Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







II. Статистические группировки.





В сводке статистического материала все объекты и единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Статистическая группировка – это метод разделения множества единиц изучаемой совокупности на однородные по существенным признакам группы.

Пример:

1) Группировка промышленных предприятий по формам собственности.

2) Группировка населения по среднедушевому доходу.

3) Группировка коммерческих банков по сумме активов баланса.

С помощью метода группировки решаются следующие задачи:

1. выявление социально-экономических типов явлений;

2. изучение состава явления (его структуры);

3. выявление связи и зависимости между отдельными признаками общественных явлений.

Классификация группировок.

1. В зависимости от решаемых задач.

1) Типологические.

Разделяют качественно однородные совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы.

Пример:

1) Группировка населения по уровню образования.

2) Группировка предприятий по формам собственности.

Таблица 1. -Группировка промышленных предприятий региона по формам собственности.

№ п/п Группы предприятий по формам собственности Число предприятий
Всего, ед. % к итогу
1. Федеральная собственность   93,6
2. Муниципальная собственность   0,3
3. Частная собственность   4,9
4. Смешанная собственность   1,2
Всего:    

 

Вывод: Подавляющее большинство предприятий находится в федеральной собственности, менее 5% составляют предприятия с частной формой собственности и только 1,5% - с муниципальной и смешанной собственностью.

2. Структурные.

Группировки, разделяющие однородные совокупности на группы, характеризующие их структуру по какому-либо количественному признаку.

Пример:

1) Группировка хозяйств по объему продукции.

2) Группировка предприятий по стоимости ОПФ.

3) Группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

Таблица 2. - Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода (1998).

№ п/п Группы населения по размеру среднедушевого дохода в месяц, руб. Численность населения
Всего, млн. чел. % к итогу
1. До 80 25,8 17,4
2. 80 – 160 64,2 43,3
3. 160 - 240 34,2  
4. 240 - 300 8,7 5,9
5. 300 и более 15,5 10,4
Всего: 148,4  

 

Вывод: Данные показывают, что более 43% населения имело среднедушевой доход от 80 до 160 руб. в месяц, доход до 80 руб. получало 17% населения.

3. Аналитические (факторные).

Группировки, выявляющие взаимосвязи между изучаемыми признаками.

В этих группировках выделяют факторные -Х и результативные - У признаки. Факторными являются признаки, под воздействием которых изменяются результативные признаки. В основе построения данных группировок лежит факторный признак и каждая выделенная группа (по факторному признаку) характеризуется соответствующими значениями результативного признака.

Пример:

1) Группировка рабочих по квалификации (факторный признак) с указанием их среднемесячной зарплаты (результативный признак). С помощью ее можно выявить зависимость уровня зарплаты рабочих от их квалификации.

2) Группировка предприятий по техническому уровню (факторный признак) с указанием производительности труда на предприятии (результативный признак). С ее помощью можно выявить зависимость производительности труда от технической оснащенности предприятий.

3) Группировка банков по сумме их активов с указанием средней численности занятых и суммы балансовой прибыли.

Таблица 3. - Группировка коммерческих банков России по сумме активов баланса.

№ п/п Группы банков по сумме активов баланса, млрд. руб. Количество банков, ед В среднем на 1 банк
Численность занятых, чел. Балансовая прибыль, млн. руб.
1. До 20     22,5
2. 20 – 30     31,6
3. 30 – 40     36,0
4. 40 – 50     69,2
5. 50 и более     205,6
Всего:      

 

Вывод: Данные таблицы показывают, что чем больше сумма активов, тем выше прибыль банка и численность его сотрудников. У первой группы средняя численность занятых в 2,8 раза меньше, чем у пятой, а балансовая прибыль меньше в 9,1 раз.

4. Многомерные группировки.

Используются для анализа влияния множества факторных признаков, действующих в различных направлениях, на изменение величины результативного признака.

