Анализ обеспеченности жильем населения Калужской области с использованием статистических методов

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

"СЕВЕРО-ЗАПАДНАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ"

Филиал в г. Калуге

Кафедра естественнонаучных и математических дисциплин

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

на тему: Анализ обеспеченности жильем населения Калужской области с использованием статистических методов

Студент____________ Лаврова Е.Д.

очного отделения (подпись)

3 курса Финансы и кредит

Научный руководитель______________ Пузачева Н.В.

(подпись)

Дата поступления работы Допуск к защите: Защита курсового проекта

в деканат___________________________ Оценка__________________

Подпись специалиста: Подпись преподавателя:

Подпись научного руководителя:_______________________________

Дата_______________________

Дата____________________

Калуга 2008г

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты статистического анализа

обеспеченности жильем

1.1. Политика обеспечения жильем населения

1.2. Понятие вариации, показатели ее характеризующие

1.3. Содержание метода статистической группировки и построение

аналитической группировки по факторным признакам

1.4. Метод рядов динамики

1.5. Многомерный статистический анализ

Глава 2. Применение статистических методов для анализа

обеспеченности жильем населения в разрезе районов Калужской

области.

2.1. Характеристика жилищной политики Калужской области и

закономерности

2.2. Анализ однородности совокупности районов по коэффициенту

демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста)

2.3. Аналитическая группировка

2.4. Анализ динамики обеспеченности жильем населения по Калужской

области

2.5.Корреляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список используемой литературы

Приложение

Введение

Жильё является первичной потребностью, в функции которого входит обеспечение благоприятной среды обитания. Это место ведения домашнего хозяйства, общения, отдыха, воспитания детей и т.п.

Удовлетворение потребностей в жилище, улучшение жилищных условий населения является важнейшим элементом социальной политики, оказывающим влияние на демографическое и социально-экономическое развитие общества, состояние здоровья населения. Выбор конкретных целей, разработка механизма жилищной политики и контроль над ее реализацией невозможны без наличия информации, характеризующей фактическое положение и тенденции на рынке жилья. Эти сведения приобретают особую актуальность в условиях новой жилищной политики, целью которой является разработка и качественное проведение жилищной политики, перевод жилищного хозяйства на самофинансирование и повышение роли владельцев и нанимателей жилья в его содержании путем покрытия расходов по эксплуатации, обновлению, капитальному ремонту жилищ за счет личных доходов граждан. Необходимо установление факторных признаков, оказывающих непосредственное влияние на рост обеспеченности населения Калужской области жильём, с целью последующего регулирования этих факторов.

Показатель обеспеченности жильём является одним из элементов, характеризующих благосостояние населения страны.

Целью данного проекта является проведение анализа обеспеченности жильём населения Калужской области с использованием статистических методов.

Объектом исследования является совокупность районов.

Предметом исследования - размеры и количественные соотношения социально-экономических явлений, характеризующие обеспеченность жильём.

С целью изучения современного состояния обеспеченности жильём населения по Калужской области, а также факторов, влияющих на её изменение, были поставлены следующие задачи:

· охарактеризовать политику обеспечения жильем населения;

· раскрыть понятие вариации и показателей ее характеризующих; метода статистической группировки; рядов динамики; многомерного статистического анализа;

· охарактеризовать обеспеченность жильём населения по Калужской области;

· проанализировать однородность районов;

· провести аналитическую группировку;

· проанализировать динамику обеспеченности жильём населения по Калужской области;

· провести корреляционно-регрессионный анализ.

Глава 1. Теоретические аспекты статистического анализа обеспеченности жильем

1.1 Политика обеспечения жильем населения

Средняя обеспеченность жителя области общей (жилой) площадью определяется как частное от деления общей (жилой) площади наличного жилого фонда на среднегодовую численность постоянного населения.

Обеспеченность жильём населения измеряется с помощью следующих показателей:

1) Жилая площадь в среднем на одного проживающего, кв. м/чел.

2) Общая площадь в среднем на одного проживающего, кв. м/чел.

3) Численность населения, проживающего:

- в отдельной квартире;

- в коммунальной квартире;

- в отдельном доме или его части;

- в общежитии.

4) То же в % ко всем жителям.

5) Средняя площадь отдельной квартиры, кв. м/квартира.

6) Среднее число жителей на одну комнату, чел,/комната.

7) Число домохозяйств, стоящих на учёте для получения муниципального жилья (абсолютное и в % к общему числу домохозяйств).

8) Число семей беженцев и вынужденных переселенцев, нуждающихся в жилье.[17,c.235]

Потребность в жилище относится к числу первичных жизненных потребностей человека. Основная функция жилища – обеспечить человеку благоприятную среду обитания.

Численность семей, стоящих в очереди на улучшение жилищных условий, уменьшилась в 1993-2006 годах с 9,45 млн. семей до 5,9 млн. семей, при этом средняя обеспеченность жильем увеличилась на 2,8 кв. метра общей площади и составила 19,3 кв. метра на человека. Наиболее эффективной формой исполнения государством обязательств по обеспечению граждан жильем является предоставление бюджетных субсидий на приобретение жилья с использованием механизма государственных жилищных сертификатов. Наиболее последовательно этот подход реализован в федеральной целевой программе "Государственные жилищные сертификаты", утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 20 января 1998 г. N 71.

Выполнение государственных обязательств по обеспечению жильем различных категорий граждан за счет средств федерального бюджета целесообразно в дальнейшем организовать в рамках данной Программы.

Реализация Программы будет осуществляться по следующим направлениям:

·обеспечение доступности жилья;

·жилищное строительство;

·текущие обязательства государства по обеспечению жильем отдельных категорий граждан. Федеральная целевая программа "Жилище" на 2002-2010 годы (утв. постановлением Правительства РФ от 17 сентября 2001 г. N 675)

Для достижения этой цели в рамках Программы должны быть решены следующие основные задачи:

в области обеспечения доступности жилья - развитие эффективного рынка жилья и финансовых механизмов, обеспечивающих доступность жилья для граждан с достаточной платежеспособностью, а также поддержка малоимущих граждан в улучшении жилищных условий за счет средств местных бюджетов в пределах установленных социальных стандартов.

Для решения основной задачи в области обеспечения доступности жилья необходимо осуществить:

·укрепление гарантий прав собственников жилья, а также прав добросовестных приобретателей жилья, совершенствование законодательства Российской Федерации с целью упорядочения прав членов семьи собственника жилого помещения;

·изменение роли и содержания института социального найма государственного и муниципального жилья;

·изменение жилищного законодательства с целью совершенствования механизмов защиты прав нанимателей и арендаторов на рынке жилья;

·совершенствование механизмов защиты прав потребителей услуг в жилищной сфере;

·создание условий для долгосрочных жилищных накоплений граждан и установление государственного контроля над различными формами привлечения средств населения для финансирования жилищного строительства и приобретения жилья (строительно-сберегательные кассы, кредитные союзы, товарищества и другие организации, не имеющие лицензий кредитных организаций, но выполняющие их функции);

·совершенствование функционирования системы административных (государственных и муниципальных) органов и развитие частных профессиональных институтов по обслуживанию рынка недвижимости в жилищной сфере, совершенствование судебной системы.

1.2.Понятие вариации, показатели ее характеризующие

Вариация – это колеблемость значений признака у отдельных единиц совокупности. Большинство статистических закономерностей проявляется через вариацию.

Вариации в статистике проявляются двояко, либо через изменения значений признака у отдельных единиц совокупности, либо через наличие или отсутствие изучаемого признака у отдельных единиц совокупности.

При изучении явлений и процессов общественной жизни статистика встречается с разнообразной вариацией (изменчивостью) признаков, характеризующих отдельные единицы совокупности.

Рис. 1. Показатели вариации

Показатели вариации и способы их расчета

При характеристике колеблемости признака используют систему абсолютных и относительных показателей.

Абсолютные показатели вариации:

· Размах вариации R = x_max - x_min ;

· Среднее линейное отклонение

· Дисперсия

· Среднеквадратическое отклонение

Абсолютные показатели, кроме дисперсии, измеряются в тех же единицах, что и сам признак.

Относительные показатели вариации:

· Коэффициент осцилляции

· Относительное линейное отклонение

· Коэффициент вариации

Относительные показатели чаще всего выражаются в процентах

Размах колебаний, или размах вариации, представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в изучаемой совокупности:

R = x_max - x_min

Безусловным достоинством этого показателя является простота расчета. Поскольку средняя арифметическая является обобщающей характеристикой свойств совокупности, большинство показателей вариации основано на рассмотрении отклонений значений признака, отдельных единиц совокупности от этой величины. К таким показателям относятся среднее линейное отклонение, дисперсия сия и среднее квадратическое отклонение, представляющее собой среднюю арифметическую из отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической.

Среднее линейное отклонение вычисляется по следующим формулам:

для несгруппированных данных………………………….

для сгруппированных данных (вариационного ряда……

Дисперсия - средняя из квадратов отклонений вариантов значений признака от их средней величины.

Дисперсия рассчитывается по следующим формулам:

для несгруппированных данных

для сгруппированных данных (вариационного ряда)

Дисперсия имеет большое значение в статистическом анализе. Однако её применение как меры вариации в ряде случаев бывает не совсем удобным, потому что размерность дисперсии равна квадрату размерности изучаемого признака. В таких случаях для измерения вариации признака вычисляют среднее квадратическое отклонение.

Среднее квадратическое отклонение (представляет собой корень квадратный из дисперсии):

для несгруппированных данных………………….

для вариационного ряда………………………..

Для характеристики колеблемости явлений среднее квадратическое отклонение сопоставляется с его средней величиной, и выражают в процентах. Такой показатель называется коэффициентом вариации. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:

Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической.

Относительное линейное отклонение определяется как отношение среднего линейного отклонения к средней арифметической в процентах:

Отношение размаха вариации к средней арифметической в процентах называется коэффициентом осцилляции:

Самым распространенным относительным показателем колеблемости признака является коэффициент вариации. Он более точно, чем абсолютный, характеризует различие колеблемости признаков.

По величине коэффициента вариации можно судить о степени вариации признаков совокупности. Чем больше его величина, тем больше разброс значений вокруг средней, тем менее однородна совокупность по своему составу и тем менее представительна средняя.

1.3.Содержание метода статистической группировки и построение аналитической группировки по факторным признакам

Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из них характеризуется системой статистических показателей.[1,c.35]

Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых.

Качественный признак отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей.

Под классификацией обычно понимается устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.

Рис. 2. Виды группировок

Аналитические группировки.

Группировки, предназначенные для изучения взаимосвязей и зависимостей между явлениями и процессами, называются аналитическими. Аналитическая (факторная) группировка предназначена для установления тесноты связи между взаимодействующими признаками - факторным и результативным. Зависящий носит название результативного признака (явления). Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. [1,c.36]

Методологическими вопросами построения факторной группировки являются выбор группировочного признака, определение числа групп и величины интервала, выбор системы показателей для характеристики групп. Чаще всего в качестве группировочного принимают факторный признак, выделенный на основе априорного анализа. Интервалы в аналитической группировке берутся преимущественно равные либо равнонаполненные (группы с приблизительно одинаковой частотой).

1.4. Метод рядов динамики

Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: уровней ряда у (числовые значения показателей) и времени t (моментов или периодов, к которым относятся уровни). В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки). [1,c.106]

При построении рядов динамики статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчёта и т. д. Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

Рассматривая динамические ряды, пытаются разделить эти факторы на постоянно действующие и оказывающие определяющее воздействие на уровни ряда, формирующие основную тенденцию развития, и случайные факторы, приводящие к кратковременным изменениям уровней ряда динамики. Методы обработки используются как простые, так и достаточно сложные.

Простейший способ обработки ряда динамики, применяемый с целью установления закономерностей развития - метод укрупнения интервалов.

Суть метода в том, чтобы от интервалов, или периодов времени, для которых определены исходные уровни ряда динамики, перейти к более продолжительным периодам времени и посмотреть, как уровни ряда изменяются в этом случае.

Другой способ определения тенденции в ряду динамики — метод скользящих средних. Суть метода заключается в том, что фактические уровни ряда заменяются средними уровнями, вычисленными по определённому правилу, например:

— исходные или фактические уровни ряда динамики заменяются средними уровнями:

_{; ;}

В результате получается сглаженный ряд, состоящий из скользящих пятизвенных средних уровней . Между расположением уровней и устанавливается соответствие:

— —исходный ряд

— — , сглаженный ряд короче исходного на число уровней , где k - число уровней, выбранных для определения средних уровней ряда.

Сглаживание методом скользящих средних можно производить по четырём, пяти или другому числу уровней ряда, используя соответствующие формулы для усреднения исходных уровней.

При сглаживании ряда динамики по чётному числу уровней выполняется дополнительная операция, называемая центрированием, поскольку, при вычислении скользящего среднего, например по четырём уровням, относится к временной точке между моментами времени, когда были зафиксированы фактические уровни и . Схема вычислений и расположений уровней сглаженного ряда становится сложнее:

... — исходные уровни; ... — сглаженные уровни; ... — центрированные сглаженные уровни;

, .

Метод скользящих средних дает лишь наглядное графическое представление.

Наиболее совершенным способом определения тенденции развития в ряду динамики является метод аналитического выравнивания. При этом методе исходные уровни ряда динамики заменяются теоретическими или расчетными , которые представляют собой некоторую достаточно простую математическую функцию времени, выражающую общую тенденцию развития ряда динамики. Чаще всего в качестве такой функции выбирают прямую, параболу, экспоненту и др.

Для прямой:

где n — число моментов времени, для которых были получены исходные уровни ряда .

Если вместо определения упрощаются:

абсолютного времени выбрать условное время таким образом, чтобы , то записанные выражения для определения упрощаются:

_{; .}

1.5.Многомерный статистический анализ

Многомерный статистический анализ - раздел статистики математической, посвященный математическим методам, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначенным для получения научных и практических выводов. Многомерный признак чаще всего интерпретируется как многомерная величина случайная, а последовательность многомерных наблюдений как выборка из генеральной совокупности. В этом случае выбор метода обработки исходных статистических данных производится на основе тех или иных допущений относительно природы закона распределения изучаемого многомерного признака.

По содержанию А.м.с. может быть условно разбит на три основных подраздела.

1. А.м.с. многомерных распределений и их основных характеристик охватывает ситуации, когда обрабатываемые наблюдения имеют вероятностную природу, т.е. интерпретируются как выборка из соответствующей генеральной совокупности. К основным задачам этого подраздела относятся: оценивание статистическое исследуемых многомерных распределений и их основных параметров; исследование свойств используемых статистических оценок; исследование распределений вероятностей для ряда статистик, с помощью которых строятся статистические критерии проверки различных гипотез о вероятностной природе анализируемых многомерных данных.

2.А.м.с. характера и структуры взаимосвязей компонент исследуемого многомерного признака объединяет понятия и результаты, присущие таким методам и моделям, как анализ регрессионный, анализ дисперсионный, анализ ковариационный, анализ факторный, анализ латентно-структурный, анализ логлинейный, поиск взаимодействий. Методы, принадлежащие к этой группе, включают как алгоритмы, основанные на предположении о вероятностной природе данных, так и методы, не укладывающиеся в рамки какой-либо вероятностной модели ,последние чаще относят к методам анализа данных.

3. А.м.с. геометрической структуры исследуемой совокупности многомерных наблюдений объединяет понятия и результаты, свойственные таким моделям и методам, как анализ дискриминантный, анализ кластерный, шкалирование многомерное. Узловым для этих моделей является понятие расстояния, либо меры близости между анализируемыми элементами как точками некоторого пространства. При этом анализироваться могут как объекты (как точки, задаваемые в признаковом пространстве), так и признаки (как точки, задаваемые в объектном пространстве).

Прикладное значение А.м.с. состоит в основном в обслуживании следующих трех проблем: проблемы статистического исследования зависимостей между рассматриваемыми показателями; проблемы классификации элементов (объектов или признаков); проблемы снижения размерности рассматриваемого признакового пространства и отбора наиболее информативных признаков. [6,c.157]

Глава 2. Применение статистических методов для анализа обеспеченности жильем населения в разрезе районов Калужской


10-09-2015, 15:56