В зависимости от особенностей исследуемого объекта статистическая методология может быть относительно более сложной или относительно более простой. Так как мясной рынок - сложный по своей структуре объект исследования, то совокупность применяемых методов его изучения разнообразна.

Для всестороннего экономико-статистического анализа мясного рынка должна быть применена следующая система методов статистического исследования [28]:

• 1    Статистическое наблюдение как I этап статистического исследования мясного рынка. На этом этапе формируются исходная статистическая информация, непосредственно относящаяся к мясному рынку, для последующей обработки, анализа и выработке рекомендаций. Статистическое наблюдение представляет собой научно организованный, планомерный и систематический процесс сбора массовых статистических материалов, заключающийся в регистрации отобранных признаков по каждому субъекту рынка. Основные источники информации – данные Росстата и МСХ РФ [16].

• 2    Статистическая сводка -II этап статистического исследования. Она представляет собой комплекс методов по обобщению статистических данных изучаемой совокупности в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих данному явлению, процессу. Сводка подразделяется на простую и сложную. При простой сводке обобщение проводится по всем единицам совокупности. При сложной сводке единицы совокупности подразделяются на группы по необходимым признакам и

• обобщение производится по каждой группе. Таким образом, основу сложной сводки составляет статистическая группировка. Группировкой называется расчленение множества наблюдаемых единиц статистической совокупности на однородные группы по определенным существенным для них признакам. Важнейший вопрос процесса группировки - это выбор группировочного признака и выделение групп. Выделяемые группы должны быть качественно однородны, а также иметь достаточно большую численность единиц (не менее 10), что позволит проявить типичные черты, свойственные массовым явлениям [11].

• 3.    Метод абсолютных и относительных показателей . Абсолютные величины характеризуют размер, объем явления и незаменимы при анализе масштабов рынка, характеристики ресурсного потенциала товаропроизводителей, общих размеров потребления продукции, наличия объектов инфраструктуры и т.д. В анализе применяются все виды абсолютных величин: натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели. Сравнительный анализ базируется на применении относительных величин, разнообразных по видовому составу. Для характеристики структуры применяются относительные показатели структуры, для оценки интенсивности развития процессов – показатели интенсивности, для измерения изменений во времени – показатели динамики. Сравнение объектов реализуется с помощью показателей сравнения. Плановые и фактические показатели формируют показатели выполнения плана и планового задания. Соотношение структурных элементов отражают показатели координации. Дифференциация явлений и процессов характеризуется показателями дифференциации.

• 4.    Метод средних величин и показатели вариации . Важнейшими показателями, характеризующими типический уровень изучаемого признака, являются средние величины. Различают степенные и структурные средние. При расчетах важно правильно выбрать форму средней, что зависит от характера усредняемых величин и имеющихся исходных данных. Для всесторонней характеристики явлений средние величины целесообразно применять в комплексе с показателями вариации, поскольку индивидуальные значения признака варьируют как во времени, так и в пространстве. Анализ вариации и изменчивости признаков предполагает расчет показателей вариации, построение рядов распределения. К показателям вариации относятся такие показатели, как: размах вариации,

• 5.    Анализ динамических рядов . При построении и анализе рядов динамики необходимо обеспечить сопоставимость показателей по содержанию, времени и территории. Для всесторонней характеристики направления и интенсивности развития изучаемого явления путем сопоставления уровней исходного ряда следует рассчитать и проанализировать систему показателей: абсолютный прирост, коэффициент роста, процент прироста. Существенную роль в анализе рядов динамики играет сопоставление нескольких рядов: а) фактора и следствия; б) двух или нескольких следствий одного и того же фактора; в) общего результата и ряда факторов. При анализе изменений показателей используют общепринятые методы расчета абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, а также выравнивания уровней.

Признак, расчленяющий единицы совокупности на отдельные группы, должен быть наиболее существенным из всего их множества. Группировочные признаки могут быть различными в зависимости от вида группировок. Типологические группировки позволяют выделить основные типы явлений в изучаемой статистической совокупности. Структурные группировки характеризуют состав изучаемой статистической совокупности. Они используются в целях изучения, например, состава предприятий по их размерам, по обеспеченности производственными ресурсами и т.п. Аналитическая группировка определяет связи между двумя или более признаков. С ее помощью устанавливают наличие связи между группировочными признаками - факторами и результативными. По количеству признаков группировки делятся на простые и комбинированные. Простые выполняются по одному признаку, комбинированные по двум и более. Они используются при изучении сложных многофакторных экономических процессов. Результаты таких группировок приводят в виде комбинационных таблиц. После разделения сложного массива на группы по каждой группе определяют величины абсолютных и относительных показателей.

Для характеристики мясного рынка используется комплекс типологических, аналитических и структурных группировок, которые позволяют решить задачи типизации, факторного анализа и оценки структуры рыночных явлений и процессов.

дисперсия, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Показатели вариации дополняют средние величины, характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку, границы вариации признака. Соотношение показателей вариации определяет взаимосвязь между признаками.

Показатели в длительной динамике рассчитываются как цепные величины (база сравнения – предыдущий уровень) и базисные величины ( база сравнения – уровень, принятый за базу).

Абсолютный прирост показывает абсолютное изменение уровня динамического ряда. Коэффициент роста К определяется как отношение 2-х исходных уровней К = — или К = — . В первом случае один из уровней I о               I-1

берется за базу сравнения, во втором – за базу сравнения берется каждый предыдущий уровень. Темп роста показывает относительное изменение признака в процентах. Темп прироста характеризует относительный прирост признака во времени и выражается также в процентах [59].

Для выявления тенденции важно использовать методы выравнивания динамических рядов. Это могут быть укрупнение периодов ( с равными или неравными интервалами времени), скользящая средняя, методы аналитического выравнивания: метод наименьших квадратов, функция с использованием среднего коэффициента роста или среднего прироста. Уравнения аналитических методов выравнивания (уравнения тренда) могут, во-первых, отражать развитие объекта исследования, реализуя задачу статистического моделирования, во-вторых, использоваться для расчета прогнозных значений уровней ряда, реализуя задачу статистического прогнозирования.

• 6.    Индексный метод анализа. Анализ эффективности производства мяса начинают с анализа изменения его объема как со стороны форм воспроизводства этой продукции, так и со стороны основных факторов. Анализ динамики выхода мяса со стороны форм его воспроизводства может быть проведен путем использования индексов. Индексами в статистике называют сложные относительные показатели, характеризующие среднее изменение явления, состоящего из непосредственно несоизмеримых элементов. Прием разложения индексов переменного состава на составляющие их индексы фиксированного состава, получивший название индексного метода анализа, широко используется в экономических исследованиях. Для того чтобы индекс правильно характеризовал изменение сложных явлений, необходим экономически обоснованный выбор коэффициентов соизмерения, или весов. Индексы широко применяются также в анализе явлений, в которых численность единиц, имеющих специфические особенности, суммируется непосредственно. Изменение общего объема продукции W оценивается путем разложения индекса переменного состава общего объема продукции:

  I w

  
  

  W

  =   ¹ на составляющие его индексы постоянного состава по общей схеме:

  W 2

  
  

  I w

  
  

  I _А *1       */

  продукции численности структур ы

  
  
  
  

  I w

  
  

  S i Y = SY * S i *

  S 0 Y 0    S 0 Y 0    S 0

  
  

  Г    , S 1 )

  I SY о    S о J

  
  
  
  

где:

• S 1 , S 0 – поголовье мясного скота (физическое по отдельному виду)

• Y₁, Y₀ – продуктивность поголовья мясного скота в отчетном и базисном периодах.

Индексный метод широко используется при изучении различий в уровне признаков.

Индивидуальные индексы: i = q¹- ,                                  (3)

q ₀

Где: q1 – значение признака в отчетном году, q0 – значение признака в базисном году.

Для группы однородных продуктов предприятий и хозяйств рассчитывают индексы средних уровней:

• ⁱ 1       ^d 1 ⁱ 1       ^d 1 ⁱ 1      ^d 1 ⁱ 0

  
  

i                                               i      структуры , i0     d0i0     d1i0    d0i0

где :

I i – индекс фиксированного состава,

• I-    индекс структуры [20].

• 7.    Для определения влияния отдельных факторов на производство мясной продукции используется метод разложения составных показателей на простые. Схема разложения составных показателей на простые зависит от содержания изучаемого явления, задач анализа и имеющейся информации.

• 8.    Метод сравнительного анализа позволяет провести сравнение изучаемых показателей по группам предприятий или регионам и оценить причинно-следственные связи в региональном разрезе [27].

• 9.    Законченный характер анализу придает метод корреляционнорегрессионного анализа. После того, как определены причинные зависимости в изучаемом явлении, необходимо сформировать корреляционную модель связи. При изучении зависимости результативного признака от нескольких факторов составляется уравнение множественной связи. При этом коэффициенты уравнения называются коэффициентами чистой регрессии. Они определяют степень среднего изменения результативного признака при изменении фактора на единицу, но при условии, что остальные факторы остаются постоянными. При корреляции определяется теснота связи между показателями, сила воздействия изучаемого фактора на результативный признак. Теснота связи характеризуется специальным показателем, который при парной корреляции называют коэффициентом корреляции нескольких переменных. Квадрат коэффициента корреляции называют коэффициентом детерминации. Он показывает, какая часть общей вариации результативного признака определяется факторами, включенными в анализ.