 |
|
|
Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика |
Определение необходимого объема выборки при заданной предельной ошибке долиСтр 1 из 2Следующая ⇒
Если не известна оценка доли:
| 17. Определение потребного объема выборки, исходя из заданного уровня точности. | 18. Корреляционная зависимость между признаками. Классификация показателей корреляции
Корреляционная зависимость между признаками. Классификация показателей корреляции.
Слово correlation (корреляция) состоит из приставки «co-», которая обозначает совместность происходящего (по аналогии с «координация») и корня «relation» , переводится как «отношение» или «связь».
Дословно correlation переводится как взаимосвязь.
Корреляционная зависимость - зависимость случайных величин (признаков), при которой изменению среднего значения одной соответствует изменение среднего значения другой случайной величины.
|
Если известна априорная оценка доли, ω: 
| 19. Показатели тесноты связи между количественными показателями 1.Показатели тесноты связи между количественными показателями. Линейный коэффициент корреляции для несгруппированных данных m- число пар наблюдений; xi, yi –значения признаков для i-й единицы совокупности ( i-я пара); - среднее значение x; - среднее значение y. Линейный коэффициент корреляции принимает значения в интервале |R|≤1. Знак коэффициента характеризует направление взаимосвязи: • если R>0 связь прямая, т.е. с ростом признака x увеличивается y. •если R<0 связь обратная, т.е. с ростом признака x уменьшается y. Абсолютная величина R характеризует степень тесноты рассматриваемой взаимосвязи. Принятие решений о тесноте связи на основе линейного коэффициента корреляции 0,3≤R≤ 0,3 - связь практически отсутствует; -0,5 ≤ R ≤ -0,3, или 0,3 ≤ R ≤ 0,5 - связь слабая; -0,75 ≤ R ≤ -0,5, или 0,5 ≤ R ≤ 0,75 - связь достаточно сильная; -1 ≤ R ≤ -0,75, или 0,75 ≤ R ≤ 1- высокая степень зависимости между признаками. Корреляционное отношение •где Ϭ2y/x характеризует вариацию результативного признака под влиянием вариации признака-фактора, (факторная дисперсия) а - Ϭ2y характеризует вариацию результативного признака под влиянием всех факторов (общая дисперсия). •η2 называют коэффициентом детерминации. Его значения находятся в интервале [0,1]: •η2 ≤1 •η2 оценивает долю вариации результирующего признака, обусловленную вариацией признака-фактора. | 20.Показатели тесноты связи признаков, измеренных в порядковых и номинальных шкалах 1.Показатели тесноты связи признаков, измеренных в порядковых и номинальных шкалах. Ранговые коэффициенты корреляции Для анализа тесноты связи между признаками, измеренными в порядковых шкалах, применяют так называемые ранговые коэффициенты корреляции. Ранг - номер наблюдения в упорядоченной совокупности. Коэффициент Спирмена •Ak - ранг k-го наблюдения по показателю x; • Bk - ранг k-го наблюдения по показателю y; • n - число пар наблюдений. •Коэффициент Спирмена изменяется в пределах • -1 ≤ ρ ≤ 1 Коэффициент корреляции Кендалла Значения показателя X упорядочивают по возрастанию и присваивают им ранги. Ранжируют значения показателя Y и рассчитывают коэффициент корреляции: где S - сумма балов, если баллом +1 оценивается пара рангов, имеющих по обоим показателям одинаковый порядок, а баллом -1 - пара рангов с разным порядком. -1≤τ ≤+1 где S - сумма балов, если баллом +1 оценивается пара рангов, имеющих по обоим показателям одинаковый порядок, а баллом -1 - пара рангов с разным порядком. Коэффициенты ассоциации и контингенции Для определения тесноты связи двух качественных признаков, измеренных в номинальной шкале, каждый из которых принимает только два альтернативных значения применяются коэффициенты ассоциации и контингенции. Для их вычисления строится таблица 4-х полей, которая является результатом комбинированной группировки. Коэффициент ассоциации: Коэффициент контингенции Коэффициенты принимают значения от -1 до +1 Коэффициент Пирсона может принимать значения в интервале [0,1]. Чем ближе он к 1, тем выше уровень связи. Проверка статистической значимости осуществляется по условию: где - χ2 -табличное значение критерия Хи-квадрат со степенями свободы (m1-1)(m2-1) ; -n - количество наблюдений. Если выполняется условие, то связь существенная. | 21. Построение регрессионных зависимостей Регрессионная зависимость-это функция,описывающая отношения (зависимость) между случайными переменными величинами. По форме зависимости различают: Линейную регрессию которая выражается уравнением вида: Yср.x.=а0-а1х Неленейную регрессию которая выражается уравнением: Yср.х.=а0+а1х+а2х^2-порабола Yср.х=а0+а1/х-гипербола По направлению связи различают:прямую регрессию(положительную) возникающую при условии если увеличением/уменьшением зависимой величины значение-х зависимой также соответственно увеличивается/уменьшается. Обратную регрессию(отриц.) которая проявляется если с увеличением/уменьшением независимой велечины зависимая соответственно увеличиваются/уменьш. Простая линейная регрессия-это регрессионная модель зависимости одной переменной y от другой или нескольких других переменных х с линейной функцией зависимости. Y(x)=a0+b1x1+b2x2……+bxXx+E B1-параметры регрессии Xi-факторы модели K-кол-во факторов E-случайная ошибка модели Регрессионный анализ применяется для: -определения степени вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой. -предсказания значения зависимой переменной с помощью независимой(ых) |
