Курсовая работа по дисциплине «Статистика» на тему «Статистические методы изучения цен и инфляции»
|
| Министерство образования РФ Всероссийский заочный финансово-экономический институт Кафедра статистики Курсовая работа по дисциплине «Статистика» на тему «Статистические методы изучения цен и инфляции» Исполнитель: __________________ Специальность: ___________________ Группа: ___________________ № зачетной книжки: ___________________ Руководитель: ___________________ Барнаул 2008 Год Введение Статистика цен входит составной частью в социально-экономическую статистику, она изучает всю систему цен, действующую в сфере экономических отношений. Цена является важнейшим стоимостным измерителем. Цену как объект изучения статистики цен следует рассматривать с позиций макро- и микроэкономики. С позиций макроэкономики на цену воздействуют отраслевые пропорции, системы распределения национального дохода, налогообложения и кредитования, порядок формирования затрат и т.д. С микроэкономических позиций цена рассматривается как механизм, функционирующий на уровне конкретного предприятия, фирмы, с помощью которого можно обеспечить прибыль. Объектом данной курсовой работы является статистика цен и инфляции. Ее предмет – методы статистического изучения цен и инфляции . Цель исследования – рассмотреть статистические методы изучения цен и инфляции. Задачи:
Оглавление Введение…………………………………………….....……………......…..…..3 Теоретическая часть…...…………………………...……………………....5 1. Статистика цен и инфляции...........................................…………………....5 1.1. Понятие статистики цен............ ………………….....................………...5 1.2. Понятие инфляции…………......................................................................7 2. Статистические методы изучения цен и инфляции………....….…….….11 2.1. Метод статистической сводки.................................................................11 2.2. Метод группировки…………………………………………....…..…...12 2.3. Индексный метод..……………………………………………..….……15 2.4. Графический метод..................................................................................19 3. Вывод по методам.........................................................................................20 Расчетная часть..............................................................................................22 Аналитическая часть: Анализ динамики цен на говядину......................................................................33 Заключение.........................................................................................................38 Список литературы............................................................................................39 ^ Определение сводных индексов по формуле с рекурсивной системой расчета идентично расчетам по агрегатной форме с постоянными весами. Например, если стоимостной объем брать за декабрь предыдущего года, то в нем можно выделять цену и количество q0, имея временной ряд базисных индексов, можно получить временной ряд цепных индексов. При этом в программном обеспечении расчетов сводных индексов цен в основном используется не абсолютная величина стоимостных объемов товарных групп, а их удельный вес. Пример расчета с условными данными приведен в табл.1.
Динамика потребительских цен по группам товаров  Сводные индексы цен текущего месяца к предыдущему (цепные) определяются делением каждого текущего индекса на предыдущий базисный индекс. В приведенном примере цепные индексы цен равны:  Суммарные стоимостные или удельные веса, используемые в расчетах сводных индексов в производственном и потребительском секторах, в отечественной статистике ежегодно обновляются, поскольку на данном этапе для российской экономики характерны существенные структурные изменения в производстве и потреблении товаров. Месячные индексы цен, рассчитанные к декабрю предыдущего года, используются при определении месячных, квартальных, полугодовых и годовых. ^ К числу особенностей статистического анализа данных о ценах и инфляции следует отнести метод массового наблюдения, научной обоснованности качественного содержания группировок и его результатов, вычисление и анализ обобщенных и обобщающих показателей цен и инфляции. Что касается конкретных методов экономической, промышленной или статистики культуры, населения, национального богатства и т.п., то здесь могут быть свои специфические методы сбора, группировки и анализа соответствующих совокупностей (суммы фактов). В экономической статистике, например, широко применяется балансовый метод как наиболее распространенный метод взаимной увязки отдельных показателей в единой системе экономических связей в общественном производстве. К методам применяемых в экономической статистике также относятся составление группировок, исчисление относительных показателей (процентное соотношение), сравнения, исчисление различных видов средних величин, индексов и т.п. Метод связующих звеньев состоит в том, что два объемных, т.е. количественных показателя сопоставляются на основе существующего между ними отношения. Кроме названных методов широкое распространение получили математико-статистические методы исследования, которые расширяются по мере движения масштабов применения ЭВМ и создания автоматизированных систем. Самым надёжным и доступным методом измерения инфляционных процессов считается индексный метод. В связи с применением индексного метода возникают методологические проблемы:
Расчетная часть Имеются следующие выборочные данные по торговым точкам города (выборка 15%-ная механическая):
Задание 1 По исходным данным:
Сделайте выводы по результатам выполнения задания. Решение 1. Для того, чтобы произвести группировку необходимо вычислить величину группировочного интервала по формуле:  , где хmax и xmin максимальное и минимальное значения цены товара, n - число образуемых групп.Величина группировочного интервала будет равна:  руб.Образуем группы, которые отличаются друг от друга по цене товара на данную величину (4 руб.): Первая группа будет иметь размеры: 16+4=20 руб. Вторая группа будет иметь размеры: 20+4=24 руб. Третья группа будет иметь размеры: 24+4=28 руб. Четвертая группа будет иметь размеры: 28+4=32 руб. Группировку данных по торговым точкам произведем в рабочей таблице 2.2. ^
В результате группировки получим ряд распределения, представленный в таблице 2.3. ^
2. Рассчитаем характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану. Среднюю арифметическую рассчитаем по формуле:  Расчет характеристик ряда распределения представим в таблице 2.4. ^
Определим  по формуле:  руб.Определим дисперсию по формуле:  .Получим:  .Определим среднее квадратическое отклонение:  .Получим:  руб.Определим коэффициент вариации по формуле:  .Получим:  %Вывод: так как V<33%, то совокупность считается однородной. Определим моду по формуле:  Получим:  руб.Вывод: в изучаемой совокупности наиболее часто встречаются данные по торговым точкам по цене товара 24,923 руб. Определим медиану по формуле:  Получим:  руб.Вывод: в изучаемой совокупности 50% торговых точек города имеют цену за единицу товара менее 22,5 руб., а 50% - более 22,5 руб. В результате расчетов получили, что средняя арифметическая равна 22,4 руб., среднее квадратическое отклонение равно 3,630 руб., коэффициент вариации равен 16,2%, совокупность считается однородной, т.к. коэффициент вариации больше 33%, мода равна 24,923 руб., что показывает, что в изучаемой совокупности наиболее часто встречаются данные по торговым точкам с ценой товара 24,923 руб., медиана равна 22,5 руб., что показывает, что в изучаемой совокупности 50% торговых точек города имеют цену за единицу товара менее 22,5 руб., а 50% - более 22,5 руб. |
