2.4 Оценка тесноты  связи между валовым региональным продуктом и финансовой деятельностью с помощью парной корреляции (2005-2008 гг.)

 
 

     Измерение тесноты и направления связи  социально-экономических явлений  осуществляется с помощью линейного  коэффициента корреляции.

     Измерение тесноты и направления связи социально-экономических явлений осуществляется с помощью линейного коэффициента корреляции.

     

  (16)

     Корреляционная  связь проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда каждому  конкретному значению независимой  переменной Х соответствует некоторое множество вероятных значений зависимой переменной Y. Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционной таблицы.

     Таблица 2.

     Зависимость валового регионального  продукта от финансовой деятельности.

     Выясним тесноту связи между валовым региональным продуктом и финансовой деятельностью в Чувашии.

     Рассматривая  уравнение регрессии в форме  линейной функции

=а₀+a₁x,

     параметры данного уравнения а₀ и a₁ найдем из системы нормальных уравнений

∑y= а₀n+ a₁∑x

∑xy= а₀∑x+ a₁∑x²

     n- число уровней.

     Подставим значения таблицы в данную систему

     443637=4а₀+768,2a₁

     90945439,3=768,2а₀+203451,48a₁

     a₁=102,8

     a₀=91166,5

     Получим =91166,5+102,8x

     Подставляя  в это уравнение последовательно  значение х, получим выровненные (теоретически) значения результативного показателя . а₁=102,8 показывает изменение валового регионального продукта на единицу изменения финансовой деятельности. Для измерения тесноты зависимости между валовым региональным продуктом и финансовой деятельностью воспользуемся расчетным коэффициентом корреляции.

r=

= =22736359,8

= =192,05

110909,25

_x= = 13979,7

_у= = 33081,5

r =0,0031

     Значение  коэффициента корреляции характеризует  тесноту зависимости между признаками:

r²=(0,0031)²=0,00000961

     Таким образом, между валовым региональным продуктом и финансовой деятельностью связь практически отсутствует. Т.е. в Чувашской республике валовой региональный продукт зависит от финансовой деятельности всего лишь на 0,000961% .

     2.5 Определение тесноты  связи между валовым  региональным продуктом и транспортом и связью , а также образованием в Чувашии с помощью множественной корреляции.(2005-2008гг.)

 

     Корреляция  называется множественной, если изменение  средней величины признака y рассматривается  в зависимости от влияния нескольких других признаков. Для определения тесноты зависимости между результативным y и 2-мя факторными х₁, х₂ — признаками исчисляют коэффициент множественной корреляции.

  (17),

     где r - парные коэффициенты корреляции между признаками.

     Определим тесноту связи между валовым региональным продуктом и образованием, а также транспортом и связью в Чувашской Республики (в млн. рублях).

  Таблица  3.

Зависимость валового регионального  продукта от образования  и транспортом  и связью.

      ∑y=na₀+a₁∑x₁+a₂∑x₂

      ∑x₁y=a₀∑x₁+ a₁ +a₂

      ∑x₂y=a₀∑x2+a₁∑x₁x₂+ a₂

      110909=a₀+4421a₁+9331a₂

      118631=a₀+4662a₁+9965a₂

      120559=a₀+4721a₁+10131a₂

      a₁=22,884

      a₂=3,481

      a₀=-22742,375

      yx₁x₂=-22742,375+22,884x₁+3,481x₂

      Следовательно, при увеличении транспорта и связи и образования размер валового регионального продукта увеличится на 3,481 и 22,884 млн рубля соответственно.

          (18)

= =524407017,3.

= =110909,25.

=4420,5

_x= = 1033,3

_у= = 33081,5

ryx₁= =0,999

     Аналогично  вычислим ryx₂ и rx₁x₂:

rx₂y=0,996

rx₁x₂=0,99.

Ryx₁x₂= =0,101

     Таким образом, мы выяснили, что связь между валовым региональным продуктом и образованием, а также транспортом и связью в Чувашии практически отсутствует.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Основные мероприятия по совершенствованию  макроэкономических показателей

     3.1 Метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней

 
 

     Одна  из важнейших задач статистики –  определение в рядах динамики общих тенденций развития явления. Основной тенденцией развития называется плавное устойчивое изменение уровня явления во времени, свободных от случайных колебаний.

     Задача  состоит в том, чтобы выявить  общие тенденции в изменении  уровней ряда, освобожденную от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке различными методами.

     Метод укрупнения интервалов – один из основных наиболее простых методов. Основан  на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики. Средняя исчисленная по укрупненным интервалам позволяет выявить направление и характер основной тенденции развития.

     Таблица 4.

     Метод укрупнения

 

     Суть  метода скользящей (подвижной) средней  заключается в том, что исчисляется  средний уровень из определенного  числа, первых по счету уровней ряда, затем из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее начиная с третьего и т.д. Таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок.  

     Таблица 5.

     Метод скользящей средней