3. Методика проведения статистического исследования предприятия

3.1. Статистический анализ показателей динамики

Явления общественной жизни, изучаемые социально-экономической статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. С течением времени – от месяца к месяцу, от года к году – изменяются численность населения и его состав, объем производимой продукции, уровень производительности труда и т. д., поэтому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – процесса их развития, их динамики. Эту задачу статистика решает путем построения и анализа рядов динамики (временных рядов).

Результаты расчета должны быть представлены в виде таблицы 9.

Таблица 9.

Формулы расчета показателей динамики

Показатели	Способы расчета
	базисный	цепной
Абсолютный прирост, ц	б = Уi – У1
Средний абсолютный прирост, ц	б=	ц =
Темп роста, %
Средний темп роста, %
Темп прироста, %	=
Средний темп прироста, %
Абсолютное содержание 1% прироста, ц	-

Результаты расчета должны быть представлены в виде таблицы 10.

Таблица 10.

Показатели динамики

Годы	Уi	Абсолютный прирост		Темп роста,%			Темп прироста,%			Абсолютное содержание одного процента прироста
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный		цепной
		-	-	-	-	-		-	-
Итого									-
В среднем									-

2. Статистический анализ показателей временного ряда

Выявление и описание основной тенденции (тренда) динамического ряда осуществляется следующими методами:

• укрупнения интервала динамического ряда,

• методом скользящих средних,

• методом аналитического выравнивания.

Метод укрупнения интервала динамического ряда. Ряд динамики разделяют на некоторое число равных интервалов (например, 3 года) и рассчитывают средние уровни по укрупненным интервалам. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития явления, переходят к расчету уровней за большие промежутки времени, увеличивая длину каждого интервала (одновременно уменьшается количество интервалов).

Метод скользящих средних. В этом методе исходные уровни ряда заменяются средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих, при этом каждый раз смещаясь на один уровень.

Метод аналитического выравнивания. Аналитическое выравнивание осуществляется с применением метода наименьших квадратов. В основе, которого лежит требование минимизации суммы квадратов отклонений фактических уровней от выровненных значений, исчисленных по определенной функции, например прямой _t=а+bt. Для определения параметров уравнения а и b в соответствии с требованиями данного метода составляется система из двух нормальных уравнений:

Для упрощения расчетов применяется способ отсчета от условного начала, где значения дат заменено отклонениями (t) от даты, занимающей центральное место в динамическом ряду (t=0). В следствии того, что =0, система уравнений упрощается и,.

Аналитическое выравнивание может быть произведено с использованием ППП Excel:

1.Постройте таблицу Б1, включающую расчетные показатели для определения параметров уравнения тренда.

Определите расчетные показатели с применением «Мастера функций» (СУММ, СРЗНАЧ.и т.д.) или вводом функции в соответствующую ячейку с клавиатуры. После расчета показателей, подставьте их в формулы определения параметров уравнения.

Таблица 11.

Аналитическое выравнивание результативного показателя с 1999 по 2005 г.

Год	у	t	уt	t2
1999	у1	-3		9
2000	у2	-2		4
2001	у3	-1		1
2002	у4	0		0
2003	у5	1		1
2004	у6	2		4
2005	у7	3		9
Итого	∑у	0	∑ уt	∑ t2

Коэффициент b покажет среднегодовое увеличение (уменьшение) у . Параметр a будет представлять собой значение выровненного уровня ряда для центрального в динамическом ряду года, принятого за условное начало отсчета.

Сделать точечный прогноз на перспективу можно путем подстановки в полученное уравнение значений отклонений от центрального года для прогнозируемых периодов, например для 2006г. это значение 4. Затем можно рассчитать доверительный прогноз на будущий год, с учетом доверительной ошибки прогноза.

2.Получить в ППП Excel уравнение тренда ряда динамики можно также с применением «Мастера диаграмм». Построив диаграмму по фактическим уровням ряда и выбрав пункт меню «Диаграмма» / «Добавить линию тренда», необходимо также указать в пункте «Параметры» вывод уравнения тренда и величины достоверности аппроксимации R². В дальнейшем используя коэффициент R² произвести отбор функции тренда наиболее адекватно отражающей фактическую тенденцию изменения показателя во времени.

При этом надо учесть, что в рассчитанном программой уравнении тренда у= bх+a, х.будет представлять порядковый номер года и изменяться от 1 до n (в нашем примере от 1 до 7). Следовательно, при определении прогнозного уровня ряда в 2006г. необходимо будет подставлять значение х=8.

2. Методика проведения регрессионно-корреляционного анализа

Методика проведения парной линейной регрессии изучаемого социально-экономического показателя.

Таблица 12.

Исходные данные

Год	Изучаемый показатель (У)	Фактор (Х)
…	…	…

Для исключения автокорреляции остатков для дальнейшего корреляционно-регрессионного анализа должны использоваться отклонения от тренда или цепные абсолютные приросты: ∆_{ц у}=У_i- У_i-1 , ∆_{ц х}=Х_i- Х_i-1.

Таблица 13.

Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Год	∆ц у	∆ц х
…	…	…

В ППП Excel ввести таблицу с исходными данными. Выбрать пункт меню «Сервис»/ «Анализ данных» / выбрать «корреляция». Полученный результат в виде матрицы коэффициентов парной корреляции представлен в таблице 14.

Таблица 14.

Матрица коэффициентов парной корреляции

	У	Х
У	1
Х	rху	1

Коэффициент парной корреляции до │0,3│будет свидетельствовать о несущественной степени связи между переменными, от │0,3 │до │0,5│- о слабой, от │0,5│ до│0,7│ – об умеренной, и свыше │0,7│ - о сильной.

Следующим этапом будет проведение регрессионного анализа. В пункте «Сервис»/ «Анализ данных» / выбрать «регрессия», затем в данном диалоговом окне указать диапазон результативного (У) и факторного показателей (Х), отметить значком «v» строки «вывод остатков» и «график остатков». Пакет анализа выведет итоговые результаты расчетов представленные в таблицах В4,В5,В6,В7.

Таблица 15.

Регрессионная статистика

Множественный R
R-квадрат
Нормированный R-квадрат
Стандартная ошибка
Наблюдения

Коэффициент детерминации r² показывает, сколько процентов изменения прироста У обусловлено вариацией цепного прироста Х.

Оценка значимости уравнения регрессии в целом приводиться согласно дисперсионного анализа по F –критерию Фишера, приведенному в таблице В5. Если F_факт>F _табл ( α=0,05, к₁=m=1, к₂ =n-m-1), то уравнение является статистически значимым, если F _факт < F _табл, то не значимым.

Таблица 16.

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия
Остаток
Итого

Таблица 17.

Основные характеристики параметров регрессионного уравнения.

	Коэффи-циенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение
Х

Коэффициент регрессии показывает, на сколько произойдет увеличение (уменьшение) ежегодного прироста У от своего среднего значения при увеличение прироста Х на 1.

Проверка значимости параметров уравнения регрессии проводиться на основе t-критерия Стьюдента (t –статистика). Так если t_факт> t_табл, то параметр уравнения является статистически значим, а если не t_факт< t_табл (α=0,05, df =n-m-1), то незначим.

В таблице 18 приводятся отклонения фактических данных результативного показателя от предсказанных, согласно уравнению прямой, после подстановки в него фактических значений Х.

Таблица 18.

Остатки

Наблюдение	Предсказанный У	Остатки
…	…	…

Если с точки зрения целесообразности лучшем для результативного показателя является его повышение, то о резервах роста будут свидетельствовать отрицательные остатки по каждому отдельному наблюдению, если уменьшение, то положительные.

ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА КУРСОВЫХ РАБОТ

1. Статистическое изучение демографической ситуации в регионе.

2. Статистическое изучение национального богатства региона.

3. Статистическое изучение природно-ресурсного потенциала региона.

4. Статистическое исследование уровня жизни в регионе.

5. Статистическое изучение цен и инфляции в регионе.

6. Статистическое исследование социально-экономического развития региона при помощи многомерных статистических методов.

7. Статистическое исследование занятости в регионе.

8. Статистическое изучение товарных рынков в регионе.

9. Статистическое исследование строительства и инвестиционной деятельности в регионе.

10. Статистическое изучение инновационных процессов в регионе.

11. Статистическое изучение малого бизнеса в регионе.

12. Статистическое изучение валового регионального продукта.

13. Методика разработки основных счетов в СНС.

14. Методика составления и анализа платежного баланса в СНС.

15. Статистическое исследование производственной и социальной инфраструктуры.

16. Статистический анализ системы показателей использования труда на предприятии.

17. Статистический анализ наличия, движения и использования основного капитала фирмы.

18. Статистический анализ наличия, оборачиваемости, применения и потребления оборотного капитала фирмы.

19. Комплексный статистический анализ финансовых показателей деятельности фирмы.

20. Статистический анализ экономической эффективности производственной деятельности фирмы.

21. Статистическое изучение себестоимости продукции на производстве.

22. Расчет и анализ основных показателей статистики фондового рынка.

23. Статистическое исследование государственных финансов.

24. Статистическое исследование государственного кредита.

25. Статистический анализ внебюджетных фондов.

26. Статистический анализ привлечения инвестиционных процессов в регионе.

27. Статистическая оценка и учет инфляционных процессов в экономике.

28. Статистическое изучение рынка услуг по страхованию.

29. Статистическое изучение состояния здоровья населения и развития системы здравоохранения в регионе.

30. Статистическое изучение системы образования в регионе.

31. Статистическое изучение рынка услуг по туризму.

32. Статистическое изучение внешнеэкономических связей региона.

33. Статистическое изучение производительности труда на предприятии.

34. Статистическое изучение динамики общественных явлений.

35. Индексный метод анализа в социально-экономических исследованиях

36. Анализ фискальной политики в регионе.

37. Статистическое изучение конкурентной среды в регионе.

38. Анализ барьеров входа на отраслевых рынках.

39. Статистическое изучение рынка платных услуг региона.

40. Анализ рынка образовательных услуг региона.

41. Анализ рынка банковских услуг региона.

42. Анализ рынка транспортных услуг региона.

43. Анализ рынка услуг связи региона.

44. Анализ сферы коммунальных услуг региона.

45. Статистическое изучение миграции и урбанизации в регионе.

46. Статистическое изучение рынка недвижимости в регионе.

47. Статистический анализ институциональных преобразований.

48. Статистический анализ трансакционных издержек.

49. Анализ процессов экспансии на внутренних товарных рынках.

50. Анализ структуры потребительских расходов населения в регионе.

51. Анализ структуры доходов населения.

52. Сравнительный статистический анализ отраслевой

структуры экономики республики с другими регионами.

53. Статистическое изучение денежного спроса, оборота и обращения.

54. Расчет и анализ системы показателей статистики ценных бумаг.

55. Статистический анализ экологической ситуации в регионе.

56. Статистическое изучение банковской системы в регионе.

57. Статистический анализ деятельности банка.