Отраслевые рынки

 

Коэффициент корреляции, равный 0,9417, свидетельствует о прямой связи между У и Х, т.е. с фактора Х наблюдается рост фактора У. Причем  близость значения к 1 говорит о тесной связи между показателями.

Оценка существенности коэффициента корреляции. Для этого найдем расчетное  значение t-критерия Стьюдента:

По таблице критических точек  распределения Стьюдента найдем t_кр при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν = n-k-1 = 6-1-1=4. t_кр = 2,77. Так как t_расч > t_кр (5,60 > 2,77), то линейный коэффициент считается значимым, а связь между x и y – существенной.

4.1. Построение уравнения регрессии

 

Построим линейную однофакторную  регрессионную модель вида

Система нормальных уравнений для  нахождения параметров a₀, a₁ имеет вид:

 

 

После преобразования системы получим:

 

Уравнение регрессии:

 

Решение в Excel:

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,941689742
R-квадрат	0,886779569
Нормированный R-квадрат	0,858474462
Стандартная ошибка	67,87282267
Наблюдения	6
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F
Регрессия	1	144325,3732	144325,3732	31,3293127
Остаток	4	18426,88023	4606,720058
Итого	5	162752,2535
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	-8700,791088	1720,628078	-5,056752938	0,007196904
Х1	616,6202415	110,1646714	5,597259392	0,005000999
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное У	Остатки
1	718,0831008	-36,52180082
2	764,3296189	57,13718106
3	1010,977716	-100,2094155
4	1072,63974	-1,533439682
5	872,2381612	24,8591388
6	1134,301764	56,26833617

 

С ростом показателя Х на 1%, рост показателя У составляет 616,6 млрд. руб. Этот вывод точен, т.к. теснота связи тесная.

Коэффициент детерминации:

Коэффициент детерминации показывает, что 88,67% вариации признака У обусловлено вариацией признака Х, а остальные связаны с воздействием неучтенных факторов.

4.2. Проверка значимости параметров регрессии

 

По таблице критических точек  распределения Стьюдента найдем t_кр при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν = 4. t_кр = 2,77. Так как t^а0_расч > t_кр (5,05 > 2,77), то параметр а₀ считается значимым. Так как t^а1_расч > t_кр (5,60 > 2,36), то параметр а₁ считается значимым.

4.3. Проверка значимости уравнения регрессии в целом.

По таблице критических значений критерия Фишера найдем Fкр = 7,71 (при α=0,05, ν₁=k=1, ν₂=n-k-1=4). Так как F_расч > F_кр (31,33 > 7,71), то для уровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν₁=1, ν₂=10 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

 

Заключение

 

Рынок - это саморегулируемая, основанная на экономической свободе система  обмена, купли-продажи между продавцом  и покупателем, производителем и  потребителем, которая обеспечивает удовлетворение спроса на товар различными предложениями с передачей юридического права собственности после оплаты товара.

Теоретические основы рынка раскрывают принципы рыночных отношений, которые  позволяют определить перечень технико-экономических  условий, обеспечивающих нормальное функционирование рыночного механизма при наиболее полном удовлетворении различных потребностей общества.

В теоретической части данного  исследования кратко характеризуется  изученный социально-экономический  процесс, рассматриваются статистические показатели, описывающие состояние и динамику статистики занятости и безработицы, дается характеристика основным статистическим методам изучения показателей и факторов уровня занятости и безработицы. Описание методов сопровождается примерами расчетов.

В расчетной части данной курсовой работы решается экономическая задача, с использованием методов, изученных  в ходе написания теоретической  части работы. В конце расчетной  части сделаны выводы, экономически обоснованные и подтверждающиеся анализом цифрового материала. Для иллюстрации динамики и структуры применены графики и диаграммы.

Для изучения отраслевых рынков РФ воспользуемся статистическими данными Госкомстат. Рассмотрим два отраслевых рынка: обрабатывающее производство и добыча полезных ископаемых. По двум отраслям наблюдается единая тенденция: в период с 2005 по 2008 гг. увеличение объемов продукции, с 2008 по 2009 гг. спад, а с 2009 по 2010 гг. снова рост объемов отгруженной продукции. Таким образом, максимальный уровень объемов продукции зафиксирован в 2008 г., а минимальный в 2005 г.

Проверим статистическую совокупность, состоящую из объемов отгруженной  продукции обрабатывающего производства по регионам РФ за 2010 г., на однородность и оценим возможность исследования данной совокупности с применением статистических методов.

Статистическая группировка показала, что объем отгруженных товаров по РФ колеблется в пределах ± 845,6 млрд. руб. от среднего значения 901,4 млрд. руб. Поскольку коэффициент вариации не превышает 33 % можно сделать вывод, что совокупность является  однородной.

Наблюдается некоторое расхождение средних.

Анализ динамики показал, что  объем отгруженных товаров в среднем ежегодно растет на 11,8%.

Влияние уровня концентрации на отраслевом рынке (обрабатывающее производство) на уровень объема производства (обрабатывающее производство) свидетельствует о прямой связи между У и Х, причем  близость значения к 1 говорит о тесной связи между показателями.

Модель зависимости имеет вид: т.е. с ростом показателя Х на 1%, рост показателя У составляет 616,6 млрд. руб. Этот вывод точен, т.к. теснота связи тесная.

Коэффициент детерминации показывает, что 88,67% вариации признака У обусловлено вариацией признака Х, а остальные связаны с воздействием неучтенных факторов.

Так как F_расч > F_кр (31,33 > 7,71), то построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

  

Литература:

 

1. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах.— М.: Велби: Проспект, 2005.
2. Демография и статистика населения / под ред. И.И. Елисеевой.— М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Ефимова М.Р. Статистика / М.Р. Ефимова.— М. : ИНФРА-М, 2004.
4. Курс социально-экономической статистики: Учебник / Под редакцией М.Г. Назарова. – М.: ОМЕГА-Л, 2010.
5. Макарова Н.В. Статистика в Excel.— М.: Финансы и статистика, 2006.
6. Микроэкономическая статистика / под ред. С.Д. Ильенковой.— М.: Финансы и статистика, 2004.
7. Неганова Л. М. Статистика : экспресс-курс. – М.: А-Приор, 2010.
8. Орехов С.А. Статистика. – М.: Эксмо, 2010.
9. Салин В. Н. Статистика. – М.: Кнорус, 2011.
10. Социально-экономическая статистика / под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской.— М. : Финансы и статистика, 2006.
11. Статистика / Под ред. В.Г. Минашкина.— М.: Проспект, 2005.
12. Статистика / под ред. В.М. Симчеры.— М. : Финансы и статистика, 2006.
13. Статистика / Под ред. И.И. Елисеевой.— М.: Проспект, 2007.
14. Госкомстат / /www.gks.ru