1.         Средняя численность внешних совместителей

ВС = (70 * 7 / 31) + (85*3/31) = 15,8 + 8,23 = 24,03,

где 70 и 85 – их ежедневная численность, 7 и 3 – число дней работы, 31 – число дней в октябре.

Средняя численность работников, выполнявших работу по договорам гражданско-правового характера

ГП = (15 * 3 / 31) + (10 * 3 / 31) = 1,45 + 0,97 = 2,42,

где 15 и 10 – их ежедневная численность, 3 – число дней работы, 31 – число дней в октябре.

2.         Среднесписочная численность за октябрь

СЧ10 = (315 + 305 + 317 + 320 + 335 + 335 + 334 + 330 + 325 + 310 + 307) / 31 = 114 чел.

Численность работников в выходные дни принимается равной их численности в последний рабочий день недели.

Среднесписочная численность за ноябрь

СЧ11 = (5859 + 3891) / 30 = 325 чел.

Среднесписочная численность за декабрь

СЧ12 = 320 чел.,

Среднесписочная численность за год

СЧ = (31 * СЧ10 + 30 * СЧ11 + 31 * СЧ12) / 365 = (31 * 114 + 30 * 325 + 31 * 320) / 365 = 63,6 чел.,

где 31, 30, 31 – число дней в октябре, ноябре и декабре, 365 – число дней в году.

Выводы: основная часть персона – постоянные работники, первые месяцы численность персонала изменилась почти в 3 раза, затем сократилась на 5 человек.

Задача 8

По субъекту Федерации имеются следующие данные, млрд. руб.:

Основные фонды по полной стоимости на начало года 300

Степень износа основных фондов на начало года, %30

Введено новых основных фондов за год50

Выбыло основных фондов по полной стоимости30

Остаточная стоимость выбывших основных фондов, %45

Сумма начисленного износа за год25

Затраты на капитальный ремонт за год18

Определите:

1)         полную восстановительную стоимость на конец года;

2)         восстановительную стоимость за вычетом износа на начало и конец года;

3)         коэффициенты годности основных фондов на начало и конец года;

4)         коэффициент износа основных фондов на конец года;

5)         коэффициенты обновления и выбытия основных фондов.

6)         Постройте балансы основных фондов по полной восстановительной стоимости за вычетом износа. Сделайте выводы.

Решение

Полная восстановительная стоимость на конец года = 581 + 50 = 631 млн. руб.

Восстановительная стоимость основных фондов с учетом износа на начало года

ВС0 = ОФ0 * (1 – И / 100) = 830 * (1 – 30 / 100) = 581 млн. руб.,

где ОФ – полная восстановительная стоимость основных фондов, И – износ.

Полная восстановительная стоимость на конец года

ОФ1 = 830 – 24 – 35 + 60 + 120 = 951 млн. руб.

Восстановительная стоимость с учетом износа на конец года

ВС1 = 581 – 24 * 75 / 100 – 35 * 92 / 100 + 52 + 120 = 702,8 млн. руб.

Коэффициент обновления основных фондов

Ко = ОФвв / ОФ1 = (60 + 120) / 951 = 0,189,

где ОФвв – стоимость введенных основных фондов.

Коэффициент выбытия


Кв = ОФвыб / ОФ0 = (24 + 35) / 830 = 0,071,

где ОФвыб – стоимость выбывших основных фондов.

Среднегодовая стоимость основных фондов

ОФ = (830 * 2 + 890 * 1 + 866 * 2 + 986 * 3 + 951 * 4) / 12 = 920,3 млн. руб.

Фондовооруженность

ФВ = ОФ / ЧР = 920,3 / 900 = 1,023,

где ЧР – среднегодовая численность рабочих.

Фондоотдача

ФО = В / ОФ = 6 / 920,3 = 0,00652,

где В – выпуск товаров и услуг.

Выводы. Восстановительная стоимость основных фондов (как полная, так и с учетом износа) в течение года увеличилась. Основные фонды обновились на 18,9%. Выбыло 7,1% основных фондов. Фондовооруженность составила 1,023, фондоотдача – 0,00652.

  Задача 9

За отчетный период имеются данные о распределении домохозяйств региона по размеру среднедушевых денежных доходов:

Среднедушевой денежный доход, руб. Число домохозяйств, % Численность населения, %
До 800 6,5 7,5
800-1200 29,3 23,4
1200-1600 21,6 21,7
1600-2000 11,4 13,5
2000-2400 9,1 8,4
2400-2800 8,3 7,3
2800-3200 7,0 6,7
3200-3600 3,1 2,5
3600 и более 3,7 9,0
Итого 100,00 100,0

Справочно: Общее число домохозяйств в регионе составляет 806,5 тыс. Одно домохозяйство в среднем состоит из 3,2 лица.

Определите:

1)        среднедушевой месячный доход населения региона;

2)        модальные и медианные размеры среднедушевых месячных доходов населения региона;

3)        показатели дифференциации и концентрации доходов населения региона: а) децильный коэффициент; б) коэффициент К. Джинни; в) коэффициент Херфиндаля-Хиршмана.

4)        численность населения региона, имеющего доход ниже прожиточного минимума, установленного в отчетном периоде в размере 1530 руб.

5)        уровень бедности в регионе. Постройте кривую М. Лоренса.

6)        Сделайте выводы об уровне доходов населения региона и их концентрации.

Решение:

Найдем середины интервалов денежных доходов:

800 – (1200 – 800) / 2 = 600 руб.

(800 + 1200) / 2 = 1000 руб. и т.д.

3600 + (3600-3200)/2 = 3800


Интервалы

Середины интервалов xi

Численность населения mi

Число домохозяйств ni

ximi

xini

Доля насел. Доля домохозяйств Доля доходов населения Доля доходов домохозяйств
До 800 600 194 52,4 116160 31440 0,08 0,06 0,025 0,023
800 – 1200 1000 604 236,3 603900 236300 0,23 0,29 0,128 0,171
1200 – 1600 1400 560 174,2 784000 243880 0,22 0,22 0,166 0,177
1600 – 2000 1800 348 91,9 627120 165420 0,13 0,11 0,133 0,120
2000 – 2400 2200 217 73,4 476960 161480 0,08 0,09 0,101 0,117
2400 – 2800 2600 188 66,9 489840 173940 0,07 0,08 0,104 0,126
2800 - 3200 3000 173 56,5 518700 169500 0,07 0,07 0,110 0,123
3200 – 3600 3400 65 25,0 219300 85000 0,02 0,03 0,046 0,062
3600 и более 3800 232 29,8 882740 113240 0,09 0,04 0,187 0,082
Итого - 2581 806,5 4718720 1380200

1)        Среднедушевой денежный доход населения региона:

* = ∑ ximi/ ∑mi = 4718734,7 / 2581 = 1828,4 руб.

2)      Модальный интервал для численности населения (800; 1200), так как

max (194; 604; 560; 348; 217; 188; 173; 65; 232) = 604

Мода

Мо0 = xo + h (nmo – nmo – 1) / (2nmo – nmo – 1 – nmo + 1) = 800 + 400 * (604 – 194) / (2 * 604 – 194 – 560) = 1161,2 руб.,


где h = 1200 – 800 = 400 – длина модального интервала, nmo, nmo – 1, nmo + 1 – частоты модального, предмодального и послемодального интервалов.

Номер медианы для численности населения

(N + 1) / 2 = (2581 + 1) / 2 = 1291

Медианный интервал (1200; 1600), так как

194 + 604 = 798 < 1291

194 + 604 + 560 = 1358 > 1291

Медиана

Ме0 = xe + h ((N + 1) / 2 – Sme – 1) / nme = 1200 + 400 * (1297 – 798) / 560 = 1556,4 руб.,

где xe – начало медианного интервала, Sme – 1 – накопленная частота предмедианных интервалов, nme – частота медианного интервала.

1) А) Децильный коэффициент

194 < 2581 * 0,1 = 258,1

194 + 604 =798 > 258,1

Нижний децильный интервал (800, 1200).

Нижняя дециль

Дн = 800 + 400 * (258,1 – 194) / 604 = 842,5 руб.

2581 – 232 = 2349 > 2581 * 0,9 = 2323

2581 – 232 – 65 = 2284 < 2323

Верхний децильный интервал (3200, 3600)

Верхняя дециль

Дв = 3600 – 400 * (2349 – 2323) / 65 = 3760 руб.

Децильный коэффициент

Кд0 = Дв / Дн = 3760 / 842,5 = 4,463


Б) Коэффициент Джини:


G = ,

где cum уi — кумулятивная доля дохода.

Интервалы

Доля насел. xi

Доля доходов yi

Кумул. доля доходов cum yi

До 800 0,08 0,025 0,025
800 – 1200 0,23 0,128 0,153
1200 – 1600 0,22 0,166 0,319
1600 – 2000 0,13 0,133 0,452
2000 – 2400 0,08 0,101 0,553
2400 – 2800 0,07 0,104 0,657
2800 - 3200 0,07 0,110 0,766
3200 – 3600 0,02 0,046 0,813
3600 - 4000 0,09 0,187 1,000

Население:

G0 = 1 – 2 * (0,08 * 0,025 + 0,23 * 0,153 + 0,22 * 0,319 + 0,13 * 0,452 + 0,08 * 0,553 + 0,07 * 0,657 + 0,07 * 0,766 + 0,02 * 0,813 + 0,09 * 1,000) + 0,08 * 0,025 + 0,23 * 0,128 + 0,22 * 0,166 + 0,13 * 0,133 + 0,08 * 0,101 + 0,07 * 0,104 + 0,07 * 0,110 + 0,02 * 0,046 + 0,09 * 0,187 = 0,280

в) коэффициент Херфиндаля-Хиршмана

К=0,08*0,08+0,23*0,23+0,22*0,22+0,13*0,13+0,08*0,08 +0,07*0,07+0,07*0,07+0,02*0,02+0,09*0,09 = 1

2)        Численность населения, имеющего доход ниже прожиточного минимума (1530 руб):

Б0 = 194 + 604 + 560 * (1530 – 1200) / 400 = 1260 тыс. чел.

3)        Уровень бедности

УБ = Б / ЧН * 100


УБ0 = 1260 / 2581 * 100 = 48,8%

Кривая Лоренца:


Выводы. Децильный коэффициент увеличился. Коэффициент Джини увеличился, т.е. дифференциация населения по уровню доходов возросла. Уровень бедности увеличился в 2 раза.


Список литературы

1)    Громыко Г.Л. Статистика. – М.: МГУ, 2001.

2)    Гусарев В.М. Теория статистики. – М.: ЮНИТИ, 2002.

3)    Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. - М., 1998.

4)    Ефимова М.Р. и др. Общая теория статистики: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2003.

5)    Ефимова М.Р., Киперман Г.Я. Сборник задач по теории статистики. – М.: Финансы и статистика, 2002.

6)    Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М, 2000.

7)    Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Е.Н. Фреймундт, М.Р. Эйдельмана. – М.: Статистика, 2003.


Информация о работе «Статистика»
Раздел: Экономика
Количество знаков с пробелами: 24370
Количество таблиц: 22
Количество изображений: 1

Похожие работы

Скачать
59066
6
49

... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...

Скачать
15032
1
0

... распределения генеральной совокупности F(x) и – эмпирической функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности и формулы Байеса для мат. ожиданий ГММЕ ...

Скачать
61563
0
5

... дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей, применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют ...

Скачать
46528
0
0

... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...

0 комментариев


Наверх