Статистическое изучение социально-экономических явлений и процессов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2012 в 13:13, курсовая работа

Описание работы

Для обеспечения эффективного использования материальных ресурсов следует применять систему частных и обобщающих показателей. Поэтому важным моментом является изучение показателей и путей улучшения использования материальных ресурсов.
Целью данной курсовой работы является изучение сущности материальных ресурсов, а также отработка навыков работы с важнейшими показателями и умение интерпретировать полученные результаты.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..4
1. Теоретическая часть. Материальные ресурсы в зависимости от
формы существования и назначения…………………………………………….6
1.1. Экономическая сущность материальных ресурсов……………………..6
1.2. Классификация материальных ресурсов……………………………...…8
1.3. Анализ использования материальных ресурсов предприятия………..12
2. Расчетная часть………………………………………………………………..17
2.1. Задание №1…………………………………………………………….....17
2.2. Задание №2…………………………………………………………….....28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….30
Список использованной литературы…………………………………...………31

Файлы: 1 файл

Готовый курсач по статистике.doc

— 337.50 Кб (Скачать файл)

 

Получаем:

Так как этот коэффициент  отрицателен и  достаточно мал, то можно  сказать, что он свидетельствует о наличии обратной слабой связи между факторным и результативным признаками.

 

Линейный  коэффициент корреляции определяется по формуле:

Для его расчёта воспользуемся  данными из следующей  таблицы:

Таблица 6. Таблица для расчёта линейного коэффициента корреляции

-3,3

781,4

10,89

610585,96

-2578,62

-8,5

2026,4

72,25

4106296,96

-17224,4

-5,1

-831,6

26,01

691558,56

4241,16

1,1

281,4

1,21

79185,96

309,54

-7,4

-750,6

54,76

563400,36

5554,44

-0,6

352,4

0,36

124185,76

-211,44

1,4

-471,6

1,96

222406,56

-660,24

5,1

-185,6

26,01

34447,36

-946,56

1,7

157,4

2,89

24774,76

267,58

-0,8

369,4

0,64

136456,36

-295,52

2,5

-168,6

6,25

28425,96

-421,5

3,2

-565,6

10,24

319903,36

-1809,92

2,7

-197,6

7,29

39045,76

-533,52

3,5

29,4

12,25

864,36

102,9

2,4

128,4

5,76

16486,56

308,16

-2,2

-330,6

4,84

109296,36

727,32

4,2

-63,6

17,64

4044,96

-267,12

3,6

49,4

12,96

2440,36

177,84

4,6

-86,6

21,16

7499,56

-398,36

-8,1

-523,6

65,61

274156,96

4241,16

Итого

360,98

7395462,8

-9417,1


Получаем:

Полученный результат  также свидетельствует о наличии  обратной слабой связи.

Коэффициент конкордации определяется с использованием коэффициента корреляции рангов по формуле:

где m – число факторов; n – число наблюдений;

     S – отклонение суммы квадратов рангов от средней суммы квадратов                                                                  рангов.

S =

квадраты сумм

рангов

(сумма рангов)2

.

число исходных данных


 



                                                   

 

Данные  для его расчёта  представлены в следующей  таблице:

              Таблица 7. Таблица  для расчёта коэффициента  конкордации

rang x

rang y

rang x + rang y

(rang x + rang y)^2

5

19

24

576

1

20

21

441

4

1

5

25

9

16

25

625

3

2

5

25

8

17

25

625

10

5

15

225

20

8

28

784

11

15

26

676

7

18

25

625

13

9

22

484

15

3

18

324

14

7

21

441

16

12

28

784

12

14

26

676

6

6

12

144

18

11

29

841

17

13

30

900

19

10

29

841

2

4

6

36

Итого

420

10098


 

Получаем:

        Исходя из полученного результата коэффициента конкордации (а он как видим равен 0,41) можно сделать вывод о том, что между данными категориями, средний возраст установленного оборудования и валовая продукция, существует достаточно слабая связь.

 

Регрессионный анализ заключается  в определении аналитического выражения  связи, в котором изменение  одной  величины (называемой зависимой или  результативным признаком) обусловлено  влиянием одной или нескольких независимых  величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные или средние значения.

В данном случае мы рассмотрим изменение такой величины как  валовая продукция под влиянием среднего возраста установленного оборудования.

Мы имеем линейную регрессию, которая выражается уравнением прямой (линейной функцией) вида :

Для нахождения параметров уравнения решаем систему нормальных уравнений, при этом оценка параметров уравнения регрессии («a», «b») осуществляется методом наименьших квадратов, в основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности.

