Тема №1: Предмет метод и задачи статистики

Тема №1: Предмет метод и задачи статистики

1. История статистики

2. Предмет, метод и задачи статистики

3. Составные части статистики

4. Статистическая совокупность и ее характеристики

История статистики.

Термин «статистика» происходит от латинского слова status, что в Средние века означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен немецким ученым Готфридом Ахенвалем (1719-1772 гг.), и означал он тогда государствоведение.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. В столь отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, т. е. зарождение статистики как науки следует отнести ко второй половине XVII в. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 г. начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттенгенском университетах новую учебную дисциплину, которую он и назвал статистикой. Основным содержанием этого курса было описание политического состояния и достопримечательностей государства.

Это направление развития статистики получило название описательного. Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы, основателями ее были В. Петти (1623-1687 гг.) и Дж. Граунт (1620-1674 гг.). Политические арифметики путем обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений, проявляющихся в массовом материале.

В первой половинеXIX в. возникло третье направление статистической науки — статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А. Кетле (1796-1874 гг.) — основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф. Гальтона (1822-1911 гг.) и К. Пирсона (1857-1936гг.); В. Госсета (1876-1937 гг.), более известного под псевдонимом Стьюдент; Р. Фишера (1890-1962 гг.); М. Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И. К. Кириллову (1689-1737 гг.), И.Ф. Герману (1755-1815 гг.), Д.Н. Журавскому (1810-856 гг.), Н.Н. Семенову-Тян-Шанскому (1827-1914 гг.), Ю.Э. Янсону (1835-1893 гг.), А.А. Чупрову (1874-1926 гг.), В.С. Немчинову (1894-1964 гг.), С.Г. Струмилину (1877-1974 гг.), В.Н. Старовскому (1905-1975 гг.) и др.

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обогащения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных, прежде всего потребностями управления жизнью общества.

Предмет метод и задачи статистики

В настоящее время слово «статистика» имеет несколько толкований:

§ это наука, изучающая массовые явления, закономерности в социальной, политической и экономической среде;

§ это данные;

§ это методология, которая применяется в различных областях.

Предметом статистики является изучение количественной стороны массовых социально экономических процессов.

Функции статистики:

1. Сбор и обработка информации для принятия управленческого решения на различных уровнях.

2. Пропаганда.

Задачи статистики:

1. Разработка системы показателей, характеризующих процессы воспроизводства, масштабы, темпы, уровни и пропорции развития, структуру народного хозяйства, социальную структуру общества и методологии их измерений.

2. Разработка методов расчета и сравнительного анализа социально экономических показателей.

Методы статистики:

- Наблюдение.

- Методы классификации.

- Балансовые методы.

- Математические методы (метод средних, индексный метод, регрессионный анализ, кластерный анализ и т.д.).

- Методы представления информации (таблицы, графики).

Составные части статистики

1. Математическая статистика позволяет обработать результаты наблюдений, рассчитать различные показатели, проверить статистические гипотезы, строить сложные статистические модели для принятия решений.

2. Общая теория статистики ориентирована на экономику и социологию, рассматриваются общие принципы и методы получения, обработки статистической информации.

3. Экономическая статистика рассматривает применение общих положений и принципов в экономике.

4. Социальная статистика включает статистику населения, статистику трудовых ресурсов, труда, социального развития, статистику культуры, финансов, национального богатства, продукции, затрат и т.д.

5. Практическая статистика.

Статистическая совокупность и ее характеристики.

1. Случайная величина – в результате опыта может принимать одно из возможных значений, причем заранее не известно какое именно.

2. Случайное событие – это любая комбинация исходов некоторого эксперимента, имеющих определенную вероятность наступления.

3. Статистическая закономерность – в ней необходимость неразрывно связана со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон.

4. Статистическая совокупность – это множество объектов явлений с единой качественной основой, но различных по ряду признаков. Статистическая совокупность может быть генеральной (вся совокупность реальных объектов) и выборочной (совокупность единиц, отобранных по определенному признаку).

