Вопрос 37 Средние индексы.

Всякий агрегатный индекс может быть преобразован в средний арифметический из

индивидуальных индексов. Для этого индексируемая величина отчётного периода,

стоящая в числителе агрегатного индекса, заменяется произведением

индивидуального индекса на индексируемую величину базисного периода.

Так, индивидуальный индекс цен равен , откуда .

Следовательно, преобразование агрегатного индекса цен в средний

арифметический имеет вид:

==

Аналогично индекс себестоимости равен , откуда , следовательно, ==,

Аналогично индекс физического объёма продукции (товарооборота) равен

, откуда ,

следовательно, =

=

Расчеты недостающих индексов с помощью индексных систем.

Многие экономические индексы тесно связаны между собой и образуют индексные

системы. Так, индекс цен связан с индексом физического объема товарооборота

или физического объема продукции, образуя следующую индексную систему:

или

Произведение индекса цен на индекс физического объема товарооборота или

продукции дает индекс физического объема товарооборота в фактических ценах,

или индекс стоимости продукции.

Индекс себестоимости промышленной продукции связан с индексом физического

объема продукции по себестоимости, образуя следующую индексную систему:

или

Произведение индекса себестоимости продукции на индекс физического объема

дает индекс затрат в производстве.

Используя индексы системы, можно по двум известным индексам найти третий,

неизвестный.

Вопрос 38

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:

Вопрос 41

Вопрос 40В самом обусловленном виде выделяют 2 формы зависимости: 1) функциональную (полную) 2) корреляционную (неполную) Корреляционная связь проявляется в среднем для массовых наблюдений. Корреляционная связь – связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция при массовом наблюдении факторных данных. Причины этого является сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные, случайные величины. По направлению связи балансы бывают: прямые и обратные. В зависимости от числа взаимодействующих факторов различают: 1. парная (однофакторная) характеризуется связь 2 признаков 2. множественная (многофакторная) Х и У 3. частная – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др. факторных признаков По силе различают: сильные и слабые связи. По аналитической форме: линейные и нелинейные.

Вопрос 44Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.

Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая — от 0,1 до 0,3; умеренная — от 0,3 до 0,5; заметная — от 0,5 до 0,7; высокая — от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) — от 0,9 до 1,0. Она используется далее в примерах по теме.