Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
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

Анализ и прогнозирование социально-экономических явлений статистическими методами



45. Виды рядов распределения.

Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на:

- атрибутивные (качественные) - образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.

- вариационные (количественные) - строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

Частости – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100 %. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные). Дискретные ряды распределения основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье). Интервальные ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

46. Средние показатели вариации.

Вариация – колеблемость, изменчивость значений признака в совокупности. Средняя величина, характеризуя типичные значения признаков совокупности, не отвечает на вопрос как расположены вокруг этого значения индивидуальные значения отдельных единиц, сгруппированы ли они вблизи или в значительном отдалении. В 1 случае совокупность однородная и рассчитанные характеристики правдивы и адекватны, во 2 случае наоборот. Величин вариации признака в совокупности характеризуют следующие показатели:

1)размах вариации: R=xmax-xmin

2)среднее линейное отклонение: =(∑ )\n – простая, =( *f1)\∑f1 – взвешенная

3)дисперсия: δ2=(∑(xi- )2)\n, : δ2=(∑(xi- )2*f1)\∑f1

Дисперсия – абстрактная величина, не имеет единиц измерения.

4)средняя квадратическая половина: δ=

Среднее квадратическое отклонение измеряется в единицах, характеризующих величину статистического признака. Это отклонение характеризует насколько в среднем отклоняется от их среднего значения индивидуальные значения признака отдельных единиц совокупности. Вышеуказанные показатели выражались в тех же единицах измерения что и признак, как правило не пригодны для сравнительного анализа производимого по двум и более совокупностям. Эту проблем несопоставимости решают при помощи расчета коэффициентов относительных показателей вариации.

47. Относительные показатели вариации.

1)коэффициент осцилляции: KR=(R\ )*100%

2)относительное линейное отклонение: K =( \ )*100%

3)коэффициент вариации: KV=(δ\ )*100% - характеризует степень однородности совокупности и обладает пороговым значением в 33,3% при KV<33,3% совокупность признается однородной а рассчитанные на ее основе показатели правдивыми.

48. Классификация статистических индексов и их роль в экономическом анализе.

Индекс – статистический показатель, характеризующий динамку явлений и процессов или сравнивающий их между собой. Статистические индексы – относительная величина, сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц, Имеет следующую классификацию: в зависимости от –

- от степени охвата единицы изучаемой совокупности выделяют:

1.индивидуальные индексы (i) – характеризуют изменение признака по определенным единицам совокупности

2.общие\сводное (I) – изм-е признака по совокупности в целом.

Существуют групповые и суб-индексы.

- от природы индексируемого показателя:

1.количественные – изм-я от количественного признака (q)

2.качественные – изм-я качественного признака (p)

Деление на q и p весьма условно.

- по форме построения (относится к общим индексам):

1.агригатные (основная форма общих индексов)

2.средние (ср.арифметический и ср.геометрический индексы)

- от направления анализа (структрно-динамического):

1.динамическе –харак-ют развитие явлений и процессов во времени

2.территориальные – хар-ют сравнение явлений и процессов между собой .

Практика применения индексов в экономике настолько широка, что всего и не перечислишь. С их помощью изучается динамика любых показателей (в промышленном производстве, в сельском хозяйстве, в торговой сфере и т.д.), макроэкономика использует в своей практике индекс - дефлятор (отражает текущий уровень показателя в сопоставимых или базисных ценах), индексы пространственно - территориального сопоставления позволяют провести сравнение не динамики, а двух территорий. Это очень удобно с точки зрения международного исследования. В практике статистики индексы наряду со средними величинами являются наиболее распространенными статистическими показателями. С их помощью характеризуется развитие национальной экономики в целом и ее отдельных отраслей, анализируются результаты производственно-хозяйственной деятельности предприятий и организации, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, выявляются резервы производства, индексы используются также в международных сопоставлениях экономических показателей, определения уровня жизни, мониторинге деловой активности в экономике и т.д.

49. Аналитические показатели динамического ряда.

Анализ рядов динамики осуществляется путем расчета набора показателей, которые называются а.п.д.р. Они рассчитываются по двум схемам:

1)базисная схема расчета – каждый текущий уровень(yi) сопоставляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения(начальный уровень ряда (y1))

2)цепная схема – каждый текущий уровень(yi) сравнивается с соответствующим ему предыдущий уровнем(yi-1)

1.абсолютный прирост: ∆yб=yi-y1; ∆yц= yi-yi-1; : ∆yбmax=∑∆yiц

2.коэффициент роста: Крб= yi\y1; Крц= yi\ yi-1

3.темп роста: Трр*100%

4.коэффициент прироста: Кпрр-1

5.темп прироста: Тпр= Тр-100%

6.абсолютное значение 1го% прироста(характеризует абсолютное изменение явления при его относительном изменении на 1%): ∆%=∆у\Тпр= (yi-yi-1)\ ((yi-yi-1)\(yi-1)*100%)=(yi-1)\100=0,01yi-1

50. Цепные и базисные индексы и их взаимосвязь.

1)базисная схема расчета – каждый текущий уровень(yi) сопоставляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения(начальный уровень ряда (y1)) ∆yб=yi-y1

2)цепная схема – каждый текущий уровень(yi) сравнивается с соответствующим ему предыдущий уровнем(yi-1) ∆yц= yi-yi-1

Между цепными и базисными индексами существует определенная взаимосвязь, что позволяет переходить от одних индексов к другим. Так, перемножая последовательно цепные индексы, можно получить базисные. В свою очередь, отношение двух последовательных базисных индексов дает цепной индекс

51. Исчисление средних показателей динамических рядов.

1)средний уровень ряда, в моментальном ряду используется формула «средней хронологической»: =(1\2y1+y2+…+yn-1+1\2yn)\(n-1) =(( y1+y2)\2+(y2+y3)\2+…+(yn-1+yn)\2)\(n-1) В периодическом ряду динамики расчет среднего уровня производится по формуле «средней арифметической простой»: =∑yi\n

2) средний абсолютный прирост: =∆yбmax\n-1=(yn-y1)\(n-1) n – число уровней ряда: =∑∆yцi\n-1

3) средний коэффициент роста: р= = р= при этом применяется формула средней геометрической прогрессии = Крбmax=∏Крцi=yn\y1=y2\y­1*y3\y2*…*yn\yn-1= yn\y1

52. Средний арифметический и средний гармонический индексы.

На практике не всегда возможно посчитать индексы в агрегатной форме, для этого строят средние индексы.

1)средний гармонический индекс, пример: Данные об объеме продаж группы товаров за отчетный период и динамика их цен.

Товары Выручка в отчете, тыс Темп прироста цен, %
А Б В +1,5 -5,0 0,0

Выясним как изменились цены в целом по данной группе. Общий индекс цен в агрегатной форме не подходит, т.к. нет данных о знаменателе индекса, поэтому преобразуем: Ip=(∑p1*q1)\( p0*q1) Для этого использует индивидуальный индекс цен. ip=p1\p0 => p0= p1\ ip => Ip=(∑p1*q1)\(( p1*q1)\ ip) Ip=(800+640+500)\(800\1,015+640\0,950+500\1,000)=0,989(98,9%) p1 q1 - стоимость продукции каждого вида в текущем периоде

2)средний арифметический индекс, пример: Данные об объема выпуска продукции в базисном периоде и запланированные изменения по каждому изделию.

Изделия Объем производства в базисе, тыс План по изменению объема производства, %
x y z +1,5 -5,0 0,0

Выясним как должен измениться по плану физический объем производства этой группы изделий. Общий индекс объема производства в агрегатной форме не подходит, т.к. нет данных о числителе. Преобразуем числитель: Iq=(∑q1*p0)\(∑ q0*p0) используя индивидуальный индекс физического объема производства : iq=q1\q0 => q1= iq* q0 =>Ip=( ∑iq* q0* p0)\( ∑ q0*p0)=(1,015*800+0,950*640+1,000*500)\(800+640+500)=0,990(99,0%) iq - индивидуальный индекс по каждому виду продукции; q0 p0 - стоимость продукции каждого вида в базисном периоде.

53. Определение основной тенденции в рядах динамики.

Существует несколько методов обработки рядов динамики, помогающих выявить основную тенденцию изменения уровней ряда, а именно: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание. Во всех методах вместо фактических уровней при обработке ряда рассчитываются иные (расчетные) уровни, в которых тем или иным способом взаимо- погашается действие случайных факторов и тем самым уменьшается колеблемость уровней. Последние в результате становятся как бы «выравненными», «сглаженными» по отношению к исходным фактическим данным. Такие методы обработки рядов называются сглаживанием или выравниванием рядов динамики. Метод укрупнения интервалов: Простейший метод сглаживания уровней ряда — укрупнение интервалов, для которых определяется итоговое значение или средняя величина исследуемого показателя. Этот метод особенно эффективен, если первоначальные уровни ряда относятся к коротким промежуткам времени.Метод скользящей средней: По сути метод скользящей средней несколько схож с предыдущим, но в данном случае фактические уровни заменяются средними уровнями, рассчитанными для последовательно подвижных (скользящих) укрупненных интервалов, охватывающих несколько уровней ряда.

Аналитическое выравнивание: Более совершенный метод обработки рядов динамики в целях устранения случайных колебаний и выявления тренда — выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам (или аналитическое выравнивание). Суть аналитического выравнивания заключается в замене эмпирических (фактических) уровней теоретическими, которые рассчитаны по определенному уравнению, принятому за математическую модель тренда, где теоретические уровни рассматриваются как функция времени.

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.