Економіко-статистичні методи в наукових дослідженнях

Размещено на http://www.allbest.ru/

РЕФЕРАТ

Економіко-статистичні методи в наукових дослідженнях

План

Вступ

1. Загальні принципи застосування економіко-статистичних методів в наукових дослідженнях

2. Методи аналізу стану та динаміки явищ і процесів

3. Методи факторного аналізу

4. Методи прогнозування та оптимізації

Література

Вступ

Практика свідчить, що при написанні наукових робіт багато хто потребує використання економіко-статистичних методів, і виникають труднощі у їх застосуванні. Дана тема, матеріали якої повністю відповідають науковим здобуткам статистики, аналізу та економічної теорії, є спробою комплексного висвітлення сучасних базових основ та вимог до застосування економіко-статистичних методів у наукових дослідженнях. Тому висвітлений матеріал буде корисним усім тим, хто займається, або хоче в майбутньому займатись науковою діяльністю, а також всім тим, хто хоче ознайомитись з базовим матеріалом про економіко-статистичні методи для подальшого їх використання. Вони дізнаються: про різні методи та способи таких досліджень, їх моделі, умови застосування того чи іншого способу і інше. Дана тема є більш статистичною, але в сучасних умовах розвитку науково-дослідної діяльності, в наукових дослідженнях слід обов'язково проводити аналіз, використовуючи вищевказані методи.

Основними ключовими словами при вивченні теми є: метод наукової абстракції, економіко-статистичний аналіз, статистичний показник, динамічний ряд, факторні моделі, екстраполяцією тренду, рівень ряду, тренд, періодом упередження, сезонні коливання.

статистичний науковий економічний факторний

1. Загальні принципи застосування економіко-статистичних методів в наукових дослідженнях

Аналіз - це метод наукового дослідження об'єкта шляхом розгляду його окремих сторін та складових частин.

Економіко-статистичний аналіз - це розробка методики, заснованої на використання традиційних статистичних і математико-статистичних методів з метою контролю за адекватним відображенням явищ та процесів, що досліджуються.

Статистичний аналіз даних проводиться в нерозривному зв'язку теоретичного, якісного аналізу і відповідно кількісного інструментарію вивчення їх структури, зв'язків і динаміки. Економіко-статистичний аналіз повинен проводитись з дотриманням наступних принципів, які враховують їх економічну та статистичну градацію.

Економічними принципами є:

? відповідність економічним законам

? адекватне відображення суті економічної політики сучасного етапу суспільно-економічного розвитку

? орієнтація на кінцеві економічні результати

? врахування специфіки об'єкта, який вивчається

До статистичних принципів відносяться:

? чітко визначена ціль економіко-статистичного дослідження

? відповідність систем по горизонталі та вертикалі

? логічний взаємозв'язок між показниками, які характеризують об'єкт чи явище

? комплексність та повнота відображення об'єкта дослідження у статистичних показниках

? максимальний ступінь аналітичності

Дотримання даних принципів поряд із застосуванням методології статистичного аналізу дозволяє здійснити науково-обгрунтоване економіко-статистичне дослідження суб'єктів економіки у відповідності з прийнятою міжнародною методологією обліку та статистики.

Згідно з принципами діалектичної логіки статистика розглядає соціально-економічне явище не ізольовано, а в його різноманітних зв'язках з іншими явищами та зовнішнім середовищем, виявляє фактори, що спричиняють зміни в цих явищах. Статистика застосовує метод наукової абстракції. Він означає абстрагування наших уявлень про процеси, що вивчаються, від випадкового, перехідного, одиничного і виділення в них типового, стійкого.

Особливості статистичної методології пов'язані з точним вимірюванням і кількісним описуванням масових економічних явищ, з використанням узагальнюючих показників для характеристики об'єктивно існуючих закономірностей. Щоб визначити певний статистичний показник, слід врахувати велику кількість випадків і узагальнити ці дані. Тому статистичні показники називають узагальнюючими.

Інформація про розміри, пропорції, зміни в часі, інші закономірності соціально-економічних явищ створюється, передається і зберігається у вигляді статистичних показників. З філософського погляду статистичний показник - це міра, що поєднує якісне і кількісне відображення певної властивості соціально-економічного явища чи процесу. Якісний зміст показника визначається суттю явища і виявляється у його назві: народжуваність, урожайність, прибутковість тощо. Кількісну сторону представляють число та його вимірник.

Показники різняться за своєю аналітичною функцією. Одні характеризують масштаби явищ, другі - структуру сукупності та збалансованість окремих її складових, треті - поширеність явищ чи інтенсивність їхнього розвитку.

Масштаби, розміри соціально-економічних явищ характеризуються абсолютними величинами, кожна з яких має свою одиницю вимірювання: штуки, тонни, кіловати, людино-години, гривні тощо. Вибір одиниці вимірювання залежить від природи, матеріального змісту явища, конкретних задач дослідження та практичної доцільності.

За наявності інформації щодо окремих складових об'єкта дослідження можна проаналізувати його структуру (склад за певною ознакою). Характе-ристиками структури слугують відносні величини - частки, які визнача-ються відношенням розмірів окремих складових об'єкта до загального підсумку і виражаються простим чи десятковим дробом або процентом. Наприклад, частка становить ј, або 0,25, або 25% загального обсягу.

Інтенсивність поширення явищ визначається відношенням різнойменних абсолютних величин: у чисельнику - обсяги певного явища (кількість подій, фактів), у знаменнику - обсяг середовища, якому це явище (подія) властиве. Наприклад, відношення грошової маси до ВВП (рівень монетизації економіки) в Україні зріс від 18,9% у 2000 р. до 36,1 у 2003 р.

При дослідженні масових явищ і процесів широко використовують середні величини: середня урожайність зернових, середня заробітна плата бухгалтерів тощо. Середня відображає характерні (типові) розміри ознак соціально-економічних явищ в певних умовах простору і часу, розкриває їхні спільні закономірності.

2. Методи аналізу стану та динаміки явищ і процесів

Одним з визначальних положень наукової методології є необхідність вивчення усіх явищ у русі і розвитку. Інформаційною базою аналізу закономірностей розвитку і прогнозування слугують динамічні (часові) ряди (ряди динаміки).

Динамічний ряд (ряд динаміки) - це послідовність значень показника, який характеризує зміну того чи іншого соціально-економічного явища в часі. Числа послідовності у₁, у₂, …, у_n називаються рівнями ряду. Залежно від статистичної природи показника у_t його значення характеризують зміну явища за певний інтервал часу (за рік, квартал, місяць, декаду, добу, годину) або рівень явища на певний момент часу (на початок кварталу, на початок року тощо). Підрядковий індекс t = 1, 2, 3, ..., n вказує на порядковий номер того проміжку часу (моменту), до якого відноситься значення показника.

У динамічних рядах важливу інформацію несе не лише значення окремих рівнів ряду, але і їхня послідовність. Саме характер послідовних змін значень y_t відбиває особливості розвитку процесу за певний період. Під впливом безлічі факторів в одних рядах рівні протягом тривалого часу зростають або зменшуються з різною інтенсивністю, в інших зростання і зменшення y_t чергуються з певною періодичністю. Окрім закономірних коливань рівнів, динамічним рядам властиві також випадкові коливання, пов'язані з масовим процесом.

Поєднання тенденції і коливань характерно для більшості динамічних процесів з більш-менш стабільними умовами розвитку в межах періоду. Тенденція зумовлена дією певного кола постійно діючих, специфічних для кожного процесу факторів і умов розвитку. Коливання, навпаки, є наслідком дії короткотермінових, циклічних чи випадкових факторів, які впливають на окремі рівні динамічного ряду. Одним рядам властива тенденція до зростання, іншим - до зниження рівнів. Така зміна, у свою чергу, відбувається по-різному: рівномірно, прискорено чи уповільнено.

Напрямок та інтенсивність змін в динаміці описуються низкою абсолютних і відносних характеристик, з-поміж яких: індекси (темпи зростання), абсолютні та відносні прирости, коефіцієнти прискорення (уповільнення) тощо. Базою порівняння для поточного рівня y_t може бути попередній рівень ряду y_{t - 1} або будь-який віддалений у часі рівень.

Абсолютний приріст Д_t характеризує абсолютний розмір збільшення чи зменшення рівнів ряду y_t за певний часовий інтервал і обчислюється як різ-ниця рівнів ряду:

Д_{t =} y_t - y_0,

де y₀ - база порівняння. Знаки «+» та «-» свідчать про напрям динаміки.

Індекс (темп зростання) k_t показує, у скільки разів рівень y_t більший (менший) від рівня, узятого за базу порівняння. Він являє собою кратне відношення рівнів:

k_t = y_t / y₀.

Темп приросту завжди виражається в процентах і показує, на скільки процентів рівень y_t більший (менший) від бази порівняння.

З плином часу змінюються рівні динамічних рядів і обчислені на їх основі абсолютні прирости та темпи зростання. Постає потреба узагальнення притаманних динамічному ряду властивостей, визначення типових характеристик розвитку. Такими характеристиками є середні величини.

Середній абсолютний приріст (абсолютна швидкість динаміки) обчислюється діленням загального приросту за весь період на довжину цього періоду у відповідних одиницях часу (рік, квартал, місяць тощо). При обчисленні середнього індексу враховують правило складних процентів, за якими змінюється відносна швидкість динаміки (нагромаджується приріст на приріст). Тому середній індекс можна обчислити як геометричну середню з послідовних (ланцюгових) індексів.

Різниця між абсолютними приростами:

г_t = Д_t - Д_t-1

показує абсолютне прискорення (г_t >0) чи уповільнення (г_t <0). Порівняння темпів зростання дає коефіцієнт прискорення (уповільнення) відносної швидкості розвитку.

У наукових дослідженнях соціально-економічних процесів постають завдання:

1) виявити і описати характер змін показника за певний період часу, протягом якого явище еволюціонує, змінюється, прогресує;

2) оцінити інтенсивність і сталість змін;

3) передбачити подальший рух процесу за межами ряду.

Згідно з цими завданнями ряд динаміки в процесі аналізу умовно поділяється на дві складові - тенденцію f(t) і коливання e_t:

y_t = f(t) + e_t.

Така умовна конструкція дозволяє, залежно від мети дослідження, вивчити тенденцію, елімінуючи коливання, або вивчати коливання елімінуючи тенденцію.

3. Методи факторного аналізу

Одним з найважливіших методологічних питань в аналізі господарської діяльності є визначення величини впливу окремих факторів на приріст результативного показника. В детермінованому факторному аналізі для цього використовують наступні методи: ланцюгових підстановок, індексний, абсолютних різниць, відносних різниць, пропорційного ділення, інтегральний, логарифмування і ін. Перші чотири способи базуються на методі елімінування. Елімінувати означає усунути, відхилити, виключити дію всіх факторів на величину результативного показника крім одного. Цей метод виходить з того, що всі фактори змінюються незалежно один від одного: спочатку змінюється один, а всі інші залишаються без змін, потім змінюються два, потім три і т.д., при незмінних решти факторів.

Найбільш універсальним із них є спосіб ланцюгових підстановок. Він використовується для розрахунку впливу факторів у всіх типах детермінованих факторних моделей: адитивних, мультиплікативних, кратних і змішаних (комбінованих). Цей спосіб дозволяє визначити вплив окремих факторів на зміну величини результативного показника шляхом поступової заміни базисної величини кожного факторного показника в обсязі результативного показника на фактичну у звітному періоді. З цією ціллю визначають ряд умовних величин результативного показника, які враховують зміни одного, потім двох, трьох і т.д. факторів, припускаючи, що решта не змінюються. Порівняння величини результативного показника до і після зміни рівня того чи іншого фактора, дозволяє елімінуватись від впливу всіх факторів, крім одного, і визначити дію останнього на приріст результативного показника.

Індексний метод базується на відносних показниках динаміки, просторових порівнянь, виконання плану, показниках, які виражають відношення фактичного рівня показника, що аналізується, у звітному періоді до його рівня в базисному періоді (чи плановому). За допомогою агрегатних індексів можна виявити вплив різних факторів на зміни рівня результативних показників в мультиплікативних і кратних моделях.

Метод абсолютних різниць є однією з модифікацій елімінування. Як і спосіб ланцюгових підстановок, він застосовується для розрахунку впливу факторів на приріст результативного показника в детермінованому аналізі, але тільки в мультиплікативних і мультиплікативно-аддитивних моделях:

Y = (a - b)c i Y = a(b - c).

Особливо ефективно застосовується цей спосіб в тому випадку, коли вихідні дані вже містять абсолютні відхилення по факторних показниках. При його використанні величина впливу факторів розраховується множенням абсолютного приросту досліджуваного фактора на базову (планову) величину факторів, які знаходяться справа від нього, і на фактичну величину факторів, які стоять зліва від нього у факторній моделі.

Спосіб відносних різниць використовується для вимірювання впливу факторів на приріст результативного показника тільки в мультиплікативних і аддитивно-мультиплікативних моделях типу

Y = (a - b)c.

Він простіший ніж метод ланцюгових підстановок, що робить його за певних обставин дуже ефективним. Це перш за все стосується тих випадків, коли вихідні дані містять вже визначені раніше відносні прирости факторних показників у відсотках чи коефіцієнтах.

В багатьох випадках для визначення величини впливу факторів на приріст результативного показника може бути використаний метод пропорційного ділення. Це стосується тих випадків, коли маємо справу з адитивними моделями типу

Y = ?X_i

і кратно-аддитивного типу

y = a / (b+c+d+...+n).

Інтегральний метод використовується для вимірювання впливу факторів в мультиплікативних, кратних і змішаних моделях кратно-аддитивного виду

Y = A/?X_i.

Використання цього способу дозволяє отримати більш точні результати розрахунку впливу факторів порівняно з способами ланцюгових підстановок, абсолютних і відносних величин і уникнути неоднозначної оцінки впливу факторів тому, що в даному випадку результати не залежать від місцезнаходження факторів в моделі, а додатковий приріст результативного показника, який утворився від взаємодії факторів, розкладається між ними порівну.

Метод логарифмування використовується для вимірювання впливу факторів в мультиплікативних моделях. В даному випадку результат розрахунку, як і при інтегруванні, не залежить від місцезнаходження факторів в моделі і порівняно з інтегральним методом забезпечує ще більшу точність розрахунків. Якщо при інтегруванні додатковий приріст від взаємодії факторів розподіляється порівну між ними, то за допомогою логарифмування результат спільної дії факторів розподіляється пропорційно частці ізольованого впливу кожного фактора на рівень результативного показника. В цьому його перевага, а недолік - в обмеженні сфери застосування.

4. Методи прогнозування та оптимізації

Для того щоб передбачити майбутнє, необхідно добре знати минуле і властиві йому закономірності. Інформаційною базою для аналізу закономірностей розвитку і прогнозування слугують динамічні (часові) ряди.

Динамічний ряд - це послідовність значень показника, який характеризує зміну того чи іншого соціально-економічного явища в часі. Числа послідовності у₁, у₂, у₃, ... , у_n називаються рівнями ряду.

Основними характеристиками ряду динаміки є: абсолютний приріст, індекс (темп зростання), темп приросту, середній абсолютний приріст, коефі-цієнт прискорення (уповільнення), абсолютне значення одного відсотку при-росту та ін.

В аналізі динамічних рядів тенденцію представляють у вигляді плано-вої траєкторії і описують певною функцією, яку називають трендом

Y_t = f(t),

де t - змінна часу ( t = 1,2,..., n). На основі такої функції здійснюють вирівню-вання динамічного ряду і прогнозування подальшого розвитку процесу.

Процедура вирівнювання динамічних рядів включає два етапи: вибір типу функції (найбільш поширені лінійна функція, параболи) та оцінювання її параметрів. Так, лінійний тренд

Y_t = a + bt

описує процеси, які рівномірно змінюються в часі і мають стабільні абсолютні прирости. Якщо ж відносно стабільними є ланцюгові темпи приросту, то такий процес адекватно опише експонента

Y_t = ab^t .

У зазначених функція: t - порядковий номер періоду (дати), a - значення показника при t = 0. Параметр b характеризує швидкість динаміки: середню абсолютну в лінійній функції і середню відносну - в експоненті. Оцінювання параметрів трендових рівнянь здійснюється методом найменших квадратів (МНК).

Виявлену тенденцію можна продовжити за межі динамічного ряду. Таку процедуру називають екстраполяцією тренду. Це один з методів статистичного прогнозування, передумовою використання якого є сталість причинного комплексу, що формує тенденцію. Часовий горизонт прогнозу називають періодом упередження.

Для деяких соціально-економічних процесів характерні сезонні піднесення і спади. Вони спричиняють нерівномірне використання протягом року виробничих потужностей і робочої сили, нерівномірний попит на ринку споживчих товарів тощо, а отже, потребують вивчення і регулювання. Сезонні коливання виявляються і аналізуються на основі рядів помісячних або поквартальних даних. Кожний рівень ряду y_t належить до певного сезонного циклу, довжина якого становить 12 місяців або 4 квартали. Характер сезонних коливань описується сезонною «хвилею», елементами якої є індекси сезонності I_t , а основною характеристикою - амплітуда коливань

R_t = I_max - I_min .

В аналізі закономірностей розвитку широко використовується графічний метод.

Практична діяльність менеджера фінансової установи, промислового підприємства чи комерційної фірми пов'язана з пошуком управлінських рішень щодо розміщення виробничих замовлень, оптимального використання ресурсів, формування портфеля цінних паперів тощо. Пошук найбільш прийнятного варіанта управлінського рішення - це задача оптимізації. Суть її полягає у визначення таких параметрів функціонування об'єкта управління x_j, які б за певних обмежень забезпечували досягнення цільової функції Z(x). Цільова функція найчастіше екстремальна: це максимальний прибуток, мінімальні витрати і т. ін.

Алгебраїчно задача оптимізації записується так:

1) Задача на максимум прибутку

_m

Z(x) = ? p_j x_j > max

¹

2) Задача на мінімум витрат

_m

Z(x) = ? c_j x_j > min

¹

У наведених формулах прийнято позначення: x_j - обсяг виробництва j-го виду продукції, p_j - прибуток від реалізації одиниці j-го виду продукції, c_j - собівартість виробництва одиниці j-го виду продукції. Найпростіше прогнозувати та оптимізувати процеси розвитку за допомогою комп'ютерної програми Exel.

Література

1. Білуха М.Т. Основи наукових досліджень: Підручник для студ. екон. спец. вузів. - К.: Вища школа, 1997. - 271 с.

2. Теория статистики: Учебник/ Под ред. проф. Р.А.Шмойловой. - 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 560 с.

3. Єріна А.М., Захожий В.Б., Єрін Д.Л. Методологія наукових досліджень: Навчальний посібник. - Київ: Центр навчальної літератури, 2004. - 212 с.

Размещено на Allbest.ru