29Охарактеризуйте групування даних статистичного спостереження.

Під зведенням розуміють сукупність прийомів наукового узагальнення і обробки даних статистичного спостереження з метою отримання статистичних показників і подальшого їх аналізу. На основі цих показників має бути дана характеристика чисельності сукупності, розміру притаманних їй ознак, структури сукупності та її якісний склад, встановлені специфічні особливості і закономірності досліджуваного явища, взаємозв'язку між ознаками та ін.

У результаті зведення здійснюється перехід від даних, які зібрані по кожній окремій одиниці об'єкта спостереження, до підсумкових даних по сукупності в цілому або групах, що виділені в її межах. Цими даними заповнюються складені макети таблиць або бланки статистичних формулярів.

За складністю побудовизведення можуть бути простими і груповими. Просте зведенняполягає в одержанні зведеного підсумку по всьому масиву вихідної інформації. При цьому будь-яке попереднє групування і систематизація вихідної інформації не виконуються. Тому просте зведення має в основному допоміжні цілі. Групове зведення на відміну від простого розробляється на основі вихідної інформації, яка попередньо піддана систематизації і групуванню. Отже, групове зведення відрізняється від простого своєю інформативністю, вмістом більшого числа групових підсумків.

За способом розробки матеріалів статистичного спостереження зведення підрозділяють на ручні і машинні. При ручному зведенні всі основні операції (шифровка, сортування, підрахунок підсумків і т.д.) виконуються вручну за допомогою карток або списків. Нині розробка статистичних матеріалів вручну застосовується дуже рідко, як виключення. В основному здійснюється машинне зведення даних за допомогою електронно-обчислювальних машин. При машинному зведенні первинні дані переносять з статистичних формулярів на технічні носії інформації (магнітні диски, магнітні стрічки, перфострічки і т.д.), які потім вводять у машину разом з програмою обробки інформації.

За місцем проведення зведення може бути централізованим і децентралізованим. Централізованимназивається зведення, при якому всі первинні статистичні матеріали зосереджуються в одному місці (наприклад, у Державному комітеті статистики України), де вони розробляються за єдиною програмою в потрібних розрізах і групах. Децентралізованим називається таке зведення, при якому підсумкові дані одержують на основі їх обробки послідовними етапами. Наприклад, спочатку виконується зведення даних по району, потім порайонні дані об'єднуються в областях, потім обласні зведення об'єднуються у Державному комітеті статистики України. Цим способом розробляються дані державної статистичної звітності.

Р/Е=ост.рин.цін.акції/річний дох. На 1 акцію

Р/Е(А)=65/5,325=12,21

Р/Е(Б)=65/5,296=12,27

30Охарактеризуйте основні аспекти імітаційного моделювання.

З розвитком обчислювальної техніки і дискретного аналізу дедалі ширшого розвитку та використання набувають алгоритмічні (імітаційні) моделі. Серед основних етапів процесу імітаційного моделювання можна виокремити такі:

• аналіз характеристик і закономірностей функціонування керованого (досліджуваного) об’єкта: виокремлення на змістовному (вербальному, концептуальному) рівні системи обмежень (ресурсних, фізичних, правових, соціальних тощо), визначення показників вимірювання та оцінки результатів, формулювання цілей, гіпотез та проблем розвитку;

• конструювання імітаційної моделі: перехід від реального об’єкта до логічних схем, які імітують його поведінку, та алгоритмів (моделей), формальна постановка задач, що розв’язуються за допомогою імітаційного моделювання;

• підготовка системи даних для моделі: формування інформаційного забезпечення, необхідного для функціонування імітаційної моделі, зокрема, визначення структури та способів подання даних, джерел їх отримання, форм і режимів зберігання, встановлення взаємозв’язків і взаємозалежності між різними масивами та базами даних;

• програмна реалізація імітаційної моделі: створення чи адекватне використання існуючих програмних продуктів, що забезпечують можливість безпосередньої практичної реалізації моделі на персональних комп’ютерах;

• оцінка адекватності моделі: порівняння результатів, накопичених у процесі дослідної експлуатації моделі, на підставі інформації, отриманої про реальний об’єкт, який імітується, виявлення та аналіз розбіжностей і в разі необхідності внесення корекцій до моделі;

• проведення імітаційних експериментів. Очевидно, що даний етап є цільовим (власне кажучи, заради нього й будується імітаційна модель). Він включає в себе стратегічне та тактичне планування експериментів, власне експериментування («імітаційні експерименти»), котре завершується інтерпретацією отриманих результатів і прийняттям на підставі зроблених висновків рішень щодо оцінювання та управління об’єктом (підприємством, банком, фінансовою фірмою, торговельною організацією, холдингом тощо).

Одним із важливих аспектів у процесі роботи (дослідження) з імітаційною моделлю є аналіз її чутливості. Під ним розуміють визначення ступеня мінливості значень цільових показників моделі, зумовлених мінливістю (невизначеністю, варіабельністю) вихідних параметрів. Так, якщо за відносно невеликих змін вихідних даних відбувається суттєва зміна в результатах моделювання, то це є достатньою підставою для додаткових, більш детальних досліджень, зокрема, щодо взаємозв’язків між відповідними змінними.

Vзвв = Vвз*T-t/T

Vзвв=(4500-9500)*75-30/75=15900