Статистический анализ структуры

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Контрольная работа

По предмету: Статистика

По теме: Статистический анализ структуры



Содержание

Введение

1. Статистический анализ структуры

1.1 Понятие и виды структуры социально-экономических явлений

1.2 Показатели структуры и структурных сдвигов

1.3 Сводная оценка структурных изменений во времени пространстве

1.4 Статистические показатели концентрации и централизации

2. Практические задачи

Задача 1

Задача 2

Задача 3

Заключение

Список использованной литературы



Введение

Статистика - это отрасль деятельности людей, занимающихся сбором, обработкой и анализом социальных и экономических данных. Специалисты-статистики измеряют такие показатели как инфляция, вычисляют индекс физического объема промышленной продукции, рассчитывают валовой внутренний продукт и т.д.

Статистика изучает:

* Массовые общественные явления при помощи статистических показателей;

* Количественную сторону общественных явлений и дает цифровое освещение общественных явлений;

* Количественные связи между общественными явлениями с помощью специальной методологии.

Следует отметить, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и отработанных цифровых данных.

Статистика играет важную роль в мировом обществе и охватывает практически все сферы жизни. В современном мире статистика играет огромную роль, без неё сложно осуществить какую-либо предпринимательскую или научную деятельность. Для экономиста важно иметь знание статистики и статистические навыки. Мне как будущему экономисту статистические методы понадобятся в дальнейшей работе. Например, для анализа и разработки экономико-статистической информации, составления национальных счетов, проведения необходимых балансовых расчетов и т.д.



1. Статистический анализ структуры

1.1 Понятие и виды структуры социально-экономических явлений

Структура (лат. structure - строение, расположение, порядок) в наиболее общем смысле представляет собой совокупность устойчивых внутренних связей объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях. В статистике под структурой понимают совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей, при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как целое. Статистическая структура - это распределение различных частей в пределах общего для них качества, распределение составляющих совокупность единиц по количественному или качественному признаку. Подавляющая масса изучаемых статистикой сложных объектов, процессов или явлений в сфере промышленного или сельскохозяйственного производства, финансов, коммерции, демографии, в социальной и других областях может быть исследована с точки зрения их внутренней структуры по тому или иному признаку.

Статистический анализ структуры непосредственно связан с группировкой данных. Если основанием структуры выступает качественный признак, то процесс группировки, как правило» не вызывает затруднений. Группировка по количественному признаку обычно сложнее, так как требует обоснованного установления границ перехода одного качества в другое. Анализ структуры совокупности одновременно по нескольким количественным признакам обычно проводится на основе методов многомерной классификации.

Статистические приемы и методы анализа позволяют проводить исследование конкретных социально-экономических структур в определенных условиях места и времени, которое заключается, прежде всего, в точном количественном измерении и соизмерении, выявлении пропорций и закономерностей. Структура сложного социально-экономического явления всегда обладает той или иной степенью подвижности, имеет свойство меняться с течением времени как в количественном, так и в качественном отношении. Поэтому большое практическое значение имеют изучение структуры в динамике, оценка структурных сдвигов, выявление и характеристика основных тенденций развития. Углубленный анализ структуры, требующий применения корреляционно-регрессионного анализа и индексного метода, предполагает также изучение факторов, воздействующих на структуру, и оценку влияния структуры на взаимосвязанные с ней результативные показатели.

Классификация структур предполагает в первую очередь их разделение на два основных вида по временному фактору, на моментные структуры и интервальные. Моментные структуры характеризуют строение социально-экономических явлений по состоянию на определенные моменты времени и отображаются посредством моментных относительных показателей (как правило, на начало или на конец периода). Моментными являются, например, такие структуры, как население по полу, возрасту, уровню образования; основные фонды по отраслям народного хозяйства и по формам собственности; парк транспортных средств и т.п.

Интервальные структуры характеризуют строение социально-экономических явлений за определенные периоды времени (дни, недели, месяцы, кварталы, годы). Они отображаются интервальными относительными показателями. Например, такие структуры, как экспорт и импорт, товарооборот, материальные затраты.

Статистика имеет дело как с фактическими, реально существующими структурами, так и со структурами перспективными, прогнозными, оптимальными и стандартизованными. Последние представляют собой какие-либо гипотетические (условные) или фактические структуры, принятые в качестве эталонных для расчета и сравнения стандартизованных показателей. Например, для сравнения уровней рождаемости, смертности, заболеваемости и т.п. по двум и более регионам рассчитывают стандартизованные коэффициенты на основе некоторой стандартизованной структуры, в качестве которой может использоваться возрастная структура населения в целом по стране.

