178347 (Применение индексного метода при анализе цен), страница 4
Описание файла
Документ из архива "Применение индексного метода при анализе цен", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "экономика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "178347"
Текст 4 страницы из документа "178347"
тыс. руб.
Средняя величина абсолютного значения одного процента прироста цены равна 0,2136 тысяч рублей.
Таблица 7 – Показатели динамики цен трехкомнатных квартир в многоквартирном жилом доме в 407 квартале
| Период | Абсолютный прирост, тыс. руб. | Темп роста, % | Темп прироста, % | Абсолютное значение одного процента, тыс. руб. | |||||
| цепной | базисный | цепной | базисный | цепной | базисный | ||||
| 3 кв. 2005 | - | - | - | - | - | - | - | ||
| 4 кв. 2005 | 1,68 | 1,68 | 109,4 | 109,4 | 9,4 | 9,4 | 0,1780 | ||
| 1 кв. 2006 | 3,44 | 1,76 | 119,3 | 109,0 | 19,3 | 9,0 | 0,1948 | ||
| 2 кв. 2006 | 5,08 | 1,64 | 128,5 | 107,7 | 28,5 | 7,7 | 0,2124 | ||
| 3 кв. 2006 | 6,68 | 1,60 | 137,5 | 107,0 | 37,5 | 7,0 | 0,2288 | ||
Средние значения показателей динамики для трехкомнатных квартир:
тыс. руб.
Анализируя расчеты видно, что наблюдается динамика роста цен на трехкомнатные квартиры в среднем на 1,67 тысяч рублей.
%
Таким образом, на основании расчетов уровень цен трехкомнатных квартир текущего периода по отношению к предыдущему в среднем составляет 108,3 %.
%
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что в среднем на 8,3 % уровень текущих цен больше предыдущего уровня цен, наблюдается динамика роста цен на трехкомнатные квартиры.
тыс. руб.
Средняя величина абсолютного значения одного процента прироста цены равна 0,2012 тысяч рублей.
2.4 Анализ цен показателями вариации
Рассчитаем основные показатели вариации: размах колебаний, дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации для однокомнатных, двухкомнатных и трехкомнатных квартир.
Для однокомнатных квартир:
По формуле (3) определим размах колебаний.
тыс. руб.
Разница между максимальным и минимальным значением цен на однокомнатные квартиры составляет 7,81 тысяч рублей.
По формуле (5) определим дисперсию. Для расчета дисперсии необходимо знать среднее значение цены, которое определяется по формуле (2) средней арифметической взвешенной.
тыс. руб.
По формуле (6) вычислим среднее квадратическое отклонение.
тыс. руб.
Индивидуальные значения цен на однокомнатные квартиры отличаются в среднем от средней арифметической цены на 2,84 тысяч рублей.
По формуле (7) определим коэффициент вариации.
%
Значение коэффициента вариации (11,96 %) свидетельствует о том, что совокупность цен на однокомнатные квартиры однородна.
Расчеты показателей вариации для двухкомнатных и трехкомнатных квартир аналогичны расчетам показателей для однокомнатных квартир.
Для двухкомнатных квартир:
тыс. руб.
тыс. руб.
Индивидуальные значения цен на двухкомнатные квартиры отличаются в среднем от средней арифметической цены на 2,05 тысяч рублей.
%
Значение коэффициента вариации (9,5 %) свидетельствует о том, что совокупность цен на двухкомнатные квартиры однородна.
Для трехкомнатных квартир:
тыс. руб.
тыс. руб.
Индивидуальные значения цен на трехкомнатные квартиры отличаются в среднем от средней арифметической цены на 1,8 тысяч рублей.
%
Значение коэффициента вариации (8,9 %) свидетельствует о том, что совокупность цен на трехкомнатные квартиры однородна.
2.5 Применение индексного метода анализа цен
По формуле (19) рассчитаем цепные и базисные индексы цен Ласпейреса.
Цепные индексы цен Ласпейреса:
Зная, что произведение соответствующих цепных индексов равно базисному индексу, рассчитаем базисные индексы. 
Базисные индексы цен Ласпейреса:
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что идет тенденция снижения количества проданных квадратных метров, увеличение наблюдается только в первом квартале 2006 года по сравнению с третьем и четвертым кварталами 2005 года.
По формуле (20) рассчитаем цепные и базисные индексы цен Пааше.
