Привет студент

Кафедра статистики и эконометрики

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

Финансовые потоки в российской экономике

 

 

• рассчитать индивидуальные абсолютные и относительные показатели структурных сдвигов с постоянной и переменной базами сравнения

 

 

Аннотация

 

В данной курсовой работе рассматриваются теоретические и практические вопросы статистического анализа финансовых потоков Российской Федерации.

Структура данной курсовой работы выглядит следующим образом.

Первый раздел отражает теоретические основы и особенности статистики финансовых потоков, раскрывает особенности показателей финансовых потоков и методов его изучения. Кроме того, в первом разделе представлены виды статистики финансовых потоков.

Во втором разделе рассмотрены практические аспекты статистического изучения финансовых потоков. Проведен структурный анализ, а также построен ряд динамики и прогноз.

Работа выполнена печатным способом на 50 страницах с использованием 20 источников, содержит 5 таблиц и 2 приложений.

Содержание:

 

Введение………………………………………………………………………...

 

1. I. Теоретические основы изучения финансовых потоков российской экономики

 

I.1. Понятие и виды финансовых потоков ………..……………………………

 

I.2. Показатели исследования финансовых потоков…………………………...

 

I.3. Методы анализа финансовых потоков..…………………………………….

 

I.3.1. Структурный анализ……………………………………………………….

 

I.3.2. Анализ ряда динамики и прогнозирование………………………………

 

 

1. II. Применение методов в статистическом анализе финансовых потоков

 

II.1. Анализ структуры основного показателя финансовых потоков...………

 

II.2. Анализ ряда динамики и прогнозирование……………………………….

 

Заключение……………………………………………………………………….

 

Список использованных источников…………………………………………..

 

Приложение А……………………………………………………………………

 

Приложение Б…………………………………………………………………….

 

Введение

 

Высокие и устойчивые темпы экономического роста Российской Федерации и достигнутая за последние годы макроэкономическая стабильность сопровождаются усложнением структуры, порядка, динамики движения финансовых потоков на всех уровнях национальной экономики. Последнее стимулируется как внешними (расширение мирового валютного рынка, диверсификация и интеграция международных финансов), так и внутренними факторами (усиление неравномерности распределения финансовых ресурсов по российским регионам, острая их нехватка для осуществления инвестиций и дальнейших социально-экономических преобразований).

Интенсивные изменения и усложнение структуры финансовых потоков определяют необходимость исследования и осмысления широкого круга теоретико-методологических, управленческих и организационно-методических проблем, возникающих под воздействием глобальных экономических и социальных процессов в России и в мировой финансовой системе, что и определяет актуальность темы.

Отсутствие единого теоретико-методологического подхода в управлении финансовыми потоками, обусловливает необходимость разработки и обоснования парадигм с универсальными свойствами и их адаптации к организационно-финансовым особенностям субъектов экономики, что является принципиально новым в формировании комплексной системы финансового управления на различных уровнях функционирования экономических систем.

Решение обозначенных проблем имеет большое значение как для развития современной финансовой науки РФ, так и для комплексного осмысления тенденций развития финансовой составляющей экономики страны, управления протекающими в ней финансовыми потоками.

Для изучения финансовых потоков были выделены федеральные округа Российской Федерации, которые являются объектом данного исследования. Предметами изучения являются количественно измеренные показатели, характеризующие финансовые потоки российской экономики. Перед началом проведения данной работы была поставлена цель провести статистический анализ показателей финансовых потоков, а именно изучить структуру, динамику и составить прогноз показателя финансовых потоков.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

 

 

• рассчитать индивидуальные абсолютные и относительные показатели структурных сдвигов с постоянной и переменной базами сравнения

 

 

 

 

1. I. Теоретические основы изучения финансовых потоков

российской экономики

 

I.1. Понятие и виды финансовых потоков

 

Трудный путь экономических реформ, проводимых в нашей стране, ярко свидетельствует о необходимости синхронности, слаженности в перестройке не только государственных приоритетов в области той или иной политики, управленческих функций государства, в числе которых важное место отводится учетным, контрольным и аналитическим. Общеизвестно, что учет, контроль и анализ как взаимосвязанные управленческие функции формируют информационную базу для управленческих решений на любом уровне. Качественная информация в первую очередь о законности, целесообразности и эффективности хозяйственных (финансово-экономических) операций (в том числе в процессе исполнения государственного бюджета), инициирующих государственные финансовые потоки (эти решения и действия следует считать опосредствованным управлением финансовыми потоками), является важным фактором принятия верных управленческих решений. Структура же системы основных объектов учета, контроля и анализа (в общем и целом - имущество хозяйствующих субъектов, источники его образования, хозяйственные процессы) во многом определяет ее динамику, которую и составляют финансовые потоки. Раскроем содержание понятия финансовых потоков государства.

Под финансовыми потоками государства (или государственными финансовыми потоками), следует понимать оцененное в денежном выражении движение (изменение количества, стоимости, пропорций, перераспределение между любыми институциональными единицами экономики — секторами, хозяйственными субъектами и пр.) любых элементов государственного имущества или объектов государственных имущественных прав и, соответственно, любых источников их формирования (финансирования).

Следует заметить, что когда в процессе движе­ния неденежного имущества и источников его фор­мирования образуются, распределяются, расходу­ются денежные средства, возникают денежные по­токи. По существу же, денежные потоки - один из элементов потоков финансовых.

В целом, финансовые потоки как агрегирован­ный объект управления могут быть рассмотрены в двух основных аспектах:

• с точки зрения субъектов хозяйственных от­ношений (операций) с участием государства;
• с точки зрения видов хозяйственных отно­шений с участием государства.

При этом первый отражает возникновение и распределение финансовых потоков между различ­ными субъектами - различными институциональ­ными единицами (субъектами управления и хозяй­ствования), институциональными звеньями управ­ленческой и хозяйственной структуры государства (системой органов государственной власти и уп­равления и т.д.).

Второй же позволяет определить и обосновать пропорции распределения финансовых потоков между различными сегментами осуществления за­дач и функций государственной власти - различ­ными областями государственного peгулирования (системой воздействия на поведение хозяйствую­щих субъектов), отраслями экономики и т.д.

В аспекте анализа природы государственных финансовых потоков, на наш взгляд, целесообраз­но рассматривать следующие три основных институциональных сектора (за исключением внешне­го), экономические отношения (трансакции) меж­ду которыми (и внутри которых) их обусловлива­ют:

1) сектор домашних хозяйств (экономические субъекты данного сектора являются первичной ячейкой экономической организации государства);

• сектор государственных учреждений и унитарных предприятий (экономические субъекты данного сектора осуществляют государственное управле­ние, выполняют государственные обязательства);
• сектор хозяйственных товариществ и обществ, производственных кооперативов и некоммерческих организаций - за исключением бюджетных учреждений (экономические субъекты данного сектора, яв­ляясь важнейшей составной частью институцио­нальной структуры рынка, играют важнейшую роль — при регулировании со стороны государства – в формировании экономических факторов фи­нансовых потоков — системы и результаты хозяй­ственной деятельности, влияющие на формирова­ние доходной части бюджета, выполнение государ­ственных заказов на производство товаров, выпол­нения работ и оказания услуг и т.п.).

Таким образом, в качестве резюмирующего положения принимаем следующую теоретическую позицию, представляющую финансовый поток как перераспределенную часть денежных потоков, аккумулированных в различных фондах, измеряемых согласно двум способам: на определенную дату (наличие, запас, остаток) и за определенный период (поток). При первом способе фиксируется моментное состояние, при втором - движение. Исходя из этого, можно сделать вывод, что понятие финансовых потоков как разности между полученными и выплаченными предприятием денежными средствами является менее достоверным. Разность определяется на конкретный момент времени, поэтому представление в таком виде потоков отождествляет их с остатком. Так как поток означает движение, то финансовые потоки предприятия – это движение денежных средств, то есть их поступление (приток) и использование (отток) за определенный период времени. Объем финансовых потоков характеризуется, по нашему мнению, такими показателями, как поступление и расходование денежных средств. Однако представляется, что с аналитической точки зрения такое определение финансовых потоков является очень обобщенным и может вызвать проблему, связанную с тем, что расчеты зачастую будут иметь некорректный или упрощенный характер.

 

 

 

 

I.2. Показатели исследования финансовых потоков

 

Одной из важнейших задач макроэкономическою ана­лиза является характеристика процессов образования, распределения и перераспределения финансовых ресур­сов, оценка размера дефицита и/или излишков, определе­ние источников финансирования и/или направлений ис­пользования этих средств как по национальному хозяй­ству в целом, так и по различным его институциональ­ным секторам. Кроме анализа формирования и движения финансовых потоков внутри национальной экономики, не менее важной задачей является и оценка их параметров во взаимоотношениях с остальным миром.

Адекватным инструментарием, позволяющим прове­сти комплексный и обстоятельный макроэкономический анализ взаимосвязей формирования, движения и исполь­зования финансовых ресурсов, является матрица финан­совых потоков (в иностранной литературе - Flow of Funds).

Принципиальная схема построения матрицы финансовых потоков основана на выделении в экономике и ее институциональных секторах двух видов операций: нефинансовых и финансовых. Нефинансовые операции и их сальдо, а также операции по их финансированию и их сальдо объединены и представлены в единой таблице, имеющей матричную форму. При этом сальдо по нефинансовым операциям и сальдо по финансовым операциям соотносятся между собой в соответствии с принципом закрытой системы.

По определению, любая экономическая единица, ин­ституциональный сектор, объединяющий эти единицы, и национальная экономика в целом являются закрытыми системами. Система является закрытой в том смысле, что сальдо по нефинансовым операциям (А) одновременно является и сальдо по кредитованию и заимствованию (-В) данной системы, то есть по операциям ее финансиро­вания. Соответственно сумма этих сальдо тождественно должна быть равна 0, так как А+(-В)=0. Таким образом, по каждой экономической единице, институциональному сектору и по национальной экономике в целом сумма саль­до нефинансовых операций с товарами и услугами и саль­до финансовых операций равна нулю. Это отражает тот факт, что в реальной экономической жизни дефицит (про­фицит) ресурсов по нефинансовым операциям целиком покрывается финансовыми средствами (при профиците они размещаются в какие-либо активы). Соответственно по экономической единице, институциональному сектору или по национальной экономике можно определить итого­вое сальдо нефинансовых операций с товарами и услуга­ми как разницу между располагаемым доходом и его ис­пользованием на потребление и накопление или же, что тождественно, можно определить сальдо между сбереже­нием и накоплением. В то же время сальдо по операциям с товарами и услугами (между сбережением и накоплени­ем) является и суммарным результатом финансовых опе­раций по их финансированию. Поскольку результирующая сумма финансовых операций всегда должна покрывать итоговый баланс по нефинансовым операциям, то сальдо ресурсов по нефинансовым операциям по каждой эконо­мической единице, институциональному сектору и наци­ональной экономике в целом должно быть всегда равно сальдо их финансовых операций.

Исходя из этих концептуальных положений, структу­ра матрицы финансовых потоков сформирована следую­щим образом (схема 2).

 

Операции	Экономика в целом	Внутренняя экономика	Государственное управление	Нефинансовые корпорации, домашние хозяйства и НКООДХ	Финансовые корпорации	Остальной мир	Проверка по горизонтали
	1=2+6	2=3+4+5	3	4	5	6	7
Нефинансовые операции
Валовой национальный располагаемый доход	-GNDI	GNDI	GDIg	GDIoth			0
Конечное потребление	C	-C	-Cg	-Coth			0
Валовое накопление	I	-I	-Ig	-Ioth			0
Экспорт товаров и услуг	X					-X	0
Импорт товаров и услуг	-M					M	0
Чистый доход от собственности и оплаты труда, полученный из-за границы	NY					-NY	0
Чистые текущие трансферты	NCT					-NCT	0
Сальдо нефинансовых операций	0	S-I	Sg-Ig	Soth-Ioth		-CAB	0
Внешнее финансирование							0
Немонетарное							0
Капитальные трансферты	0	KT	KTg	KToth		-KT	0
Прямые иностранные инвестиции	0	FDI		FDI		-FDI	0
Чистые внешние заимствования	0	NFB	NFBg	NFBoth		-NFB	0
Монетарное							0
Изменение чистых иностранных активов	0	-∆NFA			-∆NFA	∆NFA	0
Внутреннее финансирование							0
Монетарное							0
Внутренний банковский кредит	0	0	∆NDCg	∆NDCoth	-∆NDC		0
Деньги в широком определении	0	0		-∆M2X	∆M2X		0
Немонетарное							0
Внутренний небанковский кредит	0	0	NB	-NB			0
Чистые ошибки и пропуски	SD	-∆OINd	∆OINg	∆OINoth	-∆OINf c	∆OINf	0
Проверка по вертикали	0	0	0	0	0	0	0

Схема 2 – Схема матрицы финансовых потоков

 

Обозначения институциональных секторов:

d – внутренняя экономика;

g – государственное управление;

oth – нефинансовые корпорации, домашние хозяйства и НКООДХ;

fc – финансовые корпорации;

f – остальной мир.

Содержательно в матрице выделяются три части: нефинансовые операции; сальдо нефинансовых операций (или сальдо сбережения и на­копления) и, наконец, финансовые операции. Верхняя часть матрицы характеризует нефинансовые операции с товарами, услугами, доходами и трансфертами. В сред­ней части матрицы дано результирующее сальдо по не­финансовым операциям. Финансовые операции, с выде­лением внутреннего и внешнего финансирования, каждое из которых в свою очередь подразделяется на монетар­ное и немонетарное, замыкают матрицу финансовых по­токов.

Подлежащее матрицы финансовых потоков характери­зует нефинансовые и финансовые операции и их сальдо; сказуемое - национальное хозяйство в целом, его институ­циональные секторы и, наконец, остальной мир.

Каждая строка матрицы отражает секторальное рас­пределение элементов использования валового националь­ного располагаемого дохода (валового располагаемого дохода по соответствующим институциональным секторам), а также инструментов и операций внешнего и внутреннего финансирования.

Каждый столбец матрицы по соответствующим инсти­туциональным секторам характеризует структуру элемен­тов использования валового национального располагае­мого дохода (валового располагаемого дохода), сальдо нефинансовых операций, а также структуру источников (по инструментам и операциям) его финансирования.

Отдельной строкой в матрице финансовых потоков выделяется показатель чистых ошибок и пропусков, воз­никающих в результате неполноты статистической инфор­мации и использования данных из различных статисти­ческих систем.

Построение матрицы финансовых потоков методоло­гически и содержательно опирается на показатели, макроэкономические тождества и уравнения системы нацио­нальных счетов. Эта система обеспечивает концептуаль­ную основу, позволяющую адекватно отражать и оцени­вать макроэкономические процессы и параметры, их вза­имосвязи и взаимовлияние. Одним из ключевых показате­лей национального счетоводства, который представлен в матрице финансовых потоков, является валовой нацио­нальный располагаемый доход (GNDI). Валовой нацио­нальный располагаемый доход- это объем тех ресурсов, которые резиденты могут использовать на потребление и сбережение за какой-то период времени. В отличие от ва­лового внутреннего продукта, концепция которого свя­зана как с производством, так и с доходами, показатель ва­лового национального располагаемого дохода характери­зует исключительно доходы. Каждый столбец матрицы представляет структуру элементов использования валово­го национального располагаемого дохода (валового рас­полагаемого дохода по соответствующим институцио­нальным секторам), а также структуру источников финан­сирования результирующего сальдо по нефинансовым операциям.

В столбце 1 матрицы финансовых потоков дано ос­новное тождество по национальной экономике в целом, определяющее валовой национальный располагаемый доход (уравнение 1):

- GNDI + C + I + (X – M) + NY + NCT = 0      (1)

где GNDI - валовой национальный располагаемый доход;

С - расходы на конечное потребление;

I - валовое накопление;

X - экспорт товаров и услуг;

M - импорт товаров и услуг;

NY - чистый доход от собственности и оплаты труда, полученный из-за границы;

NCT -  чистые текущие трансферты.

Столбец 2 представляет в агрегированном виде опера­ции внутренней экономики (или сумму соответствующих операций по институциональным секторам национального хозяйства). Сальдо по нефинансовым операциям характе­ризует основное макроэкономическое тождество. А имен­но, равенство двух сальдо: разницы между валовым наци­ональным располагаемым доходам и внутренним спро­сом (С+I) и  разницы между сбережением и накоплени­ем по национальной экономике в целом (уравнение 2):

GNDI – (C + I) = (S – I)     (2)

где S – валовое сбережение.

Соответственно финансовые операции в столбце 2 характеризуют источники внешнего финансирования раз­рыва между сбережением и накоплением по внутренней экономике (уравнение 3):

– (S – I) + KT + FDI+ NFB – ∆NFA – ∆OIN_d = 0,   (3)

где КТ - капитальные трансферты;

FDI - прямые иностранные инвестиции;

NFB - чистые внешние заимствования, за исключением сектора финансовых корпораций;

∆NFA - изменение чистых иностранных активов сектора финансо­вых корпораций;

∆OIN_d - чистые ошибки и пропуски по внутренней экономике.

Столбец 3. Верхняя часть столбца характеризует фор­мирование баланса сектора государственного управления (уравнение 4) и соответственно в нижней части показа­но, за счет каких источников это сальдо финансируется (уравнение 5):

GDI_g  – (C_g + I_g) = (S_g – I_g),             (4)

(S_g – I_g) + KT_g + NFB_g + ∆NDC_g + NB + ∆OIN_g = 0,    (5)

где GDI_g - валовой располагаемый доход сектора государственного управления;

KT_g - капитальные трансферты, переданные сектору государствен­ного управления;

NFB_g - чистые внешние заимствования сектора государственного управления;

∆NDC_g - изменение чистого внутреннего банковского кредита по сектору государственного управления;

NB - небанковское заимствование сектора государственного управ­ления;

∆OIN_g - чистые ошибки и пропуски по сектору государственного управления.

Столбец 4. Здесь показывается, каким образом фор­мируется и финансируется баланс между сбережением и накоплением по объединенному сектору, включающе­му нефинансовые корпорации, домашние хозяйства и некоммерческие организации, обслуживающие домаш­ние хозяйства (НКООДХ). Формирование и финанси­рование баланса по столбцу 4 представлено уравнени­ем (6):

(S_oth – I_oth) + KT_oth + FDI + NFB_oth + ∆NDC_oth – ∆M2X – NB +

+ ∆OIN_oth = 0,           (6)

где KT_oth - капитальные трансферты, переданные секторам  нефи­нансовых корпораций, домашних хозяйств и НКООДХ;

FDI -  прямые иностранные инвестиции секторам нефинансовых корпорации, домашних хозяйств и НКООДХ;

NFB_oth - чистые иностранные заимствования секторов нефинансовых корпораций, домашних хозяйств и НКООДХ;

∆NDC_oth - изменение чистого внутреннего банковского, кредита по секторам нефинансовых корпораций, домашних хозяйств и НКООДХ;

∆M2X - изменение широкой денежной массы (М2 плюс депозиты в иностранной валюте);

∆OIN_oth - чистые ошибки и пропуски по секторам нефинансовых корпораций, домашних хозяйств и НКООДХ.

Столбец 5. В данном столбце представлены показатели по сектору финансовых корпораций. При построе­нии матрицы финансовых потоков принято допущение, что нефинансовых операций в секторе финансовых кор­пораций нет. Следовательно, сальдо нефинансовых опе­раций, то есть сальдо между сбережением и накоплени­ем по банковской системе, равно нулю (уравнение 7). Со­ответственно и баланс операций финансирования равен нулю. Таким образом, нефинансовые операции банков­ской системы неявно представлены в объединенном сек­торе нефинансовых корпораций, домашних хозяйств и НКООДХ:

S_fc – I_fc = 0      (7)

Структура столбца по данному сектору является макроэкономическим тождеством денежного обзора и характеризует операции по кредитованию (финансированию) экономики и формированию ресурсной базы сектора финансовых корпораций (уравнение 8):

∆M2X = ∆NFA + ∆NDC + ∆OIN_fc            (8)

где ∆NDC - изменение внутреннего банковского кредита;

∆OIN_fc - чистые ошибки и пропуски по сектору финансовых корпо­раций.

Столбец 6 показывает баланс внешнеэкономических операций национальной экономики и его финансирова­ние с точки зрения сектора «остальной мир». Верхняя часть столбца является зеркальным отражением сальдо счета по текущим операциям платежного баланса (урав­нение 9):

– CAB = – X + M – NY – NCT     (9)

где CAB - счет текущих операций платежного баланса

В нижней части матрицы, в части операций по кре­дитованию и заимствованию, по данному столбцу пока­заны источники финансирования текущих операций пла­тежного баланса. Сальдо счета текущих операций фи­нансируется за счет капитальных трансфертов, прямых иностранных инвестиций, чистых внешних заимствова­ний и изменения чистых иностранных активов (уравне­ние 10):

– CAB – KT – FDI – NFB + ∆NFA + ∆OIN_f = 0      (10)

где ∆OIN_f - чистые ошибки и пропуски по сектору «остальной мир».

Столбец 7 служит для проверки расчетов по горизон­тали. По каждой строке, в соответствии с правилами за­писи макроэкономических уравнений, сумма элементов по столбцам 1,2 и 6 или по столбцам 1,3,4,5,6, которая представлена в данном столбце, должна быть равна нулю.

В строке сальдо нефинансовых операций показыва­ется, какой сектор экономики имеет общее активное саль­до, а какой - дефицит. Соответственно значения сальдо финансовых операций по абсолютной величине равны величинам сальдо по нефинансовым операциям, но име­ют противоположный знак.

Сальдо по нефинансовым операциям (S – I) по эко­номике в целом (столбец 2) часто в литературе также называют «разрывом в ресурсах». Оно указывает, что если располагаемых доходов национальной экономики недостаточно для покрытия ее расходов на конечное потребление и валовое накопление (на внутренний спрос), то баланс текущих внешнеэкономических опе­раций страны дефицитен. В противном случае, если валовой национальный располагаемый доход превыша­ет затраты на внутренний спрос, то по счету текущих операций в платежном балансе формируется положи­тельное сальдо.

По правилам построения матрицы финансовых пото­ков сумма значений показателей в каждом из столбцов по всем нефинансовым и финансовым операциям должна быть равна нулю. В действительности, это положение за­частую не выполняется при работе с реально существую­щим массивом статистической информации. В связи с этим матрица заканчивается балансирующей статьей чи­стые ошибки и пропуски, которая обеспечивает последовательность счета, как между различными институцио­нальными секторами, так и по каждому из них. В балан­сирующей статье опосредованно представлены операции финансирования, которые не были явно отражены в мат­рице, а также статистические ошибки и пропуски различ­ных статистических систем. В статистике системы наци­ональных счетов это показатель «статистическое рас­хождение», в платежном балансе - «чистые ошибки и пропуски», а в денежном обзоре Банка России - «прочие сальдо».

 

 

 

 

 

 

I.3. Методы анализа здоровья населения

 

I.3.1 Структурный анализ

 

Структурный анализ включает исследование структурных сдвигов, который проводится на основе данных временных рядов отдельного объекта (изменение во времени), и структурных различий с использованием данных о нескольких объектах за фиксированный момент времени (различия между объектами).

Структура от латинского «structura – строение, расположение, порядок. Это совокупность устойчивых связей и отношений объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях…».

Структурным показателем является показатель, состоящий из суммы элементов и выраженный в относительных величинах (обычно в процентах):

,      

где  – доля i-го элемента структуры, ;

        – абсолютное значение по i-му элементу;

         – итог суммы абсолютных значений i–ых элементов структуры.

При чем

Структурно-динамический анализ

Структурно-динамический анализ заключается в определении индивидуальных и обобщающих показателей структурных изменений, последних с помощью линейного и среднего квадратического коэффициентов абсолютных и относительных структурных сдвигов с переменной и постоянной базой сравнения.

Линейный и квадратический коэффициенты, в основном, применяются для изучения динамики показателей структурных сдвигов, т.к. наглядно позволяют делать выводы об интенсивности изменения структуры в те или иные промежутки времени.

Индивидуальные показатели структурных сдвигов отражают интенсивность изменения в каждой анализируемой группе. Среди индивидуальных показателей различают абсолютные и относительные с постоянной и переменной базами сравнения. Единица измерения этих показателей в процентных пунктах, если расчет производился по долям представленным в процентах, и может быть представлена в коэффициентах:

1. Индивидуальный показатель абсолютных структурных сдвигов с переменной базой сравнения;
2. Индивидуальный показатель абсолютных структурных сдвигов с постоянной базой сравнения;
3. Индивидуальный показатель относительных структурных сдвигов с переменной базой сравнения;
4. Соответственно индивидуальный показатель относительных структурных сдвигов с постоянной базой сравнения.

 

Используются также абсолютные коэффициенты структурных сдвигов: - линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов с переменной базой сравнения (цепной);

- средний квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов с переменной базой сравнения;

- средний квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов с постоянной базой сравнения.

Интерпретация результатов динамики значений коэффициентов линейного структурного сдвига с постоянной и переменной базой сравнения:

малые структурные сдвиги – менее 2 %;

существенные структурные сдвиги - от 2 % до 10 %;

большие структурные сдвиги - более 10 %.

