ЛЕКЦИЯ 1: Предмет, методы и основные категории статистики.

У истоков статистики стояли две школы:

1. Немецкая описательная;

2. Английская школа политических арифметиков.

Представители 1-ой ставили перед собой три задачи:

1. Систематизировать основные способы описания государств;

2. Создать теорию описаний, разработать их подробную схему;

3. Ввести описания в словесной форме.

Английская школа ставила целью:

1. изучение общественных явлений с помощью числовых характеристик;

В настоящее время под термином статистика понимают:

1. отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных о самых различных явлениях общественной жизни;

2. цифровой материал, служащий для характеристики какой-либо отрасли общественных явлений и территориального распределения какого-либо показателя;

3. отрасль знания и особая научная дисциплина высших и средних учебных заведений (вузы и Сузы).

В данное время из статистики выделились ряды обособленных областей:

1. математическая статистика (это фундаментальная наука);

2. общая теория статистики (разрабатывает общие понятия, категории, принципы и методы количественного изучения общественной жизни);

3. социальная статистика (изучает благосостояние и культурный уровень населения, взаимоотношения между общественными группами);

4. экономическая статистика (изучает процесс общественного воспроизводства);

5. демографическая статистика (изучает население);

6. отраслевые статистики (статистики по отраслям народного хозяйства).

Предметом статистики является: количественная сторона массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или их содержанием, а так же количественные закономерности общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Свой предмет статистика изучает при помощи категорий, т.е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений окружающего мира.

Основные категории статистики:

1. статистическая совокупность - это множество социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных некоторой качественной основой или общей связью, но отличающихся друг от друга по отдельным признакам;

2. единица совокупности – это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета;

3. признак – это качественная особенность единицы совокупности.

4. статистический показатель – это понятие, отображающее количественные характеристики соотношения признаков, общественных явлений;

5. система статистических показателей – это совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые реально существуют между явлениями. Система статистических показателей носит исторический характер – она может меняться с течением времени;

Методы статистики – это целевая совокупность приемов, при помощи которых статистика исследует свой предмет.

В статистике используется три группы методов:

1. метод статистических наблюдений: производится сбор первичного статистического материала, научно – организованная регистрация всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемым объектам;

2. метод группировок: на этом этапе все собранные в результате статистического исследования данные, систематизируются и классифицируются;

3. метод обобщающих показателей: на этом этапе изучаемые явления и процессы характеризуются с точки зрения статистической величин: абсолютных, относительных и средних, выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, даются прогнозные оценки;

ЛЕКЦИЯ 2: Органы государственной статистики в РФ. В соответствии со статьей 71 Конституции РФ руководство статистикой в стране осуществляет Государственный Комитет по статистике (ГОСКОМСТАТ) как Федеральный орган исполнительной власти. Госкомстат РФ и его органы на местах образуют единую службу государственной статистики в стране.

Формы и методы сбора и обработки статистических данных, методология расчетов статистических показателей, установленные Госкомстатом являются статистическим стандартом РФ.

В основе деятельности Госкомстата лежат Федеральные статистические программы, которые финансируют из Государственного бюджета.

Основными задачами Госкомстата являются:

1. предоставление официальной статистической информации Президенту, Правительству, Федеральному Собранию РФ, Федеральным органам исполнительной власти на местах, общественным и международным организациям;

2. разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе и международным стандартам;

3. координация статистической деятельности в государстве;

4. разработка экономико-статистической информации, ее анализ, составление национальных счетов, проведение необходимых балансовых расчетов;

5. гарантирование полноты и научной обоснованности официальной статистической информации. Обеспечение равного доступа к ее получению всех пользователей.

Основные функции Госкомстата РФ:

1. организация проведения государственных статистических наблюдений по разработанным им или согласованным с ним программам, формам, методикам;

2. обеспечение функционирования ЕГРПО (Единый государственный регистр предприятий и организаций);

3. обеспечение сбора, обработки, хранения и защиты статистической информации, соблюдения государственной и коммерческой тайн, необходимой конфиденциальности данных;

4. сопоставление основных социально-экономических показателей России с аналогичными показателями других стран, составление совместно с Центробанком платежного баланса страны;

5. проведение единой технической политики в области сбора, обработки и передачи статистической информации, в разработке и формировании Федеральных программ по вопросам, порученным Госкомстатом;

6. определение в рамках выделенных средств перечня важнейших научно-исследовательских работ;

7. созыв в установленном порядке совещаний по кругу проблем, входящих в компетенцию Госкомстата;

8. внесение в установленном порядке предложений по совершенствованию законодательства в области статистики.

Сводка и группировка статистических данных.

Статистической сводкой называется получение итоговых данных путем подсчета единичных сведений.

Группировка является методом исследования сущности явлений путем расчленения совокупности на группу по определённым признакам для глубокого и всестороннего изучения.

Признак, который служит основанием для распределения явлений по группам, называется группировочным признаком. Группировочный признак должен быть существенным, а не второстепенным.

Основной принцип выполнения группировок-различия между единицами наблюдения, отнесенными к одной группе должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам.

Целью группировки может являться:

1. выделение отдельных типов явлений внутри одной совокупности;

2. изучение состава статистической совокупности;

3. выявление зависимостей между различными показателями.

Требования, предъявляемые к группам:

1. однородность по показателям с определенной точки зрения;

2. каждый элемент совокупности должен войти в какую-либо группу и притом только в одну.

При выполнении группировки необходимо установить правила отнесения единиц к одной группе.

Основной вид группировки называется классификацией, представляет собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различий единиц наблюдения объекта.

Статистические таблицы

Основанием любой статистической таблицы является сетка-скелет в которой вертикальные столбцы называются графами, а горизонтальные столбцы-строками.

Графы (сказуемое таблицы) и строки (подлежащее таблицы) образуют макет таблицы.

ПРИМЕР:

Название таблицы

Заголовок подлежащего	Заголовки сказуемого
А	1	2	3	4	5
Строки подлежащего					Итоговая графа
Итоговая строка

Подлежащее таблицы это то, о чем говорится и что характеризуется в таблице.

Сказуемое таблицы показывает, по каким признакам характеризуется подлежащее.

ЛЕКЦИЯ 3:

Таблицы бывают следующих видов:

• простые;

• групповые;

• комбинационные.

В простой таблице подлежащее не делится на группы.

ПРИМЕР:

Рождаемость, смертность и естественный прирост населения в РФ

Год	Число родившехся на 1000 человек	Число умерших на 1000 человек	Естественный прирост
1993	9,4	15,5	-5,1
1994	9,6	15,7	-6,1
1995	9,3	15,0	-5,7

Группировочными называются таблицы, в которых подлежащее разделено на группы по какому-либо одному признаку.

ПРИМЕР:

Структура работников промышленных компаний

Категории работников	Кол-во человек	В % к итогу
Рабочие	4000	80,0
ИТР	400	8,0
Служащие	320	6,4
Ученики	160	3,2
Младший обслуживающий персонал	120	2,4
Итого	5000	100,0

Комбинационной называется таблица, в которой подлежащее делится на группы не по одному, а по нескольким признакам. Причем каждая группа, образованная по одному признаку делится на подгруппы по другому признаку.

