Предмет статстической науки

         1.Предмет статистической науки. 

         Словом "статистика" в середине XVIII в. стали обозначать совокупность разного рода фактических  сведений о государствах (от латинского "статус" – государство). К таким  сведениям относились, например, данные о численности и движении населения государств, их территориальном делении, экономике.

         В настоящее время  термин "статистика" имеет несколько  различных значений. Одно из них  близко соответствует изложенному  выше, то есть статистикой называют совокупность фактов о той или  иной стране. Однако, в отличие от прошлых столетий к ней относят только то, что получает количественное выражение. Так, к статистике не относят сведения о том, является ли государство монархией или республикой. Кроме того, объект статистики рассматривается в более широком плане, а именно говорят о статистике не только государств, но и отдельных областей, городов, отраслей, народного хозяйства. То есть, под статистикой понимают количественные данные вообще о некоторой серии явлений различного рода.

         Общей чертой сведений, составляющих статистику, служит то, что они всегда относятся не к одному единичному явлению, а охватывают целый ряд таких явлений или, как говорят, их совокупность.

         Статистика как  наука изучает с количественной стороны (в непосредственной связи  с качественным содержанием) массовые социально-экономические явления. Так, при изучении товарооборота, товарных запасов, издержек обращения и других показателей коммерческой деятельности статистика устанавливает количественные характеристики их развития, определяет соотношение между отдельными показателями, дает цифровую оценку проявляющимся при этом закономерностям.

         Статистика также  изучает влияние природных и  технических факторов на изменение  количественных характеристик социально-экономических  явлений и влияние жизнедеятельности общества на среду обитания.

         Явления и процессы в жизни общества изучаются статистикой  посредством статистических показателей.

         Статистический показатель — это количественная оценка свойства изучаемого явления. В зависимости  от целевой функции статистических показателей их можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели; аналитические показатели.

         Учетно-оценочные  показатели — это статистическая характеристика размера качественно  определенных социально-экономических явлений в конкретных условиях места и времени.

         В зависимости от специфики изучаемого явления учетно-оценочные  показатели могут отображать или  объемы их распространенности в пространстве, или достигнутые на определенные моменты (даты) уровни развития. Так, например, по данным Госкомстата РФ, объем розничного товарооборота государственной и кооперативной торговли России в 1990 г. составил 264,1 млрд. руб. (в ценах соответствующего года).

         По своей архитектонике  данный статистический показатель состоит  из двух частей. Первая выражена смысловым понятием: «розничный товарооборот государственной и кооперативной торговли». Это установленное на основе положений экономической теории понятие, определяющее качественную специфику отображаемого показателем явления, на основе которого розничный товарооборот государственной и кооперативной торговли отличается от других видов реализации товаров (оптовой, колхозно-базарной торговли и др.). Вторая характеризует его величину 264,1 млрд. руб.

         Это количественная сторона, цифровая оценка результата функционирования изучаемого явления, объема его распространения в конкретных исторических условиях: в целом по России за период с 1 января по 31 декабря 1990 г.

         Другой разновидностью учетно-оценочных показателей является количественная характеристика достигнутого уровня развития изучаемых явлений на определенный момент (дату). Например, в сообщении Госкомстата РФ сказано, что численность населения России составляет на начало 1991 г. 148,5 млн. человек.

         Аналитические показатели применяются для анализа статистической информации и характеризуют особенности развития изучаемого явления: типичность признака, соотношение его отдельных частей, меру распространения в пространстве, скорость развития во времени и т.д. В качестве аналитических показателей в статистике применяются относительные и средние величины, показатели вариации и динамики, силы связи и др.

         Количество и качество выступают в статистике как две  стороны единого. Количество в статистике всегда имеет качественную определенность. Именно в этом и состоит познавательное значение статистического метода изучения социально-экономических явлений.

         Одной из важных категорий  статистической науки, тесно связанной  с показателем, является понятие  признака. Под признаком в статистике понимается характерное свойство изучаемого явления отличающее его от других явлений.

         Так, основным признаком  розничного товарооборота является .продажа товаров населению в  обмен на его денежные доходы. С  этих позиций включение в розничный . товарооборот безналичного отпуска товаров (в порядке мелкого опта) нельзя признать правильным; так как это ведет к искусственному завышению объема продажи товаров населению.

         Иногда понятие  статистического показателя отождествляется  с понятием признака изучаемого явления. Надо иметь в виду, что в статистическом показателе выражается единство качественной и количественной сторон. Вернемся к показателю «Розничный товарооборот государственной и кооперативной торговли составил в 1990 г. 264,1 млрд. руб.». Изучаемый признак отображает лишь качественную особенность изучаемого явления: «розничный товарооборот государственной и кооперативной торговли» — реализация товаров населению в обмен на их денежный доход доходы в розничных предприятиях •государственной и кооперативной торговли. При статистическом изучении данный качественный .признак получает количественную оценку и становится статистическим показателем.

