Способы обработки экономической информации (стр. 2 из 4)

динамики - предназначена для изображения изменения явлений за соответствующие промежутки времени. Для этой цели могут использоваться столбиковые, полосовые, квадратные, круговые и фигурные диаграммы. Но чаще всего используются линейные графики. Динамика на таком графике подается в виде линии, которая характеризует беспрерывность процесса. Для построения линейных графиков пользуются системой координат.

Линейные графики очень широко используются также при изучении связей между показателями (графики связи), сведений о ходе выполнения плана (графики контроля - имеют две линии: плановый и фактический уровень показателей за соответствующий период).

Для отображения географического распределения данных используются картограммы и картодиаграммы. При оформлении графиков следует помнить об основных правилах: любой рисунок должен иметь заголовок с указанием изображенных на нем характеристик и единиц их измерения, а также легенду, в которой поясняются обозначения, принятые на этом графике.

Графическое представление данных имеет и ряд недостатков по сравнению с табличным во-первых, график не может включить так много данных, как таблица, во-вторых, на графике показаны не точные данные, а приблизительные, в-третьих, построение графиков вручную - процесс довольно трудоемкий. Следует отметить, однако, что с использованием компьютерных программ эта задача сильно упрощается.

Метод группировки информации — это способ разделения изучаемой совокупности объектов на качественно однородные группы по соответствующим признакам. В АХД они применяются для:

- раскрытия содержания средних показателей (стоимости основных производственных фондов, по видовым группам, себестоимости, продукции по элементам затрат) и влияния отдельных единиц на эти средние;

- выявления взаимосвязи между изучаемыми показателями: между объемом реализованной продукции, ее себестоимостью и суммой прибыли.

В зависимости от задач используются:

типологические группировки — служат для выделения определенных типов явлений или процессов: группировка рабочих по стажу, профессиям, возрасту, образованию и т.д.

структурные группировки - служат для изучения структуры определенных явлений по определенным признакам. С их помощью можно изучать структуру состава рабочих по профессиям, квалификации, стажу работы, выполнению норм выработки и т.д.; основных производственных фондов и оборотных средств, себестоимости продукции и т.д.

аналитические группировки (причинно-следственные) — применяются для определения наличия, направления и формы связи между показателем, положенным в основу группировки, и зависимыми от него показателями.

По сложности построения различают:

простые группировки - с их помощью изучается взаимосвязь между явлениями, сгруппированными по какому-либо одному признаку;

комбинированные группировки — когда изучаемая совокупность подразделяется сначала по одному признаку, а потом внутри каждой группы — по другому признаку и т.д.

Важнейший вопрос при проведении такого рода исследования - выбор интервала группировки. Существуют два основных подхода (метода) к его решению.

Первый подход предполагает деление совокупности данных на группы с равными интервалами значений. Этот метод используется наиболее часто, так как он лишен субъективизма при выборе границ интервалов. При определении длины интервала i целесообразно пользоваться формулами Стерджеса

где х_mах - максимальное значение признака в изучаемой совокупности;

x_min - минимальное значение признака в изучаемой совокупности;

k - число групп;

N - число наблюдений.

Совершенно очевидно, что знаменатель дроби численно равен количеству групп или интервалов, на которое разбивается исходная совокупность. Таким образом, оптимальное количество групп, соответствующее некоторому числу наблюдений, согласно формуле Стерджеса выглядит следующим образом

Прямое применение формулы Стерджеса означает, что на параметры группировки не накладывается каких-либо ограничений. Возможен и вариант, когда такие ограничения вводятся, - например, аналитик уже имеет некоторое представление о числе групп (в частности, такое ограничение может быть вызвано желанием обеспечить некоторую качественную однородность выделяемых групп единиц совокупности). В последнем случае длина интервала группировки находится делением размаха вариации, т.е. разности между максимальным и минимальным значениями группировочного признака, на предполагаемое число групп.

Согласно второму подходу интервалы группировки можно выбрать и неравными (возрастающими или убывающими). Этот подход обычно применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака по всему интервалу его изменения. При выборе размера интервала группировки руководствуются здравым смыслом и логикой, опираясь при этом на распределения прошлых периодов и традиционно сложившиеся подходы в группировке. При использовании этого подхода интервалы часто выбирают таким образом, чтобы группы были равнозаполненными.

Как отмечалось выше, метод неравных интервалов достаточно обоснован в случае ощутимой вариации группировочного признака. В этом случае применение формулы Стерджеса, предполагающей определенную равномерность в распределении значений группировочного признака внутри интервала варьирования, не дает логически приемлемых результатов. При построении неравных интервалов необходимо ориентироваться на фактическое распределение анализируемой совокупности и пытаться обеспечить достаточную наполненность всех интервалов группировки. Нахождение интервалов может осуществляться методом последовательных итераций.

В общем случае процесс группировки данных включает несколько этапов:

- выбор группировочного признака;

- упорядочивание совокупности по этому признаку;

- определение (тем или иным способом) количества групп;

- определение границ интервалов (обычно производится округление формально полученных данных).

Основное правило при проведении группировки состоит в следующем: не должно быть пустых или малозаполненных интервалов. Иными словами, формула Стерджеса дает лишь ориентировочные значения интервалов группировки; при принятии окончательного решения, как правило, значения округляются или незначительно меняются.

В анализе финансово-хозяйственной деятельности используются в основном два вида группировок: структурные и аналитические.

Структурные группировки предназначены для изучения структуры и состава совокупности, происходящих в ней сдвигов относительно выбранного варьирующего признака. Структурная группировка оформляется, как правило, в виде таблицы, в подлежащем которой находится группировочный признак, а в сказуемом - показатели, характеризующие структуру совокупности либо в динамике, либо в пространстве. Этот вид группировки характеризует структуру совокупности по какому-то одному признаку. Изменение структуры группировки чаще всего описывается одним из двух показателей.

Показатель среднего абсолютного изменения структуры рассчитывается по формуле

Показатель среднеквадратического изменения структуры рассчитывается по формуле

Чем более значительны структурные сдвиги, тем больше значения этих показателей. При отсутствии структурных сдвигов оба они равны нулю. Квадратичный коэффициент реагирует на изменение структуры чуть более чутко. При расчете этих показателей следует помнить о том, что количество групп в группировке и в базовом, и в отчетном периодах должно быть одинаковым.

Аналитические группировки предназначены для изучения взаимосвязей между двумя и более показателями, характеризующими исследуемую совокупность. Один из показателей при этом рассматривается как результативный, а остальные - как факторные.

При оформлении результатов группировки в таблице признак-результат размещается в сказуемом, группировочные признаки, рассматриваемые в качестве факторных, размещаются в подлежащем таблицы.

Выбрать один признак в качестве группировочного зачастую бывает достаточно трудно. Анализ по нескольким признакам довольно трудоемок и обладает принципиальным недостатком - размыванием совокупности, поскольку даже комбинация двух признаков при попытке разбить совокупность на три или четыре категории дает шесть или восемь подгрупп. В некоторых из них оказывается одно-два наблюдения, что недостаточно для подготовки обоснованных выводов об этих подгруппах.

Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. Широкое распространение они получили благодаря использованию вычислительной техники при расчетах. При анализе деятельности отдельных предприятий методы многомерной группировки используют нечасто из-за их сложности, более распространены они при социологических и экономических исследованиях отраслей и регионов. Наиболее разработанным методом многомерной классификации является кластерный анализ.

2. Методика и последовательность проведения экономического анализа фонда оплаты труда