Всего
|
114
|
45
|
44
|
142
|
345
|
5. Методология расчета ИПЦ
6. Сезонная корректировка ИПЦ
Одной из важнейших проблем при построении индекса потребительских цен, является учет сезонной составляющей по сезонным продуктам.
Наблюдение за ценами и тарифами на потребительском рынке показывает, что цены некоторых товаров и услуг, особенно по отдельным видам плодоовощной продукции, подвержены заметным сезонным колебаниям в течении года. При этом такие колебания, как правило, носят циклический характер.
Уже в настоящее время при расчете индекса потребительских цен Госкомстат России применяет ряд методов сезонной корректировки, одним из которых является замена товаров.
Этот метод используется в случае, если цены на сезонные товары, отсутствующие в отдельные периоды года, меняются пропорционально ценам на аналогичные или эквивалентные товары соответствующей группы, имеющиеся в наличии в данное время. Например, цены на отдельные виды сезонных товаров, входящих в группы одежды и обуви, регистрируются лишь в периоды массовой реализации этих товаров. В несезонные периоды года повторяется последняя имеющаяся в наличии цена периода массовой реализации товара, без каких-либо ее изменений до начала следующего сезона, либо данная цена индексируется с учетом изменения цен на аналогичные виды эквивалентных летних или соответственно зимних предметов одежды и обуви, либо индексируется с учетом темпов роста цен в целом по соответствующей группе товаров.
Кроме метода замены товара, одним из применяемых в настоящее время методов сезонных корректировок является расчет средневзвешенной цены на картофель. В этом случае производится расчет средневзвешенной цены картофеля с учетом постепенно возрастающего в общем объеме реализации этого товара (в течение летнего периода) удельного веса молодого картофеля и, соответственно, снижающегося удельного веса картофеля урожая предшествующего года. При этом в расчет средневзвешенного показателя цена на молодой картофель начинает включаться только в период его массовой реализации. Этот метод в определенной степени обеспечивает увязку цен на картофель урожая текущего года с ценами картофеля урожая предыдущего года.
В условиях Российской Федерации в период высоких темпов инфляции, усугублявшихся резкими и разновременными скачками цен, отсутствовала возможность выявления тенденций и закономерностей сезонных колебаний цен и разработки индексов или коэффициентов сезонности.
В предлагаемом методе сезонной корректировки индексы цен, нивелирующие влияние сезонного фактора, рассчитаны по отдельным товарам как отношение индекса цен за отчетный месяц к коэффициенту сезонности для данного месяца по каждому конкретному товару.
Коэффициент сезонности для каждого отчетного месяца текущего года определен как отношение среднемесячного индекса цен базисного года каждого товара к помесячным индексам цен того же года. При этом среднемесячный индекс цен для каждого товара рассчитан, как среднегеометрическая величина корня двенадцатой степени из среднегодового индекса цен на этот же товар.
С целью отработки алгоритма сезонной корректировки цен и, соответственно, индексов по плодоовощной группе продукции, а также определения ИПЦ, скорректированного за счет сезонного фактора, проведены экспериментальные расчеты индексов потребительских цен по сезонным видам плодоовощной продукции.
Динамика индексов цен, а также индексов (коэффициентов) сезонности по отдельным видам плодоовощной продукции показывает, что имеют место ярко выраженные сезонные колебания индексов цен в отдельные месяцы рассматриваемых лет.
Применение индексов сезонности при расчете индексов потребительских цен позволяет получить ИПЦ, в котором исключена сезонная волна, что особенно важно в условиях умеренных темпов инфляции.
Экспериментальные расчеты ИПЦ, произведенные с применением индексов сезонности, разработанных по группе плодоовощной продукции, показывают, что, например, в случае применения индекса сезонности в январе 1996 г. значение ИПЦ было снижено со 104,11% до 103,12%, или на 0,99 пункта, в то время в августе того же года ИПЦ был бы увеличен с 99,79% до 101,56% или на 1,77 пункта.
При этом необходимо отметить, что внутригодовая корректировка индексов цен на сезонную составляющую сохраняет значение роста цен в целом за год.
7. Инфляция в России Экономика современной России реально столкнулась с инфляционными проблемами в начале 90-х годов в период перехода от централизованного планируемой к рыночной экономике, который начался с резкой либерализации цен. Отсутствие антиинфляционной программы, ориентация преимущественно на монетаристские методы регулирования экономических процессов, привели к галопирующей инфляции.Пик инфляции в России пришелся на 1992 г., когда цены за год выросли в среднем на 2508%. В 1993 г. цены на потребительские товары увеличились в годовом исчислении на 844%, и по этому показателю в то время Россия среди других стран мира уступала лишь Бразилия (2830%). Гиперинфляция потребовала денежные знаки более высокого достоинства для обеспечения роста цен необходимой денежной массы. В 1993 г. оборот были введены новые банкноты достоинством 5, 10 и 50 тыс.рублей. В 1994 и 1995 годах продолжался стремительный рост потребительских цен. В этот период Россия переживала стагфляцию – сочетание экономического спада с высоки уровнем инфляции.Благодаря введению валютного коридора и других мер по укреплению национальной валюты в 1996 г. правительству удалось снизить уровень инфляции до 21,9% и в 1997 г. до 11%.В дальнейшем правительство планировало уменьшить уровень инфляции до 9,1% к 1998г., до 7,2% к 1999 г. и до 6,6% к 2000 г. Однако этим планам помещал финансовый кризис, который разразился в августе в 1998 г. и привел к новому витку роста потребительских цен. Уровень инфляции в этом году составил 84,4%.В бюджете Российской Федерации на1999г. рост потребительских ценпрогнозировалось уже на уровне 30%. В свою очередь, специалисты Международного валютного фонда оценивали рост потребительских цен в России в 1999 г. не менее чем на 56%. В реальности, по официальным данным, уровень инфляции в России в 1999 г. составил 36,5 %В период с 2000 по 2004 г. результате проведения последовательной политики по сдерживанию данного показателя, который уменьшился за указанный период с 20,2% до 10,0%. В 2005 г. правительство прогнозировало уровень инфляции в 9%, однако удержать данный показатель в прогнозных рамках не удалось, и он составил 10,9%. Динамика среднегодового уровня инфляции в России. Годы |
Инфляция (%) |
2000 |
20,2 |
2001 |
18,6 |
2002 |
15,1 |
2003 |
12,0 |
2004 |
11,7 |
2005 |
10,9 |
2006 |
9,0 |
2007 |
11,9 |
2008 |
13,3 |
2009 янв. |
2.4 |
2009 фев. |
1.7 |
В марте индекс потребительских цен составил 101,3%, за период с начала года - 105,4% (в марте 2008г. - 101,2%, за период с начала года - 104,8%). в процентах Фев. 2009г. к янв. 2009г. |
Март 2009г. к |
Справочно март 2008г. к |
февралю2009г. |
декабрю2008г. |
марту2008г. |
февралю2008г. |
декабрю2007г. |
марту 2007г. |
Индекс потребительских цен |
101,7 |
101,3 |
105,4 |
114,0 |
101,2 |
104,8 |
113,3 |
в том числе на: |
товары |
101,7 |
101,6 |
104,4 |
113,0 |
101,4 |
103,9 |
113,5 |
продовольственные товары |
101,9 |
101,7 |
105,0 |
115,8 |
102,0 |
105,7 |
119,0 |
продовольственные товары без плодоовощной продукции |
101,5 |
101,4 |
104,0 |
117,4 |
101,5 |
104,0 |
117,6 |
непродовольственные товары |
101,6 |
101,4 |
103,8 |
109,9 |
100,7 |
102,0 |
107,4 |
услуги |
101,4 |
100,6 |
108,5 |
117,0 |
100,6 |
107,5 |
112,8 |
В марте в 10 субъектах Российской Федерации (кроме автономных округов, входящих в состав края, области) прирост потребительских цен составил 1,7% и более. Наибольшее увеличение цен и тарифов отмечалось в Ярославской области - на 2,3%, где непродовольственные товары подорожали на 3,8%.Как в Москве, так и в Санкт-Петербурге индекс потребительских цен за месяц составил 101,5% (с начала года - 105,6% и 106,6% соответственно).Базовый индекс потребительских цен (БИПЦ), исключающий изменения цен на отдельные товары, подверженные влиянию факторов, которые носят административный, а также сезонный характер, в марте 2009г. составил 101,4%, с начала года - 104,3% (в марте 2008г. - 101,1%, с начала года - 103,2%).
За период с 7 по 13 апреля 2009г. индекс потребительских цен составил 100,2%, с начала месяца - 100,4%, с начала года - 105,8% (в 2008г. с начала месяца - 100,8%, с начала года - 105,6%, в целом за апрель - 101,4%). в процентах К предыдущей дате регистрации цен |
За периодс началамесяца |
Среднесуточный прирост цен |
с 1 по 13 апреля 2009г. |
справочно |
март2009г. |
апрель2008г. |
Индекс потребительских цен (оценка) |
100,2
|
100,4
|
0,028
|
0,042
|
0,047
|
ПРАКТИЧЕСКАЯ ГЛАВА
Корреляционно регрессионный анализ парно – линейной зависимости признаков
Имеется группа, состоящая из 7 коммерческих банков, у которых за отчетный период – квартал, оценивается зависимость суммы активов коммерческих банков ( результативный признак -
) от собственного капитала коммерческих банков (факторный признак -
)
Таблица 1 – Расчет отклонений Млн.нац.руб.
№ п/п
|
Название банка
|
Собственный капитал коммерческих банков,
|
Сумма активов коммерческих банков,
|
|
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
1
|
Белагропром-банк
|
214
|
3317
|
102,429
|
1242,26
|
127245,551
|
2
|
Белпромстрой-банк
|
159
|
3214
|
47,429
|
1139,26
|
54034,694
|
3
|
Приор-банк
|
98
|
2718
|
-13,571
|
643,286
|
-8730,306
|
4
|
Белвнешэконом-банк
|
74
|
1955
|
-37,571
|
-119,714
|
4497,837
|
5
|
Белбиз-несбанк
|
115
|
1820
|
3,429
|
-254,714
|
-873,306
|
6
|
Белорус-банк
|
71
|
1001
|
-40,571
|
-1073,714
|
43562,122
|
7
|
Комплекс-банк
|
50
|
498
|
-61,571
|
-1576,714
|
97080,551
|
Всего
|
|
781
|
14523
|
|
|
316817,143
|
1) Рассчитаем
и
по следующим формулам:
2) Рассчитаем коэффициент Фехнера. Его расчет основывается на сопоставлении знаков парных отклонений по факторному и результативному признакам.
где С – количество совпадающих отклонений, шт.;
Так как
находится в пределах от 0,3 до 0,5, то связь можно считать слабой
· Для проведения дальнейшего анализа взаимосвязи составим таблицу 2
Таблица 2 – расчет значения результата по уравнению связи (y) Млн.нац.руб
№ п/п
|
Название банка
|
|
|
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
1
|
Белагропром-банк
|
10491,6
|
1543274
|
3714,84
|
158279
|
2
|
Белпромстрой-банк
|
2249,47
|
1297972
|
2834,16
|
144278
|
3
|
Приор-банк
|
184,184
|
413817
|
1857,4
|
740627
|
4
|
Белвнешэконом-банк
|
1411,61
|
14331,5
|
1473,1
|
232223
|
5
|
Белбиз-несбанк
|
11,7551
|
64879,4
|
2129,61
|
95860,8
|
6
|
Белорус-банк
|
1646,04
|
1152862
|
1425,07
|
179833
|
7
|
Комплекс-банк
|
3791,04
|
2486028
|
1088,81
|
349053
|
Всего
|
|
19785,7
|
6973163
|
|
1900155
|
Где
- это коэффициент парно-линейной регрессии
- это свободный параметр уравнения регрессии
1)Рассчитаем параметры парной линейной регрессии
(млн.нац.руб.)
В среднем по совокупности увеличение собственного капитала коммерческих банков на 1 рубль приводит к увеличению суммы активов коммерческих банков на 16 млн.нац.руб.
(млн.нац.руб.)
В отчетном периоде среднее совокупное влияние неучтенных факторов или в среднем по группе сумма активов коммерческих банков увеличилась на 288 млн.нац.руб.
2)Составим уравнение регрессии с вычисленными параметрами
3) Получаем следующий график:
· Рассчитаем количественные характеристики тесноты связи:
1) Линейный коэффициент корреляции (
) – это стандартизированный коэффициент регрессии, выраженный не в абсолютных единицах измерения признака, а в долях среднего квадратического изменения результата.
Расчетное значение коэффициента находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильную взаимосвязь исследуемых признаков.
2) Коэффициент детерминации (
) – показывает какая часть вариации результата обусловлена вариацией исследуемого фактора.
(73%)
Коэффициент детерминации показывает, что 73% вариации суммы активов коммерческих банков обусловлено вариацией собственных капиталов коммерческих банков. Отсюда следует, что 27% приходится на долю других факторов (не включенных в исследование)
3) Корреляционное отношение:
Расчетное значение корреляционного отношения находится от 0,7 до 1, что показывает прямую сильную взаимосвязь исследуемых признаков.
После расчета коэффициента детерминации и корреляционного отношения, должно выполняться следующее условие:
в моей работе условие выполняется.
4) Коэффициент эластичности:
При увеличении на 1% среднего собственного капитала, в среднем по совокупности приводит к увеличению суммы активов на 0,861 %
· Проведем статистическую оценку надежности и точности расчетов показателей тесноты связи.
1) Для
:
Где (n-2)- количество степеней свободы для рассматриваемой совокупности
2)Для
:
· Сравним расчетные значения F-критерия с табличными
Таблица 3 – Значение t - критерия Стьюдента при уровнях доверительной вероятности 0,5; 0,05; 0,01:
Количество степеней свободы
|
Уровни вероятности 0 значения показателей тесноты связи
|
0,1 высокое
|
0,05 среднее
|
0,01 низкое
|
5
|
2,015
|
2,5706
|
4,0321
|
Сравнение расчетных значений с табличными, подтверждает сильную взаимосвязь признаков, так как соответствует низкому уровню вероятности 0 значения проверяемых показателей тесноты связи.
ω2
=0 - означает что применение прямой линии для оценки формы регрессии обоснованы.
5. Рассчитываем коэффициент корреляции ранга № п/п |
|
|
|
|
1 |
7 |
7 |
0 |
0 |
2 |
6 |
6 |
0 |
0 |
3 |
4 |
5 |
-1 |
1 |
4 |
3 |
4 |
-1 |
1 |
5 |
5 |
3 |
2 |
4 |
6 |
2 |
2 |
0 |
0 |
7 |
1 |
1 |
0 |
0 |
Итог |
6 |
- подтверждает сильную прямую связь.Осуществим прогнозирование на основании уравнения регрессии.
Оценим изменение суммы активов коммерческих банков, при условии что в следующем отчетном периоде собственный капитал коммерческих банков увеличиться на 7%.
Yпрогн.
=289,307+288,186+16,012*7,81=702,547 Т.к. было выявлено, что в отчетном периоде были факторы, положительно влияющие на суммы активов коммерческих банков, то прогнозное увеличение исследуемого фактора, т.е. собственного капитала коммерческих банков, на 7 % обеспечивает дальнейший прирост суммы активов коммерческих банков.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе рассмотрено статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений. Первая глава моей работы посвящена сущности исследования взаимосвязей социально-экономических признаков, вторая - основным понятия инфляции, показателям ее измерения, а также методике расчета. В практической части мною была изучена зависимость суммы активов коммерческих банков и собственного капитала.
В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.
Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Задачи регрессионного анализа – выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной.
Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.
На основе анализа инфляции были сделаны следующие выводы.
Инфляция – это сложный многопрофильный процесс, наносящий серьезный ущерб экономике страны, ее населению. Инфляция в настоящее время в той или иной степени охватывает практически все страны мира. Борьба с ней с целью ее снижения требует больших сил и материальных затрат.
Вся прогрессивная экономическая мысль человечества, положила немало усилий для борьбы с инфляцией, но инфляция окончательно побеждена не была, т.к. появились новые и более сложные ее формы.
Интенсивный инфляционный пресс всегда сопровождает преобразование административно-коммерческой системы в рыночную. Корни его находятся в структурно-системных диспропорциях развивающегося хозяйства. Для борьбы с инфляцией необходимо разработать и реализовать комплекс мероприятий, сочетающий меры денежно-кредитной политики и государственной политики по стимулированию экономического роста, структурной политики и социальной политики. Необходимо преодолеть межведомственные разногласия и определиться с методикой подсчета роста цен. В целях более объективного отражения ситуации с ростом цен в экономике целесообразно рассчитывать инфляцию также и по росту оптовых цен.
В конце работы хочу подчеркнуть, что Россия имеет все возможности для выхода из инфляционного тупика, т.к., несмотря на все трудности, она без всякого сомнения остается сверхдержавой, обладающей громадными ресурсами и в значительной степени определяющей обстановку во всем мире.
Изучение зависимости суммы активов коммерческих банков и собственного капитала было проведено при помощи корреляционно-регрессионого анализа парной линейной зависимости признаков. Интерпретация полученных показателей показала сильную прямую взаимосвязь суммы активов от собственного капитала коммерческих банков. В отчетном периоде были выявлены резервы увеличения суммы активов, т.е. факторы, не учтенные в исследовании, которые положительно влияли на сумму активов коммерческих банков. Прогноз изменения суммы активов подтверждает необходимость работы с неучтенными факторами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Андрианов В. Деньги и инфляция. //Общество и экономика № 1 2002г.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 – 463с.
3. Кудрин А. Инфляция: российские и мировые тенденции. //Вопросы экономики №10 2007 г.
4. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.
5. http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d02/in-z-4.htm
6. http://www.rian.ru/economy/20081017/153399973.html
содержание ..
273
274
275 ..
|
|