Экономико-статистическая характеристика уровня жизни населения Амурская области

Автор: Пользователь скрыл имя, 23 Ноября 2011 в 06:19, курсовая работа

Описание работы

Цель моей работы – объективная оценка объёмов денежных доходов населения одного из регионов Российской Федерации - Амурской области. В работе исследуется тенденция их изменения в 2008году, даётся характеристика размеров источников формирования денежных доходов населения области, Для полноты анализа динамики денежных доходов мною будет произведен расчет прогнозного значения показателей доходов населения Амурской области.
Предметом работы является иследование уровня жизни населения Амурской области за 2008г с помощью статистических методов.

Содержание

Введение……………………………………………………………………………2
1. Теоритические аспекты по определению уровня жизни населения………..4
2. «Организационно – экономическая характеристика области»…………….15
2.2 «Экономические условия Амурской области» в 2008……………………..16
3 «Экономико – статистический анализ»………………………………………19
3.1 Метод Группировки………………………………………………………….19
3.2 Ряды динамики………………………………………………………………22
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ……………………………………25
4 «Прогнозирование»…………………………………………………………….27
4.1 Метод экстраполяции………………………………………….……………..27
Выводы и предложения…………………………………………………….……29
Список используемой литературы………………………………………….…...31
Приложение 1……………………………………………………………….……32

Работа содержит 1 файл

Экономико-статистическая характеристика уровня жизни населения Амурская области.doc

— 559.00 Кб (Скачать)
 

     При расчете методом группировок  оптимальнее будет образовывать группы с неравными интервалами. Для определения величины интервала  и границ групп необходимо построить  график.

 

Рис. 1 Распределение  месяцев 2008 года по средней начисленной заработной плате

     Из  графика видно, что оптимальным  будет разделение значений на 3 группы. В основе группировки лежит факторный  признак.

     Таблица 4

Группировка месяцев по начисленной заработной плате и накопления

 сбережений  во вкладах и ценных бумагах  за 2008 год 
 

Группы месяцев по з/п Месяцы Исходные  данные для определения среднего значения
Факторный признак Результативный  признак
Размер  з/п руб. Накопление  сбережений руб.
1 от 14500 до 15500    
 
январь 14324,8 142
февраль 14417,8 135
март 15331 101
апрель 15476,7 168
Итого по группе 1 - 59550,3 546
2 от 16750 до17500    
 
май 16719,6 147
июнь 17246,4 266
август 17479,6 173
сентябрь 17500 137
Итого по группе 2 - 67543,1 723
 
 
 
 

Продолжение  таблицы 4 

Группы  месяцев по з/п Месяцы Исходные  данные для определения среднего значения
Факторный признак Результативный  признак
Размер  з/п руб. Накопление  сбережений руб.
3 от 17700 до 14500    
 
июль 17669,8 196
октябрь 18634,8 146
ноябрь 14324,8 247
декабрь 14417,8 336
Итого по группе 3 - 71371,5 925
 

     Формулы для определения средних величин  представлены в приложении 1. Но в  данном случае средняя арифметическая взвешенная будет равна средней  арифметической простой, так как  f  всегда будет равно 1. Ни одно значение признака не повторяется дважды.

     Таблица 5

     Зависимость среднего накопления сбережений во вкладах  и ценных бумагах от средней начисленной  заработной платы 

Группы  месяцев 
Число месяцев Средние уровни
Размер  з/п Накопление  сбережений
1 от 3500 до 4010 4 14887,57 136,4233
2 от 4011 до 4445 4 16885,7 180,75
3 от 4446 до 5450 4 17842,87 231,294
Итого в среднем - 16538,74 182,8848
 

     Вывод: Наблюдается прямая зависимость  между показателями, так как при  увеличении среднего значения факторного признака увеличивается и среднее значение результативного признака. То есть начисленной заработной платы увеличивается среднее значение накопления сбережений во вкладах и ценных бумагах.

 

  3.2 Ряды динамики

 

     Ряд динамики представляет собой ряд  расположенных в хронологической  последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих  изменение общественных явлений  во времени. Исходные данные подобраны  за 12 месяцев 2003 года. Формулы для  расчёта данного метода даны в приложении 1. Для определения показателей динамики составим таблицу 1.

