Автор: Пользователь скрыл имя, 05 Марта 2013 в 23:32, курсовая работа
Совершенствование статистической методологии по изучению доходов и расходов населения способствует расширению международных сопоставлений в этой области.
Задачи работы:
Описать используемые методики изучения доходов населения
Описать основные показатели доходов
Цели работы: Построить трендовую закономерность динамики доходов населения России за последние 6-7 лет.
Введение 3
Глава 1. Общие теоретические сведения 4
1.1. Состав и показатели доходов 4
1.2. Прожиточный минимум. Потребительская корзина 6
1.3. Распределение доходов и социально-экономическая дифференциация населения 8
2.2.1. Показатели центральной тенденции статистического ряда: 9
2.2.2. Показатели структуры распределения дохода: 9
2.2.3. Коэффициенты дифференциации доходов населения: 9
1.4. Статистика бедности 12
1.5. Статистика потребления населением товаров и услуг 14
Глава 2. Аналитическая часть 15
2.1. Изучение неравенства в России 15
2.2. Изучение динамики реального дохода 22
Парная регрессия 23
Показательная регрессия 34
Глава 3. Пути совершенствования методик 43
Заключение 46
Литература 47
Показатели потребления услуг в среднем на 1 человека, как правило, определяются в денежном выражении по каждому виду услуг, но можно определить и среднее количество того или иного вида услуг на одного человека6 или средний объем выполненных работ (например, отпуск воды в м3). По услугам также как и по товарам определяются показатели удовлетворения потребностей и динамики [4].
Возьмем
данные по среднедушевому доходу за 2008г. http://server1.data.cemi.rssi.
№ |
Регион |
среднедушевой доход |
1 |
Белгородская область |
4070 |
2 |
Брянская область |
3720 |
3 |
Владимирская область |
3382 |
4 |
Воронежская область |
4050 |
5 |
Ивановская область |
2859 |
6 |
Калужская область |
4181 |
7 |
Костромская область |
3816 |
8 |
Курская область |
4233 |
9 |
Липецкая область |
4431 |
10 |
Московская область |
5806 |
11 |
Орловская область |
3883 |
12 |
Рязанская область |
3639 |
13 |
Смоленская область |
4429 |
14 |
Тамбовская область |
4051 |
15 |
Тверская область |
3956 |
16 |
Тульская область |
3989 |
17 |
Ярославская область |
5095 |
18 |
г. Москва |
20899 |
19 |
Республика Карелия |
5800 |
20 |
Республика Коми |
9301 |
21 |
Архангельская область |
6119 |
22 |
в том числе Ненецкий АО |
20122 |
23 |
Вологодская область |
5246 |
24 |
Калининградская область |
4693 |
25 |
Ленинградская область |
4014 |
26 |
Мурманская область |
8367 |
27 |
Новгородская область |
4363 |
28 |
Псковская область |
4294 |
29 |
г. Санкт-Петербург |
8855 |
30 |
Республика Адыгея |
3080 |
31 |
Республика Дагестан |
3311 |
32 |
Республика Ингушетия |
1758 |
33 |
Кабардино-Балкарская Республика |
3160 |
34 |
Республика Калмыкия |
2312 |
35 |
Карачаево-Черкесская Республика |
3344 |
36 |
Республика Северная Осети |
4086 |
37 |
Краснодарский край |
4379 |
38 |
Ставропольский край |
3886 |
39 |
Астраханская область |
4538 |
40 |
Волгоградская область |