Цепные индексы цен Пааше:
Базисные индексы цен Пааше:
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что идет тенденция увеличения цены на один квадратный метр. Это говорит о том, что растут затраты населения на покупку квартир.
По формуле (21) рассчитаем цепные и базисные индексы цен Эджворта – Маршалла.
Цепные индексы цен Эджворта – Маршалла:
Базисные индексы цен Эджворта – Маршалла:
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что идет тенденция увеличения величины индексов цен Эджворта – Маршалла.
По формуле (22) рассчитаем цепные и базисные индексы цен Фишера.
Цепные индексы цен Фишера:
Базисные индексы цен Фишера:
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что идет тенденция снижения величины индексов цен Фишера.
По формуле (23) рассчитаем базисные и цепные индексы переменного состава.
Цепные индексы цен переменного состава:
Остальные цепные индексы переменного состава рассчитываются аналогично.
Базисные индексы цен переменного состава.
Таким образом, на основании расчетов можно сделать вывод, что наблюдается динамика увеличения средних цен и следовательно увеличение затрат населения из-за изменения объем продаж квадратных метров и уровня цен на один квадратный метр.
По формуле (24) рассчитаем цепные и базисные индексы цен фиксированного состава.
Цепные индексы цен фиксированного состава:
Остальные цепные индексы цен фиксированного состава рассчитываются аналогично.
Базисные индексы цен фиксированного состава:
Таким образом, на основании расчетов можно сделать вывод, что наблюдается динамика увеличения затрат населения из-за изменения уровня цен на один квадратный метр, при неизменной структуре продаж.
По формуле (25) рассчитаем цепные и базисные индексы цен структурных сдвигов.
Цепные индексы цен структурных сдвигов:
Остальные цепные индексы цен структурных сдвигов рассчитываются аналогично.
Базисные индексы цен структурных сдвигов:
Анализируя расчеты можно сделать вывод, что динамика затрат населения почти меняется из-за изменения структуры продажи, при неизменных уровнях цен.
С помощью формулы (26) проверим правильность расчетов индексов цен переменного состава, фиксированного состава и структурных сдвигов.
Из расчетов видно, что значения равны вычисленным ранее индексов цен переменного состава, следовательно, расчеты индексов переменного состава, фиксированного состава и структурных сдвигов верны.
2.6 Корреляционно-регрессионный анализ цен
При корреляционно-регрессионном анализе необходимо знать уравнение регрессии и рассчитать коэффициент корреляции.
Уравнение регрессии является уравнением прямой и записывается следующим образом:
(27)
где yх – теоретические значения результативного признака,
х – индивидуальные значения факторного признака,
а0, а1 - параметры уравнения прямой.
Параметры уравнения прямой определяются следующим образом:
(28)
где n – число значений признака.
(29)
В уравнение прямой параметр a0 экономического смысла не имеет. Параметр а1 является коэффициентом регрессии и показывает изменение результативного признака при изменение факторного признака на единицу.
Линейный коэффициент корреляции применяется для измерения тесноты связи и вычисляется следующим образом:
(30)
Для расчета уравнения необходимы значения факторного признака, которым в нашем случае является среднедушевой доход населения. Данные среднедушевого дохода представлены в таблице 8.
Таблица 8 – Среднедушевой доход населения
В рублях
| 3 кв. 2005 | 4 кв. 2005 | 1 кв. 2006 | 2 кв. 2006 | 3 кв. 2006 |
| 6323,3 | 7237,5 | 5699,5 | 7008,7 | 6871,4 |
По формулам (28) и (29) рассчитаем параметры а0 и а1, а также коэффициент корреляции r и построим графики для наглядности для однокомнатных, двухкомнатных и трехкомнатных квартир.
Для однокомнатных квартир:
а0 =16941, 2
а1 =1,02
yх=16941,2+1,02х
r=0,206
По коэффициенту корреляции видно, что цены на однокомнатные квартиры мало зависят от среднедушевого дохода.
Построим два графика зависимости. Первый, зависимость средних цен на однокомнатные квартиры от среднедушевого дохода, второй, график уравнения регрессии, которые изображены на рисунке 1.
Рисунок 1 – График зависимости средних цен на однокомнатные квартиры от среднедушевого дохода и график уравнения регрессии
Для двухкомнатных квартир:
а0 =15102,3