1.2 Показатели структуры и структурных сдвигов

Различают две формы выражения относительных показателей структуры: долю и удельный вес, который представляет собой долю, выраженную в процентах. В дальнейшем изложении удельный вес (долю) i-й части совокупности (i = l,k) в j-й период времени или по состоянию на j-й момент времени обозначим как d_ij, при этом все расчеты будем производить над величинами, выраженными в процентах.

Рассмотрим показатели, характеризующие изменения структуры, или структурные сдвиги. Отметим прежде всего, что термин структурные сдвиги применим лишь при исследовании структурных различий во времени. При территориальных же сравнениях структуры, а также при сравнении фактической структуры со стандартизованной более корректным является термин «структурные различия». Рассматриваемые в данной главе методы динамических сравнений большей частью применимы и для сравнений территориальных.

Для статистической оценки структурных сдвигов за два или более периодов используются две группы показателей:

* показатели, основывающиеся на разностях между удельными весами одноименных частей совокупности;

* показатели, базирующиеся на отношениях удельных весов одноименных частей совокупности.

Исходным в 1-й группе является показатель абсолютного прироста удельного веса i-й части совокупности (d_i), показывающий, на какую величину в долях единицы или процентах возросла или уменьшилась данная структурная часть в j-й период по сравнению с (j-1) периодом. Этот показатель рассчитывается по следующей формуле:

d_i = d_ij - d_ij-1 (1.1)

Знак прироста показывает направление изменения удельного веса данной структурной части («+» - увеличение, «-» - уменьшение), а его величина -- конкретное значение этого изменения в процентных пунктах.

Так как сумма удельных весов всех частей совокупности в любой момент времени всегда равна строго 100%, то при каких-либо изменениях в структуре одна часть приростов удельных весов всегда будет иметь положительный знак, а другая - отрицательный. Сумма же всех к приростов для совокупности в целом всегда равна нулю:

=

Пример. Рассмотрим динамику структуры внешнеторгового оборота за 2006-2009 гг. (таблица 1).

Структура внешнеторгового оборота РФ в 2006-2009 гг., %. Таблица 1

Составляющие внешнеторгового оборота	Удельный вес, %	2009 г. По сравнению с 2006 г.
	2006	2007	2008	2009	Прирост удельного веса, проц. пунктов (гр.4-гр.3)	Рост удельного веса (гр.4:гр.3)
Экспорт Импорт	55,3 44,7	56,4 43,6	65,7 34,3	70,1 29,9	4,4 -4,4	1,067 0,872
Всего	100	100	100	100	0	х



Для характеристики структурных сдвигов в 2009 г. по сравнению с 2006 г. по формуле (1.1) рассчитаны «абсолютные» приросты удельного веса (графа 5): экспорт возрос на 4,4 проц. пункта и соответственно на эту же величину снизился удельный вес импорта.

Для 2-й группы показателей структурных сдвигов исходным является темп роста удельного веса (Тр_di), представляющий собой отношение удельного веса i-й части в j-й период времени к удельному весу этой же части в предшествующий период:

Tp_di = (1.2)

Темп роста удельного веса всегда является положительной величиной. Однако если в совокупности произошли какие-либо структурные изменения, часть темпов роста будет больше единицы, а часть меньше. В то же время их среднее значение, взвешенное но базисным удельным весам, всегда строго равно единице:

p_d = = .

Рассчитанные темпы роста удельных весов структурных частей внешнеторгового оборота приведены в графе 6 таблицы 1. Проверим правильность их вычисления расчетом средневзвешенного значения:

p_d = = 1

Мы рассмотрели показатели структурных сдвигов за один интервал между двумя периодами. Если же изучаемая структура представлена данными за три и более периода, появляется необходимость в динамическом осреднении приведенных выше показателей.

Средний «абсолютный» прирост удельного веса (d_i) i-й структурной части за n периодов определяется по формуле

d_i = (1.3)

где i - структурная часть (i = l,k);

j - временной интервал (j = l,n).

При отсутствии в расчетах ошибок и соблюдении достаточной точности вычислений сумма средних «абсолютных» приростов удельных весов всех к структурных частей совокупности, так же как и сумма их приростов за один временной интервал, должна быть равна нулю.

Анализируя структуру внешнеторгового оборота за все четыре года, мы можем определить годовые и общие за весь период приросты удельного веса каждой структурной части, кроме того, на основе формулы (1.3) найти средний годовой прирост, представляющий собой общий прирост, деленный на число интервалов между рассматриваемыми периодами (между четырьмя годами три интервала). Например, средний «абсолютный» прирост удельного веса экспорта равен:

d₁ = = 4,93 проц. пункта

Средний «абсолютный» прирост удельного веса импорта составит:

d₂ = = -4,93 проц. пункта

Таким образом, удельный вес экспорта ежегодно увеличивался в среднем почти на 5 процентных пунктов, а импорт на эту же величину снижался.

Определяющим показателем среднего «абсолютного» прироста удельного веса является общий прирост удельного веса каждой i-й части. Например, если мы заменим сумму всех индивидуальных приростов удельного веса экспорта суммой средних приростов, общий прирост останется без изменений:

1,1+9,3+4,4=4,93+4,93+4,93=14,8.

Относительным показателем, характеризующим изменение удельного веса i-й структурной части за n периодов, является средний темп роста удельного веса. При расчете этого показателя используется формула средней геометрической:

p_di = (1.4)

Подкоренное выражение этой формулы представляет собой последовательное произведение индивидуальных темпов роста удельного веса за все временные интервалы. После проведения несложных алгебраических преобразований формула (1.4) примет следующий вид:

p_di = (1.5)

Используя эту формулу, за рассматриваемый период определим средний годовой темп роста удельного веса экспорта:

p_d =

и импорта

p_d =

Итак, экспорт ежегодно увеличивался в среднем в 1,08 раза, а импорт снижался на 0,125 своей величины (1--0,875).

Определяющим показателем при расчете среднего темпа роста удельного веса i-й структурной части является общий темп роста ее удельного веса за весь рассматриваемый период. Это означает, что если заменить произведение индивидуальных темпов роста произведением средних значений, то общий прирост удельного веса данной части останется без изменений.

Проиллюстрируем этот тезис, используя темпы роста удельного веса экспорта:

Tp_d21 =

Tp_d22 =

Tp_d23 =

1,02*1,165*1,067 = 1,082*1,082*1,082

При анализе структуры исследуемого объекта или явления за ряд периодов также можно определить средний, или общий (в данном случае одно и то же), удельный вес каждой i-й части за весь рассматриваемый временной интервал. Однако для этого одних лишь относительных данных об удельных весах структурных частей недостаточно, необходимо располагать исходными данными о размерах этих частей в абсолютном выражении.

Используя эти данные, средний удельный вес любой i-й структурной части можно определить по формуле

= * 100% (1.6)

Рассмотрим таблицу 2.

Производство продукции промышленным предприятием. Таблица 2

Вид продукции	Квартал
	1	2	3	4
	Млн. руб	%	Млн. руб	%	Млн. руб	%	Млн. руб	%
А В	80 320	20 80	800 200	80 20	100 400	20 80	1200 300	80 20
Итого	400	100	1000	100	500	100	1500	100

Располагая лишь относительными показателями структуры, можно предположить, что в среднем за год средний удельный вес объема продукции двух видов был равен:

_A = = 50%;

_B = = 50%.

Однако при этом мы не учли, что 1% в каждом квартале соответствует различная в абсолютном выражении величина. Рассчитаем истинный средний удельный вес по обоим видам продукции, используя формулу (1.6):

_A = *100=64,1%

_В = *100=35,9%

Полученные значения существенно отличаются от предполагаемых.

Если в абсолютном выражении известен только общий объем признака за каждый период, а также удельные веса структурных частей, для расчета среднего удельного веса используют среднюю арифметическую взвешенную.

_I = *100%.

На основе этой формулы для нашего примера мы получим те же самые значения средних удельных весов:

_A = =64,1%

_В = =35,9%

Пример. Определим средний удельный вес экспорта в общем объеме внешнеторгового оборота РФ за 2006-2009 гг. Для этого приведенных в таблице 1 относительных показателей недостаточно. Необходимо привлечь данные об объемах внешнеторгового оборота за рассматриваемый период в стоимостном выражении: 2006 г. - 161,0 млрд. долл., 2007 г. - 132,9 млрд. долл., 2008 г. - 115,2 млрд. долл., 2009 г. - 150,4 млрд. долл. Произведем расчет с учетом этой дополнительной информации:

_э = =64,7%

Таким образом, за четыре года средний удельный вес экспорта составил 61,7%, а импорта соответственно 38,3%.

1.3 Сводная оценка структурных изменений во времени пространстве

В ряде случаев перед исследователем встает задача оценить в целом структурные изменения в изучаемом социально-экономическом явлении за определенный временной интервал, характеризующие подвижность или, наоборот, стабильность, устойчивость данной структуры. Как правило, это необходимо для сравнения динамики одной и той же структуры в различные периоды или нескольких структур, относящихся к разным объектам. Во втором случае число структурных частей у разных объектов необязательно должно совпадать.

Среди предлагаемых для этих целей обобщающих показателей наиболее легко интерпретируется линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов (_d1-d0), представляющий собой сумму приростов удельных весов, взятых без учета знака, деленную на число структурных частей

_d1-d0 = (1.8)

Этот показатель отражает то среднее изменение удельного веса (в процентных пунктах), которое имело место за рассматриваемый временной интервал.

Для решения данной задачи применяется также квадратический коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов (_d1-d0), который резче реагирует на происходящие в совокупности структурные изменения

_{d1-d0 =} (1.9)



Линейный и квадратический коэффициенты «абсолютных» структурных сдвигов позволяют получить сводную оценку скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности. Для сводной характеристики интенсивности изменения удельных весов используется квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов (_d1/d0):

_d1/d0 = *100 (1.10)

Данный показатель отражает тот средний относительный прирост удельного веса (в процентах), который наблюдался за рассматриваемый период.

Пример. Рассмотрим применение формул (1.8) - (1.10), используя структуру потребительских расходов населения РФ (таблица 4).

Для расчета линейного коэффициента «абсолютных» структурных сдвигов за I период (с 2008 по 2009 г.) и за II период (с 2009 по 2010 г.) воспользуемся итогами в графах 4 и 7 таблицы 4.

= проц.пункта;

= проц.пункта.

Итак, с 2008 по 2009 г. удельный вес отдельных статей потребительских расходов населения изменился несущественно - в среднем на 0,5 проц. пункта. В течение же следующего года «абсолютные» структурные сдвиги увеличились и структура потребительских расходов претерпела более сильные изменения. Эти выводы подтверждаются квадратическими коэффициентами «абсолютных» структурных сдвигов (необходимые промежуточные расчеты выполнены в графах 5 и 8 таблицы 4).

^I_d1-d0 = ;

^II_d1-d0 =

Теперь определим величину квадратических коэффициентов относительных структурных сдвигов, воспользовавшись итогами в графах 6 и 9 табл. 4:

^I_d1/d0 =

^II_d1/d0 =

Расчеты показывают, что если за первый период удельный вес каждой статьи расходов в среднем изменился почти на 3% своей величины, то в следующем периоде относительные структурные изменения были в 3 раза сильнее.

Для сводной оценки структурных изменений в исследуемой совокупности в целом за рассматриваемый временной интервал, охватывающий несколько дней, месяцев, кварталов или лет, наиболее удобным является линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов за n периодов (

= (1.11)

Используя итог графы 10 табл. 4, получим:

= 1 проц.пункта.

Таким образом, за рассматриваемый период среднее годовое изменение по всем статьям расходов составило 1 проц. пункт.

Необходимо отметить, что показатель (1.11) может использоваться как для сравнения динамики двух и более структур, так и для анализа динамики одной и той же структуры за разные по продолжительности периоды времени.

1.4 Статистические показатели концентрации и централизации

Одна из задач статистического анализа структуры заключается в определении степени концентрации изучаемого признака по единицам совокупности или в оценке неравномерности его распределения. Такая неравномерность может иметь место в распределении доходов по группам населения, жилой площади по группам семей, прибыли по группам предприятий, капитала по группам банков и т.д. При исследовании неравномерности распределения изучаемого признака по территории понятие «концентрация» обычно заменяется понятием «локализация».

Оценка степени концентрации наиболее часто осуществляется по кривой концентрации (Лоренца) и рассчитываемым на ее основе характеристикам. Для построения кривой концентрации необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. При этом для удобства вычисления и повышения аналитичности данных единицы совокупности обычно разбиваются на равные группы: 10 групп - по 10% единиц в каждой, 5 групп - по 20% единиц и т.д.

Пример. Проведем сравнительный анализ концентрации доходов населения условного региона в 2009 и 2010 гг. Для этого используем приведенную в таблице 5 группировку, в которой все население разбито на 10 равных групп таким образом, что 1-я группа объединяет 10% населения с наименьшими доходами, 2-я группа - следующие по уровню доходов 10% населения и так далее до последней, 10-й группы, объединяющей 10% населения с наибольшими доходами.

Распределение доходов населения региона, %. Таблица 4

Группы населения, ранжированные по уровню среднедушевого дохода (по 10% от общей численности населения)	2009	2010
	Удельный вес в совокупном доходе	Накопленная частота	Удельный вес в совокупном доходе	Накопленная частота
1	4,3	4,3	3,2	3,2
2	6,1	10,4	4,8	8,0
3	7,1	17,5	6,1	14,1
4	8,1	25,6	7,2	21,3
5	9,1	34,7	8,4	29,7
6	10,1	44,8	9,7	39,4
7	11,2	56,0	11,3	50,7
8	12,6	68,6	13,2	63,9
9	14,3	82,9	15,8	79,7
10	17,1	100,0	20,3	100,0
Итого	100,0	444,8	100,0	410,0

Предварительный анализ этих данных позволяет заключить, что концентрация доходов, или дифференциация населения по уровню доходов, за рассматриваемый период усилилась. Так, если в 2009 г. 10% беднейших слоев населения располагали 4,3% совокупного дохода, а 10% наиболее обеспеченных людей -17,1 % дохода, то в 2010 г. эти показатели составили соответственно 3,2 и 20,3%. Если в 2009 г. доходы менее обеспеченной половины населения составляли 34,7% общей величины, то в 2010 г. эта доля снизилась до 29,7%.

Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объема совокупности, а на оси ординат - накопленные частоты объема признака. Полученная при соединении точек кривая линия и будет характеризовать степень концентрации.

Если распределение является строго равномерным, то первые 10% единиц обладают 10% объема признака, первые 20% - соответственно 20% объема признака и т.д. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу, и называется линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.

Следует отметить, что кривая концентрации может сколько угодно приближаться к линии равномерного распределения, но никогда не пересечет ее. В нашем примере это объясняется следующим образом. Так как население ранжировано по уровню индивидуальных доходов от минимального значения к максимальному, то суммарный доход первых 10% населения не может превышать 10% общего совокупного дохода (иначе какая-либо другая 10%-ная группа с более высокими доходами должна была бы иметь менее 10% общего совокупного дохода, что невозможно). Суммарный доход первых 20% населения по той же причине не может превышать 20% общего совокупного дохода и т.д.

Коэффициент Джини (G):

G = 1 - 2 +

где d_xi - доля i-й группы в общем объеме совокупности (в нашем примере в численности населения);

d_yi - доля y-й группы в общем объеме признака (в нашем примере в доходах);

d_yi^H - накопленная доля i-й группы в общем объеме признака.

Если исследуемая совокупность разделена на 10 равновеликих групп и частоты выражены в процентах, то данный коэффициент принимает следующий вид:

G = 110 - 0,2 (1.13)

Используем итоги в графах 2 и 4 таблице 1.5 для наших распределений:

G₀₁ = 110 - 0,2*444,8 = 21,0%;

G₀₂ = 110 - 0,2*410 = 28,0%.

Итак, если в 2009 г. концентрация доходов населения составляла 21%, то за год она возросла на 7 проц. пунктов.

концентрация централизация экономический группировка



2. Практические задачи

Задача 1

Списочная численность работников фирмы составила: на 01.0.1 - 530 чел., на 01.02 - 540 чел., на 01.03 - 550 чел., на 01.04 - 530 чел. Вычислить среднемесячную численность сотрудников: 1) за каждый месяц квартала; за квартал (двумя способами).

Решение:

Вычислим среднемесячную численность сотрудников за каждый месяц квартала как среднее между численностью работников на начало и конец данного месяца. Тогда:

- средняя численность сотрудников в январе равна

₁ =  535 чел.;

- средняя численность сотрудников в феврале равна

₂ =  545 чел.;

- средняя численность сотрудников в марте равна

₃ =  540 чел.

Вычислить среднемесячную численность сотрудников за квартал (двумя способами).

По формуле средней хронологической среднемесячная численность сотрудников за квартал равна

=  540 чел.

По второму способу среднемесячная численность сотрудников за квартал равна средней арифметической среднемесячных численностей сотрудников за каждый месяц

=  = = 540 чел.;

Вывод: Средняя численность сотрудников в январе, феврале и марте равна 535, 545 и 540 соответственно. Среднемесячная численность сотрудников, вычисленная двумя способами равна 540 человек.

Задача 2

Натуральный баланс сахара в регионе характеризуется следующими данными, млн. тонн:

Запасы на начало года 2,2

Произведено 23,4

Потреблено 16,6

в том числе:

- производственное потребление 6,4

- потребление населением 10,2

Вывоз за пределы региона 7,0

Определить:

1) запасы сахара на конец года;

2) соотношение потребленного и вывезенного сахара;

3) структуру потребления.

Решение.

Запасы сахара на конец года составят

Z = 2,2+23,4-16,6-7 = 2 млн. т

т.е. запас сахара за год уменьшился на 0,2 млн. тонн.

Соотношение потребленного и вывезенного сахара составляет

d = = 2,371

т.е. потреблено сахара в 2,37 раза больше, чем вывезено.

Структуру потребления представим в виде таблицы 6.



Структура потребления. Таблица 5

Вид потребления	Кол-во, млн. тонн	Структура потребления, %
Производственное потребление	6,4	38,55
Потребление населением	10,2	61,45
Всего	16,6	100

Из табл. 6 видно, что основное потребление сахара (61,5% от всего количества потребленного сахара) в регионе осуществляется населением.

Вывод: Запасы сахара на конец года составят 2 млн. т., уменьшился на 0.2 млн.т. Потреблено сахара в 2,37 раза больше, чем вывезено. Основное потребление сахара осуществляется населением 61,5%.

Задача 3

Три предприятия отрасли выпускают изделие «А» и характеризуются следующими показателями:

Характеристики предприятий. Таблица 6

Предприятие отрасли	Объем пр-ва, тыс. шт.	Себестоимость изделия, руб.
	Базисный период	Отчетный период	Базисный период	Отчетный период
1	700	730	10	9,2
2	1000	1200	9,8	9,2
3	800	600	11,5	11,4

Рассчитать:

1. Индекс переменного состава.

2. Индекс постоянного состава.

3. Индекс структуры.

4. Исследуйте взаимосвязь между рассчитанными индексами. Укажите причины изменения средней себестоимости изделия «А» и оцепите влияние факторов на изменение средней себестоимости изделия «А». Сделайте выводы.

Решение:

1. Индекс переменного состава равен

I_п.с. = : = : = 0,9348 или 93,48%.

2. Индекс постоянного (фиксированного) состава равен

I_ф.с. = = = = 0,9475 или 94,75%.

3. Индекс структуры равен

I_стр = = : = : = 0,9866 или 98,66%

4. Взаимосвязь индексов:

I_стр = I_п.с / I_ф.с. = 0,9348/0,9475 = 0,9866.

Средняя себестоимость изделия «А» уменьшилась на 6,52% за счет уменьшения его себестоимости на каждом из предприятий.

Средняя себестоимость изделия «А» уменьшилась на 1,34% за счет изменения структуры производства.

Вывод: средняя себестоимость изделия «А» в основном уменьшилась за счет уменьшения себестоимости продукции каждого из предприятий.



Заключение

Задачи, поставленные в курсовой работе, были решены.

В теоретической части были рассмотрены понятие и сущность статистического анализа структуры, системы статистических показателей структуры и структурных сдвигов.

В практической части были решены задачи по темам средние величины, индексы и ряды динамики.

Статистические приемы и методы анализа позволяют проводить исследование конкретных социально-экономических структур в определенных условиях места и времени, которое заключается, прежде всего, в точном количественном измерении и соизмерении, выявлении пропорций и закономерностей. Структура сложного социально-экономического явления всегда обладает той или иной степенью подвижности, имеет свойство меняться с течением времени как в количественном, так и в качественном отношении. Поэтому большое практическое значение имеют изучение структуры в динамике, оценка структурных сдвигов, выявление и характеристика основных тенденций развития.



Список использованной литературы

1. Теория статистики: учебник/Р.А.Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалава; Под ред. Р.А. Шмойловой. - 4 -е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 656с.; ил.

2. Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 336 с.: ил.

3. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - 5-е изд., доп. И перераб. - М.: Финансы и статистика, 2001 - 440с.:ил.

4. Статистика: Учебник / И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под ред. Проф. И.И. Елисеевой. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2004.

Размещено на Allbest.ru

...