Предмет, метод, задачи и организация статистики

Методология агроэкономических исследований в статистике.

При осущ-нии стат.работ в с/х трад.методы стат.ки требуют модификации. Необходимо учитывать соц.экон. особенности с/х и технико - экономические, и протекающие в с/х воспроизводственные процессы. Данные отличия проявляются на всех этапах стат. исслед-ния – при орг-ции наблюдения, сводке данных и анализе полученных пок-лей. - Особенность стат.наблюдения в отрасли – 1.разнообразие форм и программ при сборе инф-ции, из-за большой числ-ти с/х к-р и жив-х и технол.процессов. 2.Сроки наблюдения – есть критич. технолог.процессы(уборка, посев, реализация продукции), когда большой объём работ надо вып-ть за короткий срок. -Учёт качеств-го состояния мас.явлений осущ-ся так же как в с/х. -Метод абстрагирования широко исп-ся в с/х.(абстрагируются от метеор-х условий отдельных лет, исп-зуя ср и типич. пок-ли).

Анализ рядов динамики.

29. Статистические ряды динамики: правила построения и задачи анализа. Ряд динамики - ряд числовых значений признаков расположенных в хронологической последовательности. Задачи статистического анализа рядов динамики:1. количественная оценка среднего уровня признака и оценка его колеблемости во времени. Рассчитывается средний показатель уровня и показатель вариации индивидуальных уровней. 2. характеристика количественного изменения признака во времени. Задача решается системой показателей динамики.3. характеристика направления изменения развития явлений (анализ тенденции). Задача решается с помощью методов выравнивания динамических рядов и формирование трендовых моделей. 4.характеристика устойчивых колебаний, оценка сезонности, цикличности. Решается с помощью индексов сезонности и аналитическая функция Фурье. 5. Статистическое моделирование динамических процессов. Решается с помощью комплекса методов: метод средней величины, метод трендовых и регрессионных моделей.6. Статистическое производство динамического процесса. Решается на основе результата моделирования и метода электрополяции – предположение, что тенденция останется в будущем. Ряды динамики м.б. построены по абсолютным, средним или относительным показателям. Характерно наличие 2-х элементов: t (дата) и У (показатель). Правила построения РД:1. Периодизация развития, т.е. расчленение его во времени на однородные этапы, в пределах которых показатель подчиняется одному закону развития. По существу, это типологическая группировка во времени.2. Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета.3. Величины временных интервалов должны соответствовать интенсивности изучаемых процессов. Чем больше вариация уровней во времени, тем чаще следует делать замеры, соответственно для стабильных процессов интервалы можно увеличить.4. Числовые уровни рядов динамики должны быть упорядоченными во времени. Не допускается анализ рядов с пропусками отдельных уровней, если же такие пропуски неизбежны, то их восполняют условными расчетными значениями.

30. Система показателей динамики.К показателям рядов динамики относятся: 1. Абсолютный прирост:At=Yt-Yt-1 Абс. прирост делится на: цепные A1=Y1-Y0; A2=Y2-Y1;базисные A1=Y1-Y0; A2=Y2-Y0. Базисный прирост∑Ац=Аб: цепные (Y1-Y0)+(Y2-Y1)+(Y3-Y2)=Y3-Y0;базисные (Y3-Y0)+(Y2-Y0)=Y3-Y2 2.Коэффициент роста:Kt=Kt/Yt-:цепные: K1=Y1/Y0;K2=Y2/Y1 базисные: K1= Y1/Y0; K2=Y2/Y0; 3. Темп роста: K%= K*100% 4. Темп прироста:T=(K-L)*100= K%-100%= At/Yt-15.Абсолютное значение 1% прироста: процентное определение по разным объектам не сопоставимы друг с другом, процент изменения в анализе дополняют абс знач1% изменений Пt=At/T(%). Средние показатели динамики1. Ср уровень РД: а) интервальный ряд с равным промежутком времени: Ycp.t=∑Yt/n;б) интервальный ряд с не равными промежутками времени: Ycp.t =∑Yt*T/∑T; Т- продолжительность интервала в течении которого показатель не меняется; в) моментный ряд динамики с равными промежутками времени: Ycp.t= Y2* Y0+ Y1* Y2+..+Y2* Yn/n-1 г) ряд моментный с разными промежутками времени: Ycp.= ((y0+y1/2)* T1+(y1+y2/2)* T2+(y3+y2/2) *T3)/ ∑T= (∑(yt+yt-1/2)*T)/ ∑T 2. Определение среднего абсолютного прироста: A cp.=∑Ay/n=Yn-Y0/n 3.Средние коэффициент роста: K cp.= корень n степени из ПКy= корень n степени из yn/y0.4. T cp.=(K cp.-1)*100– показывает на сколько % за каждый период времени происходит изменение показателей.

31. Изучение сезонных колебаний в динамике.В РД, наряду с долговременными тенденциями роста или снижения их уровня, нередко встречаются периодические колебания. Они так же носят закономерный, систематический характер, но при этом через определённый промежуток времени величина признака возвращается к исходному уровню. Ещё более заметные циклические колебания можно наблюдать при рассмотрении рядов динамики по кварталам, месяцам, декадам в пределах одного года; они прямо связаны со сменой времён (сезонов) года, поэтому их называют сезонными колебаниями. Устойчивые сезонные колебания происходят одновременно с изменениями уровней ряда под влиянием долговременных тенденций и случайных причин, в связи, с чем возникает специальная задача выявления их закономерностей, выявления сезонной составляющей из общей вариации ряда. При отсутствии сезонности и сдвигов, обусловленных долговременной тенденцией, ежемесячные уровни динамического ряда будут примерно одинаковыми, и различаться только из-за случайных колебаний. Сезонность приводит к тому, что в одни месяцы эти уровни будут ощутимо выше среднего, в другие ниже среднего. При анализе сезонности из фактических помесячных уровней исключают изменения, обусловленные общей тенденцией (тренд), а так же случайные колебания; на основе полученных данных рассчитывают индексы сезонности, характеризующие величину периодических колебаний уровней ряда по месяцам и кварталам года.

32. Статистическое прогнозирование динамических рядов.Одно из важнейших практических применений статистического изучения тенденций динамики и колеблемости состоит в прогнозировании на его основе возможных оценок величины изучаемого признака. Прогнозирование на основе измерения тренда и колеблемости один из методов статистического прогнозирования. Стат прогноз – это вероятностная оценка возможностей развития того или иного объекта (процесса) и величины его признаков в будущем, полученная на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода. Стат п-з предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятных возможностей ожидаемых значений признаков. Для данной цели необходимо, чтобы прогностическая модель имела достаточную точность или допустимо малую ошибку прогноза. Ошибка статистического прогноза будет тем меньше, чем меньше срок упреждения – временной промежуток от базы прогноза до прогнозируемого периода, и чем длиннее база прогноза – прошлый период, однородный по закономерностям развития, на основе информации за который построена прогностическая модель. Прогнозирование всегда опирается на опыт развития изучаемого явления в прошлом. Поэтому любой прогноз как выход за пределы изучаемого периода можно рассматривать как экстраполяцию. Прогноз выражается как в виде точечной или интервальной оценке. Точечный прогноз есть оценка прогнозируемого показателя в точке (в конкретном году, месяце, дне, середине периода прогноза) по уравнению, описывающему тенденцию показателя. Интервальный прогноз по типу прогнозируемого показателя распадается на три вида: прогноз вероятных границ тренда; прогноз вероятных границ уровней отдельных лет с учетом их возможной колеблемости относительно тренда; прогноз вероятных границ ср-годовых уровней динамического ряда.

33. Приемы аналитического выравнивания динамических рядов.Аналитическое выравнивание ряда динамики используется для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени. Способами выравнивания динамического ряда являются: укрупнение периодов, расчет групповой средней, расчет скользящей средней, метод наименьших квадратов:1.Укрупнение периодов — применяется, когда явление в интервальном ряду выражено в абсолютных величинах, уровни которых суммируются по более крупным периодам. Применение возможно при кратном числе периодов.2.Вычисление групповой средней — применяется, когда уровни интервального ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах, которые суммируются, а затем делятся на число слагаемых. Способ применяется при кратном числе периодов.3.Расчет скользящей средней — применяется, когда уровни явлений любого ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах. Данный метод применяется при наличии некратного числа временных периодов достаточно длинного динамического ряда. Данный метод применяется, когда не требуется особой точности, когда имеется достаточно длинный ряд и можно пренебречь потерей двух значений ряда; в случаях, когда изучается развитие явления под влиянием одного или двух факторов.4.Метод наименьших квадратов применяется для более точной количественной оценки динамики изучаемого явления. Этим способом получаются такие выровненные значения уровней ряда, квадраты отклонений которых от истинных (эмпирических) показателей дают наименьшую сумму.

34. Приемы выявления основной тенденции в динамическом ряду.В ряду динамики основная тенденция нередко гасится влиянием случайных причин. Для целей выявления тенденции изменения показателя, статистика разработала ряд приемов сглаживания рядов динамики. Все приемы сглаживания делят на:1.приемы механического выравнивания (выравнивание по определенному абсолютному приросту)2.приемы аналитического выравнивания (по среднему коэффициенту роста)3.прием укрупнения периодов (метод наименьших квадратов)4.метод скользящей средней.Прием укрупнения периодов -сущность в том, что исходные уровни замещаются средними значениями признака за более продолжительный период времени. При осреднении случайная вариация погашается (частично) и тенденция проявляется более четко. Выбор периода осреднения:1.Если явлению свойственна внутренняя цикличность, то период осреднения должен быть кратным циклу. Чтобы полностью избавиться от климатических различий период осреднения должен быть = 11 – 12 годам. 2.Метод скользящей средней – это тот же прием округления периода, только период сдвигается на одну дату. Приемы аналитического выравнивания.1.Выравнивание по среднему абсолютному приросту. Последовательность: определяется средний абсолютный прирост по формуле: Ā= SA : n = (Y_n – Y₀) : n y _t=y₀ + Āt, где t – порядковые номера дат. Графически выравнивание представляет собой прямую линию, соединяющую начало и конец ряда динамики; если срединные значения сильно отклоняются от этих величин, то данный прием выравнивания искажает прием тенденцию развития. Поэтому его целесообразно использовать в случае равномерно нарастающих (убывающих) рядов.2.По среднему коэффициенту роста. Наблюдаются те же недостатки, что и у первого приема. Целесообразно использовать для равноускоренных рядов, т.е. когда относительные изменения примерно = друг другу. - определяем: К= ⁿÖ(y_n : y₀) - на основании К рассчитываем выровненную урожайность: y _t = y₀×K^t, где t – порядковый номер дат. 3.Выравнивание методом наименьших квадратов. Тренд – это функция, отражающая динамические изменения (может быть линейная и нелинейная) -линейный тренд (уравнение прямой: y_t = a₀ + a₁t), где а₀ и а₁ – параметры уравнения;-система уравнений для выравнивания по прямой Sу = n×a₀ + a₁St или Syt = a₀St + a₁ St²; -если за 0 принять середину ряда динамики, то St=0, и тогда система упрощается и принимает следующий вид: 1)Sу = n×a₀; 2)Syt = a₁St². В любом случае, критерием наилучшего способа выравнивания является минимальное отклонение выровненного уровня от фактических данных.

35. Статистическое моделирование динамических рядов.Модели, которые построены по данным, характеризующим один объект за ряд определенных последовательных периодов, называется моделями динамических рядов. Динамический ряд – это совокупность значений определенного показателя за несколько последовательных периодов времени. Каждый уровень динамического ряда может формироваться из трендовой (Т), циклической или сезонной компоненты (S), а также случайной (E) компоненты. Модели, где временной ряд представлен в виде суммы перечисленных компонентов называются аддитивными, если в виде произведения – мультипликативными моделями. Аддитивная м-ль: Y = T + S + E; Мультипликативная м-ль: Y = T * S * E Построение модели динамического ряда:1.производят выравн-е динамич ряда (например, методом скользящей средней); 2.рассчитывают значения сезонной компоненты;3.устраняют сезонную компоненту и получают выровненный ряд;4.проводят аналитическое выравнивание уровней (T и Е) и расчет значений Е с использованием полученного уравнения тренда; 5.рассчитывают значения T и Е ; 6.рассчитывают абс и относ ошибки; Аналитическое выравнивание времен рядаПостроение аналитической ф-ции при моделировании тренда, в любой задаче на временные ряды, называют аналитическим выравниванием вро ряда и в осн применяются ф-ции: линейную, степенную, гиперболич-ю, параболическую. Параметры тренда опр-ются как и в случае линейной регрессии методом МНК, где в качестве независимой переменной выступает время, а в качестве зависимой переменной – уровни временного ряда. Критерием отбора наилучшей формы тренда служит наибольшее значение коэффициента детерминации, критерии Фишера и Стьюдента. Автокорреляция в остатках – кор-ная зависимость м/д значениями остатков за текущий и предыдущ моменты времени. Для определения автокорреляции остатков исп-ся критерий Дарбина – Уотсона: d = (cум(Et-Et-1)² )/сум Е_t кв. (пометка ниж гр сумм : t=2 u t-1).

36. Индексы: назначение и правила построения. Строение индекса: 1)величина, применение которой мы находим (индексируемая Þ q) 2)коэффициент соизмерения; позволяет разнородные элементы привести к сопоставимому виду (р). Задачи: 1)оценит степень выполнения плана по группе разнородных продуктов по предприятию или отрасли в целом 2)охарактеризовать абсолютные и относительные изменения сложных явлений во времени и пространстве 3)определить степень влияния факторов на те или иные результативные показатели. (между факторами и результатами в индексах функциональный характер связи) 4)оценить влияние структурных сдвигов в составе сложного явления на результативный показатель

37. Классификация индексов.1. По содержанию индексируемых величин: 1) объемных показателей (изменение числа единиц совокупности или объема явления). Индекс физического объема продукции: I=Sq₁×p₀ / Sq₀×p₀. Та величина, которая сравнивается, называется текущей или отчетной величиной, а та, с которой сравнивают называется базисной отчетной величиной. Индекс называют по индексируемой величине: индекс животных, индекс посевных площадей 2) индексы относительных показателей: Ip =Sq₁×p₁ / Sq₁×p₀ , (руб/ед). например: индекс производительности труда, индекс себестоимости, … урожайности и др. 2. В зависимости от базы сравнения: 1) плановые индексы (базой сравнения выступают плановые показатели) 2) динамические индексы (прошлый период времени) 3) территориальные индексы (числитель и знаменатель относится к разным террит.) 3. По степени охвата явления: 1)индивидуальные – характеризует изменение одного элемента. 2) групповые– отражают изменение группы элементов, имеющих общность, но непосредственно не сопоставимых: индекс объема производства продукции растениеводства 3) общие – измеряют изменение всей совокупности: индекс объема производства с/х продукции. В анализе общий индекс должен дополняться групповыми индексами, т.к. это позволит выявить как уменьшение отдельных частей, которые могут сказаться на общем результате. По базе сравнения: базисные и цепные

40. Индексный анализ объемных показателей в разнородных совокупностях.В системе эк индексов различают индексы:1)Постепенного(фиксированного состава)-это тот в кот меняется только 1 величина:(индекс цены, объёма, производительности и себестоимости).2)Переменного состава- это отношение 2-х переменных величин:(индекс стоимостного объёма продукции, стоимостной индекс производительности труда, индекс ср затрат на 1 руб продукции). Сущ индексного анализа состоит а разложении индексов переменного состава на индексы постоянного состава с целью опр роли факторов в общем изменении. Разложение индексов для разнородных элементов: Iстоимостного объёма продукции=Iкол-во*I_р, Σq₁p₁/Σq₀p₀ =Σq₁*p₀/ Σq₀p₀* Σp₁q₁/ Σp₀q₁. I произ.труда =Σq₁*p_сопоставимо_е/ ΣT₁* Σq₀* pсопоставимое/ ΣT₀ =Σq₁*pсопоставимое/ Σq₀*pсопоставимое* ΣT₁/ ΣT₀. (Σq₁*pсопоставимое/ Σq₀*pсопоставимое₌I_q. ΣT₁/ΣT₀=I_t). Iпроиз труда= I_q/I_t. Iср.затрат= (Σz₁*q₁/Σq₁*pсопоставимое)/ (Σz₀*q₀/ Σq₀*p_сопоставимо_е)= (Σz₁*q₁/Σz₀*q₀)/ (Σq₁*p_сопоставимое/Σq₀*pсопоставимое). Σz₁*q₁/Σz₀*q₀= I_{общ затрат.}I_{ср.затрат на 1 руб продукции} =I_{общ затрат}/I_q. Доля однородных элементов(Σq₁-множественное суммирование разных видов мяса и овощей). Индексная схема:I_{общ.объёма явл}= I_{объёма и структуры явл}*I_{объёма показателей}. Х-урожайность ц/га, q- кол-во (с га),х*q=валовый сбор, х+q=суммарный валовый сбор, Σx_i*q_i=объём явления валового сбора. I_{общ.объёма}=Σх₁*q₁/Σx₀*q₀= (Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* (Σx₁*q₁/Σq₁*x₀). Σq₁*x₀/Σq₀*x₀= I_{объёма и структуры}. Σx₁*q₁/Σq₁*x₀= I_{качественного показателя.} I_{объёма явления} =Σq₁/Σq₀*(Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* Σq₁/Σq_0. Σq₁/Σq₀= I_{объёма показателя.} Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* Σq₁/Σq₀= I_{структуры посевных S.}

44. Национальное богатство в системе макроэкономической статистики. Национальное богатство – это совокупность материальных ресурсов, учтенных и вовлеченных в экономический оборот природных богатств, которыми общество располагает на определенный момент времени. Воспроизводство накопленного богатства осуществляется за счет производства продукта. Показатели накопленного богатства характеризуются условиями производства и жизни людей. Общественный продукт – результат процесса производства. Накопленное богатство измеряется в денежных и натуральныхизмерителях. Натуральные используются для отдельных элементов богатства, денежные исчисляют все национальное богатство. В системе национального богатства под национальным богатством понимают совокупность накопленных экономических активов (не финансовых и чисто финансовых) по состоянию на определенный момент времени.. Чистые финансовые активы – это стоимостные финансовые активы за вычетом финансовых обязательств перед другими странами. Экономический актив – это ресурс страны, являющийся необходимым условием для существования процесса производства и обеспечения жизни людей. Признак экономического актива – это возмож. получение экономической выгоды их собств.

46. Система показателей земельного фонда.Размеры изучаемого составаземли. -по территории; -по формам собственности; -по целевому назначению; -по землепользованию; -по виду угодий; По формам собственности: -гос. собственности (бессрочное пользование, краткосрочное–до 3 лет, долгосрочное–свыше 3-х); -муниципальная собственность; -частная собственность По целевому назначению: -с/х назначения (41%); -земли промышленности, транспорта, связи, космического обеспечения и др наук (1%); -земли особо охраняемых территорий (1,7%); -земли лесного фонда (49%); -земли водного фонда (1%); -земли гос. запаса (6%) По категории землепользователей. Все земли, кроме гос. запаса, находятся в составе у конкретных граждан и организаций. По виду угодий: -с/х угодья = 100% (из них: пашня = 59%, залежи = 0,7%, многолетние насаждения = 0,9%, сенокосы = 10%, пастбища = 28%) -не с/х угодья = 100% (из них: оленьи пастбища = 22%, леса = 51%, болота, застроенные территории, овраги = 27%) Движение земельного фонда - трансформация одного вида угодий в другие. Для получения показателей трансформации угодий исп-ся баланс земельных угодий в виде шахматной таблицы, где указывается, в угодье каких видов превращается данное угодье и за счет чего оно расширяется. Показатели качественного состояния угодий. -удельный вес с/х угодий в общей площади земли (степень с/х освоенности территорий); -удельный вес пашни в площади с/х угодий (коэффициент распаханности); -удельный вес пахотно-пригодной земли вне с/х угодий (потенциал возможного расширения земли) Показатели засоленности, заболоченности, каменистости и т.д. Выход продукции на единицу площади. -в стоимостной оценке (по разнородной продукции) -в натуральных измерителях (по однородной продукции)

45. Содержание и направления анализа показателей ресурсов предприятий.Показатели испол-я рес-в харак-ют рез-т целесообр-го их применения в процессе производства:-абсолютные пок-ли(времени работы и использования ресурсов(Т),объем выполненных работ(Q),обработанная площадь,обслуженное поголовье)Показатели рассм-ся в целом,по видам,внутри в соотн-нии с объемами ресурсов и м/у собой.по ним также изучают пок-ли объема,состава,движения,формирования,размера,качества. Также получают показатели затрат,отражающие использование всех ресурсов вместе взятых. Схема анализа пок-лей испол-я машин.Использование машин, в конечном счете, хар-ся объемом выпол. ими работы. Объем работы кажд. ед. оборудования складывается из ср. продолж-ти работы оборудования и выработки в ед. времени. В связи с этим особое зн-ние имеют след. пок-ли: коэф-т исп-я оборудования по времени, по мощности и интегральный (суммарный) коэф-т исп-я оборудования. Коэф-т исп-я оборудования по времени представляет отн-е ср. факт. продолжительности работы оборудования к возмож­ной продолжительности. В анализе за базу нередко берется режимное раб. время (время, соответствующее технологиче­ским возможностям). При анализе выполнения плана производится также сопоставление со временем, установленным планом. Коэф-т использования оборудования по мощности исчисляется отдельно для силового и производственного оборудования. Для силового оборудования - это отн-е фактически развитой мощности к установленной. Использование мощности производственного оборудования хар-ся отн-ем фактич. выработки в ед. времени к выработке возможной. Полный коэф-т исп-я оборудования или коэф-т интегральной нагрузки - отн-е фактич. выработки за опр. период к возмож­ной выработке. Он явл. результативным коэффициентов исп-я оборудования по времени и мощности. Коэф-т исп-я оборудования по времени объединяет пок-ль исп-я наличного парка машин и пок-ль исп-я раб. дня. Пок-ль исп-я наличного парка машин – отн-е ср. числа фактически работающих машин к среднеспис. их числу. Пок-ль исп-я раб. дня машины – отн-е времени работы машины в течение дня к календарной продолжительности раб. дня. При анализе исп-я тракторов и автотранспорта нужно разложить общ. пок-ли исп-я на составляющие их пок-ли. Гл. задача состоит в том, чтобы установить какие факторы и в какой ст. влияют на каждый из этих част. пок-лей исп-я. При анализе исп-я автотранс­порта, следует учесть, что на ст. исп-я особое влияние оказывают обеспеченность резиной, обратными грузами, приспособленность кузовов для полной загрузки соответствующи­ми видами грузов, механизация погрузки и разгрузки, качество дорог.

47.Экономико-статистический анализ использования земельных ресурсов в сельском хозяйстве. Посевная площадь – это площадь, на которой высеяны семена. Размер посевных площадей: 1.Физическая площадь, занятая посевами как показатель бесповторного счета. 2.Убранная обработанная площадь может содержать повторный счет Существует 4 показателя площадей: 1)обсемененная площадь. Вся площадь, на которую высеяны семена; содержит повторный счет 2)весенняя - продуктивная – площадь сохранившихся посевов к моменту окончания весеннего сева; не содержит повторного счета 3)уборочная площадь – содержит прогрессивный счет 4)фактическая убранная площадь – меньше уборочной площади на величину неубранных посевов по различным причинам 1)Состав посевных площадей по группам культур: зерновые, зернобобовые, технические, картофель, овощебахчевые, кормовые. 2)Состав посевных площадей по биологич-м особен-м: озимые, яровые 3)Состав посевных площадей по характеру конечного пользователя: семенная, продовольственная, фуражная

41. Приемы оценки структурных сдвигов в социально-экономических явлениях. При изучении динамики качественных показателей приходится определять изменение средней величины индексируемого показателя, которое обусловлено взаимодействием двух факторов - изменением значения индексируемого показателя у отдельных групп ед-ц и изменением структуры явл. Под изменением структуры явления понимается изменение доли отдельных групп ед-ц совок-ти в общей из численности. Так как на изменение ср значения показателя оказывают воздействие несколько факторов, возникает задача определить степень влияния каждого из факторов на общую динамику средней. Эта задача решается с помощью индексного метода, т.е. путем построения системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов. Индексом переменного состава называется индекс, выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся к разным периодам времени. Например, индекс переменного состава себестоимости продукции одного и того же вида рассчитывается по формуле: Iпс=z^1/z^0 = (åz1q1/åq1)/ (åz0q0/åq0), где Iпс – индекс переменного состава. Индекс переменного состава отражает изменение не только индексируемой величины (в данном случае себестоимости), но и структуры совокупности (весов).Индекс постоянного (фиксированного) состава - это индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины. Индекс фиксированного состава определяется как агрегатный индекс. Так, индекс фиксированного состава себестоимости продукции рассчитывают по формуле: Idpс=(åz1q1/åq1)/ (åz0q1/åq1) = åz1q1/åz0q1, где Idpс - индекс фиксированного состава. Под индексом структурных сдвигов понимают индекс, характеризующий влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня себестоимости): Icс=(åz0q1/åq1)/ (åz0q0/åq0)= (åz0q1/åz0q0)/ (åq1/åq0),где Icс - индекс структурных сдвигов. Наряду с агрегатными индексами в статистике широко используют индексы средних уровней признаков: IXср=X1ср/X0ср, где X1ср - средний уровень изучаемого признака X за отчетный период, а X0ср - его базисное значение (за прошлый период, по другой совокупности, по плану и т.д.). Средние уровни могут быть рассчитаны по группе однородных или разнородных элементов. Рассмотрим сначала индекс среднего уровня по однородной совокупности, элементы которой поддаются непосредственному суммированию. В общем виде индекс среднего уровня IXср в процессе его анализа разлагается на два составляющих: индекс уровня признака IX и индекс структуры Iстр, так что IXср=IXIстр, или IXср= X1ср/X0ср= (X1ср/Xуслср) (Xуслср/X0ср); IXср=∑d1Х1/∑d0Х0 =(∑d1Х1/∑d1Х0) (∑d1Х0/∑d0Х0). Индекс структуры. Разложение общ объема сложных явл возможно по двум схемам. 1-я схема – общая, применяется для любых совок-тей. В этом случае общий индекс разлагается на средний индекс значения признака х и индекс численности и структуры единиц совокупности. IW==∑S1x1/∑S0x0= (∑S1x1/∑S1x0) (∑S1x0/∑S0x0)= IxIстр. 2-я схема применяется для явления, численность ед-ц которых м.б. непосредственно просуммирована в натуральном выражении. Это позволяет рассчитать индекс численности ед-ц IS=∑S1/∑S0, а индекс численности и структуры разложить на 2 индекса – численности и структуры отдельно: Iстр=(∑S1x0/∑S0x0)/(∑S1/∑S0). В итоге индекс общ объема сложного явления разлагается на три индекса: Iобъема явления = Iобъема совокупности * Iпризнака * Iструктуры.

43. Статистические модели урожайности культур и продуктивности сельскохозяйственных животных. Наряду с трудностями пров-ия стат-кого набл-ия это вызвано целым рядом причин. 1)Сложность категорий урож-ти и продукт-ти как резул-ых признаков, множ-во пок-лей их уровня, необходи­мость рассм-ия всей их системы и выбора наиболее важных для углубленного анализа с учетом поставленных задач и имеющейся ин­формации. 2)Многообразие факторов урож-ти и проду-ти (почвы, климат, кач-во жив-х, интенсификация, агротех­ника, зооветеринарные мероприятия) и хара-х их пок-­лей. 3)Особ-ти вариации фак-ов урож-ти и продукт-ти. Если пок-ли кач-ва почв и климата относ-но устойчивы во времени и изм-ся в 1-ую очередь в пространстве (по тер-рии), то ост-ые фак-ры более изменчивы и варьируют как в пространстве, так и во времени. 4)Различная степень влияния каждого фактора на рез-т в зави­с-ти от места и времени, культур и видов жив-ых, сочетания фактора с др-и. Это требует дифференц-ого подхо­да, углуб-го анализа, его постоянного повторения с учетом ме­няю-ся условий. Установленная при одних условиях эф-сть того или иного фактора в др-х усл-ях может оказаться со­вершенно иной, что потребует дополнительных оценок. 5)Разл-й хар-р изучаемых стат-х совок-тей и разные источники данных. Организации и хоз-ва, произв-­ные участки, фермы хар-тся хоз-ными данными, всем комплексом факторов урож-ти и продукт-ти в динамике и пространстве, а опытные участки земли и экспер-ные группы жив-х - заданными экспериментаторами факторами и сопутст­вующими условиями проведения опытов (почвы, метеоусловия, кормление). В каждой из сов-стей урож-ть и про­дук-ть могут изучаться в разных направлениях: в динамике, по территории, одновременно во времени и в пространстве. Сод-ние и схема анализа опреде-ся в 1-ую очередь ха­р-ром сов-сти, ее размерами и сложностью (страна, регион, группа предприятий, длительный опыт или ряды динамики), а также целями исслед-ия. Осн задачи стат изучения ур-ти и пр-ти: 1)выявление различий в уровне урож-ти культур и продукт-ти жив-х по исследуемому массовому явлению как объекту ста­т-ого анализа; 2) анализ влияния комплекса фак-ров на урож-ть и проду-ть, их уровень и динамику; 3) оценка степени и стат-кой достов-ти влияния отд-ых факт-в или их однор-ых групп.

49. Пок-ли агротехники с.х.культур.Агротехника возделывания любой культуры хар-ся составом работ и применяемых при их осуществлении ресурсов ( техника, удобрения и др.) Набор показателей агротехники специфичен для каждой культуры и во многом зависит от вида почв, метеорологических и организационно – экономических условий ведения производства. Показатели агротехники: Объемы работ и вложений характеризуются в первую очередь абсолютными показателями за период: площадь зяблевой вспашки, объемы внесения удобрений количество обработок болезней и вредителей, площадь уборки и объем собранной продукции. Для оценки уровня агротехники определяются относительные показатели в расчете на 1 га посевной площади: 1 расход материальных ресурсов 2 распространенность ( плотность) работ Состав и качество работ и вложений учитывают по их видам с подразделением по подвидам и качеству. Качество работ и вложений характеризуется частными показателями: глубина вспашки или заделки семян, степень рыхления почвы при вспашке и бороновании, равномерность внесения и разбрасывания удобрений и т.д. Способ проведения работ и форма вложений характеризуется относительными показателями структуры ( например доля комбайновой уборки) и качественными признаками. Сроки проведения работ и вложений характеризуется их общей прод-тью (в часах, днях или неделях), а также долей работ и вложений, проведенных в оптимальные сроки. Таким образом система показателей агротехники весьма обширна и дифференцирована по культурам.

53. Показатели оборотных средств в сельском хозяйстве Обор Ф: Матер-ые (семена, корма, удобрения, зап.части,молодняк жив-ых); нематер-ые(фин-е)активы(ден-е ср-ва, дебит-я задолж-ть). Величина потребл-х обор-х ср-в возобновл-ся за счет выручки или в натур-ом выраж-ии из прод-ции данного года. Суммарное выражение потр-ых обор-ых ср-в наз-ся матер-ми затратами. Матер-ёмк прод= МЗ(стоим)/ВП(стоим); Кормоёмкость=К(ед, стоим.)/ Q(объем) Коборач-ти= Выручка/об.ср-ва(среднегод); Тоборота=365/Об.ср-ва пр-ва

42.Статистическое изучение причинно-следственных связей в экономике и социальной сфере.Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. При функциональной связи величине факторного признака соответствует одно или несколько значений функции. Этот вид связи часто проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции. Корреляционная связь (неполная) проявляется в среднем, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные значения функции. Понаправлению связи бывают:- прямыми (положительными), когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака;- обратными (отрицательными), при которых рост факторного признака сопровождается уменьшением функции. Относительно своей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными. В первом случае между признаками в среднем проявляются линейные отношения. Нелинейная взаимосвязь выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой в среднем нелинейно. Если характеризуется связь двух признаков, то ее называют парной. Если изучается связь более двух переменных, то называют множественной. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Методы оценки тесноты связи подразделяются на: Параметрические (корреляционные) основаны на использовании оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. Непараметрические методы не накладывают ограничений на законы распределения изучаемых величин. Парная множественная корреляции. Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками являе<