Структурная организация Росстата, основные показатели

Структурная организация Росстата, основные показатели

В основу организации статистической работы в России положены принципы централизованного руководства статистикой, единого организационного строения и методологии и неразрывной связи статистических органов с органами государственного управления. Система государственной статистики находится в ведении Правительства РФ и ему подотчетна.Система государственной статистики в России имеет иерархическую структуру, включающую федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный уровни.Руководящим организационным и методологическим центром является Росстат. Он осуществляет государственное управление всей находящейся в его ведении единой системой статистических органов, делом статистики, учета и отчетности во всех отраслях народного хозяйства, созданием и функционированием статистической информационной системы на основе единой научной методологии.В состав самого Росстата входят:

· Административное управление;

· Управление организации статистического наблюдения и контроля ;

· Управление сводных статистических работ и общественных связей;

· Управление национальных счетов;

· Управление статистики цен и финансов;

· Управление статистики предприятий;

· Управление статистики сельского хозяйства и окружающей природной среды;

· Управление статистики строительства, инвестиций и жилищно-коммунального хозяйства;

· Управление статистики торговли и услуг;

· Управление статистики труда, науки, образования и культуры;

· Управление статистики населения и здравоохранения;

· Управление статистики уровня жизни и обследований домашних хозяйств;

· Управление статистики зарубежных стран и международного сотрудничества;

· Финансово-экономическое управление;

· Управление организации проведения переписей и сплошных обследований;

· Управление информационных ресурсов и технологий;

· Управление развития имущественного комплекса.

Структура госкомитетов и статистических управлений в основном повторяет структуру Росстата, но подразделения низшего уровня являются более мелкими и с меньшим числом структурных подразделений.Среднемесячная начисленная зарплата к концу первого полугодия в среднем по стране составила 28 787,6 рубля (реальная зарплата по сравнению с первым полугодием прошлого года выросла на 5,4 процента). Традиционно самые высокие заработки зафиксированы в Ямало-Ненецком (почти 71 тысяча рублей), Чукотском (67,7 тысячи), Ненецком (61,2 тысячи) автономных округах, а также в столице (57,2 тысячи). Самые низкие зарплаты - в Северо-Кавказском (18,4 тысячи) и Приволжском (21,4 тысячи) федеральных округах. Однако реальное финансовое самочувствие жителей не всегда напрямую связано с размером зарплаты. Существенную роль здесь играет величина прожиточного минимума в регионе. Например, в сопоставимых по зарплате регионах такое соотношение: в Ямало-Ненецком автономном округе средняя зарплата - это 6 прожиточных минимумов местного населения, в Ненецком - только 4, в Чукотском - 5. В "бедной" Тамбовской области - 3 с половиной прожиточных минимума, а в сопоставимой Тверской - 3 минимума. Еще один индикатор уровня жизни населения - доступность жилья. Цены на жилье напрямую зависят от масштабов строительства. Там, где его строится много, цены растут медленно или вовсе не растут. Например, в Московской области, которая давно удерживает лидерство по масштабам ввода жилья, рост цены за квадратный метр на первичном рынке составил в первом полугодии 2013-го всего 0,3 процента, на вторичном - 3,7 процента. В Татарстане, который тоже много строит, на первичном рынке рост 2,5 процента, а на вторичном - даже снижение цены на 0,4 процента. В целом в 10 регионах страны произошло снижение цен за квадратный метр на первичном рынке жилья и в 6 регионах - на вторичном. Самое существенное падение цен на новое жилье - на 3 процента - зафиксировано в Магаданской области и Республике Бурятия.

Виды временных рядов

Временные ряды делятся на моментные и интервальные. В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. Например, моментными являются временные ряды цен на определенные виды товаров, временные ряды курсов акций, уровни которых фиксируются для конкретных чисел. Примерами моментных временных рядов могут служить также ряды численности населения или стоимости основных фондов, т.к. значения уровней этих рядов определяются ежегодно на одно и то же число.

В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные интервалы (периоды) времени. Примерами рядов этого типа могут служить временные ряды производства продукции в натуральном или стоимостном выражении за месяц, квартал, год и т.д.

Иногда уровни ряда представляют собой не непосредственно наблюдаемые значения, а производные величины: средние или относительные. Такие ряды называются производными. Уровни таких временных рядов получаются с помощью некоторых вычислений на основе непосредственно наблюдаемых показателей. Примерами таких рядов могут служить ряды среднесуточного производства основных видов промышленной продукции или ряды индексов цен.

Уровни ряда могут принимать детерминированные или случайные значения. Примером ряда с детерминированными значениями уровней служит ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах. Естественно, анализу, а в дальнейшем и прогнозированию, подвергаются ряды со случайными значениями уровней. В таких рядах каждый уровень может рассматриваться как реализация случайной величины - дискретной или непрерывной.

  Методы анализа временных рядов

Методы анализа временных рядов. Для решения этих задач существует большое количество различных методов. Из них наиболее распространенными являются следующие:

1. Корреляционный анализ, позволяющий выявить существенные  периодические зависимости и  их лаги (задержки) внутри одного  процесса (автокорреляция) или между  несколькими процессами (кросскорреляция);

2. Спектральный анализ, позволяющий  находить периодические и квазипериодические  составляющие временного ряда;

3. Сглаживание и фильтрация, предназначенные для преобразования  временных рядов с целью удаления  из них высокочастотных или  сезонных колебаний;

4. Модели авторегрессии  и скользящего среднего, которые  оказываются особенно полезными  для описания и прогнозирования  процессов, проявляющих однородные  колебания вокруг среднего значения;

5. Прогнозирование, позволяющее  на основе подобранной модели  поведения временного рада предсказывать  его значения в будущем.

Статистическое управление

Понятие "управление качеством" как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.

Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим – создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации "держать" показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В.Шухарт.

Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились в конце 20-х годов в США, автором их был Г.Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.

С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества.

Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученый Г.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.

Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:

- методы высокого  уровня сложности, которые используются  разработчиками систем управления  предприятием или процессами. К  ним относятся методы кластерного  анализа, адаптивные робастные статистики  и др.;

- методы специальные, которые используются при разработке  операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность  и т.д.;

- методы общего  назначения, в разработку которых  большой вклад внесли японские  специалисты. К ним относятся "Семь  простых методов" (или "Семь  инструментов качества"), включающие  в себя контрольные листки; метод  расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные  карты.

В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире.

Из существующих статистических методов наиболее распространенными являются:

1) описательная  статистика;

2) планирование  экспериментов;

3) проверка гипотез;

4) регрессионный  анализ;

5) корреляционный  анализ;

6) выборочный  контроль;

7) факторный  анализ;

8) анализ временных  рядов;

9) статистическое  установление допуска;

10) анализ точности  измерений;

11) статистический  контроль процессов;

12) статистическое  регулирование процессов;

13) анализ безотказности;

14) анализ причин  несоответствий;

15) анализ возможностей  процесса

Задачи статистики

Задачам статистики являются 
переход статистики на международную систему учета и статистики. Первый этап реформирования российской статистики по государственной программе перехода России на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями рыночной экономики был до 1996 г. В результате этого этапа определился состав статистических показателей, который отражает различные аспекты эко-номики, создан единый государственный регистр предприятий и организаций, создана единая система классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации. Сформировались основные социальные показатели, которые характеризуют занятость, уровень жизни, рынок труда, социальную защиту населения и др. Сформировались укрупненные экономические счета макроэкономических показателей в области цен, финансов и денежного обращения, потребительского рынка и др.; 
разработка СНС и реформирование статистического наблюдения. В информационном блоке СНС первичные данные о финансово- экономической деятельности хозяйствующих субъектов занимают важное место. Перестройка общеметодологических основ государственной статистики на принятую в международной практике систему учета и статистики потребует уточнений и пересмотра первичных форм учета. Поэтому Госкомстат России по мере необходимости будет вносить изменения и дополнения в унифицированные формы первичной учетной документации, а также производить дальнейшую разработку унифицированных форм первичной учетной документации.

1)    Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.

(2)    Организация статистической деятельности.

(3)    Разработка методологии анализа.

(4)    Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.