Основы эконометрики

Коэффициент Спирмена принимает любые значения в интервале [?1; 1].

Сущность метода Спирмена состоит в следующем:

1) располагают варианты факторного признака по возрастанию - ранжируют единицы по значению признака y;

2) для каждой единицы совокупности указывают ранг с точки зрения результативного признака y .

Если связь между признаками прямая, то с увеличением ранга признака x ранг признака y также будет возрастать; при тесной связи ранги признаков x и y в основном совпадут. При обратной связи возрастанию рангов признака x будет, как правило, соответствовать убывание рангов признака y. В случае отсутствия связи последовательность рангов признака y не будет обнаруживать никакого порядка возрастания или убывания.

Ранговый коэффициент корреляции Кендалла (ф) также может использоваться для измерения взаимосвязи между качественными и количественными признаками, характеризующими однородные объекты и ранжированные по одному принципу. Расчет рангового коэффициента Кендалла осуществляется по формуле:

(3.24)

где n - число наблюдений;

S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по второму признаку.

Расчет данного коэффициента выполняется в следующей последовательности:

1. Значения x ранжируются в порядке возрастания или убывания;

2. Значения y располагаются в порядке, соответствующем значениям x;

3. Для каждого ранга y определяется число следующих за ним значений рангов, превышающих его величину. Суммируя, таким образом, числа определяется величина P, как мера соответствия последовательностей рангов по x и y и учитывается со знаком (+);

4. Для каждого ранга y определяется число следующих за ним значений рангов, меньших его величины. Суммарная величина обозначается через Q и фиксируется со знаком (-);

5. Определяется сумма баллов по всем членам ряда.

Как правило, коэффициент Кендалла меньше коэффициента Спирмена. При достаточно большом объеме совокупности значения данных коэффициентов имеют следующую зависимость:

Связь между признаками признается статистически значимой, если значения коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла больше 0,5.

4. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений

4.1 Понятие рядов динамики и их классификация

Среди основных задач статистики важное место занимает описание изменений показателей во времени, изучение процесса развития, динамики социально-экономических явлений. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные).

Ряд динамики (или динамический ряд) представляет собой ряд расположенных в хронологическом порядке числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда - «y» и показатели времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени - «t».

Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Эти закономерности не проявляются четко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. На основную закономерность динамики накладываются другие, прежде всего случайные, иногда сезонные влияния. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.

Классификация рядов динамики:

1) В зависимости от характера временного параметра ряды делятся на:

§ моментные характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени (см. табл. 4.1);

§ интервальные ряды динамики характеризуют значение показателя за определенные интервалы (периоды) времени (см. табл. 4.2).

Таблица 4.1 Число общеобразовательных учреждений в Белгородской области (на начало учебного года)

Год	2000/ 2001	2001/ 2002	2002/ 2003	2003/ 2004	2004/ 2005
Число общеобразовательных учреждений	823	817	813	807	802

Таблица 4.2 Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану и рациональное использование земель

Год	1999	2001	2002	2003	2004
Инвестиции в основной капитал, млн. руб.	10,8	6,3	3,9	8,7	9,0

Из различного характера интервальных и моментных рядов динамики вытекают некоторые особенности уровней соответствующих рядов.

Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуют собой суммарный итог какого-либо явления за определенный отрезок времени. Они зависят от продолжительности этого периода времени и поэтому их можно суммировать, как не содержащие повторного счета.

Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных величин содержат элементы повторного счета и это делает бессмысленным суммирование уровней рядов динамики.

2) В зависимости от содержания уровней ряды динамики подразделяются на:

§ динамические ряды абсолютных показателей;

§ динамические ряды относительных показателей;

§ динамические ряды средних показателей.

Так, в рассмотренных рядах динамики (табл. 4.1 и 4.2) уровни выражены абсолютными показателями. Средними показателями могут выражаться уровни, характеризующие динамику средней заработной платы работников предприятия, динамику урожайности винограда и т.д. Относительными показателями характеризуются, например, динамика доли городского и сельского населения (%) и уровня безработицы.