4648 |
41 |
Ростовская область |
5038 |
42 |
Республика Башкортостан |
5157 |
43 |
Республика Марий Эл |
2567 |
44 |
Республика Мордовия |
3266 |
45 |
Республика Татарстан |
5355 |
46 |
Удмуртская Республика |
3676 |
47 |
Чувашская Республика |
3178 |
48 |
Кировская область |
3758 |
49 |
Нижегородская область |
4794 |
50 |
Оренбургская область |
3873 |
51 |
Пензенская область |
3421 |
52 |
Пермская область |
6372 |
53 |
в том числе Коми-Пермяцкий АО |
2309 |
54 |
Самарская область |
7177 |
55 |
Саратовская область |
3995 |
56 |
Ульяновская область |
3669 |
57 |
Курганская область |
3854 |
58 |
Свердловская область |
6643 |
59 |
Тюменская область |
12191 |
60 |
Ханты-Мансийский АО |
14972 |
61 |
Ямало-Ненецкий АО |
18868 |
62 |
Челябинская область |
4820 |
63 |
Республика Алтай |
3419 |
64 |
Республика Бурятия |
4672 |
65 |
Республика Тыва |
3352 |
66 |
Республика Хакасия |
4441 |
67 |
Алтайский край |
3496 |
68 |
Красноярский край |
6408 |
69 |
Таймырский (Долгано-Ненец АО) |
11255 |
70 |
Эвенкийский АО |
8385 |
71 |
Иркутская область |
5419 |
72 |
в том числе Усть-Ордынский АО |
1800 |
73 |
Кемеровская область |
6162 |
74 |
Новосибирская область |
4969 |
75 |
Омская область |
5427 |
76 |
Томская область |
6473 |
77 |
Читинская область |
4800 |
78 |
в том числе Агинский АО |
4183 |
79 |
Республика Саха (Якутия) |
9633 |
80 |
Приморский край |
5405 |
81 |
Хабаровский край |
7552 |
82 |
Амурская область |
4695 |
83 |
Камчатская область |
8343 |
84 |
в том числе Корякский АО |
10010 |
85 |
Магаданская область |
9486 |
86 |
Сахалинская область |
9488 |
87 |
Еврейская АО |
4975 |
88 |
Чукотский АО |
15042 |
Изучим эти данные.
данные |
номер |
сортируем X |
(X-Xреднее)^2 |
(X-Xреднее)^3 |
(X-Xреднее)^4 |
число наблюдений на интервале |
4070 |
1 |
1758 |
16155284,04 |
-64933961211 |
2,60993E+14 |
52 |
3720 |
2 |
1800 |
15819421,5 |
-62919591806 |
2,50254E+14 | |
3382 |
3 |
2309 |
12029546,31 |
-41722840998 |
1,4471E+14 | |
4050 |
4 |
2312 |
12008745,13 |
-41614668700 |
1,4421E+14 | |
2859 |
5 |
2567 |
10306434,68 |
-33087403110 |
1,06223E+14 | |
4181 |
6 |
2859 |
8516846,314 |
-24855254579 |
7,25367E+13 | |
3816 |
7 |
3080 |
7275770,587 |
-19625399007 |
5,29368E+13 | |
4233 |
8 |
3160 |
6850592,405 |
-17930491448 |
4,69306E+13 | |
4431 |
9 |
3178 |
6756691,314 |
-17563097704 |
4,56529E+13 | |
5806 |
10 |
3266 |
6306947,314 |
-15839038141 |
3,97776E+13 | |
3883 |
11 |
3311 |
6082949,587 |
-15002765663 |
3,70023E+13 | |
3639 |
12 |
3344 |
5921258,587 |
-14408575327 |
3,50613E+13 | |
4429 |
13 |
3352 |
5882388,769 |
-14266931814 |
3,46025E+13 | |
4051 |
14 |
3382 |
5737766,95 |
-13744038307 |
3,2922E+13 | |
3956 |
15 |
3419 |
5561879,041 |
-13116933281 |
3,09345E+13 | |
3989 |
16 |
3421 |
5552449,587 |
-13083590299 |
3,08297E+13 | |
5095 |
17 |
3496 |
5204620,041 |
-11873630903 |
2,70881E+13 | |
20899 |
18 |
3639 |
4572599,041 |
-9777879514 |
2,09087E+13 | |
5800 |
19 |
3669 |
4445197,223 |
-9372092182 |
1,97598E+13 | |
9301 |
20 |
3676 |
4415729,132 |
-9279052627 |
1,94987E+13 | |
6119 |
21 |
3720 |
4232745,132 |
-8708295917 |
1,79161E+13 | |
20122 |
22 |
3758 |
4077829,496 |
-8234620599 |
1,66287E+13 | |
5246 |
23 |
3816 |
3846947,314 |
-7545262573 |
1,4799E+13 | |
4693 |
24 |
3854 |
3699327,678 |
-7115152334 |
1,3685E+13 | |
4014 |
25 |
3873 |
3626600,86 |
-6906366800 |
1,31522E+13 | |
8367 |
26 |
3883 |
3588613,587 |
-6798139084 |
1,28781E+13 | |
4363 |
27 |
3886 |
3577256,405 |
-6765892682 |
1,27968E+13 | |
4294 |
28 |
3956 |
3317365,496 |
-6042128883 |
1,10049E+13 | |
8855 |
29 |
3989 |
3198244,496 |
-5719624157 |
1,02288E+13 | |
3080 |
30 |
3995 |
3176820,132 |
-5662248683 |
1,00922E+13 | |
3311 |
31 |
4014 |
3109451,314 |
-5483093376 |
9,66869E+12 | |
1758 |
32 |
4050 |
2983785,132 |
-5154081936 |
8,90297E+12 | |
3160 |
33 |
4051 |
2980331,405 |
-5145135762 |
8,88238E+12 | |
2312 |
34 |
4070 |
2915090,587 |
-4977119665 |
8,49775E+12 | |
3344 |
35 |
4086 |
2860710,95 |
-4838502476 |
8,18367E+12 | |
4086 |
36 |
4181 |
2548376,86 |
-4068136150 |
6,49422E+12 | |
4379 |
37 |
4183 |
2541995,405 |
-4052865037 |
6,46174E+12 | |
3886 |
38 |
4233 |
2385059,041 |
-3683398454 |
5,68851E+12 | |
4538 |
39 |
4294 |
2200767,678 |
-3263945400 |
4,84162E+12 | |
4648 |
40 |
4363 |
2004424,496 |
-2829327664 |
4,0017E+12 | |
5038 |
41 |
4379 |
1955420,86 |
-2734389424 |
3,82367E+12 | |
5157 |
42 |
4429 |
1818084,496 |
-2451439022 |
3,30543E+12 | |
2567 |
43 |
4431 |
1812695,041 |
-2440546687 |
3,28586E+12 | |
3266 |
44 |
4441 |
1785867,769 |
-2386568745 |
3,18932E+12 | |
5355 |
45 |
4538 |
1536022,223 |
-1903690088 |
2,35936E+12 | |
3676 |
46 |
4648 |
1275462,223 |
-1440460654 |
1,6268E+12 | |
3178 |
47 |
4672 |
1221828,769 |
-1350565091 |
1,49287E+12 | |
3758 |
48 |
4693 |
1175844,496 |
-1275043013 |
1,38261E+12 | |
4794 |
49 |
4695 |
1171511,041 |
-1268000951 |
1,37244E+12 | |
3873 |
50 |
4794 |
967004,0413 |
-950916610,5 |
9,35097E+11 | |
3421 |
51 |
4800 |
955239,6777 |
-933616525 |
9,12483E+11 | |
6372 |
52 |
4820 |
916545,1322 |
-877466980,7 |
8,40055E+11 | |
2309 |
53 |
4969 |
653451,7686 |
-528226647,8 |
4,26999E+11 |
20 |
7177 |
54 |
4975 |
643787,405 |
-516551603,3 |
4,14462E+11 | |
3995 |
55 |
5038 |
546658,5868 |
-404179480,6 |
2,98836E+11 | |
3669 |
56 |
5095 |
465620,1322 |
-317722246,6 |
2,16802E+11 | |
3854 |
57 |
5157 |
384851,0413 |
-238747591,5 |
1,4811E+11 | |
6643 |
58 |
5246 |
282347,314 |
-150029095,5 |
79720045751 | |
12191 |
59 |
5355 |
178391,0413 |
-75345888,91 |
31823363624 | |
14972 |
60 |
5405 |
138654,6777 |
-51629959,98 |
19225119644 | |
18868 |
61 |
5419 |
128424,4959 |
-46022669,34 |
16492851139 | |
4820 |
62 |
5427 |
122754,6777 |
-43008775,25 |
15068710894 | |
3419 |
63 |
5800 |
512,4049587 |
11598,98497 |
262558,8417 | |
4672 |
64 |
5806 |
820,0413223 |
23483,0015 |
672467,7703 | |
3352 |
65 |
6119 |
116715,405 |
39874226,53 |
13622485755 | |
4441 |
66 |
6162 |
147945,1322 |
56905077,68 |
21887762151 | |
3496 |
67 |
6372 |
353592,405 |
210258901,9 |
1,25028E+11 | |
6408 |
68 |
6408 |
397702,2231 |
250805483,8 |
1,58167E+11 | |
11255 |
69 |
6473 |
483909,9504 |
336625358,2 |
2,34169E+11 | |
8385 |
70 |
6643 |
749326,314 |
648644105,7 |
5,6149E+11 | |
5419 |
71 |
7177 |
1958981,95 |
2741862374 |
3,83761E+12 | |
1800 |
72 |
7552 |
3149334,223 |
5588923034 |
9,91831E+12 | |
6162 |
73 |
8343 |
6582489,95 |
16888275580 |
4,33292E+13 |
10 |
4969 |
74 |
8367 |
6706216,496 |
17366662100 |
4,49733E+13 | |
5427 |
75 |
8385 |
6799767,405 |
17731320749 |
4,62368E+13 | |
6473 |
76 |
8855 |
9471845,587 |
29150896409 |
8,97159E+13 | |
4800 |
77 |
9301 |
12416013,22 |
43749515684 |
1,54157E+14 | |
4183 |
78 |
9486 |
13753983,68 |
51008524012 |
1,89172E+14 | |
9633 |
79 |
9488 |
13768822,22 |
51091092426 |
1,8958E+14 | |
5405 |
80 |
9633 |
14865931,77 |
57317627106 |
2,20996E+14 | |
7552 |
81 |
10010 |
17915210,59 |
75828571792 |
3,20955E+14 | |
4695 |
82 |
11255 |
30004500,13 |
1,64354E+11 |
9,0027E+14 | |
8343 |
83 |
12191 |
41134731,4 |
2,63823E+11 |
1,69207E+15 |
1 |
10010 |
84 |
14972 |
84541337,86 |
7,77327E+11 |
7,14724E+15 |
2 |
9486 |
85 |
15042 |
85833486,95 |
7,95216E+11 |
7,36739E+15 | |
9488 |
86 |
18868 |
171364760,4 |
2,24327E+12 |
2,93659E+16 |
3 |
4975 |
87 |
20122 |
205768592,4 |
2,95168E+12 |
4,23407E+16 | |
15042 |
88 |
20899 |
228663886,3 |
3,45777E+12 |
5,22872E+16 | |
сумма |
508408 |
1195357344 |
1,04241E+13 |
1,44099E+17 |
||
среднее |
5777,363636 |
13583606,19 |
1,18455E+11 |
1,63748E+15 |
На основе приведенных выше расчетов построим гистограммы, приведем параметры распределения
сводка параметров распределения | |
минимум |
1758 |
максимум |
20899 |
размах |
19141 |
среднее |
5777,36 |
дисперсия |
13583606,19 |
среднеквадратичное отклонение |
3685,59 |
медиана |
4489,5 |
мода |
|
наблюдений |
88 |
коэффициент вариации =СКО/среднее |
0,637937067 |
3-й момент |
1,18455E+11 |
4-й момент |
1,63748E+15 |
ассиметрия = 3-й момент/СКО^3 |
2,366090318 |
эксцесс=4-й момент/СКО^4-3 |
5,874558599 |
1-я квартиль |
3801,500 |
1-я квартиль |
6214,500 |
по формуле Стреджеса выберем разбиение на 6 интервалов. Ширина интервала 3190. Тогда
интервальный ряд |
начало |
середина |
конец |
частота |
эмпирическая частость |
эмпирическая частость / ширина интервала |
накопленная эмпирическая частость |
1 |
1758 |
3353 |
4948 |
52 |
0,591 |
0,000 |
0,591 |
2 |
4948 |
6543 |
8138 |
20 |
0,227 |
0,000 |
0,818 |
3 |
8138 |
9733 |
11329 |
10 |
0,114 |
0,000 |
0,932 |
4 |
11329 |
12924 |
14519 |
1 |
0,011 |
0,000 |
0,943 |
5 |
14519 |
16114 |
17709 |
2 |
0,023 |
0,000 |
0,966 |
6 |
17709 |
19304 |
20899 |
3 |
0,034 |
0,000 |
1,000 |
сумма |
88 |
1,000 |
Очевидно, что распределение не является нормальным. Коэффициент вариации показывает, что выборка не является однородной. Средний доход равен 5800р. Видна большая степень неравенства по регионам России. Также видно отсутствие среднего класса в России, о чем часто говорят СМИ. Приведем картограмму денежных доходов населения.
На сайте http://e3.prime-tass.
Период |
номер месяца |
Значение |
январь 2005 г. |
1 |
2572 |
февраль 2005 г. |
2 |
2760 |
март 2005 г. |
3 |
2867 |
апрель 2005 г. |
4 |
2994 |
май 2005 г. |
5 |
2981 |
июнь 2005 г. |
6 |
3304 |
июль 2005 г. |
7 |
3290 |
август 2005 г. |
8 |
3370 |
сентябрь 2005 г. |
9 |
3511 |
октябрь 2005 г. |
10 |
3473 |
ноябрь 2005 г. |
11 |
3655 |
декабрь 2005 г. |
12 |
4294 |
январь 2006 г. |
13 |
3860 |
февраль 2006 г. |
14 |
3798 |
март 2006 г. |
15 |
4172 |
апрель 2006 г. |
16 |
3991 |
май 2006 г. |
17 |
4234 |
июнь 2006 г. |
18 |
4522 |
июль 2006 г. |
19 |
4520 |
август 2006 г. |
20 |
4643 |
сентябрь 2006 г. |
21 |
4556 |
октябрь 2006 г. |
22 |
4612 |
ноябрь 2006 г. |
23 |
4785 |
декабрь 2006 г. |
24 |
5868 |
январь 2007 г. |
25 |
4877 |
февраль 2007 г. |
26 |
4649 |
март 2007 г. |
27 |
5124 |
апрель 2007 г. |
28 |
5035 |
май 2007 г. |
29 |
5202 |
июнь 2007 г. |
30 |
5591 |
июль 2007 г. |
31 |
5661 |
август 2007 г. |
32 |
5559 |
сентябрь 2007 г. |
33 |
5546 |
октябрь 2007 г. |
34 |
5722 |
ноябрь 2007 г. |
35 |
5982 |
декабрь 2007 г. |
36 |
7368 |
январь 2008 г. |
37 |
6022 |
февраль 2008 г. |
38 |
5992 |
март 2008 г. |
39 |
6571 |
апрель 2008 г. |
40 |
6556 |
май 2008 г. |
41 |
6577 |
июнь 2008 г. |
42 |
6980 |
июль 2008 г. |
43 |
7143 |
август 2008 г. |
44 |
6900 |
сентябрь 2008 г. |
45 |
6976 |
октябрь 2008 г. |
46 |
7126 |
ноябрь 2008 г. |
47 |
7096 |
декабрь 2008 г. |
48 |
8736 |
январь 2009 г. |
49 |
7039 |
февраль 2009 г. |
50 |
7541 |
март 2009 г. |
51 |
7850 |
апрель 2009 г. |
52 |
8133 |
май 2009 г. |
53 |
8162 |
июнь 2009 г. |
54 |
8655 |
июль 2009 г. |
55 |
8680 |
август 2009 г. |
56 |
8564 |
сентябрь 2009 г. |
57 |
8777 |
октябрь 2009 г. |
58 |
8962 |
ноябрь 2009 г. |
59 |
8875 |
декабрь 2009 г. |
60 |
11075 |
январь 2010 г. |
61 |
9282 |
февраль 2010 г. |
62 |
9106 |
март 2010 г. |
63 |
9995 |
апрель 2010 г. |
64 |
9963 |
май 2010 г. |
65 |
10030 |
июнь 2010 г. |
66 |
10975 |
июль 2010 г. |
67 |
11218 |
август 2010 г. |
68 |
10900 |
сентябрь 2010 г. |
69 |
11070 |
октябрь 2010 г. |
70 |
11071 |
ноябрь 2010 г. |
71 |
11267 |
декабрь 2010 г. |
72 |
14354 |
январь 2011 г. |
73 |
11410 |
февраль 2011 г. |
74 |
11659 |
март 2011 г. |
75 |
12580 |
апрель 2011 г. |
76 |
12510 |
май 2011 г. |
77 |
12744 |
июнь 2011 г. |
78 |
13810 |
июль 2011 г. |
79 |
13575 |
август 2011 г. |
80 |
13410 |
сентябрь 2011 г. |
81 |
13801 |
Построим временной тренд, наилучшим образом характеризующий эти данные.
Построение регрессии
Для регрессии вида
найдем коэффициенты по формулам
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на 133 единиц, т.е. доход растет на 133 рубля ежемесячно. Нарисуем точки и регрессию:
Информация о работе Статистические исследования уровня доходов населения