Математико-статистическое моделирование социально-экономических явлений

Математико-статистическое моделирование является мощной и эффективной методологией анализа социально-экономических явлений, которая находит широкое применение в различных сферах жизни. Оно позволяет исследовать и предсказывать поведение сложных систем, таких как рынок труда, финансовые рынки, потребительские предпочтения и другие аспекты социально-экономической сферы. Математика и статистика играют важную роль в нашей жизни, помогая в понимании и объяснении многих феноменов. Благодаря математике мы можем анализировать данные, строить модели и прогнозировать различные сценарии развития. Статистика, в свою очередь, предоставляет нам инструменты для сбора, организации и анализа данных, позволяя получить объективные результаты и принимать обоснованные решения.

---

Хотите узнать, где заказать отчет по практике в москве ? Переходите на сайт Work5 и оформляйте заказ.

---

. Математико-статистическое моделирование социально-экономических явлений является ключевым инструментом для исследования сложных систем и понимания их взаимосвязей и закономерностей. Оно основано на использовании математических моделей, которые отражают основные параметры и свойства области исследования, и статистических методов, позволяющих проверить гипотезы и делать выводы на основе имеющихся данных. Новизна и актуальность темы заключается в том, что в современном мире, где социальные и экономические процессы становятся все более сложными и взаимосвязанными, математико-статистическое моделирование имеет большое значение. Оно позволяет оптимизировать решения, прогнозировать результаты и принимать обоснованные решения, основанные на фактическом анализе и данных. Целью курсовой работы является изучение аспектов математико-статистического моделирования социально-экономических явлений. В соответствии с целью работы нужно решить следующий задачи:  изучить теоретические аспекты математико-статистического моделирования;  проанализировать общие статистические показатели социально-экономических явлений России;  провести динамический анализ социально-экономических явлений России;  осуществить корреляционно-регрессионный анализ социально-экономических явлений РФ;  сделать соответствующие предложения по результатам статистического анализа. Объектом исследования данной курсовой работы является использование рабочего времени в Российской Федерации в период 2013 – 2022 гг. Предметом исследования является совокупность показателей и методов статистического исследования рабочего времени. Для решения поставленных задач использовались следующие методы статистики: таблицы и графики; относительные и средние показатели, показатели динамики; методы и модели корреляционно-регрессионного анализа. Предполагаемые результаты работы – это обобщение и систематизация информации о математико-статистическом моделировании социально-экономических явлений; а так же построение статистической модели на конкретных статистических данных об использовании рабочего времени в России.

Исследование подтвердило, что математико-статистическое моделирование является неотъемлемой и эффективной частью современной науки и практики. Оно помогает более глубоко понять и объяснить социально-экономические явления, а также принять обоснованные решения на основе фактов и данных. В работе был проведен статистический анализ использования рабочего времени в России в период 2013 – 2022 гг. В частности был проведен анализ структуры рабочего времени по видам экономической деятельности. Результаты его показали, что в структуре рабочего времени преобладает доля торговли, т.е. больше всего времени в год отрабатывается работниками сферы торговли. Меньшие доли приходятся на добычу полезных ископаемых, деятельность в области культуры, финансовую деятельность. Была проведена статистическая группировка рабочего времени по видам экономической деятельности, были рассчитаны показатели рядов распределения. Среднее количество отработанного времени в России приходящееся на один вид экономической деятельности составило 7,95 млрд. чел.-час. Коэффициент вариации больше 33 %, т.е. совокупность количественно не однородная. Анализ динамики фактически отработанного времени показал, что за десятилетний период рабочее время в России выросло на 0,789 млрд. чел.-час., при этом наибольшее количество фактически отработанного времени в России наблюдалось в 2015 г. В 2020 г. был резкий спад показателя в связи с пандемией, но в дальнейшем наблюдался рост. Среднегодовое отработанное время составило 149,31 млрд. чел.-час. В среднем за год рабочее время растет на 0,09 млрд. чел.-час. или на 0,06 %. Далее в работе была выявлена общая тенденция развития показателя. с помощью аналитического выравнивания нашли линейную функцию тренда. Согласно которой наблюдается общая тенденция к спаду числа отработанного времени. При условии, что сохраниться прежняя тенденция, количество отработанного времени сократиться на 2,11 млрд. чел.- час. и в 2024 г. составит 148,17 млрд. чел.- час. В работе провели математико-статистическое моделирование зависимости между количеством фактически отработанного времени и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой по видам экономической деятельности. На основе критерия – коэффициент детерминации была выбрана наилучшая модель, описывающая изучаемую взаимосвязь. Наилучшей моделью оказалась квадратическая функция.  

1. Бурова, О. А. Статистика: учебно-методическое пособие / О. А. Бурова, В. В. Полити. — Москва: МИСИ-МГСУ, ЭБС АСВ, 2019. — 54 c. — ISBN 978-5-7264-1943-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/95534.html 2. Бурханова, И. В. Теория статистики: учебное пособие / И. В. Бурханова. — 2-е изд. — Саратов : Научная книга, 2019. — 159 c. — ISBN 978-5-9758-1809-6. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/81060.html 3. Вербик Марно. Путеводитель по современной эконометрике. Пер. с англ. В.А. Банникова. / В. Марно. – М.: Научная книга, 2018. – 616 с. — Текст : непосредственный - ISBN 978-5-91393-035-4 4. Глущенко, М. Е. Статистика : учебное пособие / М. Е. Глущенко. — Омск : Омский государственный технический университет, 2020. — 143 c. — ISBN 978-5-8149-3010-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/115446.html 5. Гореева, Н. М. Статистика : учебник для вузов / Н. М. Гореева, Л. Н. Демидова. — Москва : Прометей, 2019. — 496 c. — ISBN 978-5-907100-00-8. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/94539.html 6. Дегтярева, И. Н. Теория статистики : учебник / И. Н. Дегтярева. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 248 c. — ISBN 978-5-4497-1212-7. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/109498.html 7. Долгова, В.Н. Статистика: учебник и практикум для среднего профессионального образования/ В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. — 3-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 278 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-16207-3. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/530616 8. Кеннеди, П. Путеводитель по эконометрике (в 2-х кн.). Кн. 2. Пер. с англ. И.М. Промахиной, В.П. Носко; под ред. В. Носко. – М.: Дело, 2016. – 512 с. Текст : непосредственный - — ISBN 976-8-534-16207-8. 9. Коник, Н. В. Общая теория статистики : учебное пособие / Н. В. Коник. — 2-е изд. — Саратов : Научная книга, 2019. — 159 c. — ISBN 978-5-9758-1809-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/81034.html 10. Королев, А. В. Экономико-математические методы и моделирование : учебник и практикум для вузов / А. В. Королев. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 280 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00883-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/512225 11. Михайлов, Г.А. Статистическое моделирование. Методы Монте-Карло : учебное пособие для вузов / Г.А. Михайлов, А.В. Войтишек. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 323 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-11518-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/516333 12. Мошканов, А.В.Стохастическое моделирование: учебник для ВУЗов / А.В. Мошканов, А.А. Мусаев. – С.Петербург. Лань, 2022 г. – 140 с. ISBN978-5-8114-8462-1— Текст : электронный // Образовательная платформа Лань [сайт] https: //reader.lanbook.com/book/193308?demoKey= 12446a355d5a900f46a5d3b7141f2 4c8#2 13. Основы математического моделирования : учебное пособие для вузов / Р. Ф. Маликов. — 2-е изд. - Москва: Издательство Юрайт, 2022. - 403 с. - (Высшее образование). - Текст: непосредственный. ISBN 978-5-534-15279-1 14. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022: Р32 Стат. сб. [Электронный ресурс] / Росстат.  М., 2022.  1122 с. Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2022.pdf 15. Сальникова, К. В. Практические основы статистики и эконометрического моделирования : учебное пособие / К. В. Сальникова. — Саратов : Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 385 c. — ISBN 978-5-4497-0427-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/91121.html 16. Социально-экономическое положение России. Доклад [Электронный ресурс] // Росстат. Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/50801 17. Статистика: учебно-методическое пособие / составители И. Ю. Павлова. — Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2019. — 136 c. — ISBN 978-5-4486-0813-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/83815.html 18. Статистика: учебник для вузов / И.И. Елисеева [и др.]; ответственный редактор И.И. Елисеева. — 6-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 619 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15117-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/517575 19. Статистическое моделирование и прогнозирование [Электронный ресурс] : учеб. пособие / авт.-сост.: Д. Ю. Фраймович, М. Л. Быкова ; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. – Владимир : Издво ВлГУ, 2023. – 209 с. – ISBN 978-5-9984-1686-6. 20. Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: www.gks.ru