y; (x,v)

{ 1. ЗАРОЖДЕНИЕ И ФОРМИРОВАНИЕ СТАТИСТИКИ. ПРЕДМЕТ, МЕТОД, СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ. }

Слово “статистика” приходит от латинского слова status (состояние), которое употреблялось в значении “политическое состояние”. Отсюда итальянские слова stato – государство и statista – знаток государств. В научный оборот слово “статистика” ввёл профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719 - 1772), и понималось оно тогда как государствоведение.

Прежде чем стать наукой в ее современном понимании статистика прошла многовековую историю развития.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тысяч лет до нашей эры проводился подсчёт населения в Китае, вёлся учет имущества в Древнем Риме. Эти сведения использовались в основном в военных целях и при обложении налогами. В столь отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, то есть зарождение статистики как науки следует отнести ко второй половине 17 века. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 года начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттингенском университетах новую учебную дисциплину, которую он и назвал статистикой.

Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы, ее основателями были В. Петти (1623-1687гг.) и Дж. Граунт (1620-1674 гг.). Политические арифметики путём обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений, проявляющихся в массовом материале. История показала, что именно школа политических арифметиков явилась истоком возникновения современной статистики как науки. В. Петти по праву считается создателем экономической статистики.

В первой половине 19 века возникло третье направление статистической науки – статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А. Кетле (1796-1874 гг.) – основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф. Гальтона (1822-1911 гг.) и К. Пирсона (1857-1936 гг.), В. Госсета (1876-1937 гг.), Р. Фишера (1890-1962 гг.), М. Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И.К. Кириллову (1689-1737 гг.), И.Ф. Герману (1755-1815 гг.), Д.Н. Журавскому (1810-1856 гг.), Н.Н. Семенову-Тян-Шанскому (1827-1914 гг.)

Предметом социально- экономической статистики является количественная сторона массовых экономических и социальных явлений, методы измерания и анализа объективно существующих размеров, уровней и закономерностей их измерения. Она измеряет количественную сторону явлений неразрывно с качественной.

Метод статистики. Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации, направленных на изучение количественных закономерностей.

Три важных состояния элемента метода статистики:

· Массовое статистическое наблюдение- т.е. сбор первичных данных об изучаемых объектах.

·Сводка и группировка – представляет собой разделение совокупности данных полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или нескольким признакам.

·Вычисление обобщающих статистических показателей (абсолютных, относительных, средних, показателей вариаций, динамики, индексов) их анализ.

Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамике социально-экономических явлений. Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающих статистических показателей и их анализ.
Сущность первого элемента статистической методологии составляет сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.
Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).
Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:
1.Абсолютных
2.Относительных
3.Средних
4.Показателейвариации
5.Динамики
6.Индексов и т.д.

{ 2. ВИДЫ ДИСПЕРСИЙ, МЕТОДИКА ИХ РАСЧЕТА И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ }

Виды дисперсий:

Дисперсия альтернативного признака: (G- дисперсия)

Альтернативный признак может принимать только 2 значения: наличие и отсутствие признака. Количественно наличие признака обозначается-1, отсутствие- 0. p – доля ед-ц с признаком, q – доля ед-ц без признака.

p+q=1

(G(сигма)квадрат p=p*q)

max значение- 0,25 (0,5*0,5),

где р - доли единиц, обладающих данным признаком

q - доли единиц, не обладающих данным признаком

Дисперсия альтернативного признака широко используется при выборочном контроле качества продукции.

3 дисперсии количественного признака:

позволяют измерить влияние отдельных факторов на вариацию результативного признака. Для этого изучаемую совокупность следует разбить на группы по факторному признаку, влияние которого изучается. Дальше по каждой группе вычисляются групповые средние.

Хi(средняя - сверху палка)= (сумма хi)/ mi

А так же общие средние:

Формула:

Х0 (средняя) или х общ. ср-я = (сумма сумм xi)/n = (сумма сумм xiср.)*mi/ сумма mi

m- число единиц в каждой группе

Затем вычисляем дисперсию:

А) межгрупповая дисперсия (или дисперсия групповых средних)

(дельта) Sx квадрат = (сумма (xi(средняя) – x0 (средняя))квадрат * mi) / сумма mi

Показывает на сколько в среднем отклоняются групповые средние от общих средних; колеблемость результативного признака только за счет влияния фактора, по которому произведена группировка.

Б) по каждой группе вычисляется внутригрупповая дисперсия, т.к. групп несколько, то вычисляется средняя из них.

Она показывает колеблемость результативного признака за счет влияния всех неучтенных факторов.

Формула:

Gi(сигма)квадрат = (сумма (xi - x(средняя))квадрат)/ mi – внутригрупповая дисперсия

Gi(сигма)квадрат (средняя) = (сумма Gi(сигма)квадрат * mi) /сумму mi – средняя внутригрупповая дисперсия

В) Общая дисперсия показывает вариацию результативного признака за счет действия всех без исключения факторов.

Пример: потребление йогурта: при выборке 100 человек

Формула:

G0(сигма)квадрат = (сумма(xi- x0 (средняя))квадрат * mi) / сумму mi

Правило сложения дисперсий

Позволяет определить долю составных частей в общей дисперсии. Показатель, кот. измеряет эту долю, называется эмпирический коэффициент детерминации.

Формула:

n(с крючком вниз, ню)квадрат= бх(дельта малая)квадрат / G0(сигма)квадрат -> n(ню) = корень(n(ню)квадрат)

Для определения тесноты связи между факторным и результативным признаками часто используется показатель эмпирическое корреляционное отношение.

{ 3. ПРЕДМЕТ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НАУКИ. ОСНОВНЫЕ СТАТ. КАТЕГОРИИ. ЗАДАЧИ СТАТИСТИКИ НА СОВР. ЭТАПЕ РАЗВ. }

Предметом социально-экономической статистики является количественная сторона массовых экономических и социальных явлений, методы измерения и анализа объективно существующих размеров, уровней и закономерностей их измерения. Она измеряет количественную сторону явлений неразрывно с качественной.

Задачи статистической науки и практики в условиях развития рыночной экономики.

Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночных отношений являются следующие:
1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основе документооборота.
2. Усиление работы по контролю за достоверностью статистической информации, предоставляемой предприятиям, учреждениям и организациям всех отраслей экономики и форм собственности.
3. Повышение своевременности статистической информации, как в поступающий статистический орган, так и предоставляемые ими структуры государственной власти и управления.
4. Углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных, формирование тематики проводимых статистических в соответствии с текущими задачами социально-экономическом развитии страны.
5. Дальнейшее развитие и совершенствование статистической методологии на основе все более широкого внедрения ПЭВМ.

Основные понятия и категории статистической науки в целом.
К основным понятиям и категориям статистической науки относятся следующие: совокупность, единица стат. сов-ти, признак, показатель, закономерность.
Статистическая совокупность - множество элементов одного и того же вида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим. Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗов.
Отдельные элементы статистической совокупности называются ее единицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являются соответственно отрасли, ВУЗ (один).
Единицы совокупности обладают, как правило, многими признаками.
Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющее способность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичное значение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а сами значения вариантами.
Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные или качественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если его отдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойств присущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словесной форме. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный.
Признак называется количественным, если его отдельное значение выражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст, размер ОФ.
По характеру варьирования количественные признаки делятся на дискретные и непрерывные.
Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенное, как правило целое значение.
Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределах могут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны и т.д.
Различаются также признаки основные и второстепенные.
Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.
Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.
В зависимости от целей конкретного исследования одни и те же признаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в других второстепенными.
Статистический показатель - это категория, отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следует различать содержание статистического показателя и его конкретное числовое выражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, что показатели всегда характеризуют социально-экономические категории (население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размеры статистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всего от времени и места объекта, который подвергается статистическому исследованию.
Социально-экономические явления как правило не могут быть охарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизни населения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явлений необходима научно обоснованная система статистических показателей. Такая система не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя из потребностей общественного развития.

{ 4. СТАТИСТИЧЕСКАЯ СВОДКА МАТЕРИАЛОВ НАБЛЮДЕНИЯ, ЕЁ ЗНАЧЕНИЕ И ЗАДАЧИ В ИССЛЕДОВАНИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. ПРОГРАММА РАЗРАБОТКИ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ. ЭТАПЫ СВОДКИ. }

Получаемая в процессе статистического наблюдения информация об отдельных единицах статистической совокупности характеризует их, как правило, с различных сторон. Например, при изучении торговли района собранные статистические данные о коммерческой деятельности отдельных торговых предприятий содержат соответствующую оценку работы каждого из них. Однако обобщающую характеристику по торговым предприятиям в целом, можно получить, систематизируя и обобщая полученную информацию, а также сводку, являющуюся второй стадией статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала. В результате этого этапа индивидуальные данные превращаются в упорядоченную систему статистических показателей, дающих возможность в целом оценить коммерческую деятельность торговых предприятии, выявить закономерности их развития.

Статистическая сводка – это планомерная научная систематизация первичных статистических данных, полученных в результате наблюдения.

В узком смысле слова, это операция по подсчету итогов.

В широком смысле слова, это:

а) стат-я группировка данных

б) разработка системы показателей

в) подсчет групповых и общих итогов

г) изложение результатов группировки в стат-х таблицах.

Сводка проводится по составленной заранее программе. Программа сводки – это система макетов таблиц, кот. в дальнейшем надо заполнить цифрами.

Сводка:

- Простая проводится без группировки.

- Сложная проводится на основе предварит. группировки.

- Централизованная (данные сосредотачиваются в одном месте и сводятся по разработанной методике)

- Децентрализованная (обобщение материала осущ-ся снизу доверху по иерархической лестнице управления, подвергаясь на каждом из них соотв. обработке)

Задача статистической сводки - сведение собранных данных о внешней торговле в показатели, позволяющие анализировать их состояние в сравнении с аналогичными данными, относящимися к сопоставимому сравниваемому периоду времени наблюдения внешней торговли, с учетом возможности их дальнейшей перегруппировки в зависимости от целей и задач исследования.

Этапы сводки:

Формирование задачи сводки, исходя из целей всего исследования.
формирование групп и подгрупп: выбор группир-х признаков, определение числа групп и т.д.
Осуществление технической стороны сводки: вычисление необходимых показателей, подсчет итогов, проверка полноты и качества собранного материала.

{ 5. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ В ТОРГОВЛЕ. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКОЙ СВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ. }

Изучение стат. явлений формируется и развивается за счет действия на них многих факторов. Статистика при помощи различных методов выявляет эти факторы, определяет наличие связей и форму зависимости между ними.

Основные виды связей:

1)Балансовая связь характеризует зависимость между источником формирования ресурсов и их использованием.

Он + П = В + Ок

(где предложение ресурса: Он – остатки на начало периода, П – поступления; использование ресурса: В – выбытие, Ок – остаток на конец периода).

2)Компонентная связь характеризует изменение стат пок-ля за счет изменения компонентов, его образующих.

а=b*c

Ipq=Ip*Iq

(где a – результативный признак, b и с – факторные признаки).

3)Факторная связь проявляется в согласованной вариации изучаемых показателей.

X – факторный признак (признак, от которого зависит другой признак), y – результативный признак (зависит от факторного признака).

Факторные связи принято классифицировать по степени зависимости одного явления от другого:

функциональная связь – связь, при кот. величина результативного признака y полностью опр-ся величиной факторного признака х.

y=f(x)

функциональная связь чаще всего встречается в технике, математике и др. точных науках.

корреляционная связь проявляется в масс. явлениях общественной жизни. В этом случае нет точного соответствия между х и у. Одному значению факторного признака х может соответствовать несколько значений результативного признака у, т.к. на результат признака у воздействует множество других факторных признаков.

У=f(x) + E, где Е - прочие факторные признаки.

Т.о. влияние факторного признака х проявляется лишь в общем, среднем для всей совокупности.

По направлению связи:

- прямые

- обратные

По форме связи:

-линейные (прямолинейные)

-нелинейные (криволинейные)

Связи:

-парные

-множественные (результативн признак 1, а факторных 2 и более)

Задачи статистики по изучению связей:

выявить наличие связей между явлениями
определить направление связей
оценить тесноту связей
определить форму связей, т.е. выразить связь аналитически.

