Экономико-статистический анализ рынка газа в России

Экономико-статистический анализ инфляционных процессов в экономике России
Введение
Глава 1. Сущность инфляции и инфляционных процессов
1.1 Понятие инфляции и важность ее изучения
1.2 Обзор исследований инфляционных процессов в России
1.3 Методологические проблемы статистического изучения инфляции
2. Статистические данные, характеризующие инфляцию
2.1 Система статистических показателей инфляции
2.2 Общие проблемы со статистической информацией
2.3 Отдельные статистические показатели
Глава 3. Экономико-статистический анализ уровня и динамики инфляции в РФ за 1992-2005 годы
3.1 Анализ абсолютной и относительной скорости развития основных показателей инфляции
3.2 Анализ основной тенденции развития основных показателей инфляционных процессов
3.3 Экстраполяция основных показателей инфляции
Заключение
Список литературы
Приложение

Применим только к данным определенного вида: случайным величинам с одинаковыми (по наблюдениям) мат. ожиданиями. В частности, корреляционный анализ неприменим к нестационарным временным рядам и к случайным величинам, математическое ожидание которых зависят от каких-либо других неучтенных переменных и меняется от наблюдения к наблюдению.
E(Xt)=const, E(Yt)=const, E(Xt2)=const, E(Yt2)=const, E(XtYt)=const, t=1,...,T.
Тогда корреляцию X и Y можно состоятельно оценить обычным способом.
Корреляционный анализ дает плохо интерпретируемые результаты в случае, когда рассматривается больше двух переменных. Кроме того, он не подходит, когда связи между переменными являются нелинейными.
3) Регрессионный анализ.
Является одним из самых мощных статистических инструментов. При его использовании, однако, необходимо учитывать, что теоретические доказательства хороших свойств получаемых оценок верны только при выполнении ряда стандартных предположений. Если используемые данные и оцениваемая модель не удовлетворяют этим гипотезам, то получается бессмысленный результат. В частности можно получить несостоятельные оценки в следующих случаях:
функциональная форма зависимости задана неверно,
объясняющие переменные коррелированы с ошибкой регрессионного уравнения (например, регрессоры измерены неточно или ошибка автокоррелирована, а среди регрессоров есть лаги зависимой переменной),
переменные в регрессии нестационарны.
Отсюда ясно, что важную роль в применении регрессионного анализа играет диагностическая проверка полученного регрессионного уравнения.
Таким образом, чтобы поставить рассуждения об инфляционных процессах на более прочную основу, необходимо включить в исследование следующие этапы:
1. В явном виде изложить предполагаемые связи между рассматриваемыми величинами и сформулировать используемую модель изучаемого явления. Это позволяет избавиться от двусмысленности, свойственной чисто словесному анализу, то есть позволяет понять, что же собственно утверждается. Также следует перечислить гипотезы, выполнение которых предполагается в данной теоретической модели.
2. Использовать статистические методы для количественного оценивания силы связи между исследуемыми переменными. Формальная модель дает возможность это сделать — в этом еще одно ее преимущество перед чисто словесными рассуждениями. Важно понимать, при каких предположениях применение данных статистических методов обосновано, годятся ли они для оценивания параметров эконометрической модели.
3. Проверить, адекватно ли формальная модель описывает данные и выполняются ли гипотезы, лежащие в основе применяемого статистического метода. Если тестирование указывает на то, что модель специфицирована неверно, то следует ее модифицировать: изменить функциональную форму, добавить пропущенные факторы, — либо использовать более адекватный статистический метод. Если это не представляется возможным, то по крайней мере при изложении результатов оценивания следует сделать соответствующие оговорки и указать, как замеченная неадекватность могла сказаться на качестве оценок.
Глава 3. Экономико-статистический анализ уровня и динамики инфляции в РФ за 1992-2005 годы
Для статистического анализа инфляционных процессов в России был сформирован ряд индексов инфляции с 1992 по 2005 годы. В работе была использована информация Госкомстата России и статистического портала Высшей Школы Экономики http://stat.hse.ru. С последнего были получены данные о поквартальной динамике ИПЦ в России, представленные в приложении 1. Мы, на основании этих данных, рассчитали поквартальный индекс потребительских цен, на основании которого и проводили анализ
3.1 Анализ абсолютной и относительной скорости развития основных показателей инфляции
Одним из важнейших направлений анализа рядов динамики является изучение особенностей развития явления за отдельные периоды времени.
С этой целью для динамических рядов рассчитывают ряд показателей:
К - темпы роста;
- абсолютные приросты;
- темпы прироста.
Темп роста - относительный показатель, получающийся в результате деления двух уровней одного ряда друг на друга. Темпы роста могут рассчитываться как цепные, когда каждый уровень ряда сопоставляется с предшествующим ему уровнем: , либо как базисные, когда все уровни ряда сопоставляются с одним и тем же уровнем , выбранным за базу сравнения: . Темпы роста могут быть представлены в виде коэффициентов либо в виде процентов.
Абсолютный прирост - разность между двумя уровнями ряда динамики, имеет ту же размерность, что и уровни самого ряда динамики. Абсолютные приросты могут быть цепными и базисными, в зависимости от способа выбора базы для сравнения:
цепной абсолютный прирост - ;
базисный абсолютный прирост - .
Для относительной оценки абсолютных приростов рассчитываются показатели темпов прироста.
Темп прироста - относительный показатель, показывающий на сколько процентов один уровень ряда динамики больше (или меньше) другого, принимаемого за базу для сравнения.
Базисные темпы прироста: .
Цепные темпы прироста: .
и - абсолютный базисный или цепной прирост;
- уровень ряда динамики, выбранный за базу для определения базисных абсолютных приростов;
- уровень ряда динамики, выбранный за базу для определения i-го цепного абсолютного прироста.
Существует связь между темпами роста и прироста:
К = К - 1 или К = К - 100 % (если темпы роста определены в процентах).
Если разделить абсолютный прирост (цепной) на темп прироста (цепной) за соответствующий период, получим показатель, называемый - абсолютное значение одного процента прироста: .
Определение среднего абсолютного прироста, средних темпов роста и прироста.
По показателям изменения уровней ряда динамики (абсолютные приросты, темпы роста и прироста), полученным в результате анализа исходного ряда, могут быть рассчитаны обобщающие показатели в виде средних величин - средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста.
Средний абсолютный прирост может быть получен по одной из формул:
или ,
где n - число уровней ряда динамики;
- первый уровень ряда динамики;
- последний уровень ряда динамики;
- цепные абсолютные приросты.
Средний темп роста можно определить, пользуясь формулами:
где n - число рассчитанных цепных или базисных темпов роста;
- уровень ряда, принятый за базу для сравнения;
- последний уровень ряда;
- цепные темпы роста (в коэффициентах);
- первый базисный темп роста;
- последний базисный темп роста.
Между темпами прироста и темпами роста К существует соотношение = К - 1, аналогичное соотношение верно и для средних величин.
Определим показатели ряда динамики
Таблица 2
показатели ряда динамики ИПЦ
год квартал ИПЦ к 4 кв.1991 года абсолютный прирост цепной, ед абсолютный прирост базисный, ед коэффициент роста цепной коэффициент роста базисный темп роста цепной, % темп роста базисный, % темп прироста цепной темп прироста базисный, % 1992 1 6,2                 2 10,1 3,9 3,9 1,63 3,87 162,6% 387,5% 62,6% 287,5% 3 13,6 3,6 7,4 1,36 7,45 135,5% 744,8% 35,5% 644,8% 4 26,4 12,8 20,2 1,94 20,23 193,7% 2023,0% 93,7% 1923,0% 1993 1 49,9 23,5 43,7 1,89 43,74 189,0% 4374,3% 89,0% 4274,3% 2 84,1 34,2 77,9 1,69 77,95 168,5% 7794,9% 68,5% 7694,9% 3 159,1 74,9 152,9 1,89 152,89 189,1% 15289,5% 89,1% 15189,5% 4 250,2 91,1 244,0 1,57 244,04 157,3% 24404,4% 57,3% 24304,4% 1994 1 350,7 100,5 344,5 1,40 344,51 140,1% 34450,9% 40,1% 34350,9% 2 429,6 78,9 423,4 1,22 423,39 122,5% 42339,3% 22,5% 42239,3% 3 511,5 81,9 505,3 1,19 505,31 119,1% 50531,5% 19,1% 50431,5% 4 784,7 273,2 778,5 1,53 778,51 153,4% 77850,9% 53,4% 77750,9% 1995 1 1120,3 335,6 1114,1 1,43 1114,11 142,8% 111411,1% 42,8% 111311,1% 2 1399,4 279,1 1393,2 1,25 1393,24 124,9% 139323,7% 24,9% 139223,7% 3 1612,3 212,8 1606,1 1,15 1606,08 115,2% 160608,4% 15,2% 160508,4% 4 1820,5 208,2 1814,3 1,13 1814,27 112,9% 181427,1% 12,9% 181327,1% 1996 1 2002,7 182,3 1996,5 1,10 1996,52 110,0% 199652,1% 10,0% 199552,1% 2 2104,5 101,8 2098,3 1,05 2098,28 105,1% 209828,3% 5,1% 209728,3% 3 2121,3 16,8 2115,1 1,01 2115,12 100,8% 211512,1% 0,8% 211412,1% 4 2218,2 96,9 2212,0 1,05 2211,99 104,6% 221199,1% 4,6% 221099,1% 1997 1 2335,5 117,3 2329,3 1,05 2329,29 105,3% 232929,3% 5,3% 232829,3% 2 2406,2 70,8 2400,1 1,03 2400,06 103,0% 240005,8% 3,0% 239905,8% 3 2418,2 12,0 2412,0 1,00 2412,01 100,5% 241201,0% 0,5% 241101,0% 4 2461,9 43,8 2455,8 1,02 2455,76 101,8% 245576,0% 1,8% 245476,0% 1998 1 2536,5 74,5 2530,3 1,03 2530,31 103,0% 253030,7% 3,0% 252930,7% 2 2561,9 25,4 2555,7 1,01 2555,75 101,0% 255574,6% 1,0% 255474,6% 3 3684,3 1122,3 3678,1 1,44 3678,07 143,8% 367807,5% 43,8% 367707,5% 4 4541,6 857,3 4535,4 1,23 4535,38 123,3% 453538,3% 23,3% 453438,3% 1999 1 5268,4 726,8 5262,2 1,16 5262,22 116,0% 526221,8% 16,0% 526121,8% 2 5651,2 382,8 5645,0 1,07 5645,02 107,3% 564502,3% 7,3% 564402,3% 3 5967,3 316,1 5961,2 1,06 5961,16 105,6% 596115,8% 5,6% 596015,8% 4 6203,1 235,8 6196,9 1,04 6196,92 104,0% 619691,7% 4,0% 619591,7% 2000 1 6447,7 244,6 6441,5 1,04 6441,50 103,9% 644150,1% 3,9% 644050,1% 2 6795,0 347,3 6788,8 1,05 6788,83 105,4% 678882,7% 5,4% 678782,7% 3 7077,3 282,3 7071,1 1,04 7071,14 104,2% 707113,5% 4,2% 707013,5% 4 7451,7 374,4 7445,5 1,05 7445,50 105,3% 744549,8% 5,3% 744449,8% 2001 1 7985,4 533,7 7979,2 1,07 7979,23 107,2% 797922,6% 7,2% 797822,6% 2 8300,5 315,1 8294,3 1,04 8294,33 103,9% 829432,6% 3,9% 829332,6% 3 8442,2 141,7 8436,0 1,02 8435,98 101,7% 843598,3% 1,7% 843498,3% 4 8966,9 524,8 8960,8 1,06 8960,76 106,2% 896075,6% 6,2% 895975,6% 2002 1 9275,3 308,3 9269,1 1,03 9269,10 103,4% 926909,8% 3,4% 926809,8% 2 9499,6 224,3 9493,4 1,02 9493,37 102,4% 949336,9% 2,4% 949236,9% 3 9652,1 152,6 9645,9 1,02 9645,92 101,6% 964592,3% 1,6% 964492,3% 4 10102,9 450,8 10096,8 1,05 10096,76 104,7% 1009675,9% 4,7% 1009575,9% 2003 1 10616,1 513,1 10609,9 1,05 10609,87 105,1% 1060986,6% 5,1% 1060886,6% 2 10862,1 246,0 10855,9 1,02 10855,91 102,3% 1085590,9% 2,3% 1085490,9% 3 10959,6 97,5 10953,4 1,01 10953,43 100,9% 1095342,7% 0,9% 1095242,7% 4 11358,8 399,2 11352,6 1,04 11352,65 103,6% 1135264,9% 3,6% 1135164,9% 2004 1 11865,2 506,4 11859,1 1,04 11859,05 104,5% 1185905,4% 4,5% 1185805,4% 2 12152,3 287,0 12146,1 1,02 12146,09 102,4% 1214609,2% 2,4% 1214509,2% 3 12384,4 232,2 12378,3 1,02 12378,25 101,9% 1237825,1% 1,9% 1237725,1% 4 12797,6 413,2 12791,4 1,03 12791,45 103,3% 1279145,0% 3,3% 1279045,0% 2005 1 13394,2 596,6 13388,1 1,05 13388,06 104,7% 1338805,6% 4,7% 1338705,6% 2 13663,8 269,6 13657,6 1,02 13657,65 102,0% 1365764,6% 2,0% 1365664,6% 3 13622,9 -41,0 13616,7 1,00 13616,68 99,7% 1361668,2% -0,3% 1361568,2% 4 14090,2 467,3 14084,0 1,03 14084,01 103,4% 1408400,7% 3,4% 1408300,7%
Представим ряды графически
Рис. 1. ИПЦ к предыдущему периоду
Можно разделить весь ряд динамики индекса потребительских цен на два периода: один, характеризующийся высокими темпами инфляции, продолжался с 1992 по 1998 годы включительно, другой, характеризующийся относительно стабильными отношениями ИПЦ к предыдущему периоду, продолжается с начала 1999 года по настоящий день.
Инфляцию можно измерить и по отдельным секторам экономики
Таблица 3
Инфляция по секторам экономики
(декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах; до 1996 г. - в разах)
  Индекс потребительских цен Индекс цен производителей промышленной продукции Индекс цен производителей на реализованную с/х продукцию Индекс цен производителей в строительстве Индекс тарифов на грузовые перевозки 1992 26,1 33,8 9,4 16,1 35,6 1995 2,3 2,7 3,3 2,5 2,7 1996 121,8 125,6 143,5 137,2 122,1 1997 111 107,5 109,1 105 100,9 1998 184,4 123,2 141,9 112,1 116,7 1999 136,5 167,3 191,4 146 118,2 2000 120,2 131,6 136,5 135,9 151,5 2001 118,6 110,7 125,2 114,4 138,6 2002 115,1 117,1 103,2 112,6 118,3 2003 112 113,1 108,6 110,3 123,5 2004 111,7 128,3 127,9 114,9 109,3
В данном случае не наблюдается четкой тенденции в изменении ни одного из представленных индексов. Например, индекс цен на сельскохозяйственную продукцию в 2001 году был меньше ИПЦ, а в 2002 году превышал его значение. Возможно, это связано с урожайностью, точнее неурожайностью 2002 года. Индекс цен производителей в строительстве в последние годы отстает от ИПЦ, а в 1999-2000 годах превышал его значение. Однако, еще раз заметим, что никакой четкой взаимозависимости между индексами не наблюдается.
3.2 Анализ основной тенденции развития основных показателей инфляционных процессов
Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели динамики; метод их расчета представлен в таблице.
Средние показатели динамики
Показатель Метод расчета 1. Средний абсолютный прирост (Δ)

2. Средний коэффициент роста (Kр)

3. Средний темп роста (Тр), %

4. Средний темп прироста (Тп), %

Средние показатели динамики исчисляются одинаковым методом для интервальных и моментных рядов, исключение составляет лишь расчет среднего уровня ряда.
При написании формул приняты следующие условные обозначения:
У1,У2,…Уn — все уровни последовательных периодов (дат);
п - число уровней ряда;
t - продолжительность периода, в течение которого уровень не изменялся.
Отсюда получим при рассмотрении ИПЦ
Средний абсолютный прирост равен (14090-6,2)/(56-1)=256,1% к уровню предыдущего года.
Средний коэффициент роста равен 1,151.
Средний темп роста равен 1,151*100%=115,1%
Средний темп прироста равен 115,1%-100%=15,1%
Это значит, что в среднем инфляция в период с 1992 по 2005 годы составляла 15,1% в квартал. Однако представляется целесообразным разделить анализируемый период на два: с 1992 по 1998 годы включительно, и с 1998 по 2005. в этом случае темп прироста инфляции в первый период составит , а во второй , то есть инфляция во второй период значительно снизилась.
Представим два этих периода графически.
Рис. 2. ИПЦ в 1992-1998 годах
Рис. 3. ИПЦ в 1999-2005 годах
Во втором периоде можно отчетливо наблюдать сезонность индекса потребительских цен.
Сезонные колебания (сезонная неравномерность) — это сравнительно устойчивые внутригодичные колебания, т. е. когда из года в год в одни месяцы уровень явления повышается, а в другие — снижается. Они обусловливаются специфическими условиями, влиянием многочисленных факторов, в том числе и природно-климатических.
Целесообразно для выявления сезонных колебаний использовать среднесуточные уровни за каждый квартал, что позволяет исключить влияние различной продолжительности квартал. Эти уровни исчисляются путем деления общего объема явления за месяц на число календарных дней в месяце.
Измеряются сезонные колебания (сезонная волна) при помощи особых показателей, которые называются индексами сезонности. Их расчет выполняют в зависимости от характера динамики.
Если уровни сезонного явления имеют тенденции к развитию от года к году повышаются или снижаются), то индексы сезонности исчисляются по формуле
где ŷi — средняя из фактических уровней одноименных кварталов;
ỷi - средняя из сглаженных (выравненных) уровней одноименных кварталов.
Расчет индексов сезонности осуществляется в следующей последовательности.
1. Определяются средние уровни для каждого квартала исследуемого периода (ŷi ).
2. Для выявления обшей тенденции ряда производится сглаживание скользящей средней.
3. Определяются для каждого квартала средние из выравненных или сглаженных (центрированных) скользящих средних ỷi
4. Исчисляются индексы сезонности для каждого месяца.
Таблица 4
Расчет индексов сезонности
квартал Средний ИПЦ Средняя из выровненных уровней ИПЦ индекс сезонности 1 1,064 1,038 1,025 2 1,037 1,035 1,002 3 1,022 1,045 0,979 4 1,044 1,040 1,004
Можно сделать вывод, что сезонная составляющая практически не оказывает влияния на инфляцию во втором и четвертом кварталах, однако сильно увеличивает инфляцию в первом квартале и уменьшает в третьем.
3.3 Экстраполяция основных показателей инфляции
Проведем аналитическое выравнивание уровня инфляции, сущность которого заключается в нахождении уравнения, выражающего закономерность изменения явления как функцию времени yt =f(t).
Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.
Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно:
• если относительно стабильны абсолютные приросты (первые разности уровней приблизительно равны), сглаживание может быть выполнено по прямой;
• если абсолютные приросты равномерно увеличиваются (вторые разности уровней приблизительно равны), можно принять параболу второго порядка;
• при ускоренно возрастающих (замедляющихся) абсолютных приростах принимают параболу третьего порядка;
• при относительно стабильных темпах роста принимают показательную функцию.
В данном случае выбор сделан в пользу уравнения прямой, так как абсолютные приросты приблизительно равны.
Вычислительный процесс нахождения параметров уравнения при сохранении полной идентичности конечных результатов может быть значительно упрощен, если ввести обозначения дат (периодов) времени с помощью натуральных чисел (t), с тем, чтобы Σt=0.
параметры уравнения регрессии находятся с помощью системы линейных уравнений
Наименование функции Вид функции Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения Парабола второго порядка
Рассчитаем уравнение тренда для инфляционных процессов в экономике, основываясь на данных, полученных в период с 1999 по 2005 год: в этот период инфляционные процессы приобрели современные очертания и стабилизировались. Предварительно удалим сезонность из значений с помощью индексов сезонности
Таблица 5
Расчет данных для уравнения тренда
год квартал t t2 ИПЦ, y, с учетом сезонности yt 1999 1 -13,5 182,25 1,131328 -15,2729 2 -12,5 156,25 1,070929 -13,3866 3 -11,5 132,25 1,078939 -12,4078 4 -10,5 110,25 1,035679 -10,8746 2000 1 -9,5 90,25 1,013703 -9,63018 2 -8,5 72,25 1,052167 -8,94342 3 -7,5 56,25 1,064231 -7,98173 4 -6,5 42,25 1,049018 -6,81862 2001 1 -5,5 30,25 1,045102 -5,74806 2 -4,5 20,25 1,037782 -4,67002 3 -3,5 12,25 1,039217 -3,63726 4 -2,5 6,25 1,058249 -2,64562 2002 1 -1,5 2,25 1,008785 -1,51318 2 -0,5 0,25 1,022526 -0,51126 3 0,5 0,25 1,038188 0,519094 4 1,5 2,25 1,042853 1,56428 2003 1 2,5 6,25 1,02478 2,56195 2 3,5 12,25 1,021525 3,575337 3 4,5 20,25 1,030953 4,639287 4 5,5 30,25 1,032609 5,67935 2004 1 6,5 42,25 1,018728 6,621733 2 7,5 56,25 1,022538 7,669038 3 8,5 72,25 1,0413 8,851046 4 9,5 90,25 1,029558 9,780802 2005 1 10,5 110,25 1,020714 10,7175 2 11,5 132,25 1,018481 11,71253 3 12,5 156,25 1,018716 12,73395 4 13,5 182,25 1,030495 13,91168 Итого 0 1827 29,0990 -3,50374
Отсюда система нормальных уравнений выглядит как
и уравнение тренда выглядит как 1,039-0,0019t=y
проиллюстрируем графически
Рис. 4. Тренд ИПЦ в 1999-2005 годах Коэффициент парной корреляции =
Отсюда для связи Y и X данный коэффициент равен -0,62, а коэффициент детерминации равен -0,622=0,39. Это значение не очень велико, а следовательно, связь между инфляцией и временем не очень тесная  — лишь 39% вариации Y объясняются вариацией t. остальные 61% приходятся на долю других факторов.
Из уравнения тренда получим точечный прогноз инфляции на 1 квартал 2006 года: Y=1,039-0,0019*14,5=1,011045, а с учетом сезонности 1,036704 или 3,6%
вычислим среднюю стандартную ошибку прогноза по формуле
Здесь  — теоретические значения y
Таблица 6
Расчет средней ошибки прогноза
год квартал t ИПЦ, y теоретическое значение ИПЦ,   1999 1 -13,5 182,25 1,131328 1,04465 0,007513 2 -12,5 156,25 1,070929 1,04275 0,000794 3 -11,5 132,25 1,078939 1,04085 0,001451 4 -10,5 110,25 1,035679 1,03895 1,07E-05 2000 1 -9,5 90,25 1,013703 1,03705 0,000545 2 -8,5 72,25 1,052167 1,03515 0,00029 3 -7,5 56,25 1,064231 1,03325 0,00096 4 -6,5 42,25 1,049018 1,03135 0,000312 2001 1 -5,5 30,25 1,045102 1,02945 0,000245 2 -4,5 20,25 1,037782 1,02755 0,000105 3 -3,5 12,25 1,039217 1,02565 0,000184 4 -2,5 6,25 1,058249 1,02375 0,00119 2002 1 -1,5 2,25 1,008785 1,02185 0,000171 2 -0,5 0,25 1,022526 1,01995 6,64E-06 3 0,5 0,25 1,038188 1,01805 0,000406 4 1,5 2,25 1,042853 1,01615 0,000713 2003 1 2,5 6,25 1,02478 1,01425 0,000111 2 3,5 12,25 1,021525 1,01235 8,42E-05 3 4,5 20,25 1,030953 1,01045 0,00042 4 5,5 30,25 1,032609 1,00855 0,000579 2004 1 6,5 42,25 1,018728 1,00665 0,000146 2 7,5 56,25 1,022538 1,00475 0,000316 3 8,5 72,25 1,0413 1,00285 0,001478 4 9,5 90,25 1,029558 1,00095 0,000818 2005 1 10,5 110,25 1,020714 0,99905 0,000469 2 11,5 132,25 1,018481 0,99715 0,000455 3 12,5 156,25 1,018716 0,99525 0,000551 4 13,5 182,25 1,030495 0,99335 0,00138 Итого 0 1827 29,09909 28,532 0,021703
Отсюда средняя ошибка прогноза равна ((0,021703/26)*(1+1/28+(14,5)2/1827))1/2=0.031
Предельная ошибка прогноза с вероятностью 95.4% равна 1,96*0,031=0,06 и это означает, что с вероятностью 95,4% прогноз инфляции на 1 квартал 2006 года находится в интервале 3,60,3% процента. По фактическим данным, инфляция в первом квартале 2006 года составила 3,8%, что соответствует найденным нами пределам. Это позволяет нам утверждать, что построенная модель может использоваться для адекватного прогнозирования инфляции в России.
Заключение
Цена — многофункциональное экономическое явление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собой серьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия. Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностей и тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властные структуры и маркетинговые службы.
С другой стороны, цена — сумма денег, уплачиваемая за единицу товара, эквивалент обмена товара на деньги.
Цены, процессы их образования и изменения представляют собой предмет статистического исследования. Статистика цен — самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка и соответственно в социально-экономическую статистику. Поэтому в органах государственной статистики сформирована самостоятельная служба статистики цен.
Сущность цены, ее экономическая природа проявляются в двойной роли, которую играет цена на рынке. Она выступает как:
— индикатор, отражающий политику и конъюнктуру рынка (соотношение спроса и предложения, торговый и экономический риск, кредитно-финансовую ситуацию, степень конкурентоспособности на рынке и т. д.);
— маркетинговый регулятор рынка, с помощью которого осуществляется воздействие на спрос и предложение, структуру и емкость рынка, покупательную способность рубля, оборачиваемость товарных запасов и т. д. В качестве регулятора цены позволяют ограничивать потребление ресурсов и являются мотивацией для производства.
Рыночная цена выполняет различные функции. Цена — это посредник и соизмеритель при обмене товаров на деньги. Цена — важный показатель конъюнктуры рынка, фактор уровня, структуры и соотношения спроса и предложения, территориального размещения производства. Цена — инструмент образования прибыли и управления эффективностью, фактор налогообложения. Цена — это главная составляющая инфляционных процессов, средство влияния на инвестиционную политику (повышение цен часто ведет к росту привлекательности инвестиций). Цена — мощный фактор уровня жизни населения, влияющий на рынок труда, объем и структуру потребления, уровень реальных доходов различных социальных групп. И наконец, цена — это орудие конкурентной борьбы.
Рассматривая статистику цен нельзя не выделить такой показатель, как инфляция — повышение общего уровня цен и обесценение денег, вызванное нарушением равновесия между денежной массой и товарным покрытием.
Диспропорцию вызывает ряд взаимозависимых причин:
— инфляционный спрос (в России это выпуск не обеспеченных товарами денег, покрывающих дефицит государственного бюджета; непроизводительные расходы государства;);
— рост уровня издержек (например, рост цен на сырье, переориентация продукции в связи с общественными катаклизмами).
Рост заработной платы и цен подталкивают друг друга, и умеренная инфляция при соответствующей политике государства трансформируется в гиперинфляцию: разрушаются нормальные экономические отношения, производители и потребители избавляются от денег, вкладывая их в непроизводительные ценности, переходят на бартерные расчеты, сворачивается производство и накапливаются товары в расчете на их удорожание, растет спекулятивная деятельность, обесцениваются накопления целого поколения людей. Страдают от инфляции граждане с фиксированными доходами, вкладчики-кредиторы и предприниматели. Выигрывают фирмы, имеющие возможность легко увеличить и зарплату, напри мер торговцы драгоценностями, стоимость которых во время инфляции растет быстрее, чем стоимость жизни.
В данной работе рассмотрена сущности инфляции и инфляционных процессов, рассмотрено понятие инфляции и важность ее изучения, проведен обзор исследований инфляционных процессов в России. Рассмотрены система статистических показателей инфляции и общие проблемы со статистической информацией. В практической части работы проведен экономико-статистический анализ уровня и динамики инфляции в РФ за 1992-2005, анализ абсолютной и относительной скорости развития основныхпоказателей инфляции, анализ основной тенденции развития основных показателей инфляционных процессов, осуществлена экстраполяция основных показателей инфляции и построена модель, позволяющая адекватно оценивать и прогнозировать инфляционные процессы в российской экономике.
Список литературы
Friedman M., Inflation Causes and Consequences, NY, 1963
Буланцев В. “ Экономика России в январе-октябре 1993 года: Цены”. // ЭКО, 1994, № 1
Волконский, В., Гурвич, Е., Канторович, Г., “Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы”. // Проблемы прогнозирования, 2001, № 2
Волконский, В., Гурвич, Е., Канторович, Г., “Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы”. // Проблемы прогнозирования, 1993, № 2
Герасименко В. “Инфляция в России: причины, характер, перспективы”. // Российский экономический журнал, 2003, № 10
Герасименко В. “Инфляция в России: причины, характер, перспективы”. // Российский экономический журнал, 2001, № 10
Гольдина Л., Пахомов Ю. Об индексе потребительских цен // Вестник статистики, 1992, № 10
Гранвиль Б. “Инфляция: высокая цена и никакой отдачи”. // Вопросы экономики, 2005, № 3
Данилин А. Статистика не стала достовернее. // Экономика и жизнь, 2001, № 8
Делягин М. “Учет изменчивости временного лага при прогнозировании инфляции на основе динамики денежной массы”. // Вопросы экономики, 1995, № 8
Дребенцов В., Попов В. “ Экономика России в январе(октябре 1993 года: Макроэкономическая политика”. // ЭКО, 1994, № 1
Елисеева И.И., Статистика: Учебник, М., ТК Велби, 2004, С.400
Икес, Б. “Инфляция в России: уроки для реформаторов”. // Вопросы экономики, 1995, № 3.
Илларионов, А. “Природа российской инфляции”. // Вопросы экономики, 1995, № 3
Исправников В. “Теневой капитал: конфисковать или амнистировать”. // Экономика и жизнь, 2002, № 42
Коммерсант, № 42, 1992, с.26. Н. Кириченко, А. Шмаров, А. Малков
Коммерсант-Власть, №14, 2006
Макконнелл К. Р., Брю С.Л. Экономикс. М.: Инфра-М, 2001.
Международная финансовая статистика. Приложение по статистике цен. Серия приложений №12. — Вашингтон: МВФ, 1986
Методологические положения по статистике. М.: Логос, 1996.
Никитин, С., Глазова, К., Степанова, М. “Антиинфляционная политика: зарубежный опыт и Россия”. // Деньги и кредит, 2001, № 5
Никифорова, А. “Инфляция и заработная плата”. // “Общество и экономика”, 2002, № 5
Ноздрань Н., Березин И. “Факторы и этапы развития инфляции издержек в экономике России”. // МЭиМО, 1994, № 1
Пешехонов Ю. “Особенности инфляционного развития экономики России”. // Финансы, 2002, № 3
Погосов, И. “Экономические реформы и информация”. // Вопросы экономики, 1999, № 5
Популярный экономический словарь-справочник, М., Финансы и статистика, 1993, С.54
Пугачев, В., Пителин, А. “Российская инфляция: трактовка, моделирование, методы борьбы”. // Вопросы экономики, 2001, № 11
Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл-корр. РАН НН Елисеевой. – М., 1999
Цены в России. М.: Госкомстат, 1998. С. 108-110
Чобану К. Статистическая оценка уровня воздействия инфляции на показатели СНС // Вопросы статистики, 2001, №7
Эрнандес-Ката, Э. “Россия и МВФ: проблемы стабилизации на макроуровне”. // Деньги и кредит, 2000, № 1.
Приложение
год месяц ИПЦ в % к предыдущему месяцу 1992 январь 345 февраль 138 март 130 апрель 122 май 112 июнь 119 июль 111 август 109 сентябрь 112 октябрь 123 ноябрь 126 декабрь 125 1993 январь 126 февраль 125 март 120 апрель 119 май 118 июнь 120 июль 122 август 126 сентябрь 123 октябрь 120 ноябрь 116 декабрь 113 1994 январь 118 февраль 111 март 107 апрель 108 май 107 июнь 106 июль 105 август 105 сентябрь 108 октябрь 115 ноябрь 115 декабрь 116 1995 январь 118 февраль 111 март 109 апрель 108,5 май 107,9 июнь 106,7 июль 105,4 август 104,6 сентябрь 104,5 октябрь 104,7 ноябрь 104,5 декабрь 103,2 1996 январь 104,1 февраль 102,8 март 102,8 апрель 102,2 май 101,6 июнь 101,2 июль 100,7 август 99,8 сентябрь 100,3 октябрь 101,2 ноябрь 101,9 декабрь 101,4 1997 январь 102,3 февраль 101,5 март 101,4 апрель 101 май 100,9 июнь 101,1 июль 100,9 август 99,9 сентябрь 99,7 октябрь 100,2 ноябрь 100,6 декабрь 101 1998 январь 101,5 февраль 100,9 март 100,6 апрель 100,4 май 100,5 июнь 100,1 июль 100,2 август 103,7 сентябрь 138,4 октябрь 104,5 ноябрь 105,7 декабрь 111,6 1999 январь 108,4 февраль 104,1 март 102,8 апрель 103 май 102,2 июнь 101,9 июль 102,8 август 101,2 сентябрь 101,5 октябрь 101,4 ноябрь 101,2 декабрь 101,3 2000 январь 102,3 февраль 101 март 100,6 апрель 100,9 май 101,8 июнь 102,6 июль 101,8 август 101 сентябрь 101,3 октябрь 102,1 ноябрь 101,5 декабрь 101,6 2001 январь 102,8 февраль 102,3 март 101,9 апрель 101,8 май 101,6 июнь 100,5 июль 100 август 100,6 сентябрь 101,1 октябрь 101,4 ноябрь 101,6 декабрь 103,1 2002 январь 101,2 февраль 101,1 март 101,1 апрель 101,2 май 100,5 июнь 100,7 июль 100,1 август 100,4 сентябрь 101,1 октябрь 101,6 ноябрь 101,5 декабрь 101,5 2003 январь 102,4 февраль 101,6 март 101 апрель 100,8 май 100,8 июнь 100,7 июль 99,6 август 100,3 сентябрь 101 октябрь 101 ноябрь 101,1 декабрь 101,5 2004 январь 102,4 февраль 101 март 101 апрель 100,7 май 100,8 июнь 100,9 июль 100,4 август 100,4 сентябрь 101,1 октябрь 101,1 ноябрь 101,1 декабрь 101,1 2005 январь 102,6 февраль 101,2 март 100,8 апрель 100,7 май 100,9 июнь 100,4 июль 99,8 август 99,9 сентябрь 100 октябрь 100,2 ноябрь 101,2 декабрь 102
Елисеева И.И., Статистика: Учебник, М., ТК Велби, 2004, С.400
Friedman M., Inflation Causes and Consequences, NY, 1963
Цены в России. М.: Госкомстат, 1998. С. 108-110
Макконнелл К. Р., Брю С.Л. Экономикс. М.: Инфра-М, 2001.
Илларионов, А. “Природа российской инфляции”. // Вопросы экономики, 1995, № 3
Коммерсант, № 42, 1992, с.26. Н. Кириченко, А. Шмаров, А. Малков
Дребенцов В., Попов В. “ Экономика России в январе(октябре 1993 года: Макроэкономическая политика”. // ЭКО, 1994, № 1
Буланцев В. “ Экономика России в январе-октябре 1993 года: Цены”. // ЭКО, 1994, № 1
Делягин М. “Учет изменчивости временного лага при прогнозировании инфляции на основе динамики денежной массы”. // Вопросы экономики, 1995, № 8
. Икес, Б. “Инфляция в России: уроки для реформаторов”. // Вопросы экономики, 1995, № 3.
Ноздрань Н., Березин И. “Факторы и этапы развития инфляции издержек в экономике России”. // МЭиМО, 1994, № 1
Никитин, С., Глазова, К., Степанова, М. “Антиинфляционная политика: зарубежный опыт и Россия”. // Деньги и кредит, 2001, № 5
Пешехонов Ю. “Особенности инфляционного развития экономики России”. // Финансы, 2002, № 3
Пешехонов Ю. “Особенности инфляционного развития экономики России”. // Финансы, 2002, № 3
Герасименко В. “Инфляция в России: причины, характер, перспективы”. // Российский экономический журнал, 2003, № 10
Никифорова, А. “Инфляция и заработная плата”. // “Общество и экономика”, 2002, № 5
Пешехонов, цит.соч.
Пугачев, В., Пителин, А. “Российская инфляция: трактовка, моделирование, методы борьбы”. // Вопросы экономики, 2001, № 11
Эрнандес-Ката, Э. “Россия и МВФ: проблемы стабилизации на макроуровне”. // Деньги и кредит, 2000, № 1.
Илларионов, цит.соч.
Пугачев, Пителин, цит.соч.
Волконский, В., Гурвич, Е., Канторович, Г., “Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы”. // Проблемы прогнозирования, 2001, № 2
Герасименко В. “Инфляция в России: причины, характер, перспективы”. // Российский экономический журнал, 2001, № 10
Чобану К. Статистическая оценка уровня воздействия инфляции на показатели СНС // Вопросы статистики, 2001, №7
Гольдина Л., Пахомов Ю. Об индексе потребительских цен // Вестник статистики, 1992, № 10
Методологические положения по статистике. М.: Логос, 1996.
Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл-корр. РАН НН Елисеевой. – М., 1999
Международная финансовая статистика. Приложение по статистике цен. Серия приложений №12. — Вашингтон: МВФ, 1986
Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл-корр. РАН НН Елисеевой. – М., 1999
Елисеева И., Статистика, М., ТК Велби, С.406
Популярный экономический словарь-справочник, М., Финансы и статистика, 1993, С.54
Исправников В. “Теневой капитал: конфисковать или амнистировать”. // Экономика и жизнь, 2002, № 42
Гранвиль Б. “Инфляция: высокая цена и никакой отдачи”. // Вопросы экономики, 2005, № 3
Данилин А. Статистика не стала достовернее. // Экономика и жизнь, 2001, № 8
Там же
Волконский, В., Гурвич, Е., Канторович, Г., “Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы”. // Проблемы прогнозирования, 1993, № 2
Погосов, И. “Экономические реформы и информация”. // Вопросы экономики, 1999, № 5
Россия в цифрах, 2005
Коммерсант-Власть, №14, 2006
72