Исследование социально-экономических показателей Краснодарского края

Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (не зависимо от знака) считается значительной; если она меньше 0,25, то незначительной.

Если величина эксцесса положительная, то эксцесс имеет островершинное распределение. Если же величина эксцесса отрицательная, то эксцесс имеет плосковершинное распределение.

В нашем случае асимметрия, просчитанная по двум задачам, оказалась значительной и незначительной. При расчетах асимметрии получились как положительной, так и отрицательной, из этого следует то, что в данном случае она левосторонняя и правосторонняя.

Для симметричных распределений может быть рассчитан показатель эксцесса. Эксцесс положительный - распределение островершинное, когда он отрицательный - распределение плосковершинное. В нашем случае в двух задачах эксцесс принял отрицательное значение и это значит, что эксцесс имеет плосковершинное распределение.

Вывод по главе: Выявление общего характера распределения предполагает оценку не только степени его однородности, но и его симметричности, остро- или плосковершинности. Оценка существенности показателей ассиметрии и эксцесса позволяет сделать вывод о том, можно ли соотнести данное эмпирическое распределение к типу нормального распределения.

8. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направление связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ). Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

1. Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции;

2. Оценка уравнения регрессии.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака от факторных.

Для определения зависимости между такими параметрами,как: числом родившихся на 100 человек населения, числом умерших на 100 человек населения, естественным приростом или убылью на 1000 человек населения,построим вышестоящую таблицу 8.1.

Таблица 8.1.

№ п/п	Число родившихся на 1000 человек населения	Число умерших на 1000 человек населения	Естественный прирост, убыль на 1000 чел. населения ,
1	13,2	13,3	-0,1	147,24	176,89	0,01	175,56	-1,32	-1,33	897,3
2	10,0	15,3	-5,3	100	234,09	28,09	153	-53	-81,09	-96,2
3	8,9	15,2	-6,3	79,21	231,04	36,69	135,28	-56,07	-95,76	-189
4	9,4	15,1	-5,7	88,36	228,01	32,49	141,94	-53,58	-87,58	-101
5	9,9	15,7	-5,8	98,01	246,49	33,64	155,43	-57,42	-91,06	-234
6	10,4	15,8	-5,4	108,16	249,64	29,16	164,32	-56,16	-85,32	-209
7	10,8	15,3	-4,5	116,64	234,09	20,25	165,24	-48,6	-68,85	-5,8
8	10,3	15,6	-5,3	106,09	243,36	28,09	160,68	-54,59	-82,68	48,9
9	10,4	14,8	-4,4	108,16	219,04	19,36	153,92	-45,76	-65,12	106,9
итого	93,3	136,1	-42,8	951,87	2062,65	358,7	1405,37	-426,5	-658,79	218,1

1. Затем строим график зависимости между параметрами уравнения.

Зависимость между родившимися на 1000 человек населения и естественным приростом или убылью на 1000 человек населения имеет линейный характер и выражено обратной функцией.

2. Строим график зависимости между параметрами уравнения.

Зависимость между умершими на 1000 человек населения и естественным приростом или убылью на 1000 человек населения имеет линейный характер и выражено обратной функцией.

Аналитическая форма выражения связи результативного признака и ряда факторных называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии, или моделью связи. Уравнение линейной множественной регрессии имеет вид:

где у- теоретические значения результативного признака, полученные в результате подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии; и - факторные признаки; , и - параметры модели (коэффициенты регрессии).

Определим коэффициенты регрессии. Для этого составим систему уравнений регрессии:

Выражаем из первой строчки системы:

Подставляем во вторую строчку системы и выражаем (тыс.чел)

(тыс.чел)

Произведя вычисления получили:

Из этого следует, что

С целью расширения экономического анализа рассчитаем частные коэффициенты эластичности:

(8.1.)

где - среднее значение соответствующего факторного признака; -среднее значение результативного признака; -коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.

Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i-го признака, входящего в множественное уравнение регрессии.

Частный коэффициент детерминации рассчитывается:

, (8.2.)

где - парный коэффициент корреляции между результативным и i-м факторным признаками; -соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

Найдем линейный коэффициент корреляции:

, (8.3.)

Для :

Используя данные таблицы 1.13 вычислим:

== -47,4(тыс.чел)

Вычислим дисперсию с помощью средней арифметической:

, (8.4)

Используя формулу (8.4) и данные таблицы вычислим:

(тыс.чел)

По формуле:

, (8.5.)

По данным таблицы и по формуле (10.6) найдем:

=4,15(тыс.чел)

Вычислим по формуле (8.3.) и данным таблицы:

(тыс.чел)

, (8.6.)

По формуле (8.6.) и данным таблицы рассчитаем:

(тыс.чел)

По формуле (8.2) и данным таблицы найдем:

= (-0,75)*15,8 = -11,85(тыс.чел)

Для :

Используя данные таблицы вычислим:

(тыс.чел)

Используя формулу (8.4.) и данные таблицы вычислим:

(тыс.чел)

Вычислим по формуле (8.3.) и данным таблицы:

(тыс.чел)

По формуле (8.6.) и данным таблицы рассчитаем:

(тыс.чел)

По формуле (8.2) и данным таблицы найдем:

= 0,16*(-152,2) = -24,3(тыс.чел)

Для :

(тыс.чел)

Для :

(тыс.чел)

Значимость коэффициентов регрессии вычисляется с помощью t-критерия Стьюдента:

(8.6)

Где - дисперсия коэффициента регрессии.

Параметр модели является статистически значимым, если:

Величина дисперсии коэффициента регрессии равна:

(8.7)

При к=2, получаем

(тыс.чел)

Проверяем значимость при :

Проверяем значимость при :

Проверяем значимость при :

Проверка значимости уравнения регрессии определяется по F-критерию Фишера:

(8.8)

и средней ошибки аппроксимации:

(8.9)

Значение средней ошибки аппроксимации не должно превышать 12-15%.

(тыс.чел)

Значение средней ошибки аппроксимации превышает 12-15%. Таким образом, на основе наших расчётов можно сделать общий вывод о том, что построенная нами модель связи не пригодна для принятия решений и не годится для прогнозов, так как часть коэффициентов регрессии незначима.

Для определения зависимости между такими параметрами, как: числом родившихся на 100 человек населения, числом умерших на 100 человек населения, естественным приростом или убылью на 1000 человек населения, построим следующую таблицу 8.2:

Таблица 8.2.

N п/п	Число родившихся на 1000 человек населения	Численность врачей, тыс. чел.	Общая площадь жилых помещений, приходящихся в среднем на одного жителя (на конец года) - всего, м2
1990	13,0	5,3	16,3	169	68,9	211,9		28,09	86,39	265,69
1995	8,2	6,2	18,9	67,24	50,84	154,98		38,44	117,18	357,21
2000	8,1	6,8	19,5	65,61	55,08	157,95		46,24	132,6	380,25
2001	8,3	6,7	19,7	68,89	55,61	163,51		44,89	131,99	388,09
2002	9,0	6,8	20,0	81	61,2	180		46,24	136	400
2003	9,1	6,8	20,3	82,81	61,88	184,73		46,24	138,04	412,09
2004	9,6	6,7	20,6	92,16	64,32	197,76		44,89	138,02	424,36
2005	9,3	6,6	20,8	86,49	61,38	193,44		43,56	137,28	432,64
2006	9,7	6,5	21,3	94,09	63,05	206,61		42,25	138,45	453,69
Итого	84,3	58,4	177,4	807,29	542,26	1650,88		380,84	1155,95	3514,02

Для линейного уравнения множеств регрессии зависимость выражается формулой:

Определим коэффициенты регрессии. Для этого составим систему уравнений регрессии:



Выражаем из первой строчки системы:

Подставляем во вторую строчку системы и выражаем

(тыс.чел)

(тыс.чел)

Подставим и в третью строчку системы и найдем :

(тыс.чел)

Находим и :

(тыс.чел)

(тыс.чел)

Из этого следует, что

Далее рассчитаем коэффициент эластичности по данным таблицы 8.2:

Это значит, что при увеличении численности населения на одного человека, объем всего населения увеличивается на 2,19%.

