Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации

     Расчеты индивидуальных индексов просты по своей сущности и выполняются путем вычисления отношения двух индексируемых величин. Однако индивидуальные индексы могут исчисляться в виде индексного ряда за несколько периодов.

     При этом существуют два способа расчета  индивидуальных индексов: цепной и  базисный.

     При цепном способе расчета за базу отношения  принимается индексируемая величина соседнего прошлого периода. В этом случае база расчета в ряду постоянно меняется.

     При базисном способе расчета за базу принимается индексируемая величина какого-либо одного периода.

     Правило для индивидуальных индексов: произведение цепных индексов дает базисный индекс: .

     Агрегатные индексы — относительные показатели, характеризующие среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов [2, c. 123].

     Простые агрегатные индексы:

                             - количеств;                                               (1.4.9)

                             - цен.                                                            (1.4.10)

     Недостаток  простых агрегатных индексов — отсутствие экономического смысла.

     Средний индекс — индекс, рассчитанный как средняя величина индивидуальных индексов.

     Простые индексы не дают полной картины изменения  параметров, так как предполагается, что все составляющие индексируемой  величины имеют равное влияние на общий результат. Поэтому применяют взвешенные индексы, приписав каждой составляющей величину (вес), характеризующую влияние этой составляющей на исследуемое явление.

     Основной  формой общих и групповых индексов физического объема производства (товарооборота), цен, себестоимости и производительности труда (по трудовым затратам) является взвешенный агрегатный индекс. Он представляет собой отношение сумм произведений индексируемых величин и их весов.

     Так как весами служат показатели, экономически тесно связанные с индексируемыми величинами, то полученные произведения образуют определенные экономические категории. Так, в индексах цен индексируются цены, а в качестве весов берутся натуральные количества произведенной продукции, а произведения дают стоимости отдельных видов продукции.

       Необходимость применения индексов постоянного и переменного состава возникает в том случае, когда динамика средних показателей отражает не только изменение усредняемого признака, но и изменение состава данной совокупности. Так, например, средняя цена на молоко может изменяться не только под влиянием изменения цены молока, но и в результате изменения структуры (состава) товарной массы.

     Изменение средней цены можно оценить индексом:

                                                                                        (1.4.11)

     Этот  индекс получил название индекса переменного состава, он отражает изменение усредняемого признака р и структуры совокупности ( ).

     При постоянстве структуры совокупности:

                                                                (1.4.12)

     Этот  индекс является индексом постоянного состава. 

     1.5. Корреляционный и  регрессионный метод  анализа.

     Для количественной оценки связи, для характеристики силы и формы влияния одних признаков на другие применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания; наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.                

     Задачи  собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.              

     Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

     Методы  оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения.

     Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин, их преимуществом является простота вычислений [5, c.185].

     Основная  задача корреляционного анализа  — ответить на вопрос — существует ли между признаками корреляционная зависимость.

     Корреляционная  зависимость — зависимость случайных величин (признаков), при которой изменению среднего значения одной соответствует изменение среднего значения другой случайной величины.

     Уравнение прямолинейной корреляционной зависимости  имеет следующий вид:

                                                                                       (1.5.1)

     где - среднее значение результативного признака, изменяющегося в соответствии с величиной факторного признака; х  - значение факторного признака; а - свободный член уравнения; b - коэффициент связи, показывающий, на какую величину изменяется среднее значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу.

     Показатели  тесноты связи между признаками называют коэффициентами корреляции. Их выбор зависят от того, в каких шкалах измерены признаки.

     Выявление связи между признаками осуществляется следующим образом: выдвигается  нулевая статистическая гипотеза об отсутствии связи между признаками, рассчитывается соответствующий коэффициент  корреляции k проверяется превосходит ли он некоторое критическое значение k_крит. Если k > k_крит, то гипотеза об отсутствии связи отвергается.

     Расчет линейного коэффициента корреляции для не сгруппированных данных можно производить по следующим формулам.

     1.                                                                    (1.5.2)

     где х и у — значения признаков, а и — их средние значения.

        

          2.                                               (1.5.3)

     где х и у — значения признаков, между которыми определяется коэффициент корреляции, n — объем выборки.

        3.                                                                                       (1.5.4)

     Линейный  коэффициент корреляции ׀R׀=<1. Знак коэффициента характеризует направление взаимосвязи. Абсолютная величина R характеризует степень тесноты рассматриваемой взаимосвязи.

     Значимость  линейного коэффициента корреляции определяется по таблицам критических  значений , где — уровень значимости, (чаще всего 0.05), N — объем выборки [7, c. 74].

     Можно воспользоваться упрощенным правилом; если ׀R׀< 0.3, то связь практически отсутствует, если 0.3< ׀R׀ <0.5, то связь слабая, если 0.5< ׀R׀ <0.7, то связь достаточно сильная, если ׀R׀ >0.7, то имеется высокая степень зависимости между признаками. 
 
 
 
 

2 Понятия и сущность  экономических категорий,  используемых в курсовой работе.

2.1. Понятия рождаемости  и смертности.

      Статистика  населения является самой древней  отраслью статистики. В глубокой древности первые учетные операции проводились в связи с учетом населения в военных и хозяйственных целях (воинские повинности, обложение налогом и пр.) Определенные закономерности при изучении массовых данных впервые были выявлены в таких явлениях, как рождаемость и смертность населения.

    С точки зрения статистики, есть совокупность людей, проживающих на определенной территории и непрерывно возобновляющихся за счет рождений и смертей. Закономерности развития населения, изменения его состава и многие другие характеристики должны изучаться с учетом конкретных исторических условий, так как население любого государства весьма неоднородно по своему составу и изменчиво во времени. Основными источниками статистики населения является текущий учет и единовременные наблюдения в виде сплошных или выборочных переписей. Причем первоисточником сведений о населении являются переписи. Они дают наиболее полные и точные сведения о численности населения. Учет родившихся, умерших, прибывших на ту или иную территорию и выбывших с нее позволяет определять численность населения ежегодно на основе итогов последней переписи.

    Основными показателями, характеризующими естественное движение населения, то есть изменение численности населения за счет рождений и смертей, являются показатели рождаемости, смертности, естественного прироста, а также тесно связанные с ними показатели браков и разводов.

    Смертность - это массовый процесс вымирания  поколений, складывающийся из множества единичных смертей, наступающих в разных возрастах и определяющих в своей совокупности порядок вымирания реального или гипотетического поколения. Статистическое описание этого процесса, основанное на установлении связи между количественными характеристиками смертности и возрастом людей, дает таблица смертности.

    Смертность и рождаемость учитываются в абсолютном выражении в виде числа умерших (родившихся) за тот или иной отрезок времени.

    Но  абсолютные показатели естественного  движения населения не могут характеризовать уровень смертности, ведь они зависят от общей численности населения. Поэтому для характеристики смертности и рождаемости показатели приводятся на 1000 человек, т. е. выражаются в виде относительных величин в промилле (‰).

    За  последнее время демографический  кризис в России принял крайнее положение. Начиная с 1992 года показатель рождаемости в России намного ниже, чем смертности, и в России наблюдается отрицательный естественный прирост населения. Это стало результатом начавшегося в 1988 году нового этапа снижения рождаемости и роста смертности. Сложившаяся ситуация дала пищу для многочисленных политических спекуляций, однако демографический кризис не есть нечто принципиально новое в истории российской смертности. Можно по-разному оценивать начало демографического кризиса в России. Одни видят его начало в 1988 году, другие - в 1965 году, когда впервые после войны начала снижаться продолжительность жизни. Третьи склонны считать, что кризис начался уже в 1917 году, поскольку за всю послеоктябрьскую историю было лишь два коротких периода интенсивного снижения смертности (примерно с 1922 по 1929 и с 1946 по 1960 гг.)

    Существует  несколько различных точек зрения на то, что же является причиной такого положения. Большинство склонны считать, что она явилась  следствием социально-экономического кризиса, сложившемуся после распада СССР. Другая точка зрения, весьма распространенная сегодня, заключается в том, что против России ведется так называемая демографическая война, направленная на сокращение численности населения РФ.  
 
 
 

    2.2. Коэффициенты рождаемости и смертности

     Численность населения не остается неизменной. Изменение численности населения за счет рождений и смертей называют естественным движением.

     Воспроизводство(естественное движение) населения характеризуется  двумя группами показателей:

1. Абсолютными показателями числа родившихся живыми, умерших и разностью между ними – естественным приростом.
2. Относительными показателями воспроизводства, или демографическими коэффициентами рождаемости, смертности и естественного прироста.