Реферат: Методологічні основи статистики

--PAGE_BREAK--

Рис.1. Зв'язок між темпом економічного зростання та часткою тих, хто навчався
Вивчення причинно-наслідкових зв'язків здійснюють шляхом застосування статистичних методів у такій послідовності: статистичне групування; індексний аналіз; дисперсійний аналіз; кореляційно-регресійний аналіз; методи багатомірного статистичного аналізу (метод головних компонент, кластерний аналіз, факторний аналіз). Одержані результати розрахунків перевіряють на вірогідність за відповідними критеріями надійності. Порядок і послідовність комплексного підходу у статистико-економічному дослідженні схематично наведено на рис. 1.




6. Застосування статистичних методів на практиці
Потрібно відзначити, що в економічних розрахунках аналітичного напрямку майже зовсім не використовується досить ефективний спосіб математико-статистичної обробки даних — дисперсійний метод аналізу. Як і інші ймовірнісно-статистичні методи, він набагато розширює можливості економістів в аналізі виробництва й ефективності прийняття управлінських рішень. За його допомогою розв'язуються наступні аналітичні завдання: кількісне вимірювання сили впливу факторних ознак та їх сполучень на результативну; вивчення вірогідності впливу та його довірчих меж; аналіз окремих середніх та статистична оцінка їх різниць. У поглибленому економічному аналізі дисперсійний метод може виконувати допоміжні функції. У цьому плані його використання відкриває широкі можливості щодо науково-обґрунтованого підходу застосування інших статистичних методів кількісного аналізу.

Наведені нижче розрахунки щодо кількісного виміру впливу факторів ефективного використання земель сільськогосподарськими підприємствами послугують прикладом практичного застосування статистичних оцінок в аналітичній роботі.

Оскільки доцільність збільшення обсягів матеріальних, грошових і трудових вкладень у виробництво повинно корелювати з підвищенням показників економічної ефективності використання землі, зазначену залежність легко встановити шляхом побудови комбінаційних статистичних групувань (табл. 1).




<img width=«381» height=«347» src=«ref-1_1503578248-19160.coolpic» v:shapes=«Рисунок_x0020_1»>

Рис. 2. Схема комплексного статистико-математичного аналізу
Результати останніх свідчать, що у сільськогосподарських підприємствах підвищення рівня інтенсивності виробництва забезпечується зростанням показників ефективності використання земельних ресурсів через урожайність, продуктивність праці і прибутковість використаної одиниці площі сільськогосподарських угідь. Але збільшення матеріально-грошових та трудових витрат на одиницю земельної площі не завжди забезпечує адекватне підвищення рівня ефективності виробництва.

Досліджувані фактори (зростання їх рівнів) не тільки сприяють підвищенню урожайності зернових культур, але й зумовлюють збільшення рівня витрат виробництва на одиницю продукції. Хоча врешті одиниця земельної площі дає найбільший прибуток у тих підприємствах, які характеризуються найвищими показниками інтенсивності вкладень на цю площу. Причини неадекватності залежності інтенсивності виробництва та собівартості слід шукати у технологічних процесах вирощування зернових культур. Зростання прибутковості гектара площі ріллі за таких обставин може бути пояснене підвищенням рівня якості реалізованого зерна. Найкращі економічні показники в регіоні мають підприємства підгрупи А2В2. Виробництво валової продукції з одиниці площі найвище в підгрупі А3В1, тобто при високому рівні матеріально-грошових витрат і нижчих показниках трудових вкладень. Підприємства з раціональним рівнем інтенсивності виробництва зосереджені в групі А2. Отже, результати комбінаційних статистичних групувань орієнтують на ефективність додаткових матеріальних вкладень та обмеження показників трудоємності одиниці площі.
Таблиця 1. Вплив рівня інтенсивності виробництва та трудових вкладень на ефективність використання землі в досліджуваних сільськогосподарських підприємства




Розглянемо приклад кількісних змін продуктивного потенціалу одного гектара земельних угідь у районах Полтавського регіону в залежності від інтенсивних факторів виробництва.

Для вивчення кількісної залежності між показниками чистого прибутку, рівнем фондооснащеності та інтенсивності виробництва розраховано двофакторний дисперсійний комплекс за наступними параметрами:

V — чистий прибуток, грн. (результативна ознака); А — вартість основних виробничих фондів на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар сільськогосподарських угідь, грн.; В -витрати виробництва, грн.

В основу розрахунку такого комплексу покладено комбінаційне групування досліджуваних підприємств за двома зазначеними вище факторами. Одержані статистичні характеристики дисперсійного аналізу дозволяють зробити наступні висновки: ступінь впливу фондооснащеності та інтенсивності виробництва, а також взаємодії цих факторів становить 42% у варіації показника чистого прибутку гектара угідь; неврахованих факторів — 58 відсотків. Вплив фактора фондооснащеності складає 36%; фактора інтенсивності матеріально-грошових вкладень — 5%; їх взаємодії — 1 відсоток.

Дослідження впливу фондо — і трудооснащеності гектара земельних угідь свідчить про наступне. Ступінь впливу названих факторів становить 55 відсотків. Зокрема, перший з них зумовлює варіацію показника прибутку на 18%, другий — на 32%. Їх взаємодія характеризується показником 5%.

Одержані статистичні ознаки кількісно ілюструють, що залежність отриманого чистого прибутку від досліджених факторів очевидна. Але аналіз вихідної інформації заставляє замислитися, адже в окремих підприємствах фондозабезпеченість виявилась невиправдано низькою на рівні високих показників прибутку. Таку розбіжність можна пояснити невідповідністю вартості основних засобів їх реальній корисності, неефективним використанням ресурсів, неоднаковими потребами виробництва тощо.

Для кількісної оцінки залежності між рівнем та якістю використання сільськогосподарських угідь розглянемо кореляційно-регресійну модель прибутковості гектара, зумовлену факторами: матеріально-грошові витрати на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар сільськогосподарських угідь, грн. (Х1); розораність сільськогосподарських угідь, % (Х2); землезабезпеченість на одного працівника, га (Х3); вартість основних виробничих фондів в розрахунку на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар сільськогосподарських угідь, грн. (Х4).

Одержане рівняння множинної регресії має аналітичний вигляд:
7 =-1526,747+0,526Х1+6,247Х2-

-2,235Х3+0,080Х4.(1)
Позитивні значення параметрів рівняння при Х показують, що зі збільшенням середньорічних витрат на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар сільськогосподарських угідь при фіксованому значенні інших факторів чистий прибуток зростає в середньому на 0,53 гривні, а збільшення розораності сільськогосподарських угідь і вартості основних виробничих фондів на одиницю площі сприяє зростанню чистого прибутку відповідно на 6,25 і 0,08 гривені. Від'ємне значення параметра при Х3 вказує на зменшення прибутковості гектара на 2,24 гривні при зростанні показника землезабезпеченості працюючих на один гектар. Розрахована величина коефіцієнта множинної кореляції 0,848 свідчить про досить сильний зв'язок показника прибутковості гектара з досліджуваними факторами. Вірогідність коефіцієнта множинної кореляції підтверджує розрахований критерій Фішера-Снедекора (Рр= 28,70), числове значення якого перевищує відповідні його теоретичні рівні (Рт) при порогах імовірності Р-0,95 (Рт=3,15); Р-0,99 (Рт=4,98).

Для вивчення кількісної залежності прибутковості гектара сільськогосподарських угідь від показника якісної оцінки землі, фондооснащеності та фондоозброєності розраховано трифакторний дисперсійний комплекс за наступними параметрами: V — чистий прибуток на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар, грн.; А — якість землі, бал; В — вартість основних виробничих фондів на гектар сільськогосподарських угідь, грн.; С — вартість основних виробничих фондів на середньорічного працівника, грн. (табл. 2).

В основу розрахунку такого комплексу покладено комбінаційне групування 55 досліджуваних сільськогосподарських підприємств Полтавського регіону. Одержані кількісні характеристики дисперсійного аналізу орієнтують на наступні висновки:

— ступінь впливу якості землі, фоднозабезпеченості та фондоозброєності становить 61,8%, решта 38,2% становить вплив неврахованих факторів.

Статистичні оцінки ізольованої дії досліджуваних факторів і їх взаємодій характеризуються наступними параметрами: А — 36,4%; В — 13,2%; С — 9,0%; АВ — 8,4%; АС — 0,5%; ВС — 2,4%; АВС — 0,02%.

Загальнофакторна дисперсія 52Х, а також дисперсії, зумовлені дією кожного з досліджуваних

факторів, та дисперсія сполучення факторів А і С, вірогідні при порогах ймовірності Р = 0,95 і Р = 0,99.
Таблиця 2. Статистико-математична модель дисперсійного комплексу залежності прибутковості підприємств від трьох факторів

<img width=«485» height=«304» src=«ref-1_1503597408-33565.coolpic» v:shapes=«Рисунок_x0020_4»>


<img width=«415» height=«261» src=«ref-1_1503630973-14525.coolpic» v:shapes=«Рисунок_x0020_21»>

Рис. 3. Графічне зображення впливу досліджуваних факторів (А, В, С) та їх сполучень на рівень чистого прибутку
Найбільш сильний вплив на чистий прибуток справив фактор А (г|2А= 36,4%), про що свідчить, зокрема, основний ряд окремих середніх М. Він однаково діяв при всіх градаціях факторів В і С: при А1 рівень отриманого чистого прибутку був порівняно низький; при А2 — підвищився (рис. 2).

Найвищий чистий прибуток спостерігається у підгрупі А^С^ оскільки поєднання факторів, що зумовлюють такий рівень, охоплюють найкращі показники якості землі та оптимальні поєднання фодндозабезпеченості і фондоозброєності підприємств у досліджуваній сукупності.

Для визначення характеру й ступеню впливу виробничих факторів на отримання чистого прибутку на <metricconverter productid=«1 гектар» w:st=«on»>1 гектар сільськогосподарських угідь, грн., які відображають рівень розораності землі, її якість та навантаження на працюючих, а також інтенсивність виробництва, розглянемо чотирьохфакторну регресійну модель: Х1 — розораність сільськогосподарських угідь, %; Х2 — якість землі, бал; Х3 — навантаження сільськогосподарських угідь на одного працівника, га.; Х4 — виробничі витрати на і гектар сільськогосподарських угідь, грн.

Одержане рівняння множинної кореляційно-регресійної залежності має аналітичний вигляд:


у = 992,327+1,854Х1+8,276Х2

+3,625Х3+0,165Х4.(2)
Параметри рівняння дають кількісну оцінку зміни показника прибутковості гектара площі ріллі при зміні кожного фактора на одиницю свого натурального вигляду. Коефіцієнт множинної кореляції 0,711 свідчить про тісний зв'язок показника прибутковості одиниці площі з досліджуваними факторами. Розрахований Б-критерій 11,50 перевищує свої теоретичні рівні при трьох порогах імовірності, що підтверджує надійність одержаних результатів, а, отже, суттєвий вплив досліджуваних факторів.
6.1 Статистичне забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи в Україні
Наукове дослідження питань щодо ефективного реформування та побудови раціональної податкової системи в Україні неможливе без відповідного статистичного забезпечення управлінських рішень, спрямованих на оптимізацію оподаткування. Національна податкова система характеризується високим рівнем складності явищ і процесів, що їй притаманні. Це пояснюється великою кількістю елементів системи, які взаємодіють між собою та з елементами інших систем. Такі явища і процеси є масовими. Проводити дослідження та оцінювати динамічні зміни масових явищ і процесів, а також взаємозв'язків між ними можливо шляхом системного підходу із використанням статистичних методів. Таким чином, слід зазначити, що основне завдання статистичного забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи полягає у дослідженні за допомогою статистичних методів та моделей кількісних відношень масових явищ і процесів, що пов'язані з функціонуванням податкової системи, у зв'язку з їх якісним асчпектом. Кількісно-якісну характеристику масових соціально-економічних явищ і процесів відображає система статистичних показників, за допомогою якої реалізуються основні принципи статистичного підходу до вдосконалення податкової системи. Тому методичне забезпечення є важливою складовою статистичного забезпечення управління у сфері оподаткування. Ще однією не менш важливою складовою статистичного забезпечення управління є формування інформаційного забезпечення, а саме: збирання, зберігання, оброблення та передача інформації. Ефективність функціонування податкової системи значною мірою залежить від рівня організації інформаційних процесів, актуальності та своєчасності отримання інформації, її повноти і достовірності, значущості показників. Наукове обґрунтування управління у податковій сфері передбачає обов'язкове виконання попередніх (підготовчих) етапів, які забезпечать прийняття адекватних та ефективних управлінських рішень, а також своєчасну їх реалізацію. Це, по-перше, пізнання економічних законів і особливостей їх дії в даних конкретних умовах функціонування податкової системи в Україні; подруге, використання статистичного інформаційного та методичного забезпечення для наукового аналізу особливостей національної податкової системи; по-третє, використання відповідного технічного забезпечення для своєчасного здобуття, оброблення та ефективного використання інформаційної бази, а також підготовка кваліфікованих кадрів для практичного застосування прогресивних наукових розробок. Таким чином, процес розроблення статистичного забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи в Україні можна розкласти на певні етапи або складові частини (рис. 2). Для забезпечення ефективності управління повинно бути організовано безперервний процес формування його статистичного забезпечення з метою постійного вдосконалення управління відповідно до динаміки статистичних показників соціально-економічного розвитку. Збагачення методології статистичного дослідження особливостей функціонування податкової системи відбувається шляхом застосування на практиці сучасних статистичних методів і моделей.


<img width=«340» height=«524» src=«ref-1_1503645498-37071.coolpic» v:shapes="_x0000_i1029">    продолжение
--PAGE_BREAK--