Багатовимірні середні інвестиційної привабливості цінних паперів 1 страница

Nn	Значення показників	Відносні величини
х 1	х 2	х 3	х 4
1 2 3 4 5	76,0 47,2 23,5 36,3 16,5	4,6 3,9 12,8 10,1 2,8	6,4 0,5 1,1 1,4 1,2	0,22 0,34 0,75 0,58 0,43	3,80 2,36 1,17 1,82 0,83	2,17 2,56 0,78 0,99 3,57	9,55 0,74 1,64 2,09 1,79	3,18 2,06 0,89 1,21 1,63	4,67 2,88 1,12 1,53 1,96

Статистичний аналіз, що розкриває зміст і значення показників, поглиблюючи уявлення про предмет дослідження і властиві йому закономірності, виконують у двох напрямах:

1) замість ізольованих характеристик окремих сторін предмета розглядають зв’язки і відношення, виявляють фактори, які впливають на рівень і варіацію показників, оцінюють ефекти їх впливу;

2) вивчають динаміку показників, напрям і швидкість змін, визначають характер і рушійні сили розвитку.

ЗАВДАННЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЮ

1. Поясніть суть статистичного показника та його роль у статистичному аналізі.

2. Як ви розумієте «адекватність показника», «модель показника»?

3. Класифікуйте наведені статистичні показники за ознакою часу та аналітичною функцією:

1) виробництво електроенергії на душу населення за рік, кВт · год;

2) уведення в дію загальної площі житлових будинків за рік, млн м²;

3) частка інвестицій на охорону навколишнього середовища в загальному обсязі капітальних вкладень;

4) довжина електрифікованих ліній залізниць на кінець року, тис. км;

5) ступінь використання виробничих потужностей домобудівного комбінату, %;

6) кількість зареєстрованих за рік шлюбів на 1000 населення;

7) співвідношення основних і оборотних активів фірми;

8) індекс споживчих цін за І квартал, %;

4. Яка відмінність між натуральними та умовно натуральними вимірниками абсолютних величин? Наведіть приклади.

5. Які аналітичні функції виконують відносні величини? Чи можна порівняти різнойменні показники?

6. Яка відмінність між процентом і процентним пунктом, між промілле і продецимілле? Коли ці характеристики використовуються?

7. Споживання палива тепловими електростанціями регіону становило:

Вид палива	Минулий рік	Поточний рік	Коефіцієнт переведення в умовне паливо
Вугілля, млн т	8,2	22,6	0,90
Газ природний, млн м3	11,4	21,6	1,20

Визначіть обсяги спожитого умовного палива за кожний рік; відносні величини динаміки і структури. Зробіть висновок щодо структурних зрушень.

8. Парк металообробних верстатів виробничого об’єднання характеризується такими даними:

Наявність верстатів на початок року — 120

Надійшло нових верстатів:

на фізичну заміну виведених з експлуатації — 16

на розширення виробничих потужностей — 24.

Визначіть кількість верстатів на кінець року та питому вагу серед них нових верстатів; ступінь розширення виробничих потужностей за рік.

9. За наведеними в таблиці даними, млрд грн., проаналізуйте інтенсивність зовнішньоторговельного обороту, його структуру, пропорції та динаміку. Укажіть види відносних величин. Зробіть висновки.

Рік	Валовий національний продукт	Оборот зовнішньої торгівлі	У тому числі експорт та імпорт
товарів	послуг
Минулий
Поточний

10. Чому середню розглядають як типовий рівень ознаки в сукупності?

11. Які види середніх найчастіше використовують у статистичному аналізі? Що є критерієм вибору виду середньої?

12. Що є визначальною властивістю середньої арифметичної? Коли використовують середню арифметичну просту, а коли середню арифметичну зважену?

13. Чи тотожні поняття «частота» та «вага»? Як визначити наявність чи відсутність ваг?

14. Як зміниться середня, якщо всі варіанти зменшити вдвічі, а частоти збільшити вдвічі?

15. Чи зміниться середня, якщо частоти замінити частками?

16. За даними фірми на експорт реалізовано продукції:

Продукція	Реалізовано на експорт, т	Частка реалізованої продукції, %
А
Б

Визначіть середній процент реалізованої на експорт продукції. Обґрунтуйте вибір форми середньої.

17. За наведеними даними визначіть середній процент виконання договірних зобов’язань постачальниками комплектуючих виробів:

Вироби	Виконано зобов’язань на суму, млн грн.	Процент виконання договірних зобов’язань
А	31,2	97,5
Б	17,1	95,0
Разом	48,3	´

Обґрунтуйте вибір форми середньої.

18. На акції трьох різних компаній очікується щорічний прибуток, %: 12, 20, 17. Інвестори розподілили свої внески між акціями цих компаній у такій пропорції, %:

Інвестори	Компанії
І	ІІ	ІІІ
А
Б

Визначіть прибуток кожного інвестора від такого портфеля цінних паперів. Якщо прибуток різний, поясніть чому.

19. За допомогою середнього бала оцініть діяльність органів місцевого самоврядування:

Оцінка діяльності	Кількість відповідей, % до підсумку
Висока Середня Низька	20 39 41
Разом

20. За І квартал фірмою реалізовано продукції на 21,6 млрд грн. Залишки обігових коштів становили, млн грн.: на 1 січня — 1400; на 1 лютого — 1550; на 1 березня — 1270; на 1 квітня — 1600.

Визначіть середньомісячний залишок обігових коштів.

21. Поясніть, за яких умов використовується середня геометрична.

22. Що характеризує багатовимірна середня? Яку аналітичну функцію вона виконує у статистичному аналізі?

23. Як ви уявляєте систему статистичних показників? Поясніть на конкретному прикладі.

5. РЯДИ РОЗПОДІЛУ. АНАЛІЗ ВАРІАЦІЙ
ТА ФОРМИ РОЗПОДІЛУ

5.1. Закономірність розподілу

Статистична сукупність формується під впливом причин та умов, з одного боку — типових, спільних для всіх елементів сукупності, а з іншого — випадкових, індивідуальних. Ці чинники взаємозв’язані, а їх спільна взаємодія визначає як індивідуальні значення ознак, так і розподіл останніх у межах сукупності. Характерні властивості структури статистичної сукупності відбиваються в рядах розподілу.

Ряд розподілу складається з двох елементів: варіант —
значень групувальної ознаки x_j та частот (часток) f_j. Саме у співвідношенні варіант і частот виявляється закономірність розподілу.

Залежно від статистичної природи варіант ряди розподілу поділяються на атрибутивні та варіаційні. Частотними характеристиками будь-якого ряду є абсолютна чисельність j -ї групи — частота f_j та відносна частота j -ї групи — частка d_j. Очевидно, що , а , або 100%. Додатковою характеристикою варіаційних рядів є кумулятивна частота (частка), що являє собою результат послідовного об’єднання груп і підсумовування відповідних їм частот (часток). Кумулятивна частота (частка ) характеризує обсяг сукупності зі значеннями варіант, які не перевищують x_j (табл. 5.1).

Варіаційний ряд може бути дискретним або інтервальним. Якщо варіаційний ряд інтервальний з нерівними інтервалами, то його частотні характеристики непорівнянні. Тоді, аналізуючи розподіл, використовують щільність частоти (частки) на одиницю інтервалу, тобто або .

Таблиця 5.1

ЧАСТОТНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЯДІВ РОЗПОДІЛУ

Значення варіант хj	Частоти fj	Частки dj	Кумулятивні
частоти	частки
х 1	f 1	d 1	f 1	d 1
х 2	f 2	d 2	f 1 + f 2	d 1 + d 2
х 3	f 3	d 3	f 1 + f 2 + f 3	d 1 + d 2 + d 3
...	...	...	...	...
хm	fm	dm
Разом			´	´

Як приклад розглянемо розподіл фірм регіону за рівнем фондоозброєності праці в розрахунку на одного працюючого (табл. 5.2). Згідно зі значеннями кумулятивних часток на більшості фірм (50,6%) фондоозброєність праці не перевищує 5 млн грн. Щільність розподілу зі зростанням ширини інтервалу зменшується.

Таблиця 5.2

РОЗПОДІЛ ФІРМ РЕГІОНУ ЗА РІВНЕМ ФОНДООЗБРОЄНОСТІ ПРАЦІ

Фондоозброєність праці, млн грн.	Частка dj, %	Кумулятивна частка	Щільність частки gj, %
1 — 2	13,4	13,4	13,4
2 — 5	37,2	50,6	12,4
5 — 10	23,5	74,1	4,7
10 — 20	16,8	90,9	4,7
20 — 50	9,1	100,0	0,3
Разом		´	´

Кожний розподіл має характерні особливості. Найтиповіші з них подано в рядах розподілу (табл. 5.3). Групувальною ознакою є тарифний розряд, значення якого варіюють у межах від 2 до 6. Припустимо, що розподіли робітників умовних професій за рівнем кваліфікації різні. Так, у рядах А і В розподіл частот однаковий, але центри розподілу, навколо яких групуються індивідуальні значення, різні: в ряду А — 5-й розряд, в ряду В — 4-й. У рядах С, D, К центр розподілу такий самий, як і в ряду В, — 4-й, проте форма розподілу різна. Ряди В і С різняться межами варіації; у рядах С і D при однакових межах варіації і симетричному розподілі частот різний ступінь витягнутості вздовж осі ординат, різна крутизна розподілу: у розподілі С лише 36% обсягу сукупності групується навколо центра, у розподілі D — 76% обсягу. Розподіл К відрізняється від інших асиметричністю відносно центра.

Таблиця 5.3

РОЗПОДІЛ РОБІТНИКІВ ЗА РІВНЕМ КВАЛІФІКАЦІЇ

Тарифний розряд	Професії
А	В	С	D	К
	—	—
	—
		—
Разом

Отже, поглиблений аналіз закономірностей розподілу передбачає характеристику зазначених особливостей сукупності, зокрема:

а) визначення типового рівня ознаки, який є центром тяжіння;

б) вимірювання варіації ознаки, ступеня згрупованості індивідуальних значень ознаки навколо центра розподілу;

в) оцінювання особливостей варіації, ступеня її відхилення від симетрії;

г) оцінювання нерівномірності розподілу значень ознаки між окремими елементами сукупності, тобто ступінь їх концентрації.

Базою аналізу закономірностей розподілу є варіаційний ряд — дискретний або інтервальний — з рівними інтервалами.

5.2. Характеристики центра розподілу

Центром тяжіння будь-якої статистичної сукупності є типовий рівень ознаки, узагальнююча характеристика всього розмаїття її індивідуальних значень. Такою характеристикою є середня величина . За даними ряду розподілу середня обчислюється як ариф­метична зважена; вагами є частоти f_j або частки d_j:

, ,

де j — номер групи; m — число груп.

В інтервальних рядах, припускаючи рівномірний розподіл елементів сукупності в межах j -го інтервалу, як варіанту використовують середину інтервалу. При цьому ширину відкритого інтервалу умовно вважають такою самою, як сусіднього закритого інтервалу.

Дані для розрахунку середнього рівня в інтервальному ряду розподілу наведено в табл. 5.4. Згідно з розрахунками, у середньо-
му на одного члена домогосподарства припадає = 1800: 200 =
= 9 м² житлової площі. Це типовий рівень забезпеченості населення житлом.

Таблиця 5.4

РОЗПОДІЛ ДОМОГОСПОДАРСТВ МІСТА ЗА РІВНЕМ
ЗАБЕЗПЕЧЕНОСТІ ЖИТЛОМ

Житлова площа на одного члена домогосподарства, м2	Кількість домо- господарств fj	xj	xj fj	Кумулятивна частка
До 5
5 — 7
7 — 9
9 — 11
11 — 13
13 — 15
15 і більше
Разом		´		´

Окрім типового рівня важливе значення має домінанта, тобто найбільш поширене значення ознаки. Таке значення називають модою (Мо). У дискретному ряду моду визначають безпосередньо за найбільшою частотою (часткою). Наприклад, якщо депозитна ставка у восьми комерційних банків — 12% річних, а в двох — 10%, то модальною є ставка 12%.

В інтервальному ряду за тим самим принципом визначається модальний інтервал, а в разі потреби конкретне модальне значення в середині інтервалу обчислюється за інтерполяційною формулою

,

де та h — відповідно нижня межа та ширина модального інтервалу, , , — частоти (частки) відповідно модального, передмодального та післямодального інтервалів.

За даними табл. 5.4 модальним є інтервал 7 — 9, що має найбільшу частоту ; ширина модального інтервалу h = 2; нижня межа х ₀ = 7; передмодальна частота = 39, післямодальна — = 42. За такого співвідношення частот модальне значення забезпеченості населення житлом:

= 8,1 м².

Для моди як домінанти число відхилень (х – Мо) мінімальне. Оскільки мода не залежить від крайніх значень ознаки, то її до-
цільно використовувати тоді, коли ряд розподілу має невизначені межі.

Характеристикою центра розподілу вважається також медіана (Ме) — значення ознаки, яке припадає на середину впорядкованого ряду, поділяє його навпіл — на дві рівні за обсягом частини. Визначаючи медіану, використовують кумулятивні частоти або частки . У дискретному ряду медіаною буде значення ознаки, кумулятивна частота якого перевищує половину обсягу сукупності, тобто (для кумулятивної частки ).

В інтервальному ряду за цим принципом визначають медіанний інтервал, а значення медіани в середині інтервалу, як і значення моди, обчислюють за інтерполяційною формулою:

,

де x ₀ та h — відповідно нижня межа та ширина медіанного інтервалу; f _me — частота медіанного інтервалу; — кумулятивна частота передмедіанного інтервалу.

За даними табл. 5.4 половина обсягу сукупності припадає на інтервал 7 — 9 з частотою = 51; передмедіанна кумулятивна частота = 56. Отже, медіана забезпеченості населення житлом:

м².

У симетричному розподілі всі три зазначені характеристики центра розподілу однакові: , у помірно асиметричному відстань медіани до середньої втричі менша за відстань середньої до моди, тобто . Саме таке співвідношення характеристик центра розподілу в розглянутому прикладі:

3 (9 – 8,7) = 9 – 8,1.

Медіана, як і мода, не залежить від крайніх значень ознаки; сума модулів відхилень варіант від медіани мінімальна, тобто вона має властивість лінійного мінімуму:

.

Цю властивість медіани можна використати при проектуванні розміщення зупинок міського транспорту, заготівельних пунктів тощо.

Окрім моди і медіани, в аналізі закономірностей розподілу використовуються також квартилі та децилі. Квартилі — це варіанти, які поділяють обсяги сукупності на чотири рівні частини, децилі — на десять рівних частин. Ці характеристики визначаються на основі кумулятивних частот (часток) за аналогією з медіаною, яка є другим квартилем або п’ятим децилем.

У ряду розподілу (див. табл. 5.4) перший квартиль становить 6,7 м², перший дециль — 5,2 м², дев’ятий — 13,3 м²:

;

;

.

Отже, у 25% сімей забезпеченість житлом не перевищує 6,7 м², серед 10% малозабезпечених найвищий рівень становить 5,2 м², а серед 10% найбільш забезпечених нижня межа — 13,3 м².

5.3. Характеристики варіації

В одних сукупностях індивідуальні значення ознаки щільно групуються навколо центра розподілу, в інших — значно відхиляються. Чим менші відхилення, тим однорідніша сукупність, а отже, тим більш надійні й типові характеристики центра розподілу, передусім середня величина. Вимірювання ступеня коливання ознаки, її варіації — невід’ємна складова аналізу закономірностей розподілу. Міри варіації широко використовуються у практичній діяльності: для оцінювання диференціації домашніх господарств за рівнем доходу, фінансового ризику інвестування, ритмічності роботи підприємств, сталості врожайності сільськогосподарських культур тощо.

На основі характеристик варіації оцінюється інтенсивність структурних зрушень, щільність взаємозв’язків соціально-еконо­мічних явищ, точність результатів вибіркового обстеження.

Для вимірювання та оцінювання варіації використовуються абсолютні та відносні характеристики. До абсолютних належать: варіаційний розмах, середнє лінійне та середнє квадратичне відхилення, дисперсії; відносні характеристики подаються низкою коефіцієнтів варіації, локалізації, концентрації.

Варіаційний розмах R — це різниця між максимальним і мінімальним значеннями ознаки: R = x _max – x _min. Він характеризує діапазон варіації, наприклад родючості ґрунтів у регіоні, продуктив­ності праці в галузях промисловості тощо. Безперечною перевагою варіаційного розмаху як міри варіації є простота його обчислення й тлумачення.

Проте, коли частоти крайніх варіант надто малі, варіаційний розмах неадекватно характеризує варіацію. У таких випадках використовують квартильні або децильні розмахи. Квартильний розмах охоплює 50% обсягу сукупності, децильний — 60% або — 80%.

Інші абсолютні характеристики варіації враховують усі відхилення значень ознаки від центра розподілу, поданого середньою величиною. Оскільки алгебраїчна сума відхилень , то використовуються або модулі відхилень , або квадрати відхилень . Узагальнюючою характеристикою варіації є середнє відхилення:

а) лінійне

;

б) квадратичне, або стандартне

;

в) дисперсія (середній квадрат відхилень)

.

На підставі первинних, незгрупованих даних наведені характеристики обчислюють за принципом незваженої середньої:

або .

Середнє лінійне та середнє квадратичне відхилення є безпосередніми мірами варіації. Це іменовані числа (в одиницях вимірювання ознаки), за змістом вони ідентичні, проте завдяки математичним властивостям . Коли обсяг сукупності досить великий і розподіл ознаки, що варіює, наближається до нормального, то , а . Значення ознаки в межах мають 68,3% обсягу сукупності, у межах — 95,4%, у межах — 99,7%. Це відоме «правило трьох сигм». При значній асиметрії розподілу (див. підрозд. 5.4) розрахунок не має сенсу.

На основі взаємозв’язку між варіаційним розмахом R, середнім квадратичним відхиленням і чисельністю сукупності n Р. Пірсон обчислив коефіцієнти k, за допомогою яких орієнтовно можна визначити середнє квадратичне відхилення за варіаційним розмахом: . Значення коефіцієнтів k наведено в табл. 5.5.

Таблиця 5.5

КОЕФІЦІЄНТИ k ДЛЯ РІЗНОГО ОБСЯГУ СУКУПНОСТІ

n
k	0,32	0,27	0,24	0,23	0,22	0,20	0,18

Очевидний взаємозв’язок середнього квадратичного відхилення та дисперсії: . Дисперсія входить до більшості теорем теорії ймовірностей, які є фундаментом математичної статистики, і широко використовується для вимірювання зв’язку й перевірки статистичних гіпотез. Види та властивості дисперсій розглядаються в підрозд. 5.5.