ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ И НАУКЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ГОУ ВПО
Всероссийский Заочный Финансово- Экономический Институт
Факультет: Финансово-Кредитный
Кафедра: статистики

Курсовая работа
По предмету: Статистика
Тема: Метод статистических группировок в анализе социально-экономических явлений

Исполнитель .
Группа №
№ зачетной книжки №
Руководитель .

Содержание
TOC \o "1-3" \h \z \u Введение 3
1.Сводка статистических данных
1.1. Статистическая сводка 4
1.2. Этапы проведения статистической сводки 5
1.3. статистическая группировка 5
2. Выполнение группировки по количественному признаку
2.1. Задачи статистических группировок 6
2.2. Группировочные признаки 7
2.3. Виды группировок 8
3. Вторичная группировка 15
Заключение 17
Практическая часть
Задача 1 18
Задача 2 22
Список литературы 29



Введение
Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта в целом при помощи обобщающих показателей.
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования (записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки). Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки – второй стадии статистического исследования.
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Таким образом, группировка является одним из первичных методов обработки новой статистической информации, которая позволяет проводить последующий статистический анализ.
В данной работе рассматривается второй этап статистического исследования – сводка и группировка. Описываются виды группировок и задачи, решаемые соответствующими видами группировок. Приводится алгоритм группировки по количественному признаку и на его основе пример группировки по результатам деятельности банков г. Москвы за 2006 год.
1. Сводка статистических данных
1.1. Статистическая сводка.
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования (записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки). Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки – второй стадии статистического исследования.
Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.
Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например, для получения общей численности студентов высших учебных заведений России достаточно сложить данные о численности студентов всех высших учебных заведений.
По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).
Статистическая сводка проводится по определенной программе и плану.
1.2. Этапы проведения статистической сводки.
Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:
- выбор группировочных признаков;
- определение порядка формирования групп;
- разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
- разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
1.3. Статистическая группировка
Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.
Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКПД), классификация основных фондов в промышленности, строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и т.д.
Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.
Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.
Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной системы национальных счетов (СНС), превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.
2. Задачи и виды группировок
2.1.Задачи статистических группировок
Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:
- выделение социально-экономических типов явлений;
- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
- изучение связей и зависимостей между отдельными при знаками явления.
Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).
Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей) путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.
Примерами типологической группировки могут служить группировки секторов экономики, хозяйствующих субъектов по формам собственности (группы предприятий государственной собственности, федеральной собственности, муниципальной собственности, частной собственности и смешанной собственности).
2.2. Группировочные признаки
Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко формулировать познавательную задачу.
Если группировочными признаками выступают признаки атрибутивные (форма собственности, отрасль производства и т.д.), то образовать группы сравнительно просто.
Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом границ перехода количественного признака в новое качество, в новый тип явления.
Однако во всех случаях типологических группировок выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь ввиду, что один и тот же материал при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.
2.3. Виды группировок
Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.
К структурным относится группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка хозяйств по объему продукции, структура депозитов по сроку их привлечения.
Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т. е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.
Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку x – квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у – средней месячной заработной платы рабочих от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная зарплата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).
Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.
В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам.
Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам, а семей – по уровню доходов и т.д.).
Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.
Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму, а последние - на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т. е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку). Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя - четырьмя признаками.
Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.
Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к различным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.
Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.
Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких важных задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп объектов и др. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на городское и сельское. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания и др.) требует специальных расчетов.
3. Выполнение группировки по количественному признаку
При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.
Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т. е. интервал очерчивает количественные границы групп.
Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.
Вопрос о числе групп и величине интервала следует решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д.
Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными.
При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел. Однако в отдельных случаях представляют интерес и малочисленные группы: новое, передовое, пока оно не станет массовым, проявляется в незначительном числе фактов; поэтому задача статистики - выделить эти факты, изучить их.
Таким образом, при решении вопроса о численности единиц в группах нужно руководствоваться не формальными признаками, а знанием сущности изучаемого явления. На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.
Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:
EMBED Equation.DSMT4
где N - численность единиц совокупности. Получаем следующее соотношение:
Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному и при этом применяются равные интервалы в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления.
Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы: до 100 человек, 100 - 200, 200 - 300, 300 - 500, 500 - 1000, 1000 и более человек. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50 - 100 человек имеет существенное значение для мелких предприятий, а для крупных - не имеет.
Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы, посевов какой - либо культуры по урожайности). Для группировок с равными интервалами величина интервала:
EMBED Equation.DSMT4
где EMBED Equation.DSMT4 , EMBED Equation.DSMT4 - наибольшее и наименьшее значения признака, n - число групп.
В качестве примера произведем группировку банков Москвы по размеру минимального взноса, исходя из данных таблицы 1
Воспользуемся формулой Стерджесса для определения оптимального количества групп:
EMBED Equation.DSMT4 .
Таким образом, среди банков выделим 5 групп.
Таблица 1
Рублевые вклады банков Москвы
EMBED Excel.Chart.8 \s
Распределение банков по
размеру процентной
ставки
Распределение банков по размеру минимального взноса
EMBED Excel.Chart.8 \s


Минимальный взнос банков колеблется в пределах от 1 до 50 тыс. руб., и необходимо выделить 5 групп. Величина интервала будет составлять, тыс. руб.: EMBED Equation.3 =10.
Прибавляя к минимальному значению признака (в данном случае 1 тыс. руб.) найденное значение интервала, получаем верхнюю границу первой и последующих групп:
1 -10; 11 -20; 21-30; 31-40; 41 – 50.
Теперь произведем распределение банков по сумме минимальных вкладов.
Таблица 2
Распределение банков по сумме минимальных вкладов, тыс. руб.
Группы банков по размеру минимального взноса
EMBED Excel.Chart.8 \s
Исходя из полученных данных видно, что группа 1 включает в себя наибольшее количество банков, которые предоставляют вклады с минимальным суммой взноса от 1 до 10 тыс. руб.
4. Вторичная группировка
Вторичная группировка - образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки.
Получение новых групп на основе имеющихся возможно двумя способами перегруппировки: объединение первоначальных интервалов (путем их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности).
Использование вторичной группировки рассмотрим на примере распределения банков Москвы по размеру процентной ставки:
Количество групп 5.
Интервал = (10,55 -7,25)/5 = 0,65
Таблица 3
Распределение банков Москвы по размеру процентной ставки.
Исходя из полученных данных, нельзя сделать вывод о взаимосвязи размера минимального взноса и размера процентной ставки, но можно сказать, что банки в большей степени заинтересованы по предоставлению наиболее востребованных населением вкладов с минимальным взносом от 1 до 10 тыс. руб. привлекая вкладчиков наибольшим процентом вклада.









Заключение
Таким образом, метод статистических группировок – это расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.
Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.
С помощью метода группировок решаются следующие задачи:
- выделение социально-экономических типов явлений;
- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
- выявление связи и зависимости между явлениями.





Практическая часть
Задача 1.
Имеются следующие выборочные данные о деятельности российских банков за год (выборка 3% механическая), млн. руб.
Задание 1.
Признак – пассивы
Число групп -5
Задание 2.
Связь между признаками пассивы – активы
Задание 3.
По результатам выполненного задания №1 с вероятностью 0,954 определите:
1. Ошибку выборки средней величины пассивов банков и границы, в которых будет находиться средняя величина пассивов генеральной совокупности.
2. ошибку выборки доли банков с величиной пассивов равной 12819 млн. руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
Решение
Задание 1.
Рассчитаем величину интервала.
Минимальное значение величины пассивов 4378, максимальное – 31768.
h = EMBED Equation.3 = 5478
получаем следующие группы:
4378 - 9855
9856 – 15333
15334 -20811
20812 – 26289
26290 – 31768
Таблица 1.
Распределение банков по величине пассивов
Задание 2.
Сделаем вторичную группировку, сгруппировав банки по величине активов.
Минимальный размер актива 4296, максимальный – 29243.
Величина интервала:
EMBED Equation.3 = 4989,4 = 4989.
Получим следующие группы:
4296 -9284
9285 – 14274
14275 – 19263
19264 – 24253
24254 – 29243
Таблица 2.
Распределение банков по величине пассивов и активов
Как видно из данных таблицы 2, распределение числа банков произошло вдоль диагонали, проведенной из верхнего правого угла в нижний левый угол таблицы, т.е. увеличение признака «размеров активов» сопровождалось увеличением признака «размер пассивов». Характер концентрации частот по диагонали таблицы свидетельствует о наличии тесной корреляционной связи между изучаемыми признаками.
Задание 3
1. Предельная ошибка выборки определяется по формуле:
EMBED Equation.3
Где t= 2 из представленных значений t при вероятности Р = 0,954
EMBED Equation.3 = EMBED Equation.3 = 62841651
EMBED Equation.3 35,22 млн. руб.
Генеральная средняя будет равна EMBED Equation.3 , а доверительные интервалы генеральной средней исчисляем, исходя из двойного неравенства:
EMBED Equation.3 = 15382,81
EMBED Equation.3
Получаем:
15382,81 -35,22 EMBED Equation.3 15382,44 + 35,22
15347,59 EMBED Equation.3 15418,03
Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что среднее значение пассивов банков колеблется в пределах от 15347,59 до 15418,03 млн. руб.
Количество банков с величиной пассивов от 12819 и более составляет 20.
Выборочная доля составляет:
EMBED Equation.3 =0,56
Ошибка для доли определяется по формуле:
EMBED Equation.3
EMBED Equation.3 или 10%
С вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля банков с величиной пассивов 12819 и более будет находиться в пределах 56% EMBED Equation.3 10 %.
Задача 2.
Задание 4.
Динамика остатков средств физических лиц на счетах банка на 01.01 характеризуется следующими данными:
Определите остаток средств на всех счетах (рублевых и валютных) в рублях и по этому рассчитайте:
а) Абсолютные приросты (базисные и цепные).
б) Темпы роста и прироста (базисные и цепные), результаты представьте в таблице.
в) среднегодовой темп роста.
2. Постройте график динамики остатков на всех счетах физических лиц в национальной валюте.
3. Произведите факторный анализ динамики остатков средств в национальной валюте на валютных счетах, рассчитав абсолютный прирост остатков средств на 1 января 2004 года по сравнению с 1 января 2003 года за счет изменения
а) курса доллара
б) остатка средств на счетах.
Сделайте выводы.
Решение.
1. Для ведения правильных расчетов переведем остаток долларовых счетов из тыс. долларов в млн. руб.:
2000 г. 24305*27/1000 =656,235 = 656
2001 г. 28446*28,16/1000 = 801,0394 =801
2002 г. 43825*30,67/1000 = 1344,113 = 1344
2003 г. 64317*31,78/1000 = 2043,994 = 2044
2004 г. 69330*29,45/1000 = 2041,769 = 2042
а) Рассчитаем абсолютные приросты для остатков на рублевых и долларовых счетах.
Базисный абсолютный прирост вычисляется по формуле:
EMBED Equation.3 EMBED Equation.3
Получаем:
Абсолютный цепной прирост вычисляется по формуле:
EMBED Equation.3
Получаем:
б) рассчитаем темпы роста для остатков на рублевых и долларовых счетах.
1. Базисный темп роста рассчитывается по формуле:
EMBED Equation.3
Получаем:
Цепной темп роста рассчитывается по формуле:
EMBED Equation.3
Получаем:
в) Рассчитаем темпы прироста для остатков на рублевых и долларовых счетах.
1. Базисный темп прироста рассчитывается по формуле:
EMBED Equation.3
Получаем:
Цепной темп прироста определяется по формуле:
EMBED Equation.3
Получаем:
Абсолютное значение одного процента прироста вычисляется по формуле:
А1% = EMBED Equation.3
Получаем:
Рассчитаем среднегодовой темп роста по формуле:
EMBED Equation.3
EMBED Equation.3 EMBED Equation.3 = EMBED Equation.3 =0,75 =75%
2. Построим график динамики остатков на всех счетах физических лиц в национальной валюте.

Ряд 1 – остаток на рублевых счетах
Ряд 2 – остаток на валютных счетах
3. Остаток средств на валютных счетах в рублях, млн. руб.:
2003 г. - 2044
2004 г. - 2042
Остаток средств на валютных счетах, млн. руб.

Эта диаграмма показывает, что остаток средств в рублях уменьшился.
В долларах, тыс. дол:
2003 г. – 64317
2004 г. – 69330
Остаток средств на валютных счетах, тыс. дол.

Эта диаграмма показывает, что остаток средств в долларах увеличился.
Абсолютный прирост остатков средств
В рублевом выражении: В долларах: курс доллара:
2003 г. – 700 20492 1,11
2004 г. – (-0,2) 5013 -2,33
Проанализировав эти данные можно сказать, что в долларах остаток средств на счетах в 2004 г. по сравнению с 2003 г. увеличился, абсолютный прирост небольшой, но существует. Те же данные в рублевом выражении показывают уменьшение остатка средств на счетах, абсолютный прирост отрицательный (-0,2), абсолютный прирост курса доллара показывает падение курса доллара. Можно сделать вывод, что остаток средств в 2004 г. по сравнению с 2003г. изменился за счет изменения (уменьшения) курса доллара и увеличения остатка средств на счетах.





Список литературы
Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004.
Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
Теория статистики: Учеб. Пособие/ под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003.
Курс социально-экономической статистики. учеб. для вузов/ под ред. проф. М.Г. Назарова. – М.: Финстатиформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
Российский статистический ежегодник. 2002 – М.: Госкомстат России, 2003.
5. Журнал «Популярные финансы».№12 2006.