Предмет статистики. Виды статистических наблюдений. Относительная величина динамики

Размещено на http://www.allbest.ru/

Под предметом статистики понимается количественная сторона массовых общественных явлений в постоянной связи с их содержанием или количественной стороной, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством (качество это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других). Предмет статистики исследуется при помощи определённых понятий, таких как: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, статистический показатель, система статистических показателей.

Статистический показатель - обобщённая количественная характеристика явлений и процессов в единстве с их качественной определённостью. Численность населения, удельный вес работающих людей в этой численности - наиболее простой для понимания пример статистического показателя. Сводные экономические показатели, относящиеся к сложному комплексу экономических явлений или к многообразным национально-хозяйственным процессам и объектам, называют синтетическими (например, валовый национальный продукт, национальный доход, национальное богатство). Величина показателя определяется в результате измерения объектов (элементов) и меняется в зависимости от методологических особенностей его построения, обусловленных в свою очередь степенью охвата изучаемых процессов. Показатели называются натуральными, когда они выражены в единицах счета или в различных физических единицах измерения (в мерах линейных, площади, объема, массы и др.), и денежными, или стоимостными, когда они представляют собой денежную оценку экономических объектов. Условно, статистические показатели можно разделить и на объёмные и качественные. Себестоимость единицы изделия - это качественный статистический признак. Он даёт представление о возможностях и закономерностях развития событий (сколько будет стоить партия данного товара и даже возможная прибыль с его продажи). Показатели, связанные с изменениями величины совокупности объектов относят к объёмным показателям, т.к. они не влияют на качество. Совокупность взаимосвязанных показателей, отображающих процессы общественной жизни в определённых условиях, образуют систему статистических показателей. Эта система постоянно совершенствуется, из-за изменений условий жизни и системы экономических показателей.

Стат. Наблюдение - учёт факторов, который характеризует общественно-экономические явления и процессы. Оно характер-ся:

Планомерным - стат. наблюдение организовывается по определённому плану (организация, техника сбора информации, контроль, оформление результатов.

Массовым - Следует охватывать возможно большее кол-во единиц изучаемой совокупности для получения достоверной информации.

Систематичность - Стат. наблюдение может быть: Систематическим, Регулярным, Непрерывным.

Любое стат. наблюдение начинается с:

Постановления цели и задачи

Выбор Объекта наблюдения (совокупность подлежащая исследованию)

Выбор Единицы наблюдения (часть объекта (совокупности) наблюдения)

Определение программы наблюдения (перечень вопросов показателей по которым будет производится наблюдение) оформляется в виде бланков с инструкцией, которая разъясняет смысл проведения работы.)

Существуют 2 формы стат. наблюдения:

Отчётность: сведения предоставляются в виде формуляра регламентированного образца заверенного подписью директора. (она документально и юридически заверена)

Специально организованное обследование. - (перепись населения.)

Виды стат. набл.:

Текущее - производится непрерывно (конвейер)

Периодическое - (перепись населения)

Единовременное - производится в разовом порядке.

Наблюдение может быть сплошным (генеральная сов-ть) и не сплошным (выборочная сов-ть), повторным и не повторным.

Существуют 3 способа отбора в выборочную совокупность:

Случайный.

Механический

Стратифицированный - по сериям, номерам, гнёздам.

Разновидностью выборочного наблюдения является метод моментных наблюдений. Суть его состоит в том, что информация собирается путем регистрации значений признаков у единиц выборочной совокупности в некоторые заранее определенные моменты времени. Поэтому метод моментных наблюденнй предполагает отбор не только единиц исследуемой совокупности (выборку в пространстве), но и моментов времени, в которые проводится регистрация состояния исследуемого объекта - выборка во времени).

Этот вид наблюдения применяется при проведении обследований доходов населения.

Следующий вид несплошного наблюдения - это метод основного массива. При нем обследованию подвергаются самые существенные, обычно наиболее крупные единицы изучаемой совокупности, которые по основному (для конкретного исследования) признаку имеют наибольший удельный вес в совокупности. Именно этот вид используется для организации наблюдения за работой городских рынков.

Монографическое обследование представляет собой вид несплошного наблюдения, при котором тщательному обследованию подвергаются отдельные единицы изучаемой совокупности, обычно представители каких-либо новых типов явлений. Оно проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии данного явления.

Монографическое обследование, ограничиваясь отдельным единицами наблюдения, изучает их с высокой степенью детализации, которой нельзя достигнуть при сплошном или даже выборочном обследовании. Детальное статистико-монографическое изучение одного завода, фермы, бюджета семьи и т. д. позволяет уловить те пропорции и связи, которые ускользают из поля зрения при массовых наблюдениях.

