Статистическая наука

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Предмет, метод и задачи статистики

Статистика - отрасль общественной науки, изучающая методом обобщающих показателей количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.

Предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определённых социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Статистическая методология - система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социальных явлений.

Статистические методы: 1. метод массовых наблюдений, 2. выборочный метод, 3. метод группировки, 4. метод анализа на основе сводки, 5. метод анализа рядов динамики, 6. корреляционно-регрессионный метод анализа, 7. индексный метод.

Задачи статистики: 1. организация работ, связанных с подготовкой и проведением Всероссийской переписки населения; 2. приоритет вопросам совершенствования статистики малого предприятия; 3. создание единого статистического информационного пространства федеральных органов государственной власти и координация их статистической деятельности; 4. целесообразность проведения переоценки основных фондов; 5. совершенствование расчётов в области неформальной и скрытой экономики; 6. повышение качества статистических разработок; 7. совершенствование статистики отдельных отраслей социально-экономической сферы; 8. организация системы муниципальной статистики.

2. Основные понятия статистической науки: статистическая совокупность, единицы совокупности, варьирующиеся признаки, статистическая закономерность, статистический показатель

Статистическая совокупность - это множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества (например, совокупность предприятий, производящих однотипную продукцию, но различающихся между собой объемами производства, трудовыми ресурсами).

Под единицами совокупности понимаются ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т.е. являющиеся носителями признаков (например, фирмы, человек, семья).

Признак - показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина.

Вариация - это различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц статистической совокупности.

Варьирующие признаки могут быть количественными (возраст, оплата труда) и неколичественными (профессия).

Статистическая закономерность - количественная закономерность изменения в пространстве и времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Статистическая закономерность отражает относящиеся к определенному пространству и времени причинно-следственные связи, выражающиеся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности.

Статистический показатель - это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом (например, средний размер сберегательного вклада граждан страны). Различают индивидуальные (характеризующие отдельные единицы совокупности) и сводные или обобщающие стат. показатели.

3. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы. Программно-методологические и организационные вопросы сбора информации

Статистическое наблюдение - массовое, планомерное, научно-организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Цель наблюдения - получение достоверной информации. Объект наблюдения - статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые соц.-эк. процессы и явления.

Этапы статистического наблюдения:

1. Подготовка наблюдения;

2. Проведение массового сбора данных;

3. Подготовка данных к компьютерной обработке;

4. Разработка предложений по совершенствованию стат.наблюдения.

Виды статистического наблюдения:

По охвату единиц объекта:

1. Сплошное - обследуются все единицы совокупности.

2. Выборочное - обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только их часть, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности.

3. Монографическое (вид отдельной единицы изучаемой совокупности).

Способы статистических наблюдений: документальное наблюдение, опрос, саморегистрация.

4. Статистическая сводка, ее содержание и задачи, роль в анализе управленческой информации предприятия

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных факторов, образующих совокупность для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Простая сводка - операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

Сложная сводка - комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту.

По форме обработки материала сводки бывают: децентрализованная, централизованная, механизированная, ручная.

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

выбор группировочных признаков, определение порядка формирования групп, разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом, разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.

Группировка - разделение всей совокупности на отдельные группы.

Задачи: выделение соц.-эк. типов явлений, изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявление связей и зависимости м/у явлениями.

5. Метод статистической группировки, его задачи. Виды группировок, их применение в анализе финансово-экономической деятельности предприятия

Статистическая группировка - разделение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным признакам. Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе статистической исследования.

Задачи: выделение соц.-эк. типов явлений, изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявление связей и зависимости м/у явлениями.

Виды группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные). Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки (например, сектора экономики).

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку (например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода).

В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку х - квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у - средней месячной платы рабочих от квалификации.

6. Статистические ряды распределения, их виды. Основные характеристики ряда распределения, их роль в анализе структуры совокупности

Статистический ряд распределения - упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.

Ряды распределения, построенные по атрибутивным (качественным) признакам, называются атрибутивными (распределение населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.).

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными (распределение населения по возрасту, рабочих - по стажу работы, зарплате и т.д.). Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот. Варианты - отдельные значения признака, которые он принимает в ряду. Частоты - это численность отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Частости - это частоты, выраженные в долях единиц или в % к итогу.

Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения, на дискретных признаках, представленных в виде интервалов. Интервальные вариационные ряды основаны на непрерывных признаках (имеющих любые значения, даже дробные).

7. Табличное и графическое представление статистических данных

Результаты сводки и группировки излагаются в виде таблиц. Таблица - рациональная, наглядная и компактная форма стат.материала.

Статистическая таблица - таблица, содержащая результаты подсчета практических данных и является итогом сводки первоначальной информации.

Таблица характеризует совокупность по одному или нескольким признакам, взаимосвязанным логикой.

Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое. Подлежащее - объект, характеризующийся цифрами. Сказуемое таблицы - система показателей.

Таблицы бывают простые и сложные. В простой таблице дается простой перечень объектов. Сложная таблица содержит группировку единиц совокупности одновременно по 2-м и более признакам. Таблица д/б компактной, заголовки краткими, информация в столбцах и графах должна завершаться итоговой строкой. Графы и строки должны иметь единицы измерения, затем необходимо провести четную и логическую проверку таблицы.

Статистический график - чертеж, на котором стат.совокупности, характеризуемые определенными показателями описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. При построении графика необходимо соблюдать требования: наглядность, выразительность, понятность. Поле графика - часть плоскости, где расположены графические образы. Виды графиков: линейные, столбиковые, полосовые, круговые, секторные, фигурные, точечные, объемные, применяются диаграммы и стат.карты. Картограмма - схематическая географическая карта, на которой выделены отрасли промышленности или структура состава населения.

8. Абсолютные и относительные величины в статистике. Их виды и методика расчета

Абсолютные - суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Они характеризуют экономическую мощь страны и соц. жизнь населения (ВВП, ВНП, НД). Различают 2 вида абсолютных величин индивидуальные и суммарные. Индивидуальные - характеризуют отдельный объект или единицу совокупности (например, предприятие). Суммарные - характеризуют сумму количества единиц изучаемой совокупности (численность совокупности) или сумму значений варьирующего признака всех единиц совокупности (объем варьирующего признака). В зависимости от сущности исследуемого явления абсолютные величины выражаются в натуральных (тонны, штуки, метры, литры), стоимостных (рубли, доллары) и трудовых (затраты труда, трудоемкость) единицах измерения. Относительная величина - это частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними. Он отражает во сколько раз, сравниваемый абсолютный показатель больше или меньше базисного. Выражается в коэффициентах (%). Виды относительных показателей: относительный показатель динамики (текущий показатель/базисный показатель), планового задания, выполнения плана (факт/план), структуры, сравнения, уровня экономического развития.

9. Средняя величина, её сущность и условия применения. Виды и формы средних

Средняя величина - обобщенная количественная характеристика признака в статистической совокупности, конкретных условиях места и времени. Свойство средней: средняя отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности. Сущность средних: в средней величине взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов.

При расчете средней необходимо соблюдать следующие условия:

1) расчет надо вести только однородных по качеству совокупностей, для этого надо сочетать метод средних и метод группировок;

2) общее среднее необходимо дополнять групповыми средними и индивидуальными величинами;

3) для расчета средней нужна масса единиц (20-30);

4) необходимо правильно выбирать единицу совокупности средних.

В каждом конкретном случае применяется одна из средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Средняя арифметическая применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число (), х - значения признака, n - число вариант.

Если частоты неравны, то применяется формула средней ариф.взвешанной (), х - значения признака, f - веса средней или частота.

Средняя гармоническая применяется, когда частоты неизвестны, а известны варианты и производные показатели (), х - значения признака, М-веса средней.

Средняя квадратическая: .

Для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака применяют структурные средние:

Мода - значение признака наиболее часто встречающегося в изучаемой совокупности.

Медиана - вариант, расположенный в середине упорядоченного вариационного ряда, делящий его на две равные части.

10. Понятие о вариации признака. Система показателей вариации её применение в анализе экономической деятельности предприятия

Вариация - это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Для измерения отдельных значений признака от средней исчисляют основные обобщающие показатели вариации:

1. Дисперсия - средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической (простая , взвешенная, межгрупповая). Для характеристики качества статистических оценок используется их дисперсия.

2. Среднее квадратическое отклонение (СКО): СКО показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения.

3. Коэффициент вариации используется для сравнения размеров вариации различных признаков, а также для сравнения степени вариации одноименных признаков в нескольких совокупностях:

По этой величине можно судить об однородности состава совокупности. Чем больше величина коэффициента вариации, тем больше разброс значений признака вокруг средней.

11. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий. Расчёт на его основе коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения

статистический совокупность вариация дисперсия

Дисперсия - средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической (простая , взвешенная, межгрупповая

)

Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки.

Правило сложения дисперсий:

Общая дисперсия равна сумме средней от частных дисперсий и межгрупповой. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью - неизвестную. Если основанием группировки является факторный признак, то с помощью этого правила можно измерить силу его влияния на результативный признак, вычислив коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.

Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака у под влиянием факторного признака х и равен отношению межгрупповой дисперсии к общей. Эмпирическое корреляционное отношение - это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: . Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.

12. Метод выборочного наблюдения. Виды выборки. Практика применения выборочного метода в статистическом анализе экономической деятельности предприятия

Выборочное наблюдение - наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность. Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной. Совокупность отобранных единиц именуют выборочной совокупностью. Основная задача выборочного наблюдения состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности.

По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности; при групповом отборе - качественно однородные группы или серии изучаемых единиц; комбинированный отбор предполагает сочетание первого и второго видов.

По методу выборки различают повторную и бесповторную выборки. При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается неизменной. При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует.

Виды выборки: собственно-случайная, механическая, типическая, серийная, комбинированная. К собственно-случайной выборке относится отбор единиц из всей генеральной совокупности посредством жеребьевки. Механическая выборка - отбор единиц в выборочную совокупность из генеральной производится таким образом, что из каждой группы в выборку отбирается лишь одна единица. Типическая выборка используется, когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько качественно однородных, однотипных групп по признакам, влияющим на изучаемые показатели. Серийная выборка предполагает случайный отбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а их равновеликих групп (серий) с тем, чтобы в таких группах подвергать наблюдению все без исключения единицы. Комбинированная выборка заключается в объединении различных способов выборки, рассмотренных ранее.

13. Методика расчёта ошибок выборки для средней и доли. Определение численности выборочной совокупности

Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупностей обозначаются символами: N - объем генеральной совокупности (число входящих в нее единиц); n - объем выборки (число обследованных единиц); - генеральная средняя (среднее значение признака в генеральной совокупности); - выборочная средняя; p - генеральная доля (доля единиц, обладающих данным значением признака в общем числе единиц генеральной совокупности); w - выборочная доля. Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности: . Выборочная доля ( w ), определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком m, к общему числу единиц выборочной совокупности n: w = m / n . Для характеристики надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибки выборки. Ошибка выборки - разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик: для средней количественного признака ; для доли (альтернативного признака) . Выборочная средняя и выборочная доля являются случайными величинами, которые могут принимать различные значения.

Предельная ошибка выборки для средней при повторном отборе . При случайном бесповторном отборе нужно умножить подкоренное выражение на 1 - (n/N).

Формулы для определения необходимой численности выборки n получают из формул ошибок выборки (нужно выразить n). Формулы показывают, что с увеличением предполагаемой ошибки выборки значительно уменьшается необходимый объем выборки. Для расчета объема нужно знать дисперсию.

14. Ряды динамики, их виды. Условия сопоставимости уровней рядов динамики. Аналитические показатели ряда динамики, их применение в статистическом анализе экономической деятельности предприятия

Ряд динамики - ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время t и конкретное значение показателя (уровень ряда) у. Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время t - это моменты или периоды, к которым относятся уровни. По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментные и интервальные. Моментный ряд - ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени). Интервальным (периодическим) ряд - ряд, уровни которого характеризуют размер явлений за конкретный период времени (год, квартал, месяц). По расстоянию между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени. Ряды динамики могут быть изображены графически.

К аналитическим показателям относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента. Для расчета показателей анализа динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. В качестве базисного выбирается либо начальный уровень в ряду динамики, либо уровень, с которого начинается какой-то новый этап развития явления. Исчисляемые при этом показатели называются базисными. Для расчета показателей анализа динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепными. Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных абсолютных приростов равна базисному. Для оценки интенсивности исчисляют темпы роста (снижения). Темп роста всегда представляет собой положительное число. Темп прироста (сокращения) показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения, и вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах или в долях единицы (коэффициенты прироста). Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением (содержанием) одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за этот период времени.

15. Средние показатели в рядах динамики. Их практическое применение в анализе и прогнозировании деятельности предприятия

Система средних показателей включает средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста.

