Особенности поведения и регулирования российских естесственных монополий. 
Статистический анализ естесственных монополий

руб абсолютный прирост цепной, млн.

р абсолютный прирост базисный, ед коэффициент роста цепной коэффициент роста базисный темп роста цепной, % темп роста базисный, % темп прироста цепной темп прироста базисный, % 2001 1 869 2 915 46 46 1,05 1,05 105,3% 105,3% 5,3% 5,3% 3 984 69 115 1,08 1,13 107,5% 113,2% 7,5% 13,2% 4 1050 66 181 1,07 1,21 106,7% 120,8% 6,7% 20,8% 2002 1 1105 55 236 1,05 1,27 105,2% 127,2% 5,2% 27,2% 2 1151 46 282 1,04 1,32 104,2% 132,5% 4,2% 32,5% 3 1214 63 345 1,05 1,40 105,5% 139,7% 5,5% 39,7% 4 1286 72 417 1,06 1,48 105,9% 148,0% 5,9% 48,0% 2003 1 1319 33 450 1,03 1,52 102,6% 151,8% 2,6% 51,8% 2 1392 73 523 1,06 1,60 105,5% 160,2% 5,5% 60,2% 3 1450 58 581 1,04 1,67 104,2% 166,9% 4,2% 66,9% 4 1506 56 637 1,04 1,73 103,9% 173,3% 3,9% 73,3% 2004 1 1564 58 695 1,04 1,80 103,9% 180,0% 3,9% 80,0% 2 1611 47 742 1,03 1,85 103,0% 185,4% 3,0% 85,4% 3 1645 34 776 1,02 1,89 102,1% 189,3% 2,1% 89,3% 4 1680 35 811 1,02 1,93 102,1% 193,3% 2,1% 93,3% 2005 1 1730 50 861 1,03 1,99 103,0% 199,1% 3,0% 99,1% 2 1791 61 922 1,04 2,06 103,5% 206,1% 3,5% 106,1% 3 1821 30 952 1,02 2,10 101,7% 209,6% 1,7% 109,6% 4 1862 41 993 1,02 2,14 102,3% 214,3% 2,3% 114,3% 2006 1 1915 53 1046 1,03 2,20 102,8% 220,4% 2,8% 120,4% 2 1986 71 1117 1,04 2,29 103,7% 228,5% 3,7% 128,5% 3 2056 70 1187 1,04 2,37 103,5% 236,6% 3,5% 136,6%

Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели динамики; метод их расчета представлен в таблице.

Средние показатели динамики Показатель Метод расчета 1. Средний абсолютный прирост (Δ)

2. Средний коэффициент роста (Kр)

3. Средний темп роста (Тр), %

4. Средний темп прироста (Тп), %

Средние показатели динамики исчисляются одинаковым методом для интервальных и моментных рядов, исключение составляет лишь расчет среднего уровня ряда.

При написании формул приняты следующие условные обозначения:

У1,У2,…Уn — все уровни последовательных периодов (дат);

п — число уровней ряда;

t — продолжительность периода, в течение которого уровень не изменялся.

Отсюда получим Средний абсолютный прирост равен в Москве (3350−1217)/(23−1)=97 млн.

р в квартал, в Петербурге (2056;869)/22=54 млн.

р.

Средний коэффициент роста равен в Москве и в Петербурге.

Средний темп роста равен 1,047*100%=104,7% в Москве и 1,040*100%=104,0 в Петербурге Средний темп прироста равен 104,7%-100%=4,7% в Москве и 104,0−100%=4,0% в Петербурге.

Сглаживание ряда Перед тем, как перейти к сглаживанию ряда динамики, выявим, существует ли тенденция вообще в изучаемом ряду динамики. Для достижения этой цели наиболее эффективным и дающим хорошие результаты является такой метод, как Кумулятивный Т-критерий. Он позволяет определить наличие не только самой тенденции, но и ее математического выражения — тренда. Выдвигается основная гипотеза (H0:) об отсутствии тенденции в исходном ряду динамики. Гипотеза проверяется на основе кумулятивного Т-критерия, расчетное значение которого определяется по следующей формуле:

где

Zn — это накопленная сумма отклонений эмпирических значений признаков от среднего уровня исходного ряда динамики;

— общая сумма квадратов отклонений, определяемая по формуле:

n — количество наблюдений По данным таблицы рассчитаем значение критерия.

год квартал Прибыль естественных монополий Москвы, млн.

руб, Y Y2 Y-Ycр Zn Z2 2001 1 1217 1 481 089 -1014 -1014 1 028 372,4 2 1305 1 703 025 -926 -1940 3 764 274,8 3 1464 2 143 296 -767 -2707 7 329 261,4 4 1524 2 322 576 -707 -3414 11 657 771 2002 1 1615 2 608 225 -616 -4030 16 244 405 2 1695 2 873 025 -536 -4567 20 853 121 3 1730 2 992 900 -501 -5068 25 680 658 4 1820 3 312 400 -411 -5479 30 016 106 2003 1 1950 3 802 500 -281 -5760 33 175 096 2 2070 4 284 900 -161 -5921 35 056 696 3 2121 4 498 641 -110 -6031 36 372 437 4 2214 4 901 796 -17 -6048 36 578 830 2004 1 2380 5 664 400 149 -5899 34 799 740 2 2425 5 880 625 194 -5705 32 549 505 3 2516 6 330 256 285 -5420 29 379 699 4 2580 6 656 400 349 -5071 25 719 010 2005 1 2640 6 969 600 409 -4662 21 738 704 2 2708 7 333 264 477 -4186 17 518 956 3 2815 7 924 225 584 -3602 12 971 898 4 2910 8 468 100 679 -2923 8 542 404 2006 1 3110 9 672 100 879 -2044 4 177 225,1 2 3156 9 960 336 925 -1119 1 251 966,4 3 3350 11 222 500 1119 0 0 Итого 51 315 123 006 179 0 -92 610 446 406 135

Дисперсия 123 006 179/23−2231,092=370 332

СКО равно σ=608,54

446 406 135/370332=1205

По таблице t-распределение Стьюдента определим для и. (0.05;23)=2,0687.

Так как Трасч.>Ткрит., то гипотеза об отсутствии тенденции в исходном ряду динамики отвергается. Следовательно, в данном ряду есть тенденция и ее математическое выражение — тренд.

Аналогично для Санкт-Петербурга:

год квартал Прибыль естественных монополий Санкт-Петербурга, млн.

руб, Y Y2 Y-Ycр Zn Z2 2000 1 869 755 161 -605 -605 366 025 2 915 837 225 -559 -1164 1 354 896 3 984 968 256 -490 -1654 2 735 716 4 1050 1 102 500 -424 -2078 4 318 084 2001 1 1105 1 221 025 -369 -2447 5 987 809 2 1151 1 324 801 -323 -2770 7 672 900 3 1214 1 473 796 -260 -3030 9 180 900 4 1286 1 653 796 -188 -3218 10 355 524 2002 1 1319 1 739 761 -155 -3373 11 377 129 2 1392 1 937 664 -82 -3455 11 937 025 3 1450 2 102 500 -24 -3479 12 103 441 4 1506 2 268 036 32 -3447 11 881 809 2003 1 1564 2 446 096 90 -3357 11 269 449 2 1611 2 595 321 137 -3220 10 368 400 3 1645 2 706 025 171 -3049 9 296 401 4 1680 2 822 400 206 -2843 8 082 649 2004 1 1730 2 992 900 256 -2587 6 692 569 2 1791 3 207 681 317 -2270 5 152 900 3 1821 3 316 041 347 -1923 3 697 929 4 1862 3 467 044 388 -1535 2 356 225 2005 1 1915 3 667 225 441 -1094 1 196 836 2 1986 3 944 196 512 -582 338 724 3 2056 4 227 136 582 0 0 Итого 33 902 52 776 586 0 -53 180 147 723 340

Дисперсия 121 958

СКО равно σ=349.

147 723 340/121958=1211,26

По таблице t-распределение Стьюдента определим для и. (0.05;23)=2,0687.

Так как Трасч.>Ткрит., то гипотеза об отсутствии тенденции в исходном ряду динамики отвергается. Следовательно, в данном ряду есть тенденция и ее математическое выражение — тренд.

Мы подтвердили, что в изучаемых рядах динамики существует тенденция. Теперь попытаемся определить ее вид.

