Cтатистическое изучение розничной торговли

 

  =                                             (1.2.7)

 

7. средний темп прироста ()  определяется как разница между средним темпом роста и единицей;

 

=  - 100                                                                 (1.2.8)

 

8. средняя величина абсолютного значения 1 % прироста () определяется как:

    =                                                                             (1.2.9)

 

В зависимости от цели исследования аналитик самостоятельно выбирает необходимые группы методов. В данной работе будут использованы метод группировки, для изучения состава и структуры оборота розничной торговли, а также

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

 

2.1. Анализ структуры розничной  торговли в России

 

Информация о обороте розничной торговли населения в России, получаемая в результате статистического наблюдения, характеризуется с различных сторон. Важнейшим этапом исследования является систематизация первичных данных и получение на основе этого характеристики розничного оборота в целом, при помощи обобщающих показателей, что и достигается путем сводки и группировки информации.

Анализ структуры оборота розничной торговли начинается со сбора информации, которая в дальнейшем группируется по различным показателям. Для изучения данного вопроса рассмотрим табличный способ группировки.

Для начала сгруппируем данные по товарной структуре за 2008-2012 гг. И получаем таблицу с числовыми показателями по основным товарам в России. С помощью данной таблицы мы можем просмотреть, сколько процентов оборота приходится на каждую группу товаров. (Табл.2.1.1)(Прил.1).

По данным из таблицы 1 видно, что наибольшая доля оборота приходится на непродовольственные товары. Если просматривать за данный период, то оборот торговли продовольственных товаров в 2012 году вырос на 0,4 %, а оборот непродовольственных товаров уменьшился на 0,4%.

Для  более полного анализа изменения структуры оборота розничной торговли целесообразно рассчитать и проанализировать один из коэффициентов структурных сдвигов (индекс Рябцева).

,                                                     (2.1.1)

где - удельные веса признаков в двух сопоставляемых структурах (например, - удельный вес продовольственных товаров в 2012 г., - удельный вес продовольственных товаров в 2008 г.); - число градаций в структурах (для нашего примера – число товарных групп). Шкала оценки меры существенности структур по индексу Рябцева приведена в приложении 2.

Рассчитаем индекс для продовольственных товаров:

== 0,0734

По шкале Рябцева видим, что данное значение показывает нам низкий уровень различия структур. То есть исходя из показателей, можно судить о том, что оборот розничной торговли в 2012 году по сравнению с 2008 годом изменился незначительно.

Рассчитаем индекс для непродовольственных товаров:

== 0,1075

Данный показатель также свидетельствует о низком различии структур. Следовательно, показатель непродовольственных товаров за период с 2008 по 2012 гг. практически не изменился.

 

 

 

 

2.2. Анализ динамики розничной торговли

 

Для характеристики направления и интенсивности изменения оборота розничной торговли во времени целесообразно рассчитать абсолютные и относительные показатели динамики на базисной и цепной основе, результаты оформить в виде таблицы 2.2.1.

 

Таблица 2. 2.1. Динамика оборота розничной торговли

Год	Оборот розничной торговли,	Абсолютный прирост,		Темп роста, %		Темп прироста, %
	млн. руб.	млн. руб. в год
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2006	8711919,9	-	-	-	-	-	-
2007	10868976,4	2157056,5	2157056,5	124,76	124,76	24,76	24,76
2008	13944183,1	3075206,7	5232263,2	128,29	160,06	28,29	60,06
2009	14599153,1	654970	5887233,2	104,70	167,58	4,70	67,58
2010	16512047	1912893,9	7800127,1	113,10	189,53	13,10	89,53
2011	19104336,5	2592289,5	10392416,6	115,70	219,29	15,70	119,29
2012	21394526,2	2290189,7	12682606,3	111,99	245,58	11,99	145,58
2013	23685913,5	2291387,3	14973993,6	110,71	271,88	10,71	171,88

 

По данным таблицы наблюдается постоянный рост оборота розничной торговли, в 2013 году прирост оборота составил 171,88 % по сравнению с 2006 годом. Что является очень большим показателем динамики оборота.

Для более детального рассмотрения данного вопроса построим график (рис 2.1.1.).

Рисунок 2.1.1. Динамика оборота розничной торговли за 2006-2013 гг.

Для получения обобщенной характеристики за весь изучаемый промежуток времени (за 2006-2013гг.) необходимо рассчитать и проанализировать средние показатели динамики (средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, и прироста).

1. Средний уровень интервального ряда: 16102631,96 млн. руб.

Он показывает, что в среднем за период с 2006 по 2013 гг. оборот розничной торговли составил 16102631,96 млн. руб.

2. Средний абсолютный прирост (убыль):

Таким образом, в среднем за анализируемый период оборот увеличился на данную сумму.

3. Средний темп изменения:

Средний темп роста составляет 196,95% и является вспомогательным для определения показателя темпа прироста.

4. Средний темп прироста:

В среднем за период темп прироста оборота розничной торговли составляет 96,95 %.

О количественной динамике изучаемых показателей в России можно судить по параметрам лучших регрессионных моделей зависимости оборота розничной торговли от фактора времени (годы по порядку). В таблице 2.2.2. указаны основные данные по 2 факторам:

- показатель оборота розничной  торговли (на который оказывается  влияние);

- показатель доходов населения ( влияющий фактор).

 

 

Таблица 2.2.2. Корреляционно-регрессионный анализ (средние показатели на душу населения)

 

Год	Показатель оборота розничной торговли (млн.руб.)	Показатель доходов населения (млн.руб.)
2008	13,94	14,86
2009	14,59	16,89
2010	16,51	18,95
2011	19,1	20,7
2012	21,39	23,21
2013	23,68	25,64

 

Для расчета коварации определяем средние значения показателей. Потребление обозначаем, как Х, а доход –У.

Рассчитываем средние значение по формуле средней арифметической простой:

 

 

 

Расчет показателя коварации сведем в табл.2.2.3.

 

Таблица 2.2.3. Расчет показателя коварации

 

Года	х	y
2008	13,94	14,86	-4,26	-5,18	22,08
2009	14,59	16,89	-3,61	-3,15	11,38
2010	16,51	18,95	-1,69	-1,09	1,85
2011	19,1	20,7	0,90	0,66	0,59
2012	21,39	23,22	3,19	3,18	10,13
2013	23,68	25,64	5,48	5,60	30,67
итого					76,71

 

    

 

Так как значение показателя положительное, то можно говорить о прямой связи между явлениями, т.е. при увеличении доходов оборот розничной торговли увеличивается.

Для оценки тесноты используют коэффициент корреляции, который рассчитываются по формуле:

 

 

Значение коэффициента находится в интервале [-1;1]. Чем ближе к 1, тем более тесная связь между факторами, от 0,15 до 0, считается, что связью можно пренебречь.

Таким образом, следуя формуле, коэффициент корреляции будет равен:

 

Таким образом, можно говорить, что наблюдается тесная положительная связь: в 99% присутствует прямая связь.

Определим параметры уравнения регрессии

 

                                            

Уравнение регрессии имеет вид:

 

 

Таким образом, мы рассмотрели основные методы анализа оборота розничной торговли. Можно сделать выводы о том, что оборот розничной торговли с 2008 по 2013 гг. идет на увеличение. Это явление, прежде всего, связано с ростом уровня дохода населения.

 

2.3. Прогнозирование величины  оборота розничной торговли

 

 

Рассмотрим прогнозирование на 2014-2016 года с помощью среднего абсолютного прироста. Возьмем данные из таблицы 2.3.1. И рассчитаем необходимые показатели.

Год	Оборот розничной торговли,	Абсолютный прирост,		Темп роста, %		Темп прироста, %
	млн. руб.	млн. руб. в год
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2006	8711919,9	-	-	-	-	-	-
2007	10868976,4	2157056,5	2157056,5	124,76	124,76	24,76	24,76
2008	13944183,1	3075206,7	5232263,2	128,29	160,06	28,29	60,06
2009	14599153,1	654970	5887233,2	104,70	167,58	4,70	67,58
2010	16512047	1912893,9	7800127,1	113,10	189,53	13,10	89,53
2011	19104336,5	2592289,5	10392416,6	115,70	219,29	15,70	119,29
2012	21394526,2	2290189,7	12682606,3	111,99	245,58	11,99	145,58
2013	23685913,5	2291387,3	14973993,6	110,71	271,88	10,71	171,88