- •4. Ряды распределения: понятие, виды, графическое изображение, приемы анализа.
- •5. Статистические таблицы и графики: виды, правила построения.
- •6. Абсолютные и относительные статистические величины: сущность, виды, способы расчета, единицы измерения.
- •7. Вариация признака, значение ее статистического изучения. Меры вариации.
- •8. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий.
- •9. Выборочный метод как основной вид несплошного статистического наблюдения. Виды, методы и способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки.
- •10. Ошибки выборочного наблюдения, понятие, виды, способы расчета. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность.
- •11. Статистические методы изучения взаимосвязей. Меры тесноты взаимосвязи.
- •12. Этапы корреляционно–регрессионного анализа. Расчет параметров уравнения регрессии, их экономический смысл.
- •7.2. Парная корреляция и парная линейная регрессия
- •13. Понятие о множественной регрессии и корреляции. Меры тесноты связей в многофакторной системе.
- •14. Непараметрические методы оценки взаимосвязей.
- •15. Ранговая корреляция, понятие, методы ее измерения.
- •16. Ряды динамики: понятие, виды, правила построения, элементарные показатели анализа.
- •17. Средние показатели ряда динамики.
- •18. Взаимосвязанные ряды динамики, методы их статистического анализа.
- •19. Методы выявления тенденций развития в рядах динамики.
- •20. Сезонные колебания в рядах динамики: понятие, статистические методы их изучения.
- •21. Агрегатный индекс как основная форма общих индексов.
- •22. Общие индексы как средние из индивидуальных индексов.
- •23. Индексы средних величин: индексы переменного, постоянного составов, влияние структурных сдвигов.
- •24. Основы индексного факторного анализа. Методы разложения абсолютного прироста по факторам.
- •25. Территориальные индексы: понятие, способы расчета.
- •26. Макроэкономическая статистика: предмет, задачи, основные категории.
- •27. Основные макроэкономические показатели, их взаимосвязь.
- •28. Методы исчисления валового внутреннего продукта.
- •29. Экономические активы: понятие, состав, направления их статистического изучения.
- •30. Природные ресурсы: проблемы их статистической оценки.
- •31. Статистическое изучение объема, структуры, динамики национального имущества.
- •32. Основные средства и методы их оценки. Балансы основных средств.
- •33. Оборотные средства, методы их статистического изучения.
- •34.Финансовые активы и пассивы, методы их статистического изучения.
- •35.Система показателей банковской статистики.
- •36. Население как объект и субъект экономической деятельности. Показатели численности, состава и движения населения.
- •37. Статистика рынка труда: задачи, система показателей.
- •38. Система показателей уровня жизни населения.
- •39.Индикаторы экономического цикла, их роль в исследовании экономической конъюнктуры и деловой активности.
- •41. Предприятие как хозяйствующий субъект и объект статистики.
- •42.Материально-вещественные и стоимостные показатели результатов производства предприятия.
- •43.Система стоимостных показателей результатов деятельности предприятия.
- •44. Основной капитал предприятия. Классификация, виды оценки, методы переоценки.
- •45. Показатели наличия, состояния и движения основного капитала предприятия.
- •46. Оборотный капитал предприятия, понятие, виды, источники образования.
- •47. Персонал предприятия, его состав, показатели наличия и движения
- •48.Финансовые ресурсы и их роль в деятельности предприятия.
- •49.Показатели эффективности использования отдельных видов ресурсов предприятия.
- •50.Показатели эффективности деятельности предприятия в рыночных условиях.
19. Методы выявления тенденций развития в рядах динамики.
Проверка ряда на наличие тренда может выполняться несколькими методами.
1. Метод средних. Изучаемый ряд динамики разбивается на несколько интервалов (обычно на два), для каждого из которых определяется средняя величина. Выдвигается гипотеза о существенном различии средних. Если эта гипотеза принимается, то признается наличие тренда. В более мощном критерии Кокса и Стюарта весь анализируемый ряд динамики разбивают на три группы и сравнивают между собой уровни первой и последней групп.
2. Метод серий. По этому способу каждый конкретный уровень временного ряда считается принадлежащим к одному из двух типов
3. Графический метод. Для подтверждения наличия или отсутствия тренда часто достаточно представить уровни временного ряда на графике (см. тему «Статистические графики»). Графическая иллюстрация развития во времени считается достаточно убедительной.
Непосредственное выделение тренда может быть выполнено тремя методами.
1. Укрупнение интервалов. Ряд динамики разделяют на некоторое достаточно большое число равных интервалов. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития явления, переходят к расчету средних уровней за большие промежутки времени, увеличивая длину каждого интервала (одновременно уменьшается количество интервалов).
2. Скользящая средняя. В этом методе исходные уровни ряда заменяются средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих. Количество уровней, по которым рассчитывается среднее значение, называют интервалом сглаживания. Интервал может быть нечетным (3, 5, 7 и т.д. точек) или четным (2, 4, 6 и т.д. точек). При нечетном сглаживании каждое полученное среднее арифметическое значение закрепляют за серединой интервала. При обработке ряда четными интервалами их искусственно делают нечетными, для чего образуют ближайший больший нечетный интервал, но из крайних его уровней берут только по 50 %; полученное среднее арифметическое значение также закрепляют за серединой каждого расчетного интервала. Последовательно передвигая интервал сглаживания получают последовательность средних (скользящих) значений.
3. Аналитическое выравнивание. Под этим понимается определение аналитического выражения, формулы – f(t) для основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. Развитие предстает как бы в зависимости только от течения времени t. Отклонения конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически.
Трендовая модель имеет вид
Уt = f(t) + t ,
где f(t) – уровень, определяемый тенденцией развития (трендовая составляющая); t – случайное и циклическое отклонение от тенденции
В процессе аналитического выравнивания определяется конкретный вид и параметры аналитической зависимости f(t). На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса.