Содержание

1. Практическая часть…………………………………………………………….3

1.1. Задание № 1………………………… ……………………….……………….3

1.2. Задание № 2……..…………………………………………………………..10

2. Список использованной литературы…..…………………...………………..22

1. Практическая часть

Задание № 1

Имеются следующие данные о продажах минимаркетом 3-х видов товаров (A, B и C):

Товар	Цена за единицу продукта, руб.		Объем продаж, тыс. штук
	1 квартал	2 квартал	1 квартал	2 квартал
А	102	105	205	195
В	56	51	380	423
С	26	30	510	490
Итого:	184	186	1095	1108

Определить:

1.     Индивидуальные индексы цен, физического объема и товарооборота;

2.     Общие индексы цен, физического объема и товарооборота;

3.       Абсолютные приросты товарооборота за счет изменений цен, структурного сдвига и объемов продаж (для каждого фактора в отдельности) по всей продукции и по каждому товару в отдельности.

По итогам расчетов сделать аргументированные выводы.

Решение:

В основе решения задачи лежит формула:

Q
=
pq
,

где p – цена товара, q – физический объем (количество), Q – товарооборот.

Применив формулу  Q
=
pq  к нашей задаче, рассчитаем товарооборот по каждому товару в 1 квартале (Q
_0
j) и 2 квартале (Q
_1
j) в таблице 1.

 Таблица1.  Расчет товарооборот и его изменения по каждому товару

Из таблицы видно, что абсолютное изменение общего товарооборота составило:

= ∑Q
₁
–∑
Q
₀ = 56748-55450 = 1298 тыс. руб., то есть он вырос  на 1298 тыс. руб.

Общий индекс изменения товарооборота равняется:


= ∑
Q
₁
/∑
Q
₀ = 56748/55450 = 1,0234, то есть товарооборот от продажи товаров увеличился в 1,0234 раза во 2 квартале  по сравнению с первым.

Определим индивидуальные индексы цен (i_p), физического объема (i_q), товарооборота (i_Q) и доли товара (i_d) по формуле , используя в качестве X_i цены (p), физический объем (q), товарооборота (Q) и доли товара (d
=
q
/∑
q) каждого вида товаров соответственно. Результаты расчетов представим в таблице 2.

Таблица 2. Расчет индивидуальных индексов

Правильность выполненных расчетов проверяется следующим образом:

1) общее изменение товарооборота должно равняться сумме ее частных (по каждому товару в отдельности) изменений:  = -435+293+1440 = 1298 (тыс. руб.);

2) произведение факторных индивидуальных индексов по периодам должно равняться соответствующему индивидуальному индексу товарооборота: i_QА=0,95*1,029 =0,98; i_Q
В= 1,113*0,911 =1,01; i_Q
С=0,96*1,15 = 1,1

Из таблицы видно, что во 2 квартале по сравнению с первым:

– количество проданных товаров А уменьшилось в 0,95 раза, товаров В – увеличилось в 1,113 раза ,а товаров С уменьшилось в 0,96 раза;

– цена товаров А повысилась в 1,029 раза, товаров В – понизилась в 0,911 раза ,а товаров С повысилась в 1,15 раза;

– товарооборот  по А снизился в 0,98 раза,  по В – повысился в 1,01 раза, а по С – повысился в 1,1 раза или;

– доля проданных товаров А уменьшилась в 0,94 раза, товаров В – увеличилась в 1,1 раза а товаров С – уменьшилась в 0,95 раза.

Агрегатный общий индекс физического объема Ласпейреса определяется по формуле:

=

В нашей задаче == 56318/55450 = 1,01565, то есть количество проданных товаров в базисных (1 квартал) ценах выросло в 1,01565 раза во 2 квартале по сравнению с 1 кварталом.

Агрегатный общий индекс цен Пааше рассчитывается по формуле:

=                                          

В нашей задаче = = 56748/56318 = 1,008, то есть цена проданных товаров при объемах продаж отчетного (2 квартала) периода выросла в 1,008 раза во 2 квартале по сравнению с 1 кварталом.

Контроль осуществляется по формуле: I_Q
= = 1,01565*1,008= 1,0234.

Агрегатный общий индекс цен Ласпейреса вычисляется по формуле:

=                                          

В нашей задаче = = 56205/55450 = 1,01362, то есть цена проданных товаров при объемах продаж базисного (1 квартала) периода выросла в 1,01362 раза во 2 квартале  по сравнению с 1 кварталом.

Агрегатный общий количественный индекс Пааше рассчитывается по формуле:

=

В нашей задаче = 56748/56205 = 1,00966, то есть количество проданных товаров в отчетных (2 квартал) ценах выросло в 1,009661 раза во 2 квартале по сравнению с 1 кварталом.

Контроль осуществляется по формуле: I_Q
=  = 1,01362*1,00966 = 1,0234.

Далее выполняется факторный анализ общего оборота. В его основе лежит следующая трехфакторная мультипликативная модель товарооборота:

I_Q=,                                           

где =, – индекс структурных сдвигов, показывающий как изменился товарооборот под влиянием фактора изменения долей проданных товаров в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом. Он определяется по формуле :

==.                                    

В нашей задаче == 1,004, то есть структурный сдвиг должен был увеличить отчетный товарооборот в базисных ценах в 1,004 раза.

Тогда изменение товарооборота за счет изменения общего количества товаров определяется по формуле:

=.                                    

В нашей задаче = (1,01-1)*55450 = 555 (тыс. руб.), то есть изменение количества проданных товаров увеличило товарооборот на 555 тыс. руб.

Изменение общего товарооборота за счет структурных сдвигов находится по формуле:

=.                                

В нашей задаче = 1,01*(1,004-1)*55450 = 212 (тыс. руб.), то есть структурный сдвиг в количестве проданных товаров увеличил товарооборот на 212 тыс. руб.

Изменение общего товарооборота за счет изменения отпускных цен рассчитывается  по формуле:

=.                         

В нашей задаче =1,01*1,004*(1,008-1)*55450 = 380 (тыс. руб.), то есть изменение цен на товары увеличил товарооборот на 380 тыс. руб.

Контроль правильности расчетов производится по формуле =-=++, согласно которой общее изменение товарооборота равно сумме ее изменений за счет каждого фактора в отдельности.

В нашей задаче  = 555 + 212 + 380 = 1298 тыс. руб.

Результаты факторного анализа общего  товарооборота заносятся в последнюю строку факторной таблицы 3.

Таблица 3. Результаты факторного анализа товарооборота



Наконец, ведется факторный анализ изменения частного (по каждому j-му товару в отдельности) товарооборота на основе следующей трехфакторной мультипликативной модели:

=.                                   

Тогда изменение частного товарооборота за счет каждого из 3-х факторов (количество, структурный сдвиг и цена) по j-му виду товара определяется соответственно по формулам:

=;                                                                                                =;                                                                                                                        =.

Так, по товарам А изменение товарооборота за счет первого фактора (изменения общего количества проданных товаров равно:

=(1,01-1)*20910 = 209 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам В:  = (1,01-1)*21280 = 213 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам С:  = (1,01-1)*13260 = 133 (тыс. руб.).

Контроль правильности расчетов:

= , то есть 209 + 213 + 133 = 555 (тыс. руб.).

Так, по товарам А изменение товарооборота за счет второго фактора (структурных сдвигов в количестве проданных товаров) равно:

=1,01*(0,94-1)*20910 = - 1267 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам В: =1,01*(1,1-1)*21280 = 2149 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам С: =1,01*(0,95-1)*13260 = –670 (тыс. руб.).

Контроль правильности расчетов:

=, то есть -1267 + 2149+ (–670) = 212 (тыс. руб.).

И, наконец, по товарам А изменение товарооборота за счет 3-го фактора (изменения отпускной цены) равно:

=1,01*0,94*(1,029-1)*20910 = 576 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам В: =1,01*1,1*(0,911-1)*21280 = -2104 (тыс. руб.).

Аналогично по товарам С: =1,01*0,95*(1,15-1)*13260 = 1908 (тыс. руб.).

Контроль правильности расчетов:

= , то есть 576+(–2104) + 1908= 380 (тыс. руб.)

Результаты факторного анализа частного товарооборота  также заносятся в таблицу, в которой все числа оказались взаимно согласованными.

Задание № 2

По условным данным таблицы 1 о стоимости основных фондов х и валовом выпуске продукции у (в порядке возрастания стоимости основных фондов) выявить наличие и характер корреляционной связи между признаками x и y. Произвести корреляционно – регрессионный анализ.

Таблица 1. Стоимость основных фондов и валовой выпуск по 10 однотипным предприятиям

Предприятия	Основные производственные фонды, млн. руб. xi	Валовой выпуск продукции, млн. руб.yi
1	12	28	-	-
2	16	40	-	-
3	25	38	-	-
4	38	65	-	-
5	43	80	-	-
6	55	101	+	+
7	60	95	+	-
8	80	125	+	+
9	91	183	+	+
10	100	245	+	+
Итого:	520	1000

Решение:

Для выявления наличия и характера корреляционной связи между двумя признаками в статистике используется ряд методов.

1. Графический метод, когда корреляционную зависимость для наглядности можно изобразить графически. Для этого, имея n взаимосвязанных пар значений x и y и пользуясь прямоугольной системой координат, каждую такую пару изображают в виде точки на плоскости с координатами x и y. Соединяя последовательно нанесенные точки, получают ломаную линию, именуемую эмпирической линией регрессии (Рис. 1). Анализируя эту линию, визуально можно определить характер зависимости между признаками x и y. В нашей задаче эта линия похожа на восходящую прямую, что позволяет выдвинуть гипотезу о наличии прямой зависимости между величиной основных фондов и валовым выпуском продукции.
Рис.1





2. Рассмотрение параллельных данных (значений x и y в каждой из n единиц). Единицы наблюдения располагают по возрастанию значений факторного признака х и затем сравнивают с ним (визуально) поведение результативного признака у. В нашей задаче в большинстве случаев по мере увеличения значений x увеличиваются и значения y (за несколькими исключениями – 2 и 3, 6 и 7 предприятия), поэтому, можно говорить о прямой связи между х и у (этот вывод подтверждает и эмпирическая линия регрессии). Теперь необходимо ее измерить, для чего рассчитывают несколько коэффициентов.

3. Коэффициент корреляции знаков (Фехнера) – простейший показатель тесноты связи, основанный на сравнении поведения отклонений индивидуальных значений каждого признака (x и y) от своей средней величины. При этом во внимание принимаются не величины отклонений () и (), а их знаки («+» или «–»). Определив знаки отклонений от средней величины в каждом ряду, рассматривают все пары знаков и подсчитывают число их совпадений (С) и несовпадений (Н). Тогда коэффициент Фехнера рассчитывается как отношение разности чисел пар совпадений и несовпадений знаков к их сумме, т.е. к общему числу наблюдаемых единиц:

                                       

Очевидно, что если знаки всех отклонений по каждому признаку совпадут, то К_Ф=1, что характеризует наличие прямой связи. Если все знаки не совпадут, то К_Ф=–1 (обратная связь). Если же å
С=
å
Н, то К_Ф=0. Итак, как и любой показатель тесноты связи, коэффициент Фехнера может принимать значения от 0 до 1. Однако, если К_Ф=1, то это ни в коей мере нельзя воспринимать как свидетельство функциональной зависимости между х и у.

В нашей задаче ; .

В двух последних столбцах таблицы 1 приведены знаки отклонений каждого х и у от своей средней величины. Число совпадений знаков – 9, а несовпадений – 1. Отсюда К_Ф==0,8. Обычно такое значение показателя тесноты связи характеризует сильную зависимость, однако, следует иметь в виду, что поскольку К_Ф зависит только от знаков и не учитывает величину самих отклонений х и у от их средних величин, то он практически характеризует не столько тесноту связи, сколько ее наличие и направление.

4. Линейный коэффициент корреляции применяется в случае линейной зависимости между двумя количественными признаками x и y. В отличие от К_Ф в линейном коэффициенте корреляции учитываются не только знаки отклонений от средних величин, но и значения самих отклонений, выраженные для сопоставимости в единицах среднего квадратического отклонения t:

                   и       .

Линейный коэффициент корреляции r представляет собой среднюю величину из произведений нормированных отклонений для x и у:

,            или                 .   

Числитель формулы ,  деленный на n, т.е. , представляет собой среднее произведение отклонений значений двух признаков от их средних значений, именуемое ковариацией. Поэтому можно сказать, что линейный коэффициент корреляции представляет собой частное от деления ковариации между х и у на произведение их средних квадратических отклонений. Путем несложных математических преобразований можно получить и другие модификации формулы линейного коэффициента корреляции, например:

.                                             

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1, причем знак определяется в ходе решения. Например, если , то r по формуле (4) будет положительным, что характеризует прямую зависимость между х и у, в противном случае (r
<0) – обратную связь. Если , то r
=0, что означает отсутствие линейной зависимости между х и у, а при r
=1 – функциональная зависимость между х и у. Следовательно, всякое промежуточное значение r от 0 до 1 характеризует степень приближения корреляционной связи между х и у к функциональной. Таким образом, коэффициент корреляции при линейной зависимости служит как мерой тесноты связи, так и показателем, характеризующим степень приближения корреляционной зависимости между х и у к линейной. Поэтому близость значения r к 0 в одних случаях может означать отсутствие связи между х и у, а в других свидетельствовать о том, что зависимость не линейная.

В нашей задаче для расчета r
построим вспомогательную таблицу 2 .

Таблица 2. Вспомогательные расчеты линейного коэффициента корреляции

В нашей задаче: = =29,299; ==65,436. Тогда r = 9,516166/10 =  0,9516. Аналогичный результат получаем: r = 1824,4/(29,299*65,436) = 0,9516 или: r = (7024,4 – 52*100) / (29,299*65,436) = 0,9516, то есть связь между величиной основных фондов и валовым выпуском продукции очень близка к функциональной.

Проверка коэффициента корреляции на значимость (существенность). Интерпретируя значение коэффициента корреляции, следует иметь в виду, что он рассчитан для ограниченного числа наблюдений и подвержен случайным колебаниям, как и сами значения x и y, на основе которых он рассчитан. Другими словами, как любой выборочный показатель, он содержит случайную ошибку и не всегда однозначно отражает действительно реальную связь между изучаемыми показателями. Для того, чтобы оценить существенность (значимость) самого r и, соответственно, реальность измеряемой связи между х и у, необходимо рассчитать среднюю квадратическую ошибку коэффициента корреляции σ
_r. Оценка существенности (значимости) r основана на сопоставлении значения r с его средней квадратической ошибкой: .

Существуют некоторые особенности расчета σ
_r в зависимости от числа наблюдений (объема выборки) – n.

1.     Если число наблюдений достаточно велико (n>30), то σ
_r рассчитывается по формуле:

.

Обычно, если >3, то r считается значимым (существенным), а связь – реальной. Задавшись определенной вероятностью, можно определить доверительные пределы (границы) r = (), где t – коэффициент доверия, рассчитываемый по интегралу Лапласа

2. Если число наблюдений небольшое (n<30), то σ_r рассчитывается по формуле:

    

а значимость r проверяется на основе t-критерия Стьюдента, для чего определяется расчетное значение критерия по формуле  и сопоставляется c t_ТАБЛ.

Табличное значение t
_ТАБЛ находится по таблице распределения t-критерия Стьюдента при уровне значимости α=1-β и числе степеней свободы ν=n
–2. Если t
_РАСЧ
>
t
_{ТАБЛ ,} то r считается значимым, а связь между х и у – реальной. В противном случае (t
_РАСЧ
<
t
_ТАБЛ) считается, что связь между х и у отсутствует, и значение r, отличное от нуля, получено случайно.

В нашей задаче число наблюдений небольшое, значит, оценивать существенность (значимость) линейного коэффициента корреляции будем так: = 0,3073/2,8284 = 0,1086; = 0,9516/0,1086 = 8,7591. При вероятности 95% t
_табл
=2,306, а при вероятности 99% t
_табл
=3,355, значит, t
_РАСЧ
>
t
_ТАБЛ, что дает возможность считать линейный коэффициент корреляции r
= 0,9516 значимым.

5. Подбор уравнения регрессии представляет собой математическое описание изменения взаимно коррелируемых величин по эмпирическим (фактическим) данным. Уравнение регрессии должно определить, каким будет среднее значение результативного признака у при том или ином значении факторного признака х, если остальные факторы, влияющие на у и не связанные с х, не учитывать, т.е. абстрагироваться от них. Другими словами, уравнение регрессии можно рассматривать как вероятностную гипотетическую функциональную связь величины результативного признака у со значениями факторного признака х.

Уравнение регрессии можно также назвать теоретической линией регрессии. Рассчитанные по уравнению регрессии значения результативного признака называются теоретическими. Они обычно обозначаются  (читается: «игрек, выравненный по х») и рассматриваются как функция от х, т.е. = f
(
x
). (Иногда для простоты записи вместо  пишут .)

Найти в каждом конкретном случае тип функции, с помощью которой можно наиболее адекватно отразить ту или иную зависимость между признаками х и у, — одна из основных задач регрессионного анализа. Выбор теоретической линии регрессии часто обусловлен формой эмпирической линии регрессии; теоретическая линия как бы сглаживает изломы эмпирической линии регрессии. Кроме того, необходимо учитывать природу изучаемых показателей и специфику их взаимосвязей.

Для аналитической связи между х и у могут использоваться следующие простые виды уравнений:

– прямая линия;               – парабола;

 – гипербола;                     – показательная функция;

– логарифмическая функция и др.

Обычно зависимость, выражаемую уравнением прямой, называют линейной (или прямолинейной), а все остальные — криволинейными зависимостями.

Выбрав тип функции, по эмпирическим данным определяют параметры уравнения. При этом отыскиваемые параметры должны быть такими, при которых рассчитанные по уравнению теоретические значения результативного признака  были бы максимально близки к эмпирическим данным.

Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК). Его суть заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения результативного признака  должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.

.

Поставив данное условие, легко определить, при каких значениях ,  и т.д. для каждой аналитической кривой эта сумма квадратов отклонений будет минимальной.



Исходные данные и все расчеты необходимых сумм представим в таблице 2

Таблица 2. Вспомогательные расчеты для решения задачи



;      ;      ;

;      ;   ;   =100–52*2,125 = – 10,5.

Отсюда искомая линия регрессии:
=–10,5+2,125
x. Для иллюстрации построим график эмпирической (маркеры-кружочки) и теоретической (маркеры-квадратики) линий регрессии.



Рис.2. График эмпирической и теоретической линий регрессии.

6. Теоретическое корреляционное отношение представляет собой универсальный показатель тесноты связи. Измерить тесноту связи между коррелируемыми величинами – это значит определить, насколько вариация результативного признака обусловлена вариацией факторного признака. Ранее были рассмотрены показатели, с помощью которых можно выявить наличие корреляционной связи между двумя признаками x и y и измерить тесноту этой связи: коэффициент Фехнера и линейный коэффициент корреляции.

Наряду с ними существует универсальный показатель – корреляционное отношение (или коэффициент корреляции по Пирсону), применимое ко всем случаям корреляционной зависимости независимо от формы этой связи. Следует различать эмпирическое и теоретическое корреляционные отношения. Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается на основе правила сложения дисперсий как корень квадратный из отношения межгрупповой дисперсии к общей дисперсии, т.е.



Теоретическое корреляционное отношение  определяется на основе выравненных (теоретических) значений результативного признака , рассчитанных по уравнению регрессии.  представляет собой относительную величину, получаемую в результате сравнения среднего квадратического отклонения в ряду теоретических значений результативного признака со средним квадратическим отклонением в ряду эмпирических значений. Если обозначить дисперсию эмпирического ряда игреков через , а теоретического ряда – , то каждая из них выразится формулами:





Сравнивая вторую дисперсию с первой, получим теоретический коэффициент детерминации:

  ,

который показывает, какую долю в общей дисперсии результативного признака занимает дисперсия, выражающая влияние вариации фактора x на вариацию y. Извлекая корень квадратный из коэффициента детерминации, получаем теоретическое корреляционное отношение:



Оно может находиться в пределах от 0 до 1. Чем ближе его значение к 1, тем теснее связь между вариацией y и x. При <0,3 говорят о малой зависимости между коррелируемыми величинами, при 0,3<<0,6 – о средней, при 0,6<<0,8 – о зависимости выше средней, при >0,8 – о большой, сильной зависимости. Корреляционное отношение применимо как для парной, так и для множественной корреляции независимо от формы связи. При линейной зависимости .

В нашей задаче расчет необходимых сумм для использования в формуле ( приведен в последних двух столбцах таблицы 2. Тогда теоретический коэффициент детерминации равен:²_теор = 38762,125 / 42818 = 0,9053, то есть дисперсия, выражающая влияние вариации фактора x на вариацию y, составляет 90,53%.

Теоретическое корреляционное отношение по формуле  равно: _теор== 0,9515, что совпадает со значением линейного коэффициента корреляции и, следовательно, можно говорить о большой, сильной зависимости между коррелируемыми величинами.


2. Список использованной литературы:

1.     Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

2.     Гусаров В. М. Теория статистики. Учеб. пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

3.     Елисеева И. И. Юзбашаев М. М.. Общая теория статистики. Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика 1997.

4.     Практикум по статистике:  Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ.-М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.