Абсолютное значение одного процента прироста (А1%) : как одна сотая часть предыдущего уровня.
Полученные в результате вычислений значения внесем в таблицу №5 «Основные показатели ряда динамики».
Таблица №5 «Основные показатели ряда динамики»
| 
   Показатели  | 
  
   2000  | 
  
   2001  | 
  
   2002  | 
  
   2003  | 
  
   2004  | 
 
| 
   Сумма доходов в месяц на семью, руб., х  | 
  
   860  | 
  
   1110  | 
  
   950  | 
  
   980  | 
  
   940  | 
 
| 
   Абсолютное отклонение,  | 
  |||||
| 
   - цепное  | 
  
   =C2-B2  | 
  
   =D2-C2  | 
  
   =E2-D2  | 
  
   =F2-E2  | 
 |
| 
   - базисное  | 
  
   =C2-B2  | 
  
   =D2-B2  | 
  
   =E2-B2  | 
  
   =F2-B2  | 
 |
| 
   Коэффициент роста  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   =C2/B2  | 
  
   =D2/C2  | 
  
   =E2/D2  | 
  
   =F2/E2  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   =C2/B2  | 
  
   =D2/B2  | 
  
   =E2/B2  | 
  
   =F2/B2  | 
 |
| 
   Темп роста, %  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   =C2/B2*100  | 
  
   =D2/C2*100  | 
  
   =E2/D2*100  | 
  
   =F2/E2*100  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   100  | 
  
   =C2/B2*100  | 
  
   =D2/B2*100  | 
  
   =E2/B2*100  | 
  
   =F2/B2*100  | 
 
| 
   Темп прироста, %  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   =C10-100  | 
  
   =D10-100  | 
  
   =E10-100  | 
  
   =F10-100  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   =C11-100  | 
  
   =D11-100  | 
  
   =E11-100  | 
  
   =F11-100  | 
 |
| 
   Абсолютное значение 1процента прироста  | 
  |||||
| 
   - цепное  | 
  
   =B2/100  | 
  
   =C2/100  | 
  
   =D2/100  | 
  
   =E2/100  | 
 |
| 
   - базисное  | 
  
Таблица № 5 «Основные показатели ряда динамики»
| 
   Показатели  | 
  
   2000  | 
  
   2001  | 
  
   2002  | 
  
   2003  | 
  
   2004  | 
 
| 
   Сумма доходов в месяц на семью, руб., х  | 
  
   860  | 
  
   1110  | 
  
   950  | 
  
   980  | 
  
   940  | 
 
| 
   Абсолютное отклонение,  | 
  |||||
| 
   - цепное  | 
  
   250  | 
  
   -160  | 
  
   30  | 
  
   -40  | 
 |
| 
   - базисное  | 
  
   250  | 
  
   90  | 
  
   120  | 
  
   80  | 
 |
| 
   Коэффициент роста  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   1,29  | 
  
   0,86  | 
  
   1,03  | 
  
   0,96  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   1,29  | 
  
   1,10  | 
  
   1,14  | 
  
   1,09  | 
 |
| 
   Темп роста, %  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   129,07  | 
  
   85,59  | 
  
   103,16  | 
  
   95,92  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   100  | 
  
   129,07  | 
  
   110,47  | 
  
   113,95  | 
  
   109,30  | 
 
| 
   Темп прироста, %  | 
  |||||
| 
   - цепной  | 
  
   29,07  | 
  
   -14,41  | 
  
   3,16  | 
  
   -4,08  | 
 |
| 
   - базисный  | 
  
   29,07  | 
  
   10,47  | 
  
   13,95  | 
  
   9,30  | 
 |
| 
   Абсолютное значение 1процента прироста  | 
  |||||
| 
   - цепное  | 
  
   8,6  | 
  
   11,1  | 
  
   9,5  | 
  
   9,8  | 
 |
| 
   - базисное  | 
  
Рассчитаем среднегодовые значения этих показателей:
Средний уровень (
) исчисляется по формуле средней
арифметической простой:
 =
(860+1110+950+980+940) : 5 = 4840 : 5 = 968
где у – уровни ряда.
Средний абсолютный прирост исчисляется как средняя арифметическая простая годовых (цепных) приростов:
= (29,07 + (-14,41) + 3,16 + (-4,08)) : 4 =
13,73 : 4 = 3,43
Среднегодовой темп роста исчисляется по формуле
средней геометрической из цепных коэффициентов роста:
=   
где n – число коэффициентов;
      
 - знак произведения.
Среднегодовой темп
прироста исчисляется следующим образом: 
или ![]()
 = 102,2 - 100 = 2,2 %
= 1,022 - 1,0 = 0,022
Расчет среднего абсолютного значения одного процента прироста за несколько лет производится по формуле:
= (8,6 + 11,1 + 9,5 + 9,8) : 4 = 39 : 4 =
9,75
Вывод: В результате выполненных расчетов я определила размер среднего абсолютного значения одного процента прироста за несколько лет он равен 9,75%
Задача №4
Условие:
По данным о реализации товаров (по шести видам товаров) (приложение 3) определить:
- индивидуальные индексы (ip, iq);
- сводные индексы (Ip, Iq, Ipq);
- абсолютное изменение товарооборота за счет:
1) количества товаров;
2) изменения цен;
Сделать вывод по решению задачи.
Решение:
| 
   Приложение №3  | 
  ||||
| 
   Вид продукции  | 
  
   Базисный период  | 
  
   Отчетный период  | 
 ||
| 
   количеств,  | 
  
   цена,  | 
  
   количество,  | 
  
   цена,  | 
 |
| 
   q0  | 
  
   p0  | 
  
   q1  | 
  
   p1  | 
 |
| 
   E  | 
  
   170  | 
  
   110  | 
  
   180  | 
  
   110  | 
 
| 
   R  | 
  
   3320  | 
  
   30  | 
  
   3160  | 
  
   31  | 
 
| 
   T  | 
  
   430  | 
  
   205  | 
  
   470  | 
  
   204  | 
 
| 
   Y  | 
  
   570  | 
  
   10  | 
  
   540  | 
  
   11  | 
 
| 
   U  | 
  
   610  | 
  
   43  | 
  
   630  | 
  
   47  | 
 
| 
   I  | 
  
   33  | 
  
   502  | 
  
   29  | 
  
   501  | 
 
На основании приложения №3 заполним таблицу №4, затем по формулам представленным ниже рассчитаем требуемые по условию задачи показатели и внесем их в таблицу №6. По полученным в результате вычислений данным сделаем вывод.
| 
   Таблица № 6  | 
  |||||||||
| 
   Вид  | 
  
   Базисный период  | 
  
   Отчетный период  | 
  
   Произведение  | 
  
   Индивидуальные индексы  | 
 |||||
| 
   кол-во,  | 
  
   цена,  | 
  
   кол-во,  | 
  
   цена,  | 
  
   q0*p0  | 
  
   q1*p0  | 
  
   q1*p1  | 
  
   q1/q0  | 
  
   p1/p0  | 
 |
| 
   q0  | 
  
   p0  | 
  
   q1  | 
  
   p1  | 
 ||||||
| 
   1  | 
  
   170  | 
  
   110  | 
  
   180  | 
  
   110  | 
  
   18700  | 
  
   19800  | 
  
   19800  | 
  
   1,06  | 
  
   1,00  | 
 
| 
   2  | 
  
   3320  | 
  
   30  | 
  
   3160  | 
  
   31  | 
  
   99600  | 
  
   94800  | 
  
   97960  | 
  
   0,95  | 
  
   1,03  | 
 
| 
   3  | 
  
   430  | 
  
   205  | 
  
   470  | 
  
   204  | 
  
   88150  | 
  
   96350  | 
  
   95880  | 
  
   1,09  | 
  
   1,00  | 
 
| 
   4  | 
  
   570  | 
  
   10  | 
  
   540  | 
  
   11  | 
  
   5700  | 
  
   5400  | 
  
   5940  | 
  
   0,95  | 
  
   1,10  | 
 
| 
   5  | 
  
   610  | 
  
   43  | 
  
   630  | 
  
   47  | 
  
   26230  | 
  
   27090  | 
  
   29610  | 
  
   1,03  | 
  
   1,09  | 
 
| 
   6  | 
  
   33  | 
  
   502  | 
  
   29  | 
  
   501  | 
  
   16566  | 
  
   14558  | 
  
   14529  | 
  
   0,88  | 
  
   1,00  | 
 
| 
   Итого  | 
  
   -  | 
  
   -  | 
  
   -  | 
  
   -  | 
  
   254946  | 
  
   257998  | 
  
   263719  | 
  
   -  | 
  
   -  | 
 
= 257998 - 254946 =
3052
= 263719 - 257998 =
5721
 = 5721 + 3052 = 8773
= 257998 : 254946 =
1,01
 = 263719 : 257998 =
1,02
Ipq = Ip * Iq= 1,02 * 1,01 = 1,03
Вывод: В результате расчетов я выяснила индивидуальный индекс физического объема продукции , который показал что произошло увеличение объёмов реализованной продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным на 0,88 -1,09 раз. Рассчитав индивидуальные индекс цен я увидела что прибыль за счет увеличения цены на продукцию в отчетном периоде выросла по сравнению с базисным и составила 1,01 %. В итоге можно сказать, что увеличение размера прибыли на 1,02 % произошло главным образом за счет увеличения цены.
Задача №4
Условие:
Из исходных данных таблицы 1 (выбрать строки с 14 по 23) провести корреляционно-регрессионный анализ, определить параметры корреляции и детерминации. Построить график корреляционной зависимости между двумя признаками (результативным и факторным). Сделать вывод.
Решение:
| 
   Таблица №7 "Исходные данные"  | 
 ||
| 
   Порядковый номер рабочего  | 
  
   Производственный стаж (лет)  | 
  
   Размер заработной платы (д.е.)  | 
 
| 
   14  | 
  
   20  | 
  
   1800  | 
 
| 
   15  | 
  
   40  | 
  
   2800  | 
 
| 
   16  | 
  
   14  | 
  
   1750  | 
 
| 
   17  | 
  
   9  | 
  
   1580  | 
 
| 
   18  | 
  
   14  | 
  
   1750  | 
 
| 
   19  | 
  
   20  | 
  
   1560  | 
 
| 
   20  | 
  
   9  | 
  
   1210  | 
 
| 
   21  | 
  
   10  | 
  
   1200  | 
 
| 
   22  | 
  
   6  | 
  
   1355  | 
 
| 
   23  | 
  
   12  | 
  
   1480  | 
 
На основании данных таблицы №7 «Исходные данные» заполним таблицу № 8:
| 
   Таблица №8  | 
  |||||
| 
   №п/п  | 
  
   х  | 
  
   у  | 
  
   х*у  | 
  
   х2  | 
  
   y2  | 
 
| 
   1  | 
  
   10  | 
  
   1200  | 
  
   12000  | 
  
   100  | 
  
   1440000  | 
 
| 
   2  | 
  
   9  | 
  
   1210  | 
  
   10890  | 
  
   81  | 
  
   1464100  | 
 
| 
   3  | 
  
   6  | 
  
   1355  | 
  
   8130  | 
  
   36  | 
  
   1836025  | 
 
| 
   4  | 
  
   12  | 
  
   1480  | 
  
   17760  | 
  
   144  | 
  
   2190400  | 
 
| 
   5  | 
  
   20  | 
  
   1560  | 
  
   31200  | 
  
   400  | 
  
   2433600  | 
 
| 
   6  | 
  
   9  | 
  
   1580  | 
  
   14220  | 
  
   81  | 
  
   2496400  | 
 
| 
   7  | 
  
   14  | 
  
   1750  | 
  
   24500  | 
  
   196  | 
  
   3062500  | 
 
| 
   8  | 
  
   14  | 
  
   1750  | 
  
   24500  | 
  
   196  | 
  
   3062500  | 
 
| 
   9  | 
  
   20  | 
  
   1800  | 
  
   36000  | 
  
   400  | 
  
   3240000  | 
 
| 
   10  | 
  
   40  | 
  
   2800  | 
  
   112000  | 
  
   1600  | 
  
   7840000  | 
 
| 
   Итого  | 
  
   154  | 
  
   16485  | 
  
   291200  | 
  
   3234  | 
  
   29 065 525,00  | 
 
Проведем корреляционно-регрессионный анализ и определим параметры корреляции и детерминации. Корреляционный и регрессивный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установления аналитического выражения (формы) связи (регрессивный анализ). В нашем случае нам предлагается линейная форма регрессии, уравнение прямой будет иметь вид:
 
где
- теоретические уровни;
а0 и а1 – параметры прямой.
Для нахождения параметров а0 и а1 необходимо решить систему нормальных уравнений:

где у – фактические уровни ряда динамики;
n – число уровней.
Для решения системы используем метод определителей.
Параметры рассчитывают по формулам:

Итак, рассчитаем параметры:
a0 = (16485*3234)-(291200*154) : 10*3234-23716= 981,875
a1 = (10*291200) - (154*16485) : 10*3234 - 23716 = 43,287
Решим систему нормальных уравнений подставив вычисленные раннее параметры:

981,875 * 10 + 43,287 * 154 = 16485
981,875 * 154 + 43,287 * 3234 = 291200,
16485 = 16485
291200 = 291200
Подставим вычисленные параметры в уравнение прямой:
       ![]()
Рассчитаем коэффициент корреляции по формуле:

= 
![]()  | 
 
= 373310 : (92,86 * 4347,41) = 373310 : 403700,5 = 0,92
Коэффициент детерминации равен:
r2 = 0,92 * 092 = 0,85
Построим график корреляционной зависимости между двумя признаками (результативным и факторным), отложив на оси Х в порядке возрастания показатели стажа работы, на оси Y — данные по заработной плате:

Вывод: График данного корреляционного поля позволяет предположить, что, возможно, между стажем работы и размером заработной платы у исследуемой группы наблюдается прямая, зависимость, т.е. со снижением показателя стажа работы происходит уменьшение размера заработной
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.