ПРИМЕР:

Группировка магазинов муниципального округа по размеру товарооборота и по площади торгового зала

Группы магазинов по размеру квартального товарооборота, млн. руб.	Площадь торгового зала, кв. м	Количество предприятий, ед.	Розничный товарооборот, млн. руб.
От 10	До 30	1	1,2
	30-50	4	14,2
	50-100	2	9,3
	Свыше 100	3	28,4
От 11-20	До 30	-	-
	30-50	1	12,8
	50-100	6	90,1
	Свыше 100	8	132,6

Правила построения таблиц:

1. таблица должна быть небольшого размера, чтобы ее было удобно читать и анализировать;

2. название таблицы, заголовки подлежащего и сказуемого должны быть ясными, четкими, краткими;

3. в таблице должны быть точно обозначены единицы измерения, а так же территория и период к которой относятся приводимые данные;

4. при отсутствии данных ставят прочерк, при отсутствии сведений - многоточие;

5. в таблице должны быть подсчитаны итоги, если это необходимо;

6. цифровой материал должен быть представлен с одинаковой степенью точности.

Статистические графики

Графиком в статистике называют условное изображение числовых величин и их характеристик в виде различных геометрических образов (точек, линий, плоских и объемных фигур).

Вспомогательными элементами графика являются:

1. поле графика - это пространство, в котором размещаются образующие графики геометрические знаки;

2. пространственные ориентиры, определяют положение геометрических знаков в поле графика (оси координат);

3. масштабные ориентиры, придают геометрическим знакам количественную определенность (шкала);

4. экспликация графика состоит из объяснения предмета, изображенного графиком и смыслового значения каждого знака, используемого на данном графике.

Графики классифицируются по следующим признакам:

• по назначению;

• по способу построения;

• по характеристике графического образа;

По назначению разделяют:

• графики относительных величин;

• графики вариационных рядов;

• графики размещения по территории.

По способу построения бывают:

• диаграмма;

• картодиаграмма;

• картограмма;

По характеристике графического образа:

• точечные;

• линейные;

• плоскостные;

• объемные.

Абсолютные статистические величины.

Абсолютными статистическими величинами называют численность единиц и суммы по группам и в целом по совокупности, которые являются непосредственным результатом сводки и группировки данных.

Абсолютные показатели получают непосредственным суммированием первичных данных, для характеристики численности совокупности и ее частей в заданном времени и пространстве.

Абсолютные величины всегда выражаются в именованных числах.

Относительные величины.

Относительная величина-это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин.

Основными типами относительных величин являются:

1. относительная величина динамики характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени.

фактические данные текущего периода

О

фактические данные базисного периода

×100%

ВД=

ПРИМЕР:

Розничный товарооборот фирмы за год составил 820 млн. рублей, а за предыдущий год 785,4 млн. рублей. Определить, как изменился товарооборот фирмы за год?

820,0

×100%=104,4%

О

785,40

ВД=

Товарооборот фирмы за год увеличился на (104,4%-100%=4,4%); абсолютный прирост составил: Δ=820,0-785,4=34,6 млн. рублей.

2. Относительная величина выполнения плана

фактически достигнутый уровень

×100%

О

запланированный уровень

ВВП=

ПРИМЕР:

За год было произведено 6103 тыс. штук стиральных машин при плане 6481 тыс. штук. Определить уровень выполнения плана?

6103

О

6481

×100%=94,2%

ВВП=

Произошло невыполнение плана на (94,2%-100%=-5,8%); абсолютный прирост составил: Δ=6103-6481=-378 тыс. штук стиральных машин.

3. Относительная величина структуры характеризует отношение отдельных частей совокупности ко всей совокупности.

часть совокупности

×100%

О

вся совокупность

ВСтр (удельный вес/УВ)=

ЛЕКЦИЯ 4:

ПРИМЕР:

По оценке Госкомстата на первое января 2010г. Численность городского населения Новосибирской области составила 2004698 человек при общей численности населения Новосибирской обл. 2649871 человек. Определить удельный вес городского и сельского населения в НСО.

2004698

×100%=75,7%

О

2649871

ВСтр _г=

ОВСтр _с=100%-75,7%=24,3%

На настоящий момент времени в НСО больше городского населения;

4. Относительная величина координации характеризует соотношение между частями одной и той же совокупности.

одна часть совокупности

О

другая часть совокупности

ВК=

ПРИМЕР:

По данным переписи населения 2002 года число мужчин в РФ составило 67849656, а женщин 77663381 человек.

77663381

=1,15

77663381

О

67849656

ВК=

То есть женщин в 1,15 раз больше чем мужчин. На 100 мужчин 115 женщин;

5. Относительная величина сравнения показывает соотношение одноименных величин, относящихся к разным территориям или объектам за один и тот же период времени.

ПРИМЕР:

П

10563038

=2,3

о оценкам численности населения на 1 января 2010 г. Население города Москва составило 10563038 человек. А население Санкт-Петербурга 4600276 человек.

О

4600276

ВСр=

То есть в 2,3 раза население Москвы больше населения Питера, т.е. на 10 жителей Питера 23 жителя Москвы;

6. Относительная величина интенсивности показывает степень распространения какого-либо явления в изучаемой среде и образуется в результате сравнения разноименных, но определенным образом связанных абсолютных величин;

одна совокупность, характеризующая явление

О

другая совокупность, характеризующая среду

ВИ=

ПРИМЕР:

П

141915

=8,3 чел. на км²

о оценкам численности населения на 1 января 2010г. население РФ составило 141915 тыс. человек, а территория РФ составила 17075,4 тыс. кв. км;

О

17075,4

ВИ=

То есть плотность населения составляет 8,3 чел. на 1 км²

Средние величины

Средняя величина-это, обобщающая количественная характеристика однородных явлений по какому-либо варьирующему признаку. Средняя величина выражает типичное свойство совокупности и явлений величиной абстрактной, а не конкретной, т. к. в ней сглаживаются отдельные значения единиц совокупности, имеющие отклонения в ту или другую сторону.

Средние величины делятся на:

• степенные средние;

• структурные средние.

Степенные средние. К ним относятся: среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее гармоническое, среднее квадратическое и т. д.

Среднее арифметическое имеет две формулы для вычисления:

∑x_i

-ср. арифметическая пппростаяпростая

1. Х

   n

   =

∑x_i*f_i

-ср. арифметическая взвешенная

2. Х

   ∑f_i

   =

x_i-отдельные значения единиц совокупности

n-объем совокупности

f_i-веса или частоты

ПРИМЕР:

Имеются данные о торговой площади 20-ти магазинов в м²:

1-	60	11-	50
2-	80	12-	120
3-	40	13-	100
4-	100	14-	60
5-	60	15-	80
6-	70	16-	60
7-	50	17-	70
8-	120	18-	40
9-	100	19-	50
10-	60	20-	50
540+100+…+… Х=		20	=71 м2

Получили среднюю площадь торгового зала среди 20-ти магазинов. Выполним группировку магазинов по площади торгового зала:

Площадь торг. зала, м2	40	50	60	70	80	100	120
Число магазинов, ед.	2	4	5	2	2	3	2

40*2+50*4+60*5+70*2+80*2+100*3+120*2

=71 м²

Х

2+4+5+2+2+3+2

=

Вычисление средней арифметической по данным интервальной группы.

ПРИМЕР:

Группы предприятий общепита по размерам товарооборота в тыс. рублей:

Группы предприятий	Кол-во в % к итогу	Хi
До 200	15,8	(160+200)/2=180
200-240	12,6	(200+240)/2=220
240-260	27,2	(240+260)/2=250
260-400	30,0	(260+400)/2=330
Свыше 400	14,4	(400+540)/=470

180*15,8+220*12,6+250*27,2+330*30,0+470*14,4

=290,84 тыс.

Х

15,8+12,6+27,2+30,0+14,4

=

Получили средний товарооборот по данным магазинам.

С

n

р. гармоническое - применяется в тех случаях, когда веса не приводятся непосредственно, а входят в качестве сомножителей в один из имеющихся показателей.

-простая

Х

∑1/х_i

=

∑ f_i

-взвешенная

Х

∑ f_i/ х_i

=

ПРИМЕР:

Имеются данные о реализации товаров двумя магазинами. Ср. цена?

Магазины	Цена, руб.( хi)	Товарооборот, руб.( fi)
1	20,0	50000
2	18,0	72000

50000+72000

=18,77 руб.

Х

50000/20,0+72000/18,0

=

Получили среднюю цену товара в 2-х магазинах.

Выбор формулы средней зависит от определяющего показателя. Определяющим показателем называется показатель, который получает реальное экономическое значение при умножении вариантов на веса или делении весов на варианты.

ЛЕКЦИЯ 5

Другие формулы вычисления средних величин.

Название	Простая	Взвешенная
Средняя геометрическая
Средняя квадратическая
Средняя кубическая

Где:

х_i-значения варьирующих признаков;

n - объем совокупности;

f_i - веса (частоты);

Πх_i=х₁*х₂*х₃*….* х_n – сокращенная запись произведения.

При применении средней геометрической значения признака могут представлять собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин как отношение к предыдущему уровню. В данном случае средняя величина будет характеризовать средний коэффициент роста (для процентных величин).

Средняя квадратическая используется для измерения степени колеблимости значений признака вокруг средней арифметической в рядах распределения. Средняя квадратическая применяется когда необходимо сохранить неизменной сумму квадратов исходных величин.

Структурные средние

К структурным средним относится мода и медиана.

Модой называется показатель, у которого частота наибольшая. По данным вариационного ряда моду определяют визуально.

ПРИМЕР:

Данные выборочного обследования потребляемой женщинами обуви:

35- 910 человек

36-2093 чел.

37- 2696 чел.

38- 1923 чел.

39-1196 чел.

40-283 человека;

М_о=37 (мода)

Для определения моды по данным интервального ряда используют формулу:

M₀=

Интервалы предполагаются равные;

x₀-нижняя граница модального интервала;

i-ширина модального интервала;

f₁-частота интервала, предшествующего модальному;

f₂-частота модального интервала;

f₃-частота интервала, следующего за модальным;

ПРИМЕР:

Группировочные данные по торговой площади магазинов в м²:

Торговая площадь, м2	Число магазинов,ед.
До 100	3
100-120	13
120-140	15- f1
140-160	20- f2 модальный интервал
160-180	8- f3
Свыше 180	1
Итого	60

То есть наиболее часто встречаются магазины с площадью 145,9 м².

Медианой называется срединный показатель упорядоченного вариационного ряда, расположенного в возрастающем или убывающем порядке. Для вычисления медианы по данным вариационного ряда используют формулы:

для нечетного ряда:

для четного ряда:

ПРИМЕР:

Имеются данные о росте студентов в см:

155; 162; 167; 171; 175; 178; 182; 187; 191(для второго случая)

n=8

первый случай:

То есть половина студентов имеет рост менее 173 см, а другая половина-более 173 см.

второй случай:

То есть одна половина ребят меньше 175 см,а другая половина - больше.

Для определения медианы по данным интервального ряда пользуются формулой:

Где:

x₀-нижняя граница медианного интервала;

i-ширина медианного интервала;

S_m-1-сумма накопленных частот в интервалах, предшествующих медианному;

∑f-сумма частот интервального ряда;

f_m-частота медианного интервала.

Для определения медианного интервала сумму частот делят пополам и на основе суммирования частот первого, второго и т. д. интервалов определяют медианный интервал.

ПРИМЕР:

Торговая площадь, м2	Число магазинов,ед.
До 100	3
100-120	13
120-140	15- fm
140-160	20
160-180	8
Свыше 180	1
Итого	60-∑f

Половина магазинов имеет площадь менее чем 139 м², половина магазинов имеет площадь более чем 139 м².

Квартили и децили

Порядковые статистики, отсекающие четвертые части совокупности называются квартили.

Квартили

Q₁

Q₂

М_е

Q₁- нижний квартиль отсекает первую четверть совокупности;

Q₂- верхний квартиль отсекает четвертую четверть совокупности.

Формулы для вычисления квартилей по данным интервального ряда:

x₀-нижняя граница квартильных интервалов;

i - ширина квартильных интервалов;

∑f-сумма частот интервального ряда;

-сумма накопленных частот в интервале, предшествующем квартильному;

- сумма накопленных частот в интервале, предшествующем квартильному;

-частота квартильного интервала;

-частота квартильного интервала;

ПРИМЕР:

Имеются данные о росте студентов в см:

Рост, см.	Число студентов, чел.
160-165 165-170 170-175	3
	7
	16-
175-180 180-185	10
	9-
185-190 190-195	3
	2
Итого	50

Четверть студентов имеет рост менее 171 см и четверть более 181 см.

ЛЕКЦИЯ 6

Порядковые статистики, отделяющие десятые части совокупности называются децили.

Для нахождения децилей по данным интервального ряда используют формулы:

…

ПРИМЕР:

Рост, см	Число студентов, чел.
160-165 165-170 170-175	3
	7
	16
175-180 180-185	10
	9
185-190 190-195	3
	2
Итого	50

Десятая часть студентов имеет рост менее 166,4 см. А 9/10 более чем 166,4 см.

Две десятых части студентов имеют рост менее 170 см.

То есть 9/10 студентов имеют рост менее 185 см, а 1/10 более чем 185 см

Показатели вариаций.

Вариация - это изменение значения признака в пределах одной совокупности. Абсолютные и относительные показатели вариации, характеризующие колеблимость значений варьирующего признака, позволяют измерить степень связи и взаимосвязи, оценить однородность совокупности, оценить типичность и устойчивость средней, определить величину возможной погрешности выборочного наблюдения.

Наиболее часто используют следующие показатели вариации:

1. размах вариации

Размах вариации учитывает только крайнее отклонение и не отображает отклонения всех значений.

2. среднее линейное отклонение

• простая:

• взвешенная:

Среднее линейное отклонение показывает среднее отличие от среднего значения отдельных значений признака.

3. дисперсия

• простая:

• взвешенная:

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений значений признака от среднего значения.

4. Среднее квадратическое отклонение (среднее квадратичное отклонение)

• простая:

• взвешенная:

Среднее квадратическое отклонение показывает пределы колебания среднего значения;

5. коэффициент вариации

Коэффициент вариации показывает степень однородности совокупности.

Если коэффициент вариации ≤ 30%,то совокупность считается однородной; в противном случае - разнородной.

ПРИМЕР:

Распределение веса ящиков при отгрузке в вагоны.

Вес, кг xi	Кол-во, ед.fi	xi* fi
86	10	860	10,3	103	1061,0
90	20	1800	6,3	126	793,8
94	10	940	2,3	23	52,9
96	30	2880	0,3	9	2,7
100	15	1500	3,7	55,5	205,4
110	15	1650	13,7	205,5	2815,4
Итого	100	9630	-	522	4937,1

1. 

-средний вес одного ящика;

2. 

- вес одного ящика; в среднем отличается от среднего значения 96,3 кг на 5,22 кг

3. 

4. 

- среднее значение одного ящика находится в интервале:

96,3-7,0 ≤ ≤ 96,3+7,0

89,3 ≤ ≤ 103,3

5. 

-следовательно, совокупность считается однородной.

6. – размах вариации.

Выборочные наблюдения

Выборочное наблюдение является одним из видов не сплошного статистического наблюдения. При выборочном методе наблюдению подвергается не вся совокупность единиц, а только часть их, отобранная на основе определенных научных принципов.

Вся изучаемая совокупность, из которой производится отбор единиц для наблюдения, называется генеральной совокупностью. Часть генеральной совокупности, которая подвергается выборочному обследованию, называется выборочной совокупностью.

Объем генеральной совокупности обозначают буквой N, а объем выборочной совокупности n.

При выборочном наблюдении, обычно, решается две задачи:

1. определение среднего размера изучаемого признака;

2. определение доли изучаемого признака в данной совокупности;

Характеристиками генеральной совокупности являются:

- средняя генеральная;

a - генеральное среднее квадратическое отклонение;

– генеральная доля, где – число единиц совокупности, обладающих изучаемым признаком; - объем генеральной совокупности.

Основными характеристиками выборочной совокупности являются:

- средняя выборочная;

-выборочное среднее квадратическое отклонение;

– выборочная доля, где – число единиц выборочной совокупности, обладающее изучаемым признаком; – объем выборочной совокупности.

Так как проведение сплошного наблюдения заменяется выборочным наблюдением, а вычисление средней генеральной заменяется вычислением средней выборочной, важно установить насколько точно полученное среднее выборочное представляет собой среднюю генеральную.

- где это ошибка выборочного наблюдения.

ЛЕКЦИЯ 7

Виды отбора единиц в выборочную совокупность.

1. Случайный отбор. При случайном отборе единицы для наблюдения выбираются из всей совокупности, при этом каждая единица генеральной совокупности имеет равную возможность попасть в выборочную совокупность.

Случайный отбор бывает:

• повторный

• бесповторный

Повторным называется такой отбор, при котором отобранная для наблюдений единица попадает обратно в генеральную совокупность.

Бесповторным называется такой отбор, при котором отобранная для наблюдений единица не возвращается обратно в генеральную совокупность.

2. Механический отбор. При механическом отборе применяется принцип случайного отбора, при этом из генеральной совокупности отбирается определенное число единиц через определенный интервал.

Механический отбор бывает:

• повторный

• бесповторный

3. Типический отбор. При типическом отборе генеральная совокупность предварительно разбивается на группы по какому-либо признаку и внутри каждой группы проводится механический либо случайный отбор. При этом способе отбора гарантированно попадание в выборку представителей всех типических групп. Это повышает репрезентативность (представительность) выборки.

4. Серийная (гнездовая) выборка. При серийной выборке производится отбор целых групп единиц и внутри отобранных групп наблюдению подвергаются все единицы без исключения. Для отбора групп применяется механический либо случайный отбор.

Ошибки выборочного наблюдения.

Теория и практика применения выборочного метода показывают, что данные выборочного наблюдения достаточно достоверны, т. к. выборочный метод основан на применении закона больших чисел и теории вероятностей.

Сущность закона больших чисел заключается в том, что чем больше единиц будет взято для наблюдения, тем точнее среднее выборочное будет представлять собой среднюю генеральную.

На практике, при применении выборочного метода, обычно , ставят следующие задачи:

1. определение пределов, за которые не выйдет величина конкретной ошибки выборочного наблюдения;

2. определение доли изучаемого признака внутри генеральной совокупности и в пределах, за которые не выйдет величина конкретной ошибки при определении доли.

Предельная ошибка:

,где - ошибка выборочной совокупности; - коэффициент вероятности, с которой проводится выборочное наблюдение.

На практике пользуются готовыми таблицами значений вероятности, вычисленных для разных значений .

Предельная ошибка выборочной совокупности, отобранной в случайном либо механическом порядке равна:

• при повторном отборе:

• при бесповторном отборе:

Предельная ошибка для доли в этом случае будет равна:

• при повторном отборе:

• при бесповторном отборе:

При типическом отборе предельные ошибки находятся по формулам:

• при повторном отборе:

• при бесповторном отборе:

– средняя дисперсия из внутригрупповых дисперсий.

Для серийной выборки предельные ошибки находятся по формулам:

• при повторном отборе:

• при бесповторном отборе:

Где: – межсерийный квадрат отклонений;

– число отобранных серий (групп для наблюдения);

– число серий генеральной совокупности;

– доля данного признака в среднем по всем отобранным сериям.

ПРИМЕР:

Дорасчет ВВП провели с использованием распределения малых предприятий региона по объему выпуска продукции, полученного на основе 10% выборочного наблюдения. Найти:

1. по предприятиям, включенным в выборку: средний размер произведенной продукции на 1 предприятие и долю предприятий с объемом производства продукции более 400.000.000 рублей;

2. в целом по региону с вероятностью 0,964: пределы, которых можно ожидать; ср. размер произведенной продукции на 1 предприятие; долю предприятий с объемом производства продукции более 400 млн. рублей?

Группы предприятий по объему продукции, млн. руб.	Число предприятий fi	xi	xi* fi
До 100	84	50	4200	-227	51529	4328436
100-200	156	150	23400	-127	16129	2516124
200-300	492	250	123000	-27	729	358668
300-400	324	350	113400	73	5329	1726596
400-500	108	450	48600	173	29929	3232332
500 и более	36	550	19800	273	74529	2683044
Итого	1200	-	332400	-	178174	14845200

Средний выпуск продукции на одно предприятие по данным, включенным в выборку (млн. руб.)

Выборочная доля предприятий с объемом произведенной продукции более 400 млн. руб.:

5-ая колонка: из 3-ей отнимаем 277;

6-ая колонка: – т.е. 5-ая в квадрате;

7-ая колонка: – т.е. 6-ую умножаем на 2-ую.

