Статистическое исследование динамики развития индекса потребительских цен

 

Рисунок 3.7  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     полиномиальной функции

 

 

 

 

 

Таблица 3.9  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     степенной функции

Годы	ИПЦ	Порядковый номер года    t	Степенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1985	121	1	130,55	-9,55	91,2
1990	138	2	122,48	15,52	240,72
2000	120,2	3	117,99	2,20	4,84
2005	110,9	4	114,91	-4,02	16,14
2008	113,3	5	112,58	0,72	0,515
2009	108,8	6	110,71	-1,91	3,65
2010	108,8	7	109,15	-0,35	0,12
2011	106,1	8	107,82	-1,72	2,95
2012	106,6	9	106,66	-0,06	0,0032
2013	х	10	105,63	х	х
2014	х	11	104,71	х	х
итого	1033,7	х	х	0,829	360,15

 

Рисунок 3.8  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     степенной функции

 

 

 

 

Таблица 3.10  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     экспоненциальной функции

Годы	ИПЦ	Порядковый номер года    t	Экспоненциальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1985	121	1	126,66	-5,66	32,08
1990	138	2	123,54	14,46	209,2
2000	120,2	3	120,5	-0,286	0,08
2005	110,9	4	117,51	-6,61	43,71
2008	113,3	5	114,61	-1,31	1,72
2009	108,8	6	111,78	-2,98	8,88
2010	108,8	7	109,02	-0,22	0,049
2011	106,1	8	106,33	-0,23	0,052
2012	106,6	9	103,7	2,9	8,39
2013	х	10	101,14	х	х
2014	х	11	98,65	х	х
итого	1033,7	х	х	0,061	304,16

 

Рисунок 3.9  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     экспоненциальной функции

 

3.4  Отбор функции  в качестве тренда

Произведём отбор функции в качестве тренда используя F – критерий Фишера  при =0.05.

1. Линейная функция:

=

> , таким образом линейная функция считается статистически  значимой и существенной.

2. Логарифмическая функция:

=

> , таким образом логарифмическая функция считается статистически значимой и существенной.

3. Полиномиальная функция:

=

;

  > , таким образом полиномиальная функция

 функция  считается статистически значимой  и существенной.

4. Степенная функция:

=

> , таким образом, степенная функция считается статистически значимой и существенной.

5. Экспоненциальная функция:

=

 > , таким образом, экспоненциальная функция считается статистически значимой и  существенной.

Так как по   F-критерию Фишера  все пять функций подходят для отображения тенденции, то отберем  наиболее адекватную функцию по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному.

Отбор наиболее адекватной функции проведем с помощью среднеквадратического  отклонения:

                                               (24)

1. Линейная функция:

 

2. Логарифмическая функция:

 

3. Полиномиальная функция:

 

4. Степенная функция:

 

5. Экспоненциальная функция:

 

Наиболее адекватной функцией будет – полиномиальная функция, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

= 0,269 t2 -5,6605 t + 134,64

3.5 Расчет показателей колеблемости

По отобранной функции в качестве тренда определим показатели колеблемости и сделаем вывод о возможности прогнозирования.

1. Размах  колеблемости:

 

2. Среднее абсолютное отклонение:

 

3. Дисперсия  колеблемости

=

4. Среднеквадратическое  отклонение тренда

 

5. Относительный размах колеблемости

6. Относительное линейное отклонение

 

7. Коэффициент колеблемости

 

8.Коэффициент устойчивости уровня  ряда динамики

 

Так как коэффициент устойчивости больше 50%, то уровни ряда динамики устойчивы и данное уравнение тренда подходит для расчета  прогноза на перспективу.

3.6 Прогнозирование

Выполним интервальный прогноз на 2 года:

,                               (25)

где =

- интервальный  прогноз,

- табличное  значение Стьюдента,

 при  ,

Интервальный прогноз на 2013 год:

 

 

Интервальный прогноз на 2014 год:

 

 

Таким образом, если выявленная тенденция по полиномиальной функции сохранится, то в следующие два года с вероятностью 95% можно ожидать увеличение уровня индекса потребительских цен, причем в 2013 году потребление будет составлять от 87,707% до 122,163% , а в 2014 году – от 85,1% до124,748%.

Заключение

Итак, выяснили что цена - это количество денег, которое определяет ценность вещей. При покупке определенной вещи или товара продавец назначает денежную стоимость, за которую он готов продать свой товар. Если стоимость товара не устраивает покупателя, покупатель имеет право торговаться и предлагать свою цену. Стоимость товара это и есть его цена. Цена является сложной экономической категорией, поскольку в ней пересекаются все основные проблемы развития экономики, общества в целом, она  требует дальнейшего ее изучения.

Неоднозначная природа и разновидности потребительских цен, разнообразие рыночных задач по их регулированию делают принципиально важным использование многоуровневого подхода к разработке и совершенствованию методологии статистического исследования.

Также в курсовой работе были рассмотрены способы статистических исследований  индекса потребительских цен. Во-первых, была произведена статистическое наблюдение и измерение индекса потребительских цен по регионам Российской Федерации. Выполнена сводка и группировка этого показателя, и найдена его зависимость с валовым региональным продуктом. Во-вторых, произведен процесс развития, движения индекса потребительских цен во времени. Для отображения динамики были построены ряды динамики.

Выполнив группировку показателя индекса потребительских цен по регионам Российской Федерации можно сделать следующие выводы:

К первой группе относятся регионы с низким показателем индекса потребительских цен, сюда относятся 23 региона. Ко второй группе относятся 22 регионов со средним показателем индекса потребительских цен. К третьей группе – 29 региона с максимальным показателем индекса потребительских цен.

В третью группу вошли регионы с наилучшими показателями по Российской Федерации – Магаданская, Челябинская область, поэтому средние показатели по этой группе превышают показатели трех предыдущих групп по индексу потребительских цен в несколько раз.

Выявлена прямая зависимость объема валового регионального продукта на душу населения от индекса потребительских цен. Чем выше индекс потребительских цен, тем выше объем валового регионального продукта на душу населения.

Проведя исследование относительно индекса потребительских цен различных областей, удалось выявить закономерность, заключающуюся в стабильном понижении среднего уровня потребительских цен.

Проанализировав динамику индекса потребительских цен за период 1985-2012гг. в РФ, можно обратить внимание на то, что в 1990 и 2008 г. были зафиксированы скачки роста индекса потребительских цен. А так же аналитическим методом по уравнению прямой выявлена тенденция снижения индекса потребительских цен в среднем ежегодно на 2,97.

За последние 27 лет, индекс потребительских цен в РФ колебался. В 1990 г произошел резкий скачек индекса потребительских цен,  но в конечном итоге все равно стремится к минимуму. Это говорит о том, что цены и уровень потребительской корзины в РФ, достаточно низки.

Выполнив прогнозирование на 2013 и 2014год, выявленная тенденция по полиномиальной функции говорит о том, что в следующие два года с вероятностью 95% можно ожидать увеличение уровня индекса потребительских цен, причем в 2013 году потребление будет составлять от 87,707% до 122,163% , а в 2014 году – от 85,1% до124,748%.

Индекс потребительских цен является нестабильным показателем и требует дальнейшего государственного регулирования.

 

 

 

 

Библиографический список

Официальные документы

1. Постановление об утверждении методических указаний по статистике цен. Государственный комитет РФ по N 58. 15 июля 1996 г.

Монографии, коллективные работы, сборники научных трудов

2.       Экономическая статистика: Учебное пособие/Н.М. Матегорина. – Ростов н/Д: Феникс, 2007. – 352 с
3.       Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/под ред.проф. М.Г. Назарова. – М.:Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 771 с.
4. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Г.Л. Громыко. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 414 с. — (Серия «Высшее образование»)