Tishanskiysdk.ru

Про кризис и деньги
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Статистический анализ в экономике

Экономико-статистический анализ

Онлайн школа английского языка нового поколения. Более 7 лет предоставляет обучение английскому языку по Skype (Скайп) и является лидером данного направления! Основные преимущества:

  • Вводный урок бесплатно;
  • Большое число опытных преподавателей (нейтивов и русскоязычных);
  • Курсы НЕ на определенный срок (месяц, полгода, год), а на конкретное количество занятий (5, 10, 20, 50);
  • Более 10 000 довольных клиентов.
  • Стоимость одного занятия с русскоязычным преподавателем — от 600 рублей, с носителем языка — от 1500 рублей

Анализ и обобщение статистических данных — заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

Анализ — это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.

Экономико-статистический анализ — это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.

Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.

В качестве этапов статистического анализа выделяются:

1) формулировка цели анализа;

2) критическая оценка данных;

3) сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных;

4) формирование обобщающих показателей;

5) фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

6) формулировка заключений, выводов и практических предложений о резервах и перспективах развития изучаемого явления.

Методы анализа должны меняться в зависимости от характера изучаемых процессов, их специфики, особенностей и форм проявления.

Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария изучения их структуры, связей и динамики.

Экономико-статистический анализ должен проводиться при строгом соблюдении следующих принципов, которые учитывают экономическую и статистическую их градацию.

Экономическими принципами являются:

  • соответствие экономическим законам и положениям теории расширенного воспроизводства;
  • адекватное отражение сущности экономической политики современного этапа общественно-экономического развития;
  • ориентация на конечные экономические результаты;
  • учет специфики изучаемого объекта, отрасли и т. д.;
  • согласование интересов субъектов различных иерархических уровней как подразделений единого народнохозяйственного механизма.

К статистическим принципам относятся:

четко определенная цель экономико-статистического исследования;

• согласованность систем по горизонтали и вертикали;

• сопоставимость во времени и пространстве;

• логическая взаимосвязь между показателями, характеризующими объект или явление;

• комплексность и полнота отображения объекта исследования в статистических показателях;

• максимальная степень аналитичности.

Соблюдение данных принципов наряду с предпосылками применения методологи статистического анализа позволяет осуществить научно обоснованное экономико-статистическое исследование субъектов экономики в соответствии с принятой международной методологией учета и статистики.

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2017

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ

Применение методов статистики

Направления использования в экономическом анализе

Расчет относительных величин

3)метод относительных разниц факторного анализа

Расчет средних величин

1)определение степенных и структурных средних величин для показателей первичного учета, внутренней и внешней отчетности, представленных в виде вариационного ряда и динамического ряда; 2)прогнозирование на основе средних значений абсолютного прироста и темпа роста

Определение индексов агрегатных и средних показателей

1)индексный метод детерминированного факторного анализа; 2)выявление сезонной составляющей колебания экономического показателя

Сводка и группировка

Формирование и анализ

1)данных синтетического учета; 2)комплексных статей затрат, доходов, расходов, денежных потоков, статей бухгалтерского баланса в разрезе финансовой отчетности, в том числе сегментарной и консолидированной; 3)данных статистической и внутренней управленческой отчетности

Анализ индивидуальных, комплексных и обобщающих показателей качества продукции

Оценка показателей вариации

Расчет показателей 1) равномерности выпуска и реализации продукции, денежных и ресурсных потоков; 2) сравнительной рейтинговой оценки (метод расстояний); 3) оценка уровня риска инвестиционного проекта

Корреляционно- регрессионный анализ

1) выявление степени взаимосвязи экономических показателей; 2) построение уравнений парной и множественной регрессии; 3) трендовый анализ; 4) прогнозирование с использованием уравнений регрессии.

Исходным пунктом любого из методов является признание факта определенной устойчивости изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности: от одного отчетного периода к другому. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать, по этому критерию методы прогнозирования можно разделить на виды[1]:

— методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции;

— методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей.

На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о финансовых результатах. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета финансовых коэффициентов и т.д.

Методы прогнозирования отчетности, в свою очередь, делятся на методы, в которых каждая статья прогнозируется отдельно исходя из ее индивидуальной динамики, и методы, учитывающие существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и разных форм, характеризующих одну экономическую систему. В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы[3]:

1. Методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей.

2. Детерминированные методы, предполагающие наличие функциональных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. Примером является модель факторного анализа фирмы Дюпон. Другим примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативные признаки (различные виды прибыли) с факторами (доходы и расходы).

3. Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных.

Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Однако результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам. Статистические приемы стали основными в разработке методик оценки уровня риска. Так характеристика делового риска базируется на анализе непрерывности кругооборота оборотных средств и позволяет прогнозировать достаточность источников погашения заемных средств, то есть отражает влияние качества товарно-денежных потоков на ликвидность и платежеспособность организации. Анализ денежных потоков организации включает в себя [1] :

— исследование динамики общего объема денежного оборота, что предполагает расчет абсолютного и относительного прироста доходов;

— исследование динамики и структуры положительного и отрицательного денежных потоков. При этом анализ структуры заключается в определении удельного веса текущей, инвестиционной и финансовой деятельности в общем объеме положительного и отрицательного денежных потоков;

— анализ динамики общего чистого денежного потока и по отдельным видам деятельности;

— исследование равномерности формирования денежных потоков организации в течение рассматриваемого периода времени;

— исследование синхронности формирования положительного и отрицательного денежных потоков в разрезе отдельных интервалов рассматриваемого периода времени..

Статистической наукой разработаны методы, с помощью которых можно измерить связь между явлениями, не используя при этом количественные значения признака, а значит, и параметры распределения. Статистические методы обеспечивают проведение глубокого и детализированного анализа, выбор конкретного метода зависит от множества факторов, в том числе от имеющихся в наличии исходных данных и задач исследования.

Читать еще:  Методы изучения и анализа спроса

Список литературы

Аверина Т.Н. Анализ влияния равномерности товарно-денежных потоков на финансовое состояние организации // Интеллектуальный потенциал региона и управление знаниями: материалы международной научно-практической конференции. Дополнит. том / под ред. Ю.Н. Арсеньева, С.Ю. Прохорова. — М. — Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. С.26-28.

Аверина Т.Н. Применение непараметрических методов в рамках экономического анализа // Инновационное развитие — основа модернизации современной экономики: сборник научно-методических материалов.2011. С. 13-15.

Луценко А.Г. Компьютерное моделирование в обучении математике будущих экономистов 2006 С.121-122.

Статистический анализ в экономике предприятия

Расчет себестоимости добычи нефти. Оценка динамики показателей индексным методом, в том числе под влиянием изменения разных факторов. Определение зависимости между экономическими показателями предприятия, корреляционно-регрессионный анализ их взаимосвязи.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

1 Определение структуры валовой добычи и затрат предприятий в общем объеме затрат

2 Расчет себестоимости добычи нефти

3 Оценка динамики показателей с помощью индексного метода

4 Оценка динамики средней себестоимости добычи нефти, в том числе под влиянием изменения различных факторов: за счет изменения в структуре добычи, и за счет изменения себестоимости добычи на каждом предприятии

5 Определение зависимости между объемом добычи и затратами НГДУ в отчетном и базисном периодах.

6 Оценка взаимосвязи между себестоимостью добычи, затратами НГДУ и объемом добычи нефти в отчетном периоде с помощью корреляционно-регрессионного анализа

Объем добычи в тыс. тонн

Затраты НГДУ, в тыс. ден. ед.

По представленным данным определите структуру валовой добычи и затрат каждого предприятия в общем объеме затрат данных предприятий области.

Рассчитайте себестоимость добычи нефти на каждом предприятии и на всех НГДУ области вместе, определив ее как среднюю взвешенную величину.

