Понятие о рекламной деятельности и задачи её статистического изучения

- абсолютный прирост;

- темп роста;

- темп прироста;

- средние за период уровень  ряда, абсолютный прирост, темпы  роста и прироста.

 

 

 

 

Таблица 1

Среднемесячные  затраты банков на рекламу

Год	Среднемесячные  затраты банков на рекламу , млн.руб
2002	4,7
2003	5
2004	8,9
2005	12,6
2006	14,8
2007	22,4
2008	29,5

 

Методика решения  задачи.

Расчет показателей  анализа ряда динамики осуществим по формулам, представленным в табл. 2

Таблица 2

Формулы расчета  показателей

Показатель	Базисный	Цепной	Средний
Абсолютный прирост	∆ = - ,	∆ = - i-1
Темп роста	= *100	= *100
Темп прироста	= - 100	= - 100	= - 100

 

Технология  выполнения компьютерных расчетов

Расчеты показателей  анализа ряда динамики среднемесячных затрат банков на рекламу выполнены с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

Расположение на рабочем  листе Excel исходных данных (табл) и расчетных формул (в формате Excel) представлено на рисунке 7:

Рис. 1.Расположение на рабочем листе Excel исходных данных и расчетных формул (в формате Excel)

 

Результаты расчетов приведены на рисунке 8:

Рис. 2. Результаты расчетов

На рисунке 9 представлено графическое  изображение динамики среднемесячных затрат:

Рис. 3. Диаграмма  динамики среднемесячных затрат банков на рекламу

 

 

Анализ результатов  статистических компьютерных расчетов.

Результаты проведенных  расчетов позволяют сделать следующие  выводы.

Количество  рекламы банков из года в год растет. Увеличивается количество выходов национальной рекламы, растет количество рекламирующихся банков (рекламодателей) и рекламируемых ими банковских продуктов, увеличиваются среднемесячные затраты банков.

В 2002–2008 годах реклама  банков постоянно растет по показателям затрат и выходов. 2-е полугодие каждого года несет с собой больше рекламных затрат, чем 1-е. За 100% принято 1-е полугодие 2002 года.

Наблюдается положительная динамика в течение всего этого периода. Она носит не скачкообразный, а планомерный характер. Об этом говорят средние темпы роста и прироста, которые увеличиваются приблизительно в 1,5 раза от года к году. Это подтверждает и графическое изображение динамики прибыли (см. рис.3).

В течение анализируемого периода средняя численность затрат на рекламу равна 14 млн. руб.

Прирост затрат банков на рекламу можно увидеть и по увеличивающемуся абсолютному значению прироста.

 

 

 

 

                                     Заключение

 

Во время выполнения данной работы был изучен корреляционно-регрессионный анализ  в рекламной деятельности, проведены соответствующие исследования, приобретены новые знания и на их основе были проведены расчеты соответствующих заданий по теме , из этого можно сделать вывод, что этот метод позволяет выявить статистические данные, которые в последствии помогут в деятельности любой организации, так как реклама в современном мире является движение товаров и услуг, увеличении прибыли и поддержание товара на рынке.

Статистический анализ широко применяется в различных  сферах деятельности, но больше всего в экономике. В рекламе же статистика дает представление о более разумном вложении денежных средств в развитие данной деятельности, а кроме того на основании статистических данных можно прогнозировать объемы получения прибыли и дальнейшее развитие предприятия.

В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и  силы связи, но и в определении  формы (аналитического выражения) влияния  факторных признаков на результативный. Для его решения применяют методы корреляционного и регрессивного анализа.

 

 

 

 

 

 

3 Аналитическая часть

3.1 Постановка  задачи

 

Выясним на сколько зависит величина расходов на рекламу от производительности труда и от величины прибыли предприятия. В качестве исходных данных взяты данные по предприятиям малого бизнеса.

Таблица 3.1

 Исходные данные  для корреляционно-регрессионного  анализа

№ предприятия	Расходы на рекламу, тыс. руб.	Уровень производительности труда, руб./чел.	Прибыль, тыс.руб.
	У	Х1	Х2
1	212,3	6891	381646,5
2	99,7	3384	33350,7
3	110,9	4134	44267,0
4	271,5	7383	482759,2
5	183,0	4661	139995,3
6	116,1	3925	69391,6
7	248,1	8202	327273,3
8	111,7	4580	79800,6
9	171,4	6062	299723,7
10	208,9	5036	213138,2

 

3.2 Технология  выполнения компьютерных расчетов

 

Расчеты параметров  линейной модели и показателей для ее оценки  выполнены с применением пакета прикладных программ обработки электронных  таблиц MS Excel в среде Windows.

 

Рисунок 3.1 – Исходные данные

С помощью сервис анализ данных корреляция найдем корреляционную матрицу :

Рисунок 3.2

Рисунок 3.3 – Корреляционная матрица

С помощью сервис анализ данных регрессия:

Рисунок 3.4

Найдем показатели регрессионного анализа:

Рисунок 3.5 – Вывод  итогов

 

 

 

 

3.3 Анализ результатов  статистических компьютерных расчетов

 

Корреляционная матрица  содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы  характеризуют степень тесноты  связи между результативным (У) и факторными признаками (Х1, Х2). Связь между всеми коэффициентами очень сильная.

Множественный коэффициент  корреляции R = 925 показывает, что теснота связи между уровнем расходов на рекламу и факторами, включенными в модель, очень сильная. Множественный коэффициент детерминации (R-квадрат) D = 0,856, т.е. 85,6% вариации уровня расходов на рекламу объясняется вариацией изучаемых факторов.

Уравнение регрессии:

У =57,75+0,012Х₁ +0,002Х₂ .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

Первая задача изучения связи методом корреляции состоит в выявлении того, меняется ли в среднем результативный признак в связи с изменением одного или нескольких факторов. Это изменение предполагает неизменяемость других факторов, хотя искажающее влияние этих других факторов на самом деле имеет место. Вторая задача заключается в определении степени влияния искажающих факторов. Первая задача решается путем построения уравнений регрессии и носит название регрессионного анализа. Вторая задача решается путем определения различных показателей тесноты связи и называется собственно корреляционным анализом.

Теснота связи количественно  выражается величиной коэффициентов  корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Итак, корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а также проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей в экономических исследованиях.

 

 

 

 

 

 

Список литературы

1.  Гусаров В.М. Теория статистики: учеб. – М., Изд-во Юнити, 2006.-463с.

2. Курс социально-экономической  статистики : под ред. М. Г. Назарова  – М: Финстатинформ, 2005. – 950с.

3. Промышленность  России. 2005: Стат. сб. / Росстат. – М., 2006 – 460 с.

4. Российский статистический  ежегодник. 2004: Стат. сб. / Росстат. –  М., 2004. – 725 с.

5. Сборник задач  по теории статистики: Учебное  пособие/Под ред.проф.          В.В. Глинского. – изд. 3-е. –  М.: ИНФРА – М; Новосибирск:  Сибирское соглашение, 2006. – 257с.

6. Статистика: Учебник  / И.И. Елисеева, А.В. Изотов, Е.Б.  Капралова; под ред. И.И. Елисеевой.  – М.: КНОРУС, 2006. – 552 с. 

7. Статистика: Учебник  / Под ред. И.И. Елисеевой. –  М.: Высшее образование, 2006 – 565 с.

8.  Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: учеб. пособ.  – М., Изд-во Финансы и статистика, 2006.-656с.

9. Экономическая  статистика, 2-е изд. Доп.: учебник/  под ред. Ю. Н. Иванова –  М.: ИНФРА – М., 2006. – 340с.

10. Экономика  и статистика фирм  В. Е. Адамов, С. Д. Ильинкова, Т. П. Сиротина, С. А. Смиронов – М: «Финансы и статистика» - 2005. – 102с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы:

1. Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2006.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001.

Гусаров В.М. Статистика: Учеб пособие/ В.М. Гусаров, Е.И.

Кузнецова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

3. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. – 247 с.
4. И.Д.Одинцов «Теория статистики»/ М., 1998.
5. Кучмаева О.В., Статистика рекламной деятельности - М., Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. 2002. – 148 с.
6. Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. ил – корр. РАН И.И. Елисеевой. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 480 с. : ил.
7. Статистика: Учебное пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. ; Под ред. канд. экон. Наук В.Г. Ионина. – изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФА – М, 2001 – 384 с. – (Серия «высшее образование»)