Инвестиции в России в основной капитал ( в млрд руб)

Изменение объема инвестиций в 1999 году по сравнению с 1998 годом определяется следующим образом в %

Единым центральным статистическим органом в РФ является Росстат

В 1946 году была создана статистическая комиссия ООН. Форма работников которой – регулярные сессии. Рабочая группы этой комиссии состоит из рабочих подразделений по направлениям экономической статистики

Например:

Национальная способность, статистика финансов, ум., промышленность окружающая среди международной торговли.

В настоящее время существует глобальная мировая статистическая система

В нее входят: МВФ, ВТО (всемирная торговая организация) и тд

Статистическое исследование массовых явлений проводится в следующие основные 4 пользовательские этапа:

• Массовое статистическое наблюдение, т.е. сбор первичной статистической информации (материала) и ее предварительная обработка

• Сводка (сведение) и группировка результатов и наблюдений в конкретные статистические совокупности

• Начисление обобщающих статистических показателей

• Анализ полученных данных

Вариация – это изменение величины или значения признака от 1 единицы совокупности к другой

Статистическое наблюдение – заключается в массовом планомерном статистическом сборе первичного статистического материала в научно организационной ргистрации всех существенных факторов, относящихся к расматриваемому объекту

Статистические данные, поученные в результате наблюдения должны быть:

• Полными

• Достоверными

• Точными

• Единообразными

• Сопоставимыми

• Своевременными

Объект наблюдения – это совокупность единиц изучаемого явления, подлежащая статистическому изучению

Единица наблюдения – это первичная ячейка совокупности, от которой должны быть получены сведения в ходе наблюдения (организация, группа населения и т.д.) в зависимости от цели наблюдения выбирается первоначально несколько единиц

Каждая единица должна быть охарактеризована совокупностью из 3 признаков, предусмотренные программой наблюдения

Программа наблюдения – это перечень вопросов (признаков и показателей) по которым собираются сведения

Оформляется в виде бланков (анкеты, формуляра) в которые заключаются первичные сведения

Программой определяется объект и единицы наблюдения, период наблюдения и критический момент.

Методологические вопросы наблюдения формирования целей и намеренных задач установление объекта и единиц наблюдения разработка программы выборов вида и способов наблюдения.

Виды признаков и их характеристика:

• Количественная, т.е. выражается числом, например: возраст, стаж работы и тд

• Атрибутная (качественные признаки) – состояние явления (пол, образования. Специальность)

• Факторные признаки – это условие, определяющее размер явления

• Результативные – результаты явления факторных признаков. Количество внесенных удобрений – это факторный признак, а урожайность – результативный.

• Натуральные признаки – вяление в натуральности, выражается в тоннах, кг, метрах и тд

• Стоимостные признаки – явление в денежном выражении (рубли, доллары, евро)

Наблюдение производится в несколько этапов:

1 этап: Подготовительная работа

2 этап: Получение данных по документам

3 этап: Контроль полученных данных

4 этап: предварительный их анализ

Способы статистического наблюдения:

• Непосредственно (сами измеряют)

• Документально (из документов)

• Опрос (со слов кого-либо)

Способы сбора информации:

• Корреспондиционный (штат добровольных корреспондентов)

• Экспедиционный (устный, специально подготовленный работник)

• Анкетный (в виде анкет)

• Саморегистрация (заполнение формуляров)

• Явочный (браки, дети, разводы)

Формы организации наблюдения:

• Отчетность

• Специальное наблюдение (непосредственное, документарное)

• Опрос (анкетный, экспедиционный, устный, корреспондиционный, само регистрация)

Виды статистического наблюдения различают по:

• Времени регистрации (текущая, периодическая, единовременная)

• Охвату единиц совокупности

25.01.

Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц на группы по группировачному признаку, они могут быть образованы по атрибутивному и количественному признакам.

Атрибутивные ряды распределения – это ряды распределения, образованные по описательным (качественным) признакам. Например: по видам собственности (гос. Собственность, частная собственность и тд)

Вариационные ряды распределения – это ряды, образованные по количественному признаку. Например:: число родившихся в такой-то период, в такой-то местностности

Ранжированный ряд – это ряд единиц статистической совокупности, построенных по рангу в порядке возрастания или убывания изучаемого признака.

Вариационные ряды по способу построения делятся на подвиды:

• Дискретный ряд распределения – это вариационный ряд, в котором группы составлены по дискретному признаку (целые числа), имеющему довольно ограниченное число вариантов. Например: ряд распределения студентов по их оценкам, рабочих по разрядам, семей по числу детей

• Интервальный ряд распределения – это вариационный ряд, в котором группы составляются с использованием интервалов; при этом целесообразность их построения объясняется непрерывностью признака (дробные числа) или большим числом вариантов дискретного признака. Например: интервальные ряды распределения предприятий по объемам выпускаемой продукции, по фондам оплаты труда, по среднесписочной численности рабочих.

Конструктивно ряд распределения определяют два элемента – вариант и частота

Вариант (x) - это отдельное значение группировочного признака в ряду распределения.

Частота – (f) это число повторений вариантов (freguency)

Сумма частот составляет объем ряда распределения или объем статистической совокупности. Сумма частот, где J –порядковый номер группы в ряду распределения, к – число групп в ряду распределения.

К

∑f I = f1+f2+…fk=n

J=1

Объем признака для вариационного ряда

K

∑xifi

J=1

Ряд распределения может быть дополнен частостью (w)Это с частотами, выраженными в виде относительных величин структуры в виде коэффициентах (долях единицы) или процентах.

Сумма частостей = 1 или 100%

Обычно используются ряды с равными интервалами, если ряд содержит не равные интервалы, то частоты интервалов становятся несопоставимы и тогда для целей статистического анализа рассчитывает плотность распределения: абсолютную и относительную.

Абсолютная плотность распределения (f`j) – это частота, приходящаяся на единицу длинны интервала в ряду

F`j = fi:hj

(hj)- это длинна житого интервала (жи – это единица) в ряду с неравными интервалами.

Относительная плотность распределения wj` - это частость, приходящаяся на единицу длинны интервала в вариационном ряду.

Wj` = wj: hj

Для построения интервального ряда распределения решают три вопроса:

• Сколько надо взять интервалов

• Какова длинна интервалов

• Какой порядок включения единиц совокупности в границы интервалов

Количество интервалов (k) можно определить по формуле Стерджеса k ~

Длинна интервала или шаг интервала определяется по формуле: h = x max –x min: k = R:k

R= x max – x min

Может быть например таким – единицы совокупности в нижние границы включаются, а в верхние границы не включаются

26.01

Таблица – это форма рационального наглядного и систематизированного представления результатов группировки и сводки. Наглядно показывает компактно состояние изучаемых явлений, служит для сравнения, сопоставления и анализа данных. Позволяет формулировать соответствующие статистические выводы. Таблица может иметь три вида заголовков:

• Общий

• Боковой

• Верхний

В общем заголовке отражается содержание всей таблицы. Смысл цифровых данных, указывается период времени и территория (объект), даются единицы измерения.

Макет таблицы – это ее структура или остог, содержащая заголовки без цифровых данных.

1 требование.

• Таблица по возможности должна быть краткой.

• Желательно нумеровать графы таблицы

• Все слова в заголовках, подлежащего и сказуемого таблицы записываются по возможности полностью.

• Приводимые в подлежащем и сказуемом признаки должны располагаться в логическом порядке. Принцип размещения - от частного к общему, т.е. сначала показывают слагаемые, а в конце при необходимости подводят итог. Если приводятся не все слагаемые, а только значимые, то сначала показывают общие итоги, а затем выделяют наиболее общие части с помощью речевых оборотов, в том числе, «из них». Следует различать «Итого» и «Всего». «Итого» является итогом для части совокупности, а «Всего» для совокупности в целом.

• Таблица может сопровождаться примечаниями, содержащими пояснения, оговорки, указания источников данных

• Применяются условные обозначения «- «, многоточие или запись «нет сведений», «х» - когда явление не имеет смыслового содержания, «0,0» - сведения есть но их числовое значение меньше принятой точности.

• Округленные числа приводятся в таблице с одинаковой степенью точности. Если в таблице приводятся темпы роста в процентах, то проценты нагляднее заменять количеством в разах

• Анализ таблицы начинают чтения общего итога, затем переходят к анализу промежуточных итогов, причем сначала обращают внимание на наиболее значительные среди них в количественном измерении. Далее проводят анализ отдельных строк и граф, при этом сначала рассматриваются экстремальные значения (минимум, максимум).

