Понятие о статистической сводке

1. Понятие о статистической сводке 
 
Получаемая в процессе статистического наблюдения информация об отдельных единицах статистической совокупности характеризует их, как правило, с различных сторон. Например, при изучении торговли района собранные статистические данные о коммерческой деятельности отдельных торговых предприятий содержат соответствующую оценку работы каждого из них. Однако обобщающую характеристику по торговым предприятиям в целом можно получить систематизируя и обобщая полученную информацию, а также сводку, являющуюся второй стадией статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала. В результате этого этапа индивидуальные данные превращаются в упорядоченную систему статистических показателей, дающих возможность в целом оценить коммерческую деятельность торговых предприятий, выявить закономерность их развития. 
 
Таким образом, статистическая сводка – систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей изучаемой совокупности и ее частям, и осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов. 
 
Статистическая сводка состоит в том, что первичные материалы, которые значатся в статистических карточках, журналах учета, анкетах и т.д., приводятся в определенный порядок, систематизируются и сводятся вместе, образуя статистические совокупности, которые уже характеризуются итоговыми обобщающими показателями (абсолютными и относительными числами, процентами, коэффициентами, средними). На стадии сводки многочисленные характеристики индивидуальных проявлений отдельных варьирующих признаков конкретных перерастают в характеристику изучаемой совокупности в целом. Именно на данном этапе начинается «переход» от характеристик случайного и единичного к устойчивому и массовому. 
 
В результате сводки мы получаем большой фактический материал, всесторонне и системно характеризующий подытоженную реальность. Для того чтобы это получилось, сводка должна проводиться по определенной программе. Последняя содержит необходимый перечень групп, на которые должна быть расчленена совокупность по отдельным признакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе. Практически такая программа может иметь вид макетов сводных статистических таблиц (например, форм статистической отчетности), заполняемых в процессе сведения статистических показателей. Естественно, содержание этой программы должно соответствовать задачам статистического исследования, формам и технике сводки. 
 
Применение соответствующих приемов статистической сводки обусловлено характером и формами развития изучаемых явлений. С их изменением должны видоизменяться и способы осуществления статистической сводки. Переход на рыночную экономику объективно меняет принципиальные подходы и ко второй стадии статистического исследования. 
 
Составными элементами сводки являются: а) разработка системы показателей, характеризующих явление в целом и ее отдельные группы, б) статистическая группировка полученных данных, в) подсчет групповых и общих итогов, г) оформление результатов в статистических таблицах и графиках. 
 
Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных - вторым элементом рассматриваемой стадии сводки группировки статистических показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки количественных материалов всегда лежит группировка показателей, собранных в процессе наблюдения. Группировка статистических данных, определяемая задачами и целями исследования, предполагает расчленение показателей на качественно однородные группы по существенным признакам. Правильный отбор таких признаков - наиболее важный момент, поскольку один и тот же материал может дать диаметрально противоположные выводы при различных приемах группировки. Поэтому выбор существенных (группировочных) признаков требует всестороннего анализа полученных сведений на основе сущности изучаемых явлений.  
 
Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемого явления. При распределении данных по количественным признакам необходимо выделить общее количество групп и определить разницу между максимальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интервалы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, равенства и т. д. Они должны отражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество. 
 
Статистические сводки различаются по ряду признаков: по сложности построения, месту проведения и способу разработки материалов статистического наблюдения. 
 
По сложности построения сводка может, прежде всего, представлять общие итоги по изучаемой совокупности в целом, без какой-либо предварительной систематизации собранного материала. Она определяет общий размер изучаемого явления по заданным показателям. Это так называемая простая сводка. Она может быть вспомогательной, если содержащаяся в ней информация используется в дальнейшем для углубленного изучения статистической совокупности. 
 
Однако сбор сведений и итоговое их обобщение могут иметь самостоятельное значение. Ценность этого вида сводки возрастает в условиях рыночной экономики, поскольку и итоговые данные по основным показателям могут быть получены быстро и служить основой для принятия оперативных управленческих решений, связанных со сложившейся по конкретным товарам конъюнктурой рынка. Так, нередко в практике коммерческой деятельности обобщенные данные в целом, например, о состоянии товарных запасов, поступлении в реализацию отдельных товаров, о выполнении поставщиками своих договорных обязательств, имеют первостепенное значение для обеспечения нормального торгово-закупочного процесса, внесения необходимых коррективов в его осуществление. 
 
Статистическая сводка в широком ее понимании предполагает систематизацию и группировку цифровых данных, характеристику образованных групп системой показателей, подсчет соответствующих итогов и представление результатов сводки в виде таблиц, графиков. 
 
Выделение однородных и социально-экономическом отношении групп является основой статистической сводки исходной информации, непременным условием ее научной разработки и практического использования в коммерческой работе. 
 
Вся многогранная и сложная работа по статистической сводке исходной информации подразделяется на следующие этапы: 

•  
  формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования;
•  
  формирование групп и подгрупп определенно группированных признаков, числа групп и величины интервала. Решение вопросов, связанных с осуществлением группировки, включая выделение существенных признаков, установление специализированных интервалов, поступление комбинированных группировок;
•  
  осуществление технической стороны сводки, то есть проверка полноты и качества, собранного материала, подсчет различных итогов и исчисление необходимых показателей для характеристики всей совокупности и ее частей.

 
Статистическая сводка осуществляется по специально составленной программе, содержание которой в большинстве  своем отражается в системе моментов разработочных таблиц, позволяет  получать данные по многим признакам и охарактеризовать объект, его отдельные части многочисленными показателями. В программе также указываются способы сводки данных статистического наблюдения.

Статистическая  сводка производится по определенной программе, составленной в соответствии с:

• а) задачами статистического исследования
• б) формы организации сводки
• г) техника разработки статистического материала
• Составными элементами, определяющими содержание сводки являются:
• а) статистические группировки;
• б) обоснование системы показателей и методов их расчета,
• характеризующих совокупность в целом и ее отдельные группы;
• в) подсчет групповых и общих этапов;
• г) оформление конечных результатов сводки в статистические таблицы.

 
 
Способ разработки статистической сводки может быть централизованным и децентрализованным. 
 
При централизованной сводке все данные сосредотачиваются в одном месте и сводятся по разработанной методике. При децентрализованной сводке обобщение материала осуществляется снизу доверху по иерархической лестнице управления, подвергаясь на каждом из них соответствующей обработке. В условиях изменения форм хозяйствования, реальных рыночных отношений принципиально меняются приемы осуществления сведения статистической информации: 
 
1. Сокращается общегосударственная и отраслевая отчетности, а объем и разнообразие данных, связанных с рынком и коммерческой деятельностью в самих предприятиях и других уровнях, возрастают. Происходит упорядочение способов получения сводки и использование каждой единицы информации; 
 
2. Развиваются такие источники данных, как выборочные обследования, единовременные учеты и другие пути получения необходимых сведений для управления коммерческими процессами, главным образом в низовых и средних звеньях отрасли; 
 
3. Для корректирующих, регулирующих целей, обеспечивающих пропорционально-отраслевое развитие всего общества, централизованная форма сводки также будет совершенствоваться, изменяться по содержанию; 
 
4. Методы и формы организации статистической отчетности как один из видов сводки предполагается дифференцировать с обязательным условием сводимости применительно к различным социальным типам предприятий с тем, чтобы в полной мере характеризовать становление многоукладности экономики, социальную структуру народного хозяйства, в том числе и торговли. 
 
На современном этапе в связи с изменениями порядка сбора, обработки и выдачи информации, происходящими на основе создания автоматизированных рабочих мест с использованием ПЭВМ, соотношения в способах систематизации информации складывается в пользу оцентрализованной сводки. Она преимущественно применяется в тех низовых звеньях, где был получен материал. В последующих разделах будет рассмотрена методика приемов обобщения и систематизации данных, которая может быть использована в коммерческой деятельности. 
 
Положив начало научной систематизации и обработке исходной информации, сводка и группировка статистических данных служит тем самым базой для осуществления всестороннего анализа и прогнозирования коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.

2. Виды рядов  динамики  анализ рядов динамики.

 
1. Виды рядов динамики и показатели  ряда динамики. 
 
2. Выявление тенденций развития ряда динамики. 
 
3. Изучение сезонности и показатели колеблемости. 
 
4. Прогнозирование на основе рядов динамики и фактографические методы прогнозирования. 

1. Виды  рядов и показатели ряда динамики

 
Динамическим или временным рядом  называется ряд значений статистических показателей, расположенных в хронологической  последовательности. Статистические показатели называются уровнями ряда и обозначаются  .  
 
Виды рядов динамики: 

•  
  интервальные. Уровень ряда характеризует состояние явления за определенный интервал;
•  
  моментные. Уровень ряда характеризует состояние явления на определенную дату.

 
Уровни ряда должны быть сопоставимы, что означает одинаковый подход к  единицам совокупности, одинаковую полноту  охвата, единые цены, равенство периодов, единую методологию расчета. Приведение ряда к сопоставимому виду называется смыкание.  
 
Показатели ряда динамики бывают базисными и цепными. Базисные показатели характеризуют окончательный результат всех изменений уровня от базисного периода до текущего, цепные характеризуют изменение уровней от периода к периоду. 

1.  
   Абсолютный прирост 
2.  
   Скорость роста 
1.  
   Темп роста 
2.  
   Цепной темп роста 
3.  
   Темп прироста 
4.  
   Цепной темп прироста 
5.  
   Абсолютное значение 1% прироста 

 
Для двух рядов может быть рассчитан  коэффициент опережения   или  . 
 
Используются также средние характеристики ряда динамики: 

•  
  для интервального ряда  ;
•  
  для моментного ряда используется средняя хронологическая  .

 
Если промежутки времени между  датами разные, то  . Эта формула используется для расчета средних депозитов. 
^

2. Выявление  тенденций развития ряда динамики

 
При анализе надо выяснить тенденции  развития ряда (тренд) и оценить вариацию (колеблемость) относительно тренда. Выявление тренда называется выравниванием временного ряда. Различают следующие основные методы выравнивания. 

1.  
   Метод укрупненного интервала. Берется укрупненный интервал, например вместо месяца квартал. Для интервального ряда новые уровни получаются методом простого суммирования, при этом колебания сглаживаются. Для моментального ряда находится среднее значение внутри укрупненного интервала.
2.  
   Метод скользящей средней. Сдвигаем ряд каждый раз на один уровень и получаем многократное сглаживание.
3.  
   Метод аналитического выравнивания. Находится аналитическое уравнение для тренда , где  - результативный признак,   - факторный признак.

 
Основные виды зависимостей: 

•  
  линейная  ;
•  
  параболическая  ;
•  
  показательная или экспоненциальная  ; 
•  
  степенная  ;
•  
  логистическая  .

 
Тренд используется: 

•  
  для качественного анализа (определения роста, замедления, ускорения);
•  
  интерполяции (определение по тренду недостающего члена ряда);
•  
  экстраполяции (продолжение тренда в будущее).

3. Изучение  сезонности и показатели колеблемости

 
Различают следующие основные типы колебаний статистических показателей: 

•  
  пилообразное или маятниковое колебание; попеременное отклонение уровня ряда от тренда в различные стороны; коэффициент автокорреляции равен – 1;
•  
  циклическое или долгопериодическое колебание; коэффициент автокорреляции равен 1;
•  
  случайно распределенные во времени колебания; колебания накладываются друг на друга с различными периодами, при этом их сложно предсказать; коэффициент автокорреляции стремится к нулю.

 
Колеблемость отличается от вариации: 

•  
  причинами;
•  
  зависимостью уровней ряда друг от друга (автокорреляция);
•  
  отклонением от тренда, а не от среднего значения.

 
Показатели силы колебания аналогичны показателям вариации. 

1.  
   Амплитуда - отклонение уровней от тренда  .
2.  
   Среднее линейное отклонение  , где  - число степеней свободы,   - число параметров тренда.
3.  
   Среднее квадратическое отклонение  .
4.  
   Коэффициент колеблемости  .

 
 
Особые колебания, возникающие под  влиянием смен времени года, называются сезонными, они строго цикличны. Например, потребление электроэнергии, цены и  потребление отдельных видов  товаров, курс валют и т.д. При  этом сезонные колебания характеризуются  индексом сезонности  , где   - номер месяца, декады, недели. Совокупность индексов сезонности называют сезонной волной. Если тренд отсутствует, то индекс сезонности  , где  - средняя в данном месяце,  , где  - количество лет:   - общая средняя по годам и по месяцам.  . Если существует тренд, то он сначала выявляется одним из известных методов, а затем индекс сезонности вычисляется как  . 
^

4. Прогнозирование  на основе рядов динамики и  фактографические методы прогнозирования

 
Существуют две большие группы методов прогнозирования: 

•  
  фактографические;
•  
  экспертные.

 
Фактографические методы - это прогнозирование  с помощью тренда. Тренд можно  представить как однофакторную  регрессионную модель, где факторным  признаком является время, а результативным - интересующий нас показатель. Прогноз  делается следующим образом: берется  прогнозный горизонт (выбирается год, месяц) в соответствующий тому моменту  времени, который нас интересует, и подставляется значение года или  месяца в уравнение тренда. В результате получаем прогнозное значение интересующего  нас показателя. Применение данного  метода ограничено точностью данной модели, т.е. чем дальше прогноз, тем  хуже точность предсказания. Поэтому  прогноз по тренду используется для  кратко- и среднесрочных предсказаний. 
 
Кроме прогнозирования по тренду можно использовать методы прогнозирования по регрессионным моделям:  , где   - факторные признаки. Прогнозирование по регрессионной модели происходит в два этапа. 

1.  
   Мы находим прогнозное значение факторов признаков. Некоторые факторные признаки можно прогнозировать по тренду, а другие можно задавать нормативно или экспертным методом.
2.  
   Прогнозные значения факторных признаков подставляются в регрессионную модель и находятся прогнозные значения результативного признака.