Средний уровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней. Он рассчитывается по средней хронологической, т.е. по средней исчисленной из значений, изменяющихся во времени. Для интервальных рядов динамики при равных интервалах: , где числитель это сумма уровней ряда, а знаменатель - число уровней ряда; при неравных интервалах: , где числитель - сумма рядов динамики, сохраняющихся без изменения в течение промежутка времени t, а знаменатель - сумма длительности интервалов времени между смежными датами.

Средний абсолютный прирост - обобщенная характеристика индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики: цепной , где n - число цепных абсолютных приростов в изучаемом периоде; базисный , где m - число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в % (); , , где m - число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.

Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста, вычитанием из последних 100%: .

Если уровни ряда динамики снижаются, то средний темп роста будет меньше 100%, а средний темп прироста - отрицательной величиной. Отрицательный темп прироста представляет собой средний темп сокращения и характеризует среднюю относительную скорость снижения уровня.

16. Методы выявления основной тенденции развития уровней рядов динамики. Прогнозирование экономических показателей на основе динамических рядов

Основной тенденцией развития (ТРЕНДОМ) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. Задача состоит в том, чтобы выявить общую тенденцию в изменении уровней ряда, освобожденную от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания. Наиболее простым методом изучения основной тенденции в рядах динамики является укрупнение интервалов. Данный метод основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики (одновременно уменьшается количество интервалов). Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (месячные в квартальные, квартальные в годовые и т.д.). Выявление основной тенденции может осуществляться также методом скользящей (подвижной) средней. Сущность его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного (3, 5, 7 и т.д.), первых по счету уровней ряда, затем - из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная со среднего и т.д. Таким образом, средняя как бы "скользит" по ряду динамики, передвигаясь на один срок. Недостатком сглаживания ряда является "укорачивание" сглаженного ряда по сравнению с фактическим, что ведет к потере информации. Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени:

17. Методы выявления сезонной компоненты и их практическое применение в анализе и прогнозировании экономических процессов

При сравнении квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие под влиянием природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также многочисленных и разнообразных факторов, которые часто являются регулируемыми. В широком понимании к сезонным колебаниям относят все явления, которые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодовых изменений, т.е. более или менее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровня. Периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название сезонные колебания или сезонные волны, а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики. Характеризуют сезонные колебания показателями, которые называются индексами сезонности. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических (эмпирических) внутригрупповых уровней к теоретическим (расчетным) уровням, выступающим в качестве базы сравнения. Совокупность индексов сезонности образует сезонную волну. Для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года, индексы сезонности вычисляют по данным за несколько лет (не менее трех), распределенным по месяцам. Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня , затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда . После чего определяется показатель сезонности волны - индекс сезонности I_s как процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, %: . Для наглядного представления сезонной волны индексы сезонности изображают в виде графика. Когда уровень проявляет тенденцию к росту или снижению, то отклонения от постоянного среднего уровня могут исказить сезонные колебания. В таких случаях фактические данные сопоставляют с выравненными, т.е. полученными аналитическим выравниванием.

18. Понятие о статистических индексах, их классификация. Применение индексного метода в анализе статистической информации

Индекс - относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном. Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Индексируемая величина - значение признака статистической совокупности, изменение которой является объектом изучения. Индексы классифицируются по трем признакам: по содержанию изучаемых объектов; степени охвата элементов совокупности; методам расчета общих индексов. По содержанию изучаемых величин индексы разделяют на индексы количественных и индексы качественных показателей. Индексы количественных показателей выражаются абсолютными величинами - индексы физического объема промышленной и сельскохозяйственной продукции, физического объема розничного товарооборота и т.д. При расчете таких индексов количества оцениваются в одинаковых, сопоставимых ценах. Индексы качественных показателей - индексы курса валют, цен, себестоимости, производительности труда, заработной платы и т.д. Индексируемые показатели этих индексов характеризуют уровень явления в расчете на ту или иную единицу совокупности. Они измеряют не объем, а интенсивность, эффективность явления или процесса. Они являются либо средними, либо относительными величинами.

По степени охвата единиц совокупности индексы делятся на два класса: индивидуальные и общие. Индивидуальные индексы служат для характеристики изменения отдельных элементов сложного явления. Общий индекс отражает изменение всех элементов сложного явления.

По методам расчета различают индексы агрегатные и средние, исчисление которых и составляет особый прием исследования, именуемый индексным методом. Индивидуальные индексы обозначаются буквой i и снабжаются подстрочным знаком индексируемого показателя. Общий индекс обозначается буквой J и также сопровождается подстрочным знаком индексируемого показателя. Любые общие индексы могут быть построены двумя способами: как агрегатные и как средние из индивидуальных. Последние делятся на средние арифметические и средние гармонические. Агрегатные индексы качественных показателей могут быть рассчитаны как индексы переменного состава и индексы постоянного (фиксированного) состава. Общие индексы дают обобщающую цифровую характеристику, и при помощи общих индексов обобщаются элементы совокупности с непосредственно несоизмеримыми величинами.

19. Агрегатный индекс как форма общего индекса. Индексы цен Г. Пааше и э. Ласпейреса, их практическое применение

ИПЦ является общим измерителем инфляции, используется при корректировке законодательно устанавливаемого минимального размера оплаты труда, установлении ставок налогов и т.д. Агрегатный индекс цен с отчетными весами впервые предложен Пааше и носит его имя: формула агрегатного индекса цен Пааше , где - фактическая стоимость продукции (товарооборот) отчетного периода; - условная стоимость товаров, реализованных в отчетном периоде по базисным ценам. Индекс цен Пааше показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) в среднем уровень цен на массу товара, реализованную в отчетном периоде, или сколько процентов составляет его рост (снижение) в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом. Если из значения индекса цен I_p вычесть 100%, то разность покажет, на сколько процентов в среднем возрос (уменьшился) за этот период уровень цен на сумму товаров, реализованную в отчетном периоде. При таком методе, рассчитав индекс цен, можно подсчитать экономический эффект от изменения цен.

Если индекс цен рассчитывается по продукции базисного периода, для расчета используют формулу агрегатного индекса цен Ласпейреса: . Эти два агрегатных индекса цен (Пааше и Ласпейреса) не идентичны. Значения индексов цен Пааше и Ласпейреса для одних и тех же данных не совпадают, т.к. имеют различное экономическое содержание. Индекс Пааше показывает, на сколько товары в отчетном периоде стали дороже (дешевле), чем в базисном. Экономическое содержание индекса Ласпейреса другое: индекс цен Ласпейреса показывает, во сколько раз товары базисного периода подорожали (подешевели) из-за изменения цен на них в отчетном периоде.

20. Средние арифметический и гармонический индексы. Их применение в изучении динамики цен и физического объема производства

Помимо агрегатного способа расчета общих индексов существует и другой способ, который состоит в расчете общих индексов как средних из соответствующих индивидуальных индексов. К исчислению таких средневзвешенных индексов прибегают тогда, когда имеющаяся в распоряжении информация не позволяет рассчитать агрегатный индекс.

Среднеарифметический индекс физического объема - среднее арифметическое взвешенное из индивидуальных индексов физического объема, а весами его служит товарооборот базисного периода

Среднегармонический индекс цен - средняя взвешенная из индивидуального индексов цен, а весами его служит товарооборот отчетного периода



21. Индексы средних уровней и их роль в исследовании динамики качественных показателей экономической деятельности предприятия

Системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов. Индекс переменного состава представляет собой отношение двух взвешенных средних с изменяющимися (переменными) весами, показывающее изменение индексируемой средней величины. Индекс, характеризующий динамику средней величины при одной и той же фиксированной структуре совокупности, носит название индекса постоянного (фиксированного) состава. Индекс постоянного состава показывает, как в отчетном периоде по сравнению с базисным изменилась средняя величина показателя по какой-либо однородной совокупности за счет изменения только самой индексируемой величины, т.е. когда влияние структурного фактора устранено. Для измерения влияния только структурных изменений на исследуемый средний показатель исчисляют индекс структурных сдвигов, как отношение среднего уровня индексируемого показателя базисного периода, рассчитанного на отчетную структуру, к фактической средней этого показателя в базисном периоде.

22. Роль индексного метода в исследовании сложного экономического явления под влиянием отдельных факторов. Взаимосвязь индексов

Многие статистические показатели, характеризующие различные стороны общественных явлений, находятся между собой в определенной связи (часто в виде произведения). Связь между экономическими показателями находит отражение и во взаимосвязи характеризующих их индексов, поэтому многие экономические показатели тесно связаны между собой и образуют индексные системы. Принята следующая практика факторного анализа: если результативный показатель можно представить как произведение объемного и качественного факторов, то, определяя влияние объемного фактора на изменение результативного показателя, качественный фактор фиксируется на уровне базисного периода; если же определяется влияние качественного показателя, то объемный фактор фиксируется на уровне отчетного периода. Рассмотрим построение взаимосвязанных индексов на примере индексов цен, физического объема продукции (если речь идет об отпускных ценах) или физического объема товарооборота (если речь идет о розничных ценах) и индекса стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах). Индексы физического объема и цен являются факторными по отношению к индексу стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах). Таким образом, произведение индекса цен на индекс физического объема продукции дает индекс стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах), т.е. образует индексную систему из этих трех индексов.

23. Виды и формы взаимосвязей социально-экономических явлений. Основные статистические методы их изучения

Статистическое изучение связи можно разделить на три этапа: 1. Это качественный анализ, который связан с анализом природы социального или экономического явления. Этот анализ проводится либо методами экономической теории или методами социологии. 2. Это построение модели связи. Базируется на статистических методах. Это способ группировки. 3. Интерпретация полученных результатов. Связан с качественными особенностями изучаемого явления.

Между различными явлениями и их признаками различают два типа связей: функциональную и статистическую (стохастически детерминированную). Связь признака y с признаком x называется функциональной связью y=f(x). X - факторный признак, Y - результативный признак. Для изучения функциональных связей применяются балансовый и индексный методы. Стохастическая связь - это связь между величинами, при которой одна из них, случайная величина y, реагирует на изменение другой величины x или других величин x1,x2,…,xn, изменением закона распределения. Характерной особенностью стохастических связей является то, что они проявляются во всей совокупности, а не в каждой её единице. Для исследования стохастических связей широко используется метод составления двух параллельных рядов, метод аналитических группировок, корреляционный анализ, регрессионный анализ и некоторые непараметрические методы. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь - существует там, где взаимосвязанные явления характеризуются только случайными величинами. Корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а во всей совокупности в целом.

Связи классифицируются: по направлению (прямые - направление изменения результативного признака совпадает с направлением изменения признака-фактора и обратные); по аналитическому выражению (линейные - с возрастанием значений факторного признака происходит непрерывное возрастание значений результативного признака, нелинейные, криволинейные - с возрастанием значения факторного признака возрастание результативного признака происходит неравномерно); по степени тесноты связи, степень тесноты определяется по величине коэффициента корреляции (слабые и тесные).

24. Методика корреляционно-регрессионного анализа социально-экономических явлений. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения связи

Корреляционный метод анализа решает две задачи: 1. Установление факта наличия связи. 2. Измерение тесноты корреляционной связи по эмпирическим данным.

1. Задача: Есть ряд методов выявления связи:

1. Приведение параллельных рядов данных.

2. Графический.

3. Метод корреляционной таблицы - это специальная комбинационная таблица в которой проведена группировка по двум признакам по факторному и результативному.

Концентрация частот около диагонали матрицы свидетельствует о прямой связи, а концентрация частот около побочной диагонали о наличии обратной связи между признаками.

4. Метод аналитической группировки.

В статистике различают: парную корреляцию (взаимосвязь между двумя признаками); частная корреляция (когда рассматривается зависимость между результативными признаками и одним из факторных при фиксированном значении всех остальных факторных признаков); множественная корреляция (зависимость между результативным и 2 или более факторных признаков).

2 Задача: Для измерения тесноты связи используется специальный коэффициент, который количественно выражает тесноту связи. Теснота корреляционной связи может быть измерена эмпирическим корреляционным отношением.

Задачи регрессионного анализа - выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимости переменной.

Важным этапом построения уравнения регрессии является установление в анализе исходной информации математической функции. Уравнение регрессии имеет вид: у= ах+в, где у - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии; а0, а1 - коэффициенты уравнения регрессии. Параметры уравнения а0, а1 находят методом наименьших квадратов:

, .

25. Статистические методы выявления корреляционной связи. Показатели тесноты связи

Для линейной связи вычисляется линейный коэф. корреляции (показывает направление связи) ,где r-линейный коэф.корреляции; х-значение факторного признака; -среднее значение факторного признака; у-знач.результативного призн.; -среднее знач.рез.признака ; n-число элементов ряда; -средние квадратич.отклонения факторного признака. Коэф.коррел. может изменятся от -1 до +1. Отрицательные значения указывают на обратную связь, положительные - на прямую. Чем ближе коэф. Корреляции к 1, тем теснее связь между признаками. При r=±1 связь функциональная.

Квадрат линейного коэффициента корреляции называется коэф. Детерминации. Его числовое значение всегда от 0 до 1. Степень тесноты связи полностью соответствует корреляционному отношению. Данный показатель следует рассчитывать после того, как установлена форма связи и рассчитано уравнение регрессии. Теоретич.коррел.отношение изменяется от 0 до 1, чем ближе к 1 тем теснее связь. Количественную зависимость изменения значения у_х от изменения х исчисляется коэф.эластичности. Он характеризует на сколько процентов увеличится у_х при увеличении х на один процент. Также для всех форм связи можно рассчитать индекс корреляции (измеряет тесноту связи) . Индекс коррел. изменяется от 0до 1, Когда он равен 0, то связи между вариацией признаков у и х нет (когда линия у_х .совпадает на чертеже с линией ). Когда индекс кор. равен 1, то связь функциональная, полная. (линия у_х сольется на чертеже с линией у. Это означает что изменение у целиком опред. изменением х).

26. Основные понятия и категории национального счетоводства. Общие принципы построения СНС

Современная СНС -- это всеобъемлющая система взаимосвязанных показателей, которая охватывает и упорядочивает данные, описывающие абсолютно все аспекты и фазы экономического процесса: все экономические операции экономических субъектов, все активы и пассивы.

Внедрение СНС предполагает исчисление следующих наиболее важных показателей СНС:

1) валовой внутренний продукт (ВВП) в рыночных ценах -- стоимость конечных товаров и услуг отдельных производителей (предприятий, финансовых учреждений, органов госуправления и пр.);

2) чистый внутренний продукт (ЧВП) в рыночных ценах (ВВП минус амортизация основных производственных фондов);

3) валовой национальный доход (ВНД), ВНД больше ВВП на сумму первичных доходов, полученных резидентами -- предприятиями из-за границы);

4) чистый национальный доход (ЧНД) в рыночных ценах (ВНД минус амортизация основных производственных фондов);

5) располагаемый национальный доход (РНД) в рыночных ценах -- ЧНД плюс текущие трансферты из-за границы (дарения, пожертвования, гуманитарная помощь и др.).

В СНС выделяют следующие сектора экономики:

1) нефинансовые предприятия;

2) финансовые учреждения;

3) государственные учреждения;

4) некоммерческие организации, обслуживающие домашние хозяйства;

5) домашние хозяйства;

6) остальной мир.

27. Система макроэкономических показателей СНС

Макроэкономические показатели - показатели функционирования экономики в целом. Они определяются на основе СНС и характеризуют различные стадии экономической деятельности. Стадия производства характеризуется такими показателями как: валовой выпуск, промежуточное потребление, валовая добавленная стоимость (ВДП), валовой внутренний продукт (ВВП). Валовой выпуск - сумма стоимости всех произведенных товаров и услуг за год в экономике. Товары и услуги оцениваются по основным ценам, т.е. по ценам, которым они продаются.

Промежуточное потребление - стоимость товаров и услуг, которые полностью потребляются в течение данного периода с целью производства др. товаров и услуг. Валовая добавленная стоимость - разность между валовым выпуском товаров и услуг и промежуточным потреблением. ВДС оценивается в основных ценах, т.е. ценах, включающих субсидии на продукты, но не включающие налоги на продукты.

ВВП - показатель стоимости товаров и услуг, созданных в результате деятельности внутри страны за год. ВВП на стадии производства рассчитывается как сумма ВДС всех отраслей секторов экономики в рыночных ценах Стадия образования доходов в СНС характеризуется показателями: оплата труда наемных работников, налоги на производство и импорт, субсидий на производство и импорт и валовая прибыль экономики.

Валовая прибыль - макроэкономический показатель, характеризующий превышение доходов над расходами. Он определяется как валовая добавленная стоимость за вычетом оплаты труда наемных работников и др. чистых налогов на производство. Показатель валовой прибыли экономики (ВПЭ) рассчитывается балансовым путем и определяется в текущих ценах:

ВПЭ = ВДС - ОТ - ЧНПИ.

28. Методы расчета валового внутреннего продукта (ВВП)

Для расчета ВВП применяют различные методы: производственный и метод формирования ВВП по источникам доходов.

1. Производственный метод.

ВВП рассчитывается как разность между выпуском товаров и услуг в целом по стране и промежуточным потреблением, либо как сумма добавленных стоимостей, созданных в отраслях экономики. Добавленные стоимости не включают налоги на продукты, но включают субсидии на продукты. При этом методе объемы добавленных стоимостей по отраслям рассчитываются в основных ценах, т.е. не включающих налоги на продукты, но включающих субсидии на продукты. Для расчета ВВП в рыночных ценах необходимо добавить чистые (за вычетом субсидий) налоги на продукты (ЧВП).

3. Распределительный метод (по источникам доходов).

Этот метод в СНС РФ не является самостоятельным, т.к. не все показатели доходов получаются прямым счетом, часть рассчитывается балансовым методом. ВВП по источникам доходов отражает первичные доходы, получаемые непосредственными участниками производства, органами государственного управления (бюджетными органами) и некоммерческими организациями, обслуживающими домашние хозяйства.

Характеризуется следующими показателями:

1) Оплата труда наемных работников (ОТ) - сумма всех вознаграждений в денежной или натуральной форме, выплаченных наемным работникам за работу в течение отчетного периода плюс скрытая оплата труда.

2) Валовая прибыль экономики (ВПЭ) и валовые смешанные доходы (ВСД) - это один показатель - часть добавленной стоимости (ВДС), которая остается у производителей после вычета расходов на ОТ и налогов на производство и импорт (НПИ) плюс получаемые субсидии на производство и импорт (СПИ).

29. Валовая и чистая прибыль экономики. Методы их расчета.(расшифруй мне сокращения, они есть выше в предыдущем вопросе)

Валовая прибыль - макроэкономический показатель, характеризующий превышение доходов над расходами. Он определяется как валовая добавленная стоимость за вычетом оплаты труда наемных работников и др. чистых налогов на производство. Показатель валовой прибыли экономики (ВПЭ) рассчитывается балансовым путем и определяется в текущих ценах:

ВПЭ = ВДС - ОТ - ЧНПИ

Чистая прибыль экономики - макроэкономический показатель, который рассчитывается путем вычета потребления основного капитала из валовой прибыли.

ЧПЭ = ВПЭ - ПОК

На стадии использования ВВП рассчитывается как сумма конечного потребления продукта, валового продукта и чистого экспорта товаров и услуг, который представляет разницу между экспортом и импортом.

Конечное потребление продуктов складывается из расходов на конечное потребление домашних хозяйств, гос. учреждений, обслуживающих дом. хозяйства.

30. Статистический анализ экономической конъюнктуры

Конъюнктура рынка - конкретная экономическая ситуация, сложившаяся на рынке под воздействием комплекса факторов.

К. характеризуется соотношением спроса и предложения.

Показатели, характеризующие К:

1. Масштаб рынка (определяется объемом продаж товаров, а также числом и размером фирм, выступающих на рынке в качестве продавцов).

2. Доля фирмы на рынке - отношение товарооборота конкретной фирмы к общему объему товарооборота на рынке.

3. Пропорциональность развития рынка - соотношение м/у товарным предложением и покупательским спросом.

31. Система статистических показателей отраслей и секторов экономики

Система - набор взаимосвязанных показателей, рассчитываемых на основе единых методологических принципов, дополняющих друг друга и ориентированных на характеристику результатов экономической деятельности, отраслей и секторов экономики.

Система показателей результатов экономической деятельности отраслей и секторов экономики включает:

- выпуск (В) товаров и услуг;

- промежуточное потребление (ПП);

- валовую добавленную стоимость (ВДС);

- чистую добавленную стоимость (ЧДС).

В - это суммарная стоимость товаров и услуг, являющихся результатом производственной деятельности хозяйствующих единиц - резидентов за отчетный период. Различают два типа выпуска (производства): рыночный и нерыночный.

ПП - стоимость потребленных товаров (за исключением потребления основного капитала) и потребленных рыночных услуг в процессе производства других товаров и услуг в данном периоде.

Показатель ВДС характеризует результаты хозяйственной деятельности и исчисляется за вычетом стоимости ПП. Этот показатель называется валовым, потому что из него не исключена стоимость ОФ.

Если из валовой добавленной стоимости исключить потребление основного капитала получится показатель ЧДС. Он более точно отражает вновь созданную в текущем периоде стоимость, добавленную к стоимости потребленных в процессе производства товаров и услуг.

32. Методы расчета прироста (снижения) продукции за счет отдельных факторов