Пособие подготовлено коллективом преподавателей кафедры теории статистики и прогнозирования мэси: доц. Минашкин В. Г icon

Пособие подготовлено коллективом преподавателей кафедры теории статистики и прогнозирования мэси: доц. Минашкин В. Г


5 чел. помогло.
Смотрите также:
Учебное пособие под редакцией доцента...
Учебное пособие под редакцией доцента Я. Лившица и доцента в а. Цикулина москва 1974...
Учебное пособие под редакцией доцента Я. Лившица и доцента в а. Цикулина москва 1974...
Учебник предназначен для учащихся старшей школы (10-11 класс) и соответствует базовому уровню...
Волгоградский государственный медицинский университет...
Отчет проф. Капустина А. Я...
Программа курса повышения квалификации «Статистические и математические методы анализа и...
Программа курса повышения квалификации «Статистические и математические методы анализа и...
Разработка адаптивных моделей оценки и прогнозирования стоимости опционов на российском рынке...
Отче т о результатах самообследования деятельности минского филиала мэси за период 2003-2008 гг...
Отче т о результатах самообследования деятельности минского филиала мэси за период 2003-2008 гг...
Описание конкурсного задания по математике олимпиады мэси для школьников и определение...



Загрузка...
страницы:   1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16
скачать


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


Московский государственный университет экономики,

статистики и информатики


В.Г. Минашкин

Н.А. Садовникова

Р.А. Шмойлова


Бизнес-статистика

и

прогнозирование


Москва, 2008

УДК 311

ББК 60.6

М 613


Минашкин В.Г. Садовникова Н.А. Шмойлова Р.А. Бизнес-статистика и прогнозирование. /Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М., 2008. – 154с.


Пособие подготовлено коллективом преподавателей кафедры теории статистики и прогнозирования МЭСИ:

доц.Минашкин В.Г.

доц.Садовникова Н.А.

проф.Шмойлова Р.А.

Под общей редакцией проф. Садовниковой Н.А.


© Минашкин Виталий Григорьевич, 2008г.

© Садовникова Наталья Алексеевна, 2008г.

© Шмойлова Римма Александровна, 2008г.

© Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2008г.

СОДЕРЖАНИЕ


РАЗДЕЛ I. БИЗНЕС-СТАТИСТИКА……………………………………..6


Глава 1. Предмет и метод статистики…………………………………….6


    1. Статистика как наука и отрасль практической деятельности………………………………………………..6

    2. Основные категории статистики………………………...8


Глава 2. Сводка и группировка статистических данных……………..11


2.1. Задачи сводки и ее содержание………………………...11

2.2. Метод группировок и его место в системе статистических методов……………………………………..12

2.3. Виды статистических группировок…………………...13

2.4. Принципы построения статистических группировок14

2.5. Сравнимость статистических группировок. Вторичная группировка……………………………………..21

2.6. Статистические таблицы и ее элементы……………...22

2.7. Виды таблиц по характеру подлежащего……………..23

2.8. Виды таблиц по разработке сказуемого………………24

2.9. Правила построения статистических таблиц………..25

2.10. Чтение и анализ статистической таблицы………….26


Глава 3. Теория статистических показателей………………………….28


3.1. Абсолютные показатели………………………………...28

3.2. Относительные показатели…………………………….29

3.3. Средние показатели……………………………………...32

3.4. Структурные средние……………………………………35


Глава 4. Показатели вариации в анализе социально-экономических явлений и процессов……………………………………………………….39


4.1. Основные показатели вариации……………………….39

4.2. Показатели вариации в анализе взаимосвязей………43


Глава 5. Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений…………………………………………………...45


5.1. Причинность, регрессия, корреляция………………...45

5.2. Парная регрессия…………………………………...……48

5.3. Множественная регрессия……………………………...49

5.4. Параметрические методы изучения связей…………..52

^ 5.5. Принятие решений на основе уравнений регрессии..54

5.6. Методы изучения связи качественных признаков….55

5.7. Ранговые коэффициенты связи………………………..57


Глава 6. Индексный метод анализа……………………………………...59


6.1. Общие понятия об индексах……………………………59

6.2. Средние формы сводных индексов……………………62

6.3. Сводные индексы в анализе последовательных временных периодов…………………………………………63

