Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Марта 2013 в 20:42, реферат
В моментных рядах исследуется разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определёнными датами. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.
Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени.
Теоретическая часть………………………………………………………………3
I. Ряды динамки: тренд, методы выравнивания рядов динамики……………3
II. Сопоставимость уровней динамического ряда. Абсолютные показатели динамики………………………………………………………………………5
III. Относительные показатели динамики. Абсолютное значение однопроцентного прироста…………………………………………….……8
IV. Методы выявления основных тенденций динамического ряда……………9
Практическая часть……………………………………………………………...13
Список литературы……………………………………………………..……….17
_ _
_1 y1 + y2
y1 = 2
_ _
_1 y2 + y3
y2 = 2
_ _
_1 y3 + y4
y3 = 2 и т.д.
Первую рассчитанную центрированную относят ко второму периоду, вторую – к третьему и т.д.
Сглаженный ряд по
сравнению с фактическим
3. Аналитическое выравнивание.
Метод аналитического выравнивания – это выравнивание по аналитически формулам, позволяющее получить описание главной лини развития ряда. Суть метода: эмпирические уровни заменяются уровнями, рассчитанными на основе определенной кривой, уравнение которой рассматривается как функция времени.
Вид уравнения зависит от конкретного характера динамики развития. Например, линейная зависимость выражается формулой
ѓ(t) = a0 + a1t,
а параболическая зависимость
ѓ(t) = a0 + a1t + a2tІ.
Определить уравнение можно методами теоретического (основываясь на рассчитанных показателях динамики) и практического анализа (на исследовании линейной диаграммы).
4. Задача аналитического
выравнивания состоит также в
определении недостающих
Способ определения неизвестных значений внутри динамического ряда называют интерполяцией.
Методы определения неизвестных значений:
– полусумма уровней, расположенных рядом с интерполируемыми;
– определение по среднему абсолютному приросту;
– определение по темпу роста.
Экстраполяция – способ определения количественных значений за пределами ряда. Экстраполирование используется для прогнозирования факторов, способных влиять на развитие явления в будущем. Экстраполировать можно по средней арифметической, среднему абсолютному приросту, среднему темпу роста.
Автокорреляцию, то есть зависимость между соседними членами динамического ряда, также применяют при аналитическом выравнивании. Автокорреляцию устанавливают с помощью уровня на одну дату.
Коэффициент автокорреляции рассчитывается по формуле
_ _ _ _
yi yi-1 – yi yi–1
Ia = σyt σyt-1
Автокорреляцию устраняют, коррелируя остаточные величины, то есть разность эмпирических и теоретических уровней. В этом случае корреляцию между остаточными величинами определяют по формуле
_ _
I = ∑ (x – xi) (y – yi)
–––––––––––––––––
√ ∑ (x –xi)І ∑ (y –yi)І
5. Анализ рядов динамики предполагает также исследование сезонной неравномерности, под которой понимают устойчивые внутригодовые колебания, причиной которых служат многочисленные факторы (в том числе природно-климатические). Сезонные колебания измеряются с помощью индексов сезонности. При относительно неизменном годовом уровне явления индекс сезонности рассчитывается как процентное отношение средней величины из фактических уровней одноименных месяцев к общему среднему уровню за исследуемый период
_
yi
Ис = _
y0 100
В условиях изменчивости годового уровня индекс сезонности рассчитывают как процентное отношение средней величины из фактических уровней одноименных месяцев к средней величине из выровненных уровней одноименных месяцев
_
yi
Ис = ŷi 100
Практическая часть
Задача 1
Выделить качественные признаки: а) число работников предприятия; б) величина вклада в банке; в) родственные связи членов семьи; г) стаж работника; д) национальность; е) форма собственности.
Правильные ответы: в), д), е).
Задача 2
Известны данные о
товарообороте и издержках
№ мага-зина |
Товарооборот, млн. руб. |
Издержки обращения, млн. руб. |
№ мага-зина |
Товарооборот, млн. руб. |
Издержки обращения, млн. руб. |
1 |
278 |
18,2 |
11 |
570 |
38,9 |
2 |
590 |
37,2 |
12 |
472 |
28,6 |
3 |
796 |
45,8 |
13 |
200 |
16,2 |
4 |
463 |
38,8 |
14 |
665 |
39,0 |
5 |
245 |
15,1 |
15 |
736 |
37,8 |
6 |
392 |
27,4 |
16 |
562 |
36,6 |
7 |
511 |
30,9 |
17 |
338 |
26,7 |
8 |
404 |
29,5 |
18 |
560 |
29,0 |
9 |
642 |
44,7 |
19 |
695 |
40,2 |
10 |
425 |
37,2 |
20 |
580 |
36,5 |
Применяя к исходным
данным метод аналитической
При группировке по факторному признаку (объему товарооборота) выделить четыре группы магазинов с равными закрытыми интервалами. Величину интервала округлять в верхнюю сторону до ближайшего числа кратного 50.
h = x max – x min = 796 – 200 = 150
n 4
x max и x min – максимальное и минимальное значения признака в совокупности,
n – число групп.
200 – 350 1 группа
350 – 500 2 группа
500 – 650 3 группа
650 – 800 4 группа
№ |
Группы магазинов по объему товарооборота, млн. руб. (интервалы) |
Количество магазинов, ед. |
Объем товарооборота, млн. руб. |
Издержки обращения |
1 |
200 - 350 |
1 5 13 17 |
278 245 200 338 |
18,2 15,1 16,2 26,7 |
4 |
1 061 |
76,2 | ||
2 |
350 - 500 |
4 6 8 10 12 |
463 392 404 425 475 |
38,8 27,4 29,5 37,2 28,6 |
5 |
2 156 |
161,5 | ||
3 |
500 - 650 |
2 7 9 11 16 18 20 |
590 511 642 570 562 560 580 |
37,2 30,9 44,7 38,9 36,6 29,0 36,5 |
7 |
4 015 |
253,8 | ||
4 |
650 - 800 |
3 14 15 19 |
796 665 736 695 |
45,8 39,0 37,8 40,2 |
4 |
2 892 |
162,8 |
№ |
Группы магазинов по объему товарооборота, млн. руб. (интервалы) |
Количество магазинов, ед. |
Объем товарооборота, млн. руб. |
Издержки обращения |
1 |
200 - 350 |
4 |
1 061 |
76,2 |
2 |
350 - 500 |
5 |
2 156 |
161,5 |
3 |
500 - 650 |
7 |
4 015 |
253,8 |
4 |
650 - 800 |
4 |
2 892 |
162,8 |
Итого: |
20 |
10 124 |
654,3 |
№ |
Группы магазинов по объему товарооборота, млн. руб. (интервалы) |
Количество магазинов, % к итогу |
Издержки обращения, % к итогу |
1 |
200 - 350 |
20 |
11,6 |
2 |
350 - 500 |
25 |
24,7 |
3 |
500 - 650 |
35 |
38,8 |
4 |
650 - 800 |
20 |
24,9 |
Итого: |
100 |
100 |
Результаты группировки отразить в следующей итоговой статистической таблице:
№ группы |
Группы магазинов по объему товарооборота, млн. руб. (интервалы) |
Количество магазинов |
Объем товарооборота, млн. руб. |
Издержки обращения | ||||
ед. |
% к итогу |
всего |
в среднем на один магазин |
всего, млн. руб. |
% к итогу |
в среднем на один магазин, млн. руб. | ||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1 |
200 - 350 |
4 |
20 |
1061 |
265,3 |
76,2 |
11,6 |
19,1 |
2 |
350 - 500 |
5 |
25 |
2156 |
431,2 |
161,5 |
24,7 |
32,3 |
3 |
500 - 650 |
7 |
35 |
4015 |
573,6 |
253,8 |
38,8 |
36,3 |
4 |
650 - 800 |
4 |
20 |
2892 |
723,0 |
162,8 |
24,9 |
40,7 |
Итого |
20 |
100 |
10124 |
- |
654,3 |
100 |
- | |
В среднем на один магазин |
1993,1 |
128,4 |
В заключение сделать обоснованные выводы:
Вывод: из таблицы видно, что в основном при объеме товарооборота преобладают магазины с интервалом от 500 – 650 млн. руб. 35 %, на долю которых приходится 38,8 % издержек. Данные таблицы показывают, что с увеличением товарооборота от группы к группе увеличиваются издержки. Это говорит о наличии прямой связи между рассматриваемыми признаками, т.е. чем больше товарооборот тем больше издержек.
Задача 3
Используя взаимосвязь показателей динамики, определите уровни ряда динамики и недостающие в таблице базисные показатели динамики по следующим данным о производстве яиц в регионе за 1997 – 2005 г.г.:
Год |
Производство яиц, млн. шт. |
Базисные показатели динамики | ||
абсолютный прирост, млн. шт. |
темп роста, % |
темп прироста, % | ||
1997 |
55,1 |
- |
100 |
- |
1998 |
57,8 |
2,7 |
104,9 |
4,9 |
1999 |
63,7 |
5,9 |
110,2 |
10,2 |
2000 |
73,2 |
9,5 |
114,9 |
14,9 |
2001 |
85,7 |
12,5 |
117,1 |
17,1 |
2002 |
103,9 |
18,2 |
121,2 |
21,2 |
2003 |
117,4 |
13,5 |
113 |
13 |
2004 |
147,2 |
29,8 |
125,4 |
25,4 |
2005 |
162,1 |
14,9 |
110,1 |
10,1 |