Статистический анализ и эконометрическое моделирование объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«РОССИЙСКИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМЕНИ Г.В. ПЛЕХАНОВА»

Институт цифровой экономики и информационных технологий

Кафедра математических методов в экономике

Кафедра статистики

Междисциплинарный проект

«Моделирование эконометрических процессов»

На тему: «Статистический анализ и эконометрическое моделирование объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации»

Выполнила студентка группы 432

Очной формы обучения

Полозкова Анастасия Антоновна

Научные руководители:

к.э.н., доцент Бабич С.Г.

к.э.н., доцент Скорик М.А.

Москва 2020



Аннотация

В данной работе ставится задача изучить динамику, структуру объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации, спрогнозировать объема поступивших средств к 2025 г., выявить взаимосвязь между объемом поступивших средств, численностью занятых, средней заработной платой, заболеваемостью на 1000 человек и числом предприятий. Построить многофакторную модель. Произвести отбор факторов модели, которая будет хорошо описывать происходящие процессы. Оценить значимость модели и ее коэффициенты.

Ключевые слова: фонд обязательного медицинского страхования, численность занятых, динамика и структура объема поступивших средств, взаимосвязь, прогнозирование, многофакторная модель.



Abstract

In this work, the task is to study the dynamics and structure of the volume of funds received by the Mandatory Medical Insurance Fund of the Russian Federation, to forecast the amount of funds received by 2025, to identify the relationship between the amount of funds received, the number of employees, average wages, incidence rate per 1000 people and the number enterprises. Build a multi-factor model. To select the factors of the model, this will describe the ongoing processes well. Estimate the significance of the model and its coefficients.

Keywords: compulsory health insurance fund, number of employees, dynamics and structure of the volume of funds received, interconnection, forecasting, multifactor model.



Оглавление

Введение

Глава 1. Методологические основы изучения основных показателей объема средств, поступивших в фонд обязательного медицинского страхования РФ

1.1 Система показателей и методы эконометрического моделирования объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

1.2 Построение эконометрической модели зависимости объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ от социально-экономических показателей

1.3 Система показателей и методы статистического изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

1.4 Информационная база статистического изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

Глава 2. Статистическое изучение основных показателей объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

2.1 Анализ динамики объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ и выявление основной тенденции изменения объема поступивших средств

2.2 Изучение структуры и происходящих структурных сдвигов объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

2.3 Изучение зависимости между показателями объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ, числом занятых, средней заработной платой, числом организаций и заболеваемостью на 1000 человек

Глава 3. Эконометрическое моделирование объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

3.1 Предварительный анализ объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования и отбор факторов для включения в модель

3.2 Построение многофакторной модели и оценка ее качества

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

В настоящее время обязательное медицинское страхование является одной из главных составных частей государственного социального страхования и обеспечивается всем гражданам, проживающим на территории Российской федерации равные возможности в получении медицинской и лекарственной помощи [2]. На территории РФ закон устанавливает правовые, экономические и организационные основы медицинского страхования, определяет средства, поступившие в Фонд обязательного медицинского страхования, который является одним из главных источников финансирования медицинских учреждений и закладывает основы системы страховой модели финансирования здравоохранения в стране в целом.

Объектом исследования данной работы являются объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации в период с 2008 по 2017 гг. Задачей данной работы является построение эконометрической модели и оценка ее качества, статистический анализ объёма, структуры и динамики средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации. Предмет исследования - количественные и качественные показатели изменения динамики, структуры и объёма поступлений; методами изучения являются сводка и группировка данных, расчет статистических и эконометрических показателе, корреляционно - регрессионный анализ.

В настоящее время в Российской Федерации реализацией государственной политики в сфере обязательного медицинского страхования осуществляют 86 территориальных фондов обязательного медицинского страхования [10].

Целью данной работы является статистический анализ и моделирование объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования [5].

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

рассмотреть основные статистические показатели, а также исходные данные, характеризующие объем поступивших средств;

провести анализ динамики средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования;

рассмотреть структуру поступивших средств и происходящие структурные сдвиги;

выявить основную тенденцию изменения объема поступивших средств и рассчитать перспективные показатели;

выявить зависимость между объемом поступивших средств, численностью занятых, средней заработной платой, заболеваемостью на 1000 человек и численностью предприятий;

произвести отбор факторов для построения многофакторной модели;

построить модель и оценить ее качество.

Междисциплинарный проект подразделён на 3 основные главы. В первой главе рассматриваются методологические основы изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования. Во второй главе представлен статистический анализ, который включает в себя анализ динамики и структуры поступивших средств, выявление зависимости между поступившими средствами и численностью занятых, а также выявление и изучение основной тенденции изменения объема поступлений. В третьей главе работы был произведен предварительный анализ эконометрической модели и оценка ее качества.



Глава 1. Методологические основы изучения основных показателей объема средств, поступивших в фонд обязательного медицинского страхования РФ

1.1 Система показателей и методы эконометрического моделирования объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

Современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс.

Эконометрическое моделирование является одним из важнейших инструментов анализа и прогноза социально-экономических процессов. Он является наиболее эффективным в случае использования с устойчивыми системами, со стабильными тенденциями развития [9].

Ключевыми методами эконометрического моделирования являются:

Факторный анализ

Построение временного ряда

Выделяют два вида анализа зависимостей:

Корреляционный анализ - позволяет оценить значимость и силу взаимосвязи между рассматриваемыми факторами, но не указывает вид зависимости Регрессионный анализ - помогает оценить и провести анализ зависимости одного рассматриваемого показателя от другого.

В данном междисциплинарном проекте применяется факторный анализ, так как выявляется зависимость между показателями объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования, численностью занятых в экономике, средней заработной платой, заболеваемостью на 1000 человек и численностью предприятий.

По выбранным факторам осуществляем два вида анализа - корреляционный и регрессионный для выявления тесноты связи между показателями.

1.2 Построение эконометрической модели зависимости объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ от социально-экономических показателей

Анализ и оценка значимости коэффициентов полученной модели проводим с помощью отчёта Excel. Коэффициент признается значимым в том случае, если:

Наблюдаемое значение t-статистики Стьюдента для этого коэффициента больше, чем критическое (табличное) значение статистики Стьюдента (для заданного уровня значимости, например, 0,05= a и числа степеней свободы df=n-k-1, где n - это число наблюдений, аk - число факторов в модели);

Р-значение t-статистики Стьюдента для этого коэффициента· меньше, чем уровень значимости, например, 0,05= a;

Доверительный интервал для этого коэффициента (вычисленный· с некоторой доверительной вероятностью, например 95%) не содержит ноль внутри себя, т.е., если нижняя 95% и верхняя 95% границы доверительного интервала имеют одинаковые знаки.

Абсолютным показателем силы связи линейной регрессии является коэффициент регрессии. Сила связи -- это связь результата с каждым из факторов. Если факторов несколько, то будет несколько показателей силы связи, то есть несколько коэффициентов регрессии. Для линейных функций этот показатель называется коэффициентом детерминации, а если факторов много, то называется коэффициентом множественной детерминации [6].



0 ? ??2? 1

Из правил сложения дисперсий следует следующая формула:

??^2=????факт/????общ

Следующим показателем является коэффициент корреляции или коэффициент множественной корреляции, если рассматриваемых факторов несколько:

R = v??2

Таблица 1 Шкала оценки тесноты связи Чеддока

0,1 - 0,3	Слабая связь
0,3 - 0.5	Умеренная связь
0,5 - 0,7	Заметная связь
0,7 - 0,9	Тесная связь
0,9 - 0,99	Очень тесная связь

Так же был рассчитал критерий Стьюдента, который предназначен для оценки значимости параметров уровней регрессии, а также для оценки значимости парного линейного коэффициента корреляции. Оценка значимости происходит следующим образом:

Нахождение средней ошибки изучаемого параметра

Нахождение табличного значения t-критерия

Третий шаг можно проделать 2 способами:

Нахождение фактического значения t-критерия по формуле: tфакт = Параметр/Ошибка параметра. Далее сравниванием фактическое значение с табличным, если tфакт ? tтабл. параметр является значимым [4].

Нахождение доверительного интервала для рассматриваемого параметра. Если в доверительный интервал попадает 0, параметр является незначимым. Этот способ не используется для линейного коэффициента корреляции.

Если факторы тесно связаны друг с другом - это интеркорреляция двух факторов. Если между собой связаны 3 и более факторов - это мультиколлинеарность.

Проверка значимости модели регрессии проводится так же с использование и расчётом F-критерия Фишера. Критерий рассчитывается как отношение дисперсии исходного ряда и несмещённой оценки дисперсии остаточной последовательности данной модели [11]:

, где m - число факторов в модели

Табличное значение критерия определяется по таблицам распределения Фишера для заданного уровня значимости. Во внимание также принимается число степеней свободы для общей суммы квадратов, равное 1 и число степеней свободы остаточной суммы квадратов при линейной дисперсии, равное n - 2. Если фактическое значение критерия меньше табличного - нет оснований отклонять нулевую гипотезу, если же наоборот, то нулевая гипотеза отклоняется и принимается альтернативная гипотеза, с вероятностью (1 - а) о статистической значимости уровней в целом.

1.3 Система показателей и методы статистического изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

Поступившие средства в Фонд обязательного медицинского страхования - страховые взносы, являющиеся обязательными платежами, которые уплачиваются страхователями и обладающие обезличенным характером. Целевым назначением является обеспечение прав застрахованного лица на получение страхового обеспечения [1].

В данном разделе приведена система статистических показателей, которые используются для изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования.

Абсолютные показатели динамики

Абсолютный прирост:

Базисный: Дyб = y? - y1;

Цепной: Дyц = y? - y?-1;

Коэффициент роста - характеризует изменение уровня по сравнению с уровнем, принятым за базу.

Базисный: Крб = ;

Цепной: Крц =

Темп роста - представляет собой коэффициент роста, выраженного в процентах.

Базисный: Tрб=Крб*100%;

Цепной:

Tрц=Крц*100%Темп прироста:

Базисный: Tпрб=Tрб-100%;

Цепной: Tпрц = Tрц - 100%

Средние показатели динамики:

Средний уровень ряда (с равностоящими интервалами): ? = ; где y? - уровни ряда, n - число уровней ряда;

Средний абсолютный прирост: ; где yn - уровень конечного периода, y1 - уровень начального периода; n-1 - число уровней ряда.

Средний коэффициент роста:

Средний темп роста - средний коэффициент роста, выраженный в процентах: ;

Средний темп прироста:

Показатели структуры:

Относительная величина структуры:

Для изучения структурных сдвигов вычисляют следующие показатели:

Первый - индекс Рябцева:

.

Оценка меры существенности структурных различий по индексу Рябцева производится по следующей шкале:

Тождественность структур: 0,000 0,030

Весьма низкий уровень различия структур: 0,031 0,070

Низкий уровень различия структур: 0,071 0,150

Существенный уровень различия структур: 0,151 0,300

Значительный уровень различия структур: 0,301 0,500

Весьма значительный уровень различия: 0,501 0,700

Противоположный тип структур: 0,701 0,900

Полная противоположность структур: принимает значения от 0,901 и выше

Второй показатель - Интегральный коэффициент структурных сдвигов Гатеева:

.

Коэффициент может принимать значения от нуля до единицы, чем ближе полученное значение к единице, тем существеннее произошедшие структурные изменения.

Третий показателем является Коэффициент Лоренца:



.

Четвертый показатель - квадратичный коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

.

Пятый показатель - линейный коэффициент структурных сдвигов:

.

Методы выявления основной тенденции развития и расчета перспективных значений показателей:

Метод механического выравнивания:

; ; и т.д.

Метод аналитического выравнивания: y(t)=f(t), где t - параметр времени. При подборе математической функции необходимо свести сумму квадратов отклонений фактических уровней ряда к минимуму от теоретических:

где а0 и а1 - параметры полиномов,

Для нахождения а0 и а1 используют систему линейных уравнений:

,

Показатели взаимосвязи:

Линейный коэффициент корреляции:

; ; - среднее квадратическое отклонение в ряду факторного и результативного признаков. Данный показатель находится в интервале :

- связь отсутствует

- связь слабая

- связь умеренная

- связь сильная

Коэффициент корреляции рангов Спирмена: .

Коэффициента корреляции рангов Кендалла: .

Коэффициенты Кендалла и Спирмена могут принимать значения от -1 до +1 и чем ближе к 1 по модулю, тем сильнее связь между признаками.

1.4 Информационная база статистического изучения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

При статистическом изучении объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации используются данные, полученные на сайте Федеральной службы государственной статистики Росстат в период с 2008 по 2017 гг. В связи с образованием в 2010 г. Северо-Кавказского федерального округа, данные за предыдущие года были созданы искусственно. Исходные данные по федеральным округам представлены в таб. 1, а данные по областям находятся в приложении (табл. 10):



Таблица 1 - Показатели объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в РФ

	Годовые показатели объема средств, поступивших в бюджеты территориальных Фондов обязательного медицинского страхования, млн. руб.
	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Российская Федерация	341766,6	444846,7	536969,2	551337,2	574891,2	904410,8	1041908,4	1227759,1	1417025,6	1588617,7
В том числе федеральные округа:
Центральный	100148,4	134235,7	162711,1	169699,4	177782,1	275872	273417,62	330293,02	392350,73	442577,12
Северо-Западный	35520	46613,2	56230,5	56227,9	62597,4	102070,7	115661,59	128231,19	153246,12	171216,99
Южный	179226,2	228870,4	277629,9	285319,7	41965,1	64297,5	77015,5	90823,7	103149,5	116030,4
Северо-Кавказский	13352,2	16822,5	23907,9	25691,2	26248,5	40372,6	49264,786	58384,771	72700,454	74666,629
Приволжский	63246,1	82047	102311,8	105063,3	108735,5	169803,6	202840,52	221599,98	250440,67	268539,66
Уральский	34147,8	43347,2	48416,5	47524,9	48125	79108,5	106907,36	137417,76	148133,2	164651,71
Сибирский	47773,7	61279,1	71942,2	74763,2	75302,6	119701,7	150952,16	175887,29	203680,82	226238,93
Дальневосточный	20706,4	25374,6	31051,5	32277,1	34135,2	53184,2	65848,943	85121,421	93324,178	105070,62

Таблица 2 - Дополнительные показатели для расчета линейной корреляции и множественной корреляции

	Численность занятых, тыс. чел.	Средняя заработная плата, тыс. руб.	Заболеваемость на 1000 человек, чел.	Число организаций, шт.
	2008	2017	2017	2008	2017	2008	2017
Российская Федерация	71003,063	72142,002	39167	17290,1	778,9	772	4561737
В том числе федеральные округа:
Центральный	19901,129	20591,046	48592,8	20665,7	695,1	726,9	1714654
Северо-Западный	7356,152	7237,393	44450	19396	933,7	833,1	590793
Южный	6616,332	7684,436	28712,3	11733,9	680,5	675,2	348715
Северо-Кавказский	3609,606	4057,982	24399,6	12569	639,9	625,9	125802
Приволжский	14834,827	14470,953	29189,4	13209,9	840,1	852	746116
Уральский	6221,943	6029,866	43976,8	21826	826	799,7	355942
Сибирский	8322,768	8042,871	33717,9	15381,4	850,6	799,8	492582
Дальневосточный	4140,305	4027,455	48952,4	20778,3	796,1	788,7	187133



Глава 2. Статистическое изучение основных показателей объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

2.1 Анализ динамики объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ и выявление основной тенденции изменения объема поступивших средств

Объем средств, поступивших в фонд обязательного медицинского страхования в целом по Российской Федерации по данным Росстата в 2017 году составил 1726421,6 млн. руб., что на 1189452,4 млн. руб. больше (в 3,22 раза), чем в 2008 г., темп роста составил 321,512 %. (табл.3).

Таблица 3 - Базисные показатели динамики объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

Года/показатели	Абсолютный прирост, млн. руб.	Коэффициент роста	Темп роста, %	Темп прироста, %
2008	0,00	1,00	100,00	0,00
2009	14368,00	1,03	102,68	2,68
2010	37922,00	1,07	107,06	7,06
2011	367441,60	1,68	168,43	68,43
2012	504939,24	1,94	194,04	94,04
2013	690789,93	2,29	228,65	128,65
2014	880056,43	2,64	263,89	163,89
2015	1051648,50	2,96	295,85	195,85
2016	1100302,80	3,05	304,91	204,91
2017	1189452,36	3,22	321,51	221,51

Проведя анализ динамики объема поступивших средств в период с 2008 г. по 2017 г. средний годовой объем составил 10074916 млн. руб. Стоит отметить, что показатели объема поступивших средств с 2008 г. по 2017 г. возросли на 132161,37 млн. руб. (в 1,14 раза) или же на 13,856% в относительном выражении (табл. 4).



Таблица 4 - Результаты анализа динамики средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

Российская Федерация
Средний абсолютный прирост, млн. руб.	132161,37
Средний коэффициент роста	1,14
Средний темп роста, %	113,86
Средний темп прироста, %	13,86
Средний уровень ряда, млн. руб.	10074916,00

За изучаемый период с 2008 по 2017 гг. наиболее существенное увеличение объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в абсолютном выражении наблюдается в Центральном федеральном округе - 334214,771 млн. руб., в Приволжском федеральном округе - 187821,934 млн. руб. и в Сибирском федеральном округе - 159193,277 млн. руб. Наименьший рост объема поступивших средств зафиксирован в Северо-Кавказском и Дальневосточном федеральных округах - (на 60251,025 млн. руб.) и (на 80943,343 млн. руб.) соответственно (табл.5).

На основе исходных данных, показывающих объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ в целом по России, выявим основные тенденции изменения посредством механического и аналитического выравнивания линейной функции (табл. 8) [4].

Таблица 5 - Изменение объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в федеральных округах в 2017 г. по сравнению с 2009 г.

Наименование федерального округа	Объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования, млн. руб.	Изменение объема поступивших средств
	2008 г.	2017 г.	млн. руб.	%
Центральный	162711,10	496925,90	334214,77	205,40
Северо-Западный	56230,50	194509,90	138279,38	245,92
Южный	40272,30	147241,08	106968,78	265,61
Северо-Кавказский	23907,90	84158,90	60251,03	252,01
Приволжский	102311,80	290133,70	187821,93	183,58
Уральский	48416,50	170321,70	121905,25	251,78
Сибирский	71942,20	231135,50	159193,28	221,28
Дальневосточный	31051,50	111994,80	80943,34	260,67

Таблица 8 - Вспомогательная таблица для выявления тенденции изменения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

Год	Показатель, млн. руб.	Механическое выравнивание	Аналитическое выравнивание
2008	536969,2	536969,2	456188,9617
2009	551337,2	669130,5731	600787,1478
2010	574891,2	801291,9462	745385,334
2011	904410,8	933453,3193	889983,5202
2012	1041908,4	1065614,692	1034581,706
2013	1227759,1	1197776,066	1179179,893
2014	1417025,6	1329937,439	1323778,079
2015	1588617,7	1462098,812	1468376,265
2016	1637271,0	1594260,185	1612974,451
2017	1726421,6	1726421,558	1757572,637

На основе проведенного исследования был рассчитан перспективный объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования округе к 2025 году методом аналитического выравнивания по линейной функции и методом механического выравнивания (экстраполяции). Произведем аналитическое выравнивание по линейной функции:

yti=311590,7755+144598,1862*ti

Значения, полученные методом аналитического выравнивания по линейной функции, свидетельствуют о росте объема поступивших средств в 2025 г. по сравнению с 2017 г. по России в целом на 1057290,99 млн. руб., а прогноз на 2025 год равен 2783712,54 млн. руб. (табл. 9).

Таблица 9 - Изменения объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ методом механического выравнивания (экстраполяции), млн. руб.

	2017	2025
Российская Федерация	1726421,56	2783712,54
В том числе федеральные округа:
Центральный	496925,87	794005,67
Северо-Западный	194509,88	317424,88
Южный	147241,08	242324,44
Северо-Кавказский	84158,93	137715,39
Приволжский	290133,73	457086,56
Уральский	170321,75	278681,97
Сибирский	231135,48	372640,61
Дальневосточный	111994,84	183944,48

В целом по Российской Федерации прирост объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования составляет 132161,37 млн. руб. Наибольший абсолютный прирост объема поступивших средств зафиксирован в Центральном федеральном округе и составляет 37134,97 млн. руб., наименьший - в Дальневосточном федеральном округе и составляет 8993,70 млн. руб.

2.2 Изучение структуры и происходящих структурных сдвигов объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

В структуре объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в 2008 г. наибольший удельный вес был зафиксирован в Центральном федеральном округе, который составил 30,30 %, в 2017 г. наибольший удельный вес так же зафиксирован в Центральном федеральном округе - 28,78%. Наименьший удельный вес в 2008 и 2017 гг. был в Северо-Кавказком федеральном округе - 4,45% и 4,87% соответственно. Все расчеты представлены в приложении (табл. 20)

За анализируемый период удельный вес объема поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования в их общем объеме заметно снизился в некоторых федеральных округах: в Центральном (на 1,52 п.п.), Приволжском (на 2,25 п.п) и в Сибирском (на 0,01 п.п.) федеральных округах. В остальных федеральных округах РФ наблюдается рост доли поступивших средств. Наибольший объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в относительном выражении, приходится на Центральный и Приволжский федеральные округа (рис. 1).

Рисунок 1 - Структура поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования по федеральным округам в %

Для изучения изменения структуры объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования за период с 2008 г. по 2017 г. был рассчитан индекс структурных различий Рябцева, (IR = 0,0391). Полученное значение свидетельствует о весьма низком уровне различия объема поступивших средств в различных федеральных округах за рассматриваемый период [3] (табл. 6).



Таблица 6 - Базисные структурные сдвиги

Года/ Коэффициент	Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов	Квадратичный коэффициент абсолютных структурных сдвигов	Коэффициент Лоренца	Интегральный коэффициент структурных различий Гатеева	Индекс Рябцева
2017/2008	0,0870	0,0102	0,0379	0,0553	0,0391
2017/2016	0,0455	0,0031	0,0103	0,0173	0,0122

Удельные веса объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования по федеральным округам РФ в период с 2008 г. по 2017 г. в среднем отклоняются друг от друга на 0,0870 % согласно линейному коэффициенту абсолютных структурных сдвигов. Согласно квадратичному коэффициенту абсолютных структурных сдвигов в среднем удельные веса отклоняются друг от друга на 0,0102%. Различия в структуре общего объема инвестиций в основной капитал согласно коэффициенту Гатеева слабые [8].

2.3 Изучение зависимости между показателями объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ, числом занятых, средней заработной платой, числом организаций и заболеваемостью на 1000 человек

Для выявления взаимосвязей между показателями объема поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования РФ и числом занятых был проведен корреляционно-регрессионный анализ за 2008 и 2017 гг.



Таблица 7 - Результаты корреляционного анализа

	Линейный коэффициент корреляции	Коэффициент корреляции рангов Спирмена	Коэффициент корреляции рангов Кендалла
2008	0,9631	0,9479	0,8166
2017	0,9640	0,9106	0,7867

Линейный коэффициент корреляции в 2008 и 2017 гг. равен 0,9631 и 0,9640 соответственно. Коэффициент корреляции рангов Спирмена равен 0,9479 и 0,9106 в 2008 и 2017 гг. Данные коэффициенты демонстрируют наличие прямой сильной связи между рассматриваемыми показателями. Коэффициент корреляции рангов Кендалла равен 0,8166 в 2008 г. и 0,7867 в 2017 г., что свидетельствует о прямой и высокой взаимосвязи показателей. Можно сделать вывод, что с ростом численности занятых будет возрастать и объем поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования (рис. 2,3).

Рисунок 2 - Поле корреляции зависимости объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования от численности занятых, 2008 г.



Рисунок 3 - Поле корреляции зависимости объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования от численности занятых, 2017 г.

Множественный коэффициент корреляции в 2007 и 2017 гг. составил 0,320 и 0,407 соответственно. Данный коэффициент демонстрирует зависимость между объемом средств, поступивших в Фонд ОМС, средней заработной платой и заболеваемостью на 1000 человек. Коэффициент детерминации равен 0,102 в 2007 г. и 0,166 в 2017 г. Он определяет, какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него выбранных факторов.



Глава 3. Эконометрическое моделирование объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования РФ

3.1 Предварительный анализ объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования и отбор факторов для включения в модель

Для проведения предварительного анализа объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования, построим график объема поступивших средств. Максимальное значение показателей наблюдается в г. Москве и составляет 210659,834 млн. руб., а минимальное в Ненецком автономном округе и составляет 1426,881 млн. руб. (рис.4).

Рисунок 4 - График объема поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования

Для расчёта множественной регрессии объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования, были взяты следующие факторы:

Численность занятых

Средняя заработная плата

Заболеваемость на 1000 человек

Число предприятий

Чтобы выявить взаимосвязи между рассматриваемым факторами, была построена корреляционная матрица между объёмом поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования и рассматриваемыми показателями (табл.10).

Таблица 10 - Корреляционная матрица между рассматриваемыми показателями

	Поступления в фонд обязательного медицинского страхования (У)	Численность занятых (Х1)	Средняя заработная плата (Х2)	Заболеваемость на 1000 человек (Х3)	Число предприятий (Х4)
Поступления в Фонд обязательного медицинского страхования (У)	1
Численность занятых (Х1)	0,964038704	1
Средняя заработная плата (Х2)	0,330876767	0,173170022	1
Заболеваемость на 1000 человек (Х3)	-0,069395587	-0,124904333	0,435656956	1
Число предприятий (Х4)	0,932376559	0,916706887	0,265874157	-0,088557248	1

По корреляционной матрице можно сделать вывод о том, что между показателями х1 и х4 наблюдается мультиколлинеарность, которая означает высокую взаимную коррелированность между этими факторами и равна 0,91671. Для устранения мультиколлинеарности используем метод исключения переменных. Проведем анализ с каждым фактором по отдельности и определим какой сильнее влияет на Y. Для включения в модель оставляем 2 фактора: х1 (численность занятых) и х4 (численность предприятий).

3.2 Построение многофакторной модели и оценка ее качества

Для проведения регрессионного анализа был использован инструмент Регрессия в Excel (надстройка Анализ данных).

Используя регрессионный анализ, уравнение зависимости объема поступлений в Фонд обязательного медицинского страхования от численности занятых и численности предприятий можно записать в следующем виде:

,

Коэффициент детерминации равен 0,944 и показывает, какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него выбранных факторов. Таким образом, примерно 94,4% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием выбранных факторов.

Если , то полученное значение коэффициента корреляции признается значимым. В данном случае значения получились следующими: . Можно сделать вывод, что между исследуемыми переменными есть тесная статистическая взаимосвязь [7].

Модель была бы качественной, если бы не мультиколлинеарность = 0,91. Для ее устранения исключаем фактор и строим новую регрессионную модель.

Используя регрессионный анализ, уравнение зависимости объема поступлений в Фонд обязательного медицинского страхования от численности предприятий можно записать в следующем виде:

Коэффициент детерминации равен 0,929 и определяет, какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него выбранного фактора. Около 92,9% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием численности предприятий.

Если , то полученное значение коэффициента корреляции признается значимым. В конкретном случае . Таким образом можно сделать вывод о том, что между исследуемыми коэффициентами есть тесная статистическая взаимосвязь.

Были построены доверительные интервалы коэффициентов. С вероятностью 95% коэффициенты лежат в следующих интервалах:

,

,

Для проверки значимости модели регрессии используется F-критерий Фишера. Если расчетное значение больше табличного при заданном уровне значимости, то модель считается значимой. В данном случае . Модель признается значимой.

С помощью коэффициентов был рассчитан для каждого региона РФ и построен график с Y и (рис.5).



Рисунок 5 - Y и Ymod



Заключение

На основе проведенного исследования в области поступлений в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации можно сделать следующие выводы:

При проведении анализа динамики за изучаемый период темп роста и прироста объема поступивших средств значительно выросли, так же, как и общие показатели.

Анализ структуры и происходящих структурных сдвигов объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в федеральных округах Российской Федерации показал, что наибольшим удельным весом на начало и конец анализируемого периода обладает Центральный федеральный округ (30,30% и 28,78%), а наименьший удельный вес в течение всего изучаемого периода c 2008 по 2017 гг. был выявлен в Северо-Кавказском (4,45% и 4,87%) и Дальневосточном (5,78% и 6,49%) федеральных округах.

Так же были выявлены тенденции объема поступивших средств в Фонд обязательного медицинского страхования и рассчитаны перспективные показатели объема поступивших средств вплоть до 2025 года.

В ходе работы был проведен корреляционно-регрессивный анализ для изучения связи между объемом средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации и численностью занятых в экономике. Между изучаемыми показателями была выявлена прямая сильная взаимосвязь, которая указывает на зависимость между ними.

Была построена многофакторная модель и оценено ее качество, модель оказалась значимой.

Все задачи, поставленные ранее, были выполнены, а также была достигнута основная цель - проведен анализ объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования Российской Федерации. По всей курсовой работе можно сделать следующие выводы: отмечается положительный рост объема поступивших средств. В структуре средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в их общем объеме по России в целом в 2008 г. и 2017 г. наибольший удельный вес зафиксирован в Центральном федеральном округе (30,30%) и в Приволжском федеральном округе (19,05%). Наименьший удельный вес был зафиксирован в Северо-Кавказском федеральном округе (4,45%) в 2008 г. и (4,87%) в 2017 г. соответственно. За изучаемый период с 2008 по 2017 гг. наиболее существенное увеличение объема поступивших средств в абсолютном выражении наблюдается в Центральном (на 334214,8 млн. руб.), Приволжском (на 187821,9 млн. руб.) и Сибирском федеральных округах (на 159193,3 млн. руб.). Наименьшее увеличение инвестиций были выявлены в Северо-Кавказском (на 60251 млн. руб.) и Дальневосточном федеральных округах (на 80943,3 млн. руб.). В период изучения показателей с 2008 по 2017 гг. рост объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в целом по России составил 1189452,36 млн. руб. (или же 221,51%). Наибольший рост объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования был зафиксирован в Южном (на 265,61%), Дальневосточном (на 260,68%) и в Северо-Кавказском федеральных округах (на 252,01%). В наименьшей степени объем поступивших средств увеличился в Приволжском (на 183,58%) и Центральном федеральных округах (на 205,40%). Наибольшую долю в структуре объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования в 2008 и 2017 гг. занимает Центральный (30,30%), (28,78%) Приволжский федеральные округа (19,05%), (16,81%) соответственно. Наименьшую долю занимает Северо-Кавказский федеральный округ (4,45%) и (4,87%) в 2008 г. и 2017 г. соответственно.

На основе проведенного исследования был рассчитан перспективный объем поступивших средств в целом по России к 2025 г., он составил 2914358,13 млн. руб. Рассчитанный коэффициент корреляции показателей объема средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования и численностью занятых в 2008 и 2017 гг. свидетельствует о наличие сильной зависимости между изучаемыми показателями [1].

Были отобраны факторы для построения многофакторной модели: х1 - численность занятых, х4 - число предприятий. Для устранения мультиколлинеарности был оставлен только один фактор х1 и построена эконометрическая модель. Модель была признана значимой и цель работы была достигнута. эконометрический фонд медицинский страхование



Список литературы

Нормативно-правовые акты

1. Федеральный закон от 29 ноября 2010 г. №326-ФЗ «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации».

Книги, изданные под фамилией автора (авторов)

2. Андреева Е.В. Страховая деятельность и ее регулирование на современном страховом рынке / Е. В. Андреева, О. И. Русакова.: Изд-во БГУЭП, 2015. - 160 с.

3. Бабешка Л.О., Бич М.Г., Орлова И.В., Эконометрика и эконометрическое моделирование: Учебник. М.: Вузовский учебник, - 2018. 285 с.

4. Колемаев В. А. Эконометрика: учебник. -- Москва : ИНФРА-М, 2017. -- 160 с.

5. Лысенко С.Н. Общая теория статистики: Учебное пособие / С.Н. Лысенко, И.А. Дмитриева. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 219 c.

6. Минашкин В.Г. Статистика: учебник для бакалавров /; под ред. Н. А. Садовникова. -- М.: Издательство Юрайт, 2015. - 448 с.

7. Садовниковой Н.А. Статистика: учебник. Кн. 1: Описательная. Аналитическая. Временные ряды и прогнозирование. / Н.А. Садовникова - Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им Г.В. Плеханова», 2017 - 224 с.

8. Садовникова Н.А. Статистика: учебник. Кн. 2: Экономическая. Социальная. / Н.А. Садовникова - Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2018. - 376 с.

9. Научные статьи:

10. Орлов А. И., научный журнал «КубГАУ», «Эконометрика как учебная дисциплина», 2017 г.

11. Русакова О. И., научный журнал «Символ науки»; «Состояние и проблемы обязательного медицинского страхования в Российской Федерации», 2016 г.

12. Черняк, н В. И., научный журнал «Ломоносов», «Методы оценивания эконометрических моделей», 2016 г.

13. Электронные ресурсы:

14. Федеральная служба государственной статистики РФ - объем средств, поступивших в Фонд обязательного медицинского страхования

15. Федеральная служба государственной статистики РФ - численность занятых

16. Федеральная служба государственной статистики РФ - средняя заработная плата

17. Федеральная служба государственной статистики РФ - заболеваемость на 1000 человек

18. Федеральная служба государственной статистики РФ - число предприятий



Приложение

Таблица 10 - Поступившие средства в Фонд обязательного медицинского страхования по областям России

Млн. руб.
	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
Российская Федерация	536969	551337	574891,2	904410,8	1041908,4	1227759,1	1417025,6	1588617,7	1637271,0	1726421,6
Центральный федеральный округ	162711	169699	177782,1	275872,0	273417,6	330293,0	392350,7	442577,1	462396,6	496925,9
Белгородская область	4955,8	4345,7	4332,2	6976,5	7726,7	9981,2	12434,8	13028,1	13364,0	14157,8
Брянская область	3697,1	3465,7	3429,1	6272,5	7040,2	8176,7	10742,0	10510,9	10653,3	11077,3
Владимирская область	5663,5	5399	5428,9	7821,9	8625,3	9062,2	10397,9	12230,8	12392,8	12912,3
Воронежская область	6343,4	6592,9	6669,9	10293,3	12537,9	15370,0	17401,3	19860,5	20096,9	21202,3
Ивановская область	2796,7	2759,1	2724,0	4602,4	5529,5	7250,8	7906,8	9166,0	8770,9	9262,0
Калужская область	3626,6	2849,7	3284,0	5751,7	7359,2	7460,9	9711,5	9761,7	9677,1	9900,6
Костромская область	1752,9	1880,1	2310,6	4076,1	4553,6	4647,1	5197,0	5847,4	5917,9	6219,1
Курская область	3392,7	3216,9	3172,8	5294,9	7336,8	7989,1	8288,9	9651,6	9755,1	10214,1
Липецкая область	3827,6	3895,1	3702,1	5900,2	7788,7	7891,6	10403,6	10031,7	10345,4	10904,6
Московская область	32125,2	31718,1	30107,4	46853,4	49202,2	66783,1	79344,4	96723,8	98330,6	105979,8
Орловская область	2274	2353,4	2191,0	3543,8	4527,2	5611,5	5939,2	6724,7	6866,6	7256,1
Рязанская область	3251,3	3420,4	3452,4	6487,8	8862,6	9077,4	9402,0	9314,5	9870,6	10336,5
Смоленская область	2857	3011,8	3083,2	5497,6	6894,5	6373,0	9040,5	8143,1	8487,7	8892,3
Тамбовская область	2929	2945,2	3342,4	5385,4	6501,2	6684,1	9705,7	8738,9	9171,8	9632,7
Тверская область	3945,4	4102,8	4291,3	6703,5	8392,2	9461,0	10275,2	11296,4	11800,0	12335,8
Тульская область	4261,4	5247,4	5040,2	9338,3	10929,6	11143,0	11564,6	12863,7	13144,0	14003,5
Ярославская область	4507	4359,2	4536,5	7252,2	10227,9	9727,4	10516,2	12016,9	11370,9	11979,1
г. Москва	70504,5	78136,9	86684,1	127820,6	99382,3	127602,9	154079,2	176666,3	192381,2	210659,8
Северо-Западный федеральный округ	56230,5	56227,9	62597,4	102070,7	115661,6	128231,2	153246,1	171217,0	176459,3	194509,9
Республика Карелия	3338,8	3155,3	3075,3	5343,3	6280,9	7139,8	9624,8	9199,7	9405,3	9584,7
Республика Коми	4434,1	5433,6	6265,4	9622,2	11785,2	11183,8	12638,3	14208,7	14404,7	14959,2
Архангельская область	5714	5458,8	5689,3	9971,9	11631,9	14569,4	17502,7	20075,1	18776,2	19286,8
Ненецкий автономный округ	389,9	412,8	416,1	547,5	778,2	804,3	975,5	1327,3	1326,4	1426,9
Вологодская область	5054,6	4203,2	4343,9	6931,7	8182,0	9142,6	10064,7	11363,5	11492,5	12282,8
Калининградская область	2829,4	3175,3	4497,7	7594,5	7551,2	7665,2	8759,9	9605,2	9753,8	10298,8
Ленинградская область	6518,4	6846,5	7105,9	10448,4	11896,0	13193,6	16556,4	16916,0	17839,4	20334,5
Мурманская область	4296	4681,4	4987,8	7753,0	9322,4	10446,7	11907,6	13290,4	13376,5	13928,1
Новгородская область	2066,1	1977,8	2004,9	3699,9	4324,1	4288,5	4777,3	5350,5	5599,6	5876,0
Псковская область	1821,2	1824,1	1816,5	3806,3	4433,5	5111,9	7118,6	5526,1	5727,2	5893,5
г. Санкт-Петербург	20157,9	19471,9	22810,7	36899,6	40254,4	45489,7	54295,8	65681,8	70084,0	82065,5
Южный федеральный округ	40272,3	40090,2	41965,1	64297,5	77015,5	90823,7	103149,5	116030,4	140646,3	147241,1
Республика Адыгея	1288,9	1285,8	1422,3	1975,6	2398,0	3258,6	3218,8	3753,2	3828,8	4027,6
Республика Калмыкия	792,6	775,2	766,4	1398,8	1825,3	1883,8	2147,2	2331,8	2627,2	2708,0
Краснодарский край	15842,7	15504,9	16572,0	24525,1	32014,2	35525,7	40567,3	45185,2	47422,5	50177,6
Астраханская область	2546,4	2431,1	2645,8	4220,0	5129,7	6779,3	7683,1	8282,7	8805,7	9276,9
Волгоградская область	6896,5	7006,2	7359,3	11870,4	13560,2	16169,4	18752,8	21585,0	22024,5	23072,7
Ростовская область	12905,2	13087	13199,3	20307,5	22088,1	27206,9	30780,2	34892,5	35811,9	37621,9
Северо-Кавказский федеральный округ	23907,9	25691,2	26248,5	40372,6	49264,8	58384,8	72700,5	74666,6	79760,1	84158,9
Республика Дагестан	6920,5	7207,5	7026,1	10535,5	13148,4	17259,7	21323,6	21132,8	24088,8	25078,2
Республика Ингушетия	1069,5	1281,3	1279,9	2075,6	2460,4	2732,5	4924,3	3756,6	3883,2	3964,7
Кабардино-Балкарская Республика	2215,3	2262,3	2274,1	3424,9	3955,3	4843,1	6754,6	6265,9	6617,8	6888,4
Карачаево-Черкесская Республика	1340,1	1468,7	1450,2	2252,4	2873,4	2745,4	3017,6	3496,0	3567,7	3802,9
Республика Северная Осетия - Алания	1944,9	1754,2	1860,6	2879,9	3237,6	4594,0	4890,2	5982,6	6235,1	6481,7
Чеченская Республика	3523,5	3626,9	4392,5	6124,2	6852,0	7648,7	8923,2	10621,8	11442,8	12485,0
Ставропольский край	6894,1	8090,3	7965,1	13080,1	16737,8	18561,3	22867,0	23411,0	23924,6	25458,0
Приволжский федеральный округ	102312	105063	108735,5	169803,6	202840,5	221600,0	250440,7	268539,7	277474,3	290133,7
Республика Башкортостан	12354,8	12742,4	12612,8	21728,1	26912,5	32603,5	34225,2	38194,6	39765,7	40984,9
Республика Марий Эл	1921,9	1860,3	1717,7	2701,5	3208,4	4381,3	4931,7	5905,4	5917,9	6251,3
Республика Мордовия	2166	1770	1939,8	4221,8	5498,0	6157,2	6182,0	6819,5	6989,4	7281,5
Республика Татарстан	16727,2	17704,6	18706,1	26053,1	30324,4	30910,7	34512,8	38814,5	38539,4	41378,5
Удмуртская Республика	5952,6	7057,4	7187,2	10093,3	11403,1	11672,3	13740,2	13920,2	14703,5	15463,2
Чувашская Республика	4111,8	3706	4622,1	6809,7	7503,8	9245,7	10296,4	10767,7	11249,7	11906,8
Пермский край	10082,7	9328,3	9555,4	15057,4	18704,4	20870,4	23156,8	24787,9	25365,2	26593,8
Кировская область	4069,1	4576	4499,2	8345,7	10349,6	10758,8	10464,0	12513,8	12743,0	13481,2
Нижегородская область	11250,7	12336,6	11913,8	19350,6	22074,0	21939,9	25295,7	26997,2	29052,0	30082,3
Оренбургская область	7476	7087,1	7615,8	11997,1	16356,9	14685,1	17749,4	19151,6	19652,3	20862,0
Пензенская область	4819	5164,7	5550,1	8431,4	9181,0	9033,9	12340,5	11418,0	11799,9	12336,1
Самарская область	10820,5	10609,2	11088,6	16999,5	19795,8	23698,8	26902,8	26326,0	28194,1	29419,3
Саратовская область	7879,1	6925,2	7668,4	11806,0	13956,1	16942,4	18741,1	21929,7	22152,1	22640,0
Ульяновская область	2680,4	4195,5	4058,5	6208,5	7572,6	8700,1	11902,1	10993,6	11350,2	11452,9
Уральский федеральный округ	48416,5	47524,9	48125,0	79108,5	106907,4	137417,8	148133,2	164651,7	164507,3	170321,7
Курганская область	2442,8	2978,8	2856,0	4306,4	4913,6	6559,3	7196,5	8281,2	8774,4	9141,3
Свердловская область	16577,6	13734,6	14197,8	23115,2	27734,5	40670,8	41639,1	44359,3	44236,6	45313,2
Тюменская область	18225,1	19466,9	19753,3	33358,0	51359,2	65231,7	69572,3	77120,1	77270,2	80543,2
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра	7236,2	7940,5	7862,9	15610,5	27289,6	35155,1	37793,8	40602,0	41527,0	42839,0
Ямало-Ненецкий автономный округ	2599,1	3464,5	3618,6	4988,1	8703,7	13039,3	13067,5	16809,7	16091,3	17935,3
Челябинская область	11171	11344,6	11317,9	18328,9	22900,0	24956,0	29725,3	34891,1	34226,2	35324,1
Сибирский федеральный округ	71942,2	74763,2	75302,6	119701,7	150952,2	175887,3	203680,8	226238,9	229544,5	231135,5
Республика Алтай	848,3	869,7	937,3	1609,6	1880,7	2397,7	2614,1	3174,6	3310,3	3531,5
Республика Бурятия	3922	3589	3698,5	5825,5	6853,7	9413,6	12418,2	12319,4	12123,9	12887,3
Республика Тыва	1594,4	1774,4	1813,5	2761,2	3426,0	3914,7	4227,4	4637,7	4958,6	5413,7
Республика Хакасия	2218,5	2281	2402,3	3474,9	4226,6	5200,1	7858,4	6606,0	6744,2	7082,5
Алтайский край	8213	8779,6	8540,5	13136,7	15109,8	16995,5	21664,5	23121,6	23361,5	24660,5
Забайкальский край	4044,1	4487,9	4440,8	6881,5	9253,2	10828,7	11748,3	13343,0	13217,3	13729,5
Красноярский край	12790,2	13601,8	13896,3	24895,5	31539,2	34585,8	41509,7	47388,9	47223,6	40785,9
Иркутская область	10333,8	10323,2	9795,1	15292,5	18607,4	23592,7	26739,9	30951,1	31286,9	32405,7
Кемеровская область	8401,7	9055	9404,9	15474,8	18081,2	20872,6	23660,8	26801,5	27339,9	28662,1
Новосибирская область	10049	9319,7	9622,4	14448,3	18837,7	21062,7	23074,1	26262,3	27323,2	28515,0
Омская область	4741,9	6345,4	6049,3	8907,2	14898,4	16887,2	16574,8	18320,3	18800,4	19350,9
Томская область	4785,3	4336,5	4701,7	6994,1	8238,4	10135,9	11590,6	13312,5	13854,6	14110,9
Дальневосточный федеральный округ	31051,5	32277,1	34135,2	53184,2	65848,9	85121,4	93324,2	105070,6	106482,6	111994,8
Республика Саха (Якутия)	5655,7	6375,5	6776,3	11719,4	13364,2	18852,9	20838,8	23501,3	22853,4	24307,1
Камчатский край	1888,7	2265,3	2872,3	4277,8	5317,6	6122,8	6435,2	6966,6	7458,3	7819,1
Приморский край	7771,6	7695,3	8071,6	11678,2	13346,5	17399,9	19767,5	22406,2	22552,8	23584,8
Хабаровский край	7105	6507,3	6774,0	10909,8	12839,4	15646,3	16815,0	19023,9	19359,0	20182,8
Амурская область	3715,8	3537,1	3512,2	5189,5	6662,5	8355,5	9064,0	10555,1	10766,8	11267,9
Магаданская область	894,9	1080,9	1136,2	2339,4	2788,1	4458,3	4676,6	4563,0	4458,8	4930,9
Сахалинская область	1979,7	2798,3	2789,7	4152,4	8373,3	10626,5	11874,9	13562,3	14481,6	14919,2
Еврейская автономная область	671,8	693,9	718,7	1146,6	1263,9	1719,1	1852,9	2266,5	2240,1	2385,6
Чукотский автономный округ	1368,3	1323,5	1484,2	1771,0	1893,4	1940,2	1999,3	2225,8	2311,9	2597,5

Таблица 11 - Базисные показатели динамики, абсолютный прирост

	Абсолютный прирост
	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
Российская Федерация	0	14368	37922	367441,6	504939,24	690789,93	880056,43	1051648,5	1100301,8	1189452,36
Центральный федеральный округ	0	6988,3	15071	113160,9	110706,52	167581,92	229639,63	279866,02	299685,5	334214,771
Северо-Западный федеральный округ	0	-2,6	6366,9	45840,2	59431,093	72000,689	97015,623	114986,49	120228,8	138279,379
Южный федеральный округ	0	-182,1	1692,8	24025,2	36743,163	50551,405	62877,156	75758,117	100374	106968,781
Северо-Кавказский федеральный округ	0	1783,3	2340,6	16464,7	25356,886	34476,871	48792,554	50758,729	55852,2	60251,025
Приволжский федеральный округ	0	2751,5	6423,7	67491,8	100528,72	119288,18	148128,87	166227,86	175162,5	187821,934
Уральский федеральный округ	0	-891,6	-291,5	30692	58490,861	89001,257	99716,7	116235,21	116090,8	121905,247
Сибирский федеральный округ	0	2821	3360,4	47759,5	79009,958	103945,09	131738,62	154296,73	157602,3	159193,277
Дальневосточный федеральный округ	0	1225,6	3083,7	22132,7	34797,443	54069,921	62272,678	74019,12	75431,1	80943,343

Таблица 12 - Базисные показатели динамики, коэффициент роста

	Коэффициент роста
	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
Российская Федерация	1	1,0267576	1,0706223	1,684288	1,9403	2,286461	2,63893	2,95848	3,04909	3,215122
Центральный федеральный округ	1	1,0429491	1,0926243	1,695471	1,6803	2,0299354	2,41133	2,72001	2,84182	3,054037
Северо-Западный федеральный округ	1	0,9999538	1,1132286	1,815219	2,0569	2,2804561	2,72532	3,04491	3,13814	3,459152
Южный федеральный округ	1	0,9954783	1,0420339	1,596568	1,9123	2,2552401	2,56130	2,88114	3,49238	3,656137
Северо-Кавказский федеральный округ	1	1,0745904	1,0979007	1,688671	2,0606	2,4420702	3,04085	3,12309	3,33613	3,520130
Приволжский федеральный округ	1	1,0268933	1,0627855	1,659667	1,9825	2,1659279	2,44781	2,62471	2,71204	2,835779
Уральский федеральный округ	1	0,9815848	0,9939793	1,633916	2,2080	2,8382423	3,05956	3,40073	3,39775	3,517845
Сибирский федеральный округ	1	1,039212	1,0467097	1,663859	2,0982	2,4448416	2,83117	3,14473	3,19067	3,212794
Дальневосточный федеральный округ	1	1,0394699	1,0993092	1,712773	2,1206	2,7412982	3,00546	3,38375	3,42922	3,606745

Таблица 13 - Базисные показатели динамики, темп роста

	Темп роста, %
	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
Российская Федерация	100	102,67576	107,06223	168,4288	194,0350	228,6461	263,893	295,848	304,9096	321,5122
Центральный федеральный округ	100	104,29491	109,26243	169,5471	168,0387	202,99354	241,133	272,00	284,1825	305,4037
Северо-Западный федеральный округ	100	99,995376	111,32286	181,5219	205,6919	228,04561	272,532	304,4913	313,8142	345,9152
Южный федеральный округ	100	99,547828	104,20339	159,6568	191,2368	225,52401	256,130	288,1147	349,2383	365,6137
Северо-Кавказский федеральный округ	100	107,45904	109,79007	168,8671	206,0607	244,20702	304,085	312,3094	333,6139	352,0130
Приволжский федеральный округ	100	102,68933	106,27855	165,9667	198,25	216,59279	244,781	262,4718	271,2045	283,5779
Уральский федеральный округ	100	98,158479	99,397933	163,3916	220,8077	283,82423	305,956	340,0735	339,7752	351,7845
Сибирский федеральный округ	100	103,9212	104,67097	166,3859	209,8242	244,48416	283,117	314,4731	319,0679	321,2794
Дальневосточный федеральный округ	100	103,94699	109,93092	171,2773	212,0636	274,12982	300,546	338,3753	342,9225	360,6745

Таблица 14 - Базисные показатели динамики, темп прироста

	Темп прироста, %
	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
Российская Федерация	0	2,675758	7,06223	68,42880	94,03504	128,6461	163,8932	195,8489	204,9096	221,512213
Центральный федеральный округ	0	4,294912	9,262428	69,54713	68,03870	102,9935	141,1333	172,0018	184,1825	205,403793
Северо-Западный федеральный округ	0	-0,004623	11,32285	81,52195	105,6919	128,0456	172,5320	204,4913	213,8142	245,915258
Южный федеральный округ	0	-0,452171	4,203385	59,65688	91,23681	125,5240	156,1300	188,1147	249,2383	265,613787
Северо-Кавказский федеральный округ	0	7,459040	9,790069	68,86719	106,0607	144,2070	204,0854	212,3094	233,6139	252,013038
Приволжский федеральный округ	0	2,689328	6,278552	65,96678	98,25720	116,5927	144,7818	162,4718	171,2045	183,577978
Уральский федеральный округ	0	-1,841521

Подобные документы

• Внебюджетные фонды

  Социально-экономическая сущность внебюджетных фондов, причины их возникновения, классификация и типы, источники формирования и задачи. Общая характеристика и назначение Пенсионного фонда России, социального и обязательного медицинского страхования.
  
  курсовая работа [22,9 K], добавлен 03.04.2011
  

• Внебюджетные фонды

  Анализ экономического содержания, задач (повышение жизненного уровня, улучшение здоровья населения), состава (Пенсионный, социального и обязательного медицинского страхования), назначения и перспектив совершенствования внебюджетных фондов в России.
  
  курсовая работа [95,8 K], добавлен 28.02.2010
  

• Формирование бюджета Фонда социального страхования

  История создания и развития Фонда социального страхования Российской Федерации, структура и направления деятельности, источники формирования и направления использования средств бюджета. Анализ доходов бюджета Фонда социального страхования России.
  
  курсовая работа [38,0 K], добавлен 23.03.2015
  

• Стабилизационный фонд как инструмент развития экономики

  Исследование экономических предпосылок и причин создания Стабилизационного Фонда Российской Федерации. Характеристика зависимости условий развития экономики от использования средств фондов. Анализ опыта зарубежных стран по использованию созданных фондов.
  
  курсовая работа [45,9 K], добавлен 22.02.2012
  

• Издержки производства и реализации

  Затраты, издержки, себестоимость как важнейшие экономические категории. Затраты предприятия. Экономические и бухгалтерские издержки. Себестоимость продукции. Отчисления на социальные нужды. Фонд обязательного медицинского страхования. Франчайзинг.
  
  курсовая работа [19,9 K], добавлен 16.10.2008
  

• Расчет зависимости экономических показателей

  Зависимость объема произведенной продукции от изменения среднегодовой численности рабочих. Анализ влияния изменения среднегодовой стоимости основных производственных фондов и фондоотдачи на изменение объема выпущенной продукции. Метод цепных подстановок.
  
  контрольная работа [51,6 K], добавлен 15.02.2010
  

• Построение производственной функции Кобба-Дугласа

  Статистический расчет экономических показателей деятельности субъектов Российской Федерации с применением производственной функции Кобба-Дугласа. Затраты, среднегодовая стоимость основных средств и валовой продукции в сельскохозяйственном производстве.
  
  доклад [19,3 K], добавлен 19.02.2012
  

• Построение многофакторной модели

  Построение многофакторной модели, описывающей линейную зависимость результативного признака факторов, входящих в нее, методом матрицы. Проверка на адекватность однофакторной модели. Интервалы доверия для прогнозного значения зависимой переменной.
  
  контрольная работа [161,4 K], добавлен 02.12.2014
  

• Статистический анализ уровня и качества жизни населения Российской Федерации

  Показатели уровня и качества жизни населения в современных условиях. Статистический анализ уровня и качества жизни населения Российской Федерации за период 2000-2013 гг. Анализ динамики и структуры доходов и расходов населения, оценка качества его жизни.
  
  курсовая работа [248,3 K], добавлен 11.02.2015
  

• Изучение зависимости прибыли гостиницы "Планета" от экономических показателей предприятия

  Показатели финансовых результатов. Анализ зависимости прибыли гостиничного комплекса от объема номерного фонда и его загрузки. Построение классической регрессионной модели, определение ее классности и точности. Анализ развития и прогнозирование прибыли.
  
  курсовая работа [586,4 K], добавлен 03.06.2014
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам