Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Севастопольский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова

Кафедра экономики, финансов и учёта

Курсовая работа

по дисциплине «Экономическая статистика»

Статистический анализ промышленного производства

Выполнил(а) Костенко Е.А._

студент курса_2_гр_Э-21/21Д__

Проверил(а)______________

к.э.н., доцент Рывкина О.Л.__

Севастополь, 2023

Содержание

статистический анализ промышленное производство

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
• 1.1Сущность, задачи, основные категории статистики промышленного производства
• 1.2 Нормативно-правовая и информационная база статистики промышленного производства
• 1.3 Методологические основы статистики промышленного производства
• 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОСДТВА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЗА 2017-2021 ГГ.
• 2.1 Статистический анализ показателей промышленного производства 2017-2021.
• 2.2 Корреляционно-регрессионный анализ объёма производства бумаги и бумажных изделий и среднегодового числа работников, занятых в производстве бумаги и бумажных изделий
• 2.3 Выявление основной тенденции развития и прогноз добычи каменного и бурого угля
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение

Промышленное производство как вид экономической деятельности охватывает большую часть экономики Российской Федерации. По причине стремительно развивающегося не только локально, но и глобально (в планетарных рамках) экономического пространства данная работа является актуальной, так как от уровня развития промышленности и ее состояния зависит уровень жизни населения, положение государства на мировой арене. Для определения вектора развития экономики требуется информация о промышленном производстве, его видах и назначении. Благодаря статистике как науке мы можем развить понимание о промышленном производстве.

Цель настоящей курсовой работы заключается в осуществлении статистического анализа промышленного производства в Российской Федерации в период с 2017 по 2021гг.

Посредством нижеперечисленных задач будет достигнута цель данной работы, обозначим их:

- сформировать понимание сущности и основных категорий статистики промышленного производства;

- конкретизировать нормативно-правовую и информационную базу статистики промышленного производства;

- обобщить методологические основы статистического анализа промышленного производства;

- непосредственно выполнить статистический анализ промышленного производства за 2017-2021 годы;

- выполнить корреляционно-регрессионный анализ промышленного производства;

- определить основные тенденции развития и прогноза показателей промышленного производства.

Объектом данной работы является промышленность. Предметом изучения являются теоретическая методология и практические рекомендации по статистическому анализу промышленного производства.

При написании курсовой были использованы такие материалы как учебные пособия по экономике и экономической статистике, научно-популярные статьи, размещённые в сети Интернет и включающие аналитику авторов

Теоретическая основа настоящей курсовой работы состоит из учебных пособий, статей, которые были размещены в сети Интернет и на бумажном носителе, авторов в сфере изучения статистики, а именно: Шабанова Т.В, Лысенко Н.Н, Шишулин С.С, Елисеева И.И, Ниворожкина Л.И., Чернова Т.В, Минашкин В.Г, Шмойлова Р.А, Садовникова Н.А, Моисейкина Л.Г.

Информационная основа данной работы базируется на представленных в открытом доступе статистических сведений Федеральной службы государственной статистики, а также нормативно-правовых актов, регулирующих сферу статистики промышленного производства в Российской Федерации.

В процессе написания курсовой были использованы табличный, графический методы, выполнен корреляционный и регрессионный анализ, был применен метод систематизации, а также произведен структурный анализ.

Структуру настоящей работы представляют введение, две главы, заключение, а также список использованных источников, в которых представлено 17 наименований материалов и 9 приложений.

1. Теоретические основы статистического анализа промышленного производства

1.1 Сущность, задачи, основные категории статистики промышленного производства

Безусловно есть ряд отличий промышленности от иных сфер, к ним относят: «базирование на технологии производства, созданной человеком; характер применяемой техники, организации производства и условий труда; непрерывность производства, возможностью его осуществления в течение всего года, когда сельское хозяйство зависит от природных факторов; зависит от производственного цикла; изменяет качество и свойства обрабатываемых предметов труда» [7, стр. 121].

Роль промышленности в экономике трудно переоценить, ведь она выступает в качестве основного источника производства валового внутреннего продукта и определяет уровень национального дохода. Также особенностями промышленности можно назвать: «промышленность является материальной основой технического прогресса, реконструкции всех отраслей народного хозяйства; промышленность (в особенности тяжелая индустрия) - основа расширенного воспроизводства в экономике, производящая средства производства как для себя, так и для других сфер рынка; роль промышленности велика в государственном накоплении» [7, стр. 121].

Рыночная экономика не может существовать без производственной деятельности, в результате которой слаженное преобразование факторов производства и различных экономических ресурсов обуславливает возникновение материального продукта.

«Товарная продукция (ТП) -- количество (объем) продукции (выполненных работ, оказанных услуг) за период, которая завершена обработкой, принята службой технического контроля и удовлетворяет требованиям ГОСТ, ТУ или договора с заказчиком» [4].

Производством осязаемых товаров занимается промышленность, однако назначение и свойства продукции отличается в зависимости от направленности предприятий.

«Современная промышленность состоит из множества самостоятельных отраслей производства, каждая из которых включает большую группу родственных предприятий и производственных объединений» [15].

«Промышленность - один из самых конкурентоспособных секторов российской экономики. С целью эффективного управления, облегчения сбора и обработки информации производственные предприятия подразделяется на отрасли. Такая структура позволяет определить степень развития каждой категории, охарактеризовать производственную мощность, проанализировать связи между секторами и усовершенствовать разделение общественного труда» [6].

Отрасль промышленности - объективно обособившаяся часть промышленности, объединяющая предприятия, производящие однородную, специфическую продукцию, имеющую однотипные технологии и ограниченный круг потребителей.

Исходя из вышеперечисленного, можем заключить, что характерная особенность статистики промышленного производства заключается в многообразии направлений деятельности и результатов таковой деятельности. Таким образом, промышленность - это производитель и поставщик орудий труда, материалов. Это масштабная сфера деятельности, которая обеспечивает население продукцией, а государство различными научными разработками и налогами.

1.2 Нормативно-правовая и информационная база статистики промышленного производства

Сфера промышленности в России регулируется нормативными актами, Федеральным законом "О промышленной политике в Российской Федерации" от 31.12.2014 N 488-ФЗ и курируется федеральным органом исполнительной власти в области промышленной политики.

«Система государственного статистического учета и отчетности нацелена на обеспечение органов власти, широкой общественности, ученых-исследователей и граждан информацией о положении государства и тенденциях, происходящих в нем. Государственная статистика является информационной основой для прогнозных, аналитических и управленческих целей» [17].

На законодательном уровне определены основные принципы сбора статистической информации. К ним отнесены: «полнота, достоверность, научная обоснованность, своевременность предоставления и общедоступность; применение научно обоснованной методологии, соответствующей международным стандартам; рациональный выбор источников информации с целью оптимизации нагрузки на респондентов; обеспечение возможности формирования информации как по России в целом, так и по отдельным территориям; обеспечение конфиденциальности информации; применение единых стандартов при использовании информационных технологий и общероссийских классификаторов; обеспечение сохранности и безопасности информации» [2].

Промышленные предприятия в обязательном порядке подают статистическую отчетность по периодам (ежемесячно, ежеквартально, ежегодно). К таким отчетностям относят: «данные о приостановке, а также возобновлении деятельности трудового коллектива, данные о просроченной задолженности по зарплате, информация о численности и оплате труда работников сферы здравоохранения, сведения о виде занятости работников, данные о количестве сотрудников и заработной плате, анкета выборочного обследования рабочей силы» [2].

«Заполненные отчеты следует предоставлять в территориальные отделения Федеральной службы госстатистики. Выбор органа осуществляется по месту фактического размещения организации» [2].

Вся статистическая информация и данные о промышленном производстве по основным видам деятельности в Российской Федерации закрепляются в Федеральной службе государственной статистики. Благодаря существованию такой структуры как Росстат, мы можем узнать необходимую информацию в виде таблиц на сайте органа.

1.3 Методологические основы статистики промышленного производства

На содержание и состояние отрасли оказывают влияние ряд факторов. Соответственно от того, как предприятиями преодолеваются трудности, зависит их эффективность, конкурентоспособность и актуальность.

