Товарооборот и товарные запасы

      Оперативный учет остатков товаров состоит в  том, что по каждому товару подсчитывается количество мест в стандартной упаковке: ящиков, мешков и т. д. Количество мест умножается на установленный по стандарту объем места и к полученному результату прибавляется количество товара в нестандартной упаковке. Установленное наличие товаров оценивается в действующих розничных ценах. Оперативный учет от других видов учета отличается тем, что представляет собой устные сообщения по телефону.

      С помощью балансового метода можно  определить расчетным путем общую  сумму запасов товаров на определенную дату. Балансовый метод и инвентаризация, дополняя друг друга, позволяют выявить недостачи и растраты товаров в торговой сети.

      В зависимости от практических целей  абсолютная величина товарных запасов  определяется в натуральном или  денежном выражении. Натуральные единицы измерения преобладают в торговле продовольственными товарами.

1.2 Статистические методы  изучения товарооборота  и товарных запасов

    Все статистические методы взаимосвязаны  и представляют единую систему, применение которой гарантирует правильность и достоверность получаемых результатов. Существенно важно, что современные статистические методы используются не только для исчисления значений тех или иных показателей,  но и для проверки достоверности их исчисления там, где статистические тесты отсутствуют или вызывают сомнение./4, с. 121/

    Для статистического анализа товарооборота и товарных запасов данной курсовой работы будут использованы следующие методы:

1. Группировка:

    Группировка – это процесс образования  однородных групп на основе расчленения  статистической совокупности на части  или объединение изучаемых единиц в частные совокупности  по существенным для них признакам.

    Первичный результат группировки – ряд  распределения, упорядоченное  распределение  единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку.

      Признак, который служит основанием для распределения явлений по группам, называется группировочным признаком.

      Под величиной интервала понимают разность между максимальными и минимальными значениями признака в каждой группе. В случае равенства интервалов –  это будет указанная разница  в каждой группе. Если так, то величина равного интервала будет вычислена как частное от деления разницы между максимальным и минимальным значением признака во всей совокупности на определенное ранее число групп./10, с.119/

      Интервал  будет рассчитываться по следующей  формуле:

                                            h =                                                 (1.1) где    хмах - максимальное  значение признака;    

      хмin- - минимальное  значение признака.                                               

      2. Метод средних величин и показатели  вариации:

      Большое распространение в статистике коммерческой деятельности имеют средние величины. В средних величинах отображаются важнейшие показатели товарооборота, товарных запасов, цен. Средними величинами характеризуются качественные показатели деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и другие./2, с. 156/

      Средняя величина – обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку, определяющая уровень признака в расчете на единицу совокупности.

      Средняя отражает то общее, что складывается в каждом отдельном, единичном объекте. Благодаря этому средняя получает большое значение для выявления  закономерностей, присущих массовым общественным явлениям и не заметных в единичных явлениях.

      В данной курсовой работе рассчитаны средняя  арифметическая простая и средняя  арифметическая взвешенная.Средняя арифметическая простая – наиболее распространенный вид средней. Она исчисляется в тех случаях, когда объем осредняемого признака образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности.

                                                                                    (1.2)

где    x – варианты;

         n – число единиц совокупности.

      Средняя арифметическая взвешенная есть частное  от деления суммы произведений вариантов  и соответствующих им частотам на сумму всех частот. Частоты, фигурирующие в формуле средней арифметической, принято называть весами, вследствие чего средняя арифметическая, вычисляется с учетом весов, и получила название взвешенной. 

                                                             (1.3)

где    x – варианты;

          f – частота.

      Различие  индивидуальных  значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака. Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

      Колеблемость  отдельных значений характеризуют  показатели вариации. Наиболее простой из них – размах вариации, определяемый как разность между наибольшим и наименьшем значениями вариантов:/8, с.87/

                                                                                       (1.4)

      Средние линейное отклонение , учитывает различия всех единиц  изучаемой совокупности. Средние линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета этих отклонений:

                                                                                                     (1.5)

где  х –  значение признака;

       - среднее значение признака;

       f – частота.

      Для определения степени колеблемости признаков используется среднее квадратическое отклонение, широко применяемое в экономических расчетов. Среднее взвешенное квадратическое отклонение исчисляется по формуле:

                                                                                           (1.6)

где    x – варианты;

          f – частота;

          - средняя арифметическая.

      Коэффициент вариации позволяет сравнить степени  вариации признака различных совокупностей./3, с.133/

      Коэффициент вариации представляет собой отношение  среднего квадратического отклонения к средней арифметической и выражается в процентах.

                                                                                                        (1.7)

где    - среднее взвешенное квадратическое отклонение;

          - средняя арифметическая.

      Дисперсия представляет сбой средний квадрат  отклонения средний от изучаемого признака.

      Формула дисперсии иметь вид

                                                                                                (1.8)

где    x – значения признака;

          n – численность совокупности;

          - средняя арифметическая.

      Изучая  дисперсию интересующего нас  признака в пределах исследуемой совокупности и опираясь на общую среднюю в своих расчетах, мы не можем определить влияния отдельных факторов, характеризующих колеблемость  индивидуальных значений (вариант) признака.

      Это можно сделать при помощи группировок, подразделив изучаемую совокупность на группы, однородные по признаку- фактору. При этом можно определить три  показателя колеблемости признака в  совокупности: общую дисперсию, межгрупповую дисперсию и среднюю из внутригрупповых дисперсий./5, с.221/

      Межгрупповая  дисперсия отражает вариацию изучаемого признака, которая возникает под влиянием признака - фактора, положенного в основу группировки. Она характеризует колеблемость групповых средних около общей средней. Межгрупповая дисперсия вычисляется по формуле: 

                                                                                             (1.9)

где    x – средние группы;

          f – частота;

          - общая средняя измененного признака.

      Средняя из внутригрупповых дисперсий характеризует  случайную вариацию в каждой отдельной группе. Это вариация возникает под влиянием других, не учитываемых факторов и не зависит от условия, положенного в основу группировки. Определяется по формуле:

                                                                                               (1.10)

где    - внутригрупповая дисперсии по каждой группе;

          f – частота.

      Общая дисперсия равна сумме величин межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповой дисперсий:

                                                                                                   (1.11)

где    - средняя из внутригрупповых дисперсий;

         - межгрупповая дисперсия.

      На  основе этого правила рассчитывают эмпирические показатели тесноты корреляционной связи между факторными и результативными признаками. Это коэффициент детерминации:

                                                                                                          (1.12)

где    - средняя из внутригрупповых дисперсий;

         - межгрупповая дисперсия.

3.Ряды динамики:

    Рядами  динами называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени./5, с.238/

    Исчисляют следующие основные аналитические  показатели рядов динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

    Первый  из аналитических показателей- абсолютный прирост уровней исчисляется  разницей между двумя уровнями:

    Цепной  абсолютный прирост:

                                                                                               (1.13)

где    - определенный период времени;

         - предыдущий период времени.

      Базисный  абсолютный прирост:                                

                                                                                                  (1.14)

где    - определенный период времени;

         - базисный период времени.

      Темп  роста - это отношение двух уровней  ряда

      Цепной  темп роста: