Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Руководство'
В целях создания условий для повышения уровня жизни населения на основе устойчивого развития российской экономики, а также обеспечения взаимодействия...полностью>>
'Документ'
В космическом пространстве много разных планет. Самой красивой планетой была «Самоцветная», где росли самоцветные камни. Когда солнечные лучи падали ...полностью>>
'Документ'
Идеальный маршрут для первого знакомства со Швейцарией и Францией - этими удивительными, уникальными странами, где соседствуют разные культуры, разны...полностью>>
'Документ'
Представлены различные схемы нанесения покрытия магнитно-электрическим методом. Выявлена функциональная зависимость толщины покрытия от режимов упроч...полностью>>

«Статистический анализ эффективности экономической конъюнктуры»

Главная > Курсовая
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Федеральное агентство по образованию

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Кафедра статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Статистика»

на тему

«Статистический анализ эффективности экономической конъюнктуры»

Вариант №8

Исполнитель: Файзуллина Г.Ф.

Специальность: финансы и кредит

Группа: дневная

№ зачетной книжки: 03ФФД13197

Руководитель: Прохорова Э.А.

Уфа

2005

Оглавление

Введение……………………………………………………………………………стр.3

1. Теоретическая часть…………………………………………………………...стр.26

1.1. Статистическое изучение рыночной конъюнктуры…………...................стр.26

2. Расчетная часть...................................................................................................стр.40

2.1. Задание 1……………………………………………………………………стр.40

2.2. Задание 2……………………………………………………………………стр.46

2.3. Задание 3………………………………………………………………........стр.49

2.4. Задание 4………………………………………………………………..…..стр.51

3. Аналитическая часть..........................................................................................стр.54

Заключение………………………………………………………………………..стр.57

Список используемой литературы………………………………………………стр.59

Введение

Экономическая статистика – это глаза и уши аналитика, это инструмент функциональной диагностики, необходимый для принятия адекватных управленческих и политических решений, это - зеркало, в котором отражается живой социально-экономический организм: иногда - в целом, иногда - его отдельные составляющие элементы. Экономическая статистика - это универсальный язык, позволяющий общаться экономистам всех стран и всех направлений, государственным деятелям, политикам, юристам, социологам, финансистам, менеджерам предприятий и специалистам в области государственного управления. Именно поэтому экономическая статистика является базовой общепрофессиональной дисциплиной для студентов, обучающихся по всем финансовым и экономическим специальностям высших учебных заведений.

Если брать одно из определений слова "конъюнктура", то оно гласит, что конъюнктура - это сложившаяся на данный промежуток времени обстановка, ситуация в какой-либо сфере общественной жизни. Если говорить об экономической коньюнктуре в условиях капиталистической системы, то здесь имеются ввиду конкретные условия процесса производства, а также ситуация сложившаяся на рынках на данной фазе капиталистического цикла.

Если рассматривать сложившуюся на данный момент коньюнктуру и определяющие ее факторы, то среди них можно выделить три основные группы:

1. Постоянно действующие факторы нециклического свойства (научно-технический прогресс, демографические факторы, расходование природных ресурсов).

2. Постоянно действующие циклические факторы (экономические кризисы и подъемы).

3. Случайные и временно действующие факторы (стихийные бедствия, войны).

Общей тенденцией мировой экономики и большинства стран является повышение уровня цен, экономический рост - рост коньюнктуры. Однако если даже в долговременном периоде прослеживается тенденция к росту, то все равно рост этот не равномерен. Рост может уступать место спаду.

Данные колебания представляют собой следующие друг за другом подъемы и спады уровней деловой активности на протяжении некоторого периода времени. Они имеют следующие общие черты:

1. Пик цикла.

2. Спад.

3. Низшая точка.

4. Фаза оживления.

Наиболее продолжительными из выделяемых колебаний являются так называемые "большие циклы коньюнктуры", они имеют период 45-60 лет. На эти циклы накладываются среднесрочные колебания: цикл запасов, среднесрочный, строительный (Кузнеца); далее следуют сезонные колебания деловой активности. Вместе эти колебания отражают тенденции развития экономической системы, и рыночной конъюнктуры.

Все перечисленные циклы, и в большей степени циклы Кондратьева наиболее ярко проявляются при анализе экономики промышленно-развитых стран.

В расчетной части данной курсовой работы приведены задачи: по группировки выручки от продажи продукции; нахождение средних величин; графическое определение значения моды и медианы; нахождение параметров уравнения линейной корреляции; расчет линейного коэффициента корреляции для определения тесноты связи; определение ошибки выборки; определение индекса динамики производительности труда и нахождение абсолютного изменения выручки от продажи продукции.

В аналитической части приводятся данные динамики потребления продуктов питания в республике Башкортостан. На основании взятых данных определяем темп роста; темп прироста.

1. К истории статистических методов в экономике.

Первые лекции по статистике приписываются немецкому профессору Герману Конрингу (1606–81), а сам термин «statistitcs» — его коллеге и соотечественнику Готтфриду Ахенваллю (1719–72). Правда, тогда «статистика», имея дело с нечисловыми фактами, пользовалась статистическими величинами лишь в порядке иллюстрации самих фактов — следовательно, не оперировала тем, что сейчас называется «статистическими методами».

Толчок этой области дала маленькая группа английских ученых, вдохновленных и направляемых сэром Уильямом Петти (1623–87) — хирургом, математиком, инженером, членом парламента, чиновником и бизнесменом — в общем,  селфмэйдменом во всех отношениях. Он предложил для этой дисциплины немецкий термин «Political Arithmetick» и определил ее следующим революционным способом: «Под Political Arithmetick мы подразумеваем искусство рассуждения с помощью чисел о вещах, относящихся к правительству… искусство само по себе, вне сомнения, очень древнее». Так или иначе, Петти был первым, кто дал этому искусству имя и стал оснащать его правилами и методами. Причем он не заимствовал их из других наук, а предложил изъясняться в полемике числами «взамен простого использования сравнительных и превосходных степеней».

Идея прошла на ура. Сдержанность проявил лишь Адам Смит, ведь его «невидимая рука» концептуализирует именно множества взаимосвязанных вещей в экономике, которые не поддаются статистическому охвату. И в книге Смита «Богатство наций» статистика используется минимально. Впрочем, книга оперирует идеями «на низком уровне». Например, Смит не пользовался понятием спроса как функцией от цены; если он говорил, что в том или ином случае «спрос растет», то формулировку следовало понимать не в формально-математическом, а в интуитивно-бытовом смысле. Тем не менее, формализация кривых спроса и предложения возникла из попытки выяснить, что же такое спрос; экономисты пришли к известным диаграммам лишь после того, как статистически установили, что одна функция убывает, а другая возрастает.

Тестирование гипотез

Большая часть этих упражнений касалась измерений предложения труда и земли в сельскохозяйственном производстве. (Закон спроса, или закон Кинга, тоже был сначала открыт для рынка зерна, а потом подтвержден на других рынках.) Смит строил «терию трудовой стоимости», выбрав труд в качестве номинирующего продукта. За это многие — даже Риккардо — не совсем справедливо обвиняли его в непонимании разницы между стоимостью товара, которая определяется затраченным трудом, и той, за которую она покупается.

С помощью современного нам статистического аппарата «теория трудовой стоимости» тестировалась и с учетом статистических отклонений. Но в те времена статистика не была столь формализована (колмогоровская аксиоматика теории вероятностей появилась лишь в XX веке). Провали «теория трудовой стоимости» статистические тесты раньше, чем она была заимствована Марксом, возможно, Маркс бы сыграл в истории скромную роль пессимистичного философа-теоретика — примерно как Мальтус. Но история не терпит сослагательного наклонения.

Вычислимость и социализм

Вместо «тестирования гипотез» в современном нам смысле (подстановка данных) теории соперничали на модельном уровне. То есть отбивая друг у друга аудиторию изяществом конструкций, красноречием и логикой сторонников. С появлением дифференциального исчисления одними из самых влиятельных стали количественные методы, не являющиеся численными, — то есть оперирование абстрактными математическими конструкциями, не наполненными реальным числовым содержанием.

Именно таким способом были построены модели несовершенной конкуренции (Огюст Курно) — монополии и олигополии, а также совершенной конкуренции (Леон Вальрас). Вальрасианские построения всеобщего равновесия венчались Первой и Второй теоремой благосостояния. Одна гласила, что рынок «при совершенной конкуренции» приводит к одному из оптимальных распределений, а другая — что некоторой системой трансферов можно реализовать любое из этих оптимальных распределений на выбор. Несмотря на то что «совершенная конкуренция» и «оптимальное распределение» были в этих моделях весьма абстрактными и оторванными от реальности понятиями, никакая другая теория ранее не имела такого влияния. «Теории трудовой стоимости» пришлось потесниться. Злая шутка истории состояла в том, что Первая теорема трактовалась в пользу свободного рынка, а Вторая — в пользу социализма.

Вообще говоря, вычислимость экономической политики ассоциировалась многими современниками с возможностью перераспределения. (Например, Вальрас симпатизировал национализации земли и многим другим социалистическим идеям.) И напротив, рыночная свобода многими из них логически связывалась с тем, что, по Аристотелю, трактовалось как Natural Law — собрание принципов, коему естественным путем учит само бытие. Отчасти поэтому многие экономисты встречали в штыки не только вальрасианские идеи, но и почти любую попытку использовать ту или иную вычислимость и измеримость. Взять, например, австрийскую школу1, чьи лидеры (например, Людвиг фон Мизес) отвергали любые попытки измерения покупательной способности денег. Мизес довел эту позицию до логического завершения. Здесь лучше всего процитировать «Основные течения современной экономической мысли» Б. Селигмена: «Обладая непреклонным характером и абсолютно уверенный в себе, он выступил в защиту последних останков laissez faire с упорством, которое настолько же восхитительно, насколько заслуживало лучшего применения. Мизес (...) непреклонно защищал подход к экономической теории с априорных позиций; указанный метод он определял как логическую систему, которая выводится из универсальных принципов, не поддающихся эмпирической проверке».

2. Статистическое прогнозирование и анализ. Основные понятия, категории и классификации.

Анализ – это метод научного исследования объекта или их совокупности путем рассмотрения их отдельных сторон и частей. Финансово-экономический анализ – это разработка экономических основ с использованием экономико-статистических и математических методов анализа с целью построения и адекватного контроля отражения тенденций и закономерностей реально существующих явления и процессов.

Этапами статистического анализа являются:

1. Формулировка целей анализа;

2. Критическая оценка исходных данных;

3. Сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных;

4. Формирование системы обобщенных показателей;

5. Регистрация и обоснование существенных признаков свойств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

6. Формулировка заключительных выводов и практических предложений о резервах развития изучаемого явления.

В основе моделирование и прогнозирования лежит статистическая информация. Статистическая информация – это совокупность сведений социально-экономического характера, на основе которых осуществляются такие функции, как учет, контроль, планирование и управление. Источниками информации являются органы государственной статистики, организационно-правовые структуры, специализированные организации и так далее.
При прогнозировании социально-экономических явлений должны соблюдаться определенные требования к информационной базе:

1. Точность, полнота и представительность всех типов и групп;

2. Соответствие задачам, проводимого исследования, то есть пригодность для реализации конкретных целей изучения ограниченного во времени и пространстве объекта;

3. Достоверность, то есть степень соответствия статистической информации отображаемой ею действительности;

4. Оперативность, то есть использование устаревшей информации о составе и основных характеристиках исследуемого объекта ведет к погрешностям во всех дальнейших вычислениях;

5. Удобство работы с информацией;

6. Реальность исходной информации;

7. Массовость, то есть получение достаточного объема единиц наблюдения исследуемой совокупности данных;

8. Научная обоснованность данных;

9. Адекватность информации сущности и характеру изучаемых экономических процессов.

Кроме статистической исследователь может использовать и другие виды информации, среди которых основными являются:

1. Бухгалтерская – это сплошная непрерывная регистрация наличия материальных и финансовых средств в организационно-правовых структурах.

2. Оперативно-технологическая – это совокупность отдельно зарегистрированных событий и фактов непосредственно в момент их совершения и отражает технологическое состояние объекта на определенный момент времени.

3. Социальная – это информация, для которой характерно влияние субъективного фактора и которая необходимо для учета групповых и социальных мотивов.

При прогнозировании финансово-экономических явлений основная роль отводиться анализу динамической информации. Основной задачей статистического моделирования является построение статистических моделей на основе разработанной методологии и выбор той из них, которая наиболее эффективна при анализе тенденций и закономерностей. Основная проблема статистического моделирования заключается в выборе наиболее адекватной анализируемому явлению функции, которая обладает прогностическими свойствами.

Статистическое моделирование является категорией оценки истинности тех или иных социально-экономических явлений. Рассматривая моделирование в этом аспекте следует учитывать то, что при моделировании сложные социально-экономические явлений могут быть выражены в нескольких моделях, каждая из которых будет характеризовать одну из сторон изучаемого явления, следовательно модель будет давать приблизительное представление о структуре, взаимосвязях и развитии явления, кроме того каждая статистическая модель в определенной степени условна, так как базируется на определенных вероятностных предположениях.

Модель – это отображение или аналог явления или процесса в основных существенных для него чертах.

Моделирование – это воспроизводимость основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально созданном для этих целей.
Модель – это подобие своего аналога, которое заключается в сходстве физических характеристик, выполняемых функций, поведении объекта, его моделей и в его математическом и статистическом поведении.

Все статистические модели можно разделить на следующие виды:

1. Модели структуры, позволяют выразить структурные сдвиг и различия, а также состав изучаемой совокупности. Модели структуры бывают трех видов:

- Модели на основе группировок

- Модели сходства

- Модели на основе кривых распределения

2. Модели связи (взаимосвязи), являются наиболее распространенными статистическими моделями в основе которых лежат уравнения, которые показывают причинно-следственные связи вне зависимости от того, какое число факторных признаков рассматривается. К этим моделям также относятся модели, построенные на основе системы уравнений, позволяющие отразить многочисленные причинно-следственные связи. К этим моделям относятся следующие виды:

- Модели на основе одного уравнения

- Модели на основе системы уравнений

3. Модели динамики, позволяющие оценить изменения социально-экономических явлений во времени, к ним относятся:

- Простейшие модели

- Трендовые модели

- Модели на основе кривых роста

- Модели на основе дисконтирования информации

В зависимости от уровня моделирования выделяют следующие виды моделей:

1. Макроэкономические модели, позволяют оценить развитие экономики страны в целом, к ним относят: модели уровня экономического развития, модели межотраслевого баланса и так далее.

2. Межотраслевые модели, позволяют получить оценку имеющихся зависимостей между отраслями, например модель зависимости производящих отраслей от перерабатывающих.

3. Отраслевые модели, характеризуют деятельность предприятия в данной отрасли и отражают качественные показатели работы предприятия.

4. Территориальные модели позволяют оценить размещение производительных сил на различных территориях и регионах.

5. Социальные модели отражают закономерности развития общественных явлений, например модели поведения людей.

6. Социометрические модели характеризуют взаимоотношения личности и коллектива.

Статистические модели по характеру развития объектов во времени бывают трех видов

1. Дискретные статистические модели характеризую развитие и состояние изучаемого явления в определенных момент времени или на определенную дату, то есть данные модели используются когда исследуемый показатель не может быть получен суммарным итогом.

2. Интервальные, характеризуют непрерывный ход развития явления.

3. Циклические характеризуют периодические колебания социально-экономических явлений. Данный вид моделей наиболее характерен для описания сельскохозяйственного производства.

По характеру используемой информации модели бывают трех видов:

1. Пространственные, когда модель строится на основе данных, характеризующих совокупность объектов на конкретный период времени, например анализ ста коммерческих банков по четырем показателям по состоянию на 1 января 2005 года.

2. Временные, когда анализируется явление или процесс за определенный промежуток времени, например анализ динамики объемов прибыли коммерческого банка за период с 1990 года по 2005 год.

3. Пространственно-временные позволяют анализировать изменение того или иного явления одновременно во времени и в пространстве, например анализ ста коммерческих банков по четырем показателям за ряд лет.

Задачи статистического прогнозирования. Классификация прогнозов.

Статистическое прогнозирование является одним из инструментов социально-экономического планирования и управления.

Прогнозирование – это научно обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития явления или процесса. Таким образом прогнозирование позволяет получить оценку показателей и дать характеристику явления или процесса в будущем.

Предметом статистического прогнозирования является рассмотрение возможных вариантов состояния явления в будущем на основе анализа прошлого и настоящего. Рассматривая прогнозирование в широком смысле слова можно выделить два термина: предсказание и прогноз.

Предсказание – это предвидение таких событий, количественная характеристика которых невозможна или затруднена.

Прогноз – это количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта с относительно высокой степенью достоверности на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего.
На практике используют более 150 методов прогнозирования, которые можно объединить в следующие группы:

1. Экстраполяция

2. Моделирование

3. Экспертные оценки

Также на практике используют ряд следующих классификаций прогнозов:

1. В зависимости от целей исследования прогнозы бывают двух видов

- Поисковые, позволяют получить оценку развития объектов в будущем при сохранении существующих тенденций. Как правило данный вид прогнозирования не ориентирован на заданную цель, а рассматривает возможные направления будущего развития прогнозируемого объекта.

- Нормативные, разрабатываются на основе заранее определенных целей и задач и предназначен для определения возможных путей и сроков достижения заданного состояния прогнозируемого объекта.

2. В зависимости от области применения прогнозы бывают следующих видов:

- Естественноведческие (в биологии, медицине и так далее).

- Научно-технические (инженерное прогнозирование технических характеристик узлов, деталей и так далее).

- Общесвенноведческие (прогнозирование в области социологии, экономики, демографии и так далее).

3. По сложности прогнозы различают

- Сверхпростые, когда отсутствуют связи между признаками

- Простые, когда оценивается связь между факторными признаками

- Сложные, когда оценка связи осуществляется на основе системы уравнений.

4. По длительности

- Текущие, до 1 года

- Краткосрочные, 1 – 3 года

- Среднесрочные, 3 – 5 лет

- Долгосрочные, 5 – 15 лет

Важным параметром прогнозированием является период упреждения прогноза – отрезок времени от момента за который имеются последние фактические данные, до момента, на который строиться прогноз.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Статистический анализ монетарного фактора инфляции в россии

    Автореферат
    Защита состоится «28» апреля 2011г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета по бухгалтерскому учету, статистике д212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 119501, Москва, ул.
  2. Статистический анализ и прогнозирование развития рынка труда оренбургской области

    Автореферат
    Защита состоится «23» июня 2011 г. в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г.
  3. Контрольных

    Документ
    Статистическое изучение производственных показателей организации на основе метода группировок (на примере фондовооруженности и производительности труда).
  4. Методология статистического анализа глобализации международной торговли развитых стран (1)

    Автореферат
    Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
  5. Методология статистического анализа глобализации международной торговли развитых стран (2)

    Автореферат
    Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконо-метрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Другие похожие документы..