Курсовая работа (т): Статистико-экономический анализ уровня инфляции (на примере Российской Федерации)

2. Статистико-экономический анализ инфляции в РФ

.1 Анализ абсолютных и относительных показателей ряда динамики

Ниже представлена таблица месячной и годовой инфляции России с 2000 года по настоящее время, выраженной в % относительно предыдущего периода. Инфляция рассчитывается на основе индексов потребительских цен, публикуемых Федеральной службой государственной статистики.

Таблица 2. Статистика инфляции в РФ за период с 2000 по 2014г.

в 2000 году инфляция составила 20,1%, в 2001 - 18,8%, в 2002 - 15,06%, а в 2003 году - всего 12%. Снижения уровня инфляции в 2000-2003 гг. удалось достигнуть благодаря проведению взвешенной бюджетной и кредитно-денежной политики, соответствующей адаптационным возможностям развития экономики (государственные бюджеты в 2000-2003 гг. были исполнены с профицитом); проведение взвешенной тарифной политики в сфере естественных монополий, совершенствование процесса регулирования цен, улучшению состояния финансовой дисциплины, сокращению неплатежей и бартера. С 2002 года повышение цен и тарифов объявлялось правительством заранее, что способствовало снижению инфляционных ожиданий и обеспечивало предсказуемость финансово-хозяйственной деятельности потребителей их продукции.

В 2005 году темпы инфляции несколько замедлились (10,9 %) по сравнению с 2004 годом (11,7 %), хотя целевой ориентир в 8,5 процента остался недостижим.

В 2001-2005 гг. инфляция устойчиво находилась выше «ползучего» уровня (порядка 1,1-1,15 раза в год). Начиная с 2005 года монетарная инфляция не только не сокращается, но и даже растет. В результате фактический уровень инфляции складывается выше целевых ориентиров. В 2006 году она, по официальным данным, снизилась до 9,0%. Однако в 2007-2008 годах инфляция снова увеличилась. Это год, когда по стране ударил кризис, но и год, когда ЦБ сменил политику, поставив во главе угла именно инфляцию (таргетирование инфляции), объявив курс на отказ по контролю валютного курса. Через год оба фактора сказались на темпах инфляции. А смена политики отразилась на инфляции после 2008 года, и мы увидели новые минимумы

К 2010г. она составила 6,10% и дальше стабильно держался на этом уровне. К августу 2014г инфляция составила 5,59%. По прогнозам, к концу 2014г. инфляция составит 6,5%. Об этом заявила первый зампред ЦБ РФ Ксения Юдаева.

Рисунок1. Динамика инфляции в РФ в период с 2000г. по 2014г.

Важное место в статистике занимает описание изменений показателей во времени или в динамике. Ряд динамики образуется за счет сводки и обработки материалов периодического статистического наблюдения.

Рядом динамики (временным, динамический рядом) называются числовые значения статистических показателей, изменяющихся во времени и расположенных в хронологической последовательности. Каждый ряд динамики имеет два основных элемента:

•        время (t);

•        уровень ряда (yt), т.е. конкретные значения показателя.

Для анализа рядов динамики берем индекс инфляции за 2014 год.

Таблица 3. Анализ ряда динамики индекса инфляции за 2014г(на конец периода в %, к декабрю 2013г

По сделанным расчетам можно сделать следующие выводы: абсолютный прирост показывает, что инфляция в феврале увеличилась на 0,7%, а в марте по сравнению с предыдущим месяцем - на 1,02%. В целом за 8 месяцев инфляция увеличилась на 4,87%.

Также по таблице видим, что индекс инфляции в августе 2014г. составил 106,8% по сравнению с февралем этого же года. Наибольшее увеличение темпа роста наблюдается в марте - он составил 101% по сравнению с февралем.

Темп прироста показывает, что инфляция а августе увеличилась на 6,08% по сравнению с началом года и на 0,22% по сравнению с предыдущим месяцем.

Средний темп роста составил 100,7%. Это значит, что инфляция составляет 100,7% по сравнению с предыдущим годом. Следовательно, за период с января по август инфляция возрастала в среднем за месяц на 0,7%. Ежемесячные темпы прироста колебались от 0,22% в августе до 1% в марте.

.2 Корреляционно-регрессионный анализ инфляции

Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.

Данный метод содержит две свои составляющие части - корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ - это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Необходимо провести корреляционно-регрессионный анализ влияния уровня безработицы на уровень инфляции в России.

Таким образом, результативный признак у- уровень безработицы, %; факторный признак х -уровень инфляции, %. Среднемесячные показатели представлены в таблице 4:

Таблица 4. Уровень безработицы и уровень инфляции с 2006 по 2013г.

Рассмотрим линейную модель, которая описывается уравнением:

= а0 + а1х

где x - индивидуальное значение факторного признака; a0, а1 - параметры уравнения прямой (уравнения регрессии); - теоретическое значение результирующего фактора.

Коэффициенты данной модели (а0,а1) рассчитываются методом наименьших квадратов (МНК), который заключается в нахождении таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака (y) от расчетных ( ) была минимальной.

Таким образом,

,

.

На таблице 5 представлены расчеты, необходимые для корреляционно-регрессионного анализа

Таблица 5. Расчет параметров

а0=0,93; а1=1,19

Таким образом, уравнение выглядит так: =0,93+1,19х

Между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом регрессии существует определенная зависимость, обозначаемая как r. Он равна .

Таким образом, r=0,73, а r2=0,54 т.е. 54%

Также, вычисляем коэффициент эластичности по формуле Э= а1*xсред/усред.

Э=0,88

Исходя из расчетов можно сделать следующие выводы: коэффициент а1=1,19 показывает, что при увеличении уровня безработицы на 1%, уровень инфляции увеличится на 1,19 %. Коэффициент r=0,73 показывает, что связь между уровнем безработицы и уровнем инфляции тесная, прямая. Коэффициент r2=54% показывает, что уровень инфляции на 54% зависит от уровня безработицы. Представим данные таблицы в виде графика

Рисунок 2. Зависимость уровня безработицы и уровня инфляции в России

.3 Выявление основных тенденций изменения среднегодового уровня инфляции в России

Одной из важнейших задач, возникающих при изучении рядов динамики, является выявление основной тенденции развития исследуемого явления или процесса. Основной тенденцией развития (трендом) называют общую направленность изменения уровней динамического ряда.

Существуют три способа выявления основной тенденции уровня инфляции: метод по скользящей средней, метод по укрупненным интервалам и метод аналитического выравнивания. Для расчета выявления тенденции среднегодового уровня инфляции используем эти три метода.

. Метод скользящей средней заключается в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды.

Таблица 4. Выравнивание уровня инфляции по методу скользящей средней

В результате обработки ряда динамики мы четко наблюдаем тенденцию снижения инфляции за период с 2006г по 2014г

,38>11,31>10,28>7,9>7,15>6,37

. Метод укрупнения интервалов предполагает переход от первоначального динамического ряда к рядам с большими временными промежутками. Учитывая, что ряд динамики небольшой, интервалы взяты трехлетние и для каждого интервала исчислены средние.

Таблица 5. Выравнивание уровня инфляции методом укрупнения интервалов