 

Обобщающие показатели относительных структурных сдвигов характеризуют среднее относительное изменение долей (в процентных пунктах). Определяются с постоянной и переменной базой сравнения:

- линейный коэффициент относительных структурных сдвигов с переменной базой сравнения;

- средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов с переменной базой сравнения;

- средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов с постоянной базой сравнения;

Следует учитывать, что относительные коэффициенты при сопоставлении структур с постоянной базой сравнения позволяют учитывать существенные изменения величин долей базисного периода и получать наиболее точные результаты структурных сдвигов, чем абсолютные коэффициенты.

 

 

 

I.3.2. Анализ ряда динамики и прогнозирование

 

В статистике динамикой принято называть процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени. Для отображения таких процессов строятся ряды динамики (хронологические, временные, динамические ряды), представляющие собой последовательность упорядоченных во времени значений статистического показателя. Любой ряд динамики состоит из двух элементов:

1. показатель времени t_i - это моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения показателей;
2. уровень ряда y_i, под которым понимается значение статистического показателя, относящееся к определенному моменту или периоду времени.

Система характеристик динамического ряда включает в себя:

- индивидуальные (частные) характеристики;

- сводные (обобщающие) характеристики.

К индивидуальным показателям интенсивности изменения явления относятся:

1. абсолютный прирост (характеризует размер увеличения (уменьшения) уровня ряда по сравнению с выбранной базой);
2. темп роста (коэффициент роста ) (характеризует

интенсивность изменения уровней ряда (скорость изменения уровней));

3. темп прироста (коэффициент прироста ) (характеризует относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени);
4. абсолютное значение одного процента прироста (показывает, какое абсолютное значение соответствует одному проценту прироста);
5. пункт роста (используется в тех случаях, когда сравнение производится с отдалением периода времени, принятого за базу).

Вторая часть системы характеристик динамического ряда состоит из

обобщающих характеристик, к которым относятся его средние показатели

и характеристики вариации уровней:

1. средний уровень ряда (характеризует наиболее типичную величину уровней, центр ряда);
2. общий абсолютный прирост Δ;
3. средний абсолютный прирост (показывает, на сколько в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда);
4. средний темп роста () (показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменился уровень динамического ряда);
5. средний темп прироста () (показывает, на какую долю единицы в среднем изменяется уровень ряда за единичный промежуток времени);
6. дисперсия и среднее квадратическое отклонение уровней ряда ;
7. коэффициент вариации уровней ряда .

Первая задача, которая возникает при анализе рядов динамики, заключается в выявлении и описании основной тенденции развития изучаемого явления (тренда).

Трендом называется плавное и устойчивое изменение уровней явления во времени, свободное от случайных колебаний. Основная тенденция развития рассчитывается как временная функция  - теоретические уровни (уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t_i) т.е. развитие явления рассматривается в зависимости только от течения времени. В результате получаем трендовую модель вида:

где  - случайное и циклическое отклонение от тенденции.

 

Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование

Полученные при анализе динамических рядов характеристики используются для получения статистических прогнозов, под которыми понимаются статистические оценки состояния явления в будущих периодах.

Статистическое прогнозирование основано на предположении, что закономерность развития, основная тенденция, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в будущем. Такое предположение

называется экстраполяцией.

С помощью метода экстраполяции получают два вида прогноза: точечные и интервальные. Точечный прогноз представляет собой конкретное численное значение уровня в прогнозируемый период (момент) времени. Интервальный прогноз – диапазон численных значений, предположительно содержащий прогнозируемое значение уровня.

В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют следующие методы экстраполяции (прогнозирования):

• на основе среднего абсолютного прироста Δ,
• на основе среднего коэффициента роста K ,
• на основе аналитического выравнивания ряда.

Интервальные прогнозы имеют значительные преимущества перед точечными – они учитывают вероятность свершения прогноза.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. II. Применение методов в статистическом анализе финансовых потоков

 

II.1. Анализ структуры основного показателя финансовых потоков

 

Рассмотрим структуру одного из основных показателей, рассматриваемых при изучении финансовых потоков – валового накопления. Данные для анализа представлены в таблице 1 приложения А. Структура валового накопления представлена на рисунке 1.

 

Рисунок 1 – Структура валового накопления Российской Федерации, в процентах

 

Диаграмма свидетельствует о закономерности распределения валового накопления между Федеральными округами Российской Федерации в период с 2002 г. по 2009 г. На протяжении всего рассматриваемого периода доля валового накопления в Центральном федеральном округе превышала долю накопления в остальных округах Российской Федерации. Также можно отметить значительную долю накопления в Уральском и Приволжском федеральном округах. Это связано с экономическим положением данных округов, которые включают наиболее развитые края и области Российской Федерации, а в центральный округ входит город Москва и Московская область с самой развитым уровнем экономики и возможностью накопления. Вместе с тем, удельный вес валового накопления трех рассмотренных округов в 2009 г. не достиг доли накопления в 2002 г. Наименьший удельный вес приходится на слаборазвитые отдаленные округа РФ – Дальневосточный и Сибирский федеральные округа.

Динамика валового накопления Российской Федерации характеризуется данными таблицы 1.

 

 

Таблица 1 – Динамика валового накопления в Российской Федерации, в процентах к итогу 

	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Центральный федеральный округ	105,569472	103,4223346	98,2168059	97,49975485	101,6660676	97,38123579	94,92956993
Северо-Западный федеральный округ	116,1296336	97,29801806	106,5718722	100,5158245	92,35912624	96,01254418	97,71348205
Южный федеральный округ	92,47005759	96,02964244	101,0757105	103,066566	108,8777116	77,88637293	110,4795373
Северо-Кавказский федеральный округ							112,6486404
Приволжский федеральный округ	94,36656319	100,9214531	104,8761575	98,46401031	101,8312781	99,69476507	95,26911288
Уральский федеральный округ	91,51265259	91,78102037	88,76296276	102,7670915	97,09939365	101,6132342	98,15283207
Сибирский федеральный округ	106,1277285	101,4780277	108,410259	106,9440276	103,8761229	101,7902171	97,08633408
Дальневосточный федеральный округ	98,38925787	119,7276415	102,0775215	92,74967226	93,67582099	102,514336	126,5143207

 

 

Анализируя данные таблицы 1 можно отметить, что динамика структуры в Центральном федеральном округе уменьшается, однако данный показатель близок к 100%, т.е. с каждым годом уменьшение структуры не значительно. В Южном и Дальневосточном федеральном округах происходит увеличение удельного веса в каждом году относительно предыдущего. В Приволжском округе наоборот происходит ежегодное уменьшение удельных весов валового накопления. В 2009 г. по сравнению с 2003 г. валовое накопление в Дальневосточном федеральном округе увеличилось в 1,38 раза, в Приволжском – в 1,01 раза, в Центральном уменьшилось в 0,07 раза. Наибольшее увеличение произошло в Дальневосточном федеральном округе, наибольшее уменьшение в Уральском федеральном округе (в 0,21 раза).

С целью выявления динамики структуры валового накопления были рассчитаны обобщающие показатели структурных изменений. При этом выявлялись сдвиги, в структуре валового накопления, произошедшие в 2009 г. по сравнению с 2002 г. Результаты расчета обобщающих показателей структурных изменений представлены в таблице 2.

 

Таблица 2 – Обобщающие показатели структурных сдвигов валового накопления за 2002-2009 гг.

Линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов	Квадратический коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов	Квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов	Инетгральный показатель структурных сдвигов К. Гатева	Индекс структурных различий А. Салаи
2,094	2,677	17,867	0,132	0,365

 

Полученные результаты показывают, что за период с 2002 по 2009 годы удельный вес валового накопления отдельных федеральных округов изменился в среднем на 2,094 процентных пункта. Структурные сдвиги не значительны, что свидетельствует об устойчивости данных структур. Этот вывод подтверждает также значение квадратического коэффициента абсолютных и относительных структурных сдвигов и других показателей.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

II.2. Анализ ряда динамики и прогнозирование

 

Далее рассмотрим динамику валового накопления по кварталам на период с 2003 по 2010 гг. Значения показателя представлены в таблице 1 приложения Б. По представленным данным построим тренд уровней ряда валового накопления рисунок 2.

 

Рисунок 2 – Динамика валового накопления

 

Определим направление и размер изменения уровней временного ряда во времени, для этого рассчитаем показатели динамики, представленные в таблице 3.

 

Таблица 3 – Основные показатели изменения уровней ряда

Год	Квартал	Валовое накопление	Абсолютный прирост		Темп роста		Темп прироста		Абсолютное значение 1% прироста
			цепные	базисные	цепные	базисные	цепные	базисные
2003	1	856834,9	-	-	-	-	-	-	-
	2	1199417,4	342582,5	342582,5	139,98	139,98	39,98	39,98	8568,35
	3	1819442,1	620024,7	962607,2	151,69	212,34	51,69	112,34	11994,17
	4	1521211,5	-298231	664376,6	83,61	177,54	-16,39	77,54	18194,42
2004	1	981735,5	-539476	124900,6	64,54	114,58	-35,46	14,58	15212,12
	2	1385439,6	403704,1	528604,7	141,12	161,69	41,12	61,69	9817,36
	3	1962254,2	576814,6	1105419	141,63	229,01	41,63	129,01	13854,40
	4	1726738,3	-235516	869903,4	88,00	201,53	-12,00	101,53	19622,54
2005	1	1152956,2	-573782	296121,3	66,77	134,56	-33,23	34,56	17267,38
	2	1442586,3	289630,1	585751,4	125,12	168,36	25,12	68,36	11529,56
	3	2129657,9	687071,6	1272823	147,63	248,55	47,63	148,55	14425,86
	4	1905899,9	-223758	1049065	89,49	222,43	-10,51	122,43	21296,58
2006	1	1306257,1	-599643	449422,2	68,54	152,45	-31,46	52,45	19059,00
	2	1743749,5	437492,4	886914,6	133,49	203,51	33,49	103,51	13062,57
	3	2462084,2	718334,7	1605249	141,19	287,35	41,19	187,35	17437,50
	4	2294266	-167818	1437431	93,18	267,76	-6,82	167,76	24620,84
2007	1	1684031,9	-610234	827197	73,40	196,54	-26,60	96,54	22942,66
	2	2211186,4	527154,5	1354352	131,30	258,06	31,30	158,06	16840,32
	3	2955492	744305,6	2098657	133,66	344,93	33,66	244,93	22111,86
	4	2675829,7	-279662	1818995	90,54	312,29	-9,46	212,29	29554,92
2008	1	1901157,7	-774672	1044323	71,05	221,88	-28,95	121,88	26758,30
	2	2723781,5	822623,8	1866947	143,27	317,89	43,27	217,89	19011,58
	3	3387464,6	663683,1	2530630	124,37	395,35	24,37	295,35	27237,82
	4	2513712,3	-873752	1656877	74,21	293,37	-25,79	193,37	33874,65
2009	1	882843,6	-1630869	26008,7	35,12	103,04	-64,88	3,04	25137,12
	2	1188785,5	305941,9	331950,6	134,65	138,74	34,65	38,74	8828,44
	3	2125310,9	936525,4	1268476	178,78	248,04	78,78	148,04	11887,86
	4	2008958,9	-116352	1152124	94,53	234,46	-5,47	134,46	21253,11
2010	1	889491	-1119468	32656,1	44,28	103,81	-55,72	3,81	20089,59
	2	1520818,9	631327,9	663984	170,98	177,49	70,98	77,49	8894,91
	3	2758591	1237772	1901756	181,39	321,95	81,39	221,95	15208,19
	4	2799473,3	40882,3	1942638	101,48	326,72	1,48	226,72	27585,91

 

Таким образом, судя по таблице можно отметить ежегодное нарастание валового накопления к третьему кварталу и его уменьшение к четвертому. Из данных таблицы следует, что наибольшее абсолютное изменение каждого уровня относительно предыдущего произошло в I квартале 2009 г. оно составило -1 630 869 млн. руб., т.е. в I квартале 2009 г. произошло уменьшение валового накопления по сравнению с IV кварталом 2008 г. на 1 630 869 млн. руб. Наибольшее изменение значений валового накопления по сравнению с его значением во II квартале 2003 г. произошло в III квартале 2008 г. и составило 2 530 630 млн. руб., т.е. произошло увеличение валового накопления. Рассмотрев темпы роста валового накопления, отмечаем его уменьшение на 64,88% в I квартале 2009 г. по сравнению с предыдущим периодом. Наибольшее увеличение уровня накопления наблюдается в III  квартале 2010 г. по сравнению с предыдущим периодом на 81,39%. Произошедшие значительные уменьшения уровней валового накопления объясняется экономическим кризисом имевшим место в тот период, который не дал возможности экономике России производить накопление средств. Увеличение накопления в 2010 г. говорит о после кризисной стабилизации российской экономики, её развитии и возможности накопления средств.

Для последующего прогнозирования валового накопления определим наличие тенденции в данном ряду динамики. Для его определения используются три метода: критерий серий, основанный на медиане выборки, критерий «восходящих и нисходящих» серий и метод Фостера-Стюарта.

Применяя первый критерий, проверяем гипотезу о наличии тенденции, для этого рассчитываем число серий =12 и протяженность самой длинной серии =7, критические значения составили соответственно 11 и 5. Таким образом, второе из неравенств, необходимых для принятия гипотезы нарушается.

 

Т.е. гипотеза отвергается, следовательно, тенденция во временном ряду присутствует. Результаты вспомогательных расчетов приведены в таблице 2 приложения Б.

Критерия «восходящих и нисходящих» серий позволяет проверить ту же гипотезу, в результате расчетов получаем следующий результат: число серий = 15, протяженность самой длинной серии =3, критические значения = 19; =6. Нарушается первое неравенство.

Таким образом, гипотеза Н0 отвергается, следовательно тенденция во временном ряду присутствует. Результаты вспомогательных расчетов приведены в таблице 3 приложения Б.

С помощью метода Фостера-Стюарта проверяем гипотезу о наличии тенденции в средней. Для этого рассчитываем t-критерий Стьюдента:

   

Таким образом, неравенство  нарушается, нулевая гипотеза об отсутствии тенденции в средней отвергается.

Проверим гипотезу о наличии тенденции в дисперсии. Рассчитаем t-критерий Стьюдента:

  

Так как || < , то  принимается, следовательно, нет оснований отвергнуть гипотезу об отсутствии тенденции в дисперсии.

В целом, применение трех критериев (двух модификаций критерия серий, метода Фостера – Стюарта) позволяет сделать вывод, что с вероятностью 0,95 тенденция во временном ряду присутствует.

Так как тенденция во временном ряду присутствует определим вид тренда, наиболее точно отражающего развитие валового накопления. Для этого в MS Excel построим различные виды трендов, их уравнения регрессии, а также коэффициент детерминации. Они представлены на рисунках 1-5 приложения Б. Проверим качество выбранных моделей, для этого сравним коэффициент детерминации трендов и рассчитаем показатели их точности:

1) средняя относительная ошибка по модулю:

                                                     %   

 2) дисперсия  или среднеквадратическая ошибка прогноза :

            

 Показатели представлены в таблице 4 приложения Б. По данным таблицы видно, что маленький коэффициент аппроксимации, наименьшая дисперсия, ошибка прогноза и наибольший коэффициент детерминации у полиномиального тренда, т.е. его целесообразно использовать для характеристики валового накопления.

Используем полиномиальный тренд для прогнозирования валового накопления на 2011 г. По графику временного ряда прослеживается наличие случайной и сезонной составляющей, поэтому проводим обработку этих составляющих, а также прогноз валового накопления. Результаты расчетов приведены в таблице 5 приложения Б. Графически прогноз по выровненным значениям представлен на рисунке 4, прогноз по выровненным значениям с учетом сезонных колебаний представлен на рисунке 5.

 

Рисунок 4 – Прогноз валового накопления по полиномиальной модели.

 

Прогнозные значения валового накопления на 2011 г. в I квартале составят 1903787,6 млн.руб., во II квартале – 1850375,4 млн.руб., в III квартале – 1792116, в IV квартале – 1729009,4 млн.руб. Таким образом, по рисунку ? можно сделать вывод о том, что наблюдается уменьшение прироста прибыли в исследуемом периоде, т.к. прирост прибыли в первые и последующие кварталы меньше прироста прибыли в последние кварталы, например для первых двух кварталов прирост составил 101698,2 млн.руб., а для последних двух кварталов прирост будет равным -63106,6 млн.руб. Динамика приростов прибыли приведена на рисунке 6 приложения Б.

 

Рисунок 5 – Прогноз валового накопления по выровненным данным с учетом сезонных колебаний.

 

Согласно графику, представленному на рисунке ? можно сделать вывод о том, что: период колебаний остается постоянным и составляет 1 год; амплитуда колебаний валового накопления увеличивается со значения 917871,3 млн.руб. в 2003 г. до значения 1372302 млн.руб. в 2007 г. и затем постепенно уменьшается до прогнозного значения в 2011 г. 1048799 млн.руб.; в каждом году наибольший размер валового накопления наблюдается в III квартале, затем происходит уменьшение и наименьший размер накопления наблюдается в I квартале.

 

Далее осуществим прогнозирование валового накопления по тренд-сезонной аддитивной модели. Все проведенные расчеты представлены в таблице 7 приложения Б. Графически прогнозные значения представлены на рисунке 6.

Ожидаемое валовое накопление в I квартале 2011 года составит 1175760,083 млн.р., во II квартале – 1648579,278 млн.р., в III квартале –  2401921,641 млн.р., в IV квартале – 2106162,998 млн.р. Таким образом, происходит увеличение валового накопления в 2011 г., данный факт объясняется уменьшением влияния кризиса на способность к накоплению в 2011 г.

Качество построенной модели оценивается как хорошее: средняя относительная ошибка аппроксимации составила 27,93 %.

 

Рисунок 6 – Фактическое и ожидаемое валовое накопление по аддитивной тренд – сезонной модели

 

Так как амплитуда сезонных колебаний постепенно увеличивается, то для описания и прогнозирования динамики временного ряда можно использовать мультипликативную модель. Все расчеты представлены в таблице 8 приложения Б. Графический прогноз расположен на рисунке 8.

 

Рисунок 8 – Фактическое и ожидаемое валовое накопление по мультипликативной тренд – сезонной модели

 

Ожидаемое валовое накопление в I квартале 2011 г. составит 1486611,337 млн. р., во II квартале – 2034748,091 млн.р., в III квартале – 2982363,959 млн.р., в IV –  2611448,754 млн.р. Амплитуда накопления в 2011 г. меньше чем в 2010 г., т.е. произойдет меньшее увеличение накопления. Качество построенной модели оценивается как хорошее, т.к. средняя относительная ошибка аппроксимации составила 18,47%.

 

Рассмотрев три метода расчета прогнозных значений определим наилучший из них, в качестве критерия выбора используем ошибку аппроксимации. В первом методе ошибка аппроксимации равна 29,33, во втором – 27,93 и в третьем – 18,47. Таким образом, наименьшей является ошибка аппроксимации, рассчитанная для мультипликативной тренд – сезонной модели, т.е. данная модель является наилучшей.

 

 

Заключение

 

Приведенный в работе анализ финансовых потоков в российской экономике позволил выявить ряд существенных диспропорций, требующего серьезного воздействия мер государственного регулирования для их устранения. В работе выявлены специфические черты функционирования финансовых потоков на региональном уровне. Это позволяет обосновать более оптимальные подходы к государственной поддержке экономически слабых регионов, выявить влияние финансовых потоков, функционирующих на макроуровне, на формирование рациональных обобщающих экономических показателей. При анализе этих показателей особо остро ощущается необходимость новых подходов к решению проблемы обеспечения более равномерного развития производительных сил и уровня жизни населения в различных регионах страны, что зависит, в первую очередь, и от качества, оперативности и эффективности работы местных органов власти, самоуправления. Об этом свидетельствует, в частности, и проведенные нами в ходе курсовой работы расчеты производства валового накопления по федеральным округам. Различия в уровне этих показателей достигают почти трех раз. Обращает на себя внимание и тот факт, что внутри каждого округа различия между отдельными субъектами Федерации в несколько раз больше, чем между федеральными округами.

Проведенное исследование выявило настоятельную необходимость разработки и реализации межрегиональных окружных и межокружных социально-экономических программ, направленных на использование опыта наиболее эффективно работающих регионов, развития межрегиональных экономических связей и постепенного выравнивания уровня жизнедеятельности регионов Российской Федерации.

Целесообразно существенно перестроить, упорядочить государственную статистику, ввести четкий финансовый мониторинг на федеральном и региональном уровнях, для целей более обоснованного государственного регулирования экономики и систематического контроля за движением финансовых потоков. В диссертации предлагается наряду с научно обоснованным исчислением ВВП, использовать и другие, более реальные обобщающие показатели экономического развития. В частности, использовать показатель объема произведенного национального дохода, отражающий вновь созданную стоимость в сфере производства товаров и услуг. Это позволит более целенаправленно оценивать и регулировать реальные финансовые потоки, определяющие динамику процессов накопления и потребления национального богатства страны, учитываемые в денежном выражении и динамики национального богатства страны в реальном исчислении, сопоставимых ценах. Эти показатели более бы подходили и в качестве обобщающих экономических показателей и для регионов (федеральных округов, субъектов Федерации).

 

Список использованных источников

 

1. Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики[Текст] : учеб. для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. - М. : ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.
2. Айвазян, С. А. Практикум по прикладной статистике и эконометрике[Текст] : учеб. пособие для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. - М. : МЭСИ, 2002. - 119 с.
3. Теория статистики: Учебник / под ред. проф. Г.Л. Громыко. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 476 с.
4. Сивелькин В.А., Кузнецова В.Е. Статистический анализ структуры социально-экономических процессов и явлений: Учебное пособие.- Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2002. – 99с.
5. Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие. – СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. – 80 с
6. Шмойлова, Р.А. Теория статистики: учебник / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.: ил.
7. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование [Текст] : учеб. пособие для вузов / В. Н. Афанасьев, Т. В. Лебедева . - Оренбург : ГОУ ОГУ, 2007. - 245 с. - Библиогр.: с. 172. - Прил.: с. 173-245.
8. Финансовая статистика [Текст] : учеб. пособие для вузов / Т. В. Тимофеева, А. А. Статенков, Е. Р. Мендыбаева ; под ред. Т. В. Тимофеевой. – М.: Финансы и статистика, 2006. - 480 с. : ил.. - Прил.: с. 403-471. - Библиогр.: с. 472-475. - Предм. указ.: с. 476-479.
9. Пекарская, Н. Э. Финансово-банковская статистика [Текст] : учеб.-практ. пособие / Н. Э. Пекарская, А. Э. Ярмолинская; М-во образования республики Беларусь, УО "Белорус. гос. экон. ун-т". - Минск : БГЭУ, 2006. - 73 с. - (Система дистанционного обучения). - Библиогр.: с. 74.
10. Гирина, А. С. Финансовая статистика [Текст] : метод. указ. по выполнению контрол. работы по дисциплине 'Финансовая статистика' / А. С. Гирина . - Оренбург : Изд-во ОГУ, 2003. - 33 с
11. Тимофеева, Т. В. Практикум по финансовой статистике [Текст] : учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальностям "Финансы и кредит", "Бухгалтерский учет, анализ и аудит" / Т. В. Тимофеева, А. А. Снатенков. - М. : Финансы и статистика : ИНФРА-М, 2009. - 321 с. : табл. - Библиогр.: с. 227-228. - Прил.: с. 229-281.
12. Статистический ежегодник. Оренбургская область, 2005 [Текст]  / Федер. служба гос. статистики, территор. орган федер. службы гос. статистики по Оренбург. обл . - Оренбург : [Б. и.], 2005. - 500 с
13. Дьяконова, С. В. Финансовая статистика [Текст] : метод. указ. по выполнению курсовой работы / С. В. Дьяконова, Т. Г. Советова . - Оренбург : ОГУ, 2006. - 22 с. - Библиогр.: с. 15-16.
14. Статистика финансов [Текст] : учеб. для вузов / под ред. В. Н. Салина .- 2-е изд. - М. : Финансы и статистика, 2003. - 816 с. : ил.. - Библиогр. в конце гл.
15. Бескоровайная, Н. С. Финансовые потоки в системе управления региональной экономикой / Н. С. Бескоровайная // Финансы и кредит,
    2006. - N 10. - С. 23-29. - Библиогр.: с. 29 (5 назв.).
16. Желтоносов, В. М. Структурный анализ динамики трансграничных финансовых потоков / В. М. Желтоносов, Д. Г. Бондарев // Экономический анализ: теория и практика, 2010. - N 7. - С. 36-40. - Библиогр.: с. 40 (4 назв. ).
17. Борисова, И. Ю. Финансовые потоки России в 1996-2006 годах / И. Ю. Борисова [и др. ] // Вопросы статистики, 2007. - N 9. - С. 14-27. - Библиогр.: с. 21 (11 назв. ).
18. Коновалов, А. А. Совершенствование методики анализа финансовых потоков промышленного предприятия / А. А. Коновалов // Финансы и кредит, 2009. - N 39. - С. 60-64. - Библиогр.: с. 64 (5 назв. ).
19. Бурцев, В. В. Государственные финансовые потоки в условиях рыночной экономики // Финансы и кредит, 2004. - N 6.. - С. 5-11.
20. Иванова, Е. В. Учетно-аналитическое обеспечение управления финансовыми потоками / Иванова Е. В. // Управленческий учет, 2009. - N 8. - С. 9-13. - Библиогр.: с. 13 (4 назв. ).

