Заключение

Статистика должна на практике стать инструментом мониторинга науки инноваций, обоснования научно-технической политики, оперативно реагируя на ее приоритеты и не просто отражая сложившиеся тенденции, но и позволяя предвидеть их возможные изменения в будущем. Необходимо усилить внимание к проблемам выявления устойчивых закономерностей динамики научного и инновационного потенциала, прогнозирования количественных и структурных сдвигов. В связи с этим следует также расширить межстрановые статистические сопоставления, что позволит на основе обобщения мировых тенденций и опыта стран, находящихся на разных уровнях научно-технического развития, сформировать концепцию динамики процессов развития науки и инноваций применительно к определенной макроэкономической ситуации, оценить действенность тех или иных вариантов научно-технической политики. Устранение существенных отличий методологии и практики отечественной статистики науки и инноваций от международных стандартов, отвечая современным реалиям российской науки и потребностям научно-технической политики, позволяет обеспечить объективное отражение состояния научного и инновационного потенциала, оперировать едиными с мировым сообществом понятиями, создавая тем самым необходимую информационную базу для сотрудничества и инвестиций. Рыночным переменам в экономике сопутствуют изменения в поведении предприятий по отношению к инновациям. Несмотря на всю многоплановость проблем их внедрения, сложность формирования благоприятного психологического климата в коллективах, инновации в той или иной мере превратились в объективную жизненную необходимость для большинства производств. За десятилетия впервые можно сказать, что предприятия открыты для инноваций, дело только за правильно выбранной стратегией и требуемыми для ее осуществления средствами. Поэтому поставлена задача статистического исследования целей инновационной деятельности, прежде всего экономических, имеющих непосредственное отношение к продуктам и рынкам сбыта. В статистике предусматривается группировка инноваций, имеющих раз­ное предназначение в инновационной стратегии предприятия, по соответствующим целям, в числе которых выделяются замена снятой с производства устаревшей продукции, расширение ее ассортимента и повышение качества, сохранение традиционных либо создание новых рынков сбыта, снижение издержек производства, улучшение условий труда, сокращение загрязнения окружающей среды.

II. Практическая часть

1. Сгруппировать банки по показателю прибыли

Таблица 1. Рейтинг компаний по величине объема реализации чистой прибыли.

Ищем размах вариации:

R=xmax-xmin=4637090-226445,1=4410644,9

K=1+3,322*ln(n)= 5,459528= 5

h=R/К= 882129

Таблица 2. Распределение 30 банков на 5 групп по величине объема реализации.

Т.к. в первом интервале у нас получилось 25 компаний, что очень много, мы делаем перегруппировку.

R=xmax-xmin= 1002500-226445,1= 776054,9

K=1+3,322*ln(30)= 5,459528= 5

h=R/К= 155210,98

Таблица 3. Распределение 30 банков на 5 групп по величине объема реализации.

2.Структурные средние: мода и медиана и графики

Рис.1. Гистограмма. Распределение 30 компаний по величине объема реализации

Большинство компаний рассмотренной совокупности имеют величину объема реализации, превышающую 541499,7 млн. руб.

Рис 2. Кумулята. Группировка 30 компаний по величине объема реализации.

Вывод: 50% компаний имеют реализацию меньше 494878,7 млн. руб., а остальные компании имеют объем реализации свыше 494878,7 млн. руб.

3.Абсолютные и относительные показатели вариации

4.Дисперсионный анализ

Коэффициент детерминации

з=?Імежгрупповая/уІобщая*100%=(574620575588,24-959346026435,47)*100%=59,90%

5. Корреляционный анализ

6.Регрессионный анализ

статистический инновация показатель

Вывод

1.Взяв официальные, достоверные данные о величине объема реализации 30 компаний Москвы и области в 2011 г. в млн. руб., мы произвели ряд группировок.

Сложность заключалась в том, что размах вариации составил 776054руб.(1002500-226445,1=776054,9 млн. руб.), помимо этого Газпром, занимающий лидирующую позицию в рейтинге этих 30 компаний имеет величину объема реализации=4637090 млн. руб., когда Лукойл, стоящий на второй позиции-3275015 млн. руб. Именно этот разрыв между соседними позициями указывает на то, что распределение 30 банков на 5 групп будет неравномерным.

Для начала мы распределили 30 компаний на 5 групп. Получилось, что в 1ый интервал вошло 25 компаний, во 2ой - 3 компании, в 3ий - 1 компания, в 4ый - 0 компаний и в 5ый - 1 компания. Т.к. в 1ом интервале получилось 25 компаний, мы сделали перегруппировку, в результате которой у нас получилось: в 1ом интервале - 12 компаний, во 2ом - 7 компаний, в 3ем - 3, в 4ом - 1 и в 5ом - 7 компаний.

Большинство компаний, а именно 12 компаний, имеют объем реализации от 226445,1 до 381656,1 млн. руб., что составляет 40% (12*100/30=40%). Меньшинство компаний, а именно 1 компания, имеют объем реализации 787854, что составляет 3,33% (1*100/30=3,33%). Число компаний с величиной объема реализации от 381656,1 до 536867,1 млн. руб. равен 7, что составляет 23,33% (*100/30=23,33%).Следующие 10 % компаний, а именно 3 компании имеют объем реализации от 536867,1 до 6922078 млн. руб. В четвёртую группу вошли 7 компаний, что составляет 23,33 %,с объемом реализации от 847289 до 1002500 и выше млн. руб.

Полученная группировка дала нам понять, что в тройке лидирующих компаний в России по величине объема реализации в 2011 году - Газпром (4637090 млн. руб.),который на 1362074,1 млн. руб. опередил нефтяную компанию «Лукойл» с объемом реализации равной 3275015,9 млн.руб.,3-им является нефтяная компания «Роснефть» (1858035,8 млн. руб.)

2. Используя полученную в первом задании группировку, мы рассчитали моду и медиану.

Мода=541499,7 млн. руб., что говорит о том, что большинство компаний в рассмотренной совокупности имеют величину объема реализации, не превышающей 541499,7 млн. руб. Медиана=494878,7 млн. руб. Т.о 50% компаний исследуемой совокупности, т.е. половина, имеют объем реализации меньше 494878,7 млн. руб., а остальные 50% имеют свыше 494878,7 млн.руб.

Это говорит о том, что половина компаний, имеющих объем реализации меньше 494878,7 млн. руб. имеют неэффективное управление, неумело организовывают трудовой процесс, неправильно распределяют свои приоритеты в деятельности, а также неразумно расходуют свои ресурсы, хотя другая половина компаний успешно справляется со всеми задачами для достижения высоких уровней объема реализации.

3. Разница между максимальным и минимальным значением составляет 776054,9 млн. руб., что является размахом данной вариации.

Средняя величина объема реализации равна 531693,3633

Насколько в среднем колеблется величина признака у единиц исследуемой совокупности показывают: среднее линейное и среднее квадратическое отклонения. Так, средняя величина колеблемости объема реализации компаний составляет: по среднему линейному отклонению -215915,7129 млн. руб., по среднему квадратическому отклонению -245242,7982 млн. руб.

Неоднородность исследуемой совокупности характеризует относительное линейное отклонение (40,61%), что подтверждает рассчитанный коэффициент вариации, равный 46,12%.

4. Итак, итоги по дисперсионному анализу:

Вариацию величины объема реализации под влиянием всех факторов характеризует общая дисперсия, равная 959346026435,47 млн.руб.

Для каждой из 5 групп компаний мы рассчитали групповую среднюю и внутригрупповую дисперсию.

В первой группе групповая средняя равна 295114,85 млн. руб., внутригрупповая дисперсия 2167709350 млн.руб.

Во второй: групповая средняя равна 459296,0429 млн. руб., внутригрупповая дисперсия - 1734323384 млн.руб.

В третьей группе: групповая средняя равна 640248,3333 млн. руб., внутригрупповая дисперсия - 509187748,2 млн.руб.

В четвертой группе: групповая средняя равна 787854 млн. руб., внутригрупповая дисперсия - 0 млн.руб.

В пятой группе: групповая средняя равна 2063700,643 млн. руб., внутригрупповая дисперсия - 1643154740897,40 млн.руб.

Коэффициент детерминации в данной совокупности равен 59,90%. Это значит, что на 59,90% вариация величины реализации зависит от факторного признака и на 40,10% - от влияния прочих факторов.

5. Для выявления зависимости между величиной объема реализации и величиной чистой прибыли необходимо провести корреляционно - регрессионный анализ. Между величиной объема реализации и величиной чистой прибыли существует очень слабая прямая зависимость (выборочный коэффициент равен 0,02), т.е. чем меньше величина объема реализации компании, тем меньше размер его чистой прибыли. Зависимость величины чистой прибыли банков от величины кредитного портфеля отражена уравнением

y ?= -6180676014950010000+7754616584871,69*x

Размещено на Allbest.ru