Статистика национального богатства

Таким образом, статистика национального  богатства предусматривает необходимость  обеспечения взаимоувязки рассчитываемых показателей с другими обобщающими показателями национальных счетов, а также разработку методологии расчета производных показателей для экономико-статистического анализа роли элементов богатства в развитии экономики страны.

2.1. Ряды динамики

Важнейшая задача статистики – изучение социально-экономических явлений общественной жизни во времени. Изменение этих явлений, т.е. выявление закономерности развития изучаемого явления, статистика исследует путем построения и анализа рядов динамики.

Ряды динамики – это статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют хронологическими или временными рядами.

В каждом ряду динамики имеется  два основных элемента:

1)   показатель времени – t;

2)   соответствующие им уровни развития изучаемого явления – y.

В качестве показателей времени  в рядах динамики выступают определенные даты (моменты), т.е. отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, пятилетка).

Уровни рядов динамики отображают количественную оценку развития во времени изучаемого явления. Они  могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

Ряды динамики различаются  по следующим признакам:

1. По времени отражения  уровней в динамических рядах.  В зависимости от характера  изучаемого явления уровни рядов  динамики могут относиться к  определенным датам (моментам) времени  и 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, представленного  абсолютными величинами, является табл. 1.

Таблица 1

Информация о количестве туристических фирм  
в Приморском крае. Развитие туризма в Приморье

Дата	1.01.2008	1.01.209	1.01.2010	1.01.2011	1.01.2012
Число туристических фирм	150	170	188	180	172

 

 

Особенностью моментного ряда динамики является то, что в  его уровни входят одни и те же единицы  изучаемой совокупности. В моментном  ряду есть интервалы – это промежутки между соседними в ряду датами. Величина того или иного конкретного уровня не зависит от продолжительности периода между двумя датами. Так, основная часть туристических фирм в 1995 году, продолжающая работать в течение нескольких лет, отображена в уровнях последующих периодов. Поэтому при суммировании двух уровней моментного ряда может возникнуть повторный счет.

Таким образом, в моментном  ряду динамики уровни рядов суммировать  нельзя, а разность между показателями характеризует изменение явления  за определенный период, в данном случае за год.

С помощью моментных рядов  динамики изучают состояние кадров, конкурентную среду, потребительские  и другие показатели, отображающие состояние изучаемых явлений  на отдельные даты (моменты) времени.

Интервальные ряды динамики отображают итоги развития изучаемых  явлений за отдельные интервалы  времени.

Примером интервального  ряда, представленного абсолютными  величинами, могут служить данные о динамике туристических услуга (млрд руб.) за 2007–2011 гг. в табл. 2.

Таблица 2

Развитие туристических  услуг и услуг, сопутствующих  туризму

Годы	2007	2008	2009	2010	2011
Объем тур. услуг, оказываемых фирмами	37,6	84,0	112,0	126,0	130,0
Объем услуг отраслей, связанных  с инфраструктурой туризма	263,0	650,0	1000,0	1125,0	1157,0

 

 

Каждый уровень интервального  ряда представляет собой сумму уровней  за более короткие промежутки времени. При этом единица совокупности, входящая в состав одного уровня, не входит в  состав других уровней.

Особенностью интервального  ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени. Например, суммируя объем за первые три месяца года, получают его объем за I квартал, а суммируя его за четыре квартала, получают его величину за год и т.д. При прочих равных условиях уровень интервального ряда тем больше, чем больше длина интервала, к которому этот уровень относится.

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

С помощью интервальных рядов  динамики изучают изменения во времени, представление и реализацию товаров  и услуг, суммы издержек обращения и другие показатели, отображающие итоги изучаемого явления за отдельные периоды.

Следующий классификационный  признак рядов динамики это:

2. Форма выражения уровней  рядов динамики. Они могут быть  представлены абсолютными, относительными  и средними величинами. Также  они могут быть моментными  или интервальными.

В интервальных рядах динамики относительных и средних величин  непосредственное суммирование уровней  само по себе лишено смысла, так как  относительные и средние величины являются производными и исчисляются  через деление других величин. В  качестве примера использования  рядов динамики, представленных относительными величинами, в туризме можно привести структуру выездного и въездного потока граждан в 2006–2012 гг. (в %) в табл. 3.

Таблица 3

Структура выездного и  въездного туризма

Цели   поездок	Выезд   россиян за рубеж, %				Въезд   иностранных граждан, %
	Удельный вес,   в 2006 г.	Удельный вес,   в 2007 г.	Удельный вес,   в 2008 г.	Удельный вес,   в 2009 г.	Удельный вес,   в 2010 г.	Удельный вес,   в 2011 г.	Удельный вес,   в 2012 г.
Служебная	24,3	15,2	16,8	15,0	28,2	30,0	19,3
Туризм	25,0	12,2	28,6	37,0	17,9	12,0	14,4
Частная поездка	36,9	64,7	40,8	35,4	37,9	49,0	56,0
Транзит	13,8	7,9	13,8	12,6	16,0	9,0	10,3
Всего	100	100	100	100	100	100	100

 

 

Если динамический ряд  состоит из относительных или  средних величин, то суммировать  уровни ряда нельзя. Разность уровней  характеризует изменение явления  во времени.

Примерами интервального  ряда динамики относительных и средних  величин с равными уровнями во времени является ряд динамики, представленный в табл. 4, 5.

Таблица 4

Средняя заработная плата за месяц в 2011 г. по г. Находке

Месяцы	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь
Средняя заработная плата  за месяц	1896	1550	1567	1671	1671	1671

 

 

Таблица 5

Динамика розничных цен  на потребительские товары  
по г. Находка с 2008-2012 г. (в процентах)

Годы	2008	2009	2010	2011	2012
Динамика розничных цен (%)	222,3	122,3	110,1	171,2	131,8

 

 

При составлении динамических рядов надо соблюдать следующее  правило: уровни рядов должны быть сопоставимыми – это значит однородность показателей по экономическому содержанию, по территории, по кругу охватываемых объектов, по единице измерения. Эти измерения должны рассматриваться по единой методике.

Следовательно, прежде чем  анализировать ряд динамики, необходимо исходить из цели исследования, обеспечить сопоставимость уровней ряда дополнительными  расчетами, т.е. произвести смыкание рядов  динамики.

 

 

 

 

 

2.2. Коэффициент Фехнера

Коэффициент Фехнера-это оценка степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от средних значений факторного и результативного признаков.

Коэффициент Фехнера наряду с такми коэффициентами, как коэффициент Спирмэна и коэффициент Кэндэла, относится к коэффициентам корреляции знаков.

Расчет коэффициента Фехнера состоит из следующих этапов:

1. Определяют средние значения для каждого признака (X и Y).
2. Определяют знаки отклонения (-,+) от среднего значения каждого из признаков.
3. Если знаки совпадают, присваивают значение А, иначе В.
4. Считают количество А и В, вычисляя коэффициент Фехнера по формуле:

K_ф = (n_a - n_b)/(n_a + n_b)

где n_a - число совпадений знаков отклонений индивидуальных величин от средней; n_b - число несовпадений.

Свойства коэффициента Фехнера

Коэффициент Фехнера изменяется в пределах [-1;+1] и применяется для оценки тесноты связи качественных признаков (непараметрические методы).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Значение коэффициента Фехнера	Качественная  характеристика силы связи
[-0,9;-1]	Очень высокая обратная
[-0,7;-0,9]	Высокая обратная
[-0,5;-0,7]	Заметная обратная
[-0,3;-0,5]	Умеренная обратная
[-0,1;-0,3]	Слабая обратная
0	Связь отсутствует
0,1 - 0,3	Слабая прямая
0,3 - 0,5	Умеренная прямая
0,5 - 0,7	Заметная прямая
0,7 - 0,9	Высокая прямая
0,9 – 1	Очень высокая прямая

 

Коэффициент Фехнера – мера тесноты связи в виде отношения разности числа пар совпадающих и не совпадающих знаков к сумме этих чисел.

1. расчет средних по х и у

2. сравниваются индивидуальные значения x_i  y_i со средними значениями с обязательным указанием знака «+» или «-». Если знаки совпадают по х и у, то мы относим их числу «С» если, нет, то к «Н».

3. подсчитываем количество совпадающих и несовпадающих пар.

Коэффициент Фехнера очень грубый коэффициент оценки связи, не учитывающий величину отклонений от среднего значения, но он может служить ориентиром для оценки интенсивности связи.

Задача измерения связи  становится перед статисткой по отношению  к описательным признакам, важным частным случаем такой задачи, измерения связи между 2 альтернативными признаками один из которых причина другой последствие.

Теснота связи между 2 альтернативными  признаками может быть измерена с помощью 2х коэффициентов:

1.      коэффициент  ассоциации

2.      коэффициент  контингенции