Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Особенности развития региона

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Сибирский федеральный университет

Хакасский технический институт – Филиал ФГОУ ВПО

«Сибирский федеральный университет»

Курсовая работа

По дисциплине «Статистика»

Вариант 10

Выполнил:

Студентка 3-го курса з/о

Группы З - 78

Тищенко Т.А.

Проверила:

Боргоякова Н.В.

Абакан 2011

Содержание:

Введение ……………………………………………………………………………3

Часть 1. Динамика социально-экономических явлений ………………………..4 Часть 2. Эффективность сельского хозяйства ……………………………….....12

Часть 3. Использование ресурсов………………………………………………..20

Часть 4. Дифференциация денежных доходов населения……………………..28

Список источников…………………………………………………………….....34

ВВЕДЕНИЕ

История человечества показала, что без статистических данных невозможны управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т.д. Все разделы статистики призваны вырабатывать методы статистической работы для отражения процессов в соответствующей отрасли.

Как известно статистика изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

Явления общественной жизни – это сложное сочетание различных элементов. Они обладают вполне конкретными размерами. Общественным явлениям присущи определенные количественные соотношения, и существуют они независимо от того, изучает ли их статистика или нет.

Размеры и соотношения количества и качества отдельных явлений статистика выражает при помощи определенных понятий, статистических показателей.

Статистические методы позволяют разрабатывать стратегию развития фирмы на основе прогнозирования динамики основных показателей и соотношений между ними. Большое значение для успешной работы фирмы имеют статистические методы контроля и анализа качества продукции. Динамика макроэкономических показателей дает основание для разработки перспективных планов развития экономики в целом, измерения эффективности общественного производства и т.д. Все это обуславливает актуальность данной работы.

Таким образом, статистика разрабатывает систему гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние различных социально-экономических явлений, затем, по данным статистического анализа можно выявлять проблемы и принимать необходимые управленческие решения для их устранения.

Цель данной курсовой работы – выявить особенности развития региона.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1.Исследовать динамику социально-экономических явлений.

2.Исследовать эффективность сельского хозяйства.

3.Исследовать использование ресурсов.

4.Исследовать дифференциацию денежных доходов населения.

Для решения этих задач использованы следующие методы: метод анализа рядов динамики, метод аналитического выравнивания ряда, метод расчета средних величин, метод расчета относительных величин, методология Парето-Лоренца-Джини. С помощью этих методов рассчитаны необходимые показатели в соответствии с заданиями и сделаны соответствующие выводы.

Для написания данной работы были использованы учебные пособия, раздаточный материал, а так же статистическая информация из пособия «Регионы России. Социально-экономические показатели».

Часть 1. Динамика социально-экономических явлений метод анализа рядов динамики, метод аналитического выравнивания ряда.

В статистике динамикой принято называть процесс развития, движения социально- экономических явлений во времени. Для отображения таких процессов строятся ряды динамики (хронологические, временные, динамические ряды), представляющие собой последовательность упорядоченных во времени значений статистического показателя. Любой ряд динамики состоит из двух элементов:

1. показатель времени t i - это моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения показателей;

2. уровень ряда y i, под которым понимается значение статистического показателя, относящееся к определенному моменту или периоду времени.

При обработке статистических данных используются ряды динамики, различающиеся по следующим признакам: по времени, форме представления уровней, числу показателей, по расстоянию между датами или интервалами.

По времени различают моментные и интервальные ряды динамики. В моментных рядах уровни выражают состояние явления на критический момент времени – начало месяца, квартала, года и т.д. Например, численность населения, численность работающих и т.д. В таких рядах каждый последующий уровень полностью или частично содержит значение предыдущего уровня, поэтому суммировать уровни нельзя, так как это приводит к повторному счету.

По времени – уровни отражают состояние явления за определенный период времени – сутки, месяц, год и т.д. Это ряды показателей объема производства, объема продаж по месяцам года, количества отработанных человеко-дней и т.д.

По форме представления уровней различают ряды абсолютных, относительных и средних величин.

По числу показателей выделяют изолированные и комплексные ряды динамики (многомерные).

Изолированный ряд строится по отдельному показателю, комплексный – по системе взаимосвязанных показателей.

По расстоянию между датами или интервалами ряды динамики делятся на ряды с равноотстоящими и не равноотстоящими уровнями.

В рядах с равноотстоящими уровнями расстояние между датами или периодами одинаково, в рядах с равноотстоящими уровнями – оно различно.

Ряд относится к интервальным, многомерным, если состоит из рядов абсолютных, средних, относительных величин с равноотстоящими уровнями.

С помощью рядов динамики в статистике решают следующие задачи:

• Получение характеристик интенсивности изменения явления во времени и характеристик отдельных уровней;

• Выявление и количественная оценка основной долговременной тенденции развития явления;

• Изучение периодических и сезонных колебаний явления;

• Экстраполяция и прогнозирование.

Обработка рядов динамики осуществляется в 3 этапа:

1. Определение системы характеристики динамического ряда;

2. Разложение ряда на отдельные компоненты;

3. Прогнозирование на основе экстраполяции.

Система характеристик динамического ряда включает в себя:

• индивидуальные (частные) характеристики;

• сводные (обобщающие) характеристики.

К индивидуальным показателям интенсивности изменения явления относятся: абсолютный прирост Δyi; темп роста T i (коэффициент роста K i); темп прироста T' 'i (коэффициент прироста K 'i); абсолютное значение одного процента прироста A i; пункт роста P i .

Первые три из перечисленных характеристик можно рассчитать двумя способами в зависимости от применяемой базы сравнения. База сравнения может быть постоянной или переменной. Соответственно, можно рассчитать базисные или цепные характеристики динамического ряда.

Абсолютный прирост Δyi характеризует размер увеличения (уменьшения) уровня ряда по сравнению с выбранной базой:

• цепной абсолютный прирост показывает, на сколько изменилось значение данного уровня по сравнению с предыдущим, то есть приращение уровня по сравнению с предыдущим.

• базисный абсолютный прирост показывает, на сколько изменилось значение данного уровня по сравнению с исходным (начальным) уровнем.

Между базисными и цепными абсолютными приростами существует взаимосвязь: сумма всех цепных абсолютных приростов равна базисному приросту конечного уровня:

Коэффициент роста (относительный прирост) характеризует интенсивность изменения уровней ряда (скорость изменения уровней). Он показывает, во сколько раз уровень данного периода выше или ниже базисного уровня. Этот показатель как относительная величина, выраженная в долях единицы, называется коэффициентом (индексом) роста; выраженная в процентах, называется темпом роста.

• Цепной коэффициент роста показывает, во сколько раз текущий уровень выше или ниже предыдущего.

• Базисный коэффициент роста показывает, во сколько раз текущий уровень выше или ниже начального уровня.

Первая задача, которая возникает при анализе рядов динамики, заключается в выявлении и описании основной тенденции развития изучаемого явления (тренда). Трендом называется плавное и устойчивое изменение уровней явления во времени, свободное от случайных колебаний. Изучение тренда включает в себя два этапа:

1. Проверка ряда на наличие тренда;

2. Выравнивание ряда динамики и непосредственное выделение тренда.

Проверка ряда на наличие тренда проводится разными методами, самым простым из которых является метод средних. Суть его заключается в следующем: изучаемый ряд динамики разбивается на несколько интервалов (чаще всего на два), для каждого из которых определяется средняя величина. Выдвигается гипотеза о существенном различии средних величин. Если выдвинутая гипотеза принимается, то признается наличие тренда.

Для непосредственного выявления тренда используют следующие методы: метод укрупнения интервалов; метод скользящей средней; метод аналитического выравнивания. Все перечисленные методы относятся к группе методов сглаживания, предполагающих наличие в исходном ряду динамики только одной компоненты – тренда.

Метод аналитического выравнивания

Основная тенденция развития рассчитывается как временная функция ), где - теоретические уровни (уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t_i) т.е. развитие явления рассматривается в зависимости только от течения времени. Отклонения эмпирических уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции объясняются действием случайных или циклических факторов. В результате получаем трендовую модель вида:

, где εi - случайное и циклическое отклонение от тенденции. Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости). Функция )выбирается таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса. Подбор функции обычно осуществляется методом наименьших квадратов (МНК). Наиболее часто в анализе рядов динамики при выравнивании используются следующие зависимости: линейная; параболическая; показательная функция.

Задание 1.

Используя исходные данные, оформите ряды динамики в виде таблиц 1 и 2 , рассчитайте показатели.

Определить вид анализируемого ряда динамики:

– моментный /интервальный

– равноотстоящий /неравноотстоящий

– ряд абсолютных /относительных /средних величин.

Далее рассчитать средние показатели:

– средний уровень ряда y;

– средний абсолютный прирост Dy;

– средний темп роста Тр;

– средний темп прироста Тпр;

На основании произведенных расчетов охарактеризовать динамику явления: скорость и интенсивность произошедших изменений. Сформулировать вывод.

Решение:

Таблица 1.1

Выпущено специалистов ВУЗами г. Абакана (на начало учебного года, чел.) [6, с.66]

Годы	Выпущено студентов, чел	Абсолютный прирост, чел		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста, чел
Годы	Выпущено студентов, чел	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Абсолютное значение 1% прироста, чел
	Y_i	Dy_i	Dу_i	Тр	Тр	Тпр	Тпр	ç%ç
2000 2001 2002 2003 2004	1880 2204 2804 3005 3007	- 324 924 1125 1127	- 324 600 201 2	- 117,2 149,1 159,8 159,9	- 117,2 127,2 107,2 100,0	- 17,2 49,1 59,8 59,9	- 17,2 27,2 7,2 0,0	- 18,8 22,0 28,0 30,0
Итого	-	-	1127	-	-	-	-	-

Определим вид анализируемого ряда динамики:

– моментный

– равноотстоящий

– ряд абсолютных величин.

Далее рассчитаем средние показатели:

1.Средний уровень ряда:

Средняя хронологическая простая

2. Средний абсолютный прирост:

3. Средний темп роста:

4. Средний темп прироста:

Вывод: Численность специалистов выпущенных ВУЗами г. Абакана (на начало учебного года, чел.) увеличивалась, средний рост за год составил 12,5%.

Таблица 1.2

Расход концентрированных кормов в животноводстве РФ, млн. т [7, с.428]

Годы	Расход кормов, млн. т.	Абсолютный прирост, млн. т.		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста, млн. т.
Годы	Расход кормов, млн. т.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.	Абсолютное значение 1% прироста, млн. т.
	У_i	Dу_i	Dу_i	Тр	Тр	Тпр	Тпр	ç%ç
1996 1997 1998 1999 2000	47,4 43,6 41,9 39,1 37,1	- -3,8 -5,5 -8,3 -10,3	- -3,8 -1,7 -2,8 -2,0	- 92,0 88,4 82,5 78,3	- 92,0 96,1 93,3 94,9	- -8,0 -11,6 -17,5 -21,7	- -8,0 -3,9 -6,7 -5,1	- 0,47 0,44 0,42 0,39
Итого	-	-	-10,3	-	-	-	-	-

Определим вид анализируемого ряда динамики:

– интервальный

– равноотстоящий

– ряд абсолютных величин.

Далее рассчитаем средние показатели:

1.Средний уровень ряда:

Средняя арифметическая простая

2. Средний абсолютный прирост:

3. Средний темп роста:

4. Средний темп прироста:

Вывод: Расход концентрированных кормов в животноводстве РФ за период 1996-2000 годы уменьшался, в среднем за год на 2,6 млн. т

Задание 2. Используя исходные данные, оформить ряды динамики в виде горизонтально расположенных таблиц 3 и 4.

Провести проверку рядов динамики на наличие тренда методом аналитического выравнивания. Заменить исходные уровни ряда у_i теоретическими (расчетными) у_i, исходя из предположения, что общую тенденцию развития ряда динамики выражает прямая. Для расчетов использовать следующие формулы:

(1)

(2)

(3)

где n – число уровней ряда;

y_i – исходные уровни ряда;

y_i – теоретические (расчетные) уровни ряда;

t_i – условное время (åt_i = 0).

Для выбора условного времени использовать следующие примеры:

выбор условного времени при нечетном числе уровней ряда

Абсолютное время	год	год	год	год	год	год	год
Условное время	-3	-2	-1	0	1	2	3

выбор условного времени при четном числе уровней ряда

Абсолютное время	год	год	год	год	год	год	год	год
Условное время	-7	-5	-3	-1	1	3	5	7

Заполнить вспомогательную таблицу.

Сформулировать вывод о наличии (отсутствии) тренда к уменьшению (увеличению) уровней данного ряда динамики.

Решение:

Таблица 1.3

Вывезено пищевой рыбной продукции за пределы РХ, т [3, с.23]

Годы

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Вывезено рыбной продукции, т

666

207

216

198

Проведем проверку ряда динамики на наличие тренда методом аналитического выравнивания. Заменим исходные уровни ряда у_i теоретическими (расчетными) у_i, исходя из предположения, что общую тенденцию развития ряда динамики выражает прямая.

Заполним вспомогательную таблицу:

Год

Вывезено рыбной продукции, т

Условное время

Расчетный показатель

y_i

t_i

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Итого:

666

207

216

198

1510

-7

-5

-3

-1

Yi= 188,8+(-12,5)*(-7)=276,3

251,3

226,3

201,3

176,3

151,3

126,3

101,3

Вывод: В данном ряду имеется тенденция к уменьшению его уровней, т.е. вывоз пищевой рыбной продукции за пределы РХ в 1996-2003 гг. в целом уменьшался.

Таблица 1.4

Поголовье свиней в крестьянских (фермерских) хозяйствах РХ на конец года, тыс. голов [4, с.51]

Годы	1999	2000	2001	2002	2003
Поголовье свиней, тыс. голов	1,9	1,6	1,7	2,6	2,2

Заполним вспомогательную таблицу:

Год

Поголовье свиней, тыс. голов

Условное время

Расчетный показатель

y_i

t_i

1999

2000

2001

2002

2003

Итого:

1,9

1,6

1,7

2,6

2,2

10,0

-2

-1

yi = 2,0+0,16*(-2)=1,68

1,84

2,0

2,16

2,32

Вывод: В данном ряду имеется тенденция к увеличению его уровней, т.е. поголовье свиней в крестьянских (фермерских) хозяйствах РХ в 1999-2003 гг. в целом увеличивалось.

Часть 2. Эффективность сельского хозяйства в регионе методом расчета средних величин

Средние показатели являются наиболее распространённой формой статистических показателей, используемых в социально-экономических исследованиях. Средним называется обобщающий показатель статистической совокупности, характеризующий наиболее типичный уровень явления. Он выражает величину признака, отнесённую к единице совокупности. Особенности средних показателей заключаются в том, что они, во-первых, отражают то общее, что присуще всем единицам совокупности; во-вторых, в них взаимопогашаются те отклонения значений признака, которые возникают под воздействием случайных факторов. Это означает, что средний показатель отражает типичный уровень признака, формирующийся под воздействием основных доминирующих неслучайных факторов. Применение средних величин позволяет охарактеризовать определенный признак совокупности одним числом, несмотря на то, что у разных единиц совокупности значения признака отличны друг от друга.

Определить среднюю во многих случаях можно через исходное соотношение средней (ИСС) и ее логическую формулу.

ИСС = Суммарное значение или объем осредняемого признака

Число единиц или объем совокупности

В каждом конкретном случае для реализации исходного соотношения

средней может потребоваться одна из следующих форм средней величины:

1. средняя арифметическая;

2. средняя гармоническая;

3. средняя геометрическая;

4. средняя квадратическая, кубическая и т. д.

Наиболее распространенным видом средних величин является средняя

арифметическая, используется в случаях, когда объём усредняемого признака является аддитивной величиной, т.е. образуется как сумма его значений по всем единицам статистической совокупности. При этом если индивидуальные значения признака у статистических единиц заменить средней арифметической, то суммарный объем признака по совокупности в целом сохраняется неизменным. Это означает, что средняя арифметическая есть среднее слагаемое. Как и все средние, в зависимости от характера имеющихся данных может быть простой или взвешенной.

Средняя арифметическая простая (не взвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по не сгруппированным данным.

Зависимость для определения простой средней арифметической имеет вид:

Средняя арифметическая взвешенная . При расчете средних величин

отдельные значения осредняемого признака могут повторяться (встречаться

по несколько раз). В подобных случаях расчет средней производится по сгруппированным данным или вариационным рядам

Зависимость для определения средней арифметической взвешенной для дискретного вариационного ряда имеет вид

где fi – вес ( частота ) i – го признака.

Средняя гармоническая имеет более сложную конструкцию, чем средняя арифметическая. Используется в тех случаях, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным значениям признака, а представлена произведением значения признака на частоту. Средняя гармоническая как вид степенной средней выглядит следующим образом:

где

Форма средней геометрической взвешенной в практических расчёта не применяется. В социально-экономических исследованиях средняя геометрическая применяется в анализе рядов динамики при определении среднего коэффициента роста, когда задана последовательность относительных величин динамики.

Особенности развития региона 📙 Курсовая → 🆔 166816