- •1. Предмет и метод статистики. Структура статистической науки.
- •2. Закон больших чисел и статистическая закономерность. Статистическая методология.
- •3. Основные категории статистики. Статистические показатели.
- •4. Требования, предъявляемые к сопоставимости статистических данных.
- •5. Основные направления реформирования статистики. Организация статистики в рф.
- •6. Статистическое наблюдение – формы, виды, способы.
- •7. Программно-методологические и организационные вопросы наблюдения.
- •8. Классификация ошибок статистического наблюдения, методы контроля данных.
- •9. Сущность и методология группировки, виды группировок.
- •10. Статистические таблицы, правила построения.
- •11. Ряды распределения, их виды, графическое изображение
- •12. Абсолютные и относительные величины, необходимость комплексного применения
- •13. Средние величины, их сущность. Взаимосвязь метода средних и группировок
- •14. Виды степенных средних, методы их расчета. Свойства средней арифметической.
- •15. Структурные средние. Методы расчета и практика применения
- •16. Графическая форма изображения статистических данных. Виды графиков.
- •17. Вариация, значение ее статистического изучения в условиях рынка.
- •18. Основные показатели вариации, их сравнительный анализ
- •19. Дисперсия альтернативного признака. Свойства дисперсии.
- •20. Ряды динамики, их виды, значение статистического изучения
- •21.Основные показатели динамики. Взаимосвязь цепных и базисных характеристик.
- •22. Средние характр-ки рядов динамики
- •23. Методы определения тренда в рядах динамики, их сравнительная оценка
- •24. Метод аналитического выравнивания (прямая, парабола, гипербола)
- •25. Экстраполяция в рядах динамики. Основные методы
- •26. Оценка сезонности в рядах динамики
- •28. Индексы, их роль в анализе экономических явлений.
- •29. Агрегатная форма – основной вид индекса. Индексы Пааше и Ласпейреса.
- •30. Факторный индексный анализ (2-х и 3-х факторные индексные модели).
- •32. Индексный метод анализа динамики среднего уровня явлений.
- •33. Правило сложения дисперсий. Эмпирическое корреляционное отношение.
- •34. Взаимосвязь экономических явлений. Методы оценки взаимосвязи.
- •35. Корреляционный метод изучения связи.
- •36. Непараметрические методы оценки взимосвязи
- •37. Выборочное наблюдение. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •38. Сущность ошибок выборки. Методика расчета при различных методах отбора.
- •39. Предмет, метод и задачи экономической статистики
- •40. Основные категории экономической статистики. Их значение для характеристики экономических процессов
- •Классификация экономических субъектов (по вэд, по секторам экономики), их значение
- •44. Основные показатели снс
- •50. Межотраслевой баланс производства и распределения продукции, задачи построения, схема, основные направления анализа
- •51. Экономическо-математическая модель моб, коэффициенты полных и прямых затрат, значение и направления их использования.
- •52. Статистическая оценка населения
- •53. Статистическая оценка рынка труда
- •57 Статистическая оценка национального богатства
- •59 Статистическая оценка эффективности общественного производства.
- •60. Статистическая оценка уровня жизни населения
23. Методы определения тренда в рядах динамики, их сравнительная оценка
Выявить закономерность в рядах динамики означает определенными способами сгладить случайные отклонения, формирующие уровни р. д. и выделить необходимые. Для этого применяют методы: 1)метод укрупнения интервалов: от более коротких периодов в развитии явления переходят к более длительным (месячные данные квартальные; годовые пятилетними и т.д.) за счет этого часть случайного погашается и более явно обнаруживается действие основных факторов, влияющих на изменение уровня. По сформированным укрупненным интервалам либо просто суммируют уровни первоначального ряда, либо рассчитывают средние величины. Если ряд является моментным либо уровни ряда выражены относительной или средней величиной, то суммирование уровней не имеет смысла; тогда по укрупненным интервалам рассчитывают средние показатели. При укрупнении интервалов число уровней динамич. ряда существенно сокращается. Кроме того, при анализе не учитывается изменение уровней внутри укрупненных интервалов.
2)метод скользящей средней используется для более детальной характеристики тенденции изменения уровней. Состоит в том, что расчет средних уровней по укрупненным интервалам проводят путем последовательного смещения начала отчета на единицу времени, т.е. постепенно исключают из интервала первые уровни и включают последующие. Полученная средняя относится к середине укрупненного интервала. Например, если дан ряд ежегодных уровней: у1,у2,…у9, то трехлетнюю скользящую среднюю определяют следующим образом: для первого интервала ; второго ; третьего и т.д. в результате получается ряд динамики, кол-во уровней которого на 2 меньше, чем у исходного (теряются 2 крайних значения). Использование скользящей средней позволяет осуществить замену фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При низкой колеблемости тенденция развития явления становится более очевидной.
Число уровней, по которым рассчитывают скользящую среднюю, называют периодом (интервалом) сглаживания. Чем он меньше, тем больше сглаженный ряд приближается к исходному фактическому.
Если требуется получить более плавный вид изменения уровней ряда, то используют более длительный интервал сглаживания, но тогда выравненный ряд будет еще короче. Так, если в рассматриваемом нами примере исходный ряд стал короче на два крайних уровня при периоде сглаживания, равном трем, то при периоде сглаживания, равном пяти, он будет короче на четыре уровня. Предпочтительнее применять период сглаживания с нечетным числом уровней, поскольку в этом случае расчетное значение уровня окажется в центре числа слагаемых скользящей средней и им легко заменить фактическое значение. При четном периоде сглаживания используют специальную процедуру центрирования. Центрирование заключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних. Оно осуществляется для того, чтобы соотнести полученный уровень с определенной датой. Например, при периоде сглаживания 4, при первом интервале полученная средняя относится к середине между 2м и 3м фактическими уровнями, а при втором интервале - между 3м и 4м.Для определения средней, относящейся к 3му фактич. Уровню, необходимо найти среднюю из полученных расчетных уровней. Последовательное осуществление процедуры центрирования может быть заменено расчетом скользящей средней по формуле средней хронологической: Метод скользящей средней позволяет получать общие представления о направлении развития уровней ряд. Недостатки: 1) выравниванию подлежат не все уровни ряда и сглаженный ряд сокращается; лянмая для целей прогнозирования; 2) нет возможности для прогнозирования.
Метод средних: фактический рад разбивается на несколько интервалов, в каждом находят среднюю и на основе существенного различия средних делвется вывод о наличии тренда.
Метод Кокса и Стюарта: фактический рад разбивается на 3 интервала, затем сравнивают соответствующие уровни 1го и 3го интервалов (1й ур. 1го интервала с 1м ур. 3го)
Метод аналитического выравнивания заключается в построении аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени.