Предмет, метод и задачи статистики

Предмет, метод и задачи статистики.

2.Основные понятия статистической науки: статистическая совокупность, единицы… статистика употребл. в 3 значен:*отрасль практической деят., направленную на получение, обработку и анализ массовых…

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

 

Статистическая сводка, ее содержание и задачи, роль в обобщении финансово-экономической информации предприятия.

Статистическая сводка-научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчёт групповых и общих итогов, расчёт производных показателей (средних, относительных величин). Используют простую(только подсчет едениц изуч.совокуп.) и сложную(выявление типичных показателей по отдельным группам для изучения этих закономерностей)аналитическая(изуч. связи между явлениями на основе фвкторных и результативных признаковсвязи между явлениями на основе фвкторных и результативных признаковПрограмма статической сводки устанавливает следующие этапы: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; разработка системы статических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.Сводка содержит итоговые и групповые показат.,дает основу для анализа послед. закономерн.Задача сводки-разработка системы показат.Завершающ.этап сводки-подсчет групповых и общих итогов и изображение сгруппиров.материалов в виде таблиц,графиков.

 

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

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок. Статистическая… Задачи методов группировок: выделение социально – экономических явлений;…  

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

 

Табличное и графическое представление статистических данных.

В дискретных рядах распределения изображается как ряд перпендикулярных линий к соответствующим значениям вариантов.Высота линий-частота данной… Статистические таблицы-таблицы, котор. дают сводную количествен.…  

Выражение статистических показателей в виде абсолютных и относительных величин. Их измерители. Основные виды относительных величин.

 

Средняя величина в статистике, ее сущность и условия применения. Виды и формы средних.

В тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице (индивидуальные значения обратного признака встречаются по одному разу), применяется ср.…  

Понятие о вариации признака в совокупности. Система показателей вариации.Ее применение в анализе финансово-экономической деятельности предприятия.

Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий. Расчет на его основе коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения. Их практическое использование.

Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом, становится возможным изучить вариацию для каждой из составляющих ее группы, а также и между этими группами. В простейшем случае, когда совокупность расчленена на группы по одному фактору, изучение вариации достигается посредством исчисления и анализа трех видов дисперсий:общей,межгрупповой,внутригрупповой.Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значение признака х от общей средней величины и может быть вычислена как простая дисперсия или взвешенная дисперсия.Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней : , где f – численность единиц в группе. Внутригрупповая (частная) дисперсия отражает случайную вариацию неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировка. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы x_i (групповой средней) и может быть исчислена как простая дисперсия или как взвешенная дисперсия . На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе, т.е. на основании можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий: . Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации: . При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: . Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповой вариации не будет. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии , т.е. внутригрупповой вариации не будет. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого результативного признака. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.

 

Средняя и предельная ошибки выборки. Методика их расчета для средней и доли. Оценка существенности расхождения выборочных средних.

Для выборочной доли p – генеральная доля - выборочная доля m – число единиц выб. совокупность, обладающие данным… Предельная Ош выборки-расхождение между выборочной средней и… а) При изуч. выборочной средней

Виды и формы взаимосвязей социально-экономических явлений. Корреляционная связь, ее особенности, методы выявления и оценки тесноты.

 

Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязей социально-экономических явлений, его сущность и этапы. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения связи.

Уравнение регрессии-форма аналитического выражения статистической связи. В общем виде статистика изучая взаимосвязи оценивает количественно их наличие и направление, а также характеризует силы и формы влияния одних факторов на другие. При решении применяют две группы методов: корреляционный и регрессионный анализы. Некоторые объединяют эти методы в корреляционно – регрессионный метод, когда взаимосвязь характеризуется всесторонне.Коррелляц анализ-измерение тесноты связи между варьирующ признаками,определению неизвестных причинных связ,оценка факторов,оказ наиб воияние на результат признак.Регрессивн анализ-выбор типа модели,установление степени влияния независим перемен и определение расчетн значен зависим переменной.Этапы постраения уравнения регрессии:1.установление в анализеисходной информации математической функции(необходимо найти такую,которая лучше других выражает существ связи)Уравнение однофакторной линейной корреляц связи ,у-теоретич значен результатив признака,а-коэффиц уравнен регрессии.Показывает вариацию y,приходящуюся на единицу вариац х.2.параматры а находятся методом наименьших квадратов или по формуле:.Кореляц-регересив анализ проводится для для ограниченной по объему совокупности.Показатели регрессии и корреляц могут быть подверж действ случ. Факторов.Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность,поэтому необхолима проверка коэффиц.Используют t-критерий Стьюдента-среднее квадратическое отклонение результативного признака..Результаты вычислений сравнивают с критерием t.3.Теоретическое корреляционное отношение-относительная величина,получ в результат сравнения среднего квадратич. Отклонен выравненых значений результативного признакасо средним квадратическим отношением эмпирических значений результативного признака.Изменениеобъясняется влиянием факторного признакаВ основе расчета корелляц отнош лежит правило сложения дисперсий.4.Линейный коэф кореляцииИмеет важное значение для исследования соц-эконом явлений,распределение которых близко к нормальному.Отриц знач-связь обратная.При r=0 связь отсутствует.5.r2-линейный коэффиц детерминацииНесовпадение между rи-связь криволинейная.Для проверки кореляц r использ коэф стюдента

 

Методика построения однофакторной регрессионной модели корреляционной связи. Анализ качества модели.

 

Ряды динамики, их виды и особенности, графическое изображение. Правила построения динамических рядов. Сопоставимость уровней рядов динамики. Смыкание уровней динамических рядов, приведение динамических рядов к единому основанию.

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, т.е. их динамика. Эта задачи решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов). Ряд динамики-ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время t и конкретное значение показателя (уровень ряда) у. Уровни ряда – это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время t – это моменты или периоды, к которым относятся уровни. Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Эти закономерности не проявляются четко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. На основную закономерность динамики накладываются другие, прежде всего случайные, иногда сезонные влияния. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики. По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментные и интервальные. Моментным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени). Поскольку в каждом последующем уровне содержится полностью или частично значения предыдущего уровня, суммировать уровни моментного ряда не следует, т.к. это приводит к повторному счету. Интервальным (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явлений за конкретный период времени (год, квартал, месяц). Значения уровней интервального ряда не содержатся в предыдущих или последующих показателях, их можно просуммировать, что позволяет получать ряды динамики более укрупненных периодов. Интервальный ряд, где последовательные уровни могут суммироваться, можно представить как ряд с нарастающими итогами. При построении таких рядов производится последовательное суммирование смежных уровней. Этим достигается суммарное обобщение результата развития изучаемого явления с начала отчетного периода. Уровни в динамическом ряду могут быть представлены абсолютными, средними или относительными величинами. По расстоянию между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени. Ряды динамики могут быть изображены графически. Графическое изображение позволяет наглядно представить развитие явления во времени и способствует проведению анализа уровней. Наиболее распространенным видом графического изображения для аналитических целей является линейная диаграмма, которая строится в прямоугольной системе координат: на оси абсцисс отмечается время, а на оси ординат – уровни ряда. Наряду с линейной диаграммой для графического изображения рядов динамики в целях популяризации широко используются столбиковая диаграмма, секторная диаграмма и т.д. Правила построения рядов динамики: 1. полнота показателей ряда динамики; 2. точность, достоверность показателей ряда динамики; 3. периодизация; 4. сопоставимость показателей ряда динамики по методологии и построению; 5. сопоставимость показателей ряда динамики по территории; 6. сопоставимость показателей ряда динамики во времени; 7. сопоставимость показателей ряда динамики по одинаковому кругу охватываемых объектов; 8. совокупность показателей единицы измерения.

18.Аналитические показатели ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста и прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Средние показатели в рядах динамики. Коэффициенты опережения (отставания) рядов динамики.

Сопоставляя уровни динамического ряда между собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления. Если сравнению подлежат несколько последовательных уровней, то возможны 2 варианта сопоставления: 1. – каждый уровень динамического ряда сравнивается с одним и тем же уровнем принятым за базу сравнения, такое сравнение с постоянной базой (базисные показатели). 2 – каждый уровень динамического ряда сравнивается с непосредственно ему предшествующему, такое сравнение – сравнение с переменой базой (цепные показатели).К показателям тенденции динамики относятся: абсолютные приросты базисные (накопленные) и цепные (годовые); темп роста (базисные и цепные); темп прироста (базисной и цепной); абсолютное значение одного процента прироста; темп наращивания (изменения); средний абсолютный прирост; средний темп прироста. Первые показатели - являются абсолютные приросты или изменения базисных (накопленные) и цепные (годовые), обозначающиеся знаком ∆ и определяющимся по формулам ∆у баз. (накопл) = уi –y0; ∆у цеп. (годовой) = yi – yi-1. Абсолютные приросты выражаются в виде абсолютных единиц измерения: натуральных или стоимостных. Для характеристики относительной скорости изменения уровня динамического ряда в единицу времени используется показатели темпа роста и темпа прироста.Темпом роста называют отношение одного ряда динамики к другому уровню, принятому за базу сравнения. Темпы роста, исчисленные к постоянной базе сравнения, называются базисными (Кpбаз =yi/y0). Темпы роста, исчисленные к переменой базисной, т. е. к предшествующему уровню, называется цепными (Кpцепн. =yi/yi-1). Базисные темпы характеризуют непрерывную линию развития явления. Цепные темпы характеризуют интенсивность развития явлений для каждого периода (месяца, квартала, года). Относительный прирост, или темп прироста - отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу. Темп прироста базисный вычисляется делением абсолютного прироста базисного ∆у баз. нак. на уровень, принятый за постоянную базу сравнения, т. е. на начальный базисный уровень у0. Темп прироста цепной – отношение (деление) абсолютного прироста цепного ∆у цепн. год к предшествующему уровню уi-1. Темпы прироста, как базисные, так и цепные, можно исчислять по формулам: ∆Кприр. (базисный) = Кp – 100%, если темпы роста выражены в процентах ∆К прир. (баз. Цепн.) = Кp -1. если темпы роста выражены в коэффициентах. Абсолютное значение одного процента прироста (изменения) представляет собой отношение цепного годового (месячного, квартального) абсолютного прироста (изменения) к цепному годовому (месячному, квартальному) темпу прироста и показывает, какая абсолютная величина скрывается за одним процентом прироста; выражается в абсолютных единицах измерения: А1% прироста (измерения) = ∆уцепн. Год/∆К прир. Цепн. год. Темп наращивания (изменения) - деление абсолютного прироста (годового) ∆у цепн. год на уровень, принятый за постоянную базу сравнения у0, и выражается в %. Для полной характеристики динамического ряда исчисляют средние показатели как абсолютные, так и относительные, дающие средние характеристики за ряд периодов (месяцев, кварталов, лет). К ним относятся средний, или среднегодовой абсолютный прирост ∆у¯ (=), и средний, или среднегодовой темп роста К¯p (=). Зная цепные темпы роста по годам (кварталам, месяцам), можно определить среднегодовой (среднеквартальный, среднемесячный) темп прироста. Однако полученные значения годовых (квартальных, месячных) темпов роста нельзя суммировать, так как их сумма не будет иметь смысла, а полученные значения необходимо перемножать. Если средняя величина признака образуется как произведение отдельных его значений, то при расчёте средней применяется формула средней геометрической: x¯геом. =. Используя правило – произведение цепных темпов роста равно конечному базисному – можно, не производя перемножения, подставив в формулу базисный темп роста последнего года (квартала, месяца). На основе средних темпов роста К¯ p можно исчислить средние темпы прироста по формулам, если темпы роста выражены в процентах: , а если в долях единицы, то .

Методы выявления основной тенденции развития уровней рядов динамики. Прогнозирование уровней динамических рядов в финансово-экономическом анализе.

 

Методы выявления сезонных колебаний. Индексы сезонности. Их применение в анализе и прогнозировании экономических процессов.

Понятие об экономических индексах, сфера их применения. Классификация индексов. Индивидуальные индексы, их взаимосвязи.

Индекс-относительная величина,показывает во сколько раз уровень изучаемого явления в данных рын усл. Отличается от уровня того же явления в других условиях.Выделяют:*индивидуальный индекс*общие индексы*индексы средних величин.Индивидуальный индекс-относительная величин,получаемая при сравнении уровней,если исследователь не интересуется изучаемого явления и количественную оценку уровня в данных усл сравнивает с такойже конкретн величин уровня этого явлен в других услов.Можно рассчитать для любого показателя.Индивид.индекс ценыи колич прод тов.Индивид.индекс товарооборотаИсходным моментом индексного метода-построение мультипликативной модели,определ уровень исслед показат как результат умножения уровня исслед показат в базисном периоде на индексы факторов его динамики.

 

Агрегатный индекс как форма общего индекса. Выбор весов при построении общих индексов. Индексы цен Г. Пааше и Э. Ласпейреса, их практическое применение.

Общий индекс отражает изменение всех элементов сложного явления. Если индексы охватывают не все элементы, то их называют групповыми или субиндексами. Различают индексы агрегатные и средние, исчисление которых и составляет особый прием исследования, именуемый индексным методом. При построении общих индексов: 1. необходимо выбрать элементы, которые следует объединить в одном индексе; 2. правильно выбрать соизмеритель или вес, т.е. постоянный признак. Выбор веса зависит от того, какой индексируется признак – количественный или качественный. Основной формой общих индексов является агрегатная форма. Индекс агрегатной формы строится по методу сумм. Агрегатная форма применяется, если мы имеем данные поэлементные в отчетном и базисном периоде. Индекс товарооб: ; ин физ объем прод; Индекс потребительских цен является общим измерителем инфляции. Индексируемой величиной в нем будет цена товара. При построении индекса цен в качестве весов индекса обычно берут количество товаров, проданных в текущем (отчетном) периоде. Агрегатный индекс цен с отчетными весами впервые предложен Пааше и носит его имя: формула агрегатного индекса цен Пааше , где - фактическая стоимость продукции (товарооборот) отчетного периода; - условная стоимость товаров, реализованных в отчетном периоде по базисным ценам. Индекс цен Пааше показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) в среднем уровень цен на массу товара, реализованную в отчетном периоде. Если индекс цен рассчитывается по продукции базисного периода, для расчета используют формулу агрегатного индекса цен Ласпейреса: . Они не идентичны. Индекс Пааше показывает, на сколько товары в отчетном периоде стали дороже (дешевле), чем в базисном. Индекс цен Ласпейреса показывает, во сколько раз товары базисного периода подорожали (подешевели) из-за изменения цен на них в отчетном периоде. В тех случаях, когда неизвестны значения p₀ и q₁ , но дано произведение p₁q₁ (товарооборот текущего периода) и индивидуальные индексы цен , а сводный индекс должен быть исчислен с отчетными весами, - применяется средний гармонический индекс цен. Причем средний гармонический индекс должен совпасть с агрегатным. Из формулы определяется неизвестное значение цены , подставляется в знаменатель агрегатной формулы и получается средний гармонический индекс цен, тождественный формуле Пааше: . Весами индивидуальных индексов в этом индексе служат стоимость отдельных видов продукции отчетного периода в ценах того же периода p₁q₁. Если из индивидуального индекса цен выразить цену отчетного периода р₁=р₀i_p и подставить ее в числитель агрегатного индекса цен Ласпейреса, то получится средний арифметический индекс цен, тождественный формуле Ласпейреса: . Весами осредняемых индивидуальных индексов в этом случае служит объем товарооборота в базисном периоде p₀q₀.

Преобразование агрегатных индексов в средние. Средние арифметический и гармонический индексы. Их применение в изучении динамики цен и физического объема производства.

Основной формой общих индексов является агрегатная форма. Индекс агрегатной формы строится по методу сумм. Агрегатная форма применяется, если мы имеем данные поэлементные в отчетном и базисном периоде. Многие статистические показатели, характеризующие различные стороны общественных явлений, находятся между собой в определенной связи (часто в виде произведения). Статистика характеризует эти взаимосвязи количественно. Многие экономические показатели тесно связаны между собой и образуют индексные системы. Принята следующая практика факторного анализа: если результативный показатель = произведению объемного и качественного факторов, то качественный фактор фиксируется на уровне базисного периода; если же определяется влияние качественного показателя, то объемный фактор фиксируется на уровне отчетного периода. Рассмотрим построение взаимосвязанных индексов на примере индексов цен, физического объема продукции (если речь идет об отпускных ценах) или физического объема товарооборота (если речь идет о розничных ценах) и индекса стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах). Индексы физического объема и цен являются факторными по отношению к индексу стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах): , или . Таким образом, произведение индекса цен на индекс физического объема продукции дает индекс стоимости продукции (товарооборота в фактических ценах). Индексная система позволяет по двум известным значениям индексов найти значение третьего неизвестного. Индекс физического объема продукции: ; Помимо агрегатного способа расчета общих индексов существует и другой способ, который состоит в расчете общих индексов как средних из соответствующих индивидуальных индексов. К исчислению таких средневзвешенных индексов прибегают тогда, когда имеющаяся в распоряжении информация не позволяет рассчитать агрегатный индекс. Так, если неизвестны количества произведенных отдельных продуктов в натуральных измерителях, но известны индивидуальные индексы и стоимость продукции базисного периода (p₀q₀), можно определить средний арифметический индекс физического объема продукции. Исходной базой построения служит агрегатная форма. Из имеющихся данных можно получить только знаменатель этой формулы. Для нахождения числителя используется формула индивидуального индекса объема продукции, из которой следует, что q₁=q₀i_q. Подставляя данное выражение в числитель агрегатной формы, получаем общий индекс физического объема в форме среднего арифметического индекса физического объема продукции, где весами служит стоимость отдельных видов продукции в базисном периоде (q₀p₀): . Если известные данные позволяют вычислить только числитель агрегатного индекса физического объема, то, аналогично выражая продукцию базисного периода как , производим замену в знаменателе. В результате получаем общий индекс физического объема в форме среднего гармонического взвешенного индекса физического объема продукции, где весами служит стоимость продукции отчетного периода в базисных ценах (q₁p₀): . В форме средней гармонической взвешенной индекс физического объема используется только в аналитических целях. Т.о., применение той или иной формулы индекса физического объема (агрегатного или среднего арифметического или среднего гармонического) зависит от имеющихся в нашем распоряжении конкретных данных и цели исследования.

 

Индексы средних уровней качественных показателей. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов. Определения абсолютных приростов (снижения) средних уровней за счет отдельных факторов.

На динамику качественных показателей, уровни которых выражены средними величинами, оказывает влияние изменение структуры изучаемого явления. Под изменением структуры явления понимается изменение доли отдельных единиц совокупности, из которых формируются средние, в общей их численности. При изучении динамики средней величины задача состоит в определении степени влияния двух факторов: изменений значения осредняемого показателя и изменений структуры явления. Эта задача решается с помощью индексного метода, т.е. путем построения системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов. Индекс переменного состава представляет собой отношение двух взвешенных средних с изменяющимися (переменными) весами, показывающее изменение индексируемой средней величины. Для любых качественных показателей индекс переменного состава можно записать в общем виде: , где х₁, х₂ – уровни осредняемого показателя в отчетном и базисном периодах соответственно; f₁, f₂ – веса (частоты) осредняемого показателя в отчетном и базисном периодах соответственно. Чтобы элимитировать влияние изменения структуры совокупности на динамику средней величины, берут отношение средних взвешенных с одними и теми же весами (как правило на уровне отчетного периода). Индекс, характеризующий динамику средней величины при одной и той же фиксированной структуре совокупности, носит название индекса постоянного (фиксированного) состава и исчисляется в общем виде: . Индекс постоянного состава показывает, как в отчетном периоде по сравнению с базисным изменилась средняя величина показателя по какой-либо однородной совокупности за счет изменения только самой индексируемой величины, т.е. когда влияние структурного фактора устранено. Для измерения влияния только структурных изменений на исследуемый средний показатель исчисляют индекс структурных сдвигов, как отношение среднего уровня индексируемого показателя базисного периода, рассчитанного на отчетную структуру, к фактической средней этого показателя в базисном периоде: .

Индексный метод в исследовании изменения сложного экономического явления за счет отдельных факторов. Взаимосвязь индексов.