Видео смотреть бесплатно
Смотреть русское видео
Официальный сайт aksakal 24/7/365
Смотреть видео бесплатно
|
||||||||||||
|
РефератыСтатистика (103)Шпора по статистике
Размер: 98.62 KB
Скачан: 583 Добавлен: 17.02.2006
На основе собранных данных нельзя произвести расчет и сделать выводы, для начала их нужно обобщить и свести в единую таблицу. Для этих целей служат сводка и группировка. Виды группировок.Интервалы. Виды статистических группировок. По содержанию: (Возраст) . Комбинационная . Многомерная Многомерные группировки Многомерные группировки используются в статистике, когда проводится группировка по нескольким признакам. Применяют на практике метод многомерной классификации с использованием вычислительных машин. Наиболее простым методом многомерной классификации является многомерная средняя, которой называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности. Она определяется из относительных величин, как правило, из отношений абсолютных значений признаков для единицы к средним значениям этих признаков. Абсолютные и относительные величины в статистик. Результаты сводки и группировки должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. 1. данные могут быть включены в текст. 2. представление в таблицах. 3. графический способ Обязательно, при группировке, используют характеристику, по которой будет проводиться эта группировка – группировочный признак. Для того чтобы отделить одну группу от другой применяют интервалы группировки. Расчленение совокупностей единиц по группам производятся: По сравнению с простыми комбинационные группировки обладают дополнительными аналитическими свойствами. Признак, по которому производится образование групп, называется группировочным признаком или основанием группировки. Выбор ее зависит от решения конкретной задачи. Для многих признаков разрабатываются устойчивые номенклатуры групп и подгрупп, которые называются классификациями. Для образования групп обычно устанавливают интервалы. В статистике интервалы бывают 2-х видов: Такая запись предполагает, что единица, у которой значение признака совпадает с верхней границей интервала, относится к следующей группе. «свыше», «примерно». Величину равных интервалов определяют путем деления разности максимального и минимального признака на число образующих групп. Использование равных интервалов облегчает анализ материалов, полученных в результате группировки. Это позволяет предугадать, к каким изменениям приведет увеличение или уменьшение групировочного признака, положенного в основу группировки. Отсюда - следует прибегать к равным интервалам. При образовании интервалов внимание надо обращать на обозначение границ. При выделении интервалов по дискретным прерывистым (количественным) признакам следует обозначать их границу так, чтобы верхние и нижние границы Статистическая таблица – система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности излагается статистическая информация о социально- экономических явлениях. ИТОГО; 1. Включают меньшее количество данных чем в таблице. 2. на графике показываются округленные данные, общая ситуация, но не детали. . Полигон . Кумулята . Огива . Радиальные . Столбиковые . Ленточные . Треугольные . Фигурные Статистические показатели. Статистический показатель – обобщающая характеристика какого-либо свойства совокупности. . Средние величины . Показатели вариации . Показатели связи признаков . Показатели структуры и характера распределения . Показатели динамики . Показатели колебаний . Показатели точности и надежности выборочных оценок . Показатели точности и надежности прогнозов Относительный показатель 1го порядка получается путем сопоставления Относительный показатель 3го порядка и выше встречаются очень редко. Сущность абсолютных величин. Абсолютные статистические показатели – показатели, выражающие размеры конкретных общественных явлений (стоимость, вес, объем, площадь и т.д.). Натуральными показателями пользуются для характеристики объема, величины, меры длины, веса и т.д. В некоторых случаях применяют условные натуральные показатели, когда разновидность одной и той же потребительской стоимости принимают за единицу, а другую пересчитывают на эту единицу. Стоимостные показатели даются для характеристики процессов или явлений в стоимостном выражении. Трудовые показатели применяют для определения затрат труда на производство конкретной продукции. Все абсолютные статистические величины подразделяются: (общих) показателей. Статистические относительные величины Абсолютные величины сами по себе не дают достаточной характеристики оценки явления. Поэтому в статистике наряду с абсолютными величинами используются относительные, которые представляют собой показатели, характеризующие количественные соотношения, присущие конкретным экономическим явлениям (удельный вес городского и сельского населения в общей численности). Отличительной особенностью относительных величин является то, что они обычно в отвлеченной форме выражают соотношение либо индивидуальных, либо суммарных абсолютных величин. К относительным величинам в статистике относят некоторые именованные числа (потребление мяса на душу населения). Подобного рода относительные величины