Билеты (стр. 1 )

1. Предмет и метод статистики. Структура статистической науки.

Предмет – количественная сторона массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их качеством в конкретных условиях места и времени.

Методы статистики:

-статистическое наблюдение (стадия сбора данных);

-м-д обобщающих показателей (стадия обработки данных): абсолютные, относительные и средние величины;

-статистическая группировка (для выявления структуры совокупности);

-показатели вариации (для оценки флуктуации);

-ряды динамики (характеризуют структуру);

-детерминирование/функциональная (если связи функциональные): индексы и баланс;

-методы корреляции (если связи стохастические/вероятные).

Структура статистической науки:

1. Общая теория статистики – методы количественного измерения общественных явлений.

2. Экономическая статистика – система показателей для оценки экономики, как единого целого: региональная и муниципальная.

3. Отраслевая статистика – система показателе для оценки отдельных видов деятельности, как единого целого.

4. Вид экономической деятельности (статистика финансов).

5. Статистика предприятия – система показателей для оценки предприятия, как единого целого.

2. Закон больших чисел и статистическая закономерность. Статистическая методология.

Закономерности можно разделить на динамические и статистические.

Динамические – закономерности, которые можно выявить на основе измерения одной единицы совокупности; добавление последующих единиц не изменяет результаты измерения.

Статистические – закономерности, выявляемые только на основе общения массовых данных.

В основе закономерностей лежит действие ЗАКОНА БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ:

каждое явление есть сочетание необходимого и случайного, в массовых данных случайное взаимопогашается и выделяется необходимое.

Случайное=индивидуальное.

Для выявления всех закономерностей используется статистическая методология, которая включает этапы:

-сбор данных;

-обобщение и обработка данных;

-анализ данных;

-прогнозные расчеты.

3. Основные категории статистики. Статистические показатели.

Основные категории статистики:

-статистическая совокупность – совокупность единиц (элементов), имеющих что-то общее и что-то отличное.

-единица совокупности – выступает носителем признаков.

-признак: атрибутивный(качественный) и вариационный(количественный): дискретный и непрерывный. Признаки, имеющие различные значения, называются варьирующими, а отдельные значения признаков – варианты. Измерение значений этих признаков – суть статистики.

-статистический показатель.

-система показателей – наличие между элементами связей.

Статистический показатель – формализованное выражение экономической категории, показатель должен иметь следующие реквизиты (элементы):

-наименование, раскрывающее его сущность, методологию расчета;

-координаты места (территория);

-время (дата/период);

-единицы измерения;

-значение показателей.

4. Требования, предъявляемые к сопоставимости статистических данных.

Основным условием для получения правильных выводов при анализе рядов динамики является сопоставимость его элементов.

Ряды динамики формируются в результате сводки и группировки материалов статистического наблюдения. Повторяющиеся во времени (по отчетным периодам) значения одноименных показателей в ходе статистической сводки систематизируются в хронологической последовательности.

При этом каждый ряд динамики охватывает отдельные обособленные периоды, в которых могут происходить изменения, приводящие к несопоставимости отчетных данных с данными других периодов. Поэтому для анализа ряда динамики необходимо приведение всех составляющих его элементов к сопоставимому виду. Для этого в соответствии с задачами исследования устанавливаются причины, обусловившие несопоставимость анализируемой информации, и применяется соответствующая обработка, позволяющая производить сравнение уровней ряда динамики.

Несопоставимость в рядах динамики вызывается различными причинами. Это могут быть разновеликость показаний времени, неоднородность состава изучаемых совокупностей во времени, изменения в методике первичного учета и обобщения исходной информации, различия применяемых в различное время единиц измерения и т. д.

5. Основные направления реформирования статистики. Организация статистики в РФ.

Система государственной статистики имеет иерархическую структуру, включающую в себя следующие уровни: федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный.

Система государственной статистики в России организована в соответствии с административно-территориальным делением страны и подчиняется таким организационным принципам, как:

1) централизованное руководство;

2) единое организационное строение и методология;

3) неразрывная связь с органами государственного управления.

Наивысшим органом управления статистикой в России является Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. Эта служба решает основные задачи, стоящие перед российской статистикой, обеспечивает единую методологическую основу учета, сводит и анализирует полученную информацию, обобщает данные, публикует результаты своей деятельности.

Методология статистических показателей, формы и методы сбора и обработки статистических данных, установленные статистической службой, являются официальными статистическими стандартами Российской Федерации.

В своей основной деятельности статистическая служба руководствуется федеральными статистическими программами, которые формируются с учетом предложений федеральных органов исполнительной и законодательной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, научных и других организаций и утверждаются статистической службой по согласованию с Правительством Российской Федерации.

Выделяют следующие основные направления реформирования государственной статистики:

1) обеспечение гласности и доступности информации при сохранении конфиденциальности индивидуальных показателей;

2) реформирование методологических и организационных основ статистики с учетом изменения теоретических положений науки;

3) совершенствование системы сбора и обработки информации;

4) усовершенствование методологии исчисления статистических показателей с учетом международных стандартов;

5) обеспечение взаимосвязи статистических показателей.

6. Статистическое наблюдение – формы, виды, способы.

Наблюдение – планомерный научно-организованный сбор данных о состоянии и закономерностях объекта.

Включает 3 этапа:

1.теоретический: определить/сформулировать цель наблюдения, раскрыть эту цель в задачах, описать ценз объекта и единицы наблюдения, сформулировать/разработать программу наблюдения.

2. организационный: определить место, время и сроки проведения наблюдения так, чтобы состояние объекта было репрезентабельным; подготовка инструментария и рабочей силы; определение порядка сроков и формы представления результатов; выбор форм, видов и способов представления данных.

3. сбор данных.

Существуют две формы статистического наблюдения: статистическая отчетность и специальное организованное наблюдение.

Виды наблюдения:

-по степени охвата единиц совокупности:

*сплошное (регистрация признаков у всех единиц совокупности)

*несплошное (регистрация данных у части единиц): наблюдение основного массива, выборочное наблюдение, монографическое описание.

-по времени:

*текущее (непрерывное)

*прерывное наблюдение: периодическое и спорадическое (от случая к случаю).

Способы:

-документальный (перенос информации с другого документа)

-опрос (со слов)

-непосредственное наблюдение. Необходимо сначала измерить состояние объекта, а затем его зафиксировать.

Выбор форм, видов и способов получения данных зависит от требований к достоверности информации, от финансовых ресурсов, от оперативности (актуальности) информации.

7. Программно-методологические и организационные вопросы наблюдения.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации – наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно.

В ряде случаев для отграничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз есть ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек.

Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя определение субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.

8. Классификация ошибок статистического наблюдения, методы контроля данных.

Ошибки наблюдения:

1. ошибки регистрации

-случайные (по невнимательности и т. п.). Объективны по своей природе, поэтому исключить их невозможно, но в массовых данных ни взаимопогашаются, благодаря действию закона больших чисел:

каждое явление есть сочетание необходимого и случайного, в массовых данных случайное взаимопогашается и выделяется необходимое.

-систематические: непреднамеренные (не правильная трактовка выполняемой работы) и преднамеренные (сознательное искажение данных)

2. ошибки репрезентативности (выборочное наблюдение).

Методы контроля:

-синтаксический (визуальный) – контроль по форме.

-счетный (арифметический) – заново просчитывается вся информация.

-логический – контроль по содержанию.

9. Сущность и методология группировки, виды группировок.

Группировка – это процесс распределения единиц совокупности на однородные группы по какому-либо признаку. Однородными считаются группы с одним законом внутри групп.

Этапы группировки:

1. исходя из цели исследования, выбирают основание группировки. Основание – это признак, по которому совокупность делят на группы. Если в основании взять один признак – одномерная группировка, если 2 и более признаков в сочетании друг с другом – многомерная группировка.

2. определение числа групп. Число групп должно раскрывать структуру совокупности. В каждой группе должно быть достаточное число единиц совокупности. Число групп зависит от объема совокупности и вариации признака совокупности.

3. выбор вида интервала: равные, специализированные, прогрессивно-возрастающие (применяют, когда единицы совокупности неравномерно распределены по значениям признака)

4. обоснование границы интервала. Граница – такое значение признака тогда, когда накопленное количество формирует новое качество.

Группировки могут быть по атрибутивному признаку и вариационному.

При атрибутивном признаке число групп равно числу значений признака. Если же значений признака много, то создаются классификации, в которых более или менее одинаковые по значению признака единицы совокупности объединены в одни группы.

При вариационной группировке изучают состав однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку.

10. Статистические таблицы, правила построения.

После того как данные статистического наблюдения собраны и даже сгруппированы, их трудно воспринимать и анализировать без определенной, наглядной систематизации. Результаты статистических сводок и группировок получают оформление в виде статистических таблиц.

Статистическая таблица дает количественную характеристику статистической совокупности и представляет собой форму наглядного отображения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных. По внешнему виду таблица представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк. В ней обязательно должны быть общие боковые и верхние заголовки. Еще одной особенностью статистической таблицы является наличие подлежащего (характеристика статистической совокупности) и сказуемого (показатели, характеризующие совокупности). Статистические таблицы являются наиболее рациональной формой изложения результатов сводки или группировки.

Форма любой статистической таблицы должна наилучшим образом отвечать сущности выражаемого ею явления и целям его изучения. Это достигается путем соответствующей разработки подлежащего и сказуемого таблицы. Внешне таблица должна быть небольшой и компактной, иметь название, указание единиц измерения, а также времени и места, к которым относятся сведения. Заголовки строк и граф в таблице даются кратко, но четко. Чрезмерное загромождение таблицы цифровыми данными, неряшливое оформление затрудняют ее чтение и анализ. Перечислим основные правила построения статистических таблиц:

• таблица должна быть компактной и отражать только те исходные данные, которые прямо отражают исследуемое социально-экономическое явление в статике и динамике;

• заголовок таблицы, названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными. В заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события;

• графы и строки следует нумеровать;

• графы и строки должны содержать единицы измерения, для которых существуют общепринятые сокращения;

• информацию, сопоставляемую в ходе анализа, лучше всего располагать в соседних графах (либо одну под другой). Это облегчает процесс сравнения;

• для удобства чтения и работы числа в статистической таблице следует проставлять в середине граф, строго одно под другим: единицы – под единицами, запятая – под запятой;

• числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности (до целого знака, до десятой доли);

• отсутствие данных обозначается знаком умножения (х), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается многоточием (…), либо «н. д.», либо «н. св.», при отсутствии явления ставится знак тире (-);

• для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00;

• если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные – знаком (*).

В случае необходимости дополнительной информации статистические таблицы сопровождаются сносками и примечаниями, в которых разъясняются, например, сущность специфического показателя, примененной методологии и т. д. Сносками пользуются для того, чтобы указать на ограниченные обстоятельства, которые надо принять во внимание при чтении таблицы.

При соблюдении этих правил статистическая таблица становится основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации о состоянии и развитии изучаемых социально-экономических явлений.

11. Ряды распределения, их виды, графическое изображение

Для выявления структуры совокупности проводят группировку данных, результаты которой представляют в виде рядов распределения (рр). Рр показывают распределение единиц совокупности по какому-л признаку в пространстве.

В зависимости от вида признака, положенного в основу групп-ки, различают атрибутивные и вариационные рр. Распределение на основе признаков, не имеющих числового выражения, образует атрибутивный рр (распред-е хозяйствующих субъектов по организ-правовым формам, по видам эк-й деят-ти).

Рр, образованный по количественному признаку, называют вариационным. Их подразделяют на дискретные (построены на основе дискретных признаков) и интервальные (на основе непрерывных признаков).

Рр состоит из след-х элементов:

- варианты (отдельные значения признаков) или интервалы

- частоты (численность отдельных групп соответствующих значений признаков)

- частость (доля отдельных групп во всей совокупности).

Полученный вариационный ряд оформляют в виде таблицы, где в первой графе указывают варианты (интервалы) значений признака, а в следующих графах – частоту (частость).

При анализе рр можно использовать графический и аналитический методы. Графический рр представляют в виде гистограммы или полигона.

12. Абсолютные и относительные величины, необходимость комплексного применения

Абсолютные величины – показатели, выражающие объемы, размеры и уровни общественных явлений и процессов. Различают 2 вида показателей: 1) численность единиц совокупности (т. н. перечневый подсчет) 2) объем признака единиц совокупности (т. н. итоговый подсчет).

Стат-е абс-е показатели являются именованными, т. е. обладают свойствами единиц измерения. Выделяют следующие основные виды измерителей: натуральные, условно-натуральные, трудовых и демографических явлений, стоимостные.

Для сравнительной оценки объектов используют относительн-ые величины (ОВ). ОВ – показатель, который является мерой соотношения двух сопоставляемых стат-х характеристик. Величина, с которой производится сравнение наз-ся базисной, а та, которая сравнивается – текущей (отчетной). В зависимости от принятой базы сравнения ОВ могут иметь разную форму выражения: 1) коэффициент (если база принимается равной единице) 2) %, если база принимается за ‰(промилль), если база принимается равной 1000 и т. д.

С помощью ОВ на основе различного рода сравнений обеспечивается оценка изучаемых свойств явлений, проводится анализ их значения и результатов развития.

По содержанию выделяют следующие виды ОВ: 1) ОВ структуры= часть целого/все целое 2) ОВ координации= часть целого/часть целого. Показывает отношение частей целого между собой 3)ОВ интенсивности = явление/среда. Показ интенсивность распространения явления в определенной среде 4) ОВ сравнения = Явление «а»/Явление «б». Сравнивает одноименные явления, относящиеся к различным объектам 5) ОВ динамики = Явление «1»/Явление «0». Сравнивает одно и то же явление за различные периоды времени.

13. Средние величины, их сущность. Взаимосвязь метода средних и группировок

Средняя величина (СВ) характеризует типичный размер признака, приходящийся на единицу совокупности. В отличие от ОВ, которая является мерой соотношения показателей, средняя величина служит мерой признака на единицу совокупности.

Важнейшее свойство СВ заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.

Сущность СВ заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием факторов основных.

СВ будет отражать типичный уровень признака в данной совокупности единиц, когда она рассчитана по качественно однородной совокупности. В связи с этим метод средних используют в сочетании с методом группировок.

СВ, характеризующие совокупность в целом, называют общими, а средние, отражающие особенность группы или подгруппы – групповыми. Каждая средняя отражает особенность изучаемой совокупности по какому-л одному признаку. Для принятия практических решений чаще всего необходима характеристика совокупности по нескольким признакам. В этом случае используют систему средних величин.

Форма, вид и методика расчета СВ зависят от поставленной цели исследования, вида и взаимосвязи изучаемых признаков, а также от характера исходных данных. СВ делятся на 2 основные категории: 1) степенные средние 2) структурные средние.

14. Виды степенных средних, методы их расчета. Свойства средней арифметической.

Формула средней определяется значением степени применяемой средней. С увеличение показателя степени k возрастает соответственно СВ.

Виды степенных средних:

Виды степенных средних	простая	взвешенная
1) средняя гармоническая (k= -1)
2) Средняя геометрическая (k=0)
3) Средняя арифметическая (k=+1)
4) Средняя квадратическая (k=2)

Виды степенных средних	простая	взвешенная
1) средняя гармоническая (k= -1)
2) Средняя геометрическая (k=0)
3) Средняя арифметическая (k=+1)
4) Средняя квадратическая (k=2)

Наиболее известный и распространенный вид средней – арифметическая.

Свойства средней арифметической: 1) сумма отклонений отдельных значений признака от средней арифм =0 Σ(хi-xср)=0.

2)сумма квадратов отклонений значений признака от средней меньше суммы квадратов отклонений от любой произвольной величины Σ(хi-xср)2< Σ(хi-A)2

3) если от каждого значения признака отнять или к каждому его значению прибавить одно какое-л число А, то новая средняя соответственно уменьшится или увеличится на то же самое число

4)произведение средней на сумму частот всегда равно сумме произведений вариантов на частоты: xсрΣf=Σxf

5) если каждое значение признака разделить или умножить на одно и то же число А, то новая средняя соответственно уменьшится или увеличится во столько же раз

6) если значения признака веса разделить или умножить на одно и то же число, то величина средней не изменится

15. Структурные средние. Методы расчета и практика применения

Наиболее часто в экономической практике применяют такие структурные средние, как мода и медиана.

Мода – значение изучаемого признака, повторяющееся с наибольшей частотой. Медиана – значение признака, приходящееся на середину упорядоченной совокупности.

Вычисление моды и медианы зависит от того, какими данными располагают: несгруппированными или сгруппированными.

Для несгруппированных данных: мода отражает наиболее распространенный вариант значений признака. Для определения медианы необходимо построить упорядоченный ряд. При нечетном числе единиц совокупности порядковый номер медианы = (n+1)/2. при четном числе единиц медиана рассчитывается как средняя двух центральных значений.

Для сгруппированных данных и интервальных рр:

где х0 – начало модального интервала, h – величина модального интервала, f2 – частота модального интервала.

где х0 – начало медианного интервала, h – величина медианного интервала, fme – частота медианного интервала, Σf/2 – номер медианы (номер нужной единицы сов-ти), Sme-1 – накопленная частота предшествующего интервала.

Ме отражает значение признака, сумма отклонений от которого является наименьшей величиной. Мо – величина, вокруг которой группируется наибольшее количество единиц совокупности.

16. Графическая форма изображения статистических данных. Виды графиков.

Статистические таблицы дополняются графиками в том случае, когда ставится цель подчеркнуть какую-то особенность данных,

провести их сравнение. Графики являются самой эффективной формой представления данных с точки зрения восприятия. Часто графики используются и вне связи с таблицей. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения. Графический способ облегчает рассмотрение статистических данных. На графике сразу видны пределы изменения показателя, сравнительная скорость изменения разных показателей, их колеблемость. Вместе с тем график имеет опред. ограничения: прежде всего не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; на нем показываются всегда округленные данные (приблизительные). Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Последний минус — трудоемкость построения.

По способу построения графики делятся на диаграммы, картограммы и картодиаграммы. Наиболее распространенными являются диаграммы. Они бывают разных видов: линейные, радиальные, точечные, плоскостные, объемные, фигурные. Вид диаграммы зависит от вида представляемых данных (одна переменная или один показатель, несколько переменных или показателей, количественные или неколичественные) и задачи построения графика.

Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений. Они показывают размещение изучаемого явления, его интенсивность на определенной территории — в республике, области, экономическом или административном районе и т. д. На картограмме распределение изучаемого признака по территории изображается условными знаками (точками, штриховкой, цветом и т. д.). Картограмма применяется в тех случаях, когда возникает необходимость показать территориальное распределение какого-нибудь одного статистического признака между отдельными районами для выявления закономерностей этого распределения. Картограммы бывают фоновые и точечные.

Картодиаграмма – сочетание диаграммы с картой. В качестве изобразительных знаков в картодиаграммах используются те или иные фигуры, которые размещаются на контуре географической карты. Картодиаграммы дают возможность графически отразить более сложные статико-географические соотношения, чем картограммы.

17. Вариация, значение ее статистического изучения в условиях рынка.

Статистическая совокупность по определению включает однокачественные в пределах изучаемой закономерности и в то же время варьирующие единицы. Вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Причиной вариации являются разные условия существования разных единиц совокупности. Большинство методов статистики — это либо методы измерения вариации, либо методы абстрагирования от нее. Вариация, несомненно, — необходимое условие существования и развития массовых явлений. Особенно актуальна эта проблема при изучении вариации абсолютных показателей, таких, как объем производства

определенного вида продукции, наличие определенных ресурсов, распределение капиталовложений, доходов, прибыли.

18. Основные показатели вариации, их сравнительный анализ

Для характеристики надежности средней необходимо показать, что исходная совокупность однородна по изучаемому признаку. Для оценки однородности применяют показатели вариации. Для оценки вариации используют следующие абсолютные показатели:

- размах вариации (абсолютная разность между максимальным и минимальным значениями признака из имеющихся в изучаемой совокупности значений)

R= Xmax — Xmin

Для харак-ки вариации в центральной части совокупности рассчитывают квартильный размах: RQ=Q3-Q1

- среднее линейное отклонение:

Для несгруппированных данных:

Для сгруппированых данных:

- дисперсия

- среднее квадратическое отклонение (чем меньше его величина, тем однороднее сов-ть)

Оба показателя d иотражают один и тот же процесс, т. е. оценку меры вариации, но d имеет более точный результат, а менее точный, но надежный.

При сравнении вариации в различных совокупностях или в одной и той сов-ти, но по разным признакам или за различные периоды времени необходим относит. показатель Vx – коэф-т вариации. Относит. показатели вычисляются как отношения абсолютных показателей силы вариации, рассмотренных ранее, к средней арифметической величине признака.

0-10% вариация считается слабой, 10-30% - вариация – умеренная, совокуп-ть более или менее однородная, >30% - вариация сильная, совокупность неоднородная.