томов книжного фонда
Театры, мест200 512,610484945200612,9 421 672 200 712,32478545520088,413 301 325 200 911,210713327
Таблица 8. Ввод в действие объектов коммунального хозяйства в Российской Федерации
ВодопроводКанализация
ГазовыесетиТеплоснабжениекмв том числе в сельской местноститыс.
куб.мв том числе в сельской местностикмтыс.
м3 сточной воды в суткикмв том числе в сельской местностикм
Гкал/час20 051 475,3978,8332,953,8150,6773,416 811,313803,7263,83 928,520061725,41 159,6539,373,0176,4156,813 912,311371,7230,31 487,820072045,81 267,3898,180,5331,2468,17 336,614800,4279,1 628,120082445,61 503,5464,970,1358,9282,719 788,716994,5264,51 789,920092328,31 355,61408,381,7368,81 221,917386,214 344,2165,71 160,8По результатам анализа таблиц видим, что наблюдается общий спад количества вводимых объектов. 2.
5. Деятельность строительных организаций
Анализ основных показателей деятельности строительных организаций показал, что за период 2005;2009 г. существенно изменился уровень факторов, влияющих на подрядную деятельность. Перечень факторов и их оценка влияния на подрядную деятельность показана в табл. 9. Таблица 9- Факторы, влияющие на подрядную деятельность строительных организаций (Процент от числа анализируемых организаций)№ п/пХарактеристикафакторов2005 г.%2007 г.%2009 г.%1Конкуренция на рынке подрядных работ5 567 922
Уровеньспециализации6 354 383
Кредитоспособность (получениекредита)
Внедрениеинновационныхпроектов2 318 435
Неплатёжеспособность заказчиков (срыв сроков оплаты)
Уровеньиспользованиямощности6 672 807
Мероприятияпопрогнозированиюдеятельности58 162.
6. Инвестиции в основнойкапитал
В таблице 10 рассмотрим инвестиции в основной капитал по виду деятельности «Строительство». Таблица 10. Инвестиции в основной капитал по виду деятельности «Строительство» 20 052 006 200 720 080 896
Строительство129,5176,2266,4399,8289,8Построим линию тренда. Линейное уравнение тренда имеет вид y = bt + a1. Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов. Система уравнений МНК: a0n + a1∑t = ∑ya0∑t + a1∑t2 = ∑y•tДля наших данных система уравнений имеет вид:
5a0 + 15a1 = 1261.
715a0 + 55a1 = 4329.
3Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 54.42, a1 = 89.08Уравнение тренда: y = 54.42 t + 89.08Коэффициент тренда b = 54.42 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с изменением периода времени t на единицу его измерения. В данном примере с увеличением t на 1 единицу, y изменится в среднем на 54.
42.Оценим качество уравнения тренда с помощью ошибки абсолютной аппроксимации. Ошибка аппроксимации в пределах 5%-7% свидетельствует о хорошем подборе уравнения тренда к исходным данным. Поскольку ошибка больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве тренда. Средниезначения
ДисперсияСреднеквадратическое отклонение
Коэффициент эластичности представляет собой показатель силы связи фактора t с результатом у, показывающий, на сколько процентов изменится значение у при изменении значения фактора на 1%.Коэффициент эластичности меньше 1. Следовательно, при изменении t на 1%, Y изменится менее чем на 1%. Другимисловами — влияние t на Y несущественно. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит дляизмерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1]. где
В отличие от линейного коэффициента корреляции он характеризует тесноту нелинейной связи и не характеризует ее направление. Изменяется в пределах [0;1]. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < η < 0.3: слабая;
0.3 < η < 0.5: умеренная;
0.5 < η < 0.7: заметная;
0.7 < η < 0.9: высокая;
0.9 < η < 1: весьма высокая;
Полученная величина свидетельствует о том, что изменение временного периода t существенно влияет на y.т.е. в 66.
95% случаев влияет на изменение данных. Другими словами — точность подбора уравнения тренда — средняя. Таблица 11. Расчетная таблицаtyt 2y 2t•yy (t)(y-y cp) 2(y-y (t))2(t-t p) 2(y-y (t)): y1129.
5 116 770.
25 129.
5143.
515 089.
6 719 640.
112 176.
2 431 046.
44 352.
4197.
925 797.
3471.
7610.
123 266.
4 970 968.
96 799.
2252.
34 197.
68 197.
6800.
5 284 399.
816 159 840.
41 599.
2306.
7 621 744.
458 656.
4410.
235 289.
82 583 984.
41 449 361.
181 403.
255 095.
