- •Предмет статистической науки. Статистические закономерности и совокупности.
- •Стадии экономико-статистического исследования.
- •Методы, используемые при выполнении основных стадий экономико-статистического исследования.
- •Понятие о статистической информации и статистическом наблюдении. Требования к статистическому наблюдению
- •Основные способы получения данных. Выявление и устранение ошибок статистических исследований.
- •Задачи статистических группировок. Типологические, структурные и аналитические группировки.
- •Группировочный признак. Образование групп и интервалов группировки.
- •Основные элементы статистического графика. Гистограмма. Полигон. Полигон интегральных процентов.
- •Организация числовых данных. Упорядоченный массив. Диаграмма «ствол и листья».
- •Представление категорийных данных в виде таблиц и диаграмм. Сводная таблица. Диаграмма Парето.
- •Абсолютные величины, их основные виды
- •Характеристика и общие принципы построения относительных величин.
- •Виды средних величин и методы их расчета.
- •Структурные средние величины.
- •Понятие вариации. Абсолютные и средние показатели вариации.
- •Показатели относительного рассеивания.
- •Виды дисперсии.
- •Анализ данных с помощью блочных диаграмм. Базовые показатели.
- •Дисперсия альтернативного (качественного признака).
- •Основная задача выборочного обследования.
- •Ошибка выборки.
- •Определение оптимальной численности выборки.
- •Малая выборка.
- •Распространение характеристик выборки на генеральную совокупность.
- •Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •Понятие о статистических рядах динамики. Виды рядов динамики.
- •Аналитические показатели ряда динамики и их взаимосвязь.
- •Средние показатели в рядах динамики.
- •Сглаживание рядов динамики. Скользящие средние. Экспоненциальное сглаживание.
- •Вычисление тренда с помощью метода аналитического выравнивания.
- •Прогнозирование в рядах динамики.
- •Компоненты классической мультипликативной модели рядов динамики.
- •Понятие статистического индекса. Индивидуальные и общие индексы.
- •Агрегатные индексы.
- •Средние индексы.
- •Применение индексов для изучения структурных сдвигов.
- •Использование индексного метода для территориальных сравнений.
- •Свойства индексов.
- •Финансовые индексы (Доу-Джонса, s&p 500, nasdaq).
- •Понятие корреляционно-регрессионного анализа.
- •Анализ связи парной корреляции. Вычисление параметров уравнения регрессии.
- •Анализ связи парной корреляции. Шкала Чеддока. Показатель средней ошибки аппроксимации.
- •Непараметрические методы оценки корреляционной связи показателей. Коэффициент ассоциации. Коэффициент контингенции.
- •Непараметрические методы оценки корреляционной связи показателей. Коэффициент корреляции рангов. Коэффициент конкордации.
Основные элементы статистического графика. Гистограмма. Полигон. Полигон интегральных процентов.
Графики в статистике – условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометрических образов – точек, линий, плоских фигур и т.п.
Основные элементы статистического графика:
Поле графика – место, на котором он выполняется. 1*1,3 – правило «золотого сечения»
Графический образ – символические знаки, с помощью которых изображаются данные
Пространственные и масштабные ориентиры – координатная сетка или контурные линии. Масштаб графика – это мере перевода численной величины в графическую.
Экспликация графика – это пояснение его содержания (название, подписи шкал).
Гистограмма – это диаграмма, на которой изображены столбики, границы которых совпадают с границами групп.
При ее построении исследуемая случайная величина откладывается по горизонтальной оси Х, а количество элементов в соответствующих группах (их относительная частота или процентная доля), по оси вертикальной У.
Процентный полигон – график, построенный путем соединения средних точек, соответствующих процентной доле каждой группы.
Как и при построении гистограмм, величина исследуемой переменной откладывается вдоль по горизонтальной оси, по вертикальной оси – количество элементов в каждой группе, их относительная доля или процент.
Полигон накопленных (интегральных) % или кривая распределения является графическим изображением распределения суммарных процентов.
Организация числовых данных. Упорядоченный массив. Диаграмма «ствол и листья».
Сценарий. Сравнение эффективности взаимных фондов.
В последние годы вклады во взаимные фонды (ВФ) составили миллиарды долларов. Приобретая акции (долю) взаимного фонда, инвестор вступает во владение всеми акциями компании, принадлежащими фонду. В нашем сценарии мы играем роль финансового советника, выбирающего фонд, в который следует вкладывать средства.
Цели взаимных фондов различны:
Капитал обычно складывается их акций схожих компаний. Например, фонды могут специализироваться на акциях крупных, средних или мелких компаний.
ВФ различаются по степени риска, связанного с ценными бумагами, которыми они владеют. По этому критерию фонды делятся на ВФ с очень высоким, высоким, средним, низким и очень низким уровнями риска.
Р/Е превышает среднее значение у аналогичных компаний – ориентация ВФ на быстрый рост капитала.
Здесь Р – рыночная цена в расчете на одну акцию;
Е – чистая прибыль в расчете на одну акцию.
Р/Е – характеризует скорость роста капитала.
Чем больше анализируемых данных, тем труднее сконцентрировать внимание на их основных характеристиках. Для лучшего восприятия информации из набора данных, надо их правильно организовать.
Упорядоченный массив состоит из последовательных данных, расположенных по возрастанию.
Решаемые задачи: определение мах и мин значений; типичных величин; диапазона, которому принадлежит основная масса значений.
Диаграмма «ствол и листья» - это инструмент для организации набора данных и анализа их распределения. Данные в этой диаграмме распределены в соответствии с первыми цифрами, или стволами и замыкающими цифрами или листьями.