Нужно обговорить, нестандартная ситуация.

Заключение
В 2014 году было выпущено 447,4 тысячи автомобилей, что на 0,02% больше, чем в 2013 году и на 2% больше показателя 2012 года. Основываясь только на этих цифрах, можно с уверенностью сказать, что текущий экономический кризис в стране коснулся автомобильной тематики.
Как известно, автомобили производятся преимущественно в нашей стране. Из-за кризиса, многие автоконцерны вынуждены были сократить своё производство. Крупными производителями импортных автомобилей остались Самарская и Ленинградская области.
Помимо производства, кризис коснулся и продаж. За весь 2014 год было продано на 2,3% автомобилей меньше, чем за аналогичный период 2013 года.
В тройке лидеров по производству и продажам находятся LADA, Renault и Nissan, сместивший прошлого лидера KIA на четвертое место.
Хотелось бы ...

Содержание
Введение 2
1. Оценка рынка продажи легковых автомобилей в России и Красноярском крае 4
1.1 Рынок продажи легковых автомобилей в России 4
1.2. Позиционирование рынка автомобилей в Красноярском крае и на российском рынке 10
2. Статистические методы изучения рынка продажи автомобилей в России и Красноярском крае в 2000-2013 гг. 2.1 Использование рядов динамики для анализа различных показателей 12
2.2. Применение индексного метода для анализа цен 15
2.3 Использование выборочного метода 17
2.4. Выявление наличия корреляционной связи между продажей легковых автомобилей и численностью населения. Установление направлений связи и измерения её тесноты 18
3. Разработка и предложение мероприятий по усовершенствованию рынка легковых автомобилей в Красноярском крае и в России 23
Заключение27
Список литературы 29

Введение
На сегодняшний момент рынок легковых автомобилей заполнен на столько, что каждый человек уже вправе самостоятельно решить является ли для него автомобиль роскошью или всё-таки средством передвижения.
Еще 15 лет российский рынок автомобилей был представлен преимущественно отечественным марками: «ВАЗ», «УАЗ». Люди спокойно брали эти машины и ездили на них. Сейчас же всё по-другому: к отечественным автомобилям наши граждане испытывают крайне негативное отношение, и это при том, что «АвтоВАЗ» уже несколько лет принадлежит французскому автоконцерну «РЕНО».
При наличии 1,5 миллионов рублей открывается достаточно широкий ассортиментный набор предложений от всевозможных производителей; но уже и при 500 тысячах рублей даже в условиях кризиса можно приобрести нормальный автомобиль, напри мер Рено Логан или Рено Сандеро.
Актуальность выбранной темы напрямую связана с текущей экономической ситуацией в стране. За последний год курс доллара и евро вырос по отношению к рублю в несколько раз, а при условии того, что у нас большую долю легковых автомобилей составляют иномарки, продажная цена которых, выражена именно в этих валютах, то конечная цена для рядового российского потребителя выросла, а на некоторые модели даже в несколько раз. Рост цены не мог не сказаться на изменении спроса, исследование которого является целью написания данной работы.
Для достижения поставленной цели мною был разработал целый ряд задач:
1. Изучить динамику спроса на легковые автомобили в целом по стране и отдельно по Красноярскому краю;
2. Изучить позиционирование рынка легковых автомобилей в Красноярском крае и на российском рынке;
3. Исследовать состав, динамику и структуру продаж автомобилей за ряд лет;
4. Спрогнозировать развитие выбранного рынка в 2016 году;
5. Разработать, при необходимости, методы по его усовершенствованию с целью достижения роста.
Объектом исследования в курсовой работе выступает рынок легковых автомобилей, а предметом – динамика спроса и продаж.
 

В целом, структура позиционирования по Красноярскому краю имеет следующий вид:Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 4 – структура рынка новых автомобилей в Красноярской обл., 2014г.В целом, можно заметить, что некоторые автомобили, которые являются лидерами на российском рынке в целом, в Красноярской обл. популярностью не пользуются. Так, например, KIA – концерн, занимающий 4 место по стране по объёму проданных автомобилей, в Красноярке имеет всего лишь 3% долю рынка. Помимо этого, на диаграмме присутствуют автомобили марки Chevrolet. Несмотря на то, что компания ушла с российского рынка, в 2014 году, она еще занималась распродажей существующих автомобилей, так же в эту статистику вошли автомобили с пробегом.В целом, по объёмам продаж легковых автомобилей, можно отметить следующую картину:Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 5 – объём продаж автомобилей в Красноярском крае, 2005-2014 гг, тыс. ед.Как видно из рисунка 5, общий объем продаж автомобилей снижается, при этом, снижение в 2012-2014 году объёма продаж новых автомобилей привело к росту продаж автомобилей с пробегом, это можно наблюдать на графике из разности общего объёма продаж к объёму продаж новых автомобилей. В целом, надо отметить, что структура продаж автомобилей в Красноярском крае низкая, в почёте в основном отечественные марки, что обусловлено их стоимостью в покупке и обслуживании.2. Статистические методы изучения рынка продажи автомобилей в России и Красноярском крае в 2000-2013 гг. 2.1 Использование рядов динамики для анализа различных показателейПод рядами динамики понимаются ряды статистических показателей, которые меняются во времени. Все показатели можно рассчитывать базисным способом, т.е. когда все уровни ряда сравниваются с уровнем, принятым за базу. Можно также использовать цепной способ, т.е. когда каждый уровень ряда сравнивается с предыдущим.Существуют абсолютные и относительные показатели рядов динамики:Абсолютный прирост: Базисный ∆y = yi-y1, (1) где yi – любой уровень;Цепной: ∆y = yi+1-yi (2)Темп роста:Базисный: Тр = yi/y1*100% (3)Цепной: Тр = yi+1/yi*100% (4)Темп прироста: Тпр = Тр – 100% (5)Абсолютный прирост 1% (рассчитывается по цепным показателям): ∆= ∆y/Тпр (6)Для анализа данных в статистике так же активно применяют такие методы, как оценка средних показателей в рядах динамики, для которых разработаны следующие способы вычислений:Средний абсолютный прирост: ∆ср = (yn-y0)/n-1 (8)Средний уровень ряда: y=yn (9)y=12yi+y2+y3+…+12ynn-1 (10)Средний темп роста: Тр=n-1Тр1ц*Тр2ц*Тмц (11)Т=m-1yny0 (12)Средний темп прироста: Тпр ср = Тр – 100На основе имеющихся формул, а так же данных по продажам автомобилей в Красноярском крае, можно произвести статистический анализ.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 2 – Анализ данных при помощи рядов динамикигод Объём продаж, тыс. ед. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютный прирост 1% базисныйцепнойбазисныйцепнойбазисныйцепной200553,950,00-100,00-0,00--200656,002,052,05103,80103,803,803,800,54200762,348,396,34115,55111,3215,5511,320,56200867,3113,364,97124,76107,9724,767,970,62200976,3822,439,07141,58113,4741,5813,470,67201076,1922,24-0,19141,2299,7541,22-0,250,76201178,7324,782,54145,93103,3345,933,330,76201281,7627,813,03151,55103,8551,553,850,79201388,5634,616,80164,15108,3264,158,320,82201467,0113,06-21,55124,2175,6724,21-24,330,89Вывод: из данных таблицы 2 можно наблюдать, что за последние 10 лет объём продаж автомобилей увеличился на 24,21% или на 13 тыс. единиц.Средние показатели в рядах динамики:Средний абсолютный прирост = 13,06/9=1,45Средний уровень ряда = (53,95/2+56,00+62,34+67,31+76,38+76,19+78,73+81,76+88,56+67,01/2)/9 = 647,75/9= 71,97Средний темп роста = (103,80*111,32*107,97*113,47*99,75*103,33*103,85*108,32*75,67)1/9=102,44%Средний темп прироста = 102,44-100% = 2,44%Вывод: в среднем объём продаж легковых автомобилей в Красноярском крае вырос на 1,45 тыс. ед., или на 2,44%. Средний объём продаж в год составляет 71,97 тыс. ед.Для статистического прогнозирования будущих изменений необходимо знать тенденцию развития показателей в будущем. Эту тенденцию можно определить следующими методами:Укрупнение интервалов (месячные в квартальные, квартальные в годовые);Метод скользящей средней. В основу метода положен определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция выражается в виде плавной линии. Для выявления тенденции устанавливаются звенья скользящей средней.Аналитическое выравнивание – это выравнивание по формулам.Если вернуться к рисунку 5, отражающим динамику объёмов продаж автомобилей в Красноярском крае за 10 лет, то можно заметить, что данный тренд подчиняется линейному закону и имеет следующий вид:yt = a0+a1t (14)Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 3 – Данные для построения уравнения, характеризующего трендгодобъём продаж, тыс. ед.tt2ytyt200656,00-416-22462,42200762,34-39-187,0264,99200867,31-24-134,6267,56200976,38-11-76,3870,13201076,1900072,7201178,731178,7375,27201281,7624163,5277,84201388,5639265,6880,41201467,01416268,0482,98Итого654,280,0060,00153,95654,30 а0=654,289=72,70а1 = 153,95/60 = 2,57Таким образом, уравнение имеет следующий вид: 72,70+2,57*t.График, построенный на основе тренда, представлен ниже.Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 6 – объём продаж легковых автомобилей в Красноярском крае 2006-2014 годов, с учётом тренда рядаИсходя из полученной формулы, можно сделать вывод о том, что полученная зависимость продаж линейна, а значит, используя данные можно спрогнозировать изменения на грядущие года.у2015= 72,70+2,57*5=85,55у2016 = 72,70+2,57*6=88,12у2017 = 72,70+2,57*7=90,69 2.2. Применение индексного метода для анализа ценИндексный метод является одним из важнейших аналитических средств по выявлению взаимосвязи между явлениями. В статистике выделяют два способа расчётов индекса цен: Пааше и Лайспейреса.Индекс цен Ласпейреса показывает, на сколько изменились цены в отчетном периоде по сравнению с базисным, но на товары реализованные в базисном периоде. Иначе говоря, индекс цен Ласпейреса показывает, насколько товары базисного периода подорожали или подешевели из-за изменения цен в отчетном периоде. Данный индекс рассчитывается по следующей формуле:Ip=p1q0p0q0 (15)Индекс цен Пааше характеризует изменение цен отчетного периода по сравнению с базисным по товарам, реализованным в отчетном периоде. То есть индекс цен Пааше показывает, насколько подешевели или подорожали товары. Индекс Пааше можно рассчитать по формуле:Ip=p1q1p0q1 (16)Существует также идеальный индекс Фишера. Представляет собой среднюю геометрическую из произведений двух агрегатных индексов цен Ласпейреса и Пааше:Ip=p1q0p0q0*p1q1p0q1 (18)Идеальность заключается в том, что индекс является обратимым во времени, то есть при перестановке базисного и отчетного периодов получается обратный индекс (величина обратная величине первоначального индекса).Индекс цен Фишера лишен какого-либо экономического содержания. В силу сложности расчета и трудности экономической интерпретации используется довольно редко (например при исчислении индексацен цен за длительный период времени для сглаживания значительных изменений).Анализ цен с помощью индексного метода приведён на примере легковых автомобилей класса В, а полученные данные сведены в таблицу.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 4 – Индексы цен на примере легковых автомобилей класса В для Красноярского краягодобъём проданных автомобилей, тыс. ед.цена за 1 ед., тыс. руб.ЛаспейресаПаашеФишера20107,62343,201,0001,0001,00020117,87385,601,0590,9731,01520128,18453,701,1910,9831,08220138,86489,301,3600,9481,13620146,70679,501,4730,9311,171Вывод: в отчётном периоде, согласно индексу Пааше, товары подешевели на 0,69 или на 6,9%. Цены же в отчётном периоде по сравнению с базисным выросли на 0,437 или на 43,7%.2.3 Использование выборочного методаВыборочный метод – это статистический метод исследования общих свойств совокупности каких- либо объектов на основе изучения свойств лишь части этих объектов, взятых на выборку.Целью выборочного наблюдения является установка пределов, в которых будет находиться генеральная средняя или генеральная доля.Единицы в выборочную совокупность могут отбираться двумя способами:1. повторный – отобранные единицы после обследования вновь возвращаются в генеральную совокупность и могут быть обследованы вновь.2. бесповторный.Существуют следующие виды выборок:а)Собственно-случайная;б)Механическая;в)Типическая;г) Серийная.В ходе выборочного наблюдения в курсовой работе были найдены промежутки для доли Сибирского Федерального округа в общей структуре розничных продаж по Российской Федерации (выборка собственно-случайная, отбор бесповторный).w= tw1-wn(1-nN) (17)n = 72,70*0,111 = 8,07∆ω = 1*[(0,111*(1-0,111)/8,07)*(1-72,70/8,07)]=0,096=9,6%, при t=110,02%≪ ω ≪ 12,18%Вывод: с вероятностью 0,683 можно утверждать, что доля для Сибирского Федерального округа располагается в пределах от 10,02% до 12,18%.∆ω = 2*[(0,111*(1-0,111)/8,07)*(1-8,07/72,70)]=0,012=1,2%, при t=28,93% ≪ω≪ 13,27%Вывод: с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля для Сибирского Федерального округа располагается в пределах от 8,93% до 13,27%.