Практика применения выборочного метода наблюдения в современных условиях развития экономики.

Переход к рыночным отношениям потребовал реформирования государственной и корпоративной статистики. Одним из новых направлений стало активное использование выборочного метода. Возникла ситуация, в чем-то аналогичная 20-м годам прошлого века. Например, в промышленной статисти- ке в 1920-е годы была сплошная отчетность для предприятий цензовой промышленности и ныне – сплошная отчетность крупных и средних предприятий. В 1920-е годы выборочная перепись мелкой промышленно- сти, и в наше время в выборочном порядке отчитываются предприятия мелкой промышленности – ранее экспедиционный метод, а теперь кор- респондентский. Рыночная экономика предполагает свободное ценообразование. От- сюда необходимость мониторинга розничных цен в выборочном порядке. В технологии бюджетных обследований выборка по отраслевому прин- ципу с формированием выборки по местам работы была заменена на тер- риториальную выборку (отбор по месту жительства). Регулярно стали проводиться обследования населения по проблемам занятости. Научные разработки в области выборочного метода ведутся систе- матически, они исключительно актуальны, так как в рамках государст- венной статистики проводятся и проектируются новые сложные выбо- рочные обследования. Вся эта работа сосредоточена преимущественно в НИИ Росстата. Число публикаций по вопросам выборочного метода весьма ограничено. Описание методологии проводимых выборочных об- следований Росстат представлено в третьем выпуске Методологических положений по статистике, изданном в 2000 году. Это фундаментальное издание, посвященное выборочным обследованиям.

Большая значимость выборочного метода в современной статистике подтверждается рядом положений Федерального закона о статистике, где сформулированы задачи в области развития статистической методологии. В ежегодных планах работ Росстата также существенное внимание уделя- ется выборочному методу. Принципиально новым направлением в развитии методологии вы- борочных наблюдений на Западе, а теперь и в России, является разработ- ка специальных приемов снижения величины ошибок репрезентативности за счет внесения корректировок, именуемых калибровками. При органи- зации выборочных наблюдений не всегда удается безупречно точно реа- лизовать принципы и правила формирования выборочной совокупности. Чаще всего погрешности возникают из-за невозможности обследовать не- которые из единиц выборочной совокупности. Причинами этого могут быть отказы от участия в обследовании, недоступность объектов в связи с какими-либо другими обстоятельствами. Может возникнуть смещение структуры выборочной совокупности из-за недостатков основы выборки. При высокой изменчивости единиц наблюдения списки единиц выбороч- ной совокупности быстро устаревают. Не исключена возможность от- дельных погрешностей в самой основе выборки. Структура выборочной совокупности может быть подвергнута калибровке, если была применена стратифицированная (районированная) выборка. В самом общем виде сущность калибровки можно определить как процедуру перевзвешивания показателей с целью приближения структуры выборочной соокупности к структуре генеральной совокупности.

▲ 30 Статистические ряды динамики, как способ выражения изменения размеров социально-экономических явлений во времени.

27 Статистические ряды динамики, как способ выражения изменения размеров социально-экономических явлений во времени.
Ряды динамики – статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами , временными рядами . В каждом ряду динамики имеется два основных элемента :
1. Показатель времени t;
2. Соответствующие им уровни развития изучаемого явления y;
В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты), либо отдельные периоды (годы , кварталы,
месяцы, сутки).
Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами .
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.

▲ 31 Виды рядом динамики, правила их построения. Средний уровень ряда динамики и приемы его вычисления.

▲ 32 Показатели анализа рядов динамики.

Анализ интенсивности изменения во времени осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения уровней. К таким показателям относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента. Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым производится сравнение, базисным. Для расчета показателей анализа динамики на постоянной базе, каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. В качестве базисного выбирается либо начальный уровень в ряду динамики, либо уровень, с которого начинается какой-то новый этап развития явления. Исчисляемые, при этом, показатели называются базисными. Для расчета показателей анализа динамики на переменной базе, каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепными. Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Абсолютный прирост с переменной базой называют скоростью роста.

Абсолютный прирост:

1. базисный

1. цепной

Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных абсолютных приростов равна базисному, т.е. общему приросту за весь промежуток времени

Для оценки интенсивности, т.е. относительного изменения уровня динамического ряда за какой-либо период времени, исчисляют темпы роста (снижения). Интенсивность изменения уровня оценивается отношением отчетного уровня к базисному. Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицы, называется коэффициентом роста, а в процентах – темпом роста. Эти показатели интенсивности отличаются только единицами измерения. Коэффициент роста (снижения) показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение (если этот коэффициент больше единицы) или какую часть (долю) уровня, с которым производится сравнение, составляет сравниваемый уровень (если он меньше единицы). Темп роста всегда представляет собой положительное число.

Коэффициент роста:

1. базисный:

1. цепной:

Темп роста:

1. базисный:

1. цепной:

Таким образом,

Между цепными и базисными коэффициентами роста существует взаимосвязь (если базисные коэффициенты исчислены по отношению к начальному уровню ряда динамики): произведение последовательных цепных коэффициентов роста равно базисному коэффициенту роста за весь период:

а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно соответствующему цепному темпу роста.

Относительную оценку скорости измерения уровня ряда в единицу времени дают показатели темпа прироста (сокращения). Темп прироста (сокращения) показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения и вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах или в долях единицы (коэффициенты прироста).

Темп прироста:

1. базисный:

1. цепной:

Темп прироста (сокращения) можно получить, если из темпа роста, выраженного в процентах, вычесть 100%:

Коэффициент прироста получается вычитанием единицы из коэффициента роста:

При анализе динамики развития следует также знать, какие абсолютные значения скрываются за темпами роста и прироста. Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением (содержанием) одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за этот период времени, %:

В табличной форме ряд динамики содержит два столбца или две строки.

▲ 33 Исчисление среднего показателя темпов роста и среднего абсолютного прироста в динамических рядах.

30_bilet.png

(46.42 КБ) Скачиваний: 0

▲ 34 Приемы обработки рядом динамики.

31 Приемы обработки рядом динамики.
1. Метод укрупнения интервалов.
Одним из наиболее элементарных способов изучения общей тенденции в ряду динамики является укрупнение интервалов. Этот способ основан на укрупнении периодов, к которым относятся уровни ряда динамики. Например, преобразование месячных периодов в квартальные, квартальных в годовые и т.д.
2. Метод скользящей средней.
Выявление общей тенденции ряда динамики можно произвести путем сглаживания ряда динамики с помощью скользящей средней.
Скользящая средняя- подвижная динамическая средняя, которая рассчитывается по ряду при последовательном передвижении на один интервал, то есть сначала вычисляют средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем- средний уровень из такого же числа членов, начиная со второго. Таким образом, средняя как бы скользит по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий.
3. Метод аналитического выравнивания.
Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления. Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно:
• если относительно стабильны абсолютные приросты (первые разности уровней приблизительно равны), , сглаживание может быть выполнено по прямой;
• если абсолютные приросты равномерно увеличиваются (вторые разности уровней приблизительно равны), можно принять параболу второго порядка;
• при ускоренно возрастающих или замедляющихся абсолютных приростах - параболу третьего порядка;
• при относительно стабильных темпах роста- показательную функцию.
4.Метод привидения рд к одному основанию.
В практике нередко возник необх сравнения между собой рядов динапики,т.е. пок-ли развития явления во времени за ряд лет.Для этого необх преобраз абс пок-ли сравниваемых рядо в относительные,приняв пок-ль какого-то года за 100%.Такое преобразование рд представляет собой преобраз несравнимых абс величин в сопоставимые относительные.