Виды статистических показателей

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Абсолютными величинами в статистике называются численности единиц и суммы по группам и в целом по совокупности, которые являются непосредственным результатом сводки и группировки данных.

Абсолютные величины - это именованные числа. Каждая из них имеет свои единицы измерения: штуки, тонны, метры, рубли, киловатты и пр.

Так, общий размер обувной промышленности может быть выражен числом предприятий, их продукцией и т.д., а продукция обувного предприятия может быть определена в количестве изделий разного размера, общем объеме продаж и т.п.

Абсолютные величины часто получаются путем определенных расчетов, целью которых чаще всего является приведение к соизмеримому выражению слагаемых, входящих в абсолютную величину. Так, например, прежде чем получить общее количество выпускаемой предприятием продукции, приходится приводить различные виды продукции к соизмеримым показателям. Чаще всего это делается с помощью условно-натуральных измерений, ценностного выражения, иногда через трудозатраты. Примером такого соизмерения может быть учет потребленного топлива с помощью условной единицы теплотворной способности горючего в количестве 7000 кал./кг. Чтобы подсчитать общий объем работы транспорта, складывают тонно-километры перевезенных грузов и пассажиро-километры, произведенные пассажирским транспортом, условно приравнивая при этом перевозку одного пассажира к перевозке одной тонны груза.

Иногда абсолютные величины того или иного статистического показателя рассчитывается на основе определенной теории и определенных правил. Так рассчитывается абсолютная величина национального дохода в рамках определенного отрезка времени и по определенным правилам.

Многие абсолютные величины представляются для учета и контроля в балансовой форме. Статистическая балансовая форма предполагает равенство дохода и расхода, равенство приходной и расходной частей.

Балансовая форма расчета очень удобна, поскольку позволяет определить не только суммарный показатель, но и отдельные слагаемые приходной и расходной части, которые невозможно учесть непосредственно.

Возможно исчисление абсолютных показателей также в динамической балансовой форме. Разность уровней показателя на конец и начало периода представляется как некая сумма его изменений в течение периода за счет изменения величин.

Так численность населения на конец года можно определить на основе сложения численности населения на начало года и величины прироста за счет родившихся и разницы умерших и выбывших.

Относительные величины являются важнейшими статистическими показателями дополняющие сведения абсолютных величин. Все познается в сравнении, гласит поговорка, поэтому сопоставление величин тех или других показателей является необходимостью в процессе раскрытия содержания интересующей нас статистической совокупности, особенностей ее структуры и динамики развития.

Каждая относительная величина представляет собой дробь, ее числителем является величина, которую хотят сравнить, а знаменателем - величина, с которой производится сравнение. Знаменатель относительной величины называется базой сравнения.

Таким образом, результатом такого сопоставления являются относительные статистические величины. Относительные величины используются в практике современной статистики как важное средство анализа деятельности отдельных предприятий, отраслей и всего народного хозяйства, как в динамике изменений структур народного хозяйства, так и в пространственных и временных показателях измерения.

Цель работы - изучить абсолютные и относительные величины, их природу, познавательные свойства и условия применения в экономико-статистическом анализе.

1. Виды статистических показателей

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений в условиях качественной определённости.

Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной задачи.

Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию.

Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления в данном месте и в данное время. Но в теоретических работах оперируют и абстрактными показателями или показателями-категориями.

Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения.

Например, показатели розничного товарооборота предприятий торговли в Москве и Томске в 1990 и в 1995 годах отличаются местом, временем и конкретными числовыми значениями, но имеют одну и ту же сущность, которая отражена в показателе-категории «Розничный товарооборот предприятий торговли».

Все показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения - на абсолютные, относительные и средние.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности - предприятие, фирму, кооператив и т.д. Примером индивидуальных абсолютных показателей может служить численность промышленно-производственного персонала предприятия, оборот торговой фирмы.

На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении (среднегодовая численность промышленно-производственного предприятия).

Сводные показатели в отличие от индивидуальных характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели подразделяются на объёмные и расчетные.

Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объёмом признака, может выступать в качестве объёмного абсолютного показателя (например, стоимость основных фондов предприятий отрасли), а может сравниваться с другой объёмной абсолютной величиной (например, с численностью промышленно-производственного персонала этих предприятий) или объёмом совокупности. В последних двух случаях получают объёмный относительный и объёмный средний показатели.

Расчётные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных задач анализа - измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т.д. Они также делятся на абсолютные, относительные и средние.

Важным классификационным признаком является и временный фактор. Процессы находят своё отражение в показателях либо на определённый момент времени, начало или конец месяца, года (например, численность населения, стоимость основных фондов), либо за определённый период - день, месяц, год (например, производство продукции, число заключённых браков, сумма страховых выплат).

В первом случае показатели являются моментными, во втором - интервальными.

В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Если первые характеризуют только один объект, то вторые получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам (например, соотношение численности детей дошкольного возраста и числа мест в детских дошкольных учреждениях и т.п.).

С точки зрения пространственной определённости показатели подразделяются на общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект в целом по стране, региональные и местные (локальные), относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.

В результате статистического наблюдения, сводки и группировки собранного статистического материала мы можем получить разностороннюю информацию об изучаемых явлениях или процессах. Итоговые данные по изучаемой совокупности в целом, по ее отдельным группам и подгруппам представляют собой обобщающие показатели. Они могут быть абсолютными и относительными. Эти показатели, с одной стороны, неотъемлемы от методов сводки и группировки, с другой - их обобщающее значение является началом следующей группы методов - статистического анализа, в котором абсолютные и относительные величины играют изначальную определяющую роль. В последующих главах методы статистического анализа будут усложняться за счет использования средних величин (гл. 9), рядов динамики (гл. 10), измерения взаимосвязей (гл. И) и комплексного аналитического подхода (гл. 12), но во всех этих аналитических способах абсолютные и относительные величины имеют свое значимое место.

Общеизвестно, что первоначально обобщающая информация обычно выражена в абсолютных данных: 2 млн преступлений, 1000 уголовных дел, 15 тыс. осужденных, 10 тыс. гражданских исков и т.д. Абсолютные показатели - величины суммарные, подсчитанные или взятые из сводных статистических отчетов без всяких преобразований. Они получаются в итоге сложения значений признаков различных юридически значимых явлений в результате их сводки и группировки. Абсолютные показатели - это именованные числа. Они выражают размеры качественно определенных социально-правовых или криминологических явлений (гражданских исков, браков, разводов, преступлений, заключенных, причин, несовершеннолетних правонарушителей и т.д.) в присущих им единицах измерения. Эти единицы могут быть натуральными (численность обвиняемых, вес изъятых наркотиков) и денежными (ущерб или вред, рассчитанный в рублях или иной валюте).

Абсолютные величины имеют большое научное и практическое значение. По ним можно судить о размерах преступных проявлений, численности осужденных, количестве рассмотренных гражданских исков, возмещении причиненного ущерба и других событиях. Некоторые показатели, выраженные в абсолютных величинах, достаточно убедительны. К примеру, в 1960 г. в США было совершено 2 млн. «серьезных» преступлений, а в 1990 г. - 14,5 млн. Приведенные данные красноречиво говорят как о высоком уровне преступности в США, так и о неблагоприятной тенденции ее роста за указанный тридцатилетний период.

Абсолютные показатели являются базовыми. Любые статистические операции (расчет относительных и средних величин, индексов или коэффициентов, построение статистических рядов или установление корреляций) основываются на абсолютных величинах. Однако их собственные аналитические возможности ограничены. По абсолютным сведениям, например, трудно судить об уровне преступности в разных городах или регионах и практически нельзя ответить на вопрос, где преступность выше, а где ниже, так как города или регионы могут существенно различаться по численности населения, территории и другим важным параметрам. Одно дело - город со 100-тысячным населением и другое - мегаполис с несколькими миллионами жителей. В последнем случае число преступлений будет многократно выше, но может быть совсем не настолько, на сколько в нем больше жителей. Тогда преступность в малом городе в расчете на население окажется выше, чем в большом.

Точно также по одним абсолютным данным учтенных и раскрытых преступлений в различных правоохранительных органах (милиции, прокуратуре, налоговой полиции) трудно ответить на вопрос, в каком из этих органов раскрываемость преступлений выше. В 1995 г. в Татарстане было зарегистрировано 59 417 деяний, а в Туве - 8377. Различия по безотносительным абсолютным показателям семикратные. Если же рассчитать число преступлений на одно и то же число населения, например, на 100 тыс. всех жителей, то в Татарстане этот показатель составит 1580,8, а в Туве - 2724,4, т.е. в 1,7 раза выше, чем в Татарстане.

Если рассчитать тот же показатель и на те же 100 тыс. жителей в возрасте уголовной ответственности, т.е. с 14 лет и старше, то в Туве (где рождаемость выше и доля несовершеннолетних больше) число преступлений на 100 тыс. жителей в возрасте уголовной ответственности составит 3990,1, а в Татарстане - 2011,6. По этим показателям преступность в Туве выше, чем в Татарстане, практически в 2 раза.

Таким образом, использование показателей преступности, соотнесенных с численностью населения, свидетельствует о существенной ограниченности аналитических возможностей абсолютных величин. Поэтому, если опираться только на них, можно прийти к ошибочным выводам. Такие ошибки нередко «допускаются» то ли из статистического невежества, то ли из политических спекуляций.

В Докладе о соблюдении прав человека в России, одобренном на заседании соответствующей комиссии при Президенте РФ 14 июля 1994 г., говорилось о недопустимо высокой смертности лиц, находящихся в местах лишения свободы (колониях). Это действительно серьезная проблема. Обратимся к данным. В 1990 г. в ИТК умер 3181 заключенный, что составляло 0,6% от общего числа лиц, отбывающих в них уголовное наказание. В последующие годы увеличивалось число заключенных и росла их смертность как в абсолютных показателях, так и в процентах. В 1995 г. умерло 6 486 человек, или 0,95% от общего числа «тюремного» населения. Это достаточное основание для тревоги правозащитников, ориентированных на защиту прав заключенных. Но если соотнести эти данные со смертностью в стране в целом, то выводы комиссии не совсем корректны, поскольку смертность заключенных была вдвое ниже, чем среди всех граждан в стране. Даже с учетом прибавления численности населения в России за счет рождения людей, а также за счет мигрантов и беженцев из стран ближнего и дальнего зарубежья, смертность в стране составила 1,8% от общей численности населения. Более детальное сопоставление одних и тех же возрастных групп в стране и местах лишения свободы подтверждает эти различия: безопасность личности в местах лишения свободы, как ни парадоксально это звучит, была более чем в два раза выше, чем на свободе.

Данный вывод не означает, что допустимо пренебрегать высокой смертностью лиц, находящихся в местах лишения свободы, но вряд ли будет справедливым то, что правозащитники, используя однобокую статистику абсолютных величин, акцентируют свое внимание только на спасении жизней преступников, пренебрегая массовой гибелью правопослушных граждан.

Приведенные примеры свидетельствуют о том, что объективный статистический анализ нельзя осуществить, опираясь только на абсолютные именованные числа. Во взаимосвязанном социальном мире социально-правовые и криминологические абсолютные величины не существуют сами по себе. Они связаны с целым рядом других показателей. Поэтому обращение к абсолютным данным должно быть лишь первым шагом в обобщении социально-правовых или криминологических реалий. Следующим шагом должен быть расчет многочисленных относительных обобщающих показателей, которые связывают абсолютные величины с другими данными и «объективизируют» их.

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При исчислении относительных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и относительные величины, получая новые относительные показатели. Важно лишь, чтобы эти величины были сопоставимыми по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, территории и другим параметрам.

Чисто технически можно сопоставить любые величины. Но такое сопоставление мало что дает, если эти величины не взаимосвязаны. Что даст, например, сопоставление количества рассмотренных гражданских дел в судах с объемом выпуска телевизоров, если даже какое-то количество исков было связано с телевизионной промышленностью и реализацией ее продукции? Ничего. Но сопоставление тех же гражданских дел с числом судей, их рассмотревших, с численностью населения, характеристикой истцов и ответчиков, со сроками рассмотрения дел и другими данными дает возможность получить важные обобщающие сведения о нагрузке гражданских судей, интенсивности обращения граждан в суды, распределении исков по группам истцов и ответчиков и т.д.

Единицы измерения сравниваемых величин должны быть одними и теми же или вполне сопоставимыми. Например, нельзя объективно выявить изменения преступности в России путем сопоставления учетных данных 20-х и 90-х гг., так как в 20-е гг. преступность как таковая не регистрировалась, а учитывалось лишь количество рассмотренных уголовных дел и число осужденных по ним правонарушителей. Числа преступлений, уголовных дел и осужденных - показатели контролируемые, т.е. взаимосвязанные, но не сопоставимые по единицам измерения. В одном уголовном деле может быть рассмотрено несколько преступлений и осуждена группа лиц; несколько осужденных могут совершить одно преступление и, наоборот, один осужденный - множество деяний. Числа преступлений, дел и осужденных сопоставимы с численностью населения, количеством персонала системы уголовной юстиции, уровнем жизни народа и другими данными одного и того же года. Более того, в течение одного года рассматриваемые показатели вполне сопоставимы и между собой. Можно, например, рассчитать, сколько осужденных или преступлений падает на одно дело, но нельзя, взяв за какой-то год число осужденных, сопоставить их с числом учтенных преступлений последующих лет.

Сопоставляемые данные обязательно должны соответствовать друг другу по времени или территории их получения либо по тому и другому параметрам вместе. Скажем, можно сравнивать преступность в Швеции и России, хотя эти страны несопоставимы по территориям и численности населения, но такое сравнение возможно за одни и те же годы; можно сравнивать преступность или судимость за разные годы, но на одной и той же территории, и т.д. Более детальные требования к сопоставимости показателей будут рассмотрены применительно к различным видам относительных величин.

Абсолютная величина, с которой сравниваются другие величины, называется основанием или базой сравнения, а сравниваемый показатель - величиной сравнения. Например, при расчете отношения динамики преступности в России в 1990-1997 гг. данные 1990 г. будут базовыми. Они могут приниматься за единицу (тогда относительная величина будет выражена в форме коэффициента), за 100 (в процентах), за 1000 (в промилле), за 10 000 (в продецимилле). В зависимости от размерности сравниваемых величин выбирают наиболее удобную, показательную и наглядную форму выражения относительной величины.

Если сравниваемая величина намного превосходит основание, то получаемое отношение лучше выразить в коэффициентах и разах. Например, преступность в СССР за 1956-1990 гг. увеличилась в 5,6 раза. Выражение в разах в данном случае будет показательнее, чем в процентах. Хотя можно сказать, что преступность возросла до 556,7%. Здесь нельзя говорить, что она возросла на 556,7%, поскольку реальный рост - 456,7% (556,7 - - 100%, за которые были приняты базовые данные). В процентах относительные величины выражаются тогда, когда величина сравнения не очень сильно отличается от базы. При малых различиях можно использовать промилле или продецимилле. Последние две формы выражения относительных величин в юридической статистике практически не применяются, но используются в социальной и демографической статистике, к которым нередко обращаются юристы. Например, рождаемость и смертность в демографической статистике исчисляются на 1000 душ населения, т.е. в промилле.

К относительным величинам примыкают индексы. В обшей и экономической статистике они имеют свое особое самостоятельное значение и поэтому в учебниках чаще всего излагаются в отдельной главе. В юридической статистике применение индексов ограничено и мы их рассматриваем вместе с относительными величинами. По сути своей они таковыми и являются.

Использование этих величин дает возможность лицу, изучающему юридически значимые явления и процессы, рассматривать их как в целом, так и по отдельным группам, во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления численности отдельных групп (видов) преступлений, дел, исков друг с другом, с их общим итогом, с прошлыми периодами, с численностью населения и т.д.

2. Абсолютные показатели

Абсолютные показатели всегда являются именованными числами. В зависимости от сущности исследуемых явлений, они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

В международной практике используются такие натуральные единицы измерения, как тонны, квадратные, кубические и простые метры, мили, километры, штуки и т.д.

В отдельных случаях для характеристики какого-либо явления используется произведение двух единиц. Например, показатели грузооборота и товарооборота оцениваемые соответственно в тонно-километрах и пассажиро-километрах, производство электроэнергии, измеряемое в киловатт-часах и т.д.

В условиях рыночной экономики наибольшее применение имеют стоимостные единицы измерения, дающие денежную оценку социально-экономическим явлениям. Одним из важнейших стоимостных показателей является валовой внутренний продукт, который в России за первый квартал 1994 г. составил 96,1 трлн. руб.

К трудовым единицам измерения относятся человеко-дни и человеко-часы.

3. Относительные показатели

Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой. По отношению к абсолютным показателям относительные показатели являются производными (вторичными). При расчёте относительного показателя абсолютный, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим или сравниваемым.

Показатель, с которым производится сравнение и который находится в знаменателе, называется основанием или базой сравнения.

Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, промилле, продецимилле или быть именованными числами. Если база сравнения принимается за 1, то относительный показатель выражается в коэффициентах, если база принимается за 100, 1000 или 10000, то относительный показатель соответственно выражается в процентах (0/0), промилле (0/00), продецимилле (0/000).

Проценты используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более чем в 2 - 3 раза. Проценты же свыше 200 - 300 обычно заменяются кратным отношением, коэффициентом. Так, вместо 470% говорят, что сравниваемый показатель превосходит базисный в 4,7 раза.

Относительные величины образуют систему взаимосвязанных статистических показателей. По содержанию выражаемых количественных соотношений выделяют следующие типы относительных величин.

Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение уровня исследуемого процесса за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) и уровня этого же процесса в прошлом

Если данный показатель выражен кратным отношением, он называется коэффициентом роста, при домножении этого коэффициента на 100% получают темп роста.

Так, например, если оборот торгов Московской межбанковской валютной биржи 10 июня 1994 года составил 49,65 млн. долларов, а 9 июня - 47,60 млн. долларов, то относительный показатель динамики или темп роста, будет равен (49,65/47,60)100% = 104,3%.

Сопоставляя показатели динамики разных явлений, получают еще один вид относительных величин сравнения - коэффициенты опережения (отставания) по темпам роста или прироста. Так, если производительность труда на предприятии возросла на 12%, а фонд оплаты труда увеличился на 7,5%, то коэффициент опережения производительности труда по темпам роста составит 112: 107,5 = 1,042; коэффициент опережения по темпам прироста равен 12: 7,5 = 1,60.

Для сравнения реально достигнутых результатов с ранее намеченными используются относительные показатели плана (ООП) и реализации плана (ОПРП).

Относительными величинами интенсивности выступают, например, показатели выработки продукции в единицу рабочего времени, затрат на единицу продукции, трудоемкости, эффективности использования производственных фондов и т.д., поскольку их получают сопоставлением разноименных величин, относящихся к одному и тому же явлению и одинаковому периоду или моменту времени. Метод расчета относительных величин интенсивности применяется при определении средних уровней (среднего уровня выработки, средних затрат труда, средней себестоимости изделий, средней цены и т.д.). Поэтому распространено мнение, что относительные величины интенсивности - это один из способов выражения средних величин

Заключение

статистический абсолютный показатель относительный

Изучая массовые общественные явления, статистика в своих выводах опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин.

В статистике все абсолютные величины являются именованными, измеряются в конкретных единицах (человеках, рублях, штуках, киловатт-часах, человеко-днях и человеко-часах и т.д.) и, в отличие от математического понятия абсолютной величины, могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, убыль, потери и т.п.)

Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не выявлены соотношения с другими абсолютными показателями. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин относительные показатели.

Относительная величина в статистике - это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Так как многие абсолютные величины взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев могут определяться через относительные величины другого типа. Основное условие правильного расчета относительной величины - сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Таким образом, по способу получения относительные показатели - всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов и т.п.

Виды относительных величин:

1. Относительные величины как результат сопоставления одноименных статистических показателей:

1.1. при сопоставлении с прошлым периодом: относительная величина динамики (характеризует изменение явления во времени) и относительная величина планового задания (рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в предшествующем периоде);

1.2. при сопоставлении с планом: относительная величина выполнения плана (определяется как отношение фактического уровня показателя в данном периоде к запланированному);

1.3. при сопоставлении части и целого или частей между собой: относительная величина структуры (характеризует долю отдельных частей в общем объеме совокупности) и относительная величина координации (характеризуют отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения);

1.4. при сопоставлении в пространстве: относительная величина наглядности (характеризуют сравнительные размеры одноименных абсолютных величин, относящихся к одному и тому же периоду, но к различным объектам или территориям);

2. Относительная величина как результат сопоставления разноименных статистических показателей: относительная величина интенсивности (характеризуют степень распределения или развития данного явления в той или иной среде, например, показатели выработки продукции в единицу рабочего времени, затрат на единицу продукции и т.д.).

Список литературы

1. Васильева Э.К., Лялин В.С. Статистика: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления, 2007 г. - М: ЮНИТИ-ДАНА, 399c.

2. Гинзбург А.И. Статистика, 2007 г. - СПб: Питер, 128c.

3. Гусаров В.М., Проява С.М. Общая теория статистики: Учебное пособие для вузов Изд. 2-е, перераб., доп., 2008 г. - М: ЮНИТИ-ДАНА, 207c.

4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 416 с

5. Лялин В.С.; Костыря Е.А.; Симоненко А.В.; и др. Правовая статистика: Учебник для вузов (под ред. Лялина В.С., Симоненко А.В.) Изд. 2-е, перераб., доп., 2008 г. - М: Юнити-Дана/ Закон и право, 255c.

6. Общая теория статистики / Под ред. Г.С. Кильдишева, В.Е. Овсиенко, П.М. Рабиновича, Т.В. Рябушкина, - М.: Статистика, 1980. - 423 с.

7. Общая теория статистики. Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной, - М.: Финансы и статистика, 2001. - 296 с.

8. Популярный экономико-статистический словарь-справочник / Под ред. И.И. Елисеевой, - М.: Финансы и статистика, 2003. - 192 с.

9. Теория статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой, - М.: Финансы и статистика, 2006. - 460 с.

10. Толстик Н.В., Матегорина Н.М. Статистика: Учебник для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования Изд. 3-е, доп., перераб., 2007 г. - РОСТОВ: ФЕНИКС, 352c.

11. Харламов А.И., Башина О.Э., Бабурин В.Т. и др. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 296 с.

12. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова.

Размещено на Allbest.ru