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
31. Индекс — это обобщающий относительный показатель сравнения двух совокупностей во времени, состоящих из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. Здесь индексы выступают как временные показатели (показатели динамики). Индексный метод применяется также в статистике как аналитическое орудие — для оценки роли отдельных факторов в изменении сложного явления
К индексам количественных объемных показателей относятся индексы физического объема продукции, физического объема товарооборота, физического объема валового национального дохода и т. д.
Индексы качественных показателей включают в себя индексы цен, себестоимости, производительности труда и др.
Сводные индексы характеризуют изменение совокупности в целом (например объем продукции народного хозяйства в отчетном году по сравнению с предыдущим).
Групповые индексы характеризуют динамику не всей совокупности, а только ее части (например индекс объема продукции какой-либо отрасли промышленности).
Индивидуальные индексы дают сравнительную характеристику динамики отдельного элемента совокупности (например выпуска автомобилей одной марки в двух периодах).
Агрегатные и средние из индивидуальных индексов определяются методологией их расчета.
Если база для сравнения всех уровней явления остается постоянной, получаемый индекс называют базисным. Цепные индексы получают сопоставлением текущих уровней с предшествующими.
32. Индивидуальные индексы получают в результате сравнения однотоварных явлений. Индивидуальные индексы служат для характеристики изменения отдельных элементов сложного явления. В зависимости от экономического назначения индивидуальные индексы бывают: физического объема продукции, себестоимости, цен, трудоемкости и т.д.
Индекс физического объема продукции: показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) выпуск какого-либо одного товара в отчетном периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет.
Индивидуальный индекс цен: - характеризует изменение цены одного определенного товара в текущем периоде по сравнению с базисным.
Индивидуальный индекс себестоимости единицы продукции: показывает изменение себестоимости.
Общие индексы строят для количественных (объемных) и качественных показателей. В зависимости от цели исследования и наличия исходных данных используют различные формы построения общих индексов: агрегатная или средневзвешенная.
33. Например, если мы вычтем из числителя индекса цены его знаменатель, то мы получим абсолютное изменение стоимости товарооборота в результате изменения цен: То же самое можно сделать для индекса физического объема и для индекса товарооборота.Средние индексы Агрегатная форма индекса – одна из важнейших, но не единственная. В практических расчетах очень часто используются средние индексы. Это связано с тем, что, например, в индексе цены пересчет продукции, реализованной в текущем периоде, в базисные цены практически очень сложен. В то время как индивидуальные индексы цены на практике разрабатываются постоянно. Агрегатный индекс цены тождественен среднему гармоническому индексу цены. Агрегатный индекс физического объема тождественен среднему арифметическому индексу физического объема. Проблема связана лишь с прочтением условия задачи.Цепные и базисные индексы с постоянными и переменными весами Цепные индексы: Сумма произведений индивидуальных цепных индексов дает базисный индекс за соответствующий период. Базисные индексы: Увидим, что частное от деления последующего базисного индекса на предыдущий индекс дает нам цепной индекс за соответствующий период.
34. Экономические явления часто характеризуются с помощью средних величин. В частности, все качественные показатели, как правило, выражаются в виде средних: средняя -цена единицы продукции (р ), средняя себестоимость единицы изделия (г ), средняя заработная плата одного рабочего (з), выработка продукции в среднем на одного работника (н'), средняя трудоемкость одного изделия и т. п. Для изучения динамики таких показателей в статистической практике применяются индексы средних величин (средних уровней).
Рассмотрим построение этих индексов на примере динамики средней трудоемкости единицы продукции (средних затрат времени на единицу продукции):
Этот индекс называется индексом среднего уровня или индексом переменного состава. Он характеризует изменение среднего уровня в целом за счет двух факторов: изменения осредняемых уровней (индексируемой величины) и влияния структурных сдвигов, т. е. изменения удельных весов единиц совокупности с различным уровнем значений индексируемого признака. Поэтому индекс переменного состава можно разложить на два индекса-сомножителя, каждый из которых отражает влияние только одного из факторов, определяющих средний уровень. Первый индекс-сомножитель отражает изменение только индексируемой величины, а веса берутся постоянные (фиксированные), по отчетному периоду.
Этот индекс называется индексом постоянного (фиксированного) состава. Он показывает, как изменяется средний уровень изучаемого показателя только за счет изменения непосредственно индексируемой величины (t).
Второй индекс-сомножитель отражает изменение только структуры (состава) изучаемой совокупности, а уровни осредняемого показателя остаются неизменными (постоянными) и берутся по базисному периоду.
Этот индекс называется индексом структурных сдвигов. Он отражает изменение среднего уровня изучаемого показателя только за счет влияния структурных сдвигов.индекс переменного состава будет определяться по такой формуле.
35. Существуют финансовые инструменты, которые по-разному реагируют на изменение макроэкономических показателей. Например, доходность акций компаний, выпускающих автомобили, более чувствительна к общему состоянию экономики, а акций ссудосберегательных учреждений - к уровню процентных ставок. Поэтому в ряде случаев более точным может оказаться прогноз доходности актива на основе многофакторной модели, включающей несколько переменных, от которых зависит доходность данного актива. Выше мы представили модель Шарпа, которая является однофакторной. Ее можно превратить в многофакторную, если слагаемое J3trm представить в качестве нескольких слагаемых, каждое из которых является одной из макроэкономических переменных, определяющих доходность актива. Например, если инвестор полагает, что доходность акции зависит от двух составляющих - общего объема выпуска продукции и процентных ставок
В модели индекс I1 - это прежний индекс выпуска продукции, индекс I2 представляет собой индекс разности между фактическими процентными ставками и ожидаемыми процентными ставками при данном ожидаемом значении индекса выпуска продукции I1. Соответственно коэффициент bi2 показывает степень реакции доходности акции к данному индексу. Его также можно определить как степень чувствительности доходности акции к изменению процентных ставок при фиксированном значении индекса выпуска продукции.
Большой Выбор расчесок, расческа щетка конский волос тел. . Модели финансовых отношений и построение, построение финансовой модели.
36. Существуют несколько элементарных методов выявления наличия корреляционной связи:
^ Сопоставление двух параллельных рядов (ряда значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака).
Значения факторного признака располагают в возрастающем порядке и затем прослеживают направление изменения величины результативного признака.
Если с возрастанием величины факторного признака наблюдается возрастание результативного признака, то можно предположить прямую корреляционную связь и наоборот (если x растет, а y снижается, то связь обратная).
^ Построение аналитической группировки, где все наблюдения разбиваются на группы по величине факторного признака, и по каждой группе вычисляется среднее значение результативного признака.
Предполагается, что все прочие причины носящие случайный характер, при определении средней по группам взаимопогашаются, т.е. дают в каждой группе один и тот же результат. Недостатком метода является неоднозначность результатов, которые зависят как от числа выделенных групп, так и от установления границ интервалов.
^ Графический метод. Для предварительного выявления наличия связи и раскрытия ее характера применяют графический метод, при этом используются данные об индивидуальных значения факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака. Построенный данным методом рисунок называется полем корреляции.
Наиболее совершенным методом выявления и измерения корреляционной связи является расчет коэффициентов корреляции.
В статистике различают следующие варианты зависимостей:
парная корреляция – связь между двумя признаками, один из которых результативный, а другой факторный;
частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком, при фиксированном значении других факторных признаков;
множественная корреляция - зависимость результативного признака от нескольких факторных признаков.
каноническая корреляция – зависимость группы результативного признака от группы факторных признаков.
Переменные - Y и X могут быть измерены в разных шкалах, именно это определяет выбор соответствующего коэффициента корреляции. Представим соотношения между типами шкал, в которых могут быть измерены анализируемые переменные соответствующими мерами связи в виде таблиц.
Показатели, измеренные в разных шкал и способы измерения взаимосвязи между ними.
37.
Построение уравнения регрессии осуществляется, как правило, методом наименьших квадратов, суть которого состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений результатного признака от его расчётных значений.
Коэффициенты регрессии рекомендуется определять с помощью аналитических пакетов для персонального компьютера или специального финансового калькулятора.
Для эффективной обработки дискретных данных и получения регрессионных зависимостей при исследовании и моделировании технологических процессов разработан алгоритм и составлена программа, которая осуществляет статистическую обработку данных, определение коэффициентов корреляции, поиск оптимального вида функционального выражения при аппроксимации данных с произвольным числом факторов и откликов, степенью полинома, экспоненциальными и логарифмическими преобразованиями и т.д.
В алгоритме реализованы следующие основные возможности:
- обработка матриц любого размера с произвольным числом факторов и откликов, с максимально возможным использованием данных для матриц с недостающими значениями;
- выброс резко выделяющихся значений в матрице исходных данных;
- вычисление коэффициентов линейной парной и множественной корреляции;
- расчёт уравнений регрессии произвольного порядка с положительными и отрицательными степенями, логарифмическими и экспоненциальными преобразованиями, применяемыми как к отдельным факторам, так и ко всему выражению;
- автоматический поиск наилучшего вида уравнения с использованием специального алгоритма, позволяющего в максимальной степени избежать ошибок из-за взаимной корреляции между членами полинома и погрешностей вычислений;
- определение статистических характеристик уравнения регрессии и матрицы исходных данных;
- отсев незначащих членов уравнения регрессии;
- выдача результатов в виде таблиц и графиков.
38. Определение тесноты связи между факторами: линейный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации.
Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии в качестве такового показателя выступает линейный коэффициент корреляции r.
Одна из формул линейного коэффициента корреляции имеет вид.
Коэффициент корреляции находится в пределах: - 1 < r < 1.
Если b > 0, то 0 < r < 1, и, наоборот, при b < 0, - 1 < r < 0.
Линейный коэффициент корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютного значения линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствие связи между признаками. При нелинейном виде модели связь может оказаться достаточно тесной.
Квадрат линейного коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации. Он характеризует долю дисперсии результативного показателя y, объясняемую регрессией.
Соответственно величина 1 - r2 характеризует долю дисперсии у, вызванную влиянием остальных, неучтенных в модели, факторов.
39. Предметом изучения СЭС является количественная сторона массовых социальных и экономических явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, в том числе особенности секторно-отраслевой структуры экономики, методология составления счетов внутренней экономики и «остального мира», методология построения и анализа макроэкономических показателей, показателей уровня жизни населения и т.д.
К числу общих методов статистики относятся:
– метод обобщающих показателей, средних величин;
– выборочный метод;
– индексный метод;
– корреляционно-регрессионный анализ;
– балансовый метод;
– метод графического представления информации;
– метод международных сопоставлений;
– метод экспертных оценок;
– совокупность методов экстраполяции (прогнозирования) от простейших до сложных статистико-динамических моделей.
К числу специальных методов СЭС относятся:
– секторно-отраслевая классификация рыночной экономики;
– методы макроэкономических балансов;
– методы разработки, сбалансирования и анализа интегрированных макроэкономических показателей.
К числу постоянных задач, стоящих перед СЭС, относятся:
– изучение процессов общественного воспроизводства;
– комплексное отражение и анализ социально-экономических процессов;
– характеристика динамики материального и культурного уровня жизни населения;
– информационное обеспечение органов управления для принятия решений;
– информирование населения страны о ходе выполнения управленческих решений;
– выработка требований к статистике отраслей экономики, бухгалтерскому и управленческому учету, соблюдение которых необходимо для получения сопоставимых и достоверных данных с целью расчета и анализа макроэкономических показателей, цен и налогов;
– выявление основных пропорций и соотношений между производством, потреблением и накоплением, наличием ресурсов и их использованием, отраслями и секторами экономики;
– разработка методических подходов к моделированию и анализу межотраслевых связей, спроса и предложения;
– разработка методов анализа, которые раскрывают основные тенденции развития экономики, а также методов расчета и сравнительного анализа показателей экономического и социального развития разных стран, международных экономических связей.