Виды статистической связи

Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг ¾ важнейшая функция работников коммерческих служб: менеджеров, коммерсантов, экономистов. Особую актуальность оно приобретает в условиях развивающейся рыночной экономики. Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и предложения, влияния объема и состава предложения товаров на объем и структуру товарооборота, формирования товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных показателей имеет первостепенное значение для прогнозирования конъюнктуры рынка, рациональной организации торговых процессов и решения многих вопросов успешного ведения бизнеса.

Статистика призвана изучать коммерческую деятельность с количественной стороны. Это осуществляется с помощью соответствующих приемов и методов статистики и математики.

Статистические показатели коммерческой деятельности могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.

Балансовая связь характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием:

О_н + П = В + О_к,

где О_н ¾ остаток товаров на начало отчетного периода;

П ¾ поступление товаров за период;

В ¾ выбытие товаров в изучаемом периоде;

О_к ¾ остаток товаров на конец отчетного периода.

Левая часть формулы (О_н + П) характеризует предложение товаров, а правая часть (В + О_к) ¾ использование товарных ресурсов.

Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель как множители: a = bc.

В статистике коммерческой деятельности компонентные связи используются в индексном методе. Например, индекс товарооборота в фактических ценах I_qp представляет собой произведение двух компонентов ¾ индекса товарооборота в сопоставимых ценах I_q и индекса цен I_q т. е. I_{qp =} I_qI_p.

Существенное значение компонентной связи состоит в том, что она позволяет определять величину одного из неизвестных компонентов:

Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие ¾ как результативные.

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

При функциональной связи изменение результативного признака y всецело зависит от изменения факторного признака x:

y = f (x) .

При корреляционной связи изменение результативного признака y не всецело, а лишь частично зависит от факторного признака x, так как возможно влияние прочих факторов e:

y = j|x| + e .

Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности может служить зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи помимо факторного признака (объема товарооборота x) на результативный признак (сумму издержек обращения y) влияют и другие факторы, в том числе не учтенные e. Поэтому корреляционные связи не являются полными (тесными) зависимостями.

Характерная особенность корреляционных связей заключается в том, что они проявляются не в единичных случаях, а в массе.

Регрессия ¾ это функция f (х₁; х₂; …; х_т), которая отражает зависимость средней величины результативного признака от заданных фиксированных значений факторных признаков.

Для выбора вида уравнения можно ориентироваться на график эмпирической линии связи. Наибольшее распространение получили следующие типы функций:

■ линейная y_x = a₀ + a₁x ;

■ парабола второго порядка y_x = a₀ + a₁x + a₂x² ;

■ гипербола

■ показательная

Для установления достоверности уравнения регрессии рассчитываются ошибка аппроксимации и коэффициент детерминации. Если величина ошибки не превышает 10-15%, то данное уравнение может быть использовано для практических целей.

При статистическом изучении корреляционной связи показателей коммерческой деятельности перед статистикой ставятся следующие основные задачи:

■ проверка положений экономической теории о возможности связи между изучаемыми показателями и придание выявленной связи аналитической формы зависимости;

■ определение количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных признаков на результативные.

Для того чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются разнообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых, вид связи; во-вторых, тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом ¾ слабая); в-третьих, форму связи (т. е. формулу, связывающую величины x и y).

В процессе изучения связи нужно учитывать, что мы используем математический аппарат, но всегда следует иметь теоретические обоснования той связи, которую пытаются показать.