Статистическая обработка экономических параметров

Содержание:
ВВЕДЕНИЕ 3
1. АКТУАЛЬНОСТЬ 5
2. АНАЛИТИКА 14
2.1 Группировка статистических данных 14
2.2 Графическое представление статистических данных 15
2.3 Обобщающие характеристики совокупностей 15
2.4 Статистические методы анализа взаимосвязи 17
2.5 Индексы 18
3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРОВЕДЕННЫМ РАСЧЕТАМ 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 23
ПРИЛОЖЕНИЕ А. ТАБЛИЦЫ 25
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. РИСУНКИ 29

В целом прирост базисный составил 29,25%, наибольшее увеличение наблюдалось в феврале по сравнению с январем (на 66,98%), наибольшее уменьшение в мае по сравнению с апрелем (на -32,51%).
3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРОВЕДЕННЫМ РАСЧЕТАМ
По результатам проведенной работы можно сделать следующие выводы по заданиям:
По результатам проведенной работы можно сделать следующие выводы.
Задание 1:
1. Большинство товаров попадают в группу с низким оборотом (до 18,06 млн. руб.), что говорит о том, что большинство товаров имеют низкий оборот по сравнению с другими.
2. Есть два товара (баранина и свежее молоко), которые имеют высокий оборот по сравнению с другими.
3. Есть в первоначальной выборке 2 товара (свинина и говядина), которые резко выбиваются из общего ряда.
Задание 2:
Получаем, что по количеству проданного товара наблюдается некая синусоида, что говорит о неразномерности спроса на квашенную капусту. Наибольший спрос наблюдается в апреле, наименьший - в январе.
Получаем, что по обороту проданного товара наблюдается некая синусоида, что говорит о неразномерности оборота квашенной капусты. Наибольший спрос наблюдается в апреле, наименьший - в январе.
Судя по кумуляте можно сказать, что накопленный оборот в целом достаточно плавный и близок к линейной зависимости.
Задание 3:
Большинство товаров имеют среднее значение оборота, равное 12,42 млн. руб.
Половина товаров имеют среднее значение оборота меньше 16,42 млн. руб. половина – больше 16,42 млн. руб.
Коэффициент вариации больше 30%, что говорит высокой вариативности выборки.
Задание 4:
В логарифмической модели получили, что коэффициент детерминации равен 0,958, что говорит о том, что 95,8% вариации y можно объяснить вариацией x. Это очень высокий показатель.
В линейной модели получили, что при увеличении количества на 1 ц. величина оборота увеличивается на 0,647 млн. руб. при прочих равных условиях.
Задание 5:
Получаем, что по обороту семена выросли на 77%, в основном за счет увеличения количества на 76%, картофель по обороту остался таким же, количество уменьшилось, но выросла цена, капуста по обороту увеличилась на 67% за счет увеличения объема на 35% и цены на 24%.
В целом объемы производства уменьшились на 1,1%
В целом оборот увеличился на 26,4%
В целом цены увеличились на 27,9%
Анализируя эти данные, можно сделать вывод, что в течении времени значение оборота увеличилось. В целом прирост базисный составил 29,25%, наибольшее увеличение наблюдалось в феврале по сравнению с январем (на 66,98%), наибольшее уменьшение в мае по сравнению с апрелем (на -32,51%).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе написания курсовой работы была достигнута цель данной работы, были исследованы и изучены статистические методы анализа.
Были решены поставленные задачи, а именно:
Изучена группировка статистических данных.
Изучено графическое представление статистических данных.
Изучены обобщающие характеристики совокупностей.
Изучены статистические методы анализа взаимосвязи.
Изучен индексный метод и рассмотрены показатели динамики.
В результате выполнения работы был получен бесценный опыт решения задач подобного рода.
Статистические методы анализа являются ключевыми методами статистики. Без их знания очень сложно разбираться в решении сложных статистических задач.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004. – 345 с.
Берк К., Кэйри, П.Анализ данных с помощью Microsoft Excel: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", -2005, - 560 с. 
Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. - М.: Финансы
Венецкий И.Г. Математические методы в демографии. –М.: Статистика, 2005. – 296 с.
Герасимович А.И. Математическая статистика. - Минск.: Выш. школа, - 2004, - 279 с. 
Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 312 с.
Джессен Р. Методы статистических обследований. – М.: Финансы и статистика, 2005.
Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004, -352 с.
Елисеева, И.И. Социальная статистика/ под ред. И.И. Елисеевой- 3-е изд.,- М.: Финансы и статистика, 2334 г.
Елисеева И.И. и др. Эконометрика: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2005, - 576 с.
Иванова М.В., Октябрьский П.Я., Третьяков С.П. Международная статистика: Учебное пособие. – СПб.: Изд-во СпбГУ, 2004.
Каминский Л.С. Медицинская и демографическая статистика. – М.: Статистика, 2006.
Коваленко И.Н., Филипова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высш. школа, - 2005, - 256 с. 
Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб.  2-е изд., доп. - Томск: Изд-во НТЛ, 2005. - 396с. 
Симонович С. В. Информатика. Базовый курс. – СПб: Питер. 2006.- 640с.
Торвей Р. Индексы потребительских цен. Методологическое руководство / Международная организация труда. – М.: Финансы и статистика, 2005.
Филлипов А.Ю. Информатика: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2004.- 148 с.
Харченко В. Г. Статистика: Курс лекций - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ; М.: ИНФРА-М, 2006. – 310 с.
Шмойлова М. В. Теория статистики: Учеб. Пособие – М.: Финансы и статистика, 2005. – 212 с.
Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. ( М.: Наука, 1987.
ПРИЛОЖЕНИЕ А. ТАБЛИЦЫ
Таблица 2.1 - Исходные данные для анализа
№ Наименование товара оборот, млн. руб. 1 Семя подсолнуха и тыквы, ц 12,8 2 Картофель поздний, ц 40,5 3 Капуста квашеная, ц 10,6 4 Лук репчатый, ц 30,2 5 Свекла столовая, ц 8 6 Морковь, ц 14,8 7 Огурцы, ц 12,3 8 Помидоры, ц 7,2 9 Овощи прочие, ц 9,7 10 Яблоки (кроме сушеных), ц 14,4 11 Фрукты, ягоды сушеные, орехи, ц 42,7 12 Масло растительное, л 5,6 13 Говядина, ц 203,1 14 Баранина, ц 65,8 15 Свинина, ц 126,2 16 Мясо прочее, ц 19,7 17 Сало свиное, ц 35,5 18 Молоко свежее, л 70,7 19 Масло животное, ц 24,5 20 Творог, ц 4,9 21 Сметана, ц 7,9 22 Яйца, дес. 13,1
Таблица 2.2 -Отсортированные данные для анализа
№ Наименование товара оборот, млн руб. 20 Творог, ц 4,9 12 Масло растительное, л 5,6 8 Помидоры, ц 7,2 21 Сметана, ц 7,9 5 Свекла столовая, ц 8 9 Овощи прочие, ц 9,7 3 Капуста квашеная, ц 10,6 7 Огурцы, ц 12,3 1 Семя подсолнуха и тыквы, ц 12,8 22 Яйца, дес. 13,1 10 Яблоки (кроме сушеных), ц 14,4 6 Морковь, ц 14,8 16 Мясо прочее, ц 19,7 19 Масло животное, ц 24,5 4 Лук репчатый, ц 30,2 17 Сало свиное, ц 35,5 2 Картофель поздний, ц 40,5 11 Фрукты, ягоды сушеные, орехи, ц 42,7 14 Баранина, ц 65,8 18 Молоко свежее, л 70,7 15 Свинина, ц 126,2 13 Говядина, ц 203,1
Таблица 2.3 - Группировочная таблица
Начало интервала, млн. руб. Конец интервала, млн. руб. Середина интервала, млн. руб. Число товаров 4,90 18,06 11,48 12 18,06 31,22 24,64 3 31,22 44,38 37,80 3 44,38 57,54 50,96 0 57,54 70,70 64,12 2
Таблица 2.4 - Исходные данные для анализа
Период оборот, млн руб. Накопленный оборот, млн. руб. Количество проданного товара, ц Январь 10,6 10,6 26,3 Февраль 17,7 28,3 35,4 Март 14,5 42,8 29 Апрель 20,3 63,1 40,5 Май 13,7 76,8 30,5
Таблица 2.5 - Данные для анализа
№ Наименование товара оборот, млн руб. 20 Творог, ц 4,9 12 Масло растительное, л 5,6 8 Помидоры, ц 7,2 21 Сметана, ц 7,9 5 Свекла столовая, ц 8 9 Овощи прочие, ц 9,7 3 Капуста квашеная, ц 10,6 7 Огурцы, ц 12,3 1 Семя подсолнуха и тыквы, ц 12,8 22 Яйца, дес. 13,1 10 Яблоки (кроме сушеных), ц 14,4 6 Морковь, ц 14,8 16 Мясо прочее, ц 19,7 19 Масло животное, ц 24,5 4 Лук репчатый, ц 30,2 17 Сало свиное, ц 35,5 2 Картофель поздний, ц 40,5 11 Фрукты, ягоды сушеные, орехи, ц 42,7 14 Баранина, ц 65,8 18 Молоко свежее, л 70,7
Таблица 2.6 - Накопленная частота
Начало интервала, млн руб. Конец интервала, млн руб. Середина интервала, млн руб. Число товаров Накопленная частота 4,90 18,06 11,48 12 12 18,06 31,22 24,64 3 15 31,22 44,38 37,80 3 18 44,38 57,54 50,96 0 18 57,54 70,70 64,12 2 20
Таблица 2.7 - Данные для анализа
Товар Январь Февраль   Оборот, млн. руб. Количество, ед. Оборот, млн. руб. Количество, ед. Семя подсолнуха и тыквы, ц 12,8 23,3 22,7 41,1 Картофель поздний, ц 40,5 299,8 40,4 269 Капуста квашеная, ц 10,6 26,3 17,7 35,4
Таблица 2.8 - Данные по ценам
Товар Январь Февраль   Оборот, млн. руб. Цена Количество, ед. Оборот, млн. руб. Цена Количество, ед. Семя подсолнуха и тыквы, ц 12,8 0,55 23,3 22,7 0,55 41,1 Картофель поздний, ц 40,5 0,14 299,8 40,4 0,15 269 Капуста квашеная, ц 10,6 0,40 26,3 17,7 0,50 35,4
Таблица 2.9 - Индивидуальные индексы
Товар iq ip ipq Семя подсолнуха и тыквы, ц 1,76 1,01 1,77 Картофель поздний, ц 0,90 1,11 1,00 Капуста квашеная, ц 1,35 1,24 1,67
Таблица 2.10 - Показатели динамики
  1 2 3 4 5 Оборот капусты, млн. руб. 10,6 17,7 14,5 20,3 13,7 Абсолютный прирост цепной   7,1 -3,2 5,8 -6,6 Темп роста цепной   166,98 81,92 140,00 67,49 Темп прироста цепной   66,98 -18,08 40,00 -32,51 Абсолютный прирост базисный   7,1 3,9 9,7 3,1 Темп роста базисный   166,98 136,79 191,51 129,25 Темп прироста базисный   66,98 36,79 91,51 29,25 ПРИЛОЖЕНИЕ Б. РИСУНКИ
Рисунок 2.1 - Диаграмма количества проданного товара
Рисунок 2.2 - Оборот проданного товара
Рисунок 2.3 - Кумулята по обороту проданного товара
Рисунок 2.4 - Эмпирическая регрессия
Рисунок 2.5 - Вывод коэффициента детерминации
Рисунок 2.6 – Экспоненциальная модель
Рисунок 2.7 – Логарифмическая модель
Рисунок 2.8 – Степенная модель
33