Ответы на вопросы на тему Ответы на экзаменационные вопросы 111116-01

Методы выявления тренда развития социально-экономических процессов.
Понятие тренда. Аналитические показатели изменения уровней ряда динамики. Краткое содержание методов (графический метод, скользящей средней, аналитическое выравнивание, модели сезонных колебаний). Методы прогнозирования развития социально- экономических процессов: регрессионный анализ, метод экстраполяции.
Важной задачей статистики при анализе рядов динамики является определение основной тенденции развития, присущей тому или иному ряду динамики. Например, за колебаниями урожайности какой-либо сельскохозяйственной культуры в отдельные годы тенденция роста (уменьшения ) урожайности может не просматриваться непосредственно, и поэтому должна быть выявлена статистическими методами.
Методы анализа основной тенденции в рядах динамики разделяются на две основные группы:
1) сглаживание или механическое выравнивание отдельных членов ряда динамики с использованием фактических значений соседних уровней;
2) выравнивание с применением кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, присущую ряду и одновременно освободила его от незначительных колебаний.
Метод укрупнения интервалов.
Если рассматривать уровни экономических показателей за короткие промежутки времени, то в силу влияния различных факторов, действующих в разных направлениях, в рядах динамики наблюдается снижение и повышение этих уровней. Это мешает видеть основную тенденцию развития изучаемого явления. В
этом случае для наглядного представления тренда применяется метод укрупнения интервалов, который основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда. Например, ряд ежесуточного выпуска продукции заменяется рядом месячного выпуска продукции и т. д.
Каждое звено скользящей средней – это средней уровень за соответствующий период, который относится к середине выбранного периода, если число уровней ряда динамики нечетное.
Нахождение скользящей средней по четному числу членов рядов динамики несколько сложнее, так как средняя может быть отнесена только к середине между двумя датами, находящимися в середине интервала сглаживания. Например, средняя, найденная для четырех членов, относится к середине между вторым и третьим, третьим и четвертым уровнями и так далее. Чтобы ликвидировать такой сдвиг, применяют так называемый способ центрирования. Центрирование заключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного уровня к определенной дате. При центрировании необходимо находить скользящие суммы, скользящие средние нецентрированные по этим суммам и средние из двух смежных нецентрированных скользящих средних.
Для обобщающей характеристики уровней ряда динамики в статистике исчисляются средние уровни. Методика расчета средних уровней зависит от вида рядов динамики. Средний уровень для интервального ряда исчисляется по средней арифметической простой.
Средний уровень для моментного ряда рассчитывается с равными интервалами по средней хронологической.
А с неравными интервалами – по средней арифметической взвешенной.
Наиболее простым способом прогноза является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на ближайшее будущее. Краткосрочное прогнозирование рыночной деятельности хорошо решается методом экстраполяции. Экстраполяция осуществляется сравнительно просто: используются два метода. Первый из них называется техническим способом, который заключается в продолжении ранее построенной линии тренда. При этом прогноз отражает тенденцию развития "на глаз" в виде графика. Второй способ требует построения статистической трендовой модели, куда вводится фактор времени – t, который заменяется номером прогнозируемого периода. Конечно, точность экстраполяции зависит от того, насколько правильно линия тренда отражает эмпирические данные Чем устойчивее развитие рынка, тем надежнее выводы экстраполяции.
Регрессио?нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.
Цели регрессионного анализа
Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)
Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых)
Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой
Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи и есть предпосылка для применения анализа



Методы статистического изучения взаимосвязи социально- экономических явлений.
Понятие причинности, регрессии и корреляции. Задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Парная регрессия на основе наименьших квадратов и метода группировок, многофакторная регрессия. Оценка существенности связи. Непараметрические показатели связи. Ранговые коэффициенты связи.

Для количественного описания взаимосвязей между экономическими переменными в статистике используют методы регрессии и корреляции.
Регрессия - величина, выражающая зависимость среднего значения случайной величины у от значений случайной величины х.
Уравнение регрессии выражает среднюю величину одного признака как функцию другого
Корреляция - величина, отражающая наличие связи между явлениями, процессами и характеризующими их показателями.
Корреляционная зависимость - определение зависимости средней величины одного признака от изменения значения другого признака.
Коэффициент корреляции величин х и у (rxy) свидетельствует о наличии или отсутствии линейной связи между переменными:


где
 
 (-1; 1). Если:
 = -1, то наблюдается строгая отрицательная связь;
 = 1, то наблюдается строгая положительная связь;
 = 0, то линейная связь отсутствует.

