Предмет, метод и задачи статистики. Статистика – общественная наука, изучающая количественную сторону массовых социально-экономических явлений и процессов в непосредственной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени. Свой предмет статистика изучает методом обобщающих показателей. Она анализирует также природные ресурсы и природные условия, поскольку они влияют на жизнь общества. Статистика изучает: массовые общественные явления при помощи статистических показателей (численность населения, количество произведенной в стране сельскохозяйственной, строительной и другой продукции) и их динамику (изменение уровня жизни населения и т.д.); количественную сторону массовых общественных явлений и дает количественное, цифровое освещение общественных явлений; количественную сторону общественных явлений в не разрывной связи с их качественным содержанием; количественную сторону общественных явлений в конкретных условиях места и времени (объема производства, распределения доходов, потребления, и т.д.); количественные связи между общественным явлениями с помощью специальной методологии. Метод. Для изучения предмета статистики разработаны и применяются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок и др.) Общей основой разработки и применения статистической методологии является диалектический метод познания. При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность, закономерность. Статистические методы используются комплексно. Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных стадий: первая — сбор первичной статистической информации; вторая — статистическая сводка и обработка первичной информации; третья — обобщение и интерпретация статистической информации. На первой стадии применяется метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий всеобщность, полноту и представительность полученной первичной информации. На второй стадии собранная информация подвергается обработке методом статистических группировок, совершается переход от характеристики единичных фактов к характеристике данных, объединенных в группы. На третьей стадии проводится анализ статистической информации на основе применения обобщающих статистических показателей: абсолютных, относительных и средних величин и др. Проведение анализа позволяет проверить причинно-следственные связи изучаемых явлений и процессов, оценить эффективность принимаемых управленческих решений. Задачи. Основные направления развития статистики на современном этапе: 1) повышение достоверности и надежности статистических данных. 2) усиление аналитической работы. 3) переход на международные стандарты учета. 2. Основные понятия статистической науки. Статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, которые объединены каким – либо общим свойством. Единица совокупности – индивидуальный составной элемент. Признак – отличительная черта, которая присуща единице совокупности. Признаки делятся на: варьирующие и не варьирующие. Вариация – изменение величины или состояние признака у отдельных единиц совокупности. Варьирующий признак – признак, который принимает разные значения. Статистический показатель – количественно–качественная характеристика социально-экономического явления или процесса в конкретных условиях места и времени. 4 характеристики: 1) сущность явления или процесса. 2) количественная характеристика. 3) конкретное время. 4) пространство. Статистическая закономерность – количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни. 3. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы. Статистическое наблюдение – научно-организованный сбор массовых первичных данных о социально-экономических явлениях и процессах. Принципы, на которых основывается статистическое наблюдение: 1) полнота. 2) качество. 3) достоверность. Форма – организационная особенность. 1 форма носит название – отчетность. 2 форма - специально-организованное статистическое наблюдение. Отчетность характеризуется особенностями: 1) отчетность носи обязательный характер. 2) характеризуется строгой регламентацией. 3) отчетность всегда основывается на первичных данных. 4) имеет юридическую силу и является официальным документом. Специально организованное статистическое наблюдение – такая форма, при которой статистические органы получают данные, не обладающие юридической силой, чтобы получить полную характеристику. Виды статистических наблюдений делятся на 2 группы: 1) непрерывные наблюдения 2) прерывные наблюдения. Первичные наблюдения делятся на 2 группы: 1) сплошное – обследованию подлежат все без исключения единицы совокупности. 2) не сплошное – исследуется не вся совокупность, а некоторая часть. Не сплошное делится на 3 группы: 1) наблюдение основного массива. 2) монографическое обследование. 3) выборочное наблюдение. Не сплошное наблюдение имеет ряд преимуществ перед сплошным: 1) не сплошное наблюдение можно проводит в тех случаях, когда сплошное невозможно. 2) минимизация затрат. 3) возможность более детального обследования. Способы наблюдения – то, как получают данные. 3 способа: 1) непосредственное наблюдение. 2) документальное наблюдение. 3) опрос. Программно методологические вопросы: 1) определение цели. 2) объект наблюдения – совокупность единиц, о которых хотят получать сведения. 3) Место наблюдения – то, где будет проходить регистрация факта. 4) время наблюдения. Организационные вопросы: 1) определение субъекта наблюдения. 2) подбор обучения кадров. 30 составление различных списков. 4) разработка статистического инструментария. 5) разъяснительная работа. 6) сроки наблюдения. Ошибки статистического наблюдения – величина расхождения между зафиксированной величиной и его действительной величиной. Все ошибки регистрации делятся на : преднамеренные (носят сознательный характер) и непреднамеренные (носят случайный и систематичный характер). 4. Статистическая сводка, ее содержание и задачи. Статистическая сводка — это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. По способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ). Статистическая сводка должна проводиться по определенным программе и плану. Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп, разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов. В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок. 5. Методы статистической группировки, его задачи. Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из них характеризуется системой статистических показателей. Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом позволяет изучить ее структуру. Группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования: выделения социально-экономических типов явлений; изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявления связей и зависимостей между отдельными признаками явления. Для решения этих задач применяют 3 вида группировок: типологические, структурные и аналитические. Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Примерами типологической группировки могут служить группы предприятий государственной собственности, федеральной, муниципальной, частной и смешанной собственности. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку. К структурным группировкам относится группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка хозяйств по объему продукции. Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. Одной из задач группировок является исследование связей и зависимостей между изучаемыми явлениями и их признаками. Это достигается с помощью аналитических группировок. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты связи между изучаемыми признаками. В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной. 6. Статистические ряды распределения. Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности и т. д. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих — по стажу работы, заработной плате и т. д. Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Частоты — это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных признаках, имеющих только целые значения, на дискретных признаках, представленных в виде интервалов; интервальные — на непрерывных признаках. 7. Табличное и графическое представление статистических данных. Результаты сводки и группировки материалов наблюдение представляют в виде статистических таблиц. По внешнему виду статистическая таблица представляет собой ряд пересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали графы. В образовавшиеся внутри таблицы клетки записывается соответствующая информация. Составленную таблицу, но не заполненную цифрами принято называть макетом таблицы. Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое. Подлежащее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в таблице, и представляет собой группы и подгруппы, которые характеризуются рядом показателей. Сказуемым таблицы называются показатели, с помощью которых изучается объект, т. е. подлежащее таблицы. Общий заголовок обычно располагается над таблицей и выражает ее основное содержание. Помещенные, как правило, слева боковые заголовки раскрывают содержание строк подлежащего, а верхние заголовки – вертикальных граф, сказуемое таблицы. В зависимости от построения подлежащего таблицы делятся на 3 вида: перечневые, групповые и комбинационные. Таблицы, подлежащее которых содержит перечень единиц изучаемой совокупности, называются перечневыми. Групповые таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей. Комбинационная таблица устанавливает взаимное действие на результативные признаки и существующую связь между факторами группировки. Правила построения и оформления таблиц: 1) По возможности таблицу следует составлять небольшой по размеру, легко обозримой. 2) Общий заголовок таблицы должен кратко выражать ее основное содержание. 3) Обычно строки подлежащего и графы сказуемого располагаются в виде частных слагаемых с последующим подитоживанием по каждому из них. 4) Для удобства анализа таблицы при большом числе строк подлежащего и граф сказуемого возникает потребность в нумерации тех из них, которые заполняются данными. 5) Использование условных обозначений при заполнении таблиц. 6) Одинаковая степень точности, обязательная для всех чисел. Статистический график представляет собой чертеж, на котором при помощи условных геометрических фигур изображаются статистические данные. В результате этого достигается наглядная характерсика изучаемой статистической совокупности. Графический метод в статистике является продолжением и дополнением табличного метода. То, что при чтении таблицы может остаться незамеченным, обнаруживается на графике. При графическом изображении статистических данных становится более выразительной сравнительная характеристика изучаемых показателей, отчетливее проявляется тенденция развития изучаемого явления, лучше видны основные взаимосвязи. Основные элементы статистического графика: поле графика – место, на котором он выполняется; графический образ – это символические знаки, с помощью которых изображаются статистические данные (линии, точки); пространственные ориентиры – определяют размещение графических образов на поле графика, они задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части; масштабные ориентиры – придают графическим образам количественную значимость, которая передается с помощью системы масштабных шкал; масштаб графика – это мера перевода численной величины в графическую; масштабная шкала – линия, отдельный точки которой читаются как определенные числа; экспликация графика – это пояснение его содержания; заголовок графика - в краткой и четкой форме поясняет основное содержание изображаемых данных. Статистические графики классифицируются: по способу построения (диаграммы, картограммы и картодиаграммы); форме применяемых графических образов (точечные, линейные); характеру решаемых задач (классифицируются по их целевому применению в статистическом изучении коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг. Виды статистических графиков: ряд распределения, структура статистической совокупности, ряд динамики, показатель связи, показатель выполнения задания. 8. Абсолютные и относительные величины в статистики. Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Они характеризуют экономическую мощь страны и социальную жизнь населения. Различают два вида абсолютных статистических величин: индивидуальные и суммарные. Индивидуальными называют абсолютные статистические величины, характеризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности. Они получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах. Суммарные абсолютные статистические величины характеризуют итоговое значение признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности. В зависимости от сущности исследуемого социально-экономического явления абсолютные статистические величины выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения. Абсолютные статистические величины могут быть положительными и отрицательными. Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми и сложными. Стоимостные единицы измерения используются для выражения объема разнородной продукции в стоимостной (денежной) форме - рублях. В трудовых единицах измерения учитываются общие затраты труда на предприятии, трудоемкость отдельных операций технологического цикла. Относительная величина в статистике — это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними. По своему содержанию относительные величины подразделяются на виды: 1) Относительная величина динамики (i) рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени. Относительные величины динамики называются темпами роста. 2) Относительная величина планового задания рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в этом периоде. 3) Относительная величина выполнения планового задания (i Вып. Пл.) представляет собой отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. 4) Относительными величинами структуры называются показатели, характеризующие долю отдельных частей изучаемой совокупности во всем ее объеме. Они рассчитываются делением числа единиц в отдельных частях совокупности на общее число единиц совокупности. 5) Относительными величинами интенсивности называют показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде. Они вычисляются путем сравнения разноименных величин, находящихся в определеннёй связи между собой. 6) Относительными величинами координации называют показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. Вычисление этого вида показателей производится путем деления одной части целого на другую часть целого. 7) Относительными величинами сравнения называют показатели, представляющие собой частное от деления одноименных абсолютных статистических величин, характеризующих разные объекты и относящихся к одному и тому же периоду времени. 9. Средняя величина, ее сущность и условия применения. Средняя величина – выражает характерную типичную величину признака в расчете на единицу совокупности, образующуюся в конкретных условиях места и времени под влиянием всей совокупность факторов. Любая средняя – это абстракция. Абстракция – это аналитическая средняя. Требования к расчету аналитической средней: 1) расчет осуществляется только на основе массовых и достоверных данных. 2) расчет осуществляется только по качественно-однородной совместимости. Однородная совместимость – такая совместимость, в которой единицы сходны между собой по существенному признаку, т.е. относятся к одному типу. Виды средних величин: арифметическая, геометрическая, гармоническая, квадратическая. Средняя простая – средняя рассчитанная без учета времени. Средняя взвешенная – средняя с учетом весов, когда данные сгруппированы. Средняя арифметическая – рассчитывается как частное от деления суммы индивидуальных значений на их число. Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в динамики. В ряде случаев в экономической практике возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных или кубических единицах измерения. Тогда применяется средняя квадратическая. Структурные средние применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. 11.Виды дисперсий. Три вида дисперсии: общая, межгрупповая и внутригрупповая. Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака x от общей средней x и может быть вычислена как простая дисперсия. Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых средних х от общей средней х : где f – численность единиц в группе. Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы х . Согласно правилу сложения общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий: Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную, а также судить о силе влияния группировочного признака. 12. Методы выборочного наблюдения. Выборочное наблюдение – это такое не сплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность. Причины использования выборочного наблюдения: 1) экономия времени и средств в результате сокращения объема работы. 2) сведение к минимуму порчи или уничтожения исследуемых объектов. 3) необходимость детального исследования каждой единицы наблюдения при невозможности охвата всех единиц. Основная задача выборочного наблюдения в экономике состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности. По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности; при групповом отборе – качественно однородные группы; комбинированный отбор предполагает сочетание первого о второго видов. По методу отбора различают повторную и бесповторную выборки. При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается неизменной. При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует. Способ отбора определяет конкретный механизм или процедуру выборки единиц из генеральной совокупности. Способы выборочного наблюдения: 1) Собственно-случайный отбор. 2) Механический отбор. 3) Типический. 4) Серийный. 13. Методика расчета ошибок выборки для средней и доли. Существуют ошибки 2 видов: регистрации и репрезентативности. Ошибка регистрации могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки обычно уравновешивают друг друга, поскольку не имеют преимущественного направления в сторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого показателя. Систематические ошибки направлены в одну сторону вследствие преднамеренного нарушения правил отбора. Ошибка репрезентативности присущи только выборочному наблюдению и возникают в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводят генеральную. Они представляют собой расхождение между значениями показателей, полученных по выборке. Для каждого конкретного выборочного наблюдения значение ошибки репрезентативности может быть определено по соответствующим формулам, которые зависят от вида, метода и способа формирования выборочной совокупности. 14. Ряды динамики, их виды. Ряд динамики – ряд чисел, характеризующий изменение явления во времени. Каждый ряд динамики состоит из 2 элементов: 1) Уровень – характеризует величину признака. 2) Время – может быть представлено в виде момента времени или интервала. Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Существует 2 вида рядов динамики: 1) Интервальный ряд динамики – это такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени. Уровни интервального ряда можно суммировать. 2) Моментальный ряд – это ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на определенный момент времени. Эти уровни суммировать нельзя, т к в каждом последующем ряду содержится полностью или частично предыдущий уровень. Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единиц измерения и т д. Сопоставимость по территории предполагает одни и те же границы территории. Сопоставимость по кругу охватываемых объектов означает сравнение совокупностей с равным числом элементов. Сопоставимость по времени регистрации для интервальных рядов обеспечивается равенством периодов времени, за которые приводятся данные. Сопоставимость по ценам. При проведении к сопоставимому виду продукции, измеренной в стоимостных показателях, трудность заключается в том, что, во-первых, с течением времени происходит непрерывное изменение цен, а во-вторых, существует несколько видов цен. Существует 2 метода расчета аналитических показателей ряда динамики: 1) Базисный. Каждый уровень сравнивается с одним и тем же принятым за базу сравнения. 2) Цепной метод расчета. Сравнение каждого уровня с предыдущим. 16. Методы выявления основной тенденции развития в рядах динамики. Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления. На развитие явления во времени оказывают влияние факторы, различные по характеру и силе воздействия. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Основной тенденцией развития называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. Задача состоит в том, чтобы выявить общую тенденцию в изменении уровней ряда, освобожденную от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания. Одним из наиболее простых методов изучения основной тенденции в рядах динамики является укрупнение интервалов. Он основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики. Выявление основной тенденции может осуществляться также методом скользящей средней. Сущность его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определённого числа, обычно нечетного, первых по счету уровней ряда, затем — из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее — начиная с третьего и т.д. Таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок. Для того чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени: 17. Методы выявления сезонной компоненты. В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название сезонные колебания. Сезонные колебания наблюдаются в различных отраслях экономики: при производстве большинства сельскохозяйственной продуктов, их переработке, в строительстве, транспорте и т д. Значительной колебимости во внутригодовой динамике подвержены денежное обращение и товарооборот. Сезонные колебания обычно отрицательно влияют на результаты производственной деятельности, вызывая нарушения ритмичности производства. Поэтому хозяйственные организации принимают меры для смягчения сезонности за счет рационального сочетания отраслей, механизации трудоемких процессов, создания агропромышленных фирм и т д. В статистике существует ряд методов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается в построении специальных показателей, которые называются индексами сезонности. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригрупповых уровней к теоретическим уровням, выступающим в качестве базы сравнения. Для того чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года, индексы сезонности вычисляют по данным за несколько лет, распределенным по месяцам. Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности вычисляются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. 18. Понятие о статистических индексах, их классификация. Индексом в статистике называют относительный показатель, характеризующий изменение величины какого–либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном. Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Индексируемая величина – значение признака статистической совокупности, изменение которой является объектом изучения. С помощью индексов решаются следующие задачи: Индексом в статистике называют относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном. Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Индексируемая величина значение признака статистической совокупности, изменение которой является объектом изучения. С помощью индексов решаются следующие основные задачи. Во-первых, индексы позволяют измерять изменение сложных явлений. Например, требуется определить, насколько увеличился в данном году по сравнению с прошлым годом физический объем всей продукции предприятия. Для характеристики изменения таких сложных явлений во времени применяют индексы динамики. При помощи индексов можно характеризовать изменение во времени самых различных показателей: ВВП, цен акций предприятий региона, себестоимости, производительности труда и т.п. Во-вторых, с помощью индексов можно определить влияние отдельных факторов на изменение динамики сложного явления. Используя взаимосвязь индексов, можно установить в какой мере выпуск продукции возрос за счет увеличения численности работников и в какой мере - за счет повышения производительности труда. В-третьих, индексы являются показателями сравнений не только с прошлым периодом, но и с другой территорией, а также с нормативами, планами, прогнозами и т.д.. Индексы классифицируют по 3 признакам: по содержанию изучаемых объектов; степени охвата элементов совокупности; методам расчета общих индексов. По содержанию изучаемых величин индексы разделяют на индексы количественных и индексы качественных показателей. Индексы количественных показателей — индексы физического объема промышленной и сельскохозяйственной продукции, физического объема розничного товарооборота, национального дохода, потребления продаж иностранной валюты и др. Все индексируемые показатели этих индексов являются объемными. Индексы качественных показателей — индексы курса валют, цен, труда, заработной платы, урожайности и др. Индексируемые показатели этих индексов характеризуют уровень явления в расчете на ту или иную единицу совокупности: цена за единицу продукции, себестоимость единицы продукции, выработка в единицу времени и т.д. Качественные показатели измеряют не общий объем, а интенсивность, эффективность явления или процесса. По степени охвата единиц совокупности индексы делятся на 2 класса: индивидуальные и общие. Индивидуальные индексы служат для характеристики изменения отдельных элементов сложного явления. Общий индекс отражает изменение всех элементов сложного явления. Под сложным явлением понимают такую статистическую совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию. По методам расчета различают индексы агрегатные и средние, исчисление, которых и составляет особый прием исследования, именуемый индексным методом.
20. Индексы цен Пааше и Ласпейреса, их применение
Инд. цен в общем виде: Ip = pnqn/ pn-1qn При постр. агрегатного инд. цен возн. вопр.: за какой период вес индекса q? Если мы берем вес инд. по отчетн. периоду (см. числит. инд.), то такой инд. называется инд. цен, построенным по весам отчетн. периода - Ip = p1q1/ p0q1 - инд. Пааше, х-ет динамику цен на товары отч. периода. Инд. цен м.б. построен и по весам базисного периода: Ip = p1q0/ p0q0 – инд. Ласпейреса (инд. ст-ти жизни или инд. потребит. цен). q – объемы (кол-ва) явл. весами, взятыми на одинаковом ур-не (отч. или базисном). Разница между числит. и знамен. инд. означ.: в первом случае – абсол. прирост товарооб. (выручки от продаж) в рез-те ср. изменения цен или экономию (перерасход) ден. ср-в населения в рез-те ср. снижения (повышения) цен; во втором сл. – условный абсол. прирост товарооб., если бы объемы продаж в отч. пер. совпали с объемами продаж в баз. периоде. Тот или иной инд. исп. в завис. от цели проводимого исслед.. Произвед. цепных агрегатных инд. цен базисному агрегатному инд. цен. (только для общих индексов). Инд. цен относится к инд. кач-венных пок-лей: инд. себест., инд. пр-ти труда, ср. з/п, урожайности.
21. Взаимосв. Инд., их применение
Инд. назыв. сравнит-ные относит-ные велич., кот. хар-ют измен. сложных соц.-эк. пок-лей (пок-ли, сост. из несуммируемых элем.) во времени, в простр., по сравн. с планом. Инд. - это результат сравн. 2-х одноименных пок-лей, при исчисл. кот. следует разл. числитель (сравниваемый или отчетный ур-нь) и знаменатель инд-го отнош. (базисный ур-нь, с кот. произв. сравнение). Выбор базы завис. от цели исслед.. Если изуч. дин-ка, то за базисн. велич. м.б. взят размер пок-ля в пер-де, предш. отчетному. Если необход. осущ. террит. сравн., то за базу можно принять данные другой террит.. За базу сравн. могут приним. плановые пок-ли, если необход. исп. инд-сы как пок-ли выполн. плана. Инд-е пок-ли позволяют осущ. анализ результатов деят-ти пр-тий, вып. самую разнообр. прод-ию или занимающ. различн. видами деят-ти. С пом. инд. можно проследить роль отд. факторов при формировании важнейш. эк. пок-лей, выявить осн. резервы пр-ва. Инд. широко исп. в сопоставл. междунар. эк. пок-лей при опред. ур. жизни, деловой активности, ценовой политики и т.д. Между инд. сущ. также взаимосв. и взаимозавис-ть, как и между самими эк. явл-ми, что позвол. проводить факторный анализ. Благодаря инд-му методу можно рассматр. все факторы независ. друг от друга, что дает возможн. опред. размер абсол. изменения сложного явл. за счет каждого фактора в отдельн.. Для выявл. роли кажд. фактора в отдельн. инд. сложного пок-ля разлагают на частные (факторные) инд-сы, кот. хар-ют роль кажд. фактора. При этом исп. 2 метода: метод обособленного изуч. факторов; последовательно-цепной метод. При 1 методе сложный пок-ль берется с учетом измен. лишь того фактора, кот. взят в кач-ве иссл-го, все ост. остаются неизм. на уровне базисного пер-да. Послед.-цепной метод предпол. исп. сист. взаимосвяз. инд-сов, кот. треб. опред. располож. факторов. Как правило, на 1 месте в цепи распол. кач-венный фактор. При опред. влияния 1-го фактора все ост. сохр-ся в числит. и знам. на ур-не базисного пер-да, при опред. 2-го факторного инд. 1-й фактор сохр-ся на ур-не базисного пер-да, а 3-й и все послед. - на ур-не отчетн. пер-да, при опред. 3-го факторного инд. 1-й и 2-й факторы сохр-ся на ур-не базисного пер-да, 4-й и все ост.е - на ур-не отчетного пер-да и т.д.