1 / 37

Uvodne vežbe Ekonomska statistika

Uvodne vežbe Ekonomska statistika. Ekonomski Fakultet, Univerzitet u Beogradu. Sadržaj vežbi. Osnovne informacije o predmetu E konomska statistika Pojam ekonomske statistike Faze istraživačkog procesa. Ishod predmeta ekonomska statistika: .

uriel
Download Presentation

Uvodne vežbe Ekonomska statistika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Uvodne vežbe Ekonomska statistika Ekonomski Fakultet, Univerzitet u Beogradu

  2. Sadržaj vežbi Osnovne informacije o predmetu Ekonomska statistika Pojam ekonomske statistike Faze istraživačkog procesa

  3. Ishod predmeta ekonomska statistika: • Nakon završenog kursa student bi trebalo da zna da: • koristi domaće i međunarodne statističke izvore podataka; • kritički koristi raspoložive statističke podatke za svrhe ekonomske analize; • primeni odgovarajuće metode za izračunavanje statističkih pokazatelja imajući u vidu prednosti i ograničenja izabranih metoda (metodologije); • pravilno protumači dobijene rezultate. 3

  4. Osnovna literatura: Mladenović, D (red.), Ekonomska statistika, Ekonomski fakultet, Beograd, 2009. Dodatna literatura: Prezentacije sa predavanja (postavljene na sajt predmeta), kao i određene publikacije (internet adrese date u prezentacijama) Literatura

  5. Formiranje ocene u školskoj 2010/2011. • Ocena se formira po principu • 60% pismeni ispit • 40% predispitne obaveze • Predispitne obaveze • Kolokvijum 30 • Seminarski rad 5 • Aktivnost na predavanjima 7 • Izlaganje na vežbama 10 • Aktivnost na vežbama 8

  6. Maksimalanbroj poenana predispitnim obavezamaje40 poena (i više), ocena 10 Minimalan broj poena koje student treba da osvoji na predispitnim obavezama je 20 Minimalan broj poena osvojen na kolokvijumu mora biti 15 Formiranje ocene u školskoj 2010/2011.

  7. Nastavnici na predmetu • Dr Gorana Krstić, docent, kabinet 625, prijem studenata: sreda 11:30-13:30 • Aleksandra Anić, demonstrator kabinet 625, prijem studenata: četvrtak 9:40-10:40 • Ivana Rajković, demonstrator kabinet 625, prijem studenata: četvrtak 10:40-11:40

  8. Pojam ekonomske statistike • Makroekonomska disciplinakoja obuhvata: • 1. prikupljanje i obradu statističkih podataka i • 2. izračunavanje statističkih pokazatelja koji omogućavaju izražavanje, merenje i praćenje kretanja makroekonomskih pojava i procesa Economic Statistics na drugim fakultetima Wawrick (UK)Gorgetown (USA)Canterbery (NZ)

  9. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 1) Definisanje ciljeva istraživanja 2) Izvori podataka i definisanje varijabli 3) Prikupljanje podataka 4) “Statistička analiza podataka” 5) Interpretacija i prezentacija rezultata

  10. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 1) Definisanje ciljeva istraživanja • Oblasti istraživanja ekonomske statistike: • Stanovništvo (demografska istraživanja) • Tržište rada (zaposlenost, nezaposlenost, ...) • Kapaciteti privrede • Proizvodnja (proizvodnja po sektorima) • Produktivnost rada i konkurentnost • Sistem nacionalnih računa • Cene • Životni standard • Konjuktura

  11. European Economic Statistics 11

  12. European Economic Statistics 12

  13. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 1) Definisanje ciljeva istraživanja • Naručilac istraživanja: • Državni organi i institucije (Vlada, Ministarstva...) • Međunarodni organi i institucije (UN, Svetska Banka, ...) • Privreda • Domaći naučni instituti (EI, IEN, CEVES, FREN, NICEF, ...) Karakteristike naručioca • Dobre • Otvoren je za komunikaciju • Daje vremenske i finansijke uslove • Zna šta hoće • Zna šta može da dobije (istraživanjem sa određenim vremenskim i finansijskim uslovima) • Ostavlja slobodu istraživaču Da li je stručniji naručilac i bolji naručilac?

  14. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 1) Definisanje ciljeva istraživanja • Primer: • Radite u nekom institutu i vaš zadatak je da napravite uporednu analizu tržišta rada u Srbiji i EU • Kreatora nacionalne ekonomske politike zanima odnos između efikasnosti iskorišćenja investicija po regionima u Srbiji • Menadžera inostrane kompanije zanima obrazovna struktura aktivnog stanovništva po regionima u Srbiji

  15. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli • Izvori podataka kod nas: • Republički zavod za statistiku • Narodna bankaSrbije • Ministarstvo finansija Izvori podataka za međunarodna poređenja: • EUROSTAT • Statistički sistem UN • Statistički sistem OECD • Primer: • Tržište rada (ARS) • Saopštenje ARS (RZS) • Baza podataka EUROSTAT (sajt EUROSTAT)

  16. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli • STATISTIČKA ISTRAŽIVANJA (izvori podataka) • Anketna istraživanja • Popisi (stanovništva, poljoprivrednih gazdinstava...) • ARS, APD, ... • Povremena istraživanja AŽS 2002. i 2007. Istraživanja zasnovana na evidencijama • Obavezna knjigovodstvena evidencija • Evidencija u oblasti socijalnog osiguranja • Evidencije u oblasti rada i zapošljavanja • Evidencija platnog prometa

  17. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli • Primer: • Defisanje promenljivih • Indikatori tržišta rada • 1. Stopa nezaposlenosti = Broj nezaposlenih / Broj aktivnih • 2. Stopa zaposlenosti = Broj zaposlenih / Broj radno-sposobnih • 3. Stopa neaktivnosti = Broj neaktivnih / Broj radno-sposobnih

  18. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli Kreiranje baze podataka - PRIMER Horizntalna integracija podataka

  19. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli • Varijable u ekonomiji: • Varijable toka vs. Varijable stanja • Uzoračke varijable vs. Varijable populacije • Podela varijabli: • Numeričke varijable • Vremenske serije • Uporedni podaci • Panel podaci • Kategorijalne varijable • Kategorijski podaci • Klasifikacije, geografska područja, ... Primer : Svi stanovnici Srbije Svi stanovnici Srbije / žene Svi stanovnici Srbije / žene / Romkinje Definišu jedinice posmatranja

  20. Varijabla toka – BDP (sadrži vremensku dimenziju) Varijabla stanja – nacionalnobogatstvo Primer: Prosečni dohodak koji se ostvari u Velikoj Britaniji je niži nego u Abu Dabiju, ali je britansko bogatstvo verovatno mnogo veće, pošto je sticano vekovima i sastoji se od privatne imovine (kuće, fabrike, nakit, akcije) i od nacionalne imovine (npr. Londonski most, slike u muzejima, putevi, telekomunikaciona mreža) Varijable toka vs. varijable stanja

  21. Populacija: skup svih stanovnika neke države, skup svih zaposlenih stanovnika neke države, ukupna mesečna proizvodnja nekog proizvoda Obeležja populacije koja se posmatraju: dužina života stanovnika neke države, visina mesečnog primanja svakog zaposlenog lica, vreme trajanja svake proizvedene sijalice u određenoj fabrici Nekada je teško ili nemoguće dobiti kompletnu informaciju o vrednostima obeležja u celoj populaciji (brojnost populacije, visoki troškovi za registrovanje obeležja svakog elementa, nemogućnost registrovanja svakog elementa) Uzorak: slučajano izabran deo populacije koji je reprezentativan za celu populaciju Na osnovu uzorka ocenjujemo obeležja populacije Uzoračke vs. varijable populacije

  22. 1) Vremenske serije - sadrže informacije o jedinicama posmatranja u različitim tačkama u vremenu Primer: kretanje industrijske proizvodnje u Srbiji u periodu od 1997-2011. 2) Uporedni podaci - sadrže informacije o jedinicama posmatranja u određenoj tački u vremenu Primer: Domaćinstva AP Vojvodine prema broju članova prema popisu iz 2002. godine Primer: Visina štednje u zavisnosti od visine dohotka u 2009. godini 3) Panel podaci - sadrže informacije o istim jedinicama posmatranja u različitim tačkama u vremenu Primer: Ista aktivna lica koja su anketirana u AŽS 2002. i 2007. godine Numeričke varijable

  23. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 2) Izvori podataka i definisanje varijabli • IZRADA NACRTA ISTRAŽIVANJA ZA KOJI SE DOBIJA SAGLASNOST! • Definisani: cilj, predmet i zadaci istraživanja • Definisana metodologija: jedinice posmatranja, varijable (pokazatelji i podaci) od značaja • Izvor podataka • Novac, vreme, ljudi

  24. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 1) Definisanje ciljeva istraživanja 2) Definisanje varijabli i načina prikupljanja podataka (nacrt istraživanja) 3) Prikupljanje podataka 4) “Statistička analiza podataka” 5) Interpretacija i prezentacija rezultata 1) Definisanje ciljeva istraživanja 2) Definisanje varijabli i načina prikupljanja podataka (nacrt istraživanja) 3) Prikupljanje podataka 4) “Statistička analiza podataka” 5) Interpretacija i prezentacija rezultata

  25. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • 1) Deskriptivna analiza • 1. Prikupljanje, obrada i prezentacija podataka • 2. Formulisanje indeksa, stopa i koefijenata • 2) Statistika zaključivanja – teorijska statistika • 1. Formiranje intervala poverenja za određene statistike vs. Testiranje statističkih hipoteza • 2. Parametarskimetodi vs neparametriskimetodi

  26. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • Deskriptivna analiza • 1. Tabelarno i grafičko prikazivanjepodataka • 2. Transformacija podataka • 3. Mere centralne tendencije • 4. Mere varijabiliteta • 5. Mere spljoštenosti i izduženosti • 6. Mere povezanosti dve varijable

  27. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • Deskriptivna analiza • 1. Tabelarno i grafičko prikazivanje podataka

  28. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • Deskriptivna analiza • 2. Transformacije podataka • Nivo serije => Indeksi => Procentualni rast • Radi lakšeg i boljeg tumačenja trendova ispoljavanja određenih pojava Primer: Cene, indeksi cena, inflacija • Apslolutni iznosi => Relativne mere • Radi lakšeg razumevanja apsolutnih veličina određenih pojava Primer: broj zaposlenih, stopa zaposlenosti

  29. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” 1) Deskriptivna analiza Izračunavanje stope rasta Primer: Neka je indeks cena 127.8. Kako računamo inflaciju (procentni rast cena) na osnovu indeksa cena? Inflacija iznosi 27.8%

  30. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji Nivo serije – ukupno stanovništvo sveta

  31. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji Stopa rasta – izvedena na osnovu indeksa 31

  32. Izvor: Republički zavod za statistiku

  33. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • Deskriptivna analiza • Lančani indeksi – nivo serije iz tekuće godine (Xt) u odnosu na nivo serije iz prethodne godine (Xt-1) • Bazni indeksi – nivo serije iz tekuće godine u (Xt) odnosu na nivo serije iz bazne godine (X0)

  34. Pretvaranje lančanih u bazne indekse i obrnuto Izvor podataka: Republički zavod za statistiku Anketa o potrošnji domaćinstava

  35. Faze istraživačkog procesa u ekonomiji 4) “Statistička analiza podataka” • Deskriptivna analiza • Razlika između procenata i procentih poena • Primer, %: poredjenje apsolutnih vrednosti ili poredjenje učešćapojedinih varijabli u ukupnom skupu (ista procentna osnova) • Udeo zaposlenih za platu u uk. zaposlenima je 15%, a udeo vlasnika preduzeća u uk. zaposlenima je 12%. Tumačenje: Učešće zaposlenih za platu u uk. zaposlenima je veće za 25% u odnosu na učešće vlasnika (15%/12%) Primer, pp: različita procentna osnova • Stopa zaposlenosti u 2008. je 15% a u 2009. je 17% Tumačenje: Stopa zaposlenosti porasla od 2008-2009. za 2 procentna poena

  36. Deskriptivna analiza Razlika između procenata i procentih poena Primer, %: Udeo studenata smera statistika u ukupnom broju studenata Ekonomskog fakulteta 2010. je 11%, a udeo studenata smera marketing u ukupnom broju studenata je 18% Tumačenje: Studenata sa smera marketing je 2010. bilo za 63% više nego studenata sa smera statistika (18%/11%) Primer, pp: Udeo studenata smera statistika u ukupnom broju studenata Ekonomskog fakulteta 2010. je 11%, a 2011. je 13% Tumačenje: Udeo studenata smera statistika je porastao za 2 procentna poena (13%-11%) Faze istraživačkog procesa u ekonomiji

  37. OBRATITI PAŽNJU Primer: 1980. g. 40% populacije je pušilo, a 1990. 30%. Pušenje je od 1980. do 1990. smanjeno za 10 pp, što ne znači da je pušenje smanjeno za 10%!!! Pušenje je smanjeno za 25% (30%/40%) , ali samo ako pretpostavimo da posmatramo istu ukupnu populaciju u obe posmatrane godine, u suprotnom ne možemo izraziti smanjenje u %.

More Related