При её построении абсолютные значения результативного признака (уi) заменяются отношениями:

Qi = уi / , где = Σ уi / n

у – среднее значение результативного признака;

n – число результативных признаков.

Абсолютные значения факторных признаков (хij) заменяются отношениями:

Рij = хij / , где = Σ хij / n

– среднее значение i - го вида факторного признака;

n – количество факторных признаков i - го вида;

В результате этой замены получается матрица отношений:

№ п/п Результативный признак, уi / у̅ Факторные признаки
хi1 / хi2 / хi3 / хik /
1. Q1 Р11 Р12 Р13 Р1k
2. Q1 Р21 Р22 Р23 Р2k
3. Q1 Р31 Р32 Р33 Р3k
n Q1 Рn1 Рn2 Рn3 Рnk

Если связь между результативным и факторным признаком обратная, то для каждой единицы определяется величина: 1 / Рij.

На основе отношений Рij определяется показатель:

= Σ Рij / k, где

k – число факторных признаков.

Данная величина покажет взаимосвязь между множеством факторных признаков и результативным.

2. В зависимости от числа признаков

1) Простые группировки.

Группировки, в которых группы образованы по одному признаку.

Пример: таблицы 1 и 2.

2) Сложные группировки (комбинированные).

Группировки, в которых разделение на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании.

В данных группировках сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, которые в свою очередь могут подразделяться по третьему и т.д.

Пример:

А) Дополнив простую группировку населения по возрастным группам, группировкой по полу получим сложную группировку.

Б) Группировку рабочих по стажу работы можно дополнить подгруппами рабочих в зависимости от классности.

III. Ряды распределения.

Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку.

В зависимости от признака положенного в основу образования ряда выделяют:

1. Атрибутивные ряды распределения.

Ряды, построенные по качественным признакам.

2. Вариационные ряды распределения.

Ряды, построенные по количественному признаку.

Вариация – это количественное различие признака внутри изучаемой совокупности.

Состав вариационных рядов:

а) варианты – это отдельные значения признака в ряду;

б) частоты – это численности отдельных вариант или группы вариационного ряда, показывающие, как часто встречаются одинаковые варианты в ряду.

Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.

Частоты, выраженные в долях единицы или в % к итогу называются частостями. Сумма частостей равна 1 ил 100%.

Вариационные ряды подразделяют на:

1) Дискретные (прерывные).

Ряды, где варианты имеют значения целых чисел.

2) Интервальные (непрерывные).

Ряды, где признак может принимать любые значения в определённых пределах (интервалах), а варианты признака представлены в виде интервалов (от – до).

3) Ранжированные.

Ряды, где значения признака (варианты) расположены в порядке возрастания или убывания их количественных значений.

Графическое изображение рядов распределения дает наглядное представление о характере изменения частот вариационного ряда (форме распределения). Выделяют следующие графические изображения этих рядов:

1. Полигон. Используется для изображения дискретных вариационных рядов.

Для его построения по оси абсцисс (х) откладываются ранжированные значения признака, а по оси ординат (у) – величины частот.

Таблица 4 - Распределение жилого фонда района по типу квартир.

№ п/п Группы квартир по числу комнат Число квартир, тыс. ед.
1.    
2.    
3.    
4.    
5.    
Всего:  

 
 

Рис. 1. Полигон распределения жилого фонда района по типу квартир.

2. Гистограмма.

Применяется для изображения интервальных вариационных рядов.

При ее построении по оси х откладываются величины интервалов признака, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота частот пропорциональна частотам.

Пример:

Таблица 5.- Распределение семей по размеру жилой площади приходящейся на 1 человека.

№ п/п Группы семей по размеру жи-лой площади, приходящейся на человека, м2 Число семей с данным размером жилой площади Накопленное число семей
1. 3 – 5    
2. 5 – 7    
3. 7 – 9    
4. 9 – 11    
5. 11 – 13    
Всего:   -

 
 

Рис. 2. Гистограмма распределения семей по размеру жилой площади, приходящейся на 1 человека.

3. Кумулята.

С её помощью изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты – это частоты показывающие, сколько единиц совокупности имеют значения признака не выше рассматриваемого значения.

При её построении по оси х откладываются варианты ряда, а по оси у – накопленные частоты (таблица 5).

 
 

Рис. 3. Кумулята распределения семей по размеру жилой площади, приходящейся на 1 человека.

Изображение ряда в виде кумуляты эффективно для рядов, частоты которых выражены частостями.

4. Огива.

Если при графическом изображении ряда в виде кумуляты оси поменять местами, то получится огива.

IV. Правила построения статистических группировок.

Построение группировок включает несколько этапов:

1. Изучение явления и выбор группировочного признака. В качестве данного признака берется факторный признак.

2. Определение числа групп и величины интервала.

2.1. Если признак качественный, то число групп будет соответствовать числу качественных вариант.

2.2. Если признак количественный, то необходимо:

2.2.1. Построить ранжированный ряд группировочного признака.

2.2.2 Построить графическое изображение ранжированного ряда

На основе графического изображения оценивается интенсивность изменения группировочного признака.

В п.

е р.

л и.

и з

ч н.

и а.

н к.

а а.

.

. единицы

I группа II группа III группа признака

На этом этапе возможно провести выделение групп.

А) Если группировочный признак изменяется плавно, то для определения числа групп можно использовать формулу:

n = 1 + 3,322 х lg N, где

n – число групп данной группировки;

N – число единиц совокупности.

Тогда величина интервала определяется:

X max – Xmin

h =, где

n

X max – максимальное значение признака;

X min – минимальное значение признака.

Б) Если группировочный признак изменяется резко или имеет значительный размах между минимальным и максимальным значением, то строятся неравные интервалы. Они могут быть прогрессивно возрастающими или убывающими в:

1) Арифметической прогрессии.

В этом случае величина интервала определяется:

h i + 1 = hi + a, где

a – число на которое последующий интервал больше предыдущего.

2) Геометрической прогрессии.

В этом случае величина интервала будет определяться:

h i + 1 = hi х q, где

q – число, показывающее во сколько раз последующий интервал больше предыдущего.

В) Многие группировки в экономике строятся с произвольными интервалами, различными по своей величине, в зависимости от решаемых задач.

3. Построение интервального ряда распределения.

4. Выбор показателей для характеристики групп и построение вспомогательной таблицы для их расчета.

5. Построение итоговой группировочной таблицы, в которой определяется средний уровень для характеристики групп.

6. Анализ полученных данных.

 

 

Статистические величины

 

1. Абсолютные величины.

2. Относительные величины.

3. Средние величины.

4. Показатели вариации.

 

I. Абсолютные величины.

Исходной первичной формой выражения статистических показателей, отражающих уровень развития явления, служат абсолютные величины.

Абсолютные величины – это показатели, характеризующие размеры общественных явлений в конкретных условиях места и времени.

В зависимости от способа выражения они делятся на:

1. Индивидуальные.

Характеризуют размеры признака у отдельных единиц совокупности.

Пример:

а) зарплата отдельного работника;

б) величина вклада в банке конкретного вкладчика;

в) выработка отдельного рабочего за конкретный период.

Эти величины получаются непосредственно в процессе наблюдения и фиксируются в первичных документах.

2. Суммарные (сводные).

Характеризуют объем признака по определённой совокупности объектов (сумму значений признака всех единиц совокупности) и численность совокупности (сумму количества единиц совокупности).

Пример:

а) количество промышленных предприятий;

б) фонд заработной платы;

в) объем производства продукции всех промышленных предприятий.

Абсолютные величины выражаются в конкретных единицах измерения, которые разделяются на:

1. Натуральные единицы. Они подразделяются на:

а) простые (т., шт., м. и другие);

б) сложные (тонно-километры – измеряют грузооборот, пассажиро-километры – пассажирооборот, киловатт-часы – производство электроэнергии и другие);

в) условно-натуральные (условное топливо, условное мыло, условные консервные банки и другие);

2. Стоимостные единицы.

Дают денежную оценку признака.

3. Трудовые единицы.

Позволяют учитывать общие затраты труда и трудоемкость отдельных операций технологического цикла (человеко-день, человеко-час и другие).

 

II. Относительные величины.

Относительная величина – это величина, выражающая количественное соотношение между абсолютными величинами.

Схема расчета:

Анализируемая величина

ОВ =

База сравнения

Формы выражения относительных величин:

1. Коэффициент. Если база сравнения приравнивается к единице.

2. Процент (%). Если база сравнения приравнивается к 100.

3. Промилли или продецимилли ( ‰). Если база сравнения приравнивается к 1000 или 10 000.

Виды относительных величин.

1. Относительная величина динамики.

Характеризует изменение изучаемого явления во времени.

Определяется как отношение текущего показателя к базисному (предшествующему). Она показывает, во сколько раз текущий показатель превышает предшествующий или какую долю от него составляет. Данный показатель выражается коэффициентом роста или при умножении на 100% - темпом роста.

2. Относительная величина планового задания.

Характеризует отношение уровня запланированного на предстоящий период к уровню фактически сложившемуся в этом периоде. Она показывает на сколько необходимо превысить фактический показатель.

3. Относительная величина выполнения планового задания.

Характеризует степень выполнения плана. Определяется как отношение достигнутого уровня к плановому.

4. Относительная величина структуры.

Определяется как отношение части к целому. Показывает какую долю или какой удельный вес имеет отдельная часть в общем итоге.

Пример:

а) доля городского населения в общей его численности;

б) доля личных подсобных хозяйств в производстве продукции сельского хозяйства;

в) доля товарооборота предприятия в общем объеме товарооборота района.

5. Относительная величина интенсивности.

Характеризует степень распространения явления в присущей ему среде.

Определяется как отношение показателя характеризующего явление А к показателю, характеризующему среду его распространения.

Пример:

а) число родившихся на 1000 человек;

б) количество человек на 1 км2 (плотность населения).

6. Относительная величина координации.

Характеризует соотношение отдельных частей целого между собой. Определяется как отношение показателя характеризующего отдельную часть совокупности к показателю, характеризующему часть совокупности, выбранную в качестве базы сравнения.

Пример:

а) сколько специалистов со средним специальным образованием приходится на 1 специалиста с высшим;

б) сколько рублей составляет 1 доллар США;

в) сколько рублей экспорта приходится на 1 рубль импорта.

7. Относительная величина сравнения.

Характеризует соотношение одноимённых показателей, относящихся к различным объектам. Определяется как отношение показателя характеризующего объект А к показателю, характеризующему объект Б.

Пример:

а) соотношение численности населения Москвы и Санкт-Петербурга;

б) соотношение уровня производительности труда на различных предприятиях;

в) соотношение себестоимости различных видов продукции.

 

III. Средние величины.

Средние величины – это показатели, дающие обобщающую количественную характеристику однородным общественным явлениям по какому-либо признаку.

Сущность средних заключается в сглаживании различий в величине признака, возникающих по тем или иным причинам у отдельных единиц совокупности и определении размера признака, выражающего общие для данной совокупности условия.

Пример:

1) Месячная заработная плата шахтеров в силу различия их квалификации, стажа, отработанного времени и других признаков отличается друг от друга. Однако средняя зарплата всех шахтеров отражает типичный уровень оплаты труда работников данной специальности.

2) Цены на рынке на одинаковую продукцию отличаются по тем или иным причинам. Однако средняя цена характеризует стоимость данной продукции.

Для того, чтобы средняя объективно характеризовала совокупность необходимо соблюдать условия:

1. Расчет средней должен проводиться для качественно однородной совокупности.

Пример: 1) Если определить средний уровень доходов служащих какого-либо района, получится не объективный показатель, т.к. в данную совокупность включаются служащие предприятий различных типов (государственных, совместных, акционерных, сферы культуры, образования и другие), имеющих различный уровень заработной платы. Поэтому для расчета типичных средних необходимо сгруппировать служащих по различным типам предприятий и определить средний доход по этим группам.

2) Средняя себестоимость, определённая для группы однородных товаров или товаров одного вида будет более объективна, чем средняя себестоимость, вычисленная для всей совокупности выпускаемых товаров.

2. Расчет средней должен проводиться при охвате максимально возможного числа единиц совокупности.

Такая средняя наиболее достоверна, т.к. согласно закону больших чисел случайные индивидуальные различия между единицами совокупности взаимопогашаются и не оказывают существенного влияния на среднее значение.

3. Для объективной характеристики сложных явлений необходимо использовать систему средних показателей.

Пример: При изучении изменения доходов торговых предприятий используют несколько средних величин: средний оборот на 1 предприятие; средний размер дохода на одно предприятие; средний размер доходности и другие.

Различают две группы средних величин:

1. Степенные средние.

2. Структурные средние.

Степенные средние делятся на несколько видов. При этом выбор вида используемой средней производится в зависимости от содержания изучаемого явления и конкретных данных, по которым её приходится рассчитывать.

Виды степенных средних:

1. Средняя арифметическая.

А) простая:

, где (1)

Хi – i-е значение признака;

n – число единиц совокупности.

Применяется если:

а) индивидуальные значения признака не имеют повторов;

б) ряд индивидуальных значений признака не сгруппирован.

Б) взвешенная:

, где (2)

fi - частота (повторяемость индивидуальных значений признака).

Определяется по сгруппированным данным или если отдельные значения признака имеют повторы.

2. Средняя гармоническая.

Используется, когда известны отдельные значения признака и общий объем явления, а частоты по отдельным вариантам отсутствуют.

А) простая:

, где (3)

Σ 1/Хi - сумма обратных значений признака.

Применяется, когда объемы явления Wi = Xi fi по каждому признаку равны.

 

Б) взвешенная:

(4)

3. Средняя хронологическая.

Применяется если информация представлена на начало или конец каких-то промежутков времени. Рассчитывается по динамическим рядам.

А) простая:

(5)

Применяется если временные интервалы равны между собой.

Б) взвешенная:

, где (6)

ti - длительность интервалов времени между уровнями.

Применяется если временные интервалы не равны между собой.

4. Средняя геометрическая.

Применяется при определении среднего темпа роста или прироста в рядах динамики.

, где (7)

Хi – темп роста или прироста;

n – число темпов роста или прироста.

Структурные средние – это показатели, характеризующие внутреннее строение рядов распределения.

Виды структурных средних:

1. Мода ( Мо ). Это значение признака чаще всего встречающегося в статистическом ряду, т.е. вариант, имеющий наибольшую частоту (fi).

Мода широко применяется при изучении покупательского спроса, регистрации цен, анализа доходов населения и т.д.

При определении моды в интервальных рядах используют формулу:

, где (8)

ХМо – нижняя граница модального интервала;

iМо – величина модального интервала;

fМо – частота модального интервала;

fМо – 1 – частота интервала предшествующего модальному;

fМо + 1 – частота интервала следующего за модальным.

Модой в интервальном ряду будет один из центральных вариант модального интервала, т.е. интервала, имеющего наибольшую частоту.

2. Медиана (Ме). Это вариант, который находится в середине ряда и делит его численность на 2 равные части.

Для нахождения медианы в дискретном ряду необходимо ранжировать ряд, а затем определить порядковый номер медианы, т.е. номер под которым она находится в ряду:

1) NМе = n + 1 / 2 – для ряда с нечетным количеством вариант.

2) NМе = n / 2 – для ряда с четным количеством вариант.

При нахождении медианы в интервальном ряду используют формулу:

, где (9)

ХМе – нижняя граница медианного интервала;

iМе – величина медианного интервала;

SМе – 1 – накопленная частота интервала предшествующего медианному;

fМе – частота медианного интервала.

Медианный интервал определяется следующим образом:

1) Рассчитываются накопленные частоты. Они определяются путём постепенного суммирования частот, начиная от интервала с наименьшим значением признака.

2) Определяется номер медианы.

3) Находится накопленная частота медианного интервала. Она равна или превышает значение номера медианы.

4) Находится медианный интервал – по накопленной частоте.

Медиана используется при анализе доходов населения, маркетинговых исследованиях и других случаях, когда необходимо определить среднее значение ряда.

3. Аналогично медиане определяются значения признака делящие совокупность на 4 равные части по числу единиц – квартели, на пять – квинтели, десять – децели, сто – перцентели.

Пример расчета децелей:

, где (10)

di – i-й децель;

Хdi – нижняя граница интервала содержащего i-й децель;

idi – величина интервала содержащего i-й децель;

Sdi – 1 – накопленная частота интервала, предшествующего интервалу содержащему i-й децель;

fdi – частота интервала содержащего i-й децель;

Ndi – номер под которым находится i-й децель. Он определяется:

Nd1 = 1 / 10 х Σ f или n / 10;

Nd2 = 2 / 10 х Σ f или 2n / 10;

Nd3 = 3 / 10 х Σ f или 3n / 10 и т.д.

IV. Показатели вариации.

Показатели вариации – это величины характеризующие вариацию признака статистической совокупности.

Значения показателей вариации.

1. Они дополняют средние величины.

2. Характеризуют границы вариации признака.

3. Характеризуют степень однородности совокупности по данному признаку и типичность средней величины.

4. Соотношение показателей вариации характеризует взаимосвязь между признаками.

Показатели вариации:

1. Размах вариации.

R = Xmax – Xmin, где (11)

Xmax – наибольшее значение признака;

Xmin – наименьшее значение признака.

Данный показатель указывает на общие размеры вариации и применяется когда для анализа важны значения либо максимальных, либо минимальных вариант.

Пример: При определении качества продукции, перспектив роста и других.

2. Среднее линейное отклонение.

Определяется по:

А) средней арифметической простой:

, где (12)

– абсолютное отклонение отдельных вариант от их средней величины.

Б) средней арифметической взвешенной:

, (13)

Этот показатель характеризует степень однородности совокупности по анализируемому признаку. С его помощью можно проанализировать однородность состава рабочих на том или ином предприятии, ритмичность производства, вариацию цен и т.п.

3. Дисперсия. Она определяется по:

А) средней арифметической простой:

(14)

Б) средней арифметической взвешенной:

, где (15)

– квадрат отклонений вариант от их среднего значения.

4. Среднее квадратическое отклонение.

(16)

Среднее квадратическое отклонение показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения и выражается в тех же единицах что и анализируемый признак.

 

 

5. Коэффициент вариации.

(17)

Он дает характеристику однородности совокупности и типичности средней величины.

Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %. В этом случае средняя типична для данной совокупности. Если коэффициент вариации превышает 33 %, то необходимо разбить изучаемую совокупность на более однородные группы и рассчитать для них типичные групповые средние.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать вариации различных признаков: возраста рабочих и их квалификации; зарплаты и стажа; себестоимости и прибыли – а также колеблемость одного и того же признака в нескольких совокупностях с различными средними.

Кроме того, при экономическом анализе могут применяться и другие показатели вариации:

1. Коэффициент осцилляции.

(18)

2. Линейные коэффициенты вариации:

(19)

(20)

 

 

Ряды динамики

 

1. Ряды динамики и их виды.

2. Показатели динамического ряда.

3. Методы выявления основной тенденции развития.

 

I. Ряды динамики и их виды.

Ряд динамики – это ряд расположенных в хронологической последовательности статистических показателей, характеризующих изменение явления во времени.

Элементы ряда динамики.

1. Уровни ряда – это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд – У.

2. Момент времени – это период времени, к которому относится конкретный уровень динамического ряда – t.

– ряд динамики.

Классификация рядов динамики.

1. По времени.

а) Моментные ряды.

Характеризуют уровень какого-либо явления на определённый момент времени.

С помощью этих рядов анализируют динамику численности населения, ресурсов производства: ОПФ, земельных угодий, числа рабочих и других.

б) Интервальные ряды.

Характеризуют уровень явления за интервал времени.

С их помощью анализируют динамику объема производства, фонда заработной платы, объема товарооборота, числа родившихся и другие показатели.

2. По форме представления уровней.

А) Ряды абсолютных величин.

Пример: а) суммы продаж, млн. руб.; б) добычи нефти, млн. т.;

в) численности населения, млн. чел.

Б) Ряды относительных показателей.

Пример: а) доли городского и сельского населения; б) уровня безработицы; в) индексов цен.

В) Ряды средних величин.

Пример: а) средней зарплаты; б) урожайности; в) производительности.

3. По расстоянию между уровнями ряда.

А) Равноотстоящие.

Если уровни ряда представлены через равные следующие друг за другом интервалы времени.

Б) Нераноотстоящие.

Если уровни ряда представлены за неравномерные интервалы времени.

Правила построения динамических рядов.

1. Периодизация динамики.

Разделение ряда динамики во времени на однородные этапы, характеризующиеся одной закономерностью развития.

2. Сопоставимость статистических данных.

А) По территории.

Необходимо анализировать явление в одних и тех же территориальных единицах.

Б) По кругу охватываемых объектов.

Показатели динамического ряда должны быть однородны по экономическому содержанию и границам объекта.

Пример: При характеристике динамики численности студентов высших учебных заведений по годам нельзя в одни годы учитывать только численность студентов дневного отделения, а в другие численность студентов всех видов обучения.

В) По времени регистрации.

Для интервальных рядов должно обеспечиваться равенство периодов времени, за которые приводятся данные (нельзя сравнивать квартальную продукцию с годовой).

Для моментных рядов показатели следует приводить на одну и ту же дату.

Г) По единицам измерения.

Уровни динамического ряда должны выражаться в одинаковых единицах измерения, а стоимостные показатели в сопоставимых ценах.

Д) По методологии расчета.

Необходимо сравнивать показатели, рассчитанные по единой методике.

Пример:

Если в одни годы средняя урожайность сельскохозяйственных культур рассчитывалась с засеянной площади, а в другие с убранной. Или в одни годы производительность труда в промышленности определялась в расчете на 1 работника, а в другие – на одного работника промышленно-производственного персонала. В этих случаях необходимо показатели пересчитать по единой методике.

3. Упорядоченность рядов динамики во времени.

Замена пропусков уровней их расчетными показателями. Расчет недостающих уровней динамического ряда осуществляется при помощи метода интерполяции.

 

II. Показатели динамического ряда.

Абсолютные и относительные показатели:

1. Абсолютный прирост – ∆ у.

а) базисный:

∆ уiб = уi – у0i, где (1)

уi – сравниваемый i-й уровень ряда;

у0i – уровень, принятый за постоянную базу сравнения.

б) цепной:

∆ уiц = уi – уi - 1, где (2)

уi – 1 – уровень предшествующий i-му уровню ряда.

2. Темп роста - Тр.

а) базисный:

(3)

 

 

б) цепной:

(4)

3. Темп прироста – Тпр.

а) базисный:

(5)

б) цепной:

(6)







ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...





Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2024 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.