Содержание

Статистика предприятия, населения, инвестиций

Статистическое наблюдение

Сводка и группировка статистических данных

Аналитическая группировка

Абсолютные, относительные и средние величины

Множественная регрессия

Множественный коэффициент корреляции:

Список литературы

Статистика предприятия, населения, инвестиций

Центр экономической деятельности в условиях рыночного хозяйства перемещается к основному звену всей экономики - предприятию. На предприятии решаются вопросы объема и ассортимента выпускаемой продукции, выбора поставщиков и покупателей, формирования цен, экономического расходования ресурсов, принятия кадров, высокопроизводительной техники и технологии.

Предприятие - самостоятельный хозяйственный субъект экономики, производящий продукцию, выполняющий работы и оказывающий услуги в целях удовлетворения общественных потребностей и получения прибыли.

Предприятие как самостоятельная система является главным звеном общественного производства, где происходит непосредственное решение основной экономической задачи национальной экономики. Создание продуктов и оказание услуг происходит посредством определенных технологических процессов, орудий труда, материалов, навыков людей и их знаний, основанных на разделении и кооперации общественного труда. Предприятие предоставляет рабочие места, выплачивает заработную плату, путем выплаты налогов участвует в осуществлении государственных социальных программ. Именно на предприятии происходит процесс производства продукции, происходит непосредственная связь работника со средствами производства. Предприятие самостоятельно осуществляет свою деятельность, распоряжается выпускаемой продукцией, полученной прибылью и других обязательных платежей.

Статистика предприятия - часть экономической статистики, показывающая статистические финансовые показатели отдельного предприятия. Статистика предприятия касается всех его процессов - от потребления исходного материала, до готовой продукции, ее реализации и места на рынке.

Статистическое изучение предпринимательства начинается с определения перечней прошедших государственную регистрацию коммерческих организаций, индивидуальных предпринимателей, крестьянских (фермерских) хозяйств. Такая информация имеется в Едином государственном регистре предприятий и организаций, а также в регистрах государственной налоговой службы. Далее из этих перечней выбираются фактически действующие юридические лица, индивидуальные предприниматели и фермеры. Полученное в результате такого отбора множество юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и фермеров образует генеральную совокупность объектов, на основе которой проводятся сплошные или выборочные статистические наблюдения.

Для ее формирования используются различные источники информации. В частности, считаются фактически действующими и включаются в состав генеральной совокупности все организации, которые представили в органы государственной статистики годовую бухгалтерскую отчетность за предыдущий год, а также новые организации, зарегистрированные в текущем году. Такой подход достаточно надежен, поскольку в соответствии с Федеральным законом Российской Федерации "О бухгалтерском учете" от 21 ноября 1996 г. все организации, за исключением бюджетных, представляют годовую бухгалтерскую отчетность органам государственной статистики по месту их регистрации. Индивидуальные предприниматели и организации, являющиеся субъектами малого предпринимательства и имеющие численность работников менее 15 человек, бухгалтерскую отчетность в органы статистики, как правило, не представляют, поэтому сведения о них вносятся в генеральную совокупность объектов статистического наблюдения по данным государственной налоговой службы или других источников.

Задачи статистики предприятий:

систематическое наблюдение за динамикой роста объёма производства продукции;

наблюдение за ассортиментом, качеством продукции;

проверка ритмичности работы предприятия;

выявление резервов увеличение выпуска продукции;

определение индексов производительности труда, себестоимости продукции материальных затрат;

выявление резервов роста прибыли и рентабельности.

Население - объект изучения и демографии, которая устанавливает общие закономерности их развития, рассматривая его жизнедеятельность во всех аспектах: историческом, политическом, экономическом, социальном, юридическом, медицинском и статистическом. При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания.

Статистика населения изучает свой объект в конкретных условиях места и времени, выявляя все новые формы его движения: естественное, миграционное, социальное.

Информация о населении включает его естественный прирост, его естественное движение, его профессиональный состав, возрастной состав, численность трудоспособного населения. Единицей наблюдения или единицей учета в статистике населения может быть как отдельный человек, так и семья, а также домохозяйство и населенный пункт.

Основным источником информации о населении является текущий учет (сплошная перепись) населения, который, как правило, проводится раз в десять лет. Отдельные сведения собираются на основе выборочной переписи населения. При переписи населения учитываются две категории населения: наличное население (лица, фактически находящиеся на момент переписи в данном населенном пункте, включая временно проживающих) и постоянное население (лица, для которых данный населенный пункт является местом постоянного проживания, включая временно отсутствующих).

В ходе статистического обследования населения определяется численность населения на момент проведения переписи. Сведения о населении очень важны для социально-экономического статистического анализа, являются базисом основных показателей, таким образом статистика населения тесно связана со статистикой предприятий.

Статистика населения решает ряд задач:

определение численности населения. Но часто требуется знать численность населения отдельных континентов и их частей, различных стран, экономических регионов стран, административных регионов. При этом ведется не простой арифметический, а особый - статистический счет - счет категорий населения. Статистически устанавливается число рождений, смертей, браков, случаев прекращения брака, численность прибывших и убывших мигрантов, т.е. определяется объем совокупности.

установление структуры населения, демографических процессов. Внимание здесь прежде всего обращается на деление населения по полу, возрасту, уровню образования, профессиональному, производственному признаку, по принадлежности к городскому и сельскому.

изучение взаимосвязей, имеющих место в самом населении между его различными группами и исследование зависимости процессов, происходящих в населении от факторов среды, в которой эти процессы протекают.

рассмотрение динамики демографических процессов. При этом характеристика динамики может быть дана как изменение численности населения и как изменение интенсивности процессов, происходящих в населении во времени и пространстве.

статистика населения открывается при прогнозах его численности и состава на будущее время. Предоставление данных о прогнозе численности населения на ближайшую и далекую перспективу.

Статистика населения - наука, изучающая количественные закономерности явлений и процессов, происходящих в населении, в непрерывной связи с их качественной стороной.

Совокупность долговременных затрат финансовых, трудовых и материальных ресурсов с целью увеличения накоплений и получения прибыли называется инвестициями.

Инвестиционная деятельность изучается как в рамках отдельно взятой организации или фирмы, так и для всего государства в целом. Процесс инвестирования играет важную роль в экономике любой страны. Инвестирование в значительной степени определяет экономический рост государства, занятость населения и составляет существенный элемент базы, на которой основывается экономическое развитие общества. Поэтому проблема, связанная с эффективным осуществлением инвестирования, заслуживает серьезного внимания.

Инвестиционная деятельность представляет собой один из наиболее важных аспектов функционирования любой коммерческой организации. Причинами, обусловливающими необходимость инвестиций в основной капитал, являются обновление имеющейся материально-технической базы, наращивание объемов производства, освоение новых видов деятельности. Инвестирование в ценные бумаги или финансовые активы преследует цель получения прибыли.

Статистическое изучение инвестиций направлено на решение следующих задач:

Определение объемов инвестиций, их структуры и темпов изменений;

Определение экономической эффективности инвестиций и интенсивности инвестиционной деятельности.

Комплексное экономико-статистическое изучение инвестиционной деятельности включает в себя как всестороннюю характеристику отдельных ее сторон и аспектов, так и выявление и оценку присущих ей общих тенденций. В настоящее время является необходимым не просто отслеживание и оценка динамики и структуры инвестиций по источникам и направлениям использования, но и выявление и анализ результативности использования инвестиций на различные цели и их влияния на научно - техническое развитие.

Среди основных направлений развития статистики инвестиций можно выделить следующие:

Переход к разработке детальной и полной структуры инвестиций в отраслевом разрезе, адекватной принятой международной практике.

Насыщение ее показателями структуры инвестиций в нематериальные активы, то есть: патенты, лицензии, ноу-хау, авторские права, торговые марки и товарные знаки. Рост объема такого рода вложений и их доли в совокупных инвестициях является прямым свидетельством ускорения процессов обновления и структуризации производства.

Конкретизация статистики иностранных инвестиций, в частности включение в нее наряду с показателями динамики и показатели структуры инвестиционных доходов, получаемых от прямых, портфельных и прочих инвестиций.

Одним из самостоятельных направлений развития статистики инвестиционной деятельности может стать ее интеграция со статистикой предприятий. То есть характеристика и анализ инвестиционной деятельности отдельных групп предприятий.

Статистическое наблюдение

Задание 1

Указать способы, формы и виды статистического наблюдения по таблице 1.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Способ данного статистического наблюдения является документальным, так как основан на использовании в качестве источника различного рода документы учетного характера. По времени регистрации фактов - непрерывное наблюдение. По охвату единиц совокупности - сплошное наблюдение. По форме статистического наблюдения данная таблица является ярким примером статистической отчетности, т.к. является официальным документом, содержащим статистические сведения о предприятиях в Приволжском федеральном округе.

Задание 2

Табличное представление информации.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе(на 1 января)

Сводка и группировка статистических данных

По пространственным данным построить все возможные виды группировок

I Построение интервального вариационного ряд распределения

1) Группировочный признак - Распределение предприятий и организаций по субъектам РФ Приволжского федерального округа в 2010г.

2) Определение числа групп по формуле Стерджесса

n=1+3,322*lg14

n=4,807

3) Определение интервалов группировки

i= (108806-14872) /5=18786,8

4) Проведение разбивки единиц совокупности по выделенным группам

Структурная группировка

Аналитическая группировка

При построении аналитической группировки за факторный признак будем принимать распределение предприятий и организаций по субъектам РФ Приволжского федерального округа в 2010г., а за результативные - инвестиции в основной капитал в 2010г. и численность населения.

Комбинированная таблица

Вывод: при построении интервального вариационного ряда распределения в качестве группировочного признака выделен признак - распределение предприятий и организаций по субъектам РФ Приволжского федерального округа в 2010г., при помощи формулы Стерджесса находим количество интервалов, которое равно 5, затем находит величину интервала - 18786,8. Группировка данных показала, что предприятия неравномерно располагаются на территории Приволжского федерального округа. Так, в состав пяти регионов входят наименьшее количество предприятий и организаций, в количестве от 14872 до33658,8, и лишь в одном регионе количество предприятий варьируется от 90019,2 до108806. Структурная группировка показала, что наибольший вес инвестиций, вложенных в основной капитал, приходится на три региона, количество предприятий в которых варьируется от 71232,4 до 90019,2, так же в этих регионах наблюдается и самая высокая численность населения. В целом, оставшийся объем инвестиций распределяется по остальным регионам равномерно, но достигает наименьшего показателя в регионе с наивысшим количеством предприятий. Что касается населения, то его распределение в точности подобно распределению инвестиций. На основе аналитической группировки и при анализе средних величин возможно сделать вывод о том, что зависимость между факторным и результативными признаками является прямой. Комбинированная таблица более подробно раскрыла структуру анализируемых данных, и на ее основании можно заключить, что регионам с небольшим количеством предприятий и организаций приходится наименьшее количество инвестиций, а регионам с их наибольшим количеством - наибольшее количество инвестиций; граница такого разделения примерно приходится к 71232 предприятиям и организациям. Где меньше этого показателя инвестирование слабое, а больше соответственно значительное.

Абсолютные, относительные и средние величины

Указать логическую форму средней величины, рассчитать возможные виды средней и относительные показатели.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Так как данные несгруппированы, то для нахождения средней величины удобнее использовать среднюю арифметическую простую.

Из относительных показателей рассчитаем: относительный показатель динамики (ОПД)

По сравнению с базисным периодом. За базисный принят 2004 год.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

По сравнению с предыдущим периодом

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

относительный показатель структуры (ОПС):

.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Относительный показатель сравнения (ОПСр). В качестве базы сравнения выберем регион с наибольшими показателями.

Таким регионом является Самарская область.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Абсолютные цепные изменения показателя

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Абсолютные базисные изменения показателя. За базисный период принят 2004год.

Таблица 1 - Распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе (на 1 января)

Показатели вариаций:

Средняя арифметическая взвешенная

= (24265,4*5+43052,2*3+61839*2+80625,8*3+99412,6*1) /14=51104

Нахождение медианы

14/2=7

=33658,8+9393,4* (7-5) /3=39921

Абсолютные показатели вариаций

1)

R=108806-14872=93934

2) Дисперсия

=614061286

3) Среднее квадратическое отклонение

=25319,2

4) Среднее линейное отклонение, взвешенное

=0,8*25319,2=20255,4

Относительные показатели вариаций

1) Коэффициент асцилляции

K=R/

R= (93934/51104) *100%=183,81%

2) Линейный коэффициент вариации

К= (/) *100%, К= (20255,4/51104) *100%=39,64%

3) Коэффициент вариации

К= (/) *100%

К= (25319,2/51104) *100%=49,54%

Вывод: среднее распределение предприятий по Приволжскому округу составляет 51104 предприятия. Разница между наименьшей и наибольшей единицей изучаемой совокупности равняется 93934. Половина регионов Приволжского федерального округа включает в себя менее 39921организаций и предприятий, вторая половина - более 39921 предприятий и организаций. Средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины равен 614061286. Данная совокупность неоднородна, т.к. коэффициент вариации превышает 33%.

Статистический анализ динамики

1) показатели динамики: абсолютный прирост (на цепной и базисной основе), темп роста и прироста (на цепной и базисной основе), абсолютное значение 1 % прироста;

2) Средний уровень ряда динамики, абсолютный прирост, темп роста, темп прироста.

3) Применение метод аналитического выравнивания по прямой и по параболе (II порядка) для выявления основной тенденции на примере Оренбургской области.

Метод аналитического выравнивания по прямой.

a=273262/7=39037,4

b=-34779/28= - 1242

Метод аналитического выравнивания по параболе

b=-34779/28=-1242

( (273262-28*c) /7) *28+c*196=1064475

c=-340,2

а = (340,2*28+ 273262) /7=40398,2

4) Расчет коэффициента детерминации для каждой модели

yср=39037,4

R1=1-12061061/55259825,7=78,17%

R2=1-2341509/55259825,7=95,76%

Качество обоих трендов высокое, но второй тренд является качественнее, по сравнению с первым. Значит, на основании второго тренда проводим прогнозирование значения изучаемого показателя на 2008 год.

5) На основе наилучшего уравнения тренда проведем прогнозирование значения изучаемого показателя на 2008 год.

y=40398,2-1242* (-4) - 340,2*16=39923

Уравнение тренда отображает развитие социально-экономических явлений во времени. Анализируя уравнения тренда по прямой мы наблюдаем постепенное увеличение показателя. Что касается тренда по параболе, мы наблюдаем увеличение, но ближе к 2010 году постепенное снижение количества предприятий и организаций в Оренбургской области. Причем тренд, составленный по параболе, является более точным, и составляет 95,76% точности. Прогноз составляем на основе тренда по параболе, он прогнозирует 39923 организаций в Оренбургской области в 2008г.

Статистическое изучение взаимосвязи

За факторный признак возьмем численность населения в Приволжском федеральном округе,

За результативные - инвестиции в основной капитал в Приволжском федеральном округе, производство кондитерских изделий, распределение предприятий и организаций в приволжском федеральном округе.

статистика группировка инвестиция население

Построение линейного уравнения регрессии МНК. Расчет параметров уравнения.

1) Связь факторного признака - численность населения в Приволжском федеральном округе, с результативным признаком - инвестиции в основной капитал в Приволжском федеральном округе.

14*a0+a1*1076717=30346

a0*1076717+a1*920879716=3094694562

a1=-0,00929

a0=2882,14

Усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов равняется 2882,14; на 0,00929 изменяется в среднем значение результативного признака при изменении факторного на единицу его собственного измерения.

Линейный коэффициент корреляции

rxy=10651669786/11464844667=0,929

Коэффициент детерминации

=0,863

Связь между признаками численность населения в Приволжском федеральном округе и объем инвестиций в основной капитал в Приволжском федеральном округе является обратной, так как линейный коэффициент корреляции находится в интервале от 0 до - 1.

Линейная модель регрессии качественно аппроксимирует исходные данные и ею можно пользоваться для прогноза значений результативного признака.

2) Связь факторного признака - численность населения в Приволжском федеральном округе, с результативным признаком - производство кондитерских изделий.

Построение линейного уравнения регрессии МНК

14*a0+a1*587=30346

a0*587+a1*920879716=1326492

a1=0,00005878

a0=2167,57

Усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов равно 2167,57; на 0,00005878 изменяется в среднем значение результативного признака при изменении факторного на единицу его собственного измерения, что показывает практическое отсутствие связи между признаками.

Линейный коэффициент корреляции

rxy=757790,2/4768287,15=0,159

Коэффициент детерминации

=0,0253

Связь между признаками численность населения в Приволжском федеральном округе и производство кондитерских изделий является прямой, так как линейный коэффициент корреляции находится в интервале от 0 до 1.

Линейная модель регрессии низкого качества и плохо аппроксимирует исходные данные; ею нельзя пользоваться для прогноза значений результативного признака.

3) Связь факторного признака - численность населения в Приволжском федеральном округе, с результативным признаком - распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе.

Построение линейного уравнения регрессии МНК

14*a0+a1*700663=30346

a0*700663+a1*920879716=1918617914

a1=-0,0117, a0=2753,68

Усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов равно 2753,68; на 0,0117 изменяется в среднем значение результативного признака при изменении факторного на единицу его собственного измерения.

Линейный коэффициент корреляции

, rxy=5598331398/6099224328=0,918

Коэффициент детерминации

=0,842

Связь между признаками численность населения в Приволжском федеральном округе и распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе является обратной, так как линейный коэффициент корреляции находится в интервале от 0 до - 1.

Линейная модель регрессии качественно аппроксимирует исходные данные и ею можно пользоваться для прогноза значений результативного признака.

Множественная регрессия

Факторные признаки - распределение предприятий и организаций в Приволжском федеральном округе и инвестиции в основной капитал в Приволжском федеральном округе, производство кондитерских изделий; результативный признак - численность населения в Приволжском федеральном округе.

Уравнение линейной множественной регрессии:

Система нормальных уравнений:

Уравнение регрессии

Данные показали, что численность населения в Приволжском федеральном округе в среднем по совокупности возросла на 6,6 человек при увеличении инвестиций в основной капитал на 1 млн. р.; уменьшилась в среднем на 8241 человека при возрастании производства кондитерских изделий на 1 тыс. тонн; и возросла в среднем на 25 человек при запуске одного нового предприятия.

Определение тесноты связи:

= 0,8632 - связь прямая, тесная

= 0,025 - связь прямая, практически отсутствует

= 0,8425 - связь прямая, тесная

= 0,0125 - связь прямая, практически отсутствует

= 0,7693 - связь прямая, тесная

= 0,1816 - связь прямая, слабая

Значимость коэффициента регрессии по t- критерию Стьюдента:

.

По таблице распределения Стьюдента:

, гипотеза принимается, т.к. коэффициент регрессии не значим.

2,08833E-07, гипотеза принимается, т.к. коэффициент регрессии не значим.

, гипотеза принимается, т.к. коэффициент регрессии не значим.

1,51916E-06, гипотеза принимается, т.к. коэффициент регрессии не значим.

Множественный коэффициент корреляции:

, где , а .

0,96188

Множественный коэффициент корреляции можно определить, найдя квадратный корень из определителя матрицы, построенной из линейных коэффициентов корреляции:

1

1

1

1

Коэффициент множественной детерминации R² =0,9252

Скорректированный коэффициент множественной детерминации

R² _скорр. =1- (1-0,9252) * (14-1) / (14-3-1) =0,9028

Проверка значимости коэффициента множественной корреляции осуществляется на основе F-критерия Фишера-Снедекора:

По таблице распределения Стьюдента:

гипотеза о незначимости коэффициента множественной корреляции отвергается.

Уравнение множественной регрессии - Проверив коэффициенты регрессии на значимость по t- критерию Стьюдента, можем сделать вывод о том, что ни один из критериев не значим. Проверка значимости коэффициента множественной корреляции при помощи F-критерия Фишера-Снедекора показала, что гипотеза о незначимости коэффициента множественной корреляции отвергается. Таким образом, множественный коэффициент корреляции равный 0,96188 значим. Линейная модель регрессии качественно аппроксимирует исходные данные и ею можно пользоваться для прогноза значений признака.

Список литературы

1. Российский статистический ежегодник. 2009: Стат. сб. /Росстат. - Р76 М., 2009. - 795 с.

2. Социально-экономическая статистика: учебник для вузов / 2-е изд., доп.: под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 480 с.

3. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2009. - 566 с.

4. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.gks.ru