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

Парный коэффициент корреляции рассчитывается:

(тыс.чел)

Коэффициент уравнения множественной регрессии равен:

Частный коэффициент детерминации равен:

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

(тыс.чел)

Множественный коэффициент детерминации рассчитывается:

%

Значимость коэффициентов регрессии вычисляется с помощью t-критерия Стьюдента:

где - дисперсия коэффициента регрессии.

Параметр модели является статистически значимым, если:

Величина дисперсии коэффициента регрессии равна:

При к=2, получаем 1,342

Проверяем значимость первого коэффициента регрессии:

следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.

следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.

следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.

Проверка значимости уравнения регрессии определяется По F-критерию Фишера:

,

(тыс.чел)

Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

Значение средней ошибки аппроксимации не должно превышать 12-15%.

Таким образом, на основе наших расчётов можно сделать общий вывод о том, что построенная нами модель связи не пригодна для принятия решений и не годится для прогнозов, так как часть коэффициентов регрессии незначима.

9. ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РЕГИОНА

Изучаемые статистикой процессы и явления в сфере промышленного или сельскохозяйственного производства, финансов, коммерции, демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуются внутренней структурой, которая с течением времени может изменяться. Динамика структуры вызывает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов и их экономической интерпретации, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей.

Социально-экономическое развитие Краснодарского края осуществляется в рамках федеральных законов, указов Президента Российской Федерации и постановлений Правительства Российской Федерации. В соответствии с федеральным законодательством ежегодно принимаются законы Краснодарского края, позволяющие активизировать процессы социально-экономического развития.

Несмотря на выгодное приморское положение, более развитую инфраструктуру и значительные трудовые ресурсы, Краснодарский край экономически все еще остается регионом-«середняком». В 2005 г. его душевой ВРП составлял только 58% от среднего по регионам РФ. Однако в Южном федеральном округе Краснодарский край опережает все другие регионы, за исключением промышленно развитой и к тому же нефтедобывающей Волгоградской области.

Для исследования динамики численности населения Краснодарского края по исходным данным таблицы 1.1. «Демографические показатели» необходимо рассчитать следующие показатели и построить таблицу:

-абсолютный прирост

, (9.1.)

 (9.2.)

-темп роста, %:

, (9.3.)

(9.4.)

-темп прироста:

, (9.5.)

(9.6.)

-абсолютное значение:

(9.7.)

-средний абсолютный прирост:

(9.8.)

-средний темп роста:

(9.9.)

-средний годовой темп роста:

(9.10.)

Годы	Численность населения, тыс.чел.	Абсолютный прирост	Темп роста,%	Темп прироста	Абсолютное значение 1% прироста
		цепной	базис.	цепной	базис.	цепной	базис.
1990	4690,8	-	-	-	100	-	-	46,908
1995	5076	385,2	385,2	108,2	108,2	8,2	8,2	50,76
2000	5132,8	56,8	442	101,1	109,4	1,1	9,4	51,328
2001	5131,6	-12	440,8	99,9	109,4	-0,1	9,4	51,316
2002	5119,8	-11,8	429	99,7	109,1	-0,3	9,1	51,198
2003	5106,3	-13,5	415,5	99,7	108,8	-0,3	8,8	51,063
2004	5100,3	-6	409,5	99,8	108,7	-0,2	8,7	51003
2005	5096,6	-3,7	405,8	99,9	108,6	-0,1	8,6	50,966
2006	5101,1	4,5	410,3	100	108,7	0	8,7	51,011

Далее находим средний абсолютный прирост по формуле 9.8.:

(тыс.чел)

Также необходимо рассчитать средний темп роста по формуле 9.9. и средний годовой темп прироста (9.10.):

Для исследования динамики численности действующих строительных организаций Краснодарского края по исходным данным таблицы 1.12. «Строительство» рассчитали необходимые показатели и построили таблицу:

Годы	Число действующих строительных организаций	Абсолютный прирост	Темп роста, %	Темп прироста	Абсолютное значение 1% прироста
		цепной	базис	цепной	базис	цепной	базис
1995	4834	-	-	-	100	-	-	48,34
2000	3633	-1201	-1201	75,1	75,1	-24,9	-24,9	36,33
2001	3334	-299	-1500	91,7	68,9	-8,3	-31,1	33,34
2002	3317	-17	-1517	99,4	68,6	-0,6	-31,4	3,17
2003	3204	-113	-1630	96,6	66,2	-3,4	-33,8	32,04
2004	3444	240	-1390	107,5	71,2	7,5	-28,8	34,44
2005	3479	35	-1355	101	71,9	1	-28,1	34,79
2006	3523	44	-1311	101,2	72,8	1,2	-27,2	35,23

Далее находим средний абсолютный прирост по формуле 9.8.:

;

Также рассчитываем средний темп роста по формуле 9.9. и средний годовой темп прироста (9.10.):

0,06(6%)

6%-100 = -94%

10.РАССЧЕТ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДЕКСОВ

В статистической практике индексный метод имеет такое же широкое распространение, как и метод средних величин.

Индекс -- это обобщающий относительный показатель, характеризующий изменение уровня общественного явления во времени, по сравнению с программой развития, планом, прогнозом или его соотношение в пространстве.

Наиболее распространена сравнительная характеристика во времени. В этом случае индексы выступают как относительные величины динамики.

Индексный метод является также важнейшим аналитическим средством выявления связей между явлениями. При этом применяются уже не отдельные индексы, а их системы.

В статистической практике индексы применяются при анализе развития всех отраслей экономики, на всех этапах экономической работы. В условиях рыночной экономики особенно возросла роль индексов цен, доходов населения, фондового рынка и территориальных индексов.

Статистика осуществляет классификацию индексов по следующим признакам:

1. В зависимости от объекта исследования:

-индексы объемных (количественных) показателей (индексы физического объема, товарооборота, продукции, потребления)

-индексы качественных показателей (индексы цен, себестоимости, заработной плата)

2. По степени охвата элементов совокупности:

-индивидуальные индексы (дают сравнительную характеристику отдельных элементов явления)

-общие индексы (характеризуют изменение совокупности элементов или всего явления в целом)

3. В зависимости от методологии исчисления общие индексы подразделяются на:

-агрегатные (агрегатные индексы являются основной формой индексов и строятся как агрегаты путем взвешивания индексируемого показателя с помощью неизменной величины другого, взаимосвязанного с ним показателя).

-средние (являются производными от агрегатных)

4. В зависимости от базы сравнения различают:

-базисные (если при исчислении индексов за несколько периодов времени база сравнения остается постоянной)

-цепные (если база сравнения постоянно меняется)

Индивидуальные и общие индексы.

Способы построения индексов зависят от содержания изучаемого явления, методологии расчета исходных статистических показателей и целей исследования.

В каждом индексе выделяют 3 элемента:

индексируемый показатель -- это показатель, соотношение уровней которого характеризует индекс

сравниваемый уровень -- это тот уровень, который сравнивают с другим.

базисный уровень -- это тот уровень, с которым производится сравнение.

Для удобства построения индексов используется специальная символика:

i -- символ индексируемого показателя -- индекс, характеризующий изменение уровня элемента явления.

I -- с подстрочным индексируемым показателем -- для группы элементов или всей совокупности в целом.

q -- количество проданных товаров или произведенной продукции в натуральном выражении

p -- цена за единицу товара

z -- себестоимость единицы продукции

w -- производительность труда

T -- отработанное время или численность работников

l -- средняя заработная плата одного работника

0 -- базисный период

Необходимо определить цепные и базисные индивидуальные индексы цен и физического объема реализации, а также проверить взаимность ценовых и базисных индексов.Для этого построили следующую таблицу на основе данных таблицы 1.16.»Торговля и услуги населению»:

Таблица 10.1.

Год	Оборот розничной торговли на душу населения, руб.	Оборот розничной торговли: - всего, миллион рублей
1990	1,7	7,9
1995	2286	11543
2000	12107	62145
2001	16150	82886
2002	21442	109908
2003	26277	134355
2004	32799	167382
2005	41998	214121
2006	53874	247693

По данным таблицы определим цепные и базисные индивидуальные индексы цен и физического объема газа в Краснодарском крае по следующим формулам:

(10.1)

где - цена товара в текущий период; - цена товара в базисный период.

Индивидуальный индекс цен показывает во сколько раз возрос или уменьшился выпуск какого-либо одного товара в отчетном периоде по сравнению с базисным или сколько процентов составляет рост или снижение выпуска товара.

(10.2)

где - количество продукции в текущий период; - количество продукции в базисный период.

Индивидуальный индекс цен характеризует изменение цены одного определенного товара в текущем периоде по сравнению с базисным.

Рассчитаем цепные индивидуальные индексы цен на газ. Для их расчета за

принимаются цены 1990 года.

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 34,4 %

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 430%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 33%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 32%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 22%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 24%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 28%

Оборот розничной торговли на душу населения возрос на 28%

Оборот розничной торговли в Краснодарском крае меняется незначительно и практически равномерно в период с 2001-2006 года.

Рассчитаем базисные индексы розничной торговли, руб. Для их расчёта за принимаются цены фиксированного года. Примем за - цены 1990г.

Оборот розничной торговли на душу населения в Краснодарском крае менялся неравномерно. С 1995-2006 года наблюдался рост цен.

Рассчитаем цепные индивидуальные индексы физического объёма розничной торговли. Для их расчёта за принимаются объёмы торговли в предыдущем году.

Объем розничной торговли в 1995 году по отношению к 1990 году возрос на 146010%

Объем розничной торговли в 2000 году по отношению к 1995 году возрос на 438%

Объем розничной торговли в 2001 году по отношению к 2000 году возрос на 33%

Объем розничной торговли в 2002 году по отношению к 2001 году возрос на 32%

Объем розничной торговли в 2003 году по отношению к 2002 году возрос на 22%

Объем розничной торговли в 2006 году по отношению к 2005 году возрос на 15%

По полученным индексам можно сделать вывод, что с 2000-2006 года наблюдается незначительный рост розничной торговли.

Рассчитаем базисные индексы физического объёма розничной торговли. Для их расчёта за принимаются объёмы торговли в фиксированном году.

Примем за - объём, произведённый в 1995 году:

Полученные индексы показывают значительный подъём в объёме розничной торговли,т.к объём розничной торговли в 1995г составил-1461,1, а в 2006- 31353,5.

По данным таблицы рассчитаем сводные индексы цен, товара оборота и физического объёма продуктов в Краснодарском крае по следующим формулам:

, (10.3)

Где - фактическая стоимость продукции в текущем периоде;- условная стоимость тех же товаров в ценах базисного периода.

, (10.4)

Где - стоимость продукции в текущем периоде; - стоимость продукции в базисном периоде.

(10.5)

Где - условная стоимость произведённых в текущем периоде товаров в ценах базисного периода ;

-фактическая стоимость товаров, произведённая в базисном периоде.

Наименование	Периоды
	1990	1995	2000	2001	2002	2003
	товарооборот	цена	товарооборот	цена	Товарооборот	цена	Товарооборот.	цена	Товарооборот	цена	Товарооборот	цена
Мясо и мясопродукты, включая субпродукты второй категории и жир-сырец	75	80	50	45	40	34.3	45	78.5	49	44.3	53	33.5
Молоко и молочные продукты	316	13.4	221	44	180	23.5	195	66.7	198	55.6	205	44.5
Картофель	83	23.5	86	66.5	80	56.6	83	87.7	81	45.7	82	23.4
Овощи и продовольственные бахчевые культуры	144	66.3	13	33.5	97	36.7	97	45.9	98	56.9	100	66.5
Хлеб	132	26.4	125	46.3	124	29.6	126	78.9	128	55.8	130	76.5

Рассчитаем сводный индекс цен товаров, произведённых в Краснодарском крае. За базовый период возьмём 1990г.

Наименование	Периоды
Мясо и мясопродукты, включая субпродукты второй категории и жир-сырец	6000	2250	1372	3532,5	2170,7	1775,5
Молоко и молочные продукты	4234,4	9724	4230	13006,5	11008,8	9122,5
Картофель	1950,5	5719	4528	7279,1	3701,7	1918,8
Овощи и продовольственные бахчевые культуры	9547,2	435,5	3559,9	4452,3	5576,2	6650
Хлебные продукты	3484,8	5787,5	3670,4	9941,4	7142,4	9945
Итого	25216,9	23916	17360,3	38211,8	29599,8	29411,8

Наименование	Периоды
Мясо и мясопродукты, включая субпродукты второй категории и жир-сырец	4000	3200	3600	3920	4240
Молоко и молочные продукты	2961,4	2412	2613	2653,2	2747
Картофель	2021	1880	1950,5	1903,5	1927
Овощи и продовольственные бахчевые культуры	861,9	6431,1	6431,1	6497,4	6630
Хлебные продукты	3300	3273,6	3326,4	3379,2	3432
Итого	13144,3	17196,7	17921	18353,3	18976

Объем товара увеличился на 82%

Объем товара увеличился на 1%

Объем товара увеличился на 113%

Объем товара увеличился на 61%

Объем товара увеличился на 55%

Рассчитанные индексы цен показывают, что максимальные цены Краснодарском крае наблюдались в 2001г, а затем начали снижаться. С 213%-2001г. до 155%-2003г.

Рассчитаем сводный индекс товарооборота в Краснодарском крае. За базовый период возьмём 1990г.

Товарооборот в 1995 году по сравнению с базисным 1990 годом снизился на 6%

Товарооборот в 2000 году по сравнению с базисным 1990 годом снизился на 32%

Товарооборот в 2001 году по сравнению с базисным 1990 годом снизился на 85%

Товарооборот в 2002 году по сравнению с базисным 1990 годом увеличился на 17%

Товарооборот в 2003 году по сравнению с базисным 1990 годом увеличился на 16%

Полученные индексы показывают, что товарооборот в Краснодарском крае снижался быстрыми темпами. Относительно 1990 года товарооборот в 2003 году составил 116 %

Рассчитаем сводный индекс физического объёма товаров, произведённых в Краснодарском крае:

Физический объем товаров возрос на 4%

Физический объем товаров возрос на 33%

Физический объем товаров снизился на 27%

Физический объем товаров снизился на 61%

Физический объем товаров снизился на 46%

Полученные индексы показывают, что производство товаров в Краснодарском крае постепенно снижается.

Себестоимость производства продукции в Краснодарском крае:

Наименование	Периоды
	2002	2003	2004	2005	2006
	товарооборот	цена	товарооборот	цена	товарооборот	цена	товарооборот	Цена	товарооборот	цена
- колбасные изделия	7.9	67.4	9.8	66	11.2	56	13.0	53	16.8	51.3
- консервы	28.0	42.1	27.5	44.8	30.6	41	35.5	38	29.9	34.5
- сыры жирные	6.6	23	6.1	27.5	4.6	34	5.0	35	4.9	34.7
- хлеб и хлебобулочные изделия	39.1	15	43.8	13	45.8	11.6	43.6	13	41.6	15.3

По данным таблицы рассчитаем индивидуальные и сводные индексы себестоимости, рассчитаем сводные индексы себестоимости, рассчитаем сводный индекс физического объёма продукции Краснодарском крае по следующим формулам:

(10.6)

Где -себестоимость единицы продукции в текущем периоде;

-себестоимость единицы продукции в базисном периоде.

 (10.7)

Где - себестоимость единицы продукции в текущем периоде;

- себестоимость единицы продукции в базисном периоде.

