ВВЕДЕНИЕ
В современных условияхвладение статистическим инструментарием для специалиста экономического профиля приобретаетновое значение. Прежде всего это независимость в оценке и составлениистатистико-экономических оценок и прогнозов. Государственные органы статистикизачастую дают неполную или деформированную информацию основныхмакроэкономических показателей, комбинирую абсолютные, относительные ииндексные показатели по одной им известной логике. Таким образом получается,что даже элементарное сравнение аналогичных показателей для ряда отраслейстановиться весьма сложной задачей.
Статистика цен занимаетсясбором, обработкой и анализом (ретроспективным/перспективным) ценовойинформации народного хозяйства. Цена сама по себе является достаточно емкимносителем экономической информации. Она может достаточно много сказать как отоваре, так и производителе. Статический анализ цен используется лишь дляоценки структуры цены. Гораздо больший практический интерес представляетисследование цен в динамике. Это позволяет более широко исследовать поведениецены и предсказать её поведение в будущем.
Комплекс ретроспективногостатистического анализа, по мнению автора, должен содержать только тотспектр инструментов и методов, который в дальнейшем пригодиться для анализа..
Тип экономики накладываетотпечаток на решаемые статистикой цен общие и конкретные задачи. Ониопределяются характером ценообразования, ролью и функциями цены. Концепциястатистики цен в условиях плановой экономики и командно-административнойсистемы исходила из необходимости получения информации для плановых иуправляющих государственных органов. В задачи статистики цен входили главнымобразом оценки изменения цен с позиции уровня жизни населения, выделениеценового фактора стоимостных показателей товарооборота, продукции,национального дохода, а также торговой скидки как фактора прибыли. Этиконцептуальные задачи решались на практике с помощью основной функциональнойзадачи: анализа динамики цен, основанного на индексном методе. Кроме того,статистика цен занималась изучением структуры плановых цен, обеспечением базыценообразования и контроля цен. Весьма ограниченно изучались региональныеразличия цен, их колеблемость и сезонность (по ценам колхозного рынка),практически не рассматривались соотношения цен различных товаров.
Требования рынка нетолько расширяют и углубляют задачи статистики цен, вытекающие из плановойконцепции, но и принципиально меняют их. В основу современной классификации концептуальныхзадач статистики цен могут быть положены следующие критерии: цели,достигаемые решением задачи, и субъекты, заинтересованные в решении задачи.
Первая классификация включает триконцептуальные задачи.
1. Характеристикасостояния (конъюнктуры) рынка. Решая эту общую задачу в условиях рынка,статистика рассматривает поведение цен как опосредованную реакцию на изменениеэкономической ситуации (денежная эмиссия, сбалансированность спроса ипредложения, рост и дифференциация доходов населения, изменение цен навзаимосвязанные товары, изменение уровня качества товаров и требований к нему ит. д.).
2. Характеристика ценыкак инструмента управления рынком. С этой позиции статистика изучаетвозможности и степень воздействия цен на производство (в том числе и с помощьюналогов, заложенных в структуру цены), обращение (от цены зависят скоростьоборота и издержки обращения), спрос. Общепризнанная обратная зависимость междуценой и спросом не всегда подтверждается на практике, например в случае«престижной» цены или цены «показателя качества». Статистика цен имеетвозможность обосновать экономические рычаги для маркетингового регулированиярынка.
3. Анализ цен спозиции маркетингового управления ценообразованием и государственного регулированияцен. Решение этой задачи предполагает статистически выявить закономерностиценообразования, поведения цен и поведения покупателя, установить влияние их науровень жизни, смоделировать и осуществить прогноз изменения цен.
Второй классификацией- с позиции пользователей и заказчиков статистической ценовой информации — выделяются следующие общие задачи статистики цен.
1. С позициигосударства: изучение цены как орудия социальной и экономическойэффективности рынка, как фактора уровня жизни, как главной составляющей инфляционныхпроцессов; изучение влияния цен на рынок труда, прогнозирование последствийизменения цены; изучение цены в роли дефлятора для пересчета стоимостныхпоказателей: как важнейшего фактора формирования бюджета; статистическоеизучение цен, моделирование их закономерностей для принятия решений поценообразованию, для контроля над денежным обращением в стране; анализ цен сцелью регулирования уровня цен на стратегические и жизненно важные товары, длявыявления отраслей, в которые невыгодно вкладывать капитал, где неэффективен частный сектор, и т. д.
2. С позициипроизводителя, продавца: изучение цен как инструмента маркетинга, анализвнутривидовых, региональных уровней цен и их дифференциации, моделированиевзаимосвязи цен и качественных характеристик товара, структуры цен в отрасли,изучение цен альтернативных товаров и других субрынков и т. д.
3. Спозициипокупателя: изучение цен как фактора индексации доходов, формированияпотребительской корзинки и прожиточного минимума; определение ценового влияния науровень жизни раз личных социальных групп населения; анализ соответствия цен качеству товаров и уровню доходов, предпочтениям потребителей; выявлениеассортиментной дифференциации цен как фактора выбора (вынужденности) покупки ит. д.
Перечисленные вышеконцептуальные задачи статистики цен решаются с помощью конкретныхфункциональных задач, которые включают:
– регистрацию цен, наблюдение за ихизменением;
– анализ уровня цен, егодифференциации;
– характеристику структуры цен;
– изучение соотношений цен различныхтоваров, субрынков и перекрестной эластичности
цен;
– оценку, анализ и моделированиеколеблемости, цикличности и сезонности цен;
– региональный анализ цен;
– анализ и моделирование динамикицен;
– выявление и моделирование факторов,влияющих на уровень, вариацию и динамику цен;
– прогнозирование цен.
Статистика цен,представляющая в условиях плановой экономики функцию государственногоуправления, по мере расширения рыночных отношений все больше вовлекается в кругинтересов бизнес-статистики. Возникают альтернативные службы статистики цен,деятельность которых обусловлена потребностями рыночных структур.
[Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики]
1.Роль цены в рыночной экономике.
Цена — многофункциональное экономическоеявление, ведущая рыночная категория. Изменение цены часто влечет за собойсерьезнейшие социальные, экономические, а также политические последствия.Поэтому во всесторонней и объективной информации о ценах, в глубоком анализе закономерностейи тенденций их изменения заинтересовано все общество, а не только властныеструктуры и маркетинговые службы.
Цена — суммаденег, уплачиваемая за единицу товара, эквивалент обмена товара на деньги.
Цены, процессы ихобразования и изменения представляют собой предмет статистическогоисследования. Статистика цен — самостоятельный блок, входящий как составная часть в статистику рынка и соответственно в социально-экономическуюстатистику. Поэтому в органах государственной статистики сформированасамостоятельная служба статистики цен. Сложились уже и альтернативные службыстатистики цен.
Сущность цены, ееэкономическая природа проявляются в двойной роли, которую играет цена нарынке. Она выступает как:
– индикатор,отражающий политику и конъюнктуру рынка (соотношение спроса и предложения,торговый и экономический риск., кредитно-финансовую ситуацию, степеньконкурентности на рынке и т. д.);
– маркетинговыйрегулятор рынка, с помощью которого осуществляется воздействие на спрос ипредложение, структуру и емкость рынка, покупательную способность рубля,оборачиваемость товарных запасов и т. д. В качестве регулятора ценыпозволяют ограничивать потребление ресурсов и являются мотивацией дляпроизводства.
Рыночная цена выполняетразличные функции. Цена — это посредник и соизмеритель при обмене товаров наденьги. Цена — важный показатель конъюнктуры рынка, фактор уровня, структуры исоотношения спроса и предложения, территориального размещения производства.Цена – инструмент образования прибыли и управления эффективностью, факторналогообложения. Цена – это главная составляющая инфляционных процессов,средство влияния на инвестиционную политику (повышение цен часто ведет к роступривлекательности инвестиций). Цена — мощный фактор уровня жизни населения,влияющий на рынок труда, объем и структуру потребления, уровень реальныхдоходов различных социальных групп. И наконец, цена — это орудие конкурентнойборьбы.
Цены классифицируют поразличным направлениям.
По сферам товарногообслуживания:
– оптовые цены, по которым предприятия реализуют вбольших объемах продукцию промышленно-технического и потребительского назначения (между отраслями внутри оптовой сферы и из оптовой в розничную). Приналичии разветвленной сети потребления товара оптимизировать продажу позволяютпосреднические оптовые фирмы или организации (снабженческо-сбытовыеорганизации, товарные биржи). При отсутствии потребности в посредниках поставщики и потребители устанавливают прямые хозяйственные связи;
– розничные цены, по которымтовары реализуются конечному потребителю (в основном населению) в ограниченномколичестве;
— закупочные цены, по которым государство покупаетпродукцию у сельскохозяйственных предприятий (фермеров);
— цены и тарифы науслуги. Тарифы могутотноситься к сфере оптовой торговли (например, грузовые транспортные тарифы,фрахт) и розничной (пассажирские тарифы).
По способу отражениятранспортных расходов:
– ценыфранко-отправления(на товары ограниченного производства и разветвленной сети потребления),включающие транспортные издержки до пункта магистрального транспорта (порта,железнодорожной станции), расходы на остальной путь покрывает покупатель;
– цены франко-назначения,включающие транспортные расходы до пункта назначения.
По формам продаж:
— контрактные(договорные) цены — цены фактической договоренности между продавцом и покупателем;
— биржевые котировки — это уровень цены товара,реализуемого через биржу. Цена биржевого товара складывается из биржевойкотировки и надбавки (скидки) за качество, удаленность от места поставки;
— цены ярмарок и выставок(часто льготные);
– аукционные цены, отражающие ход продаж на аукционах(различают стартовые цены и продажные).
Аукционы (публичные торги) бывают трех типов:
1.С повышением цены(товар продают по цене, наиболее высокой из предложенных покупателями);
2.Вейлинговые торги(цена предложения наивысшая, на экране-циферблате стрелки имеют обратный ход,покупатель нажатием кнопки определяет устраивающую его цену);
3.С подачей заявок взапечатанных конвертах, при этом отсутствует возможность сравнения с запросамидругих покупателей.
По стадиям продажи:
— цены предложения (цены продавца, или стартовые), покоторым продавец желает продать товар. Как правило, это верхний пределдиапазона возможных цен этого товара (за исключением аукционных и цен подряда),который корректируется в ходе переговоров с покупателем. Для некоторых товаров(машин, оборудования) цены предложения — единственный источник информации обуровне цен на рынке;
— цены спроса, по которым покупатель заинтересованприобрести товар;
— цены реализации (сделки, продажи, покупки) — фактические, или номинальные, цены. Их следует отличать от реальных,соотнесенных с уровнем дохода общества или общим уровнем цен.
По степенирегулирования:
— жестко фиксированные (основной тип цен в условияхадминистративно-командной экономики);
— регулируемые (допускаются изменения вопределенных пределах, устанавливаются государством, как правило, на продуктыповышенного социального назначения);
— свободные (не подвержены прямомувмешательству, формируются в соответствии с конъюнктурой рынка).
По степениустойчивости во времени:
— твердые: устанавливаются при заключениидоговора на весь срок действия;
— подвижные: зафиксированная в договоре ценаменяется в момент поставки, если изменилась рыночная цена товара, установленнаяпо оговоренному в контракте источнику;
— скользящие: в договоре устанавливается исходнаяцена и оговаривается порядок (формула) внесения поправок в случае изменениястоимости ценообразующих факторов. Скользящие цены применяются к товарам,требующим длительного срока изготовления;
— с последующейфиксацией: вдоговоре определяются условия фиксации и принцип определения уровня цены:периодичность фиксации, база фиксации, сроки согласования и осуществленияфиксации.
В качестве базовой цены,ориентира для внесения поправок или фиксации уровня цены при заключении сделкииспользуются:
1.Расчетные цены,которые обосновываются поставщиком для каждого конкретного заказа с учетомего технических и коммерческих условий;
2.Справочные цены,публикуемые в справочниках, каталогах, периодических изданиях. Как правило, этосредние цены фактических сделок за определенный период, экспертные оценки,биржевые котировки, цены предложений крупных фирм и т. д.;
3.Цены прейскурантов иценников. Прейскуранты выпускаются, как правило, производителем для готовыхизделий, рассылаются клиентам, включают цены для конечных пользователей,стабильные скидки в разрезе всей или части товарной номенклатуры фирмы. Принеобходимости частого изменения цен прейскуранты дополняются вкладышами скоэффициентами изменений.
Кроме перечисленныхвыделяют и другие виды цен, например:
– трансфертные (внутрифирменные — для обмена междуцехами одного предприятия, дочерними фирмами, заграничными филиалами,конфиденциальны);
— мировые (выступают в качестве условнойсредней стоимости товаров, реализуемых в нескольких странах, на практике, какправило, модальные, т. е. цены отдельных стран — основных производителейтовара).
Базовый, или установленный, уровень цены может быть скорректирован различными видами скидок(наценок). Наибольшее распространение получили следующие:
– скидки за оплатуналичными;
– сезонные скидки запокупку вне сезона;
– скидка за количествоили серийность при покупке количества товара, увеличивающегося по сравнению с заранее определенным;
– скидка за оборот(бонусная) по определенной шкале в зависимости от оборота, достигнутого втечение согласованного сторонами срока;
– дистрибьюторские идилерские скидки постоянным посредникам по сбыту;
– постоянным клиентамза «верность»;
– сконто — запредварительную оплату;
– специальные скидкина пробные партии и заказы;
– скидки за возвратранее купленной у этой фирмы устаревшей модели (или скидки при обмене намодернизированную модель);
– скидки при продажеподержанных товаров;
– экспортные скидки иностранным покупателям сверх скидок, предоставляемых на внутреннем рынке;
– скидки за потери приусушке, утруске, сортировке, за повышенное количество грязи (сухофрукты), потери жидких товаров при транспортировке, испарении (молоко в цистернах),трудноудаляемые остатки (мед), избыточное содержание влаги (хлопок, шерсть) ;
– надбавка заиндивидуальность заказа;
– надбавка заповышенное качество;
– надбавка за рассрочкуплатежа;
– надбавка задополнительные услуги;
– наценки за упаковку,тару.
В условиях развитогорынка основным видом цен являются свободные от жесткого регулирования цены, аценообразование становится инструментом маркетинга. Выработка ценовой стратегиив первую очередь зависит от целей, преследуемых фирмой на рынке. Это, какправило, максимизация прибыли или доли на рынке, достижение стабильного положения.В процессе ценообразования учитываются такие факторы, как спрос (закон спроса,ценовая эластичность спроса, психологическое восприятие цены), полные ипредельные издержки, цены и возможности конкурентов, влияние других участниковканала товародвижения, законодательные ограничения цен, различныехарактеристики товара.[С.Фишер, Экономика]
Действие рыночногомеханизма хозяйствования возможно лишь при
наличии свободных цен,выступающих индикатором соотношения
спроса и предложения, иблагодаря этому — ориентиром для субъектов
рыночной экономики:домашних хозяйств и фирм. Свобода
экономического поведениясубъекта, в том числе в области
ценообразования, являетсяосновой действия законов рынка. Поэтому
ключевым моментомэкономических реформ по переходу к рыночным
отношениям являетсяреформа государственного ценообразования, или
либерализация цен.
