Анализ уровня потребительского спроса от доходов населения

Анализ уровня потребительского спроса от доходов населения

Введение

Теоретическая часть

Аналитическая часть

Расчет основных показателей динамики

Заключение

Список используемой литературы:

Введение

Основными источниками данных о доходах и расходах населения являются данные государственной и ведомственной статистики.

Государственная статистика собирает информацию непосредственно от населения и домохозяйств при проведении выборочного обследования домашних хозяйств и от крупных и средних фирм, представляющих отчетность по труду и выплате заработной платы. Кроме того, проводятся периодические обследования задержки выплат заработной платы по некоторым отраслям экономики, а также изучение дифференциации заработной платы по выборке фирм.

Ведомственная статистика обобщает информацию о выплатах, произведенных населению, о платежах, от него полученных, на основе ведомственной отчетности. К таким данным относятся:

-         баланс денежных доходов и расходов населения, который обобщает информацию от финансовых учреждений и строится Центральным банком РФ;

-         данные о размере выплаченных пенсий и пособий, предоставляемые Государственным пенсионным фондом;

-         суммы декларируемых населением доходов и уплаченных с них налогов по данным Государственной налоговой службы РФ (ГНС РФ). В ГНС создается реестр налогоплательщиков, в котором будет накапливаться и обобщаться информация, характеризующая выплаченные доходы, удержанные налоги и крупные расходы, подлежащие декларированию в соответствии с законодательством.[1]

Теоретическая часть

Важнейшим аспектом изучения потребления выступает анализ обеспечения населения продовольственными товарами. Для этой цели государственная статистика строит балансы продовольственных ресурсов. Баланс отражает движение продукции от момента производства до момента конечного использования, позволяет осуществить текущий анализ и прогнозировать развитие ситуации на рынке продовольствия, оценивать потребности в импорте, определять фонды потребления продуктов питания. Источниками информации при составлении балансов служат формы статистической отчетности сельскохозяйственных предприятий, предприятий промышленности, торговли, результаты обследования бюджетов домашних хозяйств и таможенная статистика.

Балансы продовольственных ресурсов составляются в натуральном выражении ежегодно по мясу, молоку, яйцам, зерну, картофелю, овощам и бахчевым культурам, фруктам, маслу растительному, сахару; ежеквартально - по зерну, мясу, молоку. Каждый баланс имеет две части: ресурсную и распределительную.

К основным задачам статистики при изучении доходов и расходов населения относятся:

-         характеристика размера и состава доходов и расходов населения и домашних хозяйств;

-         анализ дифференциации денежных доходов и потребления;

-         изучение динамики денежных доходов;

-         моделирование доходов, расходов и потребления населения;

-         изучение влияния доходов (расходов) на потребление и другие социально-экономические показатели.

В рыночных условиях возрастает необходимость в изучении платежеспособности населения как одного из важных факторов развития рынка.

Однако информация о доходах наименее достоверна из-за многообразия источников доходов, наличия неучитываемых доходов от "теневой" экономической деятельности, разрыва во времени между осуществленной деятельностью и ее оплатой, а также наличия не только денежной формы доходов, но и натуральных поступлений продуктов питания и предоставляемых льгот населению. Поэтому статистика все в большей степени сосредоточивает внимание на изучении расходов, т. е. изучает доходы через расходы населения.

Совершенствование статистической методологии по изучению доходов и расходов населения способствует расширению международных сопоставлений в этой области.

Баланс ресурсов и использования основного продукта питания

(тыс. т)

На основе баланса рассчитывается фонд потребления населением основных продуктов питания. Например, российская статистика при формировании фонда потребления мяса и мясопродуктов включает в его состав:

- мясо различных видов животных (говядина, свинина, мясо птицы и др.);

- мясопродукты (колбасные изделия, котлеты, пельмени и т. д.) в пересчете на мясо по соответствующим коэффициентам, составляющим: по колбасным изделиям - 1,38, мясным консервам - 0,89, котлетам - 0,80, пельменям - 0,60;

- субпродукты I категории (печень, мозги, сердце) в физическом весе;

- субпродукты II категории (желудок, легкие, вымя) в физическом весе;

- жиры животные пищевые в пересчете на жир-сырец.

Потребление некоторых продуктов питания выражается в условных натуральных единицах измерения. Пересчет в них осуществляется на основе специальных коэффициентов перевода показателей потребления конкретных продуктов в условную единицу измерения.

Показатель среднедушевого размера потребления основных продуктов питания рассчитывается делением фонда личного потребления на среднегодовую численность населения.

На уровне домашних хозяйств потребление изучается на основе выборочного обследования их бюджетов. Программой обследования предусмотрен сбор информации, характеризующей не только доходы, но и расходы населения. Расходы домохозяйств включают расходы на потребление и расходы, не связанные с потреблением. К последним относятся налоги, отчисления на пенсии и социальное страхование и другие страховые взносы, денежные переводы, подарки.

Натуральные показатели вычисляются в среднем на душу населения или в среднем на потребительскую единицу. К стоимостным показателям относятся стоимость питания в домашних хозяйствах, которая состоит из денежных расходов на покупку продуктов, предназначенных для личного потребления внутри домашнего хозяйства, расходов на питание вне дома и стоимость натуральных поступлений продуктов питания. Кроме того, используются структурные показатели, отражающие долю расходов на питание в потребительских расходах, структуру расходов по видам продуктов питания, и показатели, характеризующие качество питания: его калорийность и содержание белков, жиров и углеводов в потребленных продуктах.

Рассмотрим некоторые показатели потребления населением конкретных товаров и услуг. В частности потребление мяса и мясопродуктов.

Аналитическая часть

Рассмотрим динамику потребительских расходов домашних хозяйств

              Динамическими рядами принято называть числовые показатели представленные в виде статистического ряда, характеризующего  изменение (развитие) социально-экономических и других явлений в движении, времени и пространстве.

              Числовые значения того или иного  статистического показателя, составляющие динамический ряд называется уровнями ряда.

              Ряд динамики состоит из двух элементов: моментов времени (чаще всего дат) или периодов времени (годы, кварталы, месяцы), к которым относятся статистические данные, и самих данных, называемых уровнями ряда динамики.

              Уровни динамического ряда могут характеризовать величину явлений за некоторый отрезок времени или на определенную дату. В первом случае динамический ряд называется интервальным, во втором - моментным. Анализ данных динамических рядов состоит в определении скорости, интенсивности рассматриваемого в них явлений, нахождений основных тенденций его развития.

В моментных рядах динамики уровни ряда отражают величину  явления на определенную дату. В интервальных рядах уровни ряда выражают размеры явления за определенный промежуток времени.

              Ряды динамики в зависимости от приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин.

              Исходными, первоначальными являются ряды динамики абсолютных величин. Ряды динамики относительных и средних величин являются производными.

Периодизация рядов динамики.

              Динамические ряды отражают развитие какого-либо явления или процесса за длительный период времени. На этом временном отрезке могут происходить существенные, качественные изменения условий развития изучаемого объекта, что, в свою очередь, может привести к изменению основной тенденции, закономерности его развития.

Периодизация ряда динамики – это разделение его на временные этапы, однородные с точки зрения закономерности развития явления и изменения показателя, на основе которого построен динамический ряд. Это, своего рода, типологическая группировка во времени.

Необходимость периодизации очевидна и при расчете средних показателей динамики, поскольку средняя величина отражает типический уровень только тогда, когда она рассчитана по качественно однородной совокупности; и при построении аналитической формы тренда; и при осуществлении экстраполяции, предполагающей продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом.

Проведение периодизации должно основываться прежде всего на всестороннем анализе внутренних причин и внешних условий существования и развития объекта изучения. На смену тенденции развития социально-экономических явлений могут повлиять определенные исторические события, смена системы управления и регулирования экономики, изменение хозяйственного механизма на более низком уровне, кардинальные изменения в технике и психологии производства и т. п. Теоретический анализ – отправная точка в периодизации рядов динамики. Однако, основываясь только на этом подходе, сложно установить точные временные границы выделяемых периодов.

В отдельных случаях, когда есть данные о двух взаимосвязанных рядах, один из которых построен на основе признака-фактора, а другой – признака-результата, используется метод параллельной периодизации.

Его применение возможно:

-         во-первых, если установлена тесная корреляционная зависимость между рядами;

-         во-вторых, достаточно четко определяются точки изменения основной тенденции развития в  ряду, построенном на основе признака-фактора.

       При наличии этих условий с большой степенью вероятности можно ожидать, что периоды смены закономерности изменения признака-результата будут соответствовать периодам, выделенным в ряду, который отражает изменения признака-фактора.

Если в какой-то момент (период) времени меняется знак при показателях скорости изменения уровней ряда или многократно увеличиваются значения характеристик интенсивности и названные параметры сохраняются на определенном отрезке времени, то эти моменты можно считать переломными в развитии изучаемого процесса. Отмеченные точки будут границами выделяемых периодов.

В нашей работе рассматривается период 2000-2007г.г.

Средние показатели.

Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности.

              Средняя всегда обобщает количественную вариацию признака, т.е. в средних величинах погашаются индивидуальные различия единиц совокупности, обусловленные случайными обстоятельствами. В отличие от средней абсолютная величина, характеризующая уровень признака отдельной единицы совокупности, не позволяет сравнивать значения признака у единиц, относящихся к разным совокупностям. Так, если нужно сопоставить уровни оплаты труда работников на двух предприятиях, то нельзя сравнивать по данному признаку двух работников разных предприятий. Оплата труда выбранных для сравнения работников может быть не типичной для этих предприятий. Если же сравнивать размеры фондов оплаты труда на рассматриваемых предприятиях, то не учитывается численность работающих и, следовательно, нельзя определить, где уровень оплаты труда выше. В конечном итоге сравнить можно лишь средние показатели, т.е. сколько в среднем получает один работник на каждом предприятии. Таким образом, возникает необходимость расчета средней величины как обобщающей характеристики совокупности.[2]

              При изучении явления во времени перед исследователем встает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики. Решается она путем построения соответствующих показателей. Для характеристики интенсивности изменения во времени такими показателями будут:

1) абсолютный прирост,

2) темпы роста,

3) темпы прироста,

4) абсолютное значение одного процента прироста.

В случае, когда сравнение проводится с периодом (моментом) времени, начальным в ряду динамики, получают базисные показатели. Если же сравнение производится с предыдущим периодом или моментом времени, то говорят о цепных показателях.

              Средний уровень ряда – это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности. Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню.

              Для интервальных рядов с равными периодами времени средний уровень Y рассчитывается следующим образом:

где n или (n +1) – общая длина временного ряда или общее число равных временных отрезков, каждому из которых соответствует свой уровень Yi (1 = 1, 2, ..., n или 1 = 0, 1, 2, ..., n).

Средний абсолютный прирост рассчитывается по формулам в зависимости от способа нумерации интервалов (моментов).

Средний темп роста:

где  – средний коэффициент роста, рассчитанный как

.

Здесь Кцеп – цепные коэффициенты роста;

Средний темп прироста (%) определяется по единственной методологии:

Исходные данные.

В данной работе исследуется проявление единой закономерности в изменении объемов потребления домашними хозяйствами мяса и мясных продуктов, в сравнении с молоком и молочными продуктами, овощами и картофелем за период с 2000 по 2007 гг.

              Данные представлены в виде интервальных динамических рядов абсолютных величин с интервалами в один год.

              Основным способом отображения динамических рядов является статистическая кривая. Для ее построения берется система прямоугольных координат. На оси абсцисс откладывается время с 2000 по 2007 гг., а на оси ординат уровни динамического ряда (объемы потребления).

              В итоге получены четыре статистические кривые  y1, y2, y3, y4, отображающие соответственно динамику объемов потребления мяса, молока, картофеля и овощей.

Исходные данные представлены в следующей таблице:[3]

Таблица 1.

Расчет основных показателей динамики

Анализ динамических рядов социально-экономических явлений обычно начинают с рассмотрения статистик, расчет которых не требует какой-либо предварительной обработки анализируемого динамического ряда.

В результате того или иного сопоставления уровней динамического ряда формируется система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относятся абсолютные приросты (и их среднее значение), ускорение, коэффициенты роста (и их среднее значение), коэффициенты прироста (и их среднее значение), абсолютное значение одного процента прироста. Сравниваемый уровень динамического ряда называется текущим, а уровень, с которым производится сравнение, базисным. В зависимости от того уровня, который принимается за базу сравнения, будут получены различные показатели динамики. Приняв за базу сравнения некоторый постоянный уровень, например y1 получим серию базисных показателей, которые характеризуют окончательный результат всех изменений в уровнях ряда от первого периода (или момента времени) до текущего периода. Следует иметь ввиду, что в реальных задачах за базу сравнения может быть принят уровень ряда, относящийся к периоду (моменту), выходящему за пределы анализируемого динамического ряда (например начальный момент периода с которого начинается некоторый новый этап развития).

Если производится сравнение текущего уровня (yt) с непосредственно предшествующим (yt-1), то получаются цепные показатели динамики.

Абсолютным приростом называется разность последующего и предыдущего уровней ряда динамики:

t= yt - yt-1,

где yt- уровень ряда динамики в момент времени t,

      yt-1 - уровень ряда динамики в момент времени t-1

       t - абсолютный прирост.

              За весь период, описываемый рядом, абсолютный прирост выразится как алгебраическая сумма частных приростов или, что очевидно, как разность между последним уровнем ряда и первым его уровнем.

где yn              - последний уровень ряда;

      y1              - первый уровень ряда.

Абсолютный прирост может иметь как положительный, так и отрицательный знак. Абсолютный прирост показывает, насколько уровень текущего периода выше или ниже базисного и выражает абсолютную скорость роста или снижения уровней ряда.

              Абсолютные изменения уровней ряда динамики могут быть примерно одинаковы, т. е. выступать константой тенденции развития явления. Но если величина абсолютного прироста со временем возрастает, это означает, что уровни ряда изменяются с ускорением. Ускорение – это разность между последующим и предыдущим абсолютными приростами.

Результаты расчетов показателей данных динамических рядов представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Аналитическое сглаживание динамического ряда

Кривые роста, описывающие закономерности развития явлений: во времени, получают путем аналитического выравнивания динамических рядов. Выравнивание ряда с помощью тех или иных функций (т. е. их подгонка к данным) в большинстве случаев оказывается удобным средством описания эмпирических данных, характеризующих развитие во времени исследуемого явления. Это средство при соблюдении ряда условий можно применить и для прогнозирования. Процесс выравнивания состоит из следующих основных этапов:

-выбора типа кривой, форма которой соответствует характеру изменения динамического ряда;

- определения численных значений (оценивание) параметров кривой;

- апостериорного контроля качества выбора тренда.

Найденная функция позволяет получить выровненные, или, как их иногда называют, теоретические значения уровней динамического ряда, т. е. те уровни, которые наблюдались бы, если бы динамика явления полностью совпадала с кривой. Эта же функция с некоторой корректировкой или без нее, применяется и для экстраполяции[4].

Вопрос о выборе типа кривой является основным при выравнивании ряда. При всех прочих равных условиях ошибка в решении этого вопроса оказывается более значимой по своим последствиям (особенно для прогнозирования), чем ошибка, связанная со статистическим оцениванием параметров.

В курсовой работе будет проведено аналитическое сглаживание динамических рядов. Сглаживание будет проводиться линейной, полиномиальной, логарифмической, экспоненциальной и степенной формой тренда. Затем будут определены численные значения кривых и  выбрана оптимальная форма тренда, используя метод МНК или метод наименьших квадратов.  В связи с этим нам  необходимо задать следующие данные, представленные в таблице 3. 

Таблица 3.

Далее по данным таблицам построим графики с разнообразными видами трендов, в частности это линейный, полиномиальный 2-й  степени, логарифмический, экспоненциальный.

На основе каждого графика строится сводный статистический отчет по трендовым моделям.

Выбор оптимальной модели тренда

В соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда.

Таблица 4