1 Цель и задачи курсовой работы

Выполнение курсовой работы является одним из основных методов изучения дисциплины «Статистика», ее завершающим этапом в соответствии с рабочей программой курса.

Целями выполнения курсовой работы являются:

• систематизация и закрепление изученного материала;

• увязка теоретических основ дисциплины с решением практических задач экономики;

• развитие профессиональных навыков в области статистических расчетов;

• приобретение умений принятия решений в области экономики.

Студент, самостоятельно выполнивший курсовую работу, будет в большей степени способен

• собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов;

• осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;

• выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы;

• анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей;

• использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии.

Следовательно, выполненная курсовая работа отражает уровень подго­товки студента и его возможности самостоятельно изучить учебную литературу по теме исследования; использовать прикладные компьютерные программы; обработать необходимый фактический материал; сделать экономически обоснованные выводы, внести конкретные предложения.

2 Формулировка задания и его объем

Каждому студенту выдается индивидуальное задание на курсовую работу в соответствии с вариантом, которое представляет собой примерный план теоретической части курсовой работы и набор первичных статистических данных, полученных в ходе выборочного обследования объектов и предназначенных для статистической обработки с целью получения экономической информации. Объектами обследования являются коммерческие организации.

Если студент выполняет курсовую работу по оригинальной теме, то план (содержание) работы должен быть согласован с руководителем и утвержден заведующим кафедрой на основании письменного заявления студента.

В задании на курсовую работу указываются сроки начала и окончания выполнения, фамилия руководителя. Задание подписывается заведующим кафедрой, руководителем и студентом.

Варианты заданий приведены в Приложениях А, Б настоящих методических указаний.

3 Основное содержание курсовой работы по

РАЗДЕЛАМ, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ И ПОРЯДОК ИХ ВЫПОЛНЕНИЯ

Структура курсовой работы соответствует примерному плану (в соответствии с вариантом задания, наличием исходной информации и методами, применяемыми для статистической обработки этой информации).

В обязательном порядке курсовая работа должна включать следующие разделы:

• аннотация

• введение;

• первую главу (теоретическую);

• вторую главу, посвященную статистической обработке данных при изучении деятельности коммерческих организаций;

• заключение;

• список использованных источников;

• приложения.

Аннотация должна содержать сведения о вопросах, раскрытых в курсовой работе, количестве страниц, рисунков, таблиц и источников литературы. Объем аннотации – 3-4 предложения (заголовок «Аннотация» в работе и в содержании не указывается).

Во введении необходимо сформулировать цель и задачи работы, охарактеризовать объект и методы исследования. Объем введения составляет 1-2 страницы.

Первая глава «Теоретические основы статистики коммерческой деятельности» носит теоретический характер и пишется на основании глубокого изучения литературы по теории статистики. Глава включает краткое изложение основных теоретических вопросов статистики (в соответствии с планом). При написании этой главы необходимо использовать государственные документы, справочники, учебники и материалы отраслевой периодической печати, другие литературные источники по статистике. Объем теоретической главы составляет 10-15 страниц.

Вторая глава «Применение методов статистической обработки данных при изучении деятельности коммерческих организаций» посвящена применению элементарных методов статистической обработки экономической информации. В данной части курсовой работы студент обязательно приводит исходные данные, полученные в результате выборочного наблюдения, по конкретному варианту. Затем производит статистическую обработку первичного материала с использованием различных методов статистики, изученных в теоретическом курсе. В данной главе отражаются результаты расчетов и методика их выполнения. Расчеты сопровождаются построением необходимых таблиц, графическими иллюстрациями. В заключении каждого этапа расчетов должны быть сделаны экономические обобщения (выводы). Объем главы 20-25 страниц.

Заключение. В заключении делаются выводы и обобщения по содержанию работы. Объем заключения 1-2 страницы.

Список использованных источников должен содержать перечень источников, использованных студентом при написании курсовой работы, оформленный в соответствии с ГОСТ 7.1-2003 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления».

Приложения формируются по усмотрению студента и могут содержать вспомогательные таблицы и распечатки результатов расчетов, выполненных с применением прикладных компьютерных программ.

Рассмотрим содержание и порядок выполнения каждого раздела.

Первая глава предполагает реферативное изложение материала, изученного по учебникам, статистическим документам и другим литературным источникам по теме курсовой работы в соответствии с вопросами, представленными в плане первой главы курсовой работы. Примерные типовые планы теоретической главы (по вариантам) приведены в Приложении А настоящих методических указаний. Перечень вопросов может быть изменен (расширен, сужен) по желанию студента при согласовании с руководителем.

Задания ко второй главе приведены в Приложении Б настоящих методических указаний по вариантам. Исходные статистические материалы, которые предлагаются студенту, представляют собой результаты выборочного обследования коммерческих организаций. Выборка является случайной, бесповторной, 10%-ой. Приводятся показатели динамики для одного из объектов, вошедших в выборочную совокупность.

Приступая к выполнению второй главы, необходимо изучить соответствующие разделы по учебной литературе (см. список) и настоящим методическим указаниям.

Содержание второй главы курсовой работы должно включать следующие разделы:

1. Построение статистической группировки по результатам выборочного обследования коммерческих организаций.

2. Исчисление средних величин и показателей вариации на основании группировки.

3. Исчисление ошибки выборки и определение оптимального объема выборки.

4. Исследование зависимости прибыли коммерческой организации от факторных признаков.

5. Изучение динамики показателей деятельности коммерческих организаций.

6. Прогнозирование показателей деятельности коммерческой организации методом экстраполяции.

7. Применение индексного метода исследования товарооборота коммерческой организации

Ниже приводятся последовательность расчетов и порядок их выполнения в соответствии с примерным содержанием второй главы курсовой работы.

При выполнении пункта 2.1. «Построение статистической группировки по результатам выборочного обследования коммерческих организаций» прежде всего, необходимо изучить метод статистических группировок. Необходимо понять суть аналитической группировки, которая предназначена для изучения взаимосвязи рассматриваемых явлений.

Чтобы выявить связь с помощью группировки необходимо определить факторный и результативный (один или несколько) признаки и произвести группировку по факторному признаку. В качестве факторного признака рекомендуется выбирать величину розничного товарооборота и издержек обращения; в качестве результативного признака – прибыль.

Выделенные по факторному признаку группы надо охарактеризовать заданными в условии показателями. Решение должно быть подробным и оформлено в виде разработочной таблицы 1, а результаты группировки представлены в виде сводной групповой таблицы (табл. 2). Обе таблицы должны быть оформлены статистически правильно, грамотно: иметь заглавие, наименование подлежащего, сказуемого, единицы измерения показателей, итоговые абсолютные и средние показатели и т.д. В конце задачи необходимо дать анализ групповой таблицы и сделать краткие выводы.

Таблица 1– Распределение коммерческих организаций по группам по размеру розничного товарооборота

№ организации	№ интервала	Интервал по величине исследуемого признака (розничный товарооборот)	Число организаций в интервале, ед.	Розничный товарооборот, тыс. руб.	Издержки обращения, тыс. руб.	Прибыль, тыс. руб.
1	2	3	4	5	6	7
	I
3			-
11			-
…			…

Продолжение таблицы 1

1	2	3	4	5	6	7
Итого						
	II		-
5			-
15			-
…			-
Итого						
	III
	…
Всего		-				

Суммы сверяются с итоговыми результатами, подсчитанными по графам из условия задания. По итогам интервалов (групп) строим сводную групповую таблицу 2.

Таблица 2– Группировка коммерческих организаций по величине розничного товарооборота

№ группы	Интервал по величине исследуемого (факторного) признака (розничный товарооборот), тыс. руб.	Количество организаций		Исследуемый (факторный) признак (розничный товарооборот), тыс. руб.		Результативные признаки
						Издержки обращения, тыс. руб.		Прибыль, тыс. руб.
		ед	В % к итогу	Всего	На 1 организацию	Всего	На 1 организацию	Всего	На 1 организацию
1
2
…
Итого	-		100

Основные статистические формулы, которые следует применить при решении данной задачи, следующие:

1. Формула Стерджесса для определения оптимального числа групп

, (1)

где – число групп (целое число);

– число единиц выборочной совокупности.

lg =	lg 24 = 1,33 lg 25 = 1,38 lg 26 = 1,41 lg 27 = 1,43

2. Величина равного интервала

, (2)

где , т.е. размах вариации;

– наибольшее значение признака в совокупности;

– наименьшее значение признака в совокупности.

По результатам группировки необходимо определить относительную величину структуры и построить круговую диаграмму, построить полигон и гистограмму распределения.

При выполнении пункта 2.2. «Исчисление средних величин и показателей вариации на основании группировки» надо изучить способы вычисления средних величин и показателей вариации.

По полученным в результате группировки данным интервального вариационного ряда распределения нужно исчислить среднюю, дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

Основные формулы, которые используются в расчетах, следующие:

1. Средняя арифметическая взвешенная

, (3)

где – -ая варианта признака;

– средняя величина признака;

f – частота признака.

2. Дисперсия вариационного признака для среднего показателя взвешенная:

. (4)

3. Среднее квадратическое отклонение взвешенное:

. (5)

4. Коэффициент вариации:

V= 100%. (6)

Результаты расчетов представить в виде таблицы 3.

Таблица 3 – Расчет средней величины, дисперсии и среднего квадратического отклонения

№ группы	Величина интервала, тыс. руб.	Середина интервала	Количество единиц в интервале (частота),
1
2
…
Итого	-	-			-	-	

При выполнении пункта 2.3. «Исчисление ошибки выборки и определение оптимального объема выборки» надо изучить выборочный метод в статистике, уяснить понятия генеральной и выборочной совокупностей, их характеристики.

Основные формулы, которые используются в расчетах, следующие:

1.Возможная граница генеральной средней:

, (7)

где – предельная ошибка выборочной средней (для бесповторного отбора).

2.Возможная граница генеральной доли:

, (8)

где выборочная доля w – это удельный вес единиц в выборке, обладающих альтернативным признаком: ,

где m – число единиц в выборке, обладающих альтернативным признаком;

n – число единиц выборочной совокупности.

3.Дисперсия альтернативного признака или доли вычисляется по формуле:

=w(1-w), (9)

тогда – предельная ошибка выборочной доли (для бесповторного отбора).

4. Необходимый объем выборки при бесповторном случайном отборе определяется по формуле:

n= , (10)

где t=1 Ф(t)=0,683; t=2 Ф(t)=0,954; t=3 Ф(t)=0,997.

Расчет произведите при t = 3.

При выполнении пункта 2.4. «Исследование зависимости прибыли коммерческой организации от факторных признаков» следует уяснить, что исследование объективно существующих связей между явлениями – важнейшая задача статистики. Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы.

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от цели исследования и от поставленных задач. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменение других связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными.

В статистике различают функциональную связь и стохастическую зависимость между признаками. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой конкретной единицы исследуемой совокупности.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков. По направлению выделяют связь прямую и обратную. По аналитическому выражению выделяют связи линейные (если связь может быть приближенно выражена уравнением прямой линии) и нелинейные (связь выражается уравнением кривой линии, например, параболы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной и т.д.). Если исследуется связь между двумя признаками (результативным и факторным), то говорят о парной корреляции. Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается различными показателями: коэффициентом корреляции (линейная зависимость между факторами), корреляционным отношением (теоретическим или эмпирическим) в случае наличия линейной или нелинейной зависимости.

Если корреляция оценивает тесноту связи, то регрессия определяет форму статистической связи. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов). Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной). По форме зависимости различают линейную и нелинейную регрессию, по направлению связи – прямую и обратную.

В курсовой работе необходимо определить тип корреляционной связи между факторным (розничный товарооборот) и результативным (прибыль) признаками, исследуя зависимость графически, оценить тесноту парной корреляционной связи между результативными и факторным признаком с помощью коэффициента корреляции, а затем определить параметры парной линейной регрессионной модели вида:

, (11)

где – подлежащие оценке параметры.

Параметры линейного уравнения парной регрессии определяются по формулам:

, . (12)

Г рафически взаимосвязь двух признаков изображается с помощью поля корреляции (рис.1).

Рисунок 1–Поле корреляции

В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат – результативного. Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выражающей форму связи.

Линейный коэффициент корреляции вычисляется по формуле

, (13)

или

.

Расчет произведите по одной из указанных формул. Оценить тесноту парной корреляционной связи между результативными и факторным признаком с помощью коэффициента корреляции, а затем определить параметры парной линейной регрессионной модели можно с использованием программы обработки электронных таблиц Microsoft Excel. Распечатки результатов работы программы должны быть приведены в приложении курсовой работы.

Интерпретация получаемых значений коэффициента корреляции представлена в таблицах 4-5.

Таблица 4 – Оценка коэффициента корреляции и корреляционного отношения

Значение коэффициента корреляции	Характер связи	Интерпретация связи
r=0	Отсутствует	-
0<r<1	Прямая	С увеличением факторного признака X увеличивается результативный признак Y
-1<r<0	Обратная	С увеличением факторного признака X уменьшается результативный признак Y, и наоборот
r=1	Функциональная	Каждому значению факторного признака строго соответствует одно значение результативного признака

Таблица 5 – Количественные критерии оценки тесноты связи

Величина коэффициента корреляции	Оценка тесноты связи
До 0.3	практически отсутствует
0,3 – 0,5	слабая
0,5 – 0,7	умеренная
0,7 – 1,0	сильная

Для выполнения пункта 2.5. «Изучение динамики показателей деятельности коммерческих организаций» надо изучить статистические методы исследования динамики экономических явлений. Студент должен выполнить расчет аналитических показателей динамики прибыли одной из обследованных организаций.

