Значение стоимостных показателей в оценке результатов экономической деятельности.

СТОИМОСТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ — показатели, характеризующие экономические явления в стоимостном (денежном) выражении и определяемые с помощью цен.
Применение стоимостных показателей обусловливается важной ролью товарно-денежных отношений в социалистической экономике, необходимостью обобщающей характеристики затрат и результатов производства. Стоимостные показатели в современных условиях являются таким же необходимым элементом хозяйственного механизма, как и натуральные показатели. Стоимостным показателям принадлежит важная роль в планировании и статистике, в оценке работы предприятий и объединений, в хозяйственном расчете и экономическом стимулировании, в определении эффективности производства.
В стоимостном выражении определяется общий объем продукции предприятий и других производственных звеньев, на их основе устанавливается соотношение между вновь созданной и перенесенной стоимостью, необходимым и прибавочным продуктом, фондами потребления и накопления в национальном доходе, себестоимостью продукции к прибылью в стоимости продукции.
В стоимостном выражении определяются производительность труда, фондоотдача и материалоемкость продукции.
Стоимостными являются показатели валовой, товарной, реализованной и чистой продукции. На динамику стоимостных показателей существенно влияет не только методика формирования, но и цены, выступающие в роли соизмерителей разнородной продукции (см. Цены сопоставимые).
При этом объективная оценка деятельности производственных звеньев достигается на основе применения показателей, свободных от искажающего влияния перенесенной стоимости, материальных затрат на производство, т. е. на основе чистой продукции, условно чистой продукции и других аналогичных показателей, соответствующих по стоимостной структуре национальному доходу или конечному продукту (см. также Цены оптовые).

Средние величины.

Средней величиной в статистике называется обобщающий по­казатель, котором характеризует типичный уровень варьирующего­ся признака в расчете на единицу совокупности в конкретных усло­виях места и времени.

В статистике применяются различные виды средних величин: средняя арифметическая простая и взвешенная; средняя гармони­ческая, средняя хронологическая, средняя геометрическая и др.

Однако, средние величины не всегда дают исчерпывающую характеристику статистической совокупности. Средняя не позволяет объективно оценить явления вследствие сильного влияния ано­мальных максимальных или минимальных значений.

Виды средних величин:

1. Средняя арифметическая простая, она равна частному от деления суммы индивидуальных значений признака на их количество:

х – значение признака; х – среднее значение

n – количество признаков.

 

х =

 

2. Средняя арифметическая взвешенная равна сумме произведений признака (х) на частоту (f), или вес поделенной на сумму частот или весов.

 

х =

 

х =

 

3. Средняя гармоническая простая используется, когда произведения признака на частоту одинаковы или равны единице.

 

Х_гарм. = =

 

4. Средняя гармоническая взвешенная используется в случаях, когда известно значение произведения признака на частоту (хf), и значение признака (х), а частота не известна.

 

Х =

 

5. Средняя хронологическая равна сумме показателей ряда динамики, деленной на число показателей без одного, причем начальный и конечный уровни должны быть взяты в половинном размере.

 

Х_хрон. =

Мода и медиана

Мода - это значение изучаемого признака, повторяющееся с наибольшей частотой.

Медианой - называется значение признаков, приходящихся на середину упорядоченной совокупности, т.е. в дискретном ряду необ­ходимо просто найти эти величины без дополнительных расчетов.Мода и медиана дополняют расчеты средних величин и харак­теризуют структурное содержание дискретных и интервальных ва­риационных рядов, однако, как и средняя величина, мода и медиана не дают полного представления о том, как отдельные значения изу­чаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее.

 

Ряды распределения

Ряд распределения - это упорядоченные по определенному варьирующемуся признаку однородные группы единиц совокупно­сти. В зависимости от признака, положенного в основание построе­ния ряда распределения, различают атрибутивные и вариацион­ные ряды распределения.

Атрибутивный ряд распределения - это ряд распределения, построенный по качественным признакам, не имеющим числового вы­ражения и характеризующим свойство, качество изучаемого социаль­но-экономического явления. Атрибутивные ряды распределения ха­рактеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют ис­следовать изменения структуры. Число групп атрибутивного ряда рас­пределения адекватно числу градаций, разновидностей атрибутивного признака. Например, успевает или не успевает студент.

Вариационный ряд распределения строится по количест­венному признаку. Любой такой ряд состоит из вариантов числен­ных значений количественного признака, т.е. частоты (численности) отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Эти числа показывают, как часто встречаются те или иные варианты (значения признака) в ряду распределения. Сумма всех частот оп­ределяет численность всей совокупности.

Дискретный вариационный ряд распределения - это ряд, в котором группы составлены по признаку, изменяющемуся дискретно и принимающему только целые значения.

Интервальный вариационный ряд распределения - это ряд, в котором группировочный признак, составляющий основание группи­ровки, может принимать в определенном интервале любые значе­ния. Интервальный ряд распределения целесообразно строить, прежде всего, при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико.

Правила и принципы построения интервальных рядов распреде­ления аналогичны правилам и принципам построения статистических группировок.

Показатели вариации

Под вариа­цией в статистике понимают такие количественные изменения вели­чины исследуемого признака, которые обусловлены перекрещи­вающимся влиянием действия различных факторов.

Для характеристики размера вариации в статистике применя­ются абсолютные показатели вариации: размах вариации (с этим показателем вы частично познакомились ранее), который зависит только от величины крайних значений признака; среднее линейное отклонение; дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Чтобы дать обобщающую характеристику распределения от­клонений, рассчитывают, в первую очередь, среднее линейное от­клонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой со­вокупности от среднеарифметической. Среднее линейное отклоне­ние определяется как среднеарифметическое из отклонений инди­видуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений. Среднее линейное отклонение, как мера вариаций, признано применяемым в статистической практике крайне редко. Во многих случаях этот показатель не устанавливает степень рассеивания. На практике меру вариаций более обоснованно отражает показа­тель дисперсии (б2 - средний квадрат отклонений), рассчитанный Как средняя из отклонений, возведенный в квадрат:

Дисперсия, как и среднее квадратическое отклонение б пока­зывает на сколько в среднем отклоняются варианты от среднего их значения. Среднее квадратическое отклонение всегда больше среднего линейного отклонения, б2 и б являются общепринятыми мерилами вариации признака. б-сигма