46950

Методы статистического изучения взаимосвязи социально-экономических явлений

Доклад

Макроэкономика

Корреляционный анализ изучает взаимозависимости показателей и позволяет решить следующие задачи: Задача оценки тесноты связи между показателями с помощью парных частных и множественных коэффициентов корреляции; Задача оценки уравнения регрессии. Уравнение регрессии или статистическая модель связи массовых процессов и явлений выражаемая функцией. Основной проблемой построения уравнения регрессии является его размерность. прямая гиперболы параболы Оценка параметров уравнений регрессии осуществляется методом наименьших...

Русский

2013-12-01

38.96 KB

27 чел.

1. Методы статистического изучения взаимосвязи социально-экономических явлений.

Понятие причинности применяется всегда, когда осуществление одного события оказывается достаточным основанием для ожидания того, что произойдет другое событие. В этом случае первое событие выступает причиной, а второе - следствием.

В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых массовых явлений и процессов. При изучении сложных процессов и явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.

Статистическое изучение связи между причиной и следствием состоит из нескольких этапов. На первом этапе изучается качественный анализ рассматриваемого явления, связанный с анализом природы явления. На втором этапе строится модель связи. На третьем, последнем этапе осуществляется интерпретация результатов.

Корреляция - это статистическая зависимость между величинами, не имеющая строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению другой величины. Варианты зависимостей: Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными); Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксации значений других факторных признаков; Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Графически взаимосвязь 2 признаков изображается с помощью поля корреляции. В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат - результативного. Точки с соответствующими абсциссами и ординатами наносятся на плоскость. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между признаками. Корреляционный анализ изучает взаимозависимости показателей и позволяет решить следующие задачи: Задача оценки тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции; Задача оценки уравнения регрессии.

Основной предпосылкой применения корреляционного анализа является необходимость подчинения совокупности значений всех факторных признаков (Х1, Х2, ...Хк) и результативного признака (У) нормальному закону распределения или близость к нему. Если объем исследуемой совокупности большой и превышает 50 наблюдений, то нормальность распределения может быть подтверждена на основе расчета и анализа специальных критериев: Пирсона, Ястремского, Боярского, Колмогорова и пр. Если объем совокупности меньше 50, то закон распределения исходных данных определяется на базе построения и визуального анализа поля корреляции. При этом если в расположении точек имеет место линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных (У, Х1,Х2,...Хк) подчиняется нормальному распределению.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (Х1, Х2, ..., Хк). Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки Х1, Х2, ..., Хк могут иметь произвольный закон распределения. В динамических рядах в качестве фактора выступает время. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (У) и факторными (Х1, Х2, ..., Хк) признаками. Уравнение регрессии, или статистическая модель связи массовых процессов и явлений, выражаемая функцией Ух = Ф (Х1, Х2, ..., Хк), является достаточно адекватным реальному моделируемому явлению или процессу. Теоретическая обоснованность моделей взаимосвязи, построенных на основе корреляционно-регрессионного анализа, обеспечивается соблюдением условий: Все признаки и их совместное распределение должны подчиняться нормальному закону распределения; Дисперсия моделируемого признака (У) должна все время оставаться постоянной при изменении величины У и значений факторных признаков; отдельные наблюдения должны быть независимыми.

Основной проблемой построения уравнения регрессии является его размерность. Их число должно быть оптимальным. Построение модели малой размерности может привести к тому, что она будет недостаточно полно описывать исследуемое явление или процесс. Число факторных признаков (к) должно быть в 5 - 6 раз меньше объема изучаемой совокупности.

Построение корреляционно-регрессионных моделей, какими бы сложными они не были, само по себе не вскрывает полностью всех причинно-следственных связей. Основой их адекватности является предварительный качественный анализ, основанный на учете специфики и особенностей сущности исследуемых массовых процессов и явлений.

Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результирующим и факторным.

прямая -

гиперболы -

параболы -

Оценка параметров уравнений регрессии осуществляется методом наименьших квадратов (МНК), в основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности. Сущность МНК состоит в том, что ищутся параметры модели, при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических значений результативного признака от теоретических, то есть полученных по выбранному уравнению регрессии:

где Y - фактическое значение признака; - теоретическое значение признака.

