Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Февраля 2011 в 21:02, курсовая работа
Статистический анализ одномерной структуры финансовых результатом хозяйственной деятельности предприятий и организаций заключается в определении структуры прибыли, структуры убытков и сальдо финансового результата, соответственно для структуры миграции – в определении структуры прироста населения, структуры убыли населения и сальдо миграции. Элементы исследуемых структур определяются в процентах к итогу соответствующих наименований показателей структур.
Показатели структуры сальдо финансового результата (сальдо миграции, естественного движения населения) имеют разные знаки. Следует отметить, что статистика не налагает запрета на отрицательные величины доли, требуется лишь, чтобы сумма долей равнялась 100 %. Знакопеременные доли реально отражают «вклады» каждого из элементов структуры (например, отраслей) в конечный общий финансовый результат, учитывая их направление.
Введение
1.Теоретическая часть «Статистическое изучение структуры совокупности и ее изменений» 4
1.1. Показатели простой (одномерной) структуры 4
1.2. Показатели иерархической "древовидной" структуры 5
1.3. Показатели балансовой структуры 7
1.4. Показатели многомерной структуры с пересекающимися признаками 9
1.5. Сравнительный анализ структур 10
1.6. Показатели концентрации, специализации, монополизации. Многомерная структура 11
1.7. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры 16
1.8. Ранговые и инновационные показатели изменения структуры 17
2.Практическая часть 20
Задача 1. 20
Задача 2. 28
Задача 3. 33
Задача 4. 45
Задача 5. 56
Библиографический список 60
Общие выводы:
Проведенный априорный анализ исходных статистических данных показал:
Распределение по площади кухонь не симметрично (с правосторонней ассиметрией), плосковершинное, совокупность однородная;
Зависимость между площадью кухни (факторный признак) и ценой квартиры (результативный признак) прямая (положительная), т.е. с ростом потерь рабочего времени выпуск продукции сокращается.
По результатам корреляционного анализа получили , , что говорит о слабой степени тесноты связи. Тем не менее т.к. , значит цена квартиры зависит от площади кухонь скорее всего нелинейно, что необходимо учитывать при последующем регрессионном анализе.
Фактор стоимости квартир объясняет в данном примере 43,5% вариации площадь кухни, а неучтенные факторы составляют – 56,5%.
Задача №3
Приведены данные о количестве прибыльных и убыточных крупных и средних организаций городов и районов области за январь-июнь 2005 года. Рассчитайте показатели структуры, координации и наглядности, характеризующие финансовые результаты деятельности организаций. Базу сравнения выберите самостоятельно, сделайте аргументированные выводы, результаты расчетов представьте графически.
Таблица 9
Прибыльные организации | Убыточные организации | ||||||||
количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | ||||||
Челябинская область | 981 | 57,6 | 723 | 42,4 | |||||
Челябинск | 345 | 67,0 | 170 | 33,0 | |||||
Аша | 14 | 66,7 | 7 | 33,3 | |||||
Верхний Уфалей | 10 | 62,5 | 6 | 37,5 | |||||
Златоуст | 33 | 58,9 | 23 | 41,1 | |||||
Карабаш | 1 | 16,7 | 5 | 83,3 | |||||
Карталы | 8 | 57,1 | 6 | 42,9 | |||||
Касли | 8 | 72,7 | 3 | 27,3 | |||||
Катав-Ивановск | 5 | 35,7 | 9 | 64,3 | |||||
Копейск | 21 | 55,3 | 17 | 44,7 | |||||
Кыштым | 12 | 52,2 | 11 | 47,8 | |||||
Магнитогорск | 97 | 67,8 | 46 | 32,2 | |||||
Миасс | 41 | 53,9 | 35 | 46,1 | |||||
Сатка | 14 | 51,9 | 13 | 48,1 | |||||
Троицк | 14 | 56,0 | 11 | 44,0 | |||||
Усть-Катав | 7 | 53,8 | 6 | 46,2 | |||||
Чебаркуль | 16 | 72,7 | 6 | 27,3 | |||||
Южноуральск | 14 | 56,0 | 11 | 44,0 | |||||
Агаповский район | 16 | 59,3 | 11 | 40,7 | |||||
Аргаяшский район | 14 | 37,8 | 23 | 62,2 | |||||
Ашинский район | 4 | 40,0 | 6 | 60,0 | |||||
Брединский район | 15 | 71,4 | 6 | 28,6 | |||||
Варненский район | 9 | 52,9 | 8 | 47,1 | |||||
Верхнеуральский район | 11 | 37,9 | 18 | 62,1 | |||||
Еманжелинский район | 5 | 25,0 | 15 | 75,0 | |||||
Еткульский район | 9 | 45,0 | 11 | 55,0 | |||||
Карталинский район | 11 | 84,6 | 2 | 15,4 | |||||
Каслинский район | 2 | 18,2 | 9 | 81,8 | |||||
Катав-Ивановский район | 4 | 100,0 | |||||||
Кизильский район | 11 | 52,4 | 10 | 47,6 | |||||
Коркинский район | 6 | 28,6 | 15 | 71,4 | |||||
Красноармейский район | 14 | 50,0 | 14 | 50,0 | |||||
Кунашакский район | 11 | 52,4 | 10 | 47,6 | |||||
Кусинский район | 4 | 33,3 | 8 | 66,7 | |||||
Нагайбакский район | 7 | 50,0 | 7 | 50,0 | |||||
Нязепетровский район | 8 | 66,7 | 4 | 33,3 | |||||
Октябрьский район | 12 | 54,5 | 10 | 45,5 | |||||
Пластовский район | 6 | 42,9 | 8 | 57,1 | |||||
Саткинский район | 9 | 56,3 | 7 | 43,8 | |||||
Сосновский район | 21 | 53,8 | 18 | 46,2 | |||||
Троицкий район | 9 | 42,9 | 12 | 57,1 | |||||
Увельский район | 13 | 54,2 | 11 | 45,8 | |||||
Уйский район | 7 | 28,0 | 18 | 72,0 | |||||
Чебаркульский район | 9 | 42,9 | 12 | 57,1 | |||||
Чесменский район | 10 | 47,6 | 11 | 52,4 | |||||
Трехгорный | 18 | 62,1 | 11 | 37,9 | |||||
Озерск | 34 | 57,6 | 25 | 42,4 | |||||
Снежинск | 15 | 53,6 | 13 | 46,4 | |||||
Локомотивный | 1 | 50,0 | 1 | 50,0 |
Решение
Разобьем представленные данные на группы. Вся совокупность это регионы Челябинской области, т.е. составляющие Челябинскую область образования (города, районы, прочие - закрытые города).
Таблица10
Прибыльные организации | Убыточные организации | |||
количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | |
Челябинская область | 981 | 57,6 | 723 | 42,4 |
Города | ||||
Челябинск | 345 | 67,0 | 170 | 33,0 |
Аша | 14 | 66,7 | 7 | 33,3 |
Верхний Уфалей | 10 | 62,5 | 6 | 37,5 |
Златоуст | 33 | 58,9 | 23 | 41,1 |
Карабаш | 1 | 16,7 | 5 | 83,3 |
Карталы | 8 | 57,1 | 6 | 42,9 |
Касли | 8 | 72,7 | 3 | 27,3 |
Катав-Ивановск | 5 | 35,7 | 9 | 64,3 |
Копейск | 21 | 55,3 | 17 | 44,7 |
Кыштым | 12 | 52,2 | 11 | 47,8 |
Магнитогорск | 97 | 67,8 | 46 | 32,2 |
Миасс | 41 | 53,9 | 35 | 46,1 |
Сатка | 14 | 51,9 | 13 | 48,1 |
Троицк | 14 | 56,0 | 11 | 44,0 |
Усть-Катав | 7 | 53,8 | 6 | 46,2 |
Чебаркуль | 16 | 72,7 | 6 | 27,3 |
Южноуральск | 14 | 56,0 | 11 | 44,0 |
Итого | 660 | 63,2 | 385 | 36,8 |
В % к Чел. обл. | 67,3 | 53,3 | ||
Районы | ||||
Агаповский район | 16 | 59,3 | 11 | 40,7 |
Аргаяшский район | 14 | 37,8 | 23 | 62,2 |
Ашинский район | 4 | 40,0 | 6 | 60,0 |
Брединский район | 15 | 71,4 | 6 | 28,6 |
Варненский район | 9 | 52,9 | 8 | 47,1 |
Верхнеуральский район | 11 | 37,9 | 18 | 62,1 |
Еманжелинский район | 5 | 25,0 | 15 | 75,0 |
Еткульский район | 9 | 45,0 | 11 | 55,0 |
Карталинский район | 11 | 84,6 | 2 | 15,4 |
Каслинский район | 2 | 18,2 | 9 | 81,8 |
Катав-Ивановский район | 0 | 0,0 | 4 | 100,0 |
Кизильский район | 11 | 52,4 | 10 | 47,6 |
Коркинский район | 6 | 28,6 | 15 | 71,4 |
Красноармейский район | 14 | 50,0 | 14 | 50,0 |
Кунашакский район | 11 | 52,4 | 10 | 47,6 |
Кусинский район | 4 | 33,3 | 8 | 66,7 |
Нагайбакский район | 7 | 50,0 | 7 | 50,0 |
Нязепетровский район | 8 | 66,7 | 4 | 33,3 |
Октябрьский район | 12 | 54,5 | 10 | 45,5 |
Пластовский район | 6 | 42,9 | 8 | 57,1 |
Саткинский район | 9 | 56,3 | 7 | 43,8 |
Сосновский район | 21 | 53,8 | 18 | 46,2 |
Троицкий район | 9 | 42,9 | 12 | 57,1 |
Увельский район | 13 | 54,2 | 11 | 45,8 |
Уйский район | 7 | 28,0 | 18 | 72,0 |
Чебаркульский район | 9 | 42,9 | 12 | 57,1 |
Чесменский район | 10 | 47,6 | 11 | 52,4 |
Итого | 253 | 46,8 | 288 | 53,2 |
В % к Чел. обл. | 25,8 | 39,8 | ||
Прочие города | ||||
Трехгорный | 18 | 62,1 | 11 | 37,9 |
Озерск | 34 | 57,6 | 25 | 42,4 |
Снежинск | 15 | 53,6 | 13 | 46,4 |
Локомотивный | 1 | 50,0 | 1 | 50,0 |
Итого | 68 | 57,6 | 50 | 42,4 |
В % к Чел. обл. | 6,9 | 6,9 |
Относительный показатель структуры ОПС представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:
(16)
В нашей задаче доля прибыльных и убыточных предприятий посчитана в условиях, я предлагаю посчитать структуру прибыльных и убыточных предприятий по муниципальным образованиям. За 100% принимаем долю предприятий в Челябинской области, из этого найдем долю в группах города, районы и прочие города. Данные представлены в таблице 10. Графически это можно изобразить рисунок 6.
Относительный показатель координации (ОПК) представляет собой отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:
(17)
Рисунок 6
При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо другой точки зрения. Соотношение прибыльных и убыточных организаций графически представим на рисунке 7.
Рисунок 7
Вычислим показатели ОПК. Применительно к нашей задачи, коэффициент координации это соотношение количества прибыльных и убыточных предприятий в каждом муниципальном образовании. Для примера расчета рассмотрим наиболее нас интересующие города и районы. Составим таблицу 11
Таблица 11
Прибыльные организации | Убыточные организации | ||||
количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | количество организаций, единиц | удельный вес в общем числе организаций, % | ОПК | |
Города | |||||
Златоуст | 33 | 58,9 | 23 | 41,1 | 1,435 |
Касли | 8 | 72,7 | 3 | 27,3 | 2,667 |
Магнитогорск | 97 | 67,8 | 46 | 32,2 | 2,109 |
Миасс | 41 | 53,9 | 35 | 46,1 | 1,171 |
Районы | |||||
Карталинский | 11 | 84,6 | 2 | 15,4 | 5,500 |
Коркинский | 6 | 28,6 | 15 | 71,4 | 0,400 |
Нязепетровский | 8 | 66,7 | 4 | 33,3 | 2,000 |
Сосновский | 21 | 53,8 | 18 | 46,2 | 1,167 |
Чебаркульский | 9 | 42,9 | 12 | 57,1 | 0,750 |
Прочие города | |||||
Трехгорный | 18 | 62,1 | 11 | 37,9 | 1,636 |
Озерск | 34 | 57,6 | 25 | 42,4 | 1,360 |
Наглядно ОПК можно изобразить столбиковой диаграммой, которая показывает во сколько раз прибыльных организаций больше убыточных. Значение меньше 1, говорит о преобладании убыточных предприятий по данному образованию (рисунок 8).
Рисунок 8
Относительный показатель наглядности (сравнения) (ОПСр) характеризует соотношение одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным объектам (предприятия, фирмы, районы, области, страны и т.д.). Для расчета в каждой группе выделим наиболее интересующие нас города и районы, в подгруппе один наибольший показатель и сравним с остальными. Сравнение будем проводить по прибыльным и убыточным предприятиям.
(18)
Таблица
12
Для наглядного сравнения построим столбиковые диаграммы, где изобразим отдельно количество прибыльных предприятий и убыточных по группам (рисунки 9, 10, 11, 12).
Рисунок 9
Рисунок 10
Рисунок 11
Рисунок
12
Рассматривая
представленную совокупность можно
сделать следующие выводы: наибольшее
количество предприятий сосредотачивается
в городах, чем крупнее город, тем больше
предприятий, по большей части в крупных
городах превышает число прибыльных организаций,
хотя по структуре соотношение прибыльных
и убыточных примерно 60% на 40% соответственно.
Коэффициент ОПК (показатель наглядности)
несет смысл сравнения прибыльных и убыточных
предприятий по одной части совокупности.
По нашим вычислением, чем больше показатель,
тем больше количество прибыльных
организаций в совокупности, если показатель
меньше 1, то количество убыточных предприятий
превышает количество прибыльных в рассматриваемом
городе или районе. Относительный показатель
наглядности, дает возможность сравнить
один и тот же показатель по разным территориям,
мы видим по городам, что самый большое
количество организаций (прибыльных и
убыточных) находиться в городе Челябинске,
если рассматривать по районам объект
сравнения Агаповский район. В целом города
и районы Челябинской области находятся
в благоприятном положении для дальнейшего
развития региона.
Таблица 13
1991 | 1995 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | |
Численность больных с впервые в жизни установленным диагнозом по болезням: | |||||||
Злокачественные новообразования | 10982 |
10953 |
11958 |
12492 |
12483 |
12471 |
12358 |
на 100 000 населения | 302,2 | 295,9 | 326,8 | 343,2 | 345,1 | 347,8 | 346,9 |
Активный туберкулез | 913 | 1413 | 2912 | 2945 | 2861 | 2828 | 3118 |
на 100 000 населения | 25,1 | 38,3 | 79,6 | 80,9 | 79,1 | 78,9 | 87,5 |
Психические расстройства | 14297 |
14625 |
15682 |
16308 |
16066 |
15363 |
16663 |
на 100 000 населения | 393,3 | 397,0 | 428,6 | 448,0 | 444,2 | 428,5 | 467,7 |
Сифилис | 66 | 4435 | 6063 | 5762 | 5063 | 3300 | 2982 |
на 100 000 населения | 1,8 | 120,2 | 171,2 | 158,3 | 140,0 | 92,0 | 83,7 |
Гонорея | 4332 | 6679 | 4630 | 3881 | 2836 | 2358 | 2645 |
на 100 000 населения | 119,7 | 181,0 | 126,5 | 106,6 | 78,4 | 65,8 | 74,2 |
Острые кишечные инфекции (случаев) | 24872 |
26923 |
18756 |
14732 |
14185 |
17319 |
17275 |
на 100 000 населения | 684,5 | 729,8 | 512,6 | 404,7 | 392,2 | 483,0 | 484,9 |
Вирусный гепатит | 8215 | 5440 | 5661 | 5086 | 1817 | 1134 | 1346 |
на 100 000 населения | 226,1 | 147,5 | 154,7 | 139,7 | 50,2 | 31,6 | 37,8 |
Педикулез | - | 8959 | 4143 | 4214 | 4345 | 3771 | 3730 |
на 100 000 населения | - | 243,2 | 113,2 | 115,8 | 120,1 | 105,2 | 104,7 |
Грипп (тысяч человек) | 168,4 | 104,1 | 124,2 | 65,2 | 86,1 | 196,1 | 52,3 |
на 100 000 населения | 4,6 | 2,8 | 3,4 | 1,8 | 2,4 | 5,5 | 1,5 |
Информация о работе Статистическое изучение структуры совокупности и ее изменений