| 22. Временные ряды, их виды, обеспечение сопоставимости. Ряд динамики - хронологический ряд, т.е. ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке значений показателя, который в своих изменениях отражает ход развития изучаемого явления во времени. Различают моментные и интервальные временные ряды Моментные ряды динамики Моментные ряды характеризуют уровни изменения явлений на определенные моменты времени (дату учета), например, на начало месяца, квартала, года или по состоянию на I января, 30 июня, 31 декабря и т. д. Типичные моментные ряды в экономике –это численность населения страны на начало (конец) года, стоимость основных фондов на начало месяца, квартала, года Интервальные ряды динамики • Интервальные ряды характеризуют величину изучаемого показателя, полученного за какой-то период времени (интервал). • В моментном ряду интервал — промежуток времени между датами учета сведений, а в интервальном ряду интервал — тот же промежуток времени, но за который обобщены приводимые сведения, когда они накапливались. • Поэтому месячные данные можно суммировать по кварталам, квартальные — по годам, годовые — по пятилетиям и т. д. Для обеспечения сопоставимости уровней временного ряда могут производиться дополнительные расчеты. Одним из видов таких расчетов является смыкание рядов динамики. Суть его состоит в том, что в год изменения методологии расчета (например, из-за изменения территориальных границ) один и тот же уровень ряда приводится в двойной оценке: по прежней и новой методике (в старых и новых границах). Это позволяет для этого года найти соотношение двух оценок одного уровня и на его основе пересчитать уровни прошлых лет. Вопрос о обеспечении сопоставимости может решаться по-разному в зависимости от целей исследования и причин возникновения непоправимости. Для обеспечения сопоставимости осуществляются дополнительные расчеты; изучаются все изменения, происшедшие за анализируемый период в пределах явлений. Например, данные за прошлые годы при территориальных изменениях пересчитываются в новых границах. Аналогично поступают при изменении в методах расчетов показателей, изменении цен и т.д. Один и тот же ряд динамики для одних цепей является сопоставимым, а для других может быть несопоставимым. Следовательно, прежде чем анализировать ряды динамики, надо исходя из цели исследования убедиться в сопоставимости уровней ряда и, если имеет место несопоставимость, добиться, при возможности сопоставимости дополнительными расчетами. Одним из приемов обеспечения сопоставимость рядов динамики является так называемо смыкание рядов динамики. Под смыканием рядов динамики понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или несомых рядов, уровни которых исчислены по разной методологии или в разных границах. При этом для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имеешь данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах). Для переходного периода определяется коэффициент соотношения двух уровней (отыщите уровни по старой методологии или границе и уровни по новой методологии или границе). Разделив этот коэффициент уровни первого ряда (по старой методологии или территории), можно построить ряд динамики сопоставимых уровней (объединяющих уровни рассматриваемых рядов). | 23. Показатели анализа динамики
Абсолютный прирост
Абсолютный прирост характеризует увеличение (уменьшение) уровня ряда за определенный промежуток времени. Он определяется по формуле:
1. Абсолютный прирост (цепной):
2. Абсолютный прирост (базисный):
где уi — уровень сравниваемого периода; Уi-1 — Уровень предшествующего периода; У0 — уровень базисного периода.
Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой таким образом: сумма последовательных цепных абсолютных приростов равна базисному, т. е. общему приросту за весь промежуток времени:
Абсолютный прирост может быть положительным или отрицательным знак. Он показывает, на сколько уровень текущего периода выше (ниже) базисного, и таким образом измеряет абсолютную скорость роста или снижение уровня.
Темп роста
Темп роста (Тр) — это показатель интенсивности изменения уровня ряда, который выражается в процентах, а в долях выражается коэффициент роста (Кр). Кр определяется как отношение последующего уровня к предыдущему или к показателю принятому за базу сравнения. Он определяет, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения — какую часть базисного уровня составляет сравниваемый.
Коэффициент роста может быть рассчитан по формулам:
Темп роста будет определяться так:
Темп роста всегда положителен. Между цепным и базисным темпами роста существует определенная взаимосвязь: произведение цепных коэффициентов роста равно базисному коэффициенту роста за весь период, а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно цепному темпу роста.
Темп прироста
Темп прироста (Тпр) показывает относительную величину прироста и показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения. Он может быть как положительным, так и отрицательным или равным нулю, он выражается в процентах и долях (коэффициенты прироста); рассчитывается как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу:
Темп прироста можно получить из темпа роста:
Коэффициент прироста может быть получен таким образом:
Абсолютное значение 1%-го прироста
Абсолютное значение 1% прироста (А%) — это отношение абсолютного прироста к темпу прироста, выраженный в процентах и показывает значимость каждого процента прироста за тот же период времени:
Абсолютное значение одного процента прироста равно сотой части предыдущего или базисного уровня. Оно показывает, какое абсолютное значение скрывается за относительным показателем — одним процентом прироста.
| 24. Методы выявления тенденции развития временного ряда Основной тенденцией (трендом) называется достаточно плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, более или менее свободное от случайных колебаний. Основную тенденцию можно представить либо аналитически – в виде уравнения (модели) тренда, либо графически. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется в статистике также выравниваем временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания. Одними из самых распространенных способов выявления основных тенденций (тренда) ряда динамики являются методы: • укрупнения интервалов; • скользящей средней (суть метода состоит в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды). Расчет средних ведется способом скольжения, т. е. постепенным исключением из принятого периода первого уровня и включение следующего; • аналитического выравнивания. При этом уровни ряда динамики выражаются в виде функций времени: 1) f (t) = a0 + a1t – линейная зависимость; 2) f (t) = a0 + a1t + a2t2– параболическая зависимость. Способ укрупнения интервалов и их характеристики средними уровнями заключается в переходе от интервалов менее продолжительных к более продолжительным, например от суток – к неделям или декадам, от декад – к месяцам, от месяцев – к кварталам или годам, от годовых интервалов – к многолетним. Если уровни ряда динамики колеблются с более или менее определенной периодичностью (волнообразно), то укрупненный интервал целесообразно взять равным периоду колебаний (длине «волны» цикла). Если же такая периодичность отсутствует, то укрупнение производят постепенно от малых интервалов к все более крупным, пока общее направление тренда не станет достаточно отчетливым. Если ряд динамики является моментным, а также в тех случаях, когда уровень ряда является относительной или средней величиной, суммирование уровней не имеет смысла, и следует охарактеризовать укрупненные периоды средними уровнями. При укрупнении интервалов число членов динамического ряда сильно сокращается, в результате чего движение уровня внутри укрупненного интервала выпадает из поля зрения. В связи с этим для выявления основной тенденции и более детальной ее характеристики используется сглаживание ряда с помощью скользящей средней. Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее, начиная с третьего и т. д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по временному ряду от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. Отсюда название – скользящая средняя. Каждое звено скользящей средней – это средний уровень за соответствующий период. При графическом изображении и при некоторых расчетах каждое звено принято условно относить к центральному интервалу того периода, за который сделан расчет (для моментального ряда – к центральной дате). Вопрос о том, за какой период следует вычислять звенья скользящей средней, решается в зависимости от конкретных особенностей динамики. Как и при укрупнении интервалов, если в колебаниях уровня есть определенная периодичность, то период сглаживания целесообразно принять равным периоду колебаний или кратной его величине. Так, при наличии квартальных уровней, испытывающих ежегодно сезонные спады и повышения, целесообразно применять четырех– или восьмиквартальную среднюю и т. п. Если же колебания уровней являются беспорядочными, то целесообразно постепенно укрупнять интервал сглаживания, пока не выявится отчетливая картина тренда. Аналитическое выравнивание ряда динамики позволяет получить аналитическую модель тренда. Оно производится следующим образом. • На основе содержательного анализа выделяется этап развития и устанавливается характер динамики на этом этапе. • Исходя из предположения о той или иной закономерности роста и из характера динамики выбирается форма аналитического выражения тренда, вид аппроксимирующей функции, которой графически соответствует определенная линия: прямая, парабола, показательная