 - ковариация, т. е. среднее произведение отклонений признаков от их средних квадратических отклонений.
Коэффициент корреляции может служить мерой зависимости случайных величин.
Формы проявления корреляционной связи между признаками:
1) причинная зависимость результативного признака от вариации факторного признака;
2) корреляционная связь между двумя следствиями общей причины. Здесь корреляцию нельзя интерпретировать как связь причины и следствия. Оба признака - следствие одной общей причины;
3) взаимосвязь признаков, каждый из которых и причина, и следствие. Каждый признак может выступать как в роли независимой переменной, так и в качестве зависимой переменной.
Задачи корреляционно-регрессионного анализа:
1) выбор спецификации модели, т. е. формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными;
2) из всех факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы;
3) парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной. Поэтому необходимо знать, какие остальные факторы предполагаются неизменными, так как в дальнейшем анализе их придется учесть в модели и от простой регрессии перейти к множественной;
4) исследовать, как изменение одного признака меняет вариацию другого.
Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа:
1) уравнение парной регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений;
2) в уравнении регрессии корреляционная связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией;
3) случайная величина Е включает влияние неучтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения;
4) определенному значению признака-аргумента отвечает некоторое распределение признака функции.
Недостатки анализа:
1) невключение ряда объясняющих переменных:
a. целенаправленный отказ от других факторов;
b. невозможность определения, измерения определенных величин (психологические факторы);
c.  недостаточный профессионализм исследователя моделируемого;
2) агрегирование переменных (в результате агрегирования теряется часть информации);
3) неправильное определение структуры модели;
4) использование временной информации (изменив временной интервал, можно получить другие результаты регрессии);
5) ошибки спецификации:
a. неправильный выбор той или иной математической функции;
b. недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии, вместо множественной);
6) ошибки выборки, так как исследователь чаще имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Ошибки выборки возникают и в силу неоднородности данных в исходной статистической совокупности, что бывает при изучении экономических процессов;
7) ошибки измерения представляют наибольшую опасность. Если ошибки спецификации можно уменьшить, изменяя форму модели (вид математической формулы), а ошибки выборки - увеличивая объем исходных данных, то ошибки измерения сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками.
Корреляционные параметрические методы - методы оценки тесноты свози, основанные на использовании, как правило, оценок нормального распределения, применяются в тех случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения.
Параметризация уравнения регрессии: установление формы зависимости; определение функции регрессии; оценка значений параметров выбранной формулы статистической связи Методы изучения связи - форму зависимости можно установить с помощью поля корреляции. Если исходные данные (значения переменных х и у) нанести на график в виде точек в прямоугольной системе координат, то получим поле корреляции При этом значения независимой переменной x (признак-фактор) откладываются по оси абсцисс, а значения результирующего фактора у откладываются по оси ординат. Если зависимость у от x функциональная, то все точки расположены на какой-то линии. При корреляционной связи вследствие влияния прочих факторов точки не лежат на одной линии.
Статистика цен.
Задачи и система показателей статистики цен. Статистическое наблюдение за ценами в России. Индексы
потребительских цен: Пааше, Ласпейреса, Фишера и др. Индексы цен производителей на промышленную продукцию, на реализованную сельскохозяйственную продукцию, индексы цен в статистике внешней
торговли.

Статистика цен входит составной частью в социально-экономическую статистику, она изучает всю систему цен, действующую в сфере экономических отношений.
Цена является важнейшим стоимостным измерителем. Цену как объект изучения статистики цен следует рассматривать с позиций макро- и микроэкономики. С позиций макроэкономики на цену воздействуют отраслевые пропорции, системы распределения национального дохода, налогообложения и кредитования, порядок формирования затрат и т.д. С микроэкономических позиций цена рассматривается как механизм, функционирующий на уровне конкретного предприятия, фирмы, с помощью которого можно обеспечить прибыль.
Цены формируются как в процессе производства, так и в процессе обмена товаров. Значение цен в экономическом механизме велико. Коренные изменения в экономике России и ее государственном устройстве, связанные с переходом на рыночные основы хозяйствования, привели к радикальной ломке прежнего механизма управления, в том числе и в ценообразовании. В условиях плановой экономики цены устанавливались централизованно. Система цен строилась по цепочке, последовательно переходя от продукции добывающих и сырьевых отраслей к продукции передельного цикла и товарам народного потребления. Пересмотры системы цен проводились один раз в пять—десять лет, в период между ними соблюдался принцип обеспечения стабильности цен. С переходом на рыночные основы хозяйствования доминирующее положение заняли свободные цены.
Статистическое наблюдение — это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.
Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.
Проведение статистического наблюдения включает следующие этапы:
подготовку наблюдения;
проведение массового сбора данных;
подготовку данных к автоматизированной обработке;
разработку предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения.
Индекс Пааше
В 1874 г. немецкий экономист Г. Пааше предложил агрегатный индекс цен с отчетными весами. Формула агрегатного индекса цен Пааше определяется так:


Где числитель — фактическая стоимость продукции отчетного периода; Знаменатель - условная стоимость товаров, которые реализованы в отчетном периоде по базисным ценам.Индекс цен Пааше показывает, во сколько раз возрос или уменьшился в среднем уровень цен на массу товара, реализованную в отчетном периоде, или сколько процентов составляет его рост (снижение) в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом, т. е. он показывает, на сколько товары в отчетном периоде стали дороже (дешевле), чем в базисном.В 1864 г. немецкий экономист Э. Ласпейрес предложил индекс, отражающий изменение цен и строится по продукции базисного периода.
Индекс Ласпейреса
Формула агрегатного индекса цен Ласпейреса в контрольных по статистике по индексам цен рассчитывается как отношение:


Индекс цен Ласпейреса показывает, на сколько изменились цены в отчетном периоде по сравнению с базисным, но по продукции, которая была реализована в базисном периоде, и экономию (перерасход), который можно было бы получить от изменения цен. Индекс цен Ласпейреса также показывает, во сколько раз товары базисного периода подорожали (подешевели) в результате изменения цен на них в отчетном периоде.
Индекс Фишера
Американский экономист И. Фишер предложил «идеальный» индекс цен, который назвали его именем, представляющий собой среднюю геометрическую произведения двух агрегатных индексов цен Ласпейреса и Пааше.


Идеальность данной формулы заключается в том, что индекс является обратимым во времени, т. е. при перестановке базисного и отчетного периодов полученный обратный индекс представляет собой величину, обратную величине первоначального индекса. Недостаток формулы состоит в том, что она лишена конкретного экономического содержания (разность между числителем и знаменателем не показывает никакой реальной экономии или потерь вследствие изменения цен).
Индексы цен исчисляются для характеристики изменения цен товаров и представляют собой относительную величину сравнения цен в динамике. Система индексов цен, рассчитываемых органами статистики, включает в себя индексы цен производителей промышленных товаров, производителей на реализованную сельскохозяйственную продукцию, тарифов на грузовые перевозки, индексы цен строительной продукции, цен и тарифов на товары и услуги на потребительском рынке. Эти индексы рассчитываются по данным наблюдения за ценами по выборочному кругу предприятий всех типов и форм собственности.
Сводный индекс потребительских цен измеряет отношение стоимости фиксированного набора основных товаров и услуг для населения в текущем периоде к его стоимости в базисном периоде. (Набор включает более 400 позиций.)
Индекс потребительских цен является одним из важнейших показателей, характеризующих инфляционные процессы в экономике.
Индексы цен производителей промышленных товаров рассчитываются по товарам- представителям. Затем путем последовательной агрегации распространяются на виды хозяйственной деятельности.
Индексы цен строительной продукции отражают динамику инвестиций в основной капитал, осуществляемых в строительство объектов различных отраслей экономики.
Они рассчитываются как агрегированные из индексов цен на строительно-монтажные работы, машины и оборудование, прочие капитальные работы.
Средние цены на приобретенные строительными организациями материалы, включают в себя помимо цены производства, транспортные, сбытовые расходы, налоги, акциз и рассчитывается на основе данных о количестве и стоимости продукции, приобретенной организациями, охваченными наблюдением. Построение цен приобретения предусматривает систему взвешивания на основе данных о стоимости приобретенной продукции за базисный период по сопоставимому кругу организаций