ЛЕКЦИЯ 8:

Дисперсия:

Для вероятности 0,954 t=2; ошибка для средней при случайной бесповторной выборке равна:

=1200-10%

t=2; =100%=1200 – объем генеральной совокупности;

В целом по региону с вероятностью в 0,964 средний размер произведенной продукции на одно предприятие находится в пределах:

Ошибка для доли:

С вероятностью 0,964 в целом по региону можно ожидать долю предприятий с объемом выпуска продукции более 400 тыс. руб. в пределах:

Ряды динамики

Рядом динамики называется – ряд, последовательно расположенных в возрастающем или убывающем порядке, статистических показателей, показываемых при изменении какого-либо явления во времени.

Каждый ряд динамики состоит из:

• даты/времени или

• периода/времени и статистических показателей, называемых уровнями ряда динамики.

Ряды динамики бывают:

1. моментный ряд динамики показывает состояние каких-либо явлений на определенный момент времени (например, на начало месяца/года);

2. интервальный ряд динамики показывает статистические данные, характеризующие размеры явлений за определенный промежуток времени (несколько месяцев/лет);

3. относительный ряд динамики - ряд цифровых данных, характеризующих изменение относительных размеров каких-либо явлений;

4. ряды динамики средних величин показывают изменение средних размеров каких-либо явлений (например, средняя урожайность центнеров с гектара за несколько лет);

Показатели рядов динамики

Рассмотрим, как рассчитываются средние уровни рядов динамики в моментных и интервальных рядах:

Для интервального ряда ср. уровень рассчитывается:

Где: – значения уровней ряда динамики; – число лет;

Средний уровень моментного ряда динамики:

Где n – число лет.

ПРИМЕР:

Выпуск полуфабрикатов комбинатом общественного питания в тыс. ед.:

Год	Кол-во, ед.
2000	2437,2
2001	2657,0
2002	2907,9
2003	3144,4
2004	3295,2
2005	3477,9

( все складываем и делим на число лет);

ПРИМЕР:

Имеются данные о товарных запасах предприятия на 1 января каждого года в млн. руб.:

Год	Кол-во
200	26528
2001	27567
2002	29073
2003	31561
2004	35253

составили средние товарные запасы предприятия.

Если уровни ряда динамики отстают друг от друга на неравные промежутки времени, то среднее значение уровней рассчитывается по формуле:

ПРИМЕР:

Средняя численность работников предприятий розничной торговли в РФ в тыс. человек:

Год	Кол-во
1970	2203
1980	2802
1990	2768
1995	3136
2000	3109

Составила средняя численность работников предприятий розничной торговли за 30 лет.

Для более подробной характеристики уровней ряда динамики рассчитывают аналитические показатели рядов динамики. Аналитические показатели могут быть рассчитаны двумя способами: базисным и цепным.

При расчете базисным способом каждый уровень сравнивается с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения.

При расчете цепным способом каждый уровень сравнивается с предыдущим уровнем.

1. Абсолютный прирост:

2. Коэффициент роста:

3. Коэффициент прироста:

4. Темп роста:

5. Темп прироста:

6. Абсолютное значение 1-го процента прироста:

При анализе явлений часто возникает потребность дать обобщающую характеристику интенсивности развития за длительный период времени. Для этого рассчитывают средние значения аналитических показателей рядов динамики.

Средний абсолютный прирост:

Где n – число лет.

Средний темп роста:

Средний темп прироста:

В некоторых случаях вычисляется коэффициент опережения рядов динамики. Это дает возможность установить интенсивность изменения одного явления по сравнению с другим:

– темп роста первого ряда динамики,

– темп роста второго ряда динамики;

На основе вычисленных средне аналитических показателей рядов динамики можно сделать прогноз на следующий период по формулам:

ПРИМЕР:

Имеются следующие данные о динамике производства тканей в одном из регионов. Рассчитать показатели рядов динамики абсолютные и средние, сделать прогноз о динамике производства тканей на 2010 г.

Год	Произв. , м2	,млн. м2	,млн. м2	, %	, %	, %	, %	, млн. м2
2005	256	-	-	-	-	-	-	-
2006	267	11	11	104,3	104,3	4,3	4,3	2,56
2007	279	23	12	109,0	104,5	9,0	4,5	2,67
2008	291	35	12	113,7	104,3	13,7	4,3	2,79
2009	305	49	14	119,1	104,8	19,1	4,8	2,91
Итого	1398	-	-	-	-	-	-	-

Получили средний прирост за год.

В среднем прирост производства тканей составлял 4,5% за год.

Прогноз на 2010 по данным среднего абсолютного прироста:

Прогноз на 2010 год при помощи среднего коэффициента роста:

Методы выравнивания рядов динамики.

Выравнивание – это приведение в соответствие с данными, получаемыми непосредственно из наблюдения рядов чисел, изменяющихся по определенному закону.

Выравнивание проводится двумя методами:

1. метод скользящей средней. При использовании метода скользящей средней укрупняется интервал средней и вместо каждого уровня заданного ряда берутся средние из окружающих его уровней с той и с другой стороны.

ПРИМЕР:

Расчет подвижной 3-х месячной средней по выгрузке картофеля из вагонов, в тоннах.

Месяцы	Отгружено, т	Подвижная 3-х месячная средняя
Январь	40,4	-
Февраль	36,8	(40,4+36,8+40,6)/3=39,2
Март	40,6	(36,8+40,6+38,0)/3=38,5
Апрель	38,0	(40,6+38,0+42,2)/3=40,3
Май	42, 2	(38,0+42,2+48,5)/3=42,9
Июнь	48,5	-

2. Аналитическое выравнивание по прямой.

В ыравнивание по прямой это нахождение главного уравнения ряда, в предположении его изменения по прямой . Параметры уравнения прямой и определяются из системы уравнений:

ПРИМЕР:

Урожайность в центнерах с гектара:

Годы	Урожайность, y	x	x2	xy	yм
2002	8,5	-7	49	-59,5	8,46
2003	8,7	-5	25	-43,5	8,90
2004	8,3	-3	9	-24,9	9,34
2005	10,5	-1	1	-10,5	9,78
2006	10,4	1	1	10,4	10,22
2007	11,4	3	9	34,2	10,66
2008	9,2	5	25	46,0	11,1
2009	12,0	7	49	84,0	11,54
Всего	80,0	0	168	36,2	-

;

( вместо x подставляем значения x )

урожайность

годы

ЛЕКЦИЯ 9

Индексы

Индексами называются относительные величины, характеризующие изменение сложных экономических явлений по времени и в пространстве. Индекс характеризует изменение величины сложного экономического явления, состоящего из элементов, которые непосредственно нельзя суммировать. Индексы делятся на:

• индивидуальные;

• общие;

Индивидуальный индекс – это относительное число, характеризующее соотношение отдельных величин экономических явлений.

Где – показатель текущего периода; – показатель базисного периода;

Обычно указывают индекс какой величины рассчитывается, например:

i_p – индекс цен;

i_q – индекс количества;

i_e –индекс себестоимости;

ПРИМЕР:

Цена за кг картофеля в августе составила 10 рублей, а в сентябре 8 рублей. В августе было продано 3800 кг картофеля, а в сентябре 5200. Рассчитать индивидуальные индексы цены, количества и товарооборота.

Это цена на картофель в сентябре – снизилась на 80%-100%=-20%. Абсолютный прирост, вызванный изменением цен, составил:

руб.

Где - кол-во картофеля реализованного в сентябре; - кол-во картофеля реализованного в августе;

Количество реализованного картофеля в сентябре увеличилось по сравнению с августом на 137%-100%=37%.

Абсолютный прирост кол-ва реализованной продукции составил:

Для того, чтобы определить на сколько было продано больше картофеля в сентябре по сравнению с августом в денежной оценке рассчитывают индивидуальный индекс товарооборота:

Товарооборот сентября по сравнению с августом увеличился на 109-100=9%. Абсолютный прирост товарооборота составил:

Индивидуальные индексы цены. Количества и товарооборота связанны соотношением:

Общие индексы (сводные)

Общий индекс – это относительное число, характеризующее соотношение между такими совокупностями величин экономических явлений, которые непосредственно в своей натуральной форме несоизмеримы.

Каждый общий индекс состоит из двух элементов:

• индексируемой величины, то есть величины, которая изучается в данном индексе;

• весов индекса при помощи, которых несоизмеримые показатели приводятся в сопоставимый вид.

Где – значение показателей текущего периода;

– значение показателей базисного периода;

– веса текущего периода;

- веса базисного периода.

ПРИМЕР: Расчет общих индексов.

Товары	Един. измерения	, т. р.	, т. р.	, т. р.	, т. р.	, т. р.	, т. р.	, т. р.
Яблоки	ц	2,5	20,0	50,0	2,0	25,0	50,0	62,5
Капуста	т	6,0	420,0	2520,0	5,0	600,0	3000,0	3600,0
Мясо	ц	8,0	10,0	80,0	7,5	12,0	90,0	96,0
Итого	-	-	-	2650,0	-	-	3140,0	3758,5

-цены на товары в базисном периоде;

-кол-во реализованной продукции в базисном периоде;

-товарооборот базисного периода;

-цены на товары в текущем периоде;

-кол-во реализованной продукции в текущем периоде

-товарооборот текущего периода

-товарооборот текущего периода, по ценам базисного периода.

Изменение общего товарооборота за период показывает общий индекс товарооборота:

За период общий объем товарооборота увеличился на 18,5 %. Абсолютный прирост товарооборота составил:

Изменение товарооборота произошло в результате действия двух факторов:

1. изменения цены на товары;

2. изменения кол-ва реализованной продукции;

Определим влияние каждого фактора:

Влияние изменения цены на товары на общий объем товарооборота отражает общий индекс цены:

Абсолютный прирост товарооборота, вызванный изменением цены на товары, составил:

В результате изменения цены на товары общий объем товарооборота снизился на 16,5%.

Определим влияние второго фактора:

Изменение кол-ва реализованной продукции на общий объем товарооборота, для этого посчитаем общий индекс кол-ва.

За счет изменения количества реализованной продукции общий объем товарооборота увеличился на 41,8%.

Абсолютный прирост, вызванный изменением кол-ва реализованной продукции, составил:

Общие индексы цены, кол-ва и товарооборота связанны соотношением:

ЛЕКЦИЯ 10.

Индексы средних величин.

К ним относятся:

1. индекс переменного состава;

2. индекс постоянного состава;

3. индекс структуры;

Обычно указывается, какой именно величины индекс вычисляется.

Например, индекс цен постоянного состава, либо индекс себестоимости структуры.

Относительную величину, характеризующую динамику 2-х средних показателей для однородной совокупности в статистике называют индексом переменного состава.

Где: - средний показатель текущего периода;

- средний показатель базисного периода.

Индексы переменного состава показывают изменение индексируемого показателя и влияние изменения структуры совокупности, для которой рассчитаны средние.

Индекс, показывающий динамику средних величин при одной и той же постоянной структуре совокупности, называется индексом постоянного состава (фиксированного состава).

Индекс структуры - это индекс, показывающий изменение состава совокупности.

ПРИМЕР:

Имеются следующие сводные данные о реализации продукции торговыми предприятиями АО:

Предприятие	,р.	, шт.	р.	, шт.	, т. р.	, т. р.	, т. р.
1	50	15000	54	27000	750	1458	1350
2	70	30000	78	35000	2100	2730	2450
Итог	-	45000	-	62000	2850	4188	3800

-цены на продукцию в базисном периоде;

-кол-во реализованной продукции в базисном периоде;

-цена на продукцию в текущем периоде;

-кол-во реализованной продукции в текущем периоде;

Индекс цен - ?

В целом по АО средняя цена повысилась на 6,7%.

За счет изменения цены на товар без учета кол-ва реализованной продукции средняя цена изменилась за период на 10,2%.

За счет структурных сдвигов в объеме реализованной продукции средняя цена на товары за период снизилась на 3,2%.

Измерение связей и взаимосвязей.

В статистике используют два вида связей:

• функциональная;

• корреляционная;

Эти связи обусловлены двумя типами закономерностей: динамической и статистической. При функциональной связи каждому значению одной величины соответствует одно или несколько вполне определенных значений другой величины.

Связь, при которой каждому значению аргумента соответствует не одно, а несколько значений функций и между аргументами и функциями нельзя установить строгой зависимости называется корреляционной.

Корреляционная зависимость проявляется только в средних величинах и выражает числовое соотношение между ними в виде тенденции к возрастанию или убыванию одной переменной величины при возрастании или убывании другой переменной величины.

Различают прямую и обратную корреляционную связь;

Если с увеличением аргумента x функция y так же возрастает без всяких единичных исключений, то такая связь называется полной прямой связью.

Если с увеличением аргумента x функция y убывает без всяких единичных исключений, то такая связь называется полной обратной связью. При наличии единичных исключений имеет место частичная полная или частичная обратная связь.

ПРИМЕР:

X Y	3	5	7	10
1)	15	17	20	22
2)	22	20	17	15
3)	15	20	17	22
4)	22	17	20	15
5)	20	15	22	17

1сл. X увеличивается, Y увеличивается - полная прямая связь;

2сл. X увеличивается, Y уменьшается – полная обратная связь;

3сл. X увеличивается, Y увеличивается (искл.) – частичная прямая связь;

4сл. X увеличивается, Y уменьшается (искл.) – частичная обратная связь;

5сл. X увеличивается, Y не связан с X – полное отсутствие связи;

Основные методы изучения взаимосвязей:

1. Метод параллельных рядов:

Чтобы установить связь между явлениями достаточно расположить полученные результаты сводки и обработки данных в виде параллельных рядов и сопоставить их между собой.

ПРИМЕР:

Данные о производстве и себестоимости цемента на предприятиях области:

Название предприятия	Произведено цемента, тыс. тонн	Себестоимость 1 тонны в руб.
Красный цемент	100	70
Эврика	96	76
Спец. строй конструкция	80	80
Строй инвест	60	90
Стройматериалы	55	95
Зодиак	50	100
Европейская строительная компания	40	108
Группа «Кентавр»	30	120
Адамант	20	140
Агрострой	10	170

Имеет место полная обратная связь между производством цемента предприятиями области и себестоимостью 1 тонны цемента.

ЛЕКЦИЯ 11

2. Балансовый метод:

Сущность балансового метода заключается в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы. Располагаются таким образом, чтобы итоги между различными частями таблицы были равны. ПРИМЕР: взаимосвязь между объемами произведенной и реализованной продукции.

3. Метод аналитических группировок:

Сущность метода аналитических группировок состоит в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку. Для каждой группы вычисляется средняя или относительная величина по результативному признаку. Затем изменение средних или относительных величин результативного признака сопоставляют с изменением факторного признака для установления взаимосвязи между ними.

Объем производства - результативный признак;

Себестоимость – факторный признак.

4. Дисперсионный анализ:

Дисперсия представляет собой разность между средним квадратом значения признака и квадратом среднего значения признака.

В статистике рассчитывают три вида дисперсии:

1. общая дисперсия – измеряет вариацию признака всей совокупности под влиянием всех факторов, вызывающих вариацию.

2. межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних) – показывает вариацию результативного признака, вызванную влиянием одного факторного признака, положенного в основу группировки.

– среднее значение признака внутри i-ой группы;

- общая средняя;

3. внутригрупповая дисперсия – характеризует случайную вариацию, происходящую под влиянием неучтённых факторов, не являющихся главными. Дисперсий по группам бывает столько, сколько выделено групп внутри совокупности.

Из внутригрупповых дисперсий вычисляют среднюю из внутригрупповых дисперсий:

Где: – номера групп;

Все три дисперсии связанны соотношением:

= + – правило сложения дисперсий.

Правило сложения дисперсий применяется для оценки степени точности выборки и для расчета показателей оценки тесноты связей, характеризующих степень точности связей между изучаемыми признаками. Показателями тесноты связей являются:

1. коэффициент детерминации:

Характеризует долю вариации признака, формирующуюся под влиянием факторного признака.

2. Эмпирическое корреляционное отношение:

Показывает тесноту связи между признаками и принимает значение от 0 до 1 ( )

Для определения тесноты связей пользуются таблицей Чэддока:

	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
сила связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	очень высокая

ПРИМЕР:

Имеются данные о дневной выработке ткачих, работающих на 36 и 48 станках.

Ф. И. О.	Выработка 36	Выработка 48
1	40	62	-14	8	196	64
2	48	66	-6	12	36	144
3	43	60	-11	6	121	36
4	45	68	-9	14	81	196
5	44	64	-10	10	100	100
Итого	220	320	-	-	534	540

Средняя выработка на 36 станках: м²

Средняя выработка на 48 станках: м²

Средняя общая выработка на 36 и 48 станках: =м²

Рассчитаем общую дисперсию: – вариация, вызванная влиянием всех факторов.

Межгрупповая дисперсия: – межгрупповая дисперсия, отражает влияние обслуживания ткачихами разного числа станков.

По формуле сложения дисперсий найдем среднюю из внутригрупповых дисперсий: – влияние прочих факторов на норму выработки.

Коэффициент детерминации:

Различия в выработке вызваны обслуживанием разного числа станков.

Связь между обслуживанием разного числа станков и дневной выработкой ткачих очень высокая. Следовательно, 93,1% всей вариации объясняются тем, что часть ткачих работала на 36 станках, а часть на 48 и только 6,9% вариации являются действием других случайных факторов.

ЛЕКЦИЯ 12

Для оценки существенности корреляционного отношения пользуются критическими значениями отношения , вычисленными для различных уровней значимости a.

Уровень значимости – это достаточно малые значения вероятности, отвечающие событиям, которые в данных условиях исследования будут считаться практически невозможными.

Критические значения корреляционного отношения находятся в специальных таблицах. При проверке существенности связи так же можно пользоваться критерием Фишера:

, - число возможных случаев; – число групп (для задачи о ткачихах см. ранее)

Эмпирическое значение критерия Фишера, т. е. полученное в результате опыта.

– критическое значение критерия Фишера найдено по таблицам.

– полученные нами в результате исследования данные достаточно достоверны.

Определение форм связи.

Изучение взаимосвязи между признаками статистической совокупности заключается в определении формы и количественной характеристики связи, а так же степени тесноты связи. Зависимость между факторным и результативным признаками может быть выражена уравнением прямой:

, называемым уравнением регрессии.

Параметр a в уравнении называется коэффициентом регрессии. Он показывает насколько в среднем отклоняется величина результативного признака при отклонении факторного признака x на одну единицу. Параметры уравнения регрессии и определяются из системы уравнений:

– (среднее значение факторного признака);

– (среднее значение результативного признака);

– (среднее значение квадрата изменения факторного признака);

Чтобы измерить тесноту прямолинейной связи между двумя признаками вычисляют парный коэффициент корреляции.

1. – связь отсутствует или не является линейной;

2. – слабая связь;

3. – связь средней тесноты;

4. – связь тесная;

5. – связь очень тесная;

6. – связь функциональная.

ПРИМЕР: Имеются данные об уровне механизации и объемах выпускаемой продукции на 10 предприятиях области. Установить характер связи между уровнем механизации и объемами выпускаемой продукции.

№ предпр.	Ур. мех. (X)	Объем прод. (Y)					( ( )
1	99	90	9,4	88,36
2	97	100	7,4	54,76
3	85	110	-4,4	19,36
4	63	70	-26,6	707,56
5	100	95	10,4	108,16
6	98	93	8,4	70,56
7	97	102	7,4	54,76
8	83	91	-6,6	43,56
9	75	85	-14,6	213,16
10	99	102	9,4	88,36
Итог	896	938	-	1448,6	-	1103,6	862,44	81732	84904

Связь между уровнем механизации и объемом выпускаемой продукции на десяти предприятиях тесная.

Уравнение регрессии: – уравнение линейной регрессии, связывающее уровень механизации с объемом выпускаемой продукции.

Система национальных счетов (снс)

1. Понятие снс

Развитие в нашей стране рыночных отношений потребовало перестройки отечественной статистики, внедрение в нее показателей и их систем, приспособленных для характеристики функционирования рыночной экономики.

Система национальных счетов Российской Федерации (СНС РФ) начала реально создаваться в 1991 г. с разработки соответствующей национальной методологии и проведения сначала экспериментальных, а затем регулярных расчетов основных Счетов. В настоящее время СНС РФ пересматривается в соответствии с новым международным методологическим стандартом по национальным счетам, принятым в 1993 году ООН, ОЭСР, МВФ, МБ и Евростатом.

Национальные счета представляют собой систему взаимосвязанных статистических показателей, характеризующих макроэкономические процессы. Данная система построена в виде определенного набора счетов и таблиц.

В СНС хозяйство страны рассматривается как конечная единица учета, как увеличенная копия частной компании с многочисленными подразделениями.

Система национальных счетов дает описание финансовых потоков, характеризующих деятельность всех экономических агентов - резидентов от момента производства до момента конечного потребления или создания разных видов накопления. СНС представляет собой макроэкономическое бухгалтерское цифровое отображение доходов за определенный хозяйственный период (обычно 1 год). Понятие «макроэкономическое» означает всеобщий анализ экономических процессов на уровне хозяйства страны, «бухгалтерское» подразумевает двойную запись хозяйственных операций по системе бухгалтерских счетов, т.е. по принципу баланса.

Каждой стадий процесса воспроизводства (производство, первичное распределение доходов, вторичное распределение доходов, использование доходов на конечное потребление и накопление) соответствует специальный счет или группа счетов.

СНС даёт общее представление о состоянии и развитии экономики на макроуровне, устанавливает взаимосвязь между наиболее важными макроэкономическими показателями, такими, как валовой внутренний продукт, конечное потребление, инвестиции, располагаемый доход и др.

Система национальных счетов позволяет решать следующие основные задачи:

• исчисление обобщающих статистических показателей, ха­рактеризующих результаты экономической деятельности;

• исследование динамики макроэкономических показате­лей;

• анализ макроэкономических пропорций.

2. Основные концепции, понятия и категории снс

Методология построения СНС в целом основывается на современных концепциях политэкономического характера, объясняющих содержание и границы экономического производства, структуру экономики и воспроизводственный механизм. В основе системы лежит учение английского экономиста Дж. М. Кейнса об экономическом обороте. В частности, используется концепция экономического производства, дохода, теория факторов производства и др. Национальное хозяйство – комплекс взаимосвязанных равноправных отраслей; экономическое производство интерпретируется как производство экономических благ, которые могут быть как в форме продукта, так и услуги. Экономическое производство охватывает также и теневую экономику (производство обычных товаров и услуг, осуществляемое подпольным образом с целью сокрытия доходов от налогообложения). Отражение в расчетах теневой и неформальной экономики является одной из актуальных методологических и информационных проблем СНС. Госкомстат при расчете макроэкономических показателей, отражающих стадии производственного процесса, в несколько этапов на основе балансового метода и косвенных индикаторов выполняет досчет на скрытую и неформальную деятельность. Производство юридически незаконных товаров и услуг в большинстве стран и в России не включается макроэкономические расчеты.

Экономическое производство включает следующие виды деятельности:

• производство всех товаров, включая товары для собственного потребления;

• производство нефинансовых услуг для реализации;

• деятельность финансовых учреждений (банков, страховых компаний и т.п.)

• деятельность государственных (бюджетных) организаций и учреждений, оказывающих нерыночные услуги обществу в целом (управление, оборона, бюджетная наука) и отдельным гражданам (бесплатное или льготное здравоохранение, образование и др.)

• деятельность «некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства» (партийные, профсоюзные, религиозные и т.п. организации);

• деятельность оплачиваемой домашней прислуги (повара, садовники, шофёры, няни и т.п.);

• жилищные услуги, оказываемые владельцами домов и квартир для собственного потребления.

В продукте экономического производства не учитываются домашние услуги (это исключение сделано из практических соображений, т.к. стоимость услуг домашних хозяек очень трудно оценить), изменения, происходящие в окружающей среде (истощение запасов угля, нефти и других полезных ископаемых, загрязнение воздуха, образование мусора и т.п.).

Другая важная концепция СНС, на которой основывается исчисление показателей доходов (национальный доход, располагаемый доход, первичные доходы и др.), отражает категорию «доход». Она разработана английским экономистом Дж. Хиксом. В соответствии с ней доход представляет собой максимальную сумму денег, которую можно израсходовать на покупку потребительских товаров и услуг, не становясь при этом беднее, т.е. не уменьшая своего накопленного богатства и не принимая на себя никаких финансовых обязательств. В СНС 1993 г. предусмотрена система показателей доходов, которая характеризует различные стороны процесса распределения. Она охватывает следующие показатели:

• первичные доходы;

• текущие трансферты в денежной форме;

• располагаемые доходы;

• текущие социальные трансферты в натуральной форме;

• скорректированный располагаемый доход, национальный доход;

• национальный располагаемый доход.

Основные категории СНС - это объекты, субъекты, экономические функции, экономические операции.

Объекты - продукты, услуги, денежные средства, финансовые документы или любой другой носитель стоимости.

Субъекты - хозяйственные единицы (экономические агенты).

Экономические функции - основные народнохозяйственные процессы: производство, потребление, накопление, перераспределение, посредничество в перераспределении доходов и др.

Движение объектов экономической деятельности от одного субъекта к другому осуществляется посредством экономических актов - экономических операций.

Виды экономических операций:

• трансферты - операции, не вызывающие встречных потоков средств (социальное страхование, налоги, социальное обеспечение, безвозмездные ссуды, субсидии, подарки, благотворительность);

• текущие операции с товарами и услугами, связанные с их немедленным использованием;

• капитальные операции, увеличивающие национальное богатство страны.

Различия между текущими и капитальными операциями – методологическая основа СНС.

Трансферты также могут быть текущими и капитальными, в денежной и натуральной форме.

К текущим трансфертам в денежной форме относятся перераспределительные платежи и поступления текущего характера: текущие налоги на доходы и собственность; различные пени и штрафы, добровольные взносы; выплаты из госбюджета на социальные нужды, страховые премии и возмещения и т.д.

К текущим социальным трансфертам в натуральной форме относятся бесплатно предоставляемые социально-культурные услуги (в области здравоохранения, просвещения, культуры и т.п.)

К капитальным трансфертам относятся возмещение государством убытков от стихийных бедствий или военных действий, безвозмездное ассигнование в виде экономической помощи другим странам, безвозмездная передача прав собственности на некоторые активы.

В СНС применяется понятие институциональная единица - такая экономическая единица, которая ведёт полный набор бухгалтерских счетов и является юридическим лицом.

Налоги в СНС определяются как некомпенсируемые платежи в денежной или натуральной формах, поступающие от институциональных единиц государству. Различают налоговые платежи текущие и капитальные.

Выделяют также налоги:

• прямые (на доход, прибыль, богатство, имущество);

• косвенные (на производство и продукты) – товарные и нетоварные.

Косвенные товарные налоги (налоги на продукты) - налоги, размер которых прямо зависит от стоимости произведённой продукции и оказанных услуг. Они взимаются пропорционально сто­имости произведенной или проданной продукции (НДС, налог с оборота, акцизы, налоги на экспорт и импорт, с продаж, на конкретные виды услуг).

Косвенные нетоварные налоги — взи­маются в связи с использованием факторов производства, упла­чиваются за разрешение на производство чего-либо или на пользование чем-либо (налоги на численность занятых, налог с владельцев строений, налоги на импорт, специализированные платежи).

Схема классификации налогов

Налоги
Текущие								Капитальные
На производство и импорт (НПИ)					На доход и имущество			На наследство
Налоги на продукты (НП)		Другие налоги на производство (ДрНПр)			На прибыль			На дарение собственности
НДС		На землю			Подоходные			Др. налоги на операции с капиталом
Акцизы		На фонд оплаты труда			На имущество, не используемое в производстве
На продажи		На транспортные средства
Др.		Др.

Чистые налоги - налоги за вычетом соответствующих субсидий.

Субсидии – текущие дотации государства на тот или иной вид деятельности. Они предназначаются для стимулирования государством производств, цены на продукцию которых ниже рыночных, на возмещение убытков торгующих организаций, занимающихся сбытом этой продукции.

Как и налоги, субсидии делятся на две группы: субсидии на продукты и другие субсидии, связанные с производством.