Geum.ru

Курсовой проект

  • 28161. Статистико-экономический анализ эффективности производства подсолнечника на примере СХА "Заря" и других предприятий Павловского, Петропавловского, Воробьевского и Аннинского районов Воронежской области
    Экономика

     

    1. Адамов В.К. Факторный индексный анализ. Методология и проблемы. ML: Статистика, 2005.- 200 с.
    2. Долгушевский Ф.Г., Христич А.Г. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики. М.: Статистика, 2006. 311 с.
    3. Емельянов A.M. Экономика сельского хозяйства М.: Экономика, 2007. 290 с.
    4. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. М.:ИНФРА-М, 2000. 412 с.
    5. Заслонкин В. П. и др. Подсолнечник становится высокодоходной культурой / В. П. Заслонкин // Земледелие. - 1997. - № 2. С. 11-12.
    6. Конституция Российской Федерации: Принята всенародным голосованием 12 дек. 1993 г.-М.: Юрид. Лит.,1993.-64 с.
    7. Крастин О.П. Разработка и интерпретация моделей корреляционных связей в экономике. - Рига: Зинатне, 2007. 408 с.
    8. Маркин Ю.П. Анализ внутрихозяйственных резервов. М.: Финансы и статистика, 2005. 379 с.
    9. Минаков И.А., Сабетова Л.А., Куликов Н.И. и др., под ред. Минакова И.А. / Экономика сельского хозяйства М.: Колос, 2000. 328 с.
    10. Панина Е.Б. Формирование и использование производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий в рыночных условиях хозяйствования: монография. Воронеж; ФГОУ ВПО ВГАУ, 2009. 190 с.
    11. Плошка Б.Г. Группировка и система статистических показателей. М.: Статистика, 2005. - 176 с.
    12. Приоритетные направления совершенствования организационно-экономического, учетно-финансового и правового механизма АПК: Сборник научных трудов Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2007. 312 с.
    13. Рафиков М.М. Экономика, организация и планирование сельскохозяйственного производства. M.: Экономика, 2008. 411 с.
    14. Российский статистический ежегодник. 2007 г: Стат. сб. / Росстат. М.: 2007. 826 с.
    15. Сурков И. М. Резервы повышения эффективности сельскохозяйственного производства / И. М. Сурков, В. П. Коротеев - учеб. пособие. - Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2003. 222 с.
    16. Сурков И.М. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций: учебник / И.М. Сурков. Воронеж: Воронежский ГАУ, 2009. 230 с.
    17. Формирование и развитие региональных аграрных рынков: учеб. пособие / К. С. Терновых [и др.]; под ред. К. С. Терновых. Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2005. 304 с.
    18. Чернова Т.В. Экономическая статистика / Учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.
    19. Чечевидина Л.Н. Экономических анализ: Учебное пособие. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. 448 с.
    20. Юзбашев М.М., Елисеева И.И. Общая теория статистики Учебник / Юзбашев М.М., Елисеева И.И. М.: Финансы и статистика, 2001. 352 с.
  • 28162. Статистическая наука
    Разное

    Организация статистики осуществляется статистическими службами Организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ …), Международного валютного фонда (МВФ), Мирового банка … деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом.

  • 28163. Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращения
    Экономика

    Наименование показателяАбсолютные показателиУдельные показатели, %Изменения в 2009 г. в сравнении с 2006 годом20062007200820092006200720082009Абсолютные показателиТемп роста Темп приростаСумма банкнот и монеты, находящихся в обращении (млрд. руб.) Банкнота3 049,804 103,804 354,404 603,5099,46%99,51%99,46%99,43%1 553,70150,94%50,94%Монеты16,5020,4023,7026, 200,54%0,49%0,54%0,57%9,70158,79%58,79%Итого3 066,304 124, 204 378,104 629,70 1 563,40150,99%50,99%Количество банкнот и монеты, находящихся в обращении (млн. экз.) Банкнота6 083,306 724,606 415,606 357,8016,74%16,03%13,81%12,68%274,50104,51%4,51%Монеты30 259,6035 219,8040 052,7043 780,5083,26%83,97%86, 19%87,32%13 520,90144,68%44,68%Итого36 342,9041 944,4046 468,3050 138,30 13 795,40137,96%37,96%Наличные деньги М0 (млрд. руб.) 2 009,22 785,23 702,23 794,833,24%30,96%27,89%28,12%1 785,60188,87%88,87%Безналичные средства (млрд. руб.) 4 035,46 210,69 569,99 698,366,76%69,04%72,11%71,88%5 662,90240,33%140,33%Денежная масса М2 (млрд. руб.) 6 044,68 995,813 272,113 493,1 7 448,50223,23%123,23%Денежная база в широком определении (среднее значение за год - млрд.руб.) 2 914,14 122,45 513,35 332,3 2 418, 20182,98%82,98%Продолжительность одного оборота денежной массы (число дней в году) 83,096,1118,1126,2 43, 20152,05%52,05%Ставка рефинансирования (среднее значение за год) 11,7510,7511,0710,77 -0,98 Объемы, привлеченных кредитными организациями вкладов (депозитов) физических лиц (млрд. руб.) в рубляхн/д3 666,394 749,834 949,48 85,41%85,70%71,74%1 283135,00%35,00%в инвалютен/д626,53792,411 949,47 14,59%14,30%28,26%1 323311,16%211,16%всегон/д4 292,925 542,246 898,95 2 606160,71%60,71%

  • 28164. Статистическая обработка земельно-кадастровой информации
    Разное

    №№ п/пУрожайность естеств. сенокосов, ц/гаВлияющие факторыПроизводств. затраты, руб./гаОсновные произв. фонды, руб./гаЗатраты мин. удобрений, ц/гаЭнергетические мощности, л. с.Удельный вес залес. и закуст. сенокосов, %Удельный вес заболоченных сенокосов, %Удельный вес улучшенных сенокосов, %Балл оценки по совокупным свойствам почв112,254,06000,812,0020,01,611,651211,470,84000,501,4038,09,612,360311,1160,06022,253,1022,03,56,055421,1110,06801,501,759,63,042,086510,871,04500,761,6840,026,58,055611,175,04200,651,1032,013,026,161713,960,03802,141,8025,05,27,97289,064,44500,801,9030,05,022,350917,0120,07151,312,557,00,540,0921011,764,03500,691,5631,08,035,0451110,670,04101,121,8026,414,215,2611212,762,55001,581,7821,524,020,0841314,055,06201,051,4033,66,112,4781412,560,05500,901,7019,060,015,0721512,185,05500,701,6040,09,02,0761612,070,05600,751,8620,01,013,0601715,8108,04200,741,2318,54,725,0861812,685,06800,902,3132,68,417,4811927,3147,06210,703,751,580,59,9922018,978,04801,122,6840,012,88,6902114,355,65680,881,7418,82,56,096228,845,43400,681,0126,048,412,5542313,568,05081,322,1442,411,010,674

  • 28165. Статистическая обработка и статистический анализ данных по материалам статистического наблюдения
    Экономика

    субъектДоля денежных доходов, расходуемых на прирост финансовых активов, %Годовые доходы населения, руб.Белгородская область24,373898551,2Брянская область20,460761572,8Владимирская область28,661031116,8Воронежская область18,9114358623,6Ивановская область22,238765328Калужская область11,451631927,2Костромская область28,533240636Курская область27,461666344Липецкая область17,963852366Московская область0,9461383876,8Орловская область17,639609660Рязанская область14,452748044,8Смоленская область19,554848736Тамбовская область24,656341308Тверская область11,668547835,2Тульская область25,578740886Ярославская область34,982593655,2г. Москва13,82615676553Республика Карелия25,149347250,8Республика Коми27,6112165236Архангельская область *32,686642841,6Ненецкий автономный округ69,710141588,8Вологодская область30,679010784Калининградская область1653494500Ленинградская область25,979962864Мурманская область20,588350240Новгородская область17,635761606,8Псковская область12,238539353,6г. Санкт-Петербург21,5491351788,8Республика Адыгея25,316448802Республика Дагестан1993681367,2Республика Ингушетия63,110038840Кабардино-Балкарская Республика24,834089001,2Республика Калмыкия408073853,2Карачаево-Черкесская Республика27,817534362,8Республика Северная Осетия - Алания40,734663927,2Краснодарский край4,8268303960,8Ставропольский край6,9127122103,2Астраханская область26,954509254,8Волгоградская область19,1149095663,2Ростовская область17,5263956135,2Республика Башкортостан17,6253209686,4Республика Марий Эл18,722237022,4Республика Мордовия32,934335345,6Республика Татарстан20,2242452980Удмуртская Республика22,768816592Чувашская Республика18,549761216Кировская область25,966695209,2Нижегородская область17,5200127387,6Оренбургская область32,4100524992,4Пензенская область15,458950672Пермская область *27,0209680923,6Коми-Пермяцкий автономный округ45,43713354,4Самарская область7,4277131585,6Саратовская область22,3126753360Ульяновская область14,260046008Курганская область27,146431787,2Свердловская область22,2354592780,8Тюменская область*70,6219525381,6Ханты-Мансийский автономный округ - Югра33,4261763454,4Ямало-Ненецкий автономный округ42,5116604858Челябинская область20,8206711582,4Республика Алтай39,58329658,4Республика Бурятия27,554605167,2Республика Тыва46,912307075,2Республика Хакасия34,328936904,4Алтайский край13,4108352717,2Красноярский край*23,2220950054Таймырский (Долгано-Ненецкий) автономный округ54,35267386,8Эвенкийский автономный округ60,61811224,8Иркутская область*23,3163607767,2Усть-Ордынский Бурятский автономный округ57,72916648Кемеровская область26,5212353382,4Новосибирская область0,2159376021,2Омская область25,9134092786,8Томская область23,280856968,4Читинская область*28,162226236,4Агинский Бурятский автономный округ38,23664045,2Республика Саха (Якутия)28,8109702881,6Приморский край15,7133027860Хабаровский край26,9129327297,6Амурская область25,350371178,4Камчатская область*41,232658213,6Корякский автономный округ59,42882966,4Магаданская область4020261882,4Сахалинская область29,761256464,8Еврейская автономная область28,811342316Чукотский автономный округ37,39386083,2*Регионы входят в состав других субъектов РФ.

  • 28166. Статистическая отчетность как источник информационного обеспечения
    Менеджмент

     

    1. Гусаров В.М. Теория статистики. М., 1998.
    2. Грабова Н.Н. Бухгалтерский учет в производственных и торговых предприятиях. К.: А.С.К., 2000.
    3. Кулинич О.І. Економічна статистика. Хмельницький, 2000.
    4. Макконел К.Р., Брю С.Л. Экономикс. В 2-х т.: Пер. с англ. М., 1992.
    5. Ларионова Е. Нематериальные активы как объект статистического исследования // Вопросы статистики. 1995. №6.
    6. Національні стандарти бухгалтерського обліку: нормативна база. Х.:Фактор, 1999.
    7. Нестеров Л. Лунина И. Проблемы отечественной статистики национального богатства//Вопросы статистики. 1996. № 10.
    8. Паршин Г.О. Бухгалтерський облік: основи теорії та практики. К.: “Знання”, 2000.
    9. Предложения по расчету национального богатства применительно к СНС: Статкомитет СНГ. - М., 1994.
    10. Пушкар М.С. Національні стандарти бухгалтерського обліку України. Тернопіль: “Лілея”, 2000.
    11. Рекомендации по оценке основных фондов (включая нематериальные актины) как элемента баланса активов и пассивов СНС: Статкомитет СНГ. - М., 1996.
    12. Система национальных счетов - инструмент макроэкономического анализа: Учеб. пособие / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: Финстатинформ, 1996.
    13. Сопко В.В., Завгородній В.П. Організація бухгалтерського обліку, контролю та аналізу. К.: КНЕУ, 2000.
    14. Статистичний щорічник України за 1998 рік. К., 1999.
    15. Статистичний щорічник України за 2000 рік. К., 2001.
    16. Ткаченко Н.М. Бухгалтерський фінансовий облік на підприємствах України. К.: А.С.К., 2000.
    17. Теория статистики. / Под ред. И.Г. Малого, 4-е изд. М., 1979.
    18. Экономическая статистика. / Под ред. Ю.Н. Иванова, 2-е изд. М., 2002.
  • 28167. Статистическая оценка деятельности предприятия строительной отрасли
    Экономика

    - За анализируемый период 2006- 2010гг. ввод в действие жилья в среднем снизился на 192,25м2 или на 0,04%. Среднемесячная заработная плата снизилась на 1,27 грн. или на 0,06%.

