Курсовая работа по экономике на тему Статистика как метод изучения экономических явлений на уроке экономики

Актуальность темы исследования заключается в том, что в настоящее время на фоне санкций и экономической нестабильности в мире проблемы статистического изучения экономических явлений приобретают огромное значение. Статистика помогает изучить динамику и структуру любого явления для выработки необходимых управленческих решений.
Целью работы является комплексный анализ статистики как метода изучения экономических явлений.
В связи с этой целью ставятся следующие задачи:
– рассмотреть теоретические аспекты и сущность статистики как метода изучения экономических явлений,
– дать общие тенденции статистического развития инвестиций в РФ как экономического явления,
– определить основные направления развития данного экономического явления.
Объектом работы выступает статистика.
Предмет работы – статистика как метод изучения экономических явлений.
Изучением данных вопросов занимались такие авторы, как Гитман Л.Дж., Ермасова Н.Б., Заяц Н.Е., Колчин С.П., Аршунина, М., Врублевской, О. В., Кондраков, Н. П., Петров М., Панов, Е. Г., Пансков, В. Г., Романовскоий, М., Тихомирова, И., Шувалова, Е. Б., Яськова, Н. Ю.
Методологическая основа работы включает в себя такие методы, как анализ, синтез, сравнение, прогноз.
Теоретические основы исследования заложены отечественными и зарубежными специалистами. Значительный вклад в развитие теории внесли Гитман Л.Дж., Ермасова Н.Б., Заяц Н.Е., Колчин С.П., Аршунина, М., Врублевской, О. В., Кондраков, Н. П., Петров М., Панов, Е. Г., Пансков, В. Г., Романовскоий, М., Тихомирова, И., Шувалова, Е. Б., Яськова, Н. Ю.
Информационную базу исследования составили нормативно, правовые акты, учебные пособия и периодические издания, а также ресурсы Интернет.

 
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТАТИСТИКИ КАК МЕТОДА ИЗУЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

1.1 Понятие и сущность статистики для изучения экономических явлений

Область статистики занимается сбором, систематизацией, анализом, интерпретацией и представлением данных. Статистика играет жизненно важную роль в понимании экономических данных, таких как взаимосвязь между количеством и ценой, спросом и предложением, объемами производства, ВВП, доходом на душу населения в странах и т.д.
В наши дни термин "статистика" стал нарицательным, хотя разные люди понимают его по-разному. Сегодня образованный человек должен быть специалистом в области статистики, широко понимать ее значение. Например, каждый день мы сталкиваемся с различными типами количественной информации в печатных и электронных средствах массовой информации по таким темам, как население, колебания обменного курса, уровень инфляции, погода и т.д. Чтобы улучшить наше понимание окружающего мира, необходимо : i) оценивать то, что говорится, ii) выражать это численно и iii) использовать количественную информацию или выражения для того, чтобы делать выводы и предлагать политические меры.
Давайте попробуем дать определение термину "статистика". Есть множество определений из разных источников. Такие различия возникают из-за того, что статистика как дисциплина со временем быстро развивалась. Таким образом, темы, которые были те аспекты, которые считались наиболее важными в статистике, были отодвинуты на второй план. Например, сбор и описание данных имели первостепенное значение на начальных этапах. Они по-прежнему важны, но многие другие темы (например, обобщение результатов выборочных обследований) приобрели актуальность.
Статистика - это отрасль науки , которая занимается сбором, организацией, представлением и интерпретацией данных. Существует две основные отрасли статистики: "описательная статистика" и "логическая статистика". статистика". Как следует из названия, описательная статистика - это описание различных характеристик набора данных. Таким образом, описательная статистика включает табличное и схематическое представление данных, показатели центральной тенденции (среднее, медиана, мода, среднее геометрическое и среднее гармоническое), показатели дисперсии (диапазон, дисперсия, стандартное отклонение), эксцесса, асимметрии и т.д. В рамках логической статистики мы собираем данные с помощью выборочного обследования и обобщаем результаты выборки на всю совокупность. Логическая статистика широко использует законы вероятности. Можно столкнуться со многими приложениями статистики, а именно с индексом потребительских цен , индексом индийского фондового рынка BSE SENSEX, Six Sigma как инструментом управления бизнесом и т.д. Кроме того, мы часто проводим эксперименты в лабораториях или в полевых условиях. Выясняя, какие эффективность нового лекарственного средства, оценка урожайности нового сорта семян и проверка мер безопасности в новой модели автомобиля - вот некоторые примеры статистики. Правильное планирование экспериментов и получение выводов из экспериментов - важные этапы статистики.
Существует принципиальное различие между статистическими данными и информацией. Необработанные данные (например, ежедневные данные о количестве посещающих школу студентов), возможно, не принесет особой пользы. Нужно обработать исходные данные таким образом, чтобы они содержали некоторую полезную информацию (например, в среднем 65 студентов ежедневно посещали центральную библиотеку).
Многие сталкивались с данными из разных источников по многим вопросам таких тем, как труд, биржевые цены, сельскохозяйственное производство, рождаемость и смертность и т.д. При обработке этих данных мы получаем некоторую значимую информацию. Метеорологический департамент ежедневно предоставляет данные об осадках, скорости ветра, температуре и т.д. При дальнейшей обработке этих данных мы получаем полезную информацию в виде прогноза погоды.
В статистике понятие "население" несколько отличается от того, которое используется в обычной речи. Однако в статистике население – это гораздо более широкое понятие, оно означает группу объектов, наблюдений, событий или живых существ, которые мы планируем изучать. Таким образом, население - это не обязательно совокупность людей. Это может быть коллекция предметов (например, электрических лампочек, производимых компанией, или акций, торгуемых на фондовой бирже), коллекция живых существ (например, новорожденных младенцев в городе или тигров в лесу), коллекция событий (дорожно-транспортные происшествия на определенной дороге) или наблюдения (ежемесячный доход от сотрудники фирмы).
Выборка представляет собой подмножество генеральной совокупности. При проведении выборочных обследований мы берем выборку из генеральной совокупности. Таким образом, размер выборки всегда меньше размера генеральной совокупности.
Параметр является характеристикой исследуемой совокупности. Статистика, с другой стороны, является характеристикой выборки. Например, среднее значение по совокупности является параметром, тогда как среднее значение по выборке является статистикой. Обычно мы обозначаем параметры греческими буквами, такими как  (mu) для среднего значения по популяции и  (сигма) для стандартного отклонения по популяции. Переменная - это атрибут, который описывает статистическую единицу (т.е. единицу наблюдения). Таким образом, примером переменной может быть определенная характеристика человека, места, объекта или события. Например, возраст человека является переменной величиной, как и пол, уровень образования, доход, рост и вес. Следует отметить, что значение переменной меняется от единицы к единице. Можно представить себе несколько объектов и событий ‘Случайная величина’ – это переменная, каждое значение которой имеет определенную вероятность. Например, если подбрасываете монету, есть две возможности – "Орел" и "Решка". Вероятность выпадения каждой из них равна 0,5. Таким образом, подбрасывание монеты является случайной величиной. Дискретные переменные принимают числовые значения, которые можно подсчитать. Например, количество детей в семье, размер обуви человека, количество жалоб клиентов в фирме и т.д. Следует отметить, что значения, которые принимают указанные выше переменные, являются целыми числами. Например, число детей в семье может быть полным числом, например, 2 или 3 – между 2 и 3 ничего нет. Непрерывные переменные, с другой стороны, принимают числовые значения, но число значений между любыми двумя точками бесконечно. Например, время, затраченное на запуск 100 метров – мировой рекорд в беге на 100 метров, составляет 9,58 секунд. Можно представить себе несколько непрерывных переменных – рост, вес и возраст человека. Например, в случае веса вес человека может принимать любое значение – оно может быть выражено в долях любой единицы измерения.
Как указывалось ранее, переменная в статистике - это атрибут, который можно измерить. Однако для разных атрибутов требуются разные шкалы измерения. Существует четыре типа переменных. измерительные шкалы, а именно номинальная, порядковая, интервальная и относительная.
Номинальная шкала: В этом случае мы помещаем характеристику совокупности или выборки в определенное количество категорий. Например, пол (мужчина или женщина), место жительства (сельская местность или город), способ оплаты (наличные, чек, кредитная карта, дебетовая карта или нетто-банкинг) и т.д. Следует отметить, что в случае номинальных переменных все категории считаются равными.
Порядковая шкала: в этом случае характеристика совокупности также распределяется по нескольким категориям, но категории являются иерархическими. Другими словами, мы можно ранжировать категории. Например, мы можем разделить группу людей на четыре категории в соответствии с их уровнем образования, а именно: неграмотные, учащиеся средней школы, старшие классы средней школы и выпускники. Мы также можем сказать, что выпускник выше по квалификации, чем выпускник старших классов средней школы, выпускник старших классов средней школы выше, чем выпускник средней школы, а выпускник средней школы выше, чем неграмотный. Таким образом, в случае порядковой шкалы существует определенный "порядок" между категориями. Но разница между средним и старшим классом средней школы не равна разнице между старшим классом средней школы и окончанием школы. Таким образом, различия между категориями не равны в порядковой переменной.
Интервальная шкала обладает двумя важными свойствами. Во-первых, абсолютного нуля не существует. Во-вторых, разница между двумя числами одинакова. Давайте рассмотрим конкретный пример - измерение температуры в градусах Цельсия (0°C). Температура замерзания воды составляет 00°C, а температура кипения - 1000°C. Здесь 00С не означает отсутствие температуры; аналогично, 1000С не означает максимальную температуру объекта (она может быть намного выше, чем 1000С!). Однако разница между 970°C и 980°C равна разница между 980С и 990С. Когда шкала коэффициентов имеет все атрибуты интервальной шкалы и, кроме того, имеет истинный ноль в качестве начала отсчета, она называется шкалой коэффициентов. Например, вес объекта. Его можно измерить в граммах. Кроме того, существует абсолютный ноль – это означает, что весомости нет вообще.
Сбор актуальной и надежной статистической информации является необходимым условием любого статистического исследования. Сбор надежных и достаточных данных требует тщательного планирования и проведение статистического обследования. Если это не так, то полученные результаты могут быть вводящими в заблуждение или неполными и, следовательно, бесполезными. Они могут даже принести больше вреда, чем пользы.
Статистические данные могут быть собраны либо путем опроса, либо путем проведения эксперимента. Опросы более популярны в социальных науках, таких как экономика и бизнес-исследования. В естественных науках обычно используются эксперименты.
Статистическое исследование – планирование и проведение. На данные, собранные в результате наблюдения за различными людьми или объектами, включенными в опрос, влияет большое количество неконтролируемых факторов. Например, на заработную плату в стране влияет множество факторов, таких как квалификация, образование и пол работника; квалификации и опыта, а в некоторых странах даже в зависимости от расы, к которой принадлежит работник. Интересно отметить, что даже данные, полученные в ходе экспериментов в на физические науки влияет большое количество неконтролируемых факторов, несмотря на то, что такие эксперименты проводятся в контролируемых условиях. В данном случае неконтролируемые факторы могут возникать из-за предвзятости лица (лиц), проводящего эксперимент, характера и точности измерительного прибора и т.д.
Любое статистическое исследование состоит из двух этапов:
I Этап планирования
II этап выполнения
Этап планирования – требования к статистическому исследованию. Перед сбором данных из первичного или вторичного источника исследователь должен выполнить следующие предварительные действия.
а) Какова цель и размах расследования? Если исследователь не ответит на этот вопрос наиболее удовлетворительно, он не сможет двигаться в правильном направлении и может сбиться с пути. Если будут собраны данные, не имеющие отношения к расследованию, будут потеряны как деньги, так и усилия. Кроме того, необходимо четко представлять, какой объем данных требуется, и, следовательно, обеспечивать сбор только необходимых данных. Например, если мы хотим собрать данные о структуре производства пшеницы в конкретном штате, нам необходимо собрать данные о типе земли, сельскохозяйственных ресурсах, уровне образования фермеров задействованы, наличие или отсутствие недостатков в системе землевладения, доступность и стоимость финансирования сельского хозяйства, характер маркетинга и т.д.