6.4. Индексный анализ влияния структурных изменений……… 64


РАЗДЕЛ II. Моделирование бизнес-процессов…………………………65


Глава 7. Априорный анализ компонент временного ряда……………65


    1. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа…………………………………….65

    2. Характеристика и принципы формирования информационной базы………………………………………67

    3. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании………………………………………………..70


Глава 8. Теоретические аспекты моделирования и прогнозирования бизнес-процессов……………………………………………………………74



8.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании бизнес-процессов……………………………………………...74

8.2.Модель как отображение действительности………….76

8.3. Сущность и классификация статистических прогнозов...…………………………………………………….78

8.4. Этапы построения статистических прогнозов……….82


Глава 9. Методологические аспекты оценки скорости и интенсивности изменения бизнес-процессов…………………………...84


9.1. Понятие о рядах динамики и их виды………………...84

9.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики….….86

9.3. Аналитические показатели рядов динамики………...88

9.4. Средние показатели рядов динамики…………………90


Глава 10. Моделирование основных тенденций и закономерностей бизнес-процессов……………………………………………………………93


10.1. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам…………………………93

10.2. Методы выявления тенденции временного ряда…..99

10.3. Методы оценки типа тенденции…………………….104

10.4. Модели тенденции бизнес-процессов……………….107

10.5. Выбор формы тренда…………………………………108


Глава 11. Моделирование фактора случайности в бизнес-процессах.113


Глава 12.Моделирование периодической компоненты бизнес-процессов...…………………………………………………………………115


12.1. Методы выявления сезонной компоненты………...115

12.2. Модели сезонных колебаний………………………...118


Глава 13. Моделирование связных временных рядов……………….120


13.1. Проблема автокорреляции в анализе бизнес-процессов……………………………………………………..120

13.2. Модели авторегрессионных преобразований……..124


РАЗДЕЛ III. Прогнозирование тенденций в бизнес-процессах……..126


Глава 14. Прогнозирование на основе одномерных временных рядов


    1. Простейшие методы прогнозирования…………....126

    2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда131

    3. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации...…………………………………………133

    4. Прогнозирование на основе кривых роста………..142

    5. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции……………………………………………...145


Глава 15. Прогнозирование многомерных временных рядов………147


Глава 16. Оценка точности и надежности прогнозов………………149








РАЗДЕЛ I. Бизнес-статистика


Глава 1. Предмет и метод бизнес-статистики


    1. Статистика как наука и отрасль практической деятельности


Термин статистика имеет несколько значений. Под статистикой понимают отрасль практической деятельности по сбору, обработке, анализу и публикации статистической информации как в целом по стране, так и по отдельным ее регионам. Такая деятельность, с определенными различиями в используемой методологии, осуществляется во всех странах. В России эта работа выполняется Федеральной службой государственной статистики.

Статистикой также часто называют и сам результат статистической деятельности, т.е. массив статистических данных или обобщающие показатели, характеризующие состояние массовых явлений и процессов по той или иной совокупности за определенный период. Потребителями статистической информации являются органы государственного управления, научные организации, информационные агентства, аналитические службы компаний и банков, физические лица. В последние годы стремительно повышается значение статистической информации в маркетинговых исследованиях.

В настоящее время статистика - это самостоятельная наука, включающая разветвленную систему научных дисциплин, изучающих количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени с целью выявления социально-экономических типов явлений, изучения структуры совокупности, анализа взаимосвязей и взаимозависимостей между явлениями и признаками, их характеризующими.

Изучаемые статистикой явления и процессы многообразны. В первую очередь, статистика изучает все, что связано с экономической деятельностью обществ. Статистические методы широко используются в анализе социальных процессов и явлений.

Методы статистики применяются в экономическом анализе, менеджменте, маркетинге, бизнес-планировании и в других областях научной и практической деятельности.

Рассмотрим отраслевую структуру статистики как науки.

Теория статистики (общая теория статистики) – это отрасль статистической науки, рассматривающая ее общие понятия, категории, принципы и методы сбора, обработки и анализа данных. Теорией статистики разрабатываются общие показатели и методы изучения структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений. Использование этих показателей и методов в отдельных областях научной и практической деятельности наполняет их качественным содержанием, а в ряде случаев – придает им определенную специфику.

Экономическая (макроэкономическая) статистика изучает количественные закономерности происходящих в экономике явлений и процессов, выявление основных пропорций и тенденций экономического развития на макроуровне, т.е. на уровне крупного региона или страны в целом. Экономическая статистика изучает как сам процесс воспроизводства материальных благ и услуг, так и его результаты, а также их воздействие на уровень жизни населения.

В соответствии с классификацией отраслей экономики в статистической науке и практике также выделяется отраслевой уровень. К отраслевым статистикам относятся:

  1. статистика промышленности;

  2. статистика сельского хозяйства;

  3. статистика капитального строительства;

  4. статистика услуг, транспорта и связи;

  5. статистика торговли.

Статистика населения изучает численный и национальный состав, а также возрастно-половую структуру населения, его размещение и воспроизводство как по стране в целом, так и в разрезе территориальных единиц.

Социальная статистика изучает социальную структуру населения, его уровень жизни и, в частности, доходы, а также уровень образования и культуры, состояния здоровья и медицинского обслуживания и другие социальные аспекты жизнедеятельности общества.

Для того, чтобы получить общее представление о статистической методологии, необходимо рассмотреть сам процесс статистического исследования, который включает четыре основных этапа:

1. Этап формирования информационной базы статистического исследования. На данном этапе осуществляется сбор первичного статистического материала, проверка его полноты и достоверности, который реализуется методами сплошного и несплошного статистического наблюдения. От качества полученных исходных статистических данных во многом зависят окончательные результаты всего статистического исследования.

2. Этап предварительной обработки данных, который включает в себя подсчет групповых и общих итогов, расчет некоторых относительных показателей. Основной метод, используемый на данном этапе - метод группировок. В результате его реализации от больших массивов статистических данных осуществляется переход к компактным и удобным для анализа статистическим таблицам.

3. Этап расчета и интерпретации обобщающих статистических показателей. На данном этапе рассчитываются показатели среднего уровня и вариации, структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений.

4. Этап моделирование взаимосвязей и динамики социально-экономических процессов и явлений. На данном этапе строятся уравнения регрессии, трендовые модели, описывающие основные тенденции изменения изучаемых показателей.

Используемые в процессе реализации всех этапов статистические приемы и методы в целом составляют статистическую методологию исследования.


^ 1.2. Основные категории статистики


Одной из важнейших категорией статистической науки является категория признака. Именно значения различных признаков наблюдаются и регистрируются на первой стадии статистического исследования - стадии статистического наблюдения. Признак - это объективная характеристика единицы статистической совокупности, характерная черта или свойство, которое может быть определено или измерено. Возможное значение, которое может принимать признак, называется вариантом. Признаки подразделяются на количественные и качественные, а последние, в свою очередь, на альтернативные, атрибутивные и порядковые.

Количественным называется признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления.

Альтернативным называется признак, имеющий только два варианта значений.

Атрибутивный признак имеет более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований, и не выражаются числом. Такие признаки имеют место в различных областях исследования, но в большей степени они характерны для информации, с которой работают маркетологи, социологи, психологи.

Порядковые признаки имеют несколько ранжированных, т.е. упорядоченных по возрастанию или убыванию. Отдельные варианты порядкового признака трудно соизмерить количественно. Порядковый признак может иметь числовое выражение.

Изучаемые статистикой признаки как правило подвержены вариации. Вариация – это колеблемость, изменяемость величины признака в статистической совокупности.

Статистической совокупностью называется множество подвергающихся статистическому исследованию объектов или явлений, объединенных общими признаками. Статистика изучает совокупности промышленных, сельскохозяйственных, строительных и торговых предприятий, коммерческих банков, населения страны или отдельного ее региона.

Индивидуальный составной элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков, называется единицей совокупности.

Общее число единиц, образующих статистическую совокупность, называется объемом совокупности.

Объем совокупности следует отличать от объема признака, т.е. суммарного значения признака по всем единицам изучаемой совокупности. В некоторых случаях объем признака не имеет реального экономического смысла. Но для расчета отдельных статистических показателей, в частности - средних, такое суммирование необходимо.

Одной из важнейших характеристик статистической совокупности является ее однородность. Однородной является совокупность, единицы которой близки между собой по значениям признаков, существенных для данного исследования, или же они относятся к одному и тому же типу. Многие методы и приемы статистического исследования применимы лишь к однородным совокупностям.

Большую роль в статистическом исследовании играет закон больших чисел, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены действию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. При большом числе наблюдений случайные отклонения от общей закономерности развития взаимно погашаются. В результате взаимопогашения случайных отклонений обобщающие показатели, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени.

Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количествен­ную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.

Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.

В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем. Это могут быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин, а также более сложные расчеты.

Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения оперируют показателями-категориями.

Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения.

Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения - на абсолютные, относительные и средние.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности - предприятие, фирму, банк, домохозяйство и т.п.

На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении.

Сводные показатели характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на количественные (объемные), качественные и расчетные

Количественные (объемные) показатели получают путем суммирования значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объемом признака, выступает в качестве объемного абсолютного показателя.

Качественные показатели получают путем сравнения двух объемных показателей или объемом совокупности, даются в расчете на единицу чего-либо. Таким образом получают объемный относительный и объемный средний показатели.

Расчетные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа - измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т.д. Они также делятся на абсолютные, относительные или средние.

Статистические показатели бывают моментными и интервальными. Моментные показатели отражают социально-экономические процессы и явления по состоянию на определенный момент времени, как правило, на определенную дату, начало или конец месяца, года. Интервальные показатели отражают социально-экономические процессы и явления за определенный период - день, неделю, месяц, квартал, год.

В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Однообъектные показатели характеризуют только один объект. Межобъектные показатели получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам. Межобъектные показатели выражаются в форме относительных или средних величин.

С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяются на общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране, региональные и местные (локальные), относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.


Глава 2. Сводка и группировка статистических данных


^ 2.1. Задачи сводки и ее содержание


Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала.

Сводка - это научная обработка первичных данных с целью получения обобщенных характеристик изучаемого социально-экономического явления по ряду существенных для него признаков с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

По глубине и точности обработки материала различают сводку простую и сложную.

Простая сводка - это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения и оформление этого материала в статистических таблицах.

Сложная сводка - это комплекс последовательных операций, включающих группировку полученных при наблюдении материалов, составление системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп изучаемой совокупности явлений, подсчет числа единиц и итогов по каждой группе и подгруппе, и по всему объекту и представление результатов в виде статистических таблиц.

Проведение сводки включает следующие этапы:

  • выбор группировочного признака;

  • определение порядка формирования групп;

  • разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

  • разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

По форме обработки материала сводка бывает:

  • централизованная, когда весь первичный материал поступает в одну организацию, подвергается в ней обработке от начала до конца;

  • децентрализованная, когда отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов РФ, а полученные итоги поступают в Росстат РФ и там определяются итоговые показатели в целом по народному хозяйству страны.

По технике выполнения статистическая сводка бывает механизированная (с использованием средств электронно-вычислительной техники) и ручная.


^ 2.2. Метод группировок и его место в системе статистических методов


Группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

  • выделение социально-экономических типов явлений;

  • изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

  • выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями.


^ 2.3. Виды статистических группировок


В соответствии с познавательными задачами, решаемыми в ходе построения статистических группировок, различают следующие их виды: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка - это разбиение разнородной совокупности единиц наблюдения на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе социально-экономических типов явлений. При построении группировки этого вида основное влияние должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Решение вопроса об основании группировки должно осуществляться на основе анализа сущности изучаемого социально-экономического явления.

Структурной называется группировка, которая предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку, а также структуры и структурных сдвигов, происходящих в нем.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками, их характеризующими, называется аналитической группировкой.

В статистике при изучении связей социально-экономических явлений и процессов признаки необходимо делить на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие результативные признаки. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием или убыванием значения факторного признака возрастает или убывает значение признака результативного и наоборот.

Особенностями построения аналитической группировки являются:

  • единицы статистической совокупности группируются по факторному признаку;

  • каждая выделенная группа характеризуется средними величинами результативного признака.

По способу построения группировки бывают простые и комбинационные.

Простой называется группировка, в которой группы образованы только по одному признаку.

Комбинационной называется группировка, в которой разбиение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).

Сначала группы формируются по одному признаку, затем группы делятся на подгруппы по другому признаку, а эти в свою очередь делятся по третьему и так далее. Таким образом, комбинационные группировки дают возможность изучить единицы совокупности одновременно по нескольким взаимосвязанным признакам.

При построении комбинационной группировки возникает вопрос о последовательности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала производить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выраженные качественные различия.


^ 2.4. Принципы построения статистических группировок


Построение статистических группировок осуществляется по следующим этапам:

  1. определение группировочного признака;

  2. определение числа групп;

  3. расчет ширины интервала группировки;

  4. определение признаков, которые в комбинации друг с другом будут характеризовать каждую выделенную группу.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания группировки необходимо использовать существенные, теоретически обоснованные признаки.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Количественные признаки это признаки, которые имеют числовое выражение. Качественные признаки отражают состояние единицы совокупности.

Число групп зависит от:

- задач исследования;

- вида показателя, положенного в основание группировки;

- объема изучаемой совокупности

- степени вариации признака.

Вид показателя существенен особенно при анализе качественных признаков. В случае группировки единиц наблюдения по количественному признаку особое внимание необходимо обратить на число единиц исследуемого объекта, объем совокупности и степень колеблемости группировочного признака.

При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большого количества групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.

Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В этом случае количество групп зависит, в первую очередь, от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его колеблемость, тем больше можно образовать групп. Поэтому при определении числа групп необходимо принять во внимание размах вариации признака (R), который позволяет оценить вариацию признака между крайними значениями признака – максимальным (Xmax) и минимальным (Xmin) и определяется по следующей формуле:

R=Xmax-Xmin.

Чем больше размах вариации признака, положенного в основание группировки, тем, как правило, может быть образовано большее число групп. При этом может возникнуть проблема получения пустых групп, т.е. групп, не содержащих ни одной единицы наблюдения.

Построение большого числа групп позволит, с одной стороны, точнее воспроизвести характер исследуемого объекта. Однако, с другой стороны, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени колеблемости признака, но и из особенностей объекта и показателей, его характеризующих, и цели исследования.

Определение числа групп можно осуществить несколькими способами. Формально математический способ предполагает использование формулы Стерджесса:

n = 1 + 3,322  lg N, (2.1)

где n - число групп

N - число единиц совокупности.

Согласно этой формуле выбор числа групп зависит только от объема изучаемой совокупности.

Применение данной формулы дает хорошие результаты, в том случае, если совокупность состоит из большого числа единиц наблюдения.

Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.

Интервал группировки - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границы или одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале. Верхней границей интервала называется наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

В зависимости от величины интервалы группировки бывают: равные и неравные. В свою очередь неравные интервалы подразделяются на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Равные интервалы применяются в случае, если изменение количественного признака внутри изучаемой совокупности единиц наблюдения происходит равномерно и его вариация проявляется в сравнительно узких границах.

Ширина равного интервала определяется по следующей формуле:

(2.2)

где хmax, xmin - максимальное и минимальное значения признака в совокупности;

n -число групп.

Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала следует использовать не максимальное или минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.

Полученную по формуле (2.2) величину округляют и она будет являться шириной интервала.

Существуют следующие правила определения ширины интервала.

Если величина интервала, рассчитанная по формуле (2.2) представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой, то в этом случае полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве ширины интервала. Если рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой, то это значение необходимо округлить до целого числа.

В случае, когда рассчитанная величина интервала представляет собой трехзначное, четырехзначное и так далее число, то эту величину следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50.

Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами. Неравные интервалы могут быть получены в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов. Это происходит в том случае, если после построения равных интервалов по изучаемому признаку образуются группы, содержащие мало или не содержащие вообще ни одной единицы, т.е. группы, не отражающие определенных типов изучаемого явления по признаку. В этом случае возникает необходимость в увеличении интервалов группировки.

Также неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической и геометрической прогрессии определяются следующим образом:

hi+1 = hi + a,

а в геометрической прогрессии:

hi+1 = hi  q,

где а - константа: для прогрессивно-возрастающих интервалов имеет знак «+», а при прогрессивно-убывающих - знак «-».

q - константа: для прогрессивно – возрастающих – больше «1»; для прогрессивно-убывающих – меньше «1».

Применение неравных интервалов обусловлено тем, что в первых группах небольшая разница в показателях имеет большое значение, а в последних группах эта разница не существенна.

Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.

Закрытыми называются интервалы, у которых имеются обе границы: верхняя и нижняя границы.

Открытые - это интервалы, у которых указана только одна граница: как правило, верхняя - у первого интервала и нижняя - у последнего. Применение открытых интервалов целесообразно в тех случаях, когда в совокупности встречается незначительное число единиц наблюдения с очень малыми или очень большими значениями вариантов, которые резко, в несколько раз, отличаются от всех остальных значений изучаемого признака.

При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный или дискретный признак положен в основание группировки.

Если основанием группировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов.

При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интервалов. Для того, чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу совокупности, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно использовать открытые интервалы. В данном случае, вопрос отнесения отдельных единиц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе решается на основе анализа последнего открытого интервала.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-го интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1.

При определении границ интервалов статистических группировок иногда исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.

Строя такую группировку, следует дифференцированно устанавливать границы интервалов для разных отраслей народного хозяйства. Это достигается путем использования группировок со специализированными интервалами. Специализированные интервалы - это такие интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными и, как правило, используются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.

Ряды распределения представляют собой простейшую группировку, в которой каждая выделенная группа характеризуется одним показателем.

Статистический ряд распределения - это упорядоченное количественное распределение единиц совокупности на однородные группы по какому - либо варьирующему (атрибутивному или количественному) признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам, то есть признакам, характеризующим состояние изучаемого явления и не имеющим числового выражения.

Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.

Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку, т.е. признаку, имеющему числовое выражение у отдельных единиц совокупности. Вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, то есть конкретное значение варьирующего признака. Частотами называются численности отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты показывают, как часто встречаются те или иные значения признака в изучаемой совокупности. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%.

В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды.

Дискретный вариационный ряд - это ряд распределения в котором группы составлены по признаку, изменяющемуся прерывно, т.е. через определенное число единиц и характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только целые значения.

Интервальный вариационный ряд распределения – это ряд распределения, в котором группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в интервале любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодную малую величину.

Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация признака проявляется в широких пределах, то есть число вариантов дискретного признака достаточно велико.

Правила построения рядов распределения аналогичны правилам построения группировки.

Анализ рядов распределения наглядно можно проводить на основе их графического изображения. Для этой цели строят полигон, гистограмму, огиву и кумуляту распределения.

Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала для выражения величины частот. Полученные на пересечении оси абсцисс (х) и оси ординат (у) точки соединяются прямыми линиями, в результате чего получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Иногда для замыкания полигона предлагается крайние точки (слева и справа на ломаной линии) соединить с точками на оси абсцисс, в результате чего получается многоугольник.

Гистограмма применяется для изображения интервального вариационного ряда. При построении гистограммы на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенным на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. В результате получается график, на котором ряд распределения изображен в виде смежных друг с другом столбиков.

Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если середины верхних сторон прямоугольников соединить прямыми линиями.

При построении гистограммы распределения вариационного ряда с неравными интервалами по оси ординат наносят не частоты, а плотность распределения признака в соответствующих интервалах. Это необходимо сделать для устранения влияния величины интервала на распределение интервала и получения возможности сравнивать частоты. Плотность распределения - это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала, то есть, сколько единиц в каждой группе приходится на единицу величины интервала.

Для графического изображения вариационных рядов может использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты определяются путем последовательного суммирования частот по группам. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение.

При построении кумуляты интервального вариационного ряда по оси абсцисс (х) откладываются варианты ряда, а по оси ординат (у) накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, то есть кумуляту.

Если при графическом изображении вариационного ряда в виде кумуляты оси х и у поменять местами, то получим огиву.


^ 2.5. Сравнимость статистических группировок.

Вторичная группировка


Группировки, построенные за один и тот же период времени, но для разных объектов или, наоборот, для одного объекта, но за два разных периода времени могут оказаться несопоставимыми из-за различного числа выделенных групп или неодинаковости границ интервалов.

Вторичная группировка, или перегруппировка сгруппированных данных применяется для лучшей характеристики изучаемого явления (в случае, когда первоначальная группировка не позволяет четко выявить характер распределения единиц совокупности), либо для приведения к сопоставимому виду группировок с целью проведения сравнительного анализа.

Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Применяют два способа образования новых групп. Первым, наиболее простым и распространенным способом является изменение (чаще укрупнение) первоначальных интервалов. Второй способ получил название долевой перегруппировки и состоит в образовании новых групп на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности.


2.6. Статистическая таблица и ее элементы


Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, представляются в виде таблиц.

Таблица является наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления статистического материала.

Однако, не всякая таблица является статистической. Таблица умножения, опросный лист социологического обследования и так далее, могут носить табличную форму, но еще не являются статистическими таблицами.

Статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Основные элементы статистической таблицы, составляющие ее остов (основу), показаны на схеме 2.1.

Табличной называется такая форма расположения числовой информации, при которой число располагается на пересечении четко сформулированного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и названия по соответствующей горизонтальной полосе - строке. Внешне таблица представляет собой пересечение граф и строк, которые формируют остов таблицы.

Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над макетом таблицы по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) - строк. Они являются внутренними заголовками.

Остов таблицы, заполненный заголовками, образует макет таблицы; если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица.

Название таблицы

(общий заголовок)



*) Примечания к таблице.

Схема 2.1. Остов (основа) статистической таблицы

Цифровой материал может быть представлен абсолютными, относительными и средними величинами.

Таблицы могут сопровождаться примечанием, используемым с целью пояснения, в случае необходимости, заголовков, методики расчета некоторых показателей, источников информации и так далее.

По логическому содержанию таблица представляет собой «статистическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.

Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее. Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.

Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.

Расположение подлежащего и сказуемого в отдельных случаях может меняться местами для более полного и лучшего способа прочтения и анализа исходной информации об исследуемой совокупности.


^ 2.7. Виды таблиц по характеру подлежащего


В практике экономико-статистического анализа используются различные виды статистических таблиц.

В зависимости от структуры подлежащего, от группировки единиц в нем, различают статистические таблицы простые и сложные, а последние, в свою очередь, подразделяются на групповые и комбинационные.

Простой называется такая таблица, в подлежащем которой дается перечень каких-либо объектов или территориальных единиц.

Простые таблицы различают монографические и перечневые. Монографические таблицы характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объекта, а только одну какую-либо группу из нее, выделенную по определенному признаку.

Простыми перечневыми таблицами называются таблицы, подлежащее которых содержит перечень единиц изучаемого объекта.

Подлежащее простой таблицы может быть сформировано по видовому; территориальному; временному и так далее принципам.

Простые таблицы не дают возможности выявить социально-экономические типы изучаемых явлений, их структуру, а также взаимосвязи и взаимозависимости между характеризующими их признаками.

Эти задачи более полно могут быть решены с помощью сложных - групповых и, особенно, комбинационных таблиц.

Групповыми называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности по одному количественному или атрибутивному признаку.

Простейшим видом групповых таблиц являются ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом дополнительно приводятся ряд показателей, характеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам.

Таким образом, групповые таблицы позволяют выявить и охарактеризовать социально-экономические типы явлений, их структуру в зависимости только от одного признака.

Комбинационными называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности одновременно по двум и более признакам: каждая из групп, построенная по одному признаку, разбивается, в свою очередь, на подгруппы по какому-либо другому признаку и так далее.

Комбинационные таблицы позволяют характеризовать типические группы, выделенные по нескольким признакам и связь между ними. Последовательность разбиения единиц совокупности на однородные группы по признакам определяется либо важностью одного из них в их комбинации, либо порядком их изучения.


^ 2.8. Виды таблиц по разработке сказуемого


В сказуемом статистической таблицы приводятся показатели, которые являются характеристикой изучаемого объекта.

По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой.

При простой разработке сказуемого, показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга.

Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, формирующего его, на подгруппы. При сложной разработке сказуемого явление или объект могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков, формирующих их.

Исследователь при построении статистических таблиц должен руководствоваться оптимальным соотношением показателей сказуемого.


^ 2.9. Правила построения статистических таблиц


Статистические таблицы, как средство наглядного и компактного представления цифровой информации, должны быть статистически правильно оформлены.

Основными приемами, определяющими технику формирования статистических таблиц, являются следующие:

1. Таблица должна быть компактной и содержать только те данные, которые непосредственно отражают исследуемое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности. Цифровой материал необходимо излагать таким образом, чтобы при анализе таблицы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз;

2. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписывающееся в содержание текста. В названии таблицы должны найти отражение объект, признак, время и место совершения события.

3. Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы, завершается итоговой строкой. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом:

  • строка «Итого» или «Всего» завершает статистическую таблицу;

  • итоговая строка располагается первой строкой таблицы и соединяется с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе».

4. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то необходимо им присвоить объединяющий заголовок.

5. Графы и строки полезно нумеровать. Графы слева, заполненные названием строк, принято обозначать заглавными буквами алфавита (А), (В) и так далее, а все последующие графы - номерами в порядке возрастания.

6. Взаимосвязанные данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.

7. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям.

8. Числа целесообразнее, по возможности, округлять. Округление чисел в пределах одной и той же графы или строки следует проводить с одинаковой степенью точности.

Если все числа одной и той же графы или строки даны с одним десятичным знаком, а одно из чисел имеет точно два знака после запятой, то числа с одним знаком после запятой следует дополнять нулем, тем самым подчеркнув их одинаковую точность.

9. Отсутствие данных об анализируемом социально-экономическом явлении может быть обусловлено различными причинами и это по-разному отмечается:

а) если данная позиция (на пересечении соответствующих графы и строки) вообще не подлежит заполнению, то ставится знак «Х»;

б) если по какой-либо причине отсутствуют сведения, то ставится многоточие «...» или «нет свед.»;

в) если отсутствует явление, то клетка заполняется тире (-). Для отображения очень малых чисел используют обозначения (0,0) или (0,00.

10. В случае необходимости дополнительной информации - разъяснений к таблице, могут даваться примечания.

Соблюдение приведенных правил построения и оформления статистических таблиц делает их основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации о состоянии и развитии анализируемых социально-экономических явлений.


^ 2.10. Чтение и анализ статистической таблицы


Анализу статистических таблиц предшествует этап ознакомления - чтения их.

«Чтение» предполагает, что исследователь, прочитав слова и числа таблицы, усвоил ее содержание в целом, сформулировал первые суждения об объекте, уяснил назначение таблицы, дал оценку явлению или процессу, описанному в таблице.

Анализ предполагает реализацию двух его направлений - структурного и содержательного.

Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы и характеристику представленных в ней:

  • совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее;

  • признаков и их комбинации, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы;

  • признаков - количественные или атрибутивные;

  • соотношение признаков подлежащего с показателями сказуемого;

  • вида таблицы - простая или сложная, а последняя - групповая или комбинационная;

  • решаемых задач - анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей.

Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего содержания таблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соответствующим признакам сказуемого; выявление соотношений и пропорций между группами явлений по одному и разным признакам; сравнительный анализ и формулировка выводов по отдельным группам и по всей совокупности в целом, установление закономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта.

Прежде чем приступить к анализу числовой информации, необходимо проверить ее достоверность и научную обоснованность, источники ее получения. Должна быть произведена проверка данных: логическая и счетная - выборочный расчет отдельных значений признаков по группе, либо итоговых значений.

Анализ отдельных признаков и групп необходимо начинать с изучения абсолютных величин, затем - связанных с ними относительных величин.

Анализ таблиц может быть дополнен расчетными относительными и средними величинами, графиками, диаграммами и т.д., если этого требуют задачи исследования.

Анализ данных таблиц производится по каждому признаку в отдельности, а затем в логико-экономическом сочетании признаков.

Соблюдение правил и последовательности работы со статистическими таблицами позволит исследователю осуществить научно-обоснованный экономико-статистический анализ объектов и процессов.











оставить комментарий
страница1/16
Дата21.09.2011
Размер2,01 Mb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы:   1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16
плохо
  4
средне
  2
хорошо
  3
отлично
  15
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх