5. Индексы постоянного и переменного состава

В предыдущих задачах рассматривались индексы, рассчитываемые по нескольким товарам или видам продукции, реализуемым или производимым в одном месте. Рассмотрим теперь случай, когда один товар или вид продукции реализуется или производится в нескольких местах (табл. 11.4.):

Таблица 11.4

Реализация товара а в двух регионах

	Июнь		Июль
Регион	цена, руб.	продано, шт.	цена, руб.	продано,шт
1	12	10000	13	18000
2	17	20000	19	9000

Так как в данном случае реализуется один и тот же товар, вполне правомерно рассчитать его среднюю цену за июнь и за июль. Сравнением полученных средних значений получают индекс цен переменного состава:

(11.10)

Из таблицы видно, что цена в каждом регионе в июле по сравнению с июнем возросла. В целом же, средняя цена снизилась на 2,2%. Такое несоответствие объясняется влиянием изменения структуры реализации товаров по регионам: в июне по более высокой цене продали товара вдвое больше, в июле ситуация принципиально изменилась (в данном условном примере для наглядности числа подобраны таким образом, чтобы это различие в структуре продаж было очевидным). Оценить воздействие этого фактора можно с помощью индекса структурных сдвигов:

(11.11)

Первая формула в этом индексе позволяет ответить на вопрос, какой была бы средняя цена в июле, если бы цены в каждом регионе сохранились на прежнем июньском уровне. Вторая часть формулы отражает фактическую среднюю цену июня. В целом по полученному значению индекса мы можем сделать вывод, что за счет структурных сдвигов цены снизились на 10,9%.

Последним в данной системе является рассмотренный выше индекс цен фиксированного состава, который не учитывает влияние структуры:

(11.12).

Итак, если бы структура реализации товара А по регионам не изменилась, средняя цена возросла бы на 9,8%. Однако, влияние на среднюю цену первого фактора оказалось сильнее, что отражается в следующей взаимосвязи:

Аналогично строятся индексы структурных сдвигов, переменного и фиксированного состава для анализа изменения себестоимости, урожайности и пр.

Заключение

Мы рассмотрели приемы сбора, обработки и анализа статистических данных, которые являются методологическим базисом любой статистической работы. В то же время, необходимо отметить, что статистическое наблюдение не является обязательным этапом статистического исследования. Во многих случаях экономист-аналитик имеет дело с материалом, полученным из баз данных, бюллетеней информационных агентств, статистических сборников и других источников. Тогда работа должна начинаться с проверки полноты и качества данных, их группировки, а при отсутствии необходимости в этих этапах - с расчета индивидуальных и обобщающих показателей.

Рассмотренные приемы и методы с успехом могут использоваться не только в практике статистического анализа. Статистическая методология исследования в настоящее время заняла прочные позиции во многих областях знания. Статистические формулы находят применение в макро- и микроэкономике, оценке бизнеса и недвижимости, финансовом анализе, техническом анализе товарных и финансовых рынков.

Более того, подвергающийся статистической обработке материал не обязательно должен относиться к экономической области. В большинстве случаев, описанные приемы и показатели будут работоспособны и эффективны при обобщении и анализе технической, биологической, медицинской, демографической и социологической информации.

Рассматриваемые в пособии методы в большинстве случаев иллюстрированы практическими примерами. Подобные вычисления при небольших объемах совокупности или коротких динамических рядах не очень трудоемки. При работе же с большими массивами статистической информации необходимо использовать прикладное программное обеспечение, существенно ускоряющее и упрощающее все расчеты. Среди наиболее распространенных современных программных продуктов следует отметить пакеты Мезозавр, ОЛИМП, САНИ, Эвриста, STATISTICA, STATGRAPHICS и SPSS.