Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ТЕМА 1. ПРЕДМЕТ, МЕТОД И ЗАДАЧИ СТАТИСТИКИ
Слово «статистика» имеет много толкований. Под этим словом понимают и числовые данные, и отрасль практической деятельности, и общественную науку.
Статистика отделилась от экономической науки и образовалась в самостоятельную общественную науку в XVIII веке.
Status (лат.) – состояние, положение вещей, событий, фактов.
Позднее от этого слова произошло итальянское слово «stato» – государство. Правителям государств, с целью налогообложения, военными и другими целями, необходимо было знать площадь земель, число хозяйских дворов, сколько в них проживает людей и т.д. Поэтому первоначально наука статистика определялась как государствоведение.
В современном аспекте:
Статистика – это общественная наука, занимающаяся разработкой теоретических положений и методов, используемых в статистической практике. С другой стороны, статистическая наука перерабатывает и обобщает опыт, полученный в практике статистики.
Предмет статистического изучения – количественные стороны массовых явлений, неразрывно связанные с их качественными изменениями.
Объект статистического изучения – статистическая совокупность.
Статистическая совокупность – однокачественное множество единиц, обладающих изменчивостью изучаемого признака.
Единица статистической совокупности – каждый отдельный элемент `статистической совокупности, являющийся носителем изучаемого признака.
Объём статистической совокупности (n) – общее количество единиц статистической совокупности.
Признак – характеристика единицы статистической совокупности.
Объём признака – суммарное значение признака по всем единицам изучаемой совокупности.
Если текущее значение признака в статистической совокупности обозначить за xi, то объём признака в статистической совокупности можно представить как , где i – порядковый номер значения признака в статистической совокупности.
Цель статистических исследований – раскрытие статистических закономерностей развития массовых явлений.
Статистическая закономерность показывает, по каким правилам развивается вся совокупность исследуемых явлений.
Метод статистики – диалектический подход в изучении множества явлений, базирующийся на законе больших чисел.
Закон больших чисел гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчётливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.
Общетеоретические методы, применяемые в статистике и в других науках: синтез, анализ, индукция, дедукция, абстрагирование и т.п.
Собственно методы статистики: метод статистического наблюдения; метод сводки и группировки; корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ, анализ временных рядов, анализ малой выборки, индексный метод и другие.
Методология статистики – совокупность методов, приёмов и способов, применяемых в статистике.
Познавательные задачи статистики:
1. Изучение уровня и динамики массовых социально-экономических явлений и процессов.
2. Изучение структуры массовых социально-экономических явлений и процессов.
3. Изучение взаимосвязей массовых социально-экономических явлений и процессов.
Этапы статистического исследования:
I этап – статистическое наблюдение;
II этап – операции по статистической обработке данных;
III этап – выявление статистических закономерностей.
Статистическое исследование завершается расчётом и анализом статистических показателей.
Статистический показатель – количественная характеристика того или иного социально-экономического явления в условиях качественной определённости.
Сущность сложных социально-экономических явлений невозможно отразить только одним каким-либо показателем, поэтому используют систему статистических показателей.
Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных показателей, нацеленная на решение статистических задач.
Статистические показатели могут быть выражены в форме абсолютных, относительных и средних величин.
Статистика взаимосвязана со многими другими науками. В статистике очень много расчётов, поэтому она имеет тесные связи с математикой. Статистика опирается на экономическую теорию, и сама «подпитывает» её. Порой трудно найти границу между статистикой и анализом финансово-хозяйственной деятельности, который, в свою очередь, неразрывно связан с бухгалтерским учётом (см. рис. 1.1). Вообще все экономические науки в той или иной мере связаны со статистикой, используют её методы и результаты статистических исследований.
Рис. 1.1. Укрупнённая схема взаимосвязей статистики с другими науками
Организация Российской статистики представляет собой иерархическую систему, верхним звеном которой является Федеральная служба государственной статистики (Росстат) – методологический и организационный центр по сбору, обработке и анализу статистических данных на государственном уровне. Промежуточные звенья данной системы находятся в республиканских, краевых и областных центрах. Низовыми звеньями статистики являются районные (окружные) отделы статистики.
Данные, получаемые Федеральной службой государственной статистики, представляются органам федеральной власти для реализации целей контроля и управления, а также публикуются для широкого использования.
Статистические ежегодные издания:
– Российский статистический ежегодник;
– Россия в цифрах;
– Регионы России;
– Женщины и мужчины России;
– Россия и страны мира
и другие.
Периодические статистические издания:
– Вопросы статистики (ежемесячный журнал);
– Статистическое обозрение (ежеквартальный журнал);
и другие.
С важнейшими социально-экономическими показателями Российской Федерации можно ознакомиться через сеть INTERNET на сайте Федеральной службы государственной статистики – http://www.gks.ru.
Организация международной статистики осуществляется статистическими службами ООН и других международных организаций. Основными видами деятельности этих служб являются:
ТЕМА 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ. СВОДКА И ГРУПИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
2.1. Понятие статистического наблюдения
Статистическое наблюдение – научно-организованный сбор данных. Это 1-й этап статистического исследования.
Основные требования к данным статистического наблюдения:
1. Достоверность – соответствие данных тому, что есть на самом деле.
