Курсова робота
Аналіз російських домогосподарств за структурою споживання
товарів і послуг.
Фактори забезпеченості російських домогосподарств
товарами тривалого користування.
(на базі вторинного аналізу даних RLMS)
Москва, 2008
1. Введення
У роботі дається приклад підходу до вивчення залежностей між доходами домогосподарств і різних факторів, що впливають на наявність в домогосподарствах товарів тривалого користування. На основі первинних даних опитування RLMS за 2004 р. побудовані і розібрані регресійні моделі споживання ТДП від доходу і різних соціально-економічних факторів, таких як: число членів сім'ї, число джерел доходу, місцевість проживання. Для дослідження цієї залежно побудовано декілька варіантів статистичних моделей лінійної регресії з різними пояснюють змінними і показана модель, яка буде найбільш точно відображати цю залежність. Для побудови статистичної моделі використані багатовимірні статистичні методи, зокрема модель множинної лінійної регресії. В якості залежної змінної в моделі буде використовуватися зважена сума наявності предметів тривалого користування, а в якості пояснюють змінних - ті показники, які я вказала вище.
Для виконання роботи використовувалися обчислювальні, графічні можливості і можливості по перетворенню даних професійного статистичного пакета SPSS для Windows 14.0. p> Вивчення того, чим і як володіють російські домогосподарства, являє собою актуальну завдання, так як безпосередньо характеризує забезпеченість (добробут) сімей, рівень їх побутового комфорту і т.д. За даними російських статистичних органів, у 2004 році російські домогосподарства витрачали на таку статтю витрат, як В«Предмети домашнього вжитку, побутова техніка, догляд за домом В», від 2,8 до 8,3% усіх споживчих витрат (причому цей відсоток він тим більше, чим більше доходи у домогосподарства). Тобто перша цифра відповідає 20% населення з найменшими доходами, а друга - 20% населення з найбільшими. Тобто, із зростанням добробуту це завдання стає ще більш актуальною. p> У статистичному збірнику володіння ТДП представлено в числі одиниць на 100 домогосподарств (Автомобілі - в числі одиниць на 1000 осіб населення). Це розумно, тому що дозволяє зіставляти між собою цифри, які відносяться до різних регіонів країни і до різним тимчасових періодах, тобто, характеризувати динаміку володіння ТДП. p> Варіанти постановки задачі про забезпеченість ТДП виключно різноманітні. Якщо подивитися в регіональному розрізі (див. збірник В«Регіони РосіїВ»), забезпеченість сильно варіюється по регіонах країни. Так, наприклад, в Москві на 100 домогосподарств у 2004 році припадало 52 персональних комп'ютера (і це число помітно прогресувало за останні 10 років). Тоді як у Північній Осетії - тільки 5. Те ж саме, скажімо, з автомобілями (облік яких ведеться у штуках на 1000 чол. населення). У Москві - 224,2 шт, в Брянській області - 77,2 (дані того ж 2004 року). p> Але розгляд всіх цих цифр не скаже нічого про те, від яких чинників рівня домогосподарства залежить володіння ТДП. Це і складає предмет мого дослідження. Я вибрала кілька таких показників домогосподарства і подивилася, як вони пов'язані з показником забезпеченості ТДП. При цьому справа не зводилося просто до завантаженнями в SPSS, тому що перед цим вони потребували перетвореннях.
Складність мого завдання полягає в тому, що наявність тих чи інших товарів, взагалі кажучи, не обов'язково залежить від матеріального становища. Наприклад, холодильник, є майже у всіх, але він може бути старий. А телевізор зараз і зовсім доступний багатьом (особливо - найпростіші і дешеві моделі). Тому, якщо я вивчаю залежність володіння ТДП від доходу і інших змінних, має сенс сконструювати індекс ТДП так, щоб він був пов'язаний з поточним становищем домогосподарства (а не позначав В«процвітанняВ» цього домогосподарства в минулому, що, власне, і позначає старий холодильник). Тому я спробувала в різних варіантах індексу зіставити вартість різних видів ТДП (тобто, приписати різні ваги, наприклад, телевізора і квартирі), а також врахувати термін давності покупки цих ТДП. Адже нова квартира - не одне і те ж, що старий автомобіль. Потім я подивилася, як В«пояснюютьВ» у регресійній моделі обрані мною незалежні змінні три різні варіанти індексу і зробила відповідні висновки.
Користуючись синтаксисом, що наведений у додатку, будь-який бажаючий може повторити проведений мною аналіз за наявності даних. Там представлений і розрахунок показників, і регресійний аналіз.
2. Методи аналізу даних
Роблячи вибір методу аналізу даних, я зупинила вибір саме на регресійному аналізі, оскільки він здатний пояснити взаємозв'язок між багатьма змінними і показати, як один показник залежить ...
