Семинары С-1-19

Занятие от 26.03.21 в 16:40

 
Изображение пользователя Эльмира Ильдаровна
Занятие от 26.03.21 в 16:40
от Эльмира Ильдаровна - Friday, 26 March 2021, 16:40
 
В этой теме закрепляете свои ответы по темам докладов
Изображение пользователя Алёна Галанская
Статистическая отчетность
от Алёна Галанская - Friday, 26 March 2021, 18:01
 

Статистическая отчетность представляет собой централизованную, регламентированную законодательством форму контроля госорганами деятельности хозяйствующих субъектов. Она реализуется через периодическое получение статистической информации, оформляемой в виде различных форм отчетов за определенный период времени. Достоверность информации в статотчетности подтверждается подписями ответственных должностных лиц. Чтобы отчетность корректно сформировалась в программе 1С необходимо проверить наличие зарегистрированной подписки 1С ИТС, эту информацию вы можете запросить у специалиста компании Первый Бит.

Статотчетность подразделяется в зависимости от периодичности ее представления на срочную, месячную, квартальную, полугодовую и годовую. Для их заполнения используется информация, содержащаяся в документах компании, т.е. они являются документальным подтверждением достоверности отраженных данных в отчетах.

В практике российской статистической деятельности отчетность подразделяется на две большие группы:

  • общая отчетность, содержащая одни и те же сведения для определенной сферы экономики и для хозяйствующих субъектов в целом;
  • специализированная отчетность, содержащая специфические показатели и сведения по отдельным отраслям экономики.

Обязанность хозяйствующих субъектов представлять статотчетность регламентирована Федеральным законом от 29.11.07 г. № 282-ФЗ. Условия представления первичных статистических и административных данных статучета закреплены в Постановлении Правительства РФ от 18.08.08 г. № 620.

Согласно данным нормативно-правовым актам сдача статотчетности - это обязательная процедура. Ее нужно проводить с использованием конкретных статистических форм, передаваемых в бумажном либо электронном виде.

Проведение статнаблюдения может быть, как сплошным, так и выборочным. При первом варианте респонденты отчитываются с определенной периодичностью в соответствии со сроками, установленными законодательством. При втором варианте наблюдение осуществляется в выборочной форме по конкретным параметрам, а потому не всегда хозяйствующий субъект попадает в конкретную выборку.

Кто должен сдавать статотчетность

Статотчетность должны подавать следующие субъекты:

  • юрлица, в том числе субъекты СМП;
  • ИП;
  • государственные учреждения;
  • филиалы и представительства иностранных предприятий, работающих в России;
  • нотариусы и адвокаты.

Согласно Федеральному закону от 24.07.07 г. № 209-ФЗ субъектам СМП (к которым относятся многие предприниматели) разрешено подавать статотчетность в более простом порядке. Для отнесения субъекта к малому и среднему бизнесу установлено несколько критериев (по средней численности работников, выручке, доле участия в уставном капитале), а непосредственный их перечень содержится на сайте ФНС.

Формы статистической отчетности

Формы отчетности для заполнения компаниями при проведении статнаблюдения утверждаются и регламентируются Росстатом. В них включаются показатели и сведения по хозяйствующему субъекту, необходимые для дальнейшего анализа органами статистики.

Форм статистического наблюдения достаточно много, но какие именно нужно представлять для исследования - зависит от деятельности хозяйствующего субъекта, его организационно-правовой формы, принадлежности к малому предпринимательству и т.д. Наиболее распространенными формами отчетности являются сведения:

  • о деятельности предприятия (1-предприятие);
  • о финансовом состоянии организации (П-3);
  • о количестве, зарплате и движении сотрудников компании (П-4);
  • о неполной занятости и движении сотрудников (П-4 (НЗ));
  • о количестве и зарплате сотрудников (1-Т) - для компаний, не представляющих ежемесячную форму П-4;
  • о дополнительном профобразовании сотрудников компании (1-кадры);
  • об основных показателях деятельности малого предприятия (ПМ).

Информацию о том, какие именно формы необходимо сдавать хозяйствующему субъекту, можно найти на сайте Росстата. Также можно получить консультацию у специалистов территориального отделения органов статистики.


Изображение пользователя Светлана Солдатенкова
Re: Занятие от 26.03.21 в 16:40
от Светлана Солдатенкова - Friday, 26 March 2021, 18:03
 

Социально-экономическая статистика 

На этапе статистической сводки от индивидуальных значений признаков совокупности путем их суммирования и других расчетных действий переходят к показателям совокупности, которые называются обобщающими.

Как уже указывалось, под статистическим показателем понимается количественная характеристика изучаемого явления.

Количественная определенность статистических явлений выражается в абсолютных и относительных размерах. Абсолютный размер явления – это его величина, взятая сама по себе, безотносительно к размерам других явлений. Относительный же размер – это соотношение величины данного явления с величиной какого-нибудь другого явления или величиной того же самого явления, но взятой за другое время или по другой совокупности.

В соответствии с отмеченными чертами статистические показатели в самом общем виде могут быть подразделены на два больших класса, один из которых составляют показатели, отражающие абсолютные размеры явлений, другой – показатели, отражающие относительные их размеры.

Абсолютные и относительные величины – это две основные, самые общие формы статистических показателей. Любой статистический показатель принимает одну из этих двух форм.

В процессе наблюдения за массовыми общественными явлениями статистика опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются, прежде всего, в форме абсолютных величин. Так, в первичных учетных документах основная масса показателей фиксируется в виде абсолютных величин, которые отражают уровень развития изучаемого явления. Например, по данным ЗАГСов мы узнаем, сколько людей родилось и умерло в городе за год, или по данным городского отдела милиции – сколько и каких правонарушений было совершено в городе за год и т.д.

В статистике все абсолютные величины являются именованными, т.е. измеряются в конкретных единицах, органически присущих тем или иным явлениям и, в отличие от математического понятия абсолютной величины, могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, убыль, потери и т. п.). Единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми.

Натуральные единицы измерения могут быть простыми (тонны, штуки, метры, литры) и сложными (составными), являющимися комбинацией двух разноименных величин (грузооборот железнодорожного транспорта выражается в тонно-километрах, производство электроэнергии - в киловатт-часах). Достаточно часто в статистике применяют показатели, выраженные в условно-натуральных единицах измерения (например, различные виды топлива пересчитываются в условное топливо).

Стоимостные единицы измерения используются, например, для выражения объема разнородной продукции в стоимостной (денежной) форме - рублях. При использовании стоимостных измерителей принимают во внимание изменения цен с течением времени. Этот недостаток стоимостных измерителей преодолевают применением "неизменных" или "сопоставимых" цен одного и того же периода.

В трудовых единицах измерения (человека-днях, человека-часах) учитываются общие затраты труда на предприятии, трудоемкость отдельных операций.

С точки зрения конкретного исследования совокупность абсолютных величин можно рассматривать как состоящую из показателей индивидуальных, характеризующих размер признака у отдельных единиц совокупности, например, заработная плата рабочего за месяц, и суммарных, характеризующих итоговое значение признака по определенной части совокупности, так, сумма заработной платы всех рабочих цеха за месяц образует фонд оплаты труда рабочих.

Так как абсолютные показатели составляют основу всех форм учета и приемов количественного анализа, то следует разграничивать моментные и интервальные абсолютные величины. Моментные показывают фактическое наличие или уровень явления на определенный момент, дату (например, наличие товарных запасов в магазине, запасы оборотных средств на складе, величина незавершенного производства, численность проживающих на данной территории и т. д.). Интервальные показывают 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 т.п.).

Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении. Допустим мы знаем сколько родилось младенцев в городе N за прошедший год, но, чтобы ответить на вопрос, является ли такая рождаемость положительной для воспроизводства населения города, этого недостаточно. Абсолютная величина не показывает структуру изучаемого явления, соотношение между ее отдельными частями, не показывает, как развивается явление во времени. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин 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 определяться через относительные величины другого типа.

Основное условие правильного расчета относительной величины - сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. При этом в числителе всегда находится тот показатель, который сравнивают, а в знаменателе – с которым сравнивают, обычно его называют основанием. Таким образом, по способу получения все относительные показатели есть величины производные и определяться они могут в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т. п., а также иногда оставаться в именованном выражении. Часто для характеристики явления, чтобы полнее раскрыть его сущность, результат отношения описывается конкретной, и иногда, довольно сложной единицей измерения. Например, относительные показатели естественного движения населения, такие как коэффициенты рождаемости или смертности, исчисляемые в промилле (%о), 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.


Изображение пользователя Анжелика Крупина
Re: Занятие от 26.03.21 в 16:40
от Анжелика Крупина - Friday, 26 March 2021, 18:07
 

Статистическая база данных представляет собой базу данных используется для статистических целей анализа. Это OLAP (онлайн-аналитическая обработка), а не система OLTP (онлайн-обработка транзакций). Современные решения и классические статистические базы данных часто ближе к реляционной модели, чем к многомерной модели, обычно используемой в системах OLAP сегодня. Статистические базы данных обычно содержат данные о параметрах и данные измерений для этих параметров. Например, данные параметров состоят из различных значений для различных условий эксперимента (например, температуры, времени). Измеренные данные (или переменные) - это измерения, сделанные в эксперименте при этих меняющихся условиях. Многие статистические базы данных разрежены и содержат множество нулевых или нулевых значений. Нередко статистическая база данных бывает разреженной на 40–50%. Есть два варианта решения проблемы разреженности: (1) оставить там нулевые значения и использовать методы сжатия, чтобы сжать их, или (2) удалить записи, которые имеют только нулевые значения. Статистические базы данных часто включают поддержку передовых методов статистического анализа, таких как корреляции, которые выходят за рамки SQL . Они также создают уникальные проблемы безопасности , которые были предметом многих исследований, особенно в конце 1970-х и начале-середине 1980-х годов. Безопасность в статистических базах данных В статистической базе данных часто требуется разрешить доступ для запросов только к агрегированным данным, а не к отдельным записям. Защита такой базы данных - сложная проблема, поскольку умные пользователи могут использовать комбинацию совокупных запросов для получения информации об одном человеке. Вот некоторые общие подходы: разрешены только агрегированные запросы (SUM, COUNT, AVG, STDEV и т. д.) вместо того, чтобы возвращать точные значения для конфиденциальных данных, таких как доход, возвращайте только то, к какому разделу они принадлежат (например, 35-40 тысяч) возвращать неточные подсчеты (например, запрос удовлетворяет не 141 запись, а только 130–150 записей). не допускайте излишне избирательных предложений WHERE аудит всех запросов пользователей, чтобы можно было исследовать пользователей, неправильно использующих систему использовать интеллектуальные агенты для автоматического обнаружения несоответствующего использования системы На долгие годы исследования в этой области застопорились, и в 1980 году считалось, что вот что: Напрашивается вывод, что статистические базы данных почти всегда подвергаются компрометации. Строгие ограничения на допустимые размеры наборов запросов сделают базу данных бесполезной в качестве источника статистической информации, но не защитят конфиденциальные записи.