Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
4. előadás Összehasonlítás standardizálással és indexszámítással.
Advertisements

Közvetlen költségek elemzése
FEJEZETEK A MATEMATIKÁBÓL
3.tétel GDP,GNI.
ÁVF Leíró statisztika Statisztikai alapismeretek 1.
6. A gazdasági hatékonyság elemzése
Vállalat kínálati magatartása
Idegenforgalmi statisztika
Leíró statisztika 4. INDEX-SZÁMÍTÁS 2010-tavasz.
Statisztika I. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-AVK
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Standardizálás 7. hét.
Főátlagok összehasonlítása standardizálással
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Arány és arányosság.
Algebra a matematika egy ága
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Kereskedelmi vállalkozások költségeinek elemzése.
Algebrai törtek.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Közlekedésstatisztika
Közlekedésstatisztika
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
A számviteli információs rendszer Jellemzők Modellje
2. előadás Viszonyszámok típusai
2. előadás Viszonyszámok típusai
Vámossy Zoltán 2006 Gonzales-Woods, SzTE (Kató Zoltán) anyagok alapján
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek I. Közgazdaságtan KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Az ipari növekedés mai területi folyamatai
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
5. előadás Indexek közötti összefüggések
I. A gazdasági elemzés általános vonásai
III. A termelés és értékesítés alakulásának elemzése
Példák I. Viszonyszám számítás.
Grafikus ábrázolás.
STANDARDIZÁLÁS (ÖSSZEHASONLÍTÁS STANDARDIZÁLÁSSAL)
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Kereskedelmi vállalkozások költségeinek elemzése.
IV. Terjeszkedés 2..
DEMOGRÁFIA Alapfogalmak, mutatók
Határozatlan integrál
Gazdasági viszonyszámok képzése IKT eszközök felhasználásával
Érték- ár- és volumenindexek
Gazdasági és PÉNZÜGYI Elemzés 5.
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Viszonyszámok A viszonyszám két egymással logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa V= A/B V: a viszonyszám A:a viszonyítás alapját képező.
A termelés költségei.
Területmérlegre vonatkozó konzisztencia-vizsgálat Gazdasági Informatika Tanszék 2004/2005. tanév Utolsó frissítés:
VISZONYSZÁMOK 5. Viszonyszámok I Statisztika I
Összetett intenzitási viszonyszámok összehasonlítása
A termelés költségei.
Munka, energia teljesítmény.
Pénzügyi tudatosság és gazdálkodás hete március 6-10.
Szállodák eredmény kimutatásai és mutatószámai
2. előadás Viszonyszámok
2. előadás Viszonyszámok típusai
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK 4. Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK

Dinamikus viszonyszámok Az összehasonlító statisztikai sorok egyik legjellegzetesebb típusai az idősorok. Két időszak (vagy időpont), a tárgyidőszak és a bázisidőszak, egynemű adatának a hányadosa.

Dinamikus viszonyszám fajtái Bázis viszonyszám használata akkor indokolt, ha a változás egy kiinduló időponthoz képest érdekel minket Láncviszonyszám láncviszonyszám az adott időpont változását jellemzi az előző időponthoz képest

Bázisviszonyszám Állandó adatot, tehát egy időpont vagy egy időszak adatát tekintjük több adat bázisának. Bázisként általában az idősor első adatát használjuk, de a sor bármely más adata is lehet a viszonyítási alap. Megmutatja: hogy, milyen mértékű volt a jelenség változása - fontos a bázis adat helyes megválasztása.

Bázisviszonyszám 2. A bázis megválasztása elősegítheti a vizsgált kérdés jobb megvilágítását, de lehet megtévesztő hatású is. Olyan adatot célszerű választani, amelynek tükrében reálisan lemérhető a vizsgált jelenség fejlődése. Együtthatós és százalékos formában is értelmezhetők. Mivel azonos bázisra vonatkoztatva számítjuk, ezért állandó bázisú dinamikus viszonyszámoknak is szokták nevezni.

Bázisviszonyszám - példa

Láncviszonyszám Változó adatot, tehát egy másik időpont vagy időszak adatát tekintjük egy adott adat bázisának. Bázisként az idősor előző adatát használjuk. Megmutatja: hogy, milyen mértékű volt a jelenség időbeli változásának üteme.

Láncviszonyszám 2. A legelső időszakra nem tudjuk számítani. Együtthatós és százalékos formában is értelmezhetők. A második tárgyidőszakban a bázis- és a lánc-viszonyszámok megegyeznek, ha a bázisviszonyszám esetében az első időszakot választottuk viszonyítási alapul. Mivel változó bázisra vonatkoztatva számítjuk, ezért változó bázisú dinamikus viszonyszámoknak is szokták nevezni.

Láncviszonyszám - példa

Összefüggés a bázis- és láncviszonyszámok között (1) Az állandó bázis utáni k láncviszonyszám szorzata egyenlő a k-adik bázisviszonyszámmal. Egy adott év láncviszonyszámát összeszorozzuk az őt megelőző összes év láncviszonyszámával, eredményül az adott év bázisviszonyszámát kapjuk.

Összefüggés a bázis- és láncviszonyszámok között (2) A bázisviszonyszámokból ugyanúgy számíthatunk láncviszonyszámokat, mint az eredeti adatokból.

Példa 3

Összefüggés a bázis- és láncviszonyszámok között (3) Egy bázisviszonyszám sort egy új bázison lévő bázisviszonyszám sorrá úgy alakítunk át, hogy az eredeti bázisviszonyszám sor minden tagját elosztjuk az új bázisul választott évhez tartozó eredeti bázison lévő viszonyszámmal.

Példa 4

Különnemű adatokból számított viszonyszámok Egymással logikai kapcsolatban lévő, de különnemű adat egymáshoz viszonyításával intenzitási viszonyszámot kapunk. Az intenzitási viszonyszám azt mutatja meg, hogy a vizsgált jelenség milyen intenzitással fordul elő valamilyen más jelenség környezetében. Az egyik statisztikai sokaságból mennyi jut a másik statisztikai sokaság valamely egységére.

Intenzitási viszonyszámok különnemű adatokat hasonlítunk össze kifejezési formájuk együtthatós a viszonyszámoknak mértékegysége van

A viszonyszám jellege (tartalma) szerint Sűrűség mutatók: népsűrűség fő/km2, Átlag jellegű viszonyszámok: átlagbér Ft/fő Arányszámok: születési, halálozási arányszámok Koordinációs viszonyszámok: a viszonyított két adat ugyanazon sokaságnak két kizárólagos összetevő része. 100 szövetkezeti tagra jutó alkalmazottak száma.

Egyenes és fordított intenzitási viszonyszám: (sűrűség mutatók, koordinációs viszonyszám), pl. 1000 lakosra jutó boltok száma, 1 boltra jutó lakosok száma. Az egyenes és a fordított mutatók között reciprok viszony áll fenn. Az egyenes mutató nagysága a vizsgált jelenség színvonalával, intenzitásával egyenesen, a fordított mutató pedig fordítottan arányos.

Nyers és tiszta intenzitási viszonyszám: A tört nevezőjében szereplő sokaságból kiválasztható egy olyan részsokaság, amelyik a számlálóban lévő (értékösszeg jellegű) adattal szorosabb kapcsolatban áll, mint a sokaság más részei. Ilyenkor lehetővé válik megoszlási viszonyszám számítása is (pl. tiszta rész aránya). Összes dolgozó/forgalom (szoros szakmai kapcsolat nincs). Eladó/forgalom (szakmai kapcsolat szoros). (Az eladók aránya.)

Intenzitási viszonyszámok 2. Leíró sorokból számítjuk Egy leíró sor egy-egy tagját több intenzitási viszonyszám kiszámításához is felhasználhatjuk Ugyanaz az adat egyszer lehet viszonyítási alap, máskor pedig a viszonyított adat (csak akkor szabad használni, ha valóságos társadalmi, gazdasági összefüggéseket tükröznek)

Intenzitási viszonyszámok csoportosítása a termelési erőforrásokkal való ellátottságot (különböző erőforrások egymáshoz viszonyított arányát fejezik ki) a termelési színvonalat (pl. termésátlag) a termelés hatékonyságát (erőforrás egységre jutó eredmény) kifejező viszonyszámok

A lakásállomány megoszlása Szobák száma ezer db, év eleji állomány 1980 1990 2005 1 973 645 519 2 1720 1681 1703 3 734 1116 1293 4 és több 115 411 658 Összesen 3542 3853 4173 Forrás: Magyar statisztikai évkönyv 2004, 2005

Szobák száma 1980 1990 2005 1 27,5 16,7 12,4 2 48,6 43,6 40,8 3 20,7 29,0 31,0 4 és több 3,2 10,7 15,8 Összesen 100,0

Szobák száma 1990/1980 2005/1980 2005/1990 1 66,3 53,3 80,5 2 97,7 99,0 101,3 3 152,0 176,2 115,9 4 és több 357,4 572,2 160,1 Összesen 108,8 117,8 108,3