1 / 27

Gazdaságstatisztika

Gazdaságstatisztika. STANDARDIZÁLÁS (ÖSSZEHASONLÍTÁS STANDARDIZÁLÁSSAL). 2013. szeptember 26. Heterogén sokaság problémája A viszonyszám két, egymással összefüggő statisztikai adat hányadosa. Viszonyszámok. Viszonyszám = viszonyítandó adat (A) / Viszonyítási alap (B). 3 fő típusa:

abe
Download Presentation

Gazdaságstatisztika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Gazdaságstatisztika STANDARDIZÁLÁS (ÖSSZEHASONLÍTÁS STANDARDIZÁLÁSSAL) 2013. szeptember 26.

  2. Heterogén sokaság problémája A viszonyszám két, egymással összefüggő statisztikai adat hányadosa Viszonyszámok Viszonyszám = viszonyítandó adat (A) / Viszonyítási alap (B) • 3 fő típusa: • Megoszlási • Intenzitási • Dinamikus

  3. A viszonyszámok fajtái • Megoszlási viszonyszám: valamely részadat egészhez való arányát fejezi ki, pl. • nyugdíjasok aránya a népességen belül • a cég piaci részesedése egy adott termék forgalmazásában • Intenzitási viszonyszám: két, egymással kapcsolatban lévő, különböző fajta adat hányadosa. • Fajlagos mérőszámok (pl. egy főre jutó GDP) • Sűrűségi, ellátottsági mérőszámok (pl. népsűrűség) • Arányszámok (pl. születési arányszám) • Dinamikus viszonyszám: két összehasonlított időszak adatának hányadosa, ahol a viszonyítandó adat a tárgyidőszak adata (A), a viszonyítás alapja pedig a bázisidőszak adata (B).

  4. Rész- és összetett viszonyszámok Fősokaság • részsokaság 2. részsokaság M. részsokaság i. részsokaság

  5. Rész- és összetett viszonyszámok • összetett viszonyszám súlyozott számtani átlag formula súlyozott harmonikus átlag formula

  6. Példa Határozzuk meg az egy háziorvosra jutó felnőtt lakosok számát! Egy háziorvosra jutó felnőtt lakos (V)=Felnőtt lakos (A)/háziorvos (B) A1 V1 V2 A2 V3 A3

  7. Standardizálás • Gazdasági elemzések során gyakran kell viszonyszámokat számítanunk és összehasonlítanunk. • A standardizálás két azonos tartalmú, de valamilyen szempontból különböző összetett intenzitási viszonyszám összehasonlítására szolgáló statisztikai módszer. • A teljes sokaságra számított viszonyszámra hatnak a részviszonyszámok és a megoszlások egyaránt. • A standardizálás olyan statisztikai módszer, amely a különböző hatásokat szétválasztja, vagyis az összetett viszonyszámok közötti tényleges eltérés megállapításán és számszerű kifejezésén túl azt is meg fogjuk vizsgálni, hogy a két tényező (részviszonyszámok és megoszlás) külön-külön milyen szerepet játszik a szóban forgó eltérés létrejöttében.

  8. Standardizálás • Intenzitási viszonyszám • térben vagy időben különböző sokaságok jellemzőinek összehasonlítása összetett intenzitási viszonyszámok formájában • Mi a feltárt eltérések oka? • Egy összetett intenzitási viszonyszám nagyságát két tényező határozza meg: • A részintenzitási viszonyszámok nagysága (Vj) • A teljes sokaság összetétele, vagyis a különböző nagyságú részintenzitási viszonyszámokhoz kapcsolódó súlyarányok (Bj/B)

  9. Az egyes tényezők hatásának kimutatására használható statisztikai módszer a standardizálás. • Különbségfelbontás – az összehasonlítás eredménye különbség formájában kerül kifejezésre (ált. térbeli összehasonlítás) • Hányadosfelbontás - az összehasonlítás eredménye hányados formájában kerül kifejezésre (ált. időbeli összehasonlítás) • Az összetett intenzitási viszonyszámok eltérése két tényező hatására vezethető vissza: • A megfelelő részviszonyszámok eltéréseire • Az összehasonlított sokaságok összetételének, struktúrájának a különbözőségére a részsokaságok képzésére használt csoportképző ismérv szerint

  10. Két összetett viszonyszám összehasonlítása különbségfelbontás

  11. Két összetett viszonyszám összehasonlítása - hányadosfelbontás

  12. A két tényező hatását úgy mutatjuk ki, hogy a két összehasonlítandó összetett viszonyszám közötti K különbséget és I hányadost felbontjuk • K’ és K”, valamint I’ és I” összetevőkre úgy, hogy • K’ és I’ a részviszonyszámok közötti eltérésnek a két összetett viszonyszám eltérésére gyakorolt hatását mutassa, • K’’ és I’’ pedig a két sokaság eltérő szerkezetének, összetételének a két összetett viszonyszám közötti eltérésre gyakorolt hatását mutatja és • K=K’+K’’ és I=I’·I’’ teljesüljön.

  13. Különbségfelbontás (1) • A K különbség felbontásának célja olyan K’ és K” összefoglaló mutatószámok meghatározása, hogy • K’ azt mutassa, hogy a megfelelő részviszonyszámok közötti kj eltérések önmagukban mekkora eltérést indokolnak a két összetett viszonyszám között – RÉSZHATÁS-KÜLÖNBSÉG • K” azt mutassa, hogy a két sokaság eltérő összetétele önmagában mekkora eltérés indokol a két összetett viszonyszám között – ÖSSZETÉTEL HATÁS KÜLÖNBSÉG • A két mutatószám egyezzen meg a tényleges K különbséggel.

  14. Különbségfelbontás (2) • teljes, részhatás-, összetételhatás-különbség Súlyozott számtani átlag formulát használva standard súly standard súly

  15. Különbségfelbontás (3)

  16. Különbségfelbontás (4) • teljes, részhatás-, összetételhatás-különbség Súlyozott harmonikus átlag formulát használva standard súly standard súly

  17. Munkanélküliségi ráta (V)=munkanélküliek(A)/gazdaságilag aktívak (B) • Hasonlítsuk össze a • és II. országokban • a munkanélküliségi • rátát és magyarázzuk • az azt alakító • tényezőket!

  18. B0 A0 V0 B1 A1 V1 -0,057 -0,017 -0,003 0,096 0,115 0,019

  19. -0,01 értékű részhatás-különbség azt jelenti, hogy a II.-vel jelölt országban minden korcsoportban kisebb a munkanélküliségi ráta, és ha csak a részviszonyszámok közötti eltérést vesszük alapul, akkor áltagosan az -0,01-gyel (vagyis 1%-kal kisebb) munkanélküliségi rátát indokolna II.-benI.-hez képest.

  20. 3,9% 25,1% 36,58% 42,16% 32,74% 59,5% A K”=0,029 –es érték azt mutatja, hogy ha csak a szerkezeti hatást vesszük alapul, akkor az a II. országban átlagosan 2,9%-kal magasabb munkanélküliségi rátát indokol az I. országhoz képest.

  21. Hányadosfelbontás (1) • standardizáláson alapuló indexek • összetett intenzitási viszonyszámok hányadosai • Az I összhatásindexet kívánjuk felbontani I’ és I” indexek szorzatára • I’ részhatás-index azt mutatja, hogy a részviszonyszámok változása hogyan hat az összetett viszonyszám változására • I” összetételhatás-index pedig azt, hogy a sokaság összetételének változása önmagában hogyan alakította az összetett viszonyszámot.

  22. Hányadosfelbontás (2) • Súlyozott számtani átlag formula

  23. Hányadosfelbontás (3) • Súlyozott harmonikus átlag formula

  24. B0 V0 B1 V1 1,158 1,192 1,429 153 91,96 446 1,110 102,06

  25. 78% 90% 20% 9% 2% 1% Mivel az átlagbér (mint részviszonyszám) 2001-ről 2003-ra mindhárom állománycsoportban nőtt, ez az átlagbér növekedésében 17%-ot indokolna. A 94,7%-os összetételhatás-index azt mutatja, hogy a vezetők aránya 2%-ról 1%-ra csökkent, a szellemiek aránya 20%-ról 9%-ra, a fizikaiak (alacsony átlagkeresetűek) aránya 78%-ról 90%-ra nőtt. Ez az együttes átlagbért 5,3%-kal csökkentette. Az átlagbér átlagosan 11%-kal nőtt 2001-ről 2003-ra.

  26. Mivel az átlagbér (mint részviszonyszám) 2001-ről 2003-ra mindhárom állománycsoportban nőtt, ez az átlagbér növekedésében 18%-ot indokolna. A 94,1%-os összetételhatás-index azt mutatja, hogy a vezetők aránya 2%-ról 1%-ra csökkent, a szellemiek aránya 20%-ról 9%-ra, a fizikaiak (alacsony átlagkeresetűek) aránya 78%-ról 90%-ra nőtt. Ez az együttes átlagbért 5,9%-kal csökkentette. Az átlagbér átlagosan 11%-kal nőtt 2001-ről 2003-ra.

More Related