Предмет и метод статистической науки

1. Оглавление:

Введение.
Тема 1: Предмет и метод статистической
науки.
Тема 2: Категории статистики.
Тема 3: Статистическое наблюдение.
Тема 4: Построение статистических рядов
распределения.
Тема 5: Средние величины в статистике.
Тема 6: Показатели вариации в статистике.
Тема 7: Виды и формы взаимосвязей
экономических процессов.

2.

Тема 8: Показатели динамики.
Тема 9: Тренд динамического ряда.
Тема 10: Статистические индексы и их роль
в изучении коммерческой деятельности.
Тема 11: Л-выборки.

3. Введение

Во всем мире возрастает интерес к статистике. В нашей стране это
внимание тем более обострено в связи с осуществлением экономических
реформ, затрагивающих интересы всех людей. В статистических данных,
приводимых средствами массовой информации, каждый из нас ищет
результаты проводимых реформ.
Для адекватной оценки информации специалисту необходимо знание
статистической методологии изучения количественной стороны
социально-экономических явлений, природы массовых статистических
совокупностей, значения и познавательных свойств показателей
статистики, условия их применения в экономическом исследовании.
В настоящее время перед статистической наукой встают актуальные
проблемы дальнейшего совершенствования системы показателей,
приемов и методов сбора, обработки, хранения и анализа статистической информации. Это имеет важное значение для развития и повышения
эффективности автоматизированных систем управления, создания
автоматизированных банков данных, распределительных банков данных
и т.д., которые в свою очередь могли бы способствовать созданию
автоматизированной системы коммерческой информации (АСКИ).

4.

Все эти и другие вопросы излагаются в общей теории статистики, изучение
которой во многом способствует формированию деловых качеств
менеджера, коммерсанта, экономиста, бухгалтера-аудитора, специалиста
прикладных информационных систем.
Экономическая статистика – один из наиболее важных разделов
экономической науки и вида деятельности органов государственной
статистики, призванных обеспечивать правительственные учреждения и
общественность информацией о развитии экономики и связанных с ней
социальных процессах. Экономическая статистика представляет
цифровую информацию, необходимую для ответов на многие вопросы,
важные для управления экономикой и разработки экономической политики,
например вопросы о том, в каком направлении развивалась экономика, в
каких отраслях и секторах происходил рост, насколько эффективно
использовались ресурсы, каковы были темпы роста цен и занятости, какое
влияние оказывала внешняя торговля на отечественную экономику и т.д.
В предлагаемом учебном пособии содержится системное изложение
статистических методов, применяемых на основных стадиях экономикостатистического исследования: сбора в соответствии с целевой функцией
исследования первичной информации, ее обработки в ходе статистической
сводки, вычисления обобщающих показателей для анализа и
прогнозирования с применением экономико-математических медов,
табличного и графического методов.

5.

Следует отметить, что при переходе к рыночной экономике возникла
необходимость в трансформации экономической статистики, приведении
ее в соответствие с институтами и механизмами рыночной экономики.
Одна из целей этой трансформации – переход к использованию в
статистике международных стандартов, под которыми на практике
понимаются рекомендации международных экономических организаций по
различным разделам экономической статистики. Например, в области
национального счетоводства – система национальных счетов (СНС),
одобренная статистической комиссией ООН в 1993г. Переход к новым
стандартам, во-первых, позволит применять в статистике показатели,
которые предназначены для описания анализа рыночной экономики и
апробированы в мировой практике, во-вторых, обеспечивает
международную сопоставимость данных.
Особенностью данного курса лекций является то, что в нем последовательно
излагаются вопросы методологии общей теории статистики
применительно к решению задач экономической статистики.
Так же важной особенностью предлагаемого курса является то, что
рассмотрение статистической методологии изучения закономерностей
социально-экономических процессов основывается на широком
использовании средств современной вычислительной техники.
Отдельная тема посвящена освещению вопросов, связанных с методами и
источниками получения первичных данных, необходимых для определения
наиболее важных показателей экономической статистики.
Таким образом, в курсе лекций даны исчерпывающие пояснения, касающиеся
наиболее важных показателей, используемых в современной
экономической и статистической литературе.

6.

Курс лекций подготовлен преподавателем кафедры экономики
предпринимательства Кабаковой Валентиной Николаевной и студентом
Жмуриным Александром Андреевичем специальности «Прикладная
информатика в экономике» дневного отделения Бийского технологического
института (филиала) Государственного образовательного учреждения
высшего профессионального образования «Алтайский государственный
технический университет имени И. И. Ползунова».

7. Тема 1: Предмет и метод статистической науки.

Перечень вопросов темы:
Статистика как наука
Предмет и объект статистической науки
Метод статистики
Задачи статистики в современных условиях
Организация статистики в России
1.1 Статистика как наука
Слово "статистика" используется в нескольких значениях.
Во-первых, как синоним слова "данные". Именно в этом смысле можно
сказать: "Статистика рождаемости и смертности в России" или
"статистика преступлений".
Во-вторых, статистикой называется отрасль знаний, объединяющая
принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими
массовые явления.
В-третьих, статистикой называют отрасль практической деятельности,
направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.
Слово "статистика" происходит от латинского слова status — состояние,
положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении
"политическое состояние". Отсюда итальянское слово stаtо —
государство и statista — знаток государства. В научный обиход слово
"статистика" вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в
значении "государствоведение".

8.

Статистикой так же называют особую науку, т.е. отрасль знаний, изучающую
явления в жизни общества с их количественной стороны. Как учебная
дисциплина статистика составляет важный блок учебного плана подготовки
коммерсантов, менеджеров, экономистов, бухгалтеров высшей
квалификации.
Между статистической наукой и практикой существуют тесная связь и
зависимость. Статистическая наука использует данные практики, обобщает
их и разрабатывает методы проведения статистических исследований. В
свою очередь, в практической деятельности применяются теоретические
положения статистической науки для решения конкретных управленческих
задач.
Статистика имеет многовековую историю. Ее возникновение и развитие
обусловлены общественными потребностями: подсчет населения, скота,
учет земельных угодий, имущества и т.д. Наиболее ранние сведения о
таких работах в Китае относятся к XXIII в. до нашей эры.

9.

1.2 Предмет и объект статистики
По мере развития общественного производства, внутренней и внешней
торговли увеличилась потребность в статистической информации.
В настоящее время статистика может быть определена как собирание,
представление, анализ и интерпретация числовых данных. Это особый
метод, который используется в различных сферах деятельности, в
решении разнообразных задач.
Статистика нужна для расчета страховых тарифов, оценки финансовых и
предпринимательских рисков; она используется в работе аудитора, при
постановке управленческого учета в фирме, в контроле и анализе качества
продукции, в медицине, спорте и маркетинге. Может быть, только в области
искусства статистика не нашла пока широкого применения.
Предметом изучения экономической статистики является количественная
сторона социально-экономических процессов общества.
Объектом изучения статистики в области экономической деятельности
является резидент страны (Российской Федерации). Резидент –
хозяйствующий субъект, зарегистрированный на территории
определенного государства – является элементом как макро- так и
микроэкономического уровня.
Важно то, что в центре социально-экономических явлений и процессов
находится человек со своими субъективными установками, активным
воздействием на окружающий мир; это делает достоверность данных
особой проблемой статистики.

10.

Обобщая сказанное, можно указать следующие особенности социальноэкономических явлений:
1) сложность их материальной природы, многообразие количественных и
качественных определений;
2) ограниченность численности;
3) динамичность;
4) многообразие видов и форм, в которых проявляются единые по своей
сущности процессы, отсюда — разделение на частные совокупности, на
группы особого качества;
5) взаимосвязанность явлений и признаков; невозможность
элиминирования действия факторов и раздельной оценки их действия.
Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического
метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их
обобщение, представление, анализ и интерпретацию.

11.

1.3 Метод статистики
Методологией курса «Статистика» является диалектический материализм. К
появлению и развитию социально-экономических процессов применимы
все законы диалектики: первичность материи, единства и борьбы
противоположностей, отрицания отрицания, относительности и закон
сохранения энергии.
При изучении разных объектов в разных задачах, конечно же, используются
различные методы. Тем не менее, существуют некоторые общие принципы
и методы статистической работы. В учебнике "Теория статистики"
английских статистиков Дж.Э. Юла и М.Дж. Кендэла говорится:
"Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные,
они обладают определенными свойствами, для выявления которых может
потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний
известен как статистический метод или, короче, статистика".
Статистические методы включают как простые методы, которые могут быть
поняты любым человеком, так и сложные математические процедуры,
доступные специалистам высокого класса. В этом учебнике излагаются
простые и часто используемые методы при изучении социальных и
экономических явлений и процессов.
Методы статистики:
1. Балансовый метод
Н + П – Р = 0,
(1)
Где Н – состояние объекта на начало периода,
П – та энергия, что прибыла в процессе (выработана),
Р – та энергия, что израсходована,
0 – ноль.

12.

В экономических расчетах уравнение (1) преобразуется в баланс
предприятия, народного хозяйства в целом:
Состояние на начало + Приход = Расход + Остаток на конец. (2)
2. Система Национальных Счетов (СНС).
3. Табличный метод.
4. Метод сводок.
5. Метод группировок.
6. Графический метод представления экономической информации.
7. Метод единого знаменателя.
Заключается в применении общей эталонной единицы измерения
сырья, продукции отрасли. Например, в энергетической отрасли – 1
кал, в молочном производстве – 1л молока установленной жирности, в
производстве консервов – 1 условная банка и т.д. Самым общим
знаменателем является стоимостной метод учета.
8. Метод связующих звеньев: позволяет построить сложный
(составной) показатель для сопоставления разнородных социальноэкономических процессов. Например:
Производительность труда
Объем пр оизведенной продукции
Затраты труда
(3)

13.

9. Метод выборочного наблюдения.
10. Метод изучения динамики процесса.
11. Индексный метод.
12. Математические методы:
12.1 Дисперсионный анализ.
Позволяет сопоставить эмпирические (анализируемые) данные с
нормальным законом распределения; рассчитать средние
показатели ряда распределения и дать им оценочные
характеристики.
12.2 Корреляционный анализ.
Позволяет установить наличие и силу взаимосвязи между
экономическими процессами.
12.3 Регрессионный анализ.
Позволяет построить аналитическое уравнение взаимосвязи между
экономическими процессами (аналитическую модель) и доказать
ее адекватность.

14.

1.4 Задачи статистики (экономической статистики) в современных
условиях
Своевременная корректировка системы показателей в соответствии с
изменяющимися экономическими условиями хозяйствования в стране и в
мире.
Сбор первичных данных от всех хозяйствующих субъектов. Приведение
собранных данных бухгалтерского учета в соответствие с требованиями
экономической статистики.
Предоставление органам государственного управления информации,
необходимой им для принятия решений по широкому кругу вопросов,
связанных с формированием экономической политики, разработкой
различных государственных программ и мер по их реализации;
Обеспечение информацией о развитии экономики и социальной сферы
руководителей предприятий и компаний, менеджеров, организаторов
производства и бизнесменов, необходимой им для лучшего понимания
макроэкономического климата, в котором функционируют их компании или
предприятия, в частности, при принятии решений об инвестициях,
расширении производства, организации сбыта и т. д.;
Информирование об основных итогах и тенденциях социальноэкономического развития широкой общественности, научноисследовательских учреждений, общественно-политических организаций и
отдельных лиц.
Статистические органы во всем мире обязаны предоставлять информацию о
состоянии и развитии экономики в международные экономические
организации: ООН, Международный валютный фонд (МВФ), Всемирный
банк и другие. Эта функция вытекает из обязательств, принимаемых
странами при вступлении в международные организации.

15.

1.5 Организация статистики в России
Статистические операции на Руси, как и в других странах, зародились
в глубокой древности и были вызваны «жизненными
потребностями», прежде всего необходимостью сбора податей с
населения. Однако история свидетельствует, что вплоть до 18 в.
учётно-статистические операции на Руси носили бессистемный
характер.
В начале 18 в., особенно в период царствования Петра I, в России
произошли изменения в развитии производительных сил и в
организации системы государственного управления, что в свою
очередь привело к расширению учётно-стстистических операций.
Высшим центральным руководящим правительственным учреждением
страны был Сенат. В нём и сосредоточивались все учёностатистические данные.
При Петре I в России был введён и текущий учёт населения:
регистрация церковью браков, рождений, смертей, а также ведение
по приходам списков прихожан (православных), в которых
содержались сведения о поле, возрасте, сословии прихожан.
Проводился также учёт городов и городского населения.
В 1724 г. был издан указ об обязательной регистрации новых фабрик и
заводов и отчётности всех действующих фабрик, а также
организован учёт урожайности, цен на хлеб, налажен учёт внешней
торговли и пр.

16.

После Петра I в 1732, 1736, 1741 гг. были проведены специальные переписи
рабочих с весьма интересной программой. Так, по каждому рабочему
учитывались его происхождение, возраст, семейное положение,
выполняемая работа, форма и размер заработной платы и др. Эти
сведения использовались главным образом в оперативных целях.
К концу 18 в. собираемые факты уже использовались не только в узко
оперативных целях, но и для широкого обобщения, характеристики
отдельных сторон социально-экономической жизни.
Изменения в системе государственного управления, естественно, повлекли за
собой изменения в системе сбора информации.
В 1802 г. в России создаются министерства, на которые возлагалась
обязанность собирать данные по отраслям.
В МВД сведения о губерниях сводились в целом по России. В 1810 г. эта
функция обобщения данных была передана Министерству полиции, а в
1811 г. было официально создано Статистическое отделение при
Министерстве полиции как центральный орган правительственной
статистики. Первым руководителем этого отделения был академик К.Ф.
Герман (1767-1838).
В 1819 г. Министерство полиции было упразднено, а Статистическое
отделение было передано в Министерство внутренних дел, но официально
оно лишь в 1834 г. было оформлено как Статистическое отделение при
МВД. Его начальником (руководителем) был назначен академик К.И.
Арсеньев (1789-1865) – достойный ученик К. Германа.
В 1852 г. Статистическое отделение было преобразовано в Статистический
комитет, а в 1858 г. переименовано в Центральный статистический комитет
(ЦСК) при МВД.

17.

Одновременно с губернскими комитетами после отмены крепостного права в
России были созданы земства, при которых образованы статистические
бюро, внесшие значительный вклад в развитие статистической науки.
Хотя деятельность правительственной статистики в конце 19 в. в целом
оценивалась современниками и последующими исследователями
невысоко, всё же было сделано немало, особенно, когда во главе
правительственной статистики стоял П.П. Семёнов (1827-1914), с 1906 г.
именуемый как Семёнов-Тян-Шанский, - известный географ, экономист,
статистик, государственный деятель, инициатор создания ЦСК. Семёнов
возглавлял ЦСК с 1864 по 1875 г., а затем с 1875 по 1897 г. был
председателем Статистического совета, т. е. Более 33 лет находился в
руководстве правительственной статистики.
С 1883 г. была организована статистика урожаев (на выборочных данных);
проведена первая перепись паровых двигателей в России; была
упорядочена статистика транспорта, внешней торговли; в 1880 г.
проведена первая школьная перепись, охватившая все районы России,
кроме Сибири и Средней Азии.
С отменой крепостного права ревизии как источник данных о населении
изжили себя, и возникла необходимость в организации одномоментной
всеобщей переписи населения. Вопрос о проведении всеобщей переписи
населения в России поднимался ещё в 1857 г. Русским географическим
обществом, но решён он был только в 1897 г. Руководил ею П.П. Семёнов.
Перепись прошла успешно. До проведения Всероссийской переписи с 1862
по 1897 г. в России было проведено около ста местных переписей
населения.

18.

П.П. Семёнов придавал большое значение изданию разных справочных
материалов. Под его редакцией издавался сборник ЦСК «Статистический
временник Российской Империи». Это был первый русский статистический
ежегодник.
После революции 1917 г., в июне 1918 г. в России был проведён Первый
Всероссийский съезд статистиков, на котором был обсуждён проект
Положения о государственной статистике, а 25 июля это Положение было
подписано, и в соответствии с ним был создан высший орган
государственной статистики – Центральное статистическое управление
(ЦСУ) на правах народного комиссариата. Первым управляющим ЦСУ был
назначен П.И. Попов (1872-1950). В сентябре 1918 г. было утверждено
Положение об организации местных статистических учреждений, в
соответствии с которым во всех губерниях и уездах были созданы
статистические бюро. Так начала функционировать единая
централизованная система государственной статистики в России после
1917 г.
В условиях гражданской войны и разрухи народного хозяйства преобладали
различного рода переписи: 1918 г. – промышленно-профессиональная
перепись, 1919 г. – выборочное обследование крестьянских хозяйств, 1920
г. – совместная комплексная перепись населения, промышленности и
сельского хозяйства, 1923 г. – городская перепись населения, 1925 г. –
Всесоюзное обследование мелкой (нецензовой) и кустарно-ремесленной
промышленности.
В последующие годы органы статистики неоднократно подвергались
реорганизации. Так, в 1930 г. ЦСУ было передано в ведение Госплана и в
1931 г. переименовано в Центральное управление народнохозяйственного
учёта (ЦУНХУ) при Госплане СССР.

19.

В 1932 г. были созданы районные и городские инспектуры
народнохозяйственного учёта. В 1940 г. ЦУНХУ снова было преобразовано
в ЦСУ при Госплане СССР. Начальником ЦСУ с 1940 по 1975 г. был В.Н.
Старовский.
В годы войны деятельность органов государственной статистики как никогда
была направлена на точный и оперативный учёт трудовых ресурсов,
выявление возможных резервов. Для решения этой задачи широко
применялся особый вид учёта – срочные переписи. За годы войны и два
послевоенных года было проведено 142 переписи; большинство из них
осуществлялись за 7-15 дней, а некоторые и менее чем за 5 дней.
В 1948 г. ЦСУ вышло из состава Госплана и превратилось в самостоятельный
орган – ЦСУ при Совете Министров СССР.
Возросший объём работы по обработке отчётности в органах ЦСУ СССР
привёл к созданию в 70-е гг. Автоматизированной системы
государственной статистики (АСГС) и Автоматизированного банка данных
(АБД).
В 1987 г. с целью дальнейшего усовершенствования организации статистики в
стране ЦСУ СССР было преобразовано в Государственный комитет СССР
по статистике (Госкомстат СССР).
В Положении о Госкомстате России (1994 г.) сказано, что она является
федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим
руководство российской статистикой.

20.

Согласно Положению основными задачами Госкомстата России являются:
предоставление официальной статистической информации Президенту,
Правительству, Федеральному Собранию, федеральным органам
исполнительной власти, общественности, а также международным
организациям; разработка научно обоснованной статистической
методологии, соответствующей международным стандартам; координация
статистической деятельности федеральных и территориальных органов
исполнительной власти; разработка и анализ экономико-статистической
информации; составление национальных счетов, балансовых расчётов.
Наряду с общегосударственной статистикой в лице Госкомстата России и его
местных (территориальных) комитетов в России имеется ведомственная
статистика, основанная на первичном учёте, который ведётся на
отдельных предприятиях.
Для сохранения единого статистического пространства на территории СССР в
1992 г. был создан Межгосударственный статистический комитет СНГ. Его
основными задачами являются: сбор и распространение сравнимой в
рамках СНГ статистической информации о наиболее важных социальноэкономических явлениях. С этой целью Статкомитет СНГ разрабатывает
единую для стран СНГ методологию исчисления наиболее важных
макропоказателей.
В 2003 году проведена сплошная перепись населения Российской Федерации.

21. Тема 2: Категории статистики

Перечень вопросов темы:
Инструменты статистики
Статистические признаки и их классификация
Статистический показатель
Задачи статистического показателя
Абсолютные показатели статистики
Относительные показатели статистики
2.1 Инструменты статистики
Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития
социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей
между ними. Познание закономерностей возможно лишь в том
случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности
явлений - ведь закономерности общественной жизни проявляются в
полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении
необходимое - то, что присуще всем явлениям данного вида,
проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим
лишь этому конкретному явлению.

22.

Предметом статистического изучения выступают совокупности - множества
однокачественных, варьирующих явлений. В это определение входят три
основные черты совокупности любых явлений: во-первых, - это множество
явлений; во-вторых, - это множество явлений, объединенных общим
качеством, представляющих собой проявления одной и той же
закономерности; в-третьих, это множество варьирующих явлений,
отличающихся по своим характеристикам. Именно последнее свойство
вызывает необходимость изучения всего множества явлений одного вида.
Если бы единицы совокупности были полностью тождественны друг другу,
то не было бы потребности обращаться к множеству единиц: достаточно
лишь изучить одну единицу, чтобы знать все о всех явлениях этого вида.
Полное множество изучаемых событий или явлений будем называть
«ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ» (ГС).
Вариация — основа существования мира и источник его развития. Если бы
люди не делились на мужчин и женщин, человечество прекратило бы
существование; если бы не было различий мнений — истина была бы
недостижимой, а жизнь без вариаций — невыносимо скучной!
Вариация – это изменение изучаемого признака по вариантам генеральной
совокупности.
Ведем обозначения:
N – Общее число элементов ГС;
i - счетчик событий. Изменяется от единицы до N;
xi - значение одной из вариант изучаемого признака.

23.

2.2 Статистические признаки и их классификация
Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами.
Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека:
возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.;
признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль),
численность работников, величина уставного фонда, экономическая
эффективность его деятельности и т.д.
Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна
совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы, тем
меньше варьируют их значения.
Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями,
влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основание для
классификации признаков.
Описательные признаки выражаются словесно: национальность человека,
разновидность почв, материал стен здания. Описательные признаки
подразделяются на номинальные и порядковые. Эти термины взяты из
теории измерений. Отличия между ними в том, что номинальные — это
описательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, тогда как
порядковые — те, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные.
Количественные признаки выражены числами. Они играют преобладающую
роль в статистике. Например, возраст человека, площадь
сельскохозяйственных угодий, заработная плата рабочих, население
города, доход фирмы и т.д.

24.

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это
абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены.
Они существуют сами по себе, независимо от их статистического изучения.
Таковыми являются: площадь пашни, мощность двигателей на
предприятии, численность населения города, число автомобилей,
произведенных в стране.
Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а
рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания,
результатом познания изучаемого объекта. Например: себестоимость
единицы продукции, производительность труда, рентабельность,
урожайность и т.п. Вторичные признаки представляют собой соотношения
первичных признаков: деление объема выпущенной продукции на
численность работников дает показатель производительности труда;
деление суммы затрат на произведенную продукцию на число единиц
данной продукции дает себестоимость и т.д. Несмотря на расчетный
характер признаков, они тоже имеют объективный характер. Процесс
познания есть отражение объективных свойств явлений и процессов, и
расчеты, статистические методы познания являются таким же
необходимым средством отражения объективных свойств совокупности,
как измерение, взвешивание. Вторичный — не означает второстепенный.
Термин определяет только путь познания: сначала надо измерить значения
первичных признаков, а уже потом, во вторую очередь, на основе
первичных признаков рассчитать значения вторичных.
Прямые (непосредственные) признаки — это свойства, непосредственно
присущие тому объекту, который ими характеризуется. Таковы возраст
человека, поголовье коров, колхоза, объем продукции завода, численность
«го рабочих.

25.

Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а
другим совокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Такова,
например, продуктивность коров как косвенный признак колхоза. Хотя это
продуктивность не колхоза, а коров — это их прямой признак, но ведь
продуктивность характеризует и колхоз, которому принадлежат эти коровы
(или ферму, или даже целую область). Такова же оплата труда рабочих по
отношению к заводу. Это косвенный признак завода, но очень важный для
того, кто собирается поступать на работу и выбирает предприятие.
Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их
делением на первичные и вторичные. Признаки различаются в статистике
и по характеру их вариации, т.е. по различиям их значений у разных единиц
совокупности. Выделяются альтернативные признаки, которые могут
принимать только два значения. Таковыми являются признаки обладания
или необладания чем-то. Так, все садовые участки по признаку наличия
посадок вишни можно разделить на имеющие посадки вишни и не
имеющие их. Альтернативным признаком являются пол человека, место
проживания (город, село).
Дискретные признаки — это количественные признаки, которые могут
принимать только отдельные значения, без промежуточных значений
между ними — чаще целочисленные. Таковы число членов семьи, число
этажей здания, число комнат в квартире.
Непрерывные, точнее, непрерывно варьирующие признаки способны
принимать любые значения, конечно, в определенных границах. К
непрерывным относятся расчетные вторичные признаки. Ведь их значения
— результат деления, а оно может приводить к любым числам — целым,
дробным, иррациональным. На практике значения непрерывных признаков
округляют с конечной степенью точности, так что они становятся
квазидискретными.

26.

Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент
времени, установленный планом статистического исследования. Они
существуют на любой момент времени и характеризуют наличие чеголибо: численность населения, стоимость фондов, количество скота,
размеры жилой площади.
Интервальные признаки — это признаки, характеризующие результаты
процессов. Поэтому их значения могут возникать только за интервал
времени: год, месяц, сутки, но не на момент времени. Таковы число
родившихся, умерших, объемов промышленной продукции, надой молока,
сумма полученной прибыли. Различие между моментными и
интервальными признаками существенно при изучении динамики.
Как уже отмечалось, предметом статистического изучения всегда выступает
совокупность явлений. Как правило, она включает в себя несколько
частных совокупностей, представляющих особые типы явлений, иначе
говоря, особые модификации изучаемой закономерности. Единицы разных
частных совокупностей в рамках общего качества отличаются кругом
признаков и их значений.
В большинстве случаев правильным будет представление частной
совокупности (однородной группы), состоящей из ядра и окружающих его
явлений — слоя. Ядро — концентрированное выражение всех
специфических свойств типа (группы), определяющих качественное
отличие данного типа от всех иных. Кроме единиц, "составляющих ядро,
тип включает явления переходного качества, принадлежность которых к
данному типу может быть установлена с определенной вероятностью.
Такие явления образуют, так сказать, "полосу размыва" между типами.

27.

Среди студентов можно встретить такой тип, как "идеальный студент":
прекрасно учится, много читает, хороший товарищ. Есть студенты не такие
разносторонние, для которых важны только специальные знания есть и
другие типы. "Качество" одних студентов, их принадлежность к тому или
иному типу можно определить практически безошибочно, тогда как в
отношении других вопрос решается в определенной степени условно. Они-то
и представляют собой явления переходного качества.
Соотношение между ядром и его окружением в разных типах будет, конечно,
различным: это зависит от устойчивости типа, длительности его
существования, взаимодействия с другими типами той же совокупности, с
другими совокупностями. Однако ядро должно составлять большинство
единиц того или иного типа, так как именно ядро определяет "лицо" типа, его
характерные свойства.
Социально-экономическая статистика изучает совокупности однокачественных
явлений в конкретных условиях места и времени. Таким образом, статистика
располагает всегда ограниченным числом данных. Каждое явление
возникает как результат множества факторов. В естественных науках можно
проследить интересующие взаимосвязи с помощью специально проведенных
лабораторных экспериментов, которые называют активными
экспериментами, так как исследователь практически полностью контролирует
ход эксперимента и может выделить в более или менее чистом виде влияние
каждого из выбранных факторов, элиминируя влияние остальных. Иная
ситуация в социально-экономических исследованиях. "... при анализе
экономических форм нельзя пользоваться ни микроскопом, ни химическими
реактивами. То и другое должна заменить сила абстракции", — писал
К.Маркс. Применяя различные методы анализа, мы проводим "пассивный"
эксперимент, причем ни один метод не позволяет определить "чистый" вклад
каждого из факторов по отдельности в совокупный результат.

28.

2.3 Статистический показатель
Статистический показатель (СП) дает характеристику изучаемому социальноэкономическому явлению или процессу. С одной стороны СП полностью
описывает процесс с помощью статистического признака, затем через
тождество («равен(о,а,ы)», «составил(о,и)») указывается значение СП.
Термин «статистический показатель» имеет два значения. Во-первых, это
конкретная цифровая характеристика того или иного явления, например,
численность населения России на 1 января 2004 г. Во-вторых, это общее
определение содержания того или иного показателя, т.е. элементов,
которые должны быть включены в показатель. Определение содержания
показателя и методов его оценки принято называть разработкой
методологии. Разработка методологии, как правило, включает следующие
этапы:
1. идентификация явлений и процессов, подлежащих статистическому
изучению (определение типа данных, требующих разработки),
формулирование целей, ради которых должны быть исчислены те или
иные показатели. Идентификация показателей может проводиться на
основе прямых поручений и запросов различных органов государственного
управления, однако часто она осуществляется путём изучения
государственных программ и планов социально-экономического развития,
документов, в которых формулируются направления социальноэкономической политики. Идентификация показателей, подлежащих
разработке, может быть также результатом изучения международного
опыта, обязательств страны перед международными экономическими
организациями предоставлять ту или иную информацию;

29.

2. определение содержания показателей;
3. определение методов оценки отдельных показателей;
4. определение основных классификаций, которые должны быть применены
для распределения изучаемых экономических явлений на однородные
группы на основе тех или иных критериев;
5. определение основных источников данных, необходимых для исчисления
показателей, а также процедуры обработки собранных данных с целью
получения обобщающих показателей.
Следует отметить, что методология исчисления показателей, как правило,
представляет собой некоторый компромисс между тем, чего было бы
целесообразно достичь с теоретической точки зрения, и тем, что на
практике можно получить с учётом имеющихся данных. Например, с
теоретической точки зрения при расчётах ВВП в него следовало бы
включить стоимость услуг, оказываемых домашними хозяйками по
приготовлению пищи, поддержанию жилищ в чистоте и т. д., однако на
практике получить достоверные оценки этих услуг весьма сложно, поэтому
принятая методология исчисления ВВП пока не включает стоимость услуг
домашних хозяек.
Кроме того, все показатели рассчитываются с той или иной степенью точности, с
той или иной степенью приближения к действительности, которую сложно
измерить. Степень точности исчисления различных показателей различна
и зависит от ряда факторов:
1. от сложности изучаемых явлений;
2. степени различия их характеристик;
3. от требований к точности данных со стороны потребителей информации;
4. целей их использования.

30.

Многие показатели необходимы лишь для выявления общих тенденций
экономического развития, и поэтому необязательно их рассчитывать с
«аптекарской» точностью. Признавая приближённый характер многих
статистических оценок, статистические органы должны принимать
специальные меры для того, чтобы не допускать ошибок систематического
характера.
Структура статистического показателя может быть представлена:
Статистический показатель
Статистический признак
показывает:
- место;
- время;
- цель исследования;
- источник информации.
Значение
Атрибутивное
Альтернативное
Множественное
Количественное
Целое
Альтернативное
Множественное
Действительное

31.

Ключевым элементом экономической статистики является система
показателей, отражающих цифровую характеристику различных
экономических явлений и процессов, а также экономики в целом. Под
термином «система показателей» понимается некоторое упорядоченное
множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей,
характеризующих основные аспекты экономического процесса и экономику в
целом. Согласованность показателей позволяет использовать их в
комбинациях, а также исчислять различные производные коэффициенты,
имеющие большое аналитическое значение. Показатели экономической
статистики, характеризующие те или иные аспекты экономического процесса,
образуют подсистемы (блоки) общей системы экономической статистики.
Таким образом, система показателей экономической статистики представляет
собой совокупность взаимосвязанных подсистем экономической
информации.
Как было отмечено выше, система показателей экономической статистики
должна соответствовать определённым требованиям, чтобы была
возможность проводить описание и анализ экономического развития. Вопервых, она должна иметь всеохватывающий характер, т.е.
распространяться на все аспекты экономического процесса. Во-вторых,
показатели системы, относящиеся к различным аспектам экономического
процесса, должны быть методологически взаимосогласованны, они должны
быть основаны на гармонизированных концепциях, определениях и
классификациях.
Система показателей экономической статистики имеет иерархическую структуру.
На вершине этой системы находится блок наиболее общих
макроэкономических показателей, состоящий из подсистем, каждая из
которых представляет собой более подробную характеристику тех или иных
аспектов экономического процесса.

32.

2.3 Задачи статистического показателя (СП)
Задачи СП можно сформулировать как вопросы первой колонки
нижеприведенной таблицы:
Вопрос к СП
Название СП
Система измерения СП
Сколько?
(Сколько? Где ?)
Учетно-оценочный
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро,
@) + усл.ед. (шт., пачки и т.д.)
Сколько и когда?
Уровень
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро,
@) + усл.ед. (шт., пачки и т.д.)
Как в целом?
Как в среднем?
Средние величины (кроме
средней геометрической)
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро,
@) + усл.ед. (шт., пачки и т.д.)
Расчетные абсолютные
На сколько
достоверны
средние
величины
Дисперсии, среднее
квадратическое отклонение,
среднее линейное отклонение.
Абсолютные показатели
вариации
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро,
@) + усл.ед. (шт., пачки и т.д.)
Расчетные абсолютные
Какова доля
ошибки в
средней
величине,
расчетах?
Коэффициенты осцилляции,
вариации, детерминации и др.
Относительные показатели
вариации
Безразмерные величины,
представляемые в коэффициентах
(разах), долях, процентах (%)

33.

Какова структура
процесса?
Показатели структуры.
Относительный показатель
Безразмерные величины,
представляемые в долях
(частях от целого), процентах
(%)
На сколько возрос
уровень изучаемого
процесса в течение
времени?
Абсолютный прирост (может
принимать как
положительные, так и
отрицательные значения)
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $,
евро, @) + усл.ед. (шт., пачки и
т.д.)
Во сколько раз
возрос уровень
изучаемого процесса
в течение времени?
Темп роста (Тр)
Относительный показатель
Безразмерные величины,
представляемые в
коэффициентах (разах),
процентах (%)
Какова
эффективность
затрат? Какова доля
прироста?
Темп прироста (Тпр)
Относительный показатель
Безразмерные величины,
представляемые в
коэффициентах, долях,
процентах (%)
Во сколько раз вырос ИНДЕКС
объем на большом
Относительный показатель
интервале времени?
Безразмерные величины,
представляемые в
коэффициентах, процентах (%)

34.

2.4 Абсолютные показатели статистики
Из вышеприведенной таблицы можно сделать выборку показателей,
приводящих результаты исследования в абсолютном виде, т.е.
пользующихся стандартной системой единиц.
Название СП
Система измерения СП
Учетно-оценочный
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро, @) + усл.ед.
(шт., пачки и т.д.)
Уровень
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро, @) + усл.ед.
(шт., пачки и т.д.)
Средние величины (кроме средней
геометрической)
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро, @) + усл.ед.
(шт., пачки и т.д.)
Расчетные абсолютные
Дисперсии, среднее квадратическое
отклонение, среднее линейное
отклонение
Абсолютный показатель вариации
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро, @) +
усл.ед. (шт., пачки и т.д.)
Расчетные абсолютные
Абсолютный прирост (может принимать
Как положительные, так и отрицательные
Значения)
АБСОЛЮТНЫЙ показатель
СИ + чел. + ден.ед (руб., $, евро, @) + усл.ед.
(шт., пачки и т.д.)

35.

2.5 Относительные показатели статистики
Относительные величины получаются из отношения
однокачественных показателей. В результате деления которых,
единицы измерения числителя сокращаются с единицами
измерения знаменателя.
Название СП
Система измерения СП
Коэффициенты осциляции, вариации,
детерминации и д.р.
Безразмерные величины, представляемые в
коэффициентах (разах), долях, процентах
(%)
Относительные показатели вариации
Показатели структуры.
Относительный показатель.
Безразмерные величины, представляемые в
долях (частях от целого), процентах (%)
Темп роста (Тр)
Относительный показатель
Безразмерные величины, представляемые в
коэффициентах (разах), процентах (%)
Темп прироста (Тпр)
Относительный показатель
Безразмерные величины, представляемые в
коэффициентах, долях, процентах (%)
ИНДЕКС
Относительный показатель
Безразмерные величины, представляемые в
коэффициентах, процентах (%)

36. Тема 3: Статистическое наблюдение

План темы:
Требования, предъявляемые к собираемым данным. Формы
организации
Виды статистического наблюдения
Подготовка статистического наблюдения
Статистическая отчетность
Ошибки статистического наблюдения. Методы контроля
данных наблюдения
3.1 Требования, предъявляемые к собираемым данным. Формы
организации наблюдения
Собираемые данные должны отвечать двум требованиям:
достоверности и сопоставимости. Достоверность – это
соответствие данных тому, что есть на самом деле. Вся
методика, организация и техника проведения статистического
наблюдения должны быть нацелены на обеспечение
достоверности данных.
Общими условиями обеспечения достоверности являются полнота
охвата наблюдаемого объекта; полнота и точность регистрации
данных по каждой единице наблюдения.

37.

Чтобы данные об отдельных явлениях можно было обобщать, они должны
быть сопоставимы друг с другом; собираться в одно и то же время, по
единой методике. Кроме того, должна быть обеспечена сравнимость с
прошлыми исследованиями, чтобы можно было понять, как изменяется
явление. Для этого должна быть полная ясность организации и
методологии статистического наблюдения, чтобы были понятны характер и
причины различий в данных наблюдений, если таковые были вызваны
именно организационно-методологическими факторами.
Сравнимость данных разных наблюдений выполняется, если использовались
одно и то же определение единицы наблюдения, одна и та же методика
регистрации первичных признаков и методика расчёта вторичных
признаков, таких, как себестоимость, производительность труда,
рентабельность, ликвидность и т. д.
Важным условием сравнимости является сохранение времени проведения
наблюдения и периода или момента, к которому относятся регистрируемые
данные. Например, численность студентов университета определяется на
начало учебного года, стипендиальный фонд – на полгода (или год) и т. д.
Обычно рекомендуется, чтобы данные соответствовали хотя бы одному
полному циклу изучаемого процесса, например учебному, хозяйственному
или финансовому году и т. д. Если сильно влияет сезонность, данные
должны собираться по месяцам или по кварталам. Время наблюдения
выбирается таким образом, чтобы наблюдаемый объект находился в
наиболее стабильном состоянии.

38.

Статистическое наблюдение подразделяется на виды – по времени
наблюдения и по охвату единиц наблюдения.
По времени регистрации фактов различают непрерывное (текущее),
периодическое и единовременное наблюдение. Непрерывное (текущее)
наблюдение ведётся систематически, постоянно, непрерывно, по мере
возникновения явлений. Например, регистрируются в загсе рождения и
смерти, браки и разводы, на предприятиях учитываются выпуск продукции,
явки и неявки работников, расчёты с кредиторами и дебиторами,
поступление денег в кассу и денежные выплаты и т. п. При периодическом
наблюдении регистрация проводится через определённые, обычно
одинаковые промежутки времени, например учёт успеваемости студентов
по данным экзаменационных сессий. Единовременное наблюдение
проводится один раз для решения какой-либо задачи или повторяется
через неопределённые промежутки времени по мере надобности,
например перепись жилого фонда, школьная перепись и т. д.
Применение на практике того или иного вида наблюдения зависит от
специфики исследуемого объекта. Так, функционирование общественного
производства носит непрерывный характер. Иной характер носят
изменения в составе населения по социальному или национальному
признаку, образованию и пр. В обычных условиях для больших групп
населения эти признаки несущественно изменяются в короткие промежутки
времени, поэтому нет надобности в непрерывной их регистрации.
Бывает, что для изучения одного и того же процесса используется как
текущее, так и единовременное наблюдение. Например, потребление
населением изучается государственной статистикой по данным текущего
наблюдения (бюджетные обследования).

39.

По охвату единиц совокупности различают сплошное и несплошное
наблюдение.
При сплошном наблюдении регистрации подлежат все без исключения
единицы совокупности. Оно применяется, например, при переписи населения, сборе данных в форме отчётности, охватывающей - предприятия
разных форм собственности, учреждения и организации и т. д.
3.2 Виды статистического наблюдения
Развитие многоукладной экономики увеличило число объектов экономической
деятельности. Это способствовало расширению практики несплошного
наблюдения, которое, в свою очередь, подразделяется на способ
основного массива, выборочное и монографическое.
При способе основного массива обследованию подвергается основной массив
– та часть единиц, которая вносит наибольший вклад в изучаемое явление.
Часть совокупности, о которой заведомо известно, что она не играет
большой роли в характеристике совокупности, исключается из
наблюдения, т.е. при этом методе отбираются и обследуются наиболее
крупные единицы.

40.

Часто применение метода основного массива требует установления ценза –
значения признака, которое ограничивает объект наблюдения. Например,
обследуются предприятия с числом работников 500 и более, или
устанавливается, что обследованию подлежат малые предприятия с
численностью работников до 100 человек (или до 200 человек). Такой
метод называется цензовым.
При выборочном наблюдении обследованию подвергается отобранная в
определённом порядке часть единиц совокупности, а получаемые
результаты распространяются на всю совокупность.
Обследования основного массива и выборки – это массовые наблюдения,
охватывающие множество единиц. При монографическом наблюдении
подробно описываются отдельные единицы совокупности в целях их
углубленного изучения, которое не может быть столь же детальным при
массовом наблюдении. В любом обследовании источником получения
первичных данных могут быть непосредственное наблюдение, документы
и опрос.
Непосредственное наблюдение осуществляется путём регистрации
изучаемых единиц и их признаков на основе непосредственного осмотра,
подсчёта, взвешивания, показаний приборов и т. д.
Документальный способ наблюдения основан на использовании в качестве
источника статистических сведений различных документов первичного
учёта предприятий, учреждений и организаций. Он применяется, например,
при переоценках основных фондов (средств) предприятий и организаций,
которые дают основу начисления амортизации, анализа использования
фондов и их структуры, особенно в условиях инфляции.

41.

Непосредственное наблюдение и документальный способ обеспечивают
наибольшую достоверность статистических данных.
При опросе источником данных являются сведения, которые дают
опрашиваемые лица. При этом могут быть использованы разные способы
сбора данных: экспедиционный, корреспондентский и саморегистрация.
Экспедиционный способ заключается в том, что специально подготовленные
регистраторы на основе опроса заполняют переписные формуляры,
одновременно контролируя правильность получаемых ответов. Этот
способ обеспечивает достаточно точные результаты, но он дорогостоящий.
В отечественной статистике экспедиционный способ используется при
переписях населения.
Корреспондентский способ заключается в том, что статистические или другие
организации рассылают специально разработанные бланки и инструкции к
их заполнению отдельным организациям или специально подобранным
лицам, давшим согласие периодически заполнять бланки и присылать
статистическому органу в установленные сроки. Преимуществом этого
способа является его дешевизна, однако он не всегда обеспечивает
хорошее качество сведений, так как зависит от уровня восприятия
вопросов опрашиваемым, от его ответственности – отправит он
заполненную анкету или нет.
При саморегистрации или самоисчислении работники той организации,
которая проводит опрос, раздают опросные листы или анкеты
опрашиваемым лицам, инструктируют их, а затем собирают заполненные
формуляры, контролируя полноту и правильность полученных сведений.
Этот способ используется в государственной статистике при бюджетных
обследованиях семей, проведении некоторых переписей и т. д.

42.

Заметим, что при любом методе проведения статистическое
наблюдение пассивно: статистика хочет как можно точнее
зарегистрировать данные без какого-либо влияния на
наблюдаемый процесс. Принципиально иным способом сбора
данных является эксперимент. В этом случае статистику
принадлежит активная роль. Эксперимент позволяет выявить
влияние каких-либо установленных ограничений или нагрузок на
поведение людей. Например, влияние на скорость реакций
человека пребывания без сна в течение одних, двух, трёх суток.
Эксперимент традиционно входил в круг методов биологической,
медицинской статистики, приложений статистического метода в
естественных науках. В настоящее время всё большее
распространение получают идеи «социального эксперимента».
3.3 Подготовка статистического наблюдения
Чтобы провести статистическое наблюдение, нужно сформулировать его цель
и основные гипотезы, которые должны быть проверены по данным
наблюдения. Эта стадия работы определяет все последующие, поэтому
обычно все решения вырабатываются коллективно в ходе обсуждения
проблем предстоящего наблюдения.
Определение объекта наблюдения включает определение единицы
наблюдения, территории и времени наблюдения.

43.

Единица наблюдения – это то явление, признаки которого подлежат
регистрации. Совокупность единиц наблюдения составляет объект
наблюдения. Как уже отмечалось, для определения границ объекта
наблюдения нередко устанавливается ценз – значение признака (или
нескольких признаков), позволяющее отделить единицы наблюдения от
других явлений.
Территория проведения наблюдения охватывает все места нахождения
единиц наблюдения; её границы зависят от определения единицы
наблюдения.
Время наблюдения – это то время, к которому относятся собираемые данные.
Время регистрации данных для всех единиц устанавливается единое – для
предупреждения неполного учёта или повторного счёта, а также для
обеспечения сопоставимости данных.
При изучении объектов наблюдения, численность и характеристика которых
непрерывно изменяются, устанавливается критическая дата, по
состоянию на которую собираются сведения. При переписях обычно
устанавливают время начала и время окончания регистрации данных.
При изучении такого подвижного объекта, как население, недостаточно
установить время наблюдения – ведь состав населения России и его
характеристики постоянно меняются: в среднем в каждую минуту в нашей
стране рождается 3 человека и умирает 3-4 человека. Поэтому данные
регистрируются по состоянию на определённый момент времени,
называемый критическим моментом наблюдения. В качестве
критического момента в микропереписи населения 1994 г. было принято 0
часов ночи с 13 на 14 февраля. Соответственно в бланки микропереписи
заносились все живущие на данный момент времени и не заносились
родившиеся после 0 часов ночи с 13 на 14 февраля и умершие до этого
времени.

44.

При переоценке основных фондов устанавливается критическая дата, по
состоянию на которую учитываются основные фонды (здания, сооружения,
оборудование, транспорт и т. д.).
Проведение массовых работ требует участия множества исполнителей. Все
они должны пройти специальное обучение – инструктаж и провести
пробное заполнение тех формуляров, которые предполагается
использовать в статистическом наблюдении. Должна быть составлена
смета на проведение специального обследования, в которой
предусматриваются размножение материалов наблюдения, оплата услуг
средств связи, транспорта, работы инструкторов, счётчиков и др.
Статистическое обследование – дорогостоящая и трудоёмкая процедура.
Программа наблюдения включает признаки, подлежащие регистрации по
каждой единице наблюдения. Её содержание зависит от целей и задач
обследования.
Программа наблюдения всегда включает опознавательные признаки: вопросы,
прямо связанные с целью исследования; контрольные вопросы. Так,
программа переписи населения содержит вопросы о возрасте,
образовании, семейном положении, наличии детей, их возрасте,
образовании и т. д.
Опознавательные признаки позволяют идентифицировать единицу
совокупности, к которой относятся регистрируемые данные. В
социологических обследованиях опрос обычно анонимный.
Все вопросы программы наблюдения ориентированы на определённую форму
ответа: цифровую, альтернативную («да» или «нет»), многовариантную,
когда ответ состоит в выборе одного или нескольких вариантов из
множества предлагаемых вариантов ответа.

45.

Так, на вопрос о возрасте ответ даётся в количественной форме –
указывается число исполнившихся лет, то же на вопрос о стаже
работы, на вопрос о наличии автомобиля или дачи ответ будет в
альтернативной форме – «да» или «нет», на вопрос о степени
удовлетворённости работой или учёбой ответ выбирается из
предлагаемого меню.
Предлагаемые варианты ответов называются подсказом. Наличие
подсказа обеспечивает единообразное понимание вопросов
программы и облегчает последующую обработку данных, так как
каждый предлагаемый вариант ответа имеет свой код или шифр и
работа по подготовке данных ведётся лишь по тем вариантам
ответов, которые не были предусмотрены в подсказе и
вписывались самими опрашиваемыми (респондентами).
Приведём в качестве примера фрагмент из анкеты читателей
молодёжной газеты «Смена».
Как к вам попал этот номер «Смены»?
001 – подписчиком газеты являюсь лично я;
002 – взял у знакомых;
003 – купил в газетном киоске;
004 – газету выписывают у меня дома;
005 – другой ответ.
Наличие кодов облегчает обработку собранного материала.

46.

Инструментарий статистического наблюдения включает формуляры и
инструкции по их заполнению. Формуляры наблюдения – это
бланки, опросные листы, анкеты и т. д., на которых напечатаны
вопросы программы наблюдения и куда затем заносятся
собираемые сведения. Соответственно в формуляре должно быть
предусмотрено место для вопроса и ответа. Обычно в верхней
части формуляра или на первой странице располагаются
опознавательные признаки, слева – вопросы программы
наблюдения, справа – место для ответов. Формуляр наблюдения
может быть карточным (индивидуальным) или списочным. В
первом случае он предназначен для записи данных только по
одной единице наблюдения, во втором – по нескольким.
Как бы тщательно ни была составлена программа и разработан
формуляр, для обеспечения единообразия его заполнения,
толкования вопросов программы наблюдения всё же необходима
инструкция. Этот документ содержит объяснения вопросов
программы с конкретными примерами, указания по взаимосвязи
вопросов. Инструкция издаётся либо в виде отдельной брошюры,
либо даётся в подсказах, либо на самом формуляре наблюдения
(обычно на оборотной стороне).

47.

3.4 Статистическая отчётность
Статистическая отчётность – особая форма организации сбора данных,
присущая только государственной статистике. Она проводится в
соответствии с федеральной программой статистических работ.
Государственная статистика включает все виды статистических
наблюдений (регулярные и периодические отчёты, единовременные учёты,
различного рода переписи, выборочные, анкетные, социологические,
монографические обследования и т. д.), формы и программы которых
утверждены Государственным комитетом РФ по статистике. Бланки таких
отчётов называют формами статистической отчётности. Каждая из
них имеет свой шифр и название. Например, форма № 5-нт (образцы)
«Отчёт о созданных впервые в России образцах нового типа машин,
оборудования, аппаратов, приборов в 199… году».
Отчётность различается по периодичности: срочная – содержит данные за
месяц и менее; квартальная; полугодовая; годовая. Срочная отчётность
часто передаётся по телеграфу (или электронной почте) и называется
телеграфной; отчётность за более длительное время является почтовой.
Статистическое наблюдение в форме отчётности использует только один
источник данных – документы. Прежде всего это документы бухгалтерского
учёта предприятий, организаций.
Нарушением сроков представления государственной статистической
отчётности является опоздание на одни сутки, а опоздание более
одних суток рассматривается как её непредставление.

48.

Важной функцией государственной статистики является определение круга
подотчётных единиц. С этой целью все предприятия, организации,
объединения независимо от формы собственности, а также граждане,
занимающиеся предпринимательской деятельностью, представляют в органы
государственной статистики учредительные документы для присвоения
идентификационных кодов, определения классификационных признаков на
основании общероссийских классификаторов технико-экономической
информации для включения в единый государственный регистр предприятий
и организаций (ЕГРПО) и отражения в государственной статистической
отчётности.
Большое значение имеют стабильность отчётности, содержания её форм.
Только при этом условии обеспечивается возможность построения
протяжённых рядов динамики, а значит, выявления тенденций, анализа
колеблемости, разработки прогнозов.
Формирование содержательной части форм отчётности осуществляется с
учётом требований Государственной программы Российской Федерации на
принятую в международной практике систему учёта и статистики, а также
систему статистических показателей для оценки экономических показателей
в стране.
Данные статистической отчётности поступают от предприятий и организаций в
органы государственной статистики – либо в райинспектуры, либо прямо в
областные (краевые) управления статистики. После проверки поступивших
данных они разрабатываются: составляются сводные таблицы по формам,
разработанным Госкомстатом РФ. Данные обобщаются по отраслям,
организационно-правовым формам, формам собственности, территориям и т.
д. Местные органы государственной статистики, как правило, проводят
дополнительные разработки данных отчётности по заказам местной
администрации и научных организаций.

49.

3.5 Ошибки статистического наблюдения. Методы контроля
данных наблюдения
Как бы тщательно ни был составлен инструментарий наблюдения, проведён
инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в
контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и
сложностью их содержания.
Прежде всего проверяется полнота охвата единиц наблюдением. С этой
целью производится сверка данных по спискам предприятий и
организаций, ЕГРПО; пересчитываются заполненные анкеты.
Одновременно на этой стадии проверяется полнота заполнения каждого
формуляра наблюдения – формы отчётности, анкеты и т. д.
После такой общей проверки проводится детальная проверка каждого
полностью заполненного формуляра.
Чтобы хорошо организовать проверку, нужно представлять характер
возможных ошибок. Все ошибки наблюдения можно назвать ошибками
регистрации. Но они имеют разный характер и по-разному сказываются на
результатах статистического исследования. Ошибки могут быть
случайными и систематическими. Те и другие чаще всего возникают при
опросе, но могут быть допущены и при непосредственном или
документальном наблюдении.
Случайные ошибки не имеют какой-либо направленности. Это описки,
оговорки, перестановки цифр при записи цифровых данных и т. д.
Случайные ошибки, как правило, возникают при применении выборочных
методов наблюдения; они погашают друг друга при переходе к более
высоким уровням агрегирования данных.

50.

Другое дело систематические ошибки – они являются неслучайными и
имеют определённую направленность. Такие ошибки очень опасны, так как
приводят к искажению результатов статистического исследования. Эти
ошибки, как правило, являются преднамеренными. Известно, например,
что люди предпочитают преуменьшать свои доходы, округлять возраст,
стараются показать большую осведомлённость в области культуры, науки,
чем это есть на самом деле. Все ошибки такого рода необходимо выявить
и исправить. Поэтому после проверки полноты данных проводится их
контроль – счётный и логический.
Счётный контроль основан на жёсткой связи между признаками, которая
может быть проверена арифметическими действиями: сложением,
вычитанием, умножением, делением. Связь такого рода часто отражается
в заголовках граф отчётности и в подсказах такого рода: графа X равна
графе Y плюс графа Z или графа X равна графе Y, делённой на графу Z, и
т. д. Счётный контроль используется для проверки итоговых сумм.
Счётный контроль совершенно определённо устанавливает наличие ошибки,
тогда как логический контроль может лишь поставить под сомнение
правильность данных. Логический контроль основан на логической
взаимосвязи между признаками. Классическим примером является пример
взаимосвязи данных при переписи населения: вопросы о возрасте,
образовании, семейном положении взаимоконтролируются. Если,
например, окажется, что гражданин десяти лет женат или пятилетний
имеет общее среднее образование, то ясно, что при заполнении
формуляра допущены ошибки.
Логический контроль основан и на сравнении с данными прошлого периода.

51.

Обычно для проверки поступающего материала наблюдения составляется
схема контроля, в которую включаются все увязки между вопросами
программы наблюдения: как арифметические, так и логические.
Никогда не следует произвольно вносить исправления в формуляр.
Необходимо либо самому статистику провести повторное наблюдение
(повторный опрос и т. д.), либо обратиться к лицам, отвечающим за
предоставленную информацию (директору, главному бухгалтеру
предприятия).
Данные наблюдения считаются принятыми, если они прошли контроль и если
потребовалось, в них внесены изменения. Проверкой собранных данных
завершается начальный этап статистического исследования.

52. Тема 4: Построение статистических рядов распределения

Вопросы темы:
Дискретные ряды распределения (ДРР)
Графики дискретных рядов
Интервальные ряды распределения (ИРР)
Структурные средние интервального ряда (Мода, Медиана)
Термины темы:
Ряды распределения – это упорядоченное по возрастанию множество элементов
генеральной совокупности.
Группировка – систематизация групп сортировки на основе альтернативного
признака.
N
xОсновные
i
переменные, используемые в данной теме:
f i- количество испытаний;
испытание;
di -- i-ечастота
появления i-го элемента;
Si
- доля в общем количестве испытаний;
l i - кумулята;
- длина интервала;
- плотность распределения;

53.

4.1 Дискретные величины
Пример
Оценки гр.ПИЭ-12 на экзамене по статистике: N = 25 чел.
xi= {3 4 5 4 5 3 2 4 5 3 4 2 4 5 3 4 4 4 5 3 5 4 4 2 4}
Фильтр x i = {3 4 5 2}, Упорядочили x i= {2 3 4 5}
Таблица 1: Распределение студентов по оценке на экзамене
Основание
группировки
Частота
Балл на
экзамене
Количество
попаданий
xi
fi
di
1
2
3
2
3
3/25 = 0.12
=3
S1 = f1
3
5
5/25 = 0.2
=3+5=8
S2 = S1+f2
4
11
11/25 = 0.44
=8+11=19
S3 =S2+f3
5
6
6/25 = 0.24
=19+6=25
S4 =S3+f4
Итого:
25
1
Частость, доля
Кумулята
Si
4

54. 4.2 Графики дискретных рядов распределения

Мода – значение основания группировки с наибольшей частотой. Если в
распределении две и более таких группы, то группировка бимодальная.
xi
fi
2
3
3
5
4
11
5
6
В данном примере Мода равна
четырем.

55. Графики дискретных рядов распределения

Структура
распределения
86,4
43,2
xi
72
158,4
di
2
0,12 360 43,2
3
0,2 360 72
4
0,44 360 158,4
5
0,24 360 86,4

56. Графики дискретных рядов распределения

Медиана – это такое значение
основания ряда, которое имеет
средний по распределению элемент
xi
Si
2
3
3
8
4
19
5
25
S 12 13 xi 4
Me = 4

57. 4.3 Интервальные ряды распределения

Пример
Изучить распределение рабочих по проценту выполнения плана:
N = 25
xi= {35,2 44 58 70 90 49 50 67 70,1 99 67 93 98 101 104
70 88 93 94,2 102 74 85 91 97 100}
xmin=35,2 ; xmax=104; Размах: R 104 35,2 68,8 70
1). n – число интервалов, если N<200, то n [3,7], иначе:
n 1 3,32lgN
Пусть в нашей задаче n=7
2). Длина интервала
а). если li const, то равномерный ряд:
li
R
70
10
n
7
б). если
l i- выбираем сами, то есть неравномерный ряд

58. Равномерный ряд

Основание группировки
Частота,
(Интервал)
количество событий
Центр интервала
xi
fi
x iц
[35 - 45)
2
40
[45 - 55)
2
50
[55 – 65)
1
60
[65 – 75)
5
70
[75 – 85)
--
80
[85 – 95)
5
90
[95 – 105]
7
100
Не является верным. Предлагаю:
35 – 50
50 – 70
70 – 90
90 – 100
100 - 105

59. Неравномерный ряд

Основание
группировки
Длина
интервала
Центр
интервала
ц
i
Частота,
количество
рабочих
Частость
Плотность
распределения
fi
Кумулята
fi
di
42,5
3
0,12
0,2
3
20
60
4
0,16
0,2
7
70-90
20
80
6
0,24
0,3
13 Me
90-100
10
95
8
0,32
0,8
21 Mo
100-105
15
102,5
4
0,16
0,8
25
25
1
xi
li
x
35-50
15
50-70
Итого
li
Si

60. Мода интервального ряда

Mo x
н
mo
f Mo f Mo 1
l Mo
(f Mo f Mo 1 ) (f Mo f Mo 1 )
Mo=93

61.

Медиана интервального ряда
N S
Me 1
н
2
Me x Me l Me
f Me

62. Тема 5: Средние величины в статистике.

Средние структурные
Средние степенные
Средние арифметические
Средние гармонические
Средние геометрические
5.1 Средне – структурные: Медиана – это такое значение основания
N S
Me 1
н
2
Me x Me l Me
f Me
Mo x нmo l Mo
группировки, которое делит упорядоченную
по возрастанию ГС на две равные по
численности подгруппы.
f Mo f Mo 1
(f Mo f Mo 1 ) (f Mo f Mo 1 )
Нормальное распределение (Гаусса)
В идеале:
x Mo x Me x
Мода – это такое значение
основания группировки,
которое принимает наибольшее число элементов ГС.
1
(x a) 2 /2σ 2
ρ(x)
e
σ 2π
В этом случае можно говорить о нормальности
эмпирического ряда распределения.

63.

64.

Средне – степенная:
x
k
x
N
k
i
Средне – арифметическая:
k { 1,0,1,2}
x ар
x
i
N
k 1
Пример: число студентов N=10, оценки на экзамене
x i 4,3,2,5,5,4,4,4,2,3
x ар 3,9
x (4 4 3 2 5 2 2 2)/10
x ар.вз
x ар.вз
x i fi
N
f1
f2
x1 x 2 ... x ар.вз x1 d1 x 2 d 2 ...
N
N
x хрон.
1/2 x1 x 2 ... x n 1 1/2 x n
N 1
x хр.вз
1/2 x1t1 x 2 t 2 ... 1/2 x N t N
m
1
t
(t 1 t N )
i
2
i 1
x ар.вз
ц
x
i fi
N
m
x ар.вз x i d i
i

65.

Средняя гармоническая:
Пример:
x гар
N
1
x
i
Затраты времени
на 1 ед., в мин.
Норма
времени
Количество
деталей
10
60
6
12
60
5
15
60
4
Итого
180
15
x
время 180 12
штуки 15
x ар.вз
f
f
x
i
i
i

66.

Средняя геометрическая:
x ге
N
N
x
k 0
i
i 1
x ге
x
N
0
1
0
1
k 'k 1
ψ(k) (k) 'k
lnk 'k
k
a '
k
ψ 'k k'
1
x
k a lnk
1
ln x ге ln x ik lnN
k
ln x lnN
lim ln x
k
'
k
i
k 0
ге
k
'
k
1 1
1
k
x .lnx i lnx 1 lnx 2 ... lnx n
k i
1 xi
N

67. Тема 6: Показатели вариации в статистике.

Вариация – это изменение изучаемого показателя по вариантам
генеральной совокупности.
Первым моментом изучения статистического материала является
расчет генеральной средней величины.
Вариация возникает в результате того, что индивидуальные
значения признака складываются под совокупным влиянием
разнообразных факторов (условий), которые по-разному
сочетаются в каждом отдельном случае.
Средняя величина – это абстрактная, обобщающая
характеристика признака изучаемой совокупности, но она не
показывает строения совокупности, которое весьма
существенно для ее познавания. Средняя величина не дает
представления о том, как отдельные значения изучаемого
признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они
вблизи или значительно отклоняются от нее.
Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели
вариации.

68.

1. Абсолютные и средние показатели вариации и способы их
расчета.
Для характеристики колеблемости признака рассчитываются:
1.1 Размах вариации: R X max X min
1.2 Среднее линейное отклонение (дает обобщающую характеристику
распределению отклонений), которое учитывает различия всех
единиц изучаемой совокупности, рассчитывается по формуле:
d
x xf
f
На практике меру вариации более объективно отражает показатель
дисперсия (средний квадрат отклонений), рассчитываемый для
генеральной совокупности в целом:
σ
2
(x x)
2
N
Для интервального ряда распределения:
ц
2
(x
x
)
f
2
σ
n
1.3 Среднее квадратическое отклонение - корень квадратный из
дисперсии.

69.

2.Показатели относительного рассеивания.
2.1 Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость
крайних значений признака вокруг средней:
R
K 0 100%
x
2.2 Относительное линейное отклонение характеризует долю
усредненного значения абсолютных отклонений от средней
величины:
d
K d 100%
x
2.3 Коэффициент вариации - наиболее распространенный показатель
колеблемости, используемый для оценки типичности средних
величин:
ν
σ
100%
x
Если вариация больше 40%, то это говорит о большой колеблемости
признака в изучаемой совокупности.

70.

σ2
3.Свойства
A const
2
2
σ
σ
x
A
общ
3.1
(x
i
A x A) 2
N
2
σ
общ
3.2 σ
A2
xi
x
N
i
x) 2
N
A 0 const
2
x
A
( A A)
(x
2
1
2
2
(x
x
)
i
2
(x
x
)
σ2
i
A
2
N
A2 N
A
2
3.3 σ 2A x σ общ
σ 2 σ 2A (x A) 2

71.

4.Виды дисперсий и закон (правило) сложения дисперсий.
4.1 Общая дисперсия характеризует вариацию признака, которая
зависит от всех условий в данной совокупности.
σ
2
(x x)
f
i
2
fi
i
где x- общая средняя для всей изучаемой совокупности.
4.2 Межгрупповая дисперсия - отражает вариацию изучаемого
признака, которая возникает под влиянием признака-фактора,
положенного в основу группировки. Она характеризует
колеблемость групповых (частных) средних x iоколо общей
средней x 0
δ
2
(x x
f
i
0
)2 fi
i
где
x i- средняя по отдельным группам,
f i - численность отдельных групп.
Средняя по каждой группе может быть рассчитана по формуле:
fi
xi
x
j 1
fi
j

72.

4.3 Средняя внутри групповых дисперсий характеризует случайную
вариацию в каждой отдельной группе. Эта вариация возникает под
влиянием других, не учитываемых факторов, и не зависит
от условия (признака-фактора), положенного в основу группировки.
σi2
σ f
f
2
i i
i
причем, дисперсия по каждой группе рассчитывается относительно
средней внутригрупповой:
fi
σ i2
(x
j 1
j
x i )2
fi
Общая дисперсия равна сумме величин межгрупповой дисперсии и
средней из внутригрупповых дисперсий:
σi2 δ 2 σ 2
Это правило(закон) сложения вариаций(дисперсий) имеет большую
практическую значимость, так как позволяет выяснить зависимость
результатов от определяющих факторов соотношением
межгрупповой и общей дисперсии(коэффициент детерминации):
η
2
δ2
2 100%
σ0
Показывает процент различий вариантов от их группировки.

73.

5.Дисперсия альтернативного(качественного) признака.
Альтернативными считаются признаки, которыми обладают одни
единицы изучаемого признака и не обладают другие. наличие
изучаемого признака обозначается 1, а его отсутствие - 0. Доля
вариантов, обладающих признаком, обозначается p, а доля
вариантов, не обладающих признаком обозначается q.
следовательно, p+q=1.
Найти их среднее значение и дисперсию:
xf
x
f
1 p 0 p
p
p q
(x x) f (1 p) p (0 p) q pq
p q
f
2
σ
2
2
2
p+q не может быть меньше 1, а pq не может быть больше 0,25.
Для анализа однородности начисления рассчитывается децильный и
квартильный коэффициенты расслоения.
Децильный коэффициент рассчитывается как отношение
суммарного значения показателя для десяти процентов элементов с
наибольшим значением признака к сумме десяти процентов с
наименьшими показателями.
Для расчета квартильного коэффициента сравниваются верхняя и
нижняя четверти распределения.

74. Тема 7: Виды и формы взаимосвязей экономических процессов.

№
предприятия
ОПФ
млн.руб.
Продукция,
млн. руб.
1
27
21
2
28
35
3
33
30
4
36
35
5
37
38
6
41
38
7
44
46
8
46
48
9
47
40
10
49
39
Итого
388
370
y f(x) ?

75. 1. Эмпирический график и гипотеза о связи

y T a 0 a1 x
y T a0 a1 x a 2 x 2
y T a 0 a 1lnx
a1
y a0
x
T
y T a 0 a 1x

76.

Гипотеза о взаимосвязи
Коэффициент корреляции:
rxy
x y x y
( x )
( y)
y
N
N
i
x2
i
i
i
2
2
2
Таблица Чеддока
Диапазон
Теснота связи (случайная или отсутствует)
0.3 – 0.5
Слабая
0.5 – 0.7
Заметная
0.7 – 0.9
Сильная
0.9 – 0.99
Весьма сильная
rxy 1,1
rxy 0.789
rxy 0 - связь прямая
rxy 0 - связь обратная

77. 2. Форма взаимосвязи

МНК – метод наименьших квадратов.
y T a 0 a1 x, где a , a ?
0
1
N
T
2
(y
y
)
i i min
i 1
y iT a 0 a1 x
2
(a
a
x
y
)
0 1 i i min

78.

(a 0 a 1 x i y i ) 2
a 0
(a 0 a 1 x i y i ) 2
a 1
(a
0
2 '
i
a0
a1x i y )
(a 0 a1x i y i ) 2
a 0 a 1 x i y i 0,
2
a
x
a
x
0 i 1 i y i x 0;
a 0 N a 1 x i y i
x i2
2
a 0 x i a 1 x i x i y i x i
a 0 N a 1 x i y i
xi
2
a 0 x i a 1 x i x i y i N
'
a1
2 (a 0 a 1 x i y i ) 1 0
2 (a 0 a 1 x i y i ) x i 0
a 0 N a 1 x i y i ,
2
a
x
a
x
1 i x i yi ;
0 i
a0
2
y
x
i i x i yi x i
N x i2 x i x i
y x x y N
a
x x N x
i
i
i
1
i
i
i
2
i

79.

№
предприятия
ОПФ,
млн. руб
Продукция,
млн. руб
Фактор Х
Результат Y
X2
X3
X Y
1
27
21
729
19683
567
2
28
35
784
21952
980
3
33
30
1089
35937
990
4
36
35
1296
46656
1260
5
37
38
1369
50653
1406
6
41
38
1681
68921
1558
7
44
46
1936
85184
2024
8
46
48
2116
97336
2208
9
47
40
2209
103823
1880
10
49
39
2401
117649
1911
Итого
x
i
388
y
i
370
x
a o 7,11
10a 0 388a 1 370,
a 1 0,77
388a 0 15610a 1 14784;
2
i
15610 x 3i 647794
x y
y T 7,11 0,77x i
i
i
14784

80. Тема 8: Показатели динамики.

1.Абсолютные показатели динамики.
Даты
Показатели
Счетчик событий, i
1.1 Уровень
a
(тыс.руб.)
I кв.
II кв.
III кв.
IV кв.
0
1
2
3
y0
y1
y2
y3
200
210
220
190
Вопрос: На сколько изменился
Δ y i y ран.св.
1.2 Абсолютный рост
1.2.1
Δ iδ y i y 0
Δ iδ (a) (тыс. руб.)
ц
1.2.2 Δ i y i y i 1
Δiц (a) (тыс.руб.)
-
y1 y 0
y 2 y0
y3 y0
-
10
20
-10
-
y1 y 0
y 2 y1
y3 y 2
-
10
10
-30
Δ iδ
Δ iц
1%
или
100%
100%
1/2y 0 y1 y 2 1/2y 3
1.4
y xp
3
1.3
yi

81.

2. Относительные показатели динамики
Вопрос: «Во сколько раз?».
Показатели
Счетчик
0
2.1 Tp i
yi
Tp
2.1.1 i
yi
_
y ран.произв.
y1
yo
.
2.1.2
1
y
Tp i
ц
i
yi 1
Tp iц
_
_
Tp 1
рост
или
3
100%
y0
y1
2
y0
1,05
y2
y0
y2
y3
y0
y1
1,048
Tp 1
снижение
y3
y2
0,864

82. Вопрос: Как менялась скорость?

Показатели
Счетчик
0
2.2 Tnp Δ i y
Tnp
б
i
2.2.1
Tp
_
б
i
_
y i 1
пред.
3
100%
0,05
0,1
0,05
0,048
y i y i 1
Tnp
Tp iц 1
y i 1
ц
2
yi y0
Tp iб 1
y0
yo
ц
Δ
2.2.2 Tnp i
ц
i
Δ iб
1
0,05
0,136

83. Tпр<0 - замедление процесса

Tпр<0 - замедление процесса
Tp<1
220
Tпр>0
торможение
ускорение
200
n
ц
Tp
i
i 1
Tp 3
y3
y1 y 2 y3
3
y 0 y1 y 2
y0
190 3
Tp
0,95 0,975
200
3
Tp>1
Tпр<0
190
2.3 Tp n
210

84. Тема 9: Тренд динамического ряда.

1. Постановка задачи.
Пусть сегодня 19.04.00
необходимо принять решение:
«Покупать или продавать
доллары сегодня?». Известны
результаты последних 15
торгов на МВБ.
Номер
события
Дата
Курс
1
01.04.00
26,30
2
02.04.00
26,30
3
03.04.00
26,40
4
04.04.00
26,40
5
05.04.00
26,50
6
08.04.00
26,50
7
09.04.00
26,50
8
10.04.00
26,60
9
11.04.00
26,40
10
12.04.00
26,20
11
15.04.00
26,50
12
16.04.00
26,50
13
17.04.00
26,40
14
18.04.00
26,50
15
19.04.00
26,70
Вывод: Чтобы увидеть направление процесса во времени, необходимо провести сглаживание ряда – «сплайн» - гладкий спуск.

85. 2. Сплайн

Трехчленный(кубический):
y
куб
i
y i 1 y i y i 1
3
Симметричное сглаживание:
y
пят
i
y i 2 y i 1 y i y i 1 y i 2
5
Несимметричный:
y
четыр
i
y i 2 y i 1 y i y i 1
4
y
четыр
i
y i 1 y i y i 1 y i 2
4

86. Проведем сглаживание исходных данных примера

Номер события
Дата
Курс
1
01.04.00
26,30
2
02.04.00
26,30
26,33
3
03.04.00
26,40
26,37
26,38
4
04.04.00
26,40
26,43
26,42
5
05.04.00
26,50
26,47
26,46
6
08.04.00
26,50
26,50
26,50
7
09.04.00
26,50
26,53
26,50
8
10.04.00
26,60
26,50
26,44
9
11.04.00
26,40
26,40
26,44
10
12.04.00
26,20
26,37
26,44
11
15.04.00
26,50
26,40
26,40
12
16.04.00
26,50
26,47
26,42
13
17.04.00
26,40
26,47
26,52
14
18.04.00
26,50
26,53
15
19.04.00
26,70
Итого
Кубический
сплайн
343,77
Пятичленный
сплайн

87.

88. 3.Построение линейного тренда МНК

3.1 y T a a t
i
0
1 i
N 1
куб 2
(a
a
t
y
0 1 i i ) min
i 2
a 0 , a 1
Na 0 a1 t i y iкуб
a 0
a 0 t i a1 t i2 y iкуб t
a 1
a0
a1
куб 2
куб
y
t
y
i i i ti ti
N t t i
2
i
2
куб
куб
y
t
y
i i i tN
t
2
i
N t i2

89.

Для исключения влияния способа измерения времени на
динамическую модель, введем новую систему координат.
Центральный момент пронумеруем началом системы – «0»; шаги
вперед: +1, назад: -1

90.

3.3 Расчет коэффициентов.
Дополним таблицу:
Номер
события
Дата
Курс
Куб.
сплайн
1
01.04.00
26,30
2
02.04.00
26,30
26,33
3
03.04.00
26,40
26,37
4
04.04.00
26,40
5
05.04.00
6
Пятичл.
сплайн
Новые
координаты
X2
XY
-7
-6
36
-157,98
26,38
-5
25
-131,85
26,43
26,42
-4
16
-105,72
26,50
26,47
26,46
-3
9
-79,41
08.04.00
26,50
26,50
26,50
-2
4
-53
7
09.04.00
26,50
26,53
26,50
-1
1
-26,53
8
10.04.00
26,60
26,50
26,44
0
0
0
9
11.04.00
26,40
26,40
26,44
1
1
26,4
10
12.04.00
26,20
26,37
26,44
2
4
52,74
11
15.04.00
26,50
26,40
26,40
3
9
79,2
12
16.04.00
26,50
26,47
26,42
4
16
105,88
13
17.04.00
26,40
26,47
26,52
5
25
132,35
14
18.04.00
26,50
26,53
6
36
159,18
15
19.04.00
26,70
182
1,26
Итого
7
343,77

91.

Подставим в 3.1 суммы из таблицы сплайна.
Получим значения коэффициентов и уравнение тренда:
y T 26,4438462 0,006922 t
a0
a1
3.4 Вывод
y(7день)=26,49($ - котировка)
19.04.00 теоретически
Практически $1=26,70
Реальная 26,70 больше теоретической 26,49, следовательно
валюту надо продавать.

92. 4. Тренд по параболе.

y T a 0 a1x a 2 x 2
1
2 y iT y i min
2
a
0
a1x i a 2 x yi
2
i
2
min
a 0 , a 1 , a 2
2
2
a
a
x
a
x
0 1 2 y 1 0
3 a
0
2 a 0 a1x a 2 x 2 y x 0
a 1
2 a 0 a1x a 2 x 2 y x 2 0
a 2

93.

Na 0 a 1 x a 2 x 2 y
2
3
4 a 0 x a 1 x a 2 x xy
2
3
4
2
a
x
a
x
a
x
x
0
y
1
2
x 0
x 0
3
a1
xy
x
2
Na 0 a 2 x 2 y
5
2
4
2
a
x
a
x
x
0
y
2
a0
4
2
y
x
x
y
N x
4
x
2
2
a2
2
2
y
x
N
x
y
N x
2
x
2 2

94. 5. Анализ внутригодовой динамики (гармоники ряда Фурье)

y T a 0 a k coskt b k sinkt
k – номер гармоники с различной степенью (от 1 до 4).
По МНК:
a0
y
i
n
2
a k y i coskt
n
2
b k y i sinkt
n

95. Тема 10: Статистические индексы и их роль в изучении коммерческой деятельности.

Полученные на основе этого метода показатели используются для
характеристики развития анализируемых показателей во времени,
по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления
роли факторов в изменении сложных явлений.
Индексы широко применяются в экономических разработках
государственной и ведомственной статистики.
Индексный метод имеет широкое применение в статистике торговли. В
зависимости от характера изучаемого явления здесь вычисляются
индексы объемных и качественных показателей. Посредством
индексов объемных показателей характеризуются изменения
объема поступления и реализации товаров, уровня товарных
запасов и т.д. Индексами качественных показателей
характеризуются изменения цен, производительности труда,
издержек обращения, прибыли и других показателей.
Статистический индекс - это относительная величина сравнения
сложных совокупностей и отдельных их единиц.

96. 1. Термины и обозначения

1.1 Отчетный год, текущий год (1) – год, экономические показатели
которого подлежат анализу.
1.2 Базовый год (0) – прошлый, предыдущий год перед отчетным,
анализируемым; его показатели в расчетах берут для
сопоставления.
Если текущий год еще не завершен, то в анализе периода
текущего года (месяц, квартал) для сравнения берут
аналогичный период прошлого года.
N – количество элементов списка (реестра, номенклатуры,
ассортимента);
j - счетчик наименований;
pi - цена на единицу продукции, товара, услуги;
p1 - цены текущего года;
p0 – соответствующие цены базового года;
qi – количество штук (единиц) продукции, товара, услуги;
q1 – количество единиц текущего года;
q0 - соответствующие единицы базового года;

97. 2. Индивидуальные индексы

Индивидуальные индексы характеризуют изменения отдельных
единиц статистической совокупности. Например, если при
изучении оптовой реализации продовольственных товаров
определяются изменения в продаже отдельных товарных
разновидностей, то получают индивидуальные (однотоварные)
индексы.
Пример:
Товарные
группы
Продано, кг.
Цена за 1 кг., руб.
Базисный
Отчетный
Базисный
Отчетный
Банан
кормовой
15000
20000
25
24
Банан
вяленый
100
80
100
120
Ананас
1000
1000
70
80
Киви
10000
12000
8
5
Итого:

98.

Индивидуальные индексы получают в результате сравнения
однотоварных явлений. Например, индекс цен на подсолнечное
масло определяется как отношение цены на этот товар в текущем
периоде к цене базисного периода.
Индекс физического объема продукции iq рассчитывается по формуле
ij
q1i
q0
Этот индекс показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) выпуск
какого-либо одного товара в отчетном периоде по сравнению с
базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение)
выпуска товара.
Индексы других показателей строятся аналогично. Индивидуальный
индекс цен
ij
p1j
p 0j
характеризует изменение цены одного определенного товара в
текущем периоде по сравнению с базисным.

99.

Продолжение примера:
Продано, кг
Товарные
группы
Цена за кг., руб.
Баз.
Отч.
Баз.
Отч.
0
1
0
1
q
q
p
p
Индив.
индекс колва
iq
Индив.
индекс
цены
ip
Банан
кормовой
15000
20000
25
24
1,333
0,960
Банан
вяленый
100
80
100
120
0,800
1,200
Ананас
1000
1000
70
80
1,000
1,143
Киви
10000
12000
8
5
1,200
0,625
Итого
Вывод: Индивидуальные индексы позволяют сопоставлять между
собой отдельные наименования, но не дают обобщающей
картины динамики итогов деятельности. Следовательно,
необходимо ввести понятие объемного показателя.

100. 3. Общие индексы

3.1 Общий индекс товарооборота (объема производства)
Объем произведенной продукции текущего года получается из
суммы объемов по каждому наименованию:
1
1
1
1
1
1
2
2
p q p q
1
1
N
1
1
N
N
j 1
j
j
........... p q p q
и прошлого (базового года):
0
0
0
0
1
1
2
2
p q p q
0
0
N
0
0
N
N
j 1
j
j
........... p q p q
Соотношение приведенных объемов и даст общий индекс
производства:
Ipq
N
1
1
j 1
N
j
j
p q
p
j 1
0
j
q
, для упрощения записи
0
j
Δpq p q p q
1
p q
1
1
0
0
(2)
Ipq
1
p q
0
(1)
0

101.

В нашем примере необходимо выполнить расчет объемных
показателей:
Продано, кг
Товарные
группы
Цена за кг., руб.
Баз.
Отч.
0
1
p
q
q
Баз.
0
Отч.
p
1
Объем
базового
года
0 0
Объем
текущего
года
1 1
pq
pq
Банан
кормовой
15000
20000
25
24
375000
480000
Банан
вяленый
100
80
100
120
10000
9600
Ананас
1000
1000
70
80
70000
80000
Киви
10000
12000
8
5
80000
60000
535000
629600
Итого
В примере общее изменение объемов реализации в текущем году по
сравнению с базисным составило:
Ipq=629600/535000=1,177(раз), что в денежном выражении:
pq=62900-535000= 94600 (руб.) – рост (вал. прибыль)

102. 3.2 Агрегатный индекс цены

Пусть количество продаваемой продукции зафиксировано на
уровне текущего периода (q1 - const), тогда в формуле (8) и в
числителе и в знаменателе возьмем количество текущих продаж
и получим формулу агрегатного индекса цены:
p
1
I
p
1
q
- индекс постоянного состава
p q
0
1
Еще одно название – средний индекс цен
Абсолютное изменение объема продаж за счет цены:
Δpq(p) p q p q
1
1
0
1
(4)
Это частная производная первого порядка.
(3)

103.

Цена за
ед.
Продано,
Товарные
группы
Баз. Отч.
Объем
базовог
о
года
Объем
текущег
о года
Текущие
прод. в
базовых
ценах
Баз.
Отч.
q0
q1
p0
p1
p0q0
p1q1
p0q1
Банан
кормовой
15000
20000
25
24
375000
480000
500000
Банан
вяленый
100
80
100
120
10000
9600
8000
Ананас
1000
1000
70
80
70000
80000
70000
Киви
10000
12000
8
5
80000
60000
96000
535000
629600
674000
ИТОГО
В примере: Ip=629600/674000=0,934 раза. За счет изменения
только цен происходило снижение результатов деятельности до
0,934 от прежнего уровня (на 6,6%), что в денежном выражении
составило убытки –44400 руб.

104. 3.3 Агрегатный индекс количества

Будем считать, что цены не менялись с прошлого года (p0 – const),
тогда:
p
q
p
q
0
I
q
0
1
- Индекс физического объема.
(5)
0
Абсолютное изменение объема продаж за счет количества:
Δpq(q) p q p q
0
1
0
0
(6)
Это частная производная первого порядка.
В примере: Iq=674000/535000=1,26 раза. За счет изменения только
количества продаж происходил рост результатов деятельности
в 1,26 раза от прежнего уровня (на 26%), что в денежном
выражении составило валовую прибыль 139000 руб.

105. 3.4 Взаимосвязь индексов

p
1
Ip
1
Iq
p q
0
p
0
q
1
p q
0
Δpq(p) p q p q
1
1
0
1
q
1
I p I q I pq
0
Δpq(q) p q p q
0
и
(7)
Δpq(p) Δpq(q) Δpq
в нашем примере: 0,934*1,26=1,177
- 44400 + 139000 = 94600 (руб.)
(8)
1
0
0

106. 4. Влияние структурных сдвигов на результаты деятельности

В предыдущих главах мы не предусмотрели того, что сам
ассортимент мог меняться по составу и структуре, что так же
влияло на динамику результатов деятельности.
Для учета этой составляющей учтем перемену состава продаж в
средней цене на единицу продукции как в текущем, так и в
базовом периоде с помощью формулы арифметической средней
величины:
p
q
p
q
1
p q
p
q
0
1
1
1
0
0
и
(9)
0
Таким образом, индекс средних цен:
1
1
p
I
p
p
0
(10)
В нашем примере: Pcp=629600 руб./33080 ед. = 19,033 руб.
Pcp0 =335000руб./26100 ед. = 20,5 руб.
I p =19,033/20,5 = 0,93

107.

Тогда индекс структурных сдвигов – это отношение индекса
переменного состава (средних цен)
1
1
1
Ip
I
p
p
0
ст.сдвигов
к индексу фиксированного состава
I
I
p
I
p
p q
p
0
1
q
(11)
p
I
В нашем примере
ст.сдв игов =0,93/0,934= 0,996.
Это значит, что за счет изменения структурных сдвигов в сторону
увеличения количества продаж менее дорогостоящей продукции
мы недобрали 0,4 % прибыли.

108. Тема 11: Л-выборки.

Под выборочным понимается метод статистического исследования,
при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности
устанавливаются по некоторой ее части на основе положений
случайного отбора. Обычно это до 5 – 10%, реже до 15 – 25%. В
основе выбора единиц для обследования положены принципы
равных возможностей попадания в выборку каждой единицы
генеральной совокупности. Это исключает тенденциозные ошибки и
делает выборку репрезентативной.
Применяя выборочный метод в экономических расчетах, обычно
используют два основных вида обобщающих показателей:
относительную величину альтернативного признака и среднюю
величину количественного признака. Для генеральной совокупности
эти величины называются «генеральная средняя», (обозначается ) и генеральная доля (обозначается – P).
Для выборки – выборочная средняя (обозначается ), выборочная
доля (обозначается - W). Выборочная доля или частость
определяется из отношения числа выбранных единиц, обладающих
изучаемым признаком, к численности выборки:
x
~
x
n1
w
n

109.

Пример: Оценки студентов группы ПИЭ-12 на экзамене:
N=25 чел.
xi 3,4,5,4,5,3,2,4,5,3,4,2,4,5,3,4,4,4,5,3,5,4,4,2,4
фильтр: xi 3,4,5,2
Выборка: (каждый пятый).
1. 3,3,3,3,4 ~
x1 3,2
2. 5,5,5,5,2 ~
x2 4,4 w2 0,8
x3 3,6
3. 3,4,2,5,4 ~
По задаче

110. 2. Постановка задачи.

Возможные расхождения между характеристиками выборочной и
генеральной совокупности измеряются средней ошибкой выборки
. В математической статистике доказывается, что значения
средней ошибки определяются по формулам:
Следует помнить, что отбор может быть повторным и бесповторным.
Сущность повторного отбора состоит в том, что опрошенная
единица после фиксации значения возвращается в генеральную
совокупность и может быть опрошена снова. Вероятность быть
опрошенной сохраняется постоянной у всех вариант.
При бесповторном отборе численность генеральной совокупности N в
ходе выборки сокращается, вероятность быть опрошенными у
оставшихся элементов возрастает, ошибки выборки уменьшаются
на долю непрошенных вариант. Ошибки бесповторного отбора
рассчитываются по формулам:
μx
σ2
n
μw
w(1 w)
- ошибка выборочной доли.
n
- ошибка средней величины.

111.

Следует помнить, что отбор может быть повторным и бесповторным.
Сущность повторного отбора состоит в том, что опрошенная
единица после фиксации значения возвращается в генеральную
совокупность и может быть опрошена снова. Вероятность быть
опрошенной сохраняется постоянной у всех вариант.
При бесповторном отборе численность генеральной совокупности N в
ходе выборки сокращается, вероятность быть опрошенными у
оставшихся элементов возрастает, ошибки выборки уменьшаются
на долю неопрошенных вариант. Ошибки бесповторного отбора
рассчитываются по формулам:
μx
σ2
n
(1 )
n
N
μw
w(1 w)
n
(1
)
n
N