Наряду с абсолютными величинами одной из важнейших форм обобщающих показателей в статистике являются относительные величины - это обобщающие показатели, выражающие меру количественных соотношений, присущих конкретным явлениям или статистическим объектам. При расчете относительной величины измеряется отношение двух взаимосвязанных величин (преимущественно, абсолютных), что очень важно в статистическом анализе. Относительные величины широко используются в статистическом исследовании, т.к. они позволяют сравнивать различные показатели и делают такое сравнение наглядным.

Относительные величины вычисляются как отношение двух чисел. При этом числитель называется сравниваемой величиной, а знаменатель - базой относительного сравнения. В зависимости от характера изучаемого явления и задач исследования базисная величина может принимать различные значения, что приводит к различным формам выражения относительных величин. Относительные величины измеряются в:

Коэффициентах: если база сравнения принята за 1, то относительная величина выражается целым или дробным числом, показывающим, во сколько раз одна величина больше другой или какую часть ее составляет;

Процентах, если база сравнения принимается за 100;

Промилле, если база сравнения принимается за 1000;

Продецимилле, если база сравнения принимается за 10000;

Именованных числах (км, кг, Га) и др.

Относительные величины делятся на две группы:

Относительные величины, полученные в результате соотношения одноименных статистических показателей;

Относительные величины, представляющие результат сопоставления разноименных статистических показателей.

К относительным величинам первой группы относятся: относительные величины динамики, относительные величины планового задания и выполнения плана, относительные величины структуры, координации и наглядности.

Результат сопоставления одноименных показателей представляет собой краткое отношение (коэффициент), показывающее, во сколько раз сравниваемая величина больше (или меньше) базисной. Результат может быть выражен в процентах, показывая, сколько процентов сравниваемая величина составляет от базы.

Относительные величины динамики характеризуют изменение явления во времени. Они показывают, во сколько раз увеличился (или уменьшился) объем явления за определенный период времени, их называют коэффициентами роста. Коэффициенты роста можно исчислять в процентах. Для этого отношения умножают на 100. Их называют темпами роста, которые можно определять с переменной или постоянной базой.

Темпы роста (Т р) с переменной базой получают при сравнении уровня явления каждого периода с уровнем предшествующего периода. Темпы роста с постоянной базой сравнения получают путем сопоставления уровня явления в каждом отдельном периоде с уровнем одного периода, принятого за базу.

Темпы роста в процентах с переменной базой (цепные темпы роста):

где у 1 ; у 2 ; у 3 ; у 4 ; - уровни явления за одинаковые последовательные периоды (например, выпуск продукции по кварталам года).

Темпы роста с постоянной базой (базисные темпы роста):

; ; . (4.2)

где у к – постоянная база сравнения.

Относительная величина планового задания - отношение величины показателя по плану (y пл ) к его фактической величине в предшествующем периоде (у о ) , т.е. у пл / у о. (4.3)

Относительная величина выполнения плана – отношение фактической (отчетной) величины показателя (у 1 ) к запланированной на тот же период его величине (у пл ), т.е. у 1 / у пл . (4.4)

Относительные величины планового задания, выполнения плана и динамики связаны между собой.

Так, или ; . (4.5)

Относительные величины структуры характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности и выражаются в долях единицы или в процентах.

Каждую относительную величину структуры, выраженную в процентах, называют удельным весом. У этой величины есть одна особенность - сумма относительных величин изучаемой совокупности всегда равна 100%, или 1 (в зависимости от того, в чем она выражается). Относительные величины структуры применяются при изучении сложных явлений, распадающихся на ряд групп или частей, для характеристики удельного веса (доли) каждой группы в общем итоге.

Относительные величины координации отражают отношение численности двух частей целого, т.е. показывают, сколько единиц одной группы приходится в среднем на одну, на десять или на сто единиц другой группы изучаемой совокупности (например, сколько служащих приходится на 100 рабочих). Относительные величины координации характеризуют соотношение отдельных частей совокупности с одной из них, принятой за базу сравнения. При определении этой величины одна из частей целого берется за базу для сравнения. С помощью этой величины можно соблюдать пропорции между составляющими совокупности. Показателями координации являются, например, число городских жителей, приходящихся на 100 сельских; число женщин, приходящихся на 100 мужчин, и т.п. Характеризуя соотношение между отдельными частями целого, относительные величины координации придают им наглядность и позволяют, если это возможно, контролировать соблюдение оптимальных пропорций.

Относительные величины наглядности (сравнения) отражают результаты сопоставления одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду (или моменту) времени, но к разным объектам или территориям (например, сравнивается годовая производительность труда по двум предприятиям). Они также исчисляются в коэффициентах или процентах и показывают, во сколько раз одна сравнимая величина больше или меньше другой.

Относительные величины сравнения находят широкое применение при сравнительной оценке различных показателей работы отдельных предприятий, городов, регионов, стран. При этом, например, результаты работы конкретного предприятия и т.п. принимаются за базу сравнения и последовательно соотносятся с результатами аналогичных предприятий других отраслей, регионов, стран и т.д.

Вторая группа относительных величин, представляющая собой результат сопоставления разноименных статистических показателей, носит название относительных величин интенсивности .

Они являются именованными числами и показывают итог числителя, приходящийся на одну, на десять, на сто единиц знаменателя.

В эту группу относительных величин включаются показатели производства продукции на душу населения; показатели потребления продуктов питания и непродовольственных товаров на душу населения; показатели, отражающие обеспеченность населения материальными и культурными благами; показатели, характеризующие техническую оснащенность производства, рациональность расходования ресурсов.

Относительными величинами интенсивности называются показатели, определяющие степень распространенности данного явления в какой-либо среде. Они рассчитываются как отношение абсолютной величины данного явления к размеру среды, в которой оно развивается. Относительные величины интенсивности находят широкое применение в практике статистики. Примером этой величины может быть отношение численности населения к площади, на которой оно проживает, фондоотдача, обеспеченность населения врачебной помощью (численность врачей на 10000 населения), уровень производительности труда (выпуск продукции на одного работника или в единицу рабочего времени) и т.п.

Таким образом, относительные величины интенсивности характеризуют эффективность использования различного рода ресурсов (материальных, финансовых, трудовых), социальный и культурный уровень жизни населения страны, многие другие аспекты общественной жизни.

Относительные величины интенсивности вычисляются путем сопоставления разноименных абсолютных величин, находящихся в определенной связи друг с другом, и в отличие от других видов относительных величин являются обычно именованными числами и имеют размерность тех абсолютных величин, соотношение которых они выражают. Тем не менее, в ряде случаев, когда полученные результаты расчетов слишком малы, их умножают для наглядности на 1000 или 10 000, получая характеристики в промилле и продецимилле.

В статистическом изучении общественных явлений абсолютные и относительные величины дополняют друг друга. Если абсолютные величины характеризуют как бы статику явлений, то относительные величины позволяют изучить степень, динамику, интенсивность развития явлений. Для правильного применения и использования абсолютных и относительных величин в экономико-статистическом анализе необходимо:

Учитывать специфику явлений при выборе и расчете того или иного вида абсолютных и относительных величин (поскольку количественная сторона явлений, характеризуемая этими величинами, неразрывно связана с их качественной стороной);

Обеспечить сопоставимость сравниваемой и базисной абсолютной величины с точки зрения объема и состава представляемых ими явлений, правильности методов получения самих абсолютных величин;

Комплексно использовать в процессе анализа относительные и абсолютные величины и не отрывать их друг от друга (т.к. использование одних только относительных величин в отрыве от абсолютных может привести к неточным и даже ошибочным выводам).

Понятие абсолютных и относительных величин

Абсолютные и относительные величины, отражая соответствующие характеристики, не могут существовать друг без друга.

Абсолютные величины в экономическом анализе

Определение 1

Абсолютная величина выражает количественные размеры определённого явления без отношения его с другими, без оценки происходящих изменений и отклонений. Абсолютная величина характеризует объем и уровень процесса (явлений), являясь всегда именованными числами.

Абсолютные величины имеют размерность, то есть единицу измерения.

Классификация абсолютных величин:

• натуральные,
• трудовые,
• денежные и др.

Средние и относительные величины

Соотношение нескольких абсолютных величин выражается с помощью средних и относительных величин.

Замечание 2

Для определения относительных величин, необходимо один показатель разделить на другой, который принимается в качестве базового.

Базовой величиной могут быть следующие показатели:

• Данные плана,
• Фактические данные,
• Сведения предыдущих лет,
• Показатели других предприятий и др.

Относительные величины сравнения могут выражаться в процентном соотношении (по базе, которая принята за 100) или в виде коэффициентов (в этом случае база - единица).

Классификация абсолютных величин

Абсолютные величины могут быть двух типов:

• Индивидуальные абсолютные величины, характеризующие размер признака конкретной единицы Примерами таких величин могут быть размер заработной платы сотрудников или вклад в банке. Данные размеры определяют непосредственно в процессе наблюдения, при этом происходит их фиксация в первичной учетной документации.
• Суммарные абсолютные величины, отражающие итоговый показатель признака в совокупности объектов. Данный размер выступает как сумма числа единиц (численность совокупности) или объем варьирующих характеристик.

Классификация относительных величин

Основное условие расчета относительных величин - сопоставимость единиц и существование реальной связи исследуемых явлений. Величина, с которой проводят сравнение, находящаяся в знаменателе в дроби, выступает базой или основанием соотношения. В соответствии с ее выбором, результат может быть выражен в различных долях единицы, то сеть десятых, сотых (процентов), тысячных (десятая часть процента, промилле), десятитысячные (сотая доля процента продецимилле).

Единицы, которые сопоставляются, могут быть как одноименными, так и разноименными. Если единицы разноименные, то их наименование формируется в зависимости от используемых единиц (ц/га, рублей/чел. и др.).

В экономическом анализе применяются несколько видов относительных величин:

1. Динамики,
2. Относительная величина структуры, характеризующая долю определенных частей изучаемой совокупности в общем ее объеме;
3. Величина планового задания, выражающая отношение запланированных показателей на будущий срок к фактическим сложившимся значениям на текущий период;
4. Интенсивности,
5. Сравнения,
6. Координации,
7. Степени экономического развития.

Расчет относительных величин проводят путем определения отношения численности в определенной части на общее их количество (или объемы). Данные единицы выражаются в процентном соотношении или в простом кратном соотношении. Например, расчет удельного веса городского населения.

Относительные величины динамики характеризуют изменение изуча­емого явления во времени, выявляют направление развития, измеряют интенсивность развития. Расчет относительных величин выполняется
в виде темпов роста и других показателей динамики.

Пример. Реализация хлопчатобумажных тканей секцией универмага составила в январе 3956 тыс. руб., в феврале - 4200 тыс. руб., в марте - 4700 тыс. руб.

Темпы роста:

базисные (база - уровень реализации в январе)

КФ/Я = 4200: 3950 ´ 100% = 106,3%;

КМ/Я = 4700: 3950 ´ 100% = 118,9%;

цепные

КФ/Я = 4200: 3950 ´ 100% = 106,3%;

КМ/Ф = 4700: 4200 ´ 100% = 111,9%;

Относительные величины
сравнения координации и интенсивности

Относительные величины сравнения характеризуют количественное соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам статистического наблюдения.

Пример . По данным Всесоюзной переписи населения 1989 г., числен­ность населения Москвы составила 8967 тыс., а численность населения Ленинграда (ныне Санкт-Петербурга) - 5020 тыс. человек.

Рассчитаем относительную величину сравнения, приняв за базу сравнения численность жителей Санкт-Петербурга: Следовательно, численность населения Москвы в 1,79 раза больше, чем Санкт-Петербурга.

Можно использовать относительные величины сравнения для сопос­тавления уровня цен на один и тот же товар, реализуемый через государственные магазины и на рынке. В этом случае за базу сравнения, как правило, принимается государственная цена .

Относительные величины координации представляют собой одну из разно­видностей показателей сравнения. Они применяются для характеристики соотношения между отдельными частями статистической совокупности и показывают, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше части, которая принимается за основание, или базу сравнения, то есть, по существу, они характеризуют структуру изучаемой совокупности, причем иногда более выразительно, чем относительные величины структуры.

Пример. На начало года численность специалистов с высшим образо­ванием, занятых в ассоциации «Торговый дом», составила 53 человека,
а численность специалистов со средним специальным образованием -
106 человек. Приняв за базу сравнения численность специалистов с высшим образованием, рассчитаем относительную величину координации:

то есть на двух специалистов со средним специальным образованием приходится один специалист с высшим образованием.

Относительные величины интенсивности показывают, насколько широко распространено изучаемое явление в той или иной среде. Они характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой абсолютных величин.

В отличие от других видов относительных величин относительные величины интенсивности всегда выражаются именованными величинами.

Рассчитываются относительные величины интенсивности делением абсолютной величины изучаемого явления на абсолютную величину, характеризующую объем среды, в которой происходит развитие или распространение явления. Относительная величина показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности.

Примером относительных величин интенсивности может служить пока­затель, характеризующий число магазинов на 10000 человек населения.
Он получается делением числа магазинов в регионе на численность населения региона и умножением на 10000.

Эффективность использования статистических показателей во многом зависит от соблюдения ряда требований и прежде всего необходимости учета специфики и условий развития общественных явлений и процессов,
а также комплексного применения абсолютных и относительных величин
в статистическом исследовании. Это обеспечивает наиболее полное отра­жение изучаемой действительности.

Одним из условий правильного использования статистических показа­телей является изучение абсолютных и относительных величин в их единстве. Если это условие не соблюдено, можно прийти к неправильному выводу. Только комплексное применение абсолютных и относительных величин дает всестороннюю характеристику изучаемого явления.

Средние величины

Исследование рынка на основе показателей соотношения элементов (относительных величин) не способно полностью удовлетворить требова­ниям скорости принятия решения, которые предъявляет руководителю (менеджеру) рыночная действительность. Для создания целостного пред­ставления о происходящих экономических процессах и тенденции их развития используют средние величины. Они обеспечивают воссоздание общих признаков, которые могут быть задействованы как основания для расчета. При этом даже качественные характеристики иногда рассчитыва­ются на основе знания средних значений требуемых качеств создаваемого результата. Рассмотрим средние величины в рамках статистики.

Средняя величина - величина абстрактная, потому что характеризует зна­чение абстрактной единицы, а значит, отвлекается от структуры совокупности.

Средняя абстрагируется от разнообразия признака у отдельных объектов. Но то, что средняя является абстракцией , не лишает ее научного исследования. Абстракция есть необходимая ступень всякого научного исследования. В средней величине, как и во всякой абстракции, осущест­вляется диалектическое единство отдельного и общего.

Применение средних должно исходить из диалектического понимания категорий общего и индивидуального, массового и единичного.

Средняя отражает то общее, что складывается в каждом отдельном, единичном объекте. Благодаря этому средняя получает большое значение для выявления закономерностей, присущих массовым общественным явлениям и не заметных в единичных явлениях.

Отклонение индивидуального от общего - проявление процесса развития. В отдельных единичных случаях могут быть заложены элементы нового, передового. В этом случае именно конкретные факты, взятые на фоне средних величин, характеризуют процесс развития. Поэтому в средней и отражается характерный, типичный, реальный уровень изучаемых явлений. Характеристики этих уровней и их изменений во времени и в пространстве являются одной из главных задач средних величин. Так, через средние проявляется, например, закономерность изменения производительности труда рабочих, свойственная предприятиям на определенном этапе экономического развития; изменение благосостояния населения находит свое отражение в средних показателях заработной платы , доходов семьи
в целом и по отдельным социальным группам, уровня потребления продуктов, товаров и услуг.

Виды средних и методы их расчета

В практике статистической обработки материала возникают различные задачи, имеются особенности изучаемых явлений, и поэтому для их реше­ния требуются различные средние. Математическая статистика выводит различные средние из формул степенной средней:

при - средняя арифметическая;

при - средняя гармоническая;

при - средняя квадратическая.

Однако вопрос о том, какой вид средней необходимо применить
в отдельном случае, разрешается путем конкретного анализа изучаемой совокупности, определяется материальным содержанием изучаемого явления, а также исходя из принципа осмысленности результатов при суммировании или при взвешивании. Только тогда средняя применима правильно, когда получают величины, имеющие реальный экономический смысл.

Введем следующие понятия и обозначения: признак, по которому нахо­дится средняя, называется усредняемым признаком и обозначается x ; величина усредняемого признака у каждой единицы совокупности называется индивидуальным его значением , или вариантами , и обозна­чается как частота - это повторяемость индивидуальных значений признака, обозначается буквой f .

Средняя арифметическая - наиболее распространенный вид средней. Она исчисляется в тех случаях, когда объем усредняемого признака образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности.

В зависимости от характера исходных данных средняя арифметическая определяется следующим образом.

1. Предположим, что требуется вычислить средний стаж десяти работ­ников торгового предприятия, причем каждый из них проработал здесь
6, 5, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 5, 4, то есть дан ряд одиночных значений признака, тогда
рассчитывается как

то есть рассчитывается как средняя арифметическая (невзвешенная) делением количества сводного признака на число показаний:

Часто приходится рассчитывать среднее значение признака по ряду распределения, когда одно и то же значение признака встречается несколько раз. Объединив данные по величине признака (то есть сгруппировав)
и подсчитав число случаев повторения каждого из них, мы получим следующий вариационный ряд (табл. 2.1.). Тогда средняя равна:

то есть рассчитывается как средняя арифметическая взвешенная

Таблица 2.1.

Ряд распределения работающих на торговом предприятии по стажу работы

Продолжи-тельность стажа работы (варианты)	Число работников торгового предприятия (частоты)	Отработано человеко-лет	Доля работников к общей численности работников, % (частости)

Следовательно, для исчисления взвешенной средней арифметической выполняются следующие последовательные операции: умножение каждого варианта на его частоту, суммирование полученных произведений, деление полученной суммы на сумму частот.

В ряде случаев роль частот при исчислении средней играют какие-либо другие величины. Например, при исчислении средней урожайности единственно правильным будет взвешивание по размеру площади посева,
а не по числу участков. Частоты отдельных вариантов могут быть выражены не только абсолютными величинами, но и относительными величинами - частостями (wi). Заменив в этом примере абсолютные значения частот соответствующими относительными величинами, получим тот же результат

Взвешенная средняя арифметическая учитывает различное значение отдельных вариантов в пределах совокупности. Поэтому она должна употребляться во всех тех случаях, когда варианты имеют различную численность. Употребление невзвешенной средней в этих случаях недопустимо, так как это неизбежно приводит к искажению статистических показателей. Сам по себе вопрос о весах, которые должны быть приняты при исчислении средней, как это видно из приведенных примеров, опреде­ляется исходной информацией.

Средняя арифметическая как бы распределяет поровну между отдельными объектами общую величину признака, в действительности варьирующую у каждого из них. Общий объем стажа, отработанного всеми рабочими, распределяется между ними поровну.

Учитывая, что статистические средние всегда выражают качественные свойства изучаемых общественных процессов и явлений, важно правильно выбрать форму средней, исходя из взаимосвязи явлений и их признаков. Средняя гармоническая - это величина, обратная средней арифметичес­кой. Когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение, применяется формула средней гармонической взвешенной.

Например, расчет средней цены выражается отношением:

При определении средней цены, используя невзвешенную среднюю арифметическую, получим среднюю, которая не отражает объема реализа­ции, то есть нереальна.

Как видно, средняя гармоническая является превращенной формой арифметической средней. Вместо гармонической всегда можно рассчитать среднюю арифметическую, но для этого сначала нужно определить веса отдельных значений признака.

В том случае, если объемы явлений, то есть произведения, по каждому признаку равны, применяется средняя гармоническая (простая).

Средняя геометрическая - это величина, рассчитываемая как средняя из отношений или как средняя в рядах распределения, представленных в виде геометрической прогрессии: . Этой средней удобно пользо­ваться, когда уделяется внимание не абсолютным разностям, а отношениям двух чисел. Поэтому средняя геометрическая используется в расчетах среднегодовых темпов роста.

Свойства средних величин

Основные свойства средних величин.

1. От уменьшения или увеличения частот каждого значения признака в раз величина средней не изменится. Если все частоты разделить или умножить на какое-либо число, то величина средней не изменится.
Это свойство дает возможность частоты заменить удельными весами, назы­ваемыми частостями, а также, когда частоты всех вариантов одинаковы, вычислять средние по формуле простой средней арифметической. Указанное свойство важно тогда, когда абсолютные частоты не известны, а известны лишь удельные веса, то есть относительные величины структуры совокупности.

2. Общий множитель индивидуальных значений признака может быть вынесен за знак средней:

3. Средняя суммы (разности) двух или нескольких величин равна сумме (разности) их средних:

4. Если где - постоянная величина, то

5. Сумма отклонений значений признака от средней арифметической равна нулю:

Изложенные выше свойства средней позволяют во многих случаях упростить ее расчеты: можно из всех значений признака вычесть произ­вольную постоянную величину, разность сократить на общий множитель,
а затем исчисленную среднюю умножить на общий множитель и прибавить произвольную постоянную величину.

Структурные средние величины

Для характеристики структуры совокупности применяются особые показатели, которые можно назвать структурными средними. К таким показателям относятся мода и медиана.

Модой называется чаще всего встречающийся вариант, или то значение признака, которое соответствует максимальной точке теоретической кривой распределений.

Мода представляет собой наиболее часто встречающееся или типичное значение. Мода широко используется в коммерческой практике при изучении покупательского спроса (при определении размеров одежды и обуви, которые пользуются широким спросом), регистрации цен.

В дискретном ряду мода - это вариант с наибольшей частотой. Например, по приведенным ниже данным наибольшим спросом обуви пользуется размер 37 (табл. 2.2.).

В интервальном вариационном ряду модой приближенно считают центральный вариант так называемого модального интервала, то есть того интервала, который имеет наибольшую частоту (частость). В пределах интервала надо найти то значение признака, которое является модой.

Таблица 2 .2.

Определение моды по модальному интервалу

Размер обуви	Число купленных пар

Решение вопроса состоит в том, чтобы в качестве моды выявить середину модального интервала. Такое решение будет правильным лишь
в случае полной симметричности распределения либо тогда, когда интер­валы, соседние с модальными, мало отличаются друг от друга по числу случаев. В противном случае середина модального интервала не может рассматриваться как мода.

Мода всегда бывает несколько неопределенной, так как она зависит
от размера групп, от точного положения их границ.

Мода - это именно то число, которое в действительности встречается чаще всего (является величиной определенной), а в практике имеет самое широкое применение (например, наиболее часто встречающийся тип покупателя).

Медиана - это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части: одна часть имеет значения варьирующего признака меньшие, чем средний вариант, а другая - большие. Понятие медианы легко уяснить из следующего примера. Для ранжированного ряда (то есть построенного в порядке возрастания или убывания индивидуальных величин) с нечетным числом членов медианой является вариант, расположенный в центре ряда.

В интервальном вариационном ряду порядок нахождения медианы следующий: располагаем индивидуальные значения признака по ранжиру; определяем для данного ранжированного ряда накопленные частоты;
по данным о накопленных частотах находим медианный интервал.

Понятие о статистических рядах динамики

Коммерческая деятельность на рынке товаров и услуг развивается
во времени. Изучение происходящих при этом изменений является одним из необходимых условий познания закономерностей их динамики. Динамизм социально-экономических явлений есть результат взаимодействия разнооб­разных причин и условий. И поскольку их совокупное действие происходит во времени, то при статистическом изучении динамики коммерческой деятельности время предстает как собирательный фактор развития.

Основная цель статистического изучения динамики коммерческой деятель­ности состоит в выявлении и определении закономерностей ее развития
во времени. Это достигается посредством построения и анализа статисти­ческих рядов динамики.

Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента:

1. показатель времени

2. соответствующие ему уровни развития изучаемого явления

В качестве отсчета времени в рядах динамики выступают либо опре­деленные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).

Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Их можно выражать абсолют­ными, относительными или средними величинами.

Виды рядов динамики

В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные.

Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени.

Примером моментного ряда динамики является следующая информация о списочной численности работников магазина в 1998 г.:

Число работников, чел.

Особенностью моментного ряда динамики является то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности. Так, основная часть персонала магазина, составляющая списочную численность на 1.01.1999 г., продолжающая работать в течение данного года, отображена в уровнях последующих периодов. Поэтому при суммировании уровней моментного ряда динамики может возникнуть повторный счет.

Посредством моментных рядов динамики в торговле изучают товарные запасы, состояние кадров, количество оборудования и другие показатели, отображающие состояние изучаемых явлений на отдельные даты (моменты) времени.

Интервальные ряды динамики отображают итоги развития (функциони­рования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени.

Примером интервального ряда динамики могут служить данные о рознич­ном товарообороте магазина в 1994–98 гг. (выражены в одном масштабе):

Объем розничного товарооборота, тыс. руб.

Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени. Например, суммируя товарооборот за первые три месяца года, получают его объем за I квартал, а сумма товарооборота четырех кварталов дает объем товарооборота за год и т. д.

Свойство суммирования уровней за последовательные интервалы времени позволяет получать ряды динамики более укрупненных периодов.

Посредством интервальных рядов динамики в торговле изучается изменение во времени поступления и реализации товаров, суммы издержек обращения и других показателей, отображающих итоги функционирования (развития) изучаемых явлений за отдельные периоды.

Статистическое отображение развития изучаемого явления во времени может быть представлено рядами динамики с нарастающими итогами.
Их применение обусловлено потребностями отображения результатов развития изучаемых показателей не только за данный отчетный период,
но и с учетом предшествующих периодов. При составлении таких рядов производится последовательное суммирование смежных уровней. Этим достигается суммарное обобщение результата развития изучаемого показа­теля с начала отчетного периода (месяца, квартала, года и т. д.).

Ряды динамики с нарастающими итогами строятся при определении общего объема товарооборота в розничной торговле. Так, объем продаж товаров в магазине определяется каждый месяц обобщением товарно-денежных отчетов за отдельные операционные периоды (пятидневки, недели, декады и т. д.).

В качестве примера воспользуемся следующими данными о ходе реализации товаров в магазине за октябрь 1997 г. (табл. 2.3.).

Таблица 2. 3.

Пятидневки	Розничная реализация товаров, тыс. руб.
за пятидневку	с начала месяца
Четвертая

Данные гр. 3 табл. 2.3. отображают обобщенные с начала месяца результа­ты продаж товаров по отдельным периодам месячного цикла работы магазина.

С помощью рядов динамики изучение закономерностей развития социально-экономических явлений осуществляется в следующих основных направлениях:

Характеристика уровней развития изучаемых явлений во времени;

Измерение динамики изучаемых явлений посредством системы статисти­ческих показателей;

Выявление и количественная оценка основной тенденции развития (тренда);

Изучение периодических колебаний;

Экстраполяция и прогнозирование.

Сопоставимость в рядах динамики

Основным условием для получения правильных выводов при анализе рядов динамики является сопоставимость его элементов.

Ряды динамики формируются в результате сводки и обработки материа­лов периодического наблюдения. Повторяющиеся во времени (по отчетным периодам) значения одноименных показателей в ходе статистической сводки систематизируются в хронологической последовательности.

При этом каждый ряд динамики охватывает отдельные обособленные периоды, в которых могут происходить изменения, приводящие к несопос­тавимости отчетных данных с данными других периодов. Поэтому для анализа ряда динамики необходимо приведение всех составляющих его элементов к сопоставимому виду. Для этого в соответствии с задачами исследования устанавливаются причины, обусловившие несопоставимость анализируемой информации, и применяется соответствующая обработка, позволяющая производить сравнение уровней ряда динамики.

Несопоставимость в рядах динамики вызывается различными причи­нами. Это могут быть разновеликость показаний времени, неоднородность состава изучаемых совокупностей во времени, изменения в методике первичного учета и обобщения исходной информации, различия применя­емых в отдельные периоды единиц измерения, цен и др.

Так, при изучении динамики товарооборота по внутригодовым перио­дам несопоставимость возникает при неодинаковой продолжительности показаний времени (месяцев, кварталов, полугодий).

Требования повышения точности экономико-статистического анализа делают исходные данные несопоставимыми из-за неодинаковой продолжи­тельности так называемого високосного года (366 дней) и обычного года (365 дней). Это приходится учитывать в современных условиях развития торговли, когда на один день в среднем приходится свыше 1200 млн. руб. розничного товарооборота.

Для анализа интенсивности развития торговли объемные данные за разно­великие периоды пересчитываются (с учетом фактического рабочего времени) в среднесуточные показатели. Это устраняет несопоставимость уровней рядов динамики и ограждает от ошибок в выводах.

В качестве иллюстрации приведем данные о розничном товарообороте дежурных продовольственных магазинов города по кварталам 1998 г. (табл. 2.4.).

Таблица 2. 4.

Показатель
Объем розничного товарооборота, млн. руб.
Среднесуточный товарооборот, тыс. руб.

Из данных табл. 2.4 видно, что для III квартала характерными являются наибольший объем товарооборота и одновременно самая низкая интенсивность.

При отсутствии информации о фактическом времени работы для полу­чения сопоставимых среднесуточных показателей используется режимное время работы. Последнее различно в зависимости от выполняемых торгов­лей функций и обслуживаемого контингента.

Для розничной торговли возможны следующие основные варианты режимного времени:

а) предприятия, работающие без перерыва в праздничные и выходные дни (например, дежурные продуктовые и хлебобулочные магазины, ресто­раны, кафе). Их фонд рабочего времени соответствует календарному;

б) предприятия, не работающие в праздничные дни (например, город­ские рынки). Их фонд рабочего времени меньше календарного на число ежегодных праздничных дней;

в) предприятия, не работающие в праздничные и общевыходные дни (например, городские промтоварные магазины, предприятия общественного питания на фабриках, в учреждениях и т. д.). Величина их фонда рабочего времени зависит от размещения в каждом календарном году праздничных
и выходных дней;

г) предприятия, работающие в отдельные периоды (сезоны) года (например, городские овощные базары, торговля в местах массового лет­него отдыха и т. д.).

Несопоставимость в рядах динамики может произойти в связи с имевши­мися в отчетном периоде административно-территориальными изменениями.

Пример . В 1996 г. произошло укрупнение обслуживаемого торговой организацией региона, результаты которого отображены в следующих изменениях объемов товарооборота (млн. руб.):

Год
Товарооборот
В прежних границах
В новых границах

Для приведения этой информации к сопоставимому виду производится так называемое смыкание рядов динамики. При этом для 1996 г. опреде­ляется коэффициент соотношения двух уровней: 630/450 = 1,4. Умножая
на этот коэффициент объем товарооборота 1995 г. (432×1,4 = 604,8 млн. руб.), можно построить ряд динамики сопоставимых уровней в новых границах региона (млн. руб.):

Применение различной статистической информации
в рядах динамики

Проблема сопоставимости в рядах динамики возникает в связи с примене­нием в статистической информации различных по экономическому значению денежных измерителей. Так, для денежной оценки объема поставки (оптовой продажи) товаров применяются оптовые цены промышленности, а для оценки объема продажи товаров населению применяются розничные цены. К разновидностям розничных цен относятся кооперативные и договорные цены , цены базарной торговли, закупочные и сдаточные цены на сельскохозяйственную продукцию и др.

Поскольку уровни цен изменяются во времени, то для стоимостной оценки товарооборота используются цены соответствующих периодов.
Но для изучения динамики физического объема продажи товаров денежная оценка товарооборота в ценах соответствующих периодов не подходит.
На объем товарооборота влияет не только фактор реализованной товарной массы, но и фактор изменения цен. Для устранения влияния изменения цен товарооборот пересчитывается в неизменные (базисные) цены. В результате получают ряды динамики объема товарооборота в сопоставимых ценах.

Статистические показатели
динамики социально -экономических явлений

Для количественной оценки динамики социально-экономических явлений применяются статистические показатели: абсолютные приросты, темпы роста и прироста, темпы наращивания и др.

В основе расчета показателей рядов динамики лежит сравнение его уровней. В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения.

Важнейшим статистическим показателем динамики является абсолютный прирост , который определяется в разностном сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации.

Базисный абсолютный прирост Δyб исчисляется как разность между сравниваемым уровнем yi и уровнем, принятым за постоянную базу сравнения y0i :

Цепной абсолютный прирост Δyц - разность между сравниваемым уровнем и уровнем, который ему предшествует yi-1 :

Абсолютный прирост может иметь и отрицательный знак, показыва­ющий, насколько уровень показателя изучаемого периода ниже базисного.

Между базисными и цепными абсолютными приростами имеется связь: сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту последнего периода ряда динамики Δyб n :

Распространенным статистическим показателем динамики является темп роста. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах.

Базисные темпы роста Tpб исчисляются делением сравниваемого уровня y0i :

Цепные темпы роста Трц исчисляются делением сравниваемого уровня на предыдущий уровень yi-1 :

Если темп роста больше единицы (или 100%), то это указывает на увели­чение изучаемого уровня по сравнению с базисным. Темп роста, равный единице (или 100%), показывает, что уровень изучаемого периода
по сравнению с базисным не изменился. Темп роста меньше единицы (или 100%) указывает на уменьшение уровня изучаемого периода по сравнению с базисным. Темп роста всегда имеет положительный знак.

Темпы прироста и темпы наращивания

Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился изучаемый уровень по сравнению с уровнем, приня­тым за базу сравнения.

Базисный темп прироста Тб вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста Δyб i на уровень, принятый за постоянную базу сравнения y0i :

Цепной темп прироста Т nц - это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста к предыдущему уровню yi-1 :

Между показателями темпа прироста и темпа роста существует взаимосвязь:

(при выражении темпа роста в процентах),

(при выражении темпа роста в коэффициентах).

Если уровни ряда динамики сокращаются, то соответствующие показа­тели темпа прироста будут со знаком минус, так как они характеризуют относительное уменьшение прироста уровня ряда динамики.

Важным статистическим показателем динамики социально-экономических процессов является темп наращивания , который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала.

Вычисляются темпы наращивания Тн делением цепных абсолютных приростов Δyц i на уровень, принятый за постоянную базу сравнения y0i :

Из преобразований в формуле (2.10) следует, что темпы наращивания можно непосредственно определять по базисным темпам роста:

(2.11)

Формула (2.11) удобна для практики, так как статистическая инфор­мация о динамике социально-экономических явлений публикуется чаще всего в виде базисных рядов динамики.

Анализ выполнения договорных обязательств

Мы уже говорили, что в основе рыночной деятельности лежит сделка купли-продажи. До того как товар начнет свое движение от продавца
к покупателю, оба они связаны словом, обязательством одного - продать товар и обязательством другого - купить этот товар.

Нерушимость договора, контракта защищается всей силой законов правового общества. Наша отечественная экономика еще только на пути понимания этого тезиса, но тем более актуальной является задача оценки
и анализа выполнения договорных отношений как отдельной фирмой, так и народным хозяйством в целом.

Контракт (договор) - это документ, определяющий права и обязан­ности сторон, вступивших в отношения купли-продажи. Вместе с тем контракт может рассматриваться в качестве источника информации, поскольку в нем зафиксированы количество и ассортимент товара, предназ­наченного к продаже, в нем приводятся качественные признаки товара, оговариваются его цена и соответственно общая стоимость всей партии. Кроме того, контракт определяет условия и сроки поставки товара. Все это дает возможность сравнить фактические результаты поставки с договор­ными обязательствами и сделать вывод о добросовестном или, наоборот, недобросовестном, неполном выполнении его условий и требований.

Основные методы оценки договорных обязательств

Первое, с чего начинается анализ договорных обязательств, это оценка выполнения контракта (договора, заявки) по объему поставки. При этом фактический объем поставки сравнивается с договорной величиной, и если обнаруживается несоответствие, то определяются относительный и абсолют­ный размеры недопоставки. Поставка, превышающая размер, установленный контрактом, и не обусловленная взаимной договоренностью, настолько же невыгодна покупателю, как и недопоставка. Следует исключить из практики статистики и ее лексикона термин, характерный для плановой экономики: «перевыполнение плана». Для рыночных отношений характерной чертой должно быть скрупулезное соблюдение договоренностей, в том числе и
по объему поставки. «Лишние» товары замедлят товарооборачиваемость, вызовут неоправданные издержки и могут осесть в товаропроводящей системе. Оценка уровня выполнения договора (контракта) поставки товаров, достаточно однородных, узкоассортиментных, измеряемых в натуральных величинах, характеризуется следующими формулами:

а) уровень (степень) выполнения договорных обязательств:

б) абсолютный размер отклонения поставки от условий договора (недопоставки или лишней поставки):

где и - количество поставленного i -го товара соответственно по договору и фактически.

Если расчет данного показателя осуществляется в натуральных единицах, то сопоставимость числителя и знаменателя показателя выполнения договорных условий автоматически обеспечена. Когда же расчет ведется
в стоимостных единицах (а это неизбежно в анализе широкоассортиментной и неоднородной продукции), то следует строго соблюдать принцип обеспечения сопоставимости цен в числителе и знаменателе показателя уровня отклонения. Если по условиям договора поставка учитывалась
в текущих, изменившихся ценах, то формулы показателей относительного уровня (индекса, Iдог ) и абсолютного размера (прироста, Δдог ), соответствия поставки договорным условиям примут следующий вид:

где и - цены i -го товара соответственно по договору и фактические; m - число i -х товаров.

Определение соответствия объема поставки

Отклонение от суммы поставки, предусмотренной договором, может быть обусловлено как количественным фактором, так и ценностным.
Для того чтобы определить реальное соответствие объема (количественного фактора) поставки условиям договора, необходимо пересчитать фактическую поставку в цены того периода, когда был заключен договор. Уровень (степень) выполнения договорных обязательств определяется в данном случае по следующей индексной формуле:

Абсолютное отклонение в сопоставимых ценах:

Другой индексный показатель уровня выполнения договора отразит влияние ценностного фактора на уровень отклонения поставки от договор­ных условий. Этот показатель исчисляется по формуле индекса цен Пааше:

Абсолютный показатель отклонения стоимости поставки за счет ценностного фактора представляет собой разницу между числителем и знаменателем предыдущего индекса отклонения:

Можно использовать формулы связи индексов для контроля и для того, чтобы отразить роль каждого из факторов в уровне и абсолютном отклонении фактической стоимости поставки от условий договора:

Отклонения по позициям ассортимента

В процессе анализа выполнения договорных условий можно обнару­жить, что полное соответствие объема поставки показателю контракта
не исключает отклонений по различным позициям ассортимента.

Могут быть использованы различные методы выявления и характе­ристики ассортиментных отклонений поставки от условий контракта (договора). Первым методом можно считать определение абсолютных линейных отклонений поставки от условий договора по каждой ассорти­ментной позиции. Полученную таким образом сумму целесообразно отнести ко всему размеру поставки, предусмотренному договором. Таким образом, можно получить и абсолютную, и относительную величины (то есть размер и степень) нарушения договорных условий по ассортименту. Используется следующая формула:

где и - поставка j -го ассортиментного вида товара соответ­­ственно по договору и фактически;

k - число ассортиментных видов товара.

Если ассортиментные позиции учитываются в стоимостных единицах, то при расчете отклонений необходимо предварительно обеспечить сопоставимость цен. Вторым методом может быть определение степени структурных различий (то есть устанавливается, в какой мере совпадают или расходятся удельные веса отдельных ассортиментных позиций в общем объеме поставки товара). Для этой цели исчисляется среднее линейное отклонение фактических относительных показателей ассортиментной структуры поставки от предусмотренных договором:

где и , -удельный вес (доля) j -го ассортиментного вида товара в общем объеме его поставки соответственно по договору и фактически:

k - число j- х ассортиментных видов товара.

Третий метод позволяет выявить процесс влияния ассортиментных сдвигов поставки на показатель отклонения фактической стоимости поставки от договорной. Для этой цели используется индекс влияния структурных сдвигов:

где - цена j -го ассортиментного вида товара по договору;

и - количество j -го ассортиментного вида товара, соответственно предусмотренное договором и поставленное фактически;

k - число j -х ассортиментных видов товара.

Можно использовать упрощенный метод расчета этого индекса, заменив абсолютные веса относительными, в процентах к итогу:

а индекс d , заменяющий индекс q , составит:

Индекс ассортиментных сдвигов примет следующий вид:

Абсолютное отклонение поставки за счет ассортиментных различий исчисляется по следующей формуле:

Изменение стоимости поставки

Изменение стоимости поставки по сравнению с условиями договора за счет количественного фактора включает как собственно отклонение количества товара, так и его ассортиментные сдвиги, то есть необходима поправка на изменение количества товара:

Общее абсолютное отклонение фактической поставки от договорной будет выражено следующей аддитивной моделью:

Δдог = Δдог(Iq ) + Δдог(асс. стр ) + Δдог(р )

Общее относительное отклонение фактической поставки от договорной будет выражено следующей мультипликативной индексной моделью:

Iдог = Iдог(q ) · Iдог(асс. стр ) · Iдог(р ).

Статистическое изучение эластичности

Эластичность спроса и предложения - явление специфически рыночное, обусловленное проявлением действия закона рынка. Сущность эластичности спроса заключается в чрезвычайной его гибкости и изменчивости, зависи­мости от влияния различных социально-экономических факторов, в первую очередь таких, как цена и денежный доход. Аналогичным свойством обладает товарное предложение, которое в условиях рынка чутко реагирует на изменения цен.

На феномен чувствительности (иногда говорят - чуткости) спроса и предложения от воздействия внешних факторов экономисты обратили внимание еще в начале XIX в. Французский экономист О. Курно высказал мнение, что в определенном смысле спрос есть функция цены. Эту идею впоследствии развил английский исследователь А. Маршалл , выразивший ее в виде формулы

D = f(p) ,

где D - спрос; а р - цена.

Однако исследователи сразу обратили внимание, что спрос на каждый товар зависит не только от цены этого товара, но от цен на другие товары. В 80-х годах прошлого века швейцарский экономист Л. Вальрас, представи­тель так называемой Лозанской школы, на основе первичного уравнения Курно предложил свой вариант эластичности спроса, выразив его формулой

dx = f(px, p1, p2, p3, …, pn) ,

где dx - спрос товара х ;

р x - цена товара х ;

p1 … pn - цены остальных товаров.

Следует отметить, что на этой идее базируется теория перекрестной эластичности, которая будет рассмотрена далее. Взгляды Курно - Маршалла впоследствии были развиты другими исследователями (в част­ности, В. Парето, Е. Слуцким, Д. Хиксом и др.), которые ввели в понятие эластичности фактор дохода. Известный создатель теории «экономикc» П. Самуэльсон рассматривает зависимость эластичности спроса от цен как степень реакции покупаемого количества товара колебания рыночных цен.

Эластичность спроса и предложения - это их реагирование на изме­нение социально-экономических условий на рынке.

Меру эластичности определила статистическая наука, выразив ее в виде количественного показателя - коэффициента эластичности .

Коэффициент эластичности - есть процентное изменение одного (результативного) признака при увеличении на один процент другого (факторного) признака.

А. Маршалл вывел формулу эмпирического коэффициента эластичности в виде следующего отношения:

где Δy - прирост спроса (знаком «дельта» обычно обозначаются

приросты);

Δх - прирост факторного признака;

у - базовый показатель спроса;

х - базовое значение факторного признака.

Иногда эта формула изображается в виде произведения отношений, иногда в виде процентного изменения:

Значения коэффициента эластичности

При Э<1 проявляется явление инфраэластичности , товар считается малоэластичным или неэластичным; при Э>1 отмечается явление ультраэластичности , товар является эластичным или сильно эластичным. При Э=1 товар является слабоэластичным (так называемый унитарный спрос ), в этом случае, как правило, снижение цены не приводит к коммерческому эффекту (росту денежной выручки). Положительное значение коэффициента эластичности означает, что при увеличении факторного признака спрос растет, то есть связь прямая (обычно такая зависимость проявляется от дохода); отрицательное значение - что при увеличении факторного признака спрос сокращается, то есть связь обратная, такая зависимость спроса характерна при воздействии цен (рис. 2.1.). Надо только иметь в виду, что существуют товары, которые иначе реагируют на изменение цен и дохода. Например, рост дохода приводит к падению спроса на товары невысокой потребительской ценности.

Рис. 2.1. Обратная зависимость спроса от изменения цены, выраженная гиперболой.

В практических расчетах коэффициент эластичности может быть исчислен в динамике и статике, то есть он отражает или изменение спроса во времени, или по сравнению с какой-то другой единицей совокупности (например, спрос различных потребительских групп, различных регионов и т. п.). В первом случае формула трансформируется следующим образом:

где у0 и y1 - спрос соответственно базисного и текущего периодов;

x0 и x1 - факторный признак соответственно базисного и текущего периодов.

В статике (обычно по данным группировок) эта формула выглядит следующим образом (по каждой i- й группе):

где у n - спрос в характеризуемой n -й группе;

yn-1 - спрос в предшествующей группе;

- средний уровень спроса;

xn, xn-1, - факторные признаки соответственно в n -й группе,
в предшествующей п-1 -й группе и в среднем по всем группам.

Применяется и другой вариант расчета, когда в качестве базовой величины в отношении используются не средние, а показатели предшес­твующей группы:

Общий по всем группам коэффициент эластичности рассчитывается как средняя арифметическая взвешенная из групповых коэффициентов. В качестве весов могут быть использованы частоты или частости по каждой группе:

где - средний коэффициент эластичности;

Э i - групповой коэффициент эластичности;

Wi - веса каждой i -й группы;

т - число групп (без первой).

Особенности расчета коэффициента эластичности

Проявления эластичности спроса и предложения имеют ряд особен­ностей. Если спрос на потребительском рынке реагирует на изменения цен и дохода практически мгновенно, причем характер этих изменений стохастичен, проявляется как средняя или тенденция, то спрос на оптовом рынке часто реагирует с определенным лагом, поскольку в какой-то мере детерминирован направленной деятельностью оптовых коммерсантов, основанной на той или иной маркетинговой стратегии, использующей различные методы стимулирования спроса. То же можно сказать и о пред­ложении, эластичность которого проявляется в организованных формах контрактных (договорных) связей поставщиков и оптовых покупателей. Здесь существенным элементом эластичности является время, в течение которого оптовый продавец приспосабливается к изменению цен. Конечно, время реакции на изменения цен зависит от целого ряда условий,
в частности от развитости систем информации.

Вектор влияния цен на спрос находится в обратном отношении
к вектору влияния дохода. Однако из этого правила имеется несколько исключений. Во-первых, на эластичность влияет степень полезности товара (то есть его место в иерархии потребностей). Чем важнее товар для потреб­ления, тем менее он обычно эластичен. Однако существует явление, называемое парадоксом Гиффена : чем дороже хлеб, тем больше его покупают. Рост цен снижает спрос в первую очередь на высококачествен­ные, но дорогостоящие товары, не фигурирующие в шкале потребностей
на первых местах. В условиях роста цен их покупают меньше, чем диктуют требования эластичности, а взамен покупают товары первой необходи­мости. Это означает, что один товар в спросе замещается другим. Эффект замещаемости проявляется в том, что снижение цены делает его более,
а рост цены - менее конкурентоспособным. Это приводит к тому, что
в первом случае он теснит другой товар (становится его заместителем, субститутом) , а во втором - сам вытесняется более дешевым товаром. Так, после либерализации цен в начале 1992 г. и последующей галопи­рующей инфляции в розничном товарообороте России резко сократилась доля непродовольственных товаров , потесненных в структуре спроса продуктами питания.

С другой стороны, проявляется действие так называемого парадокса Вебелена. Он состоит в том, что предметы роскоши покупаются не столько ради их потребительских свойств, сколько ради их социального значения,
в частности престижности, моды и т. п. Недаром в иерархии потребностей известного американского экономиста и социолога А. Маслоу потребность в самоутверждении и самовыражении находится на вершине предложенной им в теории мотивации пирамиды потребностей. Это также подтверждается отечественной практикой. Следует согласиться с мнением известного экономиста Р. Бадуэна, который указывал, что эффект Гиффена порожден бедностью, а эффект Вебелена - богатством.

Предложен вариант расчета коэффициента эластичности спроса, который до некоторой степени позволяет сгладить противоречие, усиливающееся
в период инфляции, когда спад спроса, вызванный ростом цен, в какой-то мере компенсируется увеличением дохода. Ясно, что для регулирования спроса необходимо оценить роль каждого фактора и обоих неразрывно-связанных факторов вместе. Многофакторная регрессионная модель не может быть использована, так как факторы цены и дохода в этих условиях коллине­арны . Не совсем корректно применение комбинированной группировки.
Во-первых, фактор времени нельзя исключить полностью, а следовательно, и зафиксировать неизменность цены.

Во-вторых, в среднегрупповой цене проявится фактор цен покупки товаров различного качества.

В условиях инфляции более надежным представляется моделирование эластичности спроса от относительного уровня цен, выраженного через средний доход:

где D - спрос;

р - цена;

R - средний доход потребителей.

Эластичность структуры спроса, вытеснение одного товара другим под воздействием ценового фактора носят название перекрестной эластичности. Существуют различные методы ее выявления. Наиболее распространенным является следующий эмпирический коэффициент перекрестной эластичности:

где Эх, у - коэффициент перекрестной эластичности спроса;

Δq x - прирост спроса на товар х ;

Δqy - прирост спроса на товар у;

Р y - цена товара у ;

р x - цена товара х.

Расчет эластичности с учетом парных и многофакторных уравнений регрессии

Эмпирический коэффициент эластичности при всей своей внешней про­стоте и доступности имеет один существенный недостаток: условно считается, что все изменение спроса обусловлено изменением одного факторного признака, хотя на практике на спрос одновременно влияет множество факторов. К тому же связь спроса и других рыночных факторов, как правило, бывает не функциональной, а вероятностной - корреляционной. Расчет показателей эластичности должен быть тесно связан с моделированием взаимосвязей с помощью парных и многофакторных уравнений регрессии.
В этом случае формула эмпирического коэффициента эластичности Маршалла преобразуется в формулу теоретического коэффициента эластичности Аллена ‑Боули. Математически это обосновывается следующим образом: при исследовании связи массовых данных коэффициент эластич­ности принимает вид:

а так как есть то есть первая производная у по x(y’) ; тогда теоретический коэффициент эластичности принимает вид:

где y x - выровненное значение результативного признака, то есть выражение зависимости:

y = f(x) ;

y’ - первая производная соответствующей функции.

Данная формула позволяет определить эластичность для каждой точки кривой, ее экономическая интерпретация, в частности, заключается в харак­теристике эластичности спроса отдельных контингентов (групп) потребителей. Если же брать средние значения результативного и факторного признаков, то будет определена средняя эластичность. При этом на практике обычно заменяют среднюю величину выравненного результативного признака средней величиной эмпирического значения результативного признака Парабола 2-го порядка

Парабола n-го порядка

b1 +2b2x + …+nbnxn-1

Гипербола

Полулогарифмическая

b/x ln 10

Показательная

ab2 ln b

Логистическая

kabe-bx/(1+ae‑bx)2

Степенная

Необходимо добавить, что сама первая производная тоже поддается экономической интерпретации: она отражает изменение результативного признака, но уже не в процентах, а в именованных числах под воздействием увеличения факторного признака, также в именованных числах на одну еди­ницу. Рассмотрим пример расчета теоретического коэффициента эластичности.

Построив систему нормальных уравнений (в качестве весов использо­ван показатель числа семей), мы получили следующее линейное уравнение регрессии:

Отсюда коэффициент эластичности равен:

то есть выявилось явление ультраэластичности: спрос увеличивается
на 1,3% при увеличении дохода на 1%. Первая производная линейного уравнения регрессии равна коэффициенту регрессии. Следовательно, увеличение дохода на 1 тыс. руб. вызвало рост спроса на 306 руб.

Расчет чистых коэффициентов эластичности

На практике на покупательский спрос одновременно влияет комплекс факторов, каждый из которых обусловливает определенную эластичность спроса. В связи с этим необходимо рассчитывать «чистые» коэффициенты эластичности, освобожденные от влияния прочих факторов. Для данной цели строится многофакторное уравнение регрессии, часто линейной формы:

где bi - коэффициенты регрессии;

xi - факторы.

Теоретические «чистые» коэффициенты эластичности рассчитываются по следующей формуле:

Однако зависимость спроса, как правило, нелинейна. Использовать многие нелинейные многофакторные функции или смешанные модели достаточно сложно. Но от линейной формы уравнения регрессии сравнительно легко прийти к степенной функции, доказав, что закон спроса с постоянной эластичностью может быть отражен уравнением типа

тогда может быть построена мультипликативная степенная много­факторная модель:

Коэффициент эластичности в этом случае равен коэффициенту регрессии:

Э i = bi .

Эластичность спроса от цены может определяться не только по данным статистического учета, но и на основе опросов потребителей. Каждый конкретный потребитель не всегда в состоянии ответить, сколько он купит товара по цене, в точности равной р , зато ему может быть понятным вопрос, сколько он купит товара по цене ниже р . Если потребителям предложить ряд цен, то они, естественно, выберут минимальную. Если же предло­женные цены назвать предельно допустимыми, то мнения покупателей разделятся. Разделение мнений будет подчиняться закону спроса.

Существует несколько способов выявления реакции покупателей
на предложенный уровень цен, отражающий эластичность спроса:

1. группе экспертов задается вопрос о количестве товара, приобрета­емого по цене не выше р , вопрос повторяется для различных уровней предельной цены (Дельфи-метод), результат отражает спрос, соответству­ющий каждой цене;

2. опрашивается определенное количество потребителей (выборочная панель), каждый респондент называет предельную цену, по которой
он готов купить единицу товара (ряд уровней может быть подготовлен заранее, тогда респондент указывает соответствующий уровень), в результате составляется ряд распределения потребителей по уровню цен (частота - число человек, назвавших одну и ту же цену);

3. отличается от второго тем, что респондент указывает не только цену приобретения одной единицы товара, но и цены, по которым он приобрел бы две и более единиц этого товара. По каждому полученному распределению строится регрессионная модель и исчисляется коэффициент эластичности.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

1. Что такое абсолютная и относительная величина?

2. Какие методы расчета средних в статистике вам известны?

3. Дать определение статистических рядов динамики.

4. Что отображают уровни рядов динамики, моментные и интервальные ряды?

5. Какие статистические показатели динамики социально-экономических явлений вам известны?

Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. , . - М.: Финансы и статистика, 1995. С. 77-79.

Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. , . - М.: Финансы и статистика, 1995. С. 79-84.

Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. , . - М.: Финансы и статистика, 1995. С. 88-99.

Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. , . - М.: Финансы и статистика, 1995. С. 155-160.

Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. , . - М.: Финансы и статистика, 1995. С. 161-165.

и статистика, 1995. С. 233-240.

Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. - М.: Финансы
и статистика, 1995. С. 78-88.

Статистическое исследование, независимо от его масштабов и целей, всегда завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей, величин.

Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру, и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. В отличие от признака, статистические показатели получаются расчетным путем. Это может быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин или более сложные расчеты.

Исходной, первичной формой выражения статистических показателей являются абсолютные величины . Статистические показатели в форме абсолютных величин характеризуют абсолютные размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно, их массу, площадь, объем, протяженность, отражают их временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т.е. число составляющих ее единиц.

При решении особых аналитических задач абсолютные величины представляют в форме баланса по источникам формирования и по направлениям использования.

Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами. В зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений, их физических свойств они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

• Натуральные единицы измерения отражают естественные свойства явлений и измеряются в физических единицах меры веса, объема, протяженности и т.д. В международной практике используются такие натуральные единицы измерения как тонны, килограммы, квадратные, кубические и простые метры, мили, километры, галлоны, литры, штуки и т.д.
• Стоимостные единицы измерения отражают несоизмеримые в натуральном выражении процессы и представляют собой их денежное выражение. Денежная оценка социально-экономических явлений и процессов приобретает наибольшее значение в условиях рыночной экономики.
• К трудовым единицам измерения , позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций технологического процесса, относятся человеко-дни и человеко-часы.

Относительный статистический показатель представляет собой результат деления (отношение) одного абсолютного показателя на другой и показывает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

При расчете относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим или сравниваемым. Показатель же, с которым производится сравнение и который находится в знаменателе, называется основанием или базой сравнения.

Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах (%), промилле (‰).

Все используемые на практике относительные статистические показатели можно подразделить на следующие виды :

• Относительные показатели динамики – показывают изменение явления во времени, например: Д = факт 2013г. / факт 2012г. Пример определения динамики представлен в задаче 2.
• Относительные показатели плана (плановое задание) – отношение планируемой величины показателя на предстоящий период к достигнутой величине этого показателя в данном периоде, например: ПЗ = план 2013г. / факт 2012г.
• Относительные показатели реализации плана (выполнение плана) – отношение величины фактического к величине планируемого показателя за один период, например: ВП = факт 2012г. / план 2012г.
• Относительные показатели структуры – определяют удельные веса отдельных частей в целом, находят как отношение структурной части изучаемого объекта к его целому. Пример определения структуры представлен в задачах 1 и 2.
• Относительные показатели координации - представляют собой отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности.
• Относительные показатели интенсивности и уровня экономического развития - характеризуют степень распространения изучаемого процесса или явления, находят как отношение исследуемого показателя к размеру присущей ему среды.
• Относительные показатели сравнения – находят как отношение одноименных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты (предприятия, фирмы, районы, области, страны и т.п.).

Примеры решения задач по теме «Абсолютные и относительные величины в статистике»

Задача 1 . В таблице приведены данные о продажах автомобилей в одном из автосалонов города за 1 квартал прошедшего года. Определите структуру продаж.

Решение

Расширим предложенную таблицу и определим структуру продаж автомобилей:

Задача 2 . По региону имеются следующие данные о вводе в эксплуатацию жилой площади:

Задача 3 . Закупочная цена пшеницы в августе текущего года в России составила 70 долларов за тонну. При этом планировалось, что цена закупки в сентябре сократится до 60 долларов. Фактически она составила 72 доллара за тонну. В то же время в США цена пшеницы достигла соответственно: 90 долларов в августе и 84 доллара в сентябре. Определить все возможные относительные величины.

Решение

Для решения составим таблицу закупочных цен в Росси и США за два месяца в долларах за тонну:

Вычислим относительные показатели для России:
Плановое задание за сентябрь ПЗ = (60:70)*100 = 85,71%
Выполнение плана за сентябрь ВП = (72:60)*100 = 120%
Динамика Д = (72:70)*100 = 102,86%

Вычислим возможные относительные показатели для США:
Динамика Д = (84:90)*100 = 93,33 %

4. Роль статистического наблюдения. Организационные формы статистического наблюдения: отчётность и специально организованное статистическое наблюдение.

5. Виды статистического наблюдения (по признакам времени, полноты охвата едениц совокупности).

6. Основные этапы обработки данных статистического наблюдения: группировка и сводка. Их взаимосвязь.

7. Задачи и значение сводки. Статистические показатели как инструмент сводки.

8. Статистические таблицы. Их значение. Виды таблиц. Порядок оформления статистических таблиц.

9. Понятие о статистическом графике. Роль графического способа изображения в статистике. Элементы статистического графика правила его построения. Основные виды графических изоброжений.

10. Понятие об абсолютных статистических величинах. Виды абсолютных величин, их значение. Единицы измерения абсолютных величин.

11. Понятие об относительных статистических величинах. Виды относительных велечин. Способы их расчёта и формы выражения.

12. Средние как типические характеристики единицы совокупности. Степенные средние.

13. Средняя арифметическая и хронологическая. Правила выбора формы средней.

14. Структурные средние.

15. Вариация как неотъемлемая особенность совокупностей.

16. Показатели размера вариации: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

17. Выборочное наблюдение как основной вид несплошного наблюдения.

18. Понятие взаимосвязанных признаков как предмет статистического изучения связи. Задачи статистического изучения связи.

19. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения статистической связи. Расчёт параметров уравнения регрессии и интерпретации.

20. Статистические характеристики тесноты связи: эмпирическое корреляционное отношение, линейное отношение корреляции.

21. Понятие и классификация рядов динамики.

22. Правила построения ряда динамики.

23. Аналитические показатели динамики: показатели уровня абсолютного и относительного прироста, абсолютное содержание 1% прироста.

24. Динамические средние, их отличительные способности. Расёт динамических средних.

25. Основная тенденция ряда (тренд) и методы её выявления. Понятие о варавнивании динамических рядов, методы выравнивания.

26. Понятие об индексах. Значение индексов в анализе социально-экономических явлений.

27. Индивидуальные индексы.

28. Агрегатный индекс.

29. Индексы средних величин (индекс переменного состава, индекс постоянного состава, индекс структурных сдвигов). Их взаимосвязь, порядок построения, социально-экономический смысл.

30. Использование индексного метода в экономическом анализе.

10. Понятие об абсолютных статистических величинах. Виды абсолютных величин, их значение. Единицы измерения абсолютных величин.

Статистические данные, полученные при наблюдении, в результате сводки, группировки, почти всегда являются абсолютными величинами, т. е. величинами, которые выражены в натуральных единицах и получены в результате счета или непосредственного измерения. Абсолютные величины отражают численность единиц изучаемых совокупностей, размеры или уровни признаков, зарегистрированных у отдельных единиц совокупности, и общий объем количественно выраженного признака как результат суммирования всех его отдельных значений.

Абсолютные величины имеют большое познавательное значение.

Абсолютные величины выражают размеры (уровни, объемы) социально-экономических явлений и процессов, их получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации. Абсолютные величины используют в практике торговли, применяют в анализе и прогнозировании коммерческой деятельности. На основе этих величин в коммерческой деятельности составляют хозяйственные договоры, оценивают объем спроса на конкретные изделия и т. д.

Абсолютными величинами измеряются все стороны общественной жизни.

Абсолютные величины по способу выражения размеров изучаемых процессов подразделяются на: индивидуальные и суммарные, они в свою очередь относятся к одному из видов обобщающих величин. Размеры количественных признаков у каждой статистической единицы характеризуют индивидуальные абсолютные величины, а также они являются базой при статистической сводке для соединения отдельных единиц статистического объекта в группы. На их основе получают абсолютные величины, в которых можно выделить показатели объема признаков совокупности и показатели численности совокупности. Если заняться исследованием развития торговли и ее состояния в определенном районе, то определенное количество фирм можно отнести к индивидуальным величинам, а объем товарооборота и число работников, работающих в фирме, относят к суммарным.

Абсолютные величины бывают экономически простыми (численность магазинов, работников) и экономически сложными (объем товарооборота, размер основных фондов).

Абсолютные величины – всегда числа именованные, имеют определенную размерность, единицы измерения. В статистической науке применяются натуральные, денежные (стоимостные) и трудовые единицы измерения.

Единицы измерения называют натуральными, если они будут соответствовать потребительским или природным свойствам предмета, товара и будут выражены в физических весах, мерах длины и т. п. В статистической практике натуральные единицы измерения могут быть составными. Применяют условно-натуральные единицы измерения при суммировании количества разнородных товаров, продуктов.

11. Понятие об относительных статистических величинах. Виды относительных велечин. Способы их расчёта и формы выражения.

Относительная статистическая величина представляет собой соотношение двух абсолютных величин и, если последние однородны, имея одинаковую размерность, то относительная величина получается безразмерной, принимая статус коэффициента. Например, фондоотдача (оборачиваемость) как отношение стоимости выпущенной продукции к стоимости основных фондов является коэффициентом.

Наиболее распространенной является относительная величина, коэффициент или индекс динамики, который характеризует изменение какого-либо явления во времени, представляя собой отношение значений одной и той же абсолютной величины в разные периоды времени. То есть

Критериальным значением индекса динамики служит единица. Если он больше ее, имеет место рост явления; равен единице - стабильность; если меньше единицы, наблюдается спад явления.

Еще одно название индекса динамики - индекс изменения, вычитая из которого единицу получают темп изменения с критериальным значением нуль. Если он больше нуля, имеет место рост явления; равен нулю - стабильность; если меньше нуля, наблюдается спад явления.

В некоторых учебниках по Статистике индекс изменения назван темпом роста, а темп изменения - темпом прироста, независимо от получаемого результата, который может показать стабильность или спад.

Если анализируемый и базисный периоды не являются соседними во временном ряду (например, год, предшествующий пятилетке и ее последний год), то найденный по формуле (1.1) индекс динамики или изменения будет общим, поэтому дополнительно определяется средний индекс по формуле

где t - количество периодов во временном ряду (например, в пятилетке t = 5).

Как и у общего, у среднего индекса критериальным значением служит единица с теми же выводами о характере изменения. Вычитанием из среднего индекса единицы получают средний темп изменения с критериальным значением нуль и аналогичными выводами о характере изменения явления.

На производстве применяются относительные величины, коэффициенты или индексы планового задания и выполнения плана. Первый определяется как отношение значений одной и той же абсолютной величины по плану анализируемого периода и по факту базисного. То есть

где X’1 - план анализируемого периода; X0 - факт базисного периода.

Индекс выполнения плана представляет собой отношение значений одной и той же абсолютной величины по факту и по плану анализируемого периода, определяясь по формуле

Перемножая индексы планового задания и выполнения плана, получаем индекс динамики. То есть

Широко применяется также относительная величина, коэффициент или индекс структуры в виде отношения какой-либо части абсолютной величины ко всему ее значению. По существу это упоминавшаяся выше доля, удельный вес, частость, определяемая по формуле

Например, если количество лиц женского пола (лжп) в группе студентов поделить на численность всей группы, то получится индекс структуры лжп.

Похожей является относительная величина, коэффициент или индекс координации как отношение какой-либо части абсолютной величины к другой ее части, принятой за основу. Определяется по формуле

Например, если за основу принять количество лжп в группе студентов и на это число поделить количество лиц мужского пола (лмп) в ней, то получится индекс координации лмп относительно лжп.

Следующей является относительная величина, коэффициент или индекс сравнения в виде отношения значений одной и той же абсолютной величины в одном периоде или моменте времени, но для разных объектов или территорий. Определяется по формуле

где А, Б - признаки сравниваемых объектов или территорий.

Еще один вид относительных величин сравнения получают путем сопоставления индексов динамики разных явлений. В результате образуются индексы опережения или отставания в развитии одного явления по сравнению с другим. Так, если на предприятии производительность труда увеличилась на 12 %, а средняя зарплата только на 7,5 %, то рост производительности труда опережает рост зарплаты по индексу изменения на 112/107,5=1,042 или на 4,2 %, а по темпу изменения на 12/7,5=1,6 или на 60 %. Это и есть соответствующие индексы опережения. Индекс отставания роста зарплаты от роста производительности труда будет обратной величиной.

Перечисленные индексы являются безразмерными относительными величинами, а показателем, имеющим размерность, служит относительная величина интенсивности в виде отношения значений двух разнородных абсолютных величин для одного периода времени и одной территории или объекта. Для ее определения используется формула

К показателям интенсивности относятся упомянутые выше себе стоимость, цена, энергоемкость продукции и другие относительные величины с дробной размерностью.