Проведем сглаживание рядов с помощью трехмесячной скользящей средней Скользящая средняя — подвижная динамическая средняя, которая исчисляется по ряду при последовательном передвижении на один интервал, т. е. сначала вычисляют средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем — средний уровень из такого же числа членов, начиная со второго. Если в ряду динамики имеются периодические колебания, то период скользящей средней должен совпадать с периодом колебания или быть кратным ему. Если в ряду периодических колебаний нет, то период скользящей подбирают, начиная с наименьшего (т. е. с двух уровней), если в этом случае тенденция не проявляется, то период укрупняют. Период скользящей может быть четным и нечетным, практически удобнее использовать нечетный период, так как в этом случае скользящая средняя будет отнесена к середине периода скольжения.

Скользящие средние с продолжительностью периода, равной 3, следующие:

Полученные средние записываются к соответствующему срединному интервалу (второму, третьему, четвертому и т. д.).

Сглаженный ряд «укорачивается» по сравнению с фактическим на (3— 1)/2=1 член с одного и другого конца, где т — количество уровней, входящих в интервал.

Обеспечиваемое при применении способа скользящей средней погашение колебаний величин индивидуальных уровней ряда динамики называется сглаживанием динамического ряда.

год квартал Прибыль естественных монополий Москвы, млн.

руб Прибыль естественных монополий Санкт-Петербурга, млн.

руб трехлетняя скользящая средняя в Москве, млн.

р. трехлетняя скользящая средняя в СПб, млн.

р. 2001 1 1217 869 2 1305 915 1328,667 922,6667 3 1464 984 1431,000 983 4 1524 1050 1534,333 1046,333 2002 1 1615 1105 1611,333 1102 2 1695 1151 1680,000 1156,667 3 1730 1214 1748,333 1217 4 1820 1286 1833,333 1273 2003 1 1950 1319 1946,667 1332,333 2 2070 1392 2047,000 1387 3 2121 1450 2135,000 1449,333 4 2214 1506 2238,333 1506,667 2004 1 2380 1564 2339,667 1560,333 2 2425 1611 2440,333 1606,667 3 2516 1645 2507,000 1645,333 4 2580 1680 2578,667 1685 2005 1 2640 1730 2642,667 1733,667 2 2708 1791 2721,000 1780,667 3 2815 1821 2811,000 1824,667 4 2910 1862 2945,000 1866 2006 1 3110 1915 3058,667 1921 2 3156 1986 3205,333 1985,667 3 3350 2056

Данный прием выявления общей тенденции изменения динамического ряда не позволяет получить описание плавной линии развития (тренда) данного ряда. Для этой цели используется аналитическое выравнивание, сущность которого заключается в нахождении уравнения, выражающего закономерность изменения явления как функцию времени yt =f (t).

Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.

Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно:

• если относительно стабильны абсолютные приросты (первые разности уровней приблизительно равны), сглаживание может быть выполнено по прямой;

• если абсолютные приросты равномерно увеличиваются (вторые разности уровней приблизительно равны), можно принять параболу второго порядка;

• при ускоренно возрастающих (замедляющихся) абсолютных приростах принимают параболу третьего порядка;

• при относительно стабильных темпах роста принимают показательную функцию.

В данном случае выбор сделан в пользу прямой.

Вычислительный процесс нахождения параметров уравнения при сохранении полной идентичности конечных результатов может быть значительно упрощен, если ввести обозначения дат (периодов) времени с помощью натуральных чисел (t), с тем, чтобы Σt=0.

Коэффициенты линейного уравнения регрессии y=a+bt (где y — величина прибыли, а t — тренд) определяются на основе системы нормальных уравнений.

год квартал Прибыль естественных монополий Москвы, млн.

руб, y1 Прибыль естественных монополий Санкт-Петербурга, млн.

