех названныхзадач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.
На основе анализаинфляции были сделаны следующие выводы.
Инфляция – это сложныймногопрофильный процесс, наносящий серьезный ущерб экономике страны, еенаселению. Инфляция в настоящее время в той или иной степени охватываетпрактически все страны мира. Борьба с ней с целью ее снижения требует большихсил и материальных затрат.
Вся прогрессивнаяэкономическая мысль человечества, положила немало усилий для борьбы с инфляцией,но инфляция окончательно побеждена не была, т.к. появились новые и болеесложные ее формы.
Интенсивныйинфляционный пресс всегда сопровождает преобразованиеадминистративно-коммерческой системы в рыночную. Корни его находятся вструктурно-системных диспропорциях развивающегося хозяйства. Для борьбы синфляцией необходимо разработать и реализовать комплекс мероприятий, сочетающиймеры денежно-кредитной политики и государственной политики по стимулированиюэкономического роста, структурной политики и социальной политики. Необходимопреодолеть межведомственные разногласия и определиться с методикой подсчетароста цен. В целях более объективного отражения ситуации с ростом цен вэкономике целесообразно рассчитывать инфляцию также и по росту оптовых цен.
В конце работы хочуподчеркнуть, что Россия имеет все возможности для выхода из инфляционноготупика, т.к., несмотря на все трудности, она без всякого сомнения остаетсясверхдержавой, обладающей громадными ресурсами и в значительной степениопределяющей обстановку во всем мире.
Изучение зависимостисуммы активов коммерческих банков и собственного капитала было проведено припомощи корреляционно-регрессионого анализа парной линейной зависимостипризнаков. Интерпретация полученных показателей показала сильную прямуювзаимосвязь суммы активов от собственного капитала коммерческих банков. Вотчетном периоде были выявлены резервы увеличения суммы активов, т.е. факторы,не учтенные в исследовании, которые положительно влияли на сумму активовкоммерческих банков. Прогноз изменения суммы активов подтверждает необходимостьработы с неучтенными факторами.
ЛИТЕРАТУРА
1. АндриановВ. Деньги и инфляция. //Общество и экономика № 1 2002г.
2. ГусаровВ.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 – 463с.
3. КудринА. Инфляция: российские и мировые тенденции. //Вопросы экономики №10 2007 г.
4. ЧерноваТ.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог:Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.
5. http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d02/in-z-4.htm
6. http://www.rian.ru/economy/20081017/153399973.html