140.
25 151 261.
755 362 609.
734 329.
31 261.
744 232.
3 514 616.
99 100.
76Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.
где m = 1 — количество влияющих факторов в модели тренда. Анализ точности определения оценок параметров уравнения трендаSb = 22.07Доверительные интервалы для зависимой переменной
По таблице Стьюдента находим TтаблTтабл (n-m-1;α/2) = (3;0.025) = 3.182Рассчитаем границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений Y при неограниченно большом числе наблюдений и t = 3(89.08 + 54.42*3 — 3.182*243.
3095; 89.08 + 54.42*3 — 3.182*243.
3095)(9.0305;495.
6495)Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя. m = 1 — количество влияющих факторов в уравнении тренда.
где L — период упреждения; уn+L — точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n — количество наблюдений во временном ряду; Sy — стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл — табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равного n-2.Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда.
1) t-статистика. Критерий Стьюдента. Статистическая значимость коэффициента b не подтверждается
Статистическая значимость коэффициента a не подтверждается
Доверительный интервал для коэффициентов уравнения тренда. Определим доверительные интервалы коэффициентов тренда, которые с надежность 95% будут следующими:(b — tнаблSb; b + tнаблSb)(54.42 — 3.182•22.07; 54.42 + 3.182•22.07)(-15.8174;124.
6574)Так как точка 0 (ноль) лежит внутри доверительного интервала, то интервальная оценка коэффициента b статистически незначима.(a — t набл S a; a + t набл S a)(89.08 — 3.182•73.21; 89.08 + 3.182•73.21)(-143.
8711;322.
0311)Так как точка 0 (ноль) лежит внутри доверительного интервала, то интервальная оценка коэффициента a статистически незначима.
2) F-статистика. Критерий Фишера. Fkp = 10.1где m — количество факторов в уравнении тренда (m=1).Поскольку F < Fkp, то коэффициент детерминации (и в целом уравнение тренда) статистически не значим
Заключение
В строительной отрасли России функционирует 114,5 тыс. подрядных организаций, в том числе 103 тыс. малых предприятий. Инженерные изыскания и проектирование для строительства выполняют 11,7 тыс. проектно-изыскательских организаций. Строительную отрасль составляют в основном мелкие специализированные организации и более крупные фирмы.
Вместе с тем основной объём работ по договорам строительного подряда производят мощные крупные и средние строительные организации. В 2005 г. их количество насчитывало 11,5 тыс. (9,9% от общего количества действующих строительных организаций).
Они выполняют около 50% от общего объёма подрядных работ (в 2003 г. — 49,7%). Работы по договорам строительного подряда осуществляют также многопрофильные промышленные, транспортные и другие организации. Более 34% от общего объёма подрядных работ выполняют малые строительные организации.
В строительной отрасли занято около 4 млн. человек. За годы экономических реформ в строительной отрасли произошли значительные преобразования. Сформировался принципиально новый механизм государственного управления, который заключается, прежде всего, в регулировании государством инвестиционной деятельности в сфере строительства, а не в административном управлении организациями и предприятиями. Быстрыми темпами происходило формирование организаций и предприятий малого бизнеса, доля которых сейчас достигает 90% от всех строительных предприятий. Оборот организаций строительной отрасли постоянно растёт, однако темпы его роста несколько ниже, чем совокупного роста предприятий всех видов деятельности РФ. Вместе с тем при общем росте рентабельности работы, услуг и активов в целом по всей экономике, в строительстве рентабельность работы в 2005;2009 гг.
снижалась и только рентабельность активов здесь несколько поднялась в 2009 г. Одной из причин снижения рентабельности строительства называют опережающий рост цен на строй материалы. Задолженность заказчиков за выполненные работы, кроме того, заставляет строительные организации использовать для выплаты заработной платы и на другие производственные цели банковские кредиты, проценты по выплате которых также относятся на себестоимость строительно-монтажных работ и уменьшают размер прибыли. В структуре себестоимости строительно-монтажных работ основное значение имеют затраты на строительные материалы, конструкции, изделия и ГСМ, а также на заработную плату. Материальное обеспечение строительного комплекса страны непосредственно связано с производством строительных материалов, от которых зависит уровень и эффективность строительства. За последние годы Росстроем совместно с субъектами Российской Федерации реализованы программы структурной перестройки промышленности строительных материалов. Стабилизировалась ее работа, наметился устойчивый рост объёмов выпуска продукции.
Ежегодный прирост товарной продукции составлял не менее 4−5%. По отдельным видам основных строительных материалов, изделий и конструкций в натуральном выражении ежегодный прирост составлял от 3 до 30%. В структуре производства стройматериалов произошли существенные изменения. Введены в строй новые мощности по выпуску эффективных стройматериалов на основе современных технологий и оборудования, а также импортного производства. Освоено производство целого ряда материалов, изделий и конструкций, ранее не выпускавшихся или выпускавшихся малыми количествами. Продукция отечественной промышленности потребляется преимущественно на внутреннем рынке и в настоящее время обеспечивает потребности отечественного строительного комплекса в основных строительных материалах.
Список литературы
Адамов В. Е. Экономика и статистика фирм / В. Е. Адамов, С. Д. Ильенкова, Т. П. Сиротина. Под ред. С. Д. Ильенковой. М.: Финансы и статистика, 1996. 240 с. Воронин А.
Фундаментальные недостатки. // Эксперт, 2007. — № 36. — С.92−94.
Гришаев В. П. Строительный комплекс как инструмент координации промышленного развития страны. ;
http://www.raexpert.ru/conference/2000;2004/building/grishaev.html. Гусаров В. М. Теория статистики / В. М. Гусаров. М.: Аудит, 2002. 357 с. Елисеева И. И. Общая теория статистики: учебник для вузов / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев; под ред. И. И. Елисеевой. -
М.: Финансы и статистика, 2009. — 656 с. Ефимова М. Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для вузов / М. Р. Ефимова и др. — М.: Финансы и статистика, 2007.
— 368 с. Жуков А. Объем ввода в эксплуатацию нового жилья в России к 2010 г. ;
http://realty.newsru.com/article/27Dec2007/zhilye. Инвестиции в России, 2005: Стат. сб. /Федер. служба гос. статистики. — М.: Росстат, 2005
Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: учебно-методическое пособие. — М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2007. — 200 с. Методологические положения по статистике. Вып. 2 Госкомстат России. М.: Госкомстат
России, 2008
Минкин К.Р. О возможности расширения инвестиционной базы строительного комплекса. ;
http://www.raexpert.ru/conference/2000;2004/building/minkin.html. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов / О. Э. Башина и др.; под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 440 с. Павина Э. Н. Статистика промышленности: методические указания по дисциплине «Статистика» / Э. Н. Павина. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 1994. 35 с. Петер фон дер
Липпе. Экономическая статистика: статистические очерки. Т.1 / Петер фон дер Липе. Пер. с нем. Федеральное статистическое управление Германии, 1995
Российский статистический ежегодник. 2009: Ст. сб. /Росстат. — М., 2009
Салин В. Н. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: учебник / В. Н. Салин, Э. Ю. Чурилова. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 480 с. Сидельникова Е. Современное состояние строительного комплекса РФ /Всеросс. строительный альманах. ;
http://www.stral.ru/opinions/p326_07.html. Симонов Д. Все в строй //Финанс, 2007. — №. — С.16−18. Социально-экономическая статистика: практикум: учебное пособие / В. Н. Салин и др.; под ред.
В.Н. Салина, Е. П. Шпаковской. — М.: Финансы и статистика, 2009. — 192 с. Статистика промышленности: учебник / Под ред. В. Е. Адамова. М.: Финансы и статистика, 1987
Статистика: курс лекций для вузов / Под ред. В. Г. Ионина. М.: ИНФРА-М, 1996
Статистика: учебник / И. И. Елисеева и др.; под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Высшее образование, 2008. — 566 с. Статистика: учебное пособие / А. В. Багат и др.; под ред. В. М. Симчеры.
— М.: Финансы и статистика, 2007. — 368 с. Строительство /Российскаягазета, 2007. — 30 октября. Ступин И. Строительство //Эксперт Online 20.
http://www.expert.ru/printissues/expert/2004/37/37ex-stroit. Ступин И. Трещины и сколы панельного домостроения. // Эксперт, 2007. — № 38. -
С. 54−60. Тарловская В. А., Тарловская И. Н. Статистика капитального строительства. -Минск: БГЭУ, 1997
Теория статистики: учебник для вузов / Р. А. Шмойлова и др.; под ред. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 656 с. Устинов А. Н. Статистика капитального строительства. -Москва: Финансы и статистика, 1986
Федеральная целевая программа «Жилище» на 2002 — 2010 годы (второй этап). ;
http://faip.vpk.ru/cgi-bin/uis/faip.cgi/G1/ol/2008?br=29. Шмойлова Р. А. Практикум по теории статистики: учебное пособие для вузов / Р. А. Шмойлова и др.; под ред. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 416 с.
