Статистика инфляции

Поскольку никакого четкого  воздействия внутренних факторов на курс рубля в 2010 году выделить нельзя, возможные взаимосвязи стоит искать на внешних рынках.

 Следует отметить, что  до кризиса 2008 года динамика  курса пар доллар/рубль и евро/рубль целиком определялась ситуацией с парой евро/доллар на Forex (межбанковском международном валютном рынке). Тогда даже существовала достаточно строгая закономерность: рост евро к доллару на 1 цент провоцировал рост евро к рублю примерно на 13 коп. и падение доллара к рублю на 8 коп. В этом году курс пары евро/рубль также демонстрировал очень высокую корреляцию с курсом евро/доллар.

 С начала 2010 года из-за  долгового кризиса в еврозоне  курс евро/ доллар упал с отметки 1,46 до уровня 1,19 (начало июня). В это же время курс евро к рублю снизился с 43,18 до 37,21 руб. Затем на Forex произошло ослабление доллара из- за общих ожиданий запуска печатного станка в США. Одновременно с тем, как европейская валюта начала дорожать к доллару, она росла и к рублю и в ноябре преодолела отметку 43 руб.

 Если у курса евро  к рублю сохранилась зависимость  от поведения пары евро/доллар, то у курса доллара к рублю в 2010 году такой привязки не наблюдалось. Определяющим фактором для пары доллар/рубль стала стоимость нефти. Колебания мировых цен на нефть в этом году практически точно совпадали с изменением курса доллара к рублю. Зависимость была такой: когда нефть дорожала, российская валюта укреплялась к американской, и наоборот.

Влияние обменного курса  на уровень цен в национальной валюте определяется эффектом переноса. Эта проблема имеет два аспекта: во-первых, можно изучать зависимость внутренних цен импортных товаров от обменного курса; во-вторых, особый интерес представляет воздействие курса на общий уровень внутренних цен (например, характеризуемый индексом потребительских цен, ИПЦ). В последнем случае эффект переноса реализуется через:

– прямое влияние на цены импортируемой конечной продукции;

– изменение цен на отечественную  продукцию вследствие удорожания или  удешевления промежуточной импортной  продукции;

– изменение цен на отечественные  товары, напрямую конкурирующие с  импортными;

– изменение общего уровня цен в экономике, вызванное увеличением/уменьшением скорости обращения денег вследствие долларизации/дедолларизации экономики на фоне ослабления/укрепления курса национальной валюты.

На рисунке 2.6 представлено сравнения динамики курса долл. США к рублю с ИПЦ.

Рисунок 2.6 – Динамика Курса доллара США и ИПЦ.

 

Таким образом, во втором разделе  был  произведен статистический анализ уровня и динамики инфляции, рассмотрен социально-экономическое положение в России за 2005-2009 г.г проанализирован, уровень инфляции на основе индексов потребительских цен и цен производителей продукции, проведены исследования инфляции с использованием индекса-дефлятора и индекса покупательной способности рубля, изучены уровень инфляции на основе динамики курса валют.

 

3. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ

ИНФЛЯЦИИ С  ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ СТАТИСТИКИ

 

3.1 Статистическая оценка влияния факторов на динамику уровня инфляции

 

Проанализируем динамику инфляции посредством индексного метода.

Индекс в статистической науке является относительным показателем, который характеризует изменение величины общественных явлений [16].

Для определения изменения  динамики инфляции используется индекс потребительских цен:

,

(3.1)

 

где p_{0 ,} p₁ – здесь и далее  - цена товаров соответственно в базисном и отчетном периодах, руб.;

q₀ ,q₁ - здесь и далее –объем товаров в базисном и отчетном периодах, тыс. тонн.

Данные для расчета  индекса сведем в таблицу 3.1. Базисными примем показатели 2009 г., тогда показателями за отчетный период будут являться данные за 2010 г. Анализ проведем по трем видам товаров: мука пшеничная; сахар-песок; сыры.

Таблица 3.1 –Уровень цен  товаров  и их объем в отчетном и базисном периодах.

Вид продукции	Цена товаров, руб.		Объем товаров, тыс. тонн
	Баз. период	Отч. период	Баз. период	Отч. Период
Мука пшеничная	18,75	20,63	10268	10171
Сахар-песок	36,93	39,88	3481	3495
Сыры	188,25	199,54	430	432

 

На основании приведенных  данных таблицы 3.1  рассчитаем индекс потребительских цен:

= 1,086.

Цены в 2010 г. изменились по сравнению с 2009 г. на 8,6%.

На основе тех же данных построим агрегатный, или общий индекс изменения цен в отчетном году по сравнению с базисным. Такой индекс находится по формуле:

.

(3.2)

 

тогда:

= 1,083.

Соответственно цены в отчетном периоде изменилось на 8,3%.

Для оценки изменения динамики цен по составу явления используются индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.

Проведем статистический анализ на основе вышеуказанных индексов.

Итак, индекс переменного состава отражает размер совместного влияния всех факторов на динамику цен. Индекс переменного состава определяется по формуле:

(3.3)

 

тогда:

I^{пер. с.}= = 1,089.

Изменения цен под влиянием всех факторов составили 8,9%.

Индекс постоянного состава  характеризует  изменение средней  величины вклада под влиянием одного фактора – изменения величины вклада каждой группы вкладов. Данный индекс может быть посчитан по следующей формуле:

(3.4)

 

I^{пост. с.} = = 1,085

Следовательно, изменение  отдельных цен повлияло на общее изменение цен и составило 8,5% в отчетном 2010 г. по сравнению с базисным 2009 годом.

Следующий индекс – общий индекс структурных сдвигов позволяет оценить влияние изменения структуры цен на изменение объема товаров. Такой индекс находится по формуле:

(3.5)

 

Рассчитаем индекс структурных сдвигов:

I^{стр.сд..}=1,003.

Это означает, что изменение в отчетном году по сравнению с базисным произошло на 0,3% под влиянием изменения структуры совокупности отдельных факторов динамики.

Правильность подсчетов  индексов переменного, постоянного  состава и структурных сдвигов  можно проверить с помощью  формулы их взаимосвязи:

Iпер. с = Iстр. сд.* Iпост. с

(3.6)

 

1,089 = 1,085 * 1,003.

Факторы динамики цен могут быть проанализированы с помощью индексного метода статистики.

Таким образом, цены изменились в 2010 г. на 8,6%. Если учитывать влияние совокупности факторов (таких, объем по видам товаров), это изменение составило 8,5%. Изменение структуры совокупности данных факторов составило 0,3% в 2010 г. по сравнению с 2009 г.

3.2 Корреляционно-регрессионный  анализ влияния инфляции на  макроэкономические показатели

 

Корреляционная связь  – неполная связь между признаками, которые проявляются при изучении достаточно большого числа.

При корреляционной связи  изменение аргумента на определенную величину дает несколько значений функций.

Корреляционный анализ позволяет  решить следующие задачи:

• определить изменение зависимой переменной под влиянием одного или комплекса факторов в абсолютном измерении;
• охарактеризовать меру зависимости между результативным признаком и одним из факторов при постоянном значении других;
• установить меру относительного измерения переменной на единицу относительного изменения факторов;
• показать меру тесноты связи результативного признака;
• подвергнуть анализу общий объем вариации зависимой переменной и установить роль каждого фактора в вариации признака;
• статистически оценить надежность параметров уравнения регрессии и коэффициента корреляции.

Корреляционный анализ проводится по следующим этапам:

1) установление причинной  обусловленности связи между  изучаемыми признаками;

2) формирование корреляционной  модели: отбор признаков, которые  включены в анализ, установление  формы связи и ее направление,  подбор математического уравнения;

3) расчет параметров уравнения  связи и коэффициента корреляции, детерминации;

4) статистическая оценка  надежности выборочных показателей  связи.

Рассмотрим методику проведения корреляционного анализа на примере корреляционного анализа индекса физического объема ВВП.

Таблица 3.1 – Расчет величин  для проведения корреляционного  анализа индекса физического  объема ВВП.

Год	ИПЦ, %	Индекс физического объема ВВП,%	Расчетные величины
Символы	x	y	xy	x2	y2	ỹ
2000	120,2	110	13222	14448,04	12100	108,8736
2001	118,6	105,1	12464,86	14065,96	11046,01	108,1088
2002	115,1	104,7	12050,97	13248,01	10962,09	106,4358
2003	112	107,3	12017,6	12544	11513,29	104,954
2004	111,7	107,2	11974,24	12476,89	11491,84	104,8106
2005	110,9	106,4	11799,76	12298,81	11320,96	104,4282
2006	109	108,2	11793,8	11881	11707,24	103,52
2007	111,9	108,5	12141,15	12521,61	11772,25	104,9062
2008	113,3	105,2	11919,16	12836,89	11067,04	105,5754
2009	108,8	92,2	10031,36	11837,44	8500,84	103,4244
2010	108,8	104	11315,2	11837,44	10816	103,4244
Средние значения	112,754	105,345	-	-	-	-
Итого	1240,3	1158,8	130730,1	139996,1	122297,6	626,6648