Статистика рынка товаров и услуг
По дисциплине «Статистика»
На тему
«Статистика рынка товаров и
услуг»
Задание 1
На основе приведенных ниже данных выполнить
конъюнктурный анализ рынка товаров бытовой
химии.
| Месяц | Стоимость | А | Б | В | Г | Всего по объему продаж | ||||
| Кол-во | Цена | Кол-во | Цена | Кол-во | Цена | Кол-во | Цена | |||
| Январь | 82043 | 69 | 107 | 190 | 56 | 1500 | 12 | 590 | 78 | 2349 |
| Февраль | 86848 | 56 | 108 | 150 | 57 | 2500 | 13 | 530 | 75 | 3236 |
| Март | 96258 | 74 | 112 | 270 | 58 | 2800 | 12 | 490 | 79 | 3634 |
| Апрель | 101637 | 88 | 108 | 320 | 60 | 2760 | 14 | 483 | 71 | 3651 |
| Май | 115396 | 68 | 106 | 250 | 59 | 2890 | 17 | 583 | 76 | 3791 |
| Июнь | 111880 | 72 | 115 | 290 | 62 | 2540 | 18 | 532 | 75 | 3434 |
| Июль | 109568 | 86 | 117 | 220 | 64 | 2960 | 15 | 562 | 73 | 3828 |
| Август | 117519 | 66 | 124 | 285 | 59 | 2853 | 19 | 473 | 81 | 3677 |
| Сентябрь | 121860 | 87 | 116 | 246 | 58 | 2580 | 22 | 485 | 84 | 3398 |
| Октябрь | 113840 | 91 | 125 | 273 | 71 | 2430 | 18 | 498 | 79 | 3292 |
| Ноябрь | 101491 | 76 | 119 | 239 | 69 | 2340 | 17 | 476 | 76 | 3131 |
| Декабрь | 99646 | 59 | 122 | 321 | 56 | 2200 | 15 | 512 | 81 | 3092 |
| Итого | 1257986 | 892 | 1379 | 3054 | 729 | 30353 | 192 | 6214 | 928 | 40513 |
Направления конъюнктурного анализа:
- оценка пропорциональности рынка в статистике и динамике;
- оценка колебания и устойчивости рынка;
- оценка тенденции развития рынка;
- оценка эластичности
рынка.
Стоимость продаж
продукции.
| Месяц | А | Б | В | Г | Всего |
| Январь | 7383 | 10640 | 18000 | 46020 | 82043 |
| Февраль | 6048 | 8550 | 32500 | 39750 | 86848 |
| Март | 8288 | 15660 | 33600 | 38710 | 96258 |
| Апрель | 9504 | 19200 | 38640 | 34293 | 101637 |
| Май | 7208 | 14750 | 49130 | 44308 | 115396 |
| Июнь | 8280 | 17980 | 45720 | 39900 | 111880 |
| Июль | 10062 | 14080 | 44400 | 41026 | 109568 |
| Август | 8184 | 16815 | 54207 | 38313 | 117519 |
| Сентябрь | 10092 | 14268 | 56760 | 40740 | 121860 |
| Октябрь | 11375 | 19383 | 43740 | 39342 | 113840 |
| Ноябрь | 9044 | 16491 | 39780 | 36176 | 101491 |
| Декабрь | 7198 | 17976 | 33000 | 41472 | 99646 |
| Итого | 102666 | 185793 | 489477 | 480050 | 1257986 |
Оценка
| Месяц | А | Б | В | Г |
| Январь | 8,9 | 12,9 | 21,9 | 56,1 |
| Февраль | 6,9 | 9,8 | 37,4 | 45,7 |
| Март | 8,6 | 16,3 | 34,9 | 40,2 |
| Апрель | 9,3 | 18,9 | 38,0 | 33,7 |
| Май | 6,2 | 12,8 | 42,5 | 38,4 |
| Июнь | 7,4 | 16,0 | 40,9 | 35,6 |
| Июль | 9,2 | 12,8 | 40,5 | 37,4 |
| Август | 6,9 | 14,3 | 46,1 | 32,6 |
| Сентябрь | 8,3 | 11,7 | 46,5 | 33,4 |
| Октябрь | 9,9 | 17,0 | 38,4 | 34,5 |
| Ноябрь | 8,9 | 16,2 | 39,2 | 35,6 |
| Декабрь | 7,2 | 18,0 | 33,1 | 41,6 |
| Итого | 8,7 | 14,7 | 38,9 | 38,1 |
| Сумма | 97,7 | 176,7 | 459,4 | 464,8 |
Вывод: по результатам
структурного анализа выделяется товар-лидер
Г, так как оценка его пропорциональности
в сумме за год превышает оценки других
товаров. Товар А является товаром аутсайдером,
потому что его оценка пропорциональности
в сумме за год гораздо ниже других оценок.
Доля продаж товара-лидера изменяется
во времени не однозначно, что можно сказать
и о товаре аутсайдере.
Оценка колебания
и устойчивости рынка.
| Месяц | di – d ср. (А) | (di – d ср) 2
(А) |
di – d ср.
(Б) |
(di – d ср) 2
(Б) |
di – d ср. (В) | (di – d ср) 2 (В) | di – d ср. (Г) | (di – d ср) 2 (Г) |
| Январь | 0.8 | 0.64 | -1,8 | 3,24 | -16,3 | 265,69 | 17,4 | 302,76 |
| Февраль | -1.2 | 1.44 | -4,9 | 24,01 | -0,8 | 0,64 | 7 | 49 |
| Март | 0.5 | 0.25 | 1,6 | 2,56 | -3,3 | 10,89 | 1,5 | 2,25 |
| Апрель | 1.2 | 1.44 | 4,2 | 17,64 | -0,2 | 0,04 | -5 | 25 |
| Май | -1.9 | 3.61 | -1,9 | 3,61 | 4,3 | 18,49 | -0,3 | 0,09 |
| Июнь | -0.7 | 0.49 | 1,3 | 1,69 | 2,7 | 7,29 | -3,1 | 9,61 |
| Июль | 1.1 | 1.21 | -1,9 | 3,61 | 2,3 | 5,29 | -1,3 | 1,69 |
| Август | -1.2 | 1.44 | -0,4 | 0,16 | 7,9 | 62,41 | -6,1 | 37,21 |
| Сентябрь | 0.2 | 0.04 | -3 | 9 | 8,3 | 68,89 | -5,3 | 28,09 |
| Октябрь | 1.8 | 3.24 | 2,3 | 5,29 | 0,2 | 0,04 | -4,2 | 17,64 |
| Ноябрь | 0.8 | 0.64 | 1,5 | 2,25 | 1 | 1 | -3,1 | 9,61 |
| Декабрь | -0.9 | 0.81 | 3,3 | 10,89 | -5,1 | 26,01 | 2,9 | 8,41 |
| Итого | 15.25 | 83,95 | 466,68 | 491,36 |
97,7 : 12 = 8,1 – ср. доля по товару А
176,7 : 12 = 14,7 – ср. доля по товару Б
459,4 : 12 = 38,2 – ср. доля по товару В
464,8 : 12 = 38,7 – ср. доля
по товару Г
Товар А.
Д = 15,25/12 = 1,3 d2 = 1,1 К вар. = 1,1/8,1 = 0,13 = 13%
Товар Б.
Д = 83,95/12 = 6,9 d2 = 2,6 К вар. = 2,6/14,7 = 0,18 = 18%
Товар В.
Д = 466,68/12 = 38,89 d2 = 6,2 К вар. = 6,2/38,2 = 0,16 = 16%
Товар Г.
Д = 491,36/12 = 40,95 = 6,4 К вар. = 6,4/38,7 = 0,16 = 16%
Вывод: Из этого
анализа мы видим, что объемы продаж по
всем товарам однородны, так как коэффициент
вариации не превышает 33%. Как видно из
приведенных выше данных оценка колебания
и устойчивости рынка по всем видам товаров
значительно меняется. Среднее линейное
отклонение отражает средние доли продаж
товара, и мы можем заметить что у товара
А и Г оценка уменьшилась в течении года,
а у товаров Б и В увеличилась. Самый максимальный
коэф. вариации у товара Б, а самый минимальный
у товара А.
Оценка тенденции
развития рынка.
| Месяц | ТО, тыс.руб. | Абсол. прирост | Темп роста (Тр) | Тем прироста ( Тп) | |||
| Январь | 82043 | - | - | - | 1 | - | - |
| Февраль | 86848 | 4805 | 4805 | 1,06 | 1,06 | 0,06 | 0,06 |
| Март | 96258 | 9410 | 14215 | 1,11 | 1,17 | 0,11 | 0,17 |
| Апрель | 101637 | 5379 | 19594 | 1,05 | 1,24 | 0,07 | 0,24 |
| Май | 115396 | 13759 | 33353 | 1,13 | 1,41 | 0,17 | 0,41 |
| Июнь | 111880 | -3516 | 29837 | 0,97 | 1,36 | -0,05 | 0,36 |
| Июль | 109568 | -2312 | 27525 | 0,98 | 1,33 | -0,03 | 0,33 |
| Август | 117519 | 7951 | 35476 | 1,07 | 1,43 | 0,1 | 0,43 |
| Сентябрь | 121860 | 4341 | 39817 | 1,04 | 1,48 | 0,05 | 0,48 |
| Октябрь | 113840 | -8020 | 31797 | 0,93 | 1,39 | -0,09 | 0,39 |
| Ноябрь | 101491 | -12349 | 19448 | 0,89 | 1,24 | -0,15 | 0,24 |
| Декабрь | 99646 | -1845 | 17603 | 0,98 | 1,21 | -0,03 | 0,21 |
| Итого | 1257986 | 17603 | |||||
17603 : 11 = 1600,3 – средний абсолютный прирост
В течении
года объем продаж увеличился с 82043
до 99646, т.е. на 17603. Среднемесячный уровень
продаж составил 104832,2. Средняя изменения
за месяц составляет 1600,3. Темп роста
равен 1,02 за месяц. Увеличение происходило
неравномерно, что отражено на графике.
Выравненная линия тренда будет иметь вид: yt = a0 + a1t
Найдем параметры
a0 и a1.
| Месяц | t | TO*t yt | t2 |
| Январь | -11 | -902473 | 121 |
| Февраль | -9 | -781632 | 81 |
| Март | -7 | -673806 | 49 |
| Апрель | -5 | -508185 | 25 |
| Май | -3 | -346188 | 9 |
| Июнь | -1 | -111880 | 1 |
| Июль | 1 | 109568 | 1 |
| Август | 3 | 352557 | 9 |
| Сентябрь | 5 | 609300 | 25 |
| Октябрь | 7 | 796880 | 49 |
| Ноябрь | 9 | 913419 | 81 |
| Декабрь | 11 | 1096106 | 121 |
| Итого | 572 |
a1 = 1096106 / 572 = 1916,3
a0 = 1257986 / 12 = 104832,2
yt = 104832,2 + 1916,3 t
Проведем оценку
эластичности рынка.
