Статистический анализ индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 19 октября, печатный экземпляр отправим 23 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: 17. Внутренняя и внешняя торговля

Опубликовано в

V международная научная конференция «Актуальные вопросы экономики и управления» (Москва, июнь 2017)

Дата публикации: 28.05.2017

Статья просмотрена: 4974 раза

Библиографическое описание:

Бирюкова, И. В. Статистический анализ индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ / И. В. Бирюкова. — Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и управления : материалы V Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2017 г.). — Москва : Буки-Веди, 2017. — С. 160-163. — URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/222/12517/ (дата обращения: 08.10.2024).



В статье приведено исследование зависимости индекса потребительских цен на товары и услуги по Российской Федерации выявлены факторы оказывающие наибольшее влияние на ИПЦ.

Ключевые слова: потребительские цены, коэффициенты корреляции, корреляционно-регрессионный анализ, параметры уравнения связи

Эффективное социально-экономическое развитие страны, государственное управление и регулирование связано с необходимостью своевременного получения и анализа полной, достоверной, научно обоснованной официальной статистической информации о социальных, экономических, демографических, экологических и других общественных явлениях в Российской Федерации.

Наблюдение за изменением цен и тарифов на потребительском рынке ставит своей задачей сбор информации об уровне цен и их изменении на основе систематической регистрации на потребительском рынке.

Индекс потребительских цен и тарифов на товары и платные услуги населению (ИПЦ) характеризует изменение во времени общего уровня цен и тарифов на товары и услуги, приобретаемые населением для непроизводственного потребления, а также измеряет отношение стоимости фиксированного набора товаров и услуг в текущем периоде к его стоимости в предыдущем периоде [1].

ИПЦ является одним из важнейших показателей, характеризующих уровень инфляции, и используется в целях осуществления государственной финансовой политики, анализа и прогноза ценовых процессов в экономике, регулирования реального курса национальной валюты, пересмотра минимальных социальных гарантий, решения правовых споров.

В рыночной экономике особое значение придается организации статистического наблюдения за уровнем и динамикой цен на потребительском рынке, а так же анализу факторов, влияющих на индекс потребительских цен [2].

В качестве результативного признака (Y) индекс потребительских цен на товары и услуг в период с 2004 по 2016 год., %. На рисунке 1 представлена динамика данного фактора за 2004–2016 гг.

Рис. 1. Динамика индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ, %

Факторными признаками являются:

Х1 –Индекс валового внутреннего продукта., %.;

Х2-Индекс численность рабочей силы., %.;

Х3-Индекс численность безработных., %.;

Х4-Индекс производительности труда в целом по экономике., %.;

Х5-Индекс прожиточного минимума в среднем на душу населения.;

Х6-Индекс промышленного производства РФ., %.

Х7-Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам деятельности., %

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции. Для её построения воспользуемся возможностями пакета анализа MS Excel.

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции проведем с помощью таблицы Фишера-Йейтса. При уровне значимости и числе степеней свободы (9–2=7) критическое значение коэффициента корреляции . Значения полученных коэффициентов и больше критического , следовательно, они являются статистически значимыми.

Для построения уравнения регрессии выбираем те факторы, у которых коэффициент корреляции с результативным признаком максимальный [3]. В нашем случае — это факторы Х2 и Х5, значения коэффициентов связи:

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

Y

1

X1

0,281184

1

X2

0,604624

0,404732

1

X3

0,124173

-0,64534

0,027142

1

X4

0,333829

0,851237

0,454606

-0,64727

1

X5

0,663474

0,343249

0,566235

0,19417

0,30435

1

X6

0,012771

0,837178

0,188502

-0,87935

0,810084

-0,04222

1

X7

0,081113

0,903812

0,264597

-0,77256

0,889791

0,03515

0,959327

1

Указанные значения коэффициентов положительные, это говорит о тесной прямой связи между признаками, то есть с увеличением факторов Х2 и Х5 потребительские цены на товары и услуги в России возрастают. Факторы Х2 и Х5 можно включить в уравнение связи, параметры которого могут быть получены с помощью применения пакета анализа MS Excel. Результаты регрессионного анализа представим в таблице 2.

Таблица 2

Регрессионная статистика

Показатели

Значения

Множественный R

0,719268989

R-квадрат

0,517347879

Нормированный R-квадрат

0,420817454

Стандартная ошибка

2,074642887

Наблюдения

13

Показатели

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

2

46,13549199

23,06775

5,359428209

0,026192147

Остаток

10

43,04143109

4,304143

Итого

12

89,17692308

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

Y-пересечение

-60,69085678

111,5130027

-0,54425

0,598195052

Переменная X2

1,483145036

1,173090717

1,264305

0,234793318

Переменная X5

0,187928575

0,105975417

1,773322

0,106576364

Коэффициент множественной корреляции R=0,719268989, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R2=0,517347879. Он показывает, что 51,7 % вариации потребительских цен на товары и услуги в России обусловлено вариацией включенных в модель факторов.

Значение F-критерия Фишера равно 5,359428209. Значимость F-критерия показывает вероятность того, что множественный R будет равен нулю. Она крайне мала (Значимость F меньше 0,05), следовательно, уравнение регрессии статистически значимо с вероятностью 84 % (табл. 2).

Уравнение регрессии примет вид:

Анализ параметров уравнения регрессии дал следующие результаты.

При росте индекса численности рабочей силы на 1 %., потребительские цены на товары и услуги в России увеличатся в среднем на 1, 48 %.

С ростом индекса прожиточного минимума на 1 %, потребительские цены на товары и услуги в России увеличатся в среднем на 0,188 %.

Поскольку построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы, то она может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Подставляя в уравнение регрессии минимальное, среднее и максимальные значения факторов Х2 и Х5, получим три прогнозных варианта, то есть пессимистический, реалистический и оптимистический прогноз:

– при Х2=99,71424 %., Х5=101,31 %:

– при Х2=100,4537 %., Х5=112,7454 %.:

– при Х2 =101,5368 %., Х5=127,02 %.:

При условии, что параметры модели статистически значимы, численности экономически активного населения Приволжского ФО может составить:

– при минимальном значении факторов: — 106,2389 %;

– при среднем значении факторов –109,4846 %;

– при максимальном значении факторов –113,7736 %.

Индекс потребительских цен зависит от численности рабочей силы и прожиточного минимума в среднем на душу населения. Эту зависимость можно объяснить тем, что индекс потребительских цен напрямую зависит от качества жизни общества.

Увеличение численности рабочей силы подразумевает улучшение качества жизни населения, а тем самым и рост благосостояния общества. Так с увеличением рабочей силы идет увеличения денег в обращения и как следствие идет рост потребительских цен.

Несомненно, величина прожиточного минимума в среднем на душу населения так же является одним из показателей качества жизни общества. Имея больший прожиточный минимум, человек будет иметь больше потребностей, значит спрос будет увеличиваться, а цена, как следствие, будет подниматься.

Конечно, в условиях замедляющихся темпов роста цен на потребительском рынке повышаются требования к точности расчета индекса потребительских цен, который является одним из важнейших показателей, характеризующих социально-экономическое положение государства и изменение уровня жизни населения.

Необходима разработка концепции и методологии расчета индекса стоимости жизни, который наряду с индексом потребительских цен является важнейшим социально-экономическим показателем. Актуальность его построения на этапе реформирования государственной статистики определяется кардинальными изменениями в системе обеспечения населения социальными услугами, в том числе жилищно-коммунальными и медицинскими услугами, услугами пассажирского транспорта, и в характере социальных трансфертов для отдельных категорий населения.

Существуют проблемы, связанные с расчетом показателей базовой инфляции. Особое внимание необходимо уделить совершенствованию мониторинга цен производителей сельскохозяйственной продукции, цен на промышленные товары, приобретаемые сельскохозяйственными организациями, а также потребительских цен на продовольственные товары, что позволит выявить степень влияния отдельных участников рынка на уровень и динамику цен конечной продукции.

Литература:

  1. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Оренбург. 2004. 188с.
  2. Елисеева, И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеевой, Н. А. Флуд, М. М. Юзбашев; под редакцией.- И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 512 с.
  3. Снатенков А. А. Оценка инвестиционной привлекательности публичных компаний нефтегазового комплекса: монография / А. А. Снатенков, Н. М. Пахновская. — Оренбург, 2016. 142с.
Основные термины (генерируются автоматически): цена, рабочая сила, услуга, потребительский рынок, прожиточный минимум, Россия, товар, парной коэффициент корреляции, результативный признак, Российская Федерация.

Похожие статьи

Статистический анализ экспорта товаров и услуг РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на экспорт товаров и услуг в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с экспортом, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлено ура...

Статистический анализ уровня безработицы в РФ

В статье приведено исследования уровня зарегистрированной безработицы в Российской Федерации, дана оценка ее динамики и построена регрессионная модель высокого качества.

Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с данным фактором, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлен...

Исследование факторов, влияющих на качество жизни населения в регионах России

В статье предлагается интегральный показатель для оценки качества жизни регионов России, и на основе регрессионного анализа выявляются основные факторы, влияющие на качество жизни населения в регионах Российской Федерации

Статистическое изучение валового внутреннего продукта РФ

В статье рассмотрена динамика инвестиций в основной капитал по РФ, а также выявлены основные факторы, оказывающих влияние формирование ВВП.

Использование методов математической статистики в анализе потребительских расходов РФ

В данной статье представлен математико-статистический анализ фактора, влияющего на величину номинального значения конечного потребления российских домохозяйств. В форме математической модели выдвинуты и объяснены основные гипотезы о влиянии представл...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц в России

В данной статье рассмотрена динамика объема кредитования физических лиц. Анализируются факторы, а именно рассмотрена модель на основе корреляционно-регрессионного анализа, которая позволяет определить объем выданных кредитов физическим лицам в зависи...

Статистический анализ располагаемых ресурсов домашних хозяйств

В статье проводится анализ располагаемых ресурсов домашних хозяйств в РФ, также рассмотрено влияние факторов оказывающие влияние на уровень располагаемых ресурсов домашних хозяйств.

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

В статье рассмотрено влияние макроэкономический показателей на валовой внутренний продукт Российской Федерации за 2005–2015 год, дана оценка ее изменения.

Статистический анализ денежных потоков организации

В данной статье рассмотрено понятие коэффициента ликвидности денежного потока. По данным ООО «Предприятие Строймех» проведен корреляционно-регрессионный анализ коэффициент ликвидности денежного потока, выделены факторы оказывающие наибольшее влияние ...

Похожие статьи

Статистический анализ экспорта товаров и услуг РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на экспорт товаров и услуг в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с экспортом, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлено ура...

Статистический анализ уровня безработицы в РФ

В статье приведено исследования уровня зарегистрированной безработицы в Российской Федерации, дана оценка ее динамики и построена регрессионная модель высокого качества.

Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с данным фактором, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлен...

Исследование факторов, влияющих на качество жизни населения в регионах России

В статье предлагается интегральный показатель для оценки качества жизни регионов России, и на основе регрессионного анализа выявляются основные факторы, влияющие на качество жизни населения в регионах Российской Федерации

Статистическое изучение валового внутреннего продукта РФ

В статье рассмотрена динамика инвестиций в основной капитал по РФ, а также выявлены основные факторы, оказывающих влияние формирование ВВП.

Использование методов математической статистики в анализе потребительских расходов РФ

В данной статье представлен математико-статистический анализ фактора, влияющего на величину номинального значения конечного потребления российских домохозяйств. В форме математической модели выдвинуты и объяснены основные гипотезы о влиянии представл...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц в России

В данной статье рассмотрена динамика объема кредитования физических лиц. Анализируются факторы, а именно рассмотрена модель на основе корреляционно-регрессионного анализа, которая позволяет определить объем выданных кредитов физическим лицам в зависи...

Статистический анализ располагаемых ресурсов домашних хозяйств

В статье проводится анализ располагаемых ресурсов домашних хозяйств в РФ, также рассмотрено влияние факторов оказывающие влияние на уровень располагаемых ресурсов домашних хозяйств.

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

В статье рассмотрено влияние макроэкономический показателей на валовой внутренний продукт Российской Федерации за 2005–2015 год, дана оценка ее изменения.

Статистический анализ денежных потоков организации

В данной статье рассмотрено понятие коэффициента ликвидности денежного потока. По данным ООО «Предприятие Строймех» проведен корреляционно-регрессионный анализ коэффициент ликвидности денежного потока, выделены факторы оказывающие наибольшее влияние ...