Ūkio finansinių duomenų statistinė analizė

Įvadas Šio kursinio darbo tikslai yra: 1) Statistiškai aprašyti duomenis. Vieno namų ūkio nario vidutinių disponuojamų pajamų pasiskirstymo įvertinimas. 2) Apskaičiuoti skurdo ir nelygybės rodiklius. 2. 1 Pagal gyventojų pajamas (vienam namų ūkio nariui) įvertinti skurdo rodiklius; 2. 2 Įvertinti namų ūkiuose gyvenančių mieste ir kaime nelygybę. 3) Ištirti išlaidų priklausomybę nuo įvairių faktorių. 4) Ištirti gautos regresijos lygties priklausomo ir nepriklausomų kintamųjų išsiskiriančias reikšmes. 5) Nustatyti ar vieno namų ūkio nario vidutines išlaidas tiesiškai nusako vieno namų ūkio nario vidutinės pajamos. Apibrėžimai Namų ūkis - atskirai gyvenantis vienas asmuo arba asmenų grupė, kuri gyvena viename bute (name), turi bendrą biudžetą ir kartu maitinasi. Jeigu nėra bent vienos iš nurodytų sąlygų, asmuo prie namų ūkio narių nepriskiriamas. Namų ūkiu gali būti: ◦ šeima, susidedanti iš sutuoktinių su vaikais ar be jų, arba vienas iš tėvų su vaikais; ◦ kartu gyvenantys ir bendrą biudžetą turintys giminaičiai, pvz., brolis ir sesuo, seneliai su anūkais ir pan.; ◦ kartu gyvenantys ir bendru biudžetu susiję asmenys, neturintys giminystės ryšio, pvz., dvi draugės; ◦ vieniši asmenys, gyvenantys iš savo pajamų; ◦ šeimos, susidedančios iš kelių kartu gyvenančių sutuoktinių porų, turinčių bendrą biudžetą Namų ūkio galva – tai asmuo, turintis didžiausias pajamas. Disponuojamos pajamos - tai visos piniginės ir natūrinės pajamos, gautos už darbą, iš ūkininkavimo, verslo, amatų, laisvos profesinės veiklos, o taip pat pensijos, įvairios pašalpos, stipendijos, pajamos iš turto, renta. Vartojimo išlaidos - tai piniginės ir natūrinės išlaidos, skirtos namų ūkių vartojimo poreikiams patenkinti, t.y. išlaidos maistui, drabužiams, avalynei, būstui, sveikatos priežiūrai, kultūros, poilsio reikmėms. Namų ūkio dydis – narių skaičius šeimoje. Pagrindiniai skurdo rodikliai: • skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje – tai rodiklis, parodantis šalies gyventojų dalį, kurių pajamos yra žemiau skurdo ribos. • žemų pajamų nuokrypis – tai rodiklis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Šis rodiklis parodo skurdo gilumą. • žemų pajamų indeksas – tai rodiklis, kuris parodo, kiek reikia lėšų panaikinti skurdą šalyje. • kvadratinis skurdo nuokrypis – skurdo intensyvumo rodiklis, atspindintis pajamų pasiskirstymą tarp skurstančiųjų. Kuo daugiau šalyje yra ypatingai skurstančių žmonių, tuo didesnis bus šitas rodiklis. Gyvenimo lygio sąvoka - asmenų ar grupės asmenų gyvenimo lygio sąvoka yra siejama su daugybe įvairių faktorių. Kai kuriuos iš jų lengva išmatuoti, kai kuriuos – ne. Skurdas – daugiaprasmė sąvoka, ji kinta vystantis visuomenei. Ji skirtingai suprantama atskirose šalyse. Skurdo riba – kriterijus, kurio pagalba politikai ar tyrinėtojai suskirsto individus, šeimas ir namų ūkius į skurstančius ir neskurstančius. Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Tyrimo ketvirtis Gyvenamoji vieta Namų ūkiai su skirtingu skaičiumi namų ūkyje Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų Namų ūkio galvos išsimokslinimas Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis Namų ūkio galvos vedybinis statusas Namų ūkio galvos lytis Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė Namų ūkio dydis (grupuotas) Namų ūkio galvos išsimokslinimas Namų ūkio galvos amžius (grupuotas) Išlaidų deciliai Miestas - Kaimas Namų ūkio vartojimo išlaidos Variantas 3 948 1 3 2 1 5 6 6 2 2 3 4 2 5 2 977 64 1 555 1 2 4 2 5 10 5 1 4 1 4 5 10 1 809 64 2 1003 1 1 4 2 6 10 2 1 4 2 5 5 5 1 664 64 3 449 1 2 1 1 4 3 3 2 2 3 3 3 1 1 250 64 2 913 1 1 4 2 6 5 6 2 2 2 5 4 4 1 617 64 4 965 1 3 1 1 1 10 5 2 4 4 1 5 2 2 873 64 2 1171 1 1 4 2 4 6 2 2 2 2 3 5 2 1 445 64 3 826 1 2 1 1 5 6 2 1 2 3 4 3 5 1 949 64 4 1961 1 3 2 1 5 5 2 2 2 4 4 2 8 2 1924 64 2 292 1 1 1 1 4 10 6 2 4 2 3 3 1 1 287 64 1 348 1 1 4 2 4 10 5 2 4 1 3 5 7 1 421 64 2 1989 1 2 4 2 5 5 2 1 2 2 4 4 6 1 777 64 2 699 1 2 4 2 4 5 3 1 2 2 3 4 6 1 714 64 2 1186 1 3 4 2 6 10 2 2 4 2 5 5 5 2 678 64 3 821 2 3 1 1 3 6 2 1 2 3 2 4 4 2 829 64 1 2317 2 1 4 2 4 8 1 2 5 1 3 1 10 1 1750 64 2 525 2 2 4 2 3 10 6 2 4 2 2 5 2 1 348 64 3 750 2 1 1 1 6 6 6 2 2 3 5 3 3 1 689 64 1 486 2 2 4 2 2 10 5 2 4 1 1 5 5 1 333 64 2 1408 2 3 4 2 2 10 2 1 4 2 1 5 10 2 2970 64 2 1211 2 1 4 2 6 10 2 1 4 2 5 5 7 1 890 64 2 634 2 1 4 2 3 10 2 2 4 2 2 5 2 1 402 64 1 539 2 3 4 2 2 10 1 2 4 1 1 4 3 2 230 64 2 673 2 2 4 2 3 10 2 1 4 2 2 5 4 1 555 64 1 323 2 3 4 2 4 3 1 1 2 1 3 4 4 2 272 64 2 1305 2 3 4 2 4 5 2 1 2 2 3 4 6 2 742 64 4 2474 2 1 4 2 4 6 1 2 2 4 3 3 6 1 1359 64 2 3830 2 1 4 2 6 5 2 1 2 2 5 5 10 1 2389 64 1 274 2 3 4 2 2 10 6 2 4 1 1 5 9 2 683 64 Duomenų aprašomoji statistika Duomenys, kurie buvo naudojami kursiniame darbe: • Namų ūkio dydis: 1 – 1 asmuo, 2 – 2 asmenys, 3 – 3 asmenys, 4 – 4 asmenys, 5 – 5 ir daugiau asmenų. • Gyvenamoji vieta: 1 – 5 didieji miestai, 2 – kiti miestai, 3 – kaimas. • Namų ūkiai su skirtingu skaičiumi vaikų: 1 – namų ūkis su 1 vaiku iki 18 metų, 2 - namų ūkis su 2 vaikais iki 18 metų, 3 – namų ūkis su 3 ir daugiau vaikų iki 18 metų, 4 – namų ūkis be vaikų. • Namų ūkio galvos lytis: 1 – vyras, 2 – moteris. • Namų ūkio galvos išsimokslinimas: 1 – neturi pradinio, pradinis 2 – pagrindinis, 3 – bendras vidurinis, 4 – aukštesnysis, 5 – aukštasis. • Miestas – Kaimas: 1 – miestas, 2- kaimas. • Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė: 1 – ūkininkai, 2 – samdomi darbuotojai, 3 – verslininkai, 4 – pensininkai, 5 – kita. • Namų ūkio galvos vedybinis statusas: 1 – nevedęs/netekėjusi, 2 – vedęs/ištekėjusi, 3 – ner. santuoka, 4 – gyvena atskirai, 5 – našlys, 6 – išsiskyręs. 1. KOKYBINIŲ RODIKLIŲ ANALIZĖ Kokybinių duomenų aprašomajai statistikai pasirinkau: • Gyvenamoji vieta • Namų ūkio galvos vedybinis statusas • Namų ūkio galvos socialinė – ekonominė grupė pav. 1 Gyvenamoji vieta Iš diagramos (pav. 1) matome, jog daugiausiai namų ūkių gyvena penkiuose didžiuosiuose miestuose, 38%. Tačiau gyventojai pasiskirstę didžiuosiuose miestuose, kituose miestuose ir kaime maždaug panašiai, atitinkamai 11, 8, 10 namų ūkių. pav. 2 Namų ūkio galvos vedybinis statusas Iš diagramos (pav. 2), kurioje pavaizduoti 29 namų ūkių galvų vedybinis statusas, matome, jog daugiausiai namų ūkių gyvena susituokę, t.y. 44,83%. Mažiausiai namų ūkių gyvena atskirai, jų iš viso nėra. pav. 3 Namų ūkio galvos socialinė – ekonominė grupė Iš šios diagramos (pav. 3) matome, jog daugiausiai mano tirtoje imtyje yra samdomų darbuotojų ir pensininkų - vienodai, po 14, t.y. 48,28%. Ūkininkų ir verslininkų iš viso nėra. Darome išvadą, jog samdomi darbuotojai ir pensininkai sudaro beveik visą imtį. 2. KIEKYBINIŲ RODIKLIŲ ANALIZĖ MS Excel programoje atidarome posistemį Tools – Data analysis ir pasirenkame “Descriptive statistics” (“Aprašomoji statistika”), atsidariusiame lange pažymime “Summary statistics” (“Statistikos suvestinė”). Gauname lentelę (lentelė 1) su trijų atsitiktinių dydžių (namų ūkio dydis, namų ūkio disponuojamos pajamos, namų ūkio vartojimo išlaidos) pagrindinėmis statistinėmis charakteristikomis. lentelė 1. Kiekybinių rodiklių analizė Kokybinis rodiklis Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos Vidurkis 2,137 1064,655 856,069 Standartinė paklaida 0,170 147,424 120,921 Mediana 2 826 689 Moda 2 nėra nėra Vidutinis kvadratinis nuokrypis 0,915 793,903 651,178 Dispersija 0,837 630281,305 424032,138 Eksceso koeficientas -0,159 4,245 3,608 Asimetrijos koeficientas 0,612 1,888 1,899 Duomenų aibės plotis 3 3556 2740 Minimumas 1 274 230 Maksimumas 4 3830 2970 Suma 62 30875 24826 Duomenų skaičius 29 29 29 Pagrindinės statistinės charakteristikos: • Vidurkis (Mean) – tai visų stebėtų skaitinių duomenų suma, padalinta iš duomenų skaičiaus. • Mediana (Median) – vidurinis sutvarkytos didėjančia arba mažėjančia tvarka statistinės eilutės narys, dalijantis ją į dvi lygias dalis. • Moda (Mode) – tai kintamojo reikšmė, dažniausiai pasikartojanti tam tikroje statistinėje eilutėje. • Vidutinis kvadratinis nuokrypis (Standard Deviation) – parodo, kiek vidutiniškai požymio reikšmės yra nutolusios nuo vidurkio. • Dispersija (Sample Variance) – tai variantų nuokrypių nuo vidurkio kvadratų vidurkinis dydis. • Eksceso koeficientas (Kurtosis) – yra histogramos lėkštumo matas. • Asimetrijos koeficientas (Skewness) – yra histogramos simetrijos matas. • Duomenų plotis (Range) – tai skirtumas tarp didžiausios ir mažiausios požymio variantų reikšmių. • Minimali reikšmė (Minimum) – mažiausia požymio variantų reikšmė. • Maksimali reikšmė (Maximum) – didžiausia požymio variantų reikšmė. • Suma (Sum) — suma visų reikšmių. • Duomenų skaičius (Count) – naudojamo rodiklio duomenų skaičius. 3. VIENO NAMŲ ŪKIO NARIO VIDUTINIŲ DISPONUOJAMŲ PAJAMŲ PASISKIRSTYMO ĮVERTINIMAS Norint įvertinti vieno namų ūkio nario vidutinių disponuojamų pajamų pasiskirstymą, visų pirma reikia rasti, kiek pajamų vidutiniškai tenka vienam namų ūkio nariui. Tai darome pajamas dalindami iš namų ūkio dydžio. Žinome, jog šiam įvertinimui reikia duomenų pasiskirstymo funkcijos bei histogramos. Todėl reikia surasti intervalus, tai atliekame suradę minimalią ir maksimalią reikšmes ir suskirstę skirtumą į lygias dalis. Histogramai nubraižyti naudosime: Excel ToolsData AnalysisHistogram. Taip pat pažymime „cumulative percentage“ („sukauptas santykinis dažnis“), „chart output“ („diagramos išvestis“), „pareto (sorted histograma)“ („grupuota histograma“). Šioje lentelėje (lentelė 2) matome duomenis gautus pagal intervalus, o šalia esančioje lentelėje (lentelė 23) - intervalus išdėstytus didėjimo tvarka pagal dažnius, o kitame puslapyje (pav. 4) pačią histogramą. lentelė 2. Pasiskirstymo funkcija lentelė 3. Pasiskirstymo funkcija pagal dažnius pav. 4. Vieno namų ūkio nario vidutinių disponuojamų pajamų pasiskirstymas Galime daryti išvadą, jog dažniausiai vienam namų ūkio nariui atitenka nuo 198Lt iki 396 Lt. O rečiausiai tarp 1385 – 1782 Lt. Skurdo ir nelygybės rodiklių apskaičiavimas I. Visų pirma vertinsiu skurdo lygį. Tam reikėtų rasti šiuos parametrus: 1. Skurstančiųjų gyventojų lygį; 2. Žemų pajamų nuokrypį; 3. Žemų pajamų indeksą; 4. Kvadratinį skurdo nuokrypį. Kadangi skurdas yra apibūdinamas nevienareikšmiškai, yra trys skurdo ribų tipai: 1. Absoliuti (tai minimalus pajamų ar išlaidų dydis būtinoms vartojimo reikmėms patenkinti); 2. Santykinė (tai procentas nuo vidutinių gyventojų pajamų); 3. Subjektyvi (priklauso nuo žmonių nuomonės). Skaičiuojant skurdo rodiklius namų ūkio dydis gali būti vertinamas pagal paprastą ir ekvivalentinę (ODEC) skales. Šiame darbe bus naudojama ekvivalentinė skalė. Ekvivalentinės skalės apibrėžiamas: Pirmas suaugęs namų ūkyje – 1,0 Kiekvienas kitas suaugęs namų ūkyje – 0,7 Kiekvienas vaikas (iki 18 metų) – 0,5 Visų pirma apskaičiuosiu namų ūkio svorį pagal ekvivalentinę skalę ir atitinkamai pajamas vienam namų ūkio nariui. Žemiau (lentelė 4) matome duomenis, pagal kuriuos skaičiuosime skurdo rodiklius (tolimesnių skaičiavimų patogumui, pajamos vienam namų ūkio nariui išdėstytos mažėjimo tvarka). lentelė 4. Duomenys su ekvivalentinės skalės svoriais Vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui gaunamos visų namų ūkių pajamų sumą padalinus iš visų namų ūkių narių sumos: 30875/62=497,98 Lt. Skurdo riba yra 50% nuo vidutinių pajamų vienam namų ūkio nariui. Taigi skurdo riba yra: 497,98*0,5=249 Lt. Galime teigti, kad namų ūkiai, kuriuose vienam nariui tenka mažiau nei 249 Lt disponuojamų pajamų, yra žemiau skurdo ribos, ir tokių namų ūkių yra 2. Skaičiuojame skurdo rodiklius: 1. Skurstančiųjų gyventojų lygis: L – skurstančiųjų gyventojų lygis q – skurstančiųjų gyventojų skaičius šalyje n – visi gyventojai Iš šio rodiklio galime spręsti, kad tiriamuoju laikotarpiu yra 8,1% gyventojų, kurių pajamos yra žemiau skurdo ribos. 2. Žemų pajamų nuokrypis: N – žemų pajamų nuokrypis yi – i-tojo skurstančiojo pajamos; q – skurstančių tiriamųjų gyventojų skaičius; z – skurdo riba. Žemų pajamų nuokrypio rodiklis parodo, kad 19,54% skurstančiųjų pajamų nukrypsta nuo skurdo ribos. 3. Žemų pajamų indeksas: I – žemų pajamų indeksas L – skurstančiųjų gyvenimo lygis N – žemų pajamų nuokrypis Šis rodiklis parodo, kad reikia 1,58% lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje. 4. Kvadratinis skurdo nuokrypis; Q = Q – kvadratinis skurdo nuokrypis z – skurdo riba yi – i-tojo skurstančiojo pajamos q – skurstančiųjų gyventojų skaičius šalyje n – visi gyventojai Šis rodiklis parodo, kad ypatingai skurstančių gyventojų šalyje yra 0,31%. II. Toliau įvertinsiu, kuriuose namų ūkiuose yra didesnė nelygybė: gyvenančių mieste ar kaime (vertinimui naudosiu Džini indeksus). G(y) – Gini koeficientas pajamos vienam namų ūkio nariui - pajamos vienam gyventojui - vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui namų ūkių skaičius Kadangi reikia palyginti miesto ir kaimo nelygybes, skaičiuosime Džini indeksą dukart. Galime daryti išvadą, jog tarp miesto gyventojų dar nėra esminės nelygybės, tačiau kaime matome esminę nelygybę, nes Džini koeficientas viršija 0,3. Kaime yra žymiai didesnė diferenciacija negu mieste. Išlaidų priklausomybės nuo įvairių faktorių tyrimas (regresinė analizė) Regresinės analizės tikslas yra ištirti namų ūkio vartojimo išlaidų (Y) priklausomybę nuo įvairių faktorių. Regresijos lygtis: Y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + … + θnXn + εi, kur: Y – priklausomas kintamasis; X1, X2, ..., Xn – nepriklausomieji kintamieji; θ1, θ2, …, θn – nežinomieji kintamieji; ε – atsitiktinis dydis, parodantis nukrypimus nuo taško iki tiesės. Šiuo atveju faktoriai tokie (lentelė 5). lentelė 5. Regresinės analizės duomenys Namų ūkio vartojimo išlaidos Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio dydis (0 - vienas ar du; 1 - daugiau negu 2) Gyvenamoji vieta (0 - kaimas; 1 - 5 didieji miestai ir kt. miestai) Namų ūkio galvos lytis (0 - moteris, 1 - vyras) Namų ūkio galvos išsimokslinimas (0 - neaukščiau vidurinio; 1 - aukštesnysis, aukštasis) Y X1 X2 X3 X4 X5 977 948 1 0 0 1 809 555 0 1 1 1 664 1003 0 1 1 1 250 449 1 1 0 0 617 913 0 1 0 1 873 965 1 0 0 0 445 1171 0 1 0 0 949 826 1 1 1 1 1924 1961 1 0 0 1 287 292 0 1 0 0 421 348 0 1 0 0 777 1989 0 1 1 1 714 699 0 1 1 0 678 1186 0 0 0 1 829 821 1 0 1 0 1750 2317 0 1 0 0 348 525 0 1 0 0 689 750 1 1 0 1 333 486 0 1 0 0 2970 1408 0 0 1 0 890 1211 0 1 1 1 402 634 0 1 0 0 230 539 0 0 0 0 555 673 0 1 1 0 272 323 0 0 1 0 742 1305 0 0 1 0 1359 2474 1 1 0 0 2389 3830 0 1 1 1 683 274 0 0 0 0 Regresinei analizei atlikti panaudosime: Excel ToolsData Analysis Regression. Pirmoje regresinės analizės lentelėje (lentelė 6) Significance F α (0,069886644>0,05), iš to jau galime spręsti, jog reikšmingų kintamųjų nėra, taigi ir išskirties nėra. lentelė 11 SUMMARY OUTPUT Regresijos statistika Daugialypės koreliacijos koeficientas 0,669920162 Determinacijos koeficientas 0,448793023 Koreguotas determinacijos koeficientas 0,42837795 Standartinė įverčio paklaida 600,2355303 Imies dydis 29 ANOVA Regresijos ANOVA rezultatai Laisvės laipsnių skaičius Kvadratų suma Dispersijos įverčiai F statistika F reikš.   df SS MS F Significance F Regresijos 1 7920243,873 7920243,873 21,98341484 7,03241E-05 Paklaidų 27 9727632,679 360282,6918 Viso 28 17647876,55       Parametrų įverčiai Standartinė Įverčio paklaida t statistika P reikšmė Žemutinė riba 95% Viršutinė riba 95% Žemutinė riba 95,0% Viršutinė riba 95,0%   Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 965,8928571 113,4338529 8,515031731 3,96292E-09 733,14 1198,6 733,1 1198,64 X 2864,107143 610,8599928 4,688647442 7,03241E-05 1610,72 4117,4 1610,7 4117,488 lentelė 12 SUMMARY OUTPUT Regresijos statistika Daugialypės koreliacijos koeficientas 0,341421622 Determinacijos koeficientas 0,116568724 Koreguotas determinacijos koeficientas 0,083849047 Standartinė įverčio paklaida 759,8900044 Imies dydis 29 ANOVA Regresijos ANOVA rezultatai Laisvės laipsnių skaičius Kvadratų suma Dispersijos įverčiai F statistika F reikš.   df SS MS F Significance F Regresijos 1 2057190,445 2057190,445 3,562648983 0,069886644 Paklaidų 27 15590686,11 577432,8188 Viso 28 17647876,55       Parametrų įverčiai Standartinė Įverčio paklaida t statistika P reikšmė Žemutinė riba 95% Viršutinė riba 95% Žemutinė riba 95,0% Viršutinė riba 95,0%   Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 1014,321429 143,6057125 7,063238716 1,35708E-07 719,6668486 1308,976 719,66685 1308,976 X 1459,678571 773,3404292 1,887498075 0,069886644 -127,084902 3046,442 -127,0849 3046,442 Dabar tikrinsiu namų ūkio vartojimo išlaidas. Žemiau (pav. 6) matome gautą reikšmių diagramą. Esant išsiskiriančiomis reikšmėmis įtariu toliausią reikšmę – 2970Lt. Tikriname atlikdami regresijos operacijas. pav. 6 Išskirčių tyrimas Gauname regresijos lentelę (lentelė 13). Iš jos matome, jog Significance F

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!