показывают, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой. При вычислении относительных величин производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием (базисной величиной). Формы и виды относительных величин. В зависимости оттого, что именно сравнивать, какие соотношения надо получить, используют в статистике несколько видов относительных величин: В статистике различают два вида расчета относительных величин динамики: . цепные расчеты, – когда относительные величины динамики определяют с переменной базой сравнения. Показывают, как быстро изменяются величина показателя за год или иную единицу времени. . базисные расчеты, – когда относительные величины динамики рассчитывают с постоянной базой сравнения. Характеризуют изменение показателя за ряд последовательно возрастающих периодов. Часто, при исчислении относительных величин динамики возникает вопрос о выборе базы сравнения. Обычно, при характеристике динамики за большие промежутки времени в качестве базы принимают период, имеющий большое значение в экономике. Так же часто используют в качестве базы первый член ряда динамики. Средние величины. (показатели). Сущность статистических средних. Наиболее распространенной формой статистических показателей является средняя величина. От того в каком виде представлены данные для расчета средней, зависит каким именно будет ИСС. виды средних величин 1. Средняя арифметическая 2. Средне гармоническая 3. Средне квадратическая, кубическая 4. Средне геометрическое Способы расчета статистических средних Другие виды средних
Из приведенных выше формул, средней арифметической и средней гармонической следует, что величина средней зависит не только от размера усредняемого признака x, но и в большей мере от значений f и W. При этом, очевидно, что, при вполне определенных конкретных значениях x(x1, x2,…,xn) величина средней будет тем больше, чем больше удельный вес в сумме значений имеют численности тех вариантов, которые обладают наибольшими размерами. На величину средней не будут оказывать влияния значения f и W в том случае, если они будут одинаковыми для всех вариантов усредненного признака x: f1=f2=…=fn и W1=W2=…=Wn. Если такое условие имеется, то для исчисления средней арифметической применяют формулу: Средние, рассчитанные по формулам №1, 2, 3, т.е. содержащие f и W, называются взвешенными, а значения f и W называются весами средней, а процесс расчета, в свою очередь, называется взвешиванием. Если же расчет производится по формулам №4, 5, средние, определенные таким образом называются простыми или невзвешенными. При расчете средних чаще всего применяют формулы средних взвешенных. . признак принимает дискретные значения, но кол-во их слишком велико . признака принимает любые значения в определенном диапазоне При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное количество групп, самый распространенный способ по формуле При расчетах почти всегда получают дробные значения, округления производить до целого числа. Длина интервала – l [pic] Виды интервалов В случае открытого интервала l принимается равной длине смежного с ним интервала, либо исходя из логических соображений. При расчетах по интервальному вариационному ряду за xi принимается середина интервала. Интервалы могут быть как равные так и нет. При изучении вариационного ряда существенную помощь оказывает графическое изображение. Дискретный вариационный ряд изображается с помощью полигона.(fi от xi) Интервальный вариационный ряд изображается с помощью гистограммы. .(fi от xi) Мода и медиана. В некоторых случаях в статистике для определения типичных характеристик, особенно для отдельных размеров признака, применяют моду и медиану. Мода Мода обычно применяется тогда, когда сложно исчислить средние размеры признака. В статистике модой называется величина признака чаще всего встречающегося в данной совокупности. Медиана Медианой называется вариант, делящий численность упорядоченного вариационного ряда, т.е. построенного в порядке возрастания или убывания варьирующего признака на две равные части. Для четного ряда следует принимать среднее значение из двух вариантов, находящихся в середине ряда. Показатели вариации
Все признаки, отмеченные в статистике, подвержены колебанию. Самым простым показателем такой колеблимости любого признака является размах вариации. В общем случае он представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значением признака. Размах вариации зависит от двух значений признака, что в экономике означает неточность определения. Среднее линейное отклонение Измерителем среднего линейного отклонения считается величина отклонений от средней, взятых без учета алгебраического знака. Исчисленная таким образом величина среднего отклонения называется средним линейным отклонением. В практике следует иметь в виду, что величины линейного отклонения различных вариационных рядов можно сравнить лишь в том случае, если эти ряды характеризуются примерно одинаковыми средними. А т.к. это бывает в практике не всегда, то для сопоставления колеблимости исчисляются относительные показатели колеблимости, т.