Смекни!
smekni.com

Построение статистический рядов (стр. 2 из 2)

2) дать оценку выборочных коэффициентов корреляции ryx1

3) по расчетам сделать выводы и принять решение.

№№ п/п Наименование банка Прибыль Ссуды Неликвидные активы Привлеченные средства, тыс. руб.
x4 x2 x1 x3
1. Большой камень банк 1212 14595 110 15327
2. Восток бизнесбанк 7677 37299 5592 72860
3. Дальневосточный банк 25555 518850 1800178 892145
4. Дальрыббанк -104191 134510 165014 450832
5. Банк «Меркурий» 374 9164 2218 13554
6. Банк «Приморье» 14599 385862 78077 604834
7. Примсоцбанк 1837 166423 19885 232007
8. Примтеркомбанк 1230 13659 966 12514
9. Далькомбанк 103358 656262 49341 1381192
10. Банк «Дземки» 8047 73345 8875 100358
11. Банк «Конэкагропром» -849 131758 8349 152694
12. Регионбанк 7567 317375 43232 482305
13. Банк «Уссури» 2148 16260 3 14731
14. Амурбанк -8694 7930 2249 11368
15. Белогорскагрокомбанк 1435 11212 1 12357
16. Супербанк 653 16386 142 25448
17. Камчатбизнесбанк 1094 6867 1295 40059
18. Банк «Камчатка» 1382 12046 1801 27026
19. Камчаткомагропромбанк 46192 320153 43305 676113
20. Камчатпромбанк 9988 66912 19299 231853
21. Камчатпрофитбанк 19446 88076 6862 258057
22. Камчатрыббанк 1052 17815 2038 33347
23. «ПИКОбанк» 5625 19062 4885 21201
24. Банк «ИТУРУП» 9733 39217 418 285888
25. Банк «Сахалин-Вест» 6193 31622 1513 118615
26. Банк «Холмск» -929 13571 612 24434
27. «Колыма-БАНК» 6044 84157 35173 143994
28. Банк «Магаданский» 548 25280 331 33650
29. Алданзолотобанк 807 6212 3149 28848
30. Алмазэргиенбанк 13695 59600 5493 173437
31. Банк «Майинский» 647 3697 187 1655
32. Нерюнгрибанк 6269 33965 5586 116584

Решение

1. Исх. данные:

Вид товара БАЗИСНЫЙ ПЕРИОД («0») ОТЧЕТНЫЙ ПЕРИОД («1»)
Цена за 1 кг, тыс. руб. Продано, тонн Цена за 1 кг, тыс. руб. Продано, тонн
1 2 3 4 5
А 4,50 500 4,90 530
Б 2,00 200 2,10 195
В 1,08 20 1,00 110

Решение

Индекс – это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов); включает 2 вида:

- Отчетные, оцениваемые данные («1»)

- Базисные, используемые в качестве базы сравнения («0»)

1) Найдем индивидуальные индексы по формулам:

(где: р, q – цена, объем соответственно; р1, р0 - цена отчетного, базисного периодов соответственно; q1, q2 – объем отчетного, базисного периодов соответственно)

· для величины

(цены) по каждому виду товара

· для величины q (объема) по каждому виду товаров:


2) Найдем общие индексы по формулам:

представляет собой среднее значение индивидуальных индексов (цены, объема), где j – номер товара.

3) Общий индекс товарооборота равен:

4) Найдем абсолютное изменение показателя (экономии или перерасхода):


получаем:

Вывод: наблюдается перерасход денежных средств населения в результате изменения цен на товары в отчетном периоде по сравнению с базисным, в среднем на 5,54%.

2. Коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между несколькими признаками. В данном случае требуется оценить связь между двумя признаками. Поэтому необходимо рассчитать парный коэффициент корреляции. Воспользуемся следующими формулами:

где:

– индивидуальные значения факторного и результативного

признаков;

– средние значения признаков;

– средняя из произведений индивидуальных значений признаков;

– средние квадратические отклонения признаков

1) Коэффициент рассчитаем по исходным данным варианта (50 предприятий), которые представлены в табл. 1

2) Расчет средней из произведений проведем в таблице M, заполняя данные о факторном и результативном признаке из таблицы №1:


Группир. признак Результат признак X x Y Группир. признак Результат признак XxY
число вагонов, шт./сут чистая прибыль, млн. руб. число вагонов, шт./сут чистая прибыль, млн. руб.
51 8 130 1040 76 10 134 1340
52 11 148 1628 77 6 136 816
53 36 155 5580 78 7 133 931
54 2 124 248 79 1 127 127
55 2 125 250 80 7 128 896
56 29 135 3915 81 1 118 118
57 14 126 1764 82 5 124 620
58 14 136 1904 83 15 137 2055
59 8 124 992 84 6 110 660
60 8 128 1024 85 17 139 2363
61 5 110 550 86 8 148 1184
62 8 150 1200 87 1 123 123
63 1 110 110 88 10 138 1380
64 6 122 732 89 21 189 3969
65 18 140 2520 90 11 139 1529
66 4 110 440 91 2 122 244
67 9 139 1251 92 2 124 248
68 2 121 242 93 1 113 113
69 1 111 111 94 8 117 936
70 5 132 660 95 6 126 756
71 1 129 129 96 3 130 390
72 7 139 973 97 3 112 336
73 9 148 1332 98 2 133 266
74 25 144 3600 99 25 195 4875
75 16 146 2336 100 5 176 880
61686

Расчет коэффициента корреляции проведем по первой из предложенных в начале решения двух формул:


Вывод: т.к. полученный коэффициент корреляции больше значения 0,8, то можно сделать вывод о том, что теснота связи между исследуемыми признаками достаточно тесная.