Курсовая работа: Статистические методы изучения цен и инфляции

Рис. 5

На рис представлен график зависимости наименования товара от проданного товара

Рис.6

Рис. 7 Круговая диаграммы по торговой деятельности за 2007 г.

Анализ результатов статистических компьютерных расчетов

Результаты проведенных расчетов позволяют сделать следующие выводы.

1.Мода равна 0,6 для рассматриваемого магазина наиболее распространенное количество проданных товаров характеризуется средней величиной 0,6 .

Для рассматриваемого магазина наиболее распространенная сумма проданных товаров характеризуется средней величиной 6931 руб.

2.В рассматриваемом магазине половина товара имеют в среднем количество проданного товара не более 82,613 руб, а другая половина не менее 82,613 руб.

3.Анализ прилученных значений показателей среднее значение и дисперсия говорит о том, что среднее количество проданных товаров составлянт 83,4 ед; а среднее количество суммы проданного товара составляет 183481 руб. Коэффициент вариации превышает 33%, следовательно вариация количества и суммы проданных товаров значительна, совокупность по данному признаку однородна.

4.Линейный коэффициент корреляции r = 0,02– это значит, что между количеством и суммой проданных товаров имеется обратная связь, по шкале Чэддока (0,1-0,3)слабая связь.

Факторная дисперсия показывает, что с изменением количества проданной товаров и сумма проданных товаров изменяется на Д=43,44 млрд. руб. Изменение количества проданных продуктов под влиянием других факторов составит Д=6 млн. руб. При этом общее изменение затрат составит 48 млрд.руб. под влиянием всех факторов. На основе этих данных коэффициент детерминации R^2= 0,002- это значит, что количество проданного товара на 0,2% зависит от суммы проданы товаров а остальные 99,8% принадлежат другим факторам.

В нашем случае уравнение регрессии имеет вид Y = 1826747+6,1Х. При этом коэффициент а1 показывает, что с возрастание количества проданного товара на 1 единицу приведет к увеличению суммы проданных товаров на 6,1 руб.

Коэффициент эластичности Э=а1*(Хср/Yср) = 1826747*(130/18347)=12943 показывает, что сростом количества проданного товара на 1%, следует ожидать повышение суммы проданных товаров в среднем на 12943%.

Анализируя диаграмму изображенную на рис. 4, можно сделать вывод, что наибольшую прибыль принесли товары:

водка и ликероводочные изделия -759926 руб.-14,4%

кондитерские изделия- 605075 руб.-11,44%

пиво- 597075 руб.-11,29%

колбасные изделия и копчености – 550446 руб.-10%

хлеб и хлебобулочные изделия-492407 руб.9,-3%

Заключение

Цель моего исследования достигнута, поэтому можно сделать следующие выводы.

В настоящее время, чтобы не только быть в курсе проблем, касающихся инфляции в нашей стране, но и хорошо ориентироваться в создавшейся ситуации, недостаточно отслеживать только изменение цен на продовольственные товары. Необходимо также фиксировать инфляцию и в сфере коммунальных, транспортных, медицинских, образовательных и других услуг, а также анализировать цены на промышленные товары широкого потребления Устойчивое функционирование организации зависит от ее способности приносить достаточный объем прибыли, что оказывает влияние на ее платежеспособность.

Для любого предприятия получение финансового результата означает признание обществом (рынком) полезности его деятельности или получение выручки от реализации произведенного на предприятии продукта в форме продукции, работ и услуг [15,c.501].

Поставленные мною задачи решены, поэтому можно сделать следующие выводы.

На основе проведенного анализа установлено, что количество проданного товара не сильно зависит от суммы проданных товаров, так как на сумму породных товаров предприятием влияет не только количество, но и доходы населения, цена товара, численность населенного пункта и др.

Статистическое изучение инфляции с позиции ее формирования и развития включает в себя использование и других макроэкономических показателей: динамика товарной массы, темпов роста денежной массы, денежных доходов населения, динамики мировых цен и др. Инфляция является очень сложным явлением, формирующимся и развивающимся под воздействием множества самых различных факторов, которые часто имеют противоречивый характер и направленность. Это весьма затрудняет анализ инфляции и соответствующее моделирование данного явления с целью прогноза. Предсказание приближающейся инфляции, особенно в долгосрочной перспективе, значительно уменьшает все ее негативные последствия и позволяет заранее наметить комплекс мер по ограничению развития этого процесса. Неустойчивость экономического развития нашей страны создает известные трудности для прогнозирования инфляции, даже на краткосрочную перспективу.

Список литературы

1.  Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум. – М.: ИНФРА-М, 2003.

2.  Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ –ДАНА, 2003. – 463с.

3.  Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов. – М.:Аудит, ЮНИТИ, 1998. – 247с.

4.  Демина А. И. Статистика: Учебник/ А.И.Демина, О.П. Мальченко, Ю. И. Ростова. – Барнаул: Изд-во АЛТ. Ун-та, 2005. – 344с.

5.  Курс социально-экономической статистики: Учебник для Вузов/Под ред. проф. М.Г. Назарова – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ – ДАНА, 2000 – 771с.

6.  Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов/Под ред. В.М. Симчеры; ВЗФИ. – М.: Финстатинформ, 1999.

7.  Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 352с.

8.  СиденкоА.В., Башкатов Б.И.,Матвеева В.М. МЕЖДУНАРОДНАЯ СТАТИСТИКА: Учебник – М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. – 272с.

9.  Статистика: Курс лекций/ Харченко Л. П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. – Новосибирск: Изд-во НГАЭ и У, М.: ИНФРА –М, 1997 –310с.

10.  Статистика: Учебник/ Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: ТК Велби, Проспект, 2002.

11.  Центральная база данных по экономическим показателям Российской Федерации//Вопросы статистики. – 2006. - № 2. – С. 42-47.