кривая и т. п. Эта линия (функция) выражает предполагаемую закономерность плавного изменения уровня во времени, т. е. основную тенденцию. При этом каждый уровень ряда динамики условно рассматривается как сумма двух составляющих (компонент): yt=f(t)+?t. Одна из них (yt = f (t)), выражающая тренд, характеризует влияние постоянно действующих, основных факторов и называется систематический регулярной компонентой. Другая составляющая (8t) отражает влияние случайных факторов и обстоятельств и называется случайной компонентой. Эту компоненту называют также остаточной (или просто остатком), так как она равна отклонению фактического уровня от тренда. Таким образом, допускается (условно предполагается), что основная тенденция (тренд) формируется под влиянием постоянно действующих главных факторов, а второстепенные, случайные факторы вызывают отклонение уровня от тренда. Выбор формы кривой во многом определяет результаты экстраполяции тренда. Основанием для выбора вида кривой может использоваться содержательный анализ сущности развития данного явления. Можно опираться также на результаты предыдущих исследований в данной области. Наиболее простой эмпирический прием – визуальный: выбор формы тренда на основе графического изображения ряда – ломаной линии. На практике линейная зависимость используется чаще, чем параболическая, в силу ее простоты. |
| 25. Методы анализа сезонных колебаний в рядах внутригодовой динамики. | 26.Индексы. Виды индексов. Индексы цен, количеств, объемов реализации. Основные приемы индексного анализа Индекс — это относительная величина сравнения, которая характеризует изменение социально-экономических явлений и процессов во времени, в пространстве или по сравнению с планом (нормой, стандартом). Статистические индексы классифицируются по следующим направлениям: • выбранной базе сравнения; • степени агрегирования (или охвата) явления; • форме построения сводных индексов; • характеру исследуемой величины; • виду весов, выбранных в индексе. Индекс цен На изменение средних цен на какой-либо товар (однородную товарную группу) оказывают влияние изменение уровней самих цен и изменение в структуре изучаемой совокупности. | 27. Индексы постоянного и переменного состава. Индекс структуры
Изменение средней величины показателя зависит от двух факторов – изменения значения индексируемого показателя у отдельных единиц и изменения структуры явления.
Изменение структуры – это изменение доли отдельных групп единиц совокупности в общей их численности. Задача определения влияния каждого фактора определяется с помощью индексного метода, т.е. путем построения системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов.
Индекс переменного состава – индекс, выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся в разным периодам времени. Например, индекс переменного состава себестоимости продукции:
 .
Отражает изменение не только изменение индексируемой величины (в данном случае, себестоимости), но и структуры совокупности весов (объем).
Индекс постоянного состава – это индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины. Например, индекс фиксированного состава себестоимости продукции:
Индекс структурных сдвигов – индекс, характеризующий влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления:
Система взаимосвязанных индексов при анализе динамики средней себестоимости имеет следующий вид:
Индекс структуры (доля, удельный вес) - это отношение какой-либо части статистической совокупности к сумме всех ее частей:
Индекс структуры показывает, какую долю составляет отдельная часть совокупности от всей совокупности.
|
| 28. Показатели численности населения, и методы их расчета Динамика численности населения и методы расчета средней численности населения. Данные о сальдо миграции населения вместе с данными о естественном приросте населения – основа для расчетов численности населения на любую дату в период между переписями. Возможная численность населения через определенный промежуток времени может быть определена с помощью различных методов в зависимости от того, необходимо ли определить общую численность населения или по отдельным возрастным группам. Она рассчитывается на основе данных о естественном и механическом приросте населения за определенный период и предположение о сохранении закономерности на прогнозируемый отрезок времени. Например, коэффициент общего прироста равен Кр – Ку + Кприроста, то самая простая формула: Sнач. периода и число лет на который прогнозируется расчет = численность населения* (1+ Кобщ. Пр./1000) в степени прогнозируемых лет. Другой метод основан на экстраполяции рядов динамики, выровненных по определенным аналитическим формулам. Часто требуются данные по отдельным возрастным и половым группам. Для расчета перспективы требуется данные о численности и возрастной структуре на начало периода, данные о коэффициентах дожития (по таблицам смертности). Возрастные коэффициенты рождаемости для женщин в возрасте 15 – 49 лет. Во всех методах перспективная общая численность населения определяется с учетом того, что закономерности изменения численности сохранятся в будущем. Но так как сами показатели рождаемости, смертности и механического прироста не бывают неизменными, меняется возрастная структура населения, перспективные расчеты на длительный срок негарантированны от ошибок. | 29. Статистика естественного движения населения
Различают естественное и механическое движение населения. Естественное движение населения происходит под влиянием рождаемости и смертности. Механическое движение населения – под влиянием миграции.
Текущий учет населения - это систематическая регистрация рождений, смертей, браков и разводов, то есть естественного движения населения. Текущие расчеты численности населения осуществляются по итогам последней переписи населения. К ним ежегодно прибавляются числа родившихся и прибывших на данную территорию и вычитаются числа умерших и выбывших с данной территории. При этом учитывается изменение численности населения в связи с административно - территориальными преобразованиями.
К относительным показателям численности населения относятся: общий коэффициент рождаемости  ,
общий коэффициент смертности  ,
общий коэффициент младенческой смертности  ,
где N - число родившихся живыми за год, S - среднегодовая численность, наличного населения, М - число умерших за год, m - число младенцев, умерших в течение года.
Коэффициенты рождаемости и смертности выражаются в промилле и показывают, сколько в среднем родившихся (умерших) приходится на каждую тысячу или сто тысяч среднегодовой численности населения.
Для статистического изучения смертности используются таблицы смертности и средней продолжительности жизни, первым разработчиком которых был Джон Граунт (1662 г.). Таблицы смертности характеризуют смертность, среднюю продолжительность жизни и доживаемость населения разных возрастных групп. Они строятся методами реального или условного поколения. В первом случае под наблюдением находится определенная совокупность одновременно родившихся (обычно 100 000 чел.) и фиксируется ее постепенное количественное уменьшение в связи со смертностью на протяжении жизни этого поколения. Этот метод сложен и дает результаты только за прошлый период, поэтому на практике его редко используют. Сущность метода условного поколения: на основе численности населения каждой возрастной группы на определенный момент времени (по данным переписи) и данных о смертности каждой возрастной группы за какой-то период до и после переписи устанавливают вероятность смерти для лиц определенного возраста на протяжении ближайшего года.
На основе таблиц смертности устанавливают вероятность смерти, вероятность достижения определенного возраста для каждой возрастной группы, среднее число живущих какого-либо возраста, общее число человеко-лет, прожитых изучaемой совокупностью людей от данного до предельного возраста, среднюю продолжительность жизни, среднюю продолжительность предстоящей жизни и другие.
Наиболее важными из них являются средняя продолжительность жизни и средняя продолжительность предстоящей жизни.
Численность населения - моментный показатель, поэтому среднегодовая численность рассчитывается как средняя хронологическая.
Коэффициент рождаемости можно определить как произведение коэффициентов плодовитости и доли женщин фертильного (детородного) возраста. Женщины фертильного возраста составляют чаще всего от одной трети до одной пятой всего населения. Поэтому величина плодовитости превышает уровень рождаемости для той же совокупности населения в 3-5 pas. Плодовитость женщин изучают как для женщин фертильного возраста, так и для женщин разных возрастных групп.
Плодовитость женщин определенного возраста равна отношению количества детей, родившихся за год женщинами данного возраста к общему числу женщин данного возраста в этом году.
Коэффициент смертности рассчитывают для всего населения, мужчин и женщин, отдельных возрастных групп, видов заболеваний и др.
Коэффициент естественного прироста населения рассчитывается как разность коэффициентов рождаемости и смертности:
Кпр = К р - Кс. (12.5)
Величина общих коэффициентов естественного движения населения зависит от визрастной, половой и брачной структуры населения. Более полную характеристику дают возрастные коэффициенты рождаемости, смертности и брачной структуры. Таким образом, естественное движение населения складывается под влиянием рождения, смертей, браков и разводов. Если данные с среднегодовой численности населения отсутствуют, естественное движение можно охарактеризовать с помощью показателя жизненности (коэффициента Покровского):
Пж = N * 100 / М. (12.6)
Этот коэффициент показывает, сколько рождений приходится в среднем на каждые 100 смертных случаев.
Суммарный коэффициент рождаемости показывает, сколько детей в среднем рожает одна женщина в течение фертильного периода.
Коэффициент брачности (разводимости) показывает, какое количество браков (разводов) или лиц, вступивших (аннулировавших) в брак, приходится на каждую тысячу либо сто тысяч населения.
Изучая влияние брачности на уровень воспроизводства населения, рассчитываютпродуктивность браков (количество детей в среднем от одного брака или от одной женщины, состоящей в браке), количество рожденных детей в зависимости от продолжительности брака, количество рожденных детей в среднем за один год брачной жизни женщины и др.
Механическое движение населения возникает под влиянием территориального перемещения людей.
Текущий учет миграции населения (перемещения по территории страны и за ее пределы) организуется с органами внутренних дел по листкам прибытия и убытия. Для изучeния миграционных процессов используются абсолютные и относительные показатели. К последним относятся коэффициент эффективности миграций, рассчитываемый как отношение миграционного прироста к сумме выбытий и прибытий; коэффициент интенсивности миграций, равный миграционному приросту (числу выбытий или прибытий) на 1000 чел. населения.
| 30. Статистическое изучение миграции населения Миграция — передвижение людей (мигрантов) через границы тех или иных территорий с переменой места жительства навсегда или на более или менее длительное время. Различают миграцию внутреннюю и внешнюю. Перемещение населения внутри страны называется внутренней миграцией, а перемещение населения из одной страны в другую — внешней. Механическое движение населения- это изменение численности населения отдельных населенных , пунктов, регионов, страны за счет миграции Основными абсолютными показателями миграции являются: • число прибывших (прибытий) ( П); • число выбывших (выбытий) (В); • миграционный прирост (или снижение), сальдо миграции, чистая миграция (П-В); • объем миграции, валовая миграция, брутто-миграция (П+В) Кроме общей численности изучается распределение мигрантов по полу, возрасту, причинам миграции. Поскольку показатели объема миграции зависят от численности населения соответствующей территории, то для анализа миграционных процессов используются относительные показатели. Показатели интенсивности миграции характеризуют частоту случаев перемен места жительства в совокупности населения за определенный период. Чаше всего используются общие характеристики интенсивности миграции на 1000 жителей в расчете на год -коэффициент прибытия -коэффициент выбытия -коэффициент интенсивности миграции -коэффициент интенсивности миграционного оборота -Коэффициент эффективности миграции(исчисляется в процентах) |
31. Показатели уровня и динамики занятости и безработицы
К занятым в экономике относятся лица, которые в рассматриваемый период выполняли работу по найму за вознаграждение, а также приносящую доход работу не по найму (самостоятельно или с одним или несколькими партнерами как с привлечением, так и без привлечения наемных работников).
В число занятых включаются лица, которыевыполняют работу без оплаты на семейном предприятии, а также лица, которые временно отсутствовали на работе из-за болезни, ухода за больными, ежегодного отпуска или выходных дней, обучения, учебного отпуска, отпуска без сохранения или с частичным сохранением заработной платы по инициативе администрации, забастовки и других подобных причин.
К безработным, применительно к стандартам международной организации труда (МОТ), относятся лица в возрасте 16 лет и старше, которые в рассматриваемый период:
а) не имели работы (доходного занятия);
б) занимались поиском работы, т.е. обращались в государственную или коммерческую службу занятости, использовали или помещали объявления в печати, непосредственно обращались к администрации предприятия (работодателю), использовали личные связи и т.д. или предпринимали шаги к организации собственного дела;
в) были готовы приступить к работе.
К безработным относятся также:
-лица, которые в рассматриваемый период не имели работы, но договорились о сроке начала работы (в течение 2 недель после обследуемой недели) и не продолжали дальнейшего ее поиска;
-не имели работы, были готовы приступить, но не искали работу, так как ожидали ответа от администрации или работодателя на сделанное ранее обращение.
При этом период ожидания ответа не должен превышать один месяц.
Занятые в экономике - лица, которые в рассматриваемый период (обследуемую неделю) выполняли работу хотя бы один час в неделю по найму за вознаграждение деньгами или натурой, а также не по найму для получения прибыли или семейного дохода; временно отсутствовали на работе; выполняли работу в качестве помогающего на семейном предприятии.
Занятыми считаются также лица, занятые выполнением работ по производству в домашнем хозяйстве продукции для реализации.
Учащиеся, студенты, пенсионеры и инвалиды учитываются в качестве безработных, если они занимались поиском работы и были готовы приступить к ней.
Распределение по занятиям и видам деятельности безработных производится по последнему месту работы
 В международной статистике исходными показателями для анализа занятых является коэффициент (уровень) экономической активности населения — доля численности экономически активного населения в общей численности населения страны на определенную дату
Sэк_акт –численность экономически активного населения, S – численность населения на определенную дату
Поиск по сайту: |
©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.