Формализованные традиционные методы экономической статистики и способы обработки экономической информации.

1. Метод относительных и средних величин.

Этот метод разработан в рамках экономической статистики, адаптирован к особенностям исследования социально экономических процессов. Широко применяется в микроэкономическом анализе. Именно их широкое распространение, простота дают основания называть их традиционными. Правильное понимание сути средней величины определяет ее особую значимость в условиях рыночной экономики, когда средняя величина через единичное и случайное позволяет выявить общее и необходимое. Выявить тенденцию закономерностей экономических явлений.

Средняя величина – это обобщающая количественная характеристика в совокупности однородных явлений по одному варьирующему признаку.

Важнейшим условием применения средних величин в анализе является достаточное кол-во единиц в совокупности по которой рассчитывается среднее значение признака.

Данное условие становиться решающим при применении выборочного обследования, когда необходимо обеспечить репрезентативность выборки.

Средние величины связаны с законом больших чисел. В силу его действия при усреднении случайные отклонения индивидуальных величин взаимопогашаются и в средней выявляется оснавная тенднеция развития.

Средняя величина является равнодействующей всех факторов, оказывающих влияние на изучаемое явление. При расчете средних величин взаимопогашается влияние случайных, что позволяет выяить закономерность, присущую исследуемому явлению.

Качественная однородность совокупности определяется на основе всестороннего теоритического анализа сущности явлений.

Кроме средних величин в статистике для характеристики варьируещего признака пользуются такими величинами как мода и мидиана.

Мода – это наиболее часто встречающийся вариант ряда. Мода приминяется например при определении товаров, их характеристик, пользующихся наибольшим спросом у покупателей и т.п.

Медиана – это вариант который приходится на середину раяда расположенного в порядк возрастания или убывания.

Если ряд состоит из нечетного кол-ва значения признака то медианой является признак реднего значения из двух значений в центре. Как видно из способов вычислении медианы она не зависит от амплитуды колебаний ряда, а так же от распределения састот в приделах 2 равных частей ряда. Именно поэтому медиана не отражает важные свойства статистической совокупности и используются обычно для решения лишь некоторых задач связанных с определением оптимума, совпадающего с вариантом приходящимся на середину ряда.

Мода и медиана являются описательными характеристиками статистичечкой совокупности с колличественно варьюрищими признаками и не могут заенить среднюю обобщающую величину.

Метод группировки.

Наиболее распространенный метод обработки и анализа статистической информации.

Под группировкой понимается разложение статистической совокупности на группы однородные в каком-либо отношении. Разложение и характеристика этих групп по средствам системы показателей в целях конкретного исследования.

Задачами этого метода являются:

1. Выделение социально-экономических явлений

2. Изучение структуры явления и структурных сдвигов

3. Выявление связи и зависимости между явлениями

Метод группировки позволяет выделять группы по отдельным признакам и комбинировать сами признаки для выявления закономерностей и взаимосвязи явлений. Исходя из решаемых задач выделяют следующие виды группировок:

1. Типологичесие. При которых иследуемая качественно разнородная совокупность разделяется на классы, социально-экономические типы, одноролные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. При проведении типологической группировки основное внимание уделяется идентефикации типов социально экономических явлений. Она проводится на основе всестороннего теоретического анализа исследуемого явления. Примером типологической группировки является группировка предприятий по формам собственности.

2. Структурные группировки. Это те при которых происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок изучается структура начеления по полу возрасту, месту проживания.

3. Аналитические группировки. Они выявляют взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их факторными и результативными признаками. Его приемущесьво в первую очередь перед корреляционным анализом состоит в том что этот метод не требует соблюдения каких-либо условий для его применения кроме одного качсественно йоднородности иследуемой совокупности. Все множество признаков можно азделить на 2 группы:

   1. Факторные – это признаки под воздействием которых изменяются другие, которые и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием признака фактора систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака.

   2. Результативные

Особенностями аналитической группировки являетяс:

1. В ее основу кладется факторный признак

2. Каждая выделенная группа характеризуется средними или относительными значениями результативного признака.

В дальнейшем изменения средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними. Аналитичекие группировки позволяют определить распределение предприятий или расчитать среднее значение любого фактора на пересечении диапозона значений любых двух аналитических факторов на заданную дату.

В зависимости от числа признаков положенных в основу группировки различают

1. Простую группировку. Группы образованны по одному призннаку

2. Сложную. В которой совокупность раделяется на группы и подгруппы по 2 или более признакам взятым в сочетании.

Сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам. Однако с увеличением кол-ва признаков растет кол-во групп, а группировка с большим числом групп становится ненаглядной, поэтому на практике строят группировки не более чем по трем признакам.

В зависимости от характера группировочного признака различают

• количественные группировки

• качественные группировки

принципы построения группировок.

При построении группировки придерживаются следующей схемы:

1. выбирают группировочный признак или комбинацию признаков

2. определяют кол-во групп и интервал

3. непосредственно группируют статистические данные

4. составляют таблицу или графическое отображение, в которых представляют результаты группировок

5. делают вывод.

Методы обработки рядов динамики.

Процессы и явления, которые изучаются статистикой находятся в постоянном движении и изменяются.

Статистические данные характеризующие изменение явлений во времени называются динамическими рядами.

Для каждого ряда динамики характерны 2 основных элемента:

• показатель времени (t)

• соответствующие уровни развития изучаемого явления (у)

в качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты, моменты либо отделные периоды (месяцы, годы). Каждое значение временного рядаможет состоять из следующих компонентов:

• тренда – может рассматриваться в качестве общей направленности изменений значений ряда или основной тенденции данного ряда

• циклических колебаний. Называются колебания относительно линии тренда для периодов свыше одного года. Такие колебания соответствуют циклам деловой активности: оживлению, росту, спаду, застою.

• сезонных колебаний. Переодические изменения значений ряда на протяжении одного года. Они определяются после анализа тренда и цеклических колебаний.

• случаных колебаний. Выявляют путем снятия тренда циклических и сезонных колебаний, остающиеся после этого величина и представляет собой беспорядочное отклонение, которое необходимо учитывать при определении вероятностной точности модели прогнозирования