Ряд распределения оформляется в виде таблицы, частота и частость, однако на практике возникает необходимость дополнения таблицы другими графами для вычисления отдельной статистической информации и для более отчетливого выражения характера вариации изучаемого признака, например вводится графа, в которой посчитываются накопленные чистоты, показывающие сколько единиц совокупности имеют значения признака не большее, чем данное значение. Накопленная частота (частость) обозначается большой буквой S. Для данного варианта или для верхней границы данного интервала получается последовательным суммированием (накоплением) частот (частостей) всех предшествующих интервалов, включая данные.

Статистические графики – это условные изображения статистических данных, посредством линий, геометрических фигур, рисунков и картосхем. Используются для наглядного представления и анализа статистических данных, хранящихся в таблицах.

Элементы графика:

• Графический образ (столбики, линии, точки и тд);

• Поле графика

• Пространственные ориентиры (система координат с масштабами по осям х и у)

• Экспритация (словесное описание графика, название, подписи шкал)

Графики классифицируются по задачам решаемым с их помощью, а так же по форме графического образа.

Виды графиков по поставленным задачам

• Диаграммы сравнения

• Диаграммы динамики

• Диаграммы контроля выполнения плана

• Диаграммы структуры

• Графики вариационных рядов

• Графики зависимости варьирующих признаков

• Статистические карты

Виды графиков по форме графического образа

• Линейные графики – статистические кривые

• Плоскостные графики

• Полосовые

• Секторные

• Круговые

• Квадратные

Объемные графики – это поверхностные распределения – пирамиды, параллелепипеды.

Современных статистических пакетов. Существую специальные графические инструменты.

27.01

Темпы роста с постоянной базой

- это сравнение уровня явления в каждом отдельном периоде, с уровнем одного периода.

Тр1 ` = у1:ук *100;

Тр2` = у2:ук *100

Тр3` = у3:ук*100

У1, у2, у3 - это уровни явления за одинаковые последовательные периоды

Ук – постоянная база сравнения

К неименованным относительным величинам, или показателям относятся:

• Относительная величина планового задания – это отношение величины показателя по плану (у пл) к его фактической величине в предшествующем периоде. У пл: Уо. Эти относительные величины могут быть представлены в трех формах: коэффициент (индекс) планового роста, плановые темпы роста, прирост (в процентах).

• Относительная величина выполнения плана – это отношение фактической (отчетной) величины показателя к запланированной на тот же период его величине

• Относительная величина динамики плана (прогноза). Это отношение отчетной величины показателя к фактической величине предшествующего периода у1:у0. Относительные величины планового задания выполнения и динамики плана связаны между собой у1:у0 = у пл: у0 *у 1: у пл или у пл:у0 = у1/у0:у1/у пл;

Таким образом относительные величины динамики можно представить как произведение относительной величины показателя выполнения плана

Факт i/Факт i-1 = Факт i/ План i * План i/ Факт i-1. Индекс i –текущий период. i-1 –прошлый период. Показатели динамики используются например при анализ динамики выпуска продукции, анализе бухгалтерского баланса.

• Относительная величина сравнения (наглядности). Отражает результат сравнения одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду, но к разным моментам или территориям.

• Относительная величина структуры. Это отношение части к целому. Она отражает долю отдельных частей в общем объеме совокупности. Выражается в долях, единицах или процентах. Вычисляется по группированным данным. Такую величину называют удельным весом.

• Относительные величины координации. Отражают отношение численности двух частей единого целого или отношение одной части совокупности к другой ее части. Например сколько служащих в предприятии на 100 рабочих.

Именованные относительные величины. Получаются при сравнении разноименных величин или показателей. К ним относится такой вид показателя как относительная величина интенсивности, показывающая сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности. Они всегда выражаются именованными числами и показывают итог числителя, приходящийся на одну, на 10, на 100 единиц знаменателя. К ним относятся показатели, которые часто используются в экономическом анализе: например фондоотдачи, фондоемкости, рентабельности и тд.

Относительная величина интенсивности – соотношение абсолютной разницы величины явления к размеру среды распространения, характеризует распределение явления в определенной среде (насыщенность каким-либо явлением)

Например: коэффициент рождаемости = число родившихся / средняя численность населения

Относительная величина уровня социально-экономического явления = объем производства какого-либо товра за год/среднегодовая численность населения, характеризует размеры производства различных видов продукции на душ населения.

Средние величины – обобщающий показатель, дает количественную характеристику признака в статистической совокупности в условиях конкретного места и времени.

Свойства средней арифметической:

• Сумма отклонений вариант от их среднего значения с учетом весов равно нулю

• Величина средней не изменится, если веса всех вариант умножить ли разделить но одно и то же число

• Если все варианты увеличить или уменьшить в одно и то же число раз (или на одно и то же число), то среднее значение нового признака будет во столько же раз (или на столько же) отличаться от среднего значения исходного показателя.

В статистике при экономических исследованиях и плановых расчетах применяют два класса средних величин – это степенные средние величины и структурные средние. При расчете степенных средних используются две формы средней величины:

А) простая средняя – рассчитывается по не сгруппированным данным

Б) Взвешенная средняя – рассчитывается по сгруппированным данным, т.е. для вариационного ряда распределения. Можно написать общую формулу для расчета всех степенных средних.

К степенным средним относятся: средняя арифметическая, диметрическая, гармоническая, квадратическая. К общим свойствам средних степенных относится правило мажорантности (старшинства).

Х кв ˃ Х ар ˃ Х геом ˃ Х гарм.

Мода – чаще всего встречающаяся значение признака. В дискретном ряду определяется по наибольшей частоте. В интервальном по формуле:

Мо – Х мо + i мо * fмо - f мо-1/(fмо - f мо-1) + (fмо - f мо+1)

Х мо – начальное значение интервала, содержащего моду

I мо – величина модульного интервала

F мо – Частота модального интервала

f мо+1, f мо-1 – частота интервлаа, предшествующего (следующего)модальному.

Меедиана – значение признака, приходящегося на середину ранжированной совокупности

Ме = Х ме + iме 0.5 ∑f – S ме-1/f ме.

Х ме – начальное значение интервала, содержащего медиану.

Iме – величина медианного интервала

F – сумма частот ряда

S ме-1 – сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу

F ме – частота медианного интервала.

09.02.12

Методы анализа трендов в динамических рядах

Методы смыкания и сравнения рядов динамики

При построении рядов динамики и при их сравнении необходимо, чтобы их уровни были сопоставимы

• Метод смыкания рядов динамики – это получение одного ряда (сомкнутого) из двух и более рядов динамики, построенных в хронологическом порядке относительно друг друга. Если уровни этих рядов во времени идут друг за другом с наложением последнего уровня первого ряда)у`n и первого уровня второго ряда у`` 1, то эти уровни могут не совпадать по различным причинам, тогда рассматривают коэффициент смыкания К смык = y``1: y`n затем все уровни первого ряда умножают на этот коэффициент. Полученные расчетные уровни дополняют уровнями второго ряда и получают новый ряд – сомкнутый.

• Метод сравнения рядов динамики. Предполагает приведение сравниваемых рядов к сопоставимому виду и затем получение сравнительной оценки динамики этих рядов.

Методы выявления основной тенденции (тренда) в рядах динамики.

На первом этапе исследования используют методы сглаживания рядов:

• Метод укрупнения интервалов – это метод, при котором первоначальный ряд заменяется другим рядом, содержащим абсолютные или средние показатели уже по укрупненным интервалам. Например ряд данных о выпуске продукции по месяцам может быть преобразован в ряд квартальных данных.

• Метод скользящей средней при котором формируют укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней, соблюдая правило: каждый последующий интервал получают постепенно сдвигаясь от начального уровня на 1 уровень. Как например трехчленные укрупненные интервалы будут включать следующие уровни исходного ряда динамики. 1 ряд. У1, у2, у3… 2 ряд у2, у3, у4. Последний у n-2?, n-1, y1По каждому из этих интервалов определяет скользящая сумма по которой рассчитывается скользящая средняя на основе выравнивания данных строят эмпирическую прямую. На втором этапе исследования по выявлению основного тренда используются аналитические методы: построение аналитической кривой и уравнение динамики. От эмпирической кривой приходят к теоритической, наиболее приближенной к первой. Теоритическая кривая отражает функциональную зависимость уровня ряда от времени и основную тенденцию развития явления во времени. Уравнение динамики у - f(t) а так же кривую называют трендом, т.е. статистической закономерностью развития явления во времени.

Наиболее распространены следующие модели трендов

• Линейный у = а+ bt, где а – это начальный уровень тренда, в момент или период, принятый за начало отсчета времени t. B – абсолютный прирост (сокращение) – константа.

• Параболический y=a+bt+ct² , с – параметр равный половине ускорения. На основе тренда прогнозируется дальнейшее развитие явления во времени для управления процессом

Методы изучения сезонных колебаний

При рассмотрении социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодически повторяющиеся колебания, которые являются результатом влияния природно-климатических условий экономических и других факторов. Например при анализе динамики спроса и предложения объемов продаж, денежного обращения и тд. Периодические колебания имеющие постоянны годовой период называются сезонными колебаниями, сезонный ряд динамики (сезонный тренд) – это динамический ряд с периодически повторяющимися уровнями. Сезонные колебания характеризуются индексами сезонности. Индекс сезонности – это (I _si) это отношение текущих значений уровня динамики к среднему для всего ряда динамики уровню, выраженное в процентах I_si = у_i: y x 100. Чаще всего для расчета индексов сезонности берут месячные данные за несколько лет (от трех до 7 лет). Тогда для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня y_i. Затем на основании этих данных вычисляется среднемесячный уровень всего ряда и рассчитывается индекс сезонности по такой формуле.

Методы прогнозирования: прогнозирование в экономике – это определение будущих размеров показателей социально-экономических явлений на основе анализа тенденций их развития. Предполагается что закономерность, действующая в прошлом сохраняется и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции. Различают:

• Оперативные прогнозы (до 1 месяца)

• Краткосрочные (до 1 года)

• Среднесрочные (от года до 5)

• Долгосрочные (свыше 5 лет)

Под экстраполяцией понимаю прогнозирование вперед. Прогноз в прошлое называется ретроспективной экстрасполяцией. Чем короче период экстраполяции тем более точен прогноз. В зависимости от принципов и исходных данных, положенных в основу прогноза выделяют следующие методы экстраполяции: по среднему абсолютному приросту.

Индексный метод в статистическом анализе.

Индекс – это относительная величина, характеризующая изменения уровней сложных соц-эконом показателей во времени, пространстве или по сравнению с планом. Сложный показатель состоит из непосредственно несоизмеримых элементов, например предприятие выпускает несколько видов продукции, но общий итог объема продукции путем суммирования количества различных его видов в натуральном выражении нельзя. Индексные показатели вычисляются при статистическом обобщении и с их помощью решаются следующие основные задачи:

• Характеристика общего изменения сложного экономического показателя и отдельных его элементов

• Изменение влияния факторов на общую динамику сложного показателя, включая характеристику влияния изменения структуры явления.

Индекс является результатом сравнения двух одноименных показателей, поэтому при их вычислении различают сравниваемый уровень (числитель), называемым текущим или отчетным и уровень с которым производится сравнение (знаменатель отношения), называемый базисным, выбор базы определяется целью исследования. Используется для расчета показателей в макро и микроэкономике. Индексная величина – это признак, изменение которого исследуется. Различают следующие виды индексов:

• По характеру отношений а) динамические(сравнения по времени) б)территориальные (сравнение в пространстве) в) индексы сравнения фактических данных с плановыми (договорными, нормативными, прогнозируемым

• По степени охвата единиц совокупности а)индивидуальные индексы – это соотношение величин, характеризующих простые соизмеримые явления (изменение одного элемента совокупности) б) сводные индексы – это соотношение обобщенных уравновешенных величин, характеризующих сложные явления в целом

• В зависимости от содержания индексируемой величины: а) индексы количественных показателей б)характеризующих весь объем совокупности в)индексы качественных показателей, характеризующих единицу совокупности

• По способу сравнения а)базисные индексы, когда база сравнения постоянная б) цепные индексы, когда база сравнения переменная

• В зависимости от методологии расчета сводных индексов – это соотношение двух сумм(агрегатов) произведений значений признаков изучаемой совокупности б)средние индексы – это средние взвешенные арифметические и гармонические (их строят на базе агрегатов, если нет отчетных или базисных значений индексируемой величины, но известные индивидуальные индексы

Каждая индексируемая величина имеет свое стандартное обозначение q = количество продукции одного вида в натуральном выражении Р – цена за единицу продукции, Z – себестоимость единицы продукции t – затраты труда рабочего времени а единицу продукции. I _q индивидуальный индекс объема (отдельного вида продукции) I _р –индивидуальный индекс цен, I _qр – индекс стоимости одного вида продукции.

Поиск по сайту: