Автор: Пользователь скрыл имя, 25 Февраля 2012 в 20:54, курсовая работа
Целью работы является статистико-экономический анализ цен на потребительском рынке.
Достижение цели работы предполагает решение следующих задач:
изучение теоретических аспектов проблемы
характеристика региона-объекта исследования
статистическое изучение потребительских цен за период 2003-2009 годы
Введение
1.Методологические и организационные аспекты статистического изучения цен потребительского рынка
1.1. Цены и инфляция на потребительском рынке
1.2. Организация статистического наблюдения за ценами потребительского рынка
2. Статистический анализ динамики цен потребительского рынка
2.3. Анализ динамики по выбранной группе потребительских товаров
2.4. Оценка колебаний (устойчивости) цен
2.5. Оценка соотношения цен
2.6. Прогнозирование потребительских цен с помощью аналитического выравнивания
2.7.Расчет взаимосвязи между ценами и физическими объемам продаж
Выводы и предложения
Список использованных источников
С помощью пакета анализа MS EXCEL определяем формы зависимости и уравнения тренда. Результаты показаны в таблице 9
Таблица 9 – Подбор уравнения тренда
Вид зависимости | уравнение тренда | R^2 |
Линейная | у=21,315*х+75,361 | 0,97 |
Логарифмическая | у=65,134*lnх+81,294 | 0,91 |
Полиномиальная | у=0,1813*x^2+19,864*x+77,537 | 0,97 |
Степенная | у=89,987*х^0,4436 | 0,9654 |
Экспоненциальная | у=88,474*е^(0,1393х) | 0,9474 |
Как видно из таблицы 12, наибольшее значение R^2 у линейной зависимости вида у=21,315*х+75,361
Определим значение систематической (y) и случайной (y-yr) компоненты тренда.
Таблица 10 – Оценка систематической и случайной компоненты
номер года | цены на колбасу вареную высшего сорта | влияние (в %) | |||
| факт | систематическая компонента | случайная компонента | систематическая компонента | случайная компонента |
x | y | yr | y-yr |
|
|
1 | 90,94 | 96,676 | -5,736 | 106,31% | -6,31% |
2 | 127,1 | 117,991 | 9,109 | 92,83% | 7,17% |
3 | 145,06 | 139,306 | 5,754 | 96,03% | 3,97% |
4 | 153,63 | 160,621 | -6,991 | 104,55% | -4,55% |
5 | 170,94 | 181,936 | -10,996 | 106,43% | -6,43% |
6 | 212,06 | 203,251 | 8,809 | 95,85% | 4,15% |
7 | 224,61 | 224,566 | 0,044 | 99,98% | 0,02% |
Найдем среднее квадратическое отклонение от тренда (среднюю ошибку прогноза) по формуле: (10)
S = (y-yr)^2/n (10)
Где
У-фактическое значение цены
Yr-расчетное значение цены
Среднюю квадратическую ошибку определим по формуле: (11)
(11)
Где
n-число данных
k-число факторов
Таблица 11 – Расчет средней квадратической ошибки тренда
номер года | Цены на колбасу вареную высшего сорта | отклонение | ||
| фактические | расчетные |
|
|
x | y | yr | y-yr | (y-yr)^2 |
1 | 90,94 | 96,676 | -5,736 | 32,90 |
2 | 127,1 | 117,991 | 9,109 | 82,97 |
3 | 145,06 | 139,306 | 5,754 | 33,11 |
4 | 153,63 | 160,621 | -6,991 | 48,87 |
5 | 170,94 | 181,936 | -10,996 | 120,91 |
6 | 212,06 | 203,251 | 8,809 | 77,60 |
7 | 224,61 | 224,566 | 0,044 | 0,00 |
|
|
|
| 396,37 |
средняя квадратическая ошибка тренда |
|
|
| 8,13 |
Далее выполним прогнозирование цен на колбасу вареную высшего сорта на 2010 и 2011 годы.
А) Точечные прогнозы
2010 год: у(8)=21,315*8+75,361=245,88 руб.
2011 год: у(9) =21,315*9+75,361= 267,2 руб.
Б) Интервальные прогнозы
Величина доверительного интервала определяется следующим образом: (12)
(12)
где:
- средняя квадратическая ошибка тренда;
- расчетное значение уровня;
- табличное значение t-критерия Стьюдента с n-1 степенями свободы и уровнем вероятности p.
(n-1=6, p=0,95) = 1,943
Тогда интервальные оценки:
Для 2010 года : 245,88-1,943*8,13< =yr<=245,88+1,943*8,13
230,08< =yr<=261,68
Для 2011 года: 267,2 -1,943*8,13< =yr<=267,2 +1,943*8,13
251,4< =yr<=283
Вывод: прогнозное значение цен на колбасу вареную высшего сорта за 2010 год с вероятностью 0,95 находится в интервале (230,08; 261,68) руб. В 2011 году цены на колбасу вареную высшего сорта с вероятностью 0,95 будут находиться в интервале (251,4; 283 ) руб.
Выполним анализ статистической взаимосвязи между ценами и физическими объемами продаж. Для этого исследуем временную связь между индексами цен на товары и индексами физического объема для продовольственных и непродовольственных товаров.
Таблица 12 – Индексы цен и физического объема розничного оборота на продовольственные и непродовольственные товары
| продовольственные товары | непродовольственные товары | ||
| индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли |
2003 | 112,98 | 106,7 | 111,47 | 114,4 |
2004 | 112,37 | 102,8 | 107,2 | 113,5 |
2005 | 107,74 | 107,8 | 108,48 | 128,4 |
2006 | 108,19 | 128,9 | 108,24 | 122,9 |
2007 | 120,21 | 101,1 | 111,1 | 123,5 |
2008 | 118,08 | 99,1 | 111,04 | 113,9 |
2009 | 107,23 | 100,9 | 110,03 | 88,3 |
Далее выполним оценку каждого ряда на автокорреляцию . Для этого рассчитаем коэффициент автокорреляции по формуле: (13)
R= (13)
Где
yt, yt+1 – члены исходного и сдвинутого на 1 период вперед динамического ряда
q yt, qyt+1 – средние квадратические отклонения исходного и сдвинутого на 1 период вперед динамического ряда
Расчеты коэффициента автокорреляции приведены в таблице 13
Таблица 13 – Расчет коэффициентов автокорреляции
| продовольственные товары | непродовольственные товары | продовольственные товары | непродовольственные товары | продовольственные товары | непродовольственные товары | ||||||
| индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли | индекс цен | индекс оборота розничной торговли |
| yt | yt+1 | yt*yt+1 | |||||||||
2003 | 1,13 | 1,07 | 1,11 | 1,14 | 1,12 | 1,03 | 1,07 | 1,14 | 1,27 | 1,10 | 1,19 | 1,30 |
2004 | 1,12 | 1,03 | 1,07 | 1,14 | 1,08 | 1,08 | 1,08 | 1,28 | 1,21 | 1,11 | 1,16 | 1,46 |
2005 | 1,08 | 1,08 | 1,08 | 1,28 | 1,08 | 1,29 | 1,08 | 1,23 | 1,17 | 1,39 | 1,17 | 1,58 |
2006 | 1,08 | 1,29 | 1,08 | 1,23 | 1,2 | 1,01 | 1,11 | 1,24 | 1,30 | 1,30 | 1,20 | 1,52 |
2007 | 1,2 | 1,01 | 1,11 | 1,24 | 1,18 | 0,99 | 1,11 | 1,14 | 1,42 | 1,00 | 1,23 | 1,41 |
2008 | 1,18 | 0,99 | 1,11 | 1,14 | 1,07 | 1,01 | 1,1 | 0,88 | 1,27 | 1,00 | 1,22 | 1,01 |
2009 | 1,07 | 1,01 | 1,1 | 0,88 | 1,13 | 1,07 | 1,11 | 1,14 | 1,21 | 1,08 | 1,23 | 1,01 |
среднее | 1,12 | 1,07 | 1,10 | 1,15 | 1,12 | 1,07 | 1,10 | 1,15 | 1,26 | 1,14 | 1,20 | 1,32 |
стандартное отклонение | 0,05 | 0,10 | 0,02 | 0,13 | 0,05 | 0,10 | 0,02 | 0,13 | 0,08 | 0,15 | 0,03 | 0,23 |
коэффициент автокорреляции | -0,02 | -0,02 | 0,01 | 0,14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Информация о работе Статистический анализ динамики цен потребительского рынка