103221 (615217), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Полученные результаты покажем на графике
Рис.2.2.1. Среднее значение заработной платы населения по 3 годам по методу укрупнения периодов.
Рис.2.2.2. Среднее значение заработной платы населения по 3 годам
Далее следует провести аналитическое выравнивание. Под методом аналитического выравнивания понимают определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. В данной работе я рассмотрю тенденцию развития уровня заработной платы населения. Аналитическое выравнивание осуществляется с применением метода наименьших квадратов. В основе, которого лежит требование минимизации суммы квадратов отклонений фактических уровней от выровненных значений, исчисленных по определенной функции (прямой Y(t)=A0+A1*t1.). Результаты данных расчетов отразятся в Таблице 2.3.
Таблица 2.3. Расчетные показатели для определения параметров уравнения тренда
| годы | з/платы, руб | t | t*t | y*t | У расч | У-Урасч | (У-Урасч)^2 |
| 1998 | 1208,0 | -3 | 9 | -3626,4 | 794 | 414,8 | 172059,0 |
| 1999 | 1838,1 | -2 | 4 | -3676,2 | 1921,3 | -83,2 | 6922,2 |
| 2000 | 2735,7 | -1 | 1 | -2735,7 | 3048,6 | -312,9 | 97906,4 |
| 2001 | 4016,0 | 0 | 0 | 0 | 4175,9 | -159,9 | 25568,0 |
| 2002 | 5128,6 | 1 | 1 | 5128,6 | 5303,2 | -174,6 | 30485,2 |
| 2003 | 6439,1 | 2 | 4 | 12878,2 | 6430,5 | 8,6 | 74,0 |
| 2004 | 7864,8 | 3 | 9 | 23594,4 | 7557,8 | 307,0 | 94249,0 |
A0=29231/7=4175,9
A1=31562,9/28=1127,3
Y(t)=A0+A1*t1
После расчета показателей, подставляем их в формулы определения параметров уравнения. Уравнение линейного тренда имеет вид: Y(t)=4175,9+1127,3*t .
Коэффициент A1=1127,3 характеризует среднее увеличение уровня заработной платы населения, так как коэффициент является положительным, а параметр A0=4175,9 – значение выровненного уровня заработной платы населения для центрального в динамическом ряду, принятого за условное начало отсчета. Теперь найдем коэффициент колеблимости ν = (δ/ŷ)*100, где δ = (у-ŷ)/(n-p).
Динамика уровня заработной платы
у=4175,9+1127,3*t
Рис.4. Динамика уровня заработной платы населения.
3. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ НАСЕЛЕНИЯ
В статистической практике наряду со средними величинами наиболее широко используются индексы. В статистике индексами называются относительные показатели, характеризующие изменение сложного явления, состоящего из элементов, непосредственно несоизмеримых в натуральном выражении. С помощью индексов характеризуется развитие экономики и отдельных отраслей, результаты деятельности отдельных предприятий и организаций, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, проводятся международные сопоставления. Индексы выражают соотношение величин какого – либо явления во времени, в пространстве или в сравнении фактических данных с планом, прогнозом, нормативами. В Таблице 3.1 я проведу индексный анализ изменения уровня заработной платы, исследуя показатели за последние два года.
Таблица 3.1. Индексный анализ уровня заработной платы
| Показатели, годы | 2003 | 2004 | Индекс,% |
| Среднемесячная номинальная з/плата, руб. | 6439,1 | 7864,8 | 0,8187 |
| Индекс потребительских цен | 110,2 | 112,3 | 0,9810 |
| Соотношение ср.номинальной ЗП к инд.потреб.цен., % | 0,0171142 | 0,0142789 | 1,198 |
По результатам данной таблицы видно, что изменения были, но не очень существенные, и среднемесячная номинальная заработная плата в 2004 году увеличилась по сравнению с предыдущим. Изменение уровня индекса потребительских цен в отчетном году по сравнению с базисным: 112,3-110,2=2,1. Изменение уровня прожиточного минимума за счет изменения уровня номинальной среднемесячной заработной платы: 7864,8*0,0171142-6439,1*0,0171142=24,4. Изменение уровня прожиточного минимума за счет изменения уровня реальной среднемесячной заработной платы: 0,0142789*7864,8-0,0171142*7864,8=-22,3
4. Корреляционно-регрессионный анилиз влияния фактора на уровень заРАБОТНОЙ ПЛАТЫ населения
Корреляцией называется такая связь между двумя варьирующими признаками в статистической совокупности, при которой различиям в величине одного из них соответствует закономерное различие между средними значениями другого. Задачами корреляционно – регрессионного анализа являются отражение статистической связи в форме уравнения регрессии (регрессионной анализ) и измерение тесноты связи (корреляционный анализ), т.е. измерение всех основных параметров статистической связи. Рассмотрим методику проведения корреляционно-регрессионного анализа (КРА) зависимости между уровнем заработной платы населения и численностью населения с доходами ниже прожиточного минимума, чем больше уровень заработной платы, тем ниже уровень бедного населения.
Таблица 4.1. Исходные данные
| годы | уровень з/платы населения | ч-ть насел. с дох-ми ниже прожиточ. минимума | Δу | Δх |
| 1998 | 1208,0 | 34,3 | - | - |
| 1999 | 1838,1 | 41,6 | 630,1 | 7,3 |
| 2000 | 2735,7 | 42,3 | 897,6 | 0,7 |
| 2001 | 4016,0 | 40 | 1280,3 | -2,3 |
| 2002 | 5128,6 | 35,6 | 1112,6 | -4,4 |
| 2003 | 6439,1 | 29,3 | 1310,5 | -6,3 |
| 2004 | 7864,8 | 25,5 | 1425,7 | -3,8 |
Вводим таблицу с исходными данными в Excel. Далее выбираем пункт меню «Сервис»/ «Анализ данных»/ выбираем «корреляция». Полученный результат в виде матрицы коэффициентов парной корреляции представлен в Таблице 4.2.
Динамика уровня заработной платы населения и численность населения с доходами ниже прожиточного минимума представлена в графиках.
Рис. 5. Динамика уровня заработной платы населения.
Рис. 6. Динамика численности населения с доходами ниже прожиточного минимума.
То есть мы имеем обратную зависимость. Согласно значению коэффициента R= -0,894588185 можно говорить о том, что уровень заработной платы населения увеличивается, но общая численность населения с доходами ниже прожиточного минимума при этом уменьшается.
Таблица 4.2. Матрица коэффициентов парной корреляции
| Столбец 1 | Столбец 2 | |
| Заработная плата | 1 | |
| числен-ть населения с доходами ниже прожит. Минимума | -0,894588185 | 1 |
Следующий этап проведения КРА – это регрессионный анализ. В пункте «Сервис»/ «Анализ данных» / «регрессия», в данном диалоговом окне указали диапазон результативного показателя (у) и факторного показателя (Таблица 4.3)
Таблица 4.3. Регрессионная статистика
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,894588 |
| R-квадрат | 0,800288 |
| Нормированный R-квадрат | 0,75036 |
| Стандартная ошибка | 148,9382 |
| Наблюдения | 6 |
Согласно коэффициенту множественной корреляции R=0,894588185, связь между уровнем заработной платы населения и уровнем численности населения с доходами ниже прожиточного минимума сильная. Коэффициент детерминации R=0,0800288 показывает, что 80 % вариации Зависимость уровня населения с доходами ниже прожиточного минимума и уровня заработной платы составляет, а на остальные 20 % оказали влияние другие факторы, не включенные в модель, что показывает.
Оценка значимости уравнения регрессии в целом приводиться по F-критерию Фишера (F фактическая=16,02), приведенному в таблице 4.4.(α=0,05; к1=m=1; к2=5, Fтабличная=6,61). Так как F фактическая › Fтабличного, то уравнение является статистически значимым.
Таблица 4.4. Дисперсионный анализ
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 355561,2 | 355561,2 | 16,02 | 0,02 | |||
| Остаток | 4 | 88730,3 | 22182,5 | |||||
| Итого | 5 | 444291,6 | ||||||
По данным представленных в таблице 4.5 линейное уравнение регрессии уровня занятости имеет вид:
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
