统计学课件ppt(全)

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经济统计案例张振山经济学院Mobile15134658780\n经济统计无处不在：统计实例举例1.我国每年都要编辑全国统计年鉴，包括很多方面的，经济发展和社会进步的各种指标，其中我们比较关心的有GDP、CPI、外贸进出口额、人均可支配收入等等。每年的2月底会公布前一年的《国民经济和社会发展统计公报》。\n举例1.中华人民共和国2011年国民经济和社会发展统计公报初步核算，全年国内生产总值471564亿元，比上年增长9.2%。其中，第一产业增加值47712亿元，增长4.5%；第二产业增加值220592亿元，增长10.6%；第三产业增加值203260亿元，增长8.9%。第一产业增加值占国内生产总值的比重为10.1%，第二产业增加值比重为46.8%，第三产业增加值比重为43.1%。\n举例1.中华人民共和国2011年国民经济和社会发展统计公报全年居民消费价格比上年上涨5.4%，其中食品价格上涨11.8%。固定资产投资价格上涨6.6%。工业生产者出厂价格上涨6.0%。工业生产者购进价格上涨9.1%。农产品生产价格上涨16.5%。\n举例1：中华人民共和国2011年国民经济和社会发展统计公报年末全国就业人员76420万人，其中城镇就业人员35914万人。全年城镇新增就业1221万人。年末城镇登记失业率为4.1%，与上年末持平。全年农民工总量为25278万人，比上年增长4.4%。其中，外出农民工15863万人，增长3.4%；本地农民工9415万人，增长5.9%。年末国家外汇储备31811亿美元，比上年末增加3338亿美元。年末人民币汇率为1美元兑6.3009元人民币，比上年末升值5.1%。\n举例1：中华人民共和国2011年国民经济和社会发展统计公报全年研究生教育招生56.0万人，在学研究生164.6万人，毕业生43.0万人。普通高等教育本专科招生681.5万人，在校生2308.5万人，毕业生608.2万人。各类中等职业教育招生808.9万人，在校生2196.6万人，毕业生662.7万人。全国普通高中招生850.8万人，在校生2454.8万人，毕业生787.7万人。全国初中招生1634.7万人，在校生5066.8万人，毕业生1736.7万人。普通小学招生1736.8万人，在校生9926.4万人，毕业生1662.8万人。特殊教育招生6.4万人，在校生39.9万人，毕业生4.4万人。幼儿园在园幼儿3424.4万人。\n举例2：人口普查，人口抽样调查我国每10年进行一次人口普查，上次是2010年，在两次人口普查期间的中间进行1%的人口抽样调查。普查涉及内容比较广泛，如人口数、流动人口、城乡构成、性别构成、年龄构成、民族、受教育程度，收入、就业等等情况。我国以2010年11月1日零时为标准时点进行了第六次全国人口普查，结果显示，全国总人口为1370536875人。其中：普查登记的大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口共1339724852人。\n举例2：人口普查，人口抽样调查大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，男性人口为686852572人，占51.27%；女性人口为652872280人，占48.73%。总人口性别比(以女性为100，男性对女性的比例)由2000年第五次全国人口普查的106.74下降为105.20。\n举例2：人口普查，人口抽样调查大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，0-14岁人口为222459737人，占16.60%；15-59岁人口为939616410人，占70.14%；60岁及以上人口为177648705人，占13.26%，其中65岁及以上人口为118831709人，占8.87%。大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，具有大学(指大专以上)文化程度的人口为119636790人；具有高中(含中专)文化程度的人口为187985979人；具有初中文化程度的人口为519656445人；具有小学文化程度的人口为358764003人\n举例3：《2011年武汉地区高校毕业生就业报告》去年，该市首次用“非失业率”描述大学生就业状况，涵盖“就业率+升学考研率+出国留学率”。据称，武汉地区2011届高校毕业生规模达到历史新高，为267703人，其中本科生114961人、专科生123781人、硕士生25661人、博士3300人，非失业率达89.61%。这支武汉规模最大的高校毕业大军，近九成有“事”可做。\n举例3：《2011年武汉地区高校毕业生就业报告》根据昨日发布的就业报告，武汉地区2011届本科毕业生平均月收入2983元，专科毕业生2123元，硕士研究生3872元。相比2010届，前两项分别增加了56元、119元。业内人士认为，物价上涨是导致薪资升高的原因之一。武汉市毕办主任王星介绍，在全国15个副省级城市中，武汉高校毕业生薪资水平属中上等。\n举例3：《2011年武汉地区高校毕业生就业报告》本科各专业中，毕业半年后月收入最高的是经济学，月收入为3421元；其次是工学，月收入3353元；最低的是教育学，月收入仅2742元。行业间的贫富差距明显。金融服务行业应届高校毕业生收入继续领跑，平均月收入3321元，紧随其后的是IT行业，平均月收入达3253元。而房地产行业由去年第3名跌落至第5名，月平均收入2837元。制造业收入维持在较低水平，月均2347元。\n举例4.啤酒和尿布的故事全球最大的零售商沃尔玛通过分析顾客购物的数据发现，很多周末购买尿布的顾客同时也购买啤酒。经过深入观察和研究发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。年轻的父亲们下班后要到超市买尿布，同时“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。后来沃尔玛就把尿布和啤酒摆放得很近，从而双双促进了尿布和啤酒的销量。这个故事工人是数据挖掘datamining的经典范例。\n举例5：文学也与统计有关据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀，吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析（原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同，出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80回是曹雪芹所写，后40回不是高鹗一人所写，而是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个论证在红学界轰动很大。\n统计资料表明．大多数汽车事故出在中等速度的行驶中，极少的事故是出在大于150公里/小时的行驶速度上的。这是否就意味着高速行驶比较安全？\n答：绝不是这样。统计关系往往不能表明因果关系。由于多数人是以中等速度开车，所以多数事故是出在中等速度的行驶中。\n问：统计数字还表明，在亚利桑那州死于肺结核的人比其他州的人多。这是否就意味着亚利桑那州的气候容易生肺病？\n答：正好相反。亚利桑那的气候对害肺病的人有好处，所以肺病患者纷纷前来，自然这就使这个州死于肺结核的平均数升高了。\n究竟什么是统计？\n我们在生活和工作中会接触到大量的信息和数据。我们未来会成为经济管理人员或科研工作者，有些人将成为数据的生产者，但大部分人会成为数据的使用者。你必须有能力弄懂别人向你提供的大量数据的涵义。什么样的专门手段能使你高效率地使用数据？答案是“统计学”。\n统计是以数据为食物的动物统计的本业是消化数据，并产生有营养的结果。Data——Statistics——Information\n经济学家、教育家、人口学家原北京大学校长马寅初学者不能离开统计而研究政治家不能离开统计而施政企业家不能离开统计而执业\n第一节统计与统计学统计与统计学的含义统计数据的规律与统计方法\n一、统计与统计学的含义统计统计的历史统计学统计学在我国的发展情况\n1.统计统计作为一种社会实践活动已经有很悠久的历史。在外语中，“统计”一词与“国家”一词来源于同一词源，现在统计已经被赋予多种含义，包括：（1）统计工作（搜集）（2）统计数据（结果）（3）统计学（方法、技术）\n2.统计的历史统计最早运用者之一是“政治算术学派”创造人威廉.配第和约翰.格朗特，首先在其著作中使用统计数字和图表等方法来分析研究社会、经济和人口现象。\n3.统计学统计学已经发展成为具有多个分支学科的大家族。统计学是收集、整理、分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在规律性，以达到对客观事物的科学认识。统计数据的收集：基础统计数据的整理：加工处理，使统计数据系统化、条理化统计数据的分析：核心内容，通过统计描述、统计推断探索数据内在规律性\n4.统计学在我国的发展情况统计学分两类人才培养模式：数理类（理学）、经济类（经济学）统计学的国家重点学科：人大、厦大、西财统计学的博士点：人大、厦大、中南财经、西财、东财、上财等有影响力的统计学家：陈希孺（院士，统计学唯一的院士，2005年不幸去世，71岁）易丹辉、袁卫、庞皓、曾五一、邱东、钱伯海、颜日初（国民经济统计）、张尧庭、方开泰（多元统计分析）\n4.统计学在我国的发展情况统计期刊：《统计研究》、《中国统计》、《统计与决策》、《数理统计与管理》统计教材：黄良文：《统计学》，中国统计出版社2000。贾俊平等：《统计学》，人大出版社2004魏建国：《统计学》，武汉理工出版社2006\n二、统计数据的规律与统计方法1.生育人口性别比：男孩：女孩=107：1002.掷硬币1/2和掷色子1/6（买彩票、足彩、体彩等等）3.统计调查：恩格尔系数（食品支出占总支出的比例）、基尼系数（警戒线0.4）\n二、统计数据的规律与统计方法以上例子说明，通过多次观察或试验可以得到大量的统计数据，利用统计方法是可以探索其内在的数量规律性。因为客观事物本身是必然性与偶然性的对立统一，必然性反映了事物的本质特征，偶然性反映了事物表现形式的差异。（举例学生的平均分，标准差）\n第二节统计学的分科统计方法已经被应用到自然科学和社会科学的众多领域，统计学也发展成为若干分支学科组成的学科体系。从统计方法的构成：描述统计学、推断统计学从统计方法研究和应用角度来分：理论统计学、应用统计学\n一、描述统计学和推断统计学1.描述统计学（DescriptiveStatistics）研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式，对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。（数据的收集、加工处理、显示以及数据分布特征的概括与分析）2.推断统计学（InferentialStatistics）研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。（举例说明，全校某次英语四级考试的通过率，通过抽样调查100人）（抽样估计、假设检验、回归分析）\n\n一、描述统计学和推断统计学描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计的基础，推断统计是现代统计学的主要内容，已经成为统计学的核心内容。\n二、理论统计学和应用统计学1.理论统计学（TheoreticalStatistics）指统计学的数学原理，它主要研究统计学的一般理论和统计方法的数学理论。它是统计方法的理论基础。2.应用统计学（AppliedStatistics）研究如何应用统计方法去解决实际问题。如：生物统计学、卫生统计学、人口统计学、农业统计学、管理统计学、社会统计学\n第三节统计学与其他学科的关系统计学与数学的关系统计学与计算机的关系统计学与其他相关学科的关系\n一、统计学与数学的关系\n二、统计学与计算机的关系计算机软件的开发为统计的计算带来了极大的方便，可以在很快的时间内处理相关的数据。常见的统计软件有：Excel、SPSS（StatisticsPackageforSocialSciences）、Eviews、SAS等等。\n三、统计学与其他学科的关系统计学可以帮助其他学科探索学科内在的数量规律性，但对于这种数量规律性的解释，只能由各学科的研究来完成。统计方法不是万能的，有时会造成一些错误或误会。定量分析与定性分析要相结合。要选择适当的统计工具。\n第二章统计数据的描述\n第二章主要内容2.1数据的计量尺度2.2统计数据的来源2.3统计数据的整理2.4分布集中趋势的测度2.5分布离散程度的测度2.6分布偏态与峰度的测度2.7统计表与统计图\n2.1数据的计量尺度一般情况，数据的计量尺度按由低到高、由粗略到精确可以分为四种：列名尺度顺序尺度间隔尺度比例尺度\n一、列名尺度nominalscale其特点是只能对事物进行平行的分类或分组，例如：人口按性别分为男、女，按教育程度分为高中及以下、大学、研究生，按户口分城市、农村等等。企业按经济性质分：国有、集体、私营、外企。为了便于统计处理，特别是为了便于计算机识别，可以对不同类别用数字或编码表示，如：“1”表示男性，“2”表示女性（但注意：这只是代码，不能区分大小或进行任何数学运算。）\n二、顺序尺度ordinalscale顺序尺度是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度，可以比较大小。不仅可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。例如：产品分为一等品、二等品、三等品，考试成绩分为优、良、中、及格、不及格，客户对某产品的满意程度分别很满意、比较满意、不太满意、很不满意等。顺序尺度比列名尺度精确，但它只是测度了类别之间的顺序，而未测量出类别之间的准确差值，顺序尺度的计量结果只能比较大小，不能进行加减乘除运算。\n三、间隔尺度intervalscale不仅可以比较各事物的大小，而且可以计算差异的大小，即计算数量的间隔。例如：考试分数（百分制）、温度的计量。\n四、比例尺度ratioscale比例尺度与间隔尺度的差别很小，区别主要在于，在间隔尺度中，“0”表示某一个数值，或者叫做0水平。而在比例尺度中，“0”表示“没有”或者“无”。例如：温度0表示0摄氏度，而长度0米则表示没有或不存在。大多数情况我们使用的是比例尺度。另外，间隔尺度只做加减运算，做乘除运算没有多大意义。而比例尺度可以做加减乘除运算且都有意义。\n2.2统计数据的来源直接来源间接来源\n一、间接来源报纸、图书、杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。或者从调查公司或数据库公司购买。如国泰安——中国金融、经济信息数据库公司。期刊网、维普网。书上有很多\n常用的统计数据来源美国经济分析局http://www.bea.doc.gov美国人口普查局http://www.census.gov美国劳工统计局http://stats.bls.gov美联储经济数据库http://www.stls.frb.org/fred美国联邦统计http://www.fedstats.gov世界银行http://www.worldbank.org国际货币基金组织http://www.imf.orgOECDhttp://www.oecd.org\n二、直接来源1.普查census：普查是为某一特定目的，专门组织的一次性全面调查。这是一种摸清国情、国力的重要调查方法。我国的人口普查、工业普查、经济普查（第二、三产业）2.抽样调查：抽样调查是通过随机样本对总体数量规律性进行推断的调查研究方法。虽然准确性没有普查高，但是节省人力、物力、财力。大多数调查公司都采取这种调查方式，如收视率调查、家庭收支情况调查、客户需求调查等等。\n二、直接来源3.重点调查和典型调查重点调查是从调查对象的全部单位中选择少数重点单位进行调查，其中重点单位是指在所要调查的数量特征上占有较大比重的单位。如了解全国钢铁企业，选择宝钢、鞍钢、首钢、武钢、包钢即可。典型调查是从调查对象的全部单位中选择一个或几个少数有代表性的单位进行全面深入的调查。如研究武汉市跨国公司的运营情况，选取可口可乐公司作个案分析。重点调查、典型调查具有主观性，其调查的单位不是随机抽取的，因此，调查结果不能推论总体。\n2.3统计数据的整理统计分组次数分配的图示与类型\n一、统计分组统计分组是统计整理的第一步，是根据统计研究的目的，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。分组时所依据的特征或标准成为统计分组标志：品质标志分组：按事物的性质和属性划分（列名尺度和顺序尺度的数据）数量标志分组：按事物的数量标准划分（间隔尺度和比例尺度的数据）\n（一）品质标志分组比较简单，如对某学校学生的性别进行调查，可将学生分为男生、女生两个组。再如对武汉市的学校进行分类，可以分为小学、中学、中专、大学四个组。\n性别人数（人）频率（%）男73257.14女54942.86合计1281100.00某高校学生性别分布表（品质数列）分组次数频率注意分组的完备性\n（二）数量标志分组单变量值分组：把每一变量值作为一组，这种分组方式通常只适用于离散变量而且变量值较少的情况。组距分组：将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量作为一组。\n1.组距分组的步骤（1）确定组距classwidth：一般以5或10的整数倍为组距（2）确定组数：组数=全距range/组距=（最大值-最小值）/组距（3）根据分组整理成频数分布表\n2.组距分组应注意的问题（1）每组的两个端点数值叫组限，其中每组的小值称为下限（lowlimit），较大值称为上限（upperlimit）；连续型变量在分组时相邻组的上下限应该重合，“上限不在组内”的原则，如：115——120，包括115，但是不包括120；（2）在组距分组时，如果总体中有特小的变量值，就采用下开口组“某某以下”在组距分组时，如果总体中有特大的变量值，就采用上开口组“某某以上”（3）组距分组：等距分组、不等距分组（如年龄0~6岁幼儿，7~17少儿，18~35青年，36~64中年，65以上老年）\n2.组距分组应注意的问题（4）组中值：classmidpoint可以反映各组数据的一般水平，作为该组数据的一个代表值。组中值：（下限+上限）/2对于上开口组：本组下限+邻组组距/2对于下开口组：本组上限-邻组组距/2\n2.组距分组应注意的问题（5）向上累积：将各组次数和频数由变量值小的组向变量值大的组逐组累积，它表明该组上限以下的单位数是多少，占总体比重是多少向下累积：将各组次数和频数由变量值大的组向变量值小的组逐组累积，它表明该组下限以上的单位数是多少，占总体比重是多少\n举例\n二、次数分布的图示与类型直方图与折线图几种常见的次数曲线洛伦茨曲线与基尼系数\n1.直方图histogram和折线图（频数多边形）frequencypolygon（多边形）直方图是用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，横轴表示数据分组，纵轴表示频数或者频率。折线图则是在直方图基础上，把直方图顶部的中点（即组中值）用直线连接起来。\n直方图（Histogram）用于显示连续型变量的次数分布\n2.几种常见的次数曲线当所观察的次数越多，组距越小，而且组数越多时，所给出的折线图就会越光滑，逐渐形成一条光滑的曲线，这种曲线即次数分布曲线，反映了数据或统计量的分布规律。\n（三）、次数分布的主要类型1、钟型分布(1)对称的钟型分布日产量(件)\n(2)左偏分布日产量(件)\n(3)右偏分布日产量(件)\n2、Ｕ型分布\n3、J型分布(1)价格\nＪ型分布（２）价格\n3.洛伦茨曲线与基尼系数洛伦茨曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦茨根据意大利经济学家帕累托（福利经济学的代表人，提出了帕累托最优）提出收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。横轴是累积的人口百分比，纵轴是累积的收入或财富百分比。\n3.洛伦茨曲线与基尼系数基尼系数=A/(A+B)，如果A=0,则基尼系数=0，表示收入绝对平均。如果B=0，则基尼系数=1，表示收入绝对不平均。基尼系数在0.2~0.4是比较适当的，0.4是收入分配不平均的警戒线。\n2.4分布集中趋势的测度统计数据经过排序和分组整理后，对数据分布的类型、特点有了一个大致的了解，但是这种了解知识表面上的，还缺少代表性的数量特征值。对于统计数据分布的特征，可以从两个方面进行描述：数据分布的集中趋势（centraltendency）（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数）数据分布的离散程度（dispersion）（极差、内距、方差、标准差、离散系数）\n2.4分布集中趋势的测度众数中位数均值几何平均数众数、中位数、均值的比较\n一、众数mode众数是一组数据中出现次数最多的变量值。从分布看，众数是具有明显集中趋势点的数值。一组数据分布的最高峰点所对应的数值即是众数。例如：鞋的码号（女士37，男士41号）当然会后极大值如姚明50号的鞋子。再比如衣服的尺寸等等。计算方法：1.根据未分组数据或者单变量值分组数据计算众数2.对于组距分组求众数\n1.根据未分组数据或者单变量值分组数据计算众数只需找出出现次数最多的变量值即为众数。例如：有一组数据如下：2，3，3，5，5，5，6，7，8，10，这其众数为5。\n2.对于组距分组求众数其中，L表示众数所在组的下限表示众数组次数与下一组（前一组）次数之差表示众数组次数与上一组（后一组）次数之差i表示众数组的组距\n举例：某车间50名职工日产量分组资料如下：产量职工人数向上累积50以下5550-6081360-70213470-8094380以上750合计50-\n举例众数组为60-70，L=60，i=10，△1=21-8=13，△2=21-9=12，则\n二、中位数median中位数是数据排序后（从大到小或者从小到大），位置在最中间的数值。计算：1.未分组数据2.分组数据计算中位数\n1.未分组数据计算中位数设有一组数据为X1、X2、……Xn，按从小到大排序后为X(1)、X(2)、……X(n)，则（当n为奇数）（当n为偶数）例如：有6位工人日生产产品件数排序：27，29，30，31，31，32则Me=（30+31）/2=30.5\n2.分组数据计算中位数先根据N/2确定中位数的位置，确定中位数所在的组，采用以下近似公式计算：L表示中位数所在组的下限Sm-1表示中位数所在组以下各组的累积次数（以前各组的累积次数）fm表示中位数所在组的次数i表示中位数所在组的组距\n举例前例中：中位数所在组50/2=25,在60-70组内，L=60，i=10，fm=21,Sm-1=13,则中位数为：\n三、均值mean（算术平均数arithmetricmean)简单算术平均数加权算术平均数\n1.简单算术平均数如小明期中考试，语文得了100分，数学得了90分，则其平均成绩为（100+90）/2=95分\n2.加权算术平均数xi:次数分配中各组的组中值fi:各组的次数或者权数k：分组的组数\n加权算术平均数举例\n3.算术平均数应注意的问题（1）（2）（3）\n四、几何平均数geometricmean几何平均数是n个变量值乘积的n次方根。举例：生产某种产品需要连续经过4道工序，根据经验，各道工序的合格率分别为98%、95%、92%、90%，求该产品4道工序的平均合格率。\n五、众数、中位数、均值的比较三者的关系三者的特点及应用场合\n1.三者的关系\n2.三者的特点及应用场合对称分布或接近对称分布，选择均值较好。若偏态分布，选择众数或中位数较好。均值易受数据极端值的影响，对于偏态分布的数值，均值的代表性较差。众数、中位数不易受极端值的影响。事实上，在实际的应用当中，均值的使用率最高。\n2.5分布离散程度的测度极差方差标准差离散系数\n一、极差range极差又叫全距，是数据最大值减去最小值，极差R=max-min\n二、方差variance和标准差standarddeviation未分组数据分组数据\n1.未分组数据计算方差和标准差方差标准差\n2.分组数据计算方差和标准差方差标准差\n2.分组数据计算方差和标准差：举例\n2.分组数据计算方差和标准差：举例均值方差标准差s=262.85\n四、离散系数coefficientofvariance上面介绍的离散程度的测度值为绝对值，其大小取决于原变量值本身水平高低，变量值越大，测度值越大；另外，采用不同计量单位计量的变量值，其离散程度的测度值也不同。而离散系数则可以消除变量值水平高低、计量单位不同对离散程度测度值的影响。离散系数是标准差与均值之比：\n四、离散系数举例为比较两个不同城市居民家庭收入的差异程度，现从甲市随机抽取100户，得到其平均收入为42000元，年收入的标准差是38060元，从乙市随机抽取100户，得到其平均收入是62000元，年收入的标准差是50980元，试比较这两个城市家庭年收入的差异程度。由此，乙市的家庭收入差异程度低于甲市。（不能用标准差比较，否则得出错误的结论）\n2.6分布偏态与峰度的测度偏态及其测度峰度及其测度\n一、偏态及其测度偏态是对分布偏斜方向及程度的测度。偏态系数（skewness）来进行测度。偏态系数的计算方法很多，这里介绍常用的一种，即：离差三次方的平均数再除以标准差的三次方。\n一、偏态及其测度SK=0,对称分布SK>0,正偏或者右偏SK<0,负偏或者左偏\n二、峰度及其测度峰度Kurtosis：数据分布平峰或者尖峰程度的测度。峰度通常是与标准正态分布相比较而言。峰度系数是用离差四次方的平均数再除以标准差的四次方。K=0,正态分布K>0，尖峰K<0，平峰\n2.7统计表与统计图统计表统计图\n一、统计表统计表的构成设计和使用统计表应注意的问题\n某地区100个百货商店月销售额与流通费用情况销售额（万元）每百元商品销售额中支付的流通费（元）2135363945454647…32936038718.316.917.215.614.714.213.612.9…8.27.17.6按销售额分组（万元）商店数（个）每百元商品销售额中支付的流通费（元）50以下50～100100～200200～300300以上102030251514.211.410.19.28.5\n1.统计表的构成统计表主要由四部分构成，即表头、行标题、列标题和数字资料。必要时可以在统计表的下方加上表外附加。其中：表外附加包括：资料来源和注释。如：50页表2.20\n2.设计和使用统计表应注意的问题（1）合理安排统计表的结构（行标题、列标题）（2）表头一般包括表号、总标题和表中数据的单位等内容。总标题应满足3W（when,where,what）（3）表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线要用细线。统计表的左右两边不封口，列标题之间一般用竖线分开，而行标题之间通常不必用横线隔开。表中数据一般右对齐，有小数点时，应以小数点对齐，而且小数点的位数应统一。对于没有数据或数据不详的表格单元，一般用“——”表示。（4）使用统计表时，必要时可在表的下方加上注释，特别要注意注明资料来源，以对他人的劳动成果的尊重，备读者查阅使用。\n3.统计图茎叶图stem-and-leafdisplay（45页表2.16）箱线图boxplot（了解）（47页图2.12）统计图的误用（教材52页例2.6、2.7、2.8、2.9）充分利用统计图（教材54页例2.10、2.11）\n某商店某日销售的饮料情况品牌名称频数累积%旭日升冰茶1122.00露露940.00可口可乐1570.00百事可乐988.00其它6100.00合计50100.00\n柱状图（用于显示离散型变量的次数分布）\n饼图\n折线图\n第三章时间序列分析武汉工业学院王新华\n本章主要内容及重难点主要内容：时间序列的对比分析、时间序列及其构成要素、时间序列趋势变动分析、季节变动分析重点：时间序列的速度分析指标（发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度）、时间序列的构成要素、移动平均法、最小二乘趋势法难点：最小二乘趋势法、季节变动分析\n3.1时间序列的对比分析时间序列的含义时间序列的速度分析平均发展速度和平均增长速度\n一、时间序列的含义定义时间序列的构成时间序列分析的目的时间序列的种类编制时间序列的基本原则\n1.时间序列的含义时间序列（timeseries）是指客观现象常常随着时间变化而变化，并表现出一定的动态规律性。将反映某一现象数量变化的同类指标，按时间的先后顺序排列，由此形成的数据数列称为时间序列\n2.时间序列的构成被研究现象所属的时间ti不同时间上的统计数据xii=0,1,2,……n（各时间的发展水平）举例：300页表9.1在对各时间的发展水平进行比较时，把作为比较基础的那个时期称为基期，相对应的发展水平称为基期水平；把所研究考察的那个时期称为报告期，相对应的发展水平称为报告期水平。\n年份国内生产总值（亿元）年份国内生产总值（亿元）19791980198119821983198419851986198719884038.24517.84862.45294.75934.57171.08964.410202.211962.514928.3198919901991199219931994199519961997199816909.218547.921617.826638.134634.446759.458478.167884.674462.679395.7要素一：动态t要素二：指标数值a\n3.时间序列分析的目的描述事物在过去的状态揭示事物发展变化的规律性预测事物在未来时间的数量\n4.时间序列的种类绝对数时间序列（如GDP、进出口额、存款余额）相对数时间序列（如恩格尔系数、资产利润率、人口出生率）平均数时间序列（如平均工资、平均分）\n我国1996-2002年国民经济主要指标年份1996199719981999200020012002国内生产总值（亿元）678857446378345820668946897315102398全国人口年末数（万人）122389123626124761125786126743127627128453第三产业产值占国内生产总值比重（%）30.130.932.133.033.434.133.7全国职工年平均工资（元）621064707479834693711087012422\n5.编制时间序列的基本原则（1）各指标数值所属时间可比（2）各指标数值总体范围可比（全国31省市，还是部分省市，或者是否包括港澳台）（3）各指标数值的经济内容（如：我国的经济统计中，生产总量最早用国民收入，后改用GDP与GNP）、计算口径（重庆与四川）、计算方法可比（如GDP有三种算法：生产法、收入法、支出法）（价格指数有CPI,PPI,RPI）\n二、时间序列的速度分析发展速度增长速度\n1.发展速度举例教材301页例9.2\n1998-2002我国水泥产量速度指标计算表年份19981999200020012002水泥产量（万吨）5360057300597006610471500增长量逐期---3700240064046393累计---370061001250418900发展速度环比---106.9104.2110.7109.7定基---106.9111.4123.3135.3增长速度环比---6.94.210.79.7定基---6.911.423.335.3增长1%的绝对值环比---536573597661.04定基---536536536536\n1.发展速度各环比发展速度的连乘积等于相应时期的定基发展速度。相邻的两个定基发展速度之商，等于相应时期的环比发展速度，即：\n2.增长速度环比增长速度=环比发展速度-1定基增长速度=定基发展速度-1举例301页例9.2\n三、平均发展速度和平均增长速度平均发展速度平均增长速度\n1.平均发展速度（几何平均数）各期环比发展速度的序时平均数，通常采用几何平均法。\n2.平均增长速度平均增长速度=平均发展速度-1例题：一家投资公司某笔投资的年利率是按复利计算的，10年的年利率分配如下：第1年至第2年为5%，第3年至第5年为8%，第6年至第8年为10%，第9年至第10年为12%，求平均年利率。（收益率）\n2.平均增长速度平均年利率=平均本利率-1==8.77%思考题：教材327页第3题，要求计算平均增长速度。\n3.2时间序列及其构成因素时间序列的构成因素时间序列构成因素的组合模型\n一、时间序列的构成因素长期趋势(Trend,T)季节变动(Seasonalfluctuation,S)循环变动(Cyclicalvariation,C)不规则变动(Irregularvariation,I)\n1.长期趋势trend（T）长期趋势是指现象在一段相当长的时间内所表现的沿着某一方向的持续发展变化。长期趋势可能是不断增长或不断下降或保持不变的态势。例如：我国的GDP近20年来呈现出逐年增长的态势。长期趋势一般是受某种长期的起根本性作用的因素影响的结果。如305页图9.3。\n2.季节变动seasonalfluctuation(S)季节变动本意上指受自然因素的影响，在一年中随季节的更替而发生的有规律的变动。现在对季节变动的概念有了扩展，对一年内由于社会、政治、经济、自然因素的影响，形成的以一定时期为周期的有规律的重复变动，都可以称为季节变动。比如：“销售淡季”、“销售旺季”（啤酒、衣服）/旅游旺季、旅游淡季（如305页图9.4）还比如：一天中七天规律性的变化，周五通常是人际交往的高峰期，周六、周日则是娱乐、购物的黄金时间。一日中午和傍晚下班时分，是副食和蔬菜的销售黄金时间。\n3.循环变动cyclicalvariation(C)循环变动是指以若干年（季、月）为一定周期的有一定规律性的周期波动。循环变动和长期趋势不一样，循环变动不是单一方向的持续变动，而是有涨有落的交替波动。循环变动和季节变动也不同，循环变动的周期长短很不一致，不像季节变动那样有很明显的按月或者按季的固定周期规律。如图206页图9.5。\n4.不规则变动irregularvariation(I)不规则变动是时间序列分离了长期趋势、季节变动、循环变动以后的波动。不规则变动一般受众多偶然因素的影响。（随机变动）\n二、时间序列构成因素的组合模型1.乘法模型Y=T.S.C.T2.加法模型Y=T+S+C+I\n3.3时间序列趋势变动分析时间序列的长期趋势是就一个较长的时期而言的。长期趋势的测定和分析的目的主要有三个：一是为了认识现象随时间发展变化的趋势和规律性；二是对现象未来的发展趋势做出预测；三是从时间序列中剔除长期趋势成分，以便于分解出其他类型的影响因素。时间序列趋势的测定方法主要有：移动平均法、趋势模型法\n一、移动平均法扩大原时间序列的时间间隔，选定一定的时距项数N，采用逐次递移的方式，对原序列递移的N项计算一系列的序时平均数。举例：307页的例9.4中的表9.3（奇数项移动平均）和表9.4（偶数项移动平均）\n移动平均法奇数项移动平均:原数列移动平均新数列\n移动平均移动平均新数列原数列移动平均法偶数项移动平均:\n【例】返回年份机器产量3项移动4项移动移正123456789101112414252434551534051495654-4545.746.746.349.7484846.75253-44.545.547.754847.2548.7548.254952.5--4546.62547.87547.6254848.548.62550.75--\n原数列三项移动平均五项移动平均\n一、移动平均法（特点）1.对原序列有修匀或平滑的作用。N越大，对序列的修匀作用越强。2.移动平均次数：当时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；当N为偶数时，第一次移动平均后，需再进行一次移正平均（相邻两项平均值），这样才可以对正某一时期。\n一、移动平均法（特点）3.当序列包括季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致（如4个季度或12个月），才能消除其季节变动；若序列中包含周期变动，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好地消除周期波动。4.移动平均以后，其序列的项数较原序列减少。当N为奇数，首尾各减少（N-1）/2项；当N为偶数，首尾各减少N/2项。5.此方法适用于分析时间序列的长期趋势，但一般不适合对现象未来的发展趋势进行预测。\n二、线性趋势模型法时间序列的长期趋势可分为：线性趋势（直线）、非线性趋势（曲线）线性趋势模型法，是利用以时间t为解释变量的线性回归的方法对原时间序列拟合线性方程。是时间序列Y的趋势值，t是时间序列的标号\n线性趋势模型法的原理：普通最小二乘法（OLS）残差平方和最小，即最小由极值的必要条件有：\n线性趋势模型法的原理：普通最小二乘法（OLS）整理得:解得：\n二、线性趋势模型法由于时间t的编号具有一定的灵活性，适当的时间编号可以使，这样上式就可以简化成：如何编号使得，如果n为奇数，则编成-3，-2，-1，0，1，2，3。如果n为偶数，则编成-5，-3，-1，1，3，5。\n举例\n举例2007年时，t=6，则春运客流量为\n三、非线性趋势模型法抛物线型指数曲线型修正指数曲线Gompertz曲线Logistic曲线\n3.4季节变动分析季节变动分析及其测定的目的季节变动分析的原理与方法\n一、季节变动及其测定目的季节变动是指客观现象因受自然因素或社会因素影响，而形成的有规律的周期性变动。如：销售淡季、销售旺季，旅游淡季、旅游旺季。（不少商品的生产、销售与库存受季节因素的影响较大。）季节变动分析的意义：认识规律、预测未来、消除季节因素以更好地分析其他因素。\n二、季节变动分析的原理与方法原始资料平均法趋势-循环剔除法\n1.原始资料平均法（1）计算各年同期（月或者季）的平均数，（i=1,2……12或者i=1,2,3,4）其目的是消除各年同一季节数据上的不规则变动；（2）计算全部数据的总平均数，找出整个序列的水平趋势；（3）计算季节比率（季节指数）\n1.原始资料平均法（举例）\n2.趋势-循环剔除法当序列包含明显的上升（或下降）趋势或循环变动时，为了更准确地计算季节指数，就应当首先设法从序列中消除趋势和循环因素，然后再用平均的方法消除不规则变动，从而较准确地分解出季节变动成分。其步骤为：（假定Y=T.S.C.I）\n2.趋势-循环剔除法（1）对原序列计算移动平均数（移动平均项数等于季节周期L4或者12），可以消除季节变动和不规则变动，所得平均的结果用M表示，则M只包含了趋势变动T和循环变动C,即M=T.C（2）计算各期数据Y与相应的移动平均数M的商，即可以得到消除趋势和循环变动的序列：\n2.趋势-循环剔除法（3）对S.I计算同期平均数和总平均数,则季节比率Si为：（4）对季节比率的调整。一般来说，季节比率的总和应等于或近似等于季节周期长度L,如果不符合，则需进行相应的调整。经调整后的为：举例：319页表9.11\n（二）移动平均趋势剔除法（某地保暖内衣零售量万件）年份199920002001季度123412341234售量（1）402003003050250330406030040050143145158165168170183200203____144151161166169176191201________20920311501962331149____4项移动平均（2）4项移正平均（3）比率%\n季节比率计算表%年份季第一季度第二季度第三季度第四季度合计199920002001__3131__150149209196__2023__平均31149.5202.521.5404.5季节比率30.7147.8200.221.3400\n第4章统计指数新华\n引言统计指数，简称指数，是经济学中常用的一个概念。它在18世纪起源于欧洲对物价变动的研究。16——18世纪，欧洲商业资本家从世界各地运回去的黄金达200多吨，白银1.2万多吨，（金本位制度，黄金可以看成货币供应量）由此引起物价飞涨，于是产生了反映物价变动的要求。指数概念后来几经演变，被广泛应用于经济领域中的各个方面。\n引言CPI幸福指数、和谐发展指数上证指数、纳斯达克指数、恒生指数地区创新指数气象指数（洗车指数、晾晒指数、感冒指数等等）\n2008年3月24日上证指数\n本章主要内容指数的概念与分类总指数的编制方法指数体系与因素分析几种常用的经济指数综合评价指数\n本章的重难点本章重点：总指数的编制方法（包括加权综合指数和加权平均指数的编制方法）、指数体系与因素分析本章难点：加权平均指数、综合评价指数、常用的经济指数\n4.1指数的概念与分类指数的概念指数的分类\n一、指数的概念1.指数index是一种对比性的分析指标，运用统计指数可以考察很多社会经济问题，如生产指数可以反映经济增长的实际水平，股价指数、居民消费价格指数CPI，购买力价格指数可以进行经济水平的国际对比（不同国家的GDP比较会用到购买力平价理论）2.指数作为一种对比性的统计指标，具有相对数的形式，通常表现为百分数。如：2005年居民消费价格指数为105%，表示居民消费价格和去年相比增长5%。3.指数通常是不同时间的现象水平的对比（基期、计算期），还可以是不同空间的现象水平之比，或者现象的实际水平与计划水平的对比。\n二、指数的分类根据指数化指标的性质分类根据指数的考察范围和计算方法分类根据指数的对比性质分类\n1.根据指数化指标的性质分类质量指标指数：一个指数的指数化指标具有质量指标的特征（表现为平均数或者相对数的形式）：如物价指数、股价指数、成本指数数量指标指数：一个指数的指数化指标具有数量指标的特征（表现为总量或者绝对数的形式）：如产量指数、销售量指数等等\n2.根据指数的考察范围和计算方法个体指数：考察总体中个别现象或个别项目的数量对比关系（一般的相对数，包括动态相对数如GDP的发展速度、比较相对数如甲乙两城市的可支配收入比、计划完成相对数）总指数：考察整个总体现象的数量对比关系\n3.根据指数的对比性质分类动态指数：将不同时间上的同类现象水平进行比较（如物价指数、股价指数）静态指数：a.空间指数（将不同空间的同类现象水平进行比较的结果）（如不同地区的GDP）、b.计划完成情况指数：将某种现象的实际水平与计划目标对比\n4.2总指数的编制方法总指数编制的基本问题加权总指数的编制原理加权综合指数的主要形式加权平均指数的主要形式\n一、总指数编制的基本问题1.先综合、后对比（综合指数法）2.先对比、后平均（平均指数法）\n一、总指数编制的基本问题商品类别计量单位商品价格/元销售量基期p0计算期p1基期p0计算期p1面粉100kg30036024002600猪肉kg18208400095000食盐0.5kg10.81000015000服装件1001302400023000洗衣机台15001400510612\n1.先综合、后对比（综合指数法）价格总指数销售量总指数\n1.先综合、后对比（综合指数法）存在的问题：（1）不同商品的数量和价格不能直接加总，因为直接加总的结果没有实际经济意义。（2）用简单综合法编制的指数明显受到商品计量单位的影响。\n2.先对比、后平均（平均指数法）\n2.先对比、后平均（平均指数法）存在的问题：没有适当地考虑不同商品的重要性程度。如面粉、食盐的价格都上涨20%，但它们各自对价格总指数的影响是不同的。\n一、总指数编制的基本问题（总结）虽然，简单综合指数与简单平均指数都存在方法上的缺陷，但是，迄今为止，综合指数法和平均指数法仍是编制统计指数的两种基本方法。（如道.琼斯指数就是采用简单综合指数法编制的）\n二、加权总指数的编制原理先综合，后对比——“同度量”——加权综合指数先对比，后平均——“合理加权”——加权平均指数\n1.综合指数的编制原理“先综合，后对比”，首先加总个别现象的指数化指标，然后通过综合对比得到总指数。由于复杂现象总体的指数化指标是不同度量（不能直接加总）的，因而必须寻找一个适当的媒介因素，使指数化指标转化为同度量（可以加总）的形式，此媒介因素称为“同度量因素”同度量因素所起作用就是将“不同度量的现象”转化为“同度量的现象”，同度量因素必须是一个相对固定的因素，即在同一综合指数的分子和分母中具有相同的水平。\n1.综合指数的编制原理解决方法：引入媒介因素解决了不同度量的现象不能直接加总的问题，最后得到的指数计算结果也不受计量单位变化的任何影响。一般来说，当编制质量指标指数时，其标准化指标为p，其同度量因素必须是与之相对应的数量指标q；当编制数量指标指数时，其标准化指标为q，其同度量因素必须是与之相对应的质量指标p。\n2.平均指数的编制原理“先对比，后平均”，通过对比计算个别现象的个体指数，然后将个体指数加以平均得到总指数。根据经济分析的一般要求，平均指数的权数应是与所要编制的指数密切关联的价值总量pq（应用较多的是基期的总值资料p0q0和计算期的总值资料p1q1）\n2.平均指数的编制原理（1）算术平均指数：（2）调和平均指数：\n2.平均指数的编制原理（3）几何平均指数编制原理：（1）计算个体指数x（2）以相应的总值指标作为权数f\n三、加权综合指数的主要形式拉氏指数帕氏指数拉氏指数和帕氏指数的比较综合指数的其他类型\n1.拉氏指数德国统计学家拉斯佩雷斯1864年提出。将同度量因素固定在基期上，称为“基期加权综合指数”，简记为L。\n举例\n1.拉氏指数（举例）由于单位成本上涨30%，使得总成本增加3900元。由于产量上涨21.54%，使得总成本增加2800元。\n2.帕氏指数德国统计学家帕舍1874年提出，将同度量因素固定在计算期。\n2.帕氏指数（举例）20500-15800=4700（单位成本——总成本）20500-16900=3600（产量——总成本）\n3.拉氏指数与帕氏指数的比较（1）两者给出的计算结果一般会存在差异（2）它们具有不完全相同的经济分析意义拉氏价格指数以基期商品销售量作为同度量因素，在基期的销售数量和销售结构基础上考察商品价格的综合变化；帕氏价格指数以计算期商品销售量作为同度量因素，在计算期的销售数量和销售结构基础上考察商品价格的综合变化。（3）一般情况下，同类资料计算的拉氏指数>帕氏指数\n4.综合指数的其他类型（1）马歇尔-埃奇沃斯指数。马歇尔（A.Marshaii）和埃奇沃斯(F.Y.Edgeworth)等人于1887——1890间提出。\n4.综合指数的其他类型（2）理想指数：（美国）沃儿什、庇古等人1901——1902年先后提出，后由费希尔通过大量比较和筛选，验证了其所具有的优良性质，将其命名为“理想公式”idealformula。拉氏指数和帕氏指数的简单几何平均，公式为:\n4.综合指数的其他类型（3）鲍莱指数1901年统计学家鲍莱（Bowley）提出。拉氏指数和帕氏指数进行简单算术平均。（4）固定加权综合指数\n四、加权平均指数的主要形式1.加权算术平均指数2.加权调和平均指数\n1.加权算术平均指数一般以基期总值加权的算术平均指数最为常用，其公式为：\n1.加权算术平均指数（举例）\n1.加权算术平均指数（注意的问题）（1）当个体指数与总值权数之间存在一一对应关系时，基期加权的算术平均指数恒等于拉氏指数。\n1.加权算术平均指数（注意的问题）算术平均指数不仅可以用绝对数加权，也可以用相对数加权，而且采用相对权数在应用上具有很多优越性。以价格指数为例，其计算公式为：\n2.加权调和平均指数以计算期总值加权的调和平均数最为常用，其公式为：\n2.加权调和平均指数当个体指数与总值权数之间存在一一对应关系时，计算期加权的调和平均指数等于帕氏指数。\n2.加权调和平均指数（举例）\n4.3指数体系与因素分析指数体系及其作用总量变动的因素分析指数体系用于指数推算\n一、指数体系及其作用1.广义的指数体系：泛指由若干个内容上相互关联的统计指数所结成的体系。如：市场物价指数体系（居民消费价格指数、生产者价格指数、零售价格指数等等）2.狭义的指数体系：仅指几个指数之间在一定的经济联系基础上所结成的较为严密的数量关系式。如：销售额指数=销售量指数*销售价格指数总成本指数=产量指数*单位产品成本指数总产值指数=产量指数*产品价格指数\n一、指数体系及其作用3.指数体系的分析作用：（1）因素分析（分析现象的总变动中各有关因素的影响程度）（2）指数推算（根据已知的指数推算未知的指数）\n二、总量变动的因素分析以两因素分析为例。考察多种商品的销售额变动及其影响因素时，如果都用拉氏公式或者帕氏公式来编制销售量指数和价格指数，他们与销售额指数之间就难以形成严密的指数体系，即：\n二、总量变动的因素分析为了建立相应的“综合指数体系”，有两种供选择的方案：\n二、总量变动的因素分析为了统一，通常采用第一种分析方法。这种指数体系的完整分析框架为：\n二、总量变动的因素分析（举例）\n二、总量变动的因素分析（举例）\n三、指数体系用于因素分析\n三、指数体系用于因素分析例2：同样多的人民币多购买5%的商品，问物价指数是多少？1/105%=95.24%例3:多购买3%的商品却可少付2%的货币，问物价指数是多少？98%/103%=95.15%\n4.4几种常用的经济指数工业生产指数消费者价格指数和零售物价指数股票价格指数\n一、工业生产指数反映一个国家或地区各种工业产品产量的综合变动程度，是衡量经济增长水平的重要指标之一。我国的编制方法：（固定加权综合指数）\n一、工业生产指数国外的编制方法是：（加权平均指数）为各种工业品的个体产量指数，为相应产品的基期增加值。\n二、消费者价格指数和零售物价指数1.消费者价格指数ConsumerPriceIndex，CPI综合反映各种消费品和生活服务价格的变动程度的重要经济指数。2.零售物价指数RetailPriceIndex3.生产者价格指数ProducerPriceIndex\n应用我国的商品零售价格指数、农副产品收购价格指数、职工生活费指数（居民消费指数）及西方的工业生产指数、消费品价格指数等等，均采用了固定权数的平均指数的编制方法。特点权数资料一经确定，可在相对较长时间内使用，能减少工作量；在不同时期内采用同样权数，可比性强，有利于指数数列的编制。固定权数的平均指数\n以商品零售价格指数的编制为例将全部商品划分为大类、中类、小类、品种、规格；确定各品种的代表规格品及权数w;按照小类、中类、大类、总指数的顺序逐级计算各级指数。个别商品或类商品的价格指数步骤确定的居民消费构成固定权数，∑w=100\n商品类别及名称代表规格品计算单位平均价格（元）权数（w）（﹪）指数（﹪）总指数一、食品类⒈粮食⑴细粮面粉大米⑵粗粮⒉副食品⒊烟酒茶⒋其他食品二、衣着类三、日用品类四、文化娱乐用品类五、书报杂志类六、药及医疗用品类七、建筑装潢材料类八、燃料类标准粳米千克千克2.403.502.523.7110051356540603545119201152623115.1117.5105.3105.6105.0106.0104.8125.4126.0114.8115.2109.5110.4108.6116.4114.5105.6\n三、股票价格指数股票价格指数可以衡量整个股票市场变动的基本趋势。综合指数法：p为股票价格，q为相应股票的发行量或者交易量（一般取计算期的发行量）\n国外主要股价指数道·琼斯股价指数标准·普尔股价指数（S&P500）那斯达克（Nasdaq）指数伦敦金融时报股价指数日经指数香港恒生指数\n工业股价指数；运输业股价指数；公用事业股价指数；综合股价指数；道·琼斯公正市价指数其中道·琼斯股价指数由5种股价指数构成：\n上海证券交易所股价指数\n深证综合指数深证成分指数深证100指数深圳证券交易所常用股价指数\n三、股票价格指数（举例）\n4.5综合评价指数综合评价指数的基本思想构建综合评价指数的基本问题综合评价指数的编制方法\n一、综合评价指数的基本思想1.在经济管理和分析实践中，常常需要根据统计指标的实际水平对有关的经济活动或经济状况进行评价，叫做统计评价。包括：单项评价（一项指标）和综合评价（多项指标）。2.单项评价：如一国的人均GDP考察其经济实力和发展水平。多项评价：一国的经济发展水平不仅表现为人均GDP，还有产业结构、资源利用（绿色GDP）、居民的福利及生活水平。（和谐社会的评价指标、人的幸福指数）\n一、综合评价指数的基本思想3.综合评价方法（1）常规的综合评价方法：简易计分法（体育、歌唱比赛中的综合评分）和参数指标法（选定综合评价所要考虑的几个主要方面的指标，以特定的方式结合起来，构成一个新的评价指标）生活质量指数=（2）规范的综合评价方法依据指数分析的原理对多项指标进行综合对比，最后得出概括性的单一评价指标。称为“综合评价指数法”。\n二、构建综合评价指数的基本问题1.建立综合评价指数体系2.确定各项指标的评价标准（可以用各项指标的中等水平作为单一“标准值”，也可以确定有关的阈值，采用相应的对比方法将原始数据无量纲化，得到各项指标的个体指数）3.确定各项评价指标的权重4.选择评价指标的合成方法（算术平均、几何平均）\n三、综合评价指数的编制方法标准比值法功效系数法\n1.标准比值法通过对各项参评指标分别确定单一的对比标准来计算个体指数，然后将个体指数加权平均得到综合评价指数。举例361页例10.8\n2.功效系数法通过对各项参评指标分别确定阈值，并运用“功效系数”的方法计算个体指数，然后将个体指数加权平均得到综合评价指数。功效系数d的计算方法：\n2.功效系数法\n第五章抽样与抽样分布\n主要内容5.1常用的抽样方法5.2抽样分布\n重点与难点重点：常用的几种抽样方法（包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样）、抽样分布定理难点：抽样分布定理的应用\n5.1常用的抽样方法样本（sample）是按照一定的抽样规则从总体中抽取的一部分单位的集合。根据抽取的原则不同，抽样方法有概率抽样和非概率抽样。（本科评估专家如何抽样？）\n5.1常用的抽样方法（1）概率抽样（随机抽样）：按随机原则抽取样本，随机原则（random）排除主观意愿的干扰，使总体的每个单位都有一定的概率被抽为样本单位。（比较客观）最基本的组织方式有：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样。该方式有效避免了主观选择带来的倾向性误差，可以估计、推断建立在概率、数理统计的科学理论上，可以计算、控制抽样误差，能够说明估计结果的可靠程度。\n5.1常用的抽样方法（2）非概率抽样（非随机抽样）：从研究目的出发，根据调查者的经验或判断，从总体中有意识地抽取若干单位构成样本。如：重点调查、典型调查、配额调查、方便调查该方式可以及时了解总体大致情况，总结经验教训，进行大规模调查前的试点，但易产生倾向性误差。注意：统计上所指的抽样一般都是指概率抽样，本书所研究的抽样也都是概率抽样。\n5.1常用的抽样方法简单随机抽样分层抽样系统抽样整群抽样\n一、简单随机抽样simplerandomsampling在总体中抽取n个单位作为样本，要使得每一个总体单位都有相同的机会（概率）被抽中，这种抽样方式称为简单随机抽样。重复抽样（samplingwithreplacement）不重复抽样（samplingwithoutreplacement）（世界杯小组抽签）（福利彩票选号）\n二、分层抽样（分类抽样）stratifiedsampling分层抽样是指在抽样之前先将总体的单位划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的单位组成一个样本。例如：专家抽样：按专业进行抽样；城市职工收入调查，按行业分类；居民的消费支出调查，可按户口分类（城市、农村）或性别分类（男、女）或地区分类（31省市）。分层抽样是统计分组法与抽样原理结合，可以提高样本的代表性，样本结构更接近于总体结构。划分层之后，确定各层的抽样数目（等比例分层抽样、不等比例分层抽样）\n三、系统抽样（等距抽样或者机械抽样）systematicsampling在抽样中先将总体单位按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后，每隔一定的间隔抽取一个单位，直至抽取n个单位形成一个样本。如：总体有1000个单位，要从中抽取50个样本单位，可先将总体单位依次排队，计算出抽样间隔距离1000/50=20，再从第一个至第20个单位的范围内随机确定一个抽样起点，之后每个20个单位抽取一个样本单位。比如：调查某校学生的学习成绩，可以将学生按学好排队，然后每个一定数量的学生抽取一名学生进行调查。系统抽样的最显著的特点是：提高样本单位分布的均匀性，样本代表性较强。\n三、系统抽样（等距抽样或者机械抽样）systematicsampling按排队标志与调查内容的关系分为：1.无关标志排队系统抽样2.有关标志排队系统抽样\n三、系统抽样1.无关标志排队系统抽样排队的标志与调查内容没有直接联系。如城市居民消费和收入调查，按居民所居住的街道门牌号码排队。产品质量检查，按产品生产的时间先后顺序排队。抽样起点r可以随机确定，可以为第一个抽样距离内的任意一个总体单位。接近于简单随机抽样，抽样误差按简单随机抽样的误差公式计算。\n三、系统抽样2.有关标志排队系统抽样排队标志与调查内容有密切关系。如：调查某学校学生，按学习成绩高低排队。调查居民消费的情况，按收入高低排队。其抽样起点的确定不宜随机确定。（在第一个抽样距离内随机的抽取一个标志值较小或较大的单位作为抽样起点，整个样本势必出现偏低或者偏高的系统误差。）\n三、系统抽样2.有关标志排队系统抽样（1）半距起点等距抽样以第一个抽样距离的一半为抽样起点（r=k/2）并每间隔k个单位抽一个单位。（只能抽取一个样本）（2）对称等距抽样在第一个抽样距离内随机确定抽样起点r（），然后以组界[k,2k,3k,……]为对称点两两对称的抽取样本单位。如：03571013151720\n四、整群抽样clustersampling调查时先将总体划分成若干群，然后再以群作为调查单位从中抽取部分群，进而对抽中的各个群中所包含的所有个体单位进行调查或观察。例如：研究学生体质情况，以学校为群抽样；研究农民收入情况，以自然村为群；检验产品质量，从自动生产线上每隔若干小时抽一个小时的产品作检验。整群抽样只需对各群进行编号，而不需要对各总体单位进行编号，由于样本单位较集中，便于集中力量去调查。但是整群抽样的代表性可能较差。样本代表性取决于抽中群体对全部群体的代表性。群体之间差异愈大，样本代表性愈差。\n5.2抽样分布抽样分布的概念样本均值的抽样分布样本比率的抽样分布\n一、抽样分布的概念每个随机变量都有其概率分布。样本指标即样本统计量是一种随机变量，它有若干可能取值，每个可能取值都有一定的可能性，从而形成它的概率分布，统计上称为抽样分布。抽样分布就是样本统计量的概率分布。样本统计量是由n个随机变量构成的样本的函数（如样本均值、样本比率），所以，抽样分布属于随机变量函数的分布。抽样推断中，统计量服从正态分布或以正态分布为渐进分布，另外还有t分布、F分布、分布。\n二、样本均值的抽样分布总体方差已知时，样本均值的抽样分布总体方差未知时，样本均值的抽样分布\n1.总体方差已知时，样本均值的抽样分布定理1：设总体,()是其一个随机样本，则：样本均值，转化为标准正态分布为：定理2：若总体X的均值为，方差为，（）是其一个随机样本，当样本容量n充分大（n>30）,则：样本均值转化为标准正态分布为：\n1.总体方差已知时，样本均值的抽样分布例如：在一批供货中标明某种工具的平均使用使用寿命是50小时，标准差为3小时，现随机从中抽取60件，求它们的平均寿命在49.5~51小时之间的概率。解：所以\n2.总体方差未知时，样本均值的抽样分布定理3：设总体，()是其一个随机样本，样本均值为，样本标准差为s，则统计量：\n三、样本比率的抽样分布比率：产品合格率、收视率、市场占有率、支持率等等，即具有某种特征的单位占全部单位的比例。定理4：对任意总体X，其总体比率为P，从中抽取容量为n的样本，样本比率为p，则当n充分大（n>30），样本比率转化为标准正态分布为：\n三、样本比率的抽样分布例如：某批产品的合格率为98%，从该产品中任意取100件产品，求样本合格率大于96%的概率。解答：\n第六章参数估计\n主要内容6.1参数估计的一般问题6.2一个总体参数的区间估计6.3样本容量的确定\n重点与难点重点：一个总体参数的区间估计（分几种情况）难点：区间估计的理解、区间估计的计算\n6.1参数估计的一般问题估计量与估计值点估计与区间估计评价估计量的标准\n一、估计量与估计值所谓参数估计（parameterestimation）就是用样本统计量去估计总体的参数。例如：用样本均值去估计总体均值，用样本方差去估计总体方差，用样本比率p估计总体比率P。在参数估计中，总体参数为，用来估计总体参数的统计量的名称，称为估计量（estimator），用符号表示。用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值，称为估计值。估计值因为样本不同而不同。（参数一般是固定的，但未知）。\n二、点估计与区间估计点估计区间估计\n1.点估计pointestimation用样本估计量来估计总体参数。点估计的方法：矩估计法、极大似然估计法。\n2.区间估计intervalestimation\n三、评价估计量的标准\n6.2一个总体参数的区间估计总体均值的区间估计总体比率的区间估计\n一、总体均值的区间估计大样本的估计方法小样本的估计方法\n1.大样本下总体均值的区间估计\n1.大样本下总体均值的区间估计\n2.小样本下总体均值的区间估计\n2.小样本下总体均值的区间估计\n二、总体比率的区间估计\n二、总体比率的区间估计\n6.3样本容量的确定估计总体均值时样本容量的确定估计总体比率时样本容量的确定必要抽样数目的影响因素\n一、估计总体均值时样本容量的确定\n二、估计总体比率时样本容量的确定\n二、估计总体比率时样本容量的确定\n三、必要抽样数目的影响因素1.总体方差（越大，容量越大）2.允许误差范围（越大，容量越小）3.置信度（越大，容量越大）4.抽样方法（重复抽样大于不重复抽样）5.抽样组织方式\n第七章相关与回归分析王新华武汉工业学院经济与管理学院\n主要内容7.1相关与回归的基本概念（相关的定义、相关关系的类型、相关与回归分析）7.2简单线性相关与回归分析（简单线性相关系数及检验、总体回归函数与样本回归函数、回归系数的估计、简单线性回归模型的检验、简单线性回归模型预测）\n重难点重点：一元回归分析（回归系数的估计、检验）、相关系数及检验难点：一元回归分析的估计（总体回归函数和样本回归函数的区别）、检验（统计学检验）\n7.1相关与回归的基本概念变量间的相互关系相关系数的类型相关分析与回归分析\n一、变量间的相互关系函数关系：（function）当一个或若干个变量X取一定数值时，某一个变量Y有确定的值与之相对应。例如：总成本Y=单位成本p*产量X,若p保持不变，则Y=f(X)，其中X是自变量，Y是因变量。相关关系或者统计关系：（correlation）当一个或若干个变量X取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y的值虽不确定，但却按某种规律在一定范围内变化。例如：FDI与GDP，需求量与价格、收入；失业率与通货膨胀等等。\n二、相关关系的类型1.从相关系数涉及的变量数量看（1）简单相关：只有两个变量的相关关系。（2）多重相关或复相关：三个或三个以上变量的相关关系。（如：服务贸易额与货物贸易额、服务业FDI、服务业增加值的相关关系；产出与资本、劳动的相关关系）\n二、相关关系的类型2.从变量相关关系的表现形式看（1）线性相关（linearcorrelation）：变量之间相关关系的散点图中的点接近一条直线。（2）非线性相关（nonlinearcorrelation）：变量之间相关关系的散点图中的点接近于一条曲线。\n二、相关关系的类型3.从变量相关关系变化的方向看（1）正相关（positivecorrelation）：两个变量趋于在同一个方向变化，即同增同减。（2）负相关（negativecorrelation）：两个变量趋于在相反方向变化，即当一个变量增加时，另一个变量减少。\n二、相关关系的类型4.从变量相关的程度（1）完全相关（completecorrelation）：一个变量的变化完全由另一个变量的变化所确定。函数关系可视为相关关系的特例（2）不相关：两个变量的变化相互完全没有关系（3）不完全相关（incompletecorrelation）：介于完全相关和不相关之间。\n三、相关分析与回归分析1.相关分析correlationanalysis：主要是用一个指标（相关系数）去表明现象间相互依存关系的性质和密切程度。2.回归分析regressionanalysis：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似的表达变量间的平均变化关系。\n补充：“回归”的来历回归一词最初由英国生物学家高尔顿Galton在遗传学研究中首次提出来的，他发现相对于一定身高的父母，子女的平均身高有朝向人类平均身高移动或回归的趋势。高尔顿的普遍回归定律被他的朋友皮尔逊所证实。\n三、相关分析与回归分析3.相关分析与回归分析的比较（1）研究目的不同：相关分析用一定的数量指标（相关系数）度量变量间相互联系的方向和程度，回归分析是寻求变量间联系的具体数学形式，根据自变量的固定值去估计和预测因变量的值。（2）对变量的处理不同：相关分析对称地对待相互联系的变量，不考虑二者的因果关系，不区分自变量和因变量，两者都是随机变量；回归分析必须区分因变量和自变量，通常假定自变量在重复抽样中是取固定值的非随机抽样，只有因变量是具有一定概率分布的随机变量。\n7.2简单线性相关与回归分析简单线性相关系数及检验总体回归函数与样本回归函数回归系数的估计简单线性回归模型的检验（一元回归）简单线性回归模型的预测\n一、简单线性相关系数及检验简单线性相关系数相关系数的特点相关系数的检验\n1.简单线性相关系数\n2.相关系数的特点（1）（2）r=0,表明X和Y没有线性相关关系（3）r>0,正相关；r<0，负相关（4）r=1，完全正相关，r=-1，完全负相关（5）相关系数只反映变量间的线性相关程度，不能说明非线性相关关系（6）相关系数只能反映变量间线性相关的程度，并不能确定变量的因果关系（经济意义、Granger因果检验），也不能说明相关系数具体接近于哪条直线（回归分析）。\n3.相关系数的检验\n二、总体回归函数与样本回归函数总体回归函数样本回归函数\n1.总体回归函数populationregressionfunction进行回归分析必须确定自变量和因变量，一般X为自变量（independentvariable），Y为因变量（dependentvariable），而且一般假定X是非随机的，在重复抽样中是固定的。总体回归函数是：（条件均值或者条件期望形式）例如：家庭支出与家庭收入的回归，假设收入是非随机的，可以取50、60、70、80、90美元，但收入相同的家庭却支出可能不同，所以要计算均值，即\n1.总体回归函数populationregressionfunction\n2.样本回归函数sampleregressionfunction\n2.样本回归函数sampleregressionfunction\n三、回归系数的估计1.简单线性回归模型的基本假定2.普通最小二乘法\n1.简单线性回归模型的基本假定\n2.普通最小二乘法\n2.普通最小二乘法\n四、简单线性回归模型的检验（一元线性回归）经济意义检验统计学检验（拟合优度检验、显著性检验）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性检验）\n1.拟合优度检验（可决系数、判定系数coefficientofdetermination）\n1.拟合优度检验判定系数的性质：（1）非负性（2），若为1，则表示线性模型完全解释Y的变动；若为0，表示X与Y之间无线性相关。（3）只有两个变量的情况下，判定系数=相关系数的平方\n2.回归系数显著性的t检验\n2.回归系数显著性的t检验\n2.回归系数显著性的t检验\n2.回归系数显著性的t检验\n2.回归系数显著性的t检验\n五、简单线性回归模型的预测\n五、简单线性回归模型的预测\n第八章国民经济统计基础知识第一节国民经济核算的基本原理第二节新国民经济核算体系的基本内容第三节国民经济基本指标核算第四节国民经济增长率的测定★★★★成都理工大学商学院\n本章教学目的、重难点教学目的：通过对本章的学习使学生运用国民经济总量指标及基本的宏观经济统计分析方法对宏观经济问题进行分析。教学重点及难点：教学重点：国民经济核算中国内生产总值的三种核算方法。国民经济统计核算中的五大平衡表及四大账户体系。教学难点：产值指标、GDP的核算方法、五张基本核算表和四大账户体系。成都理工大学商学院\n本章主要教学内容及要求教学要求：1、了解国民经济统计核算的基本框架；了解国民经济统计核算的主要分类。2、理解确定国民经济核算主体范围的基本原则；3、掌握国民经济核算中产值指标的核算方法以及国内生产总值的三种核算方法。教学内容第一节国民经济核算的基本原理第二节新国民经济核算体系的基本内容第三节国民经济基本指标核算第四节国民经济增长率的测定成都理工大学商学院\n第一节国民经济核算的基本原理一、国民经济核算体系：联合国SNA(SystemofNationalAccounts)SNA是以整个国民经济为对象，在一定的经济理论的指导下，综合运用统计、会计和数学等方法和具有内在联系的指标体系，对一个经济总体（国家、地区）在一定时期的经济活动及特定时点的活动结果的各种重要总量及其组成部分进行测定，以描述国民经济的结构和内在联系。成都理工大学商学院\n国民经济核算体系是一个方法系统和数据系统，类似一架大机器中的仪表系统，记录国民经济运转过程中的数量表现和数量联系，对国民经济运行进行监测；为宏观经济分析提供基础数据；为宏观决策和制定国民经济发展规划提供科学依据；用于国际间的经济比较\n二、中国国民经济核算体系物质产品平衡表体系MPS（MaterialProductionSystem）是中国计划经济体制下所采用的国民经济核算体系从1992年起逐渐与SNA接轨中国目前的国民经济核算体系是建立在SNA基础上的，已全面与SNA接轨成都理工大学商学院\nSNA的中心指标：GDP“正如太空中的人造卫星能够探测地球各大洲的天气一样，GDP能够给你一幅关于经济运行状态的整体图画。”诺贝尔经济学奖获得者保罗·萨缪尔森：\nSNA的中心指标：GDP“如果没有诸如GDP这些核算经济总量的指标的话，政策制定者们只能在杂乱无序的数据海洋中飘泊。GDP及其相关数据资料就象灯塔一样帮助政策制定者们把经济驶向关键的目标。”诺贝尔经济学奖获得者保罗·萨缪尔森：\n第二节新国民经济核算体系的基本内容一、新国民经济核算体系的基本框架我国国民经济核算体系有基本核算表、国民经济账户和附属表三部分构成。基本核算表和国民经济账户是本体系的中心内容，附属表是对基本核算表和国民经济账户的补充。成都理工大学商学院\n国内生产总值总表生产法国内生产总值表收入法国内生产总值表支出法国内生产总值表供给表使用表产品部门×产品部门表实物交易表金融交易表国际收支平衡表国际投资头寸表期初资产负债表期末资产负债表生产账户收入分配及支出账户资本账户金融账户资产负债账户生产账户收入分配及支出账户资本账户金融账户资产负债账户经常账户资本账户金融账户资产负债账户自然资源实物量核算表人口资源与人力资本实物量核算表新国民经济核算体系基本核算表国民经济账户附属表国内生产总值表投入产出表资金流量表国际收支表资产负债表经济总体账户国内机构账户国外部门账户\n基本核算表之间及与附属表关系资产负债表（期初）国内生产总值表资金流量表资产负债表（期末）收入分配及金融交易条件生产金融交易部门间国际收支表国外金融交易固定资本形成总额及存货增加投入产出表部门技术经济联系人口资源与人力资本实物量核算表自然资源实物量核算表基本表附属表\n二、我国国民经济核算的基本分类(一)机构部门分类是对机构单位进行的分类。机构单位具有以下基本特点：1.有权独立拥有货物和资产，能够与其他机构单位交换货物或资产的所有权；2.能够作出直接负有法律责任的经济决定和从事相应的经济活动；3.能以自己的名义承担负债、其他义务或未来的承诺，并能签订契约；4.能够编制出包括资产负债表在内的一套在经济和法律上有意义的完整账户。\n同类机构单位构成机构部门。国民经济核算体系把所有常住机构单位划分为四个大的机构部门，即非金融企业部门、金融机构部门、政府部门和住户部门。由非常住单位组成的国外部门也视同为机构部门。\n(二)产业部门分类是对产业活动单位进行的部门分类。产业活动单位应同时具备以下三个条件：(1)地点的唯一性(2)生产活动的单一性(3)具有收入和支出会计核算资料\n产业部门分类是针对生产核算进行的部门分类，它应用于国内生产总值核算和投入产出核算。在分类基础上，还对其进行了三次产业划分，即：第一产业：农业，林业，牧业和渔业；第二产业：采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业；第三产业：除了第一产业和第二产业以外的其他行业。\n三、新国民经济核算体系的基本内容(一)基本核算表包括1.国内生产总值表国内生产总值是按市场价格计算的一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。\n国内生产总值总表生产金额使用金额一、生产法国内生产总值一、支出法国内生产总值（一）总产出（一）最终消费（二）中间投入（-）居民消费二、收入法国内生产总值农村居民消费（一）劳动者报酬城镇居民消费（二）生产税净额政府消费生产税（二）资本形成总额生活补贴（-）固定资本形成总额（三）固定资产折旧存货增加（四）营业盈余（三）净出口出口进口（-）二、统计误差生产法国内生产总值＝总产出－中间投入收入法国内生产总值＝劳动者报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余支出法国内生产总值＝最终消费＋资本形成总额＋净出口成都理工大学商学院\n2.投入产出表投入产出表有供给表、使用表、产品部门×产品部门表供给表又称产出表，使用表又称投入表。其主表为产品部门×产品部门表。\n投入产出表（产品部门×产品部门表）产出投入中间使用最终使用进口总产出产品部门1产品部门n中间使用合计最终消费资本形成总额出口最终使用合计居民消费政府消费合计固定资本形成总额存货增加合计农村居民消费城镇居民消费小计中间投入产品部门1第Ⅰ象限第Ⅱ象限产品部门n中间投入合计增加值劳动者报酬第Ⅲ象限生产净税额固定资产折旧营业盈余增加值合计总投入成都理工大学商学院\n3.资金流量表资金流量表采用矩阵结构。资金流量表分为主栏不同、宾栏相同的两大部分，即实物交易部分和金融交易部分。资金流量表采用复式记账原理。\n资金流量表（实物交易）机构部门交易项目非金融企业部门金融机构部门政府部门住户部门国内合计国外部门合计使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源一、净出口二、增加值三、劳动者报酬（一）工资及工资性收入（二）单位社会保险付款四、生产税净额（一）生产税（二）生产补贴（-）五、财产收入（一）利息（二）红利（三）土地租金（四）其他六、初次分配总收入七、经常转移（一）收入税（二）社会保险缴款（三）社会保险福利（四）社会补助（五）其他八、可支配总收入九、最终消费（一）居民消费（二）政府消费十、总储蓄十一、资本转移（一）投资性补助（二）其他十二、资本形成总额（一）固定资本形成总额（二）存货增加十三、其他非金融资产获得减处置十四、净金融投资十五、统计误差成都理工大学商学院\n资金流量表（金融交易）机构部门交易项目非金融企业部门金融机构部门政府部门住户部门国内合计国外部门合计使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源一、净金融投资二、资金运用合计三、资金来源合计（一）通货本币外币（二）存款活期存款定期存款住户储蓄存款财政存款外汇存款其他存款（三）贷款短期贷款中长期贷款财政贷款外汇贷款其他贷款（四）证券债券国债金融债券中央银行债券企业债券股票（五）保险准备金（六）结算资金（七）金融机构往来（八）准备金（九）库存现金（十）中央银行贷款（十一）其他（净）（十二）国外直接投资（十三）其他对外债权债务（十四）储备资产（十五）国际收支净误差与遗漏成都理工大学商学院\n4.国际收支表包括国际收支平衡表和国际投资头寸表（见教材）\n5.资产负债表资产负债核算是以经济资产存量为对象的核算。它反映某一时点上机构部门及经济总体所拥有的资产和负债的历史积累状况。\n资产负债表非金融企业部门金融机构部门政府部门住户部门国内部门合计国外部门总计国有企业国有企业国有企业使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源使用来源一、非金融资产（一）固定资产其中：在建工程（二）存货其中：产成品和商品库存（三）其他非金融资产其中：无形资产二、金融资产与负债（一）国内金融资产与负债通货存款长期短期贷款长期短期证券（不含股票）股票及其他股权保险准备金其他（二）国外金融资产与负债直接投资证券投资其他投资（三）储备资产其中：货币黄金外汇储备三、资产负债差额（资产净值）四、资产、负债与差额总计成都理工大学商学院\n（二）国民经济账户国民经济账户以账户的形式对国民经济运行过程和结果进行描述。国民经济账户的基本形式和记账原则：使用方：记录“支出、资产变动、资产存量”来源方：记录“收入、负债变动、负债存量”\n包括\n1.生产账户使用来源1.增加值（1）劳动者报酬（2）生产税净额（3）固定资产折旧（4）营业盈余1.总产出2.减：中间投入合计合计生产账户\n2.收入分配及支出账户使用来源1.财产收入支付2.经常转移支出3.可支配总收入4.最终消费5.总储蓄1.营业盈余2.固定资产折旧3.财产收入4.劳动者报酬5.生产净税额6.经常转移收入合计合计收入分配及支出账户\n3.资本账户使用来源1.资本形成总额2.其他非金融资产获得减处置3.资金余缺1.总储备2.资本转移收入净额合计合计资本账户成都理工大学商学院\n4.金融账户使用来源1.通货2.存款3.贷款4.证券（不含股票）5.股票及其他股权6.保险准备金7.其他金融资产8.国外直接投资9.其他对外债权10.储备资产1.通货2.存款3.贷款4.证券（不含股票）5.股票及其他股权6.保险准备金7.其他负债8.国外直接投资9.其他对外债务10.国际收支净误差与遗漏小计11.资金余缺合计合计金融账户成都理工大学商学院\n5.资产负债账户使用来源1.非金融资产(1)固定资产(2)存货(3)其他非金融2.金融资产(1)国内金融资产通货存款贷款证券（不含股票）股票和其他股权保险准备金其他金融资产(2)国外金融资产直接投资证券投资其他投资3.储备资产1.国内金融负债(1)通货(2)存款(3)贷款(4)证券（不含股票）(5)股票及其他股权(6)保险准备金(7)其他负债2.国外金融负债(1)直接投资(2)证券投资(3)其他投资小计3.资产负债差额合计合计成都理工大学商学院\n6.国外部门账户国外部门账户包括经常账户、资本账户、金融账户和资产负债账户，但没有生产账户。经常账户使用来源1.货物和服务出口2.来自国外的劳动者报酬3.来自国外的财产收入4.来自国外的生产税净额5.来自国外的经常转移收入6.经常往来差额1.货物和服务进口2.支付国外的劳动者报酬3.支付国外的财产收入4.支付国外的生产税净额5.支付国外的经常转移合计合计\n（三）附属表附属表有自然资源实物量核算表和人口资源与人力资本实物量核算表。自然资源资源资产——指所有权已界定，所有者能有效控制并能在目前或可预见的将来产生预期经济收益的自然资源。非资产性自然资源——不具备资源资产性质的自然资源\n人口资源指我国在特定时点具有生命的常住“自然人”的人口数量，它包括人力资源和其他人口资源。其中人力资源包括初级劳动力和人力资本。人力资本指人口资源中“自然人”具有的知识、健康、技能与能力等素质的总和，包括受教育程度、再培训水平、卫生保健状况、劳动技能与能力等。\n第三节国民经济基本指标核算（GDP核算）一、GDP核算产品(product)货物(goods)：是对其有某种社会需求且能够确定其所有权的有形实体。服务(service)：指生产者按照消费者的需要进行活动而实现的消费单位状况的变化。服务具有不可储存性及生产和消费的同时性。\nGDP核算生产的概念生产者利用投入生产产出的活动。具体地说，这是一个经济生产的概念：在机构单位控制和负责下，利用劳动、资本、货物和服务的投入生产货物和服务的活动。\nGDP核算GDP的含义国内生产总值（GrossDomesticProduct，GDP）是一个国家或地区在一定时期内所生产和提供的最终（final)货物和服务的总价值。\nGDP核算GDP的核算主体——常住单位常住单位：指在一国经济领土上具有经济利益中心的单位。一国的经济领土（economicterritory）是由一国政府控制或管理的、其公民及货物和资本可以在其中自由流动的地理领土组成。\n经济领土的范围：（1）领土、领空、领海。（2）在国外的飞地，如大使馆、领事馆、军事基地、科研站、新闻或移民办事处及援助机构等。（3）任何免税区，或者在海关监控下由境外企业经营的保税仓库或工厂。（4）不包括位于该国地理边界内由国外政府或国际组织使用的飞地。\nGDP核算经济利益中心（centerofeconomicinterest）如果一个单位在一国经济领土内的某个地点——如住宅、生产场所或其它房屋，从事并拟继续从事相当规模的经济活动或交易，无论是无期限的还是较长期限的，都可以说该单位在该国具有一个经济利益中心。\nGDP核算GDP的三种核算方法1．生产法2．收入法（分配法）3．支出法（最终使用法）\nGDP核算三方等价原则社会产品的生产、分配和使用的总量应该是恒等或平衡的。\nGDP核算生产法GDP=∑各部门增加值=∑（各部门的总产出－各部门的中间消耗）\nGDP核算收入法（分配法）GDP=雇员报酬+固定资本消耗+生产和进口税净额+营业盈余\nGDP核算支出法（最终使用法）GDP=最终消费+资本形成总额+货物和服务的净出口\nGDP核算从生产角度计量，GDP是各常住单位增加值之和。从分配角度计量，GDP是各常住单位所得原始收入之和。从使用角度计量，GDP是全社会用于消费、资本形成和净出口的货物与服务之和。\n国内生产总值总表生　产金额（亿元）使　用金额（亿元）一、生产法国内生产总值一、支出法国内生产总值（一）总产出186930（一）最终消费46517（二）中间投入（-）112158居民消费38010二、收入法国内生产总值农村居民消费（一）劳动者报酬38537城镇居民消费（二）生产税净额5243政府消费8507生产税（二）资本形成总额27856生活补贴（-）固定资本形成总额24224（三）固定资产折旧7868存货增加3632（四）营业盈余23124（三）净出口403出口1827进口（-）二、统计误差1424-4例\n根据上述指标可以分别用三种方法计算国内生产总值：生产法：GDP=186930-112158=74772（亿元）收入法：GDP=38537+5243+7868+23124=74772（亿元）支出法：GDP=46517+27856+403=74776（亿元）由于支出法与生产法之间存在着统计误差，根据表中所列数据支出法计算的国内生产总值大于按生产法计算的国内生产总值，两者相差数值为4亿元。\n二、与GDP相关指标核算国民总收入（GrossNationalIncome，GNI）原来称为GNP（GrossNationalProduct，国民生产总值）GNI=GDP+来自国外的净要素收入成都理工大学商学院\nGDP相关指标国民净收入（NetNationalIncome，NNI）NNI=GNI－固定资本消耗\nGDP相关指标国内生产净值（NetDomesticProduct，NDP）NDP=GDP－固定资本消耗\nGDP与GNI（GNP）的核算原则流行的观点是：GDP核算遵循的是“国土原则”；GNI（GNP）核算遵循的是“国民原则”。这是一个流行甚广的错误看法。\nGDP与GNI（GNP）的核算原则GDP和GNI的核算原则均为“常住性”GDP：机构单位的常住性GNI（GNP）：生产要素的常住性成都理工大学商学院\nGDP与GNI（GNP）的指标性质GDP生产性指标GNI（GNP）收入性指标成都理工大学商学院\n绿色GDP在传统的经济核算中，人们往往把经济与环境视为两个互不联系的领域。国内生产总值（GDP）核算了各种经济总量，却忽略了因谋求经济增长而对环境带来的负面影响。成都理工大学商学院\n绿色GDP联合国制定了“环境和经济综合核算”（SEEA）手册“经过环境调整的国内生产净值”（EnvironmentallyAdjustedDomesticProduct，简称EDP）EDP＝GDP－Cf－Ce＝NDP－CeCe表示自然资产消耗，Cf表示固定资本消耗EDP又称为“生态国内产出”或“绿色GDP”成都理工大学商学院\n第四节国民经济增长率的测定一、基本公式成都理工大学商学院\n二、实例分析已知某地区基期生产总值为142.02亿元。报告期有关生产总值及其相关价格指数资料下表所示：某地区生产总值及相应价格资料报告期（亿元）对应的价格指数（基期价格为100）总产出第一产业第二产业第三产业中间投入第一产业第二产业第三产业生产总值505.17150.75256.5997.83343.5398.01178.2467.23161.64112.7115.8116.5118.7120.2118.0例成都理工大学商学院\n根据上例中的资料，又知该地区报告期生产总值各项使用构成及相应的价格指数资料如下表所示：某地区生产总值使用及相应价格资料报告期（亿元）相应的价格指数（基期价格为100）国内生产总值最终消费资本形成总额出口进口统计误差161.64112.5947.166.754.140.54107.4106.7103.3104.5例成都理工大学商学院刘后平2008\n本章小节本章主要介绍了国民经济核算中国内生产总值的三种核算方法。国民经济统计核算中的五大平衡表及四大账户体系。通过学习，同学们对国民经济主要指标能够有基本了解，并可以进行一定的计算和应用。成都理工大学商学院\n本章练习教材P398-401练习题。\n本章参考文献1、《统计学原理》，黄良文主编，北京：中国统计出版社，20002、《统计学》，袁卫主编，北京：高等教育出版社，20033、《统计学》，贾俊平等编，北京：中国人民大学出版社，20004、《管理统计》，马国庆著，北京：科学出版社，20025、《应用统计学》，耿修林、谢兆茹编著，北京：科学出版社，2002成都理工大学商学院刘后平2008