| Месяц | Товар А | Товар Б | Товар В | Товар Г | ||||||||
| Px | Ky | Э | Px | Ky | Э | Px | Ky | Э | Px | Ky | Э | |
| Янв | 107 | 69 | - | 56 | 190 | - | 12 | 1500 | - | 78 | 590 | - |
| Фев | 108 | 56 | -19 | 57 | 150 | -10,5 | 13 | 2500 | 8,25 | 75 | 530 | 2,5 |
| Март | 112 | 74 | 8 | 58 | 270 | 40 | 12 | 2800 | -0,01 | 79 | 490 | -1,4 |
| Апр | 108 | 88 | -6,3 | 60 | 320 | 6 | 14 | 2760 | -0,06 | 71 | 483 | 0,1 |
| Май | 106 | 68 | 11,5 | 59 | 250 | -0,21 | 17 | 2890 | 0,24 | 76 | 583 | 3 |
| Июнь | 115 | 72 | 0,75 | 62 | 290 | 3,2 | 18 | 2540 | -2 | 75 | 532 | 9 |
| Июль | 117 | 86 | 9,5 | 64 | 220 | -8 | 15 | 2960 | -1 | 73 | 562 | -2 |
| Авг | 124 | 66 | -3,8 | 59 | 285 | -3,7 | 19 | 2853 | -0,15 | 81 | 473 | -1,45 |
| Сент | 116 | 87 | -5,3 | 58 | 246 | 0,002 | 22 | 2580 | -0,56 | 84 | 485 | 0,5 |
| Окт | 125 | 91 | 0,5 | 71 | 273 | 0,5 | 18 | 2430 | 0,33 | 79 | 498 | 0,5 |
| Ноя | 119 | 76 | 3,3 | 69 | 239 | 4 | 17 | 2340 | 0,8 | 76 | 476 | 1 |
| Дек | 122 | 59 | 0,5 | 56 | 321 | -2,26 | 15 | 2200 | 0,5 | 81 | 512 | 1,16 |
| -0,03 | 2,42 | 0,53 | 1,07 | |||||||||
Вывод:
Рассчитав оценку эластичности по каждому
товару за весь год, можно сделать определенные
выводы. Мы нашли среднюю эластичность
по каждому товару, и следуя из этого, можно
увидеть, что самый эластичный товар –
товар Б, так как его эластичность составляет
2,42, что составляет более 1, а самый малоэластичный
– товар А, его эластичность -0,03, что меньше
1. Товар В является также, как и товар А
малоэластичным, но товар В имеет большую
эластичность, нежели товар А и составляет
0,53, что меньше 1. Товар Г является эластичным,
так как его эластичность равна 1,07, что
превышет 1.
Построим графики
по каждому из видов товара, где будет
отражена зависимость количества от цены
в течение всего года.
График по товару А
График по товару Б
График
по товару В
График
по товару Г
Вывод: По приведенным
выше графикам можно сделать вывод,
что кривая зависимости количества товара
от его цены размещена на графике неравномерно.
На графиках А и Г линия тренда направлена
вверх, что означает, повышение общего
направления движения цен у этих товаров.
А у графиков Б и В, напротив, линия тренда
направлена вниз, что свидетельствует
о понижении общего направления движения
уровня цен этих товаров в течении года.
Задание 2.
| Показатели | Вид товара | ||||
| А | Б | В | Г | Д | |
| -
Остаток на 01.01 кол-во
|
2 | 63 | 718 | 4025 | 288 |
| 6,11 | 8,03 | 11,71 | 1,58 | 13,98 | |
| -
Объем продаж кол-во
За 01 цена |
10 | 50 | 526 | 4830 | 152 |
| 6,18 | 9,29 | 12,27 | 1,74 | 17,85 | |
| -
Объем закупок кол-во
За 01 цена |
21 | 82 | 923 | 5062 | 309 |
| 5,50 | 7,90 | 10,75 | 1,50 | 15,40 | |
| -
Остаток на 01.02 кол-во
|
13 | 95 | 1115 | 4257 | 445 |
| 5,55 | 7,96 | 11,17 | 1,53 | 14,71 | |
| -
Объем продаж кол-во
За 02 цена |
21 | 97 | 878 | 5511 | 290 |
| 10,28 | 10,10 | 11,27 | 3,44 | 26,22 | |
| -
Объем закупок кол-во
За 02 цена |
18 | 78 | 777 | 6848 | 381 |
| 8,80 | 8,70 | 9,50 | 3,10 | 25,10 | |
| -
Остаток на 01.03 кол-во
|
10 | 76 | 1014 | 5594 | 536 |
| 7,44 | 8,29 | 10,48 | 2,50 | 19,50 | |
Остаток на начало года + Закупки – Продажи = Остаток на конец периода.
Товар А
2 + 21 – 10 = 13 – остаток на февраль
13 + 18 – 21 = 10 – остаток на март
Товар Б
63 + 82 – 50 = 95
95 + 78 – 97 = 76
Товар В
718+ 923 – 526 = 1115
1115 + 777 – 878 = 1014
Товар Г
4025 + 5062 – 4830 = 4257
4257 + 6848 – 5511 = 5594
Товар Д
288 + 309 – 152 = 445
445 + 381 – 290 = 536
Ср цена = цена остатка на начало периода + цена поступления товаров
На февраль:
Товар А
(6,11 * 2 + 5,50 * 21) / 2+21 = 5,55
Товар Б
(8,03 * 63 + 7,90 * 82) / 63+82 = 7,96
Товар В
(11,71 * 718 + 10,75 * 923) / 718 + 923 = 11,17
Товар Г
(1,58 * 4025 + 1,50 * 5062) / 4025+5062 = 1,53
Товар Д
(13,98 * 288 + 15,40 * 309) / 288 + 309 = 14,71
На март:
Товар А
(5,55 * 13 + 8,80*18) / 13 + 18 = 7,44
Товар Б
(7,96 * 95 + 8,70 * 78) / 95 + 78 = 8,29
Товар В
(11,17 * 1115 + 9,50 * 777) / 1115 + 777 = 10,48
Товар Г
(1,53 * 4257 + 3,10 * 6848) / 4257 + 6848 = 2,50
Товар Д
(14,71 * 445 + 25,10 * 381)
/ 445 + 381 = 19,50
1) Построим мультипликативную и аддитивную модели товарооборота, зависимости его от физического объема продаж и цен с использованием схем индексов Ласпейреса и Пааше.
Мультипликативная (индексная) модель товарооборота:
Iп = * Iк =
Iп = (21*10,28+97*10,10+878*11,27+
Iк = (10*6,18+50*9,29+526*12,27+
1,42 * 0,68 = 0,9656
По мультипликативной
модели можно сделать вывод , что товарооборот
снизился. Это следует из того, что индекс
Пааше увеличился, а индекс цен, наоборот,
снизился, и это привело к снижению товарооборота.
Аддитивная модель товарооборота:
Дельта ТО кол-го фактора = 37652,28 – 26569,61 = 11082,67
Дельта ТО цены = 18097,72 – 26569,61 = -8471,89
Дельта ТО = 2610,78 = -8471,89 + 11082,67
Так как товарооборот
количественного фактора и цены
снизился, то изменение товарооборота
произошло в отрицательную
2) Построим мультипликативную модель скорости товарного обращения и оценим в абсолютном размере влияние на изменение товарооборота факторов:
- изменение скорости товарного обращения;
- изменение структуры товарных запасов;
- изменение величины
товарных запасов.
| Товар | Товарооборот | Запасы | Скорость | ||||
| 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | ||
| А | 61,8 | 215,88 | 42,185 (0,0018) | 73,275 (0,0023) | 1,465 | 2,946 | 107,35 |
| Б | 464,5 | 979,7 | 631,045 (0,0276) | 693,12 (0,0223) | 0,736 | 1,413 | 510,14 |
| В | 6454,02 | 9895,06 | 10431,165 (0,4570) | 11540,635 (0,3716) | 0,619 | 0,857 | 7143,65 |
| Г | 8404,2 | 18957,84 | 6436,355 (0,282) | 10249,105 (0,33) | 1,306 | 1,850 | 13385,33 |
| Д | 2713,2 | 7603,8 | 5286,095 (0,2316) | 8498,975 (0,2737) | 0,513 | 0,895 | 4359,97 |
| Итого | 18097,72 | 37652,28 | 22826,845 | 31055,11 | 0,793 | 1,212 | 25506,44 |