Наименьшая сумма дохода 1,5 млн. руб., наибольшая 7,5 млн. руб. Т.о.
размах вариации:
Δх = хmax - xmin = 7,5 - 1,5 = 6 млн. руб.
Т.к. требуемое число интервалов k = 5, то шаг интервалов составит:
Группировка и построение статистического ряда распределения
показано в таблице 1.6:
Таблица 1.6 - Группировка регионов по доходам бюджета
|
Интервал ряда дохода, млн. руб. |
1,5 - 2,7 |
2,7-3,9 |
3,9 - 5,1 |
5,1 - 6,3 |
6,3 - 7,5 |
|
Середина интервала, хi |
2,1 |
3,3 |
4,5 |
5,7 |
6,9 |
|
Число регионов (частота), fi |
5 |
6 |
12 |
4 |
3 |
|
Число регионов с доходом не большим верхнего значения диапазона (накопленная частота) |
5 |
11 |
23 |
27 |
30 |
|
Доля в общем числе регионов (относительная частота), ωi |
0,167 |
0,2 |
0,4 |
0,1 |
|
|
Накопленная относительная частота |
0,167 |
0,367 |
0,767 |
0,9 |
1,00 |
. Средний уровень ряда определим по серединам интервалов по формуле
средней арифметической взвешенной:
Для определения среднего квадратического отклонения, найдём дисперсию по
формуле:
Среднее
квадратическое отклонение:
Коэффициент
вариации:
Мода интервального распределения определится формулой:
Очевидно, мода находится где-то в интервале (3,9-5,1) млн. руб., т.к. в этом интервале частота наибольшая. Тогда получим:
Хо = 3,9 млн. руб. - нижняя граница модального интервала;= 1,2 млн. руб. - величина модального интервала;m = 12 частота в модальном интервале;m-1 = 6 - частота в интервале перед модальным;m+1 = 4 - частота в интервале после модального;
Медиана
дохода, т.е. максимальный доход бюджета первой половины регионов для медианного
интервала (3,9 - 5,1) млн. руб., т.к. в этом интервале накопленная частота
достигает 50% регионов, составит:
Здесь Σf = 30 - число регионов во всей выборке.m = 12 - число регионов в медианном интервале;m-1 = 5 + 6 = 11 - общее число регионов до медианного интервала.
Выводы: Судя по частоте в ряду распределения данное распределение носит характер близкий к нормальному, т.е. к распределению Лапласа.
Среднее значение дохода бюджета составило 4,26 млн. руб. со средним квадратическим отклонением 1,4 млн. руб.
Т.к. коэффициент вариации меньше 33% (но близок к этому), то выборка по доходу на один регион считается однородной, но близка к тому, чтобы стать неоднородной. Наиболее вероятная величина дохода - мода - составляет 4,41 млн. руб. Половина регионов имеют доход бюджета не выше 4,3 млн. руб. (медиана).
Задание 2. По исходным данным:
) Установите наличие и характер связи между признаками - доходы и расходы бюджета методом аналитической группировки, образовав пять групп с равными интервалами по факторному признаку.
) Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициентов детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
) Сделайте выводы по результатам выполнения задания.
Решение: Выполним аналитическую группировку, рассчитав средние групповые значения дохода бюджета регионов и средние групповые расходы бюджета. Группировка выполнена в таблице 1.7:
Таблица 1.7 - Аналитическая группировка значений доходов бюджета регионов
|
Группы регионов по величине дохода, млн. руб. |
Середина интервала дохода, млн. руб. |
Число регионов |
Сумма дохода, млн. руб. |
Сумма расходов, млн. руб. |
||
|
|
|
|
Всего |
В среднем на 1 регионов |
Всего |
В среднем на 1 регионов |
|
1,5 - 2,7 |
2,1 |
5 |
10 |
2 |
10,5 |
2,1 |
|
2,7 - 3,9 |
3,3 |
6 |
21 |
3,5 |
23,4 |
3,9 |
|
3,9 - 5,1 |
4,5 |
12 |
52,8 |
4,4 |
57,6 |
4,8 |
|
5,1 - 6,3 |
5,7 |
4 |
21,2 |
5,3 |
24 |
6 |
|
6,3 - 7,5 |
6,9 |
3 |
21 |
7 |
22,5 |
7,5 |
|
Итого |
30 |
126 |
4,2 |
138 |
4,6 |
|
Из таблицы просматривается прямая связь между доходом бюджета регионов и расходами бюджета - рост доходов для всех групп сопровождается ростом расходов бюджета.
Для определения коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения определим межгрупповую и внутригрупповые дисперсии результативного признака - расходов бюджетов - в группировке, выполненной по факторному признаку.
Межгрупповая
дисперсия (при среднем значении
):
Внутригрупповые дисперсии определены с помощью MS Excel использованием встроенной функции ДИСП. Г. Полученные значения дисперсий:
Средняя
из внутригрупповых дисперсий:
По
правилу сложения дисперсий, общая дисперсия составит:
Коэффициент
детерминации η2 и
эмпирическое корреляционное отношение η:
Т.к. коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение близки к единице, то можно утверждать, что расходы бюджетов связаны с величиной их доходов сильной корреляционной связью (при корреляционном отношении равном 1 связь считается функциональной).
Задание 3. По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,683 определите:
) Ошибку выборки среднего дохода бюджета и границы, в которых он будет находиться в генеральной совокупности.
) Ошибку выборки доли регионов со средним доходом бюджета 5,1 млрд. руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
Решение:
1. Предельная ошибка выборочного среднего дохода определяется по формуле:
где
= 0,25 т. к. выборка 25%-ная по условию (4 из 10); t = 1
- коэффициент доверия при вероятности 0,683 (берется из таблицы вероятностей
функции Лапласа);
σ2 = 1,96 - дисперсия дохода бюджета, определённая ранее в задании 1
Тогда
границы, в которых можно ожидать средний доход бюджета регионов для генеральной
совокупности, т.е. для всех 30 регионов, определятся:
.
Доля регионов, в которых доходы на один регион не менее 44 млн. руб.,
отличается от выборочной доли на величину предельной ошибки выборки:
где
- выборочная доля (в 3 регионах из 30 доход бюджета не
ниже 5,1 млн. руб. по ранжированной таблице задания 1);
Тогда
искомые границы доли таких регионов составят:
Т.о. в среднем доход бюджета одного региона для генеральной совокупности может составить от 4,04 млн. руб. до 4,48 млн. руб. с вероятностью 0,683.
Доля регионов с доходом не менее 5,1 млн. руб. может составить от 5,26% до 14,74% с той же вероятностью.
Задание 4. Налоговые поступления в региональный бюджет характеризуются
следующими данными, млрд. руб. (Таблица 1.8):
Таблица 1.8 - Налоговые поступления в региональный бюджет
|
месяц |
Налоговые поступления |
||
|
|
1-й год |
2-й год |
3-й год |
|
Январь |
0,62 |
0,72 |
0,74 |
|
Февраль |
0,65 |
0,75 |
0,77 |
|
Март |
0,70 |
0,76 |
0,78 |
|
Апрель |
0,72 |
0,77 |
0,82 |
|
Май |
0,74 |
0,80 |
0,84 |
|
Июнь |
0,76 |
0,82 |
0,85 |
|
Июль |
0,71 |
0,78 |
0,80 |
|
Август |
0,70 |
0,75 |
0,78 |
|
Сентябрь |
0,82 |
0,88 |
0,90 |
|
Октябрь |
0,85 |
0,89 |
0,96 |
|
Ноябрь |
0,88 |
0,94 |
0,99 |
|
Декабрь |
0,90 |
0,98 |
1,05 |
Для анализа сезонности налоговых поступлений в бюджет региона:
) рассчитайте индексы сезонности методом простой средней;
) постройте график сезонности волны;
) осуществите прогноз поступления налогов в бюджет региона по месяцам, используя индексы сезонности и исходя из того, что общий объем налоговых поступлений в следующем (4-м) году составит 11,4 млрд. руб.
Решение: 1. Дополним исходную таблицу расчётными строками и столбцами:
Таблица 1.9 - Расчет на основе данных таблицы 1.8
|
Месяц |
Годы. |
Итого за 3 года |
В среднем за месяц |
Индекс сезонности, %. |
||
|
|
1 |
2 |
3 |
|
|
|
|
Январь |
0,62 |
0,72 |
0,74 |
2,08 |
0,693 |
85,57 |
|
Февраль |
0,65 |
0,75 |
0,77 |
2,17 |
0,723 |
89,27 |
|
Март |
0,70 |
0,76 |
0,78 |
2,24 |
0,747 |
92,15 |
|
Апрель |
0,72 |
0,77 |
0,82 |
2,31 |
0,770 |
95,03 |
|
Май |
0,74 |
0,80 |
0,84 |
2,38 |
0,793 |
97,91 |
|
Июнь |
0,76 |
0,82 |
0,85 |
2,43 |
0,810 |
99,97 |
|
Июль |
0,71 |
0,78 |
0,80 |
2,29 |
0,763 |
94,21 |
|
Август |
0,70 |
0,75 |
0,78 |
2,23 |
0,743 |
91,74 |
|
Сентябрь |
0,82 |
0,88 |
0,90 |
2,6 |
0,867 |
106,96 |
|
Октябрь |
0,85 |
0,89 |
0,96 |
2,7 |
0,900 |
111,07 |
|
Ноябрь |
0,88 |
0,94 |
0,99 |
2,81 |
0,937 |
115,60 |
|
Декабрь |
0,90 |
0,98 |
1,05 |
2,93 |
0,977 |
120,53 |
|
Итого за год |
9,05 |
9,84 |
10,28 |
29,17 |
0,8103 |
- |
Индексы сезонности в таблице определены отношениями среднемесячных за 3
года показателей по одноимённым месяцам к общему среднемесячному показателю по
формуле:
Например, индекс сезонности за январь определился:
.
Графически динамика поступления доходов в региональный бюджет представлена
рисунком:
Рисунок
1.1 Динамика поступления доходов в региональный бюджет
. Для выполнения прогноза с учётом индексов сезонности умножим индексы сезонности на планируемый общий объем налоговых поступлений в следующем (4-м) году 11,4 млрд. руб.
Прогнозные
значения поступлений в бюджет с учётом сезонности на 4-ый год представлены ниже
в таблице:
|
Январь |
Февраль |
Март |
Апрель |
Май |
Июнь |
Июль |
Август |
Сентябрь |
Октябрь |
Ноябрь |
Декабрь |
|
9,75 |
10,18 |
10,51 |
10,83 |
11,16 |
11,40 |
10,74 |
10,46 |
12,19 |
12,66 |
13,18 |
13,74 |
Вывод: Тренд поступлений в бюджет в целом возрастающий, но график демонстрирует сезонность поступлений с пиками в декабре каждого года и минимумом в летние месяцы.
Рассмотрим данные о бюджете Челябинской
области за 2008-2012 гг.:
Таблица 2.1 - Бюджет Челябинской области за 2008-2012 гг., млрд. руб.
|
Наименование |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
Объем доходов |
79,7865 |
62,54* |
81,6889 |
91,602 |
97,8165 |
|
Объем расходов |
83,0775 |
73,78* |
86,8069 |
101,737 |
106,1689 |
|
Дефицит / профицит |
-3,2909 |
-11,24 |
-5,118 |
-10,135 |
8,3524 |
* Из Постановления о внесение изменений в бюджет Челябинской области на 2009 г. от 20 октября 2008 г.:
"В Челябинской области впервые за много лет бюджет 2009 года будет дефицитным. Насколько сократятся средства областной казны, пока неизвестно. Еще в конце прошлого года бюджет был урезан почти на четверть от первоначального проекта и составил 62 с половиной миллиарда рублей. Кроме того, в начале текущего года в него несколько раз вносились изменения. По словам губернатора Петра Сумина, уже за январь областная казна не добрала 2 с половиной миллиарда рублей.