Статистический анализ индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ
Автор: Бирюкова Ирина Вячеславовна
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:
- Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Оренбург. 2004. 188с.
- 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.
- Снатенков А. А. Оценка инвестиционной привлекательности публичных компаний нефтегазового комплекса: монография / А. А. Снатенков, Н. М. Пахновская. — Оренбург, 2016. 142с.
Ключевые слова
корреляционно-регрессионный анализ, коэффициенты корреляции, потребительские цены, параметры уравнения связиПохожие 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 ...