Состав и структура оборотных активов предприятия.

Показатели	тыс.руб	ОПС
Оборотные активы
в т.ч. запасы		52,2
НДС		0,01
Дебиторская задолжность		39,69
Краткосрочные финансовые вложения		0,02
Денежные средства		5,07

По данным таблицы можно сделать вывод, что наибольший удельный вес в оборотных активах предприятиях занимает запасы и дебиторская задолжность (52,2; 39,69). Выражается ОПС в долях или процентах.

Относительный показатель сравнения предполагает соотношение одного и того же абсолютного показателя, характеризующего разные объекты.

Пример. На начало года операции с ГКО – ОФЗ проводились в Москве 108, в Новосибирске – 16 в Санкт-Петербурге 13 официальных дилеров. Т.о. в Москве дилеров было в 6,8 раз больше, чем в Новосибирске (108/16), в 8,3 раза больше, чем в Санкт-Петербурге (108 / 13).

Относительный показатель координации (ОПК) представляет собой отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:

Так на основе данных приведенной выше таблицы мы можем вычислить, что на каждые 1000 руб. НДС приходится 50,91 тыс. руб. запасов.

Относительный показатель интенсивности (ОПИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение исследуемого показателя к размеру присущей ему среды:

Данный показатель получают сопоставлением разноименных, но взаимосвязанных в своем развитии величин. Поэтому наиболее часто он представляет собой именованную величину, но может быть выражен и в процентах, промилле, продецимилле.

Обычно относительный показатель интенсивности рассчитывается в тех случаях, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для формулировки обоснованных выводов о масштабах явления, его размерах, насыщенности, плотности распространения. например, для определения уровня обеспеченности населения легковыми автомобилями рассчитывается число автомашин, приходящихся на 100 семей, для определения плотности населения рассчитывается число людей, приходящихся на 1 км².

Пример. На начало мая 2000 г. численность граждан, состоящих на учете в службе занятости, составляла 3500 тыс. человек, а число заявленных предприятиями вакансий – 345 тыс. Отсюда следует, что на каждых 100 незанятых приходилось 10 свободных мест.

Тема 6. Средние величины

Статистическая совокупность содержит некоторое количество статистических величин, имеющих, как правило, разные значения и признаки, что делает невозможным сравнение нескольких совокупностей в целом. Для этой цели применяется средняя величина, как обобщающий показатель совокупности, характеризующий уровень изучаемого явления или процесса.То есть она отражает то общее, что присуще всем единицам совокупности. Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются те отклонения значений признака, которые обусловлены случайными факторами и учитываются изменения, вызванные основными факторами.

Расчет большинства средних статистических показателей основан на использовании средней агрегатной, средней арифметической и средней гармонической.

Средняя агрегатная

где W_i=x_i*f_i , x_i -i-тый вариант осредняемого признака, f_i – вес i-того признака.

Средняя арифметическая взвешенная

Средняя арифметическая невзвешенная

, где n – объем совокупности.

Эта средняя исчисляется, когда веса f отсутствуют (каждый вариант встречается один раз).

среднюю заработную плату по трем предприятиям произведем по средней гармонической.

При равенстве весов (W) расчет средней производится по средней гармонической невзвешенной.

Средняя арифметическая и средняя гармоническая получили широкое применение в плановых расчетах при расчете общей средней из средних групповых, а также при выявлении взаимосвязи между признаками с помощью группировок .Средние показатели могут рассчитываться по дискретным (прерывным) и интервальным (непрерывным) вариационным рядам. Для дискретного ряда средние рассчитываются как для вышеприведенного примера. В интервальном ряду для расчета определяется середина интервала.

Виды средних

4. Средняя геометрическая:

5. Средняя степенная:

Средняя квадратическая:

Средняя кубическая:

Средняя квадратическая применяется для расчета среднего квадратического отклонения, являющегося показателем вариации признаков. Средняя геометрическая используется при вычислении среднего коэффициента роста в рядах динамики.