Таким образом, при монографическом обследовании статистическому наблюдению подвергаются отдельные единицы совокупности, причем они могут представлять собой как действительно единичные случаи, так и совокупности малого размера. Монографическое обследование часто проводится для составления программы нового массового наблюдения. Можно сказать, что существует тесная связь между сплошным (или выборочным) и монографическим наблюдениями. С одной стороны, для отбора единиц наблюдения, которые должны быть подвергнуты монографическому изучению, используют данные массовых обследований. С другой - результаты монографических обследований дают возможность уточнить структуру исследуемой совокупности и, что очень важно, связь между отдельными признаками, характеризующими изучаемое явление. Это позволяет уточнить программу массового наблюдения, характерные черты и основные признаки объекта исследования.

По источникам сведений статистическое наблюдение делится на непосредственное наблюдение, документальное наблюдение и опрос.

В непосредственном наблюдении источником записей, производимых регистратором в статистический бланк, является непосредственный счет единиц наблюдения в натуре либо измерение их признаков в результате осмотра, обмера, счета (например, хронометражные наблюдения затрат рабочего времени на выполнение трудовых операций в процессе разработки нормированных заданий, фиксация потерь рабочего времени при контроле за использованием внутрисменного рабочего времени в ходе моментных наблюдений).

Документальное наблюдение основано на использовании в качестве источника первичных данных сведений из различных документов.

Система национальных счетов (СНС) - балансовый метод комплексной взаимосвязанной характеристики экономических процессов и их результатов на основе системы макроэкономических показателей, объединённых в таблицы.

Описывает наиболее важные аспекты экономического развития (производство, распределение, перераспределение и использование конечного продукта и национального дохода, формирование национального богатства).

Стандартная система национальных счетов разработана статистической комиссией ООН в 1953. Национальные счета используются более чем в 150 странах мира. В России с 1988 показатель ВВП определяется по методике ООН.

В СНС России 7 счетов для национальной экономики: счета продуктов и услуг, производства, образование доходов, распределение доходов, использование доходов, капитальных затрат, финансовый счет.

В 1993 году были внесены изменения в СНС, в ООН. Использовался метод Хикса при подсчете ВВП

Несмотря на то, что в 1996 году методика СНС изменилась, в РФ используется методика 1993 года.

Начиная с итогов за 2004 год, данные о валовом региональном продукте (ВРП) публикуются в основных ценах; ранее публикация данных о ВРП осуществлялась в рыночных ценах. Переход к оценке ВРП в основных ценах обусловлен информационными проблемами при определении величины налогов на продукты. Порядок сбора и обработки информации о налогах на продукты, установленный Федеральной налоговой службой, не позволяет получить информацию о начисленных и подлежащих уплате в бюджет налогах за отчетный период, как этого требует концепция СНС.

Выделяют следующие основные счета:

Счет производств показывает результаты производственной деятельности (затраты, промежуточное потребление, производство добавленной стоимости). В итоге счет дает добавленную стоимость в рыночных ценах.

Счет образования доходов характеризует процесс образования прибыли, заработной платы, доходов от собственности, социальных выплат, других доходов.

Счет распределения доходов показывает, как доходы распределяются между основными получателями - домашними хозяйствами, фирмами, учреждениями, административными структурами.

Счет использования доходов отражает соответствующий процесс: из располагаемого валового дохода образуются конечное потребление и валовое накопление.

Счет капитала содержит показатели сбережения, изменения запасов, амортизации основного капитала, перечисления капитала.

Финансовый счет показывает итоговые изменения финансовых активов и пассивов, образование сальдо долговых требований и обязательств.

Группировка бывает:

С качественными и количественными рядами. (ряд имеет Вариант и Частоту)

Количественные ряды: интервальные (равные и не равные, Закрытые и открытые) и дискретные

Группировки различают на: Топологическую (Груп-ка по определённым признакам)

Структурную (группировка по варьирующемуся признаку (напр. Время). Выбирают признак, а затем определяют интервальный вариационный ряд

Аналитическая (Изучает взаимосвязь между явлениями)

СТАТ ГРАФИКИ:

По содержанию:

-Графики сравнения в пространстве

-Графики относительных величин

-Графики вариационных рядов

-Граф размещения по территории

-Граф взаимосвяз показателей

По способу построения:

Диаграммы, Картодиаграммы, Картограммы.

По характеру граф-ого образа:

Точечные, Линейные, Плоскостные (столбиковые, квадрат, круговые, секторные, фигурные) Объемные

Квадратные и круг диаграммы менее наглядны, чем столибковые что связ с трудностью визуальной оценки площадей. Поэтому внутри квадрата и секторов круга след. Проставлять величины изображенных показателей. Объемные диаграммы отличаются еще меньшей наглядностью. Основной формой структурных диаграмм является секторные диаграммы.

Относительная величина динамики (ОВД) характеризует изменение объема одного и того же явления во времени в зависимости от принятого базового уровня. ОВД рассчитывают как отношение уровня анализируемого явления или процесса в текущий момент времени к уровню этого явления или процесса за прошедший период времени. В результате мы получаем коэффициент роста, который выражается кратным отношением. При исчислении этой величины в процентах (результат умножается на 100) получаем темп роста.

Темпы роста можно просчитывать как с постоянным базовым уровнем (базисные темпы роста - ОВД_б), так и с переменным базовым уровнем (цепные темпы роста - ОВД_ц):



(4.5)

где Р_т - уровень текущий; Р_б - уровень базисный;

(4.6)

где Р_т - уровень текущий; Р_т-1 - уровень, предшествующий текущему.

Относительная величина структуры (ОВС) характеризует структуру совокупности, определяет долю (удельный вес) части в общем объеме совокупности. ОВС рассчитывают как отношение объема части совокупности к абсолютной величине всей совокупности, определяя тем самым удельный вес части в общем объеме совокупности (%):

(4.1)

где m_i - объем исследуемой части совокупности; M - общий объем исследуемой совокупности.

Средняя величина - это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности. Средние величины делятся на два больших класса: степенные средние, структурные средние.

К степенным средним относятся такие наиболее известные и часто применяемые виды, как средняя геометрическая, средняя арифметическая и средняя квадратическая.

В качестве структурных средних рассматриваются мода и медиана.

Остановимся на степенных средних. Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя считается по не сгруппированным данным и имеет следующий общий вид:

,

где X_i - варианта (значение) осредняемого признака;

m - показатель степени средней;

n - число вариант.

Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным и имеет общий вид

,

где X_i - варианта (значение) осредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;

m - показатель степени средней;

f_i - частота, показывающая, сколько раз встречается i-e значение осредняемого признака.

Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.

Формула средней арифметической (простой) имеет вид

(5.2)



где n - численность совокупности.

Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.

Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:

(5.6)

Мода-величина признака, т.е. варианта, которая наиболее часто повторяется в совокупности.

Модой называется то значение признака, которая соответствует максимальной точке, теоретической кривой распределения.

Мода отражает типичный, наиболее расп распространенный вариант значения признака.

Если данные не сгруппированы, то моду определяют согласно определению.

Мода = ?x*f

В дискретном ряду распределения мода-варианта, кот.соответствует наибольшей частоте.

В интервальном ряду расп. сначала определяют модальный интервал (интервал содержащий моду)-ему соответствует наиб.частота.

Мо = xm+imo* ( (fmo-fmo-1)/ (fmo-fmo-1)+ (fmo-fmo+1)),

xm-нижнее значение модального интервала

imo-величина мод.интервала

fmo-частота модального интервала

fmo-1-частота предыдущего интервала

fmo+1-частота следующего интервала

Значение моды в этом случае приблизительно, т.к. ее значение зависит от величины групп, от границы интервалов и т.д.

Моду можно определить графически

Медиана-величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части. Одна часть имеет значение не больше, чем медиана, а другая - не меньше, чем медиана.

Для ранжированного ряда с нечетным числом членов, медианой является варианта расположенная в центре. Номер варианты определяется по формуле

NMe= (n+1)/2

Для ранжированного ряда с четным числом, медиана рассчитывается, как среднеарифметическое из 2-х вариантов, расположенных в центре.



n=2k k=n/2

Me= (xk+ xk+1)/ 2

Для дискретного ряда распределения медиана рассчитывается с помощью накопленных частот. Медианой является варианта, кот. соответствует накопленная частота впервые превысившая половину общей суммы частот.

Для интервального ряда сначала, с помощью накопленных частот определяют медианный интервал, которому соответствует накопленная частота, впервые превысившая половину суммы частот. Затем конкретное значение медианы определяют:

Me = xme+ime* ( (?f/2-Sme-1)/ fme),

xme-нижнее значение медианного интервала

ime-величина медианного интервала

Sme-1-сумма накопленных частот для интервала предшествующего медианному.

Для характеристики сов-той и исчисленных средних величин важно знать какая вариация скрывается за средним. В некот. случаях отдельное значение признака близко примыкает к средне арифметической и мало от нее отличается, в таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность и наоборот когда отдельное значение далеко от средней, средняя плохо представляет сов-ть, т.е. не является представительной.

Колеблимость средних значений степень их близости к средней хар-т показатели вариации: относительные и абсолютные. Абсолютные показатели вариации:

R=Xmax- Xmin;



размах вариации - этот показатель прост в вынесении и указывает на общие размеры вариации, но не дает представление о степени колеблимости, т.к. улавливает только крайние отклонения.

среднее линейное отклонение - средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней (без учета знака).

Более объективно меру вариации отражает показатель дисперсии.

Дисперсия- средне арифметическая из квадратов отклонений каждого значения признака от средней.

среднеквадратичное отклонение

Достоинством этого показателя является то, что он выражается в тех же ед. что и признак. G и G² явл. основными обобщающими показателями вариации (в абсолютном выражении). G является мерилом надежности средней, чем меньше этот показатель тем лучше ср арифметическая отражает изучаемую сов-ть. d,G,G² наз. средними показателями вариации. G d ? (правило мажорности)

Относительные показатели вариации позволяют сравнивать характер рассеивания в различных совокупностях, расчет относительных показателей осуществляют как отношение абсолютног7о показателя вариации к ср. арифметической, рассчитывается как правило в %.

1)коэффициент осцилляции

2)линейный коэффициент вариации

3)коэффициент вариации V_G =

Чем больше разброс признака вокруг средней, тем больше коэф-т вариации и тем менее представительна средняя. Считают, что если V_G >33%, то это говорит о большой колеблимости признака в совокупности, сов-ть неоднородна, а средняя не является представительной.

Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики есть2 основных элемента:

t - показатель времени

у - соответствующие уровни явления.

Уровнями называют отдельные наблюдения этого ряда.

Виды временных рядов :

* Моментные

* Интервальные

Моментные отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты или моменты времени. Особенностью моментного ряда явл то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности.

Интервальные ряды динамики отображают итоги развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени.

Особенность интервального ряда то, что каждый уровень интервального ряда складывается из данных за более короткие интервалы. Уровень интервального ряда можно суммировать. Это позволяет получать ряды динамики более крупных периодов.

По расстоянию между датами или величине интервала:

Равноотстающие и неравноотстающие моменты

Равные и неравные интервалы

По форме представления уровни ряда могут быть представлены

Абсолютные, относительные, средние

По содержанию:

Частных показателей и агрегированных.

Требования к построению.

Важнейшим условием правильного формирования рядов динамики явл сопоставимость уровней, образующих ряд динамики.

Основные требования сопоставимости:

1. одинаковая методология исчисления

2. одинаковые единицы измерения

3. одинаковая полнота охвата различных частей явления

4. в интервальных рядах должна соблюдаться неизмененность даты учета.

5. одинаковость границ территории к которым относятся данные.

Если какое то условие нарушается то прежде чем анализировать ряд динамики нужно обеспечить сопоставимость ур-й ряда дополнительными расчетами, те произвести смыкание рядов

Более точным способом отображения тенденции динамического ряда является аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощью аналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в виде функции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t, и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt.

Фактическими (или эмпирическими) уровнями ряда динамики называют исходные данные об изменении явления, т. е. данные, полученные опытным путем, посредством наблюдения. Они обозначаются уi. Расчетными (или теоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результате подстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их.

Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости f (t). На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f (t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f (t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса.

Чаще всего при выравнивании используются следующий зависимости: линейная; параболическая; экспоненциальная

1)Линейная зависимость выбирается в тех случаях, когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению.

2)Параболическая зависимость используется, если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют.

3)Экспоненциальные зависимости применяются, если в исходном временном ряду наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, - устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста, цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т.д.)

Таким образом, целью аналитического выравнивания является:

- определение вида функционального уравнения;

- нахождения параметров уравнения;

- расчет «теоретических», выровненных уровней, отображающих основную тенденцию ряда динамики.

Графическое отображение изменения уровней ряда играет большую роль в применении данного вида выравнивания. Оно позволяет ускорить процедуру анализа и увеличить степень наглядности полученных результатов.

Сезонность - изменения динамических рядов, имеющих внутригодичную цикличность, зависящие от календарного периода года, явлениями природы, праздниками и др. Например, объем продаж продукции меховой фабрики вырастет в октябре, в ноябре достигнет максимума, снизится к марту, и затем до сентября - октября будет держаться на очень низком уровне. В качестве примера, интересно сравнить сезонные изменения уровня цен в России и странах Западной Европы. В России уровень цен в предпраздничные дни (например, рождество, Новый год, 9 мая, 1 сентября и т. д.) заметно растет. Тогда как в Западной Европе, как правило, в предпраздничные дни проводятся распродажи, т. е. в большинстве своем цены падают.

Для обобщающей хар-ки ряда динамики используют:

Средний абсолютный прирост

Средний темп роста

Средний темп прироста

Выравнивание интервального ряда: (Так как ряды динамики формируются под различными показателями поэтому иногда незаметно уследить тенденцию)

Метод укрупнения интервалов (если суточный интервал ничего не даёт то исследуют годовой)

Скользящая средняя (Вычисляется средняя не для всей совокупности, а для каждого интервала)

Аналитическое выравнивание (y=f (t))

Сезонные колебания это колебания показателей в зависимости от времени года.

Коэф-т сезонности (месячные показатели / средний уровень данного показателя)

Индекс сезонности - относительный показатель, кот. используется для расчета сезонной составляющей. При исчислении индексов используют различные методы, выбор которых зависит от характера общей тенденции ряда динамики.

Если ряд динамики не имеет ярко выраженной тенденции развития, то индекс сезонности исчисляет непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. Для этого необходимо иметь данные не менее чем за 3 года.

Is=y/y,

средняя за период/ общая средняя.

Коэф-т сезонности:

При любом наблюдении могут происходить ошибки при регистрации единиц. В зависимости от объекта, субъекта и способа наблюдения эти ошибки могут возникнуть из-за сообщения ошибочных сведений объектом, неточной фиксации сообщаемых сведений субъектом наблюдения, неточного подсчета или измерения фиксируемых признаков при непосредственном наблюдении.

При несплошном наблюдении, в частности при выборочном, кроме ошибок регистрации возможны так называемые ошибки репрезентативности (представительности), которые возникают в связи с тем, что отобранная для обследования часть совокупности имеет по изучаемому признаку иную структуру, чем совокупность в целом. При выборочном обследовании их источником является нарушение принципа случайности отбора, его тенденциозность. Случайные же ошибки возможны и при совершенно правильно организованном отборе за счет того, что случайно могут отказаться отобранными единицы с характеристиками, в среднем отличными от всей совокупности. Таким образом, ошибка наблюдения (eнв) является при выборочном наблюдении суммой ошибки регистрации (eрв) и ошибки репрезентативности (eпв), а при сплошном наблюдении ошибка наблюдения (eнс) равна ошибке регистрации (eрс)

Существует два подхода в интерпретации возможностей индексных показателей: обобщающий (синтетический) и аналитический, которые в свою очередь определяются разными задачами.

Суть обобщающего подхода - в трактовке индекса как показателя среднего изменения уровня исследуемого явления. В этом случае основной задачей, решаемой с помощью индексных показателей, будет характеристика общего изменения многофакторного экономического показателя.

Аналитический подход рассматривает индекс как показатель изменения уровня результативной величины, на которую оказывает влияние величина, изучаемая с помощью индекса. Отсюда и иная задача, которая решается с помощью индексных показателей: выделить влияние одного из факторов в изменении многофакторного показателя.

От содержания изучаемых показателей, методологии расчета первичных показателей, целей и задач исследования зависят и способы построения индексов.

По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие (сводные).

Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные (от лат. аggrega - присоединяю) индексы, или как средние взвешенные индексы (средние из индивидуальных).

Способ построения агрегатных индексов заключается в том, что при помощи так называемых соизмерителей можно выразить итоговые величины сложной совокупности в отчетном и базисном периодах, а затем первую сопоставить со второй.

В статистике имеют большое значение индексы переменного и фиксированного состава, которые используются при анализе динамики средних показателей.

Индексом переменного состава называют отношение двух средних уровней.

Индекс фиксированного состава есть средний из индивидуальных индексов. Он рассчитывается как отношение двух стандартизованных средних, где влияние изменения структурного фактора устранено, поэтому данный индекс называют еще индексом постоянного состава.

В зависимости от характера и содержания индексируемых величин различают индексы количественных (объемных) показателей и индексы качественных показателей.

50.Агрегатный индекс ФОП (предложен Э. Ласпейресом) отражает изменение выпуска всей совокупности продукции, где индексируемой величиной является количество продукции q, а соизмерителем - цена р:



(10.2)

где q₁ и q₀ - количество выработанных единиц отдельных видов продукции соответственно в отчетном и базисном периодах; p₀ - цена единицы продукции (отдельного вида) в базисном периоде.

При вычислении индекса ФОП в качестве соизмерителей может выступать также себестоимость продукции или трудоемкость.

Средние взвешенные индексы ФОП используются в том случае, если известны индивидуальные индексы объема по отдельным видам продукции и стоимость отдельных видов продукции (или затраты) в базисном или отчетном периоде.

Цепные индексы получают путем сопоставления текущих уровней с предшествующим, при этом база сравнения постоянно меняется.

Базисные индексы получают путем сопоставления с тем уровнем периода, который был принят за базу сравнения.

В качестве примера можно привести цепные и базисные индексы цен.

