Математика.Теория вероятности и математическая статистика.

 

Щетинина Е.К., д. ф.-м.н., профессор

Яскилка О.А.

             Донецкий национальный университет экономики и торговли

                             имени Михаила Туган-Барановского

 

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Экономический анализ - специальная отрасль знаний, становление которой, как науки обуславливалось объективными требованиями и условиями, свойственными появлению любой новой отрасли научных знаний. Первое из них- практическая потребность. Профессиональная маркетинговая деятельность, рыночные отношения при их полной коммерциализации, изучение внешних и внутренних факторов, определяющих конечные финансовые результаты, все это требования, обуславливающие необходимость последующих, текущих и перспективных аналитических разработок.[4]

Теснота связи экономического анализа и статистики выражается, во-первых, в том, что статистический учет служит для анализа, необходимой информационной базой; во-вторых, в том, что статистическая наука, проблемно разрабатывающая методы группировок, индексов, корреляции, регрессии и др., существенно пополняет арсенал аналитических способов и приемов.

Данной теме посвятили свои работы такие ученые, как М.Р. Ефимов, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев, М.И. Баканов, М.В. Мельник, А.Д. Шеремет.

Цель работы показать возможность правильно выбрать решения в условиях неопределенности сложившейся ситуации, умение спрогнозировать и предугадать социально-экономические явления, сделать правильные выводы.

К статистическим методам экономического анализа относятся:

• статистическое наблюдение — запись информации по определенным принципам и с определенными целями;

• расчеты средних величин (средние арифметические простые, взвешенные, средние геометрические);

• ряды динамики: абсолютный прирост, относительный прирост, темпы роста, темпы прироста;

• сводка и группировка экономических показателей по определенным признакам;

• сравнение показателей: с конкурентами, с нормативами, в динамике;

• расчет индексов;

• детализация показателей;

• графические методы. [3]

 Анализ тех или иных показателей, экономических явлений, хозяйственных процессов, ситуаций начинается с рассмотрения абсолютных величин в натуральных или стоимостных измерителях. Эти показатели являются основными в финансовом учете. В анализе они используются для исчисления средних и относительных величин.
       Относительные величины незаменимы при анализе динамики явлений. С их помощью строят временные ряды, которые характеризуют изменение того или иного показателя во времени (по отношению к базисному показателю, принятому за 100%). Аналитичность относительных показателей очевидна при изучении структуры экономического явления (доля в рассматриваемом показателе), при анализе интенсивности использования производственных ресурсов (например, производительность труда, фондоотдача, фондовооруженность и т.д.).
       Особенность относительных показателей, которые часто выступают в виде коэффициентов, заключается в том, что их надо интерпретировать, давать им экономическое объяснение. Относительные и абсолютные количественные показатели обычно сами по себе недостаточно информативны и требуют дополнительно использования метода сравнения. Сравнение с плановыми показателями применяется в бизнес-планировании, где условием применения этого метода является сопоставимость показателей по содержанию и структуре (по кругу оцениваемых показателей, по ценам, по структуре выпуска продукции и ее реализации). Отклонение фактических данных от плановых является объектом дальнейшего анализа.

Сравнение с прошлым периодом — сопоставление хозяйственных показателей текущего периода с аналогичными показателями предшествующего периода. При использовании этого метода необходимо обеспечить сопоставление данных по ценам (пересчет в цены базисного периода с помощью индексов), по социальным, природным и иным факторам.

Сравнение с лучшими показателями, передовым опытом дает эффект, когда сравнение проводится с показателями аналогичных предприятий.

Средние величины позволяют обобщить совокупность типичных показателей, сравнить изучаемый признак по разным совокупностям. В анализе применяют среднеарифметические, среднегармонические и другие средние величины.
       Группировка предполагает определенную классификацию явлений и процессов, причин и факторов, их обусловливающих. С помощью экономического анализа устанавливается причинная связь, взаимосвязь показателей, выявляются факторы и проводится факторный анализ, при котором один из показателей, полученных в результате группировки, рассматривается как фактор, влияющий на другой фактор, а тот — как результат влияния первого. При анализе строятся групповые таблицы. [
6]

Статистика как наука имеет свой предмет исследования. Она изучает с количественной стороны в непосредственной связи с качественным содержанием массовые социально-экономические явления. Использование статистических методов анализа предполагает предварительное глубокое изучение того или иного явления, понимание его сущности. Исследование должно быть научно организованным от первого этапа – статистического наблюдения и регистрации всех необходимых свойств и черт изучаемого явления до последнего этапа – определения количественного влияния отдельных факторов на результат или определения тенденции развития или каких-либо других выводов.

Таким образом, без знания статистических методов экономического анализа невозможно правильно выбрать решения в условиях той или иной сложившейся ситуации. Изучив методы, мы  сумеем спрогнозировать и предугадать социально-экономические явления, сделать правильные выводы и внести свой вклад в развитие экономической жизни.

 

Литература:

  1. Илышев А.М. Общая теория статистики. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008
  2. Шмойлова Р.А. Теория статистики. М.: Статистика и финансы, 2006
  3. Павина Э.Н. Статистические методы анализа экономических явлений. Екатеринбург: УПИ, 2007
  4. Баканов, А.Д. Шеремет - Теория экономического анализа, : учеб. пособие .-2010
  5. Ечмаков С.М. - Теневая экономика: анализ и моделирование,- К.:Статистика 2010
  6. Каплан Ф.Е. - Статистическая обработка и анализ экономических данных, 1996