Основные категории статистики

Этап 7. Принятие управленческого решения.

Этап 6. Обобщенный анализ полученных результатов и проверка их на достоверность по статистическим критериям.

Этап 5. Компьютерное прогнозирование по выбранным наиболее важным направлениям.

Этап 4. Компьютерный анализ первичных и обобщенных статистических данных.

Этап 3. Экономическая интерпретация первичного обобщения.

Этап 2. Первичное обобщение и группировка статистических данных.

Этап 1. Формирование первичной статистической информационной базы по выбранному комплексу показателей.

1.1. Проведение статистических наблюдений.

1.2. Использование официальных государственных и корпоративных (фирменных) источников.

1.3. Использование научных статистических исследований в журналах, газетах, монографиях и т.д.

1.4. Использование электронных средств информации (Internet, CD, дискет и т.д.)

2.1. Сводки, группировки, гистограммы, полигоны, кумуляты (огивы), графики распределения частот.

2.2. Формирование рядов динамики и их первичный анализ. Графический прогноз (с концепцией «оптимист», «пессимист», «реалист»).

2.3. Расчет моментов К-го порядка для определения показателей центра рассеяния показателей вариации, показателей скошенности (асимметрии), показателей эксцесса (островершинности).

2.4. Формирование и первичные расчеты сложных статистических показателей (относительных, сводных многоуровневых).

2.5. Формирование и первичные расчеты индексных показателей.

3.1. Экономическая и финансовая оценка объекта анализа.

3.2. Формирование тревоги (удовлетворения) экономических и финансовых ситуаций.

3.3. Предупреждение о приближении к пороговым статистическим значениям в прикладных, как правило, макроэкономических задачах.

3.4. Диверсификация первичного статистического обобщения полученных прикладных результатов по иерархии власти, партнерства, бизнеса.

4.1. Анализ вариации обобщенных статистических данных.

4.2. Анализ динамики обобщенных статистических данных.

4.3. Анализ связей обобщенных статистических данных.

4.4. Многомерные сводки и группировки.

5.1. Метод наименьших квадратов (МНК).

5.2. Скользящие средние.

5.3. Технический анализ.

5.4. Представление сводного анализа и вариантов прогноза с рекомендациями о внесении коррективов в управление и инвестиции.

Изучение статистики основывается на системе категорий и понятий, отражающих наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира.

Объект конкретного статистического исследования называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность – это множество единиц (объектов, явлений), объединенных некоторой единой закономерностью, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Совокупности могут быть однородными и разнородными. Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность оказывается однородной именно с точки зрения этих признаков. Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна - в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа.

Выделение качественно однородных статистических совокупностей является предпосылкой расчета обобщающих показателей, статистического изучения вариации, связей между признаками.

Единица совокупности – это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Признак – это качественная особенность единицы совокупности.

По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

- признаки, имеющие непосредственное количественное выражение, например возраст, стаж работы, средний заработок и т. д. Они могут быть дискретными или непрерывными;

- признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием (например, профессия, национальность, уровень образования). Такие качественные признаки называют атрибутивными (в философии «атрибут» - неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной; каждое лицо может состоять в браке или нет; и т. д.

Особенность статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т. е. признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными.

Признак называют дискретным, если он может принимать отдельные, изолированные возможные значения. Признак называют непрерывным, если он может принимать любые значения из некоторого промежутка.

Признаки подразделяются на существенные, или главные, которые выражают содержательную сторону явлений, и несущественные, или второстепенные.

Признаки, характеризующие статистическую совокупность, могут быть связаны между собой. Поэтому различают факторные и результативные признаки.

Факторные признаки – это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки.

Результативные признаки – это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Так, квалификация, стаж работы работника – факторные признаки; производительность труда – результативный.

Вариация - это изменение величины или значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой. Обычно под вариацией понимается изменение величин в пределах однородной совокупности, обусловленное влиянием различных факторов на данное явление. Если же изменения изучаемого явления происходят в разные периоды времени и при этом носят характер закономерности, то говорят уже не о вариации признака, а о его динамике.

Статистическая совокупность состоит из множества отдельных единиц, разрозненных фактов. Задача статистики – установить общие свойства единиц совокупности, изучить имеющиеся взаимосвязи и закономерности развития. Это достигается с помощью расчета статистических показателей.

Статистический показатель – это понятие (категория), количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом. Статистические показатели могут быть объемными (численность населения, трудовых ресурсов) и расчетными (средние величины), плановыми, отчетными и прогностическими (т. е. выступать в качестве прогнозных оценок). Статистические показатели следует отличать от индивидуальных значений, которые называют признаками или статистическими данными. Статистические данные – это конкретные численные значения статистических показателей. Они всегда определены не только качественно, но и количественно и зависят от конкретных условий места и времени. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны – статистический показатель, размер вклада конкретного человека – признак.

Задача статистики:

• правильно определить содержание статистического показателя (валового национального продукта, национального дохода, производительности труда и т. п.);

• разработать методологию подсчета и расчета статистического показателя.

Система статистических показателей – это совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями. Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны и региона (макроуровень), отрасли и сектора (мезоуровень), предприятий, фирм, объединений, семей и домохозяйств и т. д. (микроуровень).

Системы статистических показателей имеют следующие особенности:

• они носят исторический характер: меняются условия жизни населения, общества – меняются и системы статистических показателей;

• методология расчета статистических показателей непрерывно совершенствуется.

Совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет, составляет метод статистики. Можно выделить три группы статистических методов:

1) метод массовых наблюдений. Известно, что первый этап всякого статистического исследования - это статистическое наблюдение. Оно заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту;

2) метод группировок. Его суть заключается в том, чтобы все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергнуть систематизации и классификации (второй этап статистического исследования);

3) метод обобщающих показателей, позволяющий харак­теризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин - абсолютных, относительных и средних с целью выявить взаимосвязи и масштабы явлений, закономерности их развития, дать прогнозные оценки.

Дата добавления: 2014-11-29