Статистический анализ деятельности монопольных компаний на российском рынке

Реферат

по дисциплине «Статистика»

«Статистический анализ деятельности монопольных компаний на российском рынке»

Санкт-Петербург

2012 г.

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

1.1. Понятие статистического анализа

1.2. Методы статистического анализа

ГЛАВА 2. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРУПНЕЙШИХ МОНОПОЛИЙ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ

2.1. Анализ естественных монополий на Российском рынке

2.2. Экономико-стистический анализ деятельности естественных монополий и их вклад в развитие экономики России

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Любой критерий деятельности компании лучше всего позволит оценить правильная и достоверная статистика. Ведение статистических данных позволит выявить ключевые моменты в работе компании, существенно повысить эффективность работы.

Процесс учета статистических данных можно организовать по-разному. Как правило, статистика имеет под собой три уровня. Первый уровень отражает эффективность работы всех компаний второй – эффективность работы конкретной компании, а третий – качество работы отдельного сотрудника.

Статистика позволяет решить целый ряд проблем:

• Постоянное владение ситуацией в компании, отслеживание положительных и отрицательных тенденций в работе;

• Оценка любой операции по критериям ее успешности;

• Выработка дальнейшей стратегии развития предприятия на основе статистических данных;

• Чувство уверенности и безопасности;

• Оперирование только фактами, которые имеют достоверное происхождение;

• Определение четкого графика премирования сотрудников, а также точных критериев оценки их работы;

• Выделение областей, которым наиболее необходимы корректировка или улучшение;

Если не удается оценить какую-нибудь работы с точки зрения статистики, то скорее всего, ее важность можно подвергнуть большому сомнению.

В данной работе будет проведен экономико-статитический анализ крупнейших Российские монополии.

На совершенном конкурентном рынке действует достаточно продавцов и покупателей товара, и поэтому ни один продавец или покупатель в отдельности не может повлиять на цену товара. Цена определяется рыночными правилами предложения и спроса. Фирмы принимают рыночную цену как заданную, решая, сколько производить и продавать, а потребители принимают ее как заданную, решая, сколько купить.

В условиях больших расстояний, сурового климата и плановой экономики в нашей стране были созданы уникальные по масштабам и значению для России естественные монополии. Их инфраструктурный комплекс является связующим для всей  территории  страны,  ее населения и экономики.

Актуальность темы данной работы обусловлена тем, что проблема монополизма в стране является на сегодня стоит также остро, как и конкуренция на товарных рынках, монополии привлекают сегодня пристальное внимание не только специалистов, но и широких слоев населения.

Цель работы провести Статистический анализ деятельности монопольных компаний на Российском рынке.

В соответствии с поставленной целью необходимо решить ряд задач:

1. Рассмотреть теоретические основы статистического анализа;

2.Провести экономико-статистический анализ крупнейших монополий на Российском рынке.

Теоретической и методологической основой курсовой работы является диалектико-материалистический подход к изучению экономических процессов и явлений, общенаучные методы исследования, системный подход, анализ и синтез, статистические наблюдения, экспертные оценки.

Предмет данной работы – монополия. Фирма считается абсолютной монополией тогда, когда она является единственным поставщиком однородного товара, так что границы расширяются до масштабов отрасли.

Объект работы – предприятия и монополии, а субъект – отношения этих предприятий между собой, между монополистами и покупателями, а так же с государством. Нужно отметить, что в работе уделяется внимание истории монополий в России, для того чтобы проследить как же развивался монопольный рынок и какие условия  сложились к XXI веку для современных монополий.

Структура работы: работа состоит из содержания, введения, 2 глав, 4 параграфов, заключения и списка литературы.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

1.1. Понятие статистического анализа

Анализ (от греч. analysis — разложение) в широком понима­нии представляет собой научный метод мысленного или реаль­ного разложения, расчленения предмета, явления, процесса на составные элементы, признаки, свойства, отношения, которые затем исследуются в отдельности и во взаимосвязи с расчленен­ным целым в целях получения нового знания или систематиза­ции уже имеющихся знаний.[1]

В каждой науке анализ имеет свое специфическое и конкретное содержание (например, математический, логический, правовой анализ). Исходя из общенаучного определения, статистический анализ рассматривается вообще и применительно к юридическим дисциплинам в отдельности в более широком понимании. При этом следует иметь в виду, что юридическая наука и практика неоднородны. Криминология изучает преступность и другие фактические отношения, с ней связанные, гражданское или уголовное право изучают правовые отношения, но на основе несхожих категорий, понятий, норм и фактической деятельности. Все это отражается на характере статистического анализа.

Экономико-статистический анализ подразумевает анализ показателей предприятий. Полученные при анализе результаты позволяют сделать выводы о функционировании анализируемого объекта, осуществить контроль над его деятельностью и вовремя обнаруживать недостатки. Полученные результаты позволяют исследователю предложить обоснованные мероприятия по улучшению планирования и управления на предприятии или в каком-либо его подразделении.

Обеспечение эффективного функционирования организаций требует экономически грамотного управления их деятельностью, которое во многом определяется умением ее анализировать. Анализ хозяйственной деятельности предприятий является научной базой принятия управленческих решений в бизнесе. С его помощью вырабатываются стратегия и тактика развития предприятия, обосновываются планы и управленческие решения, осуществляется контроль за их выполнением, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются результаты деятельности предприятия, его подразделений и работников.

С помощью анализа изучаются тенденции развития, глубоко и системно исследуются факторы изменения результатов деятельности, обосновываются бизнес-планы и управленческие решения, осуществляется контроль за их выполнением, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются и прогнозируются результаты деятельности хозяйствующего субъекта, вырабатывается экономическая стратегия его развития.[2]

1.2. Методы статистического анализа

Объектом исследования в прикладной статистике являются статистические данные, полученные в результате наблюдений или экспериментов. Статистические данные – это совокупность объектов (наблюдений, случаев) и признаков (переменных), их характеризующих. Например, объекты исследования – страны мира и признаки, – географические и экономические показатели их характеризующие: континент; высота местности над уровнем моря; среднегодовая температура; место страны в списке по качеству жизни, доли ВВП на душу населения; расходы общества на здравоохранение, образование, армию; средняя продолжительность жизни; доля безработицы, безграмотных; индекс качества жизни и т.д.[3]

Существуют определенные методы статистического анализа.

Корреляционный анализ. Между переменными (случайными величинами) может существовать функциональная связь, проявляющаяся в том, что одна из них определяется как функция от другой. Но между переменными может существовать и связь другого рода, проявляющаяся в том, что одна из них реагирует на изменение другой изменением своего закона распределения. Такую связь называют стохастической. Она появляется в том случае, когда имеются общие случайные факторы, влияющие на обе переменные. В качестве меры зависимости между переменными используется коэффициент корреляции (r), который изменяется в пределах от –1 до +1. Если коэффициент корреляции отрицательный, это означает, что с увеличением значений одной переменной значения другой убывают. Если переменные независимы, то коэффициент корреляции равен 0 (обратное утверждение верно только для переменных, имеющих нормальное распределение). Но если коэффициент корреляции не равен 0 (переменные называются некоррелированными), то это значит, что между переменными существует зависимость. Чем ближе значение r к 1, тем зависимость сильнее. Коэффициент корреляции достигает своих предельных значений +1 или -1, тогда и только тогда, когда зависимость между переменными линейная. Корреляционный анализ позволяет установить силу и направление стохастической взаимосвязи между переменными (случайными величинами). Если переменные измерены, как минимум, в интервальной шкале и имеют нормальное распределение, то корреляционный анализ осуществляется посредством вычисления коэффициента корреляции Пирсона, в противном случае используются корреляции Спирмена, тау Кендала, или Гамма.

Регрессионный анализ. В регрессионном анализе моделируется взаимосвязь одной случайной переменной от одной или нескольких других случайных переменных. При этом, первая переменная называется зависимой, а остальные – независимыми. Выбор или назначение зависимой и независимых переменных является произвольным (условным) и осуществляется исследователем в зависимости от решаемой им задачи. Независимые переменные называются факторами, регрессорами или предикторами, а зависимая переменная – результативным признаком, или откликом.

Если число предикторов равно 1, регрессию называют простой, или однофакторной, если число предикторов больше 1 – множественной или многофакторной. В общем случае регрессионную модель можно записать следующим образом:

y = f(x1, x2, …, xn),

где y – зависимая переменная (отклик), xi (i = 1,…, n) – предикторы (факторы), n – число предикторов.

Канонический анализ. Канонический анализ предназначен для анализа зависимостей между двумя списками признаков (независимых переменных), характеризующих объекты. Канонический анализ является обобщением множественной корреляции как меры связи между одной переменной и множеством других переменных. Как известно, множественная корреляция есть максимальная корреляция между одной переменной и линейной функцией других переменных. Эта концепция была обобщена на случай связи между множествами переменных – признаков, характеризующих объекты. При этом достаточно ограничиться рассмотрением небольшого числа наиболее коррелированных линейных комбинаций из каждого множества. Пусть, например, первое множество переменных состоит из признаков у1, …, ур, второе множество состоит из – х1, …, хq, тогда взаимосвязь между данными множествами можно оценить как корреляцию между линейными комбинациями a1y1 + a2y2 + ... + apyp, b1x1 + b2x2 + ... + bqxq,, которая называется канонической корреляцией. Задача канонического анализа в нахождении весовых коэффициентов таким образом, чтобы каноническая корреляция была максимальной.

Методы сравнения средних. В прикладных исследованиях часто встречаются случаи, когда средний результат некоторого признака одной серии экспериментов отличается от среднего результата другой серии. Так как средние это результаты измерений, то, как правило, они всегда различаются, вопрос в том, можно ли объяснить обнаруженное расхождение средних неизбежными случайными ошибками эксперимента или оно вызвано определенными причинами. Если идет речь о сравнении двух средних, то можно применять критерий Стьюдента (t-критерий). Это параметрический критерий, так как предполагается, что признак имеет нормальное распределение в каждой серии экспериментов.

Наиболее общий метод сравнения средних дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ можно определить как параметрический, статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования экспериментов. Поэтому в дисперсионном анализе можно исследовать зависимость количественного признака от одного или нескольких качественных признаков факторов. Если рассматривается один фактор, то применяют однофакторный дисперсионный анализ, в противном случае используют многофакторный дисперсионный анализ.

Частотный анализ. Таблицы частот, или как еще их называют одновходовые таблицы, представляют собой простейший метод анализа категориальных переменных. Таблицы частот могут быть с успехом использованы также для исследования количественных переменных, хотя при этом могут возникнуть трудности с интерпретацией результатов. Данный вид статистического исследования часто используют как одну из процедур разведочного анализа, чтобы посмотреть, каким образом различные группы наблюдений распределены в выборке, или как распределено значение признака на интервале от минимального до максимального значения.

Анализ соответствий. Анализ соответствий по сравнению с частотным анализом содержит более мощные описательные и разведочные методы анализа двухвходовых и многовходовых таблиц. Метод, так же, как и таблицы сопряженности, позволяет исследовать структуру и взаимосвязь группирующих переменных, включенных в таблицу. В классическом анализе соответствий частоты в таблице сопряженности стандартизуются (нормируются) таким образом, чтобы сумма элементов во всех ячейках была равна 1.

Одна из целей анализа соответствий – представление содержимого таблицы относительных частот в виде расстояний между отдельными строками и/или столбцами таблицы в пространстве более низкой размерности.

Кластерный анализ. Кластерный анализ – это метод классификационного анализа; его основное назначение – разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в некотором смысле группы, или кластеры. Это многомерный статистический метод, поэтому предполагается, что исходные данные могут быть значительного объема, т.е. существенно большим может быть как количество объектов исследования (наблюдений), так и признаков, характеризующих эти объекты.