Экономико-статистический анализ индивидуального предпринимательства

курсовая работа

1. Теоретические основы анализа деятельности индивидуальных предпринимателей

Проведём анализ деятельности индивидуальных предпринимателей в Новгородской области, используя следующие статистические методы: анализ динамики количества индивидуальных предпринимателей, анализ структуры численности индивидуальных предпринимателей по видам экономической деятельности и корреляционно-регрессионный анализ влияния инвестиций в основной капитал на объем перевезенных грузов предпринимателями (физическими лицами), имеющими лицензии на осуществление коммерческих перевозок автомобильным транспортом в Новгородской области.

Анализ динамики количества индивидуальных предпринимателей.

Наиболее простым показателем анализа динамики является абсолютный прирост, характеризующий абсолютный размер увеличения (уменьшения) уровня явления за определенный промежуток времени:

- цепной

(1)

- базисный

(2)

Относительная скорость изменения уровня явления, т.е. интенсивность роста, измеряют темпами (коэффициентами) роста.

(3)

(4)

Темп роста показывает, насколько процентов уровень данного периода больше (меньше) базисного уровня.

Темпы (коэффициенты) прироста указывают на относительное увеличение (уменьшение) прироста.

(5)

(6)

Абсолютное значение одного процента прироста:

(7)

Средние показатели динамики:

(8)

Корреляционно-регрессионный анализ влияния инвестиций в основной капитал на объем перевезенных грузов предпринимателями (физическими лицами), имеющими лицензии на осуществление коммерческих перевозок автомобильным транспортом в Новгородской области.

Корреляция - статистическая зависимость между случайными величинами, которая не имеет строго функционального характера, и при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Регрессионный анализ - аналитическое выражение, в котором изменение одной величины - результативного признака - обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения.

В нашем случае связь между признаками линейная и она описывается уравнением прямой:

(9)

Определим параметры уравнения прямой на основе метода наименьших квадратов, решив систему нормальных уравнений:

(10)

По следующим формулам вычислим , :

(11)

(12)

Значимость коэффициентов регрессии проверим по t-критерию Стьюдента. Вычислим расчетные значения t-критерия по формулам:

- для параметра :

(13)

- для параметра :

, (14)

где n - объем выборки;

Среднее квадратическое отклонение результативного признака y от выровненных значений :

(15)

Среднее квадратическое отклонение факторного признака x от общей средней :

(16)

Выявим тесноту корреляционной связи между x и y с помощью линейного коэффициента корреляции, используя формулу:

Все описанные выше статистические методы применим к имеющимся данным.

Делись добром ;)