Методы расчета валового внутреннего продукта

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Методы расчета ВВП

Валовой внутренний продукт (ВВП) - показатель общего экономического состояния страны. Валовой внутренний продукт (ВВП) - центральный показатель системы национальных счетов (СНС), который характеризует стоимость конечных товаров и услуг, произведенных резидентами страны за тот или иной период.

Валовой внутренний продукт может быть исчислен следующими тремя методами:

1. Как сумма валовой добавленной стоимости (производственный метод)

2. Как сумма компонентов конечного использования (метод конечного использования)

3. Как сумма первичных доходов (распределительный метод)

1. При расчете производственным методом ВВП исчисляется путем суммирования валовой добавленной стоимости всех производственных единиц - резидентов, сгруппированных по отраслям или секторам.

ВВП = ВВ+ЧНПИ-ПП

2. Согласно методу конечного использования ВВП определяется как сумма следующих компонентов:

1. расходы на конечное потребление товаров и услуг;

2. валовое накопление;

3. сальдо экспорта и импорта товаров и услуг.

«Формула расчета ВВП данным методом выглядит следующим образом»

3. При определении распределительным методом ВВП включает следующие виды первичных доходов: оплату труда наемных работников, чистые налоги на производство и импорт (налоги на производство и импорт минус субсидии на производство и импорт), валовую прибыль и валовые смешанные доходы.

ВВП = ОТН+ЧНПрИ+ВПи ВСД.

СР=ВВПпроизв-ВВПкон.исп.

2. Показатели статистики цен

Цена - важнейший стоимостной измеритель. На цену оказывают влияние отраслевые пропорции, системы распределения национального дохода, налогообложения и кредитования, порядок формирования затрат. Цена - это механизм, функционирующий на уровне конкретного предприятия, с помощью которого можно обеспечить прибыль.

В составе показателей статистики цен выделяют:

1)показатели уровня цен;

Различают уровни цен: - индивидуальный (моментная цена товарного вида, сорта товара-представителя);

- средний (средняя цена на дату или период)

- обобщающий уровень (стоимость потребительской корзины)

2)показатели структуры цен;

Наличие соотношение и число структурных элементов конкретной цены зависят от конъюктуры рынка, вида товаров, числа торговых посредников. Розничная цена больше оптовой на величину наценок оптовой и розничной торговли. Каждое звено несет издержки и получает прибыль.

3)показатели динамики цен(см тетр)

При расчете индексов потребительских цен (ИПЦ) и индексов цен производителей на промышленную продукцию в статистике широкое применение получила формула Ласпейреса. Однако индекс, рассчитанный на ее основе, не включает инвестиционные товары, но при этом учитывает цены на импортную продукцию. Индексы цен, рассчитанные по формуле Пааше, как правило, охватывают более широкий круг товаров и услуг. В качестве весов используется не структура потребительских расходов, а структура товарооборота, или добавленной стоимости, или производственной продукции в текущем периоде, поэтому они могут быть определены лишь по истечении отчетного периода. Индекс цен Пааше используется при изменении динамики цен компонентов ВВП, закупочных цен в сельском хозяйстве, сметных цен в строительстве, экспортных цен.

3. Понятие уровня жизни населения

Уровень жизни в узком смысле - это достигнутый уровень потребления населением материальных благ и услуг.

Уровень жизни в широком смысле - это весь комплекс социально-экономических условий жизни общества. Выделяют 4 уровня жизни:

достаток, т.е. использование благ и услуг, обеспечивающих всестороннее развитие человека;

нормальный уровень, т.е рациональное потребление благ и услуг, обеспечивающее человеку восстановление его физических и интеллектуальных сил;

бедность, т.е. потребление благ и услуг на уровне сохранения работоспособности как низшей границы воспроизводства рабочей силы;

нищета, т.е. минимально допустимый по биологическим критериям набор благ и услуг, потребление которых позволяет лишь поддерживать жизнеспособность человека.

Основные задачи статистического изучения уровня жизни: характеристика социально-экономического благосостояния населения; анализ влияния различных факторов на уровень жизни; оценка степени дифференциации общества между отдельными группами населения; выделение и характеристика малообеспеченных слоев населения, нуждающихся в социально-экономической поддержке. Для характеристики уровня жизни населения используется система показателей, состоящая из трех групп: доходы населения, потребление населением благ и услуг, условия проживания.

Возможны три аспекта изучения уровня жизни: применительно ко всему населению; к отдельным социальным группам; к домохозяйствам с различными доходами.

В зависимости от единицы измерения и формы представления показатели, характеризующие уровень жизни, делят на следующие группы: стоимостные показатели; физические показатели, измеряющие объем потребления конкретных материальных благ; относительные показатели, демонстрирующие пропорции и структуру распределения благосостояния.

4. Валовая и чистая прибыль экономики, методика расчета

Валовая прибыль экономики -- это разность между ВВП и расходами производителей, связанными с оплатой заработной платы наемным работникам и чистых налогов на производство и импорт, характеризующая прибыль или убыток, полученные резидентами от производства до учета доходов от собственности.

Чистая прибыль экономики - - разница между общим доходом и издержками, которые включают вмененные (дополнительные к бухгалтерским, неучтенные в бухгалтерских) издержки производителя, упущенные им возможности. Ч.э.п. рассчитывается как разница между расчетной бухгалтерской прибылью и вмененными издержками.

Чистый доход от продаж вычисляется следующим образом:

Чистый доход от продаж = Суммарный доход от продаж ? Стоимость возвращенных товаров и предоставленных скидок.

Валовая прибыль вычисляется:

Валовая прибыль = Чистый доход от продаж ? Себестоимость реализованной продукции или услуги.

Валовую прибыль не следует путать с Чистой прибылью :

Чистая прибыль = Валовая прибыль ? Сумма операционных затрат ? Сумма налогов, пеней и штрафов, процентов по кредитам

Себестоимость реализованной продукции рассчитывается по-разному для производства и торговли.

В целом, этот показатель отражает прибыль по сделке, без учёта косвенных расходов.

Для розничной торговли валовая прибыль представляет собой выручку за вычетом стоимости проданных товаров. Для производителя прямыми расходами являются расходы на материалы и другие расходные материалы для создания продукта. Например, расходы на электроэнергию для работы машины зачастую считаются как прямые затраты, а расходы на освещение машинного зала -- как накладные расходы. Заработная плата также может быть прямой, если работникам выплачивается цена за единицу произведенного товара. По этой причине сервисные отрасли, которые продают свои услуги с почасовой оплатой, часто относятся к заработной плате как к прямым расходам.

Валовая прибыль является важным показателем прибыльности, но при расчете чистого дохода необходимо учитывать косвенные расходы.

5. Общий коэффициент прироста населения, методика его расчета

Коэффициент общего прироста численности населения -- отношение абсолютных величин общего прироста населения за определенный промежуток времени к среднему населению.

В промежутках между переписями численность населения отдельных населенных пунктов отпределяется расчетным путем на основе данных последней переписи и данных текущей статистики о естественном и механическом движении населения по балансовой схеме:

Численность населения на конец года = Численность населения на начало года+ Число родившихся за год+ Число прибывших за год- Число умерших за год- Число выехавших за год

Для планирования многих народно-хозяйственных показателей очень важно знать численность населения на планируемый период.

Перспективная численность населения рассчитывается на основе данных о естественном и механическом приросте населения за определенный период и предположения о сохранении выявленных закономерностей на прогнозируемый отрезок времени.

Коэффициент общего прироста населения Коп рассчитывается следующим образом:

Коп = Крожд -- Ксм + Кпр -- Квыб = Кеп + Кмп

Перспективная численность населения определяется по формуле:

Hn -- численность населения на начало планируемого периода;

t -- число лет, на которые прогнозируется расчет

Коп -- коэффициент общего прироста населения

Также возможен расчет перспективной численности населения с помощью среднегодового абсолютного прироста населения за период и среднегодового коэффициента роста за период .

Возможны более сложные расчеты перспективной численности населения -- методом экстраполяции по аналитическим формулам или методом передвижки возрастов.



6. Основные понятия статистической науки: статистическая совокупность, признак, статистический показатель, статистическая закономерность, вариация

Статистическая совокупность - это множество единиц изучаемого явления, объединенных единой качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц.

Признак - это качественная особенность единицы совокупности.

Статистический показатель - это количественная оценка свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (размеры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т.д.).

Статистические закономерности изучают распределение единиц статистического множества по отдельным признакам под воздействием всей совокупности факторов.

Статистическая закономерность выступает как объективная закономерность сложного массового процесса и является формой причинной связи. Она обнаруживается в итоге массового статистического наблюдения. Этим обуславливается ее связь с законом больших чисел.

Вариамция -- различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация -- необходимое условие существования и развития массовых явлений. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками.

7. Показатели произведенного продукта в стоимостном выражении

СТОИМОСТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ -- показатели, характеризующие экономические явления в стоимостном (денежном) выражении и определяемые с помощью цен.

Применение стоимостных показателей обусловливается важной ролью товарно-денежных отношений в социалистической экономике, необходимостью обобщающей характеристики затрат и результатов производства. Стоимостные показатели в современных условиях являются таким же необходимым элементом хозяйственного механизма, как и натуральные показатели. Стоимостным показателям принадлежит важная роль в планировании и статистике, в оценке работы предприятий и объединений, в хозяйственном расчете и экономическом стимулировании, в определении эффективности производства.

В стоимостном выражении определяется общий объем продукции предприятий и других производственных звеньев, на их основе устанавливается соотношение между вновь созданной и перенесенной стоимостью, необходимым и прибавочным продуктом, фондами потребления и накопления в национальном доходе, себестоимостью продукции к прибылью в стоимости продукции.

Встоимостном выражении определяются производительность труда, фондоотдача и материалоемкость продукции.

Стоимостными являются показатели валовой, товарной, реализованной и чистой продукции. На динамику стоимостных показателей существенно влияет не только методика формирования, но и цены, выступающие в роли соизмерителей разнородной продукции (см. Цены сопоставимые).

При этом объективная оценка деятельности производственных звеньев достигается на основе применения показателей, свободных от искажающего влияния перенесенной стоимости, материальных затрат на производство, т. е. на основе чистой продукции, условно чистой продукции и других аналогичных показателей, соответствующих по стоимостной структуре национальному доходу или конечному продукту (см. также Цены оптовые).

8. Валовой выпуск товаров и услуг, его составные элементы

Выпуск товаров и услуг представляет собой суммарную стоимость товаров и услуг, являющихся результатами экономической деятельности резидентов в отчетном периоде. В соответствии с принятыми в СНС границами производства выпуск включает: - все товары, независимо от их использования; - услуги, предоставленные другим институциональным единицам; -жилищные услуги, оказанные для собственного конечного потребления гражданами-владельцами жилых помещений, находящихся в частной собственности. В соответствии с методологией СНС различают два типа выпуска: рыночный и нерыночный.

Рыночный выпуск - это стоимость произведенных товаров и оказанных услуг, реализуемых либо предназначенных для реализации на рынке.

Рыночный выпуск включает: товары и услуги, реализуемые на рынке; товары и услуги, предоставляемые нанимателями своим работникам в качестве оплаты труда в натуральной форме; товары и услуги, производимые одним подразделением (заведением) и поставляемые другому подразделению (заведению) этой организации для использования в производстве в том же или последующих периодах; готовую продукцию и незавершенное производство, предназначенные для рыночного использования и поступающие в запасы у производителя. Нерыночный выпуск - это стоимость произведенных товаров и оказанных услуг, большая часть которых не предназначена для реализации по рыночным ценам.

Нерыночный выпуск включает: товары и услуги, производимые институциональными единицами для их собственного конечного использования, т.е. конечного потребления или валового накопления основного капитала; товары и услуги индивидуального характера, предоставляемые бесплатно или по ценам, не имеющим экономического значения, государственными организациями, финансируемыми за счет средств бюджета и некоммерческими организациями домашним хозяйствам или обществу в целом; готовая продукция и незавершенное производство, предназначенные для нерыночного использования и поступающие в запасы материальных оборотных средств у производителя.

9. Основные категории товарооборота

ТО - это процесс обращения товаров, а также объем реализованной продукции за определенный период времени в стоимостном выражении. Т=p*q

ТО представляет собой процесс купли-продажи, обмен товара на деньги.

Различают след виды ТО:

Валовой - сумма всех продаж на пути движения от производителя до потребителя. Размер ВТО прямо пропорционален числу перепродаж, т.е. вкл повторный счет и не отражает реального объема проданных товаров.

Чистый - это ВТО, освобожденный от повторного счета. ЧТО равен конечной продаже товара, т.е. партии товара, которая больше не будет продаваться.

Оптовый - это продажа товара крупными партиями производителями и торговыми посредниками другим посредникам для последующей перепродажи.

Розничный - это продажа товаров предприятиями, физ лицами населению для конечного потребления.

Показатель, характеризующий, сколько звеньев прошел товар, наз коэф звенности товародвижения: Кэв=ВТО/ЧТО.

10. Понятие статистической группировки. Задачи, решаемые с помощью статистических группировок

Группировка - объединение единиц статистической совокупности в количественные однородные группы в соответствии со значениями одного или нескольких признаков. Один из наиболее распространенных и древних статистических методов (применяется более 300 лет). Группировки составляются:

- Для выявления социально-экономических типов явлений;

- Для отражения структуры совокупности;

- Для обнаружения взаимосвязи социально-экономических явлений.

Бывают:

Группировки по количественным признакам;

Группировки по качественным признакам.

Группировкой называется расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным признакам. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

-выделение социально-экономических типов явлений,

-изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем

-выявление связи и зависимости между явлениями.

В соответствии с этими задачами различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка - это расчленение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений. При построении группировки этого вида основное влияние должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Решение вопроса об основании группировки должно осуществляться на основе анализа сущности изучаемого явления.

Структурной называется группировка, которая предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.

11. Статистические ряды распределения, их виды

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

- атрибутивные (качественные);

- вариационные (количественные)

- дискретные;

- интервальные.

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными). Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (тарифный разряд рабочих, число касс в магазине, число раскрытых преступлений и т.д.).

Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частотами. Сумма частот составляет объем ряда распределения

12. Понятие, виды относительных величин и методика их расчета

Относительная статистическая величина -- это результат соотношения двух абсолютных статистических величин.

Если соотносятся абсолютные величины с одинаковой размерностью, то получаемая относительная величина будет безразмерной (размерность сократится) и носит название коэффициент.

Часто применяется искусственная размерность коэффициентов. Она получается путем их умножения:

на 100 -- получают проценты (%);

на 1000 -- получают промилле (‰);

на 10000 -- получают продецимилле (‰O>).

Искусственная размерность коэффициентов применяется, как правило, в разговорной речи и при формулировании результатов, а в самих расчетах она не используется. Чаще всего применяются проценты, в которых принятно выражать полученные значения относительных величин.

Чаще вместо названия относительная статистическая величина используется более краткий термин-синоним -- индекс (от лат. index -- показатель, коэффициент).

В зависимости от видов соотносимых абсолютных величин при расчете относительных величин , получаются разные виды индексов: динамики, планового задания, выполнения плана, структуры, координации, сравнения, интенсивности.

Индекс динамики (коэффициент роста, темп роста)показывает во сколько раз изменилось изучаемое явление или процесс во времени. Рассчитывается как отношение значения абсолютной величины в отчетный (анализируемый) период или момент времени к базисному (предыдущему):

.

Здесь и далее подиндексы означают: 1 -- отчетный (анализируемый) период, 0 -- базисный (прошлый) период.

Критериальным значением индекса динамики служит "1", то есть: если iД>1 - имеет место рост явления во времени; если iД=1 -- стабильность; если iД<1 - наблюдается спад явления.

Если из индекса динамики вычесть его критериальное значение "1" и выразить полученное значение в процентах, то получится темп изменения с критериальным значением "1":



Если T>0, то имеет место рост явления; Т=0 - стабильность, Т<0 -- спад.

В некоторых учебниках индекс динамики называется коэффициентом роста или темпом роста, а темп изменения -- темпом прироста, независимо от получаемого результата, который может показать не только рост, но и стабильность или спад. Поэтому более логичным и чаще используемыми названиями являются именно индекс динамики и темп изменения.

Индекс планового задания - это отношение планового значения абсолютной величины к базисному:

Индекс выполнения плана - это отношение фактически полученного значения абсолютной величины в отчетном периоде к запланированному:

Индекс структуры (доля, удельный вес) - это отношение какой-либо части статистической совокупности к сумме всех ее частей:

Индекс структуры показывает, какую долю составляет отдельная часть совокупности от всей совокупности.

Индекс координации - это отношение одно части статистической совокупности к другой ее части, принятой за базу сравнения:

Индекс координации показывает, во сколько раз больше или сколько процентов составляет одна часть статистической совокупности по сравнению с другой ее частью, принятой за базу сравнения.

Индекс сравнения - это отношение значений одной и той же абсолютной величины в одном и том же периоде или моменте времени, но для разных объектов или территорий:

где А, Б -- признаки сравниваемых объектов или территорий.
Индекс интенсивности - это отношение значений двух взаимосвязанных абсолютных величин с разной размерностью, относящихся к одному объекту или явлению.

13. Понятие, сущность средней величины и ее применение в анализе статистической информации

Средние величины представлют собой наиболее распространенную форму сводных величин. Они дают общую количественную характеристику элементов массового процесса, связаную или с общим качеством, присущим всем элементам массового процесса, или с общими условиями, которые определяют данный процесс.

Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку. Она отражает объективный уровень, достигнутый в процессе развития явления к определенному моменту или периоду. Средняя величина представляет значение определенного признака в совокупности одним числом и элиминирует индивидуальные различия значений отдельных величин совокупности. Важнейшая особенность средней величины - она относится к единице изучаемой совокупности и через характеристику единицы характеризует всю совокупность в целом.

К основным свойствам средней величины можно отнести следующее: она обладает устойчивостью, что позволяет выявлять закономерности развития явлений; средняя облегчает сравнение двух совокупностей, обладающих различной численностью, она помогает охарактеризовать развитие уровня явления во времени, и выявить и охарактеризовать связь между явлениями.

Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности.

Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя . Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости, т.е. типическая средняя обобщает качественно однородные значения признака в данной совокупности, каковым является доля расходов у работников данной группы на товары первой необходимости.

Средние позволяют исключить влияние индивидуальных значений признака, т.е. они являются абстрактными величинами . Поэтому средние должны употребляться на основе сгруппированных данных.

К расчету средней предъявляются два основных требования:

- среднюю нужно рассчитывать так, чтобы она погашала то, что мешает выявлению характерных черт и закономерностей в развитии явления, а не затушевывала развитие;

- средняя может быть вычислена только для однородной совокупности.

Расчет средних величин производится по правилам, которые разрабатываются математической статистикой. Задача теории статистики - дать смысловую, преимущественно экономическую интерпретацию результатам расчетов, произведенных по формулам.

В статистической практике используется множество видов средних: средняя гармоническая, средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя квадратическая, структурные средние- мода и медиана.
Мода- это значение признака, которое встречается в ряду распределения чаще, чем другие его значения. Медиана - это центральное значение признака, им обладает центральный член ранжированного ряда.

14. Виды средних величин и методика их расчета

Выбор СВ зависит от характера исходной информации и от содержания имеющихсяцифровых показателей.

Признак, по которому находятся СВ - осредняемый признак (Хоср.).

Величина осредняемого признака у любой ед. совокупности - индивидуальноеегозначение.

Частота (вес) - повторяемость инд. значений признака (f).

Средне-арифметич. простая.

Она определяется, если индивидуальные значения признака не повторяются. Она равна отношению суммы отдельных значений признака к их числу.

Хоср. = еxi/n

В стат-ке часто им. дело не с результатами наблюдения, а с результатами сводки и группировки => индивидуальное значение признака часто повторяется и средний показатель рассчитывается по средней арифм. взвешенной.



Xоср. = еxf/еf

Пример:

№/ср.з.пл./число раб.

1 3200 15

2 2800 10

3 3600 25

Хоср. = (3200х15 + 2800х10 + 3600х25)/50

Результаты наблюдения иногда не дают возможности применить ср.взв.,когда в учете отсутствуют данные о частоте появления признака, но имеетсяинформация об общем значении признака. M = xifiКогда есть эта информация, тогда ср.взв. преобразовывается в среднегармоническую.

Хоср. = еМ/(еМ/Х) из Хоср. = еxf/еf, а f = M/Х.

Пример: Определить среднюю цену реализации по 3-м магазинам.

№/цена/выручка

1 8 240

2 10 150

3 9 180

Нет данных о кол-ве товара.

Хоср. = (240+150+180)/(240/8+150/10+180/9)

Ср.хронологич. исп. тогда, когда данные приведены на определенный

момент времени (на конкр. дату), например на 1-е число месяца.



Хоср. = (ЅХ1+Х2+Х3+.+1/2Хn)/(n-1)

Пример: Определить среднемес. остаток вкладов в СБ за 1-е полугодие.

дата/тыс.руб.

1.01 640

1.02 620

1.03 590

1.04 610

1.05 630

1.06 580

1.07 600

Хоср. = (640/2+620+590+610+630+580+600/2)/(7-1)

15. Понятие о вариации признаков. Система показателей вариации и методика их расчета

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака . Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Колебания отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Термин « вариация » произошел от лат. - «изменение, колеблемость, различие». Под вариацией понимают количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака : случайную и систематическую.

Систематическая вариация помогает оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов.

Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей, такие как размах вариации, определяемый как разность между наибольшим (Х мах) и наименьшим(x mjn) значениями вариантов:

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней без учета знака этих отклонений.

Меру вариации более объективно отражает показатель дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение - это мерило надежности средней.

Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах, которые позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях. Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют отношением абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической и умножают на 100%.

При помощи группировок, подразделив изучаемую совокупность на группы, однородные по признаку-фактору, можно определить три показателя колеблемости признака в совокупности: общую дисперсию, межгрупповую дисперсию и среднюю из внутригруп-повых дисперсий.

Общая дисперсия характеризует вариацию признака , зависящую от всех условий в изучаемой статистической совокупности.

Межгрупповая дисперсия отражает вариацию изучаемого признака , которая возникает под влиянием признака-фактора, положенного в основу группировки, характеризует колеблемость групповых (частных) средних х i и общей средней х о.

Средняя внутригрупповых дисперсий характеризует случайную вариацию в каждой отдельной группе, возникает под влиянием факторов кроме положенного в основу группировки.

Дисперсия альтернативного признака равна произведению доли единиц, обладающих признаком, и доли единиц, не обладающих им.

16. Статистическое наблюдение, его основные виды

Статистическое наблюдение -- это массовое ( оно охватывает большое число случаев проявления исследуемого явления для получения правдивых статистических данных) планомерное (проводится по разработанному плану, включающему вопросы методологии, организации сбора и контроля достоверности информации), систематическое (проводится систематически, либо непрерывно, либо регулярно), научно организованное (для повышения достоверности данных, которая зависит от программы наблюдения, содержания анкет, качества подготовки инструкций) наблюдение за явлениями и процессами социально-экономической жизни, которое заключается в сборе и регистрации отдельных признаков у каждой единицы совокупности.

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

по времени регистрации данных;

по полноте охвата единиц совокупности;

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение -- представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение -- основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением : сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

Выборочное наблюдение - основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.

Монографическое наблюдение -- заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения : характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.

Метод основного массива -- состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.

Метод моментных наблюдений -- заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

17. Способы расчета дисперсии

Расчёт дисперсии по преобразованной формуле, суть составления формулы. Дисперсия (уІ ) признака представляйI собой средний квадрат отклонений вариаиювог их средней величины, она вычисляется по формулам простой и взвешенной дисперсий ( в зависимости от исходных данные):

а) простая дисперсия для несгруппированных данных:

уІ=(?(x-xЇ)І/n.



б) взвешенная дисперсия для вариационного ряда:

уІ=(?( x-xЇ)І*f)/?f

Формула б) применяется при наличии у вариантов своих весов (или частот вариационного ряда).

Формулу для расчета дисперсии а) можно преобразовать, учитывая, что

?x=nxЇ:

уІ=(?(x-xЇ)І/n= (?(xІ-2xxЇ+xЇІ))/n=( ?xІ-2 ?xxЇ+ ?xЇІ)/n=(?xІ-2 ?xxЇ+ nxЇІ)/n=(?xІ)/n-2xЇІ+xЇІ.

уІ=((?xІf)/ ?f)-(( ?xf)/ ?f) І.

Таким образом, дисперсия равна разности средней из квадратов вариантов и квадрата их средней.

Техника вычисления дисперсии по формулам (а). (б) достаточно сложна, а при больших значениях вариантов и частот может быть громоздкой. Расчет можно упростить используя свойства дисперсии (доказываемые в математической статистике).

Приведем два из них: первое если все значения признаки уменьшить или увеличить на одну и ту же постоянную величину А, то дисперсия от этого не изменится; второе - если все значения признака уменьшить или увеличить в одно и то же число раз (i раз), то дисперсия соответственно уменьшится или увеличился в iІ раз.

Используя второе свойство дисперсии , разделив все варианты па величину интервала, получим следующую формулу вычисления дисперсии в вариационных рядах с равными интервалами по способу моментов:

уІ=iІ(m2-m1І)=iІ(((?x1І)/?f)-((?x1f)/?f)І),



где уІ-дисперсия, исчисляемая по способу моментов;i-величина интервала;m2=((? x1І )/?f)момент первого порядка;m1І=((?x1f)/?f)І-момент второго порядка.

Расчёт дисперсии по последней формуле менее трудоёмок.

18. Средние показатели в рядах динамики, методика их расчета

Для получения обобщающих показателей динамики социально-экономических явлений определяются средние величины: средний уровень, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста и др.

Наиболее просто вычисляется средний уровень интервального ряда динамики абсолютных величин с равностоящими уровнями. Расчет производится по формуле простой средней арифметической:

где n - число фактических уровней за последовательные равные отрезки времени.

Сложнее обстоит дело с вычислением среднего уровня моментного ряда динамики абсолютных величин. Моментный показатель может изменяться почти непрерывно, поэтому чем более подробны и исчерпывающи данные о его изменении, тем более точно можно вычислить средний уровень. Более того, сам метод расчета зависит от того, насколько подробны имеющиеся данные. Здесь возможны различные случаи.

При наличии исчерпывающих данных об изменении моментного показателя его средний уровень вычисляется по формуле средней арифметической взвешенной для интервального ряда с разностоящими уровнями:



где t - число периодов времени, в течение которых уровень не изменялся.

Средний уровень моментного ряда динамики рассчитывается по формуле средней хронологической. Для моментного равноотстоящего ряда динамики при расчете среднего уровня используют формулу средней хронологической простой

Сводной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда динамики служит средний темп роста. Он показывает, сколько в среднем % последующий уровень составляет от предыдущего в течение всего периода наблюдения.

Средний темп роста рассчитывается по формуле средней геометрической из цепных коэффициентов роста

Средний темп прироста не может быть определен непосредственно на основании цепных темпов прироста или показателей среднего абсолютного прироста. Для его вычисления необходимо найти темп роста и отнять 100%.

19. Понятие и задачи выборочного наблюдения

Выборочное наблюдение - это такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность. Наблюдение организуется таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшенном масштабе репрезентирует (представляет) всю совокупность.

Имеется ряд причин, в силу которых, во многих случаях выборочному наблюдению отдается предпочтение перед сплошным. Наиболее существенны из них следующие:

экономия времени и средств в результате сокращения объема работы;

сведение к минимуму порчи или уничтожения исследуемых объектов (определение прочности пряжи при разрыве, испытание электрических лампочек на продолжительность горения, проверка консервов на доброкачественность);

необходимость детального исследования каждой единицы наблюдения при невозможности охвата всех единиц (при изучении бюджета семей);

достижение большой точности результатов обследования благодаря сокращению ошибок, происходящих при регистрации.

Основная задача выборочного наблюдения в экономике состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности. При этом следует иметь в виду, что при любых статистических исследованиях (сплошных и выборочных) возникают ошибки двух видов: регистрации и репрезентативности.

Ошибки регистрации - расхождение между зафиксированным при наблюдении значением признака и действительным его значением. Ошибки регистрации могут иметь случайный (непреднамеренный) и систематический (тенденциозный) характер. Случайные ошибки регистрации возникают в силу стечения случайных обстоятельств (например, описка) и , как правило, при большом числе наблюдений обычно уравновешивают друг друга, поскольку не имеют преимущественного направления в сторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого показателя. Систематические ошибки регистрации направлены в одну сторону вследствие преднамеренного нарушения правил отбора (предвзятые цели). Их можно избежать при правильной организации и проведении наблюдения.

20. Предмет, метод и задачи статистики в государственном управлении

Статистикой называют отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Статистикой называют также совокупность цифровых сведений, характеризующих какое-либо явление или совокупность их. Причем в данном случае определение статистики выходит за рамки предмета социально-экономической статистики, т.к. количественные данные используются и в других отраслях знаний, например, в физике, медицине, биологии, метеорологии и т.д.

Процесс изучения социально-экономических явлений посредством системы статистических методов и количественных характеристик - системы показателей, называется статистическим исследованием.

Основными этапами проведения статистического исследования являются:

1) статистическое наблюдение;

2) сводка полученных данных;

3) статистический анализ.

В случае необходимости статистическое исследование может содержать дополнительный этап - статистический прогноз.

Статистическое наблюдение - научно организованный сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни посредством регистрации по заранее разработанной программе наблюдения их существенных признаков. Данные наблюдения представляют собой первичную статистическую информацию о наблюдаемых объектах, которая является основой для получения их обобщающих характеристик. Наблюдение выступает как один из главных методов статистики и как одна из важнейших стадий статистического исследования.

Сводка - процесс приведения в систему полученных данных, их обработка и подсчет промежуточных и общих итогов, расчет взаимосвязанных величин аналитического характера.

В литературе по теории статистики часто встречается рассмотрение сводки и группировки как самостоятельных этапов исследования. Однако, следует заметить, что понятие сводки включает в себя действия по группировке статистических данных, поэтому здесь в качестве названия этапа исследования принято понятие «сводка».

Статистический анализ - исследование характерных особенностей структуры, связи явлений, тенденций, закономерностей развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Статистический анализ завершается интерпретаций полученных результатов.

Статистический прогноз - научное выявление состояния и вероятных путей развития явлений и процессов, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей.

Предметом статистики является количественная характеристика качественного содержания массовых общественных явлений и его изменение. Необходимо подчеркнуть термин «изменение», так как он содержит в себе указание на две важнейшие характеристики предмета статистической науки. Во-первых, чтобы исследовать изменение явления, необходимо иметь сведения о первоначальном состоянии явления. То есть, предмет статистики включает в себя анализ количественного выражения общественных явлений: его корректного получения с помощью статистического наблюдения и его обработку посредством специальных статистических методов. Во-вторых, изменение явлений, как предмет статистики, подразумевает наличие изменчивости (вариации) у исследуемых явлений.

Методы статистики

Статистической наукой разработаны специальные методы, приемы способы исследования, соответствующие сложной природе объекта исследования.

В соответствии с этапами статистического исследования (см. выше) все методы можно разделить на пять больших групп. Примерная классификация методов:

- Метод массового статистического наблюдения и другие

- Метод индивидуальных отклонений

- Метод группировок

- Метод вторичной группировки

- Метод обобщающих показателей и другие

- Статистический анализ

- Балансовый метод

- Индексный метод

- Метод моментов

- Метод главных компонент (переход от многомерного анализа к линейным комбинациям центрированных признаков)

- Методы дедукции и индукции

- Методы кластерного анализа или метод таксономии (вариационные и агломеративные методы, методы последовательного формирования кластеров; метод дальнего соседа и др.)

- Метод наименьших квадратов

- Метод скользящей средней (для динамических рядов)

- Методы факторного анализа (например, центроидный) и другие

- Метод максимального правдоподобия (оценка параметров распределения)

- Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний)

- Метод параллельных рядов (проверка на наличие связи междурядам данных)

- Робастные методы (для симметричных распределений, например, П.Хубера; для ассиметричных - джеккнайф-оценка и т.д.)

- Непараметрические методы анализа:

1) методы проверки статистических гипотез (метод поворотных точек; метод проверки, основанный на ранговой корреляции и др.)

2) методы оценки (свободные от распределения, например, оценки порядковых статистик, ранжирование и т.д.) и другие.

- Регрессионный метод анализа

- Балансовый метод

- Индексный метод

- Метод компонентов или перспективное исчисление населения и другие.

В настоящее время задачи, стоящие перед статистикой, усложняются, поэтому система статистических методов нуждается в постоянном совершенствовании.

Задачи статистики

Один из основателей теории статистики А. Кетле выделял главной задачей статистического исследования погашение случайного, сглаживание индивидуальных различий, присущих каждой единице совокупности, подвергающейся изучению.

Отраслевое деление статистической науки, сформированное к настоящему времени, позволяет выделить следующие задачи статистики:

1. Совершенствование методики статистического наблюдения в связи с все более широким применением выборочного наблюдения.

2. Приведение системы статистических показателей в соответствие с современными международными рекомендациями для стран с рыночной экономикой.

3. Расширение аналитических возможностей системы статистических показателей.

4. Определение роли субъективных и объективных факторов в социальной сфере.

5. Исследование взаимовлияния всех составляющих развития общества друг на друга.

6. Обеспечение доступности статистических данных, с целью расширения круга их пользователей.

По мере совершенствования методов анализа общественных явлений, и постепенного углубления их понимания, задачи статистики будут пересматриваться и дополняться.

21. Понятие ошибки выборки. Ошибка выборки для доли (повторная, бесповторная), методика ее расчета

Рассмотрим некоторые формулы ошибок для разных видов выборки.

Применяя выборочный метод в статистике, обычно используют дна основных вида обобщающих показателей: среднюю величину количественного признака и относительную величину альтернативного признака (долю или удельный вес единиц в статистической совокупности, которые отличаются от всех других единиц этой совокупности только наличием изучаемого признака).

Выборочная доля w, или частность, определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком т, к общему числу единиц выборочной совокупности п:

W=m/n.

Для характеристики надежности выборочных показателей различают среднюю и предельною ошибки выборки.

Расчет средней ошибки повторной простой случайной выборки производится следующим образом:

cредняя ошибка для доли

Расчет средней ошибки бесповторной случайной выборки:



Расчет предельной ошибки повторной случайной выборки :

предельная ошибка для доли

где t - коэффициент кратности;

Расчет предельной ошибки бесповторной случайной выборки:

предельная ошибка для средней предельная ошибка для доли

22. Понятие ошибки выборки. Ошибка выборки для средней (повторная, бесповторная), методика ее расчета

Одна из зада, решаемая на основе выборочного метода определение ошибки выборки.

В статистике принято определять среднюю предельную и относительную ошибки выборочного наблюдения.

Доказано что при случайном и механическом отборах средняя ошибка выборки для средней величины (Мх ср.)

При случайном повторном отборе средние ошибки выборки рассчитывают по следующим формулам:

а) для средней количественного признака: мx=v(SІ/n)|.

б) лля доли (альтернативного признака): мw=v(w(1-w))/n|.

При случайном бесповторном отборе в приведенных выше формулах расчета средних ошибок выборки необходимо подкоренное выражение умножить на (1-n/N), поскольку в процессе бесповторной выборки сокращаемся численность единиц генеральной совокупности. Следовательно, для бесповторной выборки расчетные формулы средней ошибки выборки примут такой вид:

а) для средней количественного признака: мx=v((SІ/n)*( 1-n/N)|.

б)для доли (альтернативного признака): мw=v((w(1-w))/n)*( 1-n/N)|.

Так как n всегда меньше N, то дополнительный множитель (1-n/N) всегда будет меньше единицы. Отсюда следует, что средняя ошибка при бесповторном отборе всегда будет меньше, чем при повторном.

Расчет средней ошибки повторной простой случайной выборки производится следующим образом:

cредняя ошибка для средней

Расчет средней ошибки бесповторной случайной выборки :

средняя ошибка для средней

Расчет предельной ошибки повторной случайной выборки :

предельная ошибка для средней

где t - коэффициент кратности;

Расчет предельной ошибки бесповторной случайной выборки:

предельная ошибка для средней

23. Виды и формы взаимосвязей социально-экономических явлений

Экономические данные представляют собой количественные характеристики каких-либо экономических объектов или процессов. Они формируются под действием множества факторов, не все из которых доступны внешнему контролю. Неконтролируемые факторы могут принимать случайные значения из некоторого множества значений и тем самым обуславливать случайность данных, которые они определяют. Стохастическая (вероятностная) природа экономических данных обуславливает необходимость применения соответствующих статистических методов для их обработки и анализа.

Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности. Естественно, возникает вопрос о том, какие же причины формируют уровень признака в данной совокупности и каков конкретный вклад каждой из них. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий и составляет содержание теории корреляции.