Абсолютные и относительные величины шпора

Ангелина Витальевна Яковлева

Статистика. Ответы на экзаменационные билеты

1. Предмет, методы и задачи статистики

Статистика как термин может трактоваться в двух значениях:

1) статистика как отрасль знаний (наука);

2) статистика как форма практической деятельности (государственная статистика, ведомственная статистика).

Предмет изучения статистики – это количественная сторона массовых общественных явлений и процессов, неразрывные в связи с их качественным содержанием в конкретных условиях времени и места, изучаемая с целью выявления числовых закономерностей, тенденций. Данное определение считается общепринятым определением, согласно которому статистика стала считаться общественной наукой.

Статистика изучает количественную сторону явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, т. е. измеряя с помощью показателей те или иные явления, показывает, что скрывается за ними, каково их содержание.

Объект изучения статистики – это общество, явления и процессы общественной жизни.

Статистическое исследование совокупностей позволяет устранить случайные факторы и выявить общие черты, закономерности. В подобных случаях статистика опирается на закон больших чисел, который характеризует прямую зависимость полного проявления закономерности от числа наблюдений.

Теоретическую основу статистики составляют такие науки, как философия и экономическая теория. Эти науки исследуют и формируют законы общественного развития, а статистика дает конкретную числовую характеристику закономерностям общественных явлений. В соответствии с философскими законами диалектики статистика изучает явления в их взаимосвязи, развитии (в изменении). Она изучает, как осуществляется переход от количественных изменений к качественным, выясняет, как внедряется новое, прогрессивное в развитии экономики общества.

Если предмет статистики определяет, что конкретно она изучает количественную сторону массовых явлений и процессов, то ее метод характеризует, каким образом это достигается. Базовым, всеобщим является метод познания, или диалектический материализм. Опираясь на этот метод, статистика выработала и свои специфические методы, к которым относятся:

1) метод массового статистического наблюдения, в т. ч. выборочный метод;

2) метод статистической сводки и группировки. При сводке широко используются табличный и графический методы;

3) метод научной обработки и анализа статистических данных с помощью обобщающих показателей.

К таким показателям относятся:

1) абсолютные и относительные величины;

2) средние величины (метод средних);

3) показатели вариации (колеблемости);

4) индексы (индексный метод);

5) методы измерения динамики;

6) показатели тесноты связи.

Помимо вышеназванных, в статистике широко используются и другие методы: балансовый метод, методы математической статистики (дисперсионный анализ, корреляционный и регрессионный анализ) и др.

Основными задачами статистики являются:

1) статистическое наблюдение за развитием экономики и общества с помощью различных видов и способов сбора данных;

2) контроль, проверка содержания различной информации, поступающей в органы статистики;

3) свод отчетности снизу доверху;

4) научная обработка, обобщение, анализ всех материалов наблюдений, в т. ч. выборочных, специально организованных;

5) комплексное изучение экономики, анализ ее состояния, развитие тенденций, закономерностей в масштабах регионов, страны, различных форм собственности, хозяйствования, секторов и отраслей экономики;

6) подготовка и публикация статистических материалов (статистических сборников, ежегодников, пресс-выпусков, докладов) о развитии страны, регионов, отраслей и т. д.;

7) совершенствование учета, отчетности, системы показателей и методов анализа.

2. Основные этапы статистического исследования. Статистическое наблюдение

В основе любого статистического исследования лежат три взаимосвязанных этапа работы:

1) статистическое наблюдение;

2) сводка и группировка данных наблюдения;

3) научная обработка и анализ результатов сводки. Каждая последующая стадия статистического исследования может быть проведена при условии, что были осуществлены предшествующие (предшествующая) ей стадии работы.

Статистическое наблюдение – это первая стадия статистического исследования.

Статистическое наблюдение – это планомерное, научно организованное собирание сведений о той или иной совокупности общественных и, в частности, экономических явлений или процессов.

Статистические наблюдения весьма многообразны и различаются характером исследуемых явлений, формой организации, временем наблюдения, полнотой охвата изучаемых явлений. В связи с этим была проведена классификация статистических наблюдений по отдельным признакам.

1. По форме организации статистические наблюдения делятся на отчетность и специально организованные статистические наблюдения.

Отчетность – это основная организационная форма статистического наблюдения, которая сводится к собиранию сведений от предприятий, учреждений и организаций о различных сторонах их деятельности на специальных бланках, называемых отчетами. Отчетность носит обязательный характер. Отчетность делится на основную и текущую в зависимости от продолжительности периода, относительно которого она составляется.

Основная отчетность также называется годовой и содержит наиболее широкий круг показателей, охватывающих все стороны деятельности предприятия.

Текущая отчетность представляется в течение года за различные по продолжительности промежутки времени.

Однако существуют данные, которые принципиально невозможно получить на основе отчетности и данные, которые нецелесообразно включать в нее. Именно для получения этих двух видов данных используются специально организованные статистические наблюдения – различного рода обследования и переписи.

Статистические обследования – это такие специально организованные наблюдения, при которых исследуемая совокупность явлений подвергается наблюдению в течение определенного периода времени.

Перепись – это такая форма специально организованного статистического наблюдения, при котором исследуемая совокупность явлений наблюдается на какую-либо дату (на некоторый момент).

2. По признаку времени все статистические наблю дения делятся на непрерывные и прерывные.

Непрерывное (текущее) статистическое наблюдение – это наблюдение, которое осуществляется во времени непрерывно. При данном виде наблюдения отдельные явления, факты, события регистрируются по мере их возникновения.

Прерывное статистическое наблюдение – это наблюдение, при котором наблюдаемые явления, факты, события регистрируются не непрерывно, а через периоды времени равной или неравной продолжительности. Различают две разновидности прерывного наблюдения – периодическое и единовременное. Периодическим называется прерывное наблюдение, которое проводится через периоды времени равной продолжительности. Единовременным называется наблюдение, которое проводится через периоды времени неравной продолжительности или имеющие разовый характер.

3. По признаку полноты охвата изучаемой массы явлений, фактов, событий статистические наблюдения делятся на сплошные и несплошные, или частичные.

Сплошное наблюдение имеет целью учет всех без исключения явлений, фактов, событий, образующих исследуемую совокупность.

Несплошное наблюдение имеет целью учет лишь некоторой части явлений, фактов, событий, образующих исследуемую совокупность.

3. Сводка и группировка статистических материалов

В результате статистического наблюдения собирают сведения о каждой единице наблюдения, т. е. исходный материал. Дальнейшая задача состоит в приведении этого материала в определенный порядок. Она решается с помощью сводки.

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Ноября 2011 в 20:34, шпаргалка

1. Предет статистики как науки.
Статистика (от лат. Status- cостояние, положение явлений) возникла с возникновением гос-ва, сам термин стат-ка пережил столетия, хотя содержание его неоднократно менялось. Сегодня термин ст-ка рассм с 3х сторон: 1) статистика-совокупность числовых показателей. характеризующих общественные явления и процессы; 2) статистика- практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных из различные областей общественной жизни; 3) статистика — итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках. Существует два направления статистики: 1) общественное направление статистики, изучающее культурную сторону общественных явлений. Предметом статистики и этом случае называют социально-экономические явления, выраженные в числовой форме; 2) статистика — наука, изучающая массовые явления. Она применяется как метод познания закономерностей в любой области, где массовые явления имеют место. Статистика — общественная наука, имеющая свой предмет, методологию и исследующая количественные закономерности общественного развития.

шпоры статистика.doc

15. Роль и значение абсолютных и относительных величии, и использование в эк анализе.

Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Абсолютные величины отражают наличие тех или иных ресурсов и являются основой материального учета. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем абсолютные статистические величины — это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Различают следующие виды абсолютных величин: 1) индивидуальные показатели. Отражают размеры количественных признаков у отдельных единиц изучаемой совокупности. Их получают в процессе статистического наблюдения как результат оценки, подсчета, замера фиксированного количественного признака; 2) общие (сводные) показатели. Выражают размер признака у отдельных групп или у всех единиц совокупности вместе взятых. Они получаются путем суммирования индивидуальных абсолютных величин в результате сводки и группировки значений индивидуальных абсолютных показателей. Абсолютные показатели не дают ответа на вопрос, какую долю имеет та или иная часть в общей совокупности, не могут охарактеризовать уровни планового заданий, степень выполнения плана, интенсивность того или иного явления, так как они не всегда пригодны для сравнения и часто используются лишь для расчета относительных величин. Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую.

Относительная величина показывает, во Сколько раз сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случаев относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой. Важное свойство относительных величин заключается в следующем: относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно несопоставимы. В результате сопоставления одноименных абсолютных величин получают неименованные относительные величины. Они могут иметь следующее формы выражения: 1) если сравниваются величины значительно больше основания, то для выражения относительной величины применяются коэффициенты; сравниваемые величины чуть больше или чуть меньше основания, то для выражения относительной величины применяются проценты; 3) если сравниваемые величины значительно меньше основания, то относительную величину выражают в промилле. Результатом сопоставления разноименных . величин являются именованные относительные величины.

16. Относительные величины планового задания, выполнение плана, динамики. Взаимосвязь между ними.

Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую. Различают следующие виды относительных величин: 1) относительная величина динамики представляет собой отношение уровня показателя за данное время к его уровню за предыдущее время; 2) относительная величина планового задания представляет собой отношение плановой величины показатели к его фактическому уровню в предшествующем периоде; 3) относительная величина выполнения плана представляет собой отношение фактического уровня показателя к его плановому уровнюв одном и том же периоде времени;

17. Относительные величины структуры, координации, интенсивности, сравнения.

Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую. 4) относительная величина структуры характеризует доли отдельные частей в общем объеме совокупности. Они получаются путем деления значения каждой части совокупности на общей объем признаков во всей совокупности;

5) относительная величина координации характеризует отношение частей совокупности между собой. При их исчислении одну из частей принимают за базу сравнения и находят отношения к ней всех других частей; 6) относительная величина интенсивности характеризует распределение явления в определенной среде Она всегда является соотношением разноименных величин; 7) относительная величина сравнения представляет собой отношение одноименных величин, относящихся к различным объектам.

18. Средняя её сущность. Основные положения теории средних. Условия типичности средних.

Наиболее распространенной формой статистических показателей является средняя величина.

Важнейшее свойство средней заключается в том, что она отражает то общее, что присуще каждой единице изучаемой совокупности, хотя значение признака отдельных единиц совокупности могут колебаться в ту или иную сторону.

Типичность средней непосредственно связана с однородностью изучаемой совокупности. В случае не однородной совокупности необходимо провести разбивку ее на качественно однородные группы и рассчитать среднюю по каждой по каждой из однородных групп.

Определить среднюю можно через исходное соотношение средней (ИСС) ее логическую формулу.

От того в каком виде представлены данные для расчета средней, зависит каким именно будет ИСС. виды средних величин

Средняя арифметическая
Средне гармоническая
Средне квадратическая, кубическая
Средне геометрическое

19.Виды средних величин и методы расчета.

Средняя величина — обобщающий показатель, в котором находят выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. виды средних величин: 1. Средняя арифметическая (простая) —сумма всех значений варьирующего признака, поделенная на количество единиц совокупности:х=∑Хi/n 2. Средняя арифметическая <взвешенная).Применяется, когда известны отдельные значения признака и их веса (Fi): x=∑XiFi/∑Fi где Xi — варианты осредняемого признака; Fi—часта, которая показывает, сколько раз

встречается i-е значение в совокупности. 3. Средняя хронологическая применяется для моментного ряда с равными интервалами между датами; y=(1/2y+Y2+Y3+…+1/2Yn)/n-1

4- Средняя гармоническая (простая) применяется, когда веса всех вариантов (Fi) равны; x=∑F1/∑Fi/Xi=(1+1…+1)/(1/X1+1/ X2+…+1/Xn)=n/∑1/Xi

где Xi-— отдельные варианты: n — число вариантов осредняемого признака.

5, Средняя гармоническая (взвешенная): x=(∑Fi)/∑Fi/xi В статистике используются различные формы (виды) средней величины, которые могут быть представлены в виде общей формулы: x=(∑x/n) в степени 1/к где x — средняя величина; х — индивидуальное значение; n — число единиц изучаемой совокупности;

к — показатель степени, определяющий вид средней,

20. Средняя арифметическая. Условия их применения

Вид сред	Простая средняя	Взвешенная средняя
гарм
геом
Квадратичная

Из приведенных выше формул, средней арифметической и средней гармонической следует, что величина средней зависит не только от размера усредняемого признака x, но и в большей мере от значений f и W. При этом, очевидно, что, при вполне определенных конкретных значениях x(x₁, x₂,…,x_n) величина средней будет тем больше, чем больше удельный вес в сумме значений имеют численности тех вариантов, которые обладают наибольшими размерами.

На величину средней не будут оказывать влияния значения f и W в том случае, если они будут одинаковыми для всех вариантов усредненного признака x: f₁=f₂=…=f_n и W₁=W₂=…=W_n.

Если такое условие имеется, то для исчисления средней арифметической применяют формулу:

, где n число вариантов усредняемого признака x.
Для средней гармонической:

Средние, рассчитанные по формулам №1, 2, 3, т.е. содержащие f и W, называются взвешенными, а значения f и W называются весами средней, а процесс расчета, в свою очередь, называется взвешиванием. Если же расчет производится по формулам №4, 5, средние, определенные таким образом называются простыми или невзвешенными.

При расчете средних чаще всего применяют формулы средних взвешенных. Формулы № 4, 5 употребляются в тех случаях, когда варианты усредняемого признака не повторяются или не произведена их группировка. Такое разграничение на простые средние и взвешенные очень важно в экономике, потом что применение только простых вместо средне взвешенных может привести к ошибочным результатам и выводам.

28. Структурные средние: мода и медиана.

В некоторых случаях в статистике для определения типичных характеристик, особенно для отдельных размеров признака, применяют моду и медиану.

Мода обычно применяется тогда, когда сложно исчислить средние размеры признака. В статистике модой называется величина признака чаще всего встречающегося в данной совокупности.

- начальная граница модального признака, т.е. признака, обладающего наибольшей численностью в данном распределении,

- величина модального интервала,

- частота интервала, предшествующего модальному,

- частота интервала, следующего за модальным.

Медианой называется вариант, делящий численность упорядоченного вариационного ряда, т.е. построенного в порядке возрастания или убывания варьирующего признака на две равные части. Для четного ряда следует принимать среднее значение из двух вариантов, находящихся в середине ряда.

34.Виды дисперсий.

Среднее арифметическое из квадрата отклонений называется дисперсией ( ).

Виды дисперсии:

1. Общая дисперсия - измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием все факторов обусловивших данную вариацию

Пример: потребление йогурта: при выборке 100 человек

2. Межгрупповая дисперсия - характеризует вариацию признака под влиянием признака фактора положенного в основу группировки.

- средняя по группе

Внутригрупповая дисперсия (остаточная) характеризует вариацию признака под влиянием факторов, не включенных в группировку

x_ij – i значение признака в j группе

- среднее значение признака в j группе

f_ij – частота i-го признака в j группе

Существует правило которое связывает 3 вида дисперсии, оно называется правило сложения дисперсии.

Пример: потребление йогурта: при выборке 100 человек

- средняя по группе

Внутригрупповая дисперсия (остаточная) характеризует вариацию признака под влиянием факторов, не включенных в группировку

x_ij – i значение признака в j группе

Понятие абсолютных величин

Абсолютные величины — это результаты статистических наблюдений. В статистике в отличие от математики все абсолютные величины имеют размерность (единицу измерения), а также могут быть положительными и отрицательными.

Единицы измерения абсолютных величин отражают свойства единиц статистической совокупности и могут быть простыми, отражая 1 свойство (например, масса груза измеряется в тоннах) или сложными, отражая несколько взаимосвязанных свойств (например, тонно-километр или киловатт-час).

Единицы измерения абсолютных величин могут быть 3 видов:

Натуральные — применяются для исчисления величин с однородными свойствами (например, штуки, тонны, метры и т.д.). Их недостаток состоит в том, что они не позволяют суммировать разнородные величины.
Условно-натуральные — применяются к абсолютным величинам с однородными свойствами, но проявляющим их по-разному. Например, общая масса энергоносителей (дрова, торф, каменный уголь, нефтепродукты, природный газ) измеряется в т.у.т. — тонны условного топлива, поскольку каждый его вид имеет разную теплотворную способность, а за стандарт принято 29,3 мДж/кг. Аналогично общее количество школьных тетрадей измеряется в у.ш.т. — условные школьные тетради размером 12 листов. Аналогично продукция консервного производства измеряется в у.к.б. — условные консервные банки емкостью 1/3 литра. Аналогично продукция моющих средств приводится к условной жирности 40%.
Стоимостные единицы измерения выражаются в рублях или в иной валюте, представляя собой меру стоимости абсолютной величины. Они позволяют суммировать даже разнородные величины, но их недостаток состоит в том, что при этом необходимо учитывать фактор инфляции, поэтому статистика стоимостные величины всегда пересчитывает в сопоставимых ценах.

Абсолютные величины могут быть моментными или интервальными. Моментные абсолютные величины показывают уровень изучаемого явления или процесса на определенный момент времени или дату (например, количество денег в кармане или стоимость основных фондов на первое число месяца). Интервальные абсолютные величины — это итоговый накопленный результат за определенный период (интервал) времени (например, зарплата за месяц, квартал или год). Интервальные абсолютные величины, в отличие от моментных, допускают последующее суммирование.

Абсолютная статистическая величина обозначается X, а их общее число в статистической совокупности — N.

Количество величин с одинаковым значением признака обозначается f и называется частота (повторяемость, встречаемость).

Cами по себе абсолютные статистические величины не дают полного представления об изучаемом явлении, так как не показывают его динамику, структуру, соотношение между частями. Для этих целей служат относительные статистические величины.

Понятие и виды относительных величин

Относительная статистическая величина — это результат соотношения двух абсолютных статистических величин.

Если соотносятся абсолютные величины с одинаковой размерностью, то получаемая относительная величина будет безразмерной (размерность сократится) и носит название коэффициент.

Часто применяется искусственная размерность коэффициентов. Она получается путем их умножения:

на 100 — получают проценты (%);
на 1000 — получают промилле (‰);
на 10000 — получают продецимилле (‰ O ).

Искусственная размерность коэффициентов применяется, как правило, в разговорной речи и при формулировании результатов, а в самих расчетах она не используется. Чаще всего применяются проценты, в которых принято выражать полученные значения относительных величин.

Чаще вместо названия относительная статистическая величина используется более краткий термин-синоним — индекс (от лат. index — показатель, коэффициент).

В зависимости от видов соотносимых абсолютных величин при расчете относительных величин, получаются разные виды индексов: динамики, планового задания, выполнения плана, структуры, координации, сравнения, интенсивности.

Индекс динамики (коэффициент роста, темп роста) показывает во сколько раз изменилось изучаемое явление или процесс во времени. Рассчитывается как отношение значения абсолютной величины в отчетный (анализируемый) период или момент времени к базисному (предыдущему):

Здесь и далее подиндексы означают: 1 — отчетный (анализируемый) период, 0 — базисный (прошлый) период.

Критериальным значением индекса динамики служит "1", то есть: если i Д >1 - имеет место рост явления во времени; если i Д =1 — стабильность; если i Д 0, то имеет место рост явления; Т=0 – стабильность, Т Д = 110/100 = 1,1, что означает рост продаж автомобилей автосалоном в 1,1 раза или на 10%

Индекс планового задания – это отношение планового значения абсолютной величины к базисному:

Например, автосалон в январе продал 100 автомобилей, а на февраль запланировал продать 120 автомобилей. Тогда индекс планового задания составит i пз = 120/100 = 1,2, что означает планирование роста продаж в 1,2 раза или на 20%

Индекс выполнения плана – это отношение фактически полученного значения абсолютной величины в отчетном периоде к запланированному:

Например, автосалон в феврале продал 110 автомобилей, хотя на февраль было запланировано продать 120 автомобилей. Тогда индекс выполнения плана составит i вп = 110/120 = 0,917, что означает выполнение плана на 91,7%, то есть план недовыполнен на (100%-91,7%) = 8,3%.

Перемножая индексы планового задания и выполнения плана, получим индекс динамики:

В рассмотренном ранее примере про автосалон, если перемножим полученные значения индексов планового задания и выполнения плана, то получим значение индекса динамики: 1,2*0,917 = 1,1.

Индекс структуры (доля, удельный вес) - это отношение какой-либо части статистической совокупности к сумме всех ее частей:

Индекс структуры показывает, какую долю составляет отдельная часть совокупности от всей совокупности.

Например, если в рассматриваемой группе студентов 20 девушек и 10 молодых людей, тогда индекс стурктуры (доля) девушек будет равен 20/(20+10) = 0,667, то есть доля девушек в группе составляет 66,7%.

Индекс координации - это отношение одно части статистической совокупности к другой ее части, принятой за базу сравнения:

Индекс координации показывает, во сколько раз больше или сколько процентов составляет одна часть статистической совокупности по сравнению с другой ее частью, принятой за базу сравнения.

Например, если в группе студентов из 20 девушек и 10 молодых людей, принять за базу сравнения численность девушек, тогда индекс координации численности молодых людей составит 10/20 = 0,5, то есть численность молодых людей составляет 50% от численности девушек в группе.

Индекс сравнения - это отношение значений одной и той же абсолютной величины в одном и том же периоде или моменте времени, но для разных объектов или территорий:

где А, Б — признаки сравниваемых объектов или территорий.

Например, в январе 2009 года число жителей в Нижнем Новгороде составляло примерно 1280 тыс.чел., а в Москве - 10527 тыс.чел. Примем Москву за объект А (так как принято при расчете индекса сравнения большее число ставить в числителе), а Нижний Новгород - за объект Б, тогда индекс сравнения числа жителей этих городов составит 10527/1280 = 8,22 раза, то есть в Москве число жителей в 8,22 раза больше, чем в Нижнем Новгороде.

Индекс интенсивности - это отношение значений двух взаимосвязанных абсолютных величин с разной размерностью, относящихся к одному объекту или явлению.

Например, хлебный магазин продал 500 буханок хлеба и заработал на этом 10000 руб., тогда индекс интенсивности составит 10000/500 = 20 [руб./бух.хлеба], то есть цена продажи хлеба составила 20 руб. за буханку.

Большинство величин с дробной размерностью представляют собой индексы интенсивности.

Разработка интернет-магазина
Редизайн сайта эвакуации
Редизайн сайта доставки суши

66. Абсолютные и относительные разницы

Абсолютные отклонения (разницы) определяют по изучаемым факторам и результативному показателю (отклонения от плана или данных прошлого периода). Если результативный показатель равен произведению факторов, эти отклонения по каждому фактору умножают на абсолютные значения других взаимосвязанных факторов. При изучении влияния на выполнение плана по результативному показателю двух факторов (количественного и качественного) принято отклонение от плана по количественному фактору умножать на плановый количественный фактор, а отклонение от плана по качественному фактору – на фактический количественный фактор. Отклонение в динамике по количественному фактору умножают на фактическое значение качественного фактора за прошлый период. Отклонение по качественному фактору умножают на фактическое значение количественного фактора отчетного периода. Если известны отклонение от плана (или от данных прошлого года) по результативному показателю и влияние на его значение всех факторов, кроме одного, влияние этого неизвестного фактора может быть определено вычитанием из отклонения от плана (или в динамике) по результативному показателю алгебраической суммы влияния известных факторов. Это сальдовый прием, он применяется в случаях, когда влияние какого-либо фактора нельзя измерить другим приемом или сделать это сложно.

Метод относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя. Он значительно проще цепных подстановок, что при определенных обстоятельствах делает его эффективным. Это относится к тем случаям, когда исходные данные содержат уже определенные ранее относительные приросты факторных показателей в процентах или коэффициентах. Для расчета влияния одного фактора надо базисную величину результативного показателя умножить на относительный прирост этого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100. Для определения влияния второго фактора необходимо к базисной величине результативного показателя прибавить его изменение за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в процентах и результат разделить на 100 и т. д.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Читать книгу целиком