Коэффициенты a и b определяются из системы уравнений:

 

   


 

 

Таблица 8. Таблица для расчёта параметров линейного уравнения регрессии

X

Y

X*Y

10,3

2661

27408,3

106,09

5,1

3906

19920,6

26,01

8,5

1048

8908

72,25

14,7

2161

31766,7

216,09

6,2

1129

6999,8

38,44

13

2232

29016

169

15

1408

21120

225

18,7

1694

31677,8

349,69

15,3

2037

31166,1

234,09

12,8

2249

28787,2

163,84

16,1

1711

27547,1

259,21

16,8

1314

22075,2

282,24

16,3

1682

27416,6

265,69

17,1

1909

32643,9

292,41

16

2008

32128

256

11,4

1549

17658,6

129,96

17,8

1816

32324,8

316,84

17,2

1929

33178,8

295,84

18,2

1793

32632,6

331,24

5,5

1356

7458

30,25

Итого

272

37592

501834,1

4060,18


 

Подставив в систему  известные значения, взятые из таблицы 8, получаем следующую систему:

 

20a + 272b = 37592


272a + 4060,18b = 501834,1

 

Решив эту систему  получаем следующие значения параметров уравнения регрессии: a=2234,96 ; b=-26,13. Следовательно, получаем следующее уравнение регрессии: .

Построим на корреляционном поле графики соответствующие эмпирическому  ряду данных и уравнению регрессии. Получаем следующее:

Рисунок 1. Графики  эмпирического ряда данных и уравнения  регрессии

Вывод по заданию  №1.

Проанализировав данные в корреляционной таблице можно  сказать, что связь между признаками обратная, т.е. с ростом значений факторного признака наблюдается уменьшение значений результативного признака и наоборот. Коэффициент корреляции Фехнера равен -0,1, что свидетельствует о наличии обратной слабой связи между факторным и результативным признаками (средний возраст установленного оборудования и валовая продукция соответственно). Значения коэффициента корреляции рангов и линейного коэффициента корреляции также указывают на обратную слабую связь между средним возрастом установленного оборудования и валовой продукцией ( и ), так как значения близки к 0 и отрицательные. Коэффициент конкордации, равный 0,41, показывает, что существующая связь слабая. По графикам, построенным на основании эмпирических и теоретических значений на поле корреляции, также можно сделать вывод, что существует обратная связь между факторным и результативным признаками.

 

 

2.1. Задание  №2

Имеются следующие данные об экономической  деятельности региона  за отчетный год, млрд. руб.:

№ п/п

Показатели

Вариант 16

1

Выпуск продукции в  отраслях материального производства, в основных ценах

12650

2

Выручка отраслей, оказывающих  платные услуги, в основных ценах

6390

3

Затраты на содержание госбюджетных организаций

1450

4

Выручка от индивидуальной трудовой деятельности

150

5

Промежуточное потребление

10400

6

Налоги на продукты

1050

7

Субсидия на продукты

330

8

Чистые налоги на импорт

260


 

Рассчитать основные показатели счета производства:

1) валовой выпуск продукции  и услуг в основных ценах;

2) валовой внутренний  продукт.

Построить счет производства.

 

Решение:

1. Валовой выпуск продукции  и услуг в основных ценах  (ВВосн.ц) исходя из исходных данных будет определяться как сумма следующих показателей: выпуск продукции в отраслях материального производства, в основных ценах, выручка отраслей, оказывающих платные услуги, в основных ценах, затраты на содержание госбюджетных организаций, выручка от индивидуальной трудовой деятельности. Следовательно

ВВосн.ц = 12650+6390+1450+150=20640

2. ВВПрын.ц = ВВосн.ц + ЧНП + ЧНИ,

              где ЧНП – чистые налоги на продукты;

                     ЧНИ – чистые налоги на импорт.

ЧНП ( чистые налоги на продукты) в свою очередь определяются как  разница между величиной налога на продукты и субсидий на продукты. Используя данные из таблицы получаем, что ЧНП=1050-330=720. Из тех же данных ЧНИ=260.

Сейчас можно высчитать ВВПрын.ц, который получается равным:

ВВПрын.ц =20640+720+260=21620

3. Построение счёта  производства.

Имея все приведённые  выше данные, можем построить счёт производства, который выглядит следующим образом:

Схема счета производства

 

Использование

Ресурсы

6. Промежуточное потребление 

10400

1. Валовой выпуск продуктов  и услуг  в основных ценах

20640

7. Валовой внутренний продукт в рыночных ценах (п.5 − п.6)

11220

2. Налоги на продукты

1050

   

3.  Субсидии на продукты

330

   

4.  Чистые налоги на импорт

260

   

5. Валовой выпуск в  рыночных ценах 

(п.1 + п.2 − п.3 + п.4)

21620

Всего (п.6 + п.7)

21620

Всего (п.5)

21620


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В теоретическом разделе  курсовой работы рассмотрен вопрос «Материальные  ресурсы в зависимости от формы существования и назначения». На её основе можно сделать следующие выводы.

Информация о работе Статистическое изучение социально-экономических явлений и процессов