3) В зависимости от расстояния между уровнями, ряды динамики подразделяются на:

§ динамические ряды с равноотстоящими уровнями;

§ динамические ряды с неравноотстоящими уровнями.

Например, ранее приведенные данные о числе общеобразовательных учреждений в Белгородской области за 2000 - 2005 гг. представляют собой ряд динамики с равностоящими уровнями, так как представлены через равные, следующие друг за другом интервалы времени. Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные интервалы времени, то ряды называются неравноотстоящими (см. пример в таблице 4.2).

4) В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на:

§ стационарные ряды динамики;

§ нестационарные ряды динамики.

Важнейшим условием правильного построения ряда динамики являются сопоставимость всех входящих в него уровней; данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета.

Для того, чтобы привести уровни ряда динамики к сопоставимому виду, иногда приходится прибегать к приему, который носит название смыкания рядов динамики.

Под смыканием понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или в разных территориальных границах. Для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах).

Та же проблема приведения к сопоставимому виду возникает и при параллельном анализе развития во времени экономических показателей отдельных стран, административных и территориальных районов.

Это, во-первых, вопрос о сопоставимости цен сравниваемых стран, во-вторых, вопрос о сопоставимости методики расчета сравниваемых показателей. В таких случаях ряды динамики приводятся к одному основанию, то есть к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.

4.2 Аналитические показатели изменения уровней ряда динамики

При изучении динамики общественных явлений возникает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики.

Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой. К таким показателям относятся: абсолютный прирост, темп роста и прироста, абсолютное значение одного процента прироста (см. табл. 4.3). При этом принято сравниваемый уровень называть отчетным, а уровень, с которым происходит сравнение - базисным.

Таблица 4.3 Аналитические показатели изменения уровней ряда

№	Название показателя	Цепные	Базисные	Средние
1	Абсолютный прирост			;
2	Темп роста, %			;
3	Темп прироста, %
4	Абсолютное значение 1-го % прироста

Для иллюстрации расчетов статистических показателей, представленных в таблице 4.3, рассмотрим динамический ряд производства цемента в экономическом регионе за 1991 - 2002 гг. (табл. 4.4.).

Абсолютный прирост () -это разность между последующим уровнем ряда и предыдущим (или базисным). Если разность между последующим и предыдущим, то это цепной абсолютный прирост:

(4.1)

если между последующим и базисным, то базисный:

(4.2)

Подставив значения выпуска цемента из графы 1 (табл. 4.4) в формулу (4.1), получим абсолютные цепные приросты (графа 2 табл. 4.4), в формулу (4.2) - базисные приросты (графа 3 табл.4.4).

Средний абсолютный прирост исчисляется двумя способами:

1) как средняя арифметическая простая годовых цепных приростов:

(4.3)

Подставив в формулу (4.3) значения из графы 2 (табл. 4.4) в числитель и n=11 (количество сравниваемых лет или число периодов) в знаменатель, получим:

2) как отношение базисного прироста к числу периодов:

(4.4)

Цепной темп роста - это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженному на 100%, если исчисление идет в процентах, как в нашем случае:

(4.5)

Подставив в формулу (4.5) соответствующие данные графы 1 табл. 4.4, получим значения цепного темпа роста, см. графу 4 табл. 4.4.

Базисный темп роста - это отношение каждого последующего уровня к одному уровню, принятому за базу сравнения:

(4.6)

Подставив в формулу (4.6) те же данные, что и в предыдущую, получим значения базисного темпа роста, см. графу 5 табл.4.4.

Следует отметить, что между цепными и базисными темпами роста есть взаимосвязь. Зная базисные темпы, можно исчислить цепные делением каждого последующего базисного темпа на предыдущий.

Средний темп роста исчисляется по формуле средней геометрической из цепных коэффициентов роста:

(4.7)

Для этого показатели графы 4, выраженные в процентах, переведем в коэффициенты, подставив в формулу (4.7), получим:

Средний темп роста может быть исчислен вторым способом, исходя из конечного и начального уровней по формуле:

Из этого расчета можно сделать вывод, что среднегодовой темп роста составил за 1991-2002 г. - 100,75%.

Наряду с темпом роста можно рассчитать показатель темпа прироста, характеризующий относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени. Темп прироста показывает, на какую долю (или процент) уровень данного периода или момента времени больше (или меньше) базисного уровня. статистический экономический заработный товарооборот

Темп прироста есть отношение абсолютного прироста к уровню ряда, принятого за базу. Темп прироста - величина положительная, если сравниваемый уровень больше базисного, и наоборот.

Определяется как разность между темпами роста и 100% , если темпы роста выражены в процентах:

Цепной

(4.8)

Базисный

(4.9)

Для определения темпа прироста цепного берем разность между темпом роста цепным (графа 4 табл. 4.4) и ста процентами, для базисного - между темпом роста базисным (графа 5 табл. 4.4) и ста процентами.

Подставив все соответствующие данные в формулы (4.8 и 4.9), получим значения темпов прироста цепных (графа 6 табл. 4.4) и базисных (графа 7 табл. 4.4).

Среднегодовой темп прироста исчисляется подобно темпу прироста по формуле:

Таким образом, производство цемента за исследуемые годы увеличивалось в среднем за год на 0,75%.

В статистической практике часто вместо расчета и анализа темпов роста и прироста рассматривают абсолютное значение одного процента прироста. Оно представляет собой одну сотую часть базисного уровня и в то же время - отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста:

(4.10)

Подставив данные графы 1 за предыдущий год, деленные на 100% (1942:100=19,4) в формулу (4.10), получим абсолютное значение 1% прироста (см. графу 8 табл. 4.4).

Средний уровень ряда динамики () рассчитывается по средней хронологической. Средней хронологической называется средняя, исчисленная из значений, изменяющихся во времени. Такие средние обобщают хронологическую вариацию. В хронологической средней отражается совокупность тех условий, в которых развивалось изучаемое явление в данном промежутке времени.

Методы расчета среднего уровня интервального и моментного рядов динамики различны. Для интервальных равноотстоящих рядов средний уровень находится по формуле средней арифметической простой и для неравноотстоящих рядов по средней арифметической взвешенной:

(4.11)

где - уровень ряда динамики;

n - число уровней;

- длительность интервала времени между уровнями.

Так, в таблице 4.4 приведен интервальный ряд динамики с равноотстоящими уровнями. По этим данным можно рассчитать среднегодовой уровень производства цемента за 1991-2002 гг. Он будет равен:

Средний уровень моментного ряда динамики так исчислить нельзя, так как отдельные уровни содержат элементы повторного счета.

Средний уровень моментного равноотстоящего ряда динамики находится по формуле средней хронологической:

(4.12)

Средний уровень моментных рядов динамики с неравноотстоящими уровнями определяется по формуле средней хронологической взвешенной:

(4.13)

где , - уровни ряда динамики;

- длительность интервала времени между уровнями.

Методы выравнивания рядов динамики

Важной задачей статистики при анализе рядов динамики является определение основной тенденции развития, присущей тому или иному ряду динамики. Например, за колебаниями урожайности какой-либо сельскохозяйственной культуры в отдельные годы тенденция роста (уменьшения) урожайности может не просматриваться непосредственно, и поэтому должна быть выявлена статистическими методами.

Методы анализа основной тенденции в рядах динамики разделяются на две основные группы:

1) сглаживание или механическое выравнивание отдельных членов ряда динамики с использованием фактических значений соседних уровней;

2) выравнивание с применением кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, присущую ряду и одновременно освободила его от незначительных колебаний.

Рассмотрим методы каждой группы.

Метод укрупнения интервалов. Если рассматривать уровни экономических показателей за короткие промежутки времени, то в силу влияния различных факторов, действующих в разных направлениях, в рядах динамики наблюдается снижение и повышение этих уровней. Это мешает видеть основную тенденцию развития изучаемого явления. В этом случае для наглядного представления тренда применяется метод укрупнения интервалов, который основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда. Например, ряд ежесуточного выпуска продукции заменяется рядом месячного выпуска продукции и т.д.

Метод простой скользящей средней. Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее - начиная с третьего и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень вначале и добавляя один следующий. Отсюда название - скользящая средняя.

Сглаженный ряд урожайности по трехлетиям короче фактического на один член ряда в начале и в конце, по пятилетиям - на два в начале и в конце ряда. Он меньше, чем фактический подвержен колебаниям из-за случайных причин, и четче выражает основную тенденцию роста урожайности за изучаемый период, связанную с действием долговременно существующих причин и условий развития

Недостаток метода простой скользящей средней состоит в том, что сглаженный ряд динамики сокращается ввиду невозможности получить сглаженные уровни для начала и конца ряда. Этот недостаток устраняется применением метода аналитического выравнивания для анализа основной тенденции.

Аналитическое выравнивание предполагает представление уровней данного ряда динамики в виде функции времени - y=f(t).

Для отображения основной тенденции развития явлений во времени применяются различные функции: полиномы степени, экспоненты, логистические кривые и другие виды. Полиномы имеют следующий вид:

полином первой степени:

полином второй степени:

полином третьей степени:

полином n-ой степени:

Здесь ,... - параметры полиномов, t - условное обозначение времени. В статистической практике параметры полиномов невысокой степени иногда имеют конкретную интерпретацию характеристик динамического ряда. Так, параметр трактуется как характеристика средних условий ряда динамики, параметры , , - как изменения ускорения.

В статистике выработано правило выбора степени полинома модели развития, основанное на определении величин конечных разностей уровней динамических рядов. Согласно этому правилу полином первой степени (прямая) применяется как модель такого ряда динамики, у которого первые разности (абсолютные приросты) постоянны, полиномы второй степени - для отражения ряда динамики с постоянными вторыми разностями (ускорениями), полиномы третьей степени - с постоянными третьими разностями и т.д.

Рассмотрим «технику» выравнивания ряда динамики по прямой (полином первой степени): . Параметры согласно методу наименьших квадратов находятся решением следующей системы нормальных уравнений:

(4.14)

где у - фактические (эмпирические) уровни ряда;

t - время (порядковый номер периода или момента времени).

Расчет параметров значительно упрощается, если за начало отсчета времени (t=0) принять центральный интервал (момент).

При четном числе уровней значения t - условного обозначения времени будут такими:

…-5, -3, -1, +1, +3, +5,…

При нечетном числе уровней значения устанавливаются по-другому:

…-3, -2, -1, 0, +1, +2, +3, …

В обоих случаях =0, так что система нормальных уравнений (4.14) принимает вид:

(4.15)

Из первого уравнения

(4.16),

из второго

(4.17).

Проиллюстрируем на примере динамического ряда производства цемента в экономическом регионе за 1991 - 2002 гг. (см. табл. 4.4, расчетные значения - табл. 4.6) выравнивание ряда динамики по прямой. Для выравнивания данного ряда используем линейную трендовую модель - уравнение прямой: . В нашем примере n = 12 - четное число. Для упрощения расчетов обозначим время так, чтобы начало его отсчета приходилось на середину рассматриваемого периода.

Методы выявления сезонной компоненты

При рассмотрении квартальных или месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются определенные, постоянно повторяющиеся колебания, которые существенно не изменяются за длительный период времени. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также ряда многочисленных разнообразных факторов, которые частично являются регулируемыми. В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название «сезонных колебаний» или «сезонных волн», а динамический ряд в этом случае называют тренд-сезонным, или просто сезонным рядом динамики.

Сезонные колебания характеризуются специальным показателями, которые называются индексами сезонности (). Совокупность этих показателей отражает сезонную волну. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригодовых уровней к постоянной или переменной средней.

Для выявления сезонных колебаний обычно берут данные за несколько лет, распределенные по месяцам. Данные за несколько лет (обычно не менее трех) берутся для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года.

Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности вычисляются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания.

Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, например, за три года (), затем из них рассчитывается среднемесячный уровень для всего ряда () и в заключение определяется процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, то есть:

(4.18)

Если же ряд динамики содержит определенную тенденцию в развитии, то прежде чем вычислить сезонную волну, фактические данные должны быть обработаны так, чтобы была выявлена общая тенденция.

Обычно для этого прибегают к аналитическому выравниванию ряда динамики.

При использовании способа аналитического выравнивания ход вычислений индексов сезонности следующий:

§ по соответствующему полиному вычисляются для каждого месяца (квартала) выровненные уровни на момент времени (t);

§ вычисляются отношения фактических месячных (квартальных) данных () к соответствующим выровненным данным (): ;

§ находятся средние арифметические из процентных соотношений, рассчитанных по одноименным периодам в процентах , где n - число одноименных периодов.

В общем виде формулу расчета индекса сезонности данным способом можно записать так:

(4.19)

Расчет заканчивается проверкой правильности вычислений индексов, так как средний индекс сезонности для всех месяцев (кварталов) должен быть 100 процентов, то сумма полученных индексов по месячным данным равна 1200, а сумма по четырем кварталам - 400.

4.3 Элементы прогнозирования. Интерполяция и экстраполяция в рядах динамики

Необходимым условием регулирования рыночных отношений является составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений.

Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, то есть прогноз основан на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой и в прошлое - ретроспективой. Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевает чаще всего перспективную экстраполяцию.

Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на следующих предпосылках:

§ развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой;

§ общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не претерпет серьезных изменений в будущем.

Поэтому надежность и точность прогноза зависят от того, насколько близкими к действительности окажутся эти предположения, а также как точно удастся охарактеризовать выявленную в прошлом закономерность. Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов.

В зависимости от того, какие принципы и какие исходные данные положены в основу прогноза, можно выделить следующие элементарные методы экстраполяции: среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и экстраполяция на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то есть метод основан на предположении о равномерном изменении уровня (под равномерностью понимается стабильность абсолютных приростов).

Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на любую дату t необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов, экстраполируется ряд, то есть экстраполяцию можно сделать по следующей формуле:

(4.20)

где - экстраполируемый уровень, (n+t) - номер этого уровня (года);

n - номер последнего уровня (года) исследуемого периода, за который рассчитан ;

t - срок прогноза (период упреждения);

- средний абсолютный прирост.

Так, по данным табл. 4.6, на основе исчисленного ранее уравнения , экстраполяцией при t=13 можно определить ожидаемое производство цемента в 2003 г., млн. т:

Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции в этом случае необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции, то есть по формуле:

(4.21)

где - последний уровень ряда динамики;

t - срок прогноза;

- средний коэффициент роста.

Если же ряду динамики свойственна иная закономерность, то данные, полученные при экстраполяции на основе среднего темпа роста, будут отличаться от данных, полученных другими способами экстраполяции.

Рассмотренные способы экстраполяции тренда, будучи простейшими, в то же время являются и самыми приближенными.

Поэтому наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной времени (t).

При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризирующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим, ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а с течением времени, то есть y=f(t). Поэтому целесообразно определение доверительных интервалов прогноза. Величина доверительного интервала определяется следующим образом:

(4.22)

где - коэффициент доверия по распределению Стьюдента;

- остаточное среднее квадратическое отклонение от тренда, скорректированное по числу степеней свободы (n-m);

n - число уровней ряда динамики;

m - число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m=2).

Рассчитаем прогнозируемые доверительные интервалы производства цемента на 2003 г.

Если n=12 и m=2, то число степеней свободы равно 10. Тогда при доверительной вероятности, равной 0,95 (то есть при уровне значимости случайностей =0,5), коэффициент доверия =2,306 (по таблице Стьюдента), =44719,3648 (см. табл. 4.6).

Тогда

.

Зная точечную оценку прогнозируемого значения производства цемента млн. т, определяем вероятностные границы интервала:

, отсюда

.

Следовательно, с вероятностью 0,95, можно утверждать, что производство цемента в 2003 г. не менее чем 2082,49, но и не более чем 2390,91 млн. т.

При анализе рядов динамики иногда приходится прибегать к определению некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики, то есть к интерполяции.

Как и экстраполяция, интерполяция может производиться на основе среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста, а также с помощью аналитического выравнивания.

Интерполяция также основана на том или ином предположении о тенденции изменения уровней, но здесь уже не приходится предполагать, что тенденция, характерная для прошлого, сохранится и в будущем. При интерполяции предполагается, что ни выявленная тенденция, ни ее характер не претерпели существенных изменений в том промежутке времени, уровень (уровни) которого нам неизвестны.

5. Экономические индексы

5.1 Понятие экономических индексов и их классификация

Индексы относятся к важнейшим обобщающим показателям. «Индекс» в переводе с латинского - указатель или показатель. Он используется как понятие в математике, экономике, в метеорологии и других науках.

В статистике индексом называют относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или дает сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.).

Как относительная величина индекс выражается в форме коэффициента, либо в процентах или промилле. Название индекса отражает его социально-экономическое содержание, а числовое значение - интенсивность изменения или степень отклонения.

Индексы выполняют две функции:

§ синтетическую - используется как обобщающая характеристика изменения явления;

§ аналитическую - служит для изучения влияния отдельных факторов на изменение явления.

Большинство индексов выполняет обе функции одновременно.

В целом индексный метод направлен на решение следующих задач:

1) характеристика общего изменения уровня сложного социально-экономического явления;

2) анализ влияния каждого из факторов на изменение индексируемой величины путем элиминирования воздействия прочих факторов;

3) анализ влияния структурных сдвигов на изменение индексируемой величины.

В международной практике индексы принято обозначать символами i и I. Буквой «i» обозначаются индивидуальные (частные) индексы, буквой «I» - общие индексы. Подстрочный знак внизу справа означает период: 0 - базисный; 1 - отчетный.

Используются определенные символы для обозначения индексируемых показателей:

p - цена;

q - количество;

p q - стоимость продукции или товарооборот;

z - себестоимость;

z q - издержки производства;

t - трудоемкость;

t q - затраты рабочего времени на производство продукции.

Классификация индексов:

1. По степени обобщения данных:

§ индивидуальные;

§ сводные (общие);

2. По форме построения:

§ агрегатные;

§ средние: - арифметические;

- гармонические;

3. По отношению ко времени:

§ динамические индексы: - цепные;

- базисные;

§ территориальные;

4. По виду весов:

§ индексы с переменными весами;

§ индексы с постоянными весами;

5. В зависимости от структуры совокупности:

§ индексы переменного состава;

§ индексы постоянного состава.

Простейшим показателем, используемым в индексном анализе, является индивидуальный индекс, который характеризует изменение во времени экономических величин, относящихся к одному объекту:

- индекс цены

(5.1)

где - цена товара в текущем периоде;

- цена товара в базисном периоде;

- индекс физического объема реализации;

(5.2)

- индекс товарооборота

(5.3)

Агрегатные и средние индексы

В тех случаях, когда исследуются не единичные объекты, а состоящие из нескольких элементов совокупности, используются сводные индексы. Исходной формой сводного индекса является агрегатная.

Агрегатный индекс - это сложный относительный показатель, служащий для соизмерения явления, составные части которых непосредственно несоизмеримы.

Сводный индекс товарооборота:

(5.4)

Показывает во сколько раз увеличится или уменьшится товарооборот отчетного периода по сравнению с базисным.

5.2 Индексный анализ взвешенной средней. Индекс структурных сдвигов

При анализе динамики взвешенной средней используется система индексов, включающая:

1) индекс переменного состава;

2) индекс структурных сдвигов;

3) индекс фиксированного состава.

Сравнением полученных средних значений получают индекс цен переменного состава:

Оценить воздействие этого фактора можно с помощью индекса структурных сдвигов:

Последним в данной системе является индекс цен фиксированного состава, который не учитывает влияние структуры:

Итак, если бы структура реализации товара А по регионам не изменилась, средняя цена возросла бы на 9,3%. Однако, влияние на среднюю цену первого фактора оказалось сильнее, что отражается в следующей взаимосвязи:

5.3 Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязи

Между важнейшими индексами существуют взаимосвязи, позволяющие на основе одних индексов получить другие. Зная, например, значение цепных индексов за какой-либо период времени, можно рассчитать базисные индексы. И наоборот, если известны базисные индексы, то путем деления одного из них на другой можно получить цепные индексы.

Существующие взаимосвязи между важнейшими индексами позволяют выявить влияние различных факторов на изменение изучаемого явления, например, связь между индексом стоимости продукции, физического объема продукции и цен (5.2). Другие индексы также связаны между собой.

Так, индекс издержек производства - это произведение индекса себестоимости продукции и индекса физического объема продукции:

(5.5)

Индекс затрат времени на производство продукции может быть получен в результате умножения индекса физического объема продукции и величины, обратной величине индекса трудоемкости, то есть индекс производительности труда:

(5.6)

(5.7)

Существует важная взаимосвязь между индексами физического объема продукции и индексами производительности труда.

Индекс производительности труда рассчитывается на основе следующей формулы:

(5.8)

то есть представляет собой отношение средней выработки продукции (в сопоставимых ценах) в единицу времени (или на одного занятого) в текущем и базисном периодах.

Индекс физического объема продукции равен произведению индекса производительности труда на индекс затрат рабочего времени (или численности занятых):

(5.9)

Взаимосвязь между отдельными индексами может быть использована для выявления влияния отдельных факторов, оказывающих воздействие на изучаемое явление.

5.4 Особенности расчетов индексов цен

В рыночном хозяйстве особое место среди индексов качественных показателей отводится индексам цен. Основным назначением индекса цен является оценка динамики цен на товары производственного и непроизводственного потребления. Кроме этого используется при корректировке законодательно устанавливаемого минимального размера оплаты труда и установлении ставок налогов.

Рассмотрим основные формулы расчета индексов цен:

Индекс Пааше:

; (5.10)

§ Индекс Ласпейреса:

; (5.11)

§ Индекс Фишера:

; (5.12)

§ Индекс Эджворта - Маршалла:

(5.13)

Индексируемой величиной индексов являются цены. Весами же в индексе цен Пааше выступает количество продукции текущего периода, а в индексе цен Ласпейреса - количество продукции базисного периода.

Формула индекса цен Ласпейреса применяется в расчетах индекса потребительских цен, формула индекса цен Пааше - при расчете индекса-дефлятора ВВП.

Значения индексов цен Пааше и Ласпейреса не совпадают. Отличие значений объясняется тем, что индексы имеют различное экономическое содержание.

Индекс цен, исчисленный по формуле Пааше, дает ответ на вопрос, насколько товары в текущем периоде стали дороже (дешевле), чем в базисном. Индекс цен Ласпейреса показывает, во сколько бы раз товары базисного периода подорожали (подешевели) из-за изменения цен на них в отчетный период.

Согласно практике индекс цен, рассчитанный по формуле Пааше, имеет тенденцию некоторого занижения, а по формуле Ласпейреса - завышения темпов инфляции. Подобная систематическая связь индексов носит название эффекта Гершенкрона.

Индекс Фишера в силу сложности расчета и трудности экономической интерпретации на практике используется довольно редко. Чаще всего он применяется в расчетах паритетах покупательной способности валют.

Размещено на Allbest.ru