5. Признак – отличительная черта, свойство, качество, присущие единице совокупности.

Классификация признаков:

- По характеру выражения признаки делятся на описательные и количественные. Описательные признаки бывают номинальные и порядковые;

- По способу измерения – первичные или учитываемые и вторичные или расчетными;

- По характеру вариации – альтернативные дискретные и непрерывные;

- По отношению ко времени признаки бывают моментными и интервальными.

1. Статистический показатель – это количественно качественная характеристика социально экономических явлений и процессов. Показатель имеет следующие отличия от признака:

- показатель – это обобщающая характеристика, признак – это индивидуальное значение;

- показатель субъективен, признак объективен;

- показатель обязательно должен обладать четырьмя атрибутами:

1. качественная определенность;

2. определенность пространства;

3. определенность времени;

4. количественная определенность.

- классификация показателей:

1) по числу характеризуемых объектов показатели делятся на индивидуальные, групповые и общие;

2) по качественной стороне показатели делятся показатели свойств отдельных объектов, показатели статистических свойств любых явлений и процессов;

3) по количественной стороне показатели делятся на абсолютные и относительные, Абсолютные показатели отражают либо суммарное число единиц, либо суммарные свойства объекта. Относительные показатели определяются путем сопоставления абсолютных показателей;

Единицы измерения абсолютных показателей:

1. натуральные;

2. условно-натуральные;

3. условные единицы;

4. стоимостные единицы;

Классификация относительных показателей:

1. Относительный показатель, характеризующий структура объекта, измеряется в долях, процентах.

2. Относительный показатель, характеризующий динамику процесса, - это отношение показателей в текущем периоде к показателю в базисном периоде.

3. Относительный показатель, характеризующий соотношение различных признаков одного и того же объекта между собой, называют показателем интенсивности.

4. Относительный показатель – отношение фактически наблюдаемых величин признака к его нормативным, плановым, оптимальным, минимальным значениям.

5. Относительные показатели сравнивают различные объекты по одинаковым признакам.

4) по отношению к характеризуемому свойству на прямые и обратные показатели,

5) на экономическом языке - на качественные и объемные показатели.

Подготовка статистического наблюдения

Когда идет подготовка статистического наблюдения, выбираются:

1) Объект наблюдения - это совокупность общественных явлений или процессов в определенное время и на определенной территории.

2) Единица наблюдения - это явления, признаки, которых подлежат регистрации, составляющий элемент объекта наблюдения.

3) Территория проведения наблюдения - охватывает все места нахождения единиц наблюдения.

4) Время наблюдения - это время, к которому относятся собираемые данные, если характеристики объекта меняются со временем, то устанавливается критическая дата.

5) Программа наблюдения - включает признаки, которые подлежат регистрации по каждой единицы наблюдения. Содержание программы зависит от целей и задач исследования и выделенных средств.

6) Организационные формы наблюдения:

- Отчетность - в этом случае, единицы наблюдения предоставляют сведения о своей деятельности в виде формуляров (анкеты, бланки). Формуляры бывают карточными (индивидуальными) и списочными для нескольких единиц наблюдения. Статистическая отчетность различается по периодичности; если ее срок меньше месяца, то она называется срочной, также различают квартальную отчетность (3 месяца), полугодовую и годовую. Круг подотчетных лиц определяется с помощью ЕГРПО (Единый Государственный регистр предприятий и организаций);

- Специальное статистическое обследование.

Статистическая сводка

Статистическая сводка - это научная обработка первичных данных в целях получения обобщающих характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Составные элементы сводки:

1) Программа - содержит перечень групп, на которые должна быть разбита совокупность по отдельным признакам, и показатели, характеризующие группы.

2) Подсчет групповых и общих итогов.

3) Конечные результаты сводки в виде статистических таблиц и графиков.

Статистическая таблица - это система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация. Таблица состоит из подлежащего и сказуемого. В подлежащем указывается характеризуемый объект - это либо единицы совокупности, либо группы, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего в виде системы показателей. Обычно подлежащее располагается слева, а сказуемое справа. Таблицы бывают простые, когда в подлежащем отсутствует группировка, групповые, когда в подлежащем группировка по одному признаку и комбинированные, когда в подлежащем группировки по двум и более признакам.

Основные правила построения таблиц:

1) Небольшой размер, т.к. большие таблицы трудно анализировать;

2) В заголовках граф указываются единицы измерения;

3) Части подлежащего, и показатели сказуемого располагаются от частного к общему;

4) В сказуемом нумеруются графы;

5) Если явление отсутствует, то ставится прочерк, если же отсутствуют сведения, то ставится многоточие, если не помещаются в разрядную сетку то ставится " 0, 0";

6) Округление во всех графах делается с одинаковой степенью точности;

7) Таблицы могут сопровождаться комментариями.

Графики - это наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур. Элементы графика - графический образ, т.е. изображаемая величина. Поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация.

Классификация графиков:

1. По задачам можно различить:

1) графики сравнения статистических показателей;

2) графики структуры и структурных сдвигов;

3) графики динамики;

4) графики выполнения плана;

5) графики пространственного размещения;

6) графики вариационных рядов;

7) графики зависимости варьирующих признаков и т.д.

1. По характеру применяемых образов:

- линейные графики;

- фигурные графики;

3. По способу построения

- диаграммы;

- картограммы;

- картодиаграммы.

Понятие и виды группировок

Группировка - это распределение единиц совокупности по группам в соответствии со следующим принципом - различия внутри группы должны быть меньше чем между группами. Группировка производится по варьирующим признакам (группированным). Они могут быть атрибутивными или качественными и количественными. Если признак один, то группировка называется простой или монотеической. Если несколько признаков, то это сложная группировка, при этом если иерархическая связь между признаками, то комбинированная, если признаки равноправны то многомерная группировка.

Виды группировок.

1. Типологическая группировка - это разделение всей совокупности на качественно однородные группы, классы или типы.

2. Структурная группировка - это выявление строения однородной в качественном отношении совокупности по определенному признаку.

3. Аналитическая группировка - служит для выявления взаимосвязей между двумя и более признаками.

Признаки делятся на факторные и результативные. Группировки производятся по факторным признакам, а для результативного признака рассчитываются групповые средние.

Классификация - это устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, которая содержит подробную номенклатуру групп и подгрупп.

Многомерные группировки

Многомерная группировка - это группировка, которая построена не по иерархическому признаку, метод для ее построения называется кластерным анализом. Единицы совокупности в кластерном анализе представляются точками в m мерном пространстве признаков:

Евклидово расстояние между объектами рассчитывается по формуле: i - номер признака; j и l - номера классов. Признаки в этом случае делятся на среднеквадратичные отклонения σ, а также можно учитывать вес признака w, тогда формула для расчета евклидового расстояния примет вид: . Алгоритм кластерного анализа работает следующим образом: рассчитывается матрица евклидова расстояния и выбирается минимальное расстояние. Объекты с минимальными расстояниями объединяются в один класс, которому присваивается номер - наименьший номер соответствующего объекта. Координаты нового объекта рассчитываются как центр тяжести объединяемых объектов. Процесс продолжается до тех пор, пока не останется один класс. После этого строится дендрограмма, по оси ординат откладывается расстояние между объектами, по оси абсцисс номера кластеров.

Ряды распределения

Ряд распределения - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по какому либо варьирующему признаку. Если происходит распределение по атрибутивному признаку, то ряды называются атрибутивными. Если по количественному признаку, то вариационными.

Элементы вариационного ряда:

1) Варианта - это значение группировочного признака.

2) Частота – показывает, как часто встречаются в ряду те или иные варианты.

3) Частность - это относительная частота, измеряемая в долях или процентах.

Вариационные ряды делятся на

- интервальные или непрерывными, в этом случае значения вариант задаются в виде интервалов;

- дискретные ряды - вариантами являются целые числа или другие дискретные значения.

Графическое изображение интервального ряда называется гистограммой (рисуется в виде столбиков, где высота пропорциональна частоте). Графическое изображение дискретного ряда называется полигон (по оси абсцисс откладывается варианта). Графическое изображение накопленных частот называется кумулятой. Существует формула Стёржеса, согласно которой число интервалов , где - число единиц совокупности.

Средние величины

Средняя, являясь обобщенной характеристикой всей статистической совокупности, должна ориентироваться на определенную величину, связанную со всеми единицами этой совокупности.

Эту величину можно представить в виде функции: F(x1, x2, x3,..., xn)

Так как данная величина в большинстве случаев отражает реальную экономическую категорию, ее называют определяющим показателем.

Если в F(x1, x2, x3,..., xn) все величины x1, x2,..., xn заменить их средней величиной *, то значение функции должно остаться прежним:

Раскрытие функции: F(x1, x2, x3,..., xn) приводит к построению разных средних, наиболее широко используются степенные средние вида: .

Придавая z различные значения получим различные виды средних:

Z = -1 - средняя гармоническая;

Z=0 - средняя геометрическая;

Z=1 - средняя арифметическая;

Z=2 - средняя квадратическая.

Все средние связаны правилом, которое называется правилом мажорантности средних:

X_h< =X_g< =X_a< =X_q

Рассмотренные средние называются простыми и применяются при изучении вариации признака от объекта к объекту и связи признаков. Если средняя величина служит для характеристики обобщенных показателей системы, то используются не простые, а взвешенные средние.

Обобщающая формула для взвешенных средних следующая - , где f - веса вариант, частоты или частности.

; ; ; .

Наиболее часто в качестве средних используется средняя арифметическая (при вычислении которой общий объем признаков совокупности остается неизменным).

Свойства арифметической средней величины.

1. Сумма отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна нулю .

2. Если каждое индивидуальному значение признака умножить или разделить на постоянное число, то и средняя увеличится или уменьшится во столько же раз , где а - постоянное число.

3. Если к каждому индивидуальному значению признака прибавить или из каждого значения вычесть постоянное число, то и средняя величина возрастет или уменьшится на столько же .

4. Если веса средней взвешенной умножить или разделить на постоянное число, средняя величина не изменится .

Следствия

- Вместо абсолютных значений весов можно использовать доли или проценты.

- Если все веса равны, то средняя арифметическая равна средней арифметической взвешенной.

5.Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической меньше, чем от любого другого числа .

Правила выбора средней.

1. Средняя арифметическая используется, если известны численные значения знаменателя формулы, а значение числителя могут быть получены произведением.

2. Средняя гармоническая используется, если известны числовые значения числителя, а значения знаменателя могут быть получены как частные от деления показателя.

3. Средняя геометрическая применяется, если необходимо найти значение признака, качественно равноудаленного от максимального и минимального значения.

4. Средняя квадратическая применяется для измерения вариации признаков совокупности, что обусловлено 5 свойством средней арифметической.

5. Средняя хронологическая используется, если данные представлены не за какой либо период, и по состоянию на дату.

Показатели вариации

В статистической практике для изучения и измерения вариации используются различные абсолютные и относительные показатели (меры) вариаций в зависимости от поставленных перед исследователем задач. К абсолютным показателям относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, средний квадрат отклонений (дисперсия), среднее квадратическое отклонение, квартильное отклонение.

Изучение вариации признаков общественных явлений находится в прямой связи с группировками, в частности, с рядами распределения.

Размах вариации является наиболее простым измерителем вариаций признака. Он представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в изучаемой совокупности:

Средне линейное отклонение представляет собой среднюю величину из отклонений вариантов признака от их средней.

, где X_i- i-й вариант признака, - вес i-го варианта, n - объем совокупности.

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины (s). Дисперсия вычисляется по формулам простой невзвешенной и взвешенной соответственно:

и .

Дисперсия обладает рядом свойств, некоторые из них позволяют упростить ее вычисления:

1. дисперсия постоянной величины равна нулю;

2. если все варианты значений признака уменьшить на одно и то же число, то дисперсия не уменьшится ;

3. если все варианты значений признака уменьшить в одно и то же число раз( k раз), то дисперсия уменьшится в k² раз .

Среднеквадратическое отклонение представляет собой корень второй степени из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от их средней.

- не взвешенное,

- взвешенное.

Для характеристики вариации признаков в совокупности можно применить так называемое квартильное отклонение. Этот показатель также можно применить вместо размаха вариации, чтобы избежать недостатков, связанных с использованием крайних значений.

q = (Q₃ – Q₁) / 2;

Наряду с абсолютными показателями существуют и относительные, которые получают из абсолютных путем деления на .

Коэффициент осцилляции

Относительное линейное отклонение

Коэффициент вариации

Относительное квартильное отклонение

Момент распределения

Порядок	Начальный	Центральный	Условный



· · · · · · · · · · ·

Выяснение общего характера распределения предполагает оценку степени его однородности, а также вычисление показателей асимметрии и эксцесса.

Для сравнительного анализа степени асимметрии нескольких распределений рассчитывают относительный показатель A_S:

При нормальном распределении коэффициент асимметрии равен 0. Величина показателя асимметрии может быть положительной и отрицательной.

Может быть также рассчитан показатель эксцесса (островершинности):

Эксцесс представляет собой выпад вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения. В нормальном распределении и показатель эксцесса равен 0.

Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом бывает часто необходимо проследить количественные изменения признака по группам, на которые разделяется совокупность, а также и между группами. Такое изучение вариации достигается посредством вычисления и анализа различных видов дисперсии при использовании аналитической группировкой.

Межгрупповая дисперсия , где номер группы, а число единиц в группе. Межгрупповая дисперсия характеризует вариации результативного признака за счет факторного признака .

Внутригрупповая дисперсия - характеризует вариацию внутри группы.

Между дисперсиями существует связь - правило сложения дисперсий , где - общая дисперсия, а - средняя из внутри групповых:

; .

Для оценки тесноты связи между результативным (y) и факторным (х) признаками используется эмпирическое корреляционное отношение , а также коэффициент детерминации , который показывает какая часть вариации , вызвано вариацией . Если данный коэффициент равен нулю, то результативные и факторные признаки не связаны между собой, если же равен единице, то между ними существует функциональная зависимость.

Ошибки выборки

Различают следующие ошибки выборки:

1. Ошибки регистрации, которые бывают преднамеренными и непреднамеренными.

2. Ошибки репрезентативности, которые делятся на случайные и систематические. Систематическая ошибка связана с плохой системой отбора или с ее нарушением. Случайные ошибки зависят от трех основных факторов:

- от объема выборки,

- от степени вариации изучаемого признака генеральной в совокупности, которая характеризуется генеральной дисперсией,

- от применяемого способа отбора и единиц отбора.

Простая случайная повторная выборка: согласно теории Ляпунова, при достаточно большом , конечном и ограниченной вероятность того, что расхождение , не превзойдет величины равна функции интеграла Лапласа, т.е. , где

- стандартная ошибка,

- предельная ошибка.

В математике доказано, что где , т.е. . Таким образом, с заданной вероятностью можно утверждать, что .

Для альтернативной выборочной стандартная ошибка находится по формуле:

Задача обратная определению ошибки выборки - это определение объема выборки. Объем выборки можно выявить из формулы определения стандартной ошибки: .

Если известны крайние значения , то для симметричной выборки , для асимметричной размах делится на 5. Для доли берется максимальное значение . , где изменяется от 0 до 1. При этом

Система индексов

Система индексов строится на основе общих индексов. Основной формой общих индексов является агрегатный индекс, который имеет вид: , где - соизмеримые показатели или индексируемые признаки, - признаки веса.

Агрегатные индексы обладают функциями:

1. Синтетическая функция - в одном индексе синтезируются или обобщаются непосредственно несоизмеримые явления.

2. Аналитическая функция - следует из взаимосвязи индексов. Индекс можно рассматривать как составляющую некоторой системы индексов, он измеряет вклад одного из факторов в совокупные измерения.

В зависимости от соотношения различают индексы:

1. Индекс Ласпереса (индекс цен) , где

2. Индекс Пааше

3. Индекс Фишера

4. Индекс Эджуорта

Свойства или тесты индексов по Фишеру:

- Тест идентичность .

- Соизмеримость: единицы измерения на величину индексов не должны влиять.

- Обратимость во времени .

- Свойство циркулярности

- Обратимость факторов

- Пропорциональность: Если все , то .

- Свойство определенности не должен обращаться в ноль или бесконечность, если или принимают нулевое значение.

- Ассоциативность не изменится, если включить еще один товар с .

Индекс Ласпераса и Пааше не удовлетворяют пятому тесту, поэтому для составления системы индексов один брать, как индекс Ласпереса, а другой как индекс Пааше.

I_v=I_p*I_q, где I_v – индекс объема производства, I_p – индекс цен Ласпереса, I_q – индекс физического объема Пааше, , или I_p – индекс цен Пааше, I_q – индекс физического объема Ласпереса

Вторая система индексов используется для анализа себестоимости.

Индекс переменного состава отражает изменения средней цены: , где набор – структура совокупности.

- индекс переменного состава. На его базе может быть получен индекс постоянного или фиксированного состава (структура должна быть зафиксирована)

. Зафиксируем цену по базе, индекс структуры -

- эта система является иллюстрацией принципа целостности.

Схемы счетов СНС

Счет продуктов и услуг - показывает формирование ресурсов продуктов и услуг, за счет производства импорта и использование, на конечное потребление, накопление и экспорт.

Ресурсы	Использование
- валовый выпуск продуктов и услуг - импорт продуктов и услуг - чистые налоги с " +" и чистые субсидии с " -" на продукты услуги и импорт	- промежуточное потребление продуктов и услуг - конечное потребление продуктов и услуг - валовое накопление основных средств - изменение запасов материальных оборотных средств - экспорт товаров

Счет производства - отражает операции относящиеся к процессу производства.

Ресурсы	Использование
- валовый выпуск продуктов и услуг - импорт продуктов и услуг - чистые налоги с " +" и чистые субсидии с " -" на продукты услуги и импорт	- промежуточное потребление продуктов и услуг - валовый внутренний продукт в рыночных ценах

Счет образования доходов - отражает распределительные операции, связанные с процессом производства.

Ресурсы	Использование
- валовый внутренний продукт в рыночных ценах - субсидии на производство и на импорт	- оплата труда работников - налоги на производство (включая налоги на импорт) - валовая прибыль - валовой смешанный доход

Счет распределения доходов - он отражает потоки доходов полученных в результате производственной деятельности, от собственности, а также текущие трансферты.

Ресурсы	Использование
- валовая прибыль - валовый смешанный доход - оплата труда работников - налоги на производство и импорт - доходы от собственности полученные от «остального мира» - текущие трансферты, полученные от «остального мира».	- валовой национальный располагаемый доход - субсидии на производство и импорт - доходы от собственности, переданные остальному миру - текущие трансферты, переданные остальному миру

Счет использования доходов - отражает расходы на конечное потребление 3, 4, 5 секторов и их валовые сбережения.

Ресурсы	Использование
- валовый национальный располага-емый доход	- расходы на конечное национальное потребление, в том числе 3, 4, 5 секторов - валовое национальное сбережение

Счет капитальных затрат - показывает формирование ресурсов для капитальных затрат и их использование.

Ресурсы

Использование

- валовое национальное сбережение - капитальные трансферты, полученные от остального мира

- валовые накопления основных фондов - изменение запасов материальных оборотных средств - покупка земли и нематериальных активов за вычетом продаж - капитальные трансферты, переданные остальному миру - чистые кредиты с " +" и чистые долги с " -"

Счет текущих операций остального мира - показывает движение продуктов, услуг и доходов.

12 3 4 5 6 Следующая ⇒