Зарождение и формирование статистики. Предмет, метод, совершенствование.

ЗАРОЖДЕНИЕ И ФОРМИРОВАНИЕ СТАТИСТИКИ. ПРЕДМЕТ, МЕТОД, СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ.

Слово “статистика” приходит от латинского слова status (состояние), которое употреблялось в значении “политическое состояние”. Отсюда итальянские слова stato – государство и statista – знаток государств. В научный оборот слово “статистика” ввёл профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719 - 1772), и понималось оно тогда как государствоведение.

Прежде чем стать наукой в ее современном понимании статистика прошла многовековую историю развития.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тысяч лет до нашей эры проводился подсчёт населения в Китае, вёлся учет имущества в Древнем Риме. Эти сведения использовались в основном в военных целях и при обложении налогами. В столь отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, то есть зарождение статистики как науки следует отнести ко второй половине 17 века. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 года начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттингенском университетах новую учебную дисциплину, которую он и назвал статистикой.

Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы, ее основателями были В. Петти (1623-1687гг.) и Дж. Граунт (1620-1674 гг.). Политические арифметики путём обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений, проявляющихся в массовом материале. История показала, что именно школа политических арифметиков явилась истоком возникновения современной статистики как науки. В. Петти по праву считается создателем экономической статистики.

В первой половине 19 века возникло третье направление статистической науки – статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А. Кетле (1796-1874 гг.) – основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф. Гальтона (1822-1911 гг.) и К. Пирсона (1857-1936 гг.), В. Госсета (1876-1937 гг.), Р. Фишера (1890-1962 гг.), М. Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И.К. Кириллову (1689-1737 гг.), И.Ф. Герману (1755-1815 гг.), Д.Н. Журавскому (1810-1856 гг.), Н.Н. Семенову-Тян-Шанскому (1827-1914 гг.)

Предметом социально- экономической статистики является количественная сторона массовых экономических и социальных явлений, методы измерания и анализа объективно существующих размеров, уровней и закономерностей их измерения. Она измеряет количественную сторону явлений неразрывно с качественной.

Метод статистики. Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации, направленных на изучение количественных закономерностей.

Три важных состояния элемента метода статистики:

· Массовое статистическое наблюдение- т.е. сбор первичных данных об изучаемых объектах.

·Сводка и группировка – представляет собой разделение совокупности данных полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или нескольким признакам.

·Вычисление обобщающих статистических показателей (абсолютных, относительных, средних, показателей вариаций, динамики, индексов) их анализ.

Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамике социально-экономических явлений. Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающих статистических показателей и их анализ.
Сущность первого элемента статистической методологии составляет сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.
Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).
Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:
1.Абсолютных
2.Относительных
3.Средних
4.Показателейвариации
5.Динамики
6.Индексов и т.д.

 

ВИДЫ ДИСПЕРСИЙ, МЕТОДИКА ИХ РАСЧЕТА И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ

Виды дисперсий:

Дисперсия альтернативного признака: (G - дисперсия)

Альтернативный признак может принимать только 2 значения: наличие и отсутствие признака. Количественно наличие признака обозначается-1, отсутствие- 0. p – доля ед-ц с признаком, q – доля ед-ц без признака.

p+q=1

(G(сигма)квадрат p=p*q)

max значение- 0,25 (0,5*0,5),

где р - доли единиц, обладающих данным признаком

q - доли единиц, не обладающих данным признаком

Дисперсия альтернативного признака широко используется при выборочном контроле качества продукции.

3 дисперсии количественного признака:

позволяют измерить влияние отдельных факторов на вариацию результативного признака. Для этого изучаемую совокупность следует разбить на группы по факторному признаку, влияние которого изучается. Дальше по каждой группе вычисляются групповые средние.

Хi(средняя - сверху палка)= (сумма хi)/ mi

А так же общие средние:

Формула:

Х0 (средняя) или х общ. ср-я = (сумма сумм xi)/n = (сумма сумм xiср.)*mi/ сумма mi

m- число единиц в каждой группе

Затем вычисляем дисперсию:

А) межгрупповая дисперсия (или дисперсия групповых средних)

(дельта) Sx квадрат = (сумма (xi(средняя) – x0 (средняя))квадрат * mi) / сумма mi

Показывает на сколько в среднем отклоняются групповые средние от общих средних; колеблемость результативного признака только за счет влияния фактора, по которому произведена группировка.

Б) по каждой группе вычисляется внутригрупповая дисперсия, т.к. групп несколько, то вычисляется средняя из них.

Она показывает колеблемость результативного признака за счет влияния всех неучтенных факторов.

Формула:

Gi(сигма)квадрат = (сумма (xi - x(средняя))квадрат)/ mi – внутригрупповая дисперсия

Gi(сигма)квадрат (средняя) = (сумма Gi(сигма)квадрат * mi) /сумму mi – средняя внутригрупповая дисперсия

В) Общая дисперсия показывает вариацию результативного признака за счет действия всех без исключения факторов.

Пример: потребление йогурта: при выборке 100 человек

Формула:

G0(сигма)квадрат = (сумма(xi- x0 (средняя))квадрат * mi) / сумму mi

Правило сложения дисперсий

Позволяет определить долю составных частей в общей дисперсии. Показатель, кот. измеряет эту долю, называется эмпирический коэффициент детерминации.

Формула:

n(с крючком вниз, ню)квадрат= бх(дельта малая)квадрат / G0(сигма)квадрат -> n(ню) = корень(n(ню)квадрат)

Для определения тесноты связи между факторным и результативным признаками часто используется показатель эмпирическое корреляционное отношение.

 

ОБЩАЯ ТЕНДЕНЦИЯ (ТРЕНД) РЯДА ДИНАМИКИ. СТАТ. МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И МАТ. ОЦЕНКИ ТРЕНДА ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ОБЩЕЙ ТЕНДЕНЦИИ РД.

Общая тенденция развития явления во времени – это поступательное непрерывное изменение ур-ней РД за длит. Промежуток времени в опр. Направлении.

Тренд – это некот. аналит. ф-я, при пом. кот. описывают тенденцию РД.

Основные методы выявления общей тенденции:

1. Метод укрупнения интервалов. Данные за месяцы суммируются в квартАльные данные.
2. Метод скользящей средней (механического сглаживания). Замена факт. ур-ней РД средними арифм. ур-ми за опр. период.

Устанавливаются звенья: они должны составляться из числа ур-ней, отвечающих, напр., длительности внутригодовых циклов в изуч-м явлении (напр., даны кварталы за неск. лет, для них ск. ср. из 4-членных звеньев. Расчет: y ср.1=(y1+y2+y3+y4)/4; y ch.2=(y2+y3+y4+y5)/4 и т.п.

Для четного числа ур-ней кажд. знач.ср. ск. прих-ся на промежуток между 2мя смежными кватралами. Для опр-я сглаженных уровней пр-ся центрирование: для 3го кв. опр-ся срединное знач. между 1й и 2й ск. ср. (*первые 2 строки в таблице останутся пустыми*). Если нечетное число ур-ней, то центрировать не надо. Потом на график.

1. Метод аналитического выравнивания (построения трендовой модели). Подбор мат. функ-и, графич. линия кот. будет мах близка к граф. линии изуч-го РД.

Методика построения трендовой модели:

1. Факт. ур-ни РД изобр. На линейном графике.
2. По хар-ру расположения точек на графике подбираем мат. функ-ю.
3. Параметры ур-ний выч-ся по способу наименьших квадратов (*короче по формулам дальше, см. вторую их часть*)

а0=(суммаУ*сумма(tквадрат) – сумма(t*y)*сумма(t)) / n* сумма((t)квадрат) – (сумма t)квадрат)) = суммаУ / n = y ср.

a1=(n* сумма(t*y) - сумма(t)* суммаУ) / (n*сумма(tквадрат) – (сумма t)квадрат) = сумма(t*y) / сумма(tквадрат) = дельта ср.

1. Промежуточные расчеты. Есть упрощенный способ расчета параметров – способ отсета времени от условного нуля. За него берется середина РД. При четном числе – 2 средних значения берутся за – и +1, прибавляется по +-2, а если нечетное, то середина=0, прибавляется по +-1. Параметр а2= ср. коэф. Роста.
2. Вычисление параметров.
3. Вычисление теор. значений.- послед-но подставляем t в полученную тренд. модель.
4. Проверка правильности расчетов - сумма y ср. ti=сумма yi
5. Проверка адекватности тренд. модели.

8.1 Визуальная оценка – теор. ур-ни переносим на график.

8.2 Мат. оценка, произв. по стандартиз-й ошибке аппроксимации

G(дельта большая, как у дисперсии) y ср. ti = корень(сумма(yi-yti)квадрат / n)

 

11-12

14.

Правила построения таблиц

1 Т. должна быть небольшой по размеру и легко читаемой.

2.В названии Т. кратко указывается её содержание, а так же места и время к которым относятся данные.

3.Если в Т. большое число строк и столбцов, необходима их нумерация.

4. В Т. взаимосвязанные данные желательно располагать в соседних столбцах.

5. Названия строк и столбцов должны быть краткими и понятными.

6. Слова в Т. пишутся полностью, без сокращений.

7. В названии каждого столбца указываются единицы измерения

8. Т. должны содержать групповые и общие итоги.

9. Обычно территор. и другие объекты располагают в алфавитном порядке.

10. Условное обозначение.

11. Одинаковый уровень значности, точности, для всех чисел данного показателя.

12. Если производится перенос Т., на след. Т. название и шапка полностью повторяются.

13.В аналитических таблицах значность чисел должна быть наименьшей, но, если есть многозначные числа, их принято записывать, группируя цифры по три.

 

Где p0- цена ед. товара

ИНДЕКСЫ ЦЕН, ИХ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОДЕРЖАНИЕ. СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СУММЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ОТ ИЗМЕНЕНИЯ ЦЕНЫ.

Общие (агрегатные) индексы хар-ют динамику всего изучаемого явления, сост-го из разнородных единиц.

Общие индексы выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Пример, показатель изменения объема реализации товарной массы продуктов питания по отдельным периодам будет общим индексом физического объема товарооборота.
Важной особенностью общих индексов является то, что они обладают синтетическими и аналитическими свойствами.

Общий индекс обозначается буквой J и также сопровождает­ся подстрочным знаком индексируемого показателя: Например, Jp — общий индекс цен

Jp- общий агрегатный индекс цен. Позволяет узнать общие изменения цен реализованных товаров.

Jp= сумма p1q1 /сумма p0q1

Показывает во сколько раз (на сколько %) в целом изменились цены реализации товаров в отчетном периоде по сравнению с базисным.

 

Применение агрегатных формул для расчётов общих индексов на практике часто затруднено отсутствием раздельных значений цены, количества, затрат труда на единицу продукции и т.д.

Средние (преобразованые) индексы.

1. Jp (с чертой над р) - индекс цен переменного периода

Jp (с чертой над р) = р1(с чертой) / р0 (с чертой)= (сумма р1q1/сумму q1) / (сумма p0q0/q0)

Этот индекс показывает во сколько раз изменилась в среднем цена реализации товара «А» в отчетном периоде по сравнению с базисным.

2. Jp(с чертой над р)(р)= р1 (с чертой)/ р0 (с чертой, штрих)= (сумма р1q1/ сумма q1) / (сумма р0q1/ сумма q1)

Показывает на сколько раз изменилась средняя цена реализации товара «А» в отчетном периоде по сравнению с базисным только за счет влияния изменения цены реализации этого товара у отдельных продавцов.

Индивидуальные индексы характеризуют изменения отдельных единиц статистической совокупности. Так, например, если при изучении оптовой реализации продовольственных товаров определяются изменения в продаже отдельных товарных разновидностей, то получают индивидуальные (однотоварные).

Индивидуальные индексы обозначаются буквой / и снабжаются подстрочным знаком индексируемого показателя: так iq — ин­дивидуальный индекс объема произведенной продукции отдель­ного вида или количества (объема) проданного товара данного вида, ip — индивидуальный индекс цен и т.д.

Индивидуальный индекс цен:

Iq = q1/q0где q1, p0 — цена единицы одноименной продукции в отчетном и базисном периодах соответственно.

Индивидуальные индексы других показателей строятся аналогично. С аналитической точки зрения индивидуальные индексы характе­ризуют изменения индексируемой величины в текущем периоде по сравнению с базисным, т. е. во сколько раз она возросла (умень­шилась) или сколько процентов составляет ее рост (снижение). Значения индексов выражают в коэффициентах или процентах.

1) Формула агрегатного индекса Пааше: Ip=сумма(p1q1)/сумма(p0q1), где сумма(p1q1)- фактическая стоимость продукции отчетного периода, сумма (p0q1)- условная стоимость товаров, реализованных в отчетном периоде по базисным ценам. Индекс цен Пааше показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) в среднем уровень цен на массу товара, реализованную в отчетном периоде, или сколько процентов составляет его рост (снижение) в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом.

2) Индекс цен Ласпейреса показывает, на сколько изменились цены в отчетном периоде по сравнений с базисным, но по той продукции, ко­торая была реализована в базисном периоде, и экономию либо перерасход, который можно было бы получить от изменения цен. Иначе говоря, он показывает, во сколько раз товары базисного периода подо­рожали или подешевели в результате изменения цен на них в отчетном периоде. Ip=сумма(p1q0)/сумма(p0q0).

3) «Идеальный» индекс цен Фишера, который представляет собой среднюю гео­метрическую из произведения двух агрегатных индексов цен Ласпейре­са и Пааше: Ip=корень((сумма(p1q0)/сумма(p0q0))*(сумма(p1q1)/сумма(p0q1))).

 

Идеальность формулы заключается в том, что индекс яв-ся обратимым во времени, т. е. при перестановке базисного и отчетного периодов полученный «обратный» индекс – это величина обратная величине первоначального индекса.

 

 

27. ОШИБКИ ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕОБХОДИМОЙ ЧИСЛЕННОСТИ ВЫБОРКИ.

a) Выборочное - наблюдение, при котором характе­ристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке.

Подлежащая изучению статистическая сово­купность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из гене­ральной совокупности некоторая часть единиц, подвергаю­щаяся обследованию, называется выборочной совокупностью, или просто выборкой.

В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозна­чается р), а средняя величина изучаемого варьирующего при­знака - генеральной средней (обозначается х с чертой сверху).

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частостью (обозначается w), а среднюю величину в выборке - выборочной средней (обозна­чается х с волнистой чертой - х ~ ).

Поскольку изучаемая статистическая совокупность сост. из ед-ц с варьирующими признаками, то состав выборочной совокупности может в той или иной степени отличаться от состава генеральной совокупности. Это значит, что обобщающие показатели в выборке (w и х~) могут в той или иной мере отличаться от значений этих характеристик в генеральной совокупности (р и ‾х).

N – число ед-ц в генеральной сов-ти, n- число ед-ц в выборке.

Возможные расхождения между характеристиками выбо­рочной и генеральной совокупностей измеряются средней ошибкой выборки µ.

Предельная ошибка выборки – Δ.

Δ = µ * t, где t – коэффициент доверия. Опр-ся по таблице.

Теоретической основой выборочного метода явл-ся теоремы Чебушева и Ляпунова.

Теорема Чебушева.

С вер-тью, близкой к 1, можно утверждать, что при достаточно большом числе наблюдений выборочные характеристики будут сколь угодно мало отличаться от генеральных хар-к.

Величина ошибки может быть записана в след виде:

Д х = | х ~ - х ‾ | = tµ - для количественного признака

Д w = |w – p| = tµ - для альтернативного признака

Д х = (+-t корень((сигма по х) квадрат) / n * (1-n/N))

Д w = +- t корень (w(1-w)/n*(1-n/N))

х ~ - Д х <или= х ‾ <или = х~ + Д х

w - Д w <или= p <или= w + Д w

Размер ошибки выборки зависит от численности выборочной совокупности. Поэтому вопрос об оптимальной численности выборки имеет важное значение. Расчет оптимальной численности выборки таков:

Д = +- t корень((G^2 / n) * (1 – n/N))

+- корень((G^2 / n) * (1 – n/N)) = Д/t

(G^2 / n) * (1 – n/N) = (Д/t) ^2

G^2 * (1 – n/N) = (Д/t)^2 * n

G^2 – ((G^2 * n) / N) = (Д/t) ^2 * n

(G^2 / n) – (G^2 / N) = (Д/t) ^2

(G^2 / n) = (Д/t) ^2 + (G^2 / N)

n = G^2 / ((Д/t) ^2 + (G^2 / N))

n = G^2 / ((Д ^2 * N) + (G * t) ^2) / N * t ^2)

n = (G^2 * N * t ^2) / Д ^2 * N + (G* t) ^2

обозначения:

G – сигма

G^2 – сигма в квадрате

Х^2 - что-то в квадрате

Д – это дельта, ошибка (треугольник).

 

По источнику сведений

1. Непосредственное - такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем замера, взвешивания или подсчета ус­танавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основа­нии производят записи в формуляре наблюдения.

2. При документальном учете фактов источником сведений слу­жат соответствующие документы. Этот способ наблюдения ис­пользуется при составлении предприятиями и учреждениями от­четности на основе документов первичного учета.

3. Опрос - это наблюдение, при котором ответы на изучаемые вопросы записываются со слов опрашиваемого.

по степени охвата единиц исследуемой совокупности.

1. Сплошное - такое наблюдение, при котором обсле­дованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности.

2. Несплошное - такое наблюдение, при котором обсле­дованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только заранее установленная их часть.

a) Метод основного массива состоит в том, что обследованию подвергается та часть единиц совокупности, у которой величина изучаемого признака является преобладающей во всем объеме.

b) Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком-либо отношении единиц совокупности. Сейчас оно не применяется.

c) Выборочное - наблюдение, при котором характе­ристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке.

При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5-10%, реже до 15-25%). При этом подлежащая изучению статистическая сово­купность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из гене­ральной совокупности некоторая часть единиц, подвергаю­щаяся обследованию, называется выборочной совокупностью, или просто выборкой.

Значение выборочного метода состоит в том, что при ми­нимальной численности обследуемых единиц проведение ис­следования осуществляется в более короткие сроки и с мини­мальными затратами труда и средств. Это повышает опера­тивность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации.

При соблюдении правил научной организации обследо­вания выборочный метод дает достаточно точные результа­ты, поэтому его целесообразно применять для проверки дан­ных сплошного учета. Минимальная численность обследуе­мых единиц позволяет провести исследование более тщательно и квалифицированно. Так, при переписях населения практи­куются выборочные контрольные обходы для проверки пра­вильности записей сплошного наблюдения.

Выборочный метод получил широкое распространение в государственной и ведомственной статистике (например, бюд­жетные обследования семей рабочих, крестьян и служащих, обследования жилищных условий, заработной платы и др.). В торговле с помощью выборочного метода изучаются каче­ство поступивших товаров, эффективность новых форм тор­говли, спрос населения на определенные виды товаров и др.

По сравнению с другими методами, применяющими несплошное наблюдение, выборочный метод имеет важную осо­бенность. В основе отбора единиц для обследования положе­ны принципы равных возможностей попадания в выборку каж­дой единицы генеральной совокупности. Именно в результате соблюдения этих принципов исключается образование выбо­рочной совокупности только за счет лучших или худших образцов.

В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозна­чается р), а средняя величина изучаемого варьирующего при­знака - генеральной средней (обозначается х с чертой).

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной допей, или частостью (обозначается w), а среднюю величину в выборке - выборочной средней (обозна­чается х с волнистой чертой ).

Основная задача выборочного обследования - на основе хар-к выборочной совокупности (частости w или средней х с волнистой чертой) получить достовер­ные суждения о показателях доли р или средней х с чертойв генераль­ной совокупности.

 

41-43

 

ПРОГРАММНО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ.

 

Цель наблюдения. Статистические наблюдения чаще всего преследуют практическую цель – получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Задача наблюдения предопределяет его программу и формы организации. Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе наблюдения будут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.

Место и время наблюдения.

Выбор места проведения обследования зависит от цели наблюдения. Если необходимо получить данные для изучения состава населения по стране, то в этом случае наблюдение охватит территорию всей страны.

Выбор времени наблюдения заключается в решении 2-х вопросов:

- установление критического момента (даты) или интервала времени;

- определение срока (периода) наблюдения.

Под критическим моментом понимаются конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Выбор критического момента или интервала времени зависит от цели исследования.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. Этот срок определяется исходя из объёма работы (числа регистрируемых признаков и единиц в обследуемой совокупности), численности персонала, занятого сбором информации.

 

 

Международные организации

• European Union
• European Central Bank
• Eurostat (the statistical Office of the European Communities)
• International Energy Agency (IEA)
• International Statistics Institute (ISI)
• Inter-American Development Bank
• Interstate Statistical Committee of the Commonwealth of Independent States (CIS)
• Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD)
• World Tourism Organisation (WTO)
• World Trade Organisation (WTO)

51-52

 

Правила построения таблиц

1 Т. должна быть небольшой по размеру и легко читаемой.

2.В названии Т. кратко указывается её содержание, а так же места и время к которым относятся данные.

3.Если в Т. большое число строк и столбцов, необходима их нумерация.

4. В Т. взаимосвязанные данные желательно располагать в соседних столбцах.

5. Названия строк и столбцов должны быть краткими и понятными.

6. Слова в Т. пишутся полностью, без сокращений.

7. В названии каждого столбца указываются единицы измерения

8. Т. должны содержать групповые и общие итоги.

9. Обычно территор. и другие объекты располагают в алфавитном порядке.

10. Условное обозначение.

11. Одинаковый уровень значности, точности, для всех чисел данного показателя.

12. Если производится перенос Т., на след. Т. название и шапка полностью повторяются.

13.В аналитических таблицах значность чисел должна быть наименьшей, но, если есть многозначные числа, их принято записывать, группируя цифры по три.

 

 

55. ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЯХ, ИХ ЗНАЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ. КЛАССИФИКАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

Статистический показатель (обобщающий статистически показатель) – количественная хар-ка св-в массовых общественных явлений.

Например, такие статистические величины характеризу­ют объемы изучаемых процессов (численность работников, объем товарооборота), их уровни (уровень производительнос­ти труда работника торговли), соотношение (между про­давцами и другими категориями работников магазина) и т.д.

Статистические показатели, отображая экономические кате­гории, имеют взаимосвязанные количественную и качественную стороны. Качественная сторона показателя отражается в его со­держании безотносительно к конкретному размеру признака, например в раскрытии того, что представляют собой согласно экономической теории розничный товарооборот, издержки обра­щения и т.д. Количественная сторона статистического показате­ля - это его числовое значение. Например, объем розничного то­варооборота магазина в изучаемом году составил 10,5 млн руб.

Статистические показатели выполняют ряд функций:

Познавательная функция статистических показателей: они характеризуют состояние и развитие изуча­емых явлений, направление и интенсивность процессов, проис­ходящих в обществе. Обобщающие показатели служат базой ана­лиза и прогнозирования социально-экономического развития отдельных районов, областей, регионов и страны в целом. Изучая количественную сторону явлений, познавая ее, экономист анали­зирует качественную сторону объекта, проникает в его сущность.

Статистический показатель выполняет также важную управ­ленческую функцию, суть которой состоит в том, что он является важнейшим элементом процесса управления на всех его уровнях. В связи с переходом на рыночные отношения эта роль статисти­ческих показателей возрастает. Усиливается контроль за ходом выполнения договоров и другими сторонами деятельности пред­приятий, связанными с качеством обслуживания покупателей и экономическими результатами работы коллективов магазинов.

Многообразие функций и целей, которые выполняют статис­тические показатели, определяет их виды. Показатели, исчисляе­мые в статистической практике, можно подразделить на груп­пы по следующим признакам:

1) по сущности изучаемых явлений. Статистические показа­тели бывают объемные, характеризующие размеры процессов (объем товарооборота), и качественные, выражающие собой ко­личественные соотношения, типичные свойства изучаемых сово­купностей (уровень производительности труда);

2) по степени агрегирования явлений. Статистические пока­затели подразделяются на индивидуальные, характеризующие единичные процессы, и обобщающие, отображающие совокуп­ность в целом или ее части;

3) в зависимости от характера изучаемых явлений. Среди ста­тистических показателей выделяют интервальные и моментные. Данные, выражающие развитие явлений за отдельные периоды времени, являются интервальными показателями, например то­варооборот за месяц, квартал, год. Они характеризуют процесс изменения признаков. К моментным показателям относят те из них, которые отражают состояние явления на определенную дату (момент). Это может быть величина товарных запасов, число предприятий на начало или конец периода. Если показатели процесса (интервальные) можно суммировать, то данные, приведенные на конкретную дату, складывать чаще всего нецелесообразно.

Статистические показатели, являясь отражением объективной действительности, взаимозависимы. Поэтому они обычно рассмат­риваются не отдельно друг от друга, а в определенной связи, по­скольку по одному показателю, характеризующему только одну или несколько сторон явления, нельзя составить цельное пред­ставление об изучаемом процессе. Поэтому для анализа сложных соц.-экономических явл-й статистика исп-ет систему статистических показателей (ССП). ССП – это совокупность взаимосвязанных показателей, предназначенная для решения конкретной статистической задачи. Она всесторонне кол-венно оценивает объект исследования.

Например, для характеристи­ки деятельности магазина необходимо рассмотреть несколько показателей (объем товарооборота, основные фонды и др.), кото­рые, находясь в определенной взаимосвязи, и образуют ССП.

Абсолютные величины, выражающие размеры (уровни, объе­мы) явлений и процессов, получают в результате статистического наблюдения и сводки его результатов.

Абсолютные величины - всегда числа именованные, имеющие определенную размерность, единицы измерения. В зависимости от различных причин и целей анализа применяются натуральные (кг, т, л), денежные (стоимостные) и трудовые единицы измерения.

В анализе статистической информации важное место занимают средние и относительные величи­ны.

Относительные величины в статистике представляют собой частное от деления двух статистических величин и характеризу­ют количественное соотношение между ними.

При расчете относительных величин следует иметь в виду, что в числителе всегда находится показатель, отражающий то явле­ние, которое изучается, т.е. сравниваемый показатель, а в знаменателе - показатель, с которым производится сравнение, прини­маемый за основание или базу сравнения. База сравнения высту­пает в качестве своеобразного измерителя. В зависимости от того, какое числовое значение имеет база сравнения (основание), ре­зультат отношения может быть выражен в форме коэффициента, процента, промилле (‰), децемилле. Именованные относительные величины (руб/чел, м^2/ч, ч/км^2).

Средние величины – обобщающие показатели, в которых находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления.

При помощи средних происходит сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Средние имеют те же единицы измерения, что и признаки, по которым они вычисляются.

 

56. ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ ОРГАНИЗАЦИИ СТАТ. ОТЧЕТНОСТИ. ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ СТАТ. ОТЧЕТНОСТИ НА СОВР. ЭТАПЕ.

Статистическая отчетность - это официальный документ, в котором содержатся сведения о работе подотчетного объекта, занесенные на специальную форму. Статистическая отчетность чаще всего базируется на данных бухгалтерского учета. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов (событий, процессов и т.д.), производимых по мере их свершения и, как правило, на первичном учетном документе. В торговле к первичным учетным документам относятся наряды на отпуск товаров, счета-фактуры, накладные и т.д. В функции первичного учета входят операции наблюдения, т.е. регистрация данных и подсчет итогов. Каждое предприятие или учреждение представляет установленные формы статистической отчетности, характеризующие различные стороны их деятельности. Все формы статистической отчетности утверждают органы государственной статистики. По своему содержанию формы отчетности бывают типовыми (общими) и специализированными.

Общая отчетность это отчетность, содержащая одни и те же данные для определенной отрасли народного хозяйства и для предприятий (учреждений) всего народного хозяйства. В специализированной отчетности содержатся специфические показатели отдельных отраслей промышленности, сельского хозяйства и т.п. По периоду времени, за который предоставляется отчетность, по его длительности различают отчетность текущую и годовую. Если сведения представляются за год, то такую отчетность называют годовой. Отчетность за все другие периоды в пределах менее года, соответственно квартальная, месячная, недельная и т.п. называется текущей.

Государственная статистическая отчетность включает все виды статистических наблюдений (регулярные и периодические отчеты, единовременные учеты, различного рода переписи, выборочные, анкетные, социологические, монографические обследования и т.д.), формы и программы, а также инструкции по их заполнению утверждены Государственным комитетом Российской Федерации по статистике. Состав и методология исчисления показателей, круг субъектов, представляющих государственную статистическую отчетность, адреса, сроки и способы ее представления являются обязательными. Статистические показатели государственной статистической отчетности, в том числе составляющие государственную, военную и коммерческую тайну предоставляются органам государственной статистики бесплатно и в порядке, обеспечивающим сохранение государственной и военной тайны.

 

Государственная статистическая отчетность, сбор и обработка которой осуществляется в системе министерств, ведомств, концернов и других объединений, представляется органам государственной статистики по программе и в сроки, установленные для них Госкомстатом России. Нарушением сроков представления государственной статистической отчетности является опоздание, длящееся до одних суток, а опоздание, длящееся более одних суток, рассматривается как ее непредставление. Искажением отчетных данных считается неправильное их отражение в государственной статистической отчетности, допущенное как в результате умышленных действий должностных лиц с целью сокрыт