Относительные величины структуры: Задача №19. Определение относительных показателей структуры и координации

Содержание

Задача №19. Определение относительных показателей структуры и координации

Производство автомобилей в РФ характеризуется следующими данными:

	Произведено, тыс. штук
Всего:	1195
В том числе:
грузовые	173
легковые	1022

Вычислите относительные показатели структуры и координации. Сформулируйте выводы по результатам расчётов.

Решение:

Относительные величины структуры характеризуют долю (удельный вес) составных частей целого в их общем итоге и обычно выражаются в виде коэффициентов (долей) или процентов.

Относительный показатель структуры вычисляется по формуле:

Таблица 1

Структура производства автомобилей в РФ в 2011 г.

	Произведено
	тыс. штук	% к итогу
Всего:	1195	100,00
В том числе:
грузовые	173	173*100/1195=14,48
легковые	1022	1022*100/1195=85,52

Рассчитанные в последней графе таблицы 1 проценты представляют собой относительные показатели структуры (удельные веса). Наибольший удельный вес в объёме производства автомобилей в РФ имеет производство легковых автомобилей и составляет 85,52% от общего числа произведённых в России машин.

В отличие от относительных величин структуры, выражающих удельные веса частей в целом, относительные величины координации характеризуют соотношение частей изучаемой статистической совокупности, которое показывает, во сколько раз сравниваемая часть явления больше или меньше части, принимаемой за основание (базу) сравнения. При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес.

Относительный показатель координации рассчитывается по формуле:

ОПК = 173 / 1022 = 0,169

На каждую тысячу выпущенных легковых машин приходится 169 машин грузовых.

Относительные величины.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Относительными статистическими величинами называют величины, выражающие количественные соотношения между социально-экономическими явлениями или их признаками.

Они получаются в результате деления одной величины на другую. Чаще всего относительные величины являются отношениями двух абсолютных величин.

Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби), обычно называется основанием относительной величины, базой сравнения или базисной величиной, а та, которая сравнивается, называется текущей, сравниваемой или отчетной величиной

Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше базисной или какую долю первая составляет от второй.

С помощью относительных величин выражаются многие факты общественной жизни: процент выполнения плана, темпы роста и прироста и др.

По содержанию выражаемых количественных соотношений выделяют следующие типы относительных величин:

— относительная величина динамики;

— относительная величина планового задания;

— относительная величина выполнения задания;

— относительная величина структуры;

— относительная величина координации;

— относительная величина сравнения;

— относительная величина интенсивности.

Рассмотрим порядок определения относительных величин.

Относительные величины динамики. Характеризуют изменение изучаемого явления во времени и выявляют направление развития объекта. Получают в результате деления фактического уровня отчетного периода на фактический уровень базового периода:

(4.1)

Пример. Машиностроительный завод в 2000 году выпустил 630 станков, а в 1999 году — 500 станков. Необходимо определить фактическую динамику выпуска станков.

Таким образом, выпуск станков за 1 год вырос в 1,26 раза (коэффициент роста, индекс роста) или в процентном выражении – это 126,0% (темп роста). Иначе говоря, за один год выпуск станков увеличился на 26,0% (темп прироста).

Относительная величина планового задания. Ее получают в результате деления планового задания отчетного периода на фактический уровень базисного периода.

(4.2)

Пример. Машиностроительный завод в 2006 году выпустил 500 станков, а в 2007 году планировал выпустить 693 станка. Определить относительную величину планового задания выпуска станков.

Так, по плану на 2007 год предполагалось увеличить производство станков на 38,6% (плановый темп прироста), т.е. в 1,386 раза (плановый коэффициент роста), или выйти на 138,6% по сравнению с 2006 годом (плановый темп роста).

Относительная величина выполнения задания. Получают в результате деления фактически достигнутого уровня в отчетном периоде на плановое задание этого же периода:

(4.3)

Пример. Машиностроительный завод планировал в 2006 году выпустить 693 станка, а фактически выпустил 630 штук. Определим величину выполнения плана.

Следовательно, плановое задание было недовыполнено на 9,1%.

Относительная величина структуры. Характеризует состав изучаемой совокупности (долю, удельные веса элементов). Вычисляется как отношение абсолютной величины части совокупности к абсолютной величине всей совокупности:

(4.4)

Пример. В студенческой группе 27 человек, из них 9 — мужчины. Определим относительную величину структуры группы.

В группе 33,3% – мужчины и 66,7% – женщины.

Относительная величина координации. Характеризуют отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения и показывают во сколько раз одна часть совокупности больше другой, либо сколько единиц одной части приходится на 1, 10, 100, 1000… единиц другой части.

(4.5)

Пример. В 2001 году топливно-энергетические ресурсы (в у.т.) распределялись следующим образом: преобразование в другие виды энергии – 979,8 млн. у.т.; производственные и прочие нужды – 989,0 млн. у.т.; экспорт – 418,3 млн. у.т.; остаток на конец года – 242,1 млн. у.т. приняв за базу сравнения экспортные поставки, определим, сколько приходится на производство:

То есть на производство и прочие нужды затрачивается в 2,363 раза больше ресурсов, чем их поставляют на экспорт.

Относительная величина сравнения (территориально-пространственного). Характеризует сравнительные размеры одноименных показателей, но относящихся различным объектам или территориям и имеющих одинаковую временную определенность. Интерпретация этих величин зависит от базы сравнения.

(4.6)

Пример. Население г. Москвы в 2001 году составило 8,967 млн. чел., а население г. С.-Петербурга в этом же году составило 5,020 млн. чел.

То есть, население Москвы больше населения С.-Петербурга в 1,79 раза.

Относительная величина интенсивности. Показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности и характеризует степень распространения явления в определенной среде:

(4.7)

Пример. Определить производительность труда 100 рабочих, если общий объем готовой продукции 1200 изделий.

На каждого рабочего приходится 12 деталей, т.е. производительность труда составляет 12 деталей на 1 рабочего.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Относительные показатели структуры и координации

Краткая теория

Относительные показатели структуры характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности, их рассчитывают как отношение числа единиц (или объема признака) в отдельных частых совокупности к общей численности единиц (или объема признака) по всей совокупности. Относительные величины структуры рассчитываются по сгруппированным данным. Расчет относительных величины структуры за несколько периодов позволяет выявить структурные сдвиги. Как правило, относительные величины структуры выражаются в процентах (база сравнения принимается за 100).

Относительные величины координации представляют собой одну из разновидностей показателей сравнения. Они применяются для характеристики соотношения между отдельными частями статистической совокупности и показывают, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше части, которая принимается за основание или базу сравнения, т. е., по существу, они характеризуют структуру изучаемой совокупности, причем иногда более выразительно, чем относительные величины структуры.

К таким величинам относится, например, показатели, характеризующие соотношение между численностью городского и сельского населения. Относительные величины координации нередко характеризуются числом единиц одной части на 100 или 1000 единиц другой части.

Пример решения задачи

Задача

Имеются данные о структуре перевозок пассажиров области всеми видами транспорта в январе-феврале 2011 года.

	млн.чел.	% к итогу
Перевезено всего
в том числе
железнодорожным транспортом	23.8
автомобильным транспортом	47.2

Требуется:

Рассчитать относительные показатели структуры (ОПС).
Приняв за базу перевозки железнодорожным транспортом определить относительные показатели координации (ОПК).

Решение

Если вам сейчас не требуется платная помощь с решением задач, контрольных работ и типовых расчетов, но может потребоваться в дальнейшем, то, чтобы не потерять контакт
вступайте в группу ВК
сохраните контакт WhatsApp (+79688494598)
сохраните контакт Телеграм (@helptask) .

Относительные показатели структуры

Рассчитаем относительные показатели структуры:

Относительные величины структуры характеризуют состав изучаемой совокупности и представляют собой отношение частей целого к итогу:

Относительные величины структуры

	млн.чел.	% к итогу
Перевезено всего	71.0	100.0
в том числе
железнодорожным транспортом	23.8	33.5
автомобильным транспортом	47.2	66.5

Относительные показатели координации

Относительные величины координации характеризуют отношение отдельных частей целого друг к другу:

Соотношение перевозок автомобильного и железнодорожного транспорта:

Вывод к задаче

Таким образом в структуре перевозок пассажиров наибольшую долю занимает автомобильный транспорт – 66,5% от общей численности перевезенных. Железнодорожный транспорт в общей структуре перевозок занимает долю 33,5%.

Автомобильный транспортом перевезено в 1,983 раза больше пассажиров чем железнодорожным.

На цену сильно влияет срочность решения (от суток до нескольких часов). Онлайн-помощь на экзамене/зачете (срок решения 1,5 часа и меньше) осуществляется по предварительной записи.

Заявку можно оставить прямо в чате ВКонтакте, WhatsApp или Telegram, предварительно сообщив необходимые вам сроки решения и скинув условие задач.

Организация государственной статистики в Российской Федерации

Абсолютные и относительные величины в статистике

Индивидуальные и сводные абсолютные величины (показатели) и их значение. Натуральные, стоимостные и трудовые единицы измерения абсолютных показателей. Коэффициенты, проценты, промилле в статистике. Относительные величины (показатели) и их значение. Относительные величины динамики, планового задания, выполнения планового задания, структуры, координации, интенсивности и сравнения.

После изучения этой темы Студент должен:
знать:
— значение и виды абсолютных показателей;
— виды и методы исчисления относительных показателей;
— взаимосвязи между абсолютными и относительными показателями.

Термины и понятия
Абсолютные величины. Натуральные единицы измерения. Стоимостные единицы измерения. Трудовые единицы измерения. Индивидуальные абсолютные величины. Суммарные абсолютные величины. Относительные величины. Относительная величина планового задания. Относительная величина выполнения планового задания. Относительная величина динамики. Относительные величины структуры. Относительные величины сравнения. Относительные величины координации. Относительные величины интенсивности.

Вопросы для самоконтроля
1) Перечислите виды абсолютных показателей.
2) Почему абсолютные статистические показатели — всегда именованные числа?
3) Чем относительные показатели отличаются от абсолютных величин?
4) В чем разница относительных величин плана и планового задания?
5) Рассчитайте относительную величину структуры вашей группы, исходя из состава студентов по полу.
6) С какой целью рассчитывают относительные величины сравнения?
7) Приведите примеры расчета относительных величин координации.
8) Как рассчитывается цепная относительная величина динамики?
9) В чем принципиальное отличие относительных величин интенсивности от всех других типов относительных величин?

Рекомендуемая литература:
основная [2]; [5];
дополнительная [6]; [15].

14. Относительные величины структуры, координации, интенсивности и сравнения.

1. Общее понятие статистики.

Статистика от лат. Status государство. В настоящее время с термином статистика связан ряд различных и далеко не одинаковых представлений. Во первых под статистикой понимают практическую деятельность по сбору и обобщению информации, о процессах и явлениях в общественной жизни, во вторых под статистикой понимают цифровые показатели характеризующие общественные процессы и явления, в третьих под статистикой понимают особую отрасль общественных наук. Статистика как общественная наука. Статистика – общ наука которая изучает количественную сторону массовых общественных процессов и явлений вне разрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени, в целях выявления складывающихся тенденций, закономерностей и взаимосвязи. Стат состоит из нескольких отраслей 1) теория стат – определяет основные категории, понятия и методы науки 2)соц эконом стат изучает конкретные соц и эконом процессы и явления на основе приемов и методов в теории стат 3)отраслевые стат изучают особ отдельных отраслей на основе приемов и методов теории статистики. Теоретической основой стат является общая экономическая теория, которая рассматривает и формирует основные экономические понятия, категории, законы. В свою очередь стат дает цифровую информацию для для подтверждения действия экономических законов. Методологической основой стат является общий диалектический метод- это означает что стат изучает общ процесс и явления не изолировано, в их взаимосвязи не в состоянии покоя а в движении, изменении, развитии.

2.Предмет статистики и его особенности. Особенности предмета по сравнению с другими общественными науками состоит в следующем: 1) стат изучает количественную сторону общ процессов и явлений в конкретных условиях места и времени 2) стат изучает количественную сторону общ процессов и явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, с соц эконом содержанием явлений 3) стат изучает колич сторону массовых общ процессов и явлений, должен действовать закон больших чисел 4) единицы стат совокупности должны быть качественно однородны и варьировать. Качественная однород едениц означает что они обладают общими свойствами и подчиняются общим законам развития.

3.Статистическая методология. В любом стат исследовании выделяют три этапа (стадии) 1) 1-я статистическое наблюдение – представляет собой научно организов сбор первичной информации 2)-я стат сводка и группировка матер стат наблюдения 3)-я расчет обобщ показателей и их анализ, на этой стадии расчит и анализируются след показатели- абсолютные и относительные величины, средние величины, показат вариации, показат динамики, индексы. В единстве этих 3х стадий и состоит стат методология. Методологической основой стат является общий диалектический метод- это означает что стат изучает общ процесс и явления не изолировано, в их взаимосвязи не в состоянии покоя а в движении, изменении, развитии.

4.Понятие стат наблюдение и его организация. Стат наблюдение- первая стадия любого стат исследования предоставляющая собой научно организованный сбор первичной стат информации. От качества собранной информации зависят результаты дальнейшего исследования, поэтому собранная информация должна отвечать определенным требованиям. Требования 1)достоверность данных 2)полнота собираемой исходной информации 3)своевременность данных 4)сопоставимость данных во времени и пространстве. Организация стат наблюдения включает следующие данные 1) определение целей и задач стат наблюдения 2)выбор объекта наблюдения 3)установления единиц наблюдения, ед совокупности и ед измерения и сопоставимости 4)составление программ стат наблюдения, то есть перечня вопросов на которые надо получить достоверные ответы в процессе наблюдения. Объектом наблюдения явл совокупность общ процессов или явлений. Ед наблюдения- источник первичной информации. Ед совокупности – составной элемент объекта наблюдения который служит основой счета и обладает признаками подлежащим регистрации.

5.Формы, виды и способы статистического наблюдения. Основными формами статистического наблюдения явл 1)оф стат отчетность которая ведется предприятиями, учреждениями, организациями всех форм собственности 2)специально организованные стат обследования которые позволяют собрать информ отсутствующую в оф отчетности. Виды стат наблюдения классифицируют по ряду признака 1)по степени охвата ед совокупности а)сплошное наблюдение при котором исследованию подлежат все ед совокупности б)не сплошное наблюдение при котором исследуется только опред часть совокупности, в свою очередь не сплошное наблюдение подраздел на выборочные, основного массива, монографическое. Наблюдение основного массива предполагает обслед основных, наиболее существенных признаков ед совокупности. Монографическое наблюдение предполагает обследов только отдельных ед совокупности обладающие какой либо спецификой 2) по времени проведения наблюдения а)непрерывное (текущее) при котором факты регистрируются по мере их возникновения б) прерывное наблюдение проводится либо периодически через определенный промежуток времени, либо однократно по мере надобности 3) по источникам сведения а)непосредственное во время которого регистратор лично фиксирует факты б)документальное основано на использовании документов в) опрос базируется на получении данных в форме ответов опрашиваемых лиц. В стат практике применяют следующие способы наблюдения 1)отчетный заключается в предоставлении всеми предприятиями и организациями отчетности в установленные сроки 2)экспедиционный – состоит в том что к каждой единице наблюдения направляется спец работник (регистратор) который спец формулярах фиксирует необходимые сведения 3)саморегистрация- при котором респонденты самостоятельно заполняют необходимые бланки, формы 4) анкетный способ при котором определ кругу лиц вручаются или публикуются в открытой печати спец анкеты.

6.Ошибки стат наблюдения и методы контроля достоверности данных. Ошибками стат наблюдения называют расхождения между результатами и истинными значениями величины признака. По своему характеру ошибки делятся на случайные и систематические. Случайные ошибки возникают под действием случайных факторов, могут быть направлены как в сторону преувеличения так и уменьшения. При обработке информации они обычно взаимно погашаются и на результаты исследования не влияют. Систематические ошибки могут приводить к искажению данных и в конечном результате влияют на процесс исследования 2) в зависимости от стадии возникновения различные ошибки регистрации, ошибки на стадии подготовки и обработке на ЭВМ и ошибки на стадии электронной обработке данных 3) по причинам возникновения различают ошибки измерения связаны с определенными погрешностями при однократном наблюдении, ошибки репрезентативности характерны для выборочного наблюдения по сколько выборочная совокупность единиц отличает от генеральной совокупности 4) преднамеренные ошибки возникают по причине сознательного искажения данных в корыстных целях. Для проверки достоверности стат данных используют 3 вида контроля 1) синтаксический 2)логический 3)арифметический. Синтаксический контроль- проверяется правильность структуры документа, наличие необход реквизитов, полнота заполнения строк в соответствии с правилами. Логический контроль – проверяет правильность записи кодов. При арифметическом контроле проверяются значения показателей путем арифметических действий.

7.Общее понятие о статистической сводке и значение в стат исследовании. Вторым этапом статистического исследования явл сводка материалов в стат наблюдения. Стат наблюдение материал характеризующий отдельные ед наблюдения. Задача сводки состоит в том чтобы подытожить, систематизировать и обобщить результаты наблюдения так , чтобы стало возможным выявить характерные черты, свойства и закономерности изучаемых процессов. Стат сводка – действие по упорядочению и обработке первичной стат информации с целью выявления закономерностей изучаемых процессов. Различают понятие сводки в широком и узком смысле. В узком смысле под сводкой понимают простой подсчет итогов, в широком смысле сводка включает в себя 1)группировку 2)подсчет групповых и общих итогов 3)оформление материала в виде таблиц и графиков. Для проведения сводки предварительно составляют план и программу сводки. В программе устанавливают групировачные признаки, число групп, макеты уст таблиц, в плане содержится указания о последов и срока выполнения отдельных этапов о сроках предоставления результата. Основным звеном явл группировка стат данных.

8. Понятие и виды статистических группировок. Стат группировки представляют собой распределение единиц сов-ти на однородные группы по сущ для них признакам. Признак положенный в основу группировки- групировачный. Различают 2 вида группиров признаков 1)атрибутивные- характеризуют св-ва, качества явления, но не имеют количественной характеристики 2)количественный – имеют количественное выражение. Группировки образованные по одному признаку- простые, по двум и более-комбинационные. При группировке по количественному признаку возникает вопрос по выбору интервала. Интервалом наз разность между мах и мин значениями каждой группы. Интервалы могут быть равные и неравные. При группировки с равными интервалами, ширину интервала рассчитываются по след формуле h= xmax-xmin\число групп. Число групп в соц исследованиях обычно устанавливаются на основе предварительного анализа или экспериментальных групп. По своему содержанию делятся 3 вида 1) типологические – приводящие к выделению соц-эконом типов 2)структурные – характер распределения единиц однотипных совокупностей по какому либо признаку 3) аналитическая- позволяющие установить зав-ть между двумя переменными.

9. Статистические ряды pаспределения. Понятие вариационного ряда, его элементы. Ряды цифровых покозателей, характер уровни общественных процессов и явлений наз статистическими рядами. По своему содержанию стат ряды делятся на 2 вида 1)ряды динамики 2)ряды распределения. Ряды динамики- цофр ряды, которые характер изменения размеров явлений во времени. Ряды распределения- числ ряды характер распределение ед сов-ние по какому либо 1му признаку, разновидности которого распол в опред порядке. РР могут быть образованы по атрибутивному и колич признаками. Вариационный ряд представляет собой упорядоченный ряд, изменяющихся размеров кол-ою признака и численности ед имеющих данное значение признаков. ВР состоит из 2 элементов 1)вариантов- изменяющихся размеров кол-ого признака обознач х 2)частота, которые показывает во сколько раз встреч отд варианты. Частота выраженная в % наз частостью. Вариация призн может быть дискретной и непрерывной. Если варианты отлич друг от друга на опред величину, вариация счит дискретной. Если варианты в опред пределах могут принимать любые значения, вариация наз непрерывной.

10. Статистические таблицы, их виды и правила построения. Результаты сводки могут быть изложены в виде текста с числами, что ведет к громоздким изложениям, либо в виде стат таблиц. Стат табл- форма компактного, наглядного и систематизированного изложения числ результатов сводки. Не заполненные табл – макет. В стат табл различают 2 сост элемент подлежащая сов-ть, кол характер числ данных 2) сказуемое – число показ-ми хар подлежащее. В зависимости от построения подлежащего различают 3 вида таблицы 1) если в подлеж таблице нет никакой группировки, а проведен простой перечень объектов, то таблицу наз перечневой 2) если в подл таблице содержится группы, наз групповой 3)если подл таблицы гр образ по 1 признаку делятся на подгруппы по 1 или несколькими другими признакам то табл комбинационная. Каждая из этих табл может быть в свою очередь динамической, если есть изменения показателей во времени, територаильная, если отмечена к какой территории относятся данные. К оформлению стат таблицы 1)каждая таблица должна иметь общий заголовок, в котором отражается ее содержание 2)заголовок граф и строк должен быть кратким, но ясным по смыслу ,коращения только общепринятые 3) в общем загол, граф и строк должно отмечено к какому времени и територ относятся данные, указаны кед измерения 4) табл должна быть по возможности замкнутой 5) втабл не должна быть незаполненных клеток.

11. Абсолютные показатели их виды и единицы измерения. Результаты стат наблюдения непосредственно получают в абсолютных величинах. Абсолютные величины характеризуют размеры, уровни, объемы изучаемых процессов и явлений в конкретных условиях места и времени. Индивидуальная абсолютная величина – характеризует размер признака, единицы совокупности. Суммарная – характер общий размер признака у всех ед совокупности. Абсол вел выражаются в натуральных, условно натуральных и стоимостных ед. Натуральные ед. соответствуют естественным физическим свойствам процессов и явлений и выражаются в мерах длины, площади, объема, штук. Условно натуральные ед измерения используются в некоторых случаях путем пересчета с помощью спей коэф нескольких видов продуктов на один вид ед которого принята за условную.

12. Понятие относительной величины, формы их выражения и виды. Для того чтобы проанализировать абсол вел ее надо сравнить с другой абс вел. Мера соотношения 2 абс вел представляет собой относит вел. Относит. вел выражаются в 1)в коэф если за базу сравнения принята ед 2) в % если за базу сравнения принято 100. Различают 7 видов относит вел : 1)относите велич планового задания 2) о в выполнения плана 3) о. в. динамики 4) сравнения 5) интенсивности 6)координации 7) стр-ры. Относительная величина планового задания – показывает какие изменения предусмотрены планом на новый период по сравнению с предыдущем. ОВПЗ=Уплан/Уо. Относительная величина выполнения плана показ как выполняется план в отчетном периоде. ОВВП=Уфакт/Уплан=У1/Уплан. Относительная величина динамики показывает как изменяется уровень в отчетном периоде по сравнению с предыдущем. ОВД=У1/Уо. Относительная величина структуры характеризует соотношение частей внутри целого и рассчитывается отношен части к целому. ОВС=часть/целое. Относительная величина координации равна отношению одной части совокупности к другой части этой же совокупности принятой за базу сравнения. Относительная величина интенсивности характер степень распростр явлений в опред среде. ОВИ=Один показатель/другой.

Относительная вел сравнения расчитывается отношением одногои того же показателя за один и тот же период , но по разным территориям или объектам.

13. Относительные величины планового задания, выполнения плана и динамики. Относительная величина планового задания – показывает какие изменения предусмотрены планом на новый период по сравнению с предыдущем. ОВПЗ=Уплан/Уо. Измеряется в % и коэф. Относительная величина выполнения плана показ как выполняется план в отчетном периоде. ОВВП=Уфакт/Уплан=У1/Уплан. Измеряется в % и коэф. Относительная величина динамики показывает как изменяется уровень в отчетном периоде по сравнению с предыдущем. ОВД=У1/Уо. Измеряется в % и коэф. Между этими тремя видами относительных величин существует след взаимосвязь ОВД=ОВПЗ*ОВПЗ

Относительная величина структуры характеризует соотношение частей внутри целого и рассчитывается отношен части к целому. ОВС=часть/целое. Измеряется в % и коэф. Относительная величина координации расчитывается отношением одной части совокупности к другой части этой же совокупности принятой за базу сравнения. ОВК= одна часть совок./другая часть совок. Измеряется обычно в % и показывает сколько единиц одной совокупности приходится на каждые 100 единиц другой. Относительная величина интенсивности характер степень распростр явлений в опред среде. ОВИ= один показатель/другой.

Относительная вел сравнения расчитывается отношением одного и того же показателя за один и тот же период , но по разным территориям или объектам.

15. Понятие средней величины в статистике. Формы средних величин. Каждая стат однородная совокупность состоит из массы однородных единиц, но даже однородные ед отличаются друг от друга по размеру количественного признака. Задача средней величины состоит в том чтобы одним числом охарактеризовать уровень признака у всех единиц однородной совокупности у которой размер признака варьирует. Под средней величиной в стат понимают обобщающий показатель который характеризует типичный размер варьирующего признака в расчете на ед однородной совокупности. Основными условиями использования средних величин являются следующие а)совокупность должна быть однородной б)совокупность должна быть достаточно большой. В стат исчисление средних величин подчиняется социально – экономическому содержанию явлений и обусловлено существующими методами между ними взаимосвязями. Первым этапом определения средней величины в стат явл составление исходной базы расчета тоесть логической формулой выражающей смысл средней величины. На основании исходной базы расчета выбирают соств форму средней величины. Формы средней величины. Наиболее часто в стат исчисляют две формы средних среднюю арифметическую и среднюю гармоническую. Ср арифметическая простая Хср=Ех/n, взвешенная Хср=Ех/Еf где х – отдельные варианты признака, n – количество вариантов, f- частота повторений отдельных вариантов. Ср гармоническая простая Хср= n/Е1/х , взвешенная Хср=ЕF/EF/x. Если варианты повторяются одинаковое число раз или встречается всего один раз то есть частоты равны между собой — используется простая формула. Если варианты встречаются различное число раз то используется взвешенная формула. Правила выбора формы средней 1)если в исходной базе известен знаменатель а числитель непосредственно не известен используется средняя арифметическая взвешенная 2)если в исходной базе расчета известен числитель, а знаменатель непосредственно не известен используется средняя гармоническая взвешенная.

16.2*F)/Сумм(F)-взвешенная форм. Дисперсия явл чисто математ показат не имеет экономического смысла и единиц измерения.

Г)4й показатель среднее квадратичное отклонение- представляет собой корень квадратный из дисперсии. Является основным показателем вариации который характеризует меру абсолютной колебности признака. Измер в тех же ед что и признак и показывает на сколько ед отклоняются в среднем значения отдельных вариантов от их средней величины в ту и другую сторону.

Сигма= Корень кв.((Сумм|Х- Хср|)/n)- простая, где Х- значение отдельных показателей, Хср – среднее значение признака, n- кол-во единиц совокупности. Простая формула используется , если варианты повторяются одиннаковое число раз или один раз, то есть частоты равны между собой.Если частоты не равны между собой, то-есть варианты встречаются различное число раз, то используется взвешенная формула- Сигма= Корень кв.((Сумм|Х- Хср|*F)/Сумм(F)) , где F- частота отдельных вариантов.

Поскольку ср квадр отклонение измеряется в тех же ед что и признак оно не может сопоставляться по различным совокупностям. В связи с этим рассчитывается показатель позволяющий производить составления по различным совокупностям.

Д) коэф вариации характеризует меру относительной колеблемости признаков и представляет собой % отношение ср лин или ср квадрат отклонения к средней.

V=(Л/Хср)*100%- лин коєф вариации. V=(Сигма/Хср)*100%- квадратический коэф вариации. Коэф вариации показывает насколько % отклоняется в среднем значения отдельных вариантов от их средней величины в ту и другую сторону. Этот показатель измер в % и может сапостовляться по любым совокупностям.

Абсолютные и относительные показатели в исследовании социально-экономических явлений — конспект — Статистика

Всероссийский заочный финансово-экономический институт Кафедра Статистики Курсовая работа по дисциплине «Статистика» на тему «Абсолютные и относительные показатели в исследовании социально-экономических явлений» Москва – 2006 2 ПЛАН 1. Введение……………………………………………………………….…3 2. Теоретическая часть……………………………………………………..4 а). Абсолютные показатели……………………………………………….…4 б). Относительные показатели…………………………………………….…6 в). Относительная величина динамики…………………………………….…8 г). Относительная величина выполнения плана……………………………….9 д). Относительная величина структуры………………………………………10 е). Относительная величина координации……………………………………11 ж). Относительная величина наглядности……………………………………12 з). Относительная величина интенсивности………………………………….12 и). Общие принципы построения относительных статистических показателей..15 3. Расчетная часть………………………………………………………….17 4. Аналитическая часть…………………………………………………….24 5. Заключение………………………………………………………………29 6. Список использованной литературы……………………………………30 5 индивидуальных, характеризующих размер признака у отдельных единиц совокупности, и суммарных, характеризующих итоговое значение признака по определенной части совокупности. Так, если индивидуальными будут показатели численности работающих на отдельных предприятиях, то суммарными – численности работающих по группам, объединениям предприятий. С точки зрения отдельного предприятия численность занятых на нем будет суммарной величиной, а численности работающих в каждом цехе – величинами индивидуальными. Суммарные абсолютные величины часто получают из специальных расчетов (перспективная численность населения, ожидаемый объем производства, плановые задания по выпуску продукции и т.д.). Поскольку абсолютные показатели – это основа всех форм учета и приемов количественного анализа, то следует разграничивать моментальные и интервальные абсолютные величины. Первые показывают фактическое наличие или уровень явления на определенный момент, дату (например, наличие запасов материалов или оборотных средств, величина незавершенного производства, численность проживающих и т.д.). Вторые – итоговый накопленный результат за период в целом (объем произведенной продукции за месяц или год, прирост населения за определенный период, величина валового сбора зерна за год и за пятилетку и т.п.). В отличие от моментных, интервальные абсолютные величины допускают их последующее суммирование (естественно, если речь идет об одном и том же показателе). По своему содержанию абсолютные величины могут характеризовать как относительно простые совокупности – численность населения, предприятий, количество товара определенного вида, так и совокупности достаточно сложные – стоимость всей продукции предприятия или отрасли промышленности, объем розничного товарооборота, величину валового национального продукта, национального дохода и т.д. 6 Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не выявлены соотношения с другими абсолютными показателями. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин относительные показатели. Относительные показатели. Относительная величина в статистике – это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Так как многие абсолютные величины взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев могут определятся через относительные величины другого типа. Основное условие правильного расчета относительной величины – сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Таким образом, по способу получения относительные показатели – всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т.п. Однако нужно помнить, что этим безразмерным по форме показателям может быть, в сущности, приписана конкретная, и иногда довольно сложная, единица измерения. Так, например, относительные показатели естественного движения населения, такие как коэффициенты рождаемости или смертности, исчисляемые в промилле (0/00), показывают число родившихся или умерших за год в расчете на 1000 человек среднегодовой численности; относительная величина эффективности использования рабочего времени – это количество продукции в расчете на один отработанный человеко-час и т.д. Относительные статистические показатели, получаемые при сопоставлении абсолютных показателей, могут быть названы относительными показателями первого порядка, а полученные при сопоставлении относительных же показателей – показателями высших 7 (второго, третьего и т.д.) порядков. Показатели выше четвертого порядка ввиду сложности интерпретации почти никогда не применяются. Основные виды относительных величин чаще выражаются отвлеченными числами, но могут быть также именованными относительными показателями. Сопоставление статистических данных осуществляется в различных формах и по разным направлениям. В соответствии с различными задачами и направлениями сопоставления статистических данных применяются различные виды относительных величин, классификация которых представлена на рис.1. Направления сопоставления Относительные величины Результат сопоставления одноименных статистических показателей Результат сопоставления разноименных статистических показателей с прошлым периодом с планом части и целого или частей между собой в пространстве Относител ьные величины интенсивн ости относительные величины наглядности относитель ные величины структуры и координац ии Относи тельные величи ны выполн ения плана относительны е величины динамики относительны е величины планового задания 10 Относительная величина выполнения плана — плу у1 . Относительная величина динамики — 0 1 у у . Следовательно, относительная величина динамики может быть получена произведением относительных величин планового задания и выполнения плана, т.е. пл пл у у у у у у 1 00 1 *= . В ряде случаев расчет относительной величины выполнения плана может выполнятся по методу нарастающего итога. Так, оценка выполнения квартального плана по объему продукции производится по данным, взятым нарастающим итогом с начала квартала, оценка выполнения годовых планов – нарастающим итогом с начала отчетного года. Расчет процента выполнения плана по объему продукции нарастающим итогом: процент ∑ = n i iП 1 1 выполнения плана = * 100%, по объему продукции ∑ = n i пл iП 1 где Пi 1 и Пi пл – соответственно фактический и запланированный объем продукции по месяцам года; n – число месяцев, за которые ведется расчет процента выполнения плана. Относительная величина структуры. Относительные величины структуры характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности, их рассчитывают как отношение числа единиц (или объема признака) в отдельных частях совокупности к общей численности единиц (или объему признака) по всей совокупности. 11 Относительные величины структуры рассчитываются по сгруппированным данным. Например, в составе промышленно-производственного персонала выделяются четыре категории: рабочие, руководители, специалисты и служащие. Анализ показателей доли (удельного веса) каждой категории в составе промышленно-производственного персонала позволяет сопоставлять состав работников по категориям на различных предприятиях отрасли, в различных отраслях и т.д. Расчет относительных величин структуры за несколько периодов позволяет выявить структурные сдвиги. Например: «Удельный вес отдельных видов транспорта в общем грузообороте в Росси 2003 года». Удельный вес отдельных видов транспорта в общем грузообороте в России 2003г. Вид транспорта Удельный вес, % Железнодорожный 58,8 Автомобильный 0,9 Трубопроводный 35,4 Морской 2,3 Внутренний водный 2,5 Воздушный 0,1 Относительная величина координации. В целях анализа наряду с соотношением части и целого (показателями структуры) определяют соотношение между двумя частями одного целого. Относительные величины, характеризующие соотношение между частями одного целого, называют относительными величинами координации. К таким величинам относятся, например, показатели, характеризующие соотношение между численностью городского и сельского населения, между численностью рабочих и служащих, между численностью мужчин и женщин, между величиной заемного и собственного капитала банка и т.д. 12 Относительные величины координации нередко характеризуются числом единиц одной части на 100 или 1000 единиц другой части. Относительная величина наглядности. Относительные величины наглядности отражают результаты сопоставления одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду (или моменту) времени, но к разным объектам или территориям. Этот вид относительных величин применяется для сравнительной оценки уровня развития стран и регионов, а также при оценке результатов деятельности отдельных предприятий отрасли. Обычно их исчисляют в процентах или кратных отношениях, показывающих во сколько раз одна из сравниваемых величин больше (или меньше) другой. Относительные величины наглядности находят широкое применение не только при международных сопоставлениях, но и при сравнительной оценке показателей деятельности предприятий и различных регионов. Так, могут сравниваться результаты работы предприятий различных форм собственности. Безусловный интерес представляет сопоставление цен на продукцию государственных и частных предприятий, средней заработной платы работников этих предприятий и т.д., принимая при этом цену и другие показатели государственных предприятий за базу сравнения. Относительная величина интенсивности. Отношения между разноименными абсолютными величинами называют относительными величинами интенсивности. В их числе можно назвать показателями жизненного уровня населения, к которым относятся показатели потребления продуктом питания и непродовольственных товаров на душу населения, показатели обеспеченности населения предметами культурно-бытового и хозяйственного назначения длительного пользования в расчете на 100 семей или на 1000 человек населения; обеспеченности населения жильем и т.д. Учитывая экономическую сущность относительных 15 методологии расчета сравниваемых показателей, по степени охвата объектов исследуемой совокупности и другим существенным обстоятельствам. Общие принципы построения относительных статистических показателей. Построение относительных показателей – задача, требующая сочетания конкретного знания свойств объекта и общих закономерностей статистической методологии. Остановимся на общих логико-статистических принципах построения относительных показателей. Первый принцип. Сравниваемые в относительном показателе абсолютные (или, в свою очередь, относительные) показатели должны быть чем-то связаны в реальной жизни объективно, независимо от нашего желания. Необходимо добиваться как можно большего соответствия по смыслу сравниваемых показателей. Например, мы хотим построить относительный показатель, характеризующий степень грамотности населения. Можно разделить число грамотных на общую численность населения, но это не лучший из показателей. Ведь ясно, что дети до 6 лет, некоторые категории инвалидов с детства, душевнобольных не могут наравне со здоровыми и достигшими школьного возраста людьми быть обучены грамоте. Из всего населения эти категории лиц правильнее исключить при построении относительного показателя грамотности. Второй принцип. При построении относительного статистического показателя сравниваемые исходные показатели могут различаться только одним атрибутом: или видом признака (при одинаковом объекте, периоде времени, плановом или фактическом характере показателей), или временем (при том же признаке, объекте и т.п.), или только фактическим, плановым или нормативным характером показателей (тот же объект, признак, время) и т.д. Нельзя сопоставлять показатели, различные по двум и более атрибутам. Третий принцип. Необходимо знать возможные границы существования относительного показателя. Например, как будет показано в 16 главе о вариации, относительные показатели вариации теряют смысл и не могут применяться в тех случаях, когда их знаменатели – средние значения признаков близки к нулю, потому что при стремлении знаменателя к нулю относительный показатель стремится к абсурдному бесконечному значению. Аналогично если исходные показатели в текущем и базисном периодах имеют разные знаки, то теряет смысл и не может применяться относительная величина динамики – темп роста. 17 РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ Имеются следующие данные по экономическим регионам Российской Федерации за 2000г. Исходные данные Таблица 1 Федеративные округа Территория, тыс.км2 Численность населения, млн.чел. Занятое население, млн.чел. Производство электроэнергии, млрд. кВт-час Всего В т.ч. городского 1. Центральный 650,7 36,7 29,1 17,1 195,8 2. Уральский 1788,9 12,6 10,1 5,7 128,7 3. Сибирский 5114,8 20,7 14,6 8,9 195,2 4. Дальневосточный 6216 7,1 5,4 3,3 38,8 5. Российская федерация 17075,4 144,8 105,6 64,5 877,8 1. Определить по каждому району и РФ. а). плотность населения; б). удельный вес городского и сельского населения; в). соотношение городского и сельского населения; г). производство электроэнергии на душу населении; д). долю занятого населения в общей численности населения; 2. Сравните рассчитанные показатели федеральных округов с показателями РФ. Для расчета плотности населения по федеральным округам и сравнения рассчитанных показателей с показателями РФ, составим Таблицу 2 и сделаем необходимые вычисления. 20 Удельный вес городского и сельского населения 79,3 80,2 70,5 76,1 72,9 20,7 19,8 29,5 23,9 27,1 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1. Ц е н тр а л ь н ы й 2. У р а л ь с ки й 3. С и б и р с ки й 4. Д а л ь н е в о с то ч н ы й 5. Р о с с и й с ка я ф е д е р а ц и я Сельское население Городское население Рис. 2р. Удельный вес городского и сельского населения Используя исходные данные, определим соотношение городского и сельского населения и составим Таблицу 4. Таблица 4. № Федеральные округа Численность населения, млн.чел. Соотношение городского населения к сельскому Отклонение соотношения городского населения к сельскому, % Всего В т.ч. городского В т.ч. сельского 1 2 3 4 5 6 1 Центральный 36,7 29,1 7,6 3,8 40,74 2 Уральский 12,6 10,1 2,5 4 48,14 3 Сибирский 20,7 14,6 6,1 2,4 -11,11 4 Дальневосточный 7,1 5,4 1,7 3,2 18,51 5 Российская федерация 144,8 105,6 39,2 2,7 0 21 Гр.3 / Гр.4 и полученный результат запишем в Гр.5. Для сравнения рассчитанных показателей с показателями РФ примем за 100% показатель соотношения городского населения к сельскому по РФ и сравним с показателями по федеральным округам: 100% / Гр.5, Стр.5 * Гр.5 Стр.1 – 100%, и полученный результат запишем в Гр.6, Стр.1. Аналогично произведем расчеты для остальных федеральных округов. Для наглядного сравнения построим диаграмму (Рис. 3р). Соотношение городского населения к сельскому 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Федеральные округа 1. Центральный 2. Уральский 3. Сибирский 4. Дальневосточный 5. Российская федерация Рис. 3р. Соотношение городского и сельского населения Следующим шагом определим производство электроэнергии на душу населения и составим Таблицу 5. Таблица 5 № Федеральные округа Численность населения, млн.чел. Производство электроэнергии, млрд. кВт-час Производство электроэнергии на душу населения, кВт-час Отклонение, кВт/час 1 2 3 4 5 1 Центральный 36,7 195,8 5335,1 -727,1 2 Уральский 12,6 128,7 10214,3 4152,1 3 Сибирский 20,7 195,2 9430 3367,8 4 Дальневосточный 7,1 38,8 5464,8 -597,4 5 Российская федерация 144,8 877,8 6062,2 0 22 Гр.3 / Гр.2 и полученный результат запишем в Гр.4. Для сравнения полученных показателей по РФ с показателями по федеральным округам, подсчитаем отклонение (кВт-час) по федеральным округам. Гр.4, Стр.1 – Гр.4, Стр.5 и полученный результат запишем в Гр.5, Стр.1. Аналогично произведем расчеты для остальных федеральных округов. Для наглядного сравнения построим диаграмму (Рис. 4р). Производство электроэнергии на душу населения, кВт-час 0,0 2000,0 4000,0 6000,0 8000,0 10000,0 12000,0 Федеральные округа к В т -ч а с 1. Центральный 2. Уральский 3. Сибирский 4. Дальневосточный 5. Российская федерация Рис. 4р. Производство электроэнергии на душу населения, кВт/час Из полученных данных определим, что наибольшее производство электроэнергии на душу населения приходится на Уральский федеральный округ (10214,3 кВт/час), за ним следуют Сибирский федеральный округ (9430 кВт/час), Дальневосточный федеральный округ (5464,8 кВт/час) и Центральный федеральный округ (5335,1 кВт/час). ИИ В] ат прика вид этавка фориз” сежис данные окно гешаз Эви № а 2-1 № О > ем сну жкч —_ м0 Габлице 1. Меходные о | с о © С | т . «Показатели 2000 | 2001 > [Заготовлепо кормов, тыс. топи з |Грубых кормов всего 1138 | 10283 4 Изных 5 Сосна 334,8 | 298,8 в Сенажа 3524 | 3649 т | Соломы 431 | 34456 з Кормовых корнеплодов. 19.9 20 э п [Таблица 1._Исходные данные 1 м т] 13] м] 15 15 | 18 1.№0__- Я Таблицы 2. Компьютерные засчеты А Е с о Е Е з н т з `Показатслы 2000 | Удельный | 2001 | Удельный всс, 96 вес. 86 ‘Заготовлено кормов, тыс. тонн. -з |Грубысс кормов — всего 11381 | 100 [|10283| 100 & | Изних: Сена 334.8 |-В5/83*100| 298,8 |-25/23*100 ъ Гозо 352 |-В6/83+100| 364.9 |-26/23*100 5 ГСоломы 4э1 |-В7/В3*100| 344.6 |-27/3ч100 `Кормовых корнеплодов 199 |-В8/83*100| 20 |-08/23*100 8 9 0 и 12] 13| 14 5 в. та ня] 9 м я! РЕ жч У и\ ие листа лист ГЕ ПТС Рис.2 25 26 Таблица с полученными итоговыми данными приведена на Рисунке 3. Рис.3 На рисунках 4, 5 и 6 представлено графическое изображение результатов расчета относительных показателей заготовки кормов в Ставропольском крае в 2000г. И 2001г. 334,8 352,4 431 19,9 298,8 364,9 344,6 20 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Ñåí à Ñåí àæà Ñî ëî ì û Êî ðì î âû õ êî ðí åï ë î ä î â 2000 2001 Рис.4. Динамика заготовленных кормов 27 Удельный вес в 2000г., % Сена 29% Сенажа 31% Соломы 38% Кормовых корнеплодов 2% Сена Сенажа Соломы Кормовых корнеплодов Рис.5.Удельный вес в 2000г., % Удельный вес в 2001г., % Сена 29% Сенажа 35% Соломы 34% Кормовых корнеплодов 2% Сена Сенажа Соломы Кормовых корнеплодов Рис.6. Удельный вес в 2001г., % На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что в 2001 году по сравнению с 2000 по ряду показателей наблюдается занижение значений, таких как сена, соломы, а значения сенажа и кормовых корнеплодов увеличились незначительно. 30 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Гусаров В.М. Теория статистики. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998 2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – 4-е изд.. -М.: Финансы и статистика, 2001 3. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: “Инфра — М”, 1998 4. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999 5. Регионы России / статистический сборник, том 2. — М.: 2001 г. 6. Теория статистики / Под редакцией проф. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 1996 7. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Иванова Ю.Н. – М.: ИНФРА-М, 1999 8. Социально-экономическое положение Ставропольского края: доклады Ставропольского краевого комитета статистики: http://www.stavropol.ru/srv/kraykomstat 9. Российский статистический ежегодник 2004г./Росстат, М. 2004г. 31 Доработка. 1. Наибольшая плотность населения в Центральном федеральном округе (56,4 чел/км2), за ним следуют Уральский (7 чел/км2) и Сибирский (4 чел/км2) федеральные округа и на последнем месте Дальневосточный федеральный округ (1,1 чел/км2). 2. Наибольший удельный вес городского населения в Уральском (80,2%) и Центральном федеральных округах (79,3%). В Дальневосточном федеральном округе он несколько ниже – 76,1%, а наименьший удельный вес городского населения в Сибирском федеральном округе (70,5%). 3. Наибольшее соотношение городского и сельского населения в Уральском (4) и Центральном федеральных округах (3,8). В Дальневосточном федеральном округе он ниже (3,2), а наименьшее соотношение городского и сельского населения в Сибирском федеральном округе (2,4). 4. Наибольшее производство электроэнергии на душу населения в Уральском (10214,3 кВт-час) и Сибирском федеральных округах (9430 кВт-час). Чуть ниже производство электроэнергии на душу населения в Дальневосточном (5464,8 кВт-час) и Центральном федеральных округах (5335,1 кВт-час). 5. Наибольшая доля занятого населения в общей численности населения в Центральном (46,6%) и Дальневосточном федеральных округах (46,5%). Немного ниже идет Уральский федеральный округ (45,2%) и на последнем месте Сибирский федеральный округ (43%).

Страница не найдена

Согласие на обработку персональных данных
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года свободно, своей волей и в своем интересе выражаю свое безусловное согласие на обработку моих персональных данных АНО ДПО «ИНСТИТУТ СОВРЕМЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ» (ОГРН 1143600000290, ИНН 3666999768), зарегистрированным в соответствии с законодательством РФ по адресу:
УЛ. КАРЛА МАРКСА, ДОМ 67, 394036 ВОРОНЕЖ ВОРОНЕЖСКАЯ ОБЛАСТЬ, Россия (далее по тексту — Оператор). Персональные данные — любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.
Настоящее Согласие выдано мною на обработку следующих персональных данных:
— Телефон.
Согласие дано Оператору для совершения следующих действий с моими персональными данными с использованием средств автоматизации и/или без использования таких средств: сбор, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, обезличивание, а также осуществление любых иных действий, предусмотренных действующим законодательством РФ как неавтоматизированными, так и автоматизированными способами.
Данное согласие дается Оператору для обработки моих персональных данных в следующих целях:
— предоставление мне услуг/работ;
— направление в мой адрес уведомлений, касающихся предоставляемых услуг/работ;
— подготовка и направление ответов на мои запросы;
— направление в мой адрес информации, в том числе рекламной, о мероприятиях/товарах/услугах/работах Оператора.
Настоящее согласие действует до момента его отзыва путем направления соответствующего уведомления на электронный адрес [email protected]. В случае отзыва мною согласия на обработку персональных данных Оператор вправе продолжить обработку персональных данных без моего согласия при наличии оснований, указанных в пунктах 2 – 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.06.2006 г.
Относительное значение
Что такое относительная стоимость?
Относительная стоимость — это метод определения стоимости актива, который учитывает стоимость аналогичных активов. Это контрастирует с абсолютной стоимостью, которая учитывает только внутреннюю стоимость актива и не сравнивает ее с другими активами. Отношение цены к прибыли (коэффициент P / E) — популярный метод оценки, который можно использовать для измерения относительной стоимости акций.
Ключевые выводы
Относительная стоимость — это оценка стоимости актива путем сравнения ее со стоимостью аналогичных активов.
Методы относительной стоимости позволяют инвесторам и аналитикам лучше сравнивать яблоки с яблоками по потенциальным инвестициям.
Один из основных недостатков использования относительной оценки заключается в том, что она может навешивать ярлыки на инвесторов, чтобы они выбирали лучшее среди плохих или посредственных, вместо того, чтобы искать где-то еще.
Понимание относительной стоимости
Ценностные инвесторы изучают финансовую отчетность конкурирующих компаний, прежде чем решить, куда вложить свои деньги.Они рассматривают соответствующие сноски, комментарии руководства и экономические данные, чтобы оценить стоимость акций по сравнению с аналогами.
Этапы относительной оценки могут включать:
Во-первых, определение сопоставимых активов и корпораций. В этих случаях может быть полезно просмотреть рыночную капитализацию и данные о доходах или продажах. Их цены на акции показывают, как рынок оценивает сопоставимые компании в любой момент времени.
Получение ценовых мультипликаторов из этих исходных цифр.Ценовые мультипликаторы могут включать в себя такие соотношения, как соотношение P / E или отношение цены к продажам (соотношение P / S).
Сравнение этих мультипликаторов по группе компаний-аналогов или конкурентов, чтобы определить, недооценены ли акции компании по сравнению с другими фирмами.
Преимущества относительной оценки
Инвесторы всегда должны выбирать среди инвестиций, которые действительно доступны в любой момент времени, и относительная оценка помогает им в этом. К 2019 году можно было легко оглянуться на цены на большинство U.Акции С. в 2009 году и понимают, что они были недооценены. Однако сегодня это не помогает выбирать более выгодные вложения. Вот где проявляется такой метод относительной оценки, как отношение капитализации фондового рынка к ВВП. Всемирный банк ведет данные о капитализации фондового рынка в процентах от ВВП для многих стран за несколько десятилетий. Поскольку в 2019 году акции США были близки к рекордным высотам с точки зрения капитализации фондового рынка в процентах от ВВП, акции в большинстве других стран были относительно недорого.
Инвесторы всегда должны выбирать среди инвестиций, которые фактически доступны в любой момент времени, и относительная оценка помогает им в этом.
Критика относительной оценки
Основной недостаток относительной оценки заключается в том, что она может обрекать инвесторов на то, чтобы извлечь максимальную пользу из плохой ситуации. Когда относительная оценка ограничена одним классом активов, она может немного больше, чем уменьшить убытки в экстремальных обстоятельствах. Например, инвестиционные фонды в целом преуспели намного лучше, чем S&P 500 во время медвежьего рынка 2000–2002 годов.К сожалению, большинство из них все же потеряли деньги.
Относительная оценка по сравнению с внутренней оценкой
Относительная оценка — один из двух важных методов определения денежной оценки компании; другой — внутренняя оценка. Инвесторы могут быть знакомы с методом дисконтированных денежных потоков (DCF) для определения внутренней стоимости компании. В то время как относительная оценка включает множество мультипликаторов, модель DCF использует прогнозы будущих свободных денежных потоков компании и дисконтирует их.Это достигается за счет использования требуемой годовой ставки. В конце концов, аналитик придет к оценке приведенной стоимости, которую затем можно использовать для оценки инвестиционного потенциала. Если значение DCF выше, чем стоимость инвестиций, возможность может быть хорошей.
Пример относительного значения
Рассмотрим следующую таблицу финансовой информации, сравнивающую Microsoft с другими технологическими компаниями.
Компания
Рыночная капитализация (в миллионах)
Чистая прибыль (в миллионах)
Отношение цены к прибыли (PE)
Microsoft
666 долларов.154
$ 22,113
30,5
Oracle
197 500 долл. США
$ 9.913
20,5
VMware
52,420 долл. США
1,186
46,8
Основываясь на приведенных выше результатах анализа относительной стоимости, Microsoft переоценена по сравнению с Oracle.Однако Microsoft также недооценена по сравнению с VMware.
Проверка теории структур ценностей Шварца с помощью компьютеризированных парных сравнений
Об относительной важности личных ценностей 17
Майдеу-Оливарес А. и Браун А. (2010). Моделирование ответа элемента парного сравнения и данных ранжирования
. Многомерное поведенческое исследование, 45, 935-974. DOI: 10.1080 / 00273171.2010.531231
Оиси, С., Diener, E., Suh, E., & Lucas, R.E. (1999). Ценность модератора в субъективном благополучии.
Journal of Personality, 67, 157-184. DOI: 10.1111 / 1467-6494.00051
Оиши, С., Хан, Дж., Шиммак, У., Радхакришан, П., Дзокото, В., и Ахади, С. (2005). Измерение значений
значений в разных культурах: подход попарного сравнения. Журнал исследований
личности, 39, 299-305. DOI: 10.1016 / j.jrp.2004.08.001
Оиши, С., Шиммак, У., Динер Э. и Сух Э. М. (1998). Измерение ценностей
и
индивидуализм-коллективизм. Бюллетень личности и социальной психологии, 24, 1177-1189. DOI:
10.1177 / 01461672982411005
Пакизех, А., Гебауэр, Дж. Э. и Майо, Г. Р. (2007). Основные человеческие ценности: Межценностная структура в памяти
. Журнал экспериментальной социальной психологии, 43, 458-465. DOI: 10.1016 / j.jesp.2006.04.007
Рокич, М. (1973). Природа человеческих ценностей. Нью-Йорк: Свободная пресса.
Schwartz, S.H. (1992). Универсалии в содержании и структуре ценностей: теоретические достижения и
эмпирических тестов в 20 странах. В М. Занна (ред.), Достижения экспериментальной социальной психологии
(Том 25, стр. 1-65). Нью-Йорк: Academic Press. DOI: 10.1016 / S0065-2601 (08) 60281-6
Schwartz, S.H. (2005). Человеческие ценности. Европейский социальный обзор образования
Нетто. http://essedunet.nsd.uib.no/cms/topics/1/, дата обращения 08.03.2012.
Шварц, С.Х., и Бильски В. (1987). К универсальной психологической структуре человеческих ценностей.
Журнал личности и социальной психологии, 53, 550-562. DOI: 10.1037 / 0022-3514.53.3.550
Schwartz, S.H., Melech, G., Lehmann, A., Burgess, S., Harris, M., & Owen, V. (2001). Расширение межкультурной валидности теории основных человеческих ценностей
с помощью другого метода измерения.
Журнал кросс-культурной психологии, 32, 519-542. DOI: 10.1177 / 0022022101032005001
Schwartz, S.Х. и Сагив Л. (1995). Выявление культурных особенностей в содержании и структуре
ценностей. Журнал кросс-культурной психологии, 26, 92–116. DOI: 10.1177 / 0022022195261007
Thurstone, L.L. (1927). Метод парных сравнений по социальным ценностям. Журнал
Аномальная и социальная психология, 21, 384-400. doi: 10.1037 / h0065439
Относительная оценка — обзор, типы и пример
Что такое модели относительной оценки?
Относительные модели оценки используются для оценки компаний Методы оценки При оценке компании как непрерывно действующей используются три основных метода оценки: DCF-анализ, сопоставимые компании и прецедент путем сравнения их с другими предприятиями на основе определенных показателей, таких как EV / RevenueEnterprise Value Множитель стоимости предприятия (EV) к выручке — это метрика оценки, используемая для оценки бизнеса путем деления стоимости предприятия (собственный капитал плюс долг минус денежные средства), коэффициентов EV / EBITDA и P / E.Логика состоит в том, что если аналогичные компании имеют 10-кратную прибыль, то оцениваемая компания также должна в 10 раз превышать ее прибыль. В этом руководстве будут представлены подробные примеры того, как выполнять анализ относительной оценки.
Типы моделей относительной оценки
Существует два распространенных типа моделей относительной оценки: анализ сопоставимых компаний и анализ предшествующих транзакций. Ниже приводится подробное объяснение каждого метода:
# 1 Сопоставимый анализ компании
Сопоставимый анализ компанииСравнительный анализ компанииКак проводить сопоставимый анализ компании.Это руководство показывает вам шаг за шагом, как построить сопоставимый анализ компании («Comps»), включает бесплатный шаблон и множество примеров. Comps — это методология относительной оценки, которая рассматривает коэффициенты аналогичных публичных компаний и использует их для определения стоимости другого бизнеса, или «Comps» для краткости, обычно используется для оценки фирм путем сравнения их с публично торгуемыми компаниями с аналогичными бизнес-операциями. Аналитик сравнит текущую цену акций публичной компании с некоторым показателем, например, ее прибылью, чтобы получить коэффициент P / E. Коэффициент ценовой прибыли. Коэффициент ценовой прибыли (P / E Ratio) — это соотношение между ценой акций компании и прибылью на акцию.Это дает инвесторам лучшее представление о стоимости компании. P / E показывает ожидания рынка и представляет собой цену, которую вы должны заплатить за единицу текущей (или будущей) прибыли. Затем он будет использовать это соотношение для оценки стоимости компании, которую пытается определить.
Преимущества Comps в том, что они всегда актуальны, а финансовую информацию по публичным компаниям легко найти.
# 2 Анализ прецедентных транзакций
Прецедентные транзакции Анализ прецедентных транзакций Анализ предшествующих транзакций — это метод оценки компании, при котором прошлые сделки M&A используются для оценки сопоставимого бизнеса сегодня.Этот метод оценки, обычно называемый «прецедентами», используется для оценки всего бизнеса в рамках слияния / поглощения, обычно подготавливаемого аналитиками, или, для краткости, «прецеденты», представляет собой метод оценки компаний путем изучения исторических транзакций, в которых были куплены или проданы целые компании (слияния и поглощения Процесс слияния и поглощения слияний и поглощений Это руководство проведет вас через все этапы процесса слияния и поглощения. Узнайте, как совершаются слияния и поглощения и сделки. В этом руководстве мы опишем процесс приобретения от начала до конца , различные типы покупателей (стратегические vs.финансовые покупки), важность синергии и транзакционные издержки). Эти транзакции показывают, сколько инвестор был готов заплатить за всю компанию. Прецеденты также используют коэффициенты, такие как EV / EBTIDAEV / EBITDAEV / EBITDA используется при оценке для сравнения стоимости аналогичных предприятий путем оценки их стоимости предприятия (EV) к мультипликатору EBITDA относительно среднего. В этом руководстве мы разделим множитель EV / EBTIDA на его различные компоненты и шаг за шагом расскажем, как его рассчитать.
Прецеденты полезны для оценки всего бизнеса (включая премию за поглощение Премиум за поглощение Премия за поглощение — это разница между рыночной стоимостью (или оценочной стоимостью) компании и фактической ценой ее приобретения. Или контрольной премией), но могут быстро исчезнуть даты, и информацию может быть трудно найти.
Пример относительной оценки
Ниже приведен пример модели относительной оценки из продвинутого курса CFI по финансовому моделированию на Amazon.В ходе курса мы используем Amazon в качестве примера для выполнения анализа суммы частей (SOTP). Оценка суммы частей (SOTP) Оценка суммы частей (SOTP) — это подход к оценке фирмы путем отдельной оценки стоимости каждой из них. бизнес-сегмент или дочернюю компанию и добавление их для повышения ценности интернет-магазина.
Как видно на скриншоте, бизнес Amazon разделен на несколько различных сегментов: собственные продажи (1P), сторонние продажи (3P), реклама, облачные вычисления и подписка.Для каждого из этих сегментов используются различные публичные компании для сбора торговых мультипликаторов, таких как EV / выручка и EV / EBITDA. Эти торговые мультипликаторы затем применяются к выручке Amazon, а EBITDAEBITDAEBITDA или прибыль до вычета процентов, налогов, амортизации и амортизации — это прибыль компании до того, как будет произведен какой-либо из этих чистых вычетов. EBITDA фокусируется на операционных решениях бизнеса, потому что он смотрит на прибыльность бизнеса от основных операций до влияния структуры капитала.Формула, примеры цифр для определения стоимости всего бизнеса.
Внутренняя стоимость по сравнению с моделями относительной оценки
В то время как модели относительной оценки стремятся оценить бизнес компаний по сравнению с другими компаниями, внутренняя оценка Внутренняя стоимость Внутренняя стоимость бизнеса (или любой инвестиционной ценной бумаги) представляет собой приведенную стоимость всего ожидаемого будущего денежные потоки, дисконтированные с использованием соответствующей ставки дисконтирования. В отличие от относительных форм оценки, в которых рассматриваются сопоставимые компании, внутренняя оценка рассматривает только внутреннюю ценность бизнеса как таковую.модели стремятся оценить бизнес, глядя только на компанию как таковую.
Наиболее распространенный метод внутренней оценки — это анализ дисконтированного денежного потока (DCF) Формула дисконтированного денежного потока DCF В этой статье формула DCF разбивается на простые термины с примерами и видео с расчетами. Научитесь определять стоимость бизнеса., Который рассчитывает чистую приведенную стоимость (ЧПС). Чистую приведенную стоимость (ЧПС). Чистую приведенную стоимость (ЧПС) — это стоимость всех будущих денежных потоков (положительных и отрицательных) в течение всего срока службы. вложения со скидкой до настоящего времени.Анализ NPV — это форма внутренней оценки, которая широко используется в финансах и бухгалтерском учете для определения стоимости бизнеса, инвестиционной безопасности, будущего денежного потока компании. Денежный поток. Денежный поток (CF) — это увеличение или уменьшение денежной суммы бизнеса. , учреждение или частное лицо. В финансах этот термин используется для описания суммы денежных средств (валюты), которые генерируются или потребляются в определенный период времени. Есть много типов CF.
Преимущества модели DCF заключаются в том, что она включает много деталей о бизнесе компании и не заботится о том, как работают другие компании.Недостатки состоят в том, что требуется много предположений, а стоимость компании очень чувствительна к изменениям некоторых из этих ключевых предположений.
Чтобы узнать больше, посетите различные курсы CFI по финансовому моделированию.
Дополнительные ресурсы
Благодарим вас за то, что вы прочитали это руководство по моделям относительной оценки. CFI является официальным поставщиком сертификата финансового моделирования и оценки (FMVA) ®FMVA® Certification Присоединяйтесь к более чем 850 000 студентов, которые работают в таких компаниях, как Amazon, J.П. Морган и обозначение Ferrari, призванное превратить любого в финансового аналитика мирового уровня. Чтобы узнать больше, вам будут полезны следующие дополнительные ресурсы:
Скорректированная приведенная стоимость (APV) Скорректированная приведенная стоимость (APV) Скорректированная приведенная стоимость (APV) проекта рассчитывается как его чистая приведенная стоимость плюс текущая стоимость части долгового финансирования. эффекты.
Внутренняя стоимость Внутренняя стоимость Внутренняя стоимость бизнеса (или любой инвестиционной ценной бумаги) представляет собой приведенную стоимость всех ожидаемых будущих денежных потоков, дисконтированных с использованием соответствующей ставки дисконтирования.В отличие от относительных форм оценки, в которых рассматриваются сопоставимые компании, внутренняя оценка рассматривает только внутреннюю ценность бизнеса как таковую.
Модель ежемесячного прогноза денежного потока Модель месячного прогноза денежного потока В модели скользящего ежемесячного прогноза денежного потока количество периодов в прогнозе остается постоянным (например, 12 месяцев, 18 месяцев и т. Д.).
Полное руководство по денежным потокам (EBITDA, CF, FCF, FCFE, FCFF) Полное руководство по денежным потокам (EBITDA, CF, FCF, FCFE, FCFF) Это полное руководство по денежным потокам для понимания различий между EBITDA и денежным потоком от операций (CF), свободного денежного потока (FCF), безрычагового свободного денежного потока или свободного денежного потока в фирму (FCFF).Изучите формулу для расчета каждого и получите их из отчета о прибылях и убытках, баланса или отчета о движении денежных средств.
Проектирование решетчатых конструкций с использованием метода сопоставления локальной относительной плотности | Китайский журнал машиностроения
Формулировка метода LRDM
Вычислительные затраты могут быть дополнительно уменьшены с помощью предлагаемых нами схем. Во-первых, кажется разумным предположить, что относительный диаметр поперечного сечения стойки должен зависеть от местных относительных плотностей.Местные относительные плотности относятся к элементам плотности, которые расположены в пределах круга радиусом R , имеющего центр в средней точке стойки. Во-вторых, можно уменьшить количество FEM, используя процесс генерации сетки в Разделе 2. В-третьих, представлена улучшенная стратегия весовой функции расстояния для сокращения времени вычислений. Условия, принятые для методов RDM и LRDM, показаны на рис. 2a, b соответственно. RDM использует относительные плотности оптимизации топологии и глобальной сетки FEM.LRDM использует локальные относительные плотности, имеющие ненулевое значение, и локальную сетку FEM. Локальная сетка FEM относится к сетке, расположенной в оптимизированной области результата оптимизации топологии.
Рисунок 2
Иллюстрация двух различных методов сопоставления: метод RDM ; b Метод LRDM
Ключевым процессом в методе RDM является вычисление расстояния всех элементов относительной плотности от каждого линейного сегмента в сетке FEM. Метод RDM требует значительного количества вычислительных ресурсов из-за его экспоненциальной временной сложности.Кроме того, он реализует три условия оценки для определения, какой элемент относительной плотности находится на кратчайшем расстоянии от двух конечных точек или педалей каждого линейного сегмента, как показано на рисунке 2a. Эффективность алгоритма невысока для элементарной ячейки в несколько миллиметров. Чтобы устранить эти недостатки, можно предпринять три шага для повышения эффективности алгоритма RDM. Во-первых, локальные относительные плотности используются вместо глобальных. Во-вторых, мы можем уменьшить количество сеток с локальной сеткой в оптимизированной области.{m} {\ rho_ {i} \ omega (r_ {ij})}}} {m}, $$
(4)
, где Ar _j — относительная площадь поперечного сечения стойки, ρ _i — относительная плотность, ω — весовая функция, м — количество элементы в пределах радиуса R и r _ij — это расстояние элемента i от стойки j .Преимущество новой формулы состоит в том, что она может снизить вычислительные затраты, понесенные за счет уменьшения количества элементов относительной плотности, которые находятся далеко от стойки во время процесса отображения. Кроме того, предлагается также общая весовая функция, и ее формула приведена в формуле. (5):
$$ \ omega (r_ {ij}) = \ exp (- kr_ {ij}). $$
(5)
Чтобы диаметр стойки не был ни слишком большим, ни слишком маленьким, для относительной площади поперечного сечения устанавливается более низкое значение min ( Ar ) и максимальное значение max ( Ar ) = 1 для относительной площади поперечного сечения. процесс картирования.Поэтому масштабирование и регулировку стойки можно выполнить согласно [23]:
$$ A {\ text {r}} _ {j} = \ left [{\ frac {{1 — {\ text {min }} (\ varvec {Ar})}} {{\ hbox {max} (\ varvec {Ar}) {- \ text {min}} (\ varvec {Ar})}}} \ right] \ times [Ar_ {j} — \ hbox {max} (\ varvec {Ar})] + 1. $$
(6)
Следующим шагом является вычисление коэффициента масштабирования между относительной площадью поперечного сечения и фактической площадью поперечного сечения каждой стойки для решетчатых структур.Однако это не гарантирует прочности созданных решетчатых структур, поскольку метод RDM использует ограничение фиксированного объема. Кроме того, прочность решетчатых структур определяется их относительной плотностью. Следовательно, может потребоваться соответствующая относительная плотность, чтобы гарантировать, что модуль упругости созданной решетчатой структуры эквивалентен соответствующим упругим константам оптимизации топологии. Согласно модели Гибсона – Эшби [28], модуль упругости имеет полиномиальную зависимость от относительной плотности.{2} + \ cdots, $$
(7)
, где C ( i = 0, 1, 2, …) — постоянные симметричные матрицы, которые могут быть определены с использованием метода анализа конечных элементов. Закон масштабирования для ячеистой структуры решетки может быть сформулирован на основе результатов моделирования методом МКЭ в зависимости от плотности. Основываясь на границах Хашина – Штрикмана, допустимый диапазон относительной плотности составляет от 0,41 до 0,76 для структур с двумерной решеткой [29].{2}, $$
(9)
, где \ (c_ {0} \) — числовая константа, близкая к единице, d _min — диаметр стойки, l — длина стойки, и Ar _min — нижнее значение фактической площади поперечного сечения. Следовательно, масштабный коэффициент Sf может быть вычислен для определения подходящих значений для площадей поперечного сечения всех стоек. Значения Ar затем масштабируются соответствующим образом:
$$ {Sf} = \ frac {{Ar _ {\ min}}} {{\ text {min} (\ varvec {Ar})}}, $ $
(10)
$$ \ varvec {Ar} = Sf \ cdot \ varvec {Ar}.$
(11)
Используя уравнения. Согласно формулам (4) — (11), решетчатые структуры могут быть созданы, и структурная прочность полученной конструкции может быть гарантирована на основе эквивалентного модуля упругости решетчатых структур. Общий процесс предлагаемого метода LRDM представлен на рисунке 3.
Рисунок 3
Основное различие между RDM и LRDM заключается в том, что процесс RDM начинается с двух входов: информации из оптимизации топологии и грубого FEM, в то время как процесс LRDM начинается только с одного входа: оптимизации топологии.Во-вторых, ключевые принципы RDM и LRDM существенно различаются. Метод RDM зависит от относительной плотности всех элементов и всех FEM в расчетной области, в то время как метод LRDM требует только относительных плотностей локальных элементов и локальных FEM. В-третьих, для расчета относительной площади стойки в каждом методе используются разные формулы. Средневзвешенное значение используется в методе RDM, а среднее геометрическое используется в LRDM. Кроме того, формулы, используемые для вычисления масштабного коэффициента Ar и вектора min ( Ar ), также различаются.
Проверка метода LRDM
Для проверки гипотезы метода LRDM, а также для рассмотрения влияния константы k и расстояния r _ij на весовую функцию в уравнении. В (5) рассматривается балка без опоры. Структура пучка аналогична таковой в [5]. [29]. Расчетная область дискретизируется с использованием элементов 80 × 20, объемная доля составляет 0,35, а свойства балки показаны в таблице 1 (случай 1).Во всех случаях в этой статье в процессе оптимизации используется коэффициент штрафа, равный 3. Две двумерные решетчатые структуры генерируются методом RDM и методом LRDM с использованием информации об относительной плотности, полученной из побочных продуктов оптимизации топологии. В обоих методах используются один и тот же тип элементарной ячейки и размер элементарной ячейки. Влияние различных констант k и расстояния r _ij на весовую функцию показано на рисунке 4a. Как показано на рисунке, увеличение r _ij приводит к уменьшению весовой функции ω ( r _ij) до тех пор, пока не будет достигнуто нулевое значение для данной другой постоянной к ( к = 0.2, 0,3, 0,4, 0,6, 0,8 и 1,0). Тенденции на этих кривых показывают, что относительная площадь поперечного сечения стойки не влияет на элементы относительной плотности, которые находятся за пределами определенного расстояния от стойки. Его результат также показан на рисунке 4b. Было обнаружено, что увеличение радиуса R приводит к уменьшению смещения вершины до достижения конечного установившегося значения; однако соответствующее время решения было существенно увеличено. Поэтому разумно полагаться на вклад локальных элементов относительной плотности.
Рисунок 4
Проверка гипотезы метода LRDM: — кривые весовой функции ; b взаимосвязь между смещением наконечника и временем решения для различных радиусов R
Чтобы точно проверить время решения методов RDM и LRDM, один и тот же тип элементарной ячейки используется для создания структур двумерной решетки. Второй случай (табл. 1) аналогичен случаю в [5]. [23], который представляет собой консольную балку, нагруженную в середине правого наконечника с использованием тех же результатов оптимизации топологии.Решетчатые структуры генерируются методом RDM с нижним значением относительного поперечного сечения 0,01, размер элемента 2,5 мм × 2,5 мм. В то время как метод LRDM использует тот же тип элементарной ячейки, R = 6,5 мм и k = 1,0.
Время решения для метода RDM составляет 30 с для создания структуры решетки и только 11 с для создания структуры решетки с использованием метода LRDM. Метод RDM требует больше времени для расчета расстояния всех элементов относительной плотности от каждой стойки в FEM.Что касается метода LRDM, он рассчитывает только некоторые элементы относительной плотности, которые находятся в диапазоне круга радиусом 6,5 мм с центром в средней точке стойки. Метод RDM дает наименьшее смещение наконечника 0,635 мм. Результат метода LRDM имел смещение 0,613 мм, что всего на 3,5% меньше, чем полученное с помощью метода RDM. Результаты показывают, что метод LRDM более эффективен с точки зрения вычислительных затрат по сравнению с методом RDM при почти такой же прочности конструкции.Здесь мы отмечаем, что наш метод не только применим к глобальному МКЭ, но также подходит для локального МКЭ.
Для проверки точности вычислений и сходимости методов RDM и LRDM генерируются три элемента разных размеров с использованием RDM и LRDM и одного и того же результата оптимизации топологии. Существует два типа элементарных ячеек с установленным размером L 1 мм × 1 мм, 2 мм × 2 мм, 3 мм × 3 мм и 1 мм, 2 мм и 3 мм соответственно. Обычная треугольная элементарная ячейка выбрана для сравнения между методами RDM и LRDM, поскольку она удобна для управления размером элементарной ячейки.Используется двухмерная консольная балка, а область проектирования разбивается на элементы размером 80 × 20. На рисунке 5 показана структура решетки, созданная с использованием методов RDM и LRDM для R = 3 L . Результаты точности вычислений и сходимости методов RDM и LRDM приведены в Таблице 2.
Рисунок 5
Структуры решеток, сгенерированные с различными размерами элементарных ячеек с использованием методов RDM и LRDM
Таблица 2 Результаты тестирования точности вычислений и сходимости для методов RDM и LRDM
Таблица 2 показывает, что средняя точность вычислений RDM равна 2.На 05% выше, чем у LRDM. Одна из возможных причин заключается в том, что общий объем созданной решетчатой структуры должен соответствовать ограничению объема в методе RDM. Среднее число итераций для RDM на 43,62% выше, чем для LRDM. Основная причина этого — использование информации о локальной относительной плотности и треугольной сетки.
Решено: Структура заданий: относительная стоимость различных заданий в отдельности …
Структура заданий: относительная стоимость различных заданий Вакансии
Наряду с рыночными силами и принципами справедливости, организации рассматривают относительный вклад каждой должности влияют на общую производительность организации.В целом создание организацией структуры оплаты труда требует, чтобы организация разрабатывает внутреннюю структуру, показывающую относительную вклад его различных работ.
Первый шаг к разработке структуры оплаты труда — работа оценка для измерения относительной стоимости организации рабочие места, используя компенсируемые факторы, такие как опыт, образование и сложность. Структуры оплаты обычно включают сотрудников, почасовая оплата, сдельная оплата или заработная плата. Под стать каким сотрудникам заработать на сопоставимых должностях на рынке, организация может использовать данные опроса или регрессионный анализ для определения точек для оплаты политическая линия.Уровни заработной платы устанавливаются для наборов должностей, на которых аналогичная ценность или содержание. В рамках этих классов заработной платы диапазон оплаты составляет включены минимальные, максимальные и средние выплаты для сотрудников выполняя определенную работу. Наконец, организация может доплачивать сотрудников, чтобы отразить различия в условиях труда или труда рынки, такие как работа в ночную смену или работа в дорогостоящих область.
Прочтите приведенный ниже пример и ответьте на вопросы, которые следить.
Салли Конрой, менеджер по персоналу Valley Ranch Cosmetics, недавно провела всесторонний анализ структуры оплаты труда в ее организация.Она и ее сотрудники провели оценку работы по всем должностей и классифицировал каждую позицию по компенсируемым факторам. В Самая большая проблема, которая выяснилась в результате анализа что продавцам сейчас платят вдвое больше, чем сотрудников логистики, несмотря на одинаковые оценки в баллах. После расследуя, Салли обнаружила, что удержание продавцов было большая проблема в прошлом, и поэтому зарплаты были увеличены. В Кроме того, руководство считает рост продаж главным цель организации; контроль затрат, ответственность логистический персонал, хоть и важен, но второстепенен в сознании руководители.Выбор Салли Фейс призван подчеркнуть внешние сравнения, и в этом случае структура нуждается в небольшом корректировки, или чтобы подчеркнуть внутренние сравнения, которые призывать к увеличению оплаты логистики или снижению продаж платить.
1-Какое наиболее вероятное последствие подчеркивания внутренняя оценка?
A-Sales увеличится
B-продавцам будут платить ниже рыночной ставки
C-Статус-кво будет сохранен
2. Что было бы недостатком подчеркивания внешнего оценка?
A-Будет сложно заставить продавцов сменить логистика
Сотрудники B-Logistics расстроятся и покинут организацию
C-Logistics повысит свою производительность
3.Какова наиболее вероятная причина того, что специалисты по логистике платят меньше за аналогичную работу, чем продавцам?
сотрудников A-Logistics являются расходами для компании, а не выручка
B-Основатель компании был настроен против логистики
C-Низкая производительность отдела логистики
4. В чем преимущество подчеркивания внутренних оценка?
Удовлетворенность клиентов улучшилась бы
Специалисты B-Logistics будут вынуждены выполнять
Специалисты C-Logistics, вероятно, почувствуют, что они с более справедливым отношением
5.При прочих равных, какая из этих позиций должна платить больше?
А-позиции, второстепенные по отношению к миссии
B-позиции, которые имеют ключевое значение для целей организации
C-должности с меньшим количеством баллов оценки работы
Исследования механических свойств решетчатых структур с различными значениями относительной плотности, изготовленных из 316L методом селективной лазерной плавки (SLM) [v1]
Препринт Статья Версия 1 Сохранилось в Portico Эта версия не рецензировалась
Версия 1 : Получено: 5 мая 2020 г. / Утверждено: 7 мая 2020 г. / Онлайн: 7 мая 2020 г. (08:45:00 CEST)
Также существует рецензируемая статья этого препринта.
Płatek, P .; Sienkiewicz, J .; Janiszewski, J .; Цзян Ф. Исследования механических свойств решетчатых структур с различными значениями относительной плотности, изготовленных из 316L методом селективной лазерной плавки (SLM). Материалы 2020 , 13 , 2204. Płatek, P .; Sienkiewicz, J .; Janiszewski, J .; Цзян Ф. Исследования механических свойств решетчатых структур с различными значениями относительной плотности, изготовленных из 316L методом селективной лазерной плавки (SLM).Материалы 2020, 13, 2204. Копировать
Ссылка на журнал: Материалы 2020, 13, 2204
DOI: 10.3390 / ma13092204
Цитируйте как:
Płatek, P .; Sienkiewicz, J .; Janiszewski, J .; Цзян Ф. Исследования механических свойств решетчатых структур с различными значениями относительной плотности, изготовленных из 316L методом селективной лазерной плавки (SLM). Материалы 2020 , 13 , 2204. Płatek, P .; Sienkiewicz, J .; Janiszewski, J .; Цзян Ф. Исследования механических свойств решетчатых структур с различными значениями относительной плотности, изготовленных из 316L методом селективной лазерной плавки (SLM).Материалы 2020, 13, 2204. Копировать
ОТМЕНИТЬ КОПИРОВАТЬ ДЕТАЛИ ЦИТАТЫ
Абстрактный
Разработаны и успешно изготовлены девять вариантов регулярных решетчатых структур с различной относительной плотностью. Изготовленные конструкции прошли геометрический контроль качества и дана оценка технологичности реализованной технологии селективного лазерного плавления SLM. Установлено, что размеры изготовленных стоек решетки отличаются от размеров проектируемых стоек.Эти отклонения зависят от направления геометрической оценки. Кроме того, микроструктуры и фазовые составы полученных структур были охарактеризованы и сравнены с микроструктурами из нержавеющей стали 316L, производимой традиционным способом. Анализ микроструктуры и рентгенограммы показали единственную аустенитную фазу в образцах SLM. Наблюдалось как некоторое уширение, так и смещение пиков аустенита из-за остаточных напряжений и кристаллографической текстуры, вызванной процессом SLM.Кроме того, было определено механическое поведение материала решетчатой структуры. Было продемонстрировано, что как при квазистатических, так и при динамических испытаниях, в решетчатых структурах с высокой относительной плотностью преобладает растяжение, тогда как в структурах с низкой относительной плотностью преобладает изгиб. Кроме того, была определена линейная зависимость между поглощением энергии и относительной плотностью в условиях динамического нагружения.
Тематические области
решетчатые конструкции; производство добавок; селективное лазерное плавление; сплавление в порошковой постели; поглощение энергии; динамическое сжатие; ударопрочность
Это статья в открытом доступе, распространяемая под лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.
Комментарии (0)
Мы приветствуем комментарии и отзывы широкого круга читателей. См. Критерии для комментариев и наше заявление о разнообразии.

что это?
Добавьте запись об этом обзоре в Publons, чтобы отслеживать и демонстрировать свой опыт рецензирования в мировых журналах.
×
Значения относительные, а не абсолютные
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | следующий ≫
Ценности могут быть универсальными, культурными и индивидуальными.На Западе, например, есть много индивидуальных симпатий и антипатий. На самом деле детей учат развивать их в очень раннем возрасте. Мать спрашивает: «Что ты хочешь на тосте? Хочешь меда или коричневого сахара? » С самого детства вас спрашивают: «Чего вы хотите? Этот или тот?» Таким образом, вас научили проявлять способность выбирать. В Индии этого не делают. Вам предложат чай с молоком и сахаром уже в нем. Здесь нет выбора, тогда как на Западе вас не только спрашивают, что вы хотите от этого, но и хотите ли вы чая, кофе или чего-то еще.
Все наши решения основаны на личных симпатиях и антипатиях, которые здесь не касаются. Нас беспокоит тот факт, что существует общая структура, универсальная структура, в которой, например, никто не хочет, чтобы его ограбили. Независимо от того, является ли человек соплеменником, живущим в отдаленной пустыне, или горожанином, живущим в сложном обществе, это одно и то же. Человек может идти по улице в Дели или человек может идти по лесу; но они оба не хотят, чтобы их ранили или ограбили.Никто не говорит: «Поскольку Нью-Йорк — такой замечательный город, я хочу, чтобы меня там ограбили». Никто не хочет никуда грабить.
Следовательно, существует структура, которую мы все обычно ощущаем, структура, которая уже существует. Это универсальная структура, которая уже есть моральная структура. Слово дхарма относится к этой структуре, этому порядку, который включает экологический порядок. Эта дхарма известна мне, вам и всем остальным.
Деньги, власть, имя и влияние — не универсальные ценности. Вы можете искать деньги как форму безопасности и быть готовыми уничтожить за это свое имя. Также будет другой человек, готовый отказаться от своих денег ради власти, имени или влияния. Хотя обычно ищут имя, влияние, деньги и власть, они не универсальны.
Значения не абсолютные
С другой стороны, симпатия, любовь и сострадание — универсальные ценности, что не означает, что они абсолютны.Ценности никогда не бывают абсолютными; они всегда относительны, хотя могут быть универсальными. Дело в том, что нельзя идти против универсальных ценностей, преследуя индивидуальные или культурные ценности. Например, пока ваше стремление к деньгам соответствует универсальным ценностям, вы живете жизнью дхармы, , тогда как если ваше стремление, будь то денежная власть или удовольствие, вступает в конфликт с универсальными ценностями, тогда существует адхарма.

РубрикаРазное

Компания	Рыночная капитализация (в миллионах)	Чистая прибыль (в миллионах)	Отношение цены к прибыли (PE)
Microsoft	666 долларов.154	$ 22,113	30,5
Oracle	197 500 долл. США	$ 9.913	20,5
VMware	52,420 долл. США	1,186	46,8

Относительные величины структуры: Задача №19. Определение относительных показателей структуры и координации

Задача №19. Определение относительных показателей структуры и координации

Решение:

Относительные величины.

Относительные показатели структуры и координации

Задача

Относительные показатели структуры

Относительные показатели координации

Организация государственной статистики в Российской Федерации

Абсолютные и относительные величины в статистике

14. Относительные величины структуры, координации, интенсивности и сравнения.

Абсолютные и относительные показатели в исследовании социально-экономических явлений — конспект — Статистика

Страница не найдена

Относительное значение

Что такое относительная стоимость?

Ключевые выводы

Понимание относительной стоимости

Преимущества относительной оценки

Критика относительной оценки

Относительная оценка по сравнению с внутренней оценкой

Пример относительного значения

Проверка теории структур ценностей Шварца с помощью компьютеризированных парных сравнений

Относительная оценка — обзор, типы и пример

Что такое модели относительной оценки?

Типы моделей относительной оценки

# 1 Сопоставимый анализ компании

# 2 Анализ прецедентных транзакций

Пример относительной оценки

Внутренняя стоимость по сравнению с моделями относительной оценки

Дополнительные ресурсы

Проектирование решетчатых конструкций с использованием метода сопоставления локальной относительной плотности | Китайский журнал машиностроения

Формулировка метода LRDM

Проверка метода LRDM

Решено: Структура заданий: относительная стоимость различных заданий в отдельности …

Цитируйте как:

Абстрактный

Тематические области

Комментарии (0)

что это?

Значения относительные, а не абсолютные

Значения не абсолютные

Добавить комментарий Отменить ответ