Методы изучения связей:

(простейшие)

1) метод сопост 2 параллельных рядов

2) графический

3) метод аналит группир

4) балансовый метод

5) метод дисперсионного анализа

6) метод корреляц таблиц

(др)

7) метод корреляц-регерес анализа

Корреляционный анализ решает первые 3 задачи (есть ли связь вообще, прямая или обратная, слаб, средн или сильн) и заключается в вычислении подход-х параметр-в пок-ля тесноты связи.

Регрессионный анализ решает 4ую задачу и заключается в постр-и уравнения регрессии, кот. определяет закономерности изменения среднего значения результ. признака у в зависимости от изменения факт. признаков.

{ 6. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ НЕСПЛОШНОГО НАБЛЮДЕНИЯ, ИХ ЗНАЧЕНИЕ В НОВЫХ УСЛОВИЯХ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. }

Статистическое наблюдение – это начальная стадия экономико-статистического исследования. Оно представляет собой научно-организованную работу по собиранию массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Несплошным называют такое наблюдение, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только заранее установленная их часть. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ перед сплошным: за счет уменьшения числа обследуемых единиц совокупности они требуют меньших затрат, сил и средств, позволяют применить более детальную программу и более совершенный способ учета фактов, быстрее подводить итоги обследования и повышают оперативность статистического материала.

Несплошное наблюдение организуется по-разному, в зависимости от задачи исследования и характера объекта может быть выборочным, методом основного массива, анкетным, монографическим. Основным видом несплошного наблюдения является выборочное.

Выборочным является наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке. Выборочное наблюдение широко применяется в различных отраслях, например, в торговле с его помощью изучают эффективность новых, передовых форм торговли, спрос населения и степень его удовлетворения.

Метод основного массива состоит в том, что обследованию подвергается та часть единиц совокупности, у которой величина изучаемого признака является преобладающей во всем объеме.

В анкетном обследовании сбор информации основан на принципе добровольного заполнения адресатами анкет. К нему прибегают при проведении соц. обследования, в торговле для изучения спроса населения на тот или иной товар.

Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком-либо отношении единиц совокупности. Монографическое обследование проводится в целях выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии явления. В торговле с помощью монографического обследования изучается работа магазинов.

{ 7. ВИДЫ И ФОРМЫ СВЯЗЕЙ, ИЗУЧАЕМЫХ В СТАТИСТИКЕ. ЗАДАЧИ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗИ В ТОРГОВЛЕ. }

Основные виды связей:

- балансовая

- компонентная

- факторная

Балансовая связь характеризует зависимость между источником формирования ресурсов и их использованием.

Он + П = В + Ок

Компонентная связь характеризует изменение стат пок-ля за счет изменения компонентов, его образующих.

а=b*c

Ipq=Ip*Iq

(где a – результативный признак, b и с – факторные признаки).

Факторная связь проявляется в согласованной вариации изучаемых показателей.

Факторные связи принято классифицировать по степени зависимости одного явления от другого:

функциональная связь – связь, при кот. Величина результативного признака y полностью опр-ся величиной факторного признака х.

y=f(x)

функциональная связь чаще всего встречается в технике, математике и др. точных науках.

корреляционная связь проявляется в масс. явлениях общественной жизни. В этом случае нет точного соответствия между х и у. Одному значению факторного признака х может соответствовать несколько значений результативного признака у, т.к. на результат признака у воздействует множество других факторных признаков.

У=f(x) + E, где Е - прочие факторные признаки.

Т.о. влияние факторного признака х проявляется лишь в общем, среднем для всей совокупности.

По направлению связи:

- прямые

- обратные

По форме связи:

-линейные (прямолинейные)

-нелинейные (криволинейные)

Связи:

-парные

-множественные (результативн. признак 1, а факторных 2 и более)

Задачи статистики по изучению связей:

выявить наличие связей между явлениями
определить направление связей
оценить тесноту связей
определить форму связей, т.е. выразить связь аналитически.

Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и предложения, влияние объема и состава предложения товаров на объем и структуру товарооборота, формирование товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных показателей имеет первостепенное значение для прогнозирования конъюктуры рынка, рациональной организации торговых процессов и решения многих вопросов успешного ведения бизнеса.

{ 9. УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА В ТОРГОВЛЕ. ЭТАПЫ ВЫБОРОЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.}

Выборочное наблюдение дает возможность, не прибегая к сплошному учету, получить обобщающие показатели, которые правильно отражают характеристики всей совокупности.

Преимущества выборочного метода по сравнению со сплошным:

1. короче время проведения

2.мин-е затраты труда и средств.

Генеральная совокупность – вся совокупность единиц, из которых производится отбор.

Выборочная совокупность (выборка) – совокупность единиц, отобранная для проведения выборочного наблюдения.

На практике по тем или иным причинам не всегда возможно или же нецелесообразно рассматривать всю генеральную совокупность. Тогда ограничиваются изучением лишь некоторой части ее, конечной целью которого является распространение полученных результатов на всю генеральную совокупность, т. е. применяют выборочный метод.

Теоретической основой выборочного метода является закон больших чисел. В силу этого закона при ограниченном рассеивании признака в генеральной совокупности и достаточно большой выборке с вероятностью, близкой к полной достоверности, выборочная средняя может быть сколь угодно близка к генеральной средней. Закон этот, включающий в себя группу теорем, доказан строго математически. Таким образом, средняя арифметическая, рассчитанная по выборке, может с достаточным основанием рассматриваться как показатель, характеризующий генеральную совокупность в целом.

Разумеется, не всякая выборка может быть основой для характеристики всей совокупности, к которой она принадлежит. Таким свойством обладают лишь репрезентативные (представительные) выборки, т. е. выборки, которые правильно отражают свойства генеральной совокупности.

Этапы выборки:

Постановка цели наблюдения.
Составление программы проведения.
Определение доли выборки и способа отбора единиц в выборку.
Проведение наблюдения, т.е. регистрация величины признака у отобранных единиц.
Обобщение данных и расчет выборочных характеристик.
Распространение выборочных данных на генеральную совокупность.

{ 10. ОБЩАЯ ТЕНДЕНЦИЯ (ТРЕНД) РЯДА ДИНАМИКИ. СТАТ. МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И МАТ. ОЦЕНКИ ТРЕНДА ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ОБЩЕЙ ТЕНДЕНЦИИ РД. }

Общая тенденция развития явления во времени – это поступательное непрерывное изменение ур-ней РД за длит. Промежуток времени в опр. Направлении.

Тренд – это некот. аналит. ф-я, при пом. кот. описывают тенденцию РД.

Основные методы выявления общей тенденции:

Метод укрупнения интервалов. Данные за месяцы суммируются в квартАльные данные.
Метод скользящей средней (механического сглаживания). Замена факт. ур-ней РД средними арифм. ур-ми за опр. период.

Устанавливаются звенья: они должны составляться из числа ур-ней, отвечающих, напр., длительности внутригодовых циклов в изуч-м явлении (напр., даны кварталы за неск. лет, для них ск. ср. из 4-членных звеньев. Расчет: y ср.1=(y1+y2+y3+y4)/4 ; y ch.2=(y2+y3+y4+y5)/4 и т.п.

Для четного числа ур-ней кажд. знач.ср. ск. прих-ся на промежуток между 2мя смежными кватралами. Для опр-я сглаженных уровней пр-ся центрирование: для 3го кв. опр-ся срединное знач. между 1й и 2й ск. ср. (*первые 2 строки в таблице останутся пустыми*). Если нечетное число ур-ней, то центрировать не надо. Потом на график.

Метод аналитического выравнивания (построения трендовой модели). Подбор мат. функ-и, графич. линия кот. будет мах близка к граф. линии изуч-го РД.

Методика построения трендовой модели:

Факт. ур-ни РД изобр. На линейном графике.
По хар-ру расположения точек на графике подбираем мат. функ-ю.
Параметры ур-ний выч-ся по способу наименьших квадратов (*короче по формулам дальше, см. вторую их часть*)

а0=(суммаУ*сумма(tквадрат) – сумма(t*y)*сумма(t)) / n* сумма((t)квадрат) – (сумма t)квадрат)) = суммаУ / n = y ср.

a1=(n* сумма(t*y) - сумма(t)* суммаУ) / (n*сумма(tквадрат) – (сумма t)квадрат) = сумма(t*y) / сумма(tквадрат) = дельта ср.

Промежуточные расчеты. Есть упрощенный способ расчета параметров – способ отсета времени от условного нуля. За него берется середина РД. При четном числе – 2 средних значения берутся за – и +1, прибавляется по +-2, а если нечетное, то середина=0, прибавляется по +-1. Параметр а2= ср. коэф. Роста.
Вычисление параметров.
Вычисление теор. значений.- послед-но подставляем t в полученную тренд. модель.
Проверка правильности расчетов - сумма y ср. ti=сумма yi
Проверка адекватности тренд. модели.

Визуальная оценка – теор. ур-ни переносим на график.

Мат. оценка, произв. по стандартиз-й ошибке аппроксимации

G(дельта большая, как у дисперсии) y ср. ti = корень(сумма(yi-yti)квадрат / n)

11-12

{ 13. ВИДЫ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН, УСЛОВИЯ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ.}

Средние величины – обобщающие показатели, в которых находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления.

При помощи средних происходит сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Средние имеют те же единицы измерения, что и признаки, по которым они вычисляются.

Виды средних величин:

- средняя арифметическая

- средняя гармоническая

- средняя агрегатная

- средняя квадратическая

- средняя геометрическая

- средняя хронометрическая

- структурные средние величины

Главная задача, перед проведением расчетов – выбор подходящей формулы из множества имеющихся. Формулы выбираются после тщательного изучения располагаемой информации.

Если надо вычислить среднюю не по абсолютным пок-ям, то следует найти «исходное соотношение средней» - записать формулу, по которой вычисляется данный относительный или средний показатель.

средняя арифметическая

а) простая (невзвеш.) – применяется для несгруппированных данных или если отдельные значения признака можно суммировать.

Х(средняя, сверху черта) = сумма(хi)/n (сумма х(i) – все значения признака, n – число наблюдений) – самое точное значение

б) средняя арифметическая взвешенная – применяется в рядах распределения для сгруппированных данных и в некоторых других случаях(когда известны x(i) и f(i))

X(средняя, сверху черта) = 1. (сумма xi)*fi/сумма fi – для дискретного ряда распределения

2. сумма x(i)`*f(i)/ сумма f(i) – для интервального ряда распределения.

средняя гармоническая

а) простая (невзвеш) – применяется, когда произведение вариантов (x(i) и частот (w(i)) равны между собой

X(средняя, сверху черта)= n/сумма (1/xi)

б) средняя гармоническая взвешенная – применяется в случаях, когда неизвестны частоты (f(i)), но известны варианты и произведение вариантов и частот.

X(средняя, сверху черта)=сумма wi/сумма(wi/xi)

средняя агрегатная - применяется в случаях, когда неизвестны варианты (xi), но известны частоты и произведение вариантов и частот.

X(средняя, сверху гориз черта)=сумма w(i)/сумма f(i)

средняя геометрическая – величина, используемая как средняя из отношений или в рядах распределения, представленных в виде геометрической прогрессии.

X(средняя, сверху гориз черта)=(корень n-ой степени)П(x).

средняя квадратическая

х (ср.)= корень (сумма(х квадрат)/n) – среднее квадратическое отклонение

средняя хронометрическая

у (ср.)= (у0/2+у1+…+у(n-1)+уn/2) / (n-1) – чистая ср. хроном.

структурные средние величины – применяются для характеристики структуры рядов распределения, в дополнение к относительным и средним показателям (мода, медиана, квартили, децили…).

Модальная величина (мода) – значение признака, который чаще всего встречается в данной совокупности, т.е. наиболее типичн для нее. Мода широко используется в практике статистического анализа, например при изучении покупательского спроса, при регистрации цен и др.

В дискретном ряду распределения мода – вариант, имеющий наибольшую частоту.

В интервальном ряду используется следующая методика:

а) по f(max) определяется модальный интервал; б) определение моды по формуле Мо=Хо+i*(Fмо- Fмо-1/ ((Fмо- Fмо-1)+( Fмо- Fмо+1))); в) графический способ

Медиана – значение признака, который находится в середине ряда распределения, т.е. делит его на 2 равные части.

Соотношение между средней медианой и модой показывает направление ассиметрии ряда распределения. X(ср)<<=Me<=<Mo – левостор. (<<= - соотв. Варианты знаков)

Величины, приходящиеся на одной четверти и на трех четвертях расстояния от начала ряда, называются квартилями, на одной десятой – децилями, на одной сотой – процентилями.

14.

{ 15. ВИДЫ АБСОЛЮТНЫХ И ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН, ИХ ПРИРОДА, ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЕ СВОЙСТВА И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ. }

Абсолютные величины – выражают размеры (уровни или объемы) явлений и процессов. Их получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации.

Абсолютные величины – всегда числа именованные, имеющие определенную размерность и единицы измерения.

В зависимости от сущности явлений применяются натуральные, стоимостные и трудовые единица измерения.

Натуральные – выражаются в физических мерах веса, объема, длинны. Существуют также условно-натуральные – необходимы в случаях, когда продукт имеет несколько разновидностей. Объем каждой разновидности пересчитывается в условн. единицы измерения: для получения общего объема продуктов, результаты надо суммировать (консервная банка – 353,4 см в кубе).

Стоимостные – денежная оценка явлений и процессов.

Трудовые – применяются для измерения затрат труда (ч-ч, ч-дн).

В некоторых случаях применяются сложные единицы измерения – 20 станков отработали 6 ч = 120 ст.ч.

А.В. широко используют в практике торговли, применяют в анализе и прогнозировании коммерческой деятельности. На их основе составляют хозяйственные договоры, оценивают объем спроса на конкретные товары, изделия и т.п.

По способу выражения размеров изучаемых явлений А.В. подразделяются на индивидуальные (характеризуют размеры количественных признаков у отдельных единиц. Этот вид показателей служит основанием при статистической сводке для включения единиц объекта в группы. На их базе получают А.В., из которых, в свою очередь, можно выделить показатели численности совокупности и показатели объема признаков совокупности) и суммарные (представляют собой один из видов обобщающих величин).

А.В. характеризуют совокупности сравнительно простые (численность магазинов, работников) и сложные (объем товарооборота, размер основных фондов).

Относительные величины – в статистике – частное от деления двух статистических величин. Характеризуют количественное соотношение между ними. В числителе всегда находится показатель, отражающий то явление, которое изучается, а в знаменателе – тот, с которым производится сравнение.

Если знаменатель = 1, то относительная величина является коэффициентом и показывает во сколько раз изучаемая величина больше основания. Если знаменатель =100%, то результат относительной величины будет выражаться в %. Если знаменатель = 1000, результат будет выражаться в промилле (‰). Если знаменатель = 10 000, то относительные величины измеряются децимилле.

Расчет относительных величин может быть правильным при условии, что показатели, которые сравниваются, являются сопоставимыми.

Виды относительных величин:

-выполнение договорных обязательств (характеризует уровень выполнения предприятием своих обязательств, предусмотренных в договорах). (фактический уровень/уровень, предусмотренный договором)*100.

-структура (характеризуют состав изучаемых совокупностей). (величина изучаемой части совокупности/величина всей совокупности)*100. Могут быть выражены и в долях.

-динамика (характеризуют изменение изучаемого явления во времени, выявляют направление развития, измеряют интенсивность развития) Расчет относит величин выполняется в виде темпов роста и др показателей динамики.

-сравнение (характеризуют количественное соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам статистического наблюдения).

-координация (одна из разновидностей показателей сравнения. Применяются для характеристики соотношения между отдельными частями статистической совокупности и показывают, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше части, которая принимается за основание или базу сравнения, т.е. по существу, они характеризуют структуру изучаемой совокупности, при чем иногда более выразительно, чем относительные величины структуры).

-интенсивность (показывают насколько широко распространено изучаемое явления в той или иной среде. Характеризуют отношения разноименных, но связанных между собой абсолютных величин. Всегда выражаются именованными величинами.) (абсолютная величина изучаемого явления, абсолютная величина, характеризующая объем среды, в которой происходит развитие или распространение явления). показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности.

{ 16. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ, ИХ ВИДЫ И ЗНАЧЕНИЕ В ИЗЛОЖЕНИИ РЕЗУЛЬТАТА СТАТИСТИЧЕСКОЙ СВОДКИ. ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТАБЛИЦ. }

Статистическая таблица - это метод рационального обобщения и изложения данных соц.-эконом. явлений.

Цифры в табл. располагаются в опред. порядке. В табл. исходный материал становится более выразительным и обозримым. В табл. нагляднее проявляются главные тенденции и характерные особенности изучаемых признаков. Таблицы играют важную роль в управленческой и аналитической работы.

Различают 3 вида таблиц, в зависимости от разработки подлежащего: простые, групповые, комбинированные.

Простая таблица может содержать подлежащее (перечень единиц объекта или перечень групп явлений по конкретному признаку)

Групповая таблица в подлежащем содержит группировку ед-ц совокупности по одному сущ-ому признаку.

Комбинированная таблица применяется для многостороннего анализа явления, в подлежащем такой таблицы производится группировка ед-ц совокупности.

Сказуемое таблицы может быть простым и сложным

При простой разработке показатель в сказуемом располагается последовательно один за другим.

При сложной разработке показатели в сказуемом даются во взаимосвязи ,т.е комбинацией

Сначала располагаются основные абсолютные показатели затем производные от них относительные и средние показатели

Правила построения таблиц

1 Т. должна быть небольшой по размеру и легко читаемой.

2.В названии Т. кратко указывается её содержание, а так же места и время к которым относятся данные.

3.Если в Т. большое число строк и столбцов, необходима их нумерация.

4. В Т. взаимосвязанные данные желательно располагать в соседних столбцах.

5. Названия строк и столбцов должны быть краткими и понятными.

6. Слова в Т. пишутся полностью, без сокращений.

7. В названии каждого столбца указываются единицы измерения

8. Т. должны содержать групповые и общие итоги.

9. Обычно территор. и другие объекты располагают в алфавитном порядке.

10. Условное обозначение.

11. Одинаковый уровень значности, точности, для всех чисел данного показателя.

12. Если производится перенос Т., на след. Т. название и шапка полностью повторяются.

13.В аналитических таблицах значность чисел должна быть наименьшей, но, если есть многозначные числа, их принято записывать, группируя цифры по три.

{ 18. СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ В ТОРГОВЛЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ СЕЗОННОЙ ВОЛНЫ. }

При анализе распределения данных по месяцам/ кварталам часто обнаруживаются периодические колебания, вызываемые сменой времен года.

Такие колебания в статистике называют сезонными колебаниями.

Сезонность следует изучать всегда по данным не менее чем за 3-4 года. Статистика изменяет сезонные колебания с помощью индексов сезонности. Расчет индексов сезонности зависит от характера общей тенденции развития.

Методы:

I. Метод постоянной средней. Применяется, если в рядах распределения общая тенденция слабо выражена или отсутствует вообще.

1. Вычисляется средний уровень за каждый месяц (квартал).

m- число лет

n- число месяцев (кварталов)

yi (средняя)= сумма yi / m

2. Вычисляется средний уровень за весь изучаемый период

y0 (средняя)= сумма сумм yi / m*n = сумма yi (ср-я) /n

3. Индекс сезонности вычисляется как %-ое отношение средней данного месяца (квартала) к общей средней.

Js= (yi (ср-я) / y 0 (ср-я)) * 100%

два знака после запятой

4. Проверка правильности расчетов. Сумма Js = 1200 для месяцев и 400 для кварталов.

5. График + выводы. (пример рисунка можно посмотреть в лк.)

Строится график сезонной волны обычно линейная диаграмма.

График будет называться : « Сезонная волна чего-то».

Выводы делаются в виде «пиков» и «ям» (max и min), отм-ть положительные месяцы..

Можно исходные данные за годы нарисовать разными цветами - радиальная диаграмма.

II. Метод переменной средней. Применяется, если в рядах распределения общая тенденция развития ярко выражена.

1. Методом аналитического выравнивания выявляется общая тенденция. (пример табл. можно посмотреть в лк.) (это с t, t^2, t*y)

2. Индекс сезонности за каждый месяц (квартал) вычисляется как % соотношение фактического и теоретического уровня.

Jsi = (yi / yti (ср-я))* 100%

3. За каждый месяц (квартал) вычисляется средний индекс сезонности.

Jsi (ср-я) = сумма Jsi / m

4. Проверка правильности расчетов. Сумма Jsi(ср.) = 1200 для мес. И 400 для кварталов.

5. График + выводы.

Делаются выводы о специфике сезонных измерений. В некоторых случаях применяется гармонический анализ. Используется ряд Фурье, и трендовая модель выглядит следующим образом:

yt(ср-я) = а0+ сумма ( ак*cos kt + bk *sin kt)

а0,ak, bk – параметры

t- время: (0, П/2, П/3, П/6,… 11П/6)

k- порядковый номер гармоники от 1 до 4 (обычно 1 или 2).

{ 19 ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ СРЕДНЕГО УРОВНЯ }

Индексы динамики среднего уровня - эти индексы особого рода характеризуют динамику средней величины во времени. Они вычисляются всегда для однородной продукции.

Этот индекс показывает, во сколько раз изменилась цена реализации товара А в отчетном периоде по сравнению с базисным.

В ряде случаев приходится изучать динамику общественных явлений, уровни которых выражены средними величинами (средней себестоимостью, средней заработной платой, средней урожайностью, продуктивностью животных, средней производительностью труда и т.д.).

Динамика средних показателей зависит от одновременного изменения вариантов, из которых формируются средние, и изменения удельных весов этих вариантов, т.е. от структуры изучаемого явления. Так, например, средняя производительность труда на предприятии может возрасти за счет ее повышения у рабочих отдельных специальностей и повышения удельного веса рабочих с более высокой производительностью труда в общей численности рабочих. Динамика средних надоев молока по региону зависит от динамики средних надоев в каждом хозяйстве, повышения удельного веса хозяйств с более высокими надоями в общем числе хозяйств.

Таким образом, на изменение динамики среднего значения изучаемого явления могут оказывать влияние одновременно два фактора: изменение осредняемого показателя и изменение структуры. Изучение совместного действия указанных факторов на общее изменение динамики среднего уровня явления, а также роли и влияния каждого фактора в отдельности в общей динамике средней проводится в статистике при помощи системы взаимосвязанных индексов.

Так как величина индекса зависит от весов, то и здесь возникает вопрос о весах средних. В связи с этим различают индексы переменного и фиксированного состава. Рассмотрим их построение и содержание на примере индекса себестоимости продукции. Очевидно, что на его величину влияют не только изменения себестоимости единицы продукции в каждой фирме, но и изменения роли отдельных фирм в общем объеме выпускаемой продукции. Общий индекс, в котором отражается влияние этих двух факторов, определяем как отношение следующих двух средних:

с1(ср)= сумма(с1q1) / сумма(q1)

c0(ср)=сумма(с0q0) / сумма(q0)

I(c(ср))=с1(ср) / c0 = (сумма(c1q1)/сумма(q1)) / (сумма(c0q0)/сумма(q0))

Индексы, отражающие изменение средних величин за счет влияния только индексируемых величин при постоянных весах, называются индексами фиксированного (постоянного) состава.

Отношение двух взвешенных средних с меняющимися (переменными) весами, показывающее изменение индексируемой величины, называется индексом переменного состава.

Разложение общих индексов на факторные также дает возможность определить роль отдельных факторов в общем изменении явления не только в относительном, но и в абсолютном выражении.

Изучение динамики средних показателей индексным методом возможно только после разбивки данных совокупности на группы по признакам, характеризующим структурные сдвиги, и вычисления групповых средних. Таким образом, применение индексного метода для проведения факторного анализа и изучения структурных сдвигов тесно связано с методом группировок.

Систему взаимосвязанных индексов для анализа динамики средних показателей можно представить в следующем виде:

I(x(ср)) = x1(ср)/x0(ср)= (сумма(x1f1)/ сумма(f1)) / (сумма(x0f0)/ сумма(f0)) (*Iперемен. состава*) = [(сумма(x1f1)/ сумма(f1)) / (сумма(x0f1)/ сумма(f1))]*[(сумма(x0f1)/ сумма(f1)) / (сумма(x0f0)/ сумма(f0))]

где х₁ и x₀ - уровни осредняемого показателя соответственно в отчетном и базисном периодах;

f₁ и f₀ - веса (частоты) осредняемых показателей соответственно в отчетном и базисном периодах.

В указанной системе взаимосвязанных индексов при построении индекса фиксированного состава в качестве весов принята структура отчетного периода, что позволяет нам проследить изменение средней динамики изучаемого явления только за счет изменения осредняемых значений качественного показателя. При построении индекса структурных сдвигов в качестве соизмерителя принята величина осредняемого показателя на уровне базисного периода, что дает возможность изучить изменение средней динамики явления только за счет структурных сдвигов.