С помощью индексного метода оцените динамику всех показателей (объема добычи, себестоимости добычи и величины затрат) по каждому предприятию в отдельности (индивидуальные индексы) и на всех НГДУ области вместе (общие индексы)

Оцените динамику средней себестоимости добычи нефти, в том числе под влиянием изменения различных факторов: за счет изменения в структуре добычи, и за счет изменения себестоимости добычи на каждом предприятии.

Графически определить зависимость между объемом добычи и затратами НГДУ в отчетном и базисном периодах. Дайте характеристику данной взаимосвязи с помощью построенных графиков.

Оцените взаимосвязь между себестоимостью добычи, затратами НГДУ и объемом добычи нефти в отчетном периоде с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Оцените существенность установленной связи. Проверьте адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Значимость коэффициента регрессии осуществляется на основе t-критерия Стьюдента при уровне значимости б = 0,05.

Дайте интерпретацию всем проведенным расчетам, сделайте обоснованные выводы.

1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ ВАЛОВОЙ ДОБЫЧИ И ЗАТРАТ ПРЕДПРИЯТИЙ В ОБЩЕМ ОБЪЕМЕ ЗАТРАТ

Относительные величины структуры характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности, их рассчитывают как отношение числа единиц (или объема признака) в отдельных частях совокупности к общей численности единиц (или объему признака) по всей совокупности.

Сравнивая структуру одной и той же совокупности за разные периоды времени, можно проследить структурные изменения, происшедшие во времени.

Относительные величины структуры рассчитываются по сгруппированным данным.

Исчисляются они как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности, т.е. как отношение части к целому, и представляют собой удельный вес части в целом. Как правило, относительные величины структуры выражаются в процентах (база сравнения принимается за 100). Показатели структуры могут быть выражены также в долях (база сравнения принимается за 1).

В статистике относительные показатели используют в сравнительном анализе, в обобщении и синтезе. Относительные показатели — это цифровые обобщающие показатели, они есть результат сопоставления двух статистических величин. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель.

Относительные показатели могут быть получены или как соотношения одноименных статистических показателей, или как соотношения разноименных статистических показателей. В первом случае получаемый относительный показатель рассчитывается или процентах, или в относительных единицах, или в промилле (в тысячных долях). Если соотносятся разноименные абсолютные показатели, то относительный показатель в большинстве случаев бывает именованным.

Объем добычи в тыс. тонн

Затраты НГДУ, в тыс. ден. ед.

Представим полученные данные графически:

Видим, что доля объема добычи НДГУ-1 и НДГУ-3 в общем объеме добычи в отчетном году несколько увеличилась по сравнению с базисным, а доля объема добычи НДГУ-2 и НДГУ-5 в общем объеме добычи в отчетном году несколько уменьшилась.

Видим, что доля затрат НДГУ-2 и НДГУ-4 в общем объеме добычи в отчетном году несколько увеличилась по сравнению с базисным, а доля объема добычи НДГУ-1 и НДГУ-4 в общем объеме добычи в отчетном году несколько уменьшилась. Следующие графики дают возможность проследить динамику изменения объема добычи и затрат НДГУ в отчетном году по сравнению с базисным:

Видим, что объем добычи, возрос на НДГУ-1, НДГУ-3 и НДГУ-5, а на остальных предприятиях сократился.

Затраты также возросли на НДГУ-1, НДГУ-3 и НДГУ-5, а на остальных предприятиях сократился — очевидно, из-за снижения объема добычи.

2 РАССЧЕТ СЕБЕСТОИМОСТИ ДОБЫЧИ НЕФТИ

Средние величины используются на этапе обработки и обобщения полученных первичных статистических данных. Потребность определения средних величин связана с тем, что у различных единиц исследуемых совокупностей индивидуальные значения одного и того же признака, как правило, неодинаковы.

Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности.

Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя. Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости, т.е. типическая средняя обобщает качественно однородные значения признака в данной совокупности, каковым является доля расходов у работников данной группы на товары первой необходимости.

При исследовании совокупности с качественно разнородными признаками на первый план может выступить не типичность средних показателей. Такими, к примеру, являются средние показатели произведенного национального дохода на душу населения (разные возрастные группы), средние показатели урожайности зерновых культур по всей территории России (районы разных климатических зон и разных зерновых культур), средние показатели рождаемости населения по всем регионам страны, средние температуры за определенный период и т.д. Здесь средние величины обобщают качественно разнородные значения признаков или системных пространственных совокупностей (международное сообщество, континент, государство, регион, район и т.д.) или динамических совокупностей, протяженных во времени (век, десятилетие, год, сезон и т.д.). Такие средние величины называют системными средними.

Таким образом, значение средних величин состоит в их обобщающей функции. Средняя величина заменяет большое число индивидуальных значений признака, обнаруживая общие свойства, присущие всем единицам совокупности. Это, в свою очередь, позволяет избежать случайных причин и выявить общие закономерности, обусловленные общими причинами.

На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.

Используются две категории средних величин:

Первая категория степенных средних включает: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю квадратическую и среднюю геометрическую.

Вторая категория (структурные средние) — это мода и медиана.

Различные средние выводятся из общей формулы степенной средней:

Читать еще:  Анализ динамики и структуры

при k = 1 — средняя арифметическая;

k = -1 — средняя гармоническая;

k = 0 — средняя геометрическая;

k = -2 — средняя квадратическая.

Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем, каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.

Рассчитаем себестоимость добычи нефти на каждом предприятии области, определив ее как отношение затрат НДГУ на добычу к объему добычи нефти:

Объем добычи в тыс. тонн

Затраты НГДУ, в тыс. ден. ед.

Себестоимость добычи, в тыс. ден. ед.

Рассчитаем среднюю себестоимость добычи нефти по предприятиям области, определив ее как среднюю взвешенную величину. В качестве «весов» примем долю объема добычи каждого НДГУ в общем объеме добычи предприятий области:

Себестоимость добычи, в тыс. ден. ед.

Объем добычи в тыс. тонн

Таким образом, в базисном году средняя себестоимость продукции составила

В отчетном году средняя себестоимость продукции составила

3 ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ ИНДЕКСНОГО МЕТОДА

В статистической практике индексный метод имеет такое же широкое распространение, как и метод средних величин.

Индексами называют сравнительные относительные величины, которые характеризуют изменение сложных социально-экономических показателей (показатели, состоящие из не суммируемых элементов) во времени, в пространстве, по сравнению с планом.

Индекс — это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Если изучается динамика, то за базисную величину может быть взят размер показателя в периоде, предшествующем отчетному. Если необходимо осуществить территориальное сравнение, то за базу можно принять данные другой территории. За базу сравнения могут приниматься плановые показатели, если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана.

Индексы формируют важнейшие экономические показатели национальной экономики и ее отдельных отраслей. Индексные показатели позволяют осуществить анализ результатов деятельности предприятий и организаций, выпускающих самую разнообразную продукцию или занимающихся различными видами деятельности. С помощью индексов можно проследить роль отдельных факторов при формировании важнейших экономических показателей, выявить основные резервы производства. Индексы широко используются в сопоставлении международных экономических показателей при определении уровня жизни, деловой активности, ценовой политики и т.д.

Существует два подхода в интерпретации возможностей индексных показателей: обобщающий (синтетический) и аналитический, которые в свою очередь определяются разными задачами.

Суть обобщающего подхода — в трактовке индекса как показателя среднего изменения уровня исследуемого явления. В этом случае основной задачей, решаемой с помощью индексных показателей, будет характеристика общего изменения многофакторного экономического показателя.

Аналитический подход рассматривает индекс как показатель изменения уровня результативной величины, на которую оказывает влияние величина, изучаемая с помощью индекса. Отсюда и иная задача, которая решается с помощью индексных показателей: выделить влияние одного из факторов в изменении многофакторного показателя.

От содержания изучаемых показателей, методологии расчета первичных показателей, целей и задач исследования зависят и способы построения индексов.

По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие (сводные).

Индивидуальные индексы (i) — это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные (от лат. аggrega — присоединяю) индексы, или как средние взвешенные индексы (средние из индивидуальных). Способ построения агрегатных индексов заключается в том, что при помощи так называемых соизмерителей можно выразить итоговые величины сложной совокупности в отчетном и базисном периодах, а затем первую сопоставить со второй.

С помощью индексного метода оценим динамику всех показателей (объема добычи, себестоимости добычи и величины затрат) по каждому предприятию в отдельности (индивидуальные индексы) и на всех НГДУ области вместе (общие индексы)

Методы анализа экономической статистики

Понятие метода исследования в экономической статистике

Метод исследования в экономической статистике – это способ рассмотрения реальной действительности, который представляет собой некоторую последовательность приемов, действий и операций.

Рассматриваемое понятие метода отличается от понятий процедуры, техники и методики статистического анализа.

Техникой статистического исследования является совокупность определенных приемов применения метода. Процедура исследования – это определенная последовательность операций, некоторый способ организации изучения. Под методикой следует понимать совокупность приемов и способов познания.

Методы исследования можно классифицировать по научным отраслям: математического характера, биологического, медицинского, социально-экономического, педагогического и др.

Экономические исследования отличаются от других тем, что при изучении производства материальных благ, их цель состоит в изучении социально-экономических взаимоотношений. Другая существенная особенность заключается в использовании абстракций. Она играет значимую роль при отсутствии возможности экспериментально проверить научные гипотезы или же полученные результаты. Чтобы получить достоверные результаты при осуществлении анализа процессов и формирования заключений и предложений, необходимо привлечь всю совокупность фактов.

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Метод экономической статистики – это вся совокупность приемов и способов, которые используются для всестороннего описания развития явлений и процессов в обществе с помощью массовых числовых данных.

Метод экономической статистики состоит из четырех этапов:

  • На первом этапе осуществляется сбор исходных данных;
  • На втором этапе исходная информация обрабатывается;
  • На третьем этапе анализируются полученные данные;
  • На четвертом этапе разрабатываются конкретные мероприятия на основе полученной статистической информации.

Статистические методы, применяемые в экономическом анализе

Методами анализа, применяемыми в экономической статистике, являются:

  • Статистическое наблюдение, которое представляет собой запись данных в соответствии с определенными принципами и заданными целями;
  • Расчеты средних значений, куда входят средние арифметические как простые, так и взвешенные, а также средние геометрические;
  • Ряды динамики;
  • Сводки и группировки экономических показателей в соответствии с определенными признаками;
  • Сравнение значений;
  • Вычисление индексов;
  • Графические методы;
  • Детализация показателей.

Задай вопрос специалистам и получи
ответ уже через 15 минут!

Исследование различных показателей, экономических процессов, явлений и ситуаций начинается с описания абсолютных величин в натуральном и стоимостном измерении. Данные показатели относятся к основным в экономической статистике. Они применяются для вычисления относительных и средних значений.

Относительные величины являются незаменимыми при исследовании динамики процессов и явлений. Они позволяют построить временные ряды, характеризующие колебание тех или иных показателей во времени. Аналитическая особенность относительных показателей наиболее полно проявляется при исследовании структуры экономических явлений, при описании интенсивности применения ресурсов производства. Особенностью относительных показателей, часто выступающих как коэффициенты, является то, что их необходимо интерпретировать, экономически пояснять.

Однако, абсолютные и относительные показатели не несут достаточную информативность, что требует дополнительного применения метода сравнения. Сравнение с показателями планового типа наиболее часто применяется при составлении бизнес-планов, где условие применения данного метода заключается в сопоставимости показателей как по содержанию, так и структуре.

При помощи экономического анализа становится возможным установить причинную связь, взаимосвязи показателей, выявить факторы и провести факторный анализ, в ходе которого один из показателей выступает в качестве фактора, влияющего на другой фактор.

Основные аспекты статистического наблюдения

Статистическое наблюдение – это специально организованная регистрация признаков каждого объекта системы и запись их в необходимых документах.

Целью статистического наблюдения является получение достоверных данных.

Основные формы статистического наблюдения – это отчетность и перепись.

Читать еще:  Взаимосвязь экономического анализа и аудита

При отчетности исследователь применяет подготовительные материалы, т.е. установленные законом документы.

При переписи исследователь осуществляет сбор материалов при помощи специально организуемых в определенный период исследований. Например, инвентаризация.

Статистические наблюдения могут быть классифицированы по различным признакам:

  1. По типу регистрации делятся на текущие, прерывные, периодического типа и единовременного;
  2. По охваты наблюдения: сплошные и несплошные, выборочные, анкетные и монографические;
  3. Учитывая характер исследуемых процессов, отбор единиц может осуществляться несколькими способами: случайным, механическим, типическим, гнездовым.
  4. По виду проведения: документальный способ и проведение опроса.

Приемами анализа, используемыми в экономической статистике, являются: экономическая группировка, абсолютные, относительные и средние величины, экономическое сравнение, индексный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ и дисперсионный.

При экономической группировке изучаемая совокупность разделяется на группы по определенным признакам. В процессе группировки вычисляются абсолютные статистические значения, которые отражают размеры исследуемых признаков.

Экономическое сравнение представляет собой один из самых распространенных приемов исследования взаимосвязей развития явлений в обществе.

Индексный метод основан на применении различных индексов, которые показывают колебания социально-экономических явлений во времени и пространстве.

При корреляционном анализе изучаются взаимозависимости факторов, которые являются случайными величинами. При регрессионном изучается зависимость случайных величин от нескольких независимых аргументов.

Дисперсионный анализ является особым приемом установления количественных зависимостей между исследуемыми признаками некоторой совокупности.

Так и не нашли ответ
на свой вопрос?

Просто напиши с чем тебе
нужна помощь

Методы статистического анализа данных в экономике

Автор: Блог о маркетинге · Опубликовано 06.07.2016 · Обновлено 02.10.2016

Исходная научная база для вероятностно-статистических моделей — прикладная статистика. Она включает в себя прикладную математическую статистику, ее программное обеспечение и методы сбора статистических данных и интерпретации результатов расчетов.

Как известно, эконометрика (или эконометрия) — это статистические методы анализа эмпирических экономических данных.

Наиболее популярные методы статистического анализа

Наибольшее применение в задачах принятия решений получили следующие методы:

  • регрессионный анализ (методы восстановления зависимости и построения моделей, прежде всего линейных);
  • планирование эксперимента;
  • методы классификации (дискриминантный анализ, кластерный анализ, распознавание образов, систематика и типология, теория группировок);
  • многомерный статистический анализ экономической информации (анализ главных компонент и факторный анализ);
  • методы анализа и прогнозирования временных рядов;
  • теория робастности, т.е. устойчивости статистических процедур к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели;
  • теория индексов, в частности, индекса инфляции.

Наиболее популярны регрессионные уравнения и их системы. Обычно используют уравнения не выше второго порядка, линейные по параметрам:

  • Yi — переменная отклика;
  • xij — факторы, от которых зависит ;
  • Bi — коэффициенты, которые характеризуют взаимодействие между и ;
  • Bif — отражают взаимодействие между и ;
  • ei- ошибка модели;
  • i – номер наблюдения (измерения, опыта, анализа, испытания), i= 1, 2, , n;
  • j – номер фактора (независимой переменной), j = 1,2,…, k.
  • Коэффициенты Bi, Bif находятся методом наименьших квадратов.

Применение вероятностно-статистического описания

Традиционное вероятностно-статистическое описание с интуитивной точки зрения применимо лишь к массовым событиям. Для единичных событий целесообразно применять теорию субъективных вероятностей и теорию нечетких множеств (fuzzy sets). которая развивалась ее основателем Л.Заде для описания суждений человека, для которого переход от «принадлежности» к множеству к «непринадлежности» не скачкообразен, а непрерывен.

Статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика

Статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика

В последнее время можно заметить, что область статистических методов приобретает всё больший вес в системном анализе. Эта область посвящена анализу статистических данных нечисловой природы (её ещё называют статистикой нечисловых данных, или нечисловой статистикой). Выборка — это исходный объект в прикладной статистике, который означает совокупность одинаково распределенных случайных элементов, которые также являются независимыми между собой.

Необходимо различать выборку в математической статистике (выборка — это числа) и многомерном статистическом анализе (выборка — это вектора). Также стоит отметить, что в нечисловой статистике элементы выборки — это объекты нечисловой природы (нельзя складывать и умножать на числа). То есть, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, которые не имеют векторную структуру.

Примеры объектов нечисловой природы являются:

  • значения качественных признаков, т.е. результаты кодировки объектов с помощью заданного перечня категорий (градаций);
  • упорядочения (ранжировки) экспертами образцов продукции (при оценке её технического уровня и конкурентоспособности) или заявок на проведение научных работ (при проведении конкурсов на выделение грантов);
  • классификации, т.е. разбиения объектов на группы сходных между собой (кластеры);
  • толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов между собой, например, сходства тематики научных работ, оцениваемого экспертами с целью рационального формирования экспертных советов внутри определенной области науки;
  • результаты парных сравнений или контроля качества продукции по альтернативному признаку («годен» — «брак»), т.е. последовательности из 0 и 1;
  • множества (обычные или нечеткие), например, зоны, пораженные коррозией, или перечни возможных причин аварии, составленные экспертами независимо друг от друга;
  • слова, предложения, тексты;
  • вектора, координаты которых — совокупность значений разнотипных признаков, например, результат составления статистического отчета о научно-технической деятельности организации или анкета эксперта, в которой ответы на часть вопросов носят качественный характер, а на часть — количественный;
  • ответы на вопросы экспертной, маркетинговой или социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты; и т.д.

Одно из основных применений статистики объектов нечисловой природы — теория и практика экспертных оценок, связанные с теорией статистических решений и проблемами голосования.

Интервальная статистика

В 1980-е годы стала развиваться интервальная статистика — часть статистики нечетких данных, в которой функция принадлежности, описывающая размытость, принимает значение 1 на некотором интервале, а вне его — значение 0. Другими словами, исходные данные, в том числе элементы выборки — не числа, а интервалы.

Интервальная статистика тем самым связана с интервальной математикой, в частности, с интервальной оптимизацией. Интервальная статистика — это анализ интервальных статистических данных. В ней предполагается, что исходные данные — это не числа, а интервалы. Интервальную статистику можно рассматривать как часть интервальной математики.

Непараметрическая статистика

Непараметрическая статистика позволяет делать статистические выводы, оценивать характеристики распределения, проверять статистические гипотезы без слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению.

Математики думают, что это — экспериментальный факт, установленный в прикладных исследованиях. Прикладники уверены, что математики доказали нормальность результатов наблюдений. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу — в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных.

Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. К настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами.

Основная идея работ по робастности, или устойчивости, состоит в том, что выводы, полученные на основе математических методов исследования, должны мало меняться при небольших изменениях исходных данных и отклонениях от предпосылок модели. Здесь есть два круга задач. Один — это изучение устойчивости распространенных алгоритмов анализа данных. Второй — поиск робастных алгоритмов для решения тех или иных задач.

(3 оценок, среднее: 7,00 из 5)

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector