Теоретические основы статистики коммерческой деятельности

     Исследование  динамики социально – экономических  явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание  для прогнозирования. Важное место  в системе методов прогнозирования  занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что  закономерность развития, действующая  в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т. е. прогноз основан на экстраполяции.

     Экстраполяция – это распространение выводов, полученных из наблюдения над одной  частью явления, на другую его часть.

     В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции: среднего абсолютного  прироста, среднего темпа роста и  экстраполяцию на основе выравнивания рядов по какой – либо аналитической  формуле.

     Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может  быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую  тенденцию линейной, т. е. метод основан  на предположении о равномерном  изменении уровня (имеется стабильность абсолютных приростов).

     Экстраполяция тренда по среднему абсолютному приросту осуществляется по формуле: 

     +                                                    (50) 

где - экстраполируемый уровень, (i+t) – номер этого уровня;

    i – номер последнего уровня исследуемого периода, за который рассчитан ;  

    - срок прогноза (период упреждения);

    - средний абсолютный прирост.

     Сделаем прогноз на последующие два месяца январь и февраль и рассчитаем экстраполяцию тренда по среднему абсолютному приросту.

Январь: = 378 0,5 × 1 = 377,5 (млн. руб.)

Февраль: = 378 0,5 × 2 = 378 (млн. руб.)

      Сделав  прогноз, мы можем сказать, что в  первом прогнозируемом месяце (январе) прибыль уменьшилась на 0,5 (млн. руб.) по сравнению с предыдущим месяцем, а во втором прогнозируемом месяце (феврале), прибыль возросла на 0,5 (млн. руб.) по сравнению с январём.

     Прогнозирование по среднему темпу роста осуществляется в случае, когда есть основание  считать, что общая тенденция  ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции необходимо определить средний  темп роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции, то есть по формуле: 

                                                                                                       (51)

          

где     – последний уровень ряда динамики;

          - срок прогноза;

       - средний темп роста (в виде коэффициента).

     Подставим значения и выполним прогноз: 

Январь: (млн. руб.)

Февраль: (млн. руб.) 

      Рассмотренные способы экстраполяции тренда, будучи простейшими, в то же время являются и самыми приближенными.

      Поэтому наиболее распространённым методом  прогнозирования считают аналитическое  выражение тренда. При этом для  выхода за границы исследуемого периода  достаточно продолжить значения независимой  переменной времени (t). При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня ряда формируется под воздействием множества факторов, причём не представляется возможным выделить отдельное влияние каждого фактора. В связи с этим, ход развития явления связывается не с какими – либо конкретными факторами, а с течением времени (t), т. е. y = f (t)

     Зависимость уровня явления (y) от фактора времени (t) может быть: прямолинейной 

= ,                                                    (52) 

где , - коэффициенты, определяемые с помощью метода наименьших квадратов из системы линейных уравнений: 

n + =,                                                 (53)

  + = ;                                              (54) 

      Расчёт  параметров (, ) значительно упростится, если за начало отчёта времени (t = 0) принять центральный интервал (табл. 19),

Таблица 19

 

тогда = 0 и система нормативных уравнений примет вид: 

n =                                                       (55)

  =                                                    (56) 

Таким образом, из первого уравнения: 

= ;                                                        (57) 

Из второго  уравнения:  

= .                                                     (58) 

     Таблица 20 -  Рабочая таблица для вычисления параметров уравнения

 

     Чтобы рассчитать параметры , обратимся к таблице 20. Подставим найденные значения в формулы 58, 59 и получим:

= = 376

= = 0,3

     Подставив полученные значения в формулу зависимости  уровня явления (y) от фактора времени (t) получим уравнение: = 376 + 0,3t

     Выполним  прогноз  на два месяца (январь и февраль) методом аналитического выражения тренда: 
 

     Проиллюстрируем выполненный нами прогноз по методу аналитического выравнивания тренда (рис. 6) .

     Прогнозирование первыми двумя способами показало, что прибыль может как понизиться, так и повыситься. Тем не менее, эти оба способа являются приближёнными.

     Наиболее  распространенным является третий способ прогнозирования – аналитическое  выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной времени (t). 

     

     Рисунок 6 – Прибыль коммерческого банка 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Заключение 

     Коммерческие  банки это основное звено кредитной  системы страны, в которое входят кредитные учреждения, осуществляющие разнообразные банковские операции для своих клиентов на началах  коммерческого расчёта.

     В ходе выполнения  первой главы курсовой работы, которую мы посветили этой теме, мы изучили теоретические основы статистики коммерческой деятельности, уяснили понятия о статистических группировках и их сравнимости.

     Также произвели классификацию рядов  динамики по типу данных и периоду  времени. Для анализа динамических рядов определили статистические показатели (средние уровни ряда, средние величины абсолютного прироста, темп роста и прироста, абсолютный прирост значения уровня динамического ряда), которые сыграли большую роль в написании практической части курсовой работы.

     Определили  роль индексов в экономической статистике на примере идеального индекса Фишера. А так же индексов-дефляторов, по которым осуществляется пересчет важнейших стоимостных показателей системы национальных счетов (национальный доход, валовой национальный продукт и т.д.) из фактических цен в сопоставимые.

       Раскрыли задачи статистики денежного обращения.

     Во  второй главе на примере деятельности коммерческих банков на практике применили  знания, приобретённые в процессе изучения теоретического курса по статистике. А именно:

     1)Построили  статистическую группировку по  результатам выборочного обследования  коммерческих банков;

     2) Научились исчислять средние  величины и показатели вариации  на основании группировки;

     3) Исследовали зависимость прибыли  коммерческих банков от факторных  признаков за которые изначально приняли объём кредитных вложений, а затем объём вложений в ценные бумаги;

     4) Изучили динамику показателей  деятельности коммерческих банков, усвоив статистические методы  исследования динамики экономических  явлений;

     5) В завершение сделали прогноз прибыли коммерческого банка методом экстраполяции.

     В ходе выполнения курсовой работы мы так  же научились пользоваться различными источниками информации, которыми являются: базовая учебная литература, фундаментальные  теоретические труды крупнейших мыслителей, статьи и обзоры в специализированных и периодических изданиях, посвящённых  данной тематике.

     Освоили работу в Microsoft Office Word и Microsoft Office Excel. 
 
 
 
 
 

                                                      
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  используемой литературы 

     1. «Теория статистики»: учебник.  Под редакцией проф. Р.А. Шмойловой,  Москва,изд. «Финансы и статистика», 1998.

     2. «Общая теория статистики»: учебник.  Под редакцией проф. М.Р. Ефимовой, Москва, изд. ИНФРА-М, 1997.

     3. Статистический словарь. Под ред.  М.А. Королева. 2-е изд. Москва, «Финансы  и статистика», 1989.

     4. «Теория статистики» : практикум. Под редакцией профессора Р. А. Шмойловой, Москва, изд.  «Финансы и статистика», 2003.

     5. «Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности»: учебник. Под редакцией А. А. Спириной. Москва, изд. «Финансы и статистика», 2007.

     6. «Социально – экономическая статистика»:  учебник для вузов. Под редакцией  Б. И. Башкатова. Москва, ЮНИТИ  – ДАНА, 2008.

     7. «Общая теория статистики»: учебник, 5-е изд., Под редакцией М. Г. Назарова. Москва, «Финансы и статистика», 2006.

     8. «Статистическая методология в  изучении коммерческой деятельности»:  учебник. Под редакцией О. Э. Башина, Москва, изд. «Финансы и статистика», 2006.