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
Федеральное агентство по культуре и кинематографии
Федеральное государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский государственный университет
кино и телевидения»
Кафедра Бухгалтерского учета
Курсовой проект
по дисциплине: «Статистика»
тема: «Статистическая обработка данных»
Вариант № 14
Выполнил:
Майорова Д. В., 041 гр.
Проверил:
Ст.пр. Меркулова В. В.
Санкт-Петербург
2012
Содержание
Введение……………………………………………………………………………3
Глава 1. Статистическая обработка результатов выборочных наблюдений…..4
1.5. Параметрическая оценка функции плотности распределения………..12
1.6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона……………………………………………………16
Глава 2. Статистика национального богатства…………………………………19
2.1 Понятие национального богатства и его элементы……………………………
2.2 Баланс активов и пассивов………………………………………………………
2.3 Статистика основных фондов……………………………………………………
2.4 Показатели статистических оборотных средств……………………………....
Заключение………………………………………………………………………28
Список литературы……………………………………………......…………….29
Введение
Сейчас, всю нашу жизнь можно преобразовать в статистику.
В науке термин «статистика» появился в 1746 году, ввел его немецкий ученый Готфрид Ахенваль.
Статистика – отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.
Цель курсового проекта:
• иметь представление о сущности статистики как науки и ее роли в
управлении государством;
• приобрести знания и навыки в исчислении и анализе статистических
показателей в различных отраслях экономики;
• приобрести навыки по сбору и обработке статистической информации;
• приобрести навыки по анализу результатов экономического развития
предприятия;
• приобрести навыки по построению прогнозов экономических процессов;
• сформировать научно-исследовательскую компоненту статистического
мышления.
Раздел 1. Статистическая обработка результатов выборочных наблюдений
1.1 Постановка задачи
По выборке объёма n провести статистическую обработку результатов
выборочных наблюдений (статистических наблюдений).
Цель работы:
- изучить и усвоить основные понятия дисциплины “Статистика”;
- овладеть методикой статистического оценивания числовых
характеристик случайной величины и нормального закона
распределения;
- ознакомиться с методикой применения статистических критериев для
проверки гипотез.
Исходные данные:
Проведен эксперимент, в результате которого, была получена выборка объема
N=60, которая соответствует случайной величине, распределенной по
нормальному закону.
Таблица 1.1.1
Выборка – вариант 14
|
1 |
13,53 |
16 |
14,82 |
31 |
11,78 |
46 |
12,14 |
|
2 |
12,58 |
17 |
13,05 |
32 |
13,38 |
47 |
14,49 |
|
3 |
13,10 |
18 |
13,74 |
33 |
12,84 |
48 |
13,04 |
|
4 |
12,85 |
19 |
13,83 |
34 |
14,16 |
49 |
13,71 |
|
5 |
12,09 |
20 |
12,50 |
35 |
13,37 |
50 |
12,67 |
|
6 |
12,21 |
21 |
13,52 |
36 |
11,69 |
51 |
14,81 |
|
7 |
11,62 |
22 |
12,10 |
37 |
14,24 |
52 |
11,38 |
|
8 |
14,12 |
23 |
14,74 |
38 |
12,51 |
53 |
12,46 |
|
9 |
14,42 |
24 |
13,95 |
39 |
12,44 |
54 |
12,04 |
|
10 |
12,39 |
25 |
12,88 |
40 |
12,00 |
55 |
14,22 |
|
11 |
15,37 |
26 |
14,97 |
41 |
12,09 |
56 |
13,84 |
|
12 |
12,05 |
27 |
12,96 |
42 |
13,29 |
57 |
11,65 |
|
13 |
12,10 |
28 |
12,83 |
43 |
13,38 |
58 |
14,44 |
|
14 |
12,33 |
29 |
12,87 |
44 |
12,67 |
59 |
12,98 |
|
15 |
14,70 |
30 |
12,82 |
45 |
13,06 |
60 |
12,95 |
1.2. Вычисление основных числовых характеристик
выборочных наблюдений
Среднее арифметическое случайной величины Х
N=60
∑
Х= i=1 = 13.11
N
Среднее линейное отклонение
N=60
d = 1 ∑ |Xi – X| = 48,1/60 = 0,8
N i=1
Дисперсия случайной величины Х
N=60
D[X] = σ2 = 1 ∑ (Xi – X )2 = 56,20/60 = 0,94
N i=1
Несмещенная оценка дисперсии
N=60
D[X] = σ2 = 1 ∑ (Xi – X )2 = 56,20/59 = 0,95
N-1 i=1
Среднее квадратическое отклонение
σ = √ D[X] = √0,94 = 0,97
Несмещенная выборочная оценка для среднего квадратического отклонения
σ = √ D[X] = √0,95 = 0,975
Коэффициент вариации
V = 0,975 * 100% = 7,44%
13,11
Коэффициент ассиметрии случайной величины Х
N=60
As = 1 ∑ (Xi – X )3 = 0,453
N i=1
σ3
Коэффициент экцесса случайной величины Х
N=60
E = 1 ∑ (Xi – X )4 - 3= - 0,782
N i=1
σ 4
Вариационных размах
R = Xmax - Xmin = 15,37 -11,38 = 3,99
На основании полученных вычислений можно сделать следующие выводы:
V = 7,44 % < 33%
По результатам вычисления асимметрия As = -0,453 и коэффициент эксцесса Е = -0,782 не близки к нулю.
Коэффициент асимметрии равен As= -0,453. Он отрицательна, а это значит, что «длинная часть» кривой располагается слева от математического ожидания.
Коэффициент эксцесса равен Е= -0,782. Он отрицательный, а это означает, что функция плотности имеет более низкую и плоскую вершину, чем плотность нормального распределения. В связи с этим необходимы дополнительные исследования для выяснения степени близости распределения выборки к нормальному распределению.
Для вычисления интервальной оценки математического ожидания воспользуемся известной формулой
Где а=М[X] – математическое ожидание
N-1 =V – число степеней свободы
tv,p – величина, численно равная половине интервала, в который может попасть случайная величина Х, имеющая определенный закон распределения при заданной доверительной вероятности ρ и заданном числе степеней свободы V.
tv,p подставляем в формулу вычисленные ранее значения Х, σ и N в результате получим
0,975 0,975
13,11– t59,p √60 <а< 13,11 + t59,p √60
Задаемся доверительной вероятностью
Р1 = 0,95; Р2 = 0,99
Для каждого значения р1 (i =1,2) находим по таблице 3.1.1 (из методички) значения t59;pi и вычисляем два варианта интервальных оценок для математического ожидания.
При р1 =0,95 t59; 0,95 =2,00
13,0775 <а< 13,1425
При р2 = 0,99 t59; 0,95 = 2,66
13,067 <а< 13,153
Для интервальной оценки дисперсии существуют следующие неравенства:
(N-1) σ 2 < σ2 < (N-1) σ 2
x22 x21
Подставляя в неравенство известные значения N и σ получим неравенство, в котором неизвестны x22 и x21.
59*0,975 < σ2 < 59*0,975
x22 x21
Задаваясь доверительной вероятностью р1 (или уровнем значимости α ) вычисляем значения 1-р1 и 1+р1 .
2
Используя эти два значения и степень свободы v=N-1 по таблице 1.3.2 (в методичке) находим x21 и x21
= = = =
x22 и x21 - это границы интервала, в который попадает случайная величина Х, имеющая x2 (хи-квадрат) распределение при выбранной вероятности pi и заданной степени свободы v.
Для p1 = 0,95 1-p1 = 0,025; 1+p1 =0,975 и v=59 находим по таблице 3.2
2
x21 = x2 0,975;59= 40,4817
x22 = x2 0,025;59= 83,2976
Подставляя в неравенства x21 и x22 и произведя вычисления получим интервальную оценку
0,691 < σ2 < 1,421
Для p2 = 0,99 1-p2 = 0,005; 1+p2 =0,995 и v=59 находим по таблице 3.2
2
x21 = x2 0,995;59= 35,5346
x22 = x2 0,005;59= 91,9517
Подставляя в неравенства x21 и x22 и произведя вычисления получим интервальную оценку
0,626 < σ2 < 1,619
Для интервальной оценки среднего квадратического отклонения имеем
√N-1 * σ < σ < √N-1 * σ
√ x22 √ x21
При p1 = 0,95; 0,8204 < σ < 1,1768
При p2 = 0,99; 0,7808 < σ < 1,2562
1.4 Ранжирование выборочных данных, вычисление моды и медианы
Используя исходные данные, записываем все заданные значения выборки в виде неубывающей последовательности значений случайной величины Х. Данный ранжированный ряд представлен в таблице 4.1.
Таблица 1.4.1.
Ранжированный ряд
Исходные данные
|
1 |
11,38 |
16 |
12,39 |
31 |
12,96 |
46 |
13,84 |
|
2 |
11,62 |
17 |
12,44 |
32 |
12,98 |
47 |
13,95 |
|
3 |
11,65 |
18 |
12,46 |
33 |
13,04 |
48 |
14,12 |
|
4 |
11,69 |
19 |
12,5 |
34 |
13,05 |
49 |
14,16 |
|
5 |
11,78 |
20 |
12,51 |
35 |
13,06 |
50 |
14,22 |
|
6 |
12 |
21 |
12,58 |
36 |
13,1 |
51 |
14,24 |
|
7 |
12,04 |
22 |
12,67 |
37 |
13,29 |
52 |
14,42 |
|
8 |
12,05 |
23 |
12,67 |
38 |
13,37 |
53 |
14,44 |
|
9 |
12,09 |
24 |
12,82 |
39 |
13,38 |
54 |
14,49 |
|
10 |
12,09 |
25 |
12,83 |
40 |
13,38 |
55 |
14,7 |
|
11 |
12,1 |
26 |
12,84 |
41 |
13,52 |
56 |
14,74 |
|
12 |
12,1 |
27 |
12,85 |
42 |
13,53 |
57 |
14,81 |
|
13 |
12,14 |
28 |
12,87 |
43 |
13,71 |
58 |
14,82 |
|
14 |
12,21 |
29 |
12,88 |
44 |
13,74 |
59 |
14,97 |
|
15 |
12,33 |
30 |
12,95 |
45 |
13,83 |
60 |
15,37 |
Интервал [11,38;15,37] содержащий все элементы выборки, разобьём на частичные интервалы, используя при этом формулу Стерджеса для определения оптимальной длины и границ этих частичных интервалов.
По формуле Стерджеса длина частичного интервала равна:
h= Xmax - Xmin = 3,99 = 0,7296 ≈ 0,6
1+ 3,322lgN 6,91
Для удобства и простоты расчетов выбираем h= 0,6 и вычисляем границы интервалов.
За начало первого интервала принимаем значение
Хо = Xmin – h/2 = 11,38 – 0,3 = 11,08
Далее вычисляем границы интервалов.
Х1 = Хо + h = 11,08 + 0,6 = 11,68
Х2 = Х1 + h = 11,68+ 0,6 = 12,28
Х3 = Х2 + h = 12,28+ 0,6 = 12,88
Х4 = Х3 + h = 12,88+ 0,6 = 13,48
Х5 = Х4 + h = 13,48+ 0,6 = 14,08
Х6 = Х5 + h = 14,08+ 0,6 = 14,68
Х7 = Х6 + h = 14,68+ 0,6 = 15,28
Х8 = Х7 + h = 15,28+ 0,6 = 15,88
Вычисление границ заканчивается как только выполняется неравенство Хп >Хmax
то есть Х8 = 15,88> Хmax = 15,37
По результатам вычислений составляем таблицу. В первой строке таблицы помещаем частичные интервалы, во второй строке – середины интервалов, в третьей строке записано количество элементов выборки, попавших в каждый интервал – частоты; в четвертой строке записаны относительные частоты и в пятой строке записаны значения плотности относительных частот или значения выборочной, экспериментальной функции плотности.
По результатам вычислений функции плотности, представленной в Таблице 1.4.2., можно сделать вывод, что мода имеет 1 локальный максимум в окрестности точки х = 12,58 и с частотой по n = 14
Оценку медианы находим, используя вариационный ряд для которого
n = 2k = 60 и k = 30:
Мe =1/2 (хk + хk+1) = ½ (х30 + х31) = ½ (12,95+12,96) = 12,96
Сравнение оценок Мe медианы = 12,96 и оценки математического ожидания Х = 13,11 показывает, что они отличаются на 15 %.
Таблица 1.4.2
|
[xi-1; xi) |
[11,08;11,68) |
[11,68;12,28) |
[12,28;12,88) |
[12,88;13,48) |
[13,48;14,08) |
[14,08;14,68) |
[14,68;15,28) |
[15,28;15,88) |
|
11,38 |
11,98 |
12,58 |
13,18 |
13,78 |
14,38 |
14,98 |
15,58 |
|
|
ni |
4 |
11 |
14 |
11 |
7 |
7 |
5 |
1 |
|
0,0667 |
0,1833 |
0,2333 |
0,1833 |
0,1167 |
0,1167 |
0,0833 |
0,0167 |
|
|
0,1111 |
0,3056 |
0,3889 |
0,3056 |
0,1944 |
0,1944 |
0,1389 |
0,0278 |
1.5 Параметрическая оценка функции плотности распределения
Предположим, что статистические наблюдения принадлежат к
нормальному закону распределения с функцией плотности в виде:
Где и известны – они вычисляются по выборке.
= 0,975 = 13,11
Значения этой функции вычисляются для середины частичных интервалов вариационного ряда, т.е. при х = . На практике для упрощения вычислений функции , где i = 1,2,…, k, пользуются таблицами значений функции плотности стандартной нормальной величины.
Для этого вычисляем значения для i = 1,2,…, k, затем по таблице находим значение .
Z1 = (x1-x)/ σ = (11.38 – 13.11) /0,975 = -1,77
Z2 = (x2-x)/ σ = (11,98-13.11)/ 0,975 = -1,16
Z3 = (x3-x)/ σ = (12,58-13,11)/0,975 = -0,544
Z4 = (x4-x)/ σ = (13,18-13,11)/0,975 = 0,072
Z5 = (x5-x)/ σ = (13,78-13,11)/0,975 = 0,69
Z6 = (x6-x)/ σ = (14,38-13,11)/0,975 = 1,3
Z7 = (x7-x)/ σ = (14,98 – 13,11)/0,975 = 1,918
Z8 = (x8-x)/ σ = (15,58-13,11)/0,975 = 2,53
По таблице находим значение f(zi):
= 0,0833
= 0,2036
= 0,3448
= 0,3980
= 0,3144
= 0,1714
= 0,0644
= 0,0163
И после вычисляем функцию:
φ (1) = 1 / σ = 0,0833/ 0,975 = 0,09
φ (2) = 2 / σ = 0,2036/ 0,975 = 0,21
φ (3) = 3 / σ = 0,3448/0,975 = 0,35
φ (4) = 4 / σ = 0,3980/0,975 = 0,41
φ (5) = 5 / σ = 0,3144/0,975 = 0,32
φ (6) = 6 / σ = 0 ,1714/ 0,975 = 0,18
φ (7) = 7 / σ = 0,0644/0,975 = 0,07
φ (8) = 8 / σ = 0,0163/ 0,975 = 0,02
Функция , вычисленная при заданных параметрах и в середине частичного интервала, фактически является теоретической относительной частотой, отнесенной к середине частичного интервала.
Поэтому для определения теоретической частоты , распределенной по всей ширине интервала, эту функцию необходимо умножить на .
где h = 0,6
рT1 = 0,6*0,09 = 0,054
рT2 = 0,6*0,21 = 0,126
рT3 = 0,6*0,35 = 0,21
рT4 = 0,6*0,41 = 0,246
рT5 = 0,6*0,32 = 0,192
рT6 = 0,6*0,18 = 0,108
рT7 = 0,6*0,07 = 0,042
рT8 = 0,6*0,02 = 0,012
где N = 60
nT1 = 0,09* 60 = 5,4
nT2 = 0,21*60 = 12,6
nT3 = 0,35*60 = 21
nT4 = 0,41*60 = 24,6
nT5 = 0,32*60 = 19,2
nT6 = 0,18*60 = 10,8
nT7 = 0,07*60 = 4,2
nT8 = 0,02*60 = 1,2
|
[xi-1; xi) |
||||||||
|
[11,08;11,68) |
4 |
11,38 |
0,0667 |
0,1111 |
-1,77 |
0,09 |
0,054 |
5,4 |
|
[11,68;12,28) |
11 |
11,98 |
0,1833 |
0,3056 |
-1,16 |
0,21 |
0,126 |
12,6 |
|
[12,28;12,88) |
14 |
12,58 |
0,2333 |
0,3889 |
-0,544 |
0,35 |
0,21 |
21 |
|
[12,88;13,48) |
11 |
13,18 |
0,1833 |
0,3056 |
0,022 |
0,41 |
0,246 |
24,6 |
|
[13,48;14,08) |
7 |
13,78 |
0,1167 |
0,1944 |
0,69 |
0,32 |
0,192 |
19,2 |
|
[14,08;14,68) |
7 |
14,38 |
0,1167 |
0,1944 |
1,3 |
0,18 |
0,108 |
10,8 |
|
[14,68;15,28) |
5 |
14,98 |
0,0833 |
0,1389 |
1,918 |
0,07 |
0,042 |
4,2 |
|
[15,28;15,88) |
1 |
15,58 |
0,0167 |
0,0278 |
2,53 |
0,02 |
0,012 |
1,2 |
|
Σ |
60 |
1 |
0,99 |
99 |
Построим графики экспериментальной и теоретической плотности
нормального распределения (рис. 1.5.1).
1.6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона
Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х сравнивают между собой экспериментальные и теоретические частоты по критерию Пирсона:
Статистика имеет распределение с V = k – r – 1 степенями свободы, где k – число интервалов эмпирического распределения, r – число параметров теоретического распределения, вычисленных по экспериментальным данным. Для нормального распределения число степеней свободы равно:
V = k – 3
В теории математической статистики доказывается, что проверку гипотезы о модели закона распределения по критерию Пирсона можно делать только в том случае, если выполняются следующие неравенства:
N ≥ 50 ≥ 5 где i = 1,2,3…
Из результатов вычислений, приведенных в таблице 5.1 следует, что необходимое условие для применения критерия согласия Пирсона не выполнены, т.к. в некоторых группах < 5. Поэтому те группы вариационного ряда, для которых необходимое условие не выполняется, объединяют с соседними и, соответственно, уменьшают число групп, при этом частоты объединенных групп суммируются. Так объединяют все группы с частотами < 5 до тех пор, пока для каждой новой группы будет выполняться условие ≥ 5.
При уменьшении числа групп для теоретических частот соответственно уменьшают и число групп для эмпирических частот. После объединения групп в формуле для числа степеней свободы V = k – 3 в качестве k принимают новое число групп, полученное после объединения частот.
Результаты объединения интервалов и теоретических частот для таблицы 5.1 приведены соответственно в таблице 6.1.
Результаты вычислений из таблицы 6.1 можно использовать для проверки гипотезы о нормальном распределении с помощью критерия Пирсона.
Процедура проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х выполняется в следующей последовательности:
Таблица 6.1.
Результаты объединения интервалов и теоретических частот
|
[11,08; 12,28) |
0,18 |
18 |
15 |
9 |
0,5 |
|
[12,28; 12,88) |
0,21 |
21 |
14 |
49 |
2,33 |
|
[12,88; 13,48 ) |
0,246 |
24,6 |
11 |
184,96 |
7,52 |
|
[13,48; 14,08) |
0,192 |
19,2 |
7 |
148,84 |
7,75 |
|
[14,08; 14,68) |
0,108 |
10,8 |
7 |
14,44 |
1,34 |
|
[14,68; 15,88) |
0,054 |
5,4 |
6 |
0,36 |
0,07 |
|
Σ |
0,99 |
99 |
60 |
19,51 |
При выбранном уровне значимости а = 0,05 и числе групп k = 6, число степеней свободы V = 3.
По таблице для а = 0,05 и V = 3 находим = 5,99147.
В результате получаем:
Для = 0,8802566, которое нашли по результатам вычислений, приведенных в Таблице 6.1, имеем:
=0,8802566 < = 5,99147
Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении случайной величины Х.
Раздел 2. Статистика национального богатства
2.1 Сущность и элементы национального богатства
Национальное богатство – один из важнейших показателей экономического развития страны, который представляет денежное выражение всей совокупности потребительных стоимостей, накопленных обществом за всю его историю по состоянию на определенную дату.
В методологических положениях по статистике Росстата НБ определяется как совокупность ресурсов страны (экономических активов), составляющих необходимые условия производства товаров, оказания услуг и обеспечения жизни людей.
Национальное богатство включает:
Национальное богатство состоит из различных элементов и имеет свою структуру. Элементами национального богатства является:
Основной производительный капитал – это функционирующие заводы, фабрики, производственный и технический потенциал которых создает национальный продукт.
Оборотный капитал – это произведенное и накопленное сырье и материалы, необходимые для производства. Стоимость сырья и материалов может составлять до 25% от стоимости основного капитала.
Резервы и запасы так же относятся к национальному богатству. Они есть на каждом предприятии и гарантируют непрерывность производственного процесса. Сюда же относят готовую, но нереализованную в сфере обращения продукцию, и страховые фонды.
Основной капитал, функционирующий в непроизводственной сфере. Это жилые дома и учреждения социально-культурной сферы.
Имущество населения так же входит в состав национального богатства. Все, что накоплено семьей за длительный период, позволяет ей нормально существовать и служит основой ее дальнейшего процветания, является одновременно составной частью богатства страны.
Используемые богатства природы т. е. природные ресурсы, к которым приложен труд человека. Остальное представляет собой потенциальное богатство, которое может превратиться в реальное через какой-то промежуток времени.
Все перечисленные элементы национального богатства имеют вещественное содержание т.е. представляют материальное богатство общества. Но, с приходом научно-технического прогресса, большую роль стала играть информация, а экономика, c середины 20 в., из индустриальной стала превращаться в постиндустриальную, и в национальное богатство были включены нематериальные элементы.
К ним относили человеческий капитал и информацию. В наше время появляется такая точка зрения, что действительным богатством страны должен стать интеллектуальный и духовный потенциал населения.
Считается, что именно он заставит развиваться экономику, политику, менять характер социальных и производственных отношений и весь облик страны. Поэтому в состав национального богатства включили человеческий капитал, впитавший в себя все достижения современной науки и техники.
Информация сама по себе тоже становится национальным богатством с появлением современной информационной технологии, основанной на компьютерной технике. Но ее ценность неодинакова для получателей: кто-то готов заплатить за нее миллионы, а для кого-то она не обладает никакой ценностью.
С ускоренным прогрессом человеческого общества и экономики были попытки включить в состав национального богатства такие элементы как, экологическая обстановка в стране, безопасность населения и др. Но нужно, чтоб они соответствовали основным признакам национального богатства: материальности, накопляемости, долговременности использования, воспроизводимости, отчуждаемости и возможности превращаться в элемент рыночного оборота.
Таким образом, современное понятие национального богатства можно определить как созданную трудом и накопленную обществом совокупность материальных и духовных ценностей, служащую основой дальнейшего развития.
2.2 Баланс активов и пассивов
При рыночной форме хозяйствования (по методологии СНС) в состав национального богатства включается не только совокупность материальных благ, созданных трудом человека, и используемых природных ресурсов, но и чистые финансовые активы
Чистые финансовые активы - разность между стоимостью финансовых активов и суммой обязательств хозяйствующих субъектов данной страны
Для страны в целом собственный капитал, т. е. ее национальное богатство, представляет собой совокупность нефинансовых активов всех хозяйствующих субъектов, находящихся на экономической территории страны (резидентов), и чистых требований к другим странам
Расчет национального богатства (по стране) и чистой стоимости собственного капитала (для каждой хозяйственной единицы и секторов экономики) отражается в специальных таблицах – в балансе активов и пассивов, который составляется по состоянию на начало и конец периода (см. табл.)
Таблица 2.2.1
Схема баланса активов и пассивов на начало (конец) периода
|
Активы (требования) |
Пассивы (обязательства) |
|
1. Нефинансовые активы:
2. Финансовые активы |
3. Финансовые обязательства 4. Чистая стоимость собственного капитала (1+2-3) |
При исчислении Национального богатства станы в целом учитывается только сальдо зарубежных финансовых активов и обязательств, так как финансовые активы и обязательства, возникающие между секторами экономики данной страны, взаимно погашаются.
Баланс необходим для анализа экономического и финансового положения как страны в целом, так и отдельных секторов экономики, а поэтому его разработка является одной из важнейших задач статистики.
Стоимость активов на конец периода можно представить следующим образом:
Ак = Ан + ∆Аэк + ∆Адр ± χ
где Ак и Ан - стоимость актива данного вида соответственно на конец и начало периода;
∆Аэк – изменение стоимости актива в результате экономических операций (разница между стоимостью приобретенных и выбывших активов)
∆Адр – другие изменения стоимости актива, не относящиеся к экономическим операциям (факторы чрезвычайного характера)
χ – номинальное увеличение (уменьшение) стоимости актива за период в результате изменения его цены, т. е. холдинговая прибыль.
Стоимость пассивов на конец периода определяется также балансовым способом:
Пк = Пн + ∆О + ∆ Одр ± χ
где Пк и Пн – стоимость пассивов соответственно на начало и конец периода.
∆О – изменение задолженности (разница между принятыми обязательствами и погашенными).
∆ Одр – другие изменения в объеме обязательств.
На основе этих расчетов могут быть определены абсолютные изменения (прирост или уменьшение) в стоимости активов и пассивов как разность между их величиной на конец и начало периода. Изменение стоимости активов и обязательств в результате экономических операций отражается в СНС в счете операций с капиталом и в финансовом счете.
На основе статистической информации, отражаемой в балансе активов и пассивов по секторам экономики, можно определить распределение богатства, инвестиционную активность отдельных секторов, уровень ликвидности их финансовых активов и т. д.
2.3 Статистика основных фондов национального богатства
Важнейшую часть национального богатства составляют основные фонды. Основные фонды – это производственные активы, которые длительное время неоднократно в неизменной натурально-вещественной форме используются в экономике, постепенно перенося свою стоимость на создаваемые продукты и услуги. Для характеристики основных фондов используется система показателей (показатели объема, состава, состояния, движения, использования и др.).
Задачей статистики национального богатства является изучение структуры и динамики основных фондов. Группировки, применяемые в изучении структуры основных фондов, представлены на рис. 1.1.
|
|
|
Основные фонды оцениваются на определенные даты (моментный показатель). Для их обобщения в зависимости от исходной информации исчисляют средние:
1) если данные приведены на начало и конец года, то средняя рассчитывается по средней арифметической простой:
;
2) если данные приведены через равные промежутки времени в течение года (например, по состоянию на 1-е число каждого месяца), то средняя рассчитывается по формуле средней хронологической:
Основные фонды оцениваются:
– по полной первоначальной стоимости (складывается из цены приобретения и расходов на доставку и монтаж);
– первоначальной стоимости за вычетом износа;
– полной восстановительной стоимости (складывается из стоимости основных фондов в современных условиях их воспроизводства);
– восстановительной стоимости за вычетом износа.
Стоимость основных фондов меняется в течение отчетного периода как в связи с их износом, так и в связи с их выбытием и приобретением. Для характеристики этого изменения составляют балансы основных фондов по полной стоимости и по стоимости за вычетом износа.
В балансах основных фондов показывается их наличие на начало и конец года. При составлении баланса основных фондов по стоимости за вычетом износа, кроме того, учитывают сумму амортизации, уменьшающей стоимость, и капитальный ремонт, увеличивающий стоимость основных фондов.
На основе баланса основных фондов рассчитывают показате ли состояния и движения основных фондов:
– коэффициент обновления – отношение введенных новых основных фондов к их полной стоимости на конец года
;
– коэффициент выбытия – отношение выбывших основных фондов к их стоимости на начало года
Коэффициенты износа и годности исчисляют на начало и конец года.
Коэффициенты износа исчисляются отношением суммы износа к полной стоимости основных фондов:
где И – сумма износа основных фондов.
Коэффициенты годности исчисляются отношением остаточной стоимости к полной стоимости основных фондов:
где Ф и Ф' – соответственно полная и остаточная стоимость основных фондов (полная стоимость за вычетом износа);
Сравнение коэффициентов износа и годности, рассчитанных на разные даты, позволяет сделать заключение об изменении их состояния за период.
1.4 Показатели статистики оборотных средств
Ооротные фонды – важная часть национального богатства, включающая такие предметы труда, как сырье, основные и вспомогательные материалы, топливо и т. д.
Оборотные фонды могут быть рассчитаны на определенные даты и в среднем за период. Если данные приведены на начало и конец периода, то средняя рассчитывается по формуле средней арифметической простой, т. е.
Если данные приведены через равные интервалы времени, то средняя рассчитывается по формуле средней хронологической, т. е.
Заключение
В наше время выборочное наблюдение играет очень важную роль.
Причины использования выборочного метода.
Во-первых, как это ни парадоксально, это повышение точности данных; уменьшение числа единиц наблюдения в выборке резко снижает ошибки регистрации.
Во-вторых, обращение к выборкам обеспечивает экономию материальных, трудовых, финансовых ресурсов и времени.
В-третьих, без выборки не обойтись, когда наблюдение связано с порчей наблюдаемых объектов. Это относится прежде всего к изучению качества продукции, которое основано на испытаниях образцов на вибрацию, упругость, разрыв и т.д. Всю продукцию, конечно же, таким испытаниям не подвергают, только отобранные образцы. То же можно сказать об исследовании молока на жирность, зерна содержание белка, влажность, чистоту и в схожесть семян, электрических лампочек - на длительность горения и т.д. На выборках основаны маркетинговые исследования, оценки качества поставок.
В данной курсовой работе были изучены и основаны:
Список литературы