В условии курсовой работы даны интервальный и моментный динамические ряды, поэтому средний уровень ряда должен быть исчислен по формуле средней арифметической простой для интервального ряда:

, (14)

т.е. средний уровень ряда равен сумме уровней ряда, деленной на их число, и по формуле средней хронологической для моментного ряда с равными промежутками:

. (15)

В зависимости от задачи исследования абсолютные приросты (снижения) , темпы роста (снижения) T_р, темпы прироста (снижения) могут быть рассчитаны с переменной базой сравнения (цепные) или с постоянной базой сравнения (базисные).

Основные формулы:

Абсолютные приросты:

а) цепные

; (16)

б) базисные

, (17)

где – базисный уровень ряда динамики;

– порядковый уровень ряда динамики.

Средний абсолютный прирост исчисляется двумя способами:

а) по цепным приростам

, (18)

где – число уровней ряда динамики;

б) по базисному приросту

, (19)

где – число уровней ряда динамики.

Темпы роста:

Расчет произведите по одной из указанных формул:

а) цепные

; (20)

б) базисные

. (21)

Средний темп роста – важнейший показатель развития народного хозяйства – исчисляется по формуле средней геометрической одним из способов:

1) ,

где _i – цепные коэффициенты роста;

m – число коэффициентов.

или

2) ,

где – базисный уровень;

– конечный уровень;

n – число уровней ряда динамики.

Расчет произведите по одной из указанных формул:

Темп прироста:

а) цепной

, (22)

где ,

или

б) базисный

, (23)

где .

Абсолютное значение 1 % прироста определяется путем деления абсолютного прироста на темп прироста, или это 0,01y_n-1 (сотая доля предшествующего уровня).

Результаты расчетов представить в виде таблицы 6.

Таблица 6 – Динамика показателей прибыли коммерческой организации

Годы	Прибыль, у тыс. руб.,	Абсолютный прирост, тыс. руб.		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1 % прироста, тыс. руб.
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
1
2
…
Итого

Динамику исследуемого показателя проиллюстрировать графически, построив столбиковую диаграмму по базисным темпам роста исследуемого показателя.

Для выполнения пункта 2.6. «Прогнозирование показателей деятельности коммерческой организации методом экстраполяции» студент должен понять, что исследование динамики социально-экономических явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание для прогнозирования. Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции.

В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции: экстраполяцию на основе среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и экстраполяцию на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, т.е. метод основан на предположении о равномерном изменении уровня (имеется стабильность абсолютных приростов).

Экстраполяция тренда по среднему абсолютному приросту осуществляется по формуле:

, (24)

где – экстраполируемый уровень, (i+t) - номер этого уровня ;

i – номер последнего уровня исследуемого периода, за который рассчитан ;

t – срок прогноза (период упреждения);

– средний абсолютный прирост.

Прогнозирование по среднему темпу роста осуществляется в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции необходимо определить средний темп (коэффициент) роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции, т.е. по формуле

, (25)

где – последний уровень ряда динамики;

t – срок прогноза;

– средний темп роста (в виде коэффициента).

Рассмотренные способы экстраполяции тренда, будучи простейшими, в то же время являются и самыми приближенными.

Поэтому наиболее распространенным методом прогнозирования считают аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной времени (t). При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня ряда формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно влияние каждого фактора. В связи с этим ход развития явления связывается не с какими-либо конкретными факторами, а с течением времени t, т.е.

. (26)

Зависимость уровня явления (у) от фактора времени (t) может быть: прямолинейной

(27)

где а₀, а₁ – коэффициенты, определяемые с помощью метода наименьших квадратов из системы линейных уравнений;

(28)

Значения параметров а₀ и а₁ находятся по формулам:

; (29)

. (30)

Для выполнения прогноза этим методом студент может воспользоваться программой обработки электронных таблиц Microsoft Excel. Распечатки результатов работы программы должны быть приведены в приложении курсовой работы.

Далее студенты должны применить индексный метод исследования при выполнении п. 2.7 «Применение индексного метода исследования товарооборота коммерческой организации».

Общие индексы необходимо исчислить по следующим формулам.

Общий индекс товарооборота

. (31)