    1. Аналитические уравнения, составленные в этом разделе позволили построить прогнозы ввода в действие жилья и среднемесячной заработной платы. Выявилось, что коэффициент вариации для уравнения параболы больше, чем для уравнения прямой, значит, уравнение прямой более точно описывает основную тенденцию динамики ввода в действие жилья, аналогичная ситуация наблюдается для динамики среднемесячной заработной платы.
    2. Прогнозы показали снижение ввода в действие жилья приблизительно на 1,28%, а также снижение среднемесячной заработной платы приблизительно на 8,9% по сравнению с уровнем 2010 г.
    3. Индексный факторный анализ рентабельности затрат показал, что в 2010 г. по сравнению с 2009 г. производительность труда 1 работника по всем предприятиям повысилась на 2,8%, объём СМР повысился на 1,3%, а численность работников повысилась на 1,4%.
    4. Оценка деятельности каждого предприятия показала, что за 2010г. по сравнению с 2009г. производительность затрат на первом предприятии снизилась на 10,6%, на втором предприятии возросла на 11%, на третьем предприятии также возросла на 10,2%.
    5. Индексы по методу средних отношений показали, что средняя производительность труда по всем предприятиям в целом выросла на 2,7%(что показывает индекс переменного состава), в том числе за счёт увеличения производительности труда по всем предприятия на 3% (это показывает индекс постоянного состава) и за счёт изменения структуры предприятий средняя производительность труда снизилась на 0,3%(это показывает индекс структурных сдвигов).
    6. Во втором разделе анализировалась взаимосвязь между себестоимостью (результативный фактор) и вводом в действие жилья и производительностью труда 1 чел. в ценах текущего года (факторные признаки), построены и проанализированы корреляционные уравнения, оценена сила корреляционной связи.
    7. Метод сравнения параллельных рядов, метод аналитических группировок и корреляционно-регрессионный анализ показали, что между продуктивностью работы 1 чел. и себестоимостью существует обратная связь (т.е. с ростом факторного признака происходит уменьшение результативного), которую можно выразить уравнением параболы. Связь между вводом в действие жилья и себестоимостью описывается уравнением параболы, а между численностью работников и вводом в действие жилья уравнением прямой , как и предполагалось первоначально.
    8. Полученные значения корреляционного отношения свидетельствуют о наличии сильной связи между продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года и себестоимостью, а также между продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года и вводом в действие жилья. Между вводом в действие жилья и себестоимостью обнаружена умеренная связь, но с учётом погрешностей можно сказать даже слабая.
    9. По результатам расчёта критерия Фишера можно сделать вывод о том, что связь между продуктивностью работы 1 чел. и себестоимостью, вводом в действие жилья и себестоимостью, а также продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года и вводом в действие жилья не выявилась существенной.
    10. Результаты расчёта коэффициента эластичности показали, что с увеличением продуктивности работы 1 человек, в ценах текущего года и ввода в действие жилья на 1% себестоимость увеличивается на 0,16% и снижается на 0,13% соответственно. С увеличением продуктивности работы 1 чел. на 1% ввод в действие жилья увеличивается на 1,68%.
  • 28168. Статистическая проверка гипотез
    Экономика

    xФ(x)xФ(x)xФ(x)xФ(x)0.000.00000.220.08710.440.17000.660.24540.010.00400.230.09100.450.17360.670.24860.020.00800.240.09480.460.17720.680.25170.030.01200.250.09870.470.18080.690.25490.040.01600.260.10260.480.18440.700.25800.050.01990.270.10640.490.18790.710.26110.060.02390.280.11030.500.19150.720.26420.070.02790.290.11410.510.19500.730.26730.080.03190.300.11790.520.19850.740.27030.090.03590.310.12170.530.20190.750.27340.100.03980.320.12550.540.20540.760.27640.110.04380.330.12930.550.20880.770.27940.120.04780.340.13310.560.21230.780.28230.130.05170.350.13680.570.21570.790.28520.140.05570.360.14060.580.21900.800.28810.150.05960.370.14430.590.22240.810.29100.160.06360.380.14800.600.22570.820.29390.170.06750.390.15170.610.22910.830.29670.180.07140.400.15540.620.23240.840.29950.190.07530.410.15910.630.23570.850.30230.200.07930.420.16280.640.23890.860.30510.880.31061.140.37291.400.41921.660.45150.890.31331.150.37491.410.42071.670.45250.900.31591.160.37701.420.42221.680.45350.910.31861.170.37901.430.42361.690.45450.920.32121.180.38101.440.42511.700.45540.930.32381.190.38301.450.42651.710.45640.940.32641.200.38491.460.42791.720.45730.950.32891.210.38691.470.42921.730.45820.960.33151.220.38831.480.43061.740.45910.970.33401.230.39071.490.43191.750.45990.980.33651.240.39251.500.43321.760.46080.990.33891.250.39441.510.43451.770.46161.000.34131.260.39621.520.43571.780.46251.010.34381.270.39801.530.43701.790.46331.020.34611.280.39971.540.43821.800.46411.030.34851.290.40151.550.43941.810.46491.040.35081.300.40321.560.44061.820.46561.050.35311.310.40491.570.44181.830.46641.060.35541.320.40661.580.44291.840.46711.070.35771.330.40821.590.44411.850.46781.080.35991.340.40991.600.44521.860.46861.090.36211.350.41151.610.44631.870.46931.100.36431.360.41311.620.44741.880.46991.110.36651.370.41471.630.44841.890.47061.120.36861.380.41621.640.44951.900.47131.130.37081.390.41771.650.45051.910.4719

  • 28169. Статистическая характеристика деятельности автотранспортного предприятия
    Транспорт, логистика

    Число месяцаОбъем перевозок, тонн% выполнения плана за каждый день% выполнения плана по нарастающему итогу% выполнения итогового плана нарастающим итогом% выполнения итогового плана при ритмичной работеПланФактНа деньС начала месяцаНа деньС начала месяца14000400040104010100,25100,254,24,223900790039107920100,26100,258,388,36335001140034901141099,7100,0812,0712,064400015400400015410100100,0716,3116,3540501945040401945099,810020,5820,586395023400400026450101,3100,2124,8124,767400027400401027460100,25100,2129,0628,99841003150040903155099,8100,1633,3933,339420535705422035770100,36100,1837,8537,7810390539610392039690100,38100,241,941,9111370043310370043390100100,1945,9145,8312395047260397047360100,51100,2150,1050,0113386051120400051360103,6100,4754,3454,0914371054830372055080100,27100,4658,2858,0215400058830400059080100100,4262,5162,2516402062850402063100100100,466,7766,5117412066970413067230100,24100,3971,1470,8618392070890399071220101,79100,4775,3675,0119393074820394075160100,25100,4579,5379,1720382078640390079060102,09100,583,6583,2121376082400377082830100,27100,5387,6487,172240108641040008683099,75100,4991,8791,4323410090510410090930100100,4696,2195,7724400094510401094940100,25100,46100,45100,00итого9451094940100,46

  • 28170. Статистическая характеристика социального обеспечения и социальной защиты населения
    Социология

    Тенденции изменения состава населения в КБР на современном этапе складываются и развиваются на фоне общего социально-экономического кризиса. Все или почти все сегодняшние демографические проблемы КБР, идет ли речь о низкой рождаемости или высокой смертности, о суженном воспроизводстве населения или новых тенденциях процессов формирования и распадения семей, связаны с историческими изменениями в условиях жизни людей. Но существует и определенная специфика. Кабардино-Балкарская Республика всегда отличалась избыточным количеством трудовых ресурсов, поэтому проблемы на рынке труда обозначились особенно остро. Причинами явились структурные изменения, спад производства, ликвидация заводов и фабрик, безработица, низкая заработная плата. Эти явления привели к уменьшению рождаемости, увеличению смертности и к оттоку населения в регионы с лучшим уровнем жизни. Преодоление этих негативных тенденций требует длительных и разносторонних усилий, которые, по причине обычной ограниченности ресурсов, не могут быть предприняты одновременно и с одинаковой интенсивностью. Необходим правильный выбор приоритетов, который позволил бы сконцентрировать имеющиеся ресурсы на наиболее важных и перспективных направлениях действий, на решении проблем, которые, по тем или иным причинам достигли критической остроты. Велико значение обобщающих статистических показателей в решении важнейших проблем при рассмотрении демографической политики. Они необходимы для определения роста населения, в изучении миграции населения, составляющей основу межрайонного перераспределения рабочей силы и достижения равномерности ее распределения. Поскольку население в определенном аспекте изучают многие другие науки здравоохранение, педагогика, социология и пр., необходимо использовать опыт этих наук, развивать их методы применительно к нуждам статистики. В настоящее время разрабатываются комплексные программы социального развития, содержащие разделы по демографическим проблемам. Их решение должно способствовать развитию населения с наименьшими демографическими потерями.

  • 28171. Статистические индексы и их применение в анализе динамики производственных показателей и их факторов
    Экономика

    Совокупность же частных индексов может быть построена разными путями в зависимости от принятого метода элиминирования (исключения). Различают цепной метод построения частных индексов (метод цепных подстановок) и метод выявления изолированного влияния отдельных факторов. В первом случае частный индекс каждого фактора строится при элиминировании всех ранее исследованных факторов (частные индексы которых уже построены) на уровне текущего периода, а факторов. Влияние которых предстоит исследовать (частные индексы которых еще не построены) на уровне базисного построения. Этот метод приводит к множеству возможных вариантов построения частных индексов, дающих неоднозначные, а порой и противоречивые результаты. Метод выявления изолированного влияния отдельных факторов, в отличие от цепного, приводит к однозначному разложению полного индекса на частные. В этом случае частные индексы всех факторов строятся путем элиминирования изменения всех остальных факторов на уровне базисного периода. Однако здесь совокупность частных индексов, помимо индексов, отражающих влияние изолированного изменения каждого из факторов на изменение сложного явления, содержит еще индексы, отражающие результат взаимосвязанного изменения отдельных групп факторов на изменение сложного явления.

  • 28172. Статистические исследования природы и структуры пространственных данных, моделирование и построение поверхностей при использовании модуля Geostatistical Analyst программного пакета ArcGIS 9.3
    Компьютеры, программирование

    Программное обеспечение Arcwork предоставляет в распоряжение как новичков, так и более искушенных пользователей много аналитических инструментов. Возможности одновременно сравнивать несколько слоев информации часто бывает достаточно, например, для искушенного глаза опытного фермера или агронома, чтобы выявить наличие тесных взаимосвязей между, на первый взгляд, не связанными друг с другом показателями (свойствами или явлениями). Примером может служить связь распространения определенных видов сорных растений на полях с системой севооборота. Взаимосвязи между появлением сорняков на полях и типом севооборота становятся очевидными, когда дополнительно привлекается и отображается информация об истории использования данного поля. Также очень полезна возможность извлекать и выделять объекты, относящиеся к определенным типам данных из одного слоя информации, определяя объекты данных из второго слоя. Конструктор запросов программы Arcwork позволяет извлекать, исследовать и анализировать информацию, представленную на карте. Например, скважина имеет много связанных с ней атрибутов, и отнюдь не определяется только своим положением. Ее глубина, соленость поступающей из нее воды, время ее наполнения представляют некоторые из атрибутов данных, которые можно посмотреть с использованием этого инструмента. Если слои данных имеются на уровне фермы, то можно провести расчеты общей площади земель, занятых под разными типами культур, площади посевных земель для целей страхования или определения размера налогов, степени риска, связанного с выращиванием разных культур при различных вариантах погодных условий.

  • 28173. Статистические методы анализа динамики объема производства продукции и услуг
    Экономика

    В зависимости от типа данных, характеризующих явление, уровня ряда могут быть представлены абсолютными, относительными и средними величинами. В качестве примера можно привести показатели, образующие динамические ряды, соответственно, абсолютных, относительных и средних величин: «Израсходовано на природоохранные мероприятия за год, всего, тыс. руб.», «Удельный вес кредиторской задолженности по заработной плате работникам бюджетной сферы в общем объеме кредиторской задолженности, на 1 января, %» и «Средний размер дотации, получаемый одним муниципальным образованием (МО) за год, в сопоставимых ценах, тыс. руб. на одно МО».

  • 28174. Статистические методы анализа динамики численности работников
    Математика и статистика

    Изучив методы статистического анализа, а именно: метод группировки и корреляционный анализ в практической части, а также, анализ рядов динамики в аналитической части, можно сделать следующее заключение:

    1. Коэффициент вариации равный 33% показал ,что уровень среднесписочной численности работников однородный.
    2. Таблица 2.9 показала прямую тесную корреляционную связь между изучаемыми признаками. Увеличение признака «Среднегодовая стоимость ОПФ» сопровождалось увеличением признака «Среднесписочная численность работников».
    3. Метод аналитической группировки в таблице 2.10 показал, что с ростом среднесписочной численности работников среднегодовая стоимость ОПФ увеличивается. Следовательно, между исследуемыми признаками существует прямая корреляционная связь.
    4. Коэффициент детерминации , равный 97,6%, показал что, фактор X обусловлен фактором Y, это также показывает сильную тесноту связи двух изученных признаков.
    5. Аналитическая часть показала, что за указанные годы наблюдается незначительный рост среднесписочной численности работников: ежегодный рост составляет 11,0 чел. (среднегодовое значение абсолютного прироста) или 0,3% (среднегодовое значение темпа прироста). В итоге, за период с 1999г. по 2004г. рост численности работников составил с 5021,0 чел. до 5067,0 чел. или 1,3%. Прогнозная численность работников: в 2005г. составит 5100,3 чел. с учетом среднегодовых значений абсолютного прироста, в 2006г. 5113,6 чел.
    6. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что предприятие развивается равномерно, с увеличением производственных мощностей увеличивается среднесписочная численность работников.
  • 28175. Статистические методы анализа кредита
    Экономика

    В банках ведется ежемесячная, ежеквартальная и ежегодная отчетность по размещению кредитных ресурсов. Все сведения по кредитным вложениям отражаются в форме статистической отчетности № 1, которая составляется на основании данных по счетам бухгалтерского учета, относящихся к кредитованию. Например: счет 455 "Потребительские кредиты, предоставленные физическим лицам", счет 45815 "Просроченная задолженность по кредитам, предоставленным гражданам", счет 70101 "Проценты, полученные за представленные кредиты", счета 441 - 453, 456 "Выдача и погашение кредитов юридических лиц". Данная форма составляется в виде таблиц:

    • Сведения о ссудах, предоставленных физическим лицам учреждениями банков, и формах их обеспечения;
    • Сведения о ссудах, предоставленных юридическим лицам учреждениями банков, и формах их обеспечения;
    • Сведения о перераспределении кредитных ресурсов;
    • Сведения об оборачиваемости кредитов в учреждениях банка;
    • Сведения по погашению просроченной ссудной задолженности учреждениями;
    • Сведения о выдачи кредитов по отраслям народного хозяйства.
  • 28176. Статистические методы анализа результатов деятельности коммерческих банков
    Банковское дело

    200120022003200420052006Вложения в долговые обязательства всего из них:3297843667315025716250807522691036557В государственные долговые обязательства310647338388412767446969435608492047В долговые обязательства субъектов Российской Федерации и местных органов власти2742842722017485227906488208В долговые обязательства, выпущенные кредитными организациями-резидентами3891119436371232343330669В долговые обязательства, выпущенные нерезидентами 147286489220733276479232163546Вложения в акции всего из них:26770327635134498426121279227923В акции кредитных организаций-резидентов816989876243130482516В акции нерезидентов690961047709908896Учтенные векселя с номиналом в рублях и в иностранной валюте из них:109255147343208546261325193382210083Векселя органов федеральной власти и авалированные ими 5174588669343векселя органов власти субъектов Российской Федерации, местных органов власти и авалированные ими229414123030Векселя банков66079041422289250495372142775Векселя нерезидентов117251688810898593566351964

  • 28177. Статистические методы анализа численности, состава и динамики населения
    Экономика

    Закономерности в изменении уравнений ряда в одних проявляется довольно наглядно, в других они могут затушевываться влиянием случайных или других причин. Во всех случаях одной из первых задач статистики исследования является выявление основной тенденции (основного направления) изменения уровней ряда, именуемой «трендом» а чаще количественная оценка темпов развития. Пример нахождения тренда приведен в аналитической части при рассмотрении миграционного прироста. Уровни любого ряда являются результатом взаимодействия самых разнообразных факторов, одни из которых могут действовать длительное, другие кратковременно, одни являются главными, определяющие тенденцию развития, а другие случайными, затушевывающими и т.д. Поэтому чтобы сделать правильные выводы о закономерностях развития тех или иных явлений надо суметь главные тенденции изменения от колебаний, вызванных влияниями случайных кратковременных причин.

  • 28178. Статистические методы анализа экономических явлений
    Экономика

    Относительные величины получаются в результате сравнения (деления) абсолютных величин. Различают следующие виды:

    1. относительные величины динамики характеризуют изменение явления во времени и показывают, во сколько раз увеличился (уменьшился) уровень показателя по сравнению с каким-либо предшествующим периодом. Для расчета этой относительной величины определяют отношение уровней, характеризующих изучаемое явление в разные периоды времени.
    2. Относительные величины планового задания и выполнения плана - показывают во сколько раз или на сколько процентов должна увеличится (уменьшится) величина показателя по плану в сравнении с его уровнем в предшествующем периоде
    3. Относительные величины структуры - характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности. Их расчитывают как отношение числа единиц (или объема признака) в отдельных частях совокупности к общей численности единиц (или объему признака) по всей совокупности.
    4. Относительные величины интенсивности характеризуют степь развития или распространения данного явления
    5. Относительные величины координации характеризуют соотношения между двумя частями одного целого
    6. Относительные величины сравнения характеризуют отношение одноименных показателей, тносящихся к одному и тому же периоду (моменту) времени, но к разным объектам или территориям.
  • 28179. Статистические методы выявления взаимосвязей общественных явлений
    Математика и статистика

    № группыГруппы субъектов по валовому региональному продуктуСубъектВаловой региональный продукт, млн. руб.Инвестиции в основной капитал млн. руб.АБВ12I2470-7830Ивановская обл.22078,802470,00Костромская обл.23649,703467,00Орловская обл.30667,003772,00Брянская обл.32004,704843,00Тамбовская обл.33367,205141,00Владимирская обл.44878,706224,00Калужская обл.33958,506356,00Курская обл.38258,706646,00Итого8258863,3038919,00II7830-10720Тверская обл.51113,007871,00Липецкая обл.51162,108410,00Смоленская обл.38559,409072,00Рязанская обл.44101,409873,00Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Итого6294028,3056322,60III10720-13610Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Ярославская обл.71025,1013500,00Итого3180117,5034596,60IV13610-16500Воронежская обл.63217,2014031,00Итого163217,2014031,00ВСЕГО17796226,30143869,20

  • 28180. Статистические методы изучения инвестиций
    Экономика

    В расчетной части курсовой работы решены конкретные задачи из варианта №2. В задании №1 были рассчитаны характеристики ряда распределения, в которые входят средняя арифметическая, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, с вероятностью 0,954 определены пределы в которых находятся возможные размеры нераспределенной прибыли на предприятиях региона, построены графики ряда распределения. В задании №2 была произведена аналитическая группировка предприятий по факторному признаку и выявлена тесная корреляционная связь между размером нераспределенной прибыли и инвестициями в основной капитал. В задании №3 определен средний процент средств предприятий в объеме использованных инвестиций по трем районам области. В задании №4 определены базисные темпы роста и прироста, среднегодовой темп роста и прироста, а также сделаны прогнозы на 2003,2004 гг. базисного темпа роста инвестиций. По результатам заданий сделаны выводы.