е. относят линейные отклонения к арифметической средней. Используя ранее принятые обозначения варьирующего признака, веса и средней, можно порядок расчета среднего линейного отклонения записать в виде формулы Но в случае, если варианты в распределении признака не повторяются, то среднее линейное отклонение рассчитывается по следующей формуле: Дисперсия и среднее квадратичное отклонение Средний показатель из отклонений от средней может быть так же получен, если сначала все отклонения возвести в квадрат, затем найти из квадратов среднеарифметическую, а затем из полученной величины извлечь квадратный корень. Полученный таким образом показатель называется среднем арифметическим отклонением ([pic]). Среднее арифметическое из квадрата отклонений называется дисперсией ([pic]). Коэффициент вариации. Очень часто для сравнения степени колеблимости, особенно различных вариационных рядов, исчисляют коэффициент вариации. Для того чтобы его вычислить, надо среднее квадратичное отклонение отнести к средне арифметическому, и этот результат выражается в процентах. [pic] [pic] - остаточная дисперсия по j группе [pic] - сумма частот по j группе n – общая сумма частот Ряды динамики. Классификация и понятие динамических рядов. Для лучшей характеристики экономической ситуации и процессов используют ряды динамики. Они дают более четкое, наглядное представление о явлении и совокупности. Рядом динамики называется ряд статистических данных, характеризующий изменение явления во времени. Каждое значение в этом ряду называется уровнем, Цифры, образующие ряд динамики, могут характеризовать величину изучаемого явления двояко: В связи с этим в статистике различают: Уровни ряда динамики могут выражать как абсолютные размеры явления, так и относительные. Различают Есть еще в расчетах ряды динамики средних величин – такой ряд, члены которого выражают средний уровень изучаемого показателя за какие-то промежутки времени. Для характеристики ряда динамических показателей применяют следующее: Уровень ряда динамики Исходным, при построении любого динамического ряда, является уровень динамики, но для общей характеристики за весь охватываемый период рассчитывают средний уровень ряда, т.е. среднюю величину из всех совокупностей ряда. В рядах динамики средняя из уровней называется хронологической средней. Для интервального ряда с равным интервалом времени находится, как простая средняя арифметическая, т.е. сумма всех уровней отнесенное на число уровней. Средний уровень дает общее представление и развитие явления не за определенные моменты, а за весь процесс. Абсолютный прирост Для характеристики динамики рядов используют абсолютный прирост, представляющий собой разность уровней ряда динамики [pic]. Абсолютный прирост показателей либо увеличивает прирост показателей, либо увеличение уровня ряда за определенный период времени. Чтобы определить размер увеличения показателя за весь период времени, охватываемый ряд динамики, находят общий абсолютный прирост, который равен сумме последовательно вычисляемых абсолютных приростов, и вместе с тем, он равен разности между конечным и начальным уровнем. Для характеристики абсолютного прироста за тот или иной период времени в целом, часто определяют средний абсолютный прирост. Темпы роста, прироста и их вычисление. Поскольку абсолютный прирост показателей, на сколько единиц в абсолютном выражении, уровень последующего периода больше или меньше уровня предшествующего, то мы не можем получить ответ на вопрос во сколько раз уровень одного периода больше или меньше уровня другого. Поэтому в статистике используют показатель темпа роста, т.е. отношение уровня данного периода к уровню периода ему предшествующего. Иногда используют не предшествующее значение, а другое, принятое за базу. Обычно темпы роста выражаются в виде процентов, либо в виде простых отношений и коэффициентов. Темпы, выраженные в виде простых отношений, называют коэффициентом роста. Для характеристики уровня показателя во времени, наряду с темпами роста, применяют и другой показатель – темп прироста, т.е. отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения. Темпы роста и темпы прироста, рассчитанные по одной и той же базе, называются базисными, темпы роста и прироста, рассчитанные к переменной базе сравнения называют цепными. При возрастании уровней ряда динамики темпы прироста будут значениями положительными, а при убывании – отрицательными, что зависит от абсолютного прироста, который в первом случае имеет знак плюс, а во втором – минус. Расчет цепных и базисных показателей роста: Расчет цепных и базисных показателей прироста: Вычисление средних темпов роста и прироста Вычисляемые цепные темпы роста и прироста дают характеристику совокупности от одного промежутка времени к другому. Но в практике бывают ситуации, когда необходимо для общей характеристики процесса исчислить темп показателя за весь период, характеризуемый рядом динамики. В качестве характеристики используют средний темп роста, который характеризуется средней геометрической всех цепных темпов. Число цепных коэффициентов всегда на единицу меньше числа членов динамики. Т.к. [pic], [pic] и т.д., то формула для расчета средних темпов: Интерполяция и экстраполяция рядов в динамике В статистике бывают случаи, когда в ряду динамики не достает данных за какой-либо промежуток времени или нужно определить уровень явления на будущее, т.е. уходя за пределы данного ряда. Интерполяция – нахождение неизвестного промежуточного члена ряда динамики. Наиболее простым примером расчета интерполяции является следующий расчет: из двух членов ряда динамики непосредственно примыкающих к неизвестному члену ряда находится средняя величина, которая принимается за исходный показатель. Иногда для большей достоверности расчетов берут не один, а два или более промежуточных уровней, и находят из средней. Экстраполяция – нахождение члена ряда динамики в перспективе (на будущее). Широко применяется экстраполяция при планировании развития производства. Понятие корреляции связи. Функциональная связь y=5x . причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака. . Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара) . Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата) 1. парная корреляция – связь между 2мя признаками результ и фактор-м, либо между двумя факторными. 2. частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др факторного признака. 3. множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование. §8.2. Условия примен и ограничения КРА. 1. наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является статистической 2. необходима качест однородность совокупности. 3. подчинение распределения совокупности по результативному и факторному признаку, нормальному закону распределения, что связано с применением метода наименьших квадратов. Индексы. Индекс – это обобщающий показатель сравнения экономических явлений, состоящих из элементов, не поддающихся суммированию. Для того чтобы проанализировать подобного рода элементы, необходимо найти общую единицу измерения этих элементов. Индексный метод наиболее широко применяется для анализа экономических явлений и для исчисления темпов динамики. Он так же может быть использован для сравнения показателей, как однородных, так и разнородных, либо за один период времени, так и за несколько периодов. Он дает возможность выявить роль каждого фактора в изменении средней. Общие и индивидуальные индексы Индивидуальные индексы дают характеристику изменения отдельных элементов сложного явления. Общие индексы дают характеристику сложных явлений в целом. Часто исчисляют не общий индекс, а субиндекс, т.е. не все элементы явления, а только часть. Из всех этих индексов, групповые индексы имеют большее экономическое значение, потому что они раскрывают закономерности в развитии всего явления. В статистике групповые индексы применяются в целом по промышленности, по народному хозяйству, а так же по отдельным группам товаров. Любой индекс получается в результате сравнения двух абсолютных уровней изучаемого явления. Но исчисляются так же и динамические индексы, когда берут уровни различных периодов. Тот уровень, который сравнивается, называется отчетным или текущим; а тот период, с уровнем которого сравнивается – базисным. Т.о. каждый индекс каждый индекс характеризует уровень изучаемого явления в отчетном периоде по сравнению с базисным. И, если этот уровень в отчетном периоде больше, чем в базисном, то индекс больше единицы. В первом случае разность между индексом, выраженном в процентах, показывает, на сколько процентов уровень базисного периода выше или ниже отчетного, а во втором случае, – на сколько процентов уровень отчетного периода меньше базисного. Агрегатный индекс Агрегатным является индекс, представляющий собой отношение двух абсолютных сумм затрат на производство продукции, исчисленных, при одинаковом количестве продукции отчетного периода. Для исчисления общего признака нужно, прежде всего, перейти от совокупности элементов, непосредственно не поддающихся суммированию, к другим совокупностям, элементы которых можно складывать. И этот переход производится с помощью соизмерителей (весов), вводимых в индекс. Такие соизмерители индекса определяют на основе экономического анализа сущности изучаемого явления. Система взаимосвязанных индексов. Индексный метод широко используется при анализе экономических ситуаций, особенно, когда процесс динамичен, но всегда в результате требуется проанализировать не заключительные данные, а промежуточные результаты, которые во многом зависят от ряда факторов. Поэтому в данном явлении отдельные индексы связаны между собой индексами количества и цены. Изучение взаимосвязей между экономическими явлениями. Для изучения силы (тесноты) связей факторными и результативными признаками исчисляют эмпирические корреляционные отношения. Для этого надо иметь четкое представление о факторным и результативным признакам. Если каждому значению величины факторного признака соответствует только одно результативного признака, то такая связь между величинами называется функциональной. Эти связи выражаются формулами и широко применяются в математике, физике, астрономии. В экономических явлениях проявляется зависимость распределения значений результативного признака от нескольких значений факторов. Такого рода связи называются стохастическими. В частном случае стохастической является корреляционная связь. При этой связи одному и тому же значению факторного признака, могут соответствовать самые различные значения результативного признака. По форме связи бывают: Математически такая связь представляется линейным уравнением, а графически – прямой линией; Для определения тесноты связи между факторным и результативном признаками используют показатель «индекс детерминации». Этот показатель характеризует, какая часть общей вариации результативного признака «у» объясняется изучаемым фактором «х». Затем определяют индекс корреляции: При функциональной связи, если значения [pic] полностью совпадают с соответствующими индивидуальными значениями [pic], то [pic]=0. При корреляционной связи или при отсутствии связи: [pic]. Расчет полного показателя эмпирического корреляционного значения: Если в расчетах получились следующие корреляционные значения, то: Теоретические основы статистики. Статистикой также называют особую науку, т. е. отрасль знаний, изучающую явления в жизни общества с их количественной стороны. Как учебная дисциплина статистика составляет важный блок учебного плана подготовки коммерсантов, менеджеров, экономистов высшей квалификации. Между статистической наукой и практикой существуют тесная связь и зависимость. Статистическая наука использует данные практики, обобщает их и разрабатывает методы проведения статистических исследований. В свою очередь, в практической деятельности применяются теоретические положения статистической науки для решения конкретных управленческих задач. Статистика имеет многовековую историю. Ее возникновение и развитие были обусловлены общественными потребностями: подсчет населения, скота, учет земельных угодий, имущества и т.д. Наиболее ранние сведения о таких работах в Китае относятся к V веку II тыс.до н.э. В Древнем Риме проводились цензы (учеты) свободных граждан и их имущества. По мере развития общественного производства, роста внутренней и внешней торговли увеличивалась потребность в статистической информации. Это расширило сферу деятельности статистики, привело к совершенствованию ее приемов и методов. Многообразная практика учетно-статистических работ стала, подвергаться теоретическим обобщениям. Началось формирование статистической науки. Считается, что основы статистической науки заложены английским экономистом У.Петти (1623—1687). В связи с работами У.Петти «Политическая арифметика», «Разное о деньгах» и др. К.Маркс назвал его «в некотором роде изобретателем статистики». Последователи У.Петти образовали научное направление, получившее название «политическая арифметика». Основоположником другого направления развития статистической науки признан немецкий ученый Г.Конринг (1606—1681), который разработал систему описания государственного устройства. Его последователь профессор философии и права Г.Ахенваль (1719—1772) впервые в Марбургском университете (1746) начал преподавать новую дисциплину, названную им статистикой. Основным содержанием этого курса было описание политического состояния и достопримечательностей государств. Государство-ведение нашло отражение и в ряде работ М.В. Ломоносова (1711—1765), в которых рассмотрение вопросов населения, природных богатств, финансов, торговли России иллюстрировалось статистическими данными. Это направление развития статистики получило название описательного. Несколько позже профессор Геттингенского университета А.Шлицер Дальнейшее развитие статистики осуществлялось многими учеными и практиками. Среди них отметим бельгийского статистика А.Кетле (1796—1874), внесшего значительный вклад в разработку теории устойчивости статистических показателей. Математическое направление в статистике развивалось в работах Представители математического направления в статистике считают основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики. В развитии статистики видное место принадлежит представителям отечественной науки и практики. В эпоху Петра I в работах И.К. Кирилова Видный статистик Д.П. Журавский (1810—1856) в работе «Об источниках и употреблении статистических сведений» считал статистику наукой о Профессор Петербургского университета Ю.Э. Янсон (1835-—1893) в работе В работах известного ученого А.А. Кауфмана (1874—1919) излагается взгляд на статистику как «искусство измерения политических и социальных явлений». Развитие статистики в России тесным образом связано с ' созданной после отмены крепостного права земской статистикой, которая пользовалась заслуженным авторитетом за объективность и профессионализм. Опыт развития статистики при советской власти обобщался в трудах В.И. Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обобщения вакоплеиг-юго человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных прежде всего потребностями управления жизнью общества. При подготовке управленческих и экономии ескгос кадров высшей квалыфикагрли для коммерческой деятельности 'их статистическое образование складывается из ряда учебных дисгщгтгт. Прежде всего — это общая теория статистики, являющаяся базовым курсом изучения как общепрофессгюнальной дгюгщглгты социсльно-экономгтеской статистики, так и проф-илируюгцгсс дисциплин: статистика коммерческой деятельности, статистические методы оценки и прогнозгуования рынка товаров и услуг и другие в зависимости от специапизации.
Коренным вопросом осуществления радикальной экономической реформы в Исходя из изменений управления, роли и места предприятий, фирмы, межрегиональных отношений и отношений внешним миром, основными статистики на современном ее этапе являются: 1) всестороннее исследование происходящих в обществе глубоких преобразований экономических и социальных процессов на основе научно обоснованной системы показателей; 2) обобщение и прогнозирование тенденций развития национального хозяйства; 3) вьмвление имеющихся резервов эффективности общественного производства; 4) своевременное обеспечение надежной информацией законодательной власти, управленческих, исполнительных и хозяйственных органов, а также широкой общественности. В условиях изменения социально-политической роли статистики как фактора формирования общественного сознания особое значение имеет существенное расширение гласности и доступности сводной статистической информации при сохранении принципа конфиденциальности индивидуальных данных. Это является одним из крайне необходимьк направлений демократизации общества. Расширение публикаций статистической информации позволяет лучше видеть положение дел на местах, в отдельных регионах, сосредоточить внимание на недостатках и упущениях для их устранения. Возвращение статистике широкого общественного предназначения определяет главные направления ее развития: совершенствование анализа статистической информации, упорядочение отчетности, обеспечение ее достоверности. Главным средством повышения достоверности статистической информации является дальнейшее совершенствование методологии ее формирования. Ясно, что статистике необходимо освободиться от всего привнесенного в нее командно-административной системой, преодолеть сложившуюся практику получения статистических показателей как таковых пря закрытой методике их расчета. Это порождает разрозненность статистических данных, несоответствие исчисления сопряженных параметров международным стандартам. Весьма важным является критический пересмотр сложившейся в годы преобладания затратных методов хозяйствования практики формирования статистической отчетности, которая в основном строилась на сплошной, весьма обильной и дорогостоящей информации. Это сводило на нет применение статистических методов изучения массовых совдюльно-экономических явлений. Перед статистической наукой встают важные проблемы теоретического обоснования объема и структуры статнстэлеской информации, отвечающей современным и персибкткзньш условиям развитом экономики, перехода к функциональным принципам управления. Весьма важно решить вопрос о переходе от сплошной отчетности к несплошным видам статистического наблюдения: единовременным учетам, выборочным и монографическим обследованиям. Это прямо вытекает из изменения положений предприятий в условкях рыночной экономики, из разнообразия форм кооперирования, динамичности их организационно- экономических процессов. Применение несплошных статистических методов наблюдения повышает оперативность реагирования на происходящие конъюнктурные изменения, обеспечивает управление информацией, позволяющей принимать своевременные решения. Периодические выборочные обследования должны стать главным инструментом статистического наблюдения за изменениями массовых социально- экономических явлений, за положением дел в регионах. Все более необходимыми и значимыми в сборе статистической информации становятся единовременные методы учета. На их основе решаются вопросы анализа накопленного экономического потенциала, изучения уровня жизни, обеспеченности населения товарами. Статистическая информация должна характеризовать становление многоукладной экономики, развитие различных форм собственности и видов предпринимательства, социальную структуру народного хозяйства. Необходимо по-новому оценивать конечные результаты статистических разработок, которые состоят не только в учете и составлении сводок, но и содержат аналитические выводы. Особое значение имеет усиление прогностической направленности аналитической работы. Она должна содержать элементы предвидения, выявления критических точек роста, указывать на возможные последствия складывающихся ситуаций. Переход к рыночной экономике обусловливает необходимость внедрения в статистический и бухгалтерский учет системы национальных счетов (СНС). Под основными фондами в статистике понимают совокупность производственных материально-вещественных ценностей, которые многократно участвуют в процессах производства продукции и услуг, при этом не меняют своей натуральной формы, не входят вещественно в результат труда и переносят свою стоимость на изготовляемый продукт (услугу) не сразу, а по частям, по мере износа. Оборотные фонды, в отличие от основных, принимают участие в одном производственном цикле, сразу перенося свою стоимость на изготовляемый продукт и видоизменяясь в процессе труда. С переходом к международной методологии статистики все основные фонды считаются производственными. 7.2. Методы оценки основных средств, переоценки. Существуют следующие виды оценки основных фондов в зависимости от срока службы и от состояния: . полная восстановительная стоимость, т.е. стоимость нового объекта в условиях производства того времени, когда он был изготовлен, введен в действие; . полная восстановительная стоимость, т.е. стоимость воспроизводства каждого объекта основных фондов в современных условиях его производства; . первоначальная стоимость за вычетом износа (остаточная); . восстановительная стоимость за вычетом износа. 7.3. Показатели движения и использования основных средств. Наличие основных фондов может быть определено на дату и за период. В первом случае это будут моментные показатели, во втором – средние за период ФК.П. = ФН.П.+ФПОСТ. - ФВЫБ. где ФК.П.- стоимость основных фондов на конец периода; Средняя за период стоимость основных фондов может быть определена по формуле средней хронологической или упрощенным способом как полусумма остатков основных фондов на начало и конец периода. [pic]; [pic]. где Ф1….Фn – стоимость основных фондов в i- й момент времени; n – число моментов; [pic]- средняя за период стоимость основных фондов. Текущее состояние основных фондов оценивается с помощью показателей износа и годности. [pic]; [pic]. где А – сумма годовых амортизационных отчислений на момент времени; Полное представление о процессе воспроизводства основных фондов можно получить на основе балансового метода. Балансы позволяют дать подробную характеристику не только наличия основных фондов, но и проследить их движение, исчислить коэффициенты обновления и выбытия. В зависимости от цели исследования в практике статистики составляются балансы основных фондов двух видов: по полной первоначальной (балансовой) или полной восстановительной стоимости и по стоимости с учетом износа (первоначальной или восстановительной). Баланс по полной первоначальной стоимости характеризует процесс воспроизводства с позиции изменения количества (физического объема) основных фондов, а баланс по стоимости с учетом износа – изменение их стоимости с учетом физического состояния. Показателями движения фондов являются общие и частные коэффициенты поступления и выбытия основных фондов. Общий коэффициент выбытия (Квыб) вычисляется путем деления полной стоимости всех выбывших за год основных фондов на полную стоимость основных фондов на начало года. Частными показателями являются коэффициенты выбытия вследствие ветхости и износа, передачи другим предприятиям, потерь от стихийных бедствий т.п. Общий коэффициент поступления (Кпост) вычисляется путем деления полной стоимости всех поступивших в течение года основных фондов на полную стоимость основных фондов на конец года. Он также может быть разложен на ряд частных коэффициентов, характеризующих состояние поступивших основных фондов, - коэффициент поступления новых и коэффициент поступления прочих фондов. Для характеристики использования основных фондов применяют систему показателей, которая включает обобщающие и частные технико-экономические показатели. Обобщающие показатели отражают использование всех основных фондов, а частные – использование отдельных видов. Наиболее общим показателем использования основных фондов является фондоотдача, которая рассчитывается по формуле: [pic], [pic]. где ФОТД – уровень фондоотдачи; Влияние изменения факторов на прирост (снижение) объема выполненных работ и оказанных услуг определяется в следующей последовательности: а) прирост (снижение) объема выполненных работ, оказанных услуг под влиянием изменения стоимости основных фондов: [pic] где [pic]- средняя за период стоимость основных фондов за отчетный и базисный период; dАКТ. – доля активной части основных фондов в их общей стоимости; [pic]. 7.4. Показатели материалоемкости производства и эффективности ис- пользования оборотных средств. В статистике оборотных фондов используются показатели: наличия и состава оборотных фондов, пополнения и выбытия оборотных фондов, оборачиваемости заключенных в них оборотных средств, обеспеченности ими производственного процесса и др. Эффективность использован |
|
Смотреть видео онлайн
Онлайн видео бесплатно