∆ω = 3*[(0,111*(1-0,111)/8,07)*(1-8,07/72,70)]=0,036=3,6%, при t=37,85% ≪ω≪ 14,35%Вывод: с вероятностью 0,997 можно утверждать, что доля для Сибирского Федерального округа располагается в пределах от 7,85% до 14,35%.2.4. Выявление наличия корреляционной связи между продажей легковых автомобилей и численностью населения. Установление направлений связи и измерения её теснотыКорреляционно-регрессионный анализ используется для изучения взаимосвязи между результативным и факторным признаком.Корреляция – определяет количественную зависимость между факторным и результативным признаком. Регрессия – определение функциональной зависимости между результативным и факторным признаком (определят уравнение регрессии характеризующий вид связи).Теснота связей между факторным и результативным признакомопределяетсяпо шкале Чеддока:- если коэффициент корреляции ± 0,3 - связь слабая;- если от ± 0,3 до ± 0,5 - средняя;- если от ± 0,7 до ± 1- высокая, тесная.При парной регрессии изучается связь между результативным и одним факторным признаком. Связь между этим может быть:- линейная;- гиперболическая;- параболическая.Для выбора факторных признаков используют следующие методы:- метод экспортных оценок;- шаговая регрессия.Количественную связь между результативным и факторным признаком позволяет определить линейный коэффициент корреляции.Линейный коэффициент корреляции мы можем рассчитать по следующим формулам:r=a0dxdy (19)r=xy-x*ydx*dy (20)r=xy-x*yn(x2(x)2n*(y2(x)2n (21)Для расчёта линейного коэффициента корреляции была использована формула номер 20.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 5 – Данные для расчёта линейного коэффициента корреляции между объёмом продаж легковых автомобилей и численностью населения Красноярского краягодЧисленность населения, тыс. чел. (х)количество проданных автомобилей, тыс. ед. (у)ху20092832,5976,38216353,220102832,8576,19215834,820112829,1178,73222735,820122838,481,76232067,620132846,4888,56252084,3Итого14179,43401,621139076Расчёт требуемых показателей:х=1417,435=283,5у=401,625=80,3ху=11390765=227815,2dx=6,07dy=4,37r=(227815,2-283,5*80,3)/(6,07*4,37)=0,93Таким образом, сравнивая полученный результат со шкалой Чеддока, можно сделать вывод, что между объёмом продаж автомобилей и численностью населения существует очень тесная связь. Это и не удивительно, ведь населению всегда требуются автомобили: человеку становится 18 лет, ему нужен простой автомобиль, он выходит замуж или женится – попросторней и по комфортней, заводит ребёнка – удобный для перевозки детей, заводит нескольких – большой и вместительный. Помимо указанного метода, существует еще целый ряд методов по определению тесноты корреляционных связей. Так при помощи коэффициента корреляции, основанного на ранжировании можно найти:1. Коэффициент Кендалла – в основе лежит оценка меры соответствующей последовательности ранга. Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 6 – Данные для расчёта коэффициента КендаллагодЧисленност населения, тыс. чел. (х)Количество проданных автомобилей, тыс. ед.NxNy20092832,5976,381220102832,8576,192420112829,1178,733520122838,481,764320132846,4888,5651Итого14179,43   Расчёт показателей:Р = 3+1+0+0+0 = 4Q = 1+2+2+1+0 = 6S = 4-6 = 2Коэффициент Кендалла = (-2*2)/(5*4) = -0,2Полученный коэффициент говорит о слабой корелляционной связи между признаками.2. Коэффициент Фехнера – строится на сравнении поведения отдельных вариантов от их средней величины.Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 7 – Данные для расчёта коэффициента ФехнерагодЧисленност населения, тыс. чел. (х)Количество проданных автомобилей, тыс. ед.NxNy20092832,5976,38-+20102832,8576,19-+20112829,1178,73--20122838,481,76+-20132846,4888,56+-Итого14179,43 401,62  Расчёты:Х ср = 2835,88Уср = 80,32Совпавших – 1Не совпавших – 4Коэффициент Фехнера = (1-4)/(1+4) = -0,6.Вывод: наблюдается умеренная взаимосвязь. Итак, за последние 10 лет объём продаж увеличился на 24,21% или на 13 тыс. единиц. При этом, прослеживается умеренная корелляционная зависимость между численностью населения и количеством проданных легковых автомобилей, что и не удивительно, ведь при росте численности населения возрастает и спрос на средства передвижения, особенно если речь идёт о достаточно крупных городах.В среднем объём продаж в крае вырос на 1,45 тыс. единиц или на 2,44%. Средний объём продаж составил 71,91 тыс. автомобилей.Используя метод аналитического выравнивания, была получена линейная формула зависимости, согласно ей был сделан прогноз изменения объёма продаж автомобилей на 2016 и 2017 год.