         Изучаемые статистикой  признаки могут выражаться как смысловыми понятиями, так и числовыми значениями. Признаки, выраженные смысловыми понятиями, принято называть атрибутивными. Например, атрибутивными признаками являются: пол человека — мужчина или женщина; специализация магазинов (продовольственные, непродовольственные) и т.д. Если атрибутивные признаки принимают только одно из двух противоположных значений, их называют альтернативными.

         Признаки, выраженные числовыми значениями, принято называть количественными, например возраст (число  прожитых лет), стаж работы, получаемая заработная плата и т. д.

         Признаки, принимающие  различные значения у отдельных единиц изучаемого • явления, называются варьирующими. Так, при изучении коммерческой деятельности Важная особенность статистической науки состоит в том, что, изучая свой предмет, она образует статистические совокупности (коллективы).

         Статистическая совокупность — это множество единиц изучаемого явления, объединенных в соответствии с задачей исследования качественной единой основой. Так, например, при определении объема розничного товарооборота все предприятия торговли, осуществляющие продажу товаров населению, рассматриваются как единая статистическая совокупность «розничная торговля». Но по признакам объема продаж товаров, торговой специализации, формам и методам обслуживания покупателей и другим признакам коммерческой деятельности единицы данной статистической совокупности могут быть разнородными. Из этого следует, что состав статистических совокупностей не является постоянным. Он формируется статистикой в соответствии с долями конкретного исследования.

         Из специфики предмета статистики следует, что теоретической основой статистической науки являются положения исторического материализма и экономической теории, которые исследуют и формируют законы развития социально-экономических явлений, выясняют их природу и значение в жизни общества. Опираясь на знание положений экономической теории, статистика формирует статистические совокупности, устанавливает существенные признаки для выделения социально-экономических типов, осуществляет разработку адекватных методов их изучения.

         Руководствуясь положениями  экономической теории, статистика обогащает экономические науки фактами, полученными в статистическом исследовании, подтверждает или отрицает их теоретические догмы.

         Экономическая теория, опираясь на статистику, формулирует  законы развития социально-экономических явлений. Статистика, характеризуя количественную сторону • общественных явлений в конкретных исторических условиях, создает фундамент из точных и бесспорных фактов. Экономические науки используют статистическую информацию для проверки, обоснования или иллюстрации своих теоретических положений. 
 
 
 
 
 
 

2.Метод аналитического анализа. 

         Исключение случайных  колебаний значений уровней ряда осуществляется с помощью нахождения «усредненных» значений. Способы  устранения случайных факторов делятся  на две больше группы:

         1. Способы «механического»  сглаживания колебаний путем  усреднения значений ряда относительно  других, расположенных рядом, уровней ряда.

         2. Способы «аналитического»  выравнивания, т. е. определения  сначала функционального выражения  тенденции ряда, а затем новых, расчетных значений ряда.

         Методы «механического»  сглаживания. Сюда относятся: а. Метод усреднения по двум половинам ряда, когда ряд делится на две части. Затем, рассчитываются два значения средних уровней ряда, по которым графически определяется тенденция ряда. Очевидно, что такой тренд не достаточно полно отражает основную закономерность развития явления. б. Метод укрупнения интервалов, при котором производится увеличение протяженности временных промежутков, и рассчитываются новые значения уровней ряда. в. Метод скользящей средней. Данный метод применяется для характеристики тенденции развития исследуемой статистической совокупности и основан на расчете средних уровней ряда за определенный период. Последовательность определения скользящей средней:- устанавливается интервал сглаживания или число входящих в него уровней. Если при расчете средней учитываются три уровня, скользящая средняя называется трехчленной, пять уровней – пятичленной и т.д. Если сглаживаются мелкие, беспорядочные колебания уровней в ряду динамики, то интервал (число скользящей средней) увеличивают. Если волны следует сохранить, число членов уменьшают.

         Исчисляют первый средний  уровень по арифметической простой: y1 = (y1/m, где y1 – I-ый уровень ряда; m –  членность скользящей средней.

- первый  уровень отбрасывают, а в исчисление  средней включают уровень, следующий  за последним уровнем, участвующем  в первом расчете. Процесс продолжается  до тех пор, пока в расчет y будет включен последний уровень  исследуемого ряда динамики yn.- по ряду динамики, построенному из средних уровней, выявляют общую тенденцию развития явления.

         Отрицательной стороной использования метода скользящей средней  является образование сдвигов в  колебаниях уровней ряда, обусловленных  «скольжением» интервалов укрупнения. Сглаживание с помощью скользящей средней может привести к появлению «обратных» колебаний, когда выпуклая «волна» заменяется на вогнутую.

         В последнее время  стала рассчитываться адаптивная скользящая средняя. Ее отличие состоит в  том, что среднее значение признака, рассчитываемое также, как описано выше, относится не к середине ряда, а к последнему промежутку времени в интервале укрупнения. Причем предполагается, что адаптивная средняя зависит от предыдущего уровня в меньшей степени, чем от текущего. То есть., чем больше промежутков времени между уровнем ряда и средним значением, тем меньшее влияние оказывает значение этого уровня ряда на величину средней. Метод экспоненциальной средней. Экспоненциальная средняя – это адаптивная скользящая средняя, рассчитанная с применением весов, зависящих от степени «удаленности» отдельных уровней ряда от среднего значения.

         Величина веса убывает  по мере удаления уровня по хронологической  прямой от среднего значения в соответствии с экспоненциальной функцией, поэтому такая средняя называется экспоненциальной. На практике применяется многократное экспоненциальное сглаживания ряда динамики, которое используется для прогнозирования развития явления.

         Вывод: способы, включенные в первую группу, ввиду применяемых  методик расчета предоставляют исследователю очень упрощенное, неточное, представление о тенденции в ряду динамики. Однако корректное применение этих способов требует от исследователя глубины знаний о динамике различных социально - экономических явлений.

         Методы «аналитического» выравнивания Более точным способом отображения тенденции динамического ряда является аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощью аналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в виде функции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t, и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt. 
Фактическими (или эмпирическими) уровнями ряда динамики называют исходные данные об изменении явления, т. е. данные, полученные опытным путем, посредством наблюдения. Они обозначаются уi. Расчетными (или теоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результате подстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их.

         Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости f(t) . На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t) , а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом , чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса .

         Чаще всего при  выравнивании используются следующий зависимости : линейная; параболическая; экспоненциальная.

         1)Линейная зависимость  выбирается в тех случаях , когда в исходном временном  ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные приросты , не проявляющие тенденции ни к увеличению , ни к снижению.

         2)Параболическая  зависимость используется , если  абсолютные цепные приросты сами  по себе обнаруживают некоторую  тенденцию развития , но абсолютные  цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют .

         3)Экспоненциальные  зависимости применяются, если  в исходном временном ряду  наблюдается либо более или  менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, -- устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста , цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т.д.)

         Таким образом, целью  аналитического выравнивания является:

         - определение вида  функционального уравнения;

         - нахождения параметров  уравнения;

         - расчет «теоретических»,  выровненных уровней, отображающих  основную тенденцию ряда динамики.

         Графическое отображение  изменения уровней ряда играет большую  роль в применении данного вида выравнивания. Оно позволяет ускорить процедуру  анализа и увеличить степень  наглядности полученных результатов.

         Сезонность –  изменения динамических рядов, имеющих внутригодичную цикличность, зависящие от календарного периода года, явлениями природы, праздниками и др. Например, объем продаж продукции меховой фабрики вырастет в октябре, в ноябре достигнет максимума, снизится к марту, и затем до сентября - октября будет держаться на очень низком уровне. В качестве примера, интересно сравнить сезонные изменения уровня цен в России и странах Западной Европы. В России уровень цен в предпраздничные дни (например, рождество, Новый год, 9 мая, 1 сентября и т. д.) заметно растет. Тогда как в Западной Европе, как правило, в предпраздничные дни проводятся распродажи, т. е. в большинстве своем цены падают.

         Явления, подверженные сезонным изменениям, необходимо исследовать  на предмет наличия основной тенденции  развития. Для этого необходимо распределить объем изменения явления между сезонной составляющей и основной тенденцией.

         Изучение и измерение  сезонности ряда динамики осуществляется с помощью специального показателя – индекса сезонности . Существует несколько вариантов анализа динамики с помощью индекса сезонности.

         Индексы сезонности показывают , во сколько раз фактический  уровень ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня , вычисляемого по уравнению  тенденции f(t) . При анализе сезонности уровни временного ряда показывают развитие явления по месяцам (кварталам) одного или нескольких лет . Для каждого месяца (квартала) получают обобщенный индекс сезонности как среднюю арифметическую из одноименных индексов каждого года . Индексы сезонности – это , по либо уровень существу , относительные величины координации , когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда , либо уровень тенденции. Способы определения индексов сезонности зависят от наличия или отсутствия основной тенденции . 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  литературы: 

1.Башет К.В. «Статистика коммерческой деятельности», М: «Финансы и статистика», 1996.

2.Елесеева  М.А. «Общая теория статистики»,  М.: «Статистика», 1988.    

3.Финансы.  Под ред. В.М. Родионовой. –  М.: «Финансы и статистика», 1994.

4.Харченко  Л.П. «Статистика» М: «ИНФРА  – М»,  1997.

5.http://www.prime-tass.ru.

6.http://www.vedi.ru.

7.http://gks.ru.

8.http://www.finam.ru/

9.http://www.rbc.ru/fm_wi.shtml