{ 21. ИНДЕКСЫ ФИЗИЧЕСКОГО ОБЪЕМЫ ТОВАРНОЙ МАССЫ, СПОСОБЫ ИХ ВЫЧИСЛЕНИЯ, УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ. }

Общие (агрегатные) индексы хар-ют динамику всего изучаемого явления состоит из разнородных единиц.

Общие индексы выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Пример, показатель изменения объема реализации товарной массы продуктов питания по отдельным периодам будет общим индексом физического объема товарооборота.
Важной особенностью общих индексов является то, что они обладают синтетическими и аналитическими свойствами.

Общий индекс обозначается буквой Jp и также сопровождается подстрочным знаком индексируемого показателя: Например, Jp — общий индекс цен

Jq- общий индекс физического объема. Этот индекс позволяет соизмерить количество несопоставимых между собой продуктов (товаров). Для расчета надо преодолеть несуммировать кол-ва этих продуктов (т-в, т.е. надо подобрать соизмерить, (вес), кот. выразил бы в соизмеримом виде объем продукции в текущем и базисных периодах. Таким соизмерителем явл. цена, кот. позволяет перейти от продукции (ее кол-ва) в натуральное выражении к стоимостному выражению, а стоимости можно суммировать.

Формула:

Jq= сумма p0q1/ сумма p0q0,

где p0- цена ед. товара

q1- кол-во товаров в нат. выражении в отчетном периоде

q0- кол-во товаров в нат. выражении в базисном периоде

Др. название - общий индекс товарооборота в сопоставимых (неизменных) ценах. Показывает во сколько раз (или на сколько %) изменилась количество (физический объем) продаваемых товаров в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Индивидуальные индексы характеризуют изменения отдельных единиц статистической совокупности. Так, например, если при изучении оптовой реализации продовольственных товаров определяются изменения в продаже отдельных товарных разновидностей, то получают индивидуальные (однотоварные).

Индивидуальные индексы обозначаются буквой / и снабжаются подстрочным знаком индексируемого показателя: так iq — индивидуальный индекс объема произведенной продукции отдельного вида или количества (объема) проданного товара данного вида, ip — индивидуальный индекс цен и т.д.

Индивидуальный индекс физического объема продукции iq рассчитывается по формуле .

Ip=q1/p0, где q1, q0 — количество (объем) произведенного одноименного товара в текущем (отчетном) и базисном периодах соответственно.

{ 23. ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ И АГРЕГАТНЫЕ ИНДЕКСЫ, ИХ ВЗАИМОСВЯЗЬ И ПРИМЕНЕНИЕ В АНАЛИЗЕ КОММЕРЧ-Й ДЕЯТ-ТИ. }

Общие (агрегатные) индексы характеризуют динамику всего изучаемого явления, состоящего из разнородных единиц.

В индексной теории существуют 2 концепции построения общих индексов:

1. Синтетическая – с пом. индексного метода соединение в целое разнородных ед-ц стат. совокупности.

2. Аналитическая – с пом. индексного метода измерение влияния фаторов на изучаемое явление.

Общий индекс мб. построен 2мя способами: как агрегатный и как средний из индивидуальных (агрегатная форма – чаще).

Индексная величина – это пр-к, изменение кот. изучается.

Вес-соизмеритель – это величина, при пом. кот. произв-ся соизмерениеиндексных величин.

В числ-ле и знам-ле агр. I нах-ся сумма произведений 2х показателей, один из кот. меняется (индексная величина), а второй остается неизменным (вес или соизмеритель).

Правила выбора весов:

Если индекс для колич. пок-ля, то веса берутся за басисный период.
Если индекс для кач. Пок-ля, то веса берутся за отчетный период.

Jq – общий индекс физ. Объема

Этот индекс позволяет соизмерить кол-во несопоставимых между собой продуктов/товаров.

Jq=сумма(p0q1)/сумма(p0q0)

Др. название – общий индекс товарооборота (продукции) в сопоставимых (неизменных) ценах.

Показ-т, во ск. раз (на ск. %) изм-сь кол-во (физ. объем) продаваемых товаров в отчетном периоде по ср. с базисным.

Jp – общий агрегатный индекс цен

Позволяет узнать общ. изменения цен реализ-х товаров.

Jp=сумма(p1q1)/сумма(p0q1)

Показ-т, во ск. раз (изм-сь цены реализ-и товаров/продуктов в отчетном периоде по ср. с базисным.

1/Jp - индекс покупательной стоимости рубля.

1/Jp=Jп.с.р.

Jpq – общий индекс товарооб-та (стоим-ти прод-и) в фактич-х (действ-х) ценах.

Jpq=сумма(p1q1)/сумма(p0q0)

Показ-т, во ск. раз (на ск. %) изм-сь базисная стоим-ть реализ-и товаров в отчетном периоде по ср. с базисным.

Jp*Jq=Jpq

дельта(pq(q))=сумма(p0q1)- сумма(p0q0)

дельта(pq(p))=сумма(p1q1)- сумма(p0q1)

дельта(pq)=сумма(p1q1)- сумма(p0q0)

Индивидуальные индексы получают в результате сравнения однотоварных явлений (по кажд. т-ру отдельно).

С их помощью можно охар-ть динамику отд-х эл-в в той/иной сов-ти.

Все инд-е индексы показывают, во сколько раз (на ск. %) произошло изменение изучаемого показателя, характеризующего дан. вид продукта/т-ра в отчетном периоде по ср. с базисным.

Индивидуальный индекс цены

ip=p1/p0

физического объема

Iq=q1/q0

Индивидуальный индекс стоимости (оборота по дан. товару)

ipq= p1q1/p0q0=ip*iq

Если есть инфа за 3 и бол. мес-в, то выч-ся цепные и базисные инд-е индексы.

Недостаток ИИ – они не дают общего представления о динамике всего изучаемого явления, сост-го из разнородных ед-ц.

{ 24. ОШИБКИ НАБЛЮДЕНИЯ И МЕРЫ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ НАДЕЖНОСТИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ. }

Всякое статистическое наблюдение ставит задачу получения таких данных, которые точнее бы отображали действительность. Точность и достоверность собираемой статистической информации - важнейшая задача статистического наблюдения. Под точностью статистической информации понимается уровень соответствия величины изучаемого показателя показателю, получаемому посредством статистического наблюдения, действительному его значению. Чем ближе величина показателей, полученных в результате статистического наблюдения, к фактическим их значениям, тем выше точность статистического наблюдения.

Отклонения или разности между исчисленными показателями и действительными (истинными) величинами исследуемых явлений нашли отражение в показателях, называемых ошибками или погрешностями. Чтобы предупредить их возникновение или уменьшить их размеры, необходимо в процессе подготовки и проведения наблюдения предусмотреть и осуществить ряд мероприятий. Во-первых, необходимо обеспечить правильный подбор и обучение персонала, на который будут возложены проведение наблюдения, систематический контроль за ходом наблюдения, широкая разъяснительная работа. Во-вторых, следует предусмотреть соответствующие меры во избежание сознательного искажения фактов, приписок и т.д., что является не только нарушением государственной дисциплины, но и прямым преступлением, наносящим вред интересам дела.

В зависимости от характера и степени влияния на конечные результаты наблюдения, а также исходя из источников и причин возникновения неточностей, допускаемых в процессе статистического наблюдения, обычно выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности).

Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи. Они подразделяются на случайные и систематические, могут быть как при сплошном, так и несплошном наблюдении.

Случайные ошибки - это, как правило, ошибки регистрации, которые могут быть допущены как опрашиваемыми в их ответах, так и регистраторами при заполнении бланков. Например, записывается цифра не в ту графу или вместо возраста 28 лет записывается 38 лет.

Систематические ошибки могут быть преднамеренными и непреднамеренными. Преднамеренные ошибки (сознательные, тенденциозные искажения) получаются в результате того, что опрашиваемый, зная действительное положение дела, сознательно сообщает неправильные данные. Нередки случаи преднамеренного искажения в отчетах сведений об объеме выпущенной продукции, об остатках дефицитного сырья, материалов и т.д. Непреднамеренные ошибки вызываются различными случайными причинами (например, небрежностью или невнимательностью регистратора, неисправностью измерительных приборов и т.п.).

Ошибки репрезентативности (представительности) свойственны несплошному наблюдению. Они возникают в результате того, что состав отобранной для обследования части единиц совокупности недостаточно полно отображает состав всей изучаемой совокупности, хотя регистрация сведений по каждой отобранной для обследования единице была проведена точно. Ошибки репрезентативности (так же, как и ошибки регистрации) могут быть случайными и систематическими.

Случайные ошибки репрезентативности - это отклонения, возникающие при несплошном наблюдении из-за того, что совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизводит всю совокупность в целом. Величина случайной ошибки репрезентативности может быть оценена с помощью соответствующих математических методов.

Систематические ошибки репрезентативности - это отклонения, возникающие вследствие нарушения принципов случайного отбора единиц изучаемой совокупности. Размеры систематической ошибки репрезентативности не поддаются количественной оценке.

Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок может применяться счетный и логический контроль собранного материала.

Счетный контроль заключается в проверке точности арифметических расчетов, применявшихся при составлении отчетности или заполнении формуляров обследования.

Логический контроль заключается в проверке ответов на вопросы программы наблюдения путем их логического осмысления или путем сравнения полученных данных с другими источника-ми по этому же вопросу.

Примером логического сопоставления могут служить листы переписи населения. Например, в переписном листе двухлетний мальчик показан женатым, а девятилетний ребенок - грамотным. Ясно, что полученные ответы на вопросы неверны. Подобные записи требуют уточнения сведений и исправления допущенных ошибок. Примером сравнения могут быть сведения о заработной плате работников промышленного предприятия, которые имеются в отчете по труду и в отчете по себестоимости продукции. В торговле примером такого логического контроля может служить сопоставление сведений о фонде оплаты труда, содержащихся как отчетности по труду, так и в отчете по издержкам обращения.

Указанные приемы проверки статистических данных путем четного и логического контроля могут быть использованы при проверке как материалов специальных статистических наблюдений, так и отчетности.

{ 25.ИНДЕКСЫ ЦЕН, ИХ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОДЕРЖАНИЕ. СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СУММЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ОТ ИЗМЕНЕНИЯ ЦЕНЫ. }

Общие (агрегатные) индексы хар-ют динамику всего изучаемого явления, сост-го из разнородных единиц.

Общий индекс обозначается буквой J и также сопровождается подстрочным знаком индексируемого показателя: Например, Jp — общий индекс цен

Jp- общий агрегатный индекс цен. Позволяет узнать общие изменения цен реализованных товаров.

Jp= сумма p1q1 /сумма p0q1

Показывает во сколько раз (на сколько %) в целом изменились цены реализации товаров в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Применение агрегатных формул для расчётов общих индексов на практике часто затруднено отсутствием раздельных значений цены, количества, затрат труда на единицу продукции и т.д.

Средние (преобразованые) индексы.

1. Jp (с чертой над р) - индекс цен переменного периода

Jp (с чертой над р) = р1(с чертой) / р0 (с чертой)= (сумма р1q1/сумму q1) / (сумма p0q0/q0)

Этот индекс показывает во сколько раз изменилась в среднем цена реализации товара «А» в отчетном периоде по сравнению с базисным.

2. Jp(с чертой над р)(р)= р1 (с чертой)/ р0 (с чертой, штрих)= (сумма р1q1/ сумма q1) / (сумма р0q1/ сумма q1)

Показывает на сколько раз изменилась средняя цена реализации товара «А» в отчетном периоде по сравнению с базисным только за счет влияния изменения цены реализации этого товара у отдельных продавцов.

Индивидуальный индекс цен:

Iq = q1/q0где q1, p0 — цена единицы одноименной продукции в отчетном и базисном периодах соответственно.

Индивидуальные индексы других показателей строятся аналогично. С аналитической точки зрения индивидуальные индексы характеризуют изменения индексируемой величины в текущем периоде по сравнению с базисным, т. е. во сколько раз она возросла (уменьшилась) или сколько процентов составляет ее рост (снижение). Значения индексов выражают в коэффициентах или процентах.

1) Формула агрегатного индекса Пааше: Ip=сумма(p1q1)/сумма(p0q1), где сумма(p1q1)- фактическая стоимость продукции отчетного периода, сумма (p0q1)- 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.

2) Индекс цен Ласпейреса показывает, на сколько изменились цены в отчетном периоде по сравнений с базисным, но по той продукции, которая была реализована в базисном периоде, и экономию либо перерасход, который можно было бы получить от изменения цен. Иначе говоря, он показывает, во сколько раз товары базисного периода подорожали или подешевели в результате изменения цен на них в отчетном периоде. Ip=сумма(p1q0)/сумма(p0q0).

3) «Идеальный» индекс цен Фишера, который представляет собой среднюю геометрическую из произведения двух агрегатных индексов цен Ласпейреса и Пааше: Ip=корень( (сумма(p1q0)/сумма(p0q0))*(сумма(p1q1)/сумма(p0q1))).

Идеальность формулы заключается в том, что индекс яв-ся обратимым во времени, т. е. при перестановке базисного и отчетного периодов полученный «обратный» индекс – это величина обратная величине первоначального индекса.

{ 27. ОШИБКИ ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ. О ПРЕДЕЛЕНИЕ НЕОБХОДИМОЙ ЧИСЛЕННОСТИ ВЫБОРКИ. }

Выборочное - наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке.

Подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью, или просто выборкой.

В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозначается р), а средняя величина изучаемого варьирующего признака - генеральной средней (обозначается х с чертой сверху).

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частостью (обозначается w), а среднюю величину в выборке - выборочной средней (обозначается х с волнистой чертой - х~).

Поскольку изучаемая статистическая совокупность сост. из ед-ц с варьирующими признаками, то состав выборочной совокупности может в той или иной степени отличаться от состава генеральной совокупности. Это значит, что обобщающие показатели в выборке (w и х~ ) могут в той или иной мере отличаться от значений этих характеристик в генеральной совокупности (р и ‾х).

N – число ед-ц в генеральной сов-ти, n- число ед-ц в выборке.

Возможные расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупностей измеряются средней ошибкой выборки µ.

Предельная ошибка выборки – Δ.

Δ = µ * t, где t – коэффициент доверия. Опр-ся по таблице.

Теоретической основой выборочного метода явл-ся теоремы Чебушева и Ляпунова.

Теорема Чебушева.

С вер-тью, близкой к 1, можно утверждать, что при достаточно большом числе наблюдений выборочные характеристики будут сколь угодно мало отличаться от генеральных хар-к.

Величина ошибки может быть записана в след виде:

Дх = |х~ - х‾ | = tµ - для количественного признака

Дw = |w – p| = tµ - для альтернативного признака

Дх = (+- t корень((сигма по х) квадрат) / n * (1-n/N))

Дw = +- t корень (w(1-w)/n*(1-n/N))

х~ - Дх <или= х‾ <или = х~ + Дх

w - Дw <или= p <или= w + Дw

Размер ошибки выборки зависит от численности выборочной совокупности. Поэтому вопрос об оптимальной численности выборки имеет важное значение. Расчет оптимальной численности выборки таков:

Д = +- t корень( (G^2 / n) * ( 1 – n/N) )

+- корень((G^2 / n) * ( 1 – n/N) ) = Д/t

(G^2 / n) * (1 – n/N) = (Д/t) ^2

G^2 * (1 – n/N) = (Д/t)^2 * n

G^2 – ((G^2 * n) / N) = (Д/t) ^2 * n

(G^2 / n) – (G^2 / N) = (Д/t) ^2

(G^2 / n) = (Д/t) ^2 + (G^2 / N)

n = G^2 / ((Д/t) ^2 + (G^2 / N))

n = G^2 / ((Д ^2 * N) + (G * t) ^2) / N * t ^2)

n = (G^2 * N * t ^2) / Д ^2 * N + (G* t) ^2

обозначения:

G – сигма

G^2 – сигма в квадрате

Х^2 - что-то в квадрате

Д – это дельта, ошибка (треугольник).

{ 28 ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИЧЕСКИХ ИНДЕКСАХ, ИХ ЗНАЧЕНИЕ И ЗАДАЧИ В ИЗУЧЕНИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. }

Важное значение в статист. исследованиях коммерческой деятельности имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики анализируемых показателей во времени, по территории, изучение структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.

Индексный метод имеет широкое применение в статистической торговле. В зависимости от хар-ра изучаемого явления здесь вычисляются индексы объемных и качественных показателей. Посредством индексов объемных показателей хар-ются изменения объема поступления и реализации товаров, уровня тов.запасов и т.д. Индексами качественных показателей характеризуются изменение цен, производительности труда, издержек обращения, прибыли и других показателей.

Статистический индекс-это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

Например, ассортимент продовольственных товаров состоит из товарных разновидностей, первичный учёт которых на производстве и в оптовой торговле ведется в натуральных единицах измерения: молоко - в литрах и т.д. Для определения общего объема производства и реализации продовольственных товаров суммировать данные учёта разнородных товарных масс в натуральных измерителях нельзя. Не подлежат непосредственному суммированию и данные о количестве производственных и реализованных различных видов непродовольственных товаров.

Основой индексного метода при определении изменений в производстве и обращении товаров явл-ся переход от натурально-веществ. формы выражения товарных масс к стоимостным денежным измерителям. Именно посредством денежного выражения стоимости отдельных товаров устраняется их несравнимость как потребительных стоимостей и достигается единство.

{ 30. ВИДЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ. ПОНЯТИЕ О ВЫБОРОЧНОМ МЕТОДЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ЕГО ЗНАЧЕНИЕ И ЗАДАЧИ. }

Статистическое наблюдение - это массовое систематическое научно-организованное наблюдение за явл-ями общественной жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой ед-цы сов-ти.

Виды наблюдений:

по времени регистрации данных

непрерывное, или текущее - такое наблюдение, которое ведется систематически. При этом регистрация фактов производится по мере их свершения, например учет произведенной продукции, отпуска материалов со склада, выручки магазинов.
прерывное:

периодическое - такое наблюдение, которое повторяется через определенные промежутки времени. Пример - ежегодные переписи скота, проводимые по состоянию на 1 января, регистрация цен ярмарочной торговли на сельскохозяйственные продукты, осуществляемая 25-го числа каждого месяца.
единовременное (разовое) наблюдение проводится по мере надобности, время от времени, без соблюдения строгой периодичности или вообще проводится единожды. Пример - изучение мнений покупателей о качестве товаров и т.п.

По источнику сведений

Непосредственное - такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем замера, взвешивания или подсчета устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.
При документальном учете фактов источником сведений служат соответствующие документы. Этот способ наблюдения используется при составлении предприятиями и учреждениями отчетности на основе документов первичного учета.
Опрос - это наблюдение, при котором ответы на изучаемые вопросы записываются со слов опрашиваемого.

по степени охвата единиц исследуемой совокупности.

Сплошное - такое наблюдение, при котором обследованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности.
Несплошное - такое наблюдение, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только заранее установленная их часть.
1. Метод основного массива состоит в том, что обследованию подвергается та часть единиц совокупности, у которой величина изучаемого признака является преобладающей во всем объеме.
2. Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком-либо отношении единиц совокупности. Сейчас оно не применяется.
3. Выборочное - наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке.

При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5-10%, реже до 15-25%). При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью, или просто выборкой.

Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации.

При соблюдении правил научной организации обследования выборочный метод дает достаточно точные результаты, поэтому его целесообразно применять для проверки данных сплошного учета. Минимальная численность обследуемых единиц позволяет провести исследование более тщательно и квалифицированно. Так, при переписях населения практикуются выборочные контрольные обходы для проверки правильности записей сплошного наблюдения.

Выборочный метод получил широкое распространение в государственной и ведомственной статистике (например, бюджетные обследования семей рабочих, крестьян и служащих, обследования жилищных условий, заработной платы и др.). В торговле с помощью выборочного метода изучаются качество поступивших товаров, эффективность новых форм торговли, спрос населения на определенные виды товаров и др.

По сравнению с другими методами, применяющими несплошное наблюдение, выборочный метод имеет важную особенность. В основе отбора единиц для обследования положены принципы равных возможностей попадания в выборку каждой единицы генеральной совокупности. Именно в результате соблюдения этих принципов исключается образование выборочной совокупности только за счет лучших или худших образцов.

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной допей, или частостью (обозначается w), а среднюю величину в выборке - выборочной средней (обозначается х с волнистой чертой).

Основная задача выборочного обследования - на основе хар-к выборочной совокупности (частости w или средней х с волнистой чертой) получить достоверные суждения о показателях доли р или средней х с чертой в генеральной совокупности.

{ 32. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО МЕТОДА АНАЛИЗА СТАТ. СВЯЗЕЙ СОЦ.-ЭК-Х ЯВЛЕНИЙ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭВМ ДЛЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА. }

Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа взаимосвязи нескольких признаков. Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализа (являющаяся основной и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнения регрессии.
Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.
1. Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
2. Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
3. Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Задачи:
Задача - количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным признаком и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить "полезность" факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям. Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и на другие области, в том числе на социально-экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления соотношений между явлениями и для определения наличия или отсутствия связи между ними.

Условия:

Для получения более стабильных результатов при построении корреляционных и регрессионных моделей, необходима однородность исходной информации. Эта информация должна быть обработана на предмет аномальных, т.е. резко выделяющихся из массива данных, наблюдений.

После обработки данных на предмет "аномальности" следует провести проверку, насколько оставшаяся информация удовлетворяет предпосылкам для использования статического аппарата при построении моделей, так как даже незначительные отступления от этих предпосылок часто сводят к нулю получаемый эффект.

Для применения корреляционного анализа необходимо, чтобы все рассматриваемые переменные были случайными и имели нормальный закон распределения.

Использование ЭВМ:

Пакеты прикладных программ по статистике: Рос: АРМСтатистика, Олип, Мезозавр, Пасхава. Заруб: Statistica, SPSS.

Корреляция - один из инструментов пакета анализа Microsoft Excel.

В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде. Графические изображения используются, прежде всего, для наглядного представления статистических данных, благодаря ним существенно облегчается их восприятие и понимание.

{ 33. ПЕРЕПИСИ И ДРУГИЕ ВИДЫ СПЕЦИАЛЬНО ОРГАНИЗОВАННОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ, ИХ РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ В УСЛОВИЯХ РЫН. ЭК-КИ. }

Специально организованное наблюдение организуется со специальной целью на определенную дату для получения данных, которые в силу различных причин не собир. стат. отчетностью, а также с целью проверки данных статистической отчетности.

Представляет собой сбор сведений посредством переписей, единовременных учётов и обследований.

Наибольшее распространение получили переписи.

При проведении переписи все ед-цы стат. совокупности заносятся в стат. формуляры и хар-тся системой показателей.

Регистр – это новая форма наблюдения за длительными процессами.

В регистре каждая единица характеризуется системой показателей.

Это, как правило, большая база данных.

Пр:

1) ЕГР – единый гос. регистр, в которой мы все заносимся с рождения.

2) ЕГРПО – Единый Гос. Регистр Предприятий и Организаций --> СР – стат. регистр хозяйствующих субъектов РосСтата.

Существует еще так наз. ведомственная отчетность. Создается на каждом предприятии/орг-ции.

Используется для собственных нужд и за пределы предприятия не выходит.

Др. примеры:: социологические обследования, переписи промышленного оборудования, остатки материалов и другие переписи в промышленности, в сельском хозяйстве, строительстве, на транспорте, в торговле и т.д

Совершенствование специально организованного стат. наблюдения в условиях перехода к рыночной экономике идет по пути углубления исследований вопросов, связанных с анализом накопленного производственного потенциала, а также социальных явлений и прежде всего, касающихся уровня жизни населения.

{ 34. МЕТОД СТАТИСТИЧЕСГРУППИРОВОК ПРИ ИЗУЧЕНИИ СОЦ-ЭК-Х ЯВЛЕНИЙ. ЗАДАЧИ ЭТОГО МЕТОДА ПРИ СБОРЕ И ОБР-КЕ СТАТ. ИНФОРМАЦИИ. }

Статистическая группировка – это разделение изучаемой совокупности на однородные группы по 1 или неск. сущ-м пр-кам.

Задачи группировок:

Выявление соц-эк-х типов явлений.
Хар-ка стр-ры явл-й и оценка стр-х сдвигов в происход-х явлениях.
Выявление свяхи между признаками явл-й.

Для решения этих задач применяют типологич-е, струк-е и аналит-е гр-ки.

Типологич. – разд-е кач-но разнородной сов-ти на соц-е типы, классы, внутри кот. ед-цы сов-ти уже кач-но однородны.
Струк-я – изучить состав, внутр. строение выделенных групп (для кач. однор. сов-тей). Если она за неск. периодов, то позволяет изучить стр-е сдвиги.
Аналитич-я – сделать вывод о наличии и направлении связи между пр-ками явл-й. Как min, 2 пр-ка – результ-й и факторный. По 2м пр-м – простая, по 3м и более – сложная/комбинир-я.

Методика обр-я однор-х групп:

Выбор группир-х пр-в (надо положить наиб. сущ-е пр-ки.)
Опр-е числа групп и величины интервала гр-ки д/колич. пр-ка. Если в основании гр-ки атрибут. пр-к, то групп столько же, сколько кач-х различий дан. пр-ка. Если колич. пр-к, то групп не мен. 3х.

Интервал гр-ки – это колич. знач. пр-ка, на основе кот. сов-ть разбивается на группы.

4 вида интервалов:

Равные, неравные (прогрессивно увелич. или уменьш.), произвольные и специализир-е (если надо отобразить кач-е своеобразие групп, напр., люди в трудоспособном возрасте).

Вторичная гр-ка – это перегруп-ка уже сгруппированных данных без исп-я доп. материала.

Нужна в 2х случаях:

если ед-цы сов-ти неудачно распределились по группам.
если надо провести сравн. анализ 2х и более гр-к с разным шагом интервала.

{ 35. СОВРЕМЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СТАТИСТИКИ В РОССИИ. }

Статистическая информация - это цифровая информация в виде числовых рядов различных показателей, прогнозных моделей и оценок. Данные представлены в виде средних или относительных величин и позволяют выявлять закономерности развития социально-экономических явлений и процессов.

Статистическая информация - показатели, рассчитанные по совокупности компаний, фирм, корпораций, банков и других организаций, рынкам, географическим и административным территориям и т.д.

Статистическая информация предоставляется чаще всего государственными службами, а также компаниями, занятыми исследованиями и разработками, консалтинговыми фирмами.

В России основным источником статистической информации является Государственный комитет по статистике и ряд коммерческих и полукоммерческих структур созданных на его базе.

Базы данных статистической информации подразделяются на:

-базы данных глобальной статистики

-базы данных национальной статистики

БД содержат показатели по развитию всего хозяйство в целом, макроэкономические показатели, как в мировом масштабе, так и по отдельным регионам или странам, по национальному доходу и валовому продукту с разбивкой по отраслям, данные по занятости населения, денежному обращению, ценах, охватывая статистику производства, финансов, торговли, потребления.

Госкомстат осуществляет подготовку, издание и распространение экономико-статистических и информационных материалов, в частности, тематических и отраслевых статистических сборников, бюллетеней и т.д.

Издательский центр Госкомстата России реализует также разные тематические сборники за предыдущие годы.

Госкомстат имеет возможность предоставлять телекоммуникационный доступ к статистическим базам данных для всех желающих.

Помимо Госкомстата, подготовку, издание и распространение экономико-статистических и информационных материалов осуществляют городские комитеты по статистике.

Следует иметь в виду, что:

- статистические издания не распространяются через книготорговую сеть;

- перечень выпускаемой в течение года литературы может корректироваться;

- стоимость информационных услуг зависит от объема подготавливаемой информации и порядка ее подготовки, определяется на момент их предоставления и в течение года изменяется в связи с инфляцией.

Другим источником статистической информации является Государственный таможенный комитет (ГТК). ГТК располагает информацией о внешней торговле России и специальной таможенной информацией (таможенных доходах, нарушениях таможенных правил и т.д.) Передача функции сбора всей информации о внешней торговле ГТК РФ была осуществлена в 1995 году. Ранее, эта информация собиралась и представлялась Госкомстатом РФ.

На основании действующего в настоящее время Соглашения между Госкомстатом России и ГТК РФ о сотрудничестве и межведомственном информационном обмене, таможенные органы представляют региональным статистическим органам:

-ежемесячно нарастающим итогом сводный отчет об экспорте и импорте важнейших товаров;

-ежеквартально отчет об экспорте и импорте по странам-контрагентам нарастающим итогом и данные об экспорте и импорте важнейших товаров ( в группировке товар-страна).

Следует отметить, что информация об экспорте и импорте важнейших товаров по видам и странам, в силу специфики её учета и представления, не содержит полных сведений, необходимых для анализа внешнеэкономической деятельности. Поэтому, ряд данных, например, по экспорту нефти, уточняется Госкомстатом по данным АК "Транснефть", по газу - Минтопэнерго России, т.е. по договорам, заключенным с экспортерами-посредниками и по данным контрактов предприятий с зарубежными фирмами. При публикации уточнённых данных, Госкомстат делает соответствующие ссылки на источник.

Часть данных ГТК РФ о внешнеэкономической деятельности не подлежит разглашению. Информация, доступная пользователю, может быть получена в ГНИВЦ ГТК, региональных таможенных управлений, в отделах и подразделениях ГТК, управлений и таможен. В большинстве случаев, её получение требует специального разрешения.

Данные таможенной статистики публикуются в сборниках "Таможенная статистика внешней торговли" - ежеквартальных и годовых. Сборники содержат информацию о географической, товарной структуре экспорта и импорта, направлениях товаропотоков, ценах на товары в привязке к ТН ВЭД.

Статистическая информация предоставляется также компаниями, занятыми исследованиями и разработками, консалтинговыми фирмами.

{ 36. ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ. }

Федеральная программа "Реформирование статистики в 1997-2000 годах" рассматривает

реформирование системы статистического наблюдения как одно из основных программных направлений. Ставится задача "перестроить методы сбора информации, реализовав комбинированный подход, в соответствии с которым крупные и средние предприятия всех форм собственности будут обследованы с использованием сплошного метода учета, малые предприятия - выборочным способом".

Дальнейшее развитие экономических реформ в России ставит перед государственной статистикой новые задачи в области методологии и организации статистического наблюдения. Расширение круга пользователей, появление новых форм хозяйствования, многообразие форм собственности диктуют необходимость существенного изменения разработанных ранее методологий и создания новых с использованием всей совокупности методов, существующих в мировой статистической практике. Организация сбора данных должна охватывать все возможные источники информации и сопровождаться системой обоснованных расчетов.

Важнейшим направлением реформирования статистики в этой области является разработка и ведение многоцелевого Единого государственного регистра предприятий и организаций. Это означает, что реализуя функции статистического учета, он будет являться основой для организации субрегистров (малых предприятий, с участием зарубежного капитала и т.д.), проведения выборочных обследований, накопления и представления потребителям интегрированной информации о деятельности предприятий различных отраслей и форм собственности.

Для получения детальной, комплексной информации о социально-экономической ситуации в стране в условиях сокращения сплошной отчетности большое развитие получают переписи. Их проведение позволит получить в момент переписи обширную статистическую информацию, создать необходимые предпосылки (типизация единиц наблюдения, расчеты устойчивых пропорций и соотношений между статистическими показателями) для успешного проведения статистического наблюдения и. дорасчетов в период между переписями.

В процессе перехода на принятую в международной практике систему учета и статистики Государственным комитетом Российской Федерации по статистике совместно с федеральными органами исполнительной власти начата разработка системы социально-экономических мониторингов. В частности, предполагается организовать мониторинги экономической и национальной безопасности, охраны окружающей среды, состояния минерально-сырьевой базы и недропользования, социально-экономического потенциала семьи и другие.

Особо сложной задачей является разработка комбинированных методов статистического наблюдения, основанных на сбалансированном использовании собранной органами государственной статистики информации, ведомственной статистики и научных дорасчетов. Значительных усилий в этой связи требует согласование концепции и подходов к расчетам статистических показателей в различных ведомствах.

Большое внимание в 1997-2000 гг. предполагается уделить разработке методологии новых органов государственной статистики видов выборочных обследований (многоцелевых, многофазных, распределенных во времени выборок). Это позволит проводить более качественные обследования и получать обширную и надежную информацию по таким важным вопросам, как семейные бюджеты, деятельность предприятий торговли, строительства, общественного питания, теневая экономика и т.д.

{ 37. ОБОБЩАЮЩИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ГЕНЕРАЛЬНОЙ И ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.}

Выборочное наблюдение – это наблюдение, при котором характеристика всей совокупности единиц даётся по некоторой их части, отобранной в случайном порядке (используется в промышленности для проверки качества). Выборочное наблюдение даёт возможность, не прибегая к сплошному учёту получить обобщающие показатели, которые правильно отражают характеристики всей совокупности.

Преимущества:

- более короткие сроки проведения;

- min затраты труда и средств.

Генеральная совокупность – вся совокупность единиц, из которых производится отбор. Выборочная совокупность (выборка) – это совокупность единиц, отобранная для проведения выборочного наблюдения.

Эти совокупности имеют след. показатели:

число единиц в совокупности – генеральная совокупность N, выборочная - n;
число единиц, обладающих данным признаком – генеральная – M, выборочная – m;
доля единиц, обладающих данным признаком – генеральная совокупность p=M/N, выборочная – W=m/n;
доля единиц, не обладающих данным признаком – генеральная q=1-p, выборочная (1-W);
дисперсия доли – генеральная совокупность – дисперсия =p-q, выборочная – дисперсия = W(1-W);
средняя величина – генеральная – X (с прямой чертой над ним), выборочная –X(с волнистой чертой над ним);
дисперсия количественного признака – генеральная – дисперсия = сумма (Xi – X (с прямой чертой))квадрат /N; выборочная – дисперсия = (Xi – X (с волнистой чертой))квадрат /n

В зависимости от цели исследования и специфики изучаемого объекта применяются следующие способы:

- индивидуальный;

- групповой;

- комбинированный.

Все они могут быть одноступенчатыми и многоступенчатыми.

По способу организации выборки различают след. виды:

(могут быть одноцелевыми и многоцелевыми)

Собственно случайный отбор предусматривает либо жеребьёвку, либо использование таблиц случайных чисел.

Механический предусматривает выбор единиц совокупности через равные промежутки (шаг отсчёта).

Типический отбор предусматривает предварительное деление неоднородной совокупности на типические группы по какому-либо признаку.

Серийный отбор состоит в выборке не единиц совокупности, а некоторых её групп (гнёзд или серий), попавшие в выборку серии подвергаются сплошному обследованию.

Комбинированный отбор – сочетание каких-либо предыдущих видов.

Существует множество разновидностей выборки:

- малая выборка;

-многофазная – сочетание нескольких выборочных видов наблюдения одной совокупности. Эти наблюдения проводятся по разным программам. Программы отличаются широтой обследования. На 1-ой фазе большое число единиц совокупности изучается по сравнительно узкой (краткой) программе. На последующих фазах число отобранных единиц уменьшается, но расширяется программа наблюдения;

- квантильная выборка проводится после сплошного наблюдения при необходимом изучении некоторой части совокупности по дополнительной программе;

- многоступенчатая выборка – образование выборочной совокупности в несколько этапов (ступеней);

- двукратная выборка используется при контроле качества продукции, разновидность взаимопроникающих выборок. Если на основе 1-ой выборки сделан вывод о том, что доля бракованной продукции находится в допустимых пределах, то проводится выборка, по результатам которой делают вывод о качестве продукции;

- ротационная выборка используется при непрерывных наблюдениях динамики явлений. Выборочная совокупность не остаётся постоянной, со временем обновляется путём замены части единиц новыми.

{ 39 СТАТИСТИЧЕСКИЙ ГРАФИК. ЕГО ЭЛЕМЕНТЫ И ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ. }

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстрированное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

Графики предназначены для:

- контроля достоверности информации,

-изучения закономерностей развития явлений,

-выявления возможных взаимосвязей между явлениями.

Статистические графики являются продолжением статистических таблиц, они подчеркивают особенности и свойства изучаемых явлений.
При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего, график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных требований каждый график должен включать ряд основных элементов: графический образ; поле графика; пространственные ориентиры; масштабные ориентиры; экспликацию графика.
Графический образ - это геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели.
Поле графика - это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения. Наиболее оптимальное соотношение 2 по ширине и 3 по высоте.
Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика.

Используется 2 системы координат: система прямоугольных координат и система полярных координат.
Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом и системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика - это мера перевода числовой величины в графическую.
Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение в графике и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенное число помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы в определенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельным помеченным точкам.

Экспликация графика – название осей, графика, условные обозначения.

Важнейшая часть построения графика – выбор правильной композиции, т.е.:

-какие данные следует изобразить из множества имеющихся,

-какой вид графика использовать.

Виды графиков по форме графического образа:

- линейные (статистические кривые);

-плоскостные (столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные и т.д.);

- объёмные (поверхностные распределения)

Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур.

Так же выделяют графики по способу построения и задачам изображения (это не обязательно):

-диаграммы (диаграммы сравнения, диаграммы динамики, структурные диаграммы)

-статистические карты (картограммы, картодиаграммы)

{ 40. СОВРЕМЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СТАТИСТИКИ В РОССИИ.}

Базы данных статистической информации подразделяются на:

-базы данных глобальной статистики

-базы данных национальной статистики

Издательский центр Госкомстата России реализует также разные тематические сборники за предыдущие годы.

Следует иметь в виду, что:

- статистические издания не распространяются через книготорговую сеть;

- перечень выпускаемой в течение года литературы может корректироваться;

-ежемесячно нарастающим итогом сводный отчет об экспорте и импорте важнейших товаров;

41-43

{ 44. МАЛАЯ ВЫБОРКА. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ МАЛОЙ ВЫБОРКИ В КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.}

При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.

Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4-5 единиц.

В торговле к минимальному объему выборки прибегают, когда большая выборка или невозможна, или нецелесообразна (например, если проведение исследования связано с порчей или уничтожением обследуемых образцов).

Величина ошибки малой выборки определяется по формулам, отличным от формул выборочного наблюдения со сравнительно большим объемом выборки (n>100). Средняя ошибка малой выборки u(мю)м.в. вычисляется по формуле:

uм.в = корень(Gквадрат(м.в.)_./ n),

где Gквадрат(м.в.) – дисперсия малой выборки.*это сигма*

По формуле (там номер стоит) имеем:

G0квадрат = Gквадрат * n/ (n-1).

Но поскольку при мало выборке n/(n-1) имеет существенное значение, то вычисление дисперсии малой выборки производится с учетом так называемого числа степеней свободы. Под числом степеней свободы понимается количество вариантов, которые могут принимать произвольные значения, не меняя величины средней. При определении дисперсии Gквадрат число степеней свободы равно n-1:

Gквадрат(м.в.) = сумма (xi– x(c волнистой чертой))/(n-1).

Предельная ошибка малой выборки Дм.в.(знак- треугольник) определяется по формуле:

= t* uм.в

При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента, в которых даны распределения стандартизованных отклонений:

t = (x(c волнистой чертой) – x(с чертой)) /Gм.в.

Таблицы Стьюдента приводятся в учебниках по математической статистике. Вот некоторые значения из этих таблиц, характеризующие вероятность того, что предельная ошибка малой выборки не превзойдет t-кратную среднюю ошибку:

St = P [(x(c волнистой чертой) – x(с чертой) ≤ Дм.в].

По мере увеличения объема выборки распределение Стьюдента приближается к нормальному, и при 20 оно уже мало отличается от нормального распределения.

При проведении малых выборочных обследований важно иметь в виду, что чем меньше объем выборки, тем больше различие между распределением Стьюдента и нормальным распределением. При минимальном объеме выборки (n=4) это различие весьма существенно, что указывает на уменьшение точности результатов малой выборки.

Посредством малой выборки в торговле решается ряд практических задач, прежде всего установление предела, в котором находится генеральная средняя изучаемого признака.

Поскольку при проведении малой выборки в качестве доверительной вероятности практически принимается значение 0,95 или 0,99, то для определения предельной ошибки выборки Дм.в. используются следующие показания распределения Стьюдента.

{ 46. ПРОГРАММНО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ. }

Цель наблюдения. Статистические наблюдения чаще всего преследуют практическую цель – получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Задача наблюдения предопределяет его программу и формы организации. Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе наблюдения будут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.

Объект и единица наблюдения. Отчётная единица.

При подготовке наблюдения кроме цели следует точно определить, что именно подлежит обследованию, т.е. установить объект наблюдения.

Под объектом наблюдения понимается некоторая статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона), физические единицы (станки, машины), юридические лица (предприятия, коммерческие банки). Чтобы определить объект статистического наблюдения, необходимо установить границы изучаемой совокупности. Для этого следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других сходных объектов. Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов – единиц наблюдения.

В статистике единицей наблюдения называют составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Единицу наблюдения следует отличать от отчётной единицы. Отчётной единицей выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения. Единица наблюдения и отчётная единица могут совпадать. Например, если надо определить объём освоенных за год капитальных вложений, то предприятие – застройщик будет одновременно и единицей наблюдения, и отчитывающейся организацией.

Программа статистического наблюдения.

Всякое явление обладает множеством различных признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отобрать те признаки, которые являются существенными, основными для характеристики объекта исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программу наблюдения. Программа наблюдения – это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. Чтобы составить правильно программу наблюдения, исследователь должен ясно представить задачи обследования конкретного явления или процесса, определить состав используемых в анализе методов. Обычно программа выражается в форме вопросов переписного (опросного) листа. К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования:

- программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства.

-вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными, а также лёгкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении объектов.

- при разработке программы следует не только определить состав вопросов, но и их последовательность. Логичный порядок вопросов поможет получить достоверные сведения о явлениях и процессах.

- целесообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных. Вопросы в программе задаются в различной форме.

- для обеспечения единообразия получаемых сведений от каждой единицы программа оформляется в виде документа, называемого статистическим формуляром. Статистический формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Обязательными элементами статистического формуляра являются титульная и адресная части. Первая содержит наименование статистического наблюдения и органа, проводящего наблюдение, информацию о том, кто и когда утвердил этот формуляр, иногда его номер. Вторая включает адрес отчетной единицы, её подчинённость. Различают 2 системы статистического формуляра: индивидуальную (карточную) и списочную. Индивидуальный предусматривает запись на нём ответов на вопросы только об одной единице наблюдения, списочный – о нескольких. Кроме формуляра разрабатывается инструкция, определяющая порядок проведения наблюдения и заполнение форм отчётности, переписного листа, анкеты. Формуляр и инструкция по его заполнению составляют инструментарий статистического наблюдения.

Место и время наблюдения.

Выбор места проведения обследования зависит от цели наблюдения. Если необходимо получить данные для изучения состава населения по стране, то в этом случае наблюдение охватит территорию всей страны.

Выбор времени наблюдения заключается в решении 2-х вопросов:

- установление критического момента (даты) или интервала времени;

- определение срока (периода) наблюдения.

Под критическим моментом понимаются конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Выбор критического момента или интервала времени зависит от цели исследования.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. Этот срок определяется исходя из объёма работы (числа регистрируемых признаков и единиц в обследуемой совокупности), численности персонала, занятого сбором информации.

{ 48. СТАТИСТИЧЕСКИЕ РЯДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. ВИДЫ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. }

Ряд распределения – простейшая группировка, в которой показано на какие группы разбит изучаемый признак (варианты Xi) и приведена численность единиц в каждой группе (частоты fi).

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам. Ряд распределения принято оформлять в виде таблиц. Элементами этого ряда являются значения атрибутивного признака (столбец Xi). Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменения структуры. Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из 2-х элементов: вариантов и частот. Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующего признака. Частоты – это численности 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 определяет численность всей совокупности, её объём. Частостями называют частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%. В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды. Вариация колич. признаков может быть дискретной (прерывной) или непрерывной. В случае дискретной вариации величина количественного признака принимает только целые значения. Следовательно, дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц по дискретному признаку. В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определённых пределах любые значения, отличающиеся друг от друга на сколько угодно малую величину. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно при непрерывной вариации признака, а также, если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико. Удобнее всего анализировать ряды распределения при помощи графика, позволяющего судить о форме распределения. Наглядное представление о характере изменения частот вариационного ряда дают полигон (дискретный ряд) и гистограмма (интервальный ряд).

Полигон. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака (столбец Xi), а по оси ординат наносится шкала для выражения частот. Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяются прямыми линиями, в результате этого получают ломаную линию, называемую полигоном частот. На оси ординат могут наноситься значения частостей.

Гистограмма. При построении гистограммы на оси абсцисс откладывается величина интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков в случае равных интервалов должна быть пропорциональна частостям. Гистограмма – график, на котором ряд распределения изображён в виде смежных друг с другом столбиков; она может быть преобразована в полигон, если найти середины сторон прямоугольником и затем эти точки соединить прямыми линиями.

Для графического изображения вариационных рядов может также использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты (кривой сумм) изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты определяются путём последовательного суммирования частот по группам и показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение. При построении кумуляты интервального ряда по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по осе ординат накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, т.е. кумуляту. Если при графическом изображении вариационного ряда в виде кумуляты оси поменять местами, то мы получим огиву.

{ 49. МЕЖДУНАРОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОРГАНИЗАЦИИ. СТАТИСТИКА В ООН.}

Одним из важнейших источников информации являются статистические публикации отдельных стран и специализированных органов ООН по экономике и отдельным отраслям.

Статистические органы (службы) системы ООН

United Nations, Statistics Division (UNSD)
Economic Commission for Africa (ECA)
Economic Commission for Asia and the Pacific, Statistics Division (ESCAP)
Economic Commission for Europe, Statistics Division (ECE)
Economic Commission for Latin America and the Caribbean, Statistics Division (ECLAC)
Economic and Social Commission for Western Asia (ESCWA)
Food aid (World Food Programme)
International Research and Training Institute for the Advancement of Women (INSTRAW)
United Nations Crime and Justice Information Network
United Nations Centre for Human Settlements (UNCHS (Habitat))
Специализированные агентства ООН

Food and Agriculture Organisation of the United Nations (FAO)
International Labour Organisation (ILO)
International Monetary Fund (IMF)
IMF, Data Dissemination Standards Bulletin Board (DSBB)
International Trade Centre UNCTAD/WTO (ITC)
United Nations Development Programme (UNDP)
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organisation (UNESCO)
United Nations Industrial Development Organisation (UNIDO)
World Bank
World Health Organisation (WHO)
World Meteorological Organisation (WMO)

Международные организации

European Union
European Central Bank
Eurostat (the statistical Office of the European Communities)
International Energy Agency (IEA)
International Statistics Institute (ISI)
Inter-American Development Bank
Interstate Statistical Committee of the Commonwealth of Independent States (CIS)
Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD)
World Tourism Organisation (WTO)
World Trade Organisation (WTO)

Комитет по статистике стран СНГ

Комитет по статистике стран СНГ

В ряде стран, например в США, при составлении ежемесячника международной торговли, используются данные Бюро переписи и данные Бюро экономического анализа. Это позволяет оценить реальный экспорт товаров и услуг для будущего экономического выпуска ВВП.

Международные организации Статистические службы Основные статистические публикации

СИСТЕМА ООН

1. Секретариат Статистическое бюро а) Статистический ежегодник "Statistical Year book"

б) Ежемесячный статистический бюллетень "Monthly bulletin of statistics"

в) Ежегодник статистики международной торговли

г) "Yearbook of International trade statistics"

2. Региональные экономические комиссии при секретариате Конференция европейских статистов. Конференция азиатских статистов. а) Ежемесячный выпуск "Статистические показатели краткосрочных изменений в странах Европы"

б) "Статистический ежегодник для Азии и районов Тихого океана"

в) "Статистика внешней торговли стран Африки"

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ УЧРЕЖДЕНИЯ СИСТЕМЫ ООН

3. МОТ Конференция по труду а) "Ежегодник статистики по труду"

б) "Квартальный бюллетень статистики по труду"

4. ФАО (продовольственная и сельскохозяйственная организация) Конференция а) "Ежегодник по производству"

б) "Ежегодник по торговле"

в) "Ежегодник статистики мировой торговли зерном"

5. ЮНЕСКО Статистический отдел а) "Статистический ежегодник ЮНЕСКО"

б) "Краткий статистический обзор образования в мире"

в) "Получение образования за границей".

6. ВОЗ Отдел статистики а) "Ежегодник мировой санитарной статистики"

{ 50. СПОСОБЫ ОТБОРА ЕДИНИЦ ИЗ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ. }

Генеральная совокупность – вся совокупность единиц, из которых производится отбор.

В зависимости от цели исследования и специфики изучаемого объекта применяются следующие способы:

- индивидуальный;

- групповой;

- комбинированный.

Все они могут быть одноступенчатыми и многоступенчатыми.

По способу организации выборки различают след. виды:

(могут быть одноцелевыми и многоцелевыми)

Собственно случайный отбор предусматривает либо жеребьёвку, либо использование таблиц случайных чисел.

Механический предусматривает выбор единиц совокупности через равные промежутки (шаг отсчёта).

Серийный отбор состоит в выборке не единиц совокупности, а некоторых её групп (гнёзд или серий), попавшие в выборку серии подвергаются сплошному обследованию.

Комбинированный отбор – сочетание каких-либо предыдущих видов.

Существует множество разновидностей выборки:

- малая выборка;

-многофазная – сочетание нескольких выборочных видов наблюдения одной совокупности. Эти наблюдения проводятся по разным программам. Программы отличаются широтой обследования. На 1-ой фазе большое число единиц совокупности изучается по сравнительно узкой (краткой) программе. На последующих фазах число отобранных единиц уменьшается, но расширяется программа наблюдения;

- квантильная выборка проводится после сплошного наблюдения при необходимом изучении некоторой части совокупности по дополнительной программе;

- многоступенчатая выборка – образование выборочной совокупности в несколько этапов (ступеней);

- двукратная выборка используется при контроле качества продукции, разновидность взаимопроникающих выборок. Если на основе 1-ой выборки сделан вывод о том, что доля бракованной продукции находится в допустимых пределах, то проводится выборка, по результатам которой делают вывод о качестве продукции;

- ротационная выборка используется при непрерывных наблюдениях динамики явлений. Выборочная совокупность не остаётся постоянной, со временем обновляется путём замены части единиц новыми.

51-52

{ 53 ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ТАБЛИЦЫ. ВИДЫ ТАБЛИЦ ПО ХАРАКТЕРУ ПОДЛЕЖАЩЕГО. ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ ТАБЛИЦ.}

Статистическая таблица - это метод рационального обобщения и изложения данных соц.-эконом. явлений.

Различают 3 вида таблиц, в зависимости от разработки подлежащего: простые, групповые, комбинированные.

Групповая таблица в подлежащем содержит группировку ед-ц совокупности по одному сущ-ому признаку.

Сказуемое таблицы может быть простым и сложным

При простой разработке показатель в сказуемом располагается последовательно один за другим.

При сложной разработке показатели в сказуемом даются во взаимосвязи ,т.е комбинацией

Правила построения таблиц

1 Т. должна быть небольшой по размеру и легко читаемой.

2.В названии Т. кратко указывается её содержание, а так же места и время к которым относятся данные.

3.Если в Т. большое число строк и столбцов, необходима их нумерация.

4. В Т. взаимосвязанные данные желательно располагать в соседних столбцах.

5. Названия строк и столбцов должны быть краткими и понятными.

6. Слова в Т. пишутся полностью, без сокращений.

7. В названии каждого столбца указываются единицы измерения

8. Т. должны содержать групповые и общие итоги.

9. Обычно территор. и другие объекты располагают в алфавитном порядке.

10. Условное обозначение.

11. Одинаковый уровень значности, точности, для всех чисел данного показателя.

12. Если производится перенос Т., на след. Т. название и шапка полностью повторяются.

{ 55. ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЯХ, ИХ ЗНАЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ. К ЛАССИФИКАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ. }

Статистический показатель (обобщающий статистически показатель) – количественная хар-ка св-в массовых общественных явлений.

Например, такие статистические величины характеризуют объемы изучаемых процессов (численность работников, объем товарооборота), их уровни (уровень производительности труда работника торговли), соотношение (между продавцами и другими категориями работников магазина) и т.д.

Статистические показатели, отображая экономические категории, имеют взаимосвязанные количественную и качественную стороны. Качественная сторона показателя отражается в его содержании безотносительно к конкретному размеру признака, например в раскрытии того, что представляют собой согласно экономической теории розничный товарооборот, издержки обращения и т.д. Количественная сторона статистического показателя - это его числовое значение. Например, объем розничного товарооборота магазина в изучаемом году составил 10,5 млн руб.

Статистические показатели выполняют ряд функций:

Познавательная функция статистических показателей: они характеризуют состояние и развитие изучаемых явлений, направление и интенсивность процессов, происходящих в обществе. Обобщающие показатели служат базой анализа и прогнозирования социально-экономического развития отдельных районов, областей, регионов и страны в целом. Изучая количественную сторону явлений, познавая ее, экономист анализирует качественную сторону объекта, проникает в его сущность.

Статистический показатель выполняет также важную управленческую функцию, суть которой состоит в том, что он является важнейшим элементом процесса управления на всех его уровнях. В связи с переходом на рыночные отношения эта роль статистических показателей возрастает. Усиливается контроль за ходом выполнения договоров и другими сторонами деятельности предприятий, связанными с качеством обслуживания покупателей и экономическими результатами работы коллективов магазинов.

Многообразие функций и целей, которые выполняют статистические показатели, определяет их виды. Показатели, исчисляемые в статистической практике, можно подразделить на группы по следующим признакам:

1) по сущности изучаемых явлений. Статистические показатели бывают объемные, характеризующие размеры процессов (объем товарооборота), и качественные, выражающие собой количественные соотношения, типичные свойства изучаемых совокупностей (уровень производительности труда);

2) по степени агрегирования явлений. Статистические показатели подразделяются на индивидуальные, характеризующие единичные процессы, и обобщающие, отображающие совокупность в целом или ее части;

3) в зависимости от характера изучаемых явлений. Среди статистических показателей выделяют интервальные и моментные. Данные, выражающие развитие явлений за отдельные периоды времени, являются интервальными показателями, например товарооборот за месяц, квартал, год. Они характеризуют процесс изменения признаков. К моментным показателям относят те из них, которые отражают состояние явления на определенную дату (момент). Это может быть величина товарных запасов, число предприятий на начало или конец периода. Если показатели процесса (интервальные) можно суммировать, то данные, приведенные на конкретную дату, складывать чаще всего нецелесообразно.

Статистические показатели, являясь отражением объективной действительности, взаимозависимы. Поэтому они обычно рассматриваются не отдельно друг от друга, а в определенной связи, поскольку по одному показателю, характеризующему только одну или несколько сторон явления, нельзя составить цельное представление об изучаемом процессе. Поэтому для анализа сложных соц.-экономических явл-й статистика исп-ет систему статистических показателей (ССП). ССП – это совокупность взаимосвязанных показателей, предназначенная для решения конкретной статистической задачи. Она всесторонне кол-венно оценивает объект исследования.

Например, для характеристики деятельности магазина необходимо рассмотреть несколько показателей (объем товарооборота, основные фонды и др.), которые, находясь в определенной взаимосвязи, и образуют ССП.

Абсолютные величины, выражающие размеры (уровни, объемы) явлений и процессов, получают в результате статистического наблюдения и сводки его результатов.

Абсолютные величины - всегда числа именованные, имеющие определенную размерность, единицы измерения. В зависимости от различных причин и целей анализа применяются натуральные (кг, т, л), денежные (стоимостные) и трудовые единицы измерения.

В анализе статистической информации важное место занимают средние и относительные величины.

Относительные величины в статистике представляют собой частное от деления двух статистических величин и характеризуют количественное соотношение между ними.

При расчете относительных величин следует иметь в виду, что в числителе всегда находится показатель, отражающий то явление, которое изучается, т.е. сравниваемый показатель, а в знаменателе - показатель, с которым производится сравнение, принимаемый за основание или базу сравнения. База сравнения выступает в качестве своеобразного измерителя. В зависимости от того, какое числовое значение имеет база сравнения (основание), результат отношения может быть выражен в форме коэффициента, процента, промилле (‰), децемилле. Именованные относительные величины (руб/чел, м^2/ч, ч/км^2).

{ 56. ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ ОРГАНИЗАЦИИ СТАТ. ОТЧЕТНОСТИ. ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ СТАТ. ОТЧЕТНОСТИ НА СОВР. ЭТАПЕ.}

Статистическая отчетность - это официальный документ, в котором содержатся сведения о работе подотчетного объекта, занесенные на специальную форму. Статистическая отчетность чаще всего базируется на данных бухгалтерского учета. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов (событий, процессов и т.д.), производимых по мере их свершения и, как правило, на первичном учетном документе. В торговле к первичным учетным документам относятся наряды на отпуск товаров, счета-фактуры, накладные и т.д. В функции первичного учета входят операции наблюдения, т.е. регистрация данных и подсчет итогов. Каждое предприятие или учреждение представляет установленные формы статистической отчетности, характеризующие различные стороны их деятельности. Все формы статистической отчетности утверждают органы государственной статистики. По своему содержанию формы отчетности бывают типовыми (общими) и специализированными.

Общая отчетность это отчетность, содержащая одни и те же данные для определенной отрасли народного хозяйства и для предприятий (учреждений) всего народного хозяйства. В специализированной отчетности содержатся специфические показатели отдельных отраслей промышленности, сельского хозяйства и т.п. По периоду времени, за который предоставляется отчетность, по его длительности различают отчетность текущую и годовую. Если сведения представляются за год, то такую отчетность называют годовой. Отчетность за все другие периоды в пределах менее года, соответственно квартальная, месячная, недельная и т.п. называется текущей.

Государственная статистическая отчетность включает все виды статистических наблюдений (регулярные и периодические отчеты, единовременные учеты, различного рода переписи, выборочные, анкетные, социологические, монографические обследования и т.д.), формы и программы, а также инструкции по их заполнению утверждены Государственным комитетом Российской Федерации по статистике. Состав и методология исчисления показателей, круг субъектов, представляющих государственную статистическую отчетность, адреса, сроки и способы ее представления являются обязательными. Статистические показатели государственной статистической отчетности, в том числе составляющие государственную, военную и коммерческую тайну предоставляются органам государственной статистики бесплатно и в порядке, обеспечивающим сохранение государственной и военной тайны.

Государственная статистическая отчетность, сбор и обработка которой осуществляется в системе министерств, ведомств, концернов и других объединений, представляется органам государственной статистики по программе и в сроки, установленные для них Госкомстатом России. Нарушением сроков представления государственной статистической отчетности является опоздание, длящееся до одних суток, а опоздание, длящееся более одних суток, рассматривается как ее непредставление. Искажением отчетных данных считается неправильное их отражение в государственной статистической отчетности, допущенное как в результате умышленных действий должностных лиц с целью сокрытия доходов и в других корыстных целях, так и вследствие нарушения действующих инструкций и методических указаний по составлению государственной статистической отчетности, а также арифметических ошибок.

57-59

{ 60. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ.}

Позволяет изучить взаимосвязь между результ-м признаком y и влияющими на него факторн. признаками xi.

Прежде всего, необх. отсеять несуществ. факторы. Для этого надо вычислить парный (линейный) коэфф корреляции между результатив. признаком y и кажд из фактор-х признаков.

Затем производят цензурирование, т.е. устанавл порог, и факторы, имеющие значение r (коэфф корреляции) меньше порогового исключаются! (м. б. несколько этапов цензурирования: должно быть 2-6 факторов).

Затем вычисляется совокуп. коэф. корреляции (R):

R = корень(( ryxквадрат+ryvквадрат-2*ryx*ryv*rxv) / (1-rxvквадрат)) Для {y; (x,v)}

(0;1)

Если факторов больше, если связь криволинейна, то исп-ся более сложные формулы (см. учебники и справочники по ст-ке).

Задачи метода множеств корреляции регрессии.

1. выявление и изменение влияния факторов на изучаемые явления

2. моделирование социально-экономических явлений во времени и в пространстве

3. прогнозирование

На практике для построения уравнения монжеств регрессии чаще исп-ся 2 матем функции:

1) y(с чертой)x1,x2,…,xn = a0+a1x1+...+an*xn

2) y(с чертой)x1,x2,…,xn = a₀*x1^a1*...*xn^an

Мультиколлинеарность

- это тесная зависимость (функциональная) между признаками.

Важн-й этап моделирования соц-эк-х явлений – это отбор факторов-аргументов в уравнении множ регрессии.

В уравнение нельзя включать факторы (сразу оба), кот. нах-ся в функциональной зависимости.

Метод шаговой регрессии:

в уравнение последовательно включ-ся и исключ-ся факторы. После включения в уравнение очеред. фактора производится проверка значимости с помощью коэфф-та детерминации (R^2).

Если включ-ие в уравнение дан фактора увеличило значение R^2, то это включение счит-ся целесообразным, если нет, то дан фактор исключается из модели.

При построении моделей во времени необх выявить и устранить автокорреляцию (- это тесная зависимость текущего уровня от предыдущих уровней).