Глава 1. Основные принципы организации статистического наблюдения

Статистическое наблюдение за деятельностью предприятий должно обеспечить получение объективной информации об основных аспектах деятельности предприятий всех типов.

Во-первых, в результате статистического наблюдения должны быть сформированы статистические данные об инвестиционной, финансовой и текущей деятельности предприятий.

Под инвестиционной деятельностью понимается деятельность организаций, связанная с приобретением и продажей земельных участков, зданий и иной недвижимости, оборудования, нематериальных и других внеоборотных активов; с осуществлением долгосрочных финансовых вложений в другие организации; выпуском облигаций и других ценных бумаг долгосрочного характера и т.п.

Финансовая деятельность - это деятельность организации, связанная с осуществлением краткосрочных финансовых вложений, выпуском облигаций и ценных бумаг краткосрочного характера, выбытием ранее приобретенных на срок до 12 месяцев акций, облигаций и т.п.

Текущая (операционная) деятельность - это основная деятельность организации по получению прибыли, а также другие виды деятельности, которые не являются ни инвестиционной, ни финансовой деятельностью. Текущая деятельность представляет собой работу предпринимателя по обеспечению наиболее эффективного соединения уже имеющихся в его распоряжении факторов производства с целью увеличения выпуска и продажи товаров и услуг при одновременном уменьшении затрат на их производство.

Во-вторых, показатели инвестиционной, финансовой и текущей деятельности должны быть получены по всем типам предприятий - коммерческим организациям (в том числе субъектам малого предпринимательства), индивидуальным предпринимателям, действующим без образования юридического лица, крестьянским (фермерским) хозяйствам.

Таким образом, в ходе статистического наблюдения предпринимательства необходимо выяснить количество зарегистрированных и фактически действующих индивидуальных предпринимателей и коммерческих организаций (в том числе субъектов малого предпринимательства), осуществить их распределение по формам собственности, организационно-правовым формам и видам деятельности, для каждой из полученных групп определить важнейшие экономические показатели.

Статистическое изучение предпринимательства начинается с определения перечней прошедших государственную регистрацию индивидуальных предпринимателей, крестьянских (фермерских) хозяйств, коммерческих организаций. Такая информация имеется в Едином государственном регистре предприятий и организаций, который ведется Государственным комитетом Российской Федерации по статистике, в регистрах государственной налоговой службы и некоторых других органов. Из этих перечней выбираются фактически действующие юридические лица, индивидуальные предприниматели и фермеры. Полученное в результате такого отбора множество юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и фермеров образует генеральную совокупность объектов статистического наблюдения. Проведение сплошных или выборочных статистических наблюдений осуществляется только на основе указанной генеральной совокупности.

В-третьих, методы статистического наблюдения различаются в зависимости от типа предприятий и наблюдаемых показателей. Для малых предприятий в большей степени применяются выборочные методы наблюдения, для крупных и средних предприятий - сплошные методы, для индивидуальных предприятий, действующих без образования юридического лица, - методы оценок, основанные на косвенных данных.

Количество наблюдаемых показателей более значительно для крупных и средних предприятий и ограничено для малых предприятий. Для индивидуальных предприятий, действующих без образования юридического лица, осуществляется оценка небольшого числа важнейших показателей.

Общие экономические показатели (стоимостные объемы производства и продаж, инвестиций и т.п.) и показатели деловой активности предприятий более податливы для выборочных методов наблюдения, тогда как показатели выпуска и продажи отдельных видов продукции предпочтительно наблюдать в сплошном режиме. Показатели бухгалтерской отчетности коммерческих организаций также наблюдаются в сплошном режиме.

Малое предпринимательство существует в России около 17 лет. За этот непродолжительный период менялись не только методы сбора и обработки и информации об этом секторе экономики, но и сами границы совокупности малых предприятий. В России были очерчены границы малого предпринимательства. Субъектами предпринимательства признавались следующие коммерческие организации - юридические лица [11]:

1. в уставном капитале которых доля государственной собственности Российской Федерации и субъектов Российской Федерации, муниципальной собственности, общественных и религиозных организаций, благотворительных и иных фондов не превышает 25% (при этом суммирование долей по перечисленным выше формам собственности не производится). Доля, принадлежащая одному или нескольким юридическим лицам, не являющимся субъектами малого предпринимательства, также не должна превышать 25% (если учредителями является несколько юридических лиц, их доли суммируются);

2. средняя численность работников (включая совместителей и работающих по договорам подряда) не превышает следующих предельных уровней:

· в промышленности, строительстве и на транспорте - 100 человек;

· в сельском хозяйстве и научно-технической сфере - 60 человек;

· в оптовой торговле и бытовом обслуживании - 30 человек;

· в остальных отраслях и при осуществлении других видов деятельности - 50 человек.

Для проведения эффективной государственной политики в области предпринимательства необходима качественная информации о его текущем состоянии и динамике развития. Полнота и достоверность данных, получаемых в процессе обследования, главным образом определяется правильным выбором методологии учета, системы статистических показателей [9].

В России на предприятиях производится учет следующих групп занятых:

· штатные работники. К ним относятся те, кто трудится по месту основной работы, где находится трудовая книжка;

· совместители. Сотрудники, для которых данное место работы не является основным; лица, работающие по договорам подряда и другим договорам гражданско-правового характера. Это работники, заключившие соответствующие договора с предприятием.

В качестве показателя общей/полной занятости выступает “средняя численность работающих”, включающая выше перечисленные категории занятых. При большей детализации качественное содержание этого показателя выглядит следующим образом:

Штатные работники:

· работники, состоящие в штате предприятия;

· работники, временно переведенные по инициативе администрации на работу на неполное время в связи с отсутствием сырья, сокращением объема работ;

· работники, находящиеся в отпуске без сохранения заработной платы по инициативе администрации в среднесписочной численности не учитываются;

Совместители:

· внутренние совместители, то есть работники данного предприятия, работающие по совместительству в свободное от основной работы время;

· внешние совместители - работники других предприятий, работающие по совместительству на данном;

Работники по гражданско-правовым договорам:

· состоящие в штате предприятия;

· не состоящие в штате предприятия.

· предприниматели без образования юридического лица, работающие с предприятием по договорам, не являющимся гражданско-правовыми, не учитываются в составе среднесписочной численности.

Среди основных показателей хозяйственной деятельности малых предприятий выделяются следующие индикаторы [7]:

· оборот;

· добавленная стоимость;

· объем продукции;

· промежуточное потребление;

· фонд оплаты труда.

К основным показателям эффективности деятельности малых предприятий стран относятся:

· производительность труда, являющаяся частным от деления добавленной стоимости на число занятых;

· отношение производительности труда к средней стоимости рабочей силы.

Глава 2. Моделирование числа предприятий в РФ

Приведем данные (взяты из справочника Регионы России), характеризующие число предприятий в РФ.

Построим временную закономерность числа предприятий [5].

Приведем массив данных. Число предприятий указано в тысячах. А года занумерованы от 1 до 9: 1995г - 1 год, 1996г - 2 год, …, 2003г - 9 год,

Построение регрессии

Для регрессии вида найдем коэффициенты по формулам

Вычислим

Тогда

Откуда

Тогда линейная регрессия будет иметь вид

Смысл коэффициента beta заключается в том [3] , что с каждым годом число предприятий увеличивается на 230 тысяч. Нарисуем точки и регрессию:

Дисперсионный анализ

Среднее Y

Остаточная вариация (RSS)

Общая вариация (TSS)

Объясняемая вариация (ESS)

Правило сложения дисперсий выполняется

Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е. [1]

Среднее X

Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии

по формулам

Получим

Эластичность

Подсчитаем функцию эластичности по формуле

В нашем случае

или

Значение эластичности в средней точке

Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на 0,36 процента.

Изучение качества регрессии

Доверительные интервалы для оцененных параметров

уровень доверия

Количество степеней свободы =7

Критическое значение статистики Стьюдента

Доверительный интервал для beta

равен

Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.

Доверительный интервал для alpha

равен

Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал [2].

Критерий Фишера значимости всей регрессии

Коэффициент корреляции

где

показывает, что связь сильна

Коэффициент детерминации

показывает, что регрессия объясняет 99, 58 процентов вариации признака.

Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера

которая больше критического значения

Следовательно, регрессия значима

Проверим значимость коэффициента корреляции

поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.

Средняя ошибка аппроксимации

Колеблемость признака

Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т.е. остатки регрессии [6]. Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателем

т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно

Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.

Индексы сезонности находятся по формулам [4]

Степень тесноты связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции

Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) - автокорреляционную функцию

а ее график - коррелограмма.

Статистика Дарбина-Уотсона [8]

Попали в зону положительной автокорреляции.

Прогноз 2007

Точечный прогноз для

Интервальный прогноз с вероятностью 95%

или

Прогноз 2008

Точечный прогноз для

Интервальный прогноз с вероятностью 95%

или

Глава 3. Эконометрическое моделирование среднегодовой численности работников сельского хозяйства

Данные взяты на сайте Госкомстата

http://www.gks.ru/free_doc/2006/b06_13/14-08.htm

Будем строить показательную регрессию. Показательная регрессия

Приведем массив данных

Обозначим ln(f)=y, ln(a)=alpha, ln(b)=beta

Получим

Построение регрессии

Для регрессии вида найдем коэффициенты по формулам

Вычислим

Тогда

ОткудаТогда линейная регрессия будет иметь вид

Параметры показательной регрессии

Нарисуем точки и регрессию:

Дисперсионный анализ для линейной регрессии

Среднее Y

Остаточная вариация (RSS)

Общая вариация (TSS)

Объясняемая вариация (ESS)

Правило сложения дисперсий выполняется

Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.

Среднее X

Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии

по формулам

Получим

Изучение качества линейной регрессии

Доверительные интервалы для оцененных параметров

уровень доверия

Количество степеней свободы =4 . Критическое значение статистики Стьюдента

Доверительный интервал для beta

равен

Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.

Доверительный интервал для alpha

равен

Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.

Критерий Фишера значимости всей регрессии

Коэффициент корреляции

где

показывает, что связь сильна и отрицательна

Коэффициент детерминации

показывает, что регрессия объясняет 99,567 процентов вариации признака.

Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера

которая больше критического значения

Следовательно, регрессия значима. Проверим значимость коэффициента корреляции

поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.

Средняя ошибка аппроксимации

Колеблемость признака

Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т.е. остатки регрессии.

Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателем

т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно

Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.

Заключение