(10.8)

Наименование	Периоды
- колбасные изделия	532.46	646.8	627.2	689	861.84
- консервы	1178.8	1232	1254.6	1349	1031.55
- сыры жирные	151.8	167.75	156.4	175	170.03
- хлеб и хлебобулочные изделия	586.5	569.4	531.28	566.8	636.48
итого	2449.56	2615.95	2569.48	2779.8	2699.9

Рассчитаем индивидуальные индексы себестоимости произведённых колбасных изделий в Краснодарском крае. За базисный период возьмём 2002г:

(руб)=98%

Себестоимость произведенных колбасных изделий снизилась на 2%

(руб)=84%

Себестоимость произведенных колбасных изделий снизилась на 16%

(руб)=79%

Себестоимость произведенных колбасных изделий снизилась на 21%

(руб)=76%

Себестоимость произведенных колбасных изделий снизилась на 24%

Из этого делаем вывод, что на протяжении всего периода изучаемой совокупности, себестоимость произведенных колбасных изделий, по сравнению с базисным 2002 годом, увеличилась.

Рассчитаем индивидуальные индексы себестоимости произведённых консервов в Краснодарском крае. За базисный период возьмём 2002г:

(руб)=106%

Себестоимость произведенных консервов увеличилась на 6%

(руб)=98%

Себестоимость произведенных консервов уменьшилась на 2%

(руб)=66%

Себестоимость произведенных консервов уменьшилась на 34%

(руб)=82%

Себестоимость произведенных консервов уменьшилась на 18%

Рассчитаем индивидуальные индексы себестоимости произведённых жирных сыров в Краснодарском крае. За базисный период возьмём 2002г.

(руб)=120%

Себестоимость произведенных жрных сыров возросла на 20%

(руб)=148%

Себестоимость произведенных жрных сыров возросла на 48%

(руб)=153%

Себестоимость произведенных жрных сыров возросла на 53%

(руб)=151%

Себестоимость произведенных жрных сыров возросла на 51%

Рассчитаем индивидуальные индексы себестоимости произведённого хлеба и хлебобулочных изделий в Краснодарском крае. За базисный период возьмём 2002г.

(руб)=87%

Себестоимость хлеба снизилась на 13%

(руб)=78%

Себестоимость хлеба снизилась на 22%

(руб)=87%

Себестоимость хлеба снизилась на 13%

(руб)=102%

Себестоимость хлеба увеличилась на 2%

По всем полученным индексам можно сделать следующие выводы: рост цен наблюдается по всем отраслям производства. Это связано и с инфляцией в стране, и с увеличением себестоимости производимой продукции. Также наблюдается во всех отраслях незначительный спад производства.

Вывод по главе: Индексы являются незаменимым инструментом исследования в тех случаях, когда необходимо сравнить во времени или в пространстве две совокупности, элементы которых являются несоизмеримыми величинами. Если в качестве базы сравнения используется уровень за какой-либо предшествующий период, получают динамический индекс; если же базой является уровень того же явления по другой территории, то территориальный индекс.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Задача статистического исследования состоит в получении обобщающих показателей и выявлении закономерностей общественной жизни в конкретных условиях места и времени, которые проявляются лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной единичным элементам случайности.

Одна из главных особенностей статистики - структура. Структура - внутреннее строение массовых явлений, т.е. внутреннее строение статистического множества. Статистика должна эту структуру обнаружить, выразить и отразить с помощью статистических показателей.

В данной курсовой работе были проведены социально-экономические исследования по Краснодарскому краю. В результате исследований был произведен ряд расчетов, исходя из которых, можно понять, насколько быстр темп развития данной области.

В 2006 году по сравнению с 2002 годом увеличился показатель рождаемости с 9,1 промилле до 11,3 промилле на одну тысячу человек населения, что в целом не отличается от среднего значения по стране, однако несколько выше, чем в наиболее урбанизированных областях ЮФО - Ростовской и Волгоградской областях (10,2 - 10,7 промилле).

За счет естественной убыли край ежегодно теряет почти 0,5 процента населения, что в расчете на одну тысячу населения ниже среднероссийского показателя (соответственно 3,1 промилле и 3,3 промилле в 2006 году). В 2006 году естественная убыль наблюдалась во всех городах и районах края, за исключением города Анапы и Туапсинского района.

С 2002 года в крае отмечается снижение темпов роста смертности населения и увеличение ожидаемой продолжительности жизни. В 2007 году число умерших превысило родившихся в 1,3 раза, но показатель смертности ниже среднероссийского (14,4 промилле и 14,6 промилле соответственно в 2006 году).

Важнейшей демографической проблемой остается высокая смертность населения трудоспособного возраста (мужчины - от 16 до 59 лет, женщины - от 16 до 54 лет).

Численность занятого населения в экономике края выросла с 2044 тысяч человек в 2000 году до 2217 тысяч человек в 2006 году, или на 8,5 процента.

К концу 2006 года уровень общей безработицы снижен до 6,5 процента. По сравнению с 2000 годом общая численность безработных уменьшилась в 1,7 раза. Аналогичная тенденция наблюдается и по уровню регистрируемой безработицы.

В соответствии с особенностями производительных сил Кубани в структуре ВРП доминирующую роль играют такие виды деятельности, как транспорт и связь (18,4 процента в общем объеме ВРП), оптовая и розничная торговля (более 18 процентов), сельское хозяйство (14,4 процента), обрабатывающие производства (почти 13 процентов), строительство (9,8 процента).

В 2006 году большинство секторов экономики развивалось динамично, опережая среднероссийские показатели. В промышленности, строительстве, на рынке товаров и услуг темпы роста в 1,7 - 2,2 раза больше, чем в целом по России. В жилищном строительстве отмечен самый высокий за последние семь лет объем ввода жилых домов - 3,7 миллиона квадратных метров общей площади, что в 1,4 раза больше, чем в 2006 году.

По итогам выполнения работы можно сделать следующий вывод: основные задачи статистики расходов населения как важнейшей составляющей уровня его жизни связаны с разработкой системы показателей потребления, натуральных и стоимостных, индивидуальных, семейных и сводных потребительских бюджетов и потребительской корзины, исследованием структуры потребительских расходов, эластичности и дифференциации потребления, динамики потребления населения и потребительских цен, покупательной способности денег.

Методы и статистические показатели, рассматриваемые в чистом виде, сами по себе безупречны, но каждый из них имеет свои строго определенные условия и границы применения.

В целом можно сказать, что анализ внутренних связей Краснодарского края помог выявить о более точном положении субъекта, что дает нам возможность о выявлении основных проблем существующих в данном крае.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Статистика: учебник /под ред. И.И. Елисеевой. М.: Высшее образование, 2006

2. Теория статистики /под ред. Проф. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2004

3. Статистика /под ред. В.г. Ионина. М.: ИНФРА-М, 2001

4. Социально-экономическая статистика: учебник для вузов /под ред. Б.И.

Башкатова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002

5. Статистика: учебник / под ред. В.С. Мхитаряна. М.: Экономист, 2005

6. Экономическая статистика: учебник /под ред. Ю.Н. Иванова. М.: ИНФРА-М, 2004

7. Статистика: учебное пособие в схемах и таблицах / Гореева, Л.Н.

Демидова, Л.М. Клигозуб, С.А. Орехов; под общей ред. Д-ра наук, проф. С.А. Орехова. - М.: Эксмо, 2007

8. Социальная статистика /под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001

9. Социальная статистика: учебник /под ред. И.И. Елисеевой. 3-е изд., перераб.

И доп. М.: Финансы и статистика, 2001.

10. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007: Стат. Сб. / Росстат. - М., 2007

11. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ 2002.: Стат. Сб. / Госкомстат России. - М., 2002

12. Статистика: учеб. пособие для вузов / Под Ред. Гусарова В.М. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-463с.

13. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеева. - М.: Финансы и статистика, 1996.-368с.

14. Статистика финансов: Учебник/ Под ред. В.Н. Салина. - М.: Финансы и статистика, 2000.-81с.

15. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. М.Р. Ефимова.- М.: ИНФРА-М, 2001.-416с.

Размещено на Allbest.ru