Шпора по статистике к экзамену

В40. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.

Индексы позволяют анализировать изменения не только агрегатов, но и средних величин. Предположим, изучается динамика средней цены товара на нескольких рынках города. На среднюю цену продажи будет влиять не только уровень цен на каждом из рынков, но и доли объемов продаж на каждом из рынков.

Формула средней цены:

Изменение средней цены выражается следующим индексом:

Этот индекс называется индексом переменного состава, т.к. отражает не только изменения осредняемого признака, т.е. цены, но и структуры совокупности. На его основе могут быть построены еще 2 индекса:

Этот индекс называется индексом постоянного состава и оценивает изменение средней цены под влиянием изменения уровней цен на каждом из рынков.

Индекс структуры или структурных сдвигов. Он показывает изменение средних цен под влиянием изменений в структуре продаж.

В41. Индексный метод изучения влияния факторов последовательно-цепной подстановкой.

При построении сводных индексов, входящих в систему, возникает вопрос, на весах какого периода д.б. построен тот или иной индекс. Для этого определим индексируемый признак – признак, изменение которого характеризует данный индекс.

Признак-вес – выполняет функцию веса по отношению к индексируемому признаку. Его значение в данном индексе не изменяется, т.к. он не должен искажать оценку изменения индексируемого признака. При определении периодов весов следует руководствоваться правилом: индексы первичных признаков строятся на весах баз. периода, а индексы вторичных признаков – на весах отчетного периода.

Приведем пример:у=а·в Тогда сводный индекс у след:

Предположим , что а-первичный признак, а в-вторичный признак

Тогда сводный индекс у под влиянием признака а след:

А сводный индекс у под влиянием признака в след:

В42. Территориальные индексы.

Индекс — это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из сопоставимых и несопоставимых элементов).

Территориальные индексы служат для сравнения показателей в пространстве, т.е. по предприятиям, округам, городам, районам и пр.

Построение территориальных индексов определяется выбором базы сравнения и весов или уровня, на котором фиксируются веса. При двусторонних сравнениях каждая территория может быть и сравниваемой (числитель индекса), и базой сравнения (знаменатель). Веса как первой, так и второй территории в принципе также имеют равные основания использоваться при расчете индекса. Однако это может привести к различным или даже противоречивым результатам. Избежать подобной неопределенности можно несколькими способами. Один из них заключается в том, что в качестве весов принимаются объемы проданных товаров по двум регионам, вместе взятым:

Территориальный индекс цен в этом случае рассчитывается по следующей формуле:

Второй способ расчета заключается в том, что сначала рассчитываются средние цены на товары по двум территориям вместе:

.

После этого непосредственно рассчитывается территориальный индекс цен:

.

В43. Понятие о функциональной и статистической связи. Основные цели корреляционно-регрессионного анализа.

Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками. Это функциональная и стохастическая зависимости. Если с изменением значений переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е. значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной  связь функциональная.

Если с изменением одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические характеристики изменяются строго определенным образом, связь является стохастической. При статистической связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значения другой переменной.

корреляционной связью называют важнейший частный случай статист. связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением признака X закономерным образом изменяются средние значения Y. В то время, как в каждом отдельном случае значение признака Y может принимать множество различных значений.

Корреляционная связь возникает при наличии причинно-следственных случаев (признаков).

Еще одним способом возникновения корреляционной связи является случай, когда есть несколько следствий одной причины.

И когда признаки являются причиной и следствием.

Коррел.-регрес. анализ проводится для достижения 3 осн. целей:

Понимание и описание взаимосвязей между явлениями.

Прогноз-ние и предсказание нового набл-ния.

Регул-ние и упр-ние разл. эконом. и соц. процессами.

Для достижения поставленных целей необходимо решить след. задачи:

Измерение параметра уравнения, выраж. связь ср. значений результат признака со значениями факторн. признака.

Измерение тесноты связи признаков между собой.

В44. Статистические методы изучения стохастических (корреляционных) взаимосвязей.

Важнейший частный случай стат. связи – корреляц. связь. При коррел. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения другой. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.

Для того, чтобы определить существует или отсутствует корреляц. связь использ-ся ряд методов:

Простейший способ обнаружения связи явл. сопоставление двух параллельных рядов - ряда значений факторного признака и соответств-щих ему значений результативного признака. Значения факторн. признака располагают в возраст. порядке и затем прослеживают направление изменения величины результ. признака. Пример:

Номер фирмы	Затраты на рекл.	Кол-во туристов	Номер фирмы	Затраты на рекл.	Кол-во туристов
1	8	800	6	10	1000
2	8	720	7	11	1050
3	9	850	8	11	1200
4	9	950	9	12	1200
5	10	900	10	12	1100

Мы видим, что в целом для всех фирм ↑ затрат на рекл. приводит к ↑ кол-ва туристов. Но в некот. случаях такой завис-ти нет ( данные фирм №4 и 5). Зн., что кол-во туристов зависит не только от затрат на рекл., но и от др. факторов. Если ↑ величины факт. признака влечет за собой ↑ величины результ. признака, то говорят о наличии прямой корреляц. связи. Если ↓ результ. признака- обратная связь м-ду признаками.

Построение корреляц. таблицы начинают с группир-ки значений фактор. и резул. признаков. По формуле Стерджеса опред-м величину интервала для резул. признака: h=( y_max –y_min / 1+ 3.3 lg n) = 1200-720/ 5 (т.к. 5 видов затрат: от 8 до 12)=96 чел.

По предыдущему примеру.

Интер-валы	720-816	817-913	914-1010	1011-1107	1108-1207
8	2
9		2	1
10		1	2	1
11				1	1
12				1	1

Числа, располож-ные на пересечении строк и столбцов табл., означают частоту повторения этого сочетания. Если частоты в табл. расположены по диагонали из левого верх. угла в правый нижний- то это прямая корреляц. завис-ть м-ду признаками. Если справа-налево- то обратная связь.

Графич. метод использ-ся не только для выявления связи, но и для хар-ки формы связи.

Если эмпирич. линия приближается к виду прямой– прямалинейная корреляц. связь, если нет- криволин.

В45. Измерение тесноты связи по результатам аналитической группировки.

Аналитическая – групп-ка, выявляющая взаимосвязи м/д изучаемыми явлениями и их признаками, из которых один признак явл результатом, другой (или другие) – фактором (напр., зависимость прибыли от оборачиваемости оборотных средств).

Для измерения тесноты связи м/д двумя признаками в случае линейной связи служит линейный коээф-нт корреляции:

Линейный коэфф-т корреляции может принимать любые значения в пределах (-1;1). Чем ближе коээф-т корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь м/д признаками. Знак при лин-ом коээф-те корр-ции указывает на направление связи.

Сама по себе величина коэфф-та корр-ции не явл доказ-ом наличия причинно-следственной связи м/д признаками, а явл оценкой степени взаимной согласованности в изменениях признаков. Установлению причинно-след-ой связи должен предшествовать анализ качественной природы явления. Оценка степени тесноты связи с помощью коэфф. корреляции производится, как правило, на основе более или менее ограниченной инфо об изучаемом явлении

В46. Показатель тесноты парной корреляционной связи.

Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется среднее значение признака у.

В статистике принято различать след. виды зависимости:

1. парная корреляция – связь между 2^мя признаками результативным и факторным, либо м-ду двумя факторными.

2. частная корреляция – зависимость м-ду результативным и одним факторным признаком при фиксир. значении др. факторного признака.

3. множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более факторных признаков.

Показателем тесноты связи в случае парной линейной корреляции является линейный коэффициент корреляции r_xy . При расчете этого показателя учитывается значение отклонений индивид. значений признака от ср. величины соответственно для факторного признака х(i)–х(cр.), для результативного признака y(i)–y(ср.) Однако непосредственно сопоставить м-ду собой полученные величины нельзя, т.к. сами признаки м.б. выражены в разных единицах, но при наличии одних и тех же единиц измерения средние могут различаться по величине. В этой связи сравнению могут подлежать отклонения, выраженные в относительных величинах, т.е. в долях среднего квадратического отклонения. Их называют нормированными отклонениями. Для факторного признака t(x)=x(i)-x(ср.)/ δ(x)

для результативного признака. t(y)=y(i)-y(ср.)/ δ(y)

Средняя величина из произведения нормированных отклонений и будет яв-ся линейным коэффициентом кор-реляции.

R(xy)= ∑t(x)t(y)/n= ∑(x(i)-x(ср.))*(y(i)-y(cр.))/nδ(x)

δ(y)

R(xy)= xy(ср)-x(ср)y(ср) / δ(x)δ(y)

Линейный коэф. корреляции может принимать любые значения в пределах от –1 до +1. Чем ближу к единице – тем теснее связь между признаками. Знак при коэф. укаывает на направление связи.

Квадрат коэфф-та корреляцц R²(ху) наз. коэф-том детерминации и показ. долю вариации результат. признака объясняемую вариацией фактор. признака. Он принимает значения в интервале (0,1). Чем ближе к 1, тем теснее связь.

В47. Определение параметров уравнения парной регрессии.

Важнейший частный случай стат. связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.

В статистике принято различать след. виды зависимости:

4. парная корреляция – связь между 2^мя признаками результативным и факторным, либо м-ду двумя факторными.

5. частная корреляция – зависимость м-ду результативным и одним факторным признаком при фиксир. значении др. факторного признака.

6. множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более факторных признаков.

Уравнение парной линейной корреляционной связи называется уравнением парной регрессии и имеет вид . Где - ср. значение разультативного признака y, при определеных значениях признака x; a – свободный член уравнения; b – коэф-фициент регрессии, показывает вариацию приз-нака y, приходящуюся на единицу вариации x.

Параметры уравнения находятся с помощью метода наименьших квадратов. Исходным методом наименьших квадратов для прямой линии является следующее:

С помощью преобразований получаем систему нормальных уравнений:

an + båx_i=åy_i

aåx_i + båx_i²=åx_iy_i

Если первое уравнение системы разделить на n:

, откуда

Для расчета параметра b используется формула:

Коэффициент парной регрессии, обозначенный b имеет смысл показателя силы связи между показателями факторного признака x и вариаций результативного признака y. Положительный знак при коэффициенте регрессии говорит о прямой связи между признаками, знак «-» говорит об обратной связи между признаками.

В48. Множественное уравнение регрессии.

Важнейший частный случай стат. связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.

Множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более факторных признаков.

Матем. корреляц. зависимость результат. переменной от нескольких факторов опис-ся ур-нием множеств. регрессии:

y(x₁,x₂…x_k)= a+b_1.2…kx₁+b_2.13…kx₂+….+b_k.12…k-1x_k

Уравнение множеств. регрессии характ-т ср. изменение y с изменением признаков факторов. При построении уравнения множественной регрессии нужно решить две задачи:

1. Выбрать признаки – факторы, включенные в регрессию.

2. Выбрать тип уравнения регрессии.

Решение 1-ой задачи основыв-ся на рассмотрении матрицы парных коэффиц-тов корреляции и выделении тех переменных, для которых выполняется правило:

Ryx_j > Rx_iy_j (где i≠j)

Кроме того, не рекоменд-ся включать во множеств. регрессию переменные, тесно связанные м-ду собой.

Решение 2-ой задачи основыв-ся на соотношении: чем проще тип ур-ния множеств. регрессии, тем очевиднее интерпретация его параметров, тем лучше для использ-ния регрессии с целью анализа и прогноза.

Параметры множеств. ур-ния регрессии так же, как и в парном уравнении регрессии расчитыв-ся методом наим. квадратов.

å(y_i-a-b₁x₁-b₂x₂-…-b_kx_k)→min

Получаем систему уравнений:

an + b₁åx₁+ b₂åx₂+_…+ b_kåx_k =åy

aåx₁ + b₁åx_i²+ b₂åx₁x₂+…+ b_kåx₁x_k =å yx₁

………………………………………………………

aåx_k + b₁åx₁x_k + b₂åx₂x_k+…+ b_kåx_k² =å yx_k

Отсюда a= y(ср.) - å b_j x_j(ср.)

Коэффиц-ты b_j наз-ся коэфф-ми условно чистой регрессии.

Термин условно-чистая регрессия означает, что каждая из величин измеряет среднее по совокупности отклонение результ. признака от его ср. величины на ед-цу его измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии не изменяются и не варьируют.

Коэффициенты условно-чистой регрессии явл. именованными величинами, поэтому их преобразуют в сравнимые величины. Полученные показатели наз-т стандартизированными коэфф-ми регрессии ( - коэффициенты). β_j= b_j*σ_xj / σ_y

- коэффициенты показывают на ск-ко отклоняется от своего ср. значения в средних квадратических отклонениях результат. признак y при отклонении факт. признака от своего ср. значения на 1 среднее квадратическое отклонение.

Коэффициенты эластичности показывают на сколько % изменится результ. признак при изменении факторного на 1%:

Э_j= b_j*( x_j(ср.) / y_(ср.))

Коэффициент совокупной детерминации: R²=å Ryx_i β_i

Важно знать вклад каждой объясняющей переменной, он измеряется коэффиц-ми раздельной детерминации:

D_i²= Ryx_i β_i

В49. Частная и множественная корреляция.

Поскольку на изучаемый результат. признак влият не один факторный признак, а множество, то возникает задача изолированного измерения тесноты связи результат. признака с каждым из признаков- факторов при элиминировании (погашении связи) др. признаков-факторов, а так же задача измерения тесноты связи между результат. признаками и всеми признаками-факторами, включенными в анализ. В анализ включ-ся те фактор. признаки, для кот. их корреляция м-ду собой слабее корреляции с результат. признаком.

На основе коэф-тов парной корреляции можно рассчитать коэф-ты частной корреляции.

Частная корреляция- чистая корреляция м-ду двумя переменными при погашении связи с др. переменными.

Коэф-т частной корреляции первого порядка, когда погашается связь с одной переменной:

Коэф-т частной корреляции второго порядка:

Точка в подстрочных значках R означает погашение связи х₂ и х₃ с у и х₁. Коэф-ты частной корреляции принимают значения от -1 до 1. На основе коэф-тов частной корреляции расчит-ся коэф-ты частной детерминации. Он обозначается как

R²(yx_k .x₁x₂…x_k-1x_k+1…x_m)

Коэф-ты множественной детерминации показывает, какая часть дисперсии результат. переменной у объясняется за счет учтенных в анализе факторных признаков. Этот показатель обозначается R²(yx₁…x_k) и изменяется в интервале (0,1)

, где -дисперсия переменной у, а - общая дисперсия переменной у. Извлекая корень квадратный из получим коэф-т множеств. корреляции у. Он должен быть не < максимального из парных или частных коэф-тов корреляции.

Назначение коэф-та множеств. корреляции состоит в оценке качества ур-ня множеств. регрессии: чем > значение R, тем ближе оно к 1, тем лучше уравнение регрессии, тем надежнее рез-ты анализа или прогноза на его основе.

В50. Оценка результатов корреляционно-регрессионного анализа.

Важн. частный случай стат. связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соотв-ют различные ср. значения др. переменной. Задачей корреляц. анализа явл. колич. оценка тесноты связи м-ду признаками. Регрессия исследует форму связи. З-ча регресс. анализа – опр-ние аналитич. выражения связи. Коррел- регресс. анализ включает в себя измерение тесноты связи и установления аналитич. выражения связи.

Показатели корреляц. связи, вычисленные по ограниченной совок-ти явл-ся лишь оценками той или иной законом-ти, поскольку в любом параметре сохраняется эл-т случайности. Поэтому необх-ма стат. оценка ст-ни точности и надежности пар-ров корреляции и регрессии. Надежность- вероят-ть того, что значение проверяемого парам-ра ≠0 и не включ-т в себя величины противопол-х знаков. Вероятностная оценка пар-ров корреляции произв-ся по общим правилам проверки стат. гипотез. В частности путем сравнения оцениваемой величины со ср. случайной ошибкой оценки. Для коэффиц-та парной регрессии(b) ср. ошибка оценки вычисл-ся по формуле:

где y^¯- знач-ния результ. признака, полученные по ур-нию регрессии; ∑(y_i-y¯)²/(n-2)- остат. дисперсия; (n-2)- число степеней свободы

Зная ср. ошибку оценки коэф. регресии м. вычислить вер-ть того, что нулевое значение коэфф-та входит в интервал возможных с учетом ошибки значений. С этой целью нах-ся отн-ние коэф. к его ср. ошибке, называемое t-критерий Стьюдента: t=b/m_b.

Если t расчетное > t табличного, то вероят-ть нулевого значения коэф. регрессии < ур-ня значимости (a) т.е. гипотезу о несуществовании этого коэфф-та можно отклонить. Надежность установленной связи м. проверить и по ср.случайной ошибке коэф. корреляции по фор-ле:

Ср.ошибка условно чистого коэфф-та регрессии (b_j) рассчит-ся по формуле:

Sост.-остаточное ср. квадратич. отклонение результ. признака

;

k- число ф-ров; n- ч-ло ед-ц совок-ти; i-№ ед-цы; j- номер ф-ра

Ср. ошибка оценки коэф-та множеств. корреляции по фор-ле:

Оценка рез-тов регресс. анализа начин-ся с оценки суммарной значимости рез-тов регресс. связи с пом. F-теста. Цель теста: выяснить объясняют ли х-переменные значимую часть вариации у. Если этот тест значим- связь сущ-т и можно приступать к ее ислед-нию и объяснению. F-тест выполняется с пом. компьют. программы и при опред-нии р-значения, т.е. значение доверит. вероят-ти того, что данные соотв-ют нулевой гипотезе. Нулевая гипотеза для F-теста утв-ет, что в генер. совок-ти м-ду х и у прогнозирующая взаимосвязь отсут-т. Если р-значение > 0.05, то полученный рез-т- незначительный, <–значимый, если <0.01-высокознач. Еще 1вариант основан на оценке коэф-та детерминации. Если R²< чем критич. значение по табл. R², то соотв. модель незначимая.После оценки значимости регресс. модели м. говорить, что значимы хотя бы 1или все коэф-ты регрессии

В51. Понятие и состав национального богатства.

Важнейшим показателем, характ-щим экон. мощь страны, явл. нац. богатство (НБ), кот. предст. собой совок-ть ресурсов, создающих условия для произв-ва товаров, оказания услуг и обеспечения жизни людей.

В нац. богатство входит:

-нефинансовые производственные активы (активы, созданные в процессе произв-ва)

-нефинансовые непроизводственные активы

-финансовые активы (активы, которым противостоят фин. обязательства др. собственника)

1) В нефинансовые произв. активы входят:

- осн. фонды, функционирующие в отрасли, кот.производит товары и оказывает услуги

- запасы матер. оборотных средств- товары, созданные в текущем или раннем периоде и предназначены для продажи или использования в пр-ве в более позднем периоде.

- ценности - дорогостоящие товары длит. пользования, хранящиеся в кач-ве запасов стоимости и не использ-ся в пр-ве и потреблении (к ним относятся драг. металлы и камни, произведения искусства, ювелирные изделия и т.д.)

2) Нефин. непроизв. активы - активы, кот. не явл. рез-том произв. процесса. Они либо существуют в природе, либо появляются в рез-те юрид. или физич. воздействия и делятся на:

- матер. непроизв. активы: земля, биолог. рес-сы - нематер. непроизв. активы: патенты, авторские права, договоры

3) Финансовые активы включают:

- монетарное золото (запас золота в слитках или монетах, хранящийся в госуд-х ден-кредитных учреждениях)

- валюту

- депозиты (ден. Средства, переданные банкам на хранение)

- ценные бумаги и акции

- прямые иностранные инвестиции и т.д.

В52. Понятие и классификация основных фондов в составе национального богатства

Осн.часть нац.бог-ва сост-т осн.фонды.

Осн. фонды (ОФ) – произведенные активы, кот. длит. время постоянно используются в натуральной вещественной форме для произв-ва тов-в, оказание рын-х и нерын. услуг, постепенно утрачивая свою стоимость.

В практике учета и статистики к ОФ относятся объекты, которые служат не менее года и стоимостью выше определ. величины, установленной в зависимости от динамики цен на продукцию фондосоздающих отраслей.

К матер. основным фондам относят:

- здания, кроме жилья

- сооружения

- жилища

- машины и оборудование

- транспортные средства

- инструмент (произв. и хоз. инвентарь)

- рабочий и продуктивный скот

- многолетние насаждения

- прочие ОФ

К немат. основным фондам относят:

- расходы на разведку полезных ископаемых

- компьютерное программное обеспечение

- оригинал. произведения литер-ры и искусства

Приведенная классиф-ция конкретизирована для каждой отрасли эк-ки. Позволяет проанализировать изменение их структуры, долгоактив. и пассив. части ОФ. Отнесение того или иного объекта ОФ к группе актив. или пассив. зависит от специфики отраслевой деят-сти. Обычно к пассив. части относят здания и сооружения

В53. Статистическое изучение объема, состава, состояние и движения основных фондов.

Осн. фонды (ОФ) – произведенные активы, кот. длит. время постоянно используются в натуральной вещественной форме для произв-ва тов-в, оказание рын-х и нерын. услуг, постепенно утрачивая свою стоимость.

К матер. основным фондам относят: здания, сооружения, машины и оборудование, транспортные средства, инструменты и др.

К немат. основным фондам относят: расходы на разведку полезных ископаемых, компьютерное программное обеспечение, оригинал. произведения литер-ры и искусства

Для определения общего V ОФ, их вещественной и отраслевой стр-ры применяется стоимостная оценка. При этом каждый элемент ОФ имеет несколько оценок:

1* Полная первонач.ст-ть – это их ст-ть на момент ввода в эксплуатацию, кот. включает весьV средств на сооружение и приобретение ОФ, расходы на транспортировку и монтаж.

2* Полная восстан. ст-ть опр-ся как ст-ть воспроизводства ОФ в новом виде в совр. усл.

3* Первоначальная стоимость «-« износа (остаточная) опред-ся как разность между полной первонач. ст-тью и величиной накопленного износа.

4* Восстановительная стоимость за вычетом износа – опред-ся как разница полной восстан. ст-тью ОФ и ден. оценкой изношенности инвентаря.

Под движением осн. фондов понимается любое пополнение или выбытие осн. фондов, в рез-те которых изменяются объем и структура осн. фондов.

*Движение основных фондов характеризуется построением балансов и расчетом коэффициентов их поступления и выбытия. Балансы основных фондов строятся, как правило, по полной и остаточной стоимости.

Коэффициент выбытия характеризует долю выбывших фондов в их стоимости в общем объеме ОФ на начало года и рассчит-ся по след. формуле:

К_выб. = стоим-ть всех выбывших осн. средств / ст-ть фондов на начало года

Коэффициент обновления:

К_{обнов. =} ст-ть новых осн. средств / ст-ть ОФ на к. года

Данные коэффициенты строятся на основе баланса по полной стоимости

* Состояние ОФ хар-ся с помощью коэффициентов износа и годности.

Коэффициент износа:

K_изн=ст-ть износа/полная первоначальная ст-ть

Коэффициент годности:

К_{годности}=остат. ст-ть/полная первоначальная ст-ть ОФ

*Использование ОФ характеризуется с помощью показателей фондоотдачи, фондоемкости, фондовоор.

К фондоотдачи= V выпуска прод./ср. стоимость ОФ

фондоемкость= ср. стоимость ОФ/Vвып.прод.

(ск-ко затрат осн. фондов приходится на 1руб. произв. продукции). Чем < фондоемкость, тем эффект-нее.

фондовоор.= ср. ст-ть ОФ за период/числ-ть занятых

(ск-ко осн. фондов приходится на 1-го работника)

В54. Сущность и принципы построения системы национальных счетов

СНС– макростатист. модель, целью кот. явл-ся представление колич. рез-тов, происходящих в стране экон. процессов. СНС- система показателей, характ-щих воспроизводств. процессы. СНС была созд 50 лет назад в наиб развит капиталист странах, когда возник потребн органов гос упр-я в информац необход для регулир-я рыночн эк. Задачи СНС:

-расчет обобщающих показателей, агрегатов, измеряющих рез-т эк. деят-ти страны и экон. стр-ры.

-анализ влияния мероприятий эк. политики на эк. процессы и на предполагаемое будущее развития стр.

СНС сост-т основу нац.счетоводства. ключ. показ-ми СНС явл. ВВП и ВНРД (вал. нац. располаг. доход)

Для экон.анализа деят-ти хоз-щих субъектов и для макроэкон.анализа на нац.уровне экон.операции представляютя в виде отдел.счетов. Нац.счета - это набор взаимосвязан.таблиц, имеющих вид баланс.построений. По методу построения балан.счета аналогичны бухсчетам, т.к. кажд.счет предст-т собой баланс в виде двухсторон.таблиц, в кот.кажд.операция отражается дважды: один раз в ресурсах, второй раз в использовании. СНС включ-т след.счета (внутриэкон.: 1)счет пр-ва, 2) образование доходов, 3) счета распр-ния доходов (первичн. и вторич), 4) счет использования доходов, 5) операция с кап-лом, 6) пр-ция и услуги. Счета внешнеэкон.связей: 1) счет текущ.операций(движение продуктов, услуг, доходов), 2)кап.затрат(движение капитала), 3)фин.счет (изменение финансовых активов и пассивов.)

Схема счетов пр-ва:

Использование	Ресурсы
Промежут.потребление, в т. числе в пр-ве товаров рын. и нерын.услуг	Валов.выпуск товаров и услуг в осн.ценах, в т. числе пр-во товаров, рын.и нерын.услуг. чист.налоги на продукты и на импорт.
ВВП в рын.ценах
Всего	Всего

Кажд.счет имеет балансируемую стать, кот. обеспечивает баланс в прав.и левой частях счета и рассчитывается как разность между объемами ресурсов и их использованием, т.е. балансир.статья предыдущ.счета в разделе использования явл-тся исходным пок-лем раздела ресурсы послед.счета. Этим достигается увязка счетов между собой и образование СНС. Балансирование статьи счетов:

Наим-ние счета	Балансир.статья
1) счет пр-ва, 2)образования доходов, 3)первичное распр-ние доходов, 4)вторичное распр-ние доходов, 5)счет испол-ния д-дов	1) ВВП 2)вал.прибыль эк-ки, 3) вал.нац.доход, 4)вал.располаг.доход, 5) вал.сбережения

В55. Основные понятия и классификации системы национальных счетов.

СНС– макростатист. модель, целью кот. явл-ся представление колич. рез-тов, происходящих в стране экон. процессов. Задачи СНС:

-расчет обобщающих показателей, агрегатов, измеряющих рез-т эк. деят-ти страны и экон. стр-ры.

-анализ влияния мероприятий эк. политики на эк. процессы и на предполагаемое будущее развития стр.

СНС сост-т основу нац.счетоводства. ключ. показ-ми СНС явл. ВВП и ВНРД (вал. нац. располаг. доход), валовый выпуск и др.

Для эк-ки в целом предусматривается составление всех счетов. Они образуют сводные счета и отражают отн-ния м-ду нац. эк-кой и др. странами, отн-ния м-ду разл. показ-ми с-мы.

Основные сводные счета, применяемые в СHС:

а) счет продуктов и услуг служит для отображения формир-ния рес-сов прод. и услуг за счет их произв-ва и импорта и их испол-ние на конечное потребление, накопление, экспорт;

б) в счете производства отраж-ся операции, относ-ся к пр-су произв-ва. При этом произв. деят-ть охватывает деят-ть п/п, орг-ций и отд. лиц как в сфере матер. произв-ва, так и в сфере нематер. услуг;

в) в счете образ-ния доходов отраж-ся распред. операции, связ. с пр-сом произв-ва, кот. приводят к формир-нию первичных доходов его уч-ков: оплаты труда, чистых налогов на произв-во, валовой прибыли п/п и смешанных доходов населения;

г) в счете распределения расходов отраж-ся общая величина доходов, полученных и переданных хоз. единицами в резу-те производ. деятельности, от собственности, а также в рез-те перераспределит. процессов. Этот счет разделен на два счета: присвоения первичных доходов и вторичного распред-ния дохода;

д) в счете использования располагаемого дохода отражаются расходы на конечное потребление домашних хозяйств, государственных учреждений и негосударственных некоммерческих (общественных) организаций, и оставшаяся часть располагаемого дохода, представляющая собой валовое сбережение;

е) в счете капит. затрат показ-ся формир-ние ресурсов для кап. затрат и их испол-ние на накопление осн. фондов и матер. оборотных средств, приобретение земли и нематер. активов. Разница м-ду суммой ресурсов и испол-ния характ-т конечный фин. рез-т эк. деятельности в данном периоде.

Внешнеэкон. деят-ть предполагается охватить тремя счетами: текущих операций (движение продуктов, услуг, доходов), капит. затрат (движение капитала) и фин. счетом изменение фин. активов и пассивов.