Шпаргалка по "Статистике"

34. Элементы статистического прогнозирования

Общее положение и постановки задач. Прогнозирование экономических показателей делается для макро и микро уровня. Даже на уровне фирмы обязательны прогнозы продаж, финансовых результатов и финансового состояния. Прогнозирует также объемы производства, объемы товаров и услуг, затраты себестоимости. Прогнозы различают: долгосрочные и краткосрочные. Исходные данные прогноза называются базой прогноза. Прогнозы будут надежными если база прогноза достаточно велика, а горизонт краткий. Прогнозы несут в себе свойства инерционности прогнозируемой системы. Надежный прогноз можно строить на 1-2 периода вперед или длина базы не менее 10-15 периодов. Точность долгосрочного прогноза меньше чем точность коротких оперативных прогнозов. Прогнозирование надо рассматривать как непрерывный процесс. Прогноз надо менять (пересчитывать по  мере приближения к горизонту). Методы прогнозирования. Простейшие прогнозы строятся для одномерного ряда динамики. Методы для таких простых прогнозов состоят в том, что уравнение тренда продлеваются. Таким образом простейший прогноз можно строить по ур-нию тренда, поставляя в это ур-ие  будущие значения переменной t.

Интервальный прогноз содержит точечный прогноз с ошибкой. Ошибку прогноза можно установить по известной ошибке тренда в сторону некоторого преувеличения. В отличие от прогноза по тренду более качественным будет факторный прогноз. Напр: сначала строим прогноз цены на электроэнергию, затем прогноз роста з/пл у персонала метрополитена-»прогноз измерения ремонтных и инвестиц затрат в метро-» объединяем эти 3 прогноза и строим прогноз итогового показателя тарифов на метро. Существуют также адаптивные методы прогноза.  Они основаны на исходном ряде динамики и на зависимости последующих прогнозов от предыдущих. Наиб часто исп 2 адаптивных метода: 1. метод экспоненциального сглаживания. Для прогноза здесь используют Ур-е тренда в лин форме. Связи между последующим и предыдущим прогнозами выглядит так- S(t)=  α*Yt+(1- α)*S(t-1),   α-параметр сглаживания,α<1,α=2/n+1.Yt-тренд. Начальные условия,т.е величины So,S1 рассчитывают по коэф α и коэф-там из ур-я тренда. Сами значения прогноза учитывают что влияния прошлых наблюдений на прогноз ослабляется пом ере удаления от даты прогноза. 2. метод гармонических весов. В этом методе исходные уровни ряда динамики взвешиваются, т.е входят в прогноз с коэф-тами причем более поздними наблюдсооств большие коэф-ты для самой ранней инфо гармоничкоэф определяется как m1=1/n-1,n-кол-во прогнозов.m2= m1+1/n-2. В этом методе не надо делать предположений относительно вида тренда(лин или нелин.). В основу берут не Ур-е тренда, скользящие средние. Метод учитывает пост ошибки прогноза по мере увеличения горизонта. Возможен прогноз основанный на автокорреляции уровней ряда. Автокорреляция означает что каждый последующий уровень ряда зависит от предыдущего.y(t)>y{y(t-1)}Ав-я-предположение,проверка делается таким же образом каким  выводится ур-е лин регрессии..

35.Функциональные и статистические связи.

В естественных явлениях преобладают функциональные связи.  Даже в функциональных зависимостях складывается такое положение, что зависимая переменная может быть точно определена по заданному значению x с обязательной оговоркой каких-либо условий. В статистике изучение связей возникает как прикладная задача, саму задачу ставят специалисты предметных областей. Изучение связей входит в систему статистических методов: наблюдение – группировка – построение и расчет средних – анализ взаимосвязей. Статистические связи основаны на  зависимостях между средними величинами. В статистических связях каждому значению факторного признака соответствует распределение значений результативного признака. Вывод: В общем случае изучаемый результативный показатель зависит от множества влияющих факторов. Если выделяется один из них, то вариация результативного признака объясняется различными значениями (вариацией всех остальных влияющих факторов). Природа статистических связей заключается именно в массовом характере явлений и процессов и в том, что на изучаемые показатели всегда действуют и влияют множество факторов. Статистические связи возможны, если группировка уже есть. Виды и формы связей изучаются в процессе обработки первичных статистических данных в процессе группировки. Прямая связь между результатным и показателем и факторным x есть тогда, когда в среднем с ростом xy растет аналогично. Характер связи между изучаемым показателем должен быть еще до наблюдения величин, т. е. из теоретических соображений и природы изучаемых показателей. В основе изучения связей лежит система показателей и для экономических явлений эта система достаточно сложная. Статистическое изучение связей всегда имеет результатом количественную оценку, но в основе количественных оценок лежит качественное представление, то есть смысл показателей связей. Важнейший пункт в том, чтобы установить  причинно-следственный характер связей

36. Формы, виды, и теснота связей, линейный коэффициент корреляции.

Виды и формы связей изучаются непосредственно в процессе обработки первичных статистических данных в процессе группировки и для уже определенных средних величин. Прямая связь между результатным показателем у  и факторным x есть тогда, когда в среднем с ростом xy растет аналогично. Характер связи между изучаемым показателем должен быть ясен еще до наблюдения величин, т. е. из теоретических соображений и природы изучаемых показателей. В основе изучения связей лежит система показателей и для экономических явлений эта система достаточно сложная. Статистическое изучение связей всегда имеет результатом количественную оценку, но в основе количественных оценок лежит качественное представление, то есть смысл показателей и связей. Важнейший пункт в том, чтобы установить  причинно-следственный характер связе

Аналитич форма связей представл либо ур-ниямипрямоуг у=а+вх, либо ур-ями кривых.

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

44. Применение индексов в экономическом анализе Практически в любом аналитическом обзоре, публикациях ито­гов развития экономики страны, региона за месяц, квартал, год, в перспективных расчетах обязательно используются индексы. Ши­рокое использование индексов в экономико-статистической практи­ке объясняется свойствами этих показателей: во-первых, вза­имосвязью частных и общих индексов, что обеспечивает возмож­ность последовательного агрегирования расчетов - по товарам и товарным группам, по территориям, по стране в целом и т. д.; во-вторых, взаимосвязями между индексами разных показателей -уро­жайности и валового сбора, производительности труда и т. д. С помощью индексов измеряют динамику производительности труда. Производительность труда может измеряться либо коли­чеством продукции, вырабатываемой в единицу времени q. либо затратами рабочего времени на единицу продукции t. Причем эти показатели находятся в соотношении q = 1/tПервый из них назы­вают прямым показателем производительности труда, а второй ­обратным. Сводный индекс производительности труда определяет­ся как средний из индивидуальных индексов: либо iq= q1/qoлибо i1 = t0/t1 (то, что базисное значение в числителе, объясняется обрат­ным характером показателя трудоемкости). Отсюда Iпт=∑iqq1t1)/ ∑q1t1=∑iT1/∑T1, где i-индивиуальные индексы часовой, дневной или месячной про-ти труда, T1-общие затраты времени в отчётном периоде соответственно в человекочасаз, человекоднях или человекомесяцах. В последнем случае в качестве Т1используется численность рабочих. Важное значение для анализа и прогноза экономических процес­сов в стране, для международных сравнений имеет индекс физического объема промышленной продукции.Методика его построения основана на последовательном обобщении данных: индексы для более крупных совокупностей представляют собой средние из со­ставных элементов этих совокупностей. Этим определяется поря­док расчета индекса физического объема, который включает: определение структурных показателей промышленности по от­раслям, которые затем используются в качестве веса при агреги­ровании индивидуальных индексов в общепромышленный; отбор товаров-представителей для каждой отрасли, по которым определяется динамика промышленной продукции в каждой отрас­ли; агрегирование отраслевых индексов в общепромышленный. Не менее важное значение для социально-экономического ана­лиза и международных сравнений имеет индекс потребительских цен (ИПЦ). На всей территории России осуществляется наблюдение за изменением цен и тарифов, которое ведет специаль­но созданная Госкомстатом гос-ая служба. Вторым источником информации служат данные бюджетной статистики. На основе этих двух информационных потоков производится рас­чет ИПЦ по фиксированному набору основных потребительских това­ров и услуг по методологии, принятой в международной практике. ИПЦ измеряет изменение стоимости фиксированной потреби­тельской корзины товаров и услуг, используемых семьями. Корзина товаров и услуг фиксирована с тем, чтобы данному уровню жизни соответствовало одно и то же значение индекса. При таком подходе изменения ИПЦ могут вызываться только изменением цен, но не переменами в структуре потребления в результате изменения дохо­дов или появления новых товаров. По этой причине ИПЦ называют индексом стоимости жизни.Он широко используется в качестве показателя инфляции. Трудно перечислить все индексы, используемые в социально-экономической статистике. Это и индексы урожайности, структуры посевных площадей, валового сбора, индексы себестоимости про­дукции, рентабельности и т. д. в условиях инфляции особенно большое значение приобретают индексы цен. Индексы цен выпол­няют роль дефлятора, т. е. используются для пересчета показателей, выраженных в текущих ценах в базисные цены, т. е. в цены года, принятого в качестве базисного. С помощью дефляторов исчисляется динамика статистико-экономических показателей -ВВП, ВНП, объема капитальных вложений и т. д. С помощью ИПЦ решаются вопросы индексации доходов населения. В практических расчетах строятся как изолированные индексы, так и системы взаимосвязан­ных индексов. Большое значение в экономической практике имеют соотноше­ния в изменениях показателей, т. е. соотношения между величина­ми их индексов. Например, известно, что в эффективной экономике темпы роста производительности труда должны опережать темпы роста заработной платы.