Реализация товара А в двух регионах

	Июнь	Июль
Регион	цена, руб.	продано, шт.	цена, руб.	продано,шт

 

Так как в данном случае реализуется один и тот же товар, вполне правомерно рассчитать его среднюю цену за июнь и за июль. Сравнением полученных средних значений получают индекс цен переменного состава:

(11.10)

 

Из таблицы видно, что цена в каждом регионе в июле по сравнению с июнем возросла. В целом же, средняя цена снизилась на 2,2%. Такое несоответствие объясняется влиянием изменения структуры реализации товаров по регионам: в июне по более высокой цене продали товара вдвое больше, в июле ситуация принципиально изменилась (в данном условном примере для наглядности числа подобраны таким образом, чтобы это различие в структуре продаж было очевидным). Оценить воздействие этого фактора можно с помощью индекса структурных сдвигов:

 

(11.11)

 

Первая формула в этом индексе позволяет ответить на вопрос, какой была бы средняя цена в июле, если бы цены в каждом регионе сохранились на прежнем июньском уровне. Вторая часть формулы отражает фактическую среднюю цену июня. В целом по полученному значению индекса мы можем сделать вывод, что за счет структурных сдвигов цены снизились на 10,9%.

 

Последним в данной системе является рассмотренный выше индекс цен фиксированного состава, который не учитывает влияние структуры:

 

(11.12).

 

Итак, если бы структура реализации товара А по регионам не изменилась, средняя цена возросла бы на 9,8%. Однако, влияние на среднюю цену первого фактора оказалось сильнее, что отражается в следующей взаимосвязи:

 

 

Аналогично строятся индексы структурных сдвигов, переменного и фиксированного состава для анализа изменения себестоимости, урожайности и пр.

Заключение

 

Мы рассмотрели приемы сбора, обработки и анализа статистических данных, которые являются методологическим базисом любой статистической работы. В то же время, необходимо отметить, что статистическое наблюдение не является обязательным этапом статистического исследования. Во многих случаях экономист-аналитик имеет дело с материалом, полученным из баз данных, бюллетеней информационных агентств, статистических сборников и других источников. Тогда работа должна начинаться с проверки полноты и качества данных, их группировки, а при отсутствии необходимости в этих этапах - с расчета индивидуальных и обобщающих показателей.

 

Рассмотренные приемы и методы с успехом могут использоваться не только в практике статистического анализа. Статистическая методология исследования в настоящее время заняла прочные позиции во многих областях знания. Статистические формулы находят применение в макро- и микроэкономике, оценке бизнеса и недвижимости, финансовом анализе, техническом анализе товарных и финансовых рынков.

Более того, подвергающийся статистической обработке материал не обязательно должен относиться к экономической области. В большинстве случаев, описанные приемы и показатели будут работоспособны и эффективны при обобщении и анализе технической, биологической, медицинской, демографической и социологической информации.

 

Рассматриваемые в пособии методы в большинстве случаев иллюстрированы практическими примерами. Подобные вычисления при небольших объемах совокупности или коротких динамических рядах не очень трудоемки. При работе же с большими массивами статистической информации необходимо использовать прикладное программное обеспечение, существенно ускоряющее и упрощающее все расчеты. Среди наиболее распространенных современных программных продуктов следует отметить пакеты Мезозавр, ОЛИМП, САНИ, Эвриста, STATISTICA, STATGRAPHICS и SPSS.

 

Рекомендуемая литература

 

1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под. ред. чл.-корр. РАН И.И.Елисеевой. – 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 480с.: ил.

2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 1996. - 416с.

3. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. А.А.Спирина, О.Э.Башиной. - М.: Финансы и статистика, 1994. - 296с.: ил.

4. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие /Под.ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 416с.: ил.

5. Статистический словарь / Гл. ред. М.А.Королев. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 623с.: ил.

6. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Шмойловой Р.А. –2-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1998. -576с.:ил.

7. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э.Фигурнова. - М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1998. - 528с., ил.

 

 

[1] Российский статистический ежегодник. М., Госкомстат России, 1994, с.17

[2] Российский статистический ежегодник. М., Госкомстат России, 1994, с.26

[3] При С=0 получают начальные моменты (начальный момент 1-го порядка - средняя арифметическая и т.д.).

⁴ Значения К* взяты из книги Е.М. Четыркина «Статистические методы прогнозирования». М., 1975 г., стр. 183

¹Здесь и далее при исследовании моментных структур под периодами будут подразумеваться моменты времени.