- •1.1. Сущность и цели предпринимательства
- •1.2. Основания классификации предпринимательства
- •1.3. Функции предпринимательства и принципы его организации
- •Раздел II.
- •1. Издержки коммерческих предприятий. Классификация, виды и их особенности
- •2. Себестоимость продукции коммерческих предприятий. Классификация, виды и примеры формирования.
- •3. Ценообразование продукции коммерческих предприятий. Классификация, виды и примеры формирования.
- •4. Доход коммерческих предприятий. Сущность, виды и способы формирования.
- •5. Прибыль коммерческих предприятий.
- •6. Рентабельность коммерческих предприятий. Сущность, виды и способы расчета.
- •7. Оценка результатов финансово-экономической деятельности коммерческих предприятий.
- •22. Логистика. Сущность и основные задачи.
- •23. Принципы и формы организации коммерческой логистики
- •25. Объект и предмет коммерческой логистики
- •Раздел III.
- •1.Статистические методы и их применение для решения экономических задач
- •2.Линейное программирование и его применение для решения экономических задач.
- •Математическая формулировка задачи линейного программирования
- •Транспортная задача
- •4.Производственные функции и их применение для решения экономических задач
- •7. Модель задачи по оптимизации запасов и ее эос.
- •8. Модель задачи календарного планирования и ее эос.
- •9. Модель задачи выбора кратчайшего пути
- •10. Модель задачи объемного планирования (формирования годовой программы коммерческого предприятия) и ее эос.
- •11. Транспортная задача
- •15.Наращение и дисконтирование. Простые и сложные проценты и их применение в коммерческих расчетах.
- •17. Риск в коммерческой деятельности и способы его снижения.
- •18. Бизнес-план коммерческого предприятия и содержание его основных разделов
- •20. Статические методы оценки инвестиционных решений.
- •21. Динамические методы оценки инвестиционных решений. Основные термины
- •24. Методы оценки недвижимости
Раздел III.
1.Статистические методы и их применение для решения экономических задач
Статистика — общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями. Именно разнообразием качественных особенностей объясняется то, что для количественного описания явлений используется большое число самых разных статистических величин. Основные понятия о статистике следующие.
Статистическая совокупность — группа относительно однородных элементов (единиц наблюдения) в конкретных условиях времени и пространства. В зависимости от охвата единиц наблюдения (в связи с целью исследования) статистическая совокупность может быть генеральной и выборочной.
Единица наблюдения — это первичный элемент статистической совокупности, имеющий признаки сходства и различия. Признаки различия подлежат изучению и поэтому называются учетными признаками. Учетные признаки по характеру бывают количественными и качественными (атрибутивными), по роли в совокупности — факторными, результативными.
Различают 4 этапа статистического исследования: 1) составление плана и программы исследования (подготовительная работа); 2) статистическое наблюдение (сбор материала); 3) статистическая разработка материала; 4) анализ, выводы, рекомендации, внедрение в практику.
Основной формой представления статистической информации являются временные ряды (ВР) наблюдений. Цель статистического анализа ВР — изучение соотношения между закономерностью и случайностью формирования значений уровней ряда и оценка количественной меры их влияния.
Статистические методы исследования исходят из представления уровней ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития, в частности, в виде суммы нескольких компонент:
где f(t) — тренд, представляющий собой устойчивое изменение показателя в течение длительного времени, являющийся детерминированной компонентой, выражает аналитическую функцию, на которой формируются прогнозные оценки; S(t) — сезонная компонента, характеризующая устойчивые внутригодичные колебания уровней, представляемая квартальными или месячными данными (наличие устойчивых колебаний в суточных или недельных данных может рассматриваться как циклическое явление и может отображаться сезонной компонентой);
E(t) - остаточная компонента, представляющая собой расхождение между фактическими и расчетными значениями (если построена адекватная (хорошая) модель, то Е(t) является близкой к 0, случайной, независимой, подчиняющейся нормальному закону распределения компонентой, в противном случае модель является плохой).
Формирование уровней ряда определяется закономерностями трех основных типов:
инерцией тенденции,
инерцией взаимосвязи между последовательными уровнями ряда
инерцией взаимосвязи между исследуемым показателем и показателями-факторами, оказывающими на него причинное воздействие. Соответственно различают задачи анализа и моделирования тенденций, взаимосвязи между последовательными уровнями ряда; причинных взаимодействий между исследуемым показателем и показателями-факторами. Первая задача решается с помощью методов компонентного анализа, вторая — адаптивных методов и моделей, третья — эконометрического моделирования, базирующегося на методах корреляционно-регрессионного анализа.
Алгоритм статистического компонентного анализа обычно связан со следующими процедурами:
постановкой задачи и подбором исходной информации; предварительным анализом исходных временных рядов и формированием набора моделей прогнозирования; численным оцениванием параметров моделей;
определением качества моделей (адекватности и точности); выбором одной лучшей или построением обобщенной модели; получением точечного и интервального прогнозов.
При формулировании цели исследования осуществляется содержательный (логический и экономический) анализ исследуемого процесса; решается вопрос о выборе показателя, характеризующего его наиболее полно; определяются показатели, оказывающие влияние на ход развития; определяются наиболее разумный период упреждения прогноза, оптимальный горизонт прогнозирования.