Реферат: Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации
Рецензия
На курсовой проект по статистике на тему: Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа)
Курсовой проект в целом (не) соответствует методике по выполнению курсовых проектов по статистике.
Курсовой проект выполнен (не) в полном объеме.
Имеются следующие замечания:
Оформление (не) соответствует стандарту организации.
Теоретическое обоснование темы исследования ____________________
Статистическая сводка и группировка ___________________________
Статистическое исследование динамики __________________________
Индексный анализ __________________________________________
Корреляционно-регрессионный анализ __________________________
Другие ____________________________________________________
Курсовой проект после доработки допускается к защите перед комиссией.
К.э.н., доцент А.М. Аблеева __________
ФГОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет»
Факультет Экономический
Кафедра Статистики и информационных систем в экономике
ЗАДАНИЕ
на курсовой проект по статистике
Тема проекта: Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).
Статистическая сводка и группировка. Влияние стоимости основных фондов на душу населения на Валовой региональный продукт на душу населения (данные за 2005г.).
Группировочный признак: Стоимость основных фондов на душу населения в 2005г.
Число групп: пять
Ряд динамики: Валовой региональный продукт Уральского федерального округа в 2000 – 2006 гг. в сопоставимых ценах.
Индексный анализ.
а) Теоретический вопрос. Фьючерсы на фондовые индексы.
б) Определить изменение Валового регионального продукта Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г., за счет изменения стоимости основных фондов и за счет использования основных фондов (фондоотдачи).
в) Определить изменение стоимости основных фондов Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г. за счет изменения ВРП и фондоемкости.
Корреляционно-регрессионный анализ: влияние стоимости основных фондов на душу населения и среднегодовой численности занятых в экономике на Валовой региональный продукт на душу населения (все показатели за 2005г.).
Срок сдачи курсового проекта 37 учебная неделя.
Руководитель: к.э.н., доцент А.М. Аблеева __________
Задание принял к исполнению: ____________________
Оглавление
Введение
1 Система показателей и методов валового регионального продукта
2 Статистическая сводка и группировка валового регионального продукта
3 Статистическое исследование динамики валового регионального продукта
3.1 Расчёт показателей динамики (абсолютного прироста, темпа роста, темпа прироста, абсолютного содержания 1% прироста)
3.2 Выявление тенденций развития ряда динамики с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания
3.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики
3.4 Прогнозирование на будущее
3.5 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel
4 Индексный анализ
4.1 Теоретические аспекты индексного метода анализа
4.2 Индексный анализ влияния различных факторов на социально — экономические явления и процессы
5 Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов
Выводы и предложения
Список использованной литературы
Приложения
Введение
Основной целью данной курсовой работы является провести статистический анализ социально – экономических явлений и процессов валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).
Социально – экономическая статистика является общественной наукой и особой отраслью практической деятельности.
Центральным макроэкономическим показателем является показатель валового регионального продукта. Он является наиболее общим индикатором экономической активности и благосостоянием регионов.
Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг. Валовой региональный продукт рассчитывается в текущих основных и рыночных ценах ( «номинальный объём валового регионального продукта» ), а также в сопоставимых ценах ( «реальный объём валового регионального продукта»). Валовой региональный продукт представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведённых на территории региона, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением. Показатель валового регионально продукта является по своему экономическому содержанию весьма близким к показателю валового внутреннего продукта. Однако между показателями валового внутреннего продукта (на федеральном уровне) и валового регионального продукта (на региональном уровне) есть существенная разница. Сумма валовых региональных продуктов по России не совпадает с валовым внутренним продуктом, поскольку не включает добавленную стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. В настоящий момент подсчёт валового регионального продукта субъекта федерации занимает 28 месяцев.
Целью данного курсового проекта является провести статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).
1 Показатели и методы валового регионального продукта федеральных округов РФ
Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг.
Специфика российских условий, огромная роль территориального фактора в развитии социально — экономических процессов, последовательная политика укрепления федерализма в российской государственности обуславливают необходимость построения развитой системы статистических показателей регионального уровня, соответствующих требованиям рыночной экономики. Системные показатели, характеризующие развитие регионов, должны быть методологически сопоставимы и согласованны с соответствующими показателями макроуровня.
В России расчет региональных показателей, основан на методологических принципах СНС. Обобщающим показателем развития регионов является валовой региональный продукт (ВРП). Этот показатель строится на основе единой методологии, разработанной в централизованном порядке в ФСГС. Результаты расчетов контролируются, утверждаются и в обобщенном виде публикуются ФСГС.
На региональном уровне не строится вся система счетов, а только отдельные ее элементы. Методология построения региональных макроэкономических показателей отличается от методологии построения аналогичных показателей федерального уровня в меру различий институционального характера и информационной базы. По этим причинам сумма региональных показателей не всегда совпадает со значением соответствующего показателя федерального уровня.
По своему экономическому содержанию ВРП примерно соответствует показателю ВВП, рассчитанному производственным методом на федеральном уровне. ВРП определяется как сумма добавленной стоимости единиц-резидентов данного региона. Резидентные единицы в данном случае определяются, исходя из тех же принципов, что и на федеральном уровне. То есть к резидентам региональной экономики относятся все корпорации, квазикорпорации или домашние хозяйства, имеющие центр экономического интереса на экономической территории данного региона. Если предприятие, осуществляющее экономическую деятельность на территории данного региона, является филиалом головной корпорации, находящейся в другом регионе, то оно является резидентом данного региона.
Впервые расчеты на региональном уровне производственным методом были произведены по данным за 1991 год по 21 территории, на основе метода переходных ключей от расчета чистого материального продукта к валовой добавленной стоимости. В 1993 году по данным за 1992 год уже все территориальные органы государственной статистики участвовали в экспериментальных расчетах валового регионального продукта. Эти расчеты в основном производились с целью приобщения территориальных органов статистики к переходу от расчетов показателей с основными положениями баланса народного хозяйства к расчетам по СНС. Начиная с 1995 года, расчеты валового регионального продукта вошли в план реализации Федеральной программы статистических работ и являются обязательными для выполнения всеми регионами России. В настоящее время мы имеем утвержденные окончательные итоги расчетов ВРП с 1994 года по 2002 год. В 1998 году впервые произвели расчеты темпов роста (снижения) ВРП по данным за 1997 год к 1996 году. В настоящее время мы имеем динамику темпов роста (снижения), начиная с 1997 года.
Информационная база, на основе которой строится расчет валового регионального продукта, практически идентична информационной базе федерального уровня, так как сводная статистическая отчетность формируется исходя из данных, получаемых от регионов. В связи с этим алгоритм расчета валового регионального продукта (ВРП) совпадает с алгоритмом расчета валового внутреннего продукта.
Вместе с тем, методология расчета ВРП отличается от методологии расчета ВВП. При расчете ВРП не учитывается ряд элементов, которые включает в себя ВВП, поэтому суммарный ВРП всех регионов России меньше ВВП страны. Вот эти элементы:
1. Добавленная стоимость отраслей, оказывающих коллективные нерыночные услуги обществу в целом (государственное управление, оборона, международная деятельность и т.д.);
2. Добавленная стоимость услуг финансовых посредников (в первую очередь банков), деятельность которых редко ограничивается строго отдельными регионами;
3. Добавленная стоимость услуг внешней торговли, которые во многих случаях можно получить только на федеральном уровне;
4. Часть налогов, в частности- (налоги на импорт и экспорт), которые невозможно учесть на региональном уровне.
Что касается первого пункта, то концептуально учет этих услуг должен осуществляться по месту их производства (оказания), а их величина должна включаться в объем ВРП соответствующего региона. Объем этих коллективных услуг определяется в размере соответствующих расходов государственного бюджета, отражаемых в отчете об исполнении федерального бюджета. Все расходы федерального бюджета в региональном разрезе должны учитываться и отражаться системой региональных казначейств в соответствии с действующей единой бюджетной классификацией. Но до сих пор продолжает сохраняться практика учета некоторых расходов федерального бюджета в целом по стране без разбивки по отдельным регионам, что обусловлено, в основном, невозможностью определить, к какому конкретно региону можно отнести осуществляемые расходы (например, расходы бюджета на международное сотрудничество, обслуживание государственного долга и т.д.), а также сохраняющимися недостатками финансового учета или некоторыми политическими соображениями (расходы на оборону, органы внутренних дел и т.д.). Таким образом, наличие проблем, связанных с распределением по регионам страны части государственных расходов, а также с преодолением недостатков регионального учета (неполноты отражения данных в отчетах казначейств) заставляют в настоящее время отказаться от их учета на региональном уровне.
--PAGE_BREAK--Кроме того, необходимо учитывать еще ряд позиций, определяющих расхождение между валовым внутренним продуктом в целом и суммой валовых региональных продуктов по всем территориям. К их числу в первую очередь относятся показатели, отражающие финансовое и внешнеторговое посредничество.
Производство услуг финансовых посредников в современных условиях весьма затруднительно корректно учесть по регионам. В силу специфики банковской деятельности проблематично привязать ее объем к одному региону, где зарегистрирован банк. Банк может быть зарегистрирован, например, в Москве или иметь здесь только филиал, ведущий, как правило, большой объем операций, но при этом московский банк или московский филиал провинциального банка сегодня реально может обеспечить финансовое посредничество практически на всей территории России. В результате территориальные органы статистики практически не располагают данными для того, чтобы точно оценить производство финансовых услуг на территории региона.
Другой путь — оценить этот объем в целом по России и затем расчетно распределить его по регионам. Но этот путь, во-первых, требует наличия существенно более подробной и надежной информации для проведения сводного расчета, а во-вторых, надо решить вопрос, пропорционально какому реально существующему показателю можно было бы достоверно распределить эти услуги и, соответственно, добавленную стоимость банков по отдельным регионам.
Такой элемент расчета ВВП, как «косвенно измеряемые услуги финансовых посредников», также не представляется возможным распределить по отдельным территориям. Как известно, по методологии СНС стоимость этих услуг включается в промежуточное потребление их получателей. Но вопрос отнесения стоимости услуг финансовых посредников на промежуточное потребление конкретных потребителей этих услуг до настоящего времени не решен даже теоретически, их объем измеряется косвенно в целом и, соответственно, не распределяется ни по отраслям, ни по территориям.
В настоящее время большую проблему в региональных расчетах представляет учет межрегионального обмена товарами и услугами, что и обуславливает невозможность осуществления учета добавленной стоимости внешней торговли для региона с удовлетворительной степенью достоверности.
Очевидным является и то, что объем чистых налогов на импорт в существующих условиях можно оценить только в целом по экономике без распределения по регионам. Практически невозможно определить территориальную структуру ни налогов, ни субсидий по импорту, поскольку отсутствует информация о территориальном распределении самого импорта товаров.
Не меньшие проблемы связаны с региональным учетом чистых налогов на продукты. Они обусловлены недостаточностью информации в бюджете. В частности, для расчета чистых налогов по регионам необходимо представлять региональное распределение субсидий на продукты, выплачиваемых из федерального бюджета. В полном объеме таких данных нет не только в региональной статистике, но и на федеральном уровне, так как определенная часть субсидий на продукты распределяется Минфином России не в регионы, а передается министерствам и ведомствам на развитие соответствующей отрасли и только затем через ведомственное распределение попадает на предприятия. Проследить весь путь таких субсидий до регионов практически невозможно, поэтому для определенной части чистых налогов на продукты удается сделать только общую оценку по экономике в целом.
Таким образом, в силу ряда методологических и организационных причин ряд важных позиций ВВП может быть рассчитан только на федеральном уровне для экономики в целом и сумма ВРП по всей территории России объективно меньше, чем ВВП. Объективно обоснованное расхождение между ВВП и ВРП составило в 2002 году 12,6 процентов.
Показатель ВРП как основной сводный показатель предусматривает согласование результирующих данных по всем отраслям экономики.
Расчет ВРП проводится в несколько этапов. На первом этапе осуществляется оценка его объема территориальными органами государственной статистики на базе годовых статистических отчетов предприятий, отчетов об исполнении бюджетов и другой имеющейся информации. Вторая оценка выполняется Госкомстатом России после проверки расчетов на федеральном уровне и согласования данных по ВРП и ВВП. Взаимоувязка абсолютного объема и темпа роста (снижения) совокупного ВРП с данными по валовому внутреннему продукту России является важнейшим условием формирования этого показателя.
Проверка и анализ показателей выпуска, промежуточного потребления и добавленной стоимости в фактических ценах, и в ценах предыдущего года, проводимая ФСГС, выявляет существенное количество ошибок, допущенных территориальными органами государственной статистики. Кроме того, анализ качества исходной информации, необходимой для выполнения расчетов добавленной стоимости отраслей экономики выявляет большое количество ошибок и обуславливает необходимость внесения изменений в методологию расчетов отдельных отраслей экономики. При существующей организации расчетов, когда распределить валовой внутренний продукт по территориям Российской Федерации полностью невозможно, расчет валового регионального продукта носит оценочный характер. ВВП по России в целом рассчитывается тремя методами и предполагает согласно Регламенту разработки и представления данных по валовому внутреннему продукту 4 этапа уточнений, последний из которых предполагает внесение корректировок, вызванных уточнениями при разработке межотраслевого баланса. На региональном уровне порядок выпуска расчетов ВРП во взаимоувязке с межотраслевым балансом осуществить не представляется возможным, что обуславливает наличие определенных погрешностей при формировании итогов ВРП.
В Госкомстате России годовые расчеты ВРП координирует Управление национальных счетов. Оно совместно с отраслевыми Управлениями осуществляет разработку методологии расчетов ДС отраслей экономики. Расчет ДС отраслей, не находящихся в ведении отдельных структурных подразделений осуществляет Управление национальных счетов.
Сбор и обработка расчетов осуществляется на ГМЦ с помощью программных средств. При этом была обеспечена совместимость программных средств, используемых ГМЦ и центральным аппаратом ГКС и в регионах. По расчету ДС ряда отраслей созданы комплексы электронной обработки данных. Макеты представляют собой электронные таблицы, шаблоны, в которые вводится информация и автоматически получается результат.
После осуществления обработки данных специалисты Госкомстата России обобщают результаты расчетов, увязывают их с соответствующими показателями, рассчитанными на федеральном уровне. На данном этапе мы уточняем и приводим в методологическое соответствие с расчетами текущего года расчеты базового периода. Анализ качества исходной информации, необходимой для выполнения расчетов ДС отраслей экономики, выявляет отдельные ошибки и обуславливает необходимость изменения методологии расчетов по некоторым отраслям счета производства.
После окончания расчетов данные направляются в ТОГС для согласования. В течение двух недель ТОГС предоставляется возможность внести необходимые корректировки, аргументируя их обоснованность перед Госкомстатом России. По истечении этого времени правки не принимаются и показатели принимают статус утвержденных.
Необходимость ответственного отношения к расчетам ВРП вызвано важностью данного показателю, так как в настоящее время ВРП используется в качестве основного агрегата для распределения средств Фонда Финансовой поддержки субъектов РФ. На основе этого показателя осуществляется расчет валовых налоговых ресурсов (ВНР) (после вычленения ЗАТО, умножения на индекс цен, корректировки по факту сбора налогов).
Все вышеуказанные работы осуществляются в годовом режиме. Периодичность разработки и представления данных по ВРП закреплены в Регламенте, принятым Госкомстатом России, Министерством экономики России и Министерством финансов России.
Для наблюдения внутригодовой динамики развития экономики региона предусмотрен расчет темпа изменения объемов производства базовых отраслей экономики (промышленность, сельское хозяйство, строительство, розничная торговля и общественное питание, транспорт), которые в структуре производства регионов составляют от 60% до 80% .
Наибольшее значение в промышленности Приволжского региона имеют многоотраслевое высокоразвитое машиностроение и нефтегазохимический комплекс. Лидером агропромышленного комплекса округа является Саратовская область. По объёмам валового производства животноводческой продукции среди регионов Приволжского федерального округа Саратовская область занимает третье место по производству молока и мяса. Национальный проект развития АПК способен снять с бизнеса часть инвестиционных рисков, традиционно высоких в сельском хозяйстве. Важной тенденцией также является и укрупнение производственных комплексов – образуются новые агрохолдинги, включающие в себя не только производство, но и комплексы по переработки продукции, производству кормов, причём высокая доля зерна в составе кормов и высокие цены на него приводят к привлечению агрохолдингов в рынок зерна.
В состав Сибирского федерального округа входят практически все регионы Западно-Сибирского и Восточно-Сибирского экономического районов за исключением Тюменской области. Сибирский федеральный округ знаменит твёрдыми полезными ископаемыми. Другой экономический «конёк» региона – освоение территорий, находящихся в зоне БАМа. На этом участке есть золото, редкие металлы, медь, уголь. Суммарная инвестиционная ёмкость этих проектов составляет 7-10 млрд долларов.
В состав Уральского федерального округа входят четыре области: Курганская, Свердловская, Челябинская и Тюменская с Ханты – Мансийским и Ямало-Ненецким автономными округами. Урал – своеобразный экономический район в составе России.
Уральский федеральный округ является самым богатым. Здесь сосредоточено около 27% марганцевых руд, крупные запасы серебра, золота, железных руд. Безусловно, лидером в экономике региона является газ 92%.
Основой экономического развития Свердловской области за три последних века были природные богатства. Сельское хозяйство работает на внутренний рынок с одной стороны, удовлетворение потребностей населения промышленных центров, с другой чрезвычайно развито индивидуальное садовничество и огородничество. В посевах преобладают зерновые и кормовые; животноводчество: молочно – мясное, свиноводство, птицеводство.
В экономическом отношении Тюменская область – это один из главных регионов – доноров федерального бюджета. Источником экономического могущества региона служат запасы углеводородного топлива мирового значения основного стратегического и экспортного сырья России.
Структура промышленного производства Ханты – Мансийского автономного округа весьма своеобразна: 85% всего объёма продукции приходится на топливную индустрию, 12% на электроэнергетику. Крупнейшие промышленные центры: Сургут, Нижневартовск, Нефтеюганск, Мегион, Лангепас, Урай – это центры нефтедобычи; Берёзово – центр газодобычи.
Почти 90% промышленности Ямало – Ненецкого автономного округа приходится на топливную отрасль. Сельское хозяйство носит примитивный характер. Большое значение имеет рыболовство и пушной промысел со звероводством.
По объёму товарной продукции Челябинская область входит в «первую» десятку регионов. В структуре промышленной продукции доминируют отрасли тяжёлой индустрии: чёрная металлургия; машиностроение и металлообработка; цветная металлургия; электроэнергетика. Область входит в «первую» десятку по птицеводству, в «первую» десятку по сбору зерна, выработке мяса и по валовой продукции аграрного сектора.
Дальневосточный федеральный округ – это самый крупный округ России. Он занимает 36% территории страны. Доля населения всего 5%. Освоение Россией Дальнего Востока началось в 50-х гг. 19 столетия, примерно в то же время, что и районов Дальнего Запада США.
2 Статистическая сводка и группировка валового регионального продукта федеральных округов РФ
Группировкой называется разделение изучаемого общественного явления на одинарные в качественном отношении группы по ряду существенных признаков.
Таблица 1 Исходные данные по 39 регионам РФ в 2005г.
Наименование региона
валовой регион, продукт, тыс./руб.
занятые в экономике, тыс./чел
средн. год. числ. населения, тыс./чел.
ст-ть основных фондов, млн. руб.
Республика Башкортостан
381646,5
1797,6
4071,1
868425
Республика Марий Эл
33350,7
334,4
714,2
133723
Республика Мордовия
44267
399,1
продолжение--PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK--
Множественный R
0,783895481
R – квадрат
0,614492126
Нормированный R – квадрат
0,593075021
Стандартная ошибка
378,2620843
Наблюдения
39
Множественный коэффициент корреляции R = 0,783 показывает, что теснота связи между среднегодовой численностью занятых в экономике и факторами, включенными в модель, сильная. Множественный коэффициент детерминации ( R – квадрат ) D = 0,614, т.е. 61,4% вариации уровня рентабельности объясняется вариацией изучаемых факторов
Таблица 14.4 Дисперсионный анализ
df
SS
MS
F
Значимость F
Регрессия
2
8210529,993
4105264,996
28,69165325
3,5367Е-08
Остаток
36
5150959,36
143082,2044
Итого
38
13361489,35
Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F – критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением Fтабл. При вероятности ошибки а = 0,05 и степенях свободы v1 = k-1=2-1=1, v2=n-k=39-2=37, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, Fтабл.= 4,08. Так как Fфакт = 28,69 > Fтабл.= 4,08, то коэффициент корреляции значит, следовательно, построенная модель в целом адекватна.
Таблица 14.5 а Коэффициенты регрессии
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t — статистика
Р- Значение
У — пересечение
893,7984141
96,10057616
9,300656144
4,15477Е-11
Х1
0,000947963
0,000132792
7,138709388
2,16101Е-08
Х2
-0,005196333
0,001112397
-4,671294661
4,08374Е-05
Таблица 14.5 б Коэффициенты регрессии
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
698,8974135
1088,69941
698,8974135
1088,699415
0,000678648
0,00121728
0,000678648
0,001217277
-0,007452378
-0,0029403
-0,007452378
-0,002940288
Используя таблицу 1.5 составим уравнение регрессии:
У = 893,79 + 0,0009Х1 – 0,005Х2
Интерпретация полученных параметров следующая:
а0 = 893,79 – свободный член уравнения регрессии, содержательной интерпретации не подлежит;
а1 = 0,0009 – коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при увеличении основных фондов на душу населения на 1 млрд. руб. среднегодовая численность населения занятых в экономике увеличится на 0,0009% при условии, что другие факторы остаются постоянными;
а2 = -0,005 – коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении валового регионального продукта с 1 тыс.руб. на 1 тыс.чел. среднегодовая численность занятых в экономике уменьшится на 0,005%, при условии, что факторы остаются постоянными.
Проверку значимости коэффициентов регрессии осуществим с помощью t – критерия Стьюдента; для этого сравним фактические значения t – критерия с табличным значением t – критерия. При вероятности ошибки а = 0,05 и степени свободы v = n-k-1= 39-2-1=36, k – число факторов в модели, n – число наблюдений, tтабл = 1,68. Получим
t1 факт = 7,14 > tтабл. = 1,68
t2 факт = -4,67 > tтабл. = 1,68
Значит, статистически значимым являются первый и второй факторы. В этом случае модель пригодна для принятия решений, но не прогнозов.
Таблица 14.6 Описательная статистика
У
Х1
Х2
Среднее
840,3615
565930
113525,7
Стандартная ошибка
94,95183
138158
16492,55
Медиана
714,6
368307
92039,1
Мода
#Н/Д
#Н/Д
#Н/Д
Стандартное отклонение
592,974
862796
102996
Дисперсия выборки
351618,1
7,4E+11
1,06E+10
Эксцесс
-0,914121
27,3251
22,87771
Асимметричность
0,480141
4,88112
4,36911
Интервал
2055,3
5385754
630416
Минимум
38,5
19490
37856,2
Максимум
2093,8
5405244
668272,2
Сумма
32774,1
2,2E+07
4427504
Счет
39
39
39
Средние значения признаков, включённых в модель У = 840,4%;
х1 = 565930 млрд.руб.; х2 = 113525,7 тыс.руб.
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sao = 351618,1; Sa1 = 7,4; Sa2 = 1.06
Средние квадратические отклонения признаков σУ = 592,97%; σх1 = 862796 млрд.руб.; σх2 = 102996 тыс.руб.
Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных
/>
Вариация факторов, включённых в модель не превышает допустимых значений (33-35%), а уровень рентабельности характеризуется вариацией 0,7%. В данном случаи необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.
Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета – коэффициентов и коэффициентов эластичности.
Каждый из β – коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение.
/>
При увеличении основных фондов на 1 среднее квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 1,3% своего среднего квадратического отклонения; при увеличении валового регионального продукта на 1 своё квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике снизится на 0,87 своего квадратического отклонения.
продолжение--PAGE_BREAK--
Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на 1%.
/>
При увеличении основных фондов на душу населения на 1% среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 0,6%; при увеличении валового регионального продукта на 1% среднегодовая численность занятых в экономике снижается на 0,67%.
В таблице 1.7 приведены расчётные значения среднегодовой численности занятых в экономике и отклонения фактических значений от расчётных. Расчётные значения получены путём подстановки значений факторов среднегодовой численности занятых в экономике в уравнение регрессии.
Если расчётное значение среднегодовой численности занятых в экономике превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то есть резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов включённых в модель, в противном случаи 9остатки положительные) отсутствуют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов, включённых в модель.
Таблица 14.7 Остатки
Наблюдение
Предсказанное У
Остатки
1
-346,5332771
385,0332771
2
550,2069329
-470,4069329
3
690,574439
-605,674439
4
167,2487007
-73,4487007
5
715,5607952
-611,2607952
6
511,2190356
-330,3190356
7
606,198028
-362,098028
8
-97,92013983
375,7201398
9
777,9102084
-443,5102084
10
700,4655634
-313,8655634
11
801,1335239
-402,0335239
12
607,0256551
-182,8256551
13
831,2316119
-396,9316119
14
320,3533398
148,7466602
15
396,0356826
82,86431738
16
874,2950193
-392,4950193
17
856,091577
-258,591577
18
804,6609681
-199,7609681
19
869,7702539
-193,5702539
20
914,4024079
-199,8024079
21
856,6993563
-135,3993563
22
773,1824245
-8,38242446
23
670,4381776
268,6618224
24
736,0029521
244,1970479
25
832,5893181
187,7106819
26
980,3488304
124,7511696
27
982,1744744
155,5255256
28
1081,638398
87,86160193
29
997,917685
223,782315
30
951,3697062
351,3302938
31
1189,29396
129,6060404
32
890,7347492
534,0652508
33
1241,618178
337,3818223
34
1226,563428
447,8365718
35
1091,772283
657,1277172
36
1261,626924
516,3730764
37
1229,902257
567,6977433
38
2545,203812
-654,6038121
39
1685,092762
408,7072385
Так в регионах № 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 38 имеют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике. Полученную модель используем для расчёта резервов роста среднегодовой численности занятых в экономике. Разделим хозяйства на две группы: первая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике ниже, чем в среднем по совокупности, а вторая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике выше, чем в среднем по совокупности. Заполним таблицу 1.8
Таблица 14.8 Расчёт резервов повышения среднегодовой численности занятых в экономике
Фактор
Среднее значение фактора
Разность между группами
Коэффициент среднегодовой численности занятых в экономике
Влияние факторов на среднегодовую численность занятых в экономике
1
2
по совокупности
1
2
1
2
А
1
2
3
4=3-1
5=3-2
6
7=6*4
8=6*5
Основные фонды на душу населения, млрд.руб.
258644,7
1257322
565930
307285,3
-691392
0,0001
30,7
-69,1
Валовой региональный продукт на душу населения, тыс.руб.
67248,5
2183515,3
113525,7
46277,2
-2069989,6
0,001
46,3
-2070
продолжение--PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK--
Оренбургская область
1020,3
480330
99405,5
Пензенская область
676,2
262655
52540,0
Самарская область
1579,0
1056262
125757,4
Саратовская область
1169,5
556180
65314,9
Ульяновская область
604,9
234805
59989,2
Курганская область
434,3
213335
50959,1
Свердловская область
2093,8
1424665
107621,1
Тюменская область
1890,6
5405244
668272,2
Челябинская область
1674,4
892723
98820,3
Республика Алтай
84,9
22026
43127,3
Республика Бурятия
386,6
221056
77532,7
Республика Тыва
104,3
19490
37856,2
Республика Хакасия
244,1
120518
77332,8
Алтайский край
1105,1
382472
53118,0
Красноярский край
1424,8
823467
150814,0
Иркутская область
1137,7
651069
101766,6
Кемеровская область
1302,7
629492
103758,5
Новосибирская область
1221,7
595609
88619,4
Омская область
939,1
357195
108147,0
Томская область
478,9
319795
154131,1
Читинская область
481,8
316690
61526,8
Республика Саха (Якутия)
469,1
450823
192599,0
Камчатский край
180,9
100939
92039,1
Приморский край
980,2
457446
113818,2
Хабаровский край
721,3
437286
86913,2
Амурская область
424,2
384833
125392,3
Магаданская область
93,8
93758
156923,9
Сахалинская область
277,8
207065
228624,4
Еврейская автономная область
79,8
52480
75695,8
Чукотский автономный округ
38,5
29615
244096,3