Введение. 
Теория статистики с элементами эконометрики в 2 ч. Часть 1

Теория статистики является одной из важнейших дисциплин в университетских программах подготовки экономистов. Причем речь не идет лишь о тех студентах, которые планируют по окончании вуза связать свою профессиональную карьеру с органами статистики. Умением работать с массивами данных, формировать соответствующие совокупности и выборки, выявлять присущие им взаимосвязи и тенденции, формулировать и количественно подтверждать устойчивость установленных связей в той или иной степени должны владеть, по сути, все выпускники экономических программ любого уровня. Данное утверждение становится особенно очевидным, если вспомнить о созданных в последние десятилетия мощных информационных базах, доступных многим пользователям и содержащих потенциально полезную информацию о различных экономических субъектах. Существуют специализированные пакеты статистической обработки данных, которыми можно формально воспользоваться, однако эффективность их применения будет гораздо выше, если пользователь понимает суть используемых в них технологий, алгоритмов, критериев, показателей. И здесь на помощь приходит статистика, понимаемая как совокупность знаний, связанных с изучением количественной стороны массовых общественных явлений.

Собственно термин «статистика» многозначен. Этим термином могут обозначать: 1) некую совокупность информативных сведений (массив фактов, данных)^[1]; 2) совокупность принципов, методов и приемов наблюдения, сбора, обработки (включая группировку и анализ данных) и представления данных о фактах хозяйственной жизни;

3) науку, посвященную выявлению закономерностей в различных массовых явлениях; 4) функцию, полученную в результате обработки наблюдений и используемую для оценки характеристик и параметров распределений и проверки гипотез, и др. То же самое можно сказать и о понятии «теория статистики». Так, академик А. Н. Колмогоров (1903—1987) полагал, что «все общее в статистической методологии естественных и общественных наук, все то, что здесь безразлично, но отношению к специфической природе естественных и общественных наук, относится к отделу математики — математической статистике». Иными словами, он отрицал существование «еще какой-то нематематической и, тем не менее, универсальной общей теории статистики, по существу сводившейся к математической статистике и к некоторым техническим приемам собирания и обработки статистических данных» [47, с. 10] (действительно, термин «общая теория статистики» довольно двусмыслен хотя бы потому, что неявно предполагает существование неких частных теорий). Напротив, известный английский статистик М. Кендалл (Maurice George Kendall, 1907— 1983) предпочитал математической статистике термин «теория статистики» (подробнее см. 147, с. 9—111).

В нашей стране в советское время сложился подход, согласно которому в университетских учебных программах читался (и читается до сих пор) курс «Общая теория статистики», представляющий собой некий симбиоз методов традиционного экономического анализа (показатели, группировки, графики, индексы) и отдельных методов математической статистики, с очевидностью приложимых к экономическим исследованиям (выборка, корреляция, регрессия и т. д.). Это, по сути, облегченный вариант ознакомления слушателей (студентов) с инструментарием прикладного статистического анализа, т.с. с наиболее употребительными методами, приемами и техникой обработки массивов данных. Подобный подход не является какой-то экзотикой, присущей отечественной статистической науке, — примерно такую же схему изложения методов можно видеть и в западной учебной литературе^[2]. Заметим, правда, что определенным отличием отечественных рабочих программ и учебной статистической литературы по сравнению с западными аналогами является тема «Индексы», которой в нашей стране традиционно уделяется существенно большее внимание.

Предлагаемый читателю учебник следует традициям отечественной школы преподавания экономической статистики. Вместе с гем, принимая во внимание складывающуюся тенденцию на изменение учебных программ, вызванное необходимостью усиления математической подготовки студентов-экономистов, авторы сочли возможным и целесообразным несколько отклониться от традиционной схемы изложения материала и ввести дополнительную главу, посвященную основам эконометрического анализа. Таким образом, книга содержит базовые разделы, обеспечивающие знакомство слушателей (студентов) с техникой типовой статистической обработки данных, и, кроме того, дает возможность получить самое общее представление о методах эконометрики, применение которых может быть потенциально обусловлено спецификой анализируемых ситуаций.

Текстовая часть каждой главы дополнена вопросами для обсуждения и заданиями для самостоятельной работы. Ввиду ограниченности объема учебника набор вопросов и задач относительно невелик. В расширенном виде задания для самостоятельной работы, включая типовые примеры, задачи, статистические таблицы, тесты контроля знаний и др., читатель может найти в другой работе авторского коллектива (см. работу [40]), которая в известном смысле может рассматриваться как логическое дополнение настоящего учебника. Таким образом, данный комплект книг (учебник и практико-ориентированное учебное пособие) представляет собой завершенный курс теории прикладной статистики с акцентом на самостоятельную работу студентов.

В результате прохождения курса и освоения дисциплины студент должен:

знать

• • базовые методы статистического анализа, имеющиеся в арсенале экономиста, их достоинства, ограничения, недостатки;
• • основные принципы и предпосылки применения методов статистики в экономических исследованиях;
• • логику, процедурную сторону и технологию применения конкретного метода статистического анализа;

уметь

• • делать обоснованный выбор методов анализа, адекватных поставленным задачам и имеющимся данным;
• • выполнять расчеты по количественному обоснованию управленческих решений;

• применять основные методы статистического анализа данных и формулировать выводы и рекомендации по результатам проведенного анализа;

владеть навыками

• • разработки методик статистического анализа как элементов количественного обоснования управленческих решений;
• • формирования совокупностей данных, необходимых для решения конкретной задачи;
• • обоснованного применения основных методов статистического анализа данных.

В заключение отметим, что овладение представленным в учебнике материалом несомненно потребует от читателя определенных интеллектуальных и временных усилий, а также знаний в смежных областях экономики. Поэтому полезно напомнить слова одного из основоположников статистики, немецкого ученого Г. Ахенвалля (Gottfried Achenwally 1719—1772), утверждавшего, что «статистика — это не тот предмет, который можно сразу понять пустой головой». Работа по освоению статистического инструментария, логики и техники его применения трудна, однако потраченное время не пропадет впустую, а все усилия сторицей окупятся впоследствии, ибо, как известно, в современной экономической науке и практике методы статистического и эконометрического анализа входят в базовый набор знаний, которыми должен обладать тот, кто считает себя профессиональным экономистом. Вместе с тем хотелось бы еще раз обратить внимание читателя на следующее обстоятельство: любой метод количественного анализа должен применяться разумно и осознанно, а сложность математического аппарата не должна быть самоцелью. Иными словами, в исследовании экономическое начало должно безусловно доминировать над началом математическим, формализованным. Пренебрежение этим принципом может привести к обратному эффекту, в том числе и к снижению уровня доверия к результатам анализа, полученным с помощью относительно сложных моделей и алгоритмов ввиду их искусственности и оторванности от практики. Складывающаяся в последние годы тенденция математизации экономики (в части обоснования решений управленческого характера) делает еще более актуальным мнение знаменитого русского статистика А. А. Чупрова (1874—1926), высказанное им в 1903 г.: «Такие статистики, которые производят наблюдения, не раздумывая, зачем и как, и проделывают сложнейшие вычисления, не понимая, куда все эти перемножения и деления должны и могут их привести, чрезвычайно многочисленны, и им обязана статистика … худой славой» (цит. по [15, с. 57]).

Предлагаемая читателям книга подготовлена преподавателями Санкт-Петербургского государственного университета (СП6ГУ).

Университет имеет солидную историю в области развития статистической науки и образовательных программ: статистика преподается здесь уже более 200 лет, а в создании университетских традиций в этой области отметились такие выдающиеся универсанты, как К. Ф. Герман (1767—1838), Ю. Э. Янсон (1836— 1893), И. И. Кауфман (1843−1915), Р. М. Орженцкий (1863- 1923), А. А. Кауфман (1864−1919), Г. Г. Швиттау (1875−1950), Л. В. Некраш (1886—1949) и др. Довольно подробная информация об эволюции экономической науки в России в контексте общемировых тенденций и вкладе ученых Петербургского университета в развитие отечественных научных и преподавательских школ в области финансов, статистики, учета и других областей экономики и менеджмента представлена, в частности, в следующих работах: «Статистика в Санкт-Петербургском университете»; «Очерки по истории финансовой науки»; «Финансовая наука в Санкт-Петербурге»; «Экономический факультет СПбГУ» (см.

список литературы

). Со всеми замечаниями и пожеланиями просим обращаться к авторам учебника на кафедру статистики, учета и аудита СПбГУ (тел.: +7 812 272-07-85, e-mail: bua-stat@ rambler.ru), сотрудники которой внесли основной вклад в создание настоящего учебника. Информация о кафедре, а также научных интересах и публикациях ее сотрудников представлена на сайте экономического факультета СПбГУ www.econ.spbu.ru.

• [1] Уместно вспомнить известное изречение А. Шлецера: «История — это статистика в движении, статистика — это застывшая история», вторая часть которогокак раз и уравнивает, в известном смысле, статистику с набором историческихданных. А. Шлецер (August Schlozer, 1735—1809) — знаменитый историк, статистики издатель русских летописей, видный представитель геттингенской статистической школы; его взгляды на эту науку изложены в работе «Теория статистики"(A. Schlozer. Theorie der Statistik nebst Ideen uber das Statium der Politik uberhaupt. Gottingen, 1804), оказавшей большое влияние на взгляды русских ученых тоговремени. В 1760—1764 гг. Шлецер работал в России. Именно он ввел преподавание статистики в России под названием «Познание своего отечества».
• [2] Для примера упомянем об учебнике: Kohler Н. Essentials of Statistics. Scott, Foresman and Company, Glenview, Illinois, 1988. Материал этой книги представленпятью крупными разделами: 1) дескриптивная статистика (природа статистики, таблицы, графики, представление данных); 2) аналитическая статистика: введение (основы теории вероятностей, распределения); 3) аналитическая статистика: базовые выводы (выборка, проверка гипотез); 4) аналитическая статистика: дополнительные разделы (вариационный анализ, регрессия и корреляция, множественнаякорреляция и регрессия); 5) специальные темы (ряды динамики, основы теориирешений). Безусловно, полной аналогии между российскими и западными подходами нет и быть нс может; более того, книга Колера и подобные ей работы западных авторов вполне могут трактоваться и как элементарные курсы теоретической (математической) статистики (в терминологии Кендалла — теории статистики) с той лишь оговоркой, что в них нет строгих доказательств и вывода теорем, а акцент сделай на демонстрацию приложимости статистических методов к конкретным исследованиям.