В настоящей курсовой работе планируется произвести статистический анализ ряда динамики, для того чтобы его провести необходимо применить такие показатели как: «абсолютный прирост (цепной и базисный), коэффициент роста и прироста (цепной и базисный), темп роста (цепной и базисный), абсолютное значение 1% прироста, средний уровень ряда, средний темп роста и прироста, средний абсолютный прирост» [13]. Кроме вышеупомянутых показателей планируется рассчитать относительную величину - иначе удельный вес, средний удельный вес, также его средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста удельного веса, а также индекс Рябцева. Большая часть статистических показателей промышленного производства исчисляется в миллиардах рублей; миллионах, тысяч тонн; процентах.

«Абсолютный прирост (?) характеризует размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определенный промежуток времени. Он равен разности двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную скорость роста» [11, стр. 122-123].

Абсолютный прирост можно вычислить по формулам (1) и (2):

Где у_{i - i} -й уровень ряда;

у_i-1 - (i-1)-й уровень ряда;

у₀ - первый уровень ряда.

«Если каждый последующий уровень ряда динамики сравнивается

своим предыдущим уровнем; то прирост называется цепным. Если

в качестве базы сравнения выступает за ряд лет один и тот же то прирост называется базисным» [4, стр. 115].

Коэффициент роста получаем, используя формулы 3 и 4:

Коэффициент прироста находится по формуле 5:

Темп роста есть отношение двух уровней ряда» [4, стр. 115]. Он рассчитывает по формулам 6 и 7.

«Если база сравнения по периодам меняется, то найденные темпы роста называют цепными. Если же база по периодам сравнения неизменна(y₀), то темпы роста называют базисными» [4, стр. 115].

«Темп прироста есть отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню динамического ряда (цепной показатель) и к уровню, принятому за базу сравнения по динамическому ряду (базисный показатель)» [4, стр. 116].

Он определяется по формуле 8.

«Абсолютное значение 1% прироста - это отношение абсолютного прироста к темпу прироста, выраженный в процентах и показывает значимость каждого процента прироста за тот же период времени» [8].

Абсолютное значение 1% прироста вычисляется по формуле 9.

«Средний уровень ряда - это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности. Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню» [13]. Данный показатель находится по формуле 10.

Где ;

n-число уровней.

Средний абсолютный прирост находим по формуле 11:



Дх - абсолютные изменения уровней ряда за отдельно взятые периоды; n - количество абсолютных приростов за равные промежутки времени.

Средний темп роста можем найти по формуле 12.

При n-количество уровней ряда;

y_n-последний уровне ряда;

y₀-первый уровень ряда.

Формула среднего темпа прироста:

Где от формулы 12:

Кр-средний темп роста

«Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений» [10, стр. 60]. Относительная величина - удельный вес. Данный показатель рассчитывается согласно формуле 14:

при данных f - показатель части совокупности;

Уf - показатель единой совокупности.

В данной курсовой работе также необходимо вычислить индекс Рябцева. Он используется для оценки структурных сдвигов.

«Индекс Рябцева является наиболее предпочтительным с точки зрения экономической интерпретации и позволяет судить об устойчивости развития экономической системы. Его смысл сводится к отношению фактической меры расхождения значений компонентов двух структур с их максимально возможным значением» [9, стр. 105].

Индекс Рябцева принято рассчитывать по формуле:

где d_i1, d_i0 - удельные веса признаков в совокупностях; i - число градаций в структурах [9].

Таким образом, при написании пункта 1.3 данной курсовой работы, мы делаем вывод, что при выполнении статистического анализа промышленного производства нам необходимо учитывать особенности данной сферы, а также грамотно применять вышеупомянутые показатели и формулы, применяемые в общей теории статистики, но следует отметить, что большинство расчетов базируются на анализе ряда динамики.

2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОСДТВА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЗА 2017-2021 ГГ.

2.1 Статистический анализ показателей промышленного производства 2017-2021

Нам необходимо провести анализ объема добычи полезных ископаемых в период с 2017 по 2021 год. Посредством использования информации представленной Росстатом в статистическом ежегоднике [15, стр. 371]. Исходные данные, которые были взять для расчетов можем увидеть в приложении А.

Для вычисления удельного веса по данным 2017-2021 года применим формулу 14.

Исходя из данных, полученных путем применения формулы (14) мы можем сделать выводы:

-В период с 2017 по 2021 год доля добычи угля уменьшалась ежегодно, однако в 2021 году удельный вес вырос до значения 9,09%, с учетом значения 8,8 за 2017 год отклонение составляет 0,29%.

-При анализе добычи нефти и природного газа 2017-2021 наблюдается следующее: наибольший удельный вес был в 2018 году, далее был спад, однако сравнивая базисный 2017 и итоговый 2021 год отмечается рост доли добычи нефти и природного газа на 2%.

-Добыча металлических руд с 2017 по 2021 также показала положительную динамику, удельный вес со значения 7,3% за 5 лет увеличился до 9,61%, рост на 2,31%.

-Рассматривая добычу иных полезных ископаемых замечено постепенное снижение доли удельного веса на 1,03% за 5 лет.

Используя формулу 15 вычислим индекс Рябцева.

Индекс Рябцева составляет 0,033. Делаем вывод, что уровень расхождения структур по добыче полезных ископаемых низкий.

Далее анализируем Обрабатывающие производства. Для этого необходимо найти относительную величину структуры (иначе удельные вес). Исходные данные для вычисления представлены в приложении А.



Индекс Рябцева равен 0,159, ссылаясь на шкалу оценки, можем заключить что мера различий в структуре составляет низкий уровень.

Далее произведем расчет относительной величины обеспечения электрической энергией, газом и паром. Исходные данные в приложении Б.

Доля производства и распределения газообразного топлива наименьшая среди представленных в таблице видов, однако наблюдается рост доли с 2017 по 2021 год на 0,17%. Наибольшая доля у производства, передачи и распределения электроэнергии, аналогично прослеживается увеличение доли на 1,17%. Средняя позиция такого вида обеспечения как производство и распределения пара и горячей воды, его доля за 5 лет уменьшилась на 1,18%.

Также рассчитаем средний удельный вес по всем видам обеспечения. Нумерация расчетов произведена согласно табличной сортировке.

Средний абсолютный прирост для производства и распределения газообразного топлива найдем по формуле (11):

Аналогично найдем средний абсолютный прирост для производства, передачи и распределения электроэнергии.

А также рассчитаем средний абсолютный прирост для производства и распределения пара и горячей воды.

Аналогично тому, что делалось ранее, рассчитываем индекс Рябцева по формуле (15).

Индекс Рябцева составляет 0,042. Делаем вывод, что расхождение сравниваемых структур довольно низкое.

Исходя из полученных данных можно сделать вывод, что доля производства и распределения газообразного топлива наименьшая среди представленных в таблице 2.3 видов, однако наблюдается рост доли с 2017 по 2021 год на 0,17%. Наибольшая доля у производства, передачи и распределения электроэнергии, аналогично прослеживается увеличение доли на 1,17%. Средняя позиция такого вида обеспечения как производство и распределения пара и горячей воды, его доля за 5 лет уменьшилась на 1,18%. Средний абсолютный прирост производства и распределения пара и горячей воды был отрицательным (-0,29), средний прирост производства, передачи и распределения электроэнергии составил 0,04%, средний прирост для производства и распределения газообразного топлива равен 0,28%, данная динамика свидетельствует о снижении востребованности обеспечения паром и горячей водой.

Далее нам необходимо рассчитать общий индекс производства по видам экономической деятельности. Для этого необходимо перевести данные таблицы, выраженные в процентах в коэффициенты и перемножить их. Исходные данные для вычисления представлены в приложении В.

Найдем общий индекс производства по каждому виду:

Рассчитаем общий индекс добычи полезных ископаемых по конкретным видам:

На основании полученных данных можем сделать вывод, что лидирующее место в добыче полезных ископаемых занимает предоставление услуг в области добычи полезных ископаемых, общий индекс в период с 2017 по 2021 год составил 1,118. Добыча нефти и природного газа при добыче полезных ископаемых занимает самый нижний уровень в представленной диаграмме и общий индекс данного вида деятельности равен 0,999.

Выполним расчет и анализ общего индекса обеспечения электрической энергией, газом и паром. Исходные данные для вычисления представлены в приложении В.

1) Производство, передача, распределение электроэнергии

=1,001

2) Производство и распределение газообразного топлива

=1,032

3) Производство, передача и распределение пара и горячей воды

=1,007

Исходя из значений, мы можем обозначить самый высокий общий индекс - производство и распределение газообразного топлива, который составляет 1,032. Наименьший общий индекс - производство, передача и распределение электроэнергии, равен 1,001.

Выполним анализ относительной величины добычи полезных ископаемых по объему отгруженных товаров, выполненных услуг по формам собственности. Исходные данные для вычисления представлены в приложениях Г, Д, Е, Ж.

Получив данные, мы можем сделать вывод об относительной величине структуры. Доля частной собственности набольшая по добыче ископаемых наибольшая и выросла на 1,08% за 5 лет, наименьшая доля у государственной собственности, наблюдается рост на 1,1% за тот же период, собственности общественных и религиозных организаций снизился до 0% и муниципальной собственности- доля увеличилась в 1,5 раза.

Рассчитаем по аналогии индекс Рябцева по формуле (15).

Согласно расчетам, индекс равен 0,281. Данные результаты говорят нам о полной противоположности сравниваемых структур.

Сравним уровень использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску полезных ископаемых. Для этого необходимо взять за базу сравнения добычу каменного и бурого угля, %.

Осуществим анализ уровня использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску полезных ископаемых. Исходные данные для вычисления представлены в приложении И.

Рассчитаем средние характеристики для 1) природных песков и 2) грунта, крошки и порошка, гальки, гравия.

Средний уровень динамического ряда найдем по формуле (10):

Средний абсолютный прирост найдем по формуле (11):

Средний темп роста найдем по формуле (12):

Средний темп прироста вычислим согласно формуле (13):

Анализируя полученные данные, мы понимаем, что использование основных фондов при добыче песков и грунта по отношению к каменному и бурому углю значительно ниже. Добыча угля является намного эффективнее по сравнению с добычей песков, грунта, крошки, порошка, гальки и гравия. Заметим, что в период с 2017 по 2021 год эффективность добычи природных песков в сравнении с каменным и бурым углем увеличивалась и разница за 5 лет составила 0,06% в положительную сторону. Эффективность добычи грунта, крошки и порошка, гальки, гравия в сравнении с каменным и бурым углем аналогично выросла, однако рост составил 0,18%.

Произведем анализ ряда динамики по добыче угля по всем видам. Исходные данные для вычисления представлены в приложении К.

Динамика добычи угля по всем видам является положительной, так как согласно данным в таблице добыча увеличилась на 25 млн. тонн, темп прироста увеличился с 7 до 9 % по цепной схеме и уменьшился с 7 до 6%, по причине отрицательного абсолютного прироста (базисного и цепного) в 2020 году. Однако после 2020 года можем наблюдать эскалацию добычи до уровня значений выше базисного 2017 года. В процентном выражении добыча за пятилетний период увеличилась на 6%.

Произведем анализ ряда динамики по добыче каменного угля по всем видам. Исходные данные для вычисления представлены в приложении К.

Проведя статистический анализ каменного угля по всем видам можем сделать такие выводы:

-Динамика добычи каменного угля за 5 лет увеличилась на 25 млн. тонн.

-В период с 2017 по 2018 год добыча каменного угля резко увеличилась на 24 млн. тонн, однако затем значения начали сначала постепенно, а затем резко снижаться. Таким образом в 2020 была достигнута нижняя граница 324 млн. тонн, при базисном значении 335 млн. тонн.

-О росте добычи каменного угля свидетельствует положительный темп прироста (цепной), который составлял 7% в 2017 и 11% в 2021.

Произведем вычисление относительной величины структуры по добыче каменного угля по видам. Исходные данные для вычисления представлены в приложении К.

Получив значения можем судить о том, что доля коксующего угля на протяжение 5 лет была наибольшей среди всех видов каменного угля и значения удельного веса выросло на 5%. Доля добычи антрацита наименьшая, однако мы можем заметить динамику увеличения, таким образом с 2017 по 2021 год доля добычи антрацита увеличилась на 18%. Доля добычи лигнита как одного из вида каменного угля уменьшилась на 11%.

Произведем вычисление средних показателей по полученным значениям 1) уголь коксующийся, 2) антрацит, 3) лигнит.

Средний уровень динамического ряда найдем по формуле (10):

Средний абсолютный прирост найдем по формуле (11):

Средний темп роста найдем по формуле (12):

Средний темп прироста вычислим согласно формуле (13):

Рассчитаем индекс Рябцева по каменному углю в период с 2017 по 2021 год.

Значение, полученное путем применения формулы индекса Рябцева, позволяет нам сделать вывод о том, что уровень расхождения структур является довольно низким.

При проведении статистического анализа промышленного производства с 2017 по 2021 год мы увидели, что производство, добыча и другие виды деятельности в зависимости от рассматриваемого подвида и периода динамически меняли свои показатели так как на промышленность огромное влияние оказывала экономическая ситуация. Зачастую именно в 2020 году наблюдался спад промышленного производства по всем видам экономической деятельности, а к 2021 году положение конкретных отраслей улучшалось.

2.2 Корреляционно-регрессионный анализ объёма производства бумаги и бумажных изделий и среднегодового числа работников, занятых в производстве бумаги и бумажных изделий

Определим существует ли зависимость между представленными показателями. Рассчитаем коэффициент корреляции по данным:

Таблица 2.10 - Объём производства бумаги и бумажных изделий и среднегодовое число работников, занятых в производстве бумаги и бумажных изделий

Коэффициент корреляции равен 0,769, что по шкале Чеддока свидетельствует о высокой линейной связи между показателями.

При описании взаимосвязи регрессионной моделью, изменение объёма производства бумаги и бумажных изделий будет на 59,1% обусловлена изменением числа работников, занятых в производстве бумаги и бумажных изделий и на 40,9% другими показателями, которые не учитываются в модели.

Рассчитаем F-критерий Фишера-Снедекора, для проверки значимости уравнения регрессии и соответствия модели взаимосвязи показателей с начальными данными:

Определим параметры для регрессионной модели: а=119,6 b=-1221,3

Определим вид уравнение прямой, которая согласно анализу отражает связь объёма производства бумаги и бумажных изделий и числа работников, занятых в производстве бумаги и бумажных изделий

Вид уравнения прямой: y=0119,6x - 1221,3.

Проверим подстановкой исходных данных:

119,6 95 - 1221,3=10140,7 тыс. т

Полученные данные за 2021 год приблизительно равны фактическим данным, что свидетельствует о правильном построении уравнения регрессии.

Составим прогноз на следующий год:

119,6 (95+95 0,05)- 1221,3=10708,8 тыс. т

Объём произведённой бумаги и бумажных изделий в 2022 году составит 10708,8 тыс. тонн.

2.3 Выявление основной тенденции развития и прогноз добычи каменного и бурого угля

Согласно решению системы, мы получаем значения: a= 424,2 и b=0,9

Решение системы дало нам следующие значения:

Проведя расчеты в таблице 2.11 мы можем сделать вывод, что при выравнивании по параболе (??''?? = ?? + ?? • ?? + ?? • ?? 2) исходные и прогнозируемые данные находятся в пределах схожести. Выравнивание по прямой (??'??= ?? + ?? • ??) показало, что полученные значения склонны к постепенному росту количества добытого угля.

= 16,536

=1,129

=270,81

=267,078

Заключение

Промышленность -- это сфера экономики, благодаря которой население обеспечивается рабочими местами, продукцией, услугами, а государство налоговыми сборами. Статистика промышленности дает возможность проведения статистического анализа не только для выявления тенденций развития производства в РФ, но и глубокого понимания сущности сферы, на которую влияют всевозможные социальные и экономические явления.

Статистическое исследование помогает систематизировать огромный поток информации, следовательно, данный процесс законодательно регулируется. В первую очередь промышленная статистики регулируется Федеральным законом, далее иными нормативными актами и принципами ведения отчетности. Данные в режиме открытого доступа отражаются в Федеральной службе государственной статистики.

В процессе выполнения статистического анализа важно поэтапно рассчитывать показатели и последовательно фиксировать выводы.

В процессе проведения статистического анализа добычи полезных ископаемых была замечена положительная динамика увеличения добычи в среднем на 2-3% в период с 2017 по 2021 год. Наименьший уровень добычи полезных ископаемых был в 2019 и 2020 году, однако к 2021 году показатели вышли на новый уровень, подняв планку выше базисного года на 0,29%.

Наибольшая доля в структуре обрабатывающего производства по итогам анализа была у пищевой промышленности. Удельный вес составил 14,13% на начальный период, а на конец исследуемого периода 13,56%. Наименьшая доля у такого вида деятельности как производство кожи.

При анализе структуры отгруженных товаров по видам собственности удалось сделать вывод о наибольшем удельном весе частной собственности и наименьшем- собственности общественных и религиозных организаций.

В процессе составления прогноза и развития добычи каменного и бурого угля к методам исследования был привлечен метод аналитического выравнивания по прямой и параболе. Выявленные во время прогнозирования значения позволяют сделать вывод о постепенном увеличении добычи угля. Используя метод аналитического выравнивания удалось найти наименьшую ошибку аппроксимации, составляющую 1,129.

Благодаря поставленным задачам удалось достигнуть цели данной курсовой работы и провести анализ статистики промышленности в РФ в период с 2017 по 2021 гг., результаты которого позволяют сделать выводы о подъеме исследуемой в данной работе сферы промышленного производства по масштабным отраслям, а именно добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства и так далее.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон «о промышленной политике» в Российской Федерации от 31.12.2014 г. №488-ФЗ [Электронный ресурс] - Режим доступа http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_173119/

2. Формы статистической отчетности [Электронный ресурс] - Режим доступа:https://astral.ru/info/elektronnayaotchetnost/otchetnostrosstat/formy-statisticheskoy-otchetnosti/

3. Система экономико-статистических показателей структуры и динамики промышленного производства России // Мир новой экономики. 2016. №4. Шишулин С. С [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-ekonomiko-statisticheskih-pokazateley-struktury-i-dinamiki-promyshlennogo-proizvodstva-rossii

4. Статистика: учеб. 1 И. И. Елисеева [и др.]; под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Проспект, 201 О. - 448 с

5. Шабанова Т.В. Статистика промышленности: учебное пособие / ВШТЭ СПБГУПТД.-СПб., 2017.

6. Промышленность России -- отрасли и крупнейшие предприятия [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://fabricators.ru/article/rossiyskaya-promyshlennost?ysclid=lezm9dlusc372921071

7. Лысенко, Н. Н. Экономика отрасли : учебное пособие / Н. Н. Лысенко. - Южно-Сахалинск : СахГУ, 2020

8. Показатели динамики: темп роста и прироста. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://univer-nn.ru/statistika/pokazateli-dinamiki-temp-rosta-i-prirosta/

9. Оценка структурных сдвигов и различий региональных хозяйственных систем юга России Иелхина Ирина Александровна. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://hjournal.ru/files/JER_6_4/JER_6.4_9.pdf

10. В.Г. Минашкин, Р.А. Шмойлова, Н.А. Садовникова, Л.Г. Моисейкина, Е.С. Рыбакова. ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ: Учебно-методический комплекс. - М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. - 296 с

11. Ловцов Д.А., Богданова М.В., Лобан А.В., Паршинцева Л.С. Статистика (комп. курс): учебник для вузов / Под ред. проф. Д.А. Ловцова [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://op.raj.ru/index.php/srednee-professionalnoe-obrazovanie-2/953-statistics-comp-course

12. Цели и задачи развития промышленного производства [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://studfile.net/preview/8965527/page:7/

13. Л.И. Ниворожкина, Т.В. Чернова Теория статистики (с задачами и примерами по региональной экономике) Учебное пособие. - Ростов н/Д: «Мини Тайп», «Феникс», 2005. - 220 с.

14. Анализ промышленного производства [Электронный ресурс] - Режим доступа: Анализ промышленного производства (studfile.net)

15. Отраслевая структура современной промышленности [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://studfile.net/preview/9462103/page:3/

16. Российский статистический ежегодник. 2022: Стат.сб./Росстат. - https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Ejegodnik_2022.pdf

17. Государственное наблюдение и контроль в сфере официального статистического учета инновационной деятельности промышленных предприятий: теория, методология, практика Шайбакова Л. Ф // 2016. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/gosudarstvennoe-nablyudenie-i-kontrol-v-sfere-ofitsialnogo-statisticheskogo-ucheta-innovatsionnoy-deyatelnosti-promyshlennyh .

Приложения

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Приложение Е

Приложение Ж

Приложение И

Приложение К

Размещено на Allbest.ru

...