Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине "Статистика"
на тему: "Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений"
Введение
Сущность исследования взаимосвязей признаков
1. Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа
2. Парная корреляция и парная линейная регрессия
3. Оценка значимости параметров взаимосвязи
4. Непараметрические методы оценки связи
Инфляция
1. Определение инфляции. Открытая и подавленная форма инфляции. Измерение инфляции
2. Способы измерения инфляции
3. Основные методики расчета индексов, их преимущества и недостатки
4. Статистика цен и расчёт ИПЦ в РФ
5. Методология расчета ИПЦ
6. Сезонная корректировка ИПЦ
7. Инфляция в современной России
Практическая глава
Заключение
Литература
ВВЕДЕНИЕ
Все явления и процессы, протекающие в экономике любой страны взаимосвязаны между собой. Статистическое изучение этой взаимосвязи имеет особо важное значение в связи с тем, что оно позволяет выявить закономерности развития и осуществить прогнозирование этих явлений и процессов.
Каждый процесс и явление можно рассматривать с двух сторон. С первой стороны они испытывают влияние других явлений и процессов и выступают как результат этого влияния. С другой стороны каждое явление в свою очередь выступает как фактор, оказывающий влияние на другие явления и процессы. Поэтому признаки, которые испытывают влияние, называются результативными; признаки, которые оказывают влияние - факторные.
Результативные признаки обозначаются через Y, факторные через X. Поэтому в общем виде взаимосвязь между результатом и факторами можно записать формулой: fy =(x1 ,x2 …) следовательно, Y является функцией от всех X.
Если на результат оказывает влияние первый фактор, то в этом случае изучается корреляция и регрессия, которые носят название парных; если на результат оказывает влияние несколько факторов, то изучается множественная корреляция и множественная регрессия.
Важной задачей статистики является разработка методики статистической оценки социальных явлений, которая осложняется тем, что многие социальные явления не имеют количественной оценки.
Но, исследуя явления в самых различных областях, статистика сталкивается с зависимостями, как между количественными, так и между качественными показателями, признаками. При этом задача статистики обнаружить (выявить) такие зависимости и дать их количественную характеристику.
В настоящее время в мире происходят постоянные изменения стратегий и методов, и проблематика данного исследования по-прежнему несет актуальный характер.
Представляется, что анализ тематики статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений достаточно актуален и представляет научный и практический интерес.
Будущие исследования также актуальны в целях постоянного и обоснованного решения проблемы данной работы.
Целью своей работы я поставила
- изучение сущности исследования взаимосвязей признаков
- изучить такое понятие как инфляция, что она из себя представляет и определить методологию ее расчета
- на практике посмотреть эффективность использования корреляционно-регрессионого анализа, т.е. изучить зависимость суммы активов коммерческих банков y и собственного капитала x.
СУЩНОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПРИЗНАКОВ
1. Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа
Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться с взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. При этом полнота описания, так или иначе, определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними. Оценка наиболее существенных из них, а также воздействия одних факторов на другие является одной из основных задач статистики.
Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции.
Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции.
Например, некоторое увеличение аргумента повлечет за собой лишь среднее увеличение или уменьшение (в зависимости от направленности) функции, тогда как конкретные значения у отдельных единиц наблюдения будут отличаться от среднего. Такие зависимости встречаются повсеместно. Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесенных удобрений