Чтобы лучше понятьпричины и специфику инфляции необходимо
рассмотреть особенностисистемы планового ценообразования. Такая
система, означающая централизованноеустановление государственных
фиксированных цен набольшинство видов продукции и услуг, являлась
неотъемлемой частьюпланового хозяйства. Не без основания считалось,
что основной функциейплановой цены является ее планово-учетная
функция. По мерепродвижения продукта от производителя к
потребителю в ценепроизводился последовательный учет добавляемых к
каждой стадии затрат исоответственно прибыли на эти затраты.
Государственные ценыявлялись плановыми нормативами затрат и
дохода в народномхозяйстве. Себестоимость продукции
рассматривалась как базацены и занимала в структуре затрат 85%.
Поскольку цены служилипрежде всего средством покрытия и учета
затрат, а спрос, какправило, не влиял на уровень цены, то такое
ценообразование сталиназывать затратным. Разумеется, цены,
построенные по затратномупринципу и неподвижные в течение
нескольких лет, не моглислужить индикатором соотношения спроса и
предложения на продукт,не могли показывать производителю динамику
потребительских предпочтений.Отсюда следует, что переход к
рыночному механизмухозяйства, где спрос определяет через уровень
цены размерыпроизводства, объективно потребовал реформировать всю
систему цен.
2.Экономическая характеристика инфляционных процессов в РФ.
Инфляция — повышениеобщего уровня цен и обесценение денег, вызванное нарушением равновесия междуденежной массой и товарным покрытием.
Диспропорциювызывает ряд взаимозависимых причин:
– инфляционный спрос (в России этовыпуск не обеспеченных товарами денег, покрывающих дефицит государственногобюджета; непроизводительные расходы государства; рост денежных доходовнаселения, опережающий увеличение производства и образующий дефицит товаров. Вмире, например, бойкот стран-членов ОПЕК на продажу нефти, вызвавший рост ценна нефть, рост зарплаты под давлением профсоюзов и др.);
– рост уровня издержек (например,рост цен на сырье, переориентация продукции в связи с общественнымикатаклизмами).
Рост заработной платы ицен подталкивают друг друга, и умеренная инфляция при соответствующей политикегосударства трансформируется в гиперинфляцию: разрушаются нормальныеэкономические отношения, производители и потребители избавляются от денег,вкладывая их в непроизводительные ценности, переходят на бартерные расчеты,сворачивается производство и накапливаются товары в расчете на их удорожание,растет спекулятивная деятельность, обесцениваются накопления целого поколениялюдей. Страдают от инфляции граждане с фиксированными доходами,вкладчики-кредиторы и предприниматели. Выигрывают фирмы, имеющие возможностьлегко увеличить и зарплату, напри мер торговцы драгоценностями, стоимостькоторых во время инфляции растет быстрее, чем стоимость жизни.
Чтобы лучше понятьспецифики российской инфляции необходимо
кратко рассмотретьреформу цен в России. Реформа цен являлась одной
из задачправительственной программы 1991года, однако проводилась
реформа не совсемпродуманно. Первоначально ставка делалась на
постепенное изменениепроизводства и цен под контролем государства.
Цены производителей былискорректированы в январе, а розничные
цены изменились только вапреле. В среднем цены возросли на 60%. Тем
самым прибыли росли и необлагались налогом, а на бюджет легла
огромная нагрузка ростасубсидий и компенсаций. Вслед за повышением
цен был снижен налог наприбыль предприятий, что позволило им
увеличить выплатызаработной платы. В результате в 1991г. розничные
цены выросли на 142%, аоптовые цены в промышленности на 236%. При
этом объем производстваснизился на 11%, а в целом за период с 1989г. —
на 17%. Результатом сталоразбалансирование товарного рынка и
развитие тотальногодефицита, усугубленного инфляционными
ожиданиями. Одновременновозрастал бюджетный дефицит(31% ВВП),
покрытый за счет эмиссии.Образовался огромный денежный навес,
готовый захлестнутьнарождавшийся рынок. Реализация данной
политики осложняласьзначительными трудностями. Политический
кризис 1991г. еще болееосложнил ситуацию и привел к отказу от
концепции постепеннойреформы. 2 января 1992г. было отпущено 80%
оптовых и 90% розничныхпотребительских цен. Исключение составили
товары первойнеобходимости и особо важные материальные ресурсы.
Однако, и оставаясь подконтролем государства, эти цены выросли в
3-5раз. Практически навсе остальные потребительские товары цены
были отпущены в марте, ав мае резко(в 6раз) были подняты цены на
нефть. Снятие контроля заценами сопровождалось либерализацией
внешнеторговых операций иобменного курса рубля. Либерализация цен
вызвала почти пятикратноеувеличение розничных цен за первые три
месяца 1992г. посравнению с декабрем 1991г., а оптовые цены уже за
первые 2 месяца возрослипочти в три раза. Первоначальный рост цен
после их либерализации вРоссии оказался выше, чем в других
восточноевропейскихстранах.
Рост цен в промышленностиоказался очень неравномерным. В
оборонной промышленностилиберализация цен стала наиболее
ощутимой, т. к. Оналишила отрасль традиционно привилегированного
доступа к материальнымресурсам.
В то время как цены вырослив 5-7раз, объем денежной массы у
населения увеличился впервые месяцы после либерализации лишь на
25%. Тем самым избыточнаяденежная масса была ликвидирована уже в
начале реформы.
Постепенно к 1998 годуинфляция стала носить умеренный характер. Поскольку до этого причиной инфляциибыла лишь эмиссия, которой покрывался дефицит бюджета. То теперь дефицитпокрывался за счет внешних и внутренних заимствований. Эти меры на времязаморозили инфляционные процессы. Таким образом правительство Черномырдинапостроило широко известную финансовую пирамиду, т.н. пирамиду ГКО. Этопозволило решать определенные финансовые трудности текущего характера. Но добесконечности это продолжаться не могло и в августе грянул девальвационно –дефолтный кризис. Этакий своего рода промежуточный метод избежания дефолта спомощью девальвации и девальвации с помощью дефолта.
Сейчас инфляциясдерживается в основном за счет поступления в бюджет нефтедолларов и«нефтегазоевро». Поэтому сейчас стратегически важно для России не пустить вИрак американский капитал. Поскольку американская экономика находиться сейчасна спаде и ей для продолжения роста жизненно необходима дешевая нефть. А дляРоссии жизненно необходима дорогая нефть. Комментарии излишни.
3.Экономико-статистический анализ цен в различных отраслях экономики РФ.
Цены — сложная система,составной элемент рыночного механизма. Следовательно, статистическое изучениецен требует развернутой системы показателей, соответствующей требованиямрыночной экономики. Система показателей должна отразить различные видыдифференциации рыночных цен: ассортиментный, территориальный, во времени, посоциально-доходным группам, раз личным субрынкам. Рынок делает цены гибкими,чутко реагирующими на изменение различных факторов. Поэтому показателиэластичности цен, их соотношений должны найти отражение в системе показателейстатистики цен. Возможность для населения выбора товаров с определеннымсочетанием качества и цен, соответствующих определенному уровню дохода ипотребительским требованиям, определяет необходимость использования в системепоказателей статистических оценок соответствия и отражения в цене качестватовара, потребительских предпочтений. Либерализация ценообразования иперспектива стабилизации экономики позволяют закладывать цены в математическиемодели. Важнейшими остаются показатели динамики (особенно индексы) и прогнозныеоценки (с учетом прогноза условий и факторов, влияющих на цены). Особоезначение приобретают показатели динамики цен, учитывающие качественныеизменения товаров. Система показателей статистики цен отражает диалектическоеединство анализа цен в статике и динамике, сочетание синтетического ианалитического подхода к изучению указанных проблем, включает показателигосударственной статистики цен и статистики цен рыночных структур.
Система показателейстатистики цен и ценообразования.
Блоки
показателей Показатели Субпоказатели Уровень цен Индивидуальный уровень Моментная цена товарного вида, сорта товара-представителя Средний уровень Средняя цена на дату и за период: по товарной группе ( комплексу ); по территории, в том числе городу и селу; по субрынкам; по группам покупателей Обобщающий уровень Стоимость потребительской корзины; отношение индивидуальной, средней и обобщающей цены к доходу Структура цены Себестоимость, наценки, скидки ( оптовые, розничные), налоги Удельный вес каждого элемента в конечной (розничной) цене товара; удельный вес валового дохода (реализованного наложения) в товарообороте; соотношение оптовых и розничных цен; соотношение структурных элементов розничных цен Соотношение цен Коэффициенты соотношения цен регионов, субрынков, товаров Отношение цен товаров к базовой цене; степень отклонения соотношений цен от базовых; степень устойчивости соотношений в динамике Вариация цен Показатели вариации цен в пространстве (социально-экономическом и географическом) и во времени Распределение цен в пределах товарной группы (группировка одноименных товаров по уровню цен); уровень территориальной колеблимости цен (группировка регионов или поселений по уровню цен); уровень устойчивости цен в динамике (коэффициент аппроксимации трендовой модели); уровень сезонных и циклических колебаний цен; степень различий цен покупок в социальных группах населения (группировки потребителей по уровню цен покупки) Динамика цен Показатели динамики отдельных товаров-представителей, товарных групп, всех товаров Индивидуальные индексы цен; групповые индексы цен; общий (сводный) индекс цен; индекс средних цен; тренд цен Соответствие цены качеству товара и покупательским мнениям Показатели влияния качества на цену, динамику качества, динамику цен Параметры моделей; коэффициенты эластичности; индексы; экспертные оценки Эластичность Показатели зависимости цен от социально-экономических факторов, зависимости цен одних товаров от цен других Эмпирический коэффициент эластичности; коэффициент перекрестной эластичности; теоретический коэффициент эластичности
3.1 Анализпотребительских цен.
ИНДЕКС ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН — показатель, отражающийдинамику цен на потребительские товары (продукты) и услуги; строится по ценамтоваров-представителей, входящих в потребительскую корзин); обычно имеет формуиндекса Ласпейреса.
Методы представленияцены:
– модальная,
– простая средняяарифметическая,
– взвешенная,
– случайноотобранная.
По действующей ныне методике регистрируется модальнаяцена, т. е. цена товара с наибольшим объемом реализации в товарной группе. Еслитаких товаров несколько, исчисляется простая средняя арифметическая цена этихтоваров. Для оценки уровня цен товара такой подход является упрощенным — неучитывается распределение товаров по размерам и ростам (так как беретсянаиболее распространенный товар), а также распределение продажи по ценамразличных видов товаров.
Статистические методы оценки параметров распределения.
Метод группировки
Произведемгруппировку подотраслей. В качестве группировочного признака возьмем удельныйвес цены подотрасли в общей структуре отраслевой цены.
Вкачестве исходной таблицы возьмем данные о потребительских ценах на продукциютопливно — энергетической отрасли.
Таблица №1 1998 уд. вес 1999 уд.вес 2000 уд. вес Электроэнергия . 239 6,40% 282 2,57% 416 2,66% Нефть 339 9,08% 1000 9,12% 1548 9,88% Бензин автомобильный 1309 35,06% 4640 42,33% 5612 35,84% Топливо дизельное 1092 29,25% 3375 30,79% 5209 33,26% мазут топочный 455 12,19% 1245 11,36% 2244 14,33% газ естественный 44,1 1,18% 57,8 0,53% 88,2 0,56% Уголь для коксования 114 3,05% 191 1,74% 290 1,85% Уголь энергетический 141 3,78% 171 1,56% 253 1,62% Итого по отрасли 3733,1 100,00% 10961,8 100,00% 15660,2 100,00%
Врезультате группировки получим следующие данные.
Таблица №2 1998 1999 2000 Номер группы Интервалы Число подотраслей 1 0-10% 5 5 5 2 11-20% 1 1 1 3 21-30% 1 4 31-40% 1 1 2 5 свыше 40% 1
Поданным таблицы видно, что в отрасли преобладают подотрасли в основном снебольшим удельным весом. Число подотраслей в других интервальных категорияхнезначительно.
Наданном графике наглядно изображена графическая интерпретация.
/>
Произведемдругую группировку, в которой в качестве группировочного признака возьмемотносительные цепные приросты .
Таблица № 3 1998 1999 2000 Электроэнергия 239 282 17,99% 416 47,52% Нефть 339 1000 194,99% 1548 54,80% Бензин автомобильный 1309 4640 254,47% 5612 20,95% Топливо дизельное 1092 3375 209,07% 5209 54,34% мазут топочный 455 1245 173,63% 2244 80,24% газ естественный 44,1 57,8 31,07% 88,2 52,60% Уголь для коксования 114 191 67,54% 290 51,83% Уголь энергетический 141 171 21,28% 253 47,95% Итого по отрасли 3733,1 10961,8 15660,2
Таблица №4Номер группы Интервалы Число подотраслей 1 0-10% 2 11-20% 3 21-30% 1 4 31-40% 5 41-50% 2 6 51-60% 4 7 61-70% 8 71-80% 1 9 свыше 81%
По данным группировки видно, что заанализируемый период изменение цен подотраслей в границах интервала 51-60%затронуло большее число подотраслей.
На данном графике нагляднопродемонстрирован разброс подотраслей по значениям группировки.
/>
Метод средних.
С помощью данного метода проведемвертикальный и горизонтальный анализ.
Метод средних используется дляопределения среднего уровня показателя. Мы произвели расчет средних за периодпо подотраслям и в целом по отрасли .
Таблица. Вертикальный анализ. 1998 1999 2000 Электроэнергия 239 6,40% 282 2,57% 416 2,66% Нефть 339 9,08% 1000 9,12% 1548 9,88% Бензин автомобильный 1309 35,06% 4640 42,33% 5612 35,84% Топливо дизельное 1092 29,25% 3375 30,79% 5209 33,26% мазут топочный 455 12,19% 1245 11,36% 2244 14,33% газ естественный 44,1 1,18% 57,8 0,53% 88,2 0,56% Уголь для коксования 114 3,05% 191 1,74% 290 1,85% Уголь энергетический 141 3,78% 171 1,56% 253 1,62% Итого по отрасли 3733,1 100,00% 10961,8 100,00% 15660,2 100,00% Ср.арифм. 466,64 1370,23 1957,53 Ср.геом. 279,60 564,96 850,34 Медиана 289,00 641,00 982,00 Средняя взвешенная 889,30 3249,36 4239,35
Таблица горизонтальный анализ 1998,00 1999,00 2000,00 Ср.арифм. Ср.геом. Медиана Электроэнергия 239,00 282,00 416,00 312,33 303,79 282,00 Нефть 339,00 1000,00 1548,00 962,33 806,60 1000,00 Бензин автомобильный 1309,00 4640,00 5612,00 3853,67 3242,34 4640,00 Топливо дизельное 1092,00 3375,00 5209,00 3225,33 2677,63 3375,00 мазут топочный 455,00 1245,00 2244,00 1314,67 1083,26 1245,00 газ естественный 44,10 57,80 88,20 63,37 60,81 57,80 Уголь для коксования 114,00 191,00 290,00 198,33 184,83 191,00 Уголь энергетический 141,00 171,00 253,00 188,33 182,72 171,00
Индексный анализ используется для сопоставленияколичественных показателей за разные периоды времени. Используется два видаиндексов:
— цепные — сопоставляетсядва периода с постоянно меняющейся базой;
— базисные — сопоставляются два периода, причём за базу выбирается какой-то из периодов.
Рассчитываем цепные и базисныеиндексы.
Таблица 1 — «Индексный анализ цен похимической промышленности»
Период
времени .
Цепные
индексы
Базисные
Индексы Год 1999 1 квартал 1059,1
2 квартал 1025,3 0,968086111 0,96808611
3 квартал 1087,3 1,060470106 1,02662638
4 квартал 1115,3 1,025751862 1,05306392
Год 2000 1 квартал 1255,5 1,125706088 1,18544047
2 квартал 1276,7 1,016885703 1,20545746
3 квартал 1120,3 0,877496671 1,05778491
4 квартал 1118,5 0,998393288 1,05608536
Год 2001 1 квартал 1208,9 1,08082253 1,14144085
2 квартал 1223,5 1,012077095 1,15522614
3 квартал 1256,9 1,027298733 1,18676235
4 квартал 1309,6 1,041928554 1,23652157
/> /> /> /> /> /> />
На основе анализа цепных индексовможно сделать вывод, что изменение цен происходит линейно. При этоммаксимальное значение цепного индекса за все три года достигается в четвёртомквартале 2000 года.
Анализ базисных индексов показывает,что цены изменяются более-менее стабильно.
Самое минимальное значение было зафиксированово втором квартале 1999 года. Максимальное значение было зарегистрировано в 4квартале 2001 года.
Для выявления роли факторов вдинамике явлений рассчитываются индексы структуры. К ним относятся:
— Индекс переменногосостава;
— Индекс фиксированногосостава;
— Индекс структурныхсдвигов.
Для расчёта этих индексов построимтаблицу 2.
Таблица 2. — «Расчёт структурных сдвигов»
Порядковый
№ Название отрасли Цены, в млн. руб. Цена на электроэнергию руб. 1998 1999 1998 1999 1 Электроэнергияэы 563 455 885 875 2 Нефть 233 241 544 563 3 Бензин автомобильный 222 145 574 736 4 Топливо дизельное 455 541 567 536 5 мазут топочный 478 455 478 366
/>
где: х0, x1– цены базового и отчетного периода;
f0, f1 – цены вбазовом и текущих периодов.
Индекс переменногосостава показывает изменение цен в 1999 году в 0,94044 раза (уменьшение) посравнению 1998 годом только за счёт изменения цен на электроэнергию.
Индекс фиксированного состава. Он показывает изменение цены напродукцию отрасли только за счёт изменения цены на электроэнергию. Индексфиксированного состава равен:
/>
В 1999 году цена отрасли по исследуемымотраслям изменился в 0,961 раз только за счёт цены на электроэнергию.
Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение цены за счётизменения цен на электроэнергию. Индекс структурных сдвигов равен:
/>
Анализ динамикицен с использованием временных рядов
Ряд динамики — это ряд последовательнорасположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуютразвитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными илихронологическими.
Ряды динамики взависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить наряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. Исходными(первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных исредних величин — производными.
Анализ динамики инвестиций начнем споиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а такжепроверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведёмследующие преобразования, представленные в таблице 3.t год/квартал y (у-уср) (у-уср)2 1998 1 1 645 -116 13340 2 2 568 -193 37056 3 3 689 -72 5112 4 4 699 -62 3782 1999 5 1 720 -41 1640 6 2 748 -13 156 7 3 758 -3 6 8 4 838 78 6006 2000 9 1 856 96 9120 10 2 869 109 11772 11 3 847 87 7482 12 4 889 129 16512 Сумма 9126 111987
Рассчитаем среднеквадратичноеотклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на «засорениеинформации» или на аномальные наблюдения./> />
Среднеквадратичноеотклонение =
Коэффициент вариации =/> />
По вариации можно сделать вывод, что,так как коэффициент вариации меньше 15%, вариация большая и совокупность вцелом можно признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюденияс помощью tn-критерия Граббса. В даннойсовокупности выделим максимальное и минимальное значение — 568 и 889, допустимих взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
/>
где: y- аномальное наблюдение;
/> — средний абсолютныйприрост./> />
Tn-критерия Граббса=
/>
Далее сравню полученные значения скритическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Ткр=2,519. Так какполученные значения Т1 и Т2
Для корреляционно-регрессионногоанализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отборфакторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициентакорреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативнымпризнаком будет выражена в большей степени.
Начнем наш анализ с рассмотренияследующих факторов:
– электроэнергия
– бензин
– экспортная ценана нефть
Первые два фактора традиционноявляются составляющими себестоимости продукции и поэтому связь здесь бытьдостаточно сильной и устойчивой. Третий показатель является величиной влияющейна совокупный спрос, поскольку большую долю национального продукта составляютнефтедоллары.
Расчетная таблица приведена ниже. Наосновании её мы высчитаем показатели связи.
Год
Потреб. Цены
Электроэнергия
Бензин
Нефть
у
х1
х2
х3 (х1-хср.) (х1-хср.)^2 1992 26,30 1,60 18,30 5,30 -114,76 13169,202 1994 81,53 58,40 266,00 101,00 -57,96 3359,0304 1995 179,37 163,00 756,00 282,00 46,64 2175,5561 1996 211,11 215,00 912,00 355,00 98,64 9730,4133 1997 230,33 254,00 1011,00 376,00 137,64 18945,556 1998 451,44 239,00 1309,00 339,00 122,64 15041,27 1999 613,50 282,00 4640,00 1000,00 165,64 27437,556 2000 723,32 416,00 5612,00 1546,00 299,64 89785,842
Сумма 2516,90 1629,00 14524,30 4004,30 179644,43
Ср.знач-е 179,78 116,36 1037,45 286,02 12831,74
продолжение расчетной таблицы (yi-уср.) (х1-хср.)*(уi-уср.) -153,48 17612,72757 -98,25 5694,188927 -0,41 -19,22937575 31,34 3091,024592 50,55 6957,415305 271,66 33317,03575 433,72 71843,44446 543,54 162868,4953 301365,1025 21526,08
На основе расчетной таблицы мывыявили коэффициенты корреляции между зависимым и влияющим факторами, что бывыявить один основной для построения однофакторной модели.
Рассчитаем коэффициент корреляции длялинейной связи и для имеющихся факторов – x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:
/>
где: /> и /> – дисперсии факторного ирезультативного признака
соответственно;
/>
xy – среднее значение суммыпроизведений значений факторного и
результативного признака;/> /> /> /> /> /> />
x и y – средние значения факторного и результативного признакасоответственно.
Для фактора x1 после подстановки данных в формулу, получаем следующийкоэффициент корреляции r1:
/>
Для фактора x2 после подстановки данных в формулу, получаем следующийкоэффициент корреляции r2:
/>
Для фактора x3 после подстановки данных в формулу, получаем следующийкоэффициент корреляции r3:
/>
По полученным данным можно сделатьвывод о том, что:
Связь между x1 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) исильная, так как она находится между 0,9 и 1,0. Тем не менее, будемиспользовать фактор в дальнейших расчётах.
Далее для y рассчитываем показатели вариации для анализа исходныхданных:
— размах колебаний — R;
– дисперсию — />;
— среднее квадратичное отклонение — />;
— коэффициент вариации — V.
Данные показатели рассчитываются последующим формулам:
/>
/> /> />
где:
хмах и хmin — соответственно максимальное иминимальное значения
фактора.
Рассчитаем данныепоказатели для факторов x1 и x2. Данные для расчётов можно взять из приложения G. Для x1 :
R = 697,02 ;
/>
Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделатьвывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не можетприменяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используяданный фактор.
Построим линейное уравнение регрессии.
Уравнение прямой имеет следующийвид: ŷ = a + bx1/> />
Для вывода данного уравнениянеобходимо решить следующую систему уравнений:
После расчетов получаемпараметризованное уравнение
/>
/>
Y=1,7Х-27,69
/>Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданнойформуле.
Eотн = 28,57
Однако эта ошибка больше 5%, то естьданную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим нашанализ.
На основе модели регрессии получимследующие расчетные данные.
t 1 2 3 4
yp (t) 84,40 133,22 182,03 230,84
5 6 7 8 9
279,66 328,47 377,28 426,09 474,91
На основе данной модели построимпрогноз на период 10 и 11.
t 10 11
yp (t) 271,93 251,66
(Методику расчета см… в приложении.)
На примере анализа потребительскихцен мы подробно рассмотрели методологию экономико-статистического анализа цен,поэтому дальше в анализе цен производителей и цен внешней торговли будут представленытолько лишь расчетные таблица и аналитика.
3.2Анализ цен производителей.
Группировка.
Вкачестве исходной таблицы возьмем данные о потребительских ценах на продукциюрастениеводства… В качестве группировочного признака используем относительныецепные приросты цен отрасли.
Таблица: зерновые культуры Зерновая культура 1998 1999 2000 пшеница 546 – 1488 172,53% 2179 46,44% рожь 449 – 1091 142,98% 1992 82,58% просо 427 – 909 112,88% 1523 67,55% гречиха 1121 – 4757 324,35% 4509 -5,21% кукуруза 747 – 2124 184,34% 2616 23,16% ячмень 440 – 1086 146,82% 1822 67,77% зернобобовые 922 – 2297 149,13% 3365 46,50% овес 499 – 1011 102,61% 1637 61,92% Итого по отрасли 5151 – 14763 19643
.Наосновании приростов произведем соответствующую группировку по интервалам.
Таблица: группировка подотраслейНомер группы Интервалы Число подотраслей 1999г. Число подотраслей 2000г. меньше 0% 1 1 0-10% 2 11-20% 3 21-30% 1 4 31-40% 5 41-50% 2 6 51-60% 7 61-70% 3 8 71-80% 9 81-90% 1 10 91-100% 11 101-150% 5 12 151-200% 2 13 свыше 201% 1
По данным группировки видно,что цены на сельско- хозяйственную продукцию имеют неустойчивую тенденцию.
В 1999 г. больше всегоподотраслей (пять единиц ) имели прирост в пределах 101-150%. А уже в 2000году большинство подотраслей, а именно три, сконцентрировалось в границахприроста 61- 70%.
Можно сделать предварительныйвывод, что на определенную часть подотраслей оказывают влияние одни и те жефакторы, с одной и той же силой.
Следующий график нагляднопроиллюстрирует положение дел в отрасли в плане колебаний цен.
График: графическая интерпретация группировки
/>
Горизонтальный анализ ивертикальный анализ с помощью метода средних.
Таблица: вертикальный анализпродукция отрасли 1998 уд. вес 1999 уд. вес 2000 уд.вес пшеница 546 10,60% 1488 13,57% 2179 13,91% Рожь 449 8,72% 1091 9,95% 1992 12,72% просо 427 8,29% 909 8,29% 1523 9,73% гречиха 1121 21,76% 4757 43,40% 4509 28,79% кукуруза 747 14,50% 2124 19,38% 2616 16,70% ячмень 440 8,54% 1086 9,91% 1822 11,63% зернобобовые 922 17,90% 2297 20,95% 3365 21,49% овес 499 9,69% 1011 9,22% 1637 10,45% Итого по отрасли 5151 100,00% 14763 134,68% 19643 125,43% Ср… арифм. 643,875 1845,375 2455,375 Ср.геом. 604,1359113 1573,630087 2299,817214 Медиана 522,5 1289,5 2085,5 Средняя взвешенная 889,2967802 3249,360218 4239,346192
Таблица: горизонтальный анализ 1998 1999 2000 Ср.арифм. Ср.геом. Медиана пшеница 546,00 1488,00 2179,00 1404,33 1209,72 1488,00 Рожь 449,00 1091,00 1992,00 1177,33 991,87 1091,00 просо 427,00 909,00 1523,00 953,00 839,26 909,00 гречиха 1121,00 4757,00 4509,00 3462,33 2886,29 4509,00 кукуруза 747,00 2124,00 2616,00 1829,00 1607,08 2124,00 ячмень 440,00 1086,00 1822,00 1116,00 954,87 1086,00 зернобобовые 922,00 2297,00 3365,00 2194,67 1924,39 2297,00 овес 499,00 1011,00 1637,00 1049,00 938,21 1011,00
Индексный анализ Индексы Базисные Цепные Год 1999 1 квартал 2458,32 2 квартал 2569,36 1,045169059 1,04516906 3 квартал 2689,56 1,046782078 1,09406424 4 квартал 2785,68 1,035738188 1,13316411 Год 2000 1 квартал 2795,34 1,003467735 1,13709362 2 квартал 2896,33 1,036127984 1,17817453 3 квартал 2963,98 1,023357145 1,20569332 4 квартал 2976,38 1,004183564 1,21073741 Год 2001 1 квартал 3012,97 1,012293457 1,22562156 2 квартал 3158,94 1,048447213 1,28499951 3 квартал 3167,49 1,002706604 1,2884775 4 квартал 3258,78 1,028820928 1,32561261
На основе анализа цепныхиндексов можно сделать вывод, что изменение цен происходит линейно.
/>
ряд 1 — базисный индекс
ряд 2 — цепной индекс
Исследуя изменения базисныхиндексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. Анаибольшее значение — в 4 квартале 2001 г.
Как видно на графикеизменения имеют плавный тенденциозный характер.
Таблица 2. — «Расчёт структурных сдвигов»
Порядковый
№ Название отрасли Цены, в млн. руб. Цена на электроэнергию руб. 1998 1999 1998 1999 1 пшеница 563 455 885 875 2 Рожь 233 241 544 563 3 просо 222 145 574 736 4 гречиха 455 541 567 536 5 кукуруза 478 455 478 366
/>
где: х0, x1– цены на электроэнергию базового и отчетного периода;
f0, f1 – цены напродукцию отрасли в базовом и текущих периодов.
Индекспеременного состава показывает изменение цен в 1999 году в 0,96339 раза(уменьшение) по сравнению 1998 годом только за счёт изменения цен наэлектроэнергию.
Индекс фиксированногосостава
/>
Индекс структурных сдвигов
/>
Анализ динамикицен с использованием временных рядовt год/квартал y (у-уср) (у-уср)2 1998 1 1 4453 -394 154842 2 2 4556 -291 84390 3 3 4658 -189 35532 4 4 4689 -158 24806 1999 5 1 4785 -62 3782 6 2 4887 41 1640 7 3 4923 77 5852 8 4 5024 178 31506 2000 9 1 5056 210 43890 10 2 5052 206 42230 11 3 5023 177 31152 12 4 5052 206 42230 Сумма 58158 501855
Рассчитаем среднеквадратичноеотклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на «засорениеинформации» или на аномальные наблюдения./> />
Среднеквадратичноеотклонение =
Коэффициент вариации =/> />
По вариации можно сделатьвывод, что, так как коэффициент вариации больше 15%, вариация большая исовокупность в целом нельзя признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюденияс помощью tn-критерия Граббса. В даннойсовокупности выделим максимальное и минимальное значение — 4453 и 5052,допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
/>
где: y- аномальное наблюдение;
/> — средний абсолютныйприрост./> />
Tn-критерия Граббса=
/>
Далее сравню полученные значения скритическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Ткр=2,519. Так какполученные значения Т1 и Т2
Для корреляционно-регрессионногоанализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отборфакторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициентакорреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативнымпризнаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы, представленной нижепроизведем корреляционный анализ.
Год
Цены производителей
Электроэнергия
Бензин
Нефть
у
х1
х2
х3 1992 8,80 1,60 18,30 5,30 1994 101,00 58,40 266,00 101,00 1995 317,00 163,00 756,00 282,00 1996 612,00 215,00 912,00 355,00 1997 593,00 254,00 1011,00 376,00 1998 533,00 239,00 1309,00 339,00 1999 1390,00 282,00 4640,00 1000,00 2000 2113,00 416,00 5612,00 1546,00
Сумма 5667,80 1629,00 14524,30 4004,30
Ср.знач-е 404,84 116,36 1037,45 286,02
Начнем наш анализ с рассмотрения следующихфакторов:
– электроэнергия
– бензин
– экспортная ценана нефть
Коэфициет корреляции ryx1=0,9058
Коэффициент корреляции ryx2=0,9752
Коэффициент корреляции ryx3=0,9958
Самая тесная связь наблюдается междуценами производителей и экспортной ценой на нефть.
/> =5659,00
/>
Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделатьвывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не можетприменяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используяданный фактор.
Построим линейное уравнение регрессии.
Уравнение прямой имеет следующийвид: ŷ = a + bx1
На основе представленных выше данныхрассчитаем коэффициенты регрессии, где
a1 = 134,46
a0 = -42,56
У=-42,56+134,46х
Затем построим расчетный тренд.
t 1 2 3 4 5
yp (t) 91,90 226,37 360,83 495,29 629,76 6 7 8 9 764,22 898,68 1033,15 1167,61
И на основе это тренда построимпрогноз на 10 и 11 периоды.
10 11
1302,07 1436,54 max 2078,58 2258,31 min 525,57 614,76
У10.=а0+а1*10
У11= а0+а1*11
/>Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданнойформуле.
Eотн = 258,00
Анализ цен внешней торговли.
Группировка.
Сгруппируем по тому жепринципу, что и два предыдущих пункта. 1998 1999 2000 нефть сырая 74,4 – 110,9 49,06% 179,9 62,22% нефтепродукты 75,8 – 94,5 24,67% 171 80,95% газ природный 72,8 – 69,2 -4,95% 75,4 8,96% уголь каменный 27 – 15,8 -41,48% 25,5 61,39% руды и концентраты железные 19,7 – 23,1 17,26% 26,7 15,58% фофаты кальция 38,3 – 39,7 3,66% 43,1 8,56% удобрения минеральные 82 – 120 46,34% 128 6,67% аммиак безводный 111 – 130 17,12% 126 -3,08% Итого по отрасли 501 – 603,2 775,6
В итоге получим следующуютаблицу.Номер группы Интервалы Число подотраслей 1999г. Число подотраслей 2000г. меньше 0% 2 1 1 0-10% 1 3 2 11-20% 2 1 3 21-30% 1 4 31-40% 5 41-50% 2 6 51-60% 7 61-70% 1 8 71-80% 1 9 81-90% 10 91-100% 11 101-150% 12 151-200% 13 свыше 201%
Ниже следует графическаяинтерпретация.
/>Средние.
Таблица: вертикальный анализпродукция отрасли 1998 уд. вес 1999 уд.вес 2000 уд.вес нефть сырая 74,4 14,85% 110,9 1,01% 179,9 1,15% нефтепродукты 75,8 15,13% 94,5 0,86% 171 1,09% газ природный 72,8 14,53% 69,2 0,63% 75,4 0,48% уголь каменный 27 5,39% 15,8 0,14% 25,5 0,16% руды и концентраты железные 19,7 3,93% 23,1 0,21% 26,7 0,17% фофаты кальция 38,3 7,64% 39,7 0,36% 43,1 0,28% удобрения минеральные 82 16,37% 120 1,09% 128 0,82% аммиак безводный 111 22,16% 130 1,19% 126 0,80% Итого по отрасли 501 100,00% 603,2 5,50% 775,6 4,95% Ср.арифм. 62,625 75,4 96,95 Ср.геом. 54,3491041 59,81797441 75,86884644 Медиана 73,6 81,85 100,7 Средняя взвешенная 889,2967802 3249,360218 4239,346192
Таблица: горизонтальныйанализ 1998 1999 2000 Ср.арифм. Ср.геом. Медиана нефть сырая 74,40 110,90 179,90 121,73 114,07 110,90 нефтепродукты 75,80 94,50 171,00 113,77 107,00 94,50 газ природный 72,80 69,20 75,40 72,47 72,42 72,80 уголь каменный 27,00 15,80 25,50 22,77 22,16 25,50 руды и концентраты железные 19,70 23,10 26,70 23,17 22,99 23,10 фофаты кальция 38,30 39,70 43,10 40,37 40,32 39,70 удобрения минеральные 82,00 120,00 128,00 110,00 107,99 120,00 аммиак безводный 111,00 130,00 126,00 122,33 122,05 126,00
Индексный анализ Индексы Базисные Цепные Год 1999 1 квартал 422 2 квартал 438 1,037914692 1,03791469 3 квартал 478 1,091324201 1,13270142 4 квартал 472 0,987447699 1,11848341 Год 2000 1 квартал 486 1,029661017 1,15165877 2 квартал 490 1,008230453 1,16113744 3 квартал 495 1,010204082 1,17298578 4 квартал 498 1,006060606 1,18009479 Год 2001 1 квартал 502 1,008032129 1,18957346 2 квартал 522 1,039840637 1,23696682 3 квартал 515 0,986590038 1,22037915 4 квартал 552 1,07184466 1,30805687
Ниже следует графическаяинтерпретация.
/>
На графике видно, чтоизменение как цепных, так и базисных индексов протекает плавно, без резкихскачков.
ряд 1 — базисный индекс
ряд 2 — цепной индекс
Исследуя изменения базисныхиндексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. Анаибольшее значение — в 4 квартале 2001 г.
Порядковый
№ Название отрасли Цены, в млн. руб. Цена на электроэнергию руб. 1998 1999 1998 1999 1 нефть сырая 74,40 110,9 885 875 2 нефтепродукты 75,80 94,5 544 563 3 газ природный 27,0 15,8 574 736 4 уголь каменный 19,7 23,1 567 536 5 руды и концентраты железные 38,3 39,7 478 366
/>
/>
/>
Анализ динамикицен с использованием временных рядов
Среднеквадратичное отклонение =/> />
Коэффициент вариации =
/>
Проверим ряд на аномальные наблюденияс помощью tn-критерия Граббса. В даннойсовокупности выделим максимальное и минимальное значение — 4453 и 5052,допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
/>
где: y- аномальное наблюдение;
/> — средний абсолютныйприрост./> />
Tn-критерия Граббса=
/>
Для корреляционно-регрессионногоанализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отборфакторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициентакорреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативнымпризнаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы, представленнойниже произведем корреляционный анализ.
В данном корреляционноманализе мы проанализируем зависимость между внешней ценой на нефть ивнутренней.
t 1 2 3 4
y(t) 101 108 133 118
x(t) 5,30 101,00 282,00 355,00
5 6 7 8 9
74,4 110,9 179,9 180,69 200,3
376,00 339,00 1000,00 1548,00 1687,36
Рассчитаем коэффициентырегрессии.
tcp =5
ycp (t)=134,02
a1=11,70
a0=75,52
Отсюда функция будет иметьвид:
y=75.52+11.70x
На основании линии регрессиивыведем условный тренд Y.
t 1 2 3 4 5
yp (t) 87,22 98,92 110,62 122,32 134,02 6 7 8 9
145,72 157,42 169,12 180,82
/> /> /> /> /> /> /> /> /> />
На основании условного трендасделаем прогноз на 11 и 12 периоды.
10 11
192,52 204,22 max 229,73 243,60 min 155,30 164,83
/>Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданнойформуле.
Eотн=21,06
Анализ цен внешней торговли.
Группировка.
Сгруппируем по тому жепринципу, что и два предыдущих пункта. 1998 1999 2000 нефть сырая 74,4 – 110,9 49,06% 179,9 62,22% нефтепродукты 75,8 – 94,5 24,67% 171 80,95% газ природный 72,8 – 69,2 -4,95% 75,4 8,96% уголь каменный 27 – 15,8 -41,48% 25,5 61,39% руды и концентраты железные 19,7 – 23,1 17,26% 26,7 15,58% фофаты кальция 38,3 – 39,7 3,66% 43,1 8,56% удобрения минеральные 82 – 120 46,34% 128 6,67% аммиак безводный 111 – 130 17,12% 126 -3,08% Итого по отрасли 501 – 603,2 775,6
В итоге получим следующуютаблицу.Номер группы Интервалы Число подотраслей 1999г. Число подотраслей 2000г. меньше 0% 2 1 1 0-10% 1 3 2 11-20% 2 1 3 21-30% 1 4 31-40% 5 41-50% 2 6 51-60% 7 61-70% 1 8 71-80% 1 9 81-90% 10 91-100% 11 101-150% 12 151-200% 13 свыше 201%
Ниже следует графическаяинтерпретация.
/>
Средние.
Таблица: вертикальный анализпродукция отрасли 1998 уд. вес 1999 уд.вес 2000 уд.вес нефть сырая 74,4 14,85% 110,9 1,01% 179,9 1,15% нефтепродукты 75,8 15,13% 94,5 0,86% 171 1,09% газ природный 72,8 14,53% 69,2 0,63% 75,4 0,48% уголь каменный 27 5,39% 15,8 0,14% 25,5 0,16% руды и концентраты железные 19,7 3,93% 23,1 0,21% 26,7 0,17% фофаты кальция 38,3 7,64% 39,7 0,36% 43,1 0,28% удобрения минеральные 82 16,37% 120 1,09% 128 0,82% аммиак безводный 111 22,16% 130 1,19% 126 0,80% Итого по отрасли 501 100,00% 603,2 5,50% 775,6 4,95% Ср.арифм. 62,625 75,4 96,95 Ср.геом. 54,3491041 59,81797441 75,86884644 Медиана 73,6 81,85 100,7 Средняя взвешенная 889,2967802 3249,360218 4239,346192
Таблица: горизонтальныйанализ 1998 1999 2000 Ср.арифм. Ср.геом. Медиана нефть сырая 74,40 110,90 179,90 121,73 114,07 110,90 нефтепродукты 75,80 94,50 171,00 113,77 107,00 94,50 газ природный 72,80 69,20 75,40 72,47 72,42 72,80 уголь каменный 27,00 15,80 25,50 22,77 22,16 25,50 руды и концентраты железные 19,70 23,10 26,70 23,17 22,99 23,10 фофаты кальция 38,30 39,70 43,10 40,37 40,32 39,70 удобрения минеральные 82,00 120,00 128,00 110,00 107,99 120,00 аммиак безводный 111,00 130,00 126,00 122,33 122,05 126,00
Индексный анализ Индексы Базисные Цепные Год 1999 1 квартал 422 2 квартал 438 1,037914692 1,03791469 3 квартал 478 1,091324201 1,13270142 4 квартал 472 0,987447699 1,11848341 Год 2000 1 квартал 486 1,029661017 1,15165877 2 квартал 490 1,008230453 1,16113744 3 квартал 495 1,010204082 1,17298578 4 квартал 498 1,006060606 1,18009479 Год 2001 1 квартал 502 1,008032129 1,18957346 2 квартал 522 1,039840637 1,23696682 3 квартал 515 0,986590038 1,22037915 4 квартал 552 1,07184466 1,30805687
Ниже следует графическаяинтерпретация.
/>
На графике видно, чтоизменение как цепных, так и базисных индексов протекает плавно, без резкихскачков.
ряд 1 — базисный индекс
ряд 2 — цепной индекс
Исследуя изменения базисныхиндексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. Анаибольшее значение — в 4 квартале 2001 г.
Порядковый
№ Название отрасли Цены, в млн. руб. Цена на электроэнергию руб. 1998 1999 1998 1999 1 нефть сырая 74,40 110,9 885 875 2 нефтепродукты 75,80 94,5 544 563 3 газ природный 27,0 15,8 574 736 4 уголь каменный 19,7 23,1 567 536 5 руды и концентраты железные 38,3 39,7 478 366
/>
/>
/>
Анализ динамикицен с использованием временных рядов
Среднеквадратичное отклонение =/> />
Коэффициент вариации =
/>
Проверим ряд на аномальные наблюденияс помощью tn-критерия Граббса. В даннойсовокупности выделим максимальное и минимальное значение — 4453 и 5052,допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
/>
где: y- аномальное наблюдение;
/> — средний абсолютныйприрост./> />
Tn-критерия Граббса=
/>
Для корреляционно-регрессионногоанализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отборфакторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициентакорреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативнымпризнаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы, представленнойниже произведем корреляционный анализ.
В данном корреляционноманализе мы проанализируем зависимость между внешней ценой на нефть ивнутренней.
t 1 2 3 4
y(t) 101 108 133 118
x(t) 5,30 101,00 282,00 355,00
5 6 7 8 9
74,4 110,9 179,9 180,69 200,3
376,00 339,00 1000,00 1548,00 1687,36
Рассчитаем коэффициентырегрессии.
tcp =5
ycp (t)=134,02
a1=11,70
a0=75,52
Отсюда функция будет иметьвид:
y=75.52+11.70x
На основании линии регрессиивыведем условный тренд Y.
t 1 2 3 4 5
yp (t) 87,22 98,92 110,62 122,32 134,02 6 7 8 9
145,72 157,42 169,12 180,82
/> /> /> /> /> /> /> /> /> />
На основании условного трендасделаем прогноз на 11 и 12 периоды.
10 11
192,52 204,22 max 229,73 243,60 min 155,30 164,83
/>Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданнойформуле.
Eотн=21,06
Экономической обоснование результатованализа.
В ходе анализа мы пришли к следующему заключению. Цены выражаютсовокупную информацию о рынках( отраслях) и экономике в целом. Ценыопределенным образом зависят от нескольких основных моментов, которые нашлисвое совокупное выражение в в трех факторах: цены на энергоносители и цены наосновной продукт экспорта.
Построенные модели имеют достаточно высокий коэффициентдетерминации, что свидетельствует об их адекватности. В ряде случаевкоэффициенты корреляции были близко равны нулю, что тоже свидетельствует намой взгляд о практической ценности моделей. Все выдвинутые гипотезы оэксопртоориентированности экономики доказаны. Правда утверждение, что совокупный спрос носит зависимый характер от мировой коньюктуры цен на нефтьносит чисто гипотетический характер и требует дополнительных статистическихподтверждений, но это не входит в предметную область курсового проекта.
Выводы и предложения.
В ходе работы был проведен определенный спектрисследовательских мероприятий на базе экономико-статистического инструментария.Были выдвинуты гипотезы макроэкономического характера зависимости цен ( врамках предметной области) от цен на бензин, электроэнергию и экспортных ценна нефть. В ходе выполнения курсового проекта все гипотезы признаныправомерными.