Переоценка ВВП в постоянных ценах

Для исчисления ВВП в постоянных ценах существуют такие общие методы переоценки.

Метод дефлятирования, который основан на использовании индексов цен (чаще всего применяется формула Ласпейреса, где в качестве весов используются данные базисного периода).

Метод двойного дефлятирования Суть метода дефлятирования состоит в том, что при расчете объема продукции текущего периода в постоянных ценах используют индекс-дефлятор ВВП, который исчисляется путем соотнесения объемов ВВП данного периода соответственно в текущих и постоянных ценах:

где - объем ВВП текущего периода в фактических ценах.

Затем для расчета объема продукции текущего периода в постоянных ценах объем произведенной или потребленной продукции текущего периода в фактических ценах делят на соответствующий индекс-дефлятор цен.

Метод экстраполяции, основанный на использовании индексов физического объема, используется в случае отсутствия информации о ценах, но при этом есть данные об изменении объемов выпуска продукции или оказанных услуг.

Индексом физического объема ВВП называют показатель, который представляет собой отношение объемов ВВП данного и предшествующего периодов, выраженных в одних и тех же постоянных ценах:

(12.7)

где - объем ВВП базисного периода в постоянных ценах; - объем ВВП текущего периода в постоянных ценах (реальный ВВП).

Затем объем продукции базисного периода в сопоставимых ценах умножается на индекс физического объема продукции для получения оценки объема продукции текущего периода в постоянных ценах.

Метод прямой переоценки (переоценка по элементам затрат) служит для переоценки в постоянных ценах показателей стоимости нерыночных услуг в сферах управления, здравоохранения, бюджетной науки и заключается в дефлятировании элементов затрат, т.е. тогда, когда продукция достаточно однородна.

30.Риск – возможная опасность потерь, вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов деятельности человека. Как экономическая категория, риск представляет собой событие, которое может произойти или не произойти. В случае совершения события возможны три экономических результата: отрицательный (проигрыш, ущерб, убыток), нулевой, положительный (выигрыш, выгода, прибыль). Риском можно управлять, но эффективность организации управления во многом определяется классификацией риска.

Выделяют следующие виды рисков:

1) по причине возникновения:

– объективные (принципиальные) – риски, причины которых неподконтрольны человеку и обезличены. Последствия данных рисков могут быть значительными. К объективным рискам относят стихийные бедствия (землетрясения, наводнения, цунами, ураганы, извержения вулканов и другие проявления стихийных сил природы). Войны, социальные потрясения и политическое вмешательство также входят в этот тип рисков;

– субъективные (конкретные) – риски, причины которых могут быть персонифицированы, т. е. могут быть привязаны к конкретной личности. К данным рискам относят кражи, пожары, дорожно-транспортные происшествия и другие проявления, основанные на отрицании или игнорировании объективного подхода к действительности;

2) по воздействию на объект страхования:

– внутренние риски, связанные непосредственно с транспортировкой груза на конкретном транспортном средстве (пожары, взрывы, повреждение груза при погрузке, укладке, выгрузке, заправке топливом, халатность персонала, в частности водителя);

– риски, воздействующие на груз извне (угроза распространения пожара, стихийного бедствия, угроза столкновения с другим транспортным средством, различные криминальные действия, а также запрещающие распоряжения властных структур);

– риски, воздействующие на другие объекты из-за происшествий с грузом (распространение пожара, взрывы, повреждение другого груза, нанесение вреда людям);

3) по виду:

– природно-естественные – связаны с проявлениями стихийных сил природы: землетрясение, наводнение, пожар, буря и т. п.;

– экологические риски – риски, связанные с загрязнениями окружающей среды;

– политические риски – риски, связанные с политической ситуацией в стране и деятельностью государства: невозможность осуществления хозяйственной деятельности вследствие военных действий, революций, введение моратория на внешние платежи, изменение налогового законодательства и т. п.;

– транспортные риски – риски, связанные с перевозкой грузов транспортом: автомобильным, морским, железнодорожным и т. п.;

– имущественные риски – риски, связанные с вероятностью потерь имущества предпринимателя по причине кражи, диверсии, халатности и т. п.;

– производственные риски – риски, связанные с убытком остановки производства, связанной с повреждением основных средств, а также связанные с внедрением достижений НТП;

– торговые риски – риски, связанные с убытком по причине задержки платежей, недоставки товара;

– финансовые риски – вероятность потерь денежных средств. Они делятся на риски, связанные с покупательной способностью денег, и риски, связанные с вложением капитала.

31. Подходы к учету неопределенности при описании рисков. В теории принятия решений в настоящее время при компьютерном и математическом моделировании для описания неопределенностей чаще всего используют вероятностно-статистические методы (прежде всего методы статистики нечисловых данных, в том числе интервальной статистики и интервальной математики). Полезны методы теории нечеткости и методы теории конфликтов (теории игр). Математический инструментарий применяются в имитационных, эконометрических, экономико-математических моделях, реализованных обычно в виде программных продуктов.

Некоторые виды неопределенностей связаны с безразличными к организации силами - природными (погодные условия) или общественными (смена правительства). Если явление достаточно часто повторяется, то его естественно описывать в вероятностных терминах. Так, прогноз урожайности зерновых вполне естественно вести в вероятностных терминах. Если же событие единично, то вероятностное описание вызывает внутренний протест, поскольку частотная интерпретация вероятности невозможна. Так, для описания неопределенности, связанной с исходами выборов или со сменой правительства, лучше использовать методы теории нечеткости и интервальной математики (интервал – удобный частный случай описания нечеткого множества). Наконец, если неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров, целесообразно применять методы анализа конфликтных ситуаций, т.е. методы теории игр, прежде всего антагонистических игр, но иногда полезны и более новые методы кооперативных игр, нацеленных на получение устойчивого компромисса.

32. Подходы к управлению рисками. Чтобы управлять, надо знать цель управления и иметь возможность влиять на те характеристики риска, которые определяют степень достижения цели.

Обычно можно выделить множество допустимых управляющих воздействий, описываемое с помощью соответствующего множества параметров управления. Тогда указанная выше возможность влиять на те характеристики риска, которые определяют степень достижения цели, формализуется как выбор значения управляющего параметра. При этом управляющий параметр может быть числом, вектором, быть элементом конечного множества или иметь более сложную математическую природу.

Основная проблема – корректная формулировка цели управления рисками. Поскольку существует целый спектр различных характеристик риска (например, если потери от риска моделируются случайной величиной), то оптимизация управления риском сводится к решению задачи многокритериальной оптимизации. Например, естественной является задача одновременной минимизации среднего ущерба (математического ожидания ущерба) и разброса ущерба (дисперсии ущерба).

Страхование и диверсификация – распространенные методы уменьшения неопределенности, присущей рискам, за счет повышения среднего уровня затрат. Выплата страховых взносов повышает затраты, но уменьшает неопределенность будущего. Если страховая компания полностью возмещает ущерб при осуществлении страхового случая, то неопределенность будущего полностью исчезает. При диверсификации хозяйственной

Где IПС- индекс переменного состава . Индекс переменного состава отражает изменение не только индексируемой величины (в данном случае себестоимости ), но и структуры совокупности (весов).

Индекс себестоимости фиксированного состава без влияния указанных структурных факторов связанных с удельным весом предприятий в общем выпуске продукции. Индекс постоянного (фиксированного) состава - это индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого- либо периода, и показывающий изменения только индексируемой величины. Индекс фиксированного состава определяется как агрегатный индекс. Так, индекс фиксированного состава себестоимости продукции рассчитывается по формуле.

Где IФС- индекс фиксированного состава .

33. Статистическое наблюдение можно организовать как сплошное и несплошное. Сплошноепредусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности явления, несплошное – лишь ее части. К несплошному относится и выборочное наблюдение.

Выборочное наблюдение является одним из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. В основе этого наблюдения лежит идея о том, что отобранная в случайном порядке некоторая часть единиц может представлять всю изучаемую совокупность явления по интересующим исследователя признакам. Целью выборочного наблюдения является получение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. По своей цели выборочное наблюдение совпадает с одной из задач сплошного наблюдения, и поэтому встает вопрос о том, какое из двух видов наблюдения – сплошное или выборочное – целесообразнее провести.

При решении этого вопроса необходимо исходить из следующих основных требований, предъявляемых к статистическому наблюдению:

информация должна быть достоверной, т. е. максимально соответствовать реальной действительности;

сведения должны быть достаточно полными для решения задач исследования;

отбор информации должен быть проведен в максимально сжатые сроки для использования ее в оперативных целях;

денежные и трудовые затраты на организацию и проведение должны быть минимальными.

При выборочном наблюдении эти требования обеспечиваются в большей мере, чем при сплошном. Преимущества этого метода по сравнению со сплошным можно оценить, если оно организовано и проведено в строгом соответствии с научными принципами теории выборочного метода, а именно обеспечение случайности отбора единиц и достаточного их числа. Соблюдение этих принципов позволяет получить такую совокупность единиц, которая представляет всю изучаемую совокупность по интересующим исследователя признакам, т. е. является репрезентативной (представительной).

При проведении выборочного наблюдения обследуются не все единицы изучаемого объекта, т. е. не все единицы совокупности, а лишь некоторая специально отобранная часть. Первый принцип отбора– обеспечение случайности – заключается в том, что при отборе каждой из единиц изучаемой совокупности обеспечивается равная возможность попасть в выборку. Случайный отбор – это не беспорядочный отбор, а отбор при соблюдении определенной методики, например осуществление отбора по жребию, применение таблицы случайных чисел и т. д.

Второй принцип отбора – обеспечение достаточного числа отобранных единиц – тесно связан с понятием репрезентативности выборки. Так как любое выборочное наблюдение проводится с определенной целью и четко сформулированными конкретными задачами, то понятие репрезентативности как раз и связано с целью и задачами исследования. Отобранная из всей изучаемой совокупности часть должна быть репрезентативной прежде всего в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих характеристик.

В выборочном наблюдении используются понятия «генералъная совокупность» – изучаемая совокупность единиц, подлежащая изучению по интересующим исследователя признакам, и«выборочная совокупность» – случайно отобранная из генеральной совокупности некоторая ее часть. К данной выборке предъявляется требование репрезентативности, т. е. при изучении лишь части генеральной совокупности полученные выводы можно применять ко всей совокупности. Характеристиками генеральной и выборочной совокупностей могут служить средние значения изучаемых признаков, их дисперсии и средние квадратические отклонения, мода и медиана и др.

Исследователя могут интересовать и распределения единиц по изучаемым признакам в генеральной и выборочной совокупностях. В этом случае частоты называются соответственно генеральными и выборочными.

Система правил отбора и способов характеристики единиц изучаемой совокупности составляет содержание выборочного метода, суть которого состоит в получении первичных данных при наблюдении выборки с последующим обобщением, анализом и их распространением на всю генеральную совокупность с целью получения достоверной информации об исследуемом явлении.

Репрезентативность выборки обеспечивается соблюдением принципа случайности отбора объектов совокупности в выборку. Если совокупность является качественно однородной, то принцип случайности реализуется простым случайным отбором объектов выборки. Простым случайным отбором называют такую процедуру образования выборки, которая обеспечивает для каждой единицы совокупности одинаковую вероятность быть выбранной для наблюдения, для любой выборки заданного объема.

Таким образом, цель выборочного метода – сделать вывод о значении признаков генеральной совокупности на основе информации случайной выборки из этой совокупности

34. Выборочное наблюдение есть такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, затем отобранная часть изучается, а далее результаты распространяются на всю исходную совокупность. В задачах по статистике наблюдение происходит таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшенном масштабе представляет всю совокупность.

Повторная выборка имеет место в схеме возвратного шара. Она характеризуется тем, что численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается постоянной. Определенную единицу, попавшую в выборку, после регистрации опять возвращают в генеральную совокупность, и она сохраняет равную возможность со всеми прочими единицами при повторном отборе единиц снова попасть в выборку. Данный вид выборки очень редко можно встретить в социально-экономической жизни. Вероятность попадания любой единицы в выборку равна 1/N, и она остается постоянной на протяжении всей процедуры отбора.

Бесповторная выборка имеет место в схеме невозвращенного шара. При такой выборке единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращают и в дальнейшем в выборке уже не участвует. При бесповторной выборке численность единиц генеральной совокупности сокращается в процессе исследования. Вероятность попадания в выборку изменяется от 1/N для первой отбираемой единицы, до1/(N - n -1) для последней.

35. Парная линейная регрессия (зависимость) – наиболее часто используемая форма связи между 2-мя коррелирующими признаками; выражается при парной корреляции уравнения прямой.

y(x) = a + bx

Гипотеза именно о линейной зависимости между х и у выдвигается в том случае, если результат и фактор признается больше или меньше.

Параметры a и b отыскиваются по методу наименьших квадратов

∑(у - y(^)x)^2 -> min

∑(у - a - bx)2 -> min

Различают два класса нелинейных регрессий:

регрессии, нелинейные относительно фактора, но линейные по параметрам

Регрессии, нелинейные по параметрам

Полиномом второй степени могут быть представлены зависимости:

Заработная плата физического труда от возраста

Урожайность от количества внесенных удобрений

Прибыль от количества каналов, исполняющих заявки в системе массового обслуживания и т.д.

Классический пример: кривая Филлипса- графическое отображение обратной зависимости между уровнем инфляции и уровнем безработицы.

Может быть использована для описания доли расходов на товары длительного пользования (кривая Энгеля) в зависимости от общих сумм расходов

37. Множественная корреляция занимается изучением, измерении связи между результативным признаком, двумя и более факторными. Множественная корреляция определяет:

1. форму связи;

2. тесноту связи;

3. влияние отдельных факторов на общий результат.

Определение формы связи сводится обычно к отысканию уравнения связи у с факторами х, z, ω, ..., ν. Так, линейное уравнение зависимости результативного признака от двух факторных определяется по формуле: Yxz=a0 + a1x + a2z

38. Виды рядов динамики, их хар-ка и возможности сложения значений ряда. Изменение общественного процесса или явления во времени называется динамикой. А ряды последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, характеризующих динамику (развитие) общественного явления, образуют ряды динамики. Ряды динамики характеризуются двумя показателями: показатель времени t (годы, кварталы, месяцы) и уровень ряда y.. Статистические показатели могут характеризовать либо результаты изучаемого процесса за период времени, либо состояние изучаемого явления на определенный момент времени, т.е. показатели могут быть интервальными (периодическими) и моментными. Моментные ряды динамики в свою очередь могут быть с равными и неравными промежутками времени. Первоначальные ряды динамики могут быть преобразованы в ряд средних величин и ряд относительных величин (цепной и базисный). Такие ряды динамики называют производными рядами динамики. Моментный - ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные моменты времени. Интервальный – ряд динамики, уровни которого характеризуют размер общественного явления или процесса за определенный период времени (год, месяц, пятилетку и т.д.).

39. Средний уровень ряда определяет обобщенную величину абсолютных уровней. Он определяется по средней, исчисленной из значений, меняющихся во времени. Методы расчета среднего уровня интервального и моментного рядов динамики разные.

Средний уровень из абсолютных уровней для интервальных рядов динамики рассчитывается по формуле средней арифметической:

1. При равных интервалах используют среднюю арифметическую простую:

где у — абсолютные уровни ряда;

n — число уровней ряда.

2. При неравных интервалах используют среднюю арифметическую взвешенную:

где у1,...,уn — уровни ряда динамики;

t1,... tn — веса, длительность интервалов времени.

Средний уровень моментного ряда динамики рассчитывается по формуле:

1. С равностоящими уровнями рассчитывается по формуле средней хронологической моментного ряда:

где у1,...,уn — уровни периода, за который делается расчет;
n — число уровней;
n-1 — длительность периода времени.

2. С неравностоящими уровнями рассчитывается по формуле средней хронологической взвешенной:

где у1,...,уn — уровни рядов динамики;
t — интервал времени между смежными уровнями

40. Средний абсолютный прирост в задачах статистики

Средний абсолютный прирост определяется как среднее из абсолютных приростов за равные промежутки времени одного периода. Он рассчитывается по формулам:

1. По цепным данным об абсолютных приростах за ряд лет рассчитывают средний абсолютный прирост как среднюю арифметическую простую:

где n — число степенных абсолютных приростов в исследуемом периоде.

2. Средний абсолютный прирост рассчитывают через базисный абсолютный прирост в случае равных интервалов

где m — число уровней ряда динамики в исследуемом периоде, включая базисный.

Средний темп роста

Средний темп роста есть свободная обобщающая характеристика интенсивности изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики.

В качестве основы и критерия правильности вычисления среднего темпа роста (снижения) применяется обобщающий показатель, который рассчитывается как произведение цепных темпов роста, равное темпу роста за весь рассматриваемый период. Если значение признака образуется как произведение отдельных вариантов, то используют среднюю геометрическую.

Так как средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выражен в процентах, то для равностоящих рядов динамики расчеты по средней геометрической сводятся к вычислению средних коэффициентов роста из цепных по «цепному способу»:

где n — число цепных коэффициентов роста;
Кц — цепные коэффициенты роста;
Кб — базисный коэффициент роста за весь период.

Определение среднего коэффициента роста может быть упрощено, если будут ясны уровни динамического ряда. Так как произведение цепных коэффициентов роста равно базисному, то в подкоренное выражение подставляют базисный коэффициент роста.

Формула для определения среднего коэффициента роста для равностоящих рядов динамики по «базисному способу» будет такая:

Средний темп прироста

Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста (Тр) вычитанием из последних 100%:

Для того чтобы определить средний коэффициент прироста (Кпр), нужно из значений коэффициентов роста (Кр) вычесть единицу.

41. Скользящая средняя. В этом методе исходные уровни ряда заменяются средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих. Целое число уровней, по которым рассчитывается среднее значение, называют интервалом сглаживания. Интервал может быть нечетным (3, 5, 7 и т.д. точек) или четным (2, 4, 6 и т.д. точек). При нечетном сглаживании полученное среднее арифметическое значение закрепляют за серединой расчетного интервала, при четном этого делать нельзя. Поэтому при обработке ряда четными интервалами их искусственно делают нечетными, для чего образуют ближайший больший нечетный интервал, но из крайних его уровней берут только 50 %. Недостаток методики сглаживания скользящими средними состоит в условности определения сглаженных уровней для точек в начале и конце ряда. Получают их специальными приемами – расчетом средней арифметической взвешенной.

42. Аналитическое выравнивание. Под этим понимают определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. Развитие предстает перед исследователем как бы в зависимости только от течения времени. В итоге выравнивания временного ряда получают наиболее общий, суммарный, проявляющийся во времени результат действия всех причинных факторов. Отклонение конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически. В результате приходят к трендовой модели

где f(t)– уровень, определяемый тенденцией развития;

e_t – случайное и циклическое отклонение от тенденции.

Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости f(t). На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса.

43. Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, как правило, несоизмеримы друг с другом. Поэтому сопоставление простых сумм этих элементов невозможно. Сопоставимость может быть достигнута различными способами:

1. сложные явления могут быть разбиты на такие простые элементы, которые в известной степени являются однородными;

2. сравнение по стоимости, без разбиения на отдельные элементы.

Цель теории индексов – изучение способов получения относительных величин, используемых для расчета общего изменения ряда разнородных явлений.

По охвату объекта различают индексы, характеризующие соотношение показателей по какому-нибудь отдельному элементу, и индексы, характеризующие соотношение показателей по сложной массе явлений, отдельные элементы которой не поддаются суммированию в силу того, что они разноименные и часто имеют разную единицу измерения.

Показатель, характеризующий соотношение явлений состоящих из разнородных элементов носит название общего (сводного) индекса и обозначается как - J. При этом, как правило, подстрочно дается значок, который указывает для оценки какой величины рассчитывается индекс. Например, общий индекс цен записывается следующим образом:

При вычислении общих индексов несоизмеримые элементы следует привести к соизмеримому виду. Приведение разнородных элементов к соизмеримому виду осуществляется с помощью специальных сомножителей, называемых весами-соизмерителями. Так, например, от натуральной формы продуктов переходят к денежной используя в качестве весов-соизмерителей цены или себестоимость.

Показатель, изменение которого изучается, называется индексируемой величиной. При этом, для того чтобы измерить изменение индексируемой величины, следует исключить влияние на величину индекса изменение веса, т.е. веса нужно брать на одном и том же уровне.

Если индексируемой величиной является качественный признак, то вес принимается на уровне текущего периода. Если же индексируемой величиной являетсяколичественный признак, то вес принимается на уровне базисного периода. Сводные индексы в агрегатной форме позволяют измерить не только относительное изменение отдельных элементов изучаемого явления в целом в текущем периоде по сравнению с базисным, но и абсолютное изменение.

44. Показатели, характеризующие изменение более или менее однородных объектов, входящих в состав сложного явления, называются индивидуальными индексами.

Условные обозначения:

p – цена,

q – количество,

t – время,

T – численность,

f – з/п,

F – фонд з/п,

S – посевная площадь,

y – урожайность,

z – себестоимость.

Индекс получает название по названию индексируемой величины. В большинстве случаев в числителе стоит текущий уровень, а в знаменателе – базисный уровень. Исключением является индекс покупательной способности рубля. Индексы измеряются либо в видепроцентов (%), либо в виде коэффициентов.

45. Сводный индексфиксированного (постоянного) состава характеризует изменение величины качественного показателя в среднем по отдельным объектам совокупности. Например, изменение общей средней цены за счет изменения индивидуальных цен в отчетном периоде по сравнению с базисным:

Сводный индекс переменного состава характеризует изменение средней величины качественного показателя по всей совокупности. К качественным показателям можно отнести себестоимость, цену за единицу продукции, производительность, продуктивность животных, урожайность. Качественные показатели имеют сложные единицы измерения и представляют собой сопоставление двух показателей, имеющих разное содержание, т. е. разные значения признака: руб./кг, руб./шт., шт.(ед.)/час, л(ц)/1гол., т/га, кватт/час

Например, индекс средней цены показывает на сколько % средняя цена изменяется в отчетном периоде по сравнению с базисным:

Индекс переменного состава равен произведению индекса постоянного состава на индекс структурных сдвигов:

46. Территориальные индексы позволяют проводить сравнение одноименных показателей в территориальном разрезе. Например, сравнение цен на один и тот же вид продукции в разных городах, сравнение себестоимости одноименной продукции на разных заводах и т.д.

Территориальный индекс товарооборота — это отношение суммы выручки от продажи в одном из районов к аналогичному показателю в другом. Один из районов (например, Б) берется за базу сравнения т.е.

Различие объемов товарооборота вызвано различием ассорти­мента и количества проданных товаров, а также цен.

Терри­ториальный индекс физического объема товарооборота рас­считывается по следующей формуле:

где р — средняя межрайонная цена товара каждого вида,

Территориальный индекс цен определяется:

где q - суммарный по двум районам объем продаж каждого вида товара.

Такие сложные взвешивающие показатели применяются для того, чтобы результаты расчета были обратимыми, т. е. чтобы выполнялись соотношения:

и

Условия индексной модели могут нарушаться, хотя и не очень существенно. Использование таких территориальных индексов для анализа абсолютной разницы товарооборотов дает в только приближенный результат.

47. Заработная плата представляет собой выраженную в денежной форме часть общественного продукта, поступающая в личное потребление рабочих в соответствии с количеством и качеством труда для удовлетворения материальных и культурных потребностей.

Заработная плата выплачивается работникам в денежном выражении, на нее влияет изменение цен, ставок, налогов. Можно сказать и так, что заработная плата – это часть издержек на производство и реализацию продукции, идущая на оплату труда работников предприятия.

Динамика уровней заработной платы анализируется на основе индексов заработной платы. Чаще всего используется индекс переменного состава заработной платы, который рассчитывается по следующей формуле:

где F0 и F1 — фонд начисленной заработной платы отдельных

категорий работников (или всего персонала предприятия, отрасли) в базисном и отчетном периодах;

Т0 и Т1 — среднесписочная численность отдельных категорий

персонала (или численность персонала предприятий или отраслей) в базисном и отчетном периодах;

Х0 и X1 — средняя зарплата по категориям персонала

(по предприятиям или отраслям) в базисном и отчетном периодах.

Индекс переменного состава заработной платы показывает, каким образом изменился средний уровень заработной платы в отчетном периоде по сравне­нию с базисным в зависимости от изменения средней заработной платы от­дельных категорий персонала (на отдельных предприятиях или в отраслях) и удельного веса численности работников с различным уровнем оплаты труда. Каждый из этих факторов влияет на изменение среднего уровня зара­ботной платы по-разному.

Для устранения влияния структурного фактора следует воспользоваться индексом фиксированного состава заработной платы, который рассчитывается по следующей формуле:

(2.2)

Этот индекс показывает, каким образом изменился средний уровень зара­ботной платы без учета структурного фактора, т е. только в результате изме­нения уровней заработной платы работников в отчетном периоде по сравне­нию с базисным.

Влияние структурного фактора можно определить с помощью индекса структурных сдвигов,который рассчитывается путем деления индекса пере­менного состава заработной платы на индекс фиксированного состава зара­ботной платы:

(2.3)

Этот индекс характеризует, каким образом изменился средний уровень за­работной платы в зависимости от изменения удельного веса численности ра­ботников с различным уровнем заработной платы.

Размер заработной платы зависит от уровня квалификации работника, интенсивности и условий труда, а также от отрасли, в которой занят работник, территориального размещения предприятий (организаций) и других факторов. На основе распределений работников по размеру заработной платы по отраслям и по народному хозяйству в целом рассчитываются различные коэффициенты дифференциации заработной платы (на уровне предприятий, отраслей и экономики в целом). Наиболее часто используются децильный и квартильный коэффициенты дифференциации, коэффициент фондов и др.

В основе расчета начислений лежит такое понятие как вид расчета. Разновидностей видов расчета бывает два: основные (которые я сейчас рассматриваю) и дополнительные.
Каждый вид начисления имеет период действия, правило расчета и настройку вытеснения. Об этих атрибутах я последовательно расскажу в следующем разделе.
Сам процесс учета заработной платы можно условно разбить на этапы:
- Регистрация в системе происходящих событий по части учета персонала.
- Расчет начислений, на основе зарегистрированных данных.
Например, регистрировать отсутствие сотрудника на работе может руководитель подразделения, а начислять заработную плату бухгалтер. Система сама, согласно введенным данным рассчитает, сколько по норме должен был отработать сотрудник, сколько фактически он отработал, каков метод расчета его заработной платы, график работы.

49. Коэффициент корреляции знаков, или коэффициент Фехнера, основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних. Вычисляется он следующим образом:

,

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

Коэффициент Фехнера может принимать значения от -1 до +1. Kф = 1 свидетельствует о возможном наличии прямой связи, Kф =-1 свидетельствует о возможном наличии обратной связи.

50. Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами.

Пусть даны две выборки коэффициент корреляции Пирсона рассчитывается по формуле:

где – выборочные средние и , – выборочные дисперсии, .

Коэффициент корреляции Пирсона называют также теснотой линейной связи:

линейно зависимы,

линейно независимы.