Статистическая оценка национального богатства РФ

Введение
Глава 1. Теоретические сведения
1.1. Национальное богатство, его состав
1.2. Основные фонды
1.3. Учет и оценка основных фондов
1.4. Износ и амортизация основных фондов
1.5. Балансы основных фондов
Показатели, характеризующие движение основных фондов.
Показатели эффективности использования основных фондов
1.6. Статистика природных ресурсов и охраны окружающей среды
Глава 2. Динамика инвестиций в основной капитал. Показательный тренд
2.1. Показательная регрессия
2.2. Построение регрессии
2.3. Дисперсионный анализ для линейной регрессии
2.4. Эластичность показательной регрессии
2.5. Изучение качества линейной регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
Критерий Фишера значимости всей регрессии
2.6. Колеблемость признака
2.7. Прогноз
Выводы
Глава 3. Инвестиций в основной капитал. Зависимость от денежной массы
3.1. Построение регрессии
3.2. Дисперсионный анализ
3.3. Эластичность
3.4. Изучение качества регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
Критерий Фишера значимости всей регрессии
3.5. Колеблемость признака
3.6. Прогноз
Выводы
Заключение
Литератур

Статистическая оценка национального богатства РФ

анализ воздействия человека на окружающую среду;
характеристика природоохранных мероприятий и оценка их эффективности; определение величины затрат экологического назначения и их эффективности;
анализ воздействия измененной деятельностью человека природной среды на самого человека и условия его жизни;
факторный анализ динамики процессов, происходящих в природной среде.
В статистическом анализе важное значение имеет группировка природных ресурсов.
Все природные ресурсы делятся на практически
1. неисчерпаемые (солнечная энергия и др.)
2. исчерпаемые. По признаку восстанавливаемости исчерпаемые природные ресурсы группируются на
возобновляемые
невозобновляемые.
К возобновляемым относятся вода, воздух, плодородные почвы, животный и растительный мир.
Возобновление природных ресурсов предопределяет возможности участия в этом процессе человека. По этому признаку следует выделить: а) естественные природные ресурсы, т.е. дары природы, которые относятся к непроизведенным активам; б) созданные человеком элементы природной среды, относятся к произведенным активам.
Учет природных ресурсов осуществляется только в натуральном выражении. Данные статистического учета являются базой для создания кадастров природных ресурсов (земельного, лесного, водного кадастров).
Статистика природных ресурсов изучает земельный фонд, запасы полезных ископаемых, поверхностных и подземных вод.
Земельный фонд страны (региона) представляет всю земельную площадь, включая внутренние воды. Статистика определяет размер площади, состав, структуру и динамику земельного фонда.
В зависимости от хозяйственного использования и целевого назначения выделяют:
1. земли сельскохозяйственного назначения;
2. земли специального (несельскохозяйственного) назначения: земли под населенными пунктами, объектами промышленности, транспорта и т.д.;
3. государственный водный фонд;
4. государственный лесной фонд;
5. заповедные, курортные и т.п. земли;
6. земли государственного запаса.
Анализ земли сельскохозяйственного назначения осуществляется по угодьям:
пахотные угодья;
сенокосы;
пастбища;
многолетние насаждения (плодово-ягодные, виноградники, технические и кормовые культуры).
Осуществляется также группировка земли сельскохозяйственного назначения по качеству, по состоянию, по землепользователям; широко применяются комбинационные группировки.
Лесной фонд – часть территории страны (региона), занятая лесом, а также незанятая им, но предназначенная для нужд лесного хозяйства. В состав лесного фонда входят и нелесные площади – это земли, занятые находящимися в лесах пашнями, сенокосами, пастбищами, водами, дорогами, просеками, канавами, усадьбами; площади болот, песков, оврагов, крутых склонов и др., не напрямую используемые в лесном хозяйстве.
Для характеристики лесных ресурсов применяются следующие группировки лесов:
а) по народнохозяйственному значению и выполняемым функциям – деление на три группы:
I группа – леса, выполняющие преимущественно водоохранные, защитные, санитарно-гигиенические и оздоровительные функции, например, зеленые зоны вокруг городов;
II группа – леса в малолесных районах, имеющие ограниченное эксплуатационное значение;
III группа – леса многолесных районов, имеющие преимущественно эксплуатационное значение;
б) по категориям спелости – основные группы: молодняки, приспевающие, спелые, перестойные;
в) по породному составу – хвойные, твердолиственные, мягколиственные, прочие.
Система показателей статистики лесных ресурсов характеризует распределение площади лесного фонда на территории страны по породному и возрастному составу, определяет изменение лесных ресурсов, их использование, лесонасаждение и естественное лесовозобновление [7].
Сводные разработки данных по статистике лесного хозяйства производятся в следующих разрезах: по экономическим районам; по регионам России; по министерствам и ведомствам; по зоне озера Байкал; по районам проживания малочисленных народов Севера.
Водные ресурсы представляют собой запасы поверхностных и подземных вод, а также другие водные объекты, которые используются или могут быть использованы.
Статистика изучает запасы водных ресурсов, их состав и состояние, обеспеченность экономики водными ресурсами, водозабор, водопотребление, водоотведение, а также деятельность, направленную на сохранение и восстановление водных объектов.
Единый государственный водный фонд включает:
реки, озера, водохранилища и другие поверхностные водоемы и водные источники;
подземные воды и ледники;
внутренние моря и другие внутренние морские воды;
моря и океаны, омывающие территорию страны.
Учет водных ресурсов ведется в целом по стране в региональном разделе, по бассейнам морей и рек, по отраслям экономики.
Объем водных ресурсов определяется в км3 отдельно для поверхностных и подземных вод. Кроме того, водные ресурсы характеризуются и как запасы гидроэнергетических ресурсов, с этой целью определяется средняя мощность водных потоков в киловаттах.
В составе природных ресурсов важное место занимают полезные ископаемые.
Полезные ископаемые – это природные минеральные вещества органического и неорганического происхождения. Полезные ископаемые подразделяются на:
горючие: нефть, газ, уголь, и т.д.;
рудные: черные, цветные и другие металлы;
нерудные: драгоценные камни, строительные материалы и др.
В зависимости от степени разведанности месторождений и горнотехнических условий запасы полезных ископаемых подразделяются на
Балансовые. К балансовым относятся запасы, использование которых экономически целесообразно при существующем уровне техники и технологии добычи и переработки сырья с соблюдением требований рационального использования и охраны окружающей среды.
Забалансовые: К забалансовым относятся запасы, которые экономически целесообразно использовать в настоящее время, но в будущем они могут быть освоены
Прогнозные - запасы полезных ископаемых неразведанные, предполагаемые запасы полезных ископаемых на основе сведений изучаемой территории

Балансовые запасы полезных ископаемых по степени разведанности делятся на четыре категории: А, В, С1, С2[3].
Категория А – детально разведанные и изученные запасы с точным определением границ тел полезных ископаемых, полное выявление природных типов и промышленных сортов минерального сырья, качества, технологических свойств полезного ископаемого и природных факторов, определяющих условия ведения горно-эксплуатационных работ.
Категория В – запасы, разведанные и изученные с детальностью, обеспечивающей выяснение основных особенностей условий залегания, без точного отражения пространственного положения каждого типа, основных технологических свойств и природных факторов, определяющих условия ведения горно-эксплуатационных работ.
Категория С1 – запасы, разведанные и изученные с детальностью, обеспечивающей выяснение в общих чертах условий залегания, формы и строения тел полезного ископаемого, его природных типов, промышленных сортов, технологических свойств, а также природных факторов, определяющих условия ведения горно-эксплуатационных работ.
Категория С2 – запасы, предварительно оцененные.
Для анализа движения полезных ископаемых применяется балансовый метод. В балансе указывается в натуральных единицах измерения наличие запасов на начало года, увеличение за счет геологических разведок, уменьшение за счет добычи и потерь, наличие на конец.
Использование человеком природных ресурсов в хозяйственно-бытовой деятельности приводит к загрязнению окружающей среды, т.е. изменению ее физико-химических свойств.
Важнейшей задачей статистики является разработка системы показателей, характеризующих состояние, изменение окружающей среды и мероприятия по охране и восстановлению природных ресурсов, их эффективность; анализ выполнения программ по охране окружающей среды.
Система статистических показателей охраны окружающей среды включает подсистемы показателей охраны:
атмосферного воздуха;
земельных ресурсов;
лесных ресурсов;
ресурсов животного и растительного мира.
Глава 2. Динамика инвестиций в основной капитал. Показательный тренд
Возьмем данные об инвестициях в основной капитал (млрд.руб.)
год
квартал
номер квартала
значение
2003
I
1
330
II
2
470,4
III
3
608,8
IV
4
773,7
2004
I
5
412,5
II
6
588
III
7
757,3
IV
8
972
2005
I
9
509,8
II
10
735,1
III
11
948,8
IV
12
1229,3
2006
I
13
618,3
II
14
938,3
III
15
1230,1
IV
16
1669,9
2007
I
17
866,5
II
18
1398,6
III
19
1727,6
Построим показательную регрессию для этих данных, т.к. график показывает, что этот инвестиции в основной капитал могут изменяться именно по этому закону.
2.1. Показательная регрессия
Приведем массив данных
Обозначим ln(f)=y, ln(a)=alpha, ln(b)=beta
Получим
Оценим линейную регрессию
2.2. Построение регрессии
Для регрессии вида
найдем коэффициенты по формулам
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на 0,06 единиц
Параметры показательной регрессии
Нарисуем точки и регрессию:
2.3. Дисперсионный анализ для линейной регрессии
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Правило сложения дисперсий выполняется
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.
Среднее X
Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии
по формулам
Получим
2.4. Эластичность показательной регрессии
Подсчитаем функцию эластичности по формуле
В нашем случае
или
Значение эластичности в средней точке
Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на процентов.
2.5. Изучение качества линейной регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
уровень доверия Количество степеней свободы17. Критическое значение статистики Стьюдента
Доверительный интервал для beta
равен
Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал для alpha
равен
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Критерий Фишера значимости всей регрессии
Коэффициент корреляции
где
показывает, что связь сильна
Коэффициент детерминации
показывает, что регрессия объясняет 67, 27 процентов вариации признака.
Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера
которая больше критического значения
Следовательно, регрессия значима. Проверим значимость коэффициента корреляции
поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Средняя ошибка аппроксимации
2.6. Колеблемость признака
Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т.е. остатки регрессии. Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)
Нарисуем график остатков
Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателем
т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно
Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.
Индексы сезонности находятся по формулам
Средние индексов сезонности
Степень тесноты связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции
Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) - автокорреляционную функцию
а ее график - коррелограмма.
Статистика Дарбина-Уотсона
Попали в зону отсутствия автокорреляции.
2.7. Прогноз
Точечный прогноз для
Выводы
Можно видеть сезонность инвестиций в основной капитал. Это нам показывают как остатки, индексы сезонности, коэффициент автокорреляции 4-го порядка. Регрессия значима по критериям Стьюдента и Фишера.
Глава 3. Инвестиций в основной капитал. Зависимость от денежной массы
Ниже мы постоим парную регрессию, показывающую зависимость от денежной массы.
год
квартал
Денежная масса
значение
2003
I
3665,3
330,0
II
4426,5
470,4
III
4496,1
608,8
IV
4954,5
773,7
2004
I
5916,2
412,5
II
5683,9
588,0
III
5502,6
757,3
IV
6400,1
972,0
2005
I
6672,2
509,8