     Таблица 6

     Показатели  динамики 

Месяца Уровни  ряда Абсолютный  прирост Темп  роста % Темп  прироста % Абсолютное  значение 1% прироста А%
цепной  базисный цепной базисный цепной базисный
январь 14324,8 - - - - - - -
февраль 14417,8 5 5 100,1376 100,1376 0,1376 0,1376 36,34
март 15331 250 255 106,8700 107,0171 6,8700 7,0171 36,39
апрель 15476,7 116 371 102,9828 110,2091 2,9828 10,2091 38,89
май 16097,5 78 449 101,9476 112,3555 1,9476 12,3555 40,05
июнь 16719,6 213 662 105,2168 118,2168 5,2168 18,2168 40,83
июль 17246,4 166 828 103,8641 122,7848 3,8641 22,7848 42,96
август 17479,6 -19 809 99,5742 122,2620 -0,4258 22,2620 44,62
сентябрь 17500 -30 779 99,3248 121,4364 -0,6752 21,4364 44,43
октябрь 17566,9 287 1066 106,5035 129,3341 6,5035 29,3341 44,13
ноябрь 17669,8 56 1122 101,1915 130,8751 1,1915 30,8751 47
декабрь 18634,8 666 1788 114,0034 149,2020 14,0034 49,2020 47,56
 

     По  таблице вычислим:

     1) Среднемесячный абсолютный прирост

     Δуц = = 162,5455

      = 162,0909

     2) Среднемесячный темп роста (Тр)

       = 103,7045 %

      = 119,6909 %

     Наиболее  точным способом выявления общей закономерности развития явления является аналитическое выравнивание прямой. Формулы для расчётов даны в приложении 1. В данном случае уравнение будет иметь вид:

= 4311,8333+67,6294∙t

Расчёт  показателей аналитического выравнивания представим в таблице 7. 

Таблица 7

Аналитическое выравнивание ряда динамики средней

 начисленной  заработной платы

Месяцы Исходные уровни ряда динамики Условные обозначения  времени     Выровненный уровень  ряда динамики Отклонение  фактических уровней от теоретических Квадраты отклонений
  у t t2 yt у1 у - у1 (у - у1)2
январь 14324,8 -11 121 -39974 3567,9099 66,0901 4367,9013
февраль 14417,8 -9 81 -32751 3703,1687 -64,1687 4117,6221
март 15331 -7 49 -27223 3838,4275 50,5725 2557,5778
апрель 15476,7 -5 25 -20025 3973,6863 31,3137 980,5478
май 16097,5 -3 9 -12249 4108,9451 -25,9451 673,1482
июнь 16719,6 -1 1 -4296 4244,2039 51,7961 2682,8360
июль 17246,4 1 1 4462 4379,4627 82,5373 6812,4059
август 17479,6 3 9 13329 4514,7215 -71,7215 5143,9736
сентябрь 17500 5 25 22065 4649,9803 -236,9803 56159,6626
октябрь 17566,9 7 49 32900 4785,2391 -85,2391 7265,7042
ноябрь 17669,8 9 81 42804 4920,4979 -164,4979 27059,5591
декабрь 18634,8 11 121 59642 5055,7567 366,2433 134134,1548
Итого 198464,9 0 572 38684 51741,9996 0,0004 251955,0932
 

     Для наибольшей наглядности полученных данных Отклонение фактических уровней  от теоретических представим в виде графика.

       

     Рис 2. Отклонение фактических уровней  от теоретических

     По графику видно, что наибольшее отрицательное отклонение в сентябре, а наибольшее положительное декабре.

     Проверим  правильность выравнивания. Если выравнивание выполнено правильно, то должно выполнятся равенство ∑у = ∑

     Проверка: 51742 ≈ 51741,9996

     Разницу в 0,0004 можно объяснить тем, что  округления при расчётах производились  до 4 знака после запятой.

     Для оценки степени приближения выровненных  уравнений к фактическим данным рассчитывается остаточное среднее  квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Формулы представлены в приложении 1.

= 144,9009

∙100% = 3,3605%

     Вывод: средне квадратическое отклонение равное 144,9009 говорит о том, что значение начисленной заработной платы отклоняется от среднего значения примерно на 145 рублей.  По полученному значению коэффициента вариации можно сказать, что признак колеблется в пределах 3,3605% от своей средней величины. Так как коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность можно считать однородной.

 

  3.3 Корреляционно-регрессионный анализ

 

     В области изучения взаимосвязей задача статистики состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и  силы связи, но и в определении  формы влияния факторных признаков  на результативный. Для её решения и применяют методы корреляционного и регрессионного анализа. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками. Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи).[6,80]

В данном случае связь будет выражена по уравнению  прямой:

= ао + а1х,

где - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии,

ао и а1 – параметры уравнения регрессии.

Для удобства вычислений составим таблицу 8.

Информация о работе Экономико-статистическая характеристика уровня жизни населения Амурская области