Статистика оптовой торговли
Контрольная работа - Разное
Другие контрольные работы по предмету Разное
ых звеньев и рыночных структур является важной задачей государственных служб, занимающихся фиском, поскольку объем реализации продуктов и услуг, доля добавленной стоимости в товарообороте и т. д. определяют значительную часть налоговых поступлений. Данные и выводы статистики товарооборота используются в статистике уровня жизни, так как розничный товарооборот характеризует товарную массу, перешедшую в сферу личного потребления, а его размер в расчете на душу населения отражает тенденцию уровня индивидуального потребления продуктов и услуг. Рыночные структуры собирают и анализируют данные о товарообороте для оценки результатов собственной деятельности, характеристики деловой активности и конъюнктуры. Данные о товарообороте необходимы рыночным структурам для разработки и прогнозирования стратегии своего маркетинга. Таким образом, можно, сделать вывод, что сбор и анализ информации о товарообороте представляют важную задачу государственной статистики и бизнес-статистики фирм, занимающихся сбытовой и торговой деятельностью (включая продажу услуг) [1].
Общая, концептуальная цель статистики товарооборота сводится к сбору, обработке и анализу надежной информации об объеме, уровне, структуре и динамике купли-продажи товаров в целом и на разных уровнях хозяйствования. Интересы маркетингового управления требуют характеристики ритмичности, последовательности этапов товарооборота, связей производственной сферы и торговых посредников, получения данных об экономическом распределении рынка (т. е. товарооборота) между участниками рыночного процесса [7]. Государство, в свою очередь, нуждается в информации о территориальном (региональном) распределении товарооборота, связях товарооборота с доходами потребителей, переходе товарной массы в сферу потребления и насыщения рынка [4]. Исходя из целей регулирования и прогнозирования спроса и предложения необходимо выявлять закономерности и тенденции товарооборота. Отсюда вытекают конкретные функциональные задачи статистики товарооборота, которые можно сформулировать следующим образом:
- сбор, сводка и обработка информации о товарообороте на уровне предприятий, фирм, каналов товародвижения (торгово-сбытовых систем), регионов и в целом по стране; общем объеме товарооборота и продаже отдельных продуктов и услуг;
- оценки и анализ отдельных этапов товародвижения, уровней и длины каналов товародвижения, форм сбытового и торгово-посреднического товарооборота, формирования и использования товарных ресурсов;
- анализ объема товарооборота, его товарной структуры и ассортимента;
- анализ динамики товарооборота;
- анализ товарооборота на душу населения и процесса удовлетворения покупательского спроса;
- региональный анализ товарооборота.
В работе строиться показательная регрессия временной тренд, характеризующий объем оптовой торговли за 2005-2006гг. Данные получены с сайтов Росстата
годмесяцмесяцпродажа2005январь1901февраль2806март3854апрель4912май5812июнь6887июль7926август8943сентябрь9955октябрь10991ноябрь111007декабрь129912006январь131007февраль141029март151122апрель161035май171132июнь181082июль191126август201173сентябрь211162октябрь221197ноябрь231141декабрь241241
Показательная регрессия
Обозначим ln(f)=y, ln(a)=alpha, ln(b)=beta
Получим
Оценим линейную регрессию
Построение регрессии
Для регрессии вида
найдем коэффициенты по формулам
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на 0,0166 единиц
Параметры показательной регрессии
Нарисуем точки и регрессию:
Дисперсионный анализ для линейной регрессии
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Правило сложения дисперсий выполняется
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.
Среднее X
Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии
по формулам
Получим
Изучение качества линейной регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
уровень доверия
Количество степеней свободы 22
Критическое значение статистики Стьюдента
Доверительный интервал для beta
равен
Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал для alpha
равен
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотез