Статья:

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ

Конференция: IV Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: 11. Экономика

Выходные данные
Цильх В.А. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. IV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(4). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/4(4).pdf (дата обращения: 15.08.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 87 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ

Цильх Влада Андреевна
студент 2 курса Института теоретической экономики и международных экономических отношений Самарского государственного экономического университета, г. Самара
Репина Евгения Геннадьевна
научный руководитель, научный руководитель, канд. экон. наук, доцент кафедры математической статистики и эконометрики Самарского государственного экономического университета, г. Самара

 

 

Индекс потребительских цен (ИПЦ) ― статистический показатель, отражающий динамику стоимости фиксированного набора товаров и услуг, являющийся основным индикатором уровня инфляции. Индекс потребительских цен характеризуется изменением во времени общего уровня цен на товары и услуги, которые приобретаются населением для непроизводственного потребления. Индекс измеряет отношение общей стоимости фиксированного набора товаров и услуг по ценам текущего периода к его же стоимости по ценам предыдущего периода.

Рассматриваемый показатель влияет на оценку паритета покупательной способности в стране, также на денежно-кредитную политику в установлении процентных ставок. В среднесрочном периоде рост потребительских цен приводит к падению уровня реального спроса и уменьшению объема розничных продаж. В краткосрочном периоде ИПЦ отражает высокую активность потребителей при росте цен. На индикатор оказывают влияние ряд показателей, таких как промышленные цены, объем денежной массы в экономике, объем экспорта и импорта и цены на импортные товары и сырьё [4].

Российская экономика в настоящее время характеризуется новым качеством развития ценовых процессов на потребительском рынке. Это связано с ростом его социальной и региональной дифференциации, ассортиментной насыщенности, разнообразием ценовой политики предприятий, ростом требований потребителей к соотношению цены и качества, изменением структуры потребления. За последние годы в структуре расходов потребителей выросла доля непродовольственных товаров и услуг, усилилась дифференциация населения по уровню доходов. По оценке экспертов и данным Роспатента отмечен семикратный за десять лет рост товарных групп, двадцатикратный рост количества марок в каждой группе. По мере изменения структуры общества и потребления меняется роль и структура потребительской цены, растет необходимость ее дифференциации, усиливается разнонаправленность ее влияния на конкурентоспособность продукции, увеличивается степень воздействия на всю ценообразующую цепочку, на уровень и качество жизни, в особенности, малообеспеченной части населения, расширяется спектр действующих на потребительскую цену факторов.

Индекс потребительских цен (ИПЦ) рассчитывается по единому набору товаров и услуг по Российской Федерации в целом, а так же по федеральным округам и субъектам. Объектом настоящего исследования является ИПЦ, рассчитанный по Самарской области. Статистический массив исследования сформирован по официальным данным Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Самарской области.

Самарская область является субъектом Приволжского федерального округа. ПФО ― второй по численности населения федеральный округ (после Центрального). Население, проживающее на территории округа, со­ставило на начало 2011 г. 29,9 млн. человек, 70,9 % его жителей ― горожане. В трудоспособном возрасте находи­лось 61,3 % населения округа [2, с. 56].

Таким образом, Самарская область, входящая в состав ПФО, отличается высокой степенью урбанизации и социально-экономического развития.

Следовательно, представляет интерес выявление факторов, влияющих на ИПЦ в Самарской области. Основу статистического массива составили следующие экономические показатели: среднемесячные денежные доходы на душу населения (рублей), инвестиции в основной капитал (млн. рублей), численность экономически активного населения (тыс. человек), объем экспорта и импорта (млн. долларов США), оборот розничной торговли на душу населения за период с 2001 по 2011 гг. (в фактически действовавших ценах, млн. рублей), оборот оптовой торговли, млрд. руб., численность населения Самарской области (на начало года, тыс. человек) [3].

Так, за рассматриваемый период наблюдается снижение ИПЦ, что отражено на рис. 1. Темп (цепной) снижения инфляции представлен на рис. 2. Средний ИПЦ за данный период рассчитывался по средней хронологической и составил 111,44.