Статистика занятости и безработицы.
Понятия «экономически активное население» и «экономически неактивное население». Состав экономически активного населения: занятые, безработные. Особенности (отличия) официальной регистрации безработных в РФ от методологии МОТ (международной организации труда). Скрытая безработица. Показатели уровня занятости и безработицы, продолжительности безработицы. статистический анализ состава занятых и безработных.
Выборочные обследования населения по проблемам занятости.
Перед статистикой занятости и безработицы стоят следующие задачи: сбор данных о численности занятых и безработных как составных частях рабочей силы; измерение уровня занятости и безработицы с целью изучения состояния, тенденций на рынке труда; изучение трудоустройства населения для оценки ситуации на рынке труда и ее прогнозирования; изучение состава занятых и безработных с тем, чтобы разработать программу занятости; измерение взаимосвязи между занятостью, доходом, содержанием и другими мотивациями труда с целью разработки программы занятости. В нашей стране для расчета общей по регионам численности занятых в течение года служат данные текущей отчетности по труду:
Последнее особенно важно, так как рынок труда может функционировать как в организованной, так и в неорганизованной форме.
Под экономически активным населением (рабочей силой) подразумевается часть населения, обеспечивающая предложение рабочей силы для производства товаров и услуг.
В состав трудовых ресурсов включается трудоспособное население в трудоспособном возрасте и работающие лица, находящиеся за пределами трудоспособного возраста (лица пенсионного возраста и подростки).
Уровень безработицы
К занятым относятся лица обоего пола в возрасте 16 лет и старше, а также лица младших возрастов,, которые в рассматриваемый период:
а) выполняли работу по найму за вознаграждение (на условиях полного либо неполного рабочего времени), а также иную приносящую доход работу (самостоятельно или у отдельных граждан);
б) временно отсутствовали на работе из-за болезни, травмы, по случаю отпуска и другим причинам;
в) выполняли работу без оплаты на семейном предприятии.
К безработным относятся лица 16 лет и старше, которые в рассматриваемый период:
а) не имели работы (доходного занятия);
б) занимались поиском работы (обращались в службу занятости, к администрации предприятия, использовали личные связи, помещали объявления в печати и др.) или предпринимали шаги к организации собственного дела;
в) были готовы приступить к работе.
При отнесении к безработным должны присутствовать все три критерия, перечисленных выше. К безработным относятся также лица, обучающиеся по направлению служб занятости или выполняющие оплачиваемые общественные работы, получаемые через службы занятости. По методологии МОТ к безработным могут быть отнесены и учащиеся, студенты, пенсионеры и инвалиды, если они занимались поиском работы и были готовы к ней приступить. В составе безработных выделяются лица, не занятые трудовой деятельностью, зарегистрированные в службе занятости в качестве ищущих работу, а также признанных безработными.
Уровень безработицы = Численность безработных / Численность экономически активного населения х 100%
Уровень занятости = Численность занятых / Численность экономически активного населения х 100%
Уровень занятости характеризует степень использования трудоспособного населения в сфере общественно полезного труда.
Полная занятость предполагает создание таких условий жизни, при которых каждому трудоспособному человеку предоставляется возможность при его желании быть занятым или незанятым.
Частичная занятость предполагает заранее обусловленную работу в течение неполного рабочего дня, неполной рабочей недели.
Особого внимания заслуживает скрытая занятость (потенциальная безработица), при которой работники трудятся не по своей воле в режиме неполной занятости, пользуются отпусками по инициативе администрации без сохранения или с частичным сохранением заработной платы.
Занятые и безработные (экономически активное население) являются составной частью трудовых ресурсов региона.
Уровень занятости в трудовых ресурсах = Уровень занятости экономически активного населения х Доля экономически активного населения в трудовых ресурсах
Уровень безработицы в трудовых ресурсах = Уровень безработицы х Доля экономически активного населения в трудовых ресурсах
Сумма показателей уровней занятости и безработицы в трудовых ресурсах дает удельный вес экономически активного населения в трудовых ресурсах. Недостающие (до 100%) - экономически не активное население в трудоспособном возрасте, т. е. население, которое не входит в соста