Относительных и средних величин

9. Относительных и средних величин.

Экономические явления, которые изучаются в АХД, имеют как правило, количественную определенность которая выражается в абсолютных и относительных величинах.

Абсолютные величины показываются количественный размеры явления в единицах меры, веса, объема, площади, стоимости и т.д. безотносительно к размеру других явлений.

Относительные показатели отражают соотношения величины изучаемого явления с величиной к-л другого явления или с величиной этого явления, но взятого за другое время, или по другому объекту. Их получают в результате деления одной величины на другую, к-я принимается за базу сравнения.

В АХД используются разные виды относительных величин:

1) относительная величина планового задания – отношение планового уровня показателя текущего года к его уровню в прошлом году или к среднему за три-пять предыдущих лет.

2) относительная величина выполнения плана – отношение между фактическим и плановым уровнем показателя, выраженное обычно в процентах.

3) относительная величина динамики – отношение показателя текущего периода к его уровню в предыдущем периоде. Такие величины называют темпами роста (прироста) выражаются обычно в % или в коэффициентах. Могут быть базисными (каждый следующий уровень динамического ряда сравнивается с базисным годом) и цепными (каждый следующий год относится к предыдущему).

4) показатель структуры – относительная доля (удельный вес) части в общем

5) относительная величина координации – соотношение частей целого между собой (н-р: активной и пассивной части основных производственных фондов).

6) относительная величина эффективности – соотношение эффекта с ресурсами или затратами (производство продукции на 1 рубль затрат, на одного рабочего).

7) относительная величина интенсивности характеризуют степень распространенности, развития к-л явления в соответствующей среде (степень заболеваемости населения, % рабочих высших квалификаций).

В практике эконом. работы на ряду с абсолютными и относительными показателями применяются средние величины. Они используются для обобщенной количественной характеристики совокупности однородных явлений по какому-л признаку (ср. з/п рабочих используется для обобщающей хар-ки уровня оплаты труда изучаемой совокупности рабочих). В средней величине отражаются общие, характерные, типичные черты изучаемых явлений по соответствующему признаку, она показывает общую меру этого признака в изучаемой совокупности, с помощью средних величин можно сравнивать разные совокупности объектов (предприятия по уровню оплаты труда).

В АХД используются разные типы средних величин: среднеарифметические (простые и взвешенные), среднегармонические, среднегеометрические, среднехронологические, среднеквадратические и др.

10. Группировки данных

Группировка информации – деление массы изучаемой совокупности объектов на качественно однородные группы по соответствующим признакам. Группировка помогает разъяснить смысл средних величин, показать роль отдельных единиц в этих средних, выявить взаимосвязь между изучаемыми показателями.

В зависимости от задач используется:

типологические (группы населения по роду деятельности, группы предприятия по формам собственности),

структурные (позволяют изучать внутреннее строение показателей, соотношение в нем отдельных частей (состав рабочих по профессиям, стажу работы, возрасту, выполнению норм выработки). Позволяют выявить передовые, средние и отстающие предприятия определить направление поиска передового опыта, скрытых резервов)

аналитические (причинно-следственные) группировки (используется для определения наличия, направления и формы связи между изучаемыми показателями. По характеру признаков на которых основывается аналитическая группировка она может быть качественной (когда признак не имеет количественного выражения) или количественной).

По сложности построения различают:

простые (изучается взаимосвязь между явлениями сгруппированными по какому-л. одному признаку)

комбинированные (деление совокупности делается сначала по одному признаку, а потом внутри каждой группы – по другому признаку и т.д. Позволяют изучать разнообразные сложные взаимосвязи) группировки. Построение таких группировок отличается высокой трудоемкостью, а полученные рез-ты очень трудно воспринимаются. Поэтому их лучше заменить несколькими простыми.

Методика построения группировок может быть определена в виде следующего алгоритма:

определение цели анализа

сбор необходимых данных по всей совокупности объектов

ранжирование совокупности по выбранному для группировки признаку

выбор интервала распределения совокупности и ее деления на группы

определение среднегрупповых показателей по группировочным и факторным признакам

анализ полученных средних величин, определение взаимосвязи и направления воздействия показателей на изучаемый результат