Уровень достоверности часто зависит от характеристик статистика (непрофессионализм или заведомая ложь). Заведомая ложь (так называемая «подтасовка фактов») может обнаружиться в таких социально-острых вопросах как детская смертность, преступность, наркомания, загрязнение окружающей среды, гибель солдат во время службы в армии, проституция, бедственное положение беспризорных детей, отсутствие надзора за беспомощными стариками и т.п.
2. Сопоставимость – необходимость сбора данных по единой методике с целью обеспечения условий для их дальнейшего сравнения и обобщения.
Например, данные в долларах и рублях складывать нельзя, сначала их надо привести к одной единице измерения.
3. Полнота охвата единиц совокупности в пространстве и во времени.
Например, при переписи населения необходимо охватить всё население в определённые сроки.
Этапы статистического наблюдения:
I этап – подготовительный.
Здесь решаются программно-методологические и организационные вопросы проведения наблюдения.
К программно-методологическим вопросам относятся:
1. Установление цели наблюдения.
2. Определение объекта наблюдения, включая ограничение объекта по времени и территории.
3. Выбор формы, вида и способа наблюдения.
4. Разработка программы наблюдения, то есть перечня признаков, подлежащих наблюдению.
Организационные вопросы – подготовка кадров, инструментария и т.п. для проведения процедуры статистического наблюдения.
II этап – непосредственно сбор данных.
III этап – контроль, проверка собранных данных.
2.2. Формы и виды статистического наблюдения
2.2.1. Формы статистического наблюдения
Статистическое наблюдение, в зависимости от его организации, может принимать следующие формы:
А. Статистическая отчётность.
Б. Специально организованное статистическое наблюдение (перепись).
В. Регистры.
А. Статистическая отчётность
Статистическая отчётность – форма наблюдения, при которой документально оформленные сведения о деятельности предприятий поступают в статистические органы в строго указанные сроки.
Бланки (формуляры) статистической отчётности называются формами статистической отчётности.
Статистическая отчётность имеет обязательный характер, все предприятия должны представлять её в указанные сроки. Опоздание на одни сутки считается нарушением сроков представления государственной статистической отчётности, а опоздание на двое и более суток рассматривается как её непредставление. Статистическое наблюдение в форме отчётности использует только один источник данных – документы (в первую очередь – документы бухгалтерского учёта), и сама статистическая отчётность является документом, скреплённым подписями лиц, ответственных за представление и точность информации, и имеет юридическую силу. Формы статистической отчётности разрабатывает и утверждает Росстат. Формы отчётности, включающие финансовые показатели, утверждаются, кроме того, и Минфином РФ.
С 1992 г. введен в действие Закон РФ «Об ответственности за нарушение порядка представления государственной статистической отчётности», который предоставляет право органам государственной статистики применять к руководителям предприятий административные взыскания за непредставление отчётов, искажение отчётных данных и нарушение сроков представления отчетов.
Искажение отчётных данных может быть следствием нарушения действующих инструкций и методических указаний по составлению статистической отчётности, а также – ошибок.
Реквизиты (признаки) статистической отчётности:
– номер (индекс) формы;
– название формы;
– отчётный период;
– срок представления отчёта;
– наименование и адрес предприятия;
– подписи ответственных лиц и печать.
По периодичности отчётность бывает:
– срочная – содержит данные за месяц и менее;
– квартальная;
– полугодовая;
– за 9 месяцев;
– годовая.
Срочная отчётность часто передается по телеграфу или электронной почте.
Отчётность за более длительное время является почтовой.
Формирование содержательной части бланков отчётности осуществляется с учётом требований Государственной программы перехода РФ на принятую в международной практике систему учёта и статистики. Развитие малого бизнеса потребовало специального решения вопроса об отчётности малых предприятий. Они отчитываются по минимальному количеству форм статистической отчётности и показателей.
В информационно-экономической жизни страны значение статистической отчётности огромно. Она позволяет следить за динамикой показателей на всех уровнях экономики и на основании этого принимать управленческие решения по руководству и контролю за ходом производства, состоянием экономики в отдельных регионах и стране в целом.
Примеры статистической отчётности:
– Форма № П-3 «Сведения о финансовом состоянии организации»;
– Форма № П-4 «Сведения о численности, заработной плате и движении работников».
В приложении приведены некоторые формы статистической отчётности.
Б. Специально организованное статистическое наблюдение
Специально организованное статистическое наблюдение – сбор сведений посредством переписей; одна из форм статистического наблюдения.
Перепись – учёт и запись данных о численности и характеристике единиц совокупности.
Перепись населения – научно организованное статистическое наблюдение с целью получения данных о численности, составе и размещении населения.
Практика переписей показала, что она является самым надёжным источником информации о численности и составе населения, а также демографических процессах, происходящих в стране. Например, в России по результатам переписи 2002г. было зарегистрировано почти на 2800 тыс. человек больше, чем в текущей статистике, при этом русских оказалось гораздо больше, чем предполагалось, а женатых мужчин – гораздо меньше, чем замужних женщин. Можно сказать, что перепись населения – это взгляд населения на самого себя.
Характерные особенности переписи населения:
1. Одновременность проведения её на всей обследуемой территории.
2. Регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент переписи. Например, для переписи 2002 года, которая проводилась с 9 по 16 октября, критический момент – 0 часов 9 октября.
3. Программа наблюдения излагается в переписном листе, в котором каждый переписываемый указывается поимённо.
4. Запись сведений при переписи населения всегда проводится путём опроса населения без предъявления документов, подтверждающих правильность ответа; по месту нахождения и по желанию переписываемого.
5. Организационно-подготовительные работы включают:
а) составление предварительного списка единиц наблюдения;
б) подбор и инструктаж кадров, выдача им документов;
в) подготовка инструментария (различного рода бланков, инструкций, портфелей и др.);
г) пропаганда проводимых статистических работ через средства массовой информации.
Особое значение переписи населения приобрели после второй мировой войны в связи с распадом колониальной системы и развитием освободившихся стран. Сегодня в мире нет государства, в котором ни разу не проводилась бы перепись населения.
В. Регистры
Регистры – форма постоянного наблюдения за состоянием и развитием единиц статистической совокупности.
В практике статистики различают:
1. Регистр предприятий – поименованный перечень предприятий.
Информационный фонд регистра предприятий содержит:
а) название и регистровый код (ИНН) хозяйствующего субъекта;
б) сведения о территориальной и отраслевой принадлежности;
в) справочные сведения (фамилии руководителей, номера телефонов и т.п.);
г) экономические показатели (уставный фонд, среднесписочная численность, объём выпускаемой продукции, финансовые результаты и т.п.).
2. Регистр населения – поименованный перечень жителей страны.
Информационный фонд регистра населения содержит:
а) Ф.И.О.;
б) пол;
в) дата и место рождения;
г) образование;
д) дата вступления в брак;
е) количество детей и т.д.
По учитываемым признакам регистры населения очень схожи с переписями, но регистры дают представление о юридическом населении, а переписи – о наличном и постоянном. Поэтому полностью отказаться от переписи населения, опираясь только на данные регистров, демографам не представляется возможным. Однако, имея развитую электронную регистрацию населения, государства могут проводить переписи по сокращённой программе.
2.2.2. Виды статистического наблюдения
I. По охвату единиц совокупности различают:
1. Сплошное наблюдение – наблюдение, при котором регистрации подлежат все единицы совокупности.
2. Несплошное наблюдение – наблюдение, при котором регистрируются не все единицы наблюдения, при этом характеристики наблюдаемых единиц совокупности переносятся на всю статистическую совокупность.
Несплошное наблюдение подразделяется на подвиды:
– наблюдение основного массива – наблюдение, при котором характеристика всей совокупности даётся по той её части, которая играет определяющую роль в развитии совокупности в целом.
– выборочное наблюдение – наблюдение, при котором характеристика всей совокупности даётся по некоторой её части, отобранной в случайном или в каком-либо другом порядке.
– монографическое наблюдение – наблюдение, которое состоит в подробном описании отдельных единиц совокупности. Чаще всего применяется при этнографическом исследовании – описании образа жизни семьи.
II. По времени наблюдения различают:
1. Непрерывное (текущее) наблюдение – наблюдение, которое ведётся систематически, по мере возникновения явления (регистрация рождения, брака, смерти).
2. Прерывное наблюдение ведется не систематически.
Прерывное наблюдение подразделяется на подвиды:
– периодическое наблюдение – наблюдение, при котором регистрация проводится через определённые одинаковые промежутки времени (например, экзамены).
– единовременное наблюдение – наблюдение, которое проводится один раз или повторяется через неопределённые промежутки времени, по мере необходимости.
III. По источникам сведений различают:
1. Непосредственное наблюдение – наблюдение, которое осуществляется статистиком путем регистрации единиц и их признаков на основе непосредственного осмотра, подсчёта, измерения, взвешивания.
2. Документальное наблюдение – наблюдение, основанное на использовании документов.
3. Опрос – наблюдение, при котором источником информации являются респонденты (опрашиваемые лица).
В практике статистики применяют следующие способы опроса:
1). Экспедиционный способ – способ наблюдения, при котором специально привлечённые и обученные работники посещают единицу наблюдения и сами заполняют формуляр наблюдения.
Например, при переписи населения приходят к переписываемому.
2). Саморегистрация – способ наблюдения, при котором обязанностью специально обученных работников является инструктаж опрашиваемых, раздача формуляров наблюдения, сбор заполненных формуляров и проверка правильности их заполнения.
3). Анкетный способ – сбор статистических данных с помощью вопросников, рассылаемых определённому кругу лиц или публикуемых в периодической печати.
4). Корреспондентский способ – способ, при котором статистические органы договариваются с отдельными лицами вести наблюдение за какими-либо явлениями и в установленные сроки сообщать статистическим органам результаты своих наблюдений.
Например, корреспондентским способом собирается информация о доходах отдельных домохозяйств, которая необходима для статистического исследования изменения доходов и расходов населения.
Ошибки статистического наблюдения и контроль точности информации наблюдения
Материалы статистического наблюдения всегда нуждаются в контроле.
На I-м этапе контроля точности информации проверяются полнота охвата единиц наблюдения и полнота заполнения каждого формуляра наблюдения.
На II-м этапе контроля идёт поиск ошибок наблюдения, при котором используется арифметический, а также логический контроль.
Ошибки наблюдения называют ошибками регистрации, при этом различают:
– случайные ошибки – не имеют какой-либо направленности, при обобщении материала они обычно взаимно погашаются;
– систематические ошибки – имеют определённую направленность, приводят к искажению информации.
Арифметический контроль – основан на жёсткой количественной связи между показателями, которая может быть проверена арифметическим путем.
Логический контроль – основан на логической связи между показателями, которая может быть проверена логическим путем.
Например, при переписи населения – взаимосвязь данных о возрасте, образовании, семейном положении.
Логический контроль также основан и на сравнении отчетных данных с данными прошлого периода. Логический контроль может поставить правильность данных под сомнение.
Никогда не следует проверяющему произвольно вносить исправления в формуляр. Необходимо, либо вернуть информацию на доработку, либо произвести повторное наблюдение.
Сводка и группировка статистических данных
Сводка и группировка – операции по статистической обработке данных, полученных в результате статистического наблюдения. Проводятся на II этапе статистического исследования.
Статистическая сводка – сведение единичных данных в итоговые, обобщающие.
По глубине обработки статистических данных различают простую и сложную сводки.
Простая сводка – это просто подсчёт итогов.
Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих:
– группировку;
– подсчёт промежуточных итогов (по группам единиц наблюдения) и общих итогов.
Программа проведения сложной сводки предусматривает:
– выбор группировочного признака;
– определение порядка формирования групп;
– разработку системы показателей, характеризующих отдельные группы и совокупность в целом;
– построение макета статистической таблицы;
– представление результатов сводки в таблице.
Группировка – распределение единиц по группам в зависимости от группировочного признака.
Группировочный признак – изучаемый признак.
Группировочные признаки бывают:
– атрибутивные – описательные; например, предприятия группируются по виду собственности;
– количественные – числовые; например, группировка предприятий по среднесписочной численности работников.
Не всякая группировка является статистической. Статистическая группировка должна отвечать цели и задачам статистического исследования. Метод статистической группировки предполагает не только распределение используемых данных по группам в зависимости от группировочного признака, но также их дальнейший анализ и выявление закономерностей развития статистической совокупности. Поэтому, строго говоря, нельзя отнести к статистическим группировкам различные классификации, т.к. они связаны, главным образом, лишь с систематизацией данных. Классификации, если они используются, предшествуют применению метода группировок.
2.5. Виды группировок
I. По основным задачам, решаемым с помощью группировок (выделение социально-экономических типов, изучение состава совокупности и изучение взаимосвязей между признаками) различают следующие виды группировок:
1. Типологическая группировка – разделение статистической совокупности на классы, социально-экономические типы.
Например, предприятия могут быть сгруппированы по видам собственности: государственная (федеральная), муниципальная, частная, смешанная.
2. Структурная группировка – характеризует структуру совокупности по какому-либо одному признаку.
Структура – процентное (долевое) соотношение групп в составе совокупности.
3. Аналитическая группировка – характеризует взаимосвязь между признаками, один из которых рассматривается как фактор, другой – как результат. Обычно рассматривается один факторный признак, но возможно привлечение двух и более факторов. Аналитическую группировку строят по факторному признаку (причина – первична, а следствие – вторично).
Разделение группировок на эти три вида достаточно условно.
Одну и ту же группировку можно представить и как типологическую, и как структурную. Традиционно обе эти группировки характеризуют состав совокупности как в абсолютном, так и относительном измерении.
Например, распределение населения по уровню доходов.
Для типологической группировки характерным будет такое распределение:
– малообеспеченное население;
– население со средним достатком (средний класс);
– население с высоким уровнем дохода.
Для структурной группировки те же группы населения будут представлены в виде сухого изложения числового материала, без оценки типа населения:
– население с доходом ниже такого-то уровня;
– население с доходом равным такому-то уровню;
– население с доходом выше такого-то уровня.
И, наконец, несмотря на то, что только одна из трех выше перечисленных группировок носит название «аналитическая», все группировки предполагают проведение анализа – в том или ином виде.
II. По числу группировочных признаков различают:
1. Простые группировки – имеют один группировочный признак.
2. Сложные группировки – имеют два и более группировочных признаков. Они подразделяются на подвиды:
1). Комбинационные группировки – имеют от 2-х до 4-х (включительно) группировочных признаков.
Комбинационная группировка строится по следующему принципу: сначала группы формируются по первому признаку, затем эти группы делятся на подгруппы по второму признаку, которые в свою очередь, делятся по третьему признаку и, наконец, – по четвёртому.
Комбинационные группировки позволяют проводить комплексный анализ сложных социально-экономических явлений. Однако чрезмерное дробление информации нередко затушёвывает проявление закономерностей, что может сделать комплексный анализ малоэффективным. Поэтому, на практике обычно используют не более 3-х группировочных признака.
2). Многомерные группировки – имеют свыше 4-х группировочных признаков (пять, шесть и т.д.), то есть осуществляются по целому комплексу признаков.
Многомерные группировки получили распространение благодаря использованию компьютеров и программных продуктов, позволяющих перерабатывать любые объёмы информации с различной степенью детализации.
Многомерные группировки решают важнейшие задачи экономико-статистического исследования, такие как:
– формирование однородных совокупностей;
– выбор существенных признаков;
– выделение типичных групп и т.п.
III. По упорядоченности исходных данных известны:
1. Первичная группировка – первоначальная.
2. Вторичная группировка – образование новых групп на основе ранее проведённой группировки (первичной). При этом используют один из двух способов образования новых групп:
– изменение (обычно укрупнение) первоначальных интервалов;
– перегруппировка на основе закрепления за каждой группой первоначальной доли (долевая перегруппировка).
Вторичные группировки используют для решения таких задач статистического исследования как:
– приведение двух (и более) группировок с различными интервалами к единому виду в целях сопоставимости;
– образование более укрупнённых групп, в которых яснее проступает характер распределения.
2.6. Статистические ряды распределения
2.6.1. Определение, элементы и виды ряда распределения
Дальнейшим развитием статистической группировки является статистический ряд распределения.
Ряд распределения – упорядоченное распределение единиц на группы по группировочному признаку.
Ряды распределения могут быть образованы по атрибутивному и количественному признакам.
1. Атрибутивные ряды распределения – ряды распределения, образованные по атрибутивным (описательным) признакам.
Например, по видам собственности.
2. Вариационные ряды распределения – ряды распределения, образованные по количественному признаку.
При построении рядов распределения проводят ранжирование.
Ранжированный ряд – ряд единиц статистической совокупности, построенных по рангу, в порядке возрастания (или убывания) изучаемого признака.
Вариационные ряды по способу построения подразделяются на подвиды:
1. Дискретный ряд распределения – вариационный ряд, в котором группы составлены по дискретному (т.е. прерывному) признаку, имеющему довольно ограниченное число вариантов.
Например, ряд распределения студентов по их оценкам; ряд распределения рабочих по их разрядам; ряд распределение семей по числу детей и т.д.
2. Интервальный ряд распределения – вариационный ряд, в котором группы составляются с использованием интервалов, при этом целесообразность их построения объясняется непрерывностью признака или большим числом вариантов дискретного признака.
Например, интервальные ряды распределения предприятий по объёмам выпускаемой продукции, по среднесписочной численности рабочих, по фондам оплаты труда и т.п.
Конструктивно ряд распределения определяют два элемента: вариант и частота.
Вариант (x) – отдельное значение группировочного признака в ряду распределения.
Частота (f) – число повторений вариантов.
frequency (англ.) – частота.
Частота показывает, как часто встречается тот или иной вариант, т.е. она характеризует размер отдельных групп в ряду распределения.
Сумма частот составляет объём ряда распределения (или объём статистической совокупности – суть одно и то же).
, (2.1)
где j – порядковый номер группы в ряду распределения;
k – число групп в ряду распределения.
Объём признака для вариационного ряда распределения будет определяться как .
Ряд распределения может быть дополнен частостями (w), которые характеризуют долю (или удельный вес) отдельных групп в ряду распределения.
Сумма частостей равна 1 (или 100%).
(2.2)
Обычно используются ряды с равными интервалами. Если вариационный ряд содержит неравные интервалы, то частоты интервалов становятся несопоставимы, и тогда для целей статистического анализа рассчитывают плотность распределения: абсолютную или относительную.
Абсолютная плотность распределения () – частота, приходящаяся на единицу длины интервала в вариационном ряду распределения.
, (2.3)
где hj – длина j-го интервала в вариационном ряду распределения с неравными интервалами.
Относительная плотность распределения () – частость, приходящаяся на единицу длины интервала в вариационном ряду распределения.
(2.4)
2.6.2. Порядок построения интервального ряда распределения
При построении интервального ряда распределения решаются три вопроса:
1. Сколько надо взять интервалов?
2. Какова длина интервалов?
3. Каков порядок включения единиц совокупности в границы интервалов?
1. Количество интервалов (k) – можно определить по формуле Стерджеса.
k ≈ 1 + 3,32 lg n (2.5)
2. Длина интервала, или шаг интервала, (h) – обычно определяется по формуле:
, (2.6)
где R – размах вариации.
3. Порядок включения единиц совокупности в границы интервала может быть разным, но при построении интервального ряда распределения обязательно строго определён.
Например, такой: [ ), при котором единицы совокупности в нижние границы включаются, а в верхние – не включаются, а переносятся в следующий интервал. Исключение в этом правиле составляет последний интервал [ ], верхняя граница которого включает последнее число ранжированного ряда.
Границы интервалов бывают:
– закрытые – с двумя крайними значениями признака;
– открытые – с одним крайним значением признака (до такого-то числа или свыше такого-то числа).
ТЕМА 3. ТАБЛИЧНОЕ И ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
3.1. Общее представление о статистических таблицах. Виды статистических таблиц
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в таблицах.
Таблица – метод рационального и наглядного представления числового материала. Но не всякая таблица является статистической (например, таблица умножения).
Статистическая таблица – такая таблица, которая включает единицы статистической совокупности, сгруппированные по одному или нескольким признакам, а также оптимальный набор статистических показателей, характеризующих статистическую совокупность.
Элементами таблицы, отражающими структурное содержание таблицы, являются подлежащее и сказуемое.
Подлежащее таблицы – единицы исследуемой статистической совокупности (или группы единиц статистической совокупности), то есть объект статистического исследования.
Сказуемое таблицы – статистические показатели, характеризующие подлежащее.
Статистическая таблица имеет общий заголовок, а также боковые и верхние заголовки.
Общий заголовок выражает основное содержание таблицы; это внешний заголовок, располагаемый над таблицей.
Боковые заголовки характеризуют содержание строк подлежащего.
Верхние заголовки характеризуют содержание граф сказуемого.
Боковые и верхние заголовки – внутренние заголовки.
Построение таблицы начинают с построения остова таблицы.
Остов (основа) таблицы – это «скелет» таблицы, полученный путём пересечения вертикальных и горизонтальных линий, образующих графы и строки таблицы.
Остов таблицы, включающий заголовки, образует макет таблицы.
После заполнения макета таблицы соответствующим числовым материалом, получают непосредственно саму таблицу.
Статистические таблицы, в зависимости от строения подлежащего и сказуемого, могут принимать различные виды.
I. Статистические таблицы в зависимости от строения подлежащего
Здесь при изображении объекта статистического исследования (подлежащего) решается вопрос о целесообразности применения метода группировки и в случае его использования делается выбор вида группировки.
1. Простые статистические таблицы – таблицы, в подлежащем которых не проводятся группировки.
Эти таблицы отличаются простотой построения, но при этом они очень разнообразны по содержанию.
Если таблица характеризует единицу наблюдения одним, двумя (и более показателями), то это простая монографическая таблица.
Например, даётся характеристика фирмы по нескольким показателям: среднесписочной численности менеджеров по продажам, количеству проданного ею товара, индивидуальной рыночной цене на этот товар, объёму продаж и т.д.
Аналогично можно давать характеристику нескольким единицам наблюдения, и тогда получаем простую перечневую таблицу.
Например, таблица 2.1 из сквозной задачи, в которой дана характеристика двадцати однотипных предприятий отрасли одного из регионов РФ за исследуемый период по фактическому выпуску продукции, по средней квалификации рабочих этих предприятий, проценту выполнения норм этими предприятиями.
Если перечисляемые единицы наблюдения отличаются видовой принадлежностью, то получается простая перечневая видовая таблица.
Например, перечисляемые фирмы различаются по видам деятельности.
Если же перечисляемые единицы наблюдения отличаются по территориальной принадлежности, то мы получаем простую перечневую территориальную таблицу.
Например, характеризуются фирмы, находящиеся в разных регионах.
Если единица (или единицы) наблюдения характеризуются во времени, то речь идёт о простой временной таблице (монографической или перечневой).
В качестве примера перечневой временной таблицы введём дополнительные сведения для сквозной задачи.
Таблица 3.1
Динамика выпуска продукции группой предприятий в одном из регионов РФ за исследуемый период (год)
|
Кварталы |
I |
II |
III |
IV |
|
Выпуск продукции, тыс.тонн |
423 |
535 |
603 |
587 |
Таким образом, положительным в простых таблицах является лёгкость их построения, а отрицательным – малая информативность с позиции анализа.
2. Групповые таблицы – таблицы, в подлежащем которых проводится простая группировка (по одному группировочному признаку). Сказуемое групповой таблицы содержит частоту (частость, плотность) и общий итог. Таким образом, с помощью групповой таблицы представляют ряд распределения.
Например, таблицы 2.2 и 2.3 в нашей сквозной задаче.
Групповые таблицы позволяют выявить и охарактеризовать социально-экономические типы и структуры в зависимости от группировочного признака, но – только от одного.
3. Комбинационные таблицы – в подлежащем проводится сложная группировка – комбинационная (по 2– 4 признакам, включительно).
Комбинационную таблицу, в подлежащем которой проводится аналитическая группировка, можно назвать аналитической: здесь графе, в которой единицы совокупности сгруппированы по факторному признаку, соответствует графа усреднённого результативного признака.
Например, таблица 2.5 в сквозной задаче.
Особой разновидностью комбинационной таблицы является корреляционная таблица, в подлежащем которой проводится группировка единиц совокупности по двум признакам; при этом при наличии связи между рассматриваемыми признаками показатели в сказуемом располагаются по диагонали таблицы.
Многообразие комбинационных таблиц облегчает проведение всестороннего анализа социально-экономических явлений.
II. Статистические таблицы по строению сказуемого
1. Статистические таблицы с простой разработкой сказуемого – таблицы, в которых статистический показатель, характеризующий объект наблюдения, не разбивается на подгруппы.
Например, районы характеризуются числом безработных.
2. Статистические таблицы со сложной разработкой сказуемого – таблицы, в которых статистический показатель, характеризующий объект наблюдения, разбивается на подгруппы.
Например, районы характеризуются числом безработных; безработные в свою очередь разбиваются на подгруппы по половому признаку.
Основные правила построения и анализа статистических таблиц:
1. Таблица должна быть наглядной, желательно – небольшой; должна содержать оптимальный набор сведений, представленных в определенном порядке.
2. Общий заголовок таблицы должен отражать объект, признак, время и место совершения события. Например: «Численность мужского и женского населения России в 2007г.».
3. Подлежащее и сказуемое таблицы должны содержать единицы измерения, при этом используются общепринятые сокращения (руб., шт. и т.д.).
4. Все данные таблицы должны иметь определённую (заданную) точность; например: точность до десятых или сотых и т.п.
5. Отсутствие данных о каком-либо социально-экономическом явлении может объясняться различными причинами, и поэтому должно по-разному отмечаться:
а) если данная позиция не должна заполняться, то ставится знак «X»;
б) если явление отсутствует, то ставится прочерк;
в) если явление есть, но сведений о нём нет, то пишется «нет свед.» или ставится многоточие;
г) если явление есть, и данные о нём есть, но значения их крайне малы и с принятой в таблице точностью превращаются в нуль, то пишется: 0 (0,0 или 0,00 и т.д.).
6. С целью приведения дополнительной (разъясняющей) информации в конце таблицы может быть сделано примечание.
7. Анализ таблицы начинают с чтения общего итога. Затем переходят к анализу промежуточных итогов, причем сначала обращают внимание на наиболее значительные среди них в количественном измерении. Далее проводят анализ отдельных строк и граф, при этом сначала рассматриваются экстремальные значения (min, max).
ТЕМА 4. АБСОЛЮТНЫЕ, ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ И СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ
4.1. Абсолютные величины в статистике
В системе статистических показателей исходными являются показатели в абсолютном выражении или абсолютные величины.
Абсолютные величины – величины, выражающие размеры явлений. Абсолютные величины всегда числа именованные, то есть имеющие определенную размеренность.
Единицы измерения абсолютных величин могут быть натуральные, стоимостные (денежные) и трудовые.
1. Натуральные единицы измерения соответствуют природным или потребительским свойствам предмета и выражаются в физических мерах веса, длины, а также в штуках и т.п.
В статистике часто применяют условно-натуральную единицу измерения при суммировании однотипной, но разнокалиберной продукции.
Например, предприятие выпускает продукцию в банках разного объёма. В соответствии с требованиями отчётности, весь выпуск продукции следует просчитать в банках определённого объёма. Тогда берут одну банку определённого объёма условно за единицу измерения, на объём этой банки пересчитывают всю продукцию, и получают выпуск продукции в условных банках. В действительности же предприятие, может быть, вообще не выпускает продукцию в банках такого объёма.
Натуральные единицы измерения могут быть и составными (сложными), отражающими сочетание двух различных сторон явления.
Например, грузооборот автомобильного и железнодорожного транспорта в тонно-километрах.
2. Стоимостные (денежные) единицы измерения – единицы измерения в рублях и другой валюте.
Это самая универсальная единица измерения. С её помощью, например, можно складывать любую продукцию. Но в условиях инфляции стоимостные показатели требуется доводить до уровня сопоставимости – это их минус.
3. Трудовые единицы измерения – единицы измерения, относящиеся непосредственно к работнику и его труду.
Простые трудовые единицы измерения: дни, часы, и т.п.
Составные трудовые единицы измерения: человеко-дни, человеко-часы и т.п.
Составные трудовые единицы удобно применять для определения объёмов работ.
Виды абсолютных величин:
1. Индивидуальные абсолютные величины характеризуют размеры количественных признаков у отдельных единиц совокупности, их получают в результате статистического наблюдения.
2. Сводные абсолютные величины – суммарные, объёмные, получают их в результате сводки и группировки индивидуальных величин.
4.2. Относительные величины в статистике
4.2.1. Понятие относительных величин
По отношению к абсолютным показателям, относительные показатели (или показатели в виде относительных величин) являются производными, вторичными.
Относительный показатель получают путем соотношения 2-х величин:
– в числителе – сравниваемая величина, то есть величина, которую сравнивают;
– в знаменателе – база сравнения, то есть величина, с которой сравнивают.
Относительные показатели, полученные путем сравнения 2-х абсолютных величин, называются относительными показателями первого порядка, а полученные при сопоставлении относительных показателей – показателями высших (второго, третьего) порядков. Показатели 4-го порядка, ввиду сложности их построения, почти не применяются.
Например, прибыль от продаж и выручка от продаж – это абсолютные показатели. Отношение прибыли от продаж к выручке от продаж – рентабельность продаж – будет относительный показатель 1-го порядка. Если мы поделим рентабельность от продаж отчётного периода на этот же показатель прошлого периода, то мы получим коэффициент роста рентабельности продаж – относительный показатель 2-го порядка. Если же мы поделим коэффициент роста рентабельности продаж данного предприятия на коэффициент роста рентабельности продаж другого предприятия, то мы получим коэффициент опережения – относительный показатель 3-го порядка.
Почти все виды относительных величин не имеют размерности.
Исключение в этом правиле составляют относительные величины интенсивности, которые имеют размерность (см. п. 4.2.3).
4.2.2. Формы выражения относительных величин
Относительные показатели могут быть представлены в различных формах.
Основные формы выражения относительных величин:
– коэффициенты (доли единицы);
– проценты.
Относительные величины имеют форму коэффициентов, если они исчисляются простым делением сравниваемой величины на базу сравнения. При этом база сравнения условно принимается за единицу (одно целое). Коэффициент покажет, во сколько раз сравниваемая величина больше базы сравнения. Относительные показатели в форме коэффициентов удобно применять, когда сравниваемый показатель больше базы сравнения.
Если коэффициент увеличить в сто раз, то полученный результат сопоставления будет выражен в процентах (%). Если – в 1000, то – в промилле (‰). Если – в 10000, то – в продецимилле (‰0). Если – в 100000, то – в процентимилле (‰00). Здесь база сравнения, соответственно, – 100, 1000, 10000 и 100000.
Такое искусственное увеличение результата деления требуется для уменьшения ошибки в расчетах, когда величина в числителе относительного показателя меньше величины в знаменателе. Например, при расчете показателей в статистике населения активно используются как промилле (общие коэффициенты рождаемости и смертности), так и продецимилле (коэффициент миграционного прироста) и процентимилле (коэффициент смертности по классам причин).
4.2.3. Виды относительных величин
Относительные показатели разделяются на виды в зависимости от типа задач, решаемых с их помощью.
Основные виды относительных величин:
1. Относительный показатель планового задания определяется как отношение планового задания к фактическому результату, достигнутому в предшествующий период, выражается в процентах.
При разработке планового задания первоначально отталкиваются от уже достигнутых результатов, при этом учитываются все внутренние и внешние предпосылки, способствующие установлению плана на том или ином уровне: производственные возможности предприятия, его предстоящие реорганизации, результаты маркетинговых исследований и т.д.
2. Относительный показатель выполнения плана (договорных обязательств, норматива и т.п.) – отношение фактических данных к плановым данным за этот же период, выражается в процентах.
Здесь всякое отклонение от 100% (в любую сторону) означает нарушение оптимального процесса производства и реализации продукции (при условии, что план имеет реальную основу для его выполнения и является научно обоснованным).
3. Относительный показатель динамики – отношение показателя более позднего времени к аналогичному показателю более раннего времени, выражается в процентах или коэффициентах.
Относительные показатели динамики широко используются при изучении развития социально-экономических явлений. Например, анализ динамики выпуска продукции на предприятии, горизонтальный анализ бухгалтерского баланса и т.д.
Относительный показатель динамики можно представить как произведение относительных показателей выполнения плана и планового задания:
, (4.1)
где i указывает на текущий период;
(i -1) указывает на предшествующий период.
4. Относительный показатель сравнения (наглядности) возникает в результате сравнения значений одноимённых признаков у однотипных явлений, выражается в процентах или коэффициентах.
Этот вид применяется для сравнительной оценки уровня развития стран и регионов, а также при сопоставлении результатов деятельности отдельных предприятий отрасли, особенно различных видов (или форм) собственности. Так, безусловный интерес представляет сравнение цен на продукцию государственных и частных предприятий, средней заработной платы работников этих предприятий и т.д.
5. Относительный показатель структуры – это отношение части к целому, выражается в процентах или коэффициентах.
Данные показатели характеризуют долю (или удельный вес – в %) отдельных составных частей в общем объёме статистической совокупности, рассчитываются по сгруппированным данным.
Например, как известно, в составе промышленно-производственного персонала (ППП) выделяют 4 категории: руководители, специалисты, служащие, рабочие. Можно определить удельный вес представителей каждой из этих категорий в общем составе персонала. Также можно сделать анализ структуры фонда заработной платы (ФЗП) по указанным категориям. С помощью относительных показателей структуры проводят вертикальный анализ бухгалтерского баланса. Изучая за ряд лет структурный состав персонала предприятия (или фонда заработной платы, или бухгалтерского баланса и т.п.) можно выявить структурные сдвиги (изменения в процентном соотношении) в составе изучаемой совокупности, происшедшие за исследуемый период.
6. Относительный показатель координации – отношение одной части статистической совокупности к другой её части, выражается в процентах или коэффициентах.
По сути своей относительные показатели координации относятся к той же группе показателей, что и относительные показатели структуры и дополняют их. Относительные показатели координации позволяют делать сравнения внутри изучаемой статистической совокупности.
Например, можно сравнить фонды заработной платы руководителей и рабочих и т.д.
7. Относительный показатель интенсивности – это соотношение общих размеров двух различных совокупностей, которое показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности, выражается в различных формах.
В отличие от других видов относительных величин, которые являются безразмерными, относительные величины интенсивности всегда являются именованными.
Приведём несколько примеров относительных показателей интенсивности, которые широко используются в области экономического анализа:
– фондоотдача, рассчитанная по показателю товарной продукции, показывает, сколько рублей товарной продукции, приходится на рубль основных производственных фондов;
– фондоёмкость (обратный показатель фондоотдачи) показывает, сколько рублей основных производственных фондов приходится на рубль товарной продукции;
– материалоотдача, рассчитанная по показателю товарной продукции, показывает, сколько рублей товарной продукции приходится на рубль израсходованных материалов;
– материалоемкость (обратный показатель материалоотдачи) показывает, сколько рублей израсходованных материалов приходится на рубль товарной продукции;
– затраты на 1 рубль продаж показывают, сколько рублей себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг приходится на рубль выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг;
– рентабельность продаж показывает, сколько рублей прибыли от продаж приходится на рубль выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг.
Все представленные относительные показатели интенсивности имеют размерность руб./руб.
Попутно отметим, что можно ещё достаточно много построить показателей, родственных этим. Например, фондоотдачу (а также – фондоёмкость, материалоотдачу, материалоёмкость) можно рассчитать и по показателю реализованной продукции (выручке от продаж). При расчёте фондоотдачи и фондоёмкости, мы можем брать не все основные производственные фонды, а только их активную часть, и рассчитанная, таким образом, фондоотдача будет характеризовать только активную часть основных производственных фондов.
Форма выражения у показателей интенсивности может быть разная. При этом размерность полученного показателя интенсивности, если и не указывается, однако обязательно подразумевается и легко определяется на основании исходных расчётных данных и экономической сущности самого показателя интенсивности. Так, например, если рентабельность продаж равна 20%, то это означает, что на каждый рубль выручки от продаж приходится 20 копеек прибыли от продаж. Или еще пример: если коэффициент рождаемости равен 10 ‰, то это означает, что на каждую тысячу человек населения, приходится десять родившихся.
PAGE 34
Бухгалтерский учёт
нализ финансово-хозяйственной деятельности
Статистика
Экономическая теория