Цепные индивидуальные индексы цен имеют следующий ряд расчета:

.... (10.15)

Базисные индивидуальные индексы цен:

.... (10.16)

Следует помнить, что произведение цепных индивидуальных индексов цен равно последнему базисному индексу:



(10.17)

Цепные агрегатные индексы цен:

.... (10.18)

Базисные агрегатные индексы цен:

.... (10.19)

Индекс физического объема продукции (ФОП) отражает изменение выпуска продукции. Индивидуальный индекс ФОП отражает изменение выпуска продукции одного вида и определяется по формуле

(10.1)

где q₁ и q₀ - количество продукции данного вида в натуральном выражении в текущем и базисном периодах.

Агрегатный индекс ФОП (предложен Э. Ласпейресом) отражает изменение выпуска всей совокупности продукции, где индексируемой величиной является количество продукции q, а соизмерителем - цена р:

(10.2)

где q₁ и q₀ - количество выработанных единиц отдельных видов продукции соответственно в отчетном и базисном периодах; p₀ - цена единицы продукции (отдельного вида) в базисном периоде.

При вычислении индекса ФОП в качестве соизмерителей может выступать также себестоимость продукции или трудоемкость.

Средние взвешенные индексы ФОП используются в том случае, если известны индивидуальные индексы объема по отдельным видам продукции и стоимость отдельных видов продукции (или затраты) в базисном или отчетном периоде. Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Существует две категории зависимостей (функциональная и корреляционная) и две группы признаков (признаки-факторы и результативные признаки). В отличие от функциональной связи, где существует полное соответствие между факторными и результативными признаками, в корреляционной связи отсутствует это полное соответствие.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Примерами корреляционной зависимости могут быть зависимости между размерами активов банка и суммой прибыли банка, ростом производительности труда и стажем работы сотрудников.

Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными -- у и х, т.е. модель вида

где у -- результативный признак; х - признак-фактор.

Множественная регрессия представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов, т. е. модель вида



Спецификация модели - формулировка вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

статистика счет сезонность

где y_j -- фактическое значение результативного признака;

y_xj -теоретическое значение результативного признака.

-- случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического.

Случайная величина е называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

От правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок: они тем меньше, чем в большей мере теоретические значения результативного признака подходят к фактическим данным у.

К ошибкам спецификации относятся неправильный выбор той или иной математической функции для, и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии вместо множественной.

Ошибки выборки - исследователь чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Ошибки измерения практически сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками. Основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.

В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен тремя методами: графическим, аналитическим и экспериментальным.

Графический метод основан на поле корреляции. Аналитический метод основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.

Экспериментальный метод осуществляется путем сравнения величины остаточной дисперсии D_ост, рассчитанной при разных моделях. Если фактические значения результативного признака совпадают с теоретическими у =, то D_ocm =0. Если имеют место отклонения фактических данных от теоретических (у -- ) то .

Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. Число наблюдений должно в 6 -- 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной х.

Важнейшей частью национального имущества являются основные фонды, на долю которых приходится более 90%. К основным фондам относится вся совокупность произведенных активов или материально-вещественных ценностей (средств труда), которые многократно (не менее года) в неизменной натурально-вещественной форме участвуют в процессах производства товаров и услуг, перенося постепенно (по мере износа) свою стоимость на продукт или услугу труда.

Порядок отнесения объектов к основным фондам определяется нормативными актами. В настоящее время состав основных фондов определяется Общероссийским классификатором основных фондов (ОКОФ), который был введен в 1996 г. Согласно ОКОФ, в отечественной статистике принята типовая классификация основных фондов. В их составе выделяют материальные фонды (производственные и жилые здания, сооружения, машины и оборудование, транспортные средства, производственный и хозяйственный инвентарь, рабочий и продуктивный скот, многолетние насаждения, прочие основные фонды) и стоимостные (капитальные затраты на геологоразведочные, мелиоративные, ирригационные работы, затраты на программное обеспечение и базы данных ЭВМ, затраты по обеспечению сферы экономических операций).

При изучении состава основных фондов используются и группировки по ряду важнейших признаков:

отраслевому;

по видам экономической деятельности;

по формам собственности;

региональному (территориальному);

по принадлежности (собственные и арендованные основные средства).

В учете основных фондов различают оценку основных фондов по первоначальной и по восстановительной стоимости.

Полная первоначальная стоимость - это стоимость основных фондов (объекта) в фактических ценах на момент ввода их в эксплуатацию. В этой оценке основные фонды поступают на баланс предприятия и она является базовой для расчета амортизационных отчислений. В зависимости от источника поступления основных фондов под первоначальной стоимостью понимается либо сумма фактических затрат, либо договорная оценка стоимости, либо рыночная стоимость на момент принятия объекта к учету, если он получен безвозмездно.

Остаточная первоначальная стоимость (первоначальная стоимость за вычетом износа) - это полная первоначальная стоимость объекта за вычетом суммы износа, что позволяет иметь представление о фактической стоимости, не перенесенной на произведенный продукт. Поскольку одинаковые объекты были введены в эксплуатацию в разное время, где действовал разный уровень цен, то они имеют и разную стоимостную оценку. С целью правильного определения объема основных фондов и правильной уплаты налога с каждым новым изменением цен необходимо проводить переоценку основных фондов.

Полная восстановительная стоимость - это стоимость воспроизводства основных фондов в новом виде (приобретение, транспортировка, установка аналогичных новых объектов на момент переоценки).

Остаточная восстановительная стоимость - это полная восстановительная стоимость основных фондов без суммы износа.

Основные фонды по мере их эксплуатации подвергаются физическому и моральному износу, который в денежном выражении в статистике называют амортизацией. От износа амортизация отличается тем, что она представляет собой процесс переноса стоимости основных фондов на издержки производства, между тем износ как экономическая категория отражает лишь процесс старения действующих основных фондов. Тем не менее именно на основании износа рассчитывается амортизация.

По мере необходимости замены основных фондов накапливаются денежные средства (амортизационный фонд), достаточные для обеспечения реновации (полного восстановления) выбывших основных фондов. Для этих целей служат амортизационные отчисления (включенные в себестоимость продукции части стоимости действующих основных фондов).

Амортизационные отчисления могут обеспечить и частичное восстановление основных фондов в ходе капитального ремонта и модернизации.

Объем ежегодных амортизационных отчислений А можно рассчитать по формуле

(14.1)

где S_п - полная первоначальная стоимость основных фондов; S_л - ликвидационная стоимость основных фондов за вычетом расходов на демонтаж; Т - нормативный срок службы основных фондов.

Годовая норма амортизации А_н определяется как отношение объема ежегодных амортизационных отчислений А к полной первоначальной стоимости основных фондов S_пв :

(14.2)

В настоящее время предприятия и организации могут выбрать один из применяемых в настоящее время способов начисления амортизации:

линейный (годовая сумма амортизационных отчислений начисляется равными долями от полной балансовой стоимости по установленным нормам);

уменьшаемого остатка или ускоренной амортизации (годовая сумма амортизационных отчислений определяется по остаточной стоимости объекта и норме амортизации);

списания стоимости по сумме лет срока полезного использования (годовая сумма амортизационных отчислений определяется по полной балансовой стоимости объекта и коэффициенту как отношению остаточного числа лет до конца срока службы к сумме лет срока его полезного использования);

списания стоимости пропорционально объему произведенной продукции (годовая сумма амортизационных отчислений определяется по полной балансовой стоимости объекта и отношению фактического объема произведенной продукции в текущем периоде к планируемому выпуску за весь период использования объекта).

Наиболее полное представление об изменении объема основных фондов за год можно получить на основе балансового метода.

Балансы основных фондов составляются в двух видах - по полной первоначальной балансовой стоимости и по остаточной балансовой стоимости, что может быть выражено в текущих ценах, среднегодовых ценах и в постоянных ценах базисного периода.

Трудовые ресурсы - это трудоспособная часть населения, которая по возрасту и состоянию здоровья способна производить материальные и духовные блага, а также оказывать услуги. Трудовые ресурсы включают экономически активное население (фактически занятые и безработные), а также незанятое по тем или иным причинам (экономически неактивное население).

В состав трудоспособного населения согласно законодательству РФ включаются граждане в возрасте 16-54 (включительно) - женщины, 16-59 (включительно) - мужчины. В группу нетрудоспособных включаются: неработающие инвалиды I и II групп рабочего возраста, неработающие пенсионеры трудоспособного возраста, получающие пенсию на льготных условиях.

Для того чтобы рассчитать численность трудовых ресурсов, берется общая численность трудоспособного населения по возрасту, к которой прибавляется число работающих пенсионеров и работающих подростков (моложе 16 лет) и исключается количество неработающих инвалидов I и II групп (рабочего возраста), а также численность пенсионеров трудоспособного возраста, получающих пенсию на льготных условиях.

С переходом России к рыночным отношениям в статистическом анализе помимо категории «трудовые ресурсы» стала использоваться и категория «экономически активное население» (фактически занятые и безработные - рабочая сила). Но для интегральных расчетов по-прежнему используется категория «трудовые ресурсы», поскольку она включает помимо фактически занятых и безработных тех, кто трудоспособен, но по тем или иным причинам фактически не занят в общественном производстве.

В статистике естественное движение трудовых ресурсов определяется как изменение их численности, не связанное с процессом миграции населения (вступление в трудоспособный возраст подростков; привлечение к занятости пенсионеров, а также лиц моложе 16 лет; естественное выбытие за счет смертности лиц трудоспособного возраста, перехода на пенсию или инвалидности лиц трудоспособного возраста и т.д.).

Изменение численности трудовых ресурсов за счет миграции - это так называемое механическое движение трудовых ресурсов.

Для того чтобы рассчитать интенсивность изменения численности трудовых ресурсов и проводить статистический анализ, используются следующие относительные показатели: коэффициент естественного пополнения (К_еп), коэффициент естественного выбытия (К_ев), коэффициент естественного прироста (К_пр) и коэффициент миграционного прироста (К_мп) трудовых ресурсов.

Коэффициент естественного пополнения трудовых ресурсов рассчитывается как отношение числа вступивших в трудоспособный возраст и привлеченных к общественному труду пенсионеров и подростков к среднему количеству трудовых ресурсов (%) за определенный период:

(13.10)

Коэффициент естественного выбытия рассчитывается как отношение количества выбывших из состава трудовых ресурсов к средней величине трудовых ресурсов (%):

(13.11)

Коэффициент естественного прироста рассчитывается как разность между коэффициентами пополнения и выбытия трудовых ресурсов:



(13.12)

Коэффициент миграционного прироста трудовых ресурсов рассчитывается как отношение миграционного прироста к средней величине трудовых ресурсов (%):

(13.13)

С переходом России к рыночным отношениям большое значение стало придаваться анализу баланса трудовых ресурсов, который представляет собой систему статистических показателей, отражающих количественные характеристики двух важнейших составляющих использования трудовых ресурсов: формирования (наличие и источники воспроизводства) и распределения трудовых ресурсов по сферам и видам экономической деятельности.

Статистический анализ количественных характеристик формирования трудовых ресурсов осуществляется с помощью следующих показателей.

Абсолютный прирост трудовых ресурсов (АП_тр) рассчитывается как разность численностей трудовых ресурсов на конец и начало года:

(13.14)

где ТР_п - численность трудовых ресурсов на конец года; ТР₀ - численность трудовых ресурсов на начало года

Темп роста (Т_р) рассчитывается как отношение абсолютных величин численности трудовых ресурсов на конец и начало года.

Определяем вначале коэффициент роста:



(13.15)

затем определяем темп роста, который равен коэффициенту роста, умноженному на 100%:

Темп прироста (Т_пр) равен темпу роста минус 100%:

(13.16)

При составлении баланса трудовых ресурсов большое значение придается статистическому анализу распределения трудовых ресурсов, прежде всего занятого населения. Состав занятых исследуется по таким важнейшим характеристикам, как пол, возраст, уровень образования. Занятое население ранжируется на группы по половым и возрастным признакам как в целом по народному хозяйству, так и по регионам и отдельным отраслям. Важнейшим показателем является показатель уровня образования, который определяется числом лиц из расчета на 1000 человек, имеющих высшее, незаконченное высшее и среднее специальное образование. В РФ в 90-х годах данный показатель имел тенденцию к росту (с 322 человек в 1989 г. до 370 в 1997 г.).

С вхождением России в систему мирового хозяйства и переходом на МСОК (Международную стандартную отраслевую классификацию), разработанную статистической комиссией ООН, занятое население стало распределяться по видам экономической деятельности (прежде, при плановой экономике, трудовые ресурсы распределялись по видам занятости, где выделяли 5 основных групп: занятые в народном хозяйстве; учащиеся трудоспособного возраста очных отделений; трудоспособное население, занятое в домашнем хозяйстве; занятые в вооруженных силах; незанятое население).

По новым стандартам занятое население распределяется на следующие группы:

наемные работники (лица, заключившие трудовой договор - контракт, устное соглашение - с руководителем предприятия или с отдельным лицом);

работодатели (лица, управляющие частным или семейным предприятием и использующие на постоянной основе труд наемных работников);

самостоятельно занятые (группа граждан, работающих самостоятельно или имеющих деловых партнеров, но не нанимающих работников на постоянной основе);

члены производственных кооперативов (лица, работающие на собственном предприятии, имеющие равные права в производственной деятельности и при распределении дохода);

помогающие члены семьи (неоплачиваемые работники).

Из перечисленных групп только первая (самая большая) - это лица, работающие по найму, работники остальных групп - это лица, работающие не по найму. По статистике данная группа составляет примерно 5% занятого населения.

На основе данных о численности экономически активного населения и занятого населения в статистике рассчитывают коэффициент занятости населения К_зан, который равен отношению численности занятых Т_зан к численности экономически активного населения Т_эа:

(13.17)



При расчете коэффициента по отдельным возрастным группам в знаменателе формулы коэффициента занятости берется численность населения данной группы вместо численности экономически активного населения.

Размещено на Allbest.ru