«Практика применения ит в статистике» (стр. 1 из 5)

Все процессы жизни человеческого общества отражаются по средствам информации. Информация - это средство общения людей, через неё мы получаем сведения об окружающем мире и происходящих в нем процессах.

Одна из наиболее массовых разновидностей информации – экономическая, отражающая процессы производства, распределения, обмена и потребления материальных благ и услуг. Экономическая информация возникает в процессе производственно-хозяйственной деятельности и используется для управления этой деятельностью при осуществлении таких функций как планирование, учет, анализ, контроль и регулирование. Она отражает состояние производственно-хозяйственной и финансовой деятельности объекта (народного хозяйства, отрасли, объединений, предприятий) в числовом виде через систему натуральных и стоимостных показателей. Экономическая информация является предметом машинной обработки [3].

Для экономической информации характерны большие объёмы, многократное повторение циклов её получения и преобразования в установленных временных пределах, многообразие источников и потребителей, децентрализация сбора исходных данных и централизация их обработки, значительный удельный вес логических операций и др.

В условиях все возрастающих темпов развития производства и усложнения функций управления полнота, своевременность и достоверность получаемой информации оказывает большое влияние на действенность принимаемых управленческих решений.

Все это оказывает влияние на необходимость автоматизации статистической информации с целью быстрой её обработки и получения необходимой нам информации.

Весьма актуальной задачей совершенствования функционирования статистической информационной системы является автоматизация статистической деятельности на предприятиях и в организациях, что позволит получить необходимую статистическую информацию для их управления, а также существенно сократить затраты на подготовку исходных данных в органах статистики.

Проблема инфляции является одной из главных как для развитых, так и для стран с переходной экономикой, в том числе и для Республики Беларусь. Переход к рыночной экономике, начавшийся в 90-е годы, сопровождался высокой инфляцией, которая для рассматриваемого периода явление в известной степени новое. По этой причине возникли принципиально новые подходы к регулированию инфляционных процессов и самому ценообразованию. Если в условиях плановой экономики основным видом были государственные цены, и практически отсутствовала инфляция, то в рыночных условиях преобладают свободные цены, устанавливаемые по договоренности продавца и покупателя.

Для примера использования современных информационных технологий в статистике и решения экономических задач, был проведен статистический анализ развития инфляционных процессов в Республике Беларусь.

В современных условиях актуальность исследования изменения уровня цен весьма велика, так как, инфляционные процессы влекут за собой значительные экономические, социальные и политические последствия. Поэтому информация об уровне цен, анализ закономерностей и тенденций их развития имеет большое значение и для производителей, и для потребителей, и для общества в целом. Следовательно, уровень цен (инфляции) выступает в качестве одного из ориентиров развития экономики.

4.1 Обзор литературы

Применению ИТ в статистике посвящено множество публикаций. Невозможно представить современную статистику без использования компьютеров, громоздкие вычисления, которые ранние проводились статистами вручную запрограмированны и снабжены удобным интерфейсом лидерами являются пакет EVIEWS пакет GRATL, SPSS.

Также в качестве пакетов прикладных программ, получивших в настоящее время широкое распространение, можно назвать пакеты, связанные с подготовкой и обработкой статистических отчетов для решения регламентных задач, пакеты «Мезозавр», «SPSS», STATISTICA, DSTAT и др. для решения задач экономического анализа [3].

4.2 Методика исследования

В работе использовались методы диалектической материалистической философии: анализ и синтез, индукция и дедукция, диалектического отрицания и другие.

В работе также используются такие статистические и эконометрические методы: - метод группировки и классификации экономических процессов; -метод корреляционно-регрессионного анализа в динамических рядах.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется для измерения связей в случаях их неполного соответствия, когда одному значению признака-фактора соответствует несколько значений признака-результата. Неполнота связей между результативным и факторными признаками возникает потому, что кроме выделенных факторов на результативный оказывают влияние и другие факторы, действующие в разных направлениях. Задача статистики заключается в том, чтобы элиминировать влияние прочих факторов, с тем, чтобы влияние исследуемого фактора было бы четко обозначено. Подобную задачу можно решить только на основе обобщения данных, т.е. используя метод группировки и классификации по совокупности качественно-однородных явлений.

Таким образом, под регрессионным анализом понимают зависимость среднего значения (математического ожидания) случайной величины (Y) от величины (Х). Величина Х при этом представляет значение факторных признаков, определяющих изменение результативного признака (Y). Если Х – одномерная величина, то такая регрессия будет называться парной, если Х – величина многомерная Х = (Х1, Х2…Хm), то регрессия множественная [8].

Как правило, регрессионному анализу предшествует анализ корреляционной зависимости переменных, который позволяет установить наличие связи между анализируемыми переменными, оценить ее тесноту и определить направление. Кроме того, в ходе корреляционного анализа происходит отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии [7].

При решении многофакторной регрессионной модели по программе STATISTICA необходимо:

представить матрицу исходных данных, в которой в первом столбце приводятся значения признака-результата, в последующих столбцах матрицы исходных данных приводятся значения признаков-факторов;

при решении многофакторной регрессионной модели выдается протокол, в котором приведена следующая информация: матрица исходных данных; выдаются результаты средних значений признака-результата и признаков-факторов, дисперсии и среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации, коэффициенты эксцесса и ассиметрии, числовые значения параметров уравнения регрессии; приводятся критерии Стьюдента для оценки значимости коэффициентов регрессии, приводится матрица парных коэффициентов корреляции во всевозможных сочетаниях, значение множественного коэффициента корреляции, множественный коэффициент детерминации.

С помощью реализованных в системе STATISTICA мощных языков программирования, снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные другие приложения или вычислительные среды. Очень трудно представить себе, что кому-то могут понадобиться абсолютно все статистические процедуры и методы визуализации, имеющиеся в системе STATISTICA, однако опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.