Для прямой зависимости это выглядит так:

Существуют другие методы минимизации ошибки. Однако наиболее оптимальным вариантом является оценка ошибки по МНК. Этот метод обладает тем замечательным свойством, что делает число нормальных уравнений равным числу неизвестных коэффициентов.

Проверка адекватности модели регрессии, построенной на основе того или иного уравнения связи, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии осуществляется с помощью t- критерия Стьюдента:

где - дисперсия коэффициента регрессии.

Параметр модели регрессии признается статистически значимым, если выполняется неравенство:

(; =n-k-1)

где - уровень значимости критерия проверки гипотезы о равенстве нулю параметров, измеряющих связь;=n-k-1 - число степеней свободы.

Дисперсия коэффициента регрессии: , где - дисперсия результативного признака;- число факторных признаков в уравнении.

Если средняя ошибка аппроксимации не превышает 12 - 15%, то уравнение построено верно.

При проверке адекватности уравнения регрессии исследуемому процессу возможны варианты: Построенная модель на основе ее проверки по критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Модель по критерию Фишера адекватна, но часть коэффициентов регрессии незначима. Модель по критерию Фишера адекватна, но все коэффициенты регрессии незначимы.

С целью расширения возможностей содержательного анализа модели регрессии используются частные коэффициенты эластичности, которые определяются по формуле:

где - среднее значение соответствующего факторного признака; - среднее значение результативного признака; - коэффициент регрессии при соотв факторном признаке.

Частный коэффициент детерминации также используется для расширения возможностей содержательного анализа модели регрессии: где - парный коэффициент корреляции между результативным и i - факторным признаком; - соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизованной форме.

Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i - го признака, входящего в множественное уравнение регрессии.

Рассчитываются также множественный коэффициент детерминации, который представляет собой множественный коэффициент корреляции в квадрате. Он характеризует, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную модель.

Отрицательными свойствами уравнений регрессии являются: уравнения регрессии пригодны только для краткосрочных прогнозов; на основе уравнения регрессии невозможно получить оптимального значения моделируемого показателя.

Непараметрические показатели связи

Для оценки тесноты и существенности связи между двумя коррелированными признаками используется линейный коэффициент корреляции. Этот коэффициент был введен в начале 90-х годов Пирсоном, Эджвортом и Велдоном. В практике применяются различные математические формулировки этого коэффициента. 3 из них:

Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до 1. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают. Для измерения тесноты связи используются также и другие показатели: корреляционное отношение; множественный коэффициент корреляции; частные коэффициенты корреляции и некоторые другие.

Ранговые коэффициенты связи

В анализе массовых процессов и явлений часто приходится прибегать к различным условным оценкам, которые называются рангами, а взаимосвязь между отдельными признаками измерять с помощью непараметрических коэффициентов связи. Ранжирование - процедура упорядочивания объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения.

Ранг - порядковый номер значений признака, расположенных в порядке возрастания или убывания их величин. Если значения признака имеют одинаковую количественную оценку, то ранг всех этих значений принимается равным средней арифметической от соответствующих номеров мест, которые они определяют. Данные ранги называются связными.

Среди непараметрических методов оценки тесноты связи наибольшее значение имеют ранговые коэффициенты Спирмена () и Кендала ( ). Эти коэффициенты могут быть использованы для определения тесноты связей как между количественными, так и между качественными признаками при условии, если их значения упорядочить или проранжировать по степени убывания или возрастания признака.

Коэффициент корреляции рангов (коэффициент Спирмена) рассчитывается для случаев, когда нет связных рангов. Его формула:

где - квадрат разности рангов;

n - число наблюдений (число пар рангов).

Коэффициент Спирмена принимает любые значения в интервале (-1;1) . Значимость коэффициента корреляции рангов Спирмена проверяется на основе критерия Стьюдента.

Расчет коэффициента Спирмена осуществляется по следующему алгоритму. Сначала ранжируются значения результирующего признака. Затем ранжируются значения факторного признака. Значения рангов парных признаков : результирующего и факторного сравниваются, вычисляется разница рангов, которая возводится в квадрат и далее подставляется в формулу.

Ранговый коэффициент корреляции Кендалла может использоваться для измерения взаимосвязи между качественными и количественными признаками, характеризующими однородные объекты. Ранжированные по одному принципу. Расчет рангового коэффициента Кендалла

где n- число наблюдений;

S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по второму признаку. S = P + Q

Формула Кендалла используется и для связных рангов.

Как правило коэффициент Кендалла меньше коэффициента Спирмена.

Связь между признаками можно признать статистически значимой, если значения коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла больше 0.5.

Для определения тесноты связи между произвольным числом ранжированных признаков применяется множественный коэффициент ранговой корреляции (коэффициент конкордации) (W), который вычисляется по формуле:

где m - количество факторов;

n - число наблюдений;

S - отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов.

Коэффициент конкордации принимает любые значения в интервале (-1;1) .

Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена, Кендалла и конкордации обладают тем преимуществом, что с их помощью можно измерять и оценивать связи как между количественными, так и между атрибутивными признаками, которые поддаются ранжированию.

2. Финансовая устойчивость страховых компаний и ее составляющие.

Финансовая устойчивость - широкое понятие, одним из факторов которого является платежеспособность. Значительное влияние на финансовую устойчивость страховых организаций оказывает уровень инфляции. Инфляционные процессы подрывают стимулы экономического роста, повышение эффективности производства на базе научно-технического прогресса. Страховщики должны обладать полностью оплаченным уставным капиталом, размер которого должен быть не ниже установленного минимального размера уставного капитала. Для страховых компаний, занимающихся личным страхованием и имущественным страхованием, минимальный размер уставного капитала должен быть не менее 30 млн. рублей. Долгосрочное финансирование имеет определяющее значение для развития компании. В зависимости от выбранной стратегии та или иная часть собственного капитала может рассматриваться как источник покрытия оборотных активов, необходимых для осуществления компанией своей уставной деятельности. В теории финансового анализа эта часть носит название собственный (чистый) оборотный капитал.

Утвержденной приказом Росстрахнадзора инструкцией предусмотрено, что для обеспечения платежеспособности размер свободных активов страховщика, исчисленный как разность между общей суммой активов и суммой его обязательств, должен соответствовать нормативному размеру, т.е. должно соблюдаться: А - О >Н

где А - фактический размер активов страховщика; О - фактический объем обязательств страховщика; Н - нормативный размер превышения активов страховщика над его обязательствами.

В соответствии с данными Правилами страховые резервы по рисковым видам страхования включают: резерв незаработанной премии; резервы убытков: резерв заявленных, но неурегулированных убытков и резерв произошедших, но незаявленных убытков; стабилизационный резерв; резерв выравнивания убытков по обязательному страхованию гражданской ответственности владельцев транспортных средств; резерв для компенсации расходов на осуществление страховых выплат по обязательному страхованию гражданской ответственности владельцев транспортных средств в последующие годы; иные страховые резервы.

Перестрахование дает возможность предусмотреть все эти случайности, и поэтому потребность в перестраховании можно сформулировать следующим образом: возмещение ущерба по единичному риску; возмещение ущерба по одному очень крупному риску; возмещение ущерба, связанного с наступлением одного катастрофического случая. Перестрахование выравнивает такие колебания, тем самым достигается стабильность результатов деятельности страховой компании на протяжении ряда лет, и это крайне важно для обеспечения финансовой устойчивости страховщика.

3. Косвенные налоги в системе налогообложения.

Преимущества косвенных налогов связаны в первую очередь с их ролью в формировании доходов бюджета. При умелом использовании, косвенные налоги могут быть эффективными финансовыми инструментами регулирования экономики.

1. косвенным налогам характерно быстрое поступление.

2. так как косвенными налогами охватываются товары народного потребления и услуги, то достаточно высокой есть вероятность их полного или почти полного поступления.

3. потребление более-менее равномерно в территориальном разрезе, а поэтому косвенные налоги снимают напряжение в межрегиональном распределении доходов.

4. косвенные налоги осуществляют существенное влияние на само государство. Используя все свои возможности и инструменты, оно должно обеспечить соответствующие условия для развития производства и сферы услуг, так как чем больше объем реализации, тем больше поступления в бюджет.

5. косвенные налоги влияют на потребителей. При умелом их использовании государство может регулировать процесс потребления, сдерживая его в одних направлениях и стимулируя в других.

Объектом налогообложения НДС признаются операции: реализация товаров на территории РФ; передача на территории РФ товаров для собственных нужд, расходы на которые не принимаются к вычету при исчислении налога на прибыль организации; выполнение строительно-монтажных работ для собственного потребления; ввоз товаров на таможенную территорию РФ; передача товаров на безвозмездной основе, товарообменные операции.

Налоговая база при реализации товаров в общем случае определяется как их стоимость, исчисленная исходя из цен, и без включения. Налоговым периодом признается квартал. По налогу на добавленную стоимость существует три ставки: 0, 10 и 18%.

Вычетам подлежат суммы налога: предъявленные при приобретении налогоплательщиком товаров, а также имущественных прав либо уплаченных им при ввозе товара на таможенную территорию РФ для внутреннего потребления; предъявленные покупателю и уплаченные продавцом товаров (работ, услуг) в бюджет, в случае возврата этих товаров.

Сумма налога, подлежащая уплате в бюджет, исчисляется по итогам каждого налогового периода как уменьшенная на сумму налоговых вычетов общая сумма налога, исчисленная от налоговой базы. Уплата НДС: ежемесячно по итогам каждого налогового периода исходя из фактической реализации не позднее 20-го числа месяца, следующего за истекшим налоговым периодом; поквартально налогоплательщиками с ежемесячными в течение квартала суммами выручки, не превышающими 2 000000 руб., не позднее 20-го числа месяца, следующего за истекшим кварталом; по товарам, ввозимым на территорию Российской Федерации, одновременно с уплатой таможенных платежей.

Акцизы – индивидуальный косвенный налог. Акцизы - это разновидность косвенного налога, включаемого в структуру цены отдельных видов товаров. Объектами налогообложения признаются:реализация подакцизных товаров собственного производства; продажа конфискованных или бесхозных подакцизных товаров, от которых произошел отказ в пользу государства; ввоз подакцизных товаров на таможенную территорию Российской Федерации; передача в структуре организации произведенных подакцизных товаров для дальнейшего производства неподакцизных товаров. Налоговая база определяется отдельно по каждому виду подакцизного товара. Общая сумма налога исчисляется по итогам каждого налогового периода (месяц) по всем операциям, дата реализации которых относится к соответствующему налоговому периоду, а также с учетом всех изменений, увеличивающих и уменьшающих налоговую базу. Уплата акциза при реализации подакцизных товаров производится в сроки: по операциям с нефтепродуктами - не позднее 25-го числа месяца, следующего за истекшим налоговым периодом. Но если налогоплательщик имеет свидетельство только на оптовую реализацию, то он уплачивает акциз по прямогонному бензину не позднее 25-го числа третьего месяца, следующего за истекшим налоговым периодом, по остальным нефтепродуктам - не позднее 25-го числа второго месяца, следующего за истекшим налоговым периодом. по операциям с остальными подакцизными товарами исходя из фактической реализации равными долями не позднее 25-го числа месяца, следующего за отчетным, и не позднее 15-го числа второго месяца, следующего за отчетным.

Таможенная пошлина - это обязательный платеж в федеральный бюджет, взимаемый таможенными органами страны при ввозе (вывозе) товара на ее таможенную территорию, а также в иных случаях, установленных таможенным законодательством Российской Федерации в целях таможенно-тарифного регулирования внешнеторговой деятельности в экономических интересах Российской Федерации. Таможенные пошлины подразделяются на ввозные, включая сезонные, и вывозные. Размер таможенной пошлины определяется таможенным тарифом, который содержит списки товаров, облагаемых таможенной пошлиной. Плательщиками таможенных пошлин являются предприятия, учреждения, организации и граждане, перемещающие товары через таможенную границу РФ. виды пошлин: сезонные и особые виды. Сезонная пошлина применяется в целях оперативного регулирования ввоза и вывоза отдельных товаров. к ввозимым на ее таможенную территорию товарам могут временно применяться особые пошлины: специальная пошлина; антидемпинговая пошлина; компенсац пошлина.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

