Статистический анализ индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ



В статье приведено исследование зависимости индекса потребительских цен на товары и услуги по Российской Федерации выявлены факторы оказывающие наибольшее влияние на ИПЦ.

Ключевые слова: потребительские цены, коэффициенты корреляции, корреляционно-регрессионный анализ, параметры уравнения связи

Эффективное социально-экономическое развитие страны, государственное управление и регулирование связано с необходимостью своевременного получения и анализа полной, достоверной, научно обоснованной официальной статистической информации о социальных, экономических, демографических, экологических и других общественных явлениях в Российской Федерации.

Наблюдение за изменением цен и тарифов на потребительском рынке ставит своей задачей сбор информации об уровне цен и их изменении на основе систематической регистрации на потребительском рынке.

Индекс потребительских цен и тарифов на товары и платные услуги населению (ИПЦ) характеризует изменение во времени общего уровня цен и тарифов на товары и услуги, приобретаемые населением для непроизводственного потребления, а также измеряет отношение стоимости фиксированного набора товаров и услуг в текущем периоде к его стоимости в предыдущем периоде [1].

ИПЦ является одним из важнейших показателей, характеризующих уровень инфляции, и используется в целях осуществления государственной финансовой политики, анализа и прогноза ценовых процессов в экономике, регулирования реального курса национальной валюты, пересмотра минимальных социальных гарантий, решения правовых споров.

В рыночной экономике особое значение придается организации статистического наблюдения за уровнем и динамикой цен на потребительском рынке, а так же анализу факторов, влияющих на индекс потребительских цен [2].

В качестве результативного признака (Y) индекс потребительских цен на товары и услуг в период с 2004 по 2016 год., %. На рисунке 1 представлена динамика данного фактора за 2004–2016 гг.

Рис. 1. Динамика индекса потребительских цен на товары и услуги в РФ, %

Факторными признаками являются:

Х₁ –Индекс валового внутреннего продукта., %.;

Х₂-Индекс численность рабочей силы., %.;

Х₃-Индекс численность безработных., %.;

Х₄-Индекс производительности труда в целом по экономике., %.;

Х₅-Индекс прожиточного минимума в среднем на душу населения.;

Х₆-Индекс промышленного производства РФ., %.

Х₇-Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам деятельности., %

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции. Для её построения воспользуемся возможностями пакета анализа MS Excel.

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции проведем с помощью таблицы Фишера-Йейтса. При уровне значимости и числе степеней свободы (9–2=7) критическое значение коэффициента корреляции . Значения полученных коэффициентов и больше критического , следовательно, они являются статистически значимыми.

Для построения уравнения регрессии выбираем те факторы, у которых коэффициент корреляции с результативным признаком максимальный [3]. В нашем случае — это факторы Х₂ и Х₅, значения коэффициентов связи:

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

	Y	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7
Y	1
X1	0,281184	1
X2	0,604624	0,404732	1
X3	0,124173	-0,64534	0,027142	1
X4	0,333829	0,851237	0,454606	-0,64727	1
X5	0,663474	0,343249	0,566235	0,19417	0,30435	1
X6	0,012771	0,837178	0,188502	-0,87935	0,810084	-0,04222	1
X7	0,081113	0,903812	0,264597	-0,77256	0,889791	0,03515	0,959327	1

Указанные значения коэффициентов положительные, это говорит о тесной прямой связи между признаками, то есть с увеличением факторов Х₂ и Х₅ потребительские цены на товары и услуги в России возрастают. Факторы Х₂ и Х₅ можно включить в уравнение связи, параметры которого могут быть получены с помощью применения пакета анализа MS Excel. Результаты регрессионного анализа представим в таблице 2.

Таблица 2

Регрессионная статистика

Показатели	Значения
Множественный R	0,719268989
R-квадрат	0,517347879
Нормированный R-квадрат	0,420817454
Стандартная ошибка	2,074642887
Наблюдения	13

Показатели	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	46,13549199	23,06775	5,359428209	0,026192147
Остаток	10	43,04143109	4,304143
Итого	12	89,17692308

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-значение
Y-пересечение	-60,69085678	111,5130027	-0,54425	0,598195052
Переменная X2	1,483145036	1,173090717	1,264305	0,234793318
Переменная X5	0,187928575	0,105975417	1,773322	0,106576364

Коэффициент множественной корреляции R=0,719268989, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R²=0,517347879. Он показывает, что 51,7 % вариации потребительских цен на товары и услуги в России обусловлено вариацией включенных в модель факторов.

Значение F-критерия Фишера равно 5,359428209. Значимость F-критерия показывает вероятность того, что множественный R будет равен нулю. Она крайне мала (Значимость F меньше 0,05), следовательно, уравнение регрессии статистически значимо с вероятностью 84 % (табл. 2).

Уравнение регрессии примет вид:

Анализ параметров уравнения регрессии дал следующие результаты.

При росте индекса численности рабочей силы на 1 %., потребительские цены на товары и услуги в России увеличатся в среднем на 1, 48 %.

С ростом индекса прожиточного минимума на 1 %, потребительские цены на товары и услуги в России увеличатся в среднем на 0,188 %.

Поскольку построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы, то она может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Подставляя в уравнение регрессии минимальное, среднее и максимальные значения факторов Х₂ и Х₅, получим три прогнозных варианта, то есть пессимистический, реалистический и оптимистический прогноз:

– при Х₂=99,71424 %., Х₅=101,31 %:

– при Х₂=100,4537 %., Х₅=112,7454 %.:

– при Х₂ =101,5368 %., Х₅=127,02 %.:

При условии, что параметры модели статистически значимы, численности экономически активного населения Приволжского ФО может составить:

– при минимальном значении факторов: — 106,2389 %;

– при среднем значении факторов –109,4846 %;

– при максимальном значении факторов –113,7736 %.

Индекс потребительских цен зависит от численности рабочей силы и прожиточного минимума в среднем на душу населения. Эту зависимость можно объяснить тем, что индекс потребительских цен напрямую зависит от качества жизни общества.

Увеличение численности рабочей силы подразумевает улучшение качества жизни населения, а тем самым и рост благосостояния общества. Так с увеличением рабочей силы идет увеличения денег в обращения и как следствие идет рост потребительских цен.

Несомненно, величина прожиточного минимума в среднем на душу населения так же является одним из показателей качества жизни общества. Имея больший прожиточный минимум, человек будет иметь больше потребностей, значит спрос будет увеличиваться, а цена, как следствие, будет подниматься.

Конечно, в условиях замедляющихся темпов роста цен на потребительском рынке повышаются требования к точности расчета индекса потребительских цен, который является одним из важнейших показателей, характеризующих социально-экономическое положение государства и изменение уровня жизни населения.

Необходима разработка концепции и методологии расчета индекса стоимости жизни, который наряду с индексом потребительских цен является важнейшим социально-экономическим показателем. Актуальность его построения на этапе реформирования государственной статистики определяется кардинальными изменениями в системе обеспечения населения социальными услугами, в том числе жилищно-коммунальными и медицинскими услугами, услугами пассажирского транспорта, и в характере социальных трансфертов для отдельных категорий населения.

Существуют проблемы, связанные с расчетом показателей базовой инфляции. Особое внимание необходимо уделить совершенствованию мониторинга цен производителей сельскохозяйственной продукции, цен на промышленные товары, приобретаемые сельскохозяйственными организациями, а также потребительских цен на продовольственные товары, что позволит выявить степень влияния отдельных участников рынка на уровень и динамику цен конечной продукции.

Литература:

1. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Оренбург. 2004. 188с.
2. Елисеева, И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеевой, Н. А. Флуд, М. М. Юзбашев; под редакцией.- И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 512 с.
3. Снатенков А. А. Оценка инвестиционной привлекательности публичных компаний нефтегазового комплекса: монография / А. А. Снатенков, Н. М. Пахновская. — Оренбург, 2016. 142с.