Методологічні основи статистики

із використанням статистичних методів. Таким чином, слід зазначити, що основне завдання статистичного забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи полягає у дослідженні за допомогою статистичних методів та моделей кількісних відношень масових явищ і процесів, що пов'язані з функціонуванням податкової системи, у зв'язку з їх якісним асчпектом. Кількісно-якісну характеристику масових соціально-економічних явищ і процесів відображає система статистичних показників, за допомогою якої реалізуються основні принципи статистичного підходу до вдосконалення податкової системи. Тому методичне забезпечення є важливою складовою статистичного забезпечення управління у сфері оподаткування. Ще однією не менш важливою складовою статистичного забезпечення управління є формування інформаційного забезпечення, а саме: збирання, зберігання, оброблення та передача інформації. Ефективність функціонування податкової системи значною мірою залежить від рівня організації інформаційних процесів, актуальності та своєчасності отримання інформації, її повноти і достовірності, значущості показників. Наукове обґрунтування управління у податковій сфері передбачає обов'язкове виконання попередніх (підготовчих) етапів, які забезпечать прийняття адекватних та ефективних управлінських рішень, а також своєчасну їх реалізацію. Це, по-перше, пізнання економічних законів і особливостей їх дії в даних конкретних умовах функціонування податкової системи в Україні; подруге, використання статистичного інформаційного та методичного забезпечення для наукового аналізу особливостей національної податкової системи; по-третє, використання відповідного технічного забезпечення для своєчасного здобуття, оброблення та ефективного використання інформаційної бази, а також підготовка кваліфікованих кадрів для практичного застосування прогресивних наукових розробок. Таким чином, процес розроблення статистичного забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи в Україні можна розкласти на певні етапи або складові частини (рис. 2). Для забезпечення ефективності управління повинно бути організовано безперервний процес формування його статистичного забезпечення з метою постійного вдосконалення управління відповідно до динаміки статистичних показників соціально-економічного розвитку. Збагачення методології статистичного дослідження особливостей функціонування податкової системи відбувається шляхом застосування на практиці сучасних статистичних методів і моделей.

Рис. 4. Блок-схема формування статистичного забезпечення управлінських рішень щодо вдосконалення податкової системи в Україні

Основою для формування методичного забезпечення управлінських рішень у податковій сфері виступає сукупність принципів, правил та прийомів, а також методів статистичного дослідження податкової системи.

6.2 Методологія процесу прийняття рішень з використанням статистичних методів

6.2.1 Теорія приймання рішень

Рішення - це результат процесу розумової активності, яке приймається в результаті вибору.

Рішення ми приймаємо в ситуаціях, коли існує більше ніж одне можливе рішення, а ці рішення відрізняються між собою ефективністю. В зв'язку з вищенаведеним для прийняття рішення вимагається аналіз ситуації вибору. Аналіз ситуації спирається в основному на пошуку відповіді на два питання:

Чого я хочу досягти? / Що є моєю метою?

Як досягти мети в існуючих умовах?

Аналіз цілей зв'язаний з особистими вподобаннями та потребами. Визначення цілей впливає на обсяг і вибір альтернатив, оскільки власне за допомогою прийнятих рішень цілі повинні бути реалізовані в як найширшому обсязі. Вибір засобів, тобто відповідь на питання, як досягти мети, неможливий без докладного аналізу умов ситуації приймання рішення. Однією з умов ефективності є раціональність дії, що визначається як властивість свідомої (доцільної) дії, яка полягає у пристосуванні засобів до запланованої цілі, а також до умов її здійснення, за допомогою пізнавальних дій і розумування. (Т. Котарбінські)

6.2.2 Опис методології процесу приймання рішень

Методи оптимізації в своїх наслідках відносяться до кількісних величин (прибуток, втрата). Не всі, однак, рішення, а особливо рішення органів самоврядування різних рівнів (війт, староста, маршал воєводства) в своїй сентенції відносяться до фінансових ефектів, до яких можна було б застосувати один з методів оптимізації, наприклад, в якому селі в першу чергу треба провести укрупнення ґрунтів (обмежені фінансові засоби, відсутність технічних можливостей виконання), де слід розташувати місцеві очисні споруди, чи зробити дорогу в селі X чи в селі У тощо. Таких дилем на місцях багато. Тому оцінка подібності окремих адміністративних одиниць, на приклад сіл в гміні, гмін в повіті, повітів в воєводстві і їх згрупування (типологія), а потім класифікація за критерієм, наприклад, відстані Евкліда, в найвищій мірі об'єктивна, це основа методології об'єктивного приймання рішень. Процес підтримки рішення не може бути довгим і дорогим. Мусить спиратися на базі даних доступних в ГСУ, воєводстві, повіті чи гміні. Ця умова не створює проблем. В кожній з цих адміністративних одиниць даних на тему: демографії економічних показників, кадастрових даних щодо нерухомого майна - земельних ділянок і будинків, розміру існуючої лінійної інфраструктури, та інших суспільно-економічних показників, потрібних для прийняття в якості параметрів (описуючі перемінні), які характеризують дану адміністративну одиницю, не бракує. Доступ до них не складний, а у більшості ситуацій безкоштовний. Володіння комп'ютерною базою даних і відповідним програмним забезпеченням - це стандарт облаштування адміністрації органів самоврядування, що дозволяє дуже швидко оцінити менші одиниці на місцях, які входять в склад воєводства, повіту чи гміни і впорядкувати їх у відповідній ієрархії відносно важливості поставленої мети.

Методологію об'єктивної підтримки рішення можна буде використати всюди там, де прийняття рішення є з декотрих причин важке. Наприклад, причинами можуть бути:

велика кількість можливих варіантів - напр. вибір села в гміні, де треба провести укрупнення ґрунтів в першу чергу

складна ситуація з прийняттям рішень - напр., відсутність спеціалізованих господарських суб'єктів для проведення такого заходу, аби забезпечити високий рівень обслуговування, при як найнижчих витратах

можливість високих прибутків або великих втрат - напр. вибір інвестиції в гміні, яка гарантуватиме великі доходи з податку складний процес прийняття рішення - напр., приймання колективних рішень в адміністрації самоврядування

вага проблеми, у якій приймається рішення - напр., укрупнення ґрунтів або консервний завод

Перед початком об'єктивності прийняття рішення треба визначити:

Ситуацію, в якій приймається рішення, напр. розподіл обмежених фінансових засобів, на цілі захисту середовища, місцеві інвестиції, укрупнення ґрунтів тощо.

проблему, в якій приймається рішення : напр., в якому селі (X.. .7) в гміні провести укрупнення ґрунтів;

особу, яка приймає рішення : Війт гміни, староста;

модель прийняття рішення:

процес прийняття рішення : зібрання потрібної інформації, цифрових даних, типологія, рейтинг

рішення: вибір села X для проведення укрупнення ґрунтів

простір прийняття рішення: зона гміни;

критерій оцінки рішення: покращання розлоги фермерських господарств (кількість і форма ділянок) в селі, яке укрупнюється

умова, яка обмежує рішення: обмежені фінансові засоби, відсутність рекомендованих виконавців, рельєф терену

допустиме рішення: покращення розлоги фермерських господарств (макс. 5 ділянок в укрупненому господарстві)

Очікування: зростання ефективності господарювання (покращання рентабельності шляхом зменшення виробничих витрат).

Алгоритм, наведений нижче, показує увесь процес приймання рішень і графічний образ представленої методології - на рис. 1, 2, 3 Завдяки прийнятому "алгоритму" дії отримуємо прозорість результатів аналізу, оскільки кожній групі можна приписати певний обсяг3 реалізованих інвестицій, призначаючи засоби на їх реалізацію в черговості, визначеній в межах кожної групи на підставі створеного рейтингу .

Для статистичного аналізу, який підтримує процес прийняття рішення, треба взяти тільки ті перемінні, які ясно і логічно зв' язані з суттю проблеми. Слід, зокрема, уникати перемінних, щодо яких важко ствердити, чи вони мають зв' язок з рівнем розвитку.

6.2.3 Методологія об'єктивізації адміністративних рішень (алгоритм)

Групування

Рис.5 Зона, яка піддавалася (групуванню)

Рис.6 Виділені типи (групи) подібних зон створення рейтингу

Рис.3. Рейтинг вибраного (групи) типу.

Переваги запропонованого методу

Низька працемісткість і низькі витрати на проведення аналізів (одноразова закупівля програмного забезпечення) при відносно великих користях, які виникають з розумного розподілу фінансових засобів (хоча, на жаль, ці користі "добрих рішень" складно виміряти).

Можливість моніторування ефектів рішень, прийнятих в попередніх роках шляхом порівняння результатів групування і рейтингів в чергових часових періодах - чи одиниці, яким надано більші засоби, покращили свою позицію в рейтингу?

Можливість дослідження впливу змін рівня розвитку адміністративних одиниць на появлення некорисних суспільних явищ (напр. безробіття, злочинності тощо).

Висновок

Особливість статистичних методів полягає в їх комплексності, що зумовлено як різноманітністю форм статистичних закономірностей, так і складністю самого процесу статистичного дослідження. Специфіка методів пояснюється змістом виконуваної роботи у процесі дослідження тих чи інших соціально-економічних явищ. Широке використання в економічних дослідженнях методів математичної статистики дає можливість поглибити економічний аналіз, підвищити якість інформації в плануванні і прогнозуванні показників виробництва й аналізу його ефективності.

Зазначимо, складність і різноманітність зв'язків економічних показників зумовлюють багатомірність ознак і у зв'язку з цим вимагають застосування найбільш складного математичного апарату - методів багатомірного статистичного аналізу (факторний аналіз, метод головних компонент, кластерний аналіз та ін.).

Аналіз складної економічної моделі може бути вірогідним лише за умов поєднання різних методів статистики. Якщо виходити з концепції випадковості формування економічної інформації, її дослідження повинно здійснюватися за такою послідовною схемою статистичного аналізу: на першому етапі визначають основні статистичні оцінки рядів розподілу - середні (арифметична, мода, медіана), показники варіації, перевіряють відповідність характеру розподілу нормальному закону (Гауса-Лапласа). Такі розрахунки дають можливість з'ясувати, наскільки вибіркова середня буде відповідати її значенню у генеральній (досліджуваній) сукупності при різних можливих варіантах відомої і невідомої дисперсії у досліджуваній сукупності. Статистичні методи можуть використовуватись для підготовки вхідної інформації для оптимізаційних моделей. При застосуванні статистичних методів найбільш надійні результати одержуються при коротко- і середньо-терміновому прогнозуванні.

Список використаної літератури

Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях. — М. : Наука, 1982. — 377 с.

Єріна А. М. Статистичне моделювання та прогнозування / А. М. Єріна. — К. : КНЕУ, 2001.— 170 с.

Камашева Н. В. Використання статистичних методів для дослідження взаємозв'язків між макро-економічними показниками / Н. В. Камашева // Статистика України. — 2002. — № 1. — С. 11—16.

Кулинич Р. О. Статистична оцінка чинників соціально-економічного розвитку / Р. О. Кулинич. — К. : Знання, 2007. — 311 с.

Радіонова І. Економічне зростання з участю людського капіталу / І. Радіонова // Економіка України. — 2009. — № 1. — С. 19-30.

Ферстер Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа : Руководство для экономи стов / Э. Ферстер, Б. Ренц ; пер. с нем. — М. : Финансы и статистика, 1983. — 302 с.

7. Янковой О. Г. Аналітична функція індексів: міфи і реальність / О. Г. Янковой // Статистика України. — 2003. — № 4. — С. 36-39.

Опря А.Т. Математична статистика. Навчальний посібник. - К.: Урожай, 1994. - 208 с.

Опря А.Т. Статистика. Підручник. - К.: Урожай, 1996. - 448 с.

Опря А.Т. Статистика (Математична статистика. Загальна теорія статистики). Навчальний посібник. - К.: ЦНЛ, 2005. - 496 с.

Дружинин Н.К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях. Монографія. - М.: Статистика, 1968. - С.110-116.

Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. Монографія. - М.: Статистика, 1974. - С. 252-256.