руб, y2 t y1t y2t t2 2000 1 1217 869 -11 -13 387 -9559 121 2 1305 915 -10 -13 050 -9150 100 3 1464 984 -9 -13 176 -8856 81 4 1524 1050 -8 -12 192 -8400 64 2001 1 1615 1105 -7 -11 305 -7735 49 2 1695 1151 -6 -10 170 -6906 36 3 1730 1214 -5 -8650 -6070 25 4 1820 1286 -4 -7280 -5144 16 2002 1 1950 1319 -3 -5850 -3957 9 2 2070 1392 -2 -4140 -2784 4 3 2121 1450 -1 -2121 -1450 1 4 2214 1506 0 0 0 0 2003 1 2380 1564 1 2380 1564 1 2 2425 1611 2 4850 3222 4 3 2516 1645 3 7548 4935 9 4 2580 1680 4 10 320 6720 16 2004 1 2640 1730 5 13 200 8650 25 2 2708 1791 6 16 248 10 746 36 3 2815 1821 7 19 705 12 747 49 4 2910 1862 8 23 280 14 896 64 2005 1 3110 1915 9 27 990 17 235 81 2 3156 1986 10 31 560 19 860 100 3 3350 2056 11 36 850 22 616 121 Итого 51 315 33 902 0 92 610 53 180 1012

Отсюда в случае Москвы b=92 610/1012=91.51, a=2231.

09, а уравнение выглядит как Y=91.51t+2231.

У Петербурга b=53 180/1012=52.55, a=33 902/23=1474

Проиллюстрируем графически

Заключение

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов — методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание.

Поведение населения как потребителя услуг и участника социальных процессов имеет ту существенную особенность, что наряду с объективными факторами оно детерминировано субъективным фактором — сознанием. Индивидуальное, групповое и общественное сознание вырабатывает особые системы ценностей, социальные нормы, иерархию приоритетов в сфере потребления.

В данной работе проведен статистический анализ динамики развития естественных монополий в Москве и Санкт-Петербурге. В работе описаны теоретические подходы к статистическому изучению динамики, проведен анализа динамики развития монопольных компаний, рассчитаны параметры, характеризующие вариацию и ее динамику.

Список литературы

Баликоев В. З., Общая экономическая теория, М., Лада, 2006

Башкатов Б. И. Экономическая статистика.: Учебное пособие / Московский государственный институт экономики, статистики и информатики. — М.: МЭСИ, 2002 г.

Вечканов Г. С., Микроэкономика (Курс лекций), СПб, Питер, 2007

Добрынин А.И., Журавлева Г. П., Общая экономическая теория, СПб, Питер, 2005

Евстигнеев А.А., Статистика: Учебник, М., 2006

Илларионов О. Статистика, М, Финансы, — М., Финансы, 196с Козлова С. В. Анализ факторов, влияющих на цены // Экономика и мат. методы. — М., 1994. — Т. 30, вып 3.

Показатели отечественной статистики.: Учебное пособие / Сафронова В. П. — М.: Финстатинформ, 1999, 78с Проблемы прогнозирования. — М., 2000 г. № 1.

Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат РФ. — М., 2002. .

Рябушкин Б. Т. Национальные счета и экономические балансы.: Практикум. — М.: Финансы и статистика, 2003 г. — 128с.

Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл-корр. РАН И. И. Елисеевой. — М., 1999, 485с

Фармеров М., Статистический анализ, М., 2005

Добрынин А.И., Журавлева Г. П., Общая экономическая теория, СПб, Питер, 2005

Баликоев В.З., Общая экономическая теория, М., Лада, 2006

Баликоев В.З., Общая экономическая теория, М., Лада, 2006

Вечканов Г. С., Микроэкономика (Курс лекций), СПб, Питер, 2007

Вечканов Г. С., Микроэкономика (Курс лекций), СПб, Питер, 2007

Вечканов Г. С., Микроэкономика (Курс лекций), СПб, Питер, 2007

Теория статистики.: Учебник / Под редакцией проф. Шмойловой Р. А. — 3-е издание, перераб. — М.: Финансы и статистика, 1999 г.

Экономическая статистика. 2-е издание, доп.: Учебник / Под редакцией Иванова Ю. Н. — М.: Инфра — М, 2001 г

Экономическая статистика / под редакцией Яблокова М. В., М., Статистика, 2003

Илларионов О. Статистика, М, Финансы, — М., Финансы

Башкатов Б. И. Экономическая статистика.: Учебное пособие / Московский государственный институт экономики, статистики и информатики. — М.: МЭСИ, 2002, С.159