Статистические методы изучения взаимосвязей экономических явлений

     Среднее арифметическое находится по формуле:

     

     где  - значение признака, - количество предприятий.

     Это значение мы уже нашли в табл. 2.4 итоговая сумма колонки «F»

      = 551

           Найдем общую дисперсию  по формуле:

     

     где y - отдельное значение признака;

           - среднее арифметическое значение;

           - количество предприятий.

     Общая дисперсия показывает вариацию результативного  признака под влиянием всех возможных  факторов - характеризует вариацию всех единиц совокупности от общей средней.

     Вычислим  значения и в таблице № 2.5.

     Таблица 2.5. 

 

     Возьмем итоговую сумму из табл. 2.5 (колонка E) и разделим на количество предприятий, для того, чтобы получить искомую общую дисперсию:

     

     Межгрупповая  дисперсия находится по следующей  формуле:

     

     где  - среднее групповое значение;

            - общее среднее арифметическое;

            - количество предприятий в каждой группе

     Межгрупповая  дисперсия характеризует вариацию результативного признака под влиянием лишь одного факторного признака, положенного в основание группировки (вариацию групповых средних от общей средней).

     Данные  расчетов приведены в табл. 2.6

     Таблица 2.6.

     

      

     Подставляя  найденные значении в формулу, вычислим межгрупповую дисперсию.

     

     Коэффициент детерминации находится по следующей  формуле:

     

     и показывает удельный вес вариаций результативного признака, сформировавшийся под влиянием факторного признака в общей вариации результативного признака.

     Вычислим  коэффициент детерминации:

       или 59%

     Корень  из коэффициента детерминации дает эмпирическое корреляционное отношение, показывающее тесноту связи между признаками группировочными и результативными.

     Причем, он может принимать значения от 0 до 1. Если =0, то группировочный признак (факторный) не оказывает влияния на результативный, если =1, то изменение результативного признака полностью зависит от группировочного

     В данном случае эмпирическое корреляционное отношение будет равно:

       или 76,8%

     Это означает, что связь между признаками тесная. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     III. Аналитическая часть 

     Обследование  населения по проблемам занятости  проводится в России с квартальной  периодичностью по состоянию на последнюю  неделю второго месяца квартала. Обследование проводится во всех регионах Российской Федерации на основе выборочного метода наблюдения с последующим распространением итогов на всю численность населения обследуемого возраста. Выборка единиц наблюдения для квартальных обследований строится таким образом, что в каждом квартале все единицы наблюдения заменяются новыми.

     По  данным обследования населения по проблемам  занятости по состоянию на последнюю  неделю августа 2006г., численность экономически активного населения в возрасте от 15 до 72 лет составила 74,4 млн. человек (в их числе 69,9 млн. человек классифицировались как занятое население, 4,5 млн. человек - как безработные с применением критериев МОТ). По сравнению с августом 2005 г. численность занятого населения увеличилась на 1,1%, численность безработных сократилась на 10,3%. 

Рис.1. Динамика численности  занятого населения  и безработных

На графике  мы можем наблюдать, что с 1999 года численность занятого населения увеличивается, а численность безработных сократилась в 2,5 раза. 

Рис.2. Состав безработных по обстоятельствам незанятости

     На  круговой диаграмме показан состав безработных (с опытом работы). Мы можем видеть, что большинство безработных – это люди, уволившиеся по своему желанию, на втором месте те, кто не работает в связи с высвобождением, сокращением персонала или ликвидацией дела.

     Среди субъектов Российской Федерации  самый низкий уровень безработицы по методологии МОТ наблюдается в Агинском Бурятском автономном округе и составляет 0,6%. Высокий уровень безработицы по методологии МОТ отмечается в Республиках Ингушетия, Тыва, Дагестан, Кабардино-Балкарской и Карачаево – Черкесской Республиках (от 20% и выше). Не превышает 5% уровень безработицы в Москве (1,5), Санкт-Петербурге (2,4%), в Республике Карелия, в Московской, Нижегородской, Ярославской, Тульской, Костромской областях, Эвенкийском и Чукотском автономных округах (2,5% - 4,9%).  

 

Рис.3. Расчетный вид группировки субъектов по уровню безработицы 

     На  данном листе приведена группировка  субъектов РФ по уровню безработицы. Нам известно общее число регионов и количество регионов, входящих в  определенный интервал, также общая численность безработных и численность безработных по интервалам. Исходя из этих данных мы можем рассчитать уровень безработицы (в %) к общему числу регионов и к общей численности безработных.

     Полученные  данные приведены на рис.4.   

 

Рис.4. Группировка субъектов РФ по уровню безработицы 

     Таким образом, в ходе исследований мы выявили, что с 1999 года по 2006 год уровень безработицы значительно снизился, увеличилось число занятого населения, в основном безработные люди – это уволившиеся по своему желанию. Также мы можем сказать, что большее число регионов попадает в интервал с уровнем безработицы 5,1-8,0%, что составляет 45,43% от общей численности безработных. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Заключение 

     В курсовой работе мы рассмотрели основные понятия корреляционного и регриссионного анализа, оценку значимости параметров взаимосвязи, непараметрические методы оценки связи, дисперсионный анализ связи.

     Установили, что изучение зависимости вариации признаков от окружающих условий  составляет содержание теории корреляции. Связи между социально-экономическими явлениями – это причинно следственные отношения. Все исследуемые признаки делятся на факторные (обуславливающие изменения других признаков) и результативные (изменяющиеся под воздействием факторных признаков). Для оценки тесноты корреляционной связи между факторным и результативным признаками на базе эмпирического материала стороят эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Для оценки тесноты связи корреляционного отношения пользуются шкалой Чеддока.

     На  практике не все экономические явления  можно свести к функциональной зависимости (определенному значению факторного признака должно соответствовать одно значение результативного признака), чаще в экономике встречается корреляционные зависимости, которые отличается неопределенностью, приблизительностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов или наблюдений.

     Существуют  различные корреляции: парная и множественная  корреляции, линейная и нелинейная регрессии, прямая и обратная регрессии.

     Выяснили, что корреляционные анализ – это  количественное определение тесноты связи между факторным и результативным признаком, осуществляемое с помощью показателя корреляции;   а регрессионный анализ – определение теоретического выражения связи между признаками (формы связи).

     Решили  поставленную задачу с помощью аналитической  группировки и корреляционной таблицы (для удобства решения мы использовали Excel), измерили тесноту корреляционной связи коэффициентом детерминации и эмпирическим корреляционным отношением.

     Провели аналитическое исследование по уровню безработицы, привели данные о занятости  населения за последние 7 лет и  как они менялись за это время, показали основные причины безработицы в процентном отношении, в результате исследования сделали выводы об изменении уровня занятости населения.