| |||
Реферат: СтатистикаВсероссийский Заочный Финансово Экономический Институт. КУРСОВАЯ РАБОТА По дисциплине «Статистика» Исполнитель: Варнавина С.В. Специальность менеджмент Третий курс Зачётная книжка №95ММБ0313 Руководитель: Сергеев В.П. Ярославль 1999 г. Вариант первый. Задача 1. Имеются следующие выборочные данные (выборка 10%-ная, механическая) о выпуске продукции и сумме прибыли, млн. руб.: |№ |Выпуск |Прибыль |№ |Выпуск |Прибыль |
1. Постройте статистический ряд распределения предприятий по сумме прибыли, образовав пять групп с равными интервалами. Постройте графики ряда распределения. Решение: 1. Интервал - количественное значение, определяющее одну группу от
другой, т.е. он очерчивает количественные границы групп. Как правило,
величина интервала представляет собой разность между максимальным и
минимальным значением признака в каждой группе. Для группировок с равными
интервалами величина интервала i=(X max–X min)n, где X max, X min –
наибольшее и наименьшее значения признака, n – число групп. В нашем случае
n = 5, признаком является сумма прибыли X max = 19,6; X min = 12,1 млн.
руб.; i=(19,6–12,1)/5=1,5. Поскольку исходные данные у нас имеют один знак
после запятой, то округлять величину интервала мы не будем. Вычислим
границы групп: В результате получим следующие группы предприятий по сумме прибылей,
млн. руб.: Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определённому варьирующему признаку. Он характеризует состав изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности. В нашем случае, статистический ряд распределения предприятий по сумме прибыли является интервальным вариационным. Для упорядочения первичного ряда произведём его ранжирование, т.е. расположим все варианты в возрастающем порядке:; ; ; ; Как мы видим, в каждом интервале частота повторения вариантов ( f ) различна. Оформим ряд распределения в виде таблицы: |/x… |12,1 – |13,6 – |15,1 – |16,6 – |18,1 – | Для наглядности изобразим полученный статистический ряд распределения графически: 2. В нашем случае значения осредняемого признака заданы в виде интервалов, при расчёте средней арифметической величины в качестве значений признаков в группах принимаем середины этих интервалов, в результате чего образуется дискретный ряд: |Группы |Число |Середина |X*( | По формуле подсчитаем среднюю арифметическую взвешенную, млн. руб.: Дисперсия признака представляет собой средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины, она вычисляется по формулам простой и взвешенной дисперсии, в нашем случае взвешенная дисперсия для вариационного ряда: |Группы |Число |Середина |X*f | (X-X)|(X-X)*|(X-X)*| Дисперсия имеет большое значение в экономическом анализе. В математической статистике важную роль для характеристики качества статистических оценок играет их дисперсия. Среднее квадратическое отклонение ( равно корню квадратному из дисперсии, для вариационного ряда формула: Среднее квадратическое отклонение – это обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности; оно показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения; является абсолютной мерой колеблемости признака и выражается в тех же единицах, что и варианты, поэтому экономически хорошо интерпретируется. Чем меньше значение дисперсии и среднего квадратического отклонения, тем однороднее (количественно) совокупность и тем более типичной будет средняя величина. В статистической практике часто возникает необходимость сравнения вариаций различных признаков. Для этого используют относительный показатель вариации – коэффициент вариации. Коэффициент вариации представляет собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической: Определим коэффициент вариации, %: Коэффициент вариации используют не только для сравнительной оценки вариации единиц совокупности, но и как характеристику однородности совокупности. Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%. В нашем случае V(10.7%, следовательно совокупность количественно однородна. 3. Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной, и все её обобщающие показатели – генеральными. Совокупность отобранных единиц именуют выборочной совокупностью, и все её обобщающие показатели - выборочными. При расчёте ошибки выборки для средней суммы прибыли используем формулу: n/N=0.1, или 10% по условию;
x – генеральная средняя;
x – выборочная средняя; Но в теории вероятности доказано, что генеральная дисперсия выражается через выборную следующим соотношением: Поскольку у нас случай малой выборки (объём выборки не превышает 30), то необходимо учитывать коэффициент n / (n-1): в нашем случае: Предельная ошибка выборки для средней при бесповторном отборе: t – нормированное отклонение (“коэффициент доверия”), зависит от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки (P = 0.954). На основании теоремы Чебышева (Ляпунова) с вероятностью, сколь угодно близкой к единице, можно утверждать, что при достаточно большом объёме выборки и ограниченной генеральной дисперсии выборочные обобщающие показатели (средняя, доля) будут сколь угодно мало отличаться от соответствующих генеральных показателей. Применительно к нахождению среднего значения признака эта теорема может быть записана так: ,где Предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы для средней: Выборочная средняя равна 16. Вычислим границы: С вероятностью 0.954 можно утверждать, что средняя сумма прибыли
одного предприятия в генеральной совокупности следует ожидать в пределах от Предельная относительная ошибка выборки, %: 4. Выборочная доля (w) рассчитывается по формуле: Известно n =30, m – число единиц, обладающих изучаемым признаком, в нашем случае предприятия со средней прибылью свыше 16.6 млн. руб., по представленной ранее таблице легко подсчитать количество таких предприятий: 16.6 – 18.1 (млн. руб.): 6 предприятий; 18.1 – 19.6 (млн. руб.): 4 предприятия, т.е. 10 предприятий (m =10). ,или 10% по условию. Предельную ошибку выборки для доли определяем по формуле бесповторного обора (механическая выборка всегда является бесповторной): Предельная относительная ошибка выборки, %: Генеральная доля (p) рассчитывается по формуле: С вероятностью 0.954 можно утверждать, что доля предприятий со средней прибылью свыше 16.6 млн. руб. будет находиться в пределах от 17% до49.6%. Задача 2. По данным задачи 1: Решение: 1. Метод аналитических группировок. Стохастическая связь будет проявляться отчётливее, если применить для её изучения аналитические группировки. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного, можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними. Изучим влияние стоимости произведённой продукции на сумму прибыли
предприятия, для этого, в первую очередь, необходимо произвести группировку
предприятий по выпуску продукции, поскольку именно этот признак является
факторным. Сумма прибыли является результативным признаком, который
варьирует как под влиянием систематического фактора X – выпуск продукции Произведём группировку предприятий по выпуску продукции. По таблице, представленной на странице 46 («Теория статистики.», В.М.Гуссаров), определим оптимальное количество групп (по формуле Стерджесса), оно равно 6 при N =30. Составим таблицу для работы с первичными данными: |№ п/п |X |y |(y*y) | Произведём группировку (аналогично Задаче 1): Xmax =101.0; Xmin =41.0; n =6; i =(Xmax – Xmin) / n = (101-41)/6=10: |№ группы |Интервал |Верхняя |Вычисления |Нижняя | Далее представим таблицу для аналитического исследования. Распределение предприятий по сумме прибыли.
Корреляционная связь между стоимостью произведённой продукции и суммой прибыли на одно предприятие существует. Поскольку с возрастанием выпуска продукции возрастает и сумма прибыли (см. таблицу),следовательно установленная связь прямая. 2. Данные для расчёта дисперсий по группам представлены в таблице. Внутригрупповые дисперсии показывают вариации суммы прибыли в каждой группе, вызванные всеми возможными факторами, кроме различий в выпуске продукции (стоимость произведённой продукции внутри одной группы не меняется). Рассчитаем среднюю из внутригрупповых дисперсий (f=n) по формуле: Средняя из внутригрупповых дисперсий отражает вариацию суммы прибыли, обусловленную всеми факторами, кроме стоимости произведённой продукции. Исчислим межгрупповую дисперсию по формуле: Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию групповых средних, обусловленную различиями групп предприятий по выпуску продукции. Исчислим общую дисперсию путём суммирования средней из внутригрупповых дисперсий и межгрупповой: Общая дисперсия отражает суммарное влияние всех возможных факторов на общую вариацию суммы прибыли всех предприятий. По соотношению доли межгрупповой дисперсии в общей дисперсии очевидно, что влияние группировочного признака (стоимость произведённой продукции) на изучаемый признак (сумма прибыли) очень велико (близко к 100%). Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации – показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации: Это означает, что на 99.4% вариация суммы прибыли обусловлена различием в стоимости произведённой продукции и только на 0.6% - влиянием прочих факторов. Связь практически функциональная. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: Если воспользоваться соотношениями Чэддока, то в нашем случае связь весьма тесная. В результате нашего исследования сделаем следующий вывод: Задача 3. Динамика капитальных вложений характеризуется следующими данными, в сопоставимых ценах, млрд. руб.: Для изучения интенсивности изменения объёма капитальных вложений вычислите. 1. Абсолютные приросты, темпы роста и прироста (цепные и базисные) общего объёма капитальных вложений. Результаты представьте в таблице. 2. Для общего объёма капитальных вложений, в том числе производственного и непроизводственного назначения: а) средний уровень ряда динамики; б) среднегодовой темп роста и прироста. 3. Осуществите прогноз капитальных вложений на ближайший год с помощью среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста. 4. Определите основную тенденцию развития общего объёма капитальных вложений методом аналитического выравнивания, осуществите прогноз на ближайший год. 5. Изобразите динамику капитальных вложений на графике. Сделайте выводы. Решение: 1. Ряд динамики это ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени. В нашем случае мы имеем дело с интервальным (периодическим) рядом динамики, поскольку его уровни (y) характеризуют размер явления за конкретный период времени (год). Значения уровней интервального ряда в отличие от уровней
моментального ряда не содержатся в предыдущих или последующих показателях,
их можно просуммировать, что позволяет получать ряды динамики более
укрупнённых периодов. В рассматриваемом нами ряде динамики уровни выражены
абсолютными статистическими величинами. Данный ряд с равностоящими уровнями
во времени. Для наглядности, данные таблицы мы изобразили графически. Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и
переменной базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень
отчётным, а уровень, с которым производится сравнение – базисным. Для
расчёта показателей анализа динамики на постоянной базе каждый уровень ряда
сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом
показатели называются базисными. Для расчёта показателей анализа на
переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютное изменение – абсолютный прирост (сокращение). Абсолютное изменение характеризует увеличение или уменьшение уровня ряда за определённый промежуток времени. Абсолютный прирост с переменной базой называют скоростью роста. Где Цепные и базисные абсолютные приросты представлены ниже в форме таблицы. Они показывают сокращение капитальных вложений по годам и абсолютное изменение по сравнению с первым годом. Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: Для характеристики интенсивности, т.е. относительного изменения уровня
динамического ряда за какой либо период времени исчисляют темпы роста Коэффициент роста (снижения) показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение (если этот коэффициент больше единицы) или какую часть уровня, с которым производится сравнение, составляет сравниваемый уровень (если он меньше единицы). Темп роста всегда представляет собой положительное число. Цепные и базисные коэффициенты снижения, характеризующие интенсивность изменения капитальных вложений по годам, и за весь период исчислены в представленной ниже таблице. Между цепными и базисными коэффициентами роста существует взаимосвязь: Относительную оценку скорости изменения уровня ряда в единицу времени дают показатели темпа прироста (сокращения). Темп прироста (сокращения) показывает на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения и вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах и долях единицы (коэффициенты прироста): Темп прироста (сокращения) можно получить и из темпа роста, выраженного в процентах, если из него вычесть 100%. Коэффициент прироста получается вычитанием единицы из коэффициента роста: Цепные и базисные темпы сокращения капитальных вложений исчислены в представленной ниже таблице. Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, рассмотрим его в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. В результате получим абсолютное значение (содержание) одного процента прироста и рассчитаем как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за тот же период времени, %: Абсолютные значения 1% прироста исчислены в представленной ниже таблице. Данные показывают, что абсолютное значение 1% прироста капиталовложений в течении пяти лет снижалось. В тех случаях, когда сравнение производится с отдалением периода времени, принятого за базу сравнения, рассчитывают пункты роста, которые представляют собой разность базисных темпов роста, %, двух смежных периодов. В отличие от темпов прироста, которые нельзя ни суммировать, ни перемножить, пункты роста можно суммировать, в результате получаем темп прироста соответствующего периода по сравнению с базисным. По данным представленной ниже таблицы, сумма пунктов роста равна 2. Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления определим средние показатели: средние уровни ряда и средние показатели изменения уровней ряда. Средний уровень капиталовложений за пять лет находим по формуле средней арифметической простой, млрд. руб.: . капиталовложений производственного назначения, млрд. руб.: . капиталовложений непроизводственного назначения, млрд. руб.: Сводной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней
ряда динамики служит средний темп роста (снижения), показывающий во сколько
раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики. , где m – число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный. Среднегодовой темп роста капиталовложений: . Производственного назначения: . Непроизводственного назначения: Поскольку средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах, подсчитаем: Средние темпы прироста (сокращения) рассчитываются на основе средних темпов роста, вычитанием из последних 100%. Соответственно при исчислении средних коэффициентов прироста из значений коэффициентов роста вычитается единица: Если уровни ряда динамики снижаются, то средний темп роста будет меньше 100% (82%, 81%, 85%), а средний темп прироста отрицательной величиной (-18%, -19%, -15%). Отрицательный темп прироста представляет собой средний темп сокращения и характеризует среднюю относительную скорость снижения уровня. Следовательно, в течение пяти лет уровень капиталовложений снижался в среднем на 18% в год, в том числе производственного назначения на 19%, непроизводственного назначения на 15%. 3. Обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени – средний абсолютный прирост (убыль), представляющий собой обобщённую характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Средний абсолютный прирост определим через накопленный (базисный) абсолютный прирост: ,где m – число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный. Средний абсолютный прирост капиталовложений, млрд. руб.: Средний абсолютный прирост капиталовложений производственного назначения, млрд. руб.: Средний абсолютный прирост капиталовложений непроизводственного назначения, млрд. руб.: Таким образом, средний абсолютный прирост (убыль) составляет –18.6625
млрд. руб., другими словами среднегодовая абсолютная убыль капиталовложений
составляет 18.66 млрд. руб., в том числе: производственного назначения Следовательно, в течение 6-го года объём капиталовложений составит Производственного назначения 41.4-13.99=27.41 млрд. руб.; Непроизводственного назначения 20.9-4.68=16.22 млрд. руб. Теперь осуществим прогноз с помощью среднего темпа роста. Средний темп
роста капиталовложений составил 82%, следовательно, мы получаем снижение
капиталовложений на 18% в год, 18% от 62.3 млрд. руб. (5-ый год) составляет Следовательно, капиталовложения ближайшего года (6-го) составят 51.09 млрд. руб. Аналогично рассчитаем капиталовложения производственного назначения, которые составят 33.53 млрд. руб.; непроизводственного назначения 17.77 млрд. руб. 4. Осуществим прогноз на ближайший год, определив основную тенденцию развития общего объёма капиталовложений методом аналитического выравнивания. Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени: ,где y – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему
аналитическому уравнению на момент времени t. Определение теоретических На основе анализа графического изображения ряда динамики целесообразно использовать следующую модель: Решим систему нормальных уравнений, полученную путём алгебраического преобразования условия: ,где y – фактические (эмпирические) уровни ряда; t – время (порядковый номер периода). Трендовая модель искомой функции будет иметь вид: Подставляя в данное уравнение последовательно значения t, находим выровненные уровни: 5. Изобразим динамику капитальных вложений на графике. С помощью метода аналитического выравнивания и графического изображения динамики капитальных вложений мы проследили явную тенденцию снижения, что свидетельствует о сокращении общего объёма капиталовложений. Задача 4. Средние запасы материала на предприятии, составляющие в первом квартале 200 кв. м, сократились во втором на 30%. При этом, если раньше расход материала в среднем за сутки составлял 40 кв. м, то теперь он снизился до 32 кв. м. Определите: 1. За каждый квартал: . коэффициенты оборачиваемости производственных запасов; . продолжительность одного оборота в днях; . относительные уровни запасов (коэффициенты закрепления). 2. За второй квартал в сравнении с первым: . ускорение (замедление) оборачиваемости запасов в днях; . величину среднего запаса высвободившегося (осевшего, закрепившегося) в результате ускорения (замедления) его оборачиваемости. Решение: 1. Найдём средние запасы материала во втором квартале: Поскольку по условию запасы материала сократились, произведём следующие вычисления: Коэффициент оборачиваемости характеризует число оборотов запасов за период: Мы нашли расход материала за сутки в 1 квартале. Подсчитаем коэффициент оборачиваемости производственных запасов в 1 квартале: Аналогично во 2-ом квартале: Найдём продолжительность одного оборота в днях: Далее подсчитаем коэффициент закрепления для каждого квартала: 2. Подсчитаем ускорение (замедление) оборачиваемости запасов в днях за второй квартал в сравнении с первым: Подсчитаем величину среднего запаса высвободившегося в результате ускорения оборачиваемости за второй квартал в сравнении с первым: В результате ускорения оборачиваемости среднего запаса материала на предприятии, во втором квартале (в сравнении с первым) высвободилось 20 кв. м среднего запаса материала. Задача 5. В погашение кредита, выданного на 3 года под 40% годовых, предприятие составило план расчётов с банком на базе равной величины погашения основного долга. Воспроизведите этот план с расчётом уплаты процентов за кредит, суммы погашения основного долга, величины срочных уплат, если взаимоотношения с банком по данной сделке построены на принципе постнумерандо с ежегодной выплатой задолженности, а величина самого долга составила 720 тыс. руб. Сравните сумму, подлежащую уплате в погашение долга на основании плана, и сумму, которую пришлось бы заплатить в случае единовременного погашения долга по истечении всего срока кредитования. Решение: Величина основного долга 720 тыс. руб. Если выплату основного долга разбить на три года, то выплаты составят 720/3=240 тыс. руб. в год. Величина процента за первый год составит 720 тыс. руб.*0.4=288 тыс. руб. Величина процентов за второй год составит (720-240)*0.4=192 тыс.руб. Величина процентов за третий год составит (720-480)*0.4=96 тыс. руб. Схема выплаты % за кредит и суммы основного долга по принципу постнумерандо: |Годы |1 |2 |3 |Всего: | При единовременном погашении долга по истечении всего срока кредитования предприятие выплатит банку: Итого выплаты составят 720+1975.68=2696.68 тыс. руб. При единовременном погашении долга по истечении всего срока кредитования сумма к выплате превысит сумму на основании плана на 1399.68 тыс. руб., что составляет 108%. Список использованной литературы: . В.М.Гусаров Теория статистики. – М.: Издательское объединение «Юнити», 1998. . Н.Н.Ряузов Общая теория статистики. – М.: «Статистика», 1980. . Экономическая статистика: Учебник / Под редакцией Ю.Н.Иванова, М.: Инфра, 1998. 22.05.99. Варнавина С.В. ----------------------- [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] |
|