Реферат: Характеристика уровня жизни населения Тверской области

 = -245,6795+0,0994∙X

При правильном нахождении параметров уравнения будет выполняться равенство ∑у = . Проверка: 2195 ≈ 2195,0008, следовательно, параметры уравнения определены правильно. Найдём значение коэффициента корреляции (формулы даны в приложении 1)

 = 4311,8333 руб.

 = 182,9167 руб.

 = 812466,3099

 = 488,8876

 = 64,8478

r =  = 0,7494

i = 0,74942 = 0,5616

 = 3,5791;  tтабл = 2,1788

Вывод: Так как коэффициент корреляции больше ноля, то есть положительная величина то можно утверждать, что показатели находятся друг с другом в прямой зависимости. Полученная величина коэффициента корреляции равного 0,7494 свидетельствует о возможном наличии достаточнотесной прямой зависимости между рассматриваемыми признаками. Для рассматриваемого примера величина коэффициента детерминации будет равна 0,5616, а это значит, что 56,16% вариации объёма средних накоплений сбережений во вкладах и ценных бумагах, объясняется вариацией средней начисленной заработной платы.

4 «Прогнозирование»

4.1 Метод экстраполяции

Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, то есть продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Экстраполируют ряды динамики выравниванием по аналитическим формулам. Зная уравнение для теоретических уровней и, подставляя в него значения t за пределами исследованного ряда, рассчитывают для t вероятные yt. На основе исчисленного ранее уравнения  = ао + а1t. Можно определить ожидаемую тенденцию изучаемого ряда. На практике результат экстраполяции прогнозируемых явлений обычно получают не точечными, а интервальными оценками. Формулы приведены в приложении 1.

Проведём прогнозирование методом экстраполяции значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года. Для удобства расчётов составим таблицу 9.

Таблица 9

Прогнозирование методом экстраполяции

Номер месяца	Месяц	t	yt	ta	Sy	ta ·Sy	yt - taSyt	yt + taSyt
13	январь 2004	13	5191,0155	2,1604	151,3440	326,9636	4864,0519	5517,9791
14	февраль 2004	15	5326,2743	2,1448	144,9009	310,7834	5015,4909	5637,0577
15	март 2004	17	5461,5331	2,1315	139,2162	296,7394	5164,7937	5758,2725

В результате анализа рассчитанных в таблице данных получаем вероятностные границы значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года:

январь 2004: 4864,0519 руб ≤ yпр. ≤ 5517,9791 руб

февраль 2004: 5015,4909 руб ≤ yпр. ≤ 5637,0577 руб

март 2004: 5164,7937 руб ≤ yпр. ≤ 5758,2725 руб

4.2 Метод среднегодовых показателей

Выберем в качестве показателя среднегодовой абсолютный прирост значения средней начисленной заработной платы на первые 3 месяца 2004 года. Для упрощения расчётов составим таблицу 10.

Таблица 10

Прогнозирование методом среднегодовых показателей

Месяц	t	Yt
январь 2004	13	5747,0915
февраль 2004	14	5909,637
март 2004	15	6072,1825

Примерные значения заработной платы составят в:

январе 2004 – 5747 рублей 9 копеек

феврале 2004 – 5909 рублей 64 копейки

марте 2004 – 6072 рубля 18 копеек

Вывод: При анализе результатов прогнозирования обоими методами можно с уверенностью сделать вывод о росте значения средней начисленной заработной платы в первые 3 месяца 2004 года.

Выводы и предложения

На основании расчётов произведённых разделах 3 и 4 можно сделать ряд выводов:

1. Размер средний начисленной заработной платы и средний размер накопления сбережений во вкладах и ценных бумагах находятся в прямой зависимости, так как при увеличении средних значений одного признака увеличиваются и средние значения другого.

2. Скорость роста (цепной абсолютный прирост) средней начисленной заработной платы равна примерно 162 рубля 55 копеек в месяц. Среднемесячный темп роста составляет примерно 103,7%.

3. Аналитическое выравнивание ряда динамики выполнено, верно, потому что разность между исходными и выровненным уровнем составляет всего 0,0004, и объясняется округлением данных.

4. Значение средней начисленной заработной платы отклоняется от своего среднего значения примерно на 145 рублей или на 3,36%.

5. Совокупность однородна по своему составу, об этом свидетельствует коэффициент вариации, он менее 33%.

6. Так как коэффициент корреляции больше ноля, то есть положительная величина то можно утверждать, что показатели находятся друг с другом в прямой зависимости. Полученная величина коэффициента корреляции равного 0,7494 свидетельствует о возможном наличии достаточнотесной прямой зависимости между рассматриваемыми признаками. Для рассматриваемого примера величина коэффициента детерминации будет равна 0,5616, а это значит, что 56,16% вариации объёма средних накоплений сбережений во вкладах и ценных бумагах, объясняется вариацией средней начисленной заработной платы. Коэффициент корреляции не зависит от случайных обстоятельств.

7. По прогнозам размер заработной латы будет возрастать, он имеет стойкую тенденцию к увеличению. С ростом заработной платы будет происходить и рост объёма сбережений во вкладах и ценных бумагах. При расчётах методом среднегодовых показателей данные получаются несколько выше чем при расчётах методом экстраполяции.

В целом по всей работе прослеживается тенденция по увеличению объёмов заработной платы.

 Но надо принять во внимание один факт. Расчёты в курсовой работе производились по месяцам 2003 года. Этот год был довольно стабильным в финансовом отношении. По этому наблюдался столь большой рост зарплаты. Но Российская экономика характеризуется своей непредсказуемостью. В следствие этого возможно очень существенное отклонение прогнозируемых данных от фактических. Российская экономика вообще трудно поддаётся какому – либо прогнозированию.

В качестве предложений можно сделать следующие меры:

1. Повысить размер социальных трансфертов населению (пенсий, пособий, стипендий) для увеличения доходов.

2. Сделать минимальный размер заработной платы равным прожиточному минимуму.

3. Усовершенствовать методику расчёта прожиточного минимума, в соответствии с реальной экономической ситуацией в стране.

4. Повысить среднюю заработную плату работникам бюджетной сферы до среднеобластного уровня.

5. Ввести контроль и государственное регулирование цен на жизненно важные товары и услуги.

В результате принятия всех этих мер можно сушественно повысить уровень жизни населения страны и области.

Список используемой литературы

1. Книга двух авторов

Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272  с.

2. Книга группы авторов

Божко В.П., Романов А.Н., Григоренко Г.П. и др. Информационные технологии в статистике: Учебник для вузов - М., 1995.

3. Книга одного автора

Дмитричев И.И. Статистика уровня жизни населения. Методология оценки и анализа стоимости жизни населения. М., 1995.

4. Книга двух авторов

Елисеева И.И., Юзбашев М.М.  , Общая теория статистики - М.: Финансы и статистика, 2002. – 480 с.

5. Книга трёх авторов

Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н., Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 416 с.

6. Книга пяти авторов

Зинченко А.П., Сергеев С.С., Политова И.Д., Филимонов В.С., Шибалкин А.Е. Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике – 4 – е издание переработано и дополнено – М.: Финансы и статистика, 1988 – 328 с.

7. Энциклопедический справочник

Ильин М.А. Тверская область – Тверь: Тверское областное книжно – журнальное издательство, 1994 – 328 с.

8. Методические указания

Рыбальченко М.Б. Статистика. Методические указания к выполнению курсовой работы студентами экономического факультета очного и заочного отделения. – Тверь 2003 – 27 с.

9. Информационно – аналитический бюллетень

Социально – экономическое положение Тверской области в январе – феврале 2004 года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 86 с.

10. Информационно – аналитический бюллетень

Социально – экономическое положение Тверской области в январе – марте 2004 года / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 86 с.

11. Статистический ежегодник

Тверская область в цифрах в 2002 году / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2003 – 306 с.

12. Доклад

Тверская область в 1995 – 2002 годах / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2003 – 76 с.

13. Доклад

Тверская область в 1995 – 2003 годах / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 84 с

14. Информационный сборник

Цены по Тверской области в 2003 году / Тверской областной комитет государственной статистики. – Тверь 2004 – 82 с.

.

Приложение 1

Основны формулы используемые в работе

1. Средние величины:

1) Средняя арифметическая простая:

,

где n – число вариантов

2) Средняя арифметическая взвешенная:

,

где f – веса (частота повторения одинаковых признаков)

2. Анализ ряда динамики предполагает расчёт системы показателей

1) Абсолютный прирост (Δу):

Δуц = уi – уi-1 (цепной)

Δуб = уi – уо (базисный),

где уi – уровень сравниваемого периода

уi-1 – уровень предшествующего периода

уо – уровень базисного периода.

2) Среднемесячный абсолютный прирост ():

 или Δуц = ,

где n – число абсолютных приростов в изучаемом периоде,

m – число уровней ряда динамики в изучаемом периоде

3) Темп роста (Тр):

Тр = ∙100% (цепной)

Тр = ∙100% (базисный)

4) Среднемесячный темп роста (Тр)

,

где n – число коэффициента роста.

5) Темпы прироста (Тпр)

Тпр = Тр – 100

6) Абсолютное значение 1% прироста (А%)

А% =

3. Формулы для аналитического выравнивания по прямой:

Прямая линия выражается при помощи следующего уравнения:

 = ао + а1t,

где  – выравненные значения ряда

t – время

ао и а1 – параметры искомой прямой

ао = ,

а1 = ,

где у – фактические уровни ряда динамики

n – число лет

4. Остаточное среднее квадратическое отклонение:

,

5. Коэффициент вариации:

∙100%

6. Коэффициент корреляции

r = ,

где r – коэффициент корреляции

 - средняя величина признака х,

 - средняя величина признака у,

 - средняя из попарных произведений изучаемых признаков х и у,

 - среднее квадратическое отклонение факторного признака,

 - среднее квадратическое отклонение результативного признака.

7. Коэффициент детерминации

i = r2

8. Критерий Стьюдента

,

где n – число наблюдений

k – число факторов в модели

9. Прогнозирование

1) Метод экстраполяции

y1 = + taSyt,

где ta – коэффициент доверия по распределению Стьюдента (определяется по таблице Стьюдента),

Sy = / (n – m),

где n – число уровней ряда динамики,

m – число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m =2 )

(yt - taSyt) ≤ yпр. ≤ (yt + taSyt)

2) Метод среднегодовых показателей

Yt = y0 + ∙t или Yt = y0∙,

где y0 – начальный уровень ряда,

 - среднегодовой абсолютный прирост,

 - среднегодовой темп роста,

t – период времени