На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Статистические методы анализа экономических явлений

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 27.06.2012. Сдан: 2011. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Курсовая  работа
по Статистике промышленности
Тема: Статистические методы анализа экономических явлений 

Студентки Колясниковой Ю.А.
группа ЭУ27081
Консультант: Павина Э.Н.
 
 
 
 

г. Екатеринбург 2009 г. 

Содержание
Введение
Раздел 1. Метод группировок
1.1 Метод группировки  и его место в системе статистических  методов
1.2 Типологические  группировки
1.3 Структурные группировки
1.4 Аналитические  группировки
1.5 Метод группировок,  относительные и средние величины
Раздел 2. Методы анализа  рядов динамики
2.1 Понятие о статистических  рядах динамики
2.2 Показатели рядов  динамики
2.3 Выявление и  характеристика основной тенденции  развития
Раздел 3. Индексный  метод анализа
3.1 Понятие об индексах. Основные задачи индексного метода
3.2 Индексы индивидуальные  и сводные
3.3 Индексы базисные  и цепные с переменными и  постоянными весами
3.4 Использование  индексов в экономическом анализе
Раздел 4. Анализ на основе выборочного наблюдения
4.1 Понятие о выборочном  наблюдении
4.2 Собственно-случайная  выборка
4.3 Механическая выборка
4.4 Типическая выборка
4.5 Серийная выборка
Заключение
Список использованной литературы 

Введение 

Анализ и обобщение  статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является полчение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях  изучаемых социально-экономических  явлений и процессов.
Анализ – это  метод научного исследования объекта  путем рассмотрения его отдельных  сторон и составных частей. Экономико-статистический анализ – это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистческих и математико-статистических методв, с целью контроля адекватного  отражения исследуемых явлений  и процессов.
Задачами статистического  анализа являются: определение и  оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и  закономерностей их развития.
Статистический анализ данных проводится в неразрывной  связи теоретического,качественного  анализа сущности исследуемых явлени и соответствующего количественного  инструментария, изучения их структуры, связей и динамики.
В своей работе я  предполагаю сделать следующее:
-рассмотреть основные  методы анализа экономических  явлений
-рассмотреть области  применения того или иного  метода
-рассмотреть формулы  для расчета показателей
-рассмотреть преимущества  и недостатки применения каждого  метода 

Раздел 1. Метод группировок
1.1 Метод группировки  и его место  в системе статистических  методов 

Различные единицы  статистической совокупности, имеющие  определенное сходство межу собой по дстаточно важным признакам, объединяются в группы при помощи метода группировки. Такой прием позволяет «сжать»  информацию, полученную в ходе наблюдения, и на этой основе установить закономерности, присущие изучаемому явлению.
Группировка – это
1. распределение  единиц по группам в соответствии  со следующим принципом: различия  между единицами, отнесенными  к одной группе, должны быть  меньше, чем между единицами, отнесенными  к разным группам.
2. расчленение множества  единиц исследуемой совокупности  на группы по определенным  существенным для них признакам.
Группировка является одним из наиболее сложных в методологическом плане этапов статистического исследования. Совокупность причин, которые обуславливают  необходимость проведения группировки  и определяют ее место в общей  системе статистических методов, кроются в своеобразии объекта статистического исследования. Он представляет собой комплекс частных совокупностей, которые могут быть качественно и глубоко различны, обладать различными свойствами, степенью сложности, характером развития.
Метод группировок  применяется для решения различных  задач, важнейшими из которых являются:
1.                 выделение социально-экономических типов
2.                 определение структуры однотипных совокупностей
3.                 вскрытие связей и закономерностей между отдельными признаками общественных явлений
В связи с этим существуют 3 вида группировок: типологические, структурные и аналитические. Группировки  различают по форме проведения. Выполнятся они могут путем либо последовательного  развертывания, либо одновременного охвата группировочных признаков, вследствие чего образуются простая группировка (по одному признаку) и комбинационная группировка (по двум или нескольким признакам). 

1.2 Типологические группировки 

Типологическая группировка  представляет собой разделение исследуемой  качественно разнородной статистической совокупности на классы, социально-экономические  типы, однородные группы единиц. В качестве примера таких группировок можно  назвать группировки работников одной прфессии по различным квалификациям, группировки акционерных компаний по по различным уровням дивидендов.
Для научно обоснованного  построения типологических группировок  важное значение имеет выбор группировочных признаков. Группировочным называется такой признак, на основе которого проводится выделение различных типов, групп  и подгрупп. При типологической группировке  в качестве группировочных выступают  наиболее существенные признаки, поскольку  ее задачей является выделение типов  и групп, отличающихся друг от друга  не чисто внешне, а по существу.
Вслед за выбором  группировчных признаков важнейшее  значение имеет выделение качественно  однородных групп, установление их количества и границ. В случае группировки  по атрибутивным признакам число  групп должно соответствовать экономической  теории и числу разновидностей признака.
Выделение групп  и подгрупп по количественным группировочным признакам связано с образованием интервалов по этим признакам. Лишь тогда, когда дискретный количественный признак  изменяется в небольших пределах, выделяемые группы совпадают со значениями признака. Интервал – величина отдельных  групп или подгрупп, выделенных по количественному признаку. Образование  интервалов – важнейший принципиальный этап работы, осуществляемый на основе глубокого теоретического анализа. В результате типологической группировки  из разнокачественных явлений выделяются однокачественные типы. Вопрос о числе  групп и интервалов решается в  зависимости от содержания явлений  задач исследованя, иногда от численности  совокупностей явлений. Намечанные интервалы могут быть разными: различают  открытые и закрытые интервалы. Открытыми  называются такие интервалы, у которых  указана лишь одна граница – верхняя  или нижняя; у закрытых указаны  и верхняя и нижняя границы.
Следующим этапом является непосредственная группировка материала  по намеченым признакам и группам (интервалам). После того, как намечены группировочные признаки и группы, по которым предполагается выделять соответствующие типы, необходимо провести соответствующую группировку материала. Сначала намечают, к какому типу относится та или иная группа или подгруппа, затем подсчитывают число единиц совокупности по каждой группе или подгруппе и посредством суммирования однокачественных группп и подгрупп устанавливают число типов, которые характеризуются соответствующими системами показателей. 

1.3 Структурные группировки 

Структурные группировки  разделяют однородную в качественном отношении совокупность единиц по определенным, существенным признакам на группы, характеизующие ее состав и внутреннюю структуру. Тем самым решается вторая задача группировок – выявление  внутренего строения статистической совокупности. Структурные группировки дают иформацию  о том, из каких частей состоит  изучаемое множество явлений, каково строение типов явлений и какими показателями характеризуются отдельные  части; служат преимущественно для  получения выводов о текущем  состоянии хозяйства, используются для оперативного руководства работой  предприятия, а также в качестве основы для выявления и мобилизации  имеющихся в хозяйстве резервов. В качестве примеров можно назвать  группировки рабочих по стажу  работы, по заработной плате, исследование состава населения по полу, возрасту, исследование состава коммерческих банков по капиталу, уставному фонду.
Первым этапом выполнения структурных группировок является выбор группировчных признаков. В качествеэтих признаков могут  рассматриваться и количественные и атрибутивные признаки. При составлении  группировок по количественным признакам  необходимо определиться с оптимальным  числом групп и шириной интервалов. В матемаической статистике используется следующая формула для определения  оптимального числа групп: 

К=1+3,2logn, 

где К – оптимальное  число групп, а n – число единиц совокупности. Для расчета величины интервала в группировках с равными  интервалами используется следующая  формула:
где - соответственно максимальное и минимальное значения изучаемого признака. 

1.4 Аналитические группировки 

Аналитические группировки  обеспечивают установление взаимосвязи  и взаимозависимости между исследуемыми социально-экономическими явлениями  и признаками, их характеризующими. Посредством этого вида группировок  устанавливаюия и изучаются причинно-следственные связи между признаками однородных явлений, определяются факторы развития статистической совокупности. Если с  увеличением (уменьшением) значений группировочных признаков связанные с ними признак  также увеличиваются (уменьшаются), то такая связь называется прямой; если же с увеличением факторных  признаков результативные уменьшаются, то такая связь называется обратной. В качестве примеров можно назвать  установление связей между стажем работы и часовой заработной платой в  коллективе рабочих одной профессии. 

1.5 Метод группировок,  относительные и  средние величины 

Метод группировок  используется совместно с метдом обобщающих показателей. Поэтому для  каждой группы, образованной по какому-либо признаку, вычисляется средняя абсолютная или относительная величина результативного  признака.
Относительные величины получаются в результате сравнения (деления) абсолютных величин. Различают  следующие виды:
1.                 относительные величины динамики – характеризуют изменение явления во времени и показывают, во сколько раз увеличился (уменьшился) уровень показателя по сравнению с каким-либо предшествующим периодом. Для расчета этой относительной величины определяют отношение уровней, характеризующих изучаемое явление в разные периоды времени.
2.                 Относительные величины планового задания и выполнения плана - показывают во сколько раз или на сколько процентов должна увеличится (уменьшится) величина показателя по плану в сравнении с его уровнем в предшествующем периоде
3.                 Относительные величины структуры - характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности. Их расчитывают как отношение числа единиц (или объема признака) в отдельных частях совокупности к общей численности единиц (или объему признака) по всей совокупности.
4.                 Относительные величины интенсивности – характеризуют степь развития или распространения данного явления
5.                 Относительные величины координации – характеризуют соотношения между двумя частями одного целого
6.                 Относительные величины сравнения – характеризуют отношение одноименных показателей, тносящихся к одному и тому же периоду (моменту) времени, но к разным объектам или территориям.
Средним показателем  в статистике называется обобщающая или типическая характеристика социально-экономических  явлений по одному количественному  признаку. Рассчитывается средний показатель чаще всего посредством деления  объема признака, взятого по совокупности явлений, на число явлений (единиц), которые этим признаком обладают. Наиболее распространенной формой средних  величин является средняя арифметическая простая и взвешенная.
Когда имеются данные наблюдения на определенные моменты  времени, используется средняя хронологическая:
Кроме рассмотренных  выше имеются и другие показатели, характеризующие структуру рядов  распределения.
Применение медианы  целесообразно при наличии в  вариационном ряду открытых интервалов, так как не требуется условного  установления неизвестных границ крайних  интервалов, что не влияет на точность расчета медианы.
Так как каждая величина отличается от средней в различной  степени, то для измерения таких  различий вычисляют специальные  показатели:
- размах вариации
-среднее линейное  отклонение
-дисперсия
-среднее квадратическое  отклонение
-коэффициент вариации
Размах вариации показывает разность между максимальным и минимальным значениями признака, не учитывая различия всех остальных  значений. Среднее линейное отклонение учитывает только абсолютный размер колеблемости и используется в случаях нежелательности отклонений ни в большую, ни в меньшую сторону от установленного стандарта. Среднее квадратическое отклонение учитывает колеблемость всех значений признака от средней величины и может учесть знак отклонения. Коэффициент вариации показывает относительный размер колеблемости и вычисляется при анализе одноименных явлений, относящихся к различным объектам или территориям, или при анализе различных явлений, относящихся к одному и тому же объекту. 

Раздел 2. Методы анализа рядов  динамики
2.1 Понятие о статистических  рядах динамики 

Методы анализа  рядов динамики занимают немаловажное место в связи с тем, что  уровни общественных явлений изменяются во времени и, следовательно, необходимо выделить однородные этапы развития, найти и охарактеризовать свойственные им закономерности, тенденции и специфические  особенности.
Ряд расположенных  в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит  из двух элементов: во-первых, указываются  моменты или периоды времени, к которым относятся приводимые статистические данные; во-вторых, приводятся те статистические показатели, которые  характеризуют изучаемый объект на определенный момент или за указанный  период времени.
Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называются уровнями ряда. Уровни рядов  динамики могут представлять собой  абсолютные, относительные и средние  величины.
В качестве показателя времени в рядах динамики могут  указываться либо определенные моменты  времени, либо отдельные периоды (сутки, месяцы, кварталы, полугодия и т.д.). В зависимости от характера временного параметра ряды делятся на моментные  и интервальные. В моментных рядах  уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты  времени (пример: ряд курсов акций  для конкретных чисел). В интервальных рядах уровни характеризуют значения показателей за определенные интервалы  времени (пример: ряд годовой динамики производства продукции в стоимостном  выражении).
Важной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате чего получаются накопленные итоги, имеющие осмысленное  содержание благодаря отсутствию повторного счета. 

2.2 Показатели рядов  динамики 

При изучении динамики необходимо решить целый ряд задач  и осветить широкий круг вопросов, с тем чтобы охарактеризовать особенности и закономерности развития изучаемого объекта. К числу основных задач, возникающих при изучении динамических рядов, относятся следующие:
1. характеристика  интенсивности отдельных изменений  в уровнях ряда от периода  к периоду или от даты к  дате
2. определение средних  показателей временного ряда  за тот или иной период
3. выявление основных  закономерностей динамики исследуемого  явления на отдельных этапах  и в целом за рассматриваемый  период
4. выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого  объекта во времени
5. прогноз развития  явления на будущее
Динамический ряд  представляет собой ряд последовательных уровней, сопоставляя которые между  собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления. В результате сравнения  уровней получается система абсолютных и относительных показателей  динамики, к числу которых относятся  абсолютный прирост, коэффициент роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Если сравнению  подлежат несколько последовательных уровней, то возможны 2 варианта сопоставления: каждый уровень динамического ряда сравнивается с одним и тем  же предшествующим уровнем, принятым за базу сравнения; каждый уровень динамического  ряда сравнивается с непосредственно  ему предшествующим.
Абсолютный прирост  определяется как разность между  двумя уровнями динамического ряда и показывает, на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения:
Темп роста определяется как отношение двух сравниваемых уровней и показывает, во сколько  раз данный уровень превышает  уровень базисного периода:
Темп прироста показывает, на сколько процентов уровень  данного периода больше (меньше) базисного уровня. Данный показатель может быть рассчитан 2 способами:
1.отношение абсолютного  прироста к уровню, принятому  за базу сравнения:
2.разность между  темпом роста (в процентах)  и 100%
Во всех вышеперечисленных  формулах расчетах - текущий уровень  ряда динамики, - предшествующий текущему уровень ряда, - базисный уровень  ряда.
Между показателями динамики, вычисленными с постоянной и переменной базой, существует определенная связь:
1.                 произведение ряда последовательных цепных коэффициентов роста равно соответствующему базисному
2.                 частное от деления последующего базисного коэффициента роста на предшествующий ему базисный коэффициент равно соответствующему цепному коэффициенту роста
3.                 абсолютное значение 1% прироста составляет 0,01 уровня ряда за предшествующий период
4.                 темп прироста равен темпу роста минус 100
Кроме частных показателей  вычисляются также и средние  показатели: уровень ряда, темп роста, темп прироста. Метод расчета среднего уровня ряда динамики зависит от временного ряда. Для интервального ряда динамики средний уровень за период определяется по формуле простой средней арифметической:
Средний абсолютный прирост рассчитывается как средняя  арифметическая из показателей скорости роста за отдельные промежутки времени. 

2.3 Выявление и характеристика  основной тенденции  развития 

Одной из задач, возникающих  при анализе рядов динамики, является установление закономерности изменения  уровней изучаемого показателя во времени.
В некоторых случаях  эта закономерность вполне ясно отображается уровнями динамического ряда. Однако часто приходится встречаться с  такими рядами динамики, когда уровни ряда претерпевают самые различные  изменения и можно говорить лишь об общей тенденции развития явления, либо о тенденции к росту, либо к снижению. В этих случаях для определения основной тенденции развития явления, достаточно устойчивой на протяжении данного периода, используют особые приемы обработки рядов динамики.
Уровни ряда динамики формируются под влиянием множества  факторов и в том числе различного рода случайных обстоятельств. Выявление  основной закономерности изменения  уровней ряда предполагает ее количественное выражение, в некоторой мере свободное  от случайных воздействий.
Один из наиболее простых приемов обнаружения  общей тенденции развития явления  – укрупнение интервала динамического  ряда. Смысл заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, показатели которого относятся к  большим по продолжительности периодам времени. Например, ряд, содержащий данные о месячном выпуске продукции, может  быть преобразован в ряд квартальных  данных. Вновь образованный ряд может  содержать либо абсолютные величины за укрупненные по продолжительности  промежутки времени, либо средние величины. При суммировании уровней или  при выведении средних по укрупненным  интервалам отклонения в уровнях, обусловленные  случайными причинами, взаимопогашаются, сглаживаются и более четко видно  действие основных факторов изменения  уровней.
Выявление основной тенденции может быть осуществлено методом скользящей средней. Для  определения скользящей средней  формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа  уровней. Каждый последующий интервал получается постепенным сдвигом  от начального уровня динамического  ряда на один уровень.
Для того, чтобы представить  количественную модель, выражающую общую  тенденцию изменений уровней  динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной кривой. Предполагается, что она отражает общую тенденцию  изменения во времени изучаемого показателя.
Данный метод состоит  из 4 последовательных этапов:
1.                 На основе теоретического анализа сущности и законов развития данного явления устанавливается характер его динамики на определенном этапе.
2.                 Исходя из проведенного анализа, выбирается форма аналитического уравнения, которому графически соответствует определенная линия – парабола, гипербола, прямая и т.п. Выбор аналитического уравнения является несколько условным, так как процесс развития строго не укладывается в одну математическую формулу. Кроме того, развитие явления также только условно может рассматриваться как функция времени, так как изменение обусловлено действием целого комплекса условий и факторов.
3.                 На основе полученного уравнения кривой рассчитываются выравненные уровни, соответствующие во времени фактическим уровням ряда динамики.
Если уровень явления  растет с более или менее постоянной абсолютной скоростью, то осуществляется выравнивание ряда по прямой:
Аналитическое выравнивание рядов динамики используют для интерполяции (нахождение неизвестных промежуточных  уровней ряда) и экстраполяции (определение  уровней, лежащих за пределами ряда динамики). Возможность экстраполяции  обеспечивается двумя обстоятельствами: общие условия, определяющие тенденцию  развития в прошлом, не претерпевают существенных изменений в будущем; тенденция развития явления характеризуется  тем или иным аналитическим уравнением. Вместе с тем расчет показателей  темпа роста и т.п. позволяет  ориентироваться в наличии или  отсутствии устойчивой тенденции развития и обосновать форму уравнения  основной тенденции развития. 

Раздел 3. Индексный метод  анализа
3.1 Понятие об индексах. Основные задачи  индексного метода 

Необходимость разработки индексного метода обусловлена потребностями  общества в учете, контроле и анализе  отдельных элементов сложного явления. Для решения задач анализа  динамики показателей, характеризующих  однородные совокупности, используются индексы, которые позволяют не только исследовать динамику показателей, но и оценить влияние факторов, вызвавших то или иное изменение.
Индекс представляет собой относительную величину, получаемую в результате сопоставления уровней  сложных социально-экономических  показателей во времени, в пространстве или по сравнению с планом.
Из всего вышеперечисленного формулируются следующие задачи, решаемые индексным методом: оценка динамики обобщающих показателей, характеризующих  разнородные совокупности; анализ влияния  факторов на изменение результативных обобщающих показателей; анализ влияния  структурных сдвигов на изменение  средних показателей по однородной совокупности; территориальные, в том  числе международные, сравнения. 

3.2 Индексы индивидуальные  и сводные 

По охвату единиц совокупности индексы делят на индивидуальные и сводные. Индивидуальные индексы  характеризуют динамику или территориальные  изменения по одному товару, одному виду продукции и т.п.
Индивидуальные индексы, в сущности, представляют собой относительные  показатели динамики, или темпы роста, и по данным за несколько периодов могут рассчитываться в цепной или  базисной формах.
Сводный индекс отражает изменение по всей совокупности элементов  сложного явления. Индексируемые показатели, а также явления, выступающие  в роли весов (соизмерителей, которые  позволяют складывать разнородные  явления), могут быть качественными  и количественными. Количественные представляют собой численность  тех или иных единиц или общий  объем признака (пример: индекс физического  объема продукции); качественные показатели характеризуют уровень явления  в расчете на какую-либо единицу  совокупности (пример: индекс себестоимости). Если индексируется количественный показатель, то весами является качественный, причем на базисном уровне. Данные индексы  охватывают весь круг единиц текущего периода.
Если индексируется  качественный показатель, то весами является количественный, причем на отчетном уровне. Данные индексы характеризуют соотношение  уровней явления применительно  к сравнимому кругу единиц.
Числитель данного  индекса отражает фактический товарооборот текущего периода, знаменатель представляет собой условную величину, показывающую, каким был бы товарооборот в текущем  периоде при условии сохранения цен на базисном уровне.
Так же примерами  сводных индексов могут служить  следующие индексы:
-индекс товарооборота,  числитель которого представляет  собой товарооборот текущего  периода, знаменатель – товарооборот  предшествующего периода.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.