МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ

англ. methods of statistical assessment) – приемы и правила статистических исследований для целей оценочной деятельности количественной стороны социально-экономических процессов в неразрывной связи с их качественной стороной. М.с.о. используют: при оценке стоимости инвестиционных проектов; стоимости крупных объектов, незавершенных строительством; при массовой оценке стоимости имущества для целей налогообложения; при составлении бизнес-планов и программ развития межрегиональных пр-тий; в сложных маркетинговых исследованиях разл. региональных и страновых рынков, ценовых системных изменений совокупностей товаров и продукции отраслей. К осн. М.с.о. относятся исследования с помощью: системы индексов цен, применяемых в разл. отраслях нар. хоз-ва, с учетом коэффициентов сезонности, потребит. цен и перевозочных тарифов; системы коэффициентов сезонности, отражающих отношение цены продукта (продукции) в каждом конкретном месяце к среднегодовой цене этого продукта; сложной оценки, базирующейся на использовании дополнит. информации по признаку, корреляционно связанному с оцениваемым объектом. Используют два осн. способа расчета: отношений и регрессии. Способ отношений основан на оценке данных выборки применительно к исходной совокупности; получ. результат умножают на суммарное (среднее) значение величины исходной переменной и получают оценку суммарного значения переменной для выборочной совокупности. При способе регрессии оценивают среднее изменение значения одного показателя при изменении на единицу значения др. показателя. Получ. величину – коэффициент регрессии – используют для корректировки данных выборки при расхождении между средним значением единицы в выборке и в исходной совокупности; стандарт-костинга, заключающегося в анализе производств. затрат с учетом нормативов (стандартов) и отклонений от них. Стандарт-костинг – важнейший способ предварит. расчета нормативной себестоимости (англ. standard cost) при определении величины затрат в соответствии с действующими нормативами (сметами). Удобен при определении объемов упущенной выгоды (неполученного дохода); в расчетах размеров убытков при нарушениях договорных обязательств; в разл. маркетинговых исследованиях ценовых соотношений; при оценке стоимости объектов недвижимости, незавершенных строительством, и т.п. Метод эффективно используется для получения достаточной оценки [состоящей в исследовании выборки взаимосвязей вероятностных событий, вне зависимости от существующих параметров, с разделением получ. числовых значений на зависящие от самих параметров и оценки либо зависящие лишь от выборки (вероятностей в дискретном случае)]; интервальной оценки [представляющей собой оценку с заданной вероятностью неизвестного параметра генеральной совокупности (истинного значения) в виде доверительного интервала, границами к-рого являются точечные оценки. Расчет границ интервала проводят по определ. правилам по результатам выборки, являющимся случайными величинами, и ее функциям. Точность оценки определяется шириной доверит. интервала, к-рый может быть двухсторонним или односторонним. Метод обязательно учитывает распределение доверит. интервалов и объем выборки. При небольших объемах выборки и заданной доверит. вероятности доверительные границы рассчитывают по формулам Стьюдента]; точечной оценки [заключающейся в исследовании значения неизвестного параметра генер. совокупности, как функции выборки, не зависящей от оцениваемого параметра. Результаты оценки получают вычислением одного значения (точки) этой функции. Для характеристики точности результатов оценки используют стандартную ошибку оценки, к-рая устанавливает порядок величины возможного отклонения оценки от неизвестного параметра генеральной совокупности]; состоятельной оценки [вид точечной оценки, суть к-рого состоит в том, что при неограниченном увеличении числа наблюдений оценка стремится к истинному значению параметра]; несмещенной оценки [вид точечной оценки, при к-ром математич. ожидание значений совпадает с оцениваемой величиной (тем самым предполагается, что эта оценка не имеет систематич. ошибки). Примером несмещенной оценки служит средняя арифметическая, получаемая статистически для математич. ожидания одинаково распредел. случайных величин, причем не обязательно нормально]