Общая теория статистики разрабатывает. Соотношение динамических и статистических законов. Графики предназначены для

1.1. Основные понятия инновационного менеджмента

В мировой экономической литературе «инновация» интерпре­тируется как превращение потенциального научно-технического прогресса в реальный, воплощающийся в новых продуктах и технологиях. Проблематика нововведений в нашей стране на протяжении многих лет разрабатывалась в рамках экономиче­ских исследований НТП.

Термин «инновация» стал активно использоваться в пере­ходной экономике России как самостоятельно, так и для обо­значения ряда родственных понятий: «инновационная деятель­ность», «инновационный процесс», «инновационное решение» и т.п. Для уточнения понятия инновации познакомим читателей с различными взглядами на ее сущность.

В литературе насчитывается множество определений. Напри­мер, по признаку содержания или внутренней структуры выде­ляют инновации технические, экономические, организационные, управленческие и др. Выделяются такие признаки, как масштаб инноваций (глобальные и локальные); параметры жизненного цикла (выделение и анализ всех стадий и подстадий), законо­мерности процесса внедрения и т.п.

Различные ученые, в основном зарубежные (Н. Мончев, И. Перлаки, В.Д. Хартман, Э. Мэнсфилд, Р. Фостер, Б. Твисс, Й. Шумпетер, Э. Роджерс и др.), трактуют это понятие в зави­симости от объекта и предмета своего исследования. Например, Б. Твисс определяет инновацию как процесс, в котором изобрете­ние или идея приобретает экономическое содержание. Ф. Никсон считает, что инновация - это совокупность технических, про­изводственных и коммерческих мероприятий, приводящих к по­явлению на рынке новых и улучшенных промышленных про­цессов и оборудования. По мнению Б. Санто, инновация - это такой общественно-технико-экономический процесс, который через практическое использование идей и изобретений приводит к созданию лучших по своим свойствам изделий, технологий, и, в случае если инновация ориентирована на экономическую вы­году, прибыль, ее появление на рынке может принести добавоч­ный доход. Й. Шумпетер трактует инновацию как новую науч­но-организационную комбинацию производственных факторов, мотивированную предпринимательским духом. Во внутренней логике нововведений - новый момент динамизации экономи­ческого развития.

Анализ различных определений инновации приводит к вы­воду, что специфическое содержание инновации составляют изме­нения, а главной функцией инновационной деятельности является функция изменения.

Австрийский ученый Й. Шумпетер выделял пять типичных изменений:

1) использование новой техники, новых технологических про­цессов или нового рыночного обеспечения производства (купля-продажа);

2) внедрение продукции с новыми свойствами;

3) использование нового сырья;

4) изменения в организации производства и его материаль­но-технического обеспечения;

5) появление новых рынков сбыта.

Эти положения Й. Шумпетер сформулировал еще в 1911 г. Позднее, в ЗО-е годы, он уже ввел понятие инновации, трактуя его как изменение с целью внедрения и использования новых видов потребительских товаров, новых производственных и транспортных средств, рынков и форм организации в промыш­ленности.

Иногда инновация рассматривается как процесс. В этой кон­цепции признается, что нововведение развивается во времени и имеет отчетливо выраженные стадии.

Методология системного описания инноваций в условиях рыночной экономики базируется на международных стандартах. Для координации работ по сбору, обработке и анализу инфор­мации о науке и инновациях в рамках Организации экономиче­ского сотрудничества и развития (ОЭСР) была образована Груп­па национальных экспертов по показателям науки и техники, которая разработала «Руководство Фраскати» («Предлагаемая стандартная практика для обследований исследований и экспе­риментальных разработок»). Этот документ получил такое на­звание в связи с тем, что первая версия рекомендаций была принята в г. Фраскати (Италия) в 1963 г.

Положения «Руководства Фраскати» периодически уточняют­ся, что обусловлено изменениями в стратегии научно-техничес­кой политики на национальном и международном уровнях, в ор­ганизации научных исследований и разработок. Последняя ре­дакция «Руководства Фраскати» принята в 1993 г. В ней содер­жатся основные понятия, относящиеся к научным исследованиям и разработкам; их состав и границы; методика измерения числен­ности персонала, занятого исследованиями и разработками, и др.

Методика сбора данных о технологических инновациях ба­зируется на рекомендациях, принятых в Осло в 1992 г. Она по­лучила название «Руководство Осло».

В соответствии с международными стандартами инновация определяется как конечный результат инновационной деятель­ности, получивший воплощение в виде нового или усовершен­ствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усо­вершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо в новом подходе к социаль­ным услугам.

Инновация может быть рассмотрена как в динамическом, так и в статическом аспекте. В последнем случае инновация пред­ставляется как конечный результат научно-производственного цикла (НПЦ).

Термины «инновация» и «инновационный процесс» близки, но не однозначны. Инновационный процесс связан с созданием, ос­воением и распространением инноваций.

Создатели инновации (новаторы) руководствуются такими критериями, как жизненный цикл изделия и экономическая эффективность. Их стратегия направлена на то, чтобы превзой­ти конкурентов, создав новшество, которое будет признано уни­кальным в определенной области.

Научно-технические разработки и нововведения выступают как промежуточный результат научно-производственного цикла и по мере практического применения превращаются в научно-технические инновации - конечный результат. Научно-техни­ческие разработки и изобретения являются приложением нового знания с целью его практического применения, а научно-технические инновации (НТИ) - это материализация новых идей и знаний, открытий, изобретений и научно-технических разработок в процессе производства с целью их коммерческой реализации для удовлетворения определенных запросов потре­бителей. Непременными свойствами инновации являются научно-техническая новизна и производственная применимость. Ком­мерческая реализуемость по отношению к инновации выступает как потенциальное свойство, для достижения которого необхо­димы определенные усилия.

Из сказанного следует, что инновацию - результат - нужно рассматривать неразрывно с инновационным процессом. Инно­вации присущи в равной мере все три свойства:

1) научно-техническая новизна;

2) производственная применимость;

3) коммерческая реализуемость.

Коммерческий аспект определяет инновацию как экономи­ческую необходимость, осознанную через потребности рынка. Обратим внимание на два момента: «материализацию» иннова­ции, изобретений и разработок в новые технически совершен­ные виды промышленной продукции, средства и предметы тру­да, технологии и организации производства и «коммерциализа­цию», превращающую их в источник дохода.

На практике понятия «новшество», «новация», «нововведе­ние» нередко отождествляются, хотя между ними есть и некото­рые различия.

Новшеством может быть новый порядок, новый метод, изо­бретение. Нововведение означает, что новшество используется. С момента принятия к распространению новшество приобретает новое качество и становится инновацией.

Следовательно, научно-технические инновации должны:

Обладать новизной;

Удовлетворять рыночному спросу;

Приносить прибыль производителю.
Распространение нововведений, как и их создание, является составной частью инновационного процесса (ИП).

Различают три логические формы инновационного процесса: простой внутриорганизационный (натуральный), простой меж­организационный (товарный) и расширенный.

Простой внутриорганизационный ИП предполагает создание и использование новшества внутри одной и той же организации, новшество в этом случае не принимает непосредственно товар­ной формы.

При простом межорганизационном ИП новшество выступает как предмет купли-продажи. Такая форма инновационного про­цесса означает отделение функции создателя и производителя новшества от функции его потребителя.

Расширенный ИП проявляется в создании новых производи­телей нововведения, в нарушении монополии производителя-пионера, что способствует через взаимную конкуренцию совер­шенствованию потребительских свойств выпускаемого товара. В условиях товарного инновационного процесса действуют как минимум два хозяйствующих субъекта: производитель (созда­тель) и потребитель (пользователь) нововведения. Если новше­ство - технологический процесс, его производитель и потреби­тель могут совмещаться в одном хозяйствующем субъекте.

Простой инновационный процесс переходит в товарный за две фазы: 1) создание новшества и его распространение; 2) диф­фузия нововведения. Первая фаза - это последовательные эта­пы научных исследований, опытно-конструкторских работ, ор­ганизация опытного производства и сбыта, организация ком­мерческого производства. На первой фазе еще не реализуется полезный эффект нововведения, а только создаются предпосыл­ки такой реализации. На второй фазе общественно полезный эффект перераспределяется между производителями нововведе­ния (НВ), а также между производителями и потребителями.

Распространение инновации - это информационный процесс, форма и скорость которого зависят от мощности коммуникаци­онных каналов, особенностей восприятия информации хозяйст­вующими субъектами, их способностей к практическому ис­пользованию этой информации и т.п. Дело в том, что хозяйст­вующие субъекты, действующие в реальной экономической сре­де, проявляют неодинаковое отношение к поиску инноваций и разную способность к их усвоению.

Диффузия инновации - процесс, посредством которого ново­введение (НВ) передается по коммуникационным каналам между членами социальной системы во времени. Нововведениями могут быть идеи, предметы, технологии и т.п., являющиеся новыми для соответствующего хозяйствующего субъекта. Иными словами, диффузия - это распространение уже однажды освоенной и ис-пользованной инновации в новых условиях или местах приме-

нения. В результате диффузии возрастает число как производи­телей, так и потребителей и изменяются их качественные харак­теристики. Непрерывность нововведенческих процессов опреде­ляет скорость и границы диффузии НВ в рыночной экономике.

В реальных инновационных процессах скорость диффузии нововведений зависит от различных факторов:

1)формы принятия решения;

2)способа передачи информации;

3)свойств социальной системы, а также свойств самого НВ.

Свойствами НВ являются: относительные преимущества по сравнению с традиционными решениями; совместимость со сложившейся практикой и технологической структурой; слож­ность; накопленный опыт внедрения и др.

Один из важных факторов распространения любой иннова­ции состоит в ее взаимодействии с соответствующим социаль­но-экономическим окружением, существенным элементом ко­торого являются конкурирующие технологии. Согласно теории нововведений Й. Шумпетера, диффузия НВ - это процесс ку­мулятивного увеличения числа имитаторов (последователей), внедряющих НВ вслед за новатором в ожидании более высокой прибыли.

Субъектов инновационного процесса можно разделить на сле­дующие группы: новаторы; ранние реципиенты; раннее боль­шинство и отстающие.

Новаторы являются генераторами научно-технических зна­ний. Это могут быть индивидуальные изобретатели, исследова­тельские организации. Они заинтересованы в получении части дохода от использования изобретений.

В роли ранних реципиентов выступают предприниматели, пер­выми освоившие новшество, которые стремятся к получению до­полнительной прибыли путем скорейшего продвижения новшеств на рынок. Они получили название «пионерских» организаций.

Раннее большинство представлено фирмами, первыми вне­дрившими новшество в производство, что обеспечивает им до­полнительную прибыль.

Отстающие фирмы сталкиваются с ситуацией, когда запаз­дывание с нововведениями приводит к выпуску новых изделий, которые уже морально устарели. Все группы, кроме первой, от­носятся к имитаторам.

Й. Шумпетер считал ожидание сверхприбылей главной дви­жущей силой принятия НВ. Однако на ранних стадиях диффу­зии НВ никто из хозяйствующих субъектов не имеет достаточ­ной информации об относительных преимуществах конкури­рующих НВ. Но хозяйствующие субъекты вынуждены внедрять одно из альтернативных нововведений под угрозой вытеснения с рынка.

Внедрение НВ - это всегда трудный и болезненный процесс для любой организации.

Во всех случаях для принятия решений каждым субъектом альтернативные технологии сравниваются с решениями, принятыми предыдущими реципиентами. Но получить такую инфор­мацию достаточно сложно, так как это связано с конкурентным положением фирм на рынке. Каждая фирма может быть знако­ма с опытом ограниченной выборки фирм, меньшей, чем все множество реципиентов. Это обусловливает неопределенность процессов принятия решений и диффузии НВ в рыночной эко­номике. Другая причина неопределенности связана с самими НВ. На ранних стадиях диффузии их потенциальная прибыль­ность неизвестна. С накоплением опыта внедрения и использо­вания НВ неопределенность может быть устранена. Однако со снижением неопределенности и риска применения нововведе­ния исчерпывается потенциал его рыночного проникновения и снижается его прибыльность. Возможность извлечения допол­нительной прибыли от использования любого нововведения временна и снижается по мере приближения предела его рас­пространения.

Следовательно, диффузия нововведения зависит как от стра­тегии имитаторов, так и от количества пионерских реципиентов. Предприниматели открывают новые технологические возможно­сти, но их реализация зависит от выбора имитатора. Вероят­ность доминирования на рынке будет большей для технологии, применяемой большим числом пионерских организаций. Разу­меется, результат конкуренции технологий определяется выбо­ром всех агентов на рынке, но влияние более ранних реципиен­тов будет сильнее, чем последующих.

Оценить относительные преимущества НВ в ранней фазе их диффузии трудно, особенно если речь идет о радикальных ново­введениях. В такой ситуации значительную роль в деле будущего технологического развития играет выбор последователей. Дело в том, что каждый выбор позволяет повысить конкурентоспособ­ность соответствующей технологии и увеличивает ее шанс на принятие последующими хозяйствующими субъектами, которые будут учитывать ранее сделанные выборы. После накопления достаточного опыта, когда уже многими хозяйствующими субъ­ектами освоены альтернативные технологии и их относительные преимущества известны с высокой достоверностью, последую­щие реципиенты принимают решения, основываясь на ожидае­мой прибыльности альтернативных технологий. В результате конечное разделение рынка новыми альтернативными техноло­гиями определяется стратегиями имитаторов.

Для быстрого распространения инновации нужна развитая инфраструктура.

Инновационный процесс имеет циклический характер.

Деятельность, представляющая ИП, распадается на отдель­ные различающиеся между собой участки и материализуется в виде функциональных организационных единиц, обособившихся в результате разделения труда. Экономическое и технологическое воздействие ИП лишь частично воплощается в новых продуктах или технологиях.

Значительно больше оно проявляется в увеличении эконо­мического и научно-технического потенциала как предпосылки возникновения новой техники, т.е. повышается технологический уровень инновационной системы и ее составных элементов, тем самым повышается восприимчивость к инновациям.

В общем виде ИП можно записать так:

ФИ - ПИ - Р - Пр - С - ОС - ПП - М - Сб,

где ФИ - фундаментальное (теоретическое) исследование; ПИ - прикладные исследования; Р - разработка; Пр - проектирование; С - строительство; ОС - освоение;

ПП - промышленное производство; М - маркетинг; Сб - сбыт.

Для анализа этой модели следует абстрагироваться от факто­ров обратной связи между различными ее элементами, учесть длительность цикла ФИ - ОС, который может продолжаться свыше 10 лет, и относительную самостоятельность каждой из фаз (ФИ - ПИ; Пр - С) и т.д.

Начальной стадией инновационного процесса является фун­даментальное исследование (теоретическое), связанное с поня­тием научной деятельности. Разумеется, и каждый отдельный элемент цикла (ФИ, ПИ, Р, Пр, С, ОС и ПП) насыщен научной деятельностью, связанной с ФИ.

Что же представляет собой научная работа, от развития ко­торой зависит появление новшеств? Научная работа - это ис­следовательская деятельность, направленная на получение и пе­реработку новых, оригинальных, доказательных сведений и ин­формации. Любая научная работа должна обладать новизной, оригинальностью, доказательностью.

Характерно, что количество новых сведений и информации убывает от ФИ к ПП. Исследовательская деятельность все боль­ше заменяется навыками, опытом и стандартными приемами.

Если говорить о конечном результате ФИ, то необходимо выделить исследовательскую деятельность, направленную на по­лучение и переработку новых, оригинальных, доказательных сведений и информации только в области теории вопроса.

Теоретическое (ФИ) исследование не связано непосредствен­но с решением конкретных прикладных задач. Однако именно оно составляет фундамент инновационного процесса. Вместе с тем необходимость теоретических исследований может быть обу­словлена потребностями практики и синтезом предыдущих зна­ний о предмете.

Фундаментальные исследования, как правило, воплощаются в прикладных исследованиях, но происходит это не сразу. Раз­витие может осуществляться по схеме рис. 1.1.

Рис. 1.1. Схема развития фундаментальных исследований

Только некоторые фундаментальные исследования вопло­щаются в ПИ - Р - Пр и т.д. Примерно 90% тем фундамен­тальных исследований могут иметь отрицательный результат. И из оставшихся 10% с положительным результатом не все приме­няются на практике. Цель ФИ - познание и развитие процесса (теории вопроса).

Иную целенаправленность имеют прикладные исследования (ПИ). Это «овеществление знаний», их преломление в процессе производства, передача нового продукта, технологической схемы и т.д.

В результате разработок создаются конструкции новых ма­шин и оборудования и процесс плавно переходит в фазы: про­ектирование (Пр), строительство (С), освоение (ОС) и промыш­ленное производство (ПП). Фазы М и Сб связаны с коммерче­ской реализацией результатов инновационного процесса.

Таким образом,

инновационный менеджер имеет дело с различными фазами инновационного процесса и с учетом этого строит свою управ­ленческую деятельность.

Инновационный менеджмент - это совокупность принципов, методов и форм управления инновационными процессами, ин­новационной деятельностью, занятыми этой деятельностью ор­ганизационными структурами и их персоналом. Как и для лю­бой другой области менеджмента, для него характерно следую­щее:

Постановка цели и выбор стратегии;

Четыре стадии цикла: планирование, определение условий и организация, исполнение, руководство.

Схематично инновационный менеджмент представлен на рис. 1.2.

Рис. 1.2. Схема инновационного менеджмента

На каждой стадии цикла решаются определенные задачи.

1. Планирование - составление плана реализации стратегии.

2. Определение условий и организация - определение потребно­сти в ресурсах для реализации различных фаз инновационного цикла, постановка задач перед сотрудниками, организация работы.

3. Исполнение - осуществление исследований и разработок, реализация плана.

4. Руководство - контроль и анализ, корректировка дейст­вий, накопление опыта. Оценка эффективности инновационных проектов, инновационных управленческих решений, применения новшеств.

1.2. Классификация инноваций

Для успешного управления инновационной деятельностью необходимо тщательное изучение инноваций. Прежде всего сле­дует научиться отличать инновации от несущественных видоиз­менений в продуктах и технологических процессах (например, эстетические изменения - цвета, формы и т.п.); незначитель­ных технических или внешних изменений в продуктах, остав­ляющих неизменными конструктивное исполнение и не оказы­вающих достаточно заметного влияния на параметры, свойства, стоимость изделия, а также входящих в продукты материалов и компонентов; от расширения номенклатуры продукции за счет освоения производства не выпускавшихся прежде на данном предприятии, но уже известных на рынке продуктов с целью удов­летворения текущего спроса и увеличения доходов предприятия.

Новизна инноваций оценивается по технологическим пара­метрам, а также с рыночных позиций. С учетом этого строится классификация инноваций.

В промышленности различаются два типа технологических инноваций - продуктовые и процессные.

Продуктовые инновации охватывают внедрение технологиче­ски новых или усовершенствованных продуктов. Технологически новый продукт (радикальная продуктовая инновация) - это продукт, чьи технологические характеристики (функциональные признаки, конструктивное выполнение, дополнительные опера­ции, а также состав используемых материалов и компонентов) или предполагаемое использование принципиально новые либо существенно отличаются от аналогичных ранее производимых продуктов. Такие инновации могут быть основаны на принци­пиально новых технологиях или на сочетании существующих технологий в новом их применении (в том числе на использова­нии результатов исследований и разработок). Примером инно­ваций радикального типа (принципиально новых) служат мик­ропроцессоры и кассетные видеомагнитофоны. Первый порта­тивный кассетный плеер, сочетавший в себе существенные прин­ципы построения магнитофонов и миниатюрных ушных гром­коговорителей, являлся инновацией второго типа. В обоих слу­чаях ни одно готовое изделие не выпускалось ранее.

Технологически усовершенствованный продукт (в терминоло­гии «Руководства Осло» - инкрементальная продуктовая инно­вация) - это существующий продукт, качественные или стои­мостные характеристики которого были заметно улучшены за счет использования более эффективных компонентов и мате­риалов, частичного изменения одной или ряда технических под­систем (для комплексной продукции).

Процессные инновации включают разработку и внедрение тех­нологически новых или значительно усовершенствованных про­изводственных методов, включая методы передачи продуктов. Инновации такого рода основаны на использовании нового про­изводственного оборудования, новых методов организации про­изводственного процесса или их совокупности, а также на ис­пользовании результатов исследований и разработок. Такие ин­новации нацелены, как правило, на повышение эффективности производства или передачи уже существующей на предприятии продукции, но иногда предназначаются также и для производст­ва и поставки технологически новых или усовершенствованных продуктов, которые не могут быть произведены либо поставле­ны с использованием обычных производственных методов.

Не относятся к технологическим инновациям в промышлен­ности следующие изменения:

Эстетические изменения в продуктах (в цвете, декоре и т.п.);

Незначительные технические или внешние изменения в про­дукте, оставляющие неизменным его конструктивное ис­полнение, не оказывающие достаточно заметного влияния на параметры, свойства, стоимость того или иного изде­лия, а также входящих в него материалов и компонентов;

Расширение номенклатуры продукции за счет ввода в про­изводство не выпускавшихся ранее на данном предпри­ятии, но уже достаточно известных на рынке сбыта видов
продукции (возможно, непрофильной) с целью обеспече­ния сиюминутного спроса и доходов предприятия.

В отраслях сферы услуг услуга считается технологической ин­новацией, когда ее характеристики или способы использования либо принципиально новые, либо значительно (качественно) усовершенствованы в технологическом отношении. Использова­ние существенно усовершенствованных методов производства или передачи услуг также является технологической инновацией. Последнее охватывает изменения в оборудовании или организа­ции производства, связанные с производством или передачей новых или кардинально усовершенствованных услуг, которые не могут быть произведены или переданы с использованием суще­ствующих производственных методов, или с повышением эф­фективности производства или передачи имеющихся услуг.

Следующие изменения не являются технологическими инно­вациями, если они не относятся прямо к внедрению новых или значительно улучшенных услуг либо способов их производства (передачи):

Организационные и управленческие изменения, включая переход на передовые методы управления, внедрение су­щественно измененных организационных структур, реали­зацию новых или значительно измененных направлений в экономической стратегии предприятия;

Внедрение стандартов качества, например ISO 9000.

Продуктовые инновации включают применение новых мате­риалов, новых полуфабрикатов и комплектующих; получение принципиально новых продуктов. Процессные инновации означа­ют новые методы организации производства (новые технологии) и могут быть связаны с созданием новых организационных структур в составе предприятия (фирмы).

1. По типу новизны для рынка инновации делятся на новые для отрасли в мире; новые для отрасли в стране; новые для дан­ного предприятия (группы предприятий).

2. По месту в системе (на предприятии, в фирме) можно вы­делить:

Инновации на входе предприятия (изменения в выборе и использовании сырья, материалов, машин и оборудования, информации и др.);

Инновации на выходе предприятия (изделия, услуги, тех­нологии, информация и др.);

Инновации системной структуры предприятия (управлен­ческой, производственной, технологической).

В зависимости от глубины вносимых изменений выделяют ин­новации:

Радикальные (базовые);

Улучшающие;

Модификационные (частные).

В Научно-исследовательском институте системных исследо­ваний (РНИИСИ) разработана расширенная классификация инноваций с учетом сфер деятельности предприятия. По этому признаку выделяются инновации:

Технологические;

Производственные;

Экономические;

Торговые;

Социальные;

В области управления.

Достаточно полную классификацию инноваций предложил российский ученый А.И. Пригожин 1:

1) По распространенности:

Единичные;

Диффузные.

2) По месту в производственном цикле:

Сырьевые;

Обеспечивающие (связывающие);

Продуктовые.

3) По преемственности:

Замещающие;

Отменяющие;

Возвратные;

Открывающие;

Ретровведения.

4) По охвату ожидаемой доли рынка:

Локальные;

Системные;

Стратегические.

5) По инновационному потенциалу и степени новизны:

Радикальные;

Комбинаторные;

Совершенствующие.

Четвертое и пятое направления классификации, учитывающие масштаб и новизну инноваций, интенсивность инновационного изменения, в наибольшей степени выражают количественные и качественные характеристики инноваций и имеют значение для экономической оценки их последствий и обоснования управ­ленческих решений.

Оригинальное инновационное наблюдение было сделано из­вестным российским ученым Н.Д. Кондратьевым в 1920-х годах 2 .

Н.Д. Кондратьев - автор теории больших циклов хозяйст­венной конъюнктуры. Он обосновал идею множественности циклов и разработал модели циклических колебаний: сезонные (продолжительность меньше года), короткие (продолжитель­ность 3-3,5 года), торгово-промышленные (средние) циклы (7- 11 лет), большие циклы (48-55 лет). Концепция больших цик­лов Н.Д. Кондратьева состоит из следующих основных частей: эмпирическое доказательство «большой модели цикла», некото­рые эмпирически установленные закономерности, сопровож­дающие длительные колебания конъюнктуры, их теоретическое объяснение, или теория больших циклов конъюнктуры.

Для обоснования больших циклов Н.Д. Кондратьев обрабо­тал обширный фактический материал. Были проанализированы статистические данные по четырем ведущим капиталистическим странам - Англии, Франции, Германии, США; исследована ди­намика цен, процента на капитал, заработной платы, объема внешней торговли, а также производства основных видов про­дукции промышленности. Динамика производства угля и чугуна учитывалась Н.Д. Кондратьевым по индексам общемирового про­изводства.

Проведенные исследования выявили наличие циклических волн продолжительностью 48-55 лет. Анализ был проведен по данным, охватывавшим период в 140 лет.

По оценке Н.Д. Кондратьева, периоды больших циклов с кон­ца XVIII в. оказались следующие:

1 Пригожин А.И. Нововведения: стимулы и препятствия (социальные проблемы
инноватики). - М.: Политиздат, 1989. - С. 270-275.

2 Кондратьев Н.Д. Основные проблемы экономической динамики. - М.: Наука,
1991.

I 1. Повышательная волна: с конца 80-х - начала 90-х гг. до 1810-1817 гг.

2. Понижательная волна: с 1810-1817 гг. до 1844-1851 гг.

II 1. Повышательная волна: с 1844-1851 гг. до 1870-1875 гг.
2. Понижательная волна: с 1870-1875 гг. до 1890-1896 гг.

III 1. Повышательная волна: с 1890- 1896 гг. до 1914- 1920 гг.
2. Вероятная понижательная волна: с 1914-1920 гг.

Н.Д. Кондратьев выявил эмпирические закономерности, со­провождающие длительные колебания экономической конъ­юнктуры. Он считал, что перед началом и в начале повыша­тельной волны каждого большого цикла происходят глубокие изменения в экономической жизни общества, которые выра­жаются в значительных изменениях техники (чему предшествуют технические открытия и изобретения). Главную роль он отводил научно-техническим новациям. В развитии первой по­вышательной волны (кон. XVIII в.) решающую роль сыграли изобретения и сдвиги в текстильной промышленности и про­изводстве чугуна. Рост в период второй волны (сер. XIX в.) был обусловлен прежде всего строительством железных дорог, развитием морского транспорта. Третья повышательная волна (кон. XIX - нач. XX в.) была связана с изобретениями в сфере электроники и массовым внедрением электричества, радио и других новшеств.

Инновации переводят хозяйственную конъюнктуру с пони­жательной на повышательную тенденцию, вызывая волнообра­зование.

Н.Д. Кондратьев показал, что нововведения распределяются по времени неравномерно, появляясь группами, или, говоря со­временным языком, кластерами. Таким образом, в его исследо­ваниях впервые просматриваются основы так называемого кла­стерного подхода. Рекомендации Н.Д. Кондратьева могут быть использованы при выработке инновационной стратегии.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Понятие и сущность инноваций. Три составляющих нововведения, их характеристика. Подходы к изучению инноваций. Объективные предпосылки и формы инновационного процесса. Особенности, принципы и виды инновационной деятельности, ее объекты и субъекты.

презентация , добавлен 28.08.2016


Понятие инновации и их роль для организации. Виды инноваций, кодирование инноваций. Система инновационного менеджмента в современных организациях. Образование в фирмах единых научно-технический комплексов, объединяющих в единый исследование и производство

реферат , добавлен 03.12.2004


Понятие инновации и инновационного процесса. Виды инноваций и организационные структуры инновационного менеджмента. Создание и распространение новшеств в материальном производстве. Основы выработки и основные типы инновационных стратегий предприятия.

курсовая работа , добавлен 08.04.2014


Сущность проектного менеджмента инноваций. Финансирование проектов на предприятии ООО Massimo Dutti и расчет экономической эффективности инновационного проекта. Пути совершенствования инновационного проектного менеджмента на предприятии ООО Massimo Dutti.

дипломная работа , добавлен 26.05.2012


Сущность понятия инноваций: механизм оценки нововведения, классификация инноваций, определение инновационного процесса. Характеристика моделей, объясняющих темп роста научно-технического прогресса. Государственное регулирование инновационной деятельности.

курсовая работа , добавлен 13.04.2010


Понятие инновации, ее сущность и особенности, характерные свойства. Объекты и субъекты инновационной деятельности, их взаимодействие. Теории инновационного развития. Структура и элементы инновационного процесса, инновационный потенциал организации.

реферат , добавлен 18.02.2009


Функции инноваций как материализованного результата вложения капитала в новую технику, формы организации производства, труда, обслуживания и управления. Отличительные черты открытий и изобретений. Методология принятия решений в менеджменте нововведений.

Общая теория статистики

Статистика. Это слово происходит от латинских слов stato и status, означающих государство, положение и состояние явлений в государстве, поэтому статистику несколько сотен лет назад переводили как государствоведение. В средние века слово statista (статистик) применялось к человеку, которому было присущи знания в области политики, знатоку разных государств и народов. В качестве научной дисциплины термин "статистика" был введен немецким ученым Г. Ахенвалем в 1743 г. для обозначения совокупности знаний о государстве. Именно он начал преподавать статистику в Геттингенском университете, где была основана так называемая дискрептивная (описательная) школа статистики.

В Италии эпохи Возрождения получили распространение знания о политике, составившие специальную дисциплину, которая называлась ragione di stato. Слово stato или statu соответствовали понятию "государство". Человека, искусного в политике, знатока разных государств называли statista. Ахенваль ввел слово statistica, обозначавшее сумму знаний нужных политикам, купцам. Так началось формирование статистики, как науке о хозяйственном и административном учете.

Одновременно в Англии существовала и другая научная школа "по­литических арифметиков",основанная В. Петти и названная по его зна­менитой книге (1690г.). Политическая арифметика представлялась ему орудием социального познания не на основе идей, а на основе собранных реальных фактов и использования количественных характеристик. Все это соответствовало идеям естественнонаучного познания, где в основе находится наблюдение, что мы и наблюдаем в современной статистике.

Как известно, В. Пети и английская школа были первыми, кто произвел расчеты национального богатства и национального дохода и применили выборочный метод.

По сути дела, статистика сложилась на базе этих двух школ. От дискрептивной (описательной) статистики она получила методологию количественного описания, а от политических арифметиков - стати­стическую методологию изучения количественных характеристик массовых явлений.

В том или ином виде статистика преподается студентам всех форм обучения и практически всем специальностям. На современном этапе добавился и третий элемент, который сделал статистику универсальным методом. Она базируется на теории вероятностей и математической статистике, что достаточно сильно отличает ее от статистики девятнадцатого века.

В истории российской статистики существовали все известные школы и направления. Татищев В.Н. (1686 - 1750) и Ломоносов М.В. (1711 - 1765) представители русской описательной школы. Бернулли Д. (1700 - 1782) и Крафт Л. (1743 – 1814) типичные политические арифметики. Русские математики Чебышев П.П. (1821 – 1894), Марков Н.А. (1856 – 1922), Ляпунов А.М.

(1857 – 1919) внесли свой вклад в мировую математическую статистику. Сравнив годы жизни и творчества русских статистиков можно сделать вывод, что она развивалась в России параллельно с мировыми тенденциями.

В настоящее время термин «статистика» употребляется втрех значениях.

Во-первых, подстатистикой понимают особую отрасль практической деятельности людей, направленную на сбор, обработку и анализ данных, характеризующих социально-экономическое развитие страны, ее регионов, отраслей экономики, отдельных предприятий.

Во-вторых, статистикой называютнауку, занимающуюся разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь.

В-третьих, статистикой считаютстатистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы.

В ходе исторического развития статистической науки в ее составе обособился ряд самостоятельных статистических дисциплин; это объясняется наличием конкретного предмета исследования и особой системы статистических показателей для его характеристики. Структуру статистической науки можно представить следующим образом (рис. 1)




Таким образом, в статистической науке традиционно принято выделять следующие части: общая теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социальная статистика и ее отрасли, такие как например 1 – статистика финансов, 2 – статистика промышленности, 3 – статистика сельского хозяйства, 4 – статистика лесного хозяйства, 4 – статистика государственного бюджета, 5 – статистика цен и т.д., детализировать можно до бесконечности, например промышленность можно подразделить легкую и тяжелую, добывающую и обрабатывающую и тому подобное. Кроме того у всех статистических наук и не только экономических, но и естественнонаучных существует общая база - математическая статистика.

Общая теория статистики разрабатывает общие принципы и методы статистического исследования процессов и явлений, наиболее общие категории, признаки, измерители, показатели статистики, а также организацию сбора, обработки, анализа и представления информации.

Задачей экономической статистики является разработка и анализ синтетических показателей, отражающих состояние национальной экономики, взаимосвязи отраслей, особенности размещения производственных сил, наличие материальных, трудовых и финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования.

Отрасли экономической статистики – В то же время в российской статистике существует традиция, перешедшая от советской школы статистики, которая предполагает наличие отдельных, имеющих свой предмет, дисциплин – статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов, охраны окружающей среды и т.д.; их задача – разработка и анализ статистических показателей развития соответствующих отраслей.

Социальная статистика формирует систему показателей для характеристики образа жизни населения и различных аспектов социальных отношений. Ее отрасли– статистика народонаселения, политики, здравоохранения, науки, просвещения, права.

Отраслевые статистики формируются на базе показателей экономической или социальной статистики, а те и другие основываются в свою очередь на категориях (показателях) и методах анализа, разработанных общей теорией статистики.

В «Общей теории статистики» рассматриваются основные категории и методы статистической науки, природа статистических совокупностей, познавательные свойства статистических показателей, условия их применения с использованием средств современной вычислительной техники. С ее помощью создается фундамент для усвоения и квалифицированного применения статистической методологии познания закономерностей развития социально-экономического явления в условиях современной экономики.

За рубежом, как правило, все статистические дисциплины объединены в один курс, которые отличаются разными уровнями сложности: «статистика 1» включает описательную (дискрептивную) статистику и основные законы распределения, а также основы выборочного метода, «статистика 2» включает статистический вывод (испытание статистических гипотез и статистическое оценивание, корреляционно – регрессионный и дисперсионный анализ, анализ временных рядов, «статистика 3» - многомерный статистический анализ.

Статистика необходима экономисту прежде всего для того, чтобы обосновывать принятие решений, а так же на основе анализа опровергать ошибочные решения.

Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания. Они составляют теоретическую базу статистики. Опираясь на теоретическую базу, статистика применяет специфическиеметоды численного или количественного освещения явления, которые находят свое выражение вчетырех этапах (стадиях) статистического исследования:

1. Массовое научно-организованное наблюдение, с помощью которого получают первичную информацию об отдельных единицах (факторах) изучаемого явления.

2. Группировка и сводка материала, представляющие собой расчленения всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы.

3. Обработка статистических показателей, полученных при сводке, и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

Представление полученных результатов анализа в удобном для пользователя виде на основе различных носителей информации. Э

Предметом статистики, как науки, является изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной характеристикой. Из этого определения можно выделить три основные черты статистики:

1. исследуется количественная сторона явлений;

2. исследуются массовые процессы и явления;

3. дается количественная характеристика массовых процессов и явлений на основе изучения качественных параметров.

Таким образом, можно сказать, что статистика занимается сбором, обработкой, анализом и представлением информации, а объектом статистики является статистическая совокупность.

Статистическая совокупность - это масса единиц, объединенных единой качественной основой, но различающихся между собой по ряду варьирующих (изменяющихся) признаков. Понятие «вариация» широко известно в разных областях знаний, в живых и научных языках и везде оно означает изменение или изменчивость в определенных пределах или вокруг определенного стандарта, например, вариация на тему в музыке, варка продуктов в супе, варяги – люди различного происхождения занятые речной и морской торговлей и (или) пиратством, и наконец старославянское слово – варум, что означает волнующееся (изменчивое) море. Варьирование (изменение) признаков (чаще количественных) может происходить во времени, в пространстве, во взаимном изменении одного признака от другого. Например, размера заработной платы рабочего от количества выпущенной им продукции.

В государственном стандарте, в программах большинства экономических вузов статистика состоит, как бы из их двух частей - общей тео­рии статистики и социально-экономической статистике. Только изучив обе части, Вы сможете:

1. получить теоретические знания и практиче­ские навыки в области статистической методологии и прежде всего в организации статистического наблюдения.

2. использовать эти знания в самых разнообразных производственных и экономических си­туациях с целью принятия решений;

3. проводить комплексный экономико-статистический анализ показателей и тем самым объективно оцени­вать результаты деятельности своего предприятия, государства или своего бизнеса.

4. интерпретировать статистические данные и организовать планирование и прогнозирование показателей.

Весь курс состоит из разделов и разделен на темы и содержит задания и тесты, которые помогут Вам развить статистическое мышление и обеспечат активное усвоение пройденного материала. Закрепление полученных теоретических знаний по темам проводится с помощью Контрольныхзаданий, выполняемых Вами само­стоятельно (для проверки правильности решений в конце обеих частей учебного пособия приводятся ответы).

Статистика как универсальная методология работы с количественными характеристиками объектов изучения является основой практически всех конкретных экономических дисциплин и в первую очередь эконометрики.

В процессе написания учебного пособия автор умышленно иногда отходит от традиционной манеры изложения материала стремясь привести более живые примеры и иногда излагая то, что можно выразить формулой словами. Учитывая нынешний уровень подготовки студентов, когда с одной стороны, с пугающей частотой стали попадаться молодые люди, которые на втором курсе не представляют как взять процент, а с другой стороны появляются студенты практически профессионально относящиеся к научному творчеству и владеющие, например, компьютером на уровне системных администраторов, хочется сделать доступной для массового читателя хотя бы часть учебного пособия не потеряв, однако содержательную часть достаточно сложную для восприятия.

Кроме того учебное пособие имеет также практическую направленность.

Cтраница 1




Статистическая теория информации оперирует понятием энтропии как меры неопределенности, учитывающей вероятность появления, а следовательно, и информативность тех или иных сообщений.  

В статистической теории информации (теории связи), предложенной Шенноном в 1948 г., энтропия количественно выражается как средняя функция множества вероятностей каждого из возможных исходов опыта.  

Для применения статистической теории информации к анализу и оценке психических процессов человека имеются препятствующие и благоприятствующие факторы. Препятствующие факторы касаются в основном общих психических процессов непосредственного восприятия объектов, которое по природе своей целостно, избирательно и осмысленно. Благоприятствующие факторы касаются инженерной психологии, изучающей деятельность оператора, который получает информацию о состоянии управляемого объекта не столь определенно и целостно, как это бывает при непосредственном восприятии объекта.  

Указанные отвлечения и определяют возможности статистической теории информации и равносильных ей теорий в описании информационных процессов.  

Подход к психике с позиций статистической теории информации оказывается в непосредственной связи с задачей выявления и количественной характеристики такого психологического феномена, как восприятие вероятностной структуры сигналов, в частности, способности индивида в процессе временного или пространственного развертывания сообщения, опираясь на знание уже воспринятых его элементов, предсказывать, какой элемент сообщения последует.  

К вопросу о ценности информации. а / - 0. б / - 1 58 (дезинформация. в / - 0 42.




Дальнейшее развитие данного подхода базируется на статистической теории информации и теории решений. Сущность метода состоит в том, что, кроме вероятностных характеристик неопределенности объекта, после получения информации вводятся функции штрафов или потерь и оценка. Максимальной ценностью обладает то количество информации, которое уменьшает потери до ноля при достижении поставленной цели.  

Причина этого заключается в том, что сами методы статистической теории информации оказались малоприспособленными для анализа задач управления. Хотя именно они в свое время сыграли большую роль в развитии кибернетики как науки. Статистическая теория информации весьма эффективна лишь для описания процесса передачи и хранения информации, но применение ее становится малооправданным, когда информацию необходимо рассматривать во взаимосвязи с целью управления.  

Информационный подход к распознаванию позволяет решать ряд задач по выбору признаков и их обработке, оценке надежности распознавания, однако ограниченность статистической теории информации может проявляться и здесь. Поэтому применение его к практическим задачам должно сопровождаться тщательным инженерным анализом.  

Открытие того, что информация - а значит и определенные стороны того, что в философии называется знанием - может трактоваться как измеримая величина, явилось первым важным гносеологическим результатом статистической теории информации.  

Через понятие информации и относящиеся к нему точные математические теории - прежде всего через восходящую главным образом к К. Шеннону статистическую теорию информации и ее аналоги, основанные на комбинаторном, топологическом или алгоритмическом определениях информации (количества информации) - находят свое уточнение и конкретизацию философские представления о свойстве отражения.  

Естественно, что наличие как однозначно-детерминированного, так и вероятностного принципов в работе систем, изучаемых в кибернетике, находит свое отражение в математических средствах этого научного направления. Ярким выражением первого подхода является статистическая теория информации, восходящая к работе К. Шеннона Математическая теория связи (1948), в которой были введены важные понятия энтропии источника сообщения, пропускной способности канала связи и количества информации и указаны соотношения, характеризующие эти понятия. Впрочем, вероятностно-статистические методы входят в кибернетику (и вычислительную математику) ныне в самой различной форме и по разнообразным направлениям.  

Сказанное возможно лишь при применении методов статистической теории информации в векторной форме.  

При этом необходимо отметить, что речь идет не о простой экстраполяции статистической теории информации на новые сферы научного исследования, а о существенном развитии в разных направлениях представлений об информационных процессах, которые осуществляются на базе единых научных воззрений на информацию.  

В работе4 под информацией понимаются сведения, необходимые для принятия решения. Это определение включает в термин сведения о всем многообразии информации и созвучно с пониманием информации в статистической теории информации К.  

Статистика - общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

Статистика включает в себя:

Общую теорию статистики

Экономическую статистику и ее отрасли

Социально-демографическую статистику и ее отрасли.

Статистика связана с историей, социологией, математикой, экономикой.

Объект изучения - общество.

В переводе с латинского слово «status» означает определенное положение вещей. Термин «статистика» впервые был употреблен немецким ученым Г. Ахенва-лем в 1749 г., в его книге о государствоведении.

В 18 веке возникает школа политических арифметиков Петти и Граунд.

19 век - статистико-математическая школа Кетл, Пирсон, Гальтон.

Русская описательная школа 18 века Кирилов, Ломоносов, Чулков. Влияние на развитие статистической мысли оказали Радищев, Герцен. Большой вклад внесли Чебышев, Марков

Статистика – это инструмент познания.

Существуют 4 понятия статистики:

Комплекс учебных дисциплин обладающих определенной спецификой и изучающие количественные стороны массовых явлений и процессов.

Отрасль практической деятельности, статистический учёт который осуществляется РОССТАТом.

Совокупность цифровых сведений - статистические данные публикуемые в сборниках, справочниках отчетности предприятий.

Статистические методы, применяемые для изучения социально экономических явлений и процессов.

Особенности статистики:

1) в количественном выражении сообщаются статистические данные;

2) статистическую науку интересуют выводы, сделанные в результате анализа собранных и обработанных числовых данных;

3) состояние изучаемого явления на определенной ступени его развития в конкретных условиях места и времени отражают статистические данные.

Предмет статистики.

Статистика - общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики – размеры и количественные соотношения качественно-определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Объект статистики – общество

Объект статистического исследования в статистике называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность - это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояния отдельных единиц и наличием вариации.

Предметом статистики является исследование общественных явлений, динамики и направления их развития. При помощи статистических показателей статистика устанавливает количественную сторону общественного явления, наблюдает закономерности перехода количества в качество на примере данного общественного явления. На основании предоставленных наблюдений статистика производит анализ полученных данных в конкретных условиях места и времени.

Статистика занимается исследованием социально-экономических явлений и процессов, которые носят массовый характер, а также изучает множество определяющих их факторов.

Для выведения и подтверждения своих теоретических законов большинство общественных наук пользуются статистикой.

Основные понятия статистической методологии

В настоящее время трудно назвать науку, которая не изучала бы массовые процессы той или иной области. В познании любых массовых явлений конкретного вида, (т.е. любой наукой) используются общие положения статистики как науки: накапливаются данные о множестве объектов (элементов) изучаемого явления, результаты эти описываются (обобщаются) с использованием набора специфических характеристик (показателей) с соблюдением выработанных статистикой требований (условий, правил). При применении к разным областям явлений статистический метод учитывает их особенности. Специфические приемы, с помощью которых статистика изучает массовые явления, образуют статистическую методологию (или метод статистики).

Статистическая методология – система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Статистическое исследование

Статистическая информация

трех стадий :

статистическое наблюдение;

Статистическое наблюдение

сводка и группировка результатов наблюдения;

Сводка

Группировка

Результаты статистической сводки и группировки излагаются в виде статистических таблиц.

Статистической таблица

анализ полученных обобщающих показателей.

Статистический анализ – заключительная стадия статистического исследования. В его процессе исследуется структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений и процессов. Выделяют следующие основные этапы анализа:

Констатация фактов и их оценка;

Установление характерных черт и причин явления;

Сопоставление явления с другими явлениями;

Формулирование гипотез, выводов и предположений;

Статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей.

Понятие статистического показателя

Статистический показатель

Статистические показатели классифицируют по:

степени охвата совокупности:

Индивидуальные, характеризуют один объект или одну единицу совокупности.

Сводные, характеризуют группу совокупности или всю совокупность в целом.

• Объемные показатели получают путем сложения значение признака отдельных единиц совокупности.

  Расчетные показатели определяются по различным формулам.

форме выражения:

Абсолютные показатели - данные показатели отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т. е. число составляющих ее единиц.

Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами.

В зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений, их

физических свойств выделяют:

натуральные единицы измерения : тонны, килограммы, квадратные, кубические и простые метры, километры, мили, литры, баррели, штуки.

Стоимостные единицы измерения , позволяющие дать денежную оценку социально экономическим объектам и явлениям.

трудовые единицы измерения , позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций технологического процесса, относятся человеко-дни и человеко-часы.

Относительные показатели - представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

текущим, или сравниваемым, а знаменатель –база сравнения.

Средние показатели

Назначение и применение статистических показателей

Статистический показатель - представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Каждый статистический показатель имеет качественное социально-экономическое содержание и связанную с ним методологию измерения. Статистический показатель имеет также ту или иную статистическую форму (структуру). Показатель может выражать общее число единиц совокупности, общую сумму значений количественного признака этих единиц, среднюю величину признака, величину данного признака по отношению к величине другого и т. п.

Основной функцией конкретных статистических показателей и их систем является познавательная информационная функция. Без статистической информации невозможно познание закономерностей природных и социальных массовых явлений, их предвидение, а значит, и регулирование либо прямое управление, будь то на уровне отдельного предприятия, фермера, города или региона, на государственном или межгосударственном уровне.. Условием выполнения статистическими показателями их информационной, познавательной функции является их научное обоснование и достаточно точное и надежное, а также своевременное количественное определение.

Виды статистических показателей.

Статистический показатель - представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Показатели, применяемые для изучения статистической практики и науки, подразделяют на группы по следующим признакам:

1) по сущности изучаемых явлений – это объемные и качественные;

2) по степени агрегирования явлений – это индивидуальные и обобщающие;

3) в зависимости от характера изучаемых явлений – интервальные и моментные;

4) в зависимости от пространственной определенности различают показатели: федеральные, региональные и местные;

5) в зависимости от свойств конкретных объектов и формы выражений статистические показатели делятся на относительные, абсолютные и средние.

Систему статистических показателей образует совокупность взаимосвязанных показателей, которые имеют одноуровневую или многоуровневую структуру. Система статистических показателей нацелена на решение конкретной задачи.

Статистические показатели имеют взаимосвязанные количественную и качественную стороны. Качественная сторона статистического показателя отражается в его содержании безотносительно к конкретному размеру признака. Количественная сторона показателя – это его числовое значение.

Ряд функций, которые выполняют статистические показатели, – это прежде всего познавательная, управленческая (контрольно-организаторская) и стимулирующая функции.

Статистические показатели в познавательной функции характеризуют состояние и развитие исследуемых явлений, направление и интенсивность развития процессов, происходящих в обществе. Обобщающие показатели – это база анализа и прогнозирования социально-экономического развития отдельных районов, областей, регионов и страны в целом. Количественная сторона явлений помогает проанализировать качественную сторону объекта и проникает в его сущность.

Три этапа статистического исследования.

Статистическое исследование – процесс сбора, обработки и анализа статистической информации.

Статистическая информация – первичный статистический материал о социально-экономических явлениях, формирующийся в процессе статистического наблюдения, которое подвергается систематизации, анализу и обобщению.

Статистическое исследование состоит из трех стадий :

1) статистическое наблюдение;

2) сводка и группировка результатов наблюдения;

3) анализ полученных обобщающих показателей.

Статистическое наблюдение - массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Статистическое наблюдение - формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является основой статистического исследования. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов;

Сводка и группировка данных - на этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления в зависимости от существенных признаков подразделяются на типы, группы и подгруппы. Метод группировок позволяет ограничивать качественно однородные в существенном отношении совокупности, что служит предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей;

Сводка - это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Группировка - разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.

Обработка и анализ полученных данных, выявление закономерностей. На этом этапе с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Структура статистической науки

В структуре статистической науки выделяют:

общую теорию статистики

Общая теория статистики – это наука о наиболее общих принципах и методах статистического исследования массовых социально-экономических явлений и процессов. Она определяет систему понятий и категорий статистической науки, разрабатывает научные основы методов сбора, обобщения и анализа статистических данных, устанавливает условия применения этих методов. Являясь методологической основой экономической и социально-демографической статистик, а также всех отраслевых статистик, общая теория статистики создает научный фундамент для применения статистических методов анализа к конкретным объектам исследования.

экономическую статистику

Экономическая статистика занимается комплексным изучением экономических явлений и процессов, протекающих на макроуровне, т.е. в экономике страны в целом и на уровне крупных регионов. Она раскрывает сущность, методы расчета и анализа макроэкономических (синтетических) показателей , характеризующих состояние национальной экономики; масштабы, уровень, темпы её развития; структуру, пропорции и взаимосвязи отраслей; особенности размещения производительных сил; наличие и состав материальных, трудовых, финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования. К числу макроэкономических показателей относятся такие показатели, как валовое национальное богатство (ВНБ), валовой внутренний продукт (ВВП), валовая прибыль экономики (ВПЭ) и валовой национальный доход (ВНД),валовой национальный продукт (ВНП) и др.

Все макроэкономические показатели определяются на основе системы национальных счетов (СНС) . Это соответствующая национальной рыночной экономике система взаимоувязанных статистических показателей, построенная в виде определенного набора счетов и балансовых таблиц, которые характеризуют результаты экономической деятельности, структуру экономики и важнейшие взаимосвязи её звеньев. Будучи согласованной со стандартной методологией построения СНС, принятой ООН и Европейским Союзом, Российская СНС позволяет проводить глубокий анализ национальной экономики по самым различным направлениям в соответствии с международными статистическими стандартами.

социально-демографическую статистику

Социально-демографическая статистика формирует и анализирует систему показателей для комплексной характеристики образа жизни населения и различных социальных аспектов жизнедеятельности общества. Она изучает численность и состав населения (по возрасту, полу, национальности и пр.), структуру семей и домохозяйств, доходы и расходы населения, занятость и безработицу, уровень и качество жизни, потребление населением материальных благ и услуг, состояние сферы здравоохранения, образования, культуры, уровень преступности и др.

отраслевые и специальные статистики . В отраслевых статистиках крупных отраслей выделяются подотрасли, например, в статистике промышленности – статистика машиностроения, металлургии, химии и т.д., в статистике населения – статистики численности и состава населения, статистика естественного движения и миграции населения.

В отраслевых статистиках освещаются сущность и методы расчета показателей, характеризующих состояние и динамику развития соответствующей отрасли экономики или социальной сферы.

Все отраслевые статистики формируются на базе показателей экономической или социально-демографической статистики, используя при этом методы и приемы, разработанные в общей теории статистики. Вместе с тем, развитие каждой отраслевой статистики содействует совершенствованию статистической науки в целом.

Каждая из составных частей статистической науки имеет свой объект исследования, использует определенную систему показателей, разрабатывает правила и методы их расчета и применения в различных областях экономической деятельности и социальной сферы.

Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь и взаимозависимость. Теоретические положения статистической науки применяются в практической деятельности для решения конкретных статистических задач. В свою очередь, наука, используя данные практики, обобщает опыт практической работы, черпает из него новые идеи и положения, совершенствует методы проведения статистических исследований.

Понятие статистического наблюдения, его цели .

Первой стадией исследования является статистическое наблюдение.

Оно представляет собой массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Статистическое наблюдение заключается в регистрации отобранных признаков каждой единицы совокупности. Оно должно быть массовым, систематическим и проводиться по разработанной программе на научной основе.

Выделяют этапы статистического наблюдения:

Подготовка наблюдения;

проведение массового сбора данных;

Контроль и качество полученной информации

Объект наблюдения

Единица наблюдения

Отчетная единица

Программа наблюдений

Оргплан наблюдения - это документ, в котором зафиксированы все важнейшие организационные мероприятия, проведение которых необходимо для успешного осуществления наблюдения.

Инструментарий наблюдения – совокупность документов, применяемых, при наблюдении.

Формы статистического наблюдения

отчетность,

специальное наблюдение

регистры.

Цель наблюдения

Программа и организация статистического наблюдения

Статистическое наблюдение - массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Цель наблюдения – получение достоверное информации для выявления закономерности развития явления и процессов.

Объект наблюдения – совокупность общественных явлений и процессов, которые подлежат наблюдению.

Единица наблюдения - элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – это субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения.

Этапы статистического наблюдения:

Подготовка наблюдения; определяются цели и объекты наблюдения, признаки, подлежащие регистрации, разрабатываются документы для сбора данных, определяются методы и средства получения данных, происходит подбор и подготовка кадров; составление календарного плана работ по подготовке и проведению статистического наблюдения; обрабатываются материалы, которые будут использованы в статистическом наблюдении

проведение массового сбора данных - важнейший этап в проведении статистического наблюдения, накапливание статистической информации

Контроль и качество полученной информации. На данном этапе происходит контроль данных статистического наблюдения, делаются выводы и предложения по проведенному статистическому наблюдению.

Программа наблюдений - это перечень показателей подлежащих регистрации.

Программа статистического наблюдения должна содержать перечень признаков, которые будут характеризовать отдельные единицы совокупности.

Требования к программе: признаки должны быть существенными;в программу необходимо включить только те вопросы, на которые могут быть даны правдивые, достоверные ответы; вопросы должны быть точными и не двусмысленными; наличие вопросов для проверки; определенная последовательность вопросов; наличие открытых/закрытых вопросов.

Существует Оргплан наблюдения - это документ, в котором зафиксированы все важнейшие организационные мероприятия, проведение которых необходимо для успешного осуществления наблюдения.

Классификация статистического наблюдения.12. Сплошное и не сплошное статистическое наблюдение. 13. Обследование основного массива, выборочное и монографическое наблюдение. 14. Классификация ст. наблюдения по времени проведения. 15. Классификация ст. наблюдения по источникам сведений.

Статистическое наблюдение - массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Виды статистического наблюдения классифицируются чаще всего по следующим трем признакам:

а) охвату наблюдением единиц совокупности, подлежащих статистическому исследованию;

Сплошное (все единицы обследуются полностью)

Не сплошное

Выборочное - основано на сборе информации по части единиц совокупности и распространении результатов наблюдения на всю генеральную совокупность. Численность выборки зависит от природы исследуемого явления. В выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, которые имеются в генеральной совокупности.

Основного массива – сбор данных осуществляется лишь по тем единицам совокупности, которые дают основной вклад в характеристику исследуемого явления.

Монографическое - это описание отдельных единиц совокупности для их углубленного изучения, которое не может быть столь результативным при массовом наблюдении. Моногр.наблюдение проводится в целях выявления тенденций развития, для изучения и распространения передового опыта хозяйств или предприятий.

б) систематичности наблюдения;

Непрерывное (регистр)

Прерывное

Периодическое (по мере необходимости)

Единовременное (перепись жилого фонда)

в) источнику сведений, на основании которого устанавливаются факты, подлежащие регистрации в процессе наблюдения.

Непосредственное (сами регистраторы устанавливают факт, подлежащий регистрации путем замера, взвешивания, подсчета)

Документированное (основано на использовании в качестве источника информации документов учетного характера)

Опрос (сведения получают со слов респондента. Используется для получения информации о явлениях и процессах. Не поддающихся непосредственно прямому наблюдению)

Саморегистрация

Явочный способ

Корреспондентский способ

Анкетный

Г) по формам:

Статистическая отчетность – это форма организации статистического наблюдения за деятельностью предприятий и организаций, по которой органы гос.статистики получают информацию в виде отчетных документов, подписанных лицами, ответственными за достоверность сведений.

Специально организованное наблюдение – это сбор сведений посредствам переписи и единовременных обследований.

Регистр – это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Это система, постоянно следящая за состоянием единиц наблюдения и оценивающая силы воздействия различных факторов на изучаемые показатели. Каждая единица в регистре характеризуется совокупностью показателей. Одни остаются неизменными в течение всего времени наблюдения, другие, периодичность которых неизвестна, обновляются по мере их изменений.

Любому наблюдению присущи ошибки

Ошибки наблюдения – погрешности, появляющиеся в процессе наблюдения:

Ошибки регистрации – все погрешности, возникающие при сплошном наблюдении.

Случайные ошибки – это ошибки, допущенные при заполнении бланков, оговорка в ответах, нечеткость в вопросе и соответственно в ответе и т.д.

Систематические ошибки :

Преднамеренные ошибки (сознательные) получаются в результате того, что при знании действительного состояния (величины) признака сознательно сообщаются неправильные данные.

Непреднамеренными называются ошибки, вызываемые случайными причинами: например, неправильностью измерительных приборов, невнимательностью регистраторов и др.

Ошибки репрезентативности - озникают в результате того, что состав отобранной для обследования части массового явления недостаточно полно отображает особенности, сущность всей изучаемой совокупности.

Контроль качества материала:

Логический – проверка соответствия полученных данных между собой или сравнение с предыдущими периодами.

Арифметический – арифметическая проверка итоговых и расчетных показателей.

Контроль полноты - это проверка того, насколько полно охвачен объект наблюдением, иначе говоря, о всех ли единицах наблюдения собраны сведения.

Отчетность, как важнейший вид ст. наблюдения. Классификация статистической отчетности.

Статистическое наблюдение осуществляется в 2-х формах:

1) путем предоставления отчетности;

2) путем проведения специально организованных стат. наблюдений.

Отчетность - это организованная форма статистического наблюдения, при которой сведения поступают в виде обязательных отчетов в определенные сроки и по утвержденным формам. Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением.

Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов (собы­тий, процессов и т.п.), производимых по мере их свершения и, как правило, на первичном документе.

Руководство статистической отчетностью и ее организация возложены на органы государственной статистики. Все формы статистической отчетности ут­верждают органы государственной статистики. Представление отчетности по не­утвержденным формам рассматривается как нарушение отчетной дисциплины, за что руководители предприятий и ведомств несут ответственность.

Перечень отчетности является списком форм отчетности с указанием их важнейших реквизитов.

Программа отчетности - система показателей деятельности торгового предприятия.

Общая отчетность - это отчетность, содержащая одни и те же данные для определенной отрасли народного хозяйства и для предприятий (учреждений и т.п.) всего народного хозяйства.

В специализированной отчетности содержатся специфические показатели отдельных отраслей промышленности, сельского хозяйства и т.п.

По периоду времени, за который представляется отчетность, по его дли­тельности различают отчетность текущую и годовую. Если сведения представля­ются за год, то такую отчетность называют годовой. Отчетность же за все другие периоды в пределах менее года, соответственно квартальная, месячная, недельная и т.п., называетсятекущей.

По способу представления различают отчетность срочную, когда все сведе­ния представляются по телетайпу, телеграфу, ипочтовую.

В практике коммерческой работы отчетность подразделяется на:

1) общегосударственную - предоставляется как в вышестоящую организацию, так и в соответствующие органы гос. статистики;

2) внутриведомственную - которая представляется только в вышестоящие органы торговли;

3) текущую - представляемую в течение года;

4) годовую - наиболее полную по составу отображаемых показателей.

Группировка. Понятие и применение.

Наиболее распространенным методом обработки и анализа пер­вичной статистической информации является группировка.

Группировка - разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.

Функции группировки:

выделение социально-экономических типов явлений;

изучение структуры и структурных сдвигов, происходящих в социально-экономических явлениях;

анализ взаимосвязей между явлениями.

Типы группировки:

Типологическая группировка - это разделение качественно неоднородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений.

Структурная группировка - это выявление закономерностей распределения единиц однородной совокупности по варьирующим значениям исследуемого

признака.

Аналитическая группировка - это исследование взаимосвязей варьирующих признаков в пределах однородной совокупности. При этом один признак будет результативным, а другой (другие) - факторным.Факторными называются признаки, оказывающие влияние на изменение результативных.Результативными называются признаки, изменяющиеся под влиянием факторных.

Разновидностью структурной группировки является ряд распределения .

Этапы построения группировки:

Выбор группировочного признака, т. е. признака, по которому

производится объединение единиц исследуемой совокупности в группы.

Определение числа групп и величины интервала

(n-число групп,R-размах вариации,a-величина интервала,N-число ед.совокупности)

R=x max -x min

n = 1 + 3,322 –lg N

Установление перечня показателей которыми должны характеризоваться

Составление макета таблиц по результатам группировки

Вычисление абсолютных, средних, относительных показателей, заполнение таблиц и построение графиков.

По числу признаков группировки:

Простые (по одному признаку)

Комбинационные

Многомерные

Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Способы вторичной группировки:

Изменение первоначальных интервалов

Деловая перегруппировка

Классификация –

Виды классификации:

Виды группировок.

Статистические группировки имеют следующие цели:

Выделения качественно однородных совокупностей;

Изучения структуры совокупности

Исследования существующих зависимостей

Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки:

Типологическая – это деление совокупности на группы, однородные по качеству и условиям развития (решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов). Есть два способа формирования типологических группировок:

Способ последовательных разбиений, заключающийся в формировании групп, все объекты которых имеют одинаковые значения классификационных признаков (разбиение сначала всей совокупности по одному признаку, затем получение частей – по другому и т.д.)

Способ многомерной классификации, когда объекты, образующие группы, могут иметь различные значения классификационных признаков (группы формируются на основе близости объектов одновременно по большому числу признаков, получил широкое применение с разработкой методов распознавания образов и появлением ЭВМ)

Структурная – применяется для изучения строения совокупности, характеристики ее структуры и структурных сдвигов. Структурные группировки строятся либо на основе ранее проведенной типологической группировки, либо на основе первичных данных

Аналитическая (факторная) – предназначена для установления тесноты связи между взаимодействующими признаками – факторными и результативными. Она позволяет выявить наличие и направление связи, а также измерить ее тесноту и силу. Поэтому в качестве группировочного чаще всего применяют факторный признак, выделенный на основе анализа изучаемого явления.

В случаях когда качественный признак имеет большое число разновидностей разрабатывают классификацию.

Классификация – особый вид группировок; это устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация представляет собой распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды.

Виды классификации:

Товарные номенклатуры, как систематизированный перечень объекта и групп.

Классификаторы – это классификация, где каждому значению признака присвоен код, т.е. условное цифровое обозначение.

В зависимости от числа положенных в основание группировки признаков различают группировки:

простые – выполненные по одному признаку. Среди простых выделяются ряды распределения. Ряд распределения - это группировка, в которой для характеристики групп (упорядочение расположенных по значению признака) применяется один показатель - численность группы. Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами.

Сложные, которые делятся на:

• комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации. При этом классификация осуществляется путем последовательного логического деления совокупности по отдельным признакам;

  многомерные группировки – осуществляются одновременно по нескольким признакам.

По отношениям между признаками выделяют:

иерархические группировки, выполняемые по двум и более признакам, при этом значения второго признака определяются областью значений первого (например, классификация отраслей промышленности по подотраслям);

неиерархические группировки, которые строятся, когда строгой зависимости значений второго признака от первого не существует.

По очередности обработки информации группировки бывают:

первичные (составленные на основе первичных данных);

вторичные, являющиеся результатом перегруппировки ранее уже сгруппированного материала.

В соответствии с временным критерием различают:

статические группировки, дающие характеристику совокупности на определенный момент времени или за определенный период;

динамические – группировки, показывающие переходы единиц из одних групп в другие (а также вход и выход из совокупности).

Статистические таблицы

Статистической таблица – таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Виды заголовков:

Остаф – таблица без цифр и заголовков.

Макет – таблица с заголовками.

Подлежащие статистической таблицы - объект, который в ней характеризуется цифрами.(Совокупность,отдельные единицы совокупности в порядке их перечня илисгруппированные поодному или нескольким признакам территориальные единицы,временные периоды и т. д.)

В зависимости от структуры подлежащего различают статистические таблицы

простые, в подлежащем которыхдается простой перечень единиц совокупности (перечневые ) или только одна какая-либо из них единица, выделенная поопределенному признаку (монографические );

сложные , подлежащее которых содержит группы единиц совокупности по одному (групповые ) или нескольким (комбинационные ) количественным или атрибутивным признакам.

Сказуемое статистической таблицы – система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т. е. подлежащее таблицы. Сказуемое формирует заголовки граф и составляет их содержание.

По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с:

простой разработке сказуемого - показатель, его определяющий, получается путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно независимо друг от друга.

сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, его формирующего, на группы.

Матрица - прямоугольная таблица числовой информации, состоящая из m-строк и n-столбцов.

Применение методов многомерной группировки и классификации данных. Кластерный анализ.

Группировка - разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.

По числу признаков группировки:

Простые (по одному признаку)

Сложные (по двум и более признакам)

Комбинационные

Многомерные

Рассмотрим применение многомерных группировок. Так как трудно выбрать какой-то один признак в качестве основания группировки. Еще труднее проводить группировку по нескольким признакам. Комбинация двух признаков позволяет сохранить обозримость таблицы, нокомбинация трех или четырех признаков дает совершенно неудовлетворительный результат: ведь даже привыделении трех категорий по каждому из группировочных признаков мы получим 9 или 12 подгрупп. Равномерностьраспределения единиц по группам в принципе невозможна. Вот и получаются группы, в которые входят 1-2наблюдения. Сохранить сложность описания групп и вместе с тем преодолеть недостатки комбинационнойгруппировки позволяют методы многомерных группировок. Часто их называют методами многомерной классификации.

Классификация – особый вид группировок; это устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация представляет собой распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды.

Эти методы получили распространение благодаря использованию (ЭВМ и пакетов прикладных программ). Цель этих методов - классификация данных, иначе говоря, группировка на основе множества признаков. Такие задачи широкораспространены в науках о природе и обществе, в практической деятельности по управлению массовыми процессами. Например, выделение типов предприятий по Ижнансовому положению, по экономической эффективности деятельности производится на основе множества признаков: выделение и изучение типов людей по степени ихпригодности к определенной профессии (профпригодность); диагностика болезней на основании множестваобъективных признаков (симптомов) и т. д.

Простейшим вариантом многомерной классификации является группировка на основе многомерных средних.

Многомерной средней называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности.

Более обоснованным методом многомерной классификации является кластерный анализ. Само название метода происходит от того же корня, что и слово «класс», «классификация». Английское слово the cluster имеет значения: группа, пучок, куст, т. е. объединений каких-то однородных явлений. В данном контексте оно близко к математическому понятию «множества», причем, как и множество, кластер может содержать только одно явление, ноне может в отличие от множества быть пустым.

Каждая единица совокупности в кластерном анализе рассматривается как точка в заданном признаковомпространстве.

Понятие о статистических графиках, правила их построения

Графический метод –

График

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных требований каждый график должен включать ряд основных элементов :

Графический образ

Поле графика

Пространственное ориентирование

Масштабные ориентиры

Экспликация графика (объяснение)

Графический образ - это геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели.

Поле графика - это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения. Наиболее оптимальное соотношение 2 по ширине и 3 по высоте.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Используется 2 системы координат: система прямоугольных координат и система полярных координат.

Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом и системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика - это мера перевода числовой величины в графическую. Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение в графике и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенное число помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы в определенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельным помеченным точкам.

Экспликация графика – название осей, графика, условные обозначения.

Важнейшая часть построения графика – выбор правильной композиции , т.е.:

Какие данные следует изобразить из множества имеющихся,

Какой вид графика использовать.

Графики предназначены для:

Контроля достоверности информации,

Изучения закономерностей развития явлений,

Выявления возможных взаимосвязей между явлениями.

Классификация статистических графиков.

Современную науку невозможно представить без графических методов. Использование графиков для изложения статистических показателей позволяет придать наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Графический метод – это метод условного изображения статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и др.образов.

График – средство обобщения статистических данных, выявления связи между явлениями.

Классификация графиков:

-по способу построение графического образа :

1) диаграммы – изображение статистических данных при помощи линий, фигур и т.д.

2) статистические карты – изображение признака на карте

Картограмма-изображение признака расцветкой или штриховкой

Картодиаграмма – сочетание и диаграммы

-по геометрическим признакам

1) линейные

2) плоскостные

3) объемные

-по типу задач, решаемых при помощи графиков

1) диаграммы сравнения

2) диаграммы структуры

3) динамические диаграммы

Диаграммы

линейные - это изображение данных при помощи линий в прямоугольной системе координат

столбиковые - изображение данных в виде столбиков одинаковых по ширине, но разных по высоте в соотношении с масштабом

ленточные (полосовые) - это столбики, располагаемые горизонтально. Они могут быть двусторонние и направленные.

квадратные - значение признака пропорционально площади квадрата. Поэтому для их построения извлекается квадратный корень из значения признака.

круговые

секторные - используются для характеристики структуры явления. Круг делится на сектора, площади которых пропорциональны частям явления. Абсолютные значения переводят в проценты.

Знак Варзара - это прямоугольник, у которого длина и ширина два взаимосвязанных признака. Тогда площадь фигуры соответствует произведению этих признаков.

Кривая Лоренца - это график, который показывает распределение одного признака по определенным группам. Кривая Лоренца строится по относительным показателям (их накопленные значения). Чем больше площадь фигуры, тем более неравномерно распределение.

радиальные диаграммы - используются для наглядного изображения явления во времени. Круг делится на 12 равных частей. Каждый луч соответствует определенному месяцу. На радиусах, начиная от центра, откладывают отрезки, изображающие величину признака по месяцам в масштабе. Полученная фигура характеризует сезонные колебания явления.

Графики, которые характеризуют ряды распределения

полигон - ломаная линия. Строится для дискретных рядов распределения

гистограмма - используется для интервальных рядов. Столбики должны плотно прилегать друг к другу

кумулята - используется для рядов распределения, для накопленных рядов

огива - строится подобным образом, что ось абсцисс и ординат меняются местами

Классификация и назначение относительных величин.

Статистический показатель - представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

По форме различают статистические показатели:

Абсолютные

Относительные

Относительные величины представляют собой различные коэффициенты или проценты.

Относительные статистические величины - это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин.

Относительные показатели - представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

При расчете относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим, или сравниваемым, а знаменатель –база сравнения.

Основное условие правильного расчета относительных величин - сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.

Относительная величина = сравниваемая величина / базис

По способу получения относительные величины - это всегда величины производные (вторичные).

Они могут быть выражены: в коэффициентах, в процентах, в промилле, в продецимилле.

Различают следующие виды относительных статистических величин:

Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) и уровня этого же процесса или явления в прошлом:

ОПД = Текущий уровень / Предшествующий или базисный уровень

ОПД = ОПП * ОПРП

ОПД может быть с постоянной базой – базисный , и переменной –цепной .

Относительные показатели плана (ОПП) характеризует напряженность, т.е. во сколько раз намечаемый объем производства (или какой-либо финансовый результат деятельности предприятия) превысит достигнутый уровень или сколько процентов от этого уровня составит.

ОПП = уровень, планируемый на (i +1)-й период / уровень, достигнутый в i -м периоде

Относительный показатель реализации плана (ОПРП) отражает фактический объем производства в процентах или коэффициентах по сравнению с плановым уровнем.

ОПРП = уровень, достигнутый в (i +1)-й период / уровень, планированный на (i +1)-й период

Относительный показатель структуры (ОПС) представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:

ОПС = показатель, характеризующий часть совокупности / показатель по всей совокупности в целом (*100%)

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

ОПК = показатель, характеризующий i -ю часть совокупности / показатель, характеризующий часть совокупности выбранную в качестве базы сравнения

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

ОПИ = показатель, характеризующий явление А / показатель, характеризующий среду распространения явления A

Разновидность ОПИ - Относительный показатель уровня экономического развития , характеризующий производство продукции в расчете на душу населения и играющие важную роль в оценке развития экономики государства.

Относительный показатель сравнения (ОПСр) представляет собой соотношение одного и того же абсолютного показателя, характеризующего разные объекты (предприятия, фирмы, районы, области, страны и т.п.)

ОПСр = показатель, характеризующий объект А / показатель, характеризующий объект Б




Кгб и нло - рассекреченная информация Кгб и нло секретные документы
Уравнения прямой в пространстве - это уравнения двух пересекающихся плоскостей Как найти прямую пересечения двух плоскостей