Статистический анализ развития машиностроительного комплекса в северо-западном регионе

Рисунок 2 - Результаты сглаживания ряда методом скользящей среднейВыполним расчет основных показателей для оценки однородности ряда (таблица 3).Таблица 3 – Расчет показателей вариацииПоказательЗначениеКоэффициент вариации общий28%Средняя за 2010500866,6Средняя за 2011556331,325Средняя за 2012474539,475Средняя за 2013495573,975Средняя за 2014533452,9Средняя за 2015547311,775Средняя за 2016539814,45Средняя за 2017512454,4Коэффициент вариации за 201026,6%Коэффициент вариации за 201119,4%Коэффициент вариации за 201222,0%Коэффициент вариации за 201327,0%Коэффициент вариации за 201429,9%Коэффициент вариации за 201529,6%Коэффициент вариации за 201629,1%Коэффициент вариации за 201730,3%Стандартное отклонение за 2010133071,3764Стандартное отклонение за 2011107944,7329Стандартное отклонение за 2012104449,3587Стандартное отклонение за 2013133576,1056Стандартное отклонение за 2014159743,9282Стандартное отклонение за 2015161867,5985Стандартное отклонение за 2016157184,6179Стандартное отклонение за 2017155406,5172Стандартное отклонение общее143359,4792На основе показателя коэффициента вариации выполним анализ совокупности на однородность. Согласно расчетам, его значение для исследуемой совокупности составляет 28%, что свидетельствует об отсутствии вариации признака и однородности совокупности. Кроме того, значения показателя вариации по годам исследования также свидетельствуют об однородности совокупности, значения не превышают 30%.Оценка влияния показателя ВРП на развитие машиностроительного комплекса Северо-Западного регионаОценку влияния показателя ВРП на развитие машиностроительного комплекса Северо-Западного региона выполним на основе корреляционно-регрессионного анализа. Исходные данные для оценки представлены в таблице 4.Таблица 4 – Исходные данные для оценки влияния ВРП на развитие машиностроительного комплекса Северо-Западного регионаГодВРП, млн. руб.Выпуск продукции по отрасли «Машиностроение», млн. руб.20071576915,7512,384420082003519,5572,553820092098558,6612,327720102404263,9650,027620112927544,5661,926920123230646,1601,862520133481524,3654,168220143697665,6733,341620154250761,4758,01820165123883,6746,448320175934662,8719,3005На рисунке 3 представлены результаты расчета коэффициента парной корреляции между исследуемыми показателями.Рисунок 3 – Результат расчета коэффициента корреляцииАнализ показывает, что между исследуемыми показателями существует сильная прямая связь, что позволяет сделать вывод о целесообразности построения модели парной регрессии.Результаты построения модели парной регрессии представлены на рисунке 4.Рисунок 4 – Модель парной линейной регрессииАнализ показывает, что модель в целом является статистически значимой. Об этом свидетельствует показатель коэффициента детерминации, равный 0,68.На основе критерия Фишера выполним проверку статистической значимости модели в целом. Критическое значение критерия при заданных степенях свободы 9 и 1 и уровне значимости равно . Сравнение расчетного значения F критерия Фишера, равное 19,14, показывает, что оно превышает критическое, т.е. Таким образом, модель в целом следует признать статистически значимой.Выполним проверку коэффициентов при переменных на основе критерия Стьюдента. Критическое значение t-статистики при заданных условиях равно .Таким образом, t-статистики коэффициентов модели превышают критическое значение критерия. Кроме того, их статистическая значимость доказывается на основе p-значений, которые не превышают 5%.Уравнение регрессии, отражающее влияние показателя ВРП на выпуск продукции по отрасли «Машиностроение» в Северо-Западном экономическом районе, имеет следующий вид:Таким образом, рост показателя ВРП на 1 млн. руб. в регионах Северо-Западного экономического района приводит к росту выпуска продукции по отрасли «Машиностроение» на 0,0000475 млн. руб..ЗаключениеВ рамках настоящего исследования для достижения цели и задач выполнен теоретический анализ литературы по вопросу применения статистических методов и средств для анализа и оценки машиностроительного комплекса Северо-Западного региона.На основании проведенных расчетов можно сделать следующие выводы:в 4 квартале 2017 года по сравнению с 3 кварталом наблюдается рост показателя на 148040,2 тыс. руб., что составляет 25,9%;максимальный прирост наблюдается во 2 квартале 2015 года (188392,5 тыс. руб.);минимальный прирост зафиксирован в 1 квартале 2017 года (-453641 тыс. руб.);в 4 квартале 2017 года по сравнению с 1 кварталом 2010 года произошло увеличение выпуска продукции отрасли «Машиностроение» в регионе на 423514,1 тыс. руб. или 143,2%;в среднем выпуск продукции отрасли «Машиностроение» в Северо-Западном регионе ежеквартально увеличивался на 3%.Кроме того, в рамках исследования выполнено построение модели парной линейной регрессии, отражающей влияние показателя ВРП в регионах района на показатель выпуска продукции по отрасли «Машиностроение». Расчеты позволили получить статистически значимую модель, которая свидетельствует о том, что рост показателя ВРП на 1 млн. руб. в регионах Северо-Западного экономического района приводит к росту выпуска продукции по отрасли «Машиностроение» на 0,0000475 млн. руб..Список использованной литературыАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2014.Анохин, Е. Оценка российских территорий в системе государственного управления / Е. Анохин // Проблемы теории и практики управления. 2013. № 4. С. 51-61.Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2015.Банк городов [Электронный ресурс].— Режим доступа: http://www.bankgorodov.ru/index.phpГромыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2013. 364 с.Индикаторы инновационной развития деятельности 2016: статистический сборник / Н.В. Городникова, Л.М. Гохберг, К.А. Дитковский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: НИУ ВШЭ, 2014. – 320 с.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014.Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс].— Режим доступа: http://www.gks.ru/Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008. 656 с.