 

 

 

Приложение А

 

Таблица 1 – Валовое накопление на территории субъектов Российской Федерации, млн.руб., значение показателя за год.

	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Российская Федерация	1909847,4	2383824	3092510	3778699,3	4895475,3	6875320,4	8981092,8	8273844,7
Центральный федеральный округ	479531,3	631874,5	847777,9	1017417,3	1285154	1834971,3	2334214,7	2041364,2
Северо-Западный федеральный округ	213367,4	309276,3	390380	508348,3	661985,3	858669,9	1076937,4	969444,9
Южный федеральный округ	195649,8	225816,7	281318,5	347437,2	463923,8	709387,8	721741,1	734584
Северо-Кавказский федеральный округ							260839,7	270693,5
Приволжский федеральный округ	316939,8	373310,7	488754,6	626323,7	798967,1	1142636,7	1488047,4	1306011,7
Уральский федеральный округ	426666,1	487354,3	580276	629357,8	837923,2	1142664,7	1516719,7	1371470,1
Сибирский федеральный округ	157004,3	207977,3	273794,6	362682,4	502499,4	733076,6	974746,4	871822,2
Дальневосточный федеральный округ	120688,7	148214,2	230208,4	287132,6	345022,5	453913,4	607846,4	708454,1

 

Приложение Б

 

Таблица 1 – Валовое накопление, миллион рублей, Российская Федерация.

	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
I квартал	856834,9	981735,5	1152956,2	1306257,1	1684031,9	1901157,7	882843,6	889491
II квартал	1199417,4	1385439,6	1442586,3	1743749,5	2211186,4	2723781,5	1188785,5	1520818,9
III квартал	1819442,1	1962254,2	2129657,9	2462084,2	2955492	3387464,6	2125310,9	2758591
IV квартал	1521211,5	1726738,3	1905899,9	2294266	2675829,7	2513712,3	2008958,9	2799473,3

 

Таблица 2 – Вспомогательные расчеты для реализации критерия серий, основанного на медиане выборки.

Период			Валовое накопление, млн.руб.			Номер серии	Протяженность серии
1	2003	1	856834,9	856834,9	-	1	6
2		2	1199417,4	882843,6	-
3		3	1819442,1	889491	-
4		4	1521211,5	981735,5	-
5	2004	1	981735,5	1152956	-
6		2	1385439,6	1188786	-
7		3	1962254,2	1199417	+	2	1
8		4	1726738,3	1306257	-	3	3
9	2005	1	1152956,2	1385440	-
10		2	1442586,3	1442586	-
11		3	2129657,9	1520819	+	4	2
12		4	1905899,9	1521212	+
13	2006	1	1306257,1	1684032	-	5	2
14		2	1743749,5	1726738	-
15		3	2462084,2	1743750	+	6	2
16		4	2294266	1819442	+
17	2007	1	1684031,9	1901158	-	7	1
18		2	2211186,4	1905900	+	8	7
19		3	2955492	1962254	+
20		4	2675829,7	2008959	+
21	2008	1	1901157,7	2125311	+
22		2	2723781,5	2129658	+
23		3	3387464,6	2211186	+
24		4	2513712,3	2294266	+
25	2009	1	882843,6	2462084	-	9	2
26		2	1188785,5	2513712	-
27		3	2125310,9	2675830	+	10	2
28		4	2008958,9	2723782	+
29	2010	1	889491	2758591	-	11	2
30		2	1520818,9	2799473	-
31		3	2758591	2955492	+	12	2
32		4	2799473,3	3387465	+

 

Таблица 3 – Вспомогательные расчеты для реализации критерия «нисходящих и восходящих» серий.

Период			Валовое накопление, млн.руб.		Номер серии	Протяженность серии
1	2003	1	856834,9
2		2	1199417,4	+	1	2
3		3	1819442,1	+
4		4	1521211,5	-	2	2
5	2004	1	981735,5	-
6		2	1385439,6	+	3	2
7		3	1962254,2	+
8		4	1726738,3	-	4	2
9	2005	1	1152956,2	-
10		2	1442586,3	+	5	2
11		3	2129657,9	+
12		4	1905899,9	-	6	2
13	2006	1	1306257,1	-
14		2	1743749,5	+	7	2
15		3	2462084,2	+
16		4	2294266	-	8	2
17	2007	1	1684031,9	-
18		2	2211186,4	+	9	2
19		3	2955492	+
20		4	2675829,7	-	10	2
21	2008	1	1901157,7	-
22		2	2723781,5	+	11	2
23		3	3387464,6	+
24		4	2513712,3	-	12	2
25	2009	1	882843,6	-
26		2	1188785,5	+	13	2
27		3	2125310,9	+
28		4	2008958,9	-	14	2
29	2010	1	889491	-
30		2	1520818,9	+	15	3
31		3	2758591	+
32		4	2799473,3	+

 

Таблица 4 – Оценка точности кривых роста

показатель	линейный	логарифмический	полиномиальный	степенной	экспоненциальный
, %	31,832	29,382	29,334	28,403	34,404
	5,2505E+11	3,41095E+11	3,3074E+11	3,78101E+11	7,3142E+11
	724602,654	584033,649	575102,692	614898,935	855231,082
	0,164	0,219	0,242	0,208	0,130

 

Таблица 5 – Прогнозирование валового накопления по полиномиальному тренду с учетом сезонной составляющей

 

Период			Валовое накопление	Выровненные значения валового накопления	Случайная составляющая	Коэффициент колеблемости	Усредненный коэффициент колеблемости	Выровненные значения с учетом сезонной
1	2003	1	856834,9	1053656,4	-196821,5	0,813	0,669	704948,2545
2		2	1199417,4	1155354,6	44062,8	1,038	0,904	1043915,89
3		3	1819442,1	1252205,6	567236,5	1,453	1,296	1622819,578
4		4	1521211,5	1344209,4	177002,1	1,132	1,134	1524013,34
5	2004	1	981735,5	1431366	-449630,5	0,686		957654,6617
6		2	1385439,6	1513675,4	-128235,8	0,915		1367675,173
7		3	1962254,2	1591137,6	371116,6	1,233		2062064,926
8		4	1726738,3	1663752,6	62985,7	1,038		1886299,231
9	2005	1	1152956,2	1731520,4	-578564,2	0,666		1158472,804
10		2	1442586,3	1794441	-351854,7	0,804		1621359,775
11		3	2129657,9	1852514,4	277143,5	1,150		2400801,143
12		4	1905899,9	1905740,6	159,3	1,000		2160655,994
13	2006	1	1306257,1	1954119,6	-647862,5	0,668		1307402,68
14		2	1743749,5	1997651,4	-253901,9	0,873		1804969,695
15		3	2462084,2	2036336	425748,2	1,209		2639028,23
16		4	2294266	2070173,4	224092,6	1,108		2347083,63
17	2007	1	1684031,9	2099163,6	-415131,7	0,802		1404444,291
18		2	2211186,4	2123306,6	87879,8	1,041		1918504,933
19		3	2955492	2142602,4	812889,6	1,379		2776746,184
20		4	2675829,7	2157051	518778,7	1,241		2445582,139
21	2008	1	1901157,7	2166652,4	-265494,7	0,877		1449597,637
22		2	2723781,5	2171406,6	552374,9	1,254		1961965,49
23		3	3387464,6	2171313,6	1216151	1,560		2813955,008
24		4	2513712,3	2166373,4	347338,9	1,160		2456151,521
25	2009	1	882843,6	2156586	-1273742,4	0,409		1442862,717
26		2	1188785,5	2141951,4	-953165,9	0,555		1935351,365
27		3	2125310,9	2122469,6	2841,3	1,001		2750654,701
28		4	2008958,9	2098140,6	-89181,7	0,957		2378791,775
29	2010	1	889491	2068964,4	-1179473,4	0,430		1384239,532
30		2	1520818,9	2034941	-514122,1	0,747		1838662,559
31		3	2758591	1996070,4	762520,6	1,382		2586845,262
32		4	2799473,3	1952352,6	847120,7	1,434		2213502,902
33	2011*	1*	-	1903787,6				1273728,082
34		2*	-	1850375,4				1671899,071
35		3*	-	1792116				2322526,692
36		4*	-	1729009,4				1960284,901

 

Таблица 6 – Прирост валового накопления

Период			Прирост валового накопления
1	2003	1
2		2	101,6982
3		3	96,851
4		4	92,0038
5	2004	1	87,1566
6		2	82,3094
7		3	77,4622
8		4	72,615
9	2005	1	67,7678
10		2	62,9206
11		3	58,0734
12		4	53,2262
13	2006	1	48,379
14		2	43,5318
15		3	38,6846
16		4	33,8374
17	2007	1	28,9902
18		2	24,143
19		3	19,2958
20		4	14,4486
21	2008	1	9,6014
22		2	4,7542
23		3	-0,093
24		4	-4,9402
25	2009	1	-9,7874
26		2	-14,6346
27		3	-19,4818
28		4	-24,329
29	2010	1	-29,1762
30		2	-34,0234
31		3	-38,8706
32		4	-43,7178
33	2011*	1*	-48,565
34		2*	-53,4122
35		3*	-58,2594
36		4*	-63,1066

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 7 – Прогнозирование валового накопления с помощью аддитивной тренд-сезонной модели

Период			Валовое накопление, млн.руб.
1	2003	1	856834,9	-		-634958	-621124	1477959	1024148	403024,1	52,964
2		2	1199417	-		-186287	-172453	1371870	1048296	875843,3	26,978
3		3	1819442	1364839	454603	542907	556741,6	1262700	1072444	1629186	10,457
4		4	1521212	1403704	117507	223001	236835	1284377	1096592	1333427	12,344
5	2004	1	981735,5	1444809	-463073		-621124	1602859	1120740	499616,1	49,109
6		2	1385440	1488351	-102911		-172453	1557892	1144888	972435,3	29,810
7		3	1962254	1535444	426810		556741,6	1405513	1169036	1725778	12,051
8		4	1726738	1563990	162748		236835	1489903	1193184	1430019	17,184
9	2005	1	1152956	1592059	-439103		-621124	1774080	1217332	596208,1	48,289
10		2	1442586	1635380	-192794		-172453	1615039	1241480	1069027	25,895
11		3	2129658	1676938	452720		556741,6	1572916	1265628	1822370	14,429
12		4	1905900	1733746	172154		236835	1669065	1289776	1526611	19,901
13	2006	1	1306257	1812944	-506687		-621124	1927381	1313924	692800,1	46,963
14		2	1743750	1903043	-159294		-172453	1916202	1338072	1165619	33,154
15		3	2462084	1998811	463273		556741,6	1905343	1362220	1918962	22,059
16		4	2294266	2104463	189803		236835	2057431	1386368	1623203	29,250
17	2007	1	1684032	2224568	-540536		-621124	2305156	1410516	789392,1	53,125
18		2	2211186	2333940	-122753		-172453	2383639	1434664	1262211	42,917
19		3	2955492	2408776	546716		556741,6	2398750	1458812	2015554	31,803
20		4	2675830	2499991	175839		236835	2438995	1482960	1719795	35,729
21	2008	1	1901158	2618062	-716904		-621124	2522282	1507108	885984,1	53,398
22		2	2723782	2651794	71987,8		-172453	2896234	1531256	1358803	50,113
23		3	3387465	2504240	883225		556741,6	2830723	1555404	2112146	37,648
24		4	2513712	2185076	328636		236835	2276877	1579552	1816387	27,741
25	2009	1	882843,6	1835432	-952589		-621124	1503968	1603700	982576,1	11,297
26		2	1188786	1614569	-425783		-172453	1361238	1627848	1455395	22,427
27		3	2125311	1552306	573005		556741,6	1568569	1651996	2208738	3,925
28		4	2008959	1594641	414318		236835	1772124	1676144	1912979	4,778
29	2010	1	889491	1715305	-825814		-621124	1510615	1700292	1079168	21,324
30		2	1520819	1893279	-372460		-172453	1693272	1724440	1551987	2,049
31		3	2758591	-	-		556741,6	2201849	1748588	2305330	16,431
32		4	2799473	-	-		236835	2562638	1772736	2009571	28,216
33	2011	1	-	-	-		-621124	-	1796884	1175760	-
34		2	-	-	-		-172453	-	1821032	1648579	-
35		3	-	-	-		556741,6	-	1845180	2401922	-
36		4	-	-	-		236835	-	1869328	2106163	-
Итого			-	-	-	-	-	-	52082568	52082568	893,758
В среднем			-	-	-	-	-	-	-	-	27,930

 

Таблица 8 – Прогнозирование валового накопления с помощью мультипликативной тренд-сезонной модели

Период			Валовое накопление, млн.руб.
1	2003	1	856834,9	-		0,658	1,991	430401,9	508575,9	1012462	18,163
2		2	1199417	-		0,892	2,698	444571,3	516018,8	1392177	16,071
3		3	1819442	1364839	1,333	1,295	3,916	464648,1	523461,7	2049741	12,658
4		4	1521212	1403704	1,084	1,123	3,396	448000,1	530904,6	1802719	18,505
5	2004	1	981735,5	1444809	0,679		1,991	493141,5	538347,5	1071731	9,167
6		2	1385440	1488351	0,931		2,698	513521,5	545790,4	1472498	6,284
7		3	1962254	1535444	1,278		3,916	501119,4	553233,3	2166319	10,399
8		4	1726738	1563990	1,104		3,396	508528,2	560676,2	1903810	10,255
9	2005	1	1152956	1592059	0,724		1,991	579148,4	568119,1	1130999	1,904
10		2	1442586	1635380	0,882		2,698	534703,3	575562	1552820	7,641
11		3	2129658	1676938	1,270		3,916	543870,9	583004,9	2282897	7,195
12		4	1905900	1733746	1,099		3,396	561291,7	590447,8	2004901	5,194
13	2006	1	1306257	1812944	0,721		1,990779	656153,9	597890,7	1190268	8,879
14		2	1743750	1903043	0,916		2,697919	646331,2	605333,6	1633141	6,343
15		3	2462084	1998811	1,232		3,915742	628765,7	612776,5	2399474	2,543
16		4	2294266	2104463	1,090		3,39556	675666,4	620219,4	2105992	8,206
17	2007	1	1684032	2224568	0,757		1,990779	845916,2	627662,3	1249537	25,801
18		2	2211186	2333940	0,947		2,697919	819589,5	635105,2	1713463	22,509
19		3	2955492	2408776	1,227		3,915742	754772	642548,1	2516052	14,869
20		4	2675830	2499991	1,070		3,39556	788037,7	649991	2207084	17,518
21	2008	1	1901158	2618062	0,726		1,991	954982	657433,9	1308805	31,157
22		2	2723782	2651794	1,027		2,698	1009586	664876,8	1793784	34,144
23		3	3387465	2504240	1,353		3,916	865088,9	672319,7	2632630	22,283
24		4	2513712	2185076	1,150		3,396	740293,8	679762,6	2308175	8,177
25	2009	1	882843,6	1835432	0,481		1,991	443466,5	687205,5	1368074	54,962
26		2	1188786	1614569	0,736		2,698	440630,5	694648,4	1874105	57,649
27		3	2125311	1552306	1,369		3,916	542760,8	702091,3	2749208	29,356
28		4	2008959	1594641	1,260		3,396	591642,8	709534,2	2409266	19,926
29	2010	1	889491	1715305	0,519		1,991	446805,6	716977,1	1427343	60,467
30		2	1520819	1893279	0,803		2,698	563700,7	724420	1954427	28,511
31		3	2758591	-	-		3,916	704487,5	731862,9	2865786	3,886
32		4	2799473	-	-		3,396	824451	739305,8	2510357	10,328
33	2011*	1*	-	-	-		1,991	-	746748,7	1486611	-
34		2*	-	-	-		2,698	-	754191,6	2034748	-
35		3*	-	-	-		3,916	-	761634,5	2982364	-
36		4*	-	-	-		3,396	-	769077,4	2611449	-
Итого			-	-	-	3,967		-	22997759	69175218	590,952
В среднем			-	-	-			-			18,467

 

 

 

Рисунок 1 – Линейный тренд

 

Рисунок 2 – Логарифмический тренд

 

Рисунок 3 – Полиномиальный тренд

 

Рисунок 4 – Степенной тренд

 

Рисунок 5 – Экспоненциальный тренд

 

 

Скачать: kursovaya-po-fin-statistike.rar