Страхование и страховой рынок (статистический аспект)

К отрицательным явлениям, негативно  характеризующим состояние рынка  страхования физических лиц, можно  отнести сохранение большего разрыва  в уровнях доходов нижних и  верхних слоев населения¹⁰.

На сегодняшний день в России действуют следующие факторы, способствующие развитию страхового рынка.

1. Продолжающийся процесс интеграции  в мировом экономическом сообществе.

2. Снятие «железного занавеса»  между Россией и странами Европы, увеличение числа поездок за  рубеж, которые обязательно сопровождаются  приобретением страховых полисов.

3. Развитие рыночных отношений  в России, сопровождающееся высокими  предпринимательскими, финансовыми  и прочими рисками.

Среди тенденций на текущее тысячелетие  можно выделить такие, как:

• ориентация на клиента не в предложении  стандартных продуктов, а в поиске новых решений;

• появление новых конкурентов: например, банки проникают в традиционные виды страхования;

• появление новых каналов распределения  страховых услуг, прежде всего через  Интернет;

• развитие новых технологий;

• предпочтение компетенции и знаний;

• комплексное решение проблем  страхователя. 

Глава 2

1.Понятие статистики

1.1. Предмет и метод статистической науки

Статистика – отрасль знаний, изучающую количественную сторону явлений жизни общества в неразрывной связи с их качественным содержанием.

Предмет ее исследований – массовые явления социально-экономической жизни.

Объект изучения – это количественная сторона этих явлений, отражающая их качественное содержание в конкретных условиях места и времени.

Статистика создает фундамент  из точных и бесспорных фактов для  анализа общественных явлений в  конкретных исторических условиях. Экономическая теория, опираясь на статистику, формулирует законы развития социально-экономических явлений. Явления и процессы в жизни общества изучаются статистикой посредством статистических показателей.

Статистический показатель – это количественная оценка свойства изучаемого явления.

Учетно-оценочные показатели – это количественные характеристики изучаемых явлений на определенный момент времени (объемы, уровни).

Аналитические показатели – это показатели (относительные, средние величины, показатели вариации и динамики и др.), используемые для характеристики развития изучаемого явления (соотношение его отдельных частей, скорость развития во времени и т.д.)

Признак – характерное свойство изучаемого явления, отличающего его от других явлений, и выражается смысловыми понятиями и числовыми значениями.

Статистическая совокупность – это множество единиц изучаемого явления, объединенных в соответствии с задачей исследования.

Цель наблюдения – основной результат статистических исследований.

Объект статистического  наблюдения – совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны статистические данные.

Единица наблюдения – это первичная ячейка, от которой должны быть получены необходимые статистические сведения.

Программа статистического  наблюдения – перечень показателей, подлежащих изучению, регистрации по каждой единице наблюдения.

Статистическая методология  – совокупность правил, приемов и методов статистического исследования. Статистическое исследование состоит из трех стадий:

1. Сбор первичной статистической информации (применяется метод статистического наблюдения).

2. Статистическая сводка и обработка первичной информации (собранная информация обрабатывается методом статистических группировок для выделения в изучаемой совокупности социально-экономических типов).

3. Анализ статистической информации. Обобщение и интерпретация (проводится анализ статистической информации на основе применения обобщающих статистических показателей: средних величин, вариации, скорости изменения явлений во времени, индексов и др).

Статистическое наблюдение – сбор первичных данных о изучаемом явлении.

Осуществляется с помощью  оценки и регистрации значений признаков  единицы изучаемой совокупности в учетных документах (формы отчетности предприятий, записи счетчиков в переписных листах ответов, и др.).

Статистическая информация (статистические данные) – первичный статистический материал, формирующийся в процессе статистического наблюдения, который подвергается систематизации, сводке, обработке, анализу и обобщению.

 

1.2. Статистическая сводка

Статистическая сводка –  обработка и систематизация единичных  фактов,  позволяющая перейти  к упорядоченной системе обобщающих статистических показателей всей совокупности и ее частей и осуществить анализ и прогнозирование изучаемых  явлений и процессов.

Статистическая сводка осуществляется по составленной программе с этапами:

· выбор группировочных признаков;

· определение порядка  формирования групп;

· разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

· разработка макетов таблиц занесения данных, характеристик  объекта и его отдельных частей, для представления результатов сводки различными показателями;

· выбор способов сводки данных статистического наблюдения.

Макет – незаполненная  таблица. Подлежащее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в  таблице и представляет собой  группы и подгруппы. Сказуемое таблицы  –  показатели, с помощью которых  изучается объект, т.е. численные  значения характеристик явления.

 

1.3. Статистические группировки

Статистическая группировка  – это процесс образования  качественно однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединение  изучаемых единиц в частные совокупности по существенным признакам.

Признаки, по которым производится деление совокупности на группы, называются группировочными или основанием группировки.

1. Типологическая группировка  – выявление и характеристика  классов, типов, однородных групп  единиц совокупности.  Группировка  осуществляется по атрибутивному  признаку (по количественному), если  его отдельным значениям, или  группам значений, (его отдельным  интервалам)  соответствуют качественно  однородные группы изучаемого  явления. 

2. Структурная группировка  – типологическая группировка,  с последующим вычислением удельных  весов групп в совокупности  по некоторому другому признаку (пропорции хозяйств по объему  продукции).

3. Аналитические (факторные)  группировки – исследуют взаимосвязи  между явлениями (у–зарплата, х  – квалификация, группировочный  признак).

Комбинационные группировки  – образование групп по двум и  более признакам, взятым в определенном сочетании.

 

1.4. Принципы построения  статистических группировок

Построение группировок  начинают с выбора группировочного  признака. Признаки различаются: 

· по форме (атрибутивные и  количественные);

· по степени и характеру  колеблемости:

· по взаимосвязи (факторные  признаки (х) воздействуют на другие, результативные (у) – зависят от других).

Величину интервала группировки  с равными интервалами вычисляют  по формуле        

  ,     где   n –число групп,  R = Xmax – Xmin – размах вариации,  Xmax – наибольшее, а Xmin  – наименьшее значение признака.  В зависимости от степени колеблемости группировочного признака, характера распределения статистической совокупности устанавливают интервалы равные или неравные.

Интервалы бывают открытые  (указана одна граница) и закрытые.  Зная значение интервала группировки  открытые интервалы можно дополнять  до закрытых.

 

1.5. Статистические ряды  распределения

После определения группировочного  признака и границ групп строится ряд распределения. Статистический ряд распределения  – это упорядоченное  распределение единиц совокупности на группы по группировочному признаку.  Ряды распределения характеризуют структуру изучаемого явления, закономерности развития и т.д. Ряды распределения образованные по атрибутивным признакам называются атрибутивными (распределение населения по полу), а по количественному – вариационными (распределение населения по возрасту).

Вариационные ряды, в зависимости  от группировки по дискретному или  непрерывному признаку, бывают дискретными  или интервальными. Вариационные ряды состоят из 2-х элементов: варианты и частоты.

Варианта – числовое значение количественного признака в ряду распределения. Частота –  численности  отдельных вариант или групп  вариационного ряда (fi). Сумма частот составляет объем ряда распределения . Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к объему ряда, называются частостями.

Полигоном графически изображаются дискретные ряды ( x=xi, y(x) = fi ). Интервальные ряды распределения графически отображаются гистограммами. Гистограмма – это график в виде вертикальных прямоугольников, высота которых соответствует их частотам, а ширина – величине интервала. 

Кумулятивные ряды распределения  строятся по накопленным частотам и  показывают,  сколько единиц совокупности,  или какая их доля не превышает  данное значение (x=xi,  y(x)= ). Они позволяют определить структурные средние, проследить за процессом концентрации изучаемого явления. 

2. Абсолютные и относительные величины

2.1. Абсолютные величины

Результаты статистического  наблюдения регистрируются в форме  первичных абсолютных величин, именованных  и измеренных в конкретных единицах. Абсолютные величины выражают количественную сторону той или иной сущности явления или свойства явления.

Виды абсолютных величин:  индивидуальные,  групповые и  общие. Индивидуальные – выражают размеры  количественных признаков и отдельных  единиц (число вкладов в сберегательной кассе, количество тракторов в колхозе, производственный стаж сотрудника). Групповые  и общие абсолютные статистические величины выражают суммарную величину того или иного признака всех единиц совокупности или единиц отдельных  групп.

Единицы измерения абсолютных величин: натуральные, стоимостные  и трудовые единицы измерения. Сумма  объемов единиц совокупности – объем  совокупности.  Натуральные единицы  измерения – выражают величину предметов, вещей и т.п. в физических мерах: веса, объема, длины и т.д. в соответствии с их физическими свойствами (м2, м3, кВт×час). 

Условные натуральные  единицы измерения используют для  сведения воедино нескольких разновидностей одной и той же потребительской  стоимости (консервы в условных банках)

у =  с + кх, где: у – условные единицы измерения; с – количество эталонных единиц; х – количество единиц, отличающихся от эталонных; к – коэффициент пересчета.

Денежные единицы используют для характеристики в стоимостном  выражении статистических показателей (объема продаж, товарооборота, доходов). Денежные единицы позволяют соизмерять, обобщать и сопоставлять разнородные  величины.

Трудовые единицы (  человеко-час,  человеко-день и т.п.) –  для измерения  затрат труда на производство продукции,  выполнения какой-либо работы,  производительности труда, величины трудовых ресурсов.

 

2.2. Относительные величины

Относительными величинами называются величины,  выражающие количественные соотношения между социально-экономическими явлениями или их признаками. Величина,  с которой производится сравнение  (знаменатель),  называется основанием относительной величины или базисной (х0),  а та,  которая сравнивается,  называется текущей, сравниваемой или  отчетной величиной (х1). С помощью  относительных величин выражаются многие факты общественной жизни: процент  выполнения плана, темп роста и прироста и др.

1.  Относительные величины  динамики –  .  Характеризуют изменение уровня показателя по сравнению с предыдущим периодом.

2. Относительная величина планового задания - .

3. Относительная величина  выполнения плана – .

Справедлива взаимосвязь  .

4. Относительные величины  структуры – характеризуют долю  отдельных частей в общем объеме  совокупности. Рассчитываются по  сгруппированным данным (категории:  рабочие, служащие  , где: di – удельный вес частей.

5. Относительные величины координации – характеризуют соотношение частей целого между собой (отношение численности сельского населения к городскому). Одну из частей принимают за базу сравнения и находят соотношение с ней других частей или число единиц одной части, приходящееся на 1, 10, 100, 1000 единиц другой части.