Общие, отражающие размеры признака в совокупности в целом (например, численность населения Российской Федерации на начало определенного года)

Такое разделение абсолютных величин определяет метод их получения: индивидуальные абсолютные величины образуются еще на стадии статистического наблюдения, тогда как групповые и общие получаются в результате обработки полученных статистических данных, то есть на стадии группировки и сводки.

Абсолютные величины всегда именованы, то есть всегда имеют определенные единицы измерения. Выделяют натуральные, условно-натуральные и стоимостные единицы измерения. Существуют также трудовые единицы измерения.

Натуральные единицы измерения используются в случае изучения свойств объекта исследования. Например, объем экспорта нефти оценивается в баррелях и тоннах, строительство дорого - в километрах, и т.д.

Натуральные единицы измерения могут быть простыми и сложными. Например, затраты рабочего времени на производство продукции может выражаться в численности рабочих, занятых на производстве (простая натуральная единица измерения), в человеко-днях, в человеко-часах (сложные натуральные единицы измерения). Или, например, отображение размера грузооборота железнодорожного транспорта в тонно-километрах. Сложные натуральные единицы измерения, как видно из приведенных примеров, всегда отражают сразу несколько сторон исследуемого явления, что в некоторой степени расширяет границы проводимого анализа.

При необходимости совместного исследования различных типов одного и того же явления, выраженного в натуральных измерителях, применяется условно-натуральный измеритель. Он выражает наиболее характерный для явления размер признака, присущий определенному типу этого явления.

Путем соотнесения уровня явления в натуральных единицах измерения с уровнем этого явления, выраженным в условно-натуральных единицах, получают коэффициенты пересчета для соответствующего типа явления. Применение коэффициентов пересчета позволяет проводить анализ разнородных по своему составу явлений, необходимый при изучении социально-экономических процессов. Например, появляется возможность рассчитывать суммарный объем различных по своим существенным свойствам явлений, тогда как суммирование в натуральных единицах измерения было бы некорректным с точки зрения статистического анализа.

Примеры условно-натуральных единиц измерения, применяемых в российской статистике:

1) условное топливо, теплосодержание которого принимается равным 29,3076 МДж. Например, 100 т торфа будут эквивалентны 81,9 тоннам условного топлива, а 100 тонн нефти - 153,6 тоннам условного топлива;

2) условные консервные банки, объем которых составляет 353,4 см3;

Стоимостные единицы измерения абсолютных величин позволяют изучать различные по своему содержанию явления, несопоставимые в натуральных единицах измерения. Кроме того, стоимостные измерители позволяют оценить исследуемое явления в денежном выражении, что также является важным при проведении экономического анализа.

Значимость стоимостных единиц измерения заключается в их применении при расчете макроэкономических показателей, отражающих общий уровень развития страны, например внутреннего валового продукта, национального дохода и др. [9]. Действительно, являясь характеристикой социально-экономического развития общества, система макроэкономических показателей отражает и результаты деятельности института государства, измеряет его эффективность. Поэтому, каждый государственный служащий должен знать, какие показатели включаются в систему макроэкономического анализа, по каким методикам они рассчитываются, в каких единицах измерения выражаются, и должен уметь сравнивать эти показатели с уровнем развития других стран.

8. Относительные статистические показатели. Способы выражения. Статистическое изучение выполнения плановых и нормативных уровней. Связь относительных величин планового задания, реализации плана и динамики.

Относительные величины

Наряду с абсолютными величинами в экономическом анализе и экономической статистике используются также различные относительные величины. Относительные величины представляют собой различные коэффициенты или проценты.

Относительные статистические величины — это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин.

Основное условие правильного расчета относительных величин — сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.

Относительная величина = сравниваемая величина / базис

Величина, находящаяся в числителе соотношения, называется текущей или сравниваемой.

Величина, находящаяся в знаменателе соотношения, называется основанием или базой сравнения.

По способу получения относительные величины — это всегда всегда величины производные (вторичные).

Они могут быть выражены:

в коэффициентах, если база сравнения принимается за единицу (АбсВеличина / Базис) * 1

в процентах, если база сравнения принимается за 100 (АбсВеличина / Базис) * 100

в промилле, если база сравнения принимается за 1000 (АбсВеличина / Базис) * 1000
Например показатель рождаемости в форме относительной величины, исчисляемый в промилле показывает число родившихся за год в расчете на 1000 человек.

в продецимилле, если база сравнения принимается за 10000 (АбсВеличина / Базис) * 10000

Различают следующие виды относительных статистических величин:

Относительная величина динамики

Относительная величина планового задания

Относительная величина выполнения плана

Относительная величина структуры

Относительная величина координации

Относительная величина интенсивности

Относительная величина сравнения

Относительная величина координации

Относительная величина координации (показатель координации) — представляет собой соотношение частей совокупности между собой. При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо иной точки зрения.

ОВК = показатель характеризующий часть совокупности / показатель характеризующий часть совокупности, выбранную за базис сравнения

Относительная величина координации показывает, во сколько раз одна часть совокупности больше или меньше другой, принятой за базу сравнения, или сколько процентов от нее составляет, или сколько единиц одной части целого приходится на 1, 10, 100, 1000,..., единиц другой (базисной) части. Например в 1999 г. в России насчитывалось 68,6 млн.мужчин и 77,7 млн.женщин, следовательно, на 1000 мужчин приходилось (77,7/68,6)*1000=1133 женщины. Аналогично можно рассчитать сколько на 10 (100) инженеров приходится техников; число мальчиков, приходящихся на 100 девочек среди новорожденных и др.

Пример: на предприятии работают 100 менеджеров 20 курьеров и 10 руководителей.
Решение: ОВК = (100 / 20)*100% = 500%. Менеджеров в 5 раз больше чем курьеров.
тоже самое с помощью ОВС (пример 5): ( 77%/15% ) * 100% = 500%

9) 9. Относительные статистические показатели структуры, координации, сравнения, интенсивности Относительный показатель в статистике – это обобщающая величина, которая дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых числовых мер абсолютных показателей. По способу получения относительные показатели – всегда величины производные, представляющие собой частное от деления двух абсолютных величин и характеризующие количественное соотношение между ними.

. Существуют правила построения относительных статистических показателей:

1. Сравниваемые в относительном показателе абсолютные величины должны быть объективно связаны в реальной жизни, независимо от нашего желания (как соответствие смысловое, так и соответствие общее – частное).

2. При построении относительного статистического показателя сравниваемые исходные величины могут различаться только одним атрибутом, а именно:

· видом признака (при одинаковом объекте, периоде времени, договорном или фактическом характере показателей);

· временем (при том же признаке, объекте и т.п.);

· только фактическим, договорным или нормативным характером показателей (тот же объект, признак, время и т.п.).

Нельзя сопоставлять показатели по двум и более атрибутам.

3. Необходимо знать возможные границы существования относительного показателя. Например, относительные показатели вариации теряют смысл и не могут применяться, когда их знаменатели – средние значения признаков – близки к нулю, потому что при стремлении знаменателя к нулю относительный показатель стремится к абсурдному бесконечному значению. Аналогично, если исходные показатели в текущем и базисном периоде имеют разные знаки, то теряет смысл и не может применяться такая относительная величина динамики, как темп роста.

Относительными величинами структуры- показатели, характеризующие долю изучаемой части совокупности во всем ее объеме. Они характеризуют состав изучаемых совокупностей. Исчисляются они как отношения абсолютной величины изучаемой части совокупности к величине всех элементов совокупности (как отношение части к целому) и представляют собой удельный вес части в целом. Как правило, относительные величины выражаются в процентах (база – 100%):

,

Относительные величины структуры дают возможность изучить структуру сбыта по ассортименту, состав работников предприятия по различным признакам (полу, возрасту, стажу), состав издержек и т.п.

Относительные величины сравнения -характеризуют количественное соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам статистического наблюдения, и представляют собой частное от деления абсолютных статистических величин, которые могут относиться к одному и тому же периоду или моменту времени, но к различным объектам и территориям. Относительные величины сравнения используются для сопоставления уровня цен (или себестоимости) на один и тот же товар, реализуемый данным предприятием и другими предприятиями.

Относительная величина интенсивности (показатель интенсивности, эффективности) — характеризует степень распространения одного явления в среде другого явления.

10). Сводка – это второй этап статистического исследования, собранные и

проверенные данные должны систематизироваться таким образом, чтобы можно было

обнаружить взаимосвязи между признаками, тенденции развития явления во времени

или описать характер статистических распределений.

Сводку понимают в узком и широком смысле. Сводка в широком смысле касается

содержательной стороны этого процесса, это распределение собранной информации

по группам и подгруппам, подбор системы показателей, характеризующих эти

группы и подгруппы, составление макетов статистических таблиц. Эта сторона

обработки информации тесно связана со спецификой предмета исследования.

Сводка в узком смысле это технические операции по распределению данных по

группам, по распределению их по таблицам и подсчет итогов.

Сводка бывает:

§ Централизованная сводка – сбор информации осуществляется

на местах и собранные данные передаются в центр для обработки. Достоинства:

возможность более глубокого анализа без потерь информации, применение мощной

вычислительной техники и современного программного обеспечения, участие

высококвалифицированных специалистов. Недостатки: на местах не могут

воспользоваться в полной мере результатами анализа, снижается оперативность

обработки.

§ Децентрализованная сводка – обработка информации на

местах с передачей сводных данных в вышестоящие организации. В этом случае

часть первичной информации и аналитических возможностей утрачивается, но

ускоряется процесс обработки.

В современных условиях при наличии сканирующей, вычислительной техники,

программного обеспечения - техническая сторона сводки утрачивает

первостепенное значение, появляется возможность для более глубокого анализа.

Поиск по сайту: