Методи статистичної оцінки (methods of statistical assessment) – прийоми та правила статистичних досліджень для цілей оцінної діяльності кількісної сторони соціально-економічних процесів у нерозривному зв’язку з їх якісною стороною.
Методи статистичної оцінки використовують:
- в оцінці вартості інвестиційних проектів;
- вартості великих об’єктів, незавершених будівництвом;
- при масовій оцінці вартості майна з метою оподаткування;
- при складанні бізнес-планів та програм розвитку міжрегіональних підприємств;
- у складних маркетингових дослідженнях різних регіональних та країнових ринків, цінових системних змін сукупностей товарів та продукції галузей.
До основних методів статистичної оцінки відносяться дослідження за допомогою:
- системи індексів цін, що застосовуються у різних галузях народного господарства, з урахуванням коефіцієнтів сезонності, споживчих цін та перевізних тарифів;
- системи коефіцієнтів сезонності, що відображають відношення ціни товару (продукції) у кожному конкретному місяці до середньорічної ціни цього товару;
- складної оцінки, що базується на використанні додаткової інформації за ознакою, кореляційно пов’язаною з об’єктом, що оцінюється.
Використовують два основні способи розрахунку: відносин та регресії. Спосіб відносин заснований на оцінці даних вибірки стосовно вихідної сукупності; отриманий результат множать на сумарне (середнє) значення величини вихідної змінної та отримують оцінку сумарного значення змінної для вибіркової сукупності.
При способі регресії оцінюють середню зміну значення одного показника за зміни на одиницю значення іншого показника. Отриману величину – коефіцієнт регресії – використовують для коригування даних вибірки при розбіжності між середнім значенням одиниці у вибірці та у вихідній сукупності; стандарт-костінгу, що полягає в аналізі виробничих витрат з урахуванням нормативів (стандартів) та відхилень від них.
Стандарт-костінг – найважливіший спосіб попереднього розрахунку нормативної собівартості (standard cost) щодо величини витрат відповідно до діючими нормативами (кошторисами). Зручний при:
- визначення обсягів втраченої вигоди (неотриманого доходу);
- у розрахунках розмірів збитків у разі порушення договірних зобов’язань;
- у різних маркетингових дослідженнях цінових співвідношень;
- в оцінці вартості об’єктів нерухомості, незавершених будівництвом, тощо.
Метод ефективно використовується для отримання:
- достатньої оцінки [состоящей в исследовании выборки взаимосвязей вероятностных событий, вне зависимости от существующих параметров, с разделением полученных числовых значений на зависящие от самих параметров и оценки либо зависящие лишь от выборки (вероятностей в дискретном случае)];
- інтервальної оцінки [представляющей собой оценку с заданной вероятностью неизвестного параметра генеральной совокупности (истинного значения) в виде доверительного интервала, границами которого являются точечные оценки. Расчет границ интервала проводят по определенным правилам по результатам выборки, являющимся случайными величинами, и ее функциям. Точность оценки определяется шириной доверительного интервала, который может быть двухсторонним или односторонним. Метод обязательно учитывает распределение доверительных интервалов и объем выборки. При небольших объемах выборки и заданной доверительной вероятности доверительные границы рассчитывают по формулам Стьюдента];
- точкової оцінки [заключающейся в исследовании значения неизвестного параметра генеральной совокупности, как функции выборки, не зависящей от оцениваемого параметра. Результаты оценки получают вычислением одного значения (точки) этой функции. Для характеристики точности результатов оценки используют стандартную ошибку оценки, которая устанавливает порядок величины возможного отклонения оценки от неизвестного параметра генеральной совокупности];
- заможної оцінки [вид точечной оценки, суть которого состоит в том, что при неограниченном увеличении числа наблюдений оценка стремится к истинному значению параметра];
- незміщеної оцінки [вид точечной оценки, при котором математическое ожидание значений совпадает с оцениваемой величиной (тем самым предполагается, что эта оценка не имеет систематической ошибки). Примером несмещенной оценки служит средняя арифметическая, получаемая статистически для математического ожидания одинаково распределенных случайных величин, причем не обязательно нормально].