42509. Изучение зависимости сопротивления электролитов от температуры 128.5 KB
  При отсутствии внешнего электрического поля ионы в электролите совершают тепловое движение. При наличии поля положительные ионы приобретают добавочную скорость в направлении электрического поля, а отрицательные ионы − добавочную скорость в противоположном направлении. На тепловое движение накладывается переносное движение ионов, и в растворе возникает электрический ток.
42510. Определение коэффициента вязкости жидкости 101 KB
  При движении плоских слоев сила трения между ними согласно закону Ньютона где  коэффициент пропорциональности называемый коэффициентом вязкости или динамической вязкостью; S площадь соприкосновения слоев. Соседние слои движутся с меньшими скоростями и следовательно между слоями жидкости возникает сила внутреннего трения. Стокс показал что эта сила при малых значениях скорости пропорциональна скорости движения шарика  и его радиусу r: 1 где...
42511. Изучение зависимости сопротивления металлов от температуры 135.5 KB
  К проводникам первого рода относятся металлы. Металлы обладают электронной проводимостью. Это означает, что носителями электричества в них являются свободные электроны. Если к участку проводника 1 рода приложена разность потенциалов, то на хаотическое движение электронов накладывается их упорядоченное движение.
42512. Изучение работы электронного осциллографа 126.5 KB
  Осциллограф состоит из электронно-лучевой трубки, генератора развёртки, блока синхронизации, двух усилителей, блока питания. В некоторых осциллографах имеется генератор меток времени. Принципиальная схема осциллографа показана на рис. 14.1. Осциллографы применяются во многих отраслях науки и техники, в частности, в электро- и радиотехнике, механике, акустике, медицине, биологии и др. Осциллограф даёт возможность наблюдать процессы длительностью 10−8 … 10−7 с.
42513. Физические основы работы ионных приборов 101.5 KB
  Положительные ионы под действием поля устремляются к катоду, бомбардируют его поверхность и вырывают из катода вторичные электроны (поверхностная ионизация). Такое явление называется вторичной эмиссией. Возникающие электроны вторичной эмиссии, ускоряемые полем, также включатся в процесс объёмной ионизации газа.
42514. Изучение релаксационных электрических колебаний с помощью электронного осциллографа 113.5 KB
  Основная особенность неоновой лампы заключается в том что она начинает проводить ток только при определённой разности потенциалов Uз между её электродами. Если напряжение на электродах лампы U Uз ток через лампу не идёт так как неон является диэлектриком. В этом случае внутреннее сопротивление Ri лампы очень велико. При разности потенциалов Uз которая называется потенциалом зажигания лампы происходит пробой диэлектрика − через лампу идёт ток.
42515. Проверка закона ома для последовательной цепи переменного тока 143.5 KB
  Цель работы: изучить закон Ома для последовательной цепи переменного тока с омическим, ёмкостным и индуктивным сопротивлениями для уяснения сдвига фаз между током напряжением; экспериментально проверить закон Ома; научиться строить векторные диаграммы и применять их для характеристики переменного тока. Оборудование: регулятор напряжения, реостат, катушка индуктивности, батарея конденсаторов, миллиамперметр, четыре вольтметра.
42516. Определение частоты переменного тока методом резонанса 60.5 KB
  Оборудование: сонометр регулятор напряжения ЛАТР источник постоянного тока В412 реостат на 30 Ом набор грузов соединительные провода. Сущность резонансного метода определения частоты переменного тока состоит в следующем. Если по струне пропустить постоянный ток то он будет взаимодействовать с магнитным полем электромагнита и на струну будет действовать сила Ампера направление которой зависит от направления магнитного поля им тока и определяется по правилу левой руки.
42517. Определение мощности переменного тока 130 KB
  Оборудование: ваттметр электродинамической системы амперметр переменного тока вольтметр на 150 В ламповый реостат с набором ламп лабораторный автотрансформатор ЛАТР соединительные провода. Краткие теоретические сведения Мощность тока определяется как произведение силы тока на напряжение. Поскольку в случае переменного тока сила тока и напряжение изменяются по гармоническому закону то целесообразно ввести понятие мгновенной мощности равной произведению мгновенных значений силы тока и напряжения Мгновенное значение мощности...