 

Рисунок 1 Динамика изменения индекса потребительких цен

за 20012011 гг. в Самарской области

 

Рисунок 2 Темп снижения показателя ИПЦ за 20012011 гг. в Самарской области

 

В качестве результативного признака в процессе эконометрического моделирования был принят ИПЦ, факторными же признаками в исследовании явились:

Х1 среднемесячные денежные доходы на душу населения, рублей;

Х2 ― оборот розничной торговли на душу населения (в фактически действовавших ценах);

Х3 ― численность населения Самарской области (на начало года, тыс. человек);

Х4 ― объём экспорта (млн. долларов США);

Х5 ― объём импорта (млн. долларов США);

Х6 ― инвестиции в основной капитал (млн. рублей).

Начальным этапом эконометрического моделирования явилось оценивание линейной модели множественной регрессии вида:

                                 (1)

Метод наименьших квадратов предполагает получение несмещённых, эффективных и состоятельных оценок теоретических коэффициентов регрессии в случае отсутствия в модели мультиколлинеарных факторных переменных. При построении матрицы парных коэффициентов корреляции были выявлены следующие пары мультиколлинеарных переменных:  , (0,864, (, ,  . Проблема мультиколлинеарности была решена посредством применения пошагового отбора наиболее информативных факторных признаков. В результате было получено выборочное уравнение регрессии вида:

                        (2)

Оценки  признаны статистически значимыми по тесту Стьюдента на уровне значимости 0,07. Объясняющая способность модели составила 90 % (, при этом модель в целом признана значимой по тесту Фишера ― Снедекора (. Остатки модели тестировались на наличие гетероскедастичности (нарушение одного из условий Гаусса-Маркова , ) выполнением теста ранговой корреляции Спирмена для каждого факторного признака (, ; , ; , ; принята гипотеза о гомоскедастичности модели на уровне значимости 0,01).

С целью уточнения качества полученных оценок теоретических коэффициентов регрессии (2) был проведён анализ на наличие автокорреляции остатков построенной модели. Так коэффициент автокорреляции первого порядка , а значения критерия Дарбина ― Уотсона  На уровне значимости 5 % наблюдаемое значение  попало в зону неопределённости ( В результате, статистическая гипотеза об автокорреляции остатков модели не может быть принята и, в тоже время, опровергнута. С целью уточнения оценок  была применена авторегрессионная схема первого порядка Бокса-Дженкинса с применением поправки Прайса-Уинстона [1, с. 219]. Окончательный вид выборочного регрессионного уравнения множественной регрессии представлен выражением (3):

                      (3)

Представляет интерес экономическая интерпретация полученных МНК-оценок. Так, при увеличении среднемесячных денежных доходов на душу населения на 1 рублей, при постоянном уровне оборота розничной торговли и численности населения Самарской области, ИПЦ уменьшится на 0,00207. При увеличении же оборота розничной торговли на душу населения на 1 000 рублей, при постоянном уровне среднемесячных доходов на душу населения и численности населения Самарской области, ИПЦ увеличится на 0,000297. Увеличение численности населения Самарской области на 1 человека, при постоянном уровне среднемесячных доходов на душу населения и уровне оборота розничной торговли, приведет к росту ИПЦ Самарской области на 0,102.

Безусловно, важным при принятии управленческих решений в сфере региональной экономики, является учет инерционного характера изменения экономических показателей. Эконометрическое моделирование взаимосвязей изменения данных величин позволяет теоретически обосновано прогнозировать их уровень. В настоящей работе было установлено, что на ИПЦ Самарской области оказывают наибольшее влияние такие факторы, как среднемесячные доходы на душу населения, оборот розничной торговли и численность населения. Установлена обратная взаимосвязь между ИПЦ и показателем среднемесячных доходов на душу населения. Применение экономико-статистического аппарата позволило проанализировать изменение исследуемых показателей во времени, математико-статистические методы использовались при построении и оценки эконометрической модели, которая может быть использована в практической деятельности управленческого аппарата региона.

 

Список литературы:

1.            Доугерти К. Введение в эконометрику ― Москва: Инфра-М, 2001. ― 219 с.

2.            Россия` 2012: Стат. справочник/Р76 Росстат. ― М., 2012. ― c. 56

3.            Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Самарской области. [Электронный ресурс] ― Режим доступа. ― URL: http://www.samarastat.ru/public/default.aspx. (дата обращения: 12.06.2013)

4.            Шарипова Г.Р. ИНДЕКС ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: автореф. дис. канд. эконом. наук. — Уфа: Башкирский государственный аграрный университет.-2008. [Электронный ресурс] ― Режим доступа. ― URL: http://www.scienceforum.ru/2013/pdf/5804.pdf (дата обращения: 05.06.2013).