Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Марта 2012 в 15:48, курсовая работа
Целью данной курсовой работы является изучение методов выявления и измерения сезонных колебаний.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:
- изучаются теоретические вопросы, связанные с сущностью внутригодовой динамики экономических явлений;
- рассматриваются различные статистические методы выявления сезонных колебаний;
- выполняются расчеты согласно методике анализа сезонных колебаний по данным конкретного динамического ряда;
Введение……………………………………………………………………………...4
1 Понятие о сезонных колебаниях………………………………………………….5
2Основные методы выявления и анализа сезонных колебаний………………....10
3 Статистическая оценка сезонности ВВП Республики Беларусь …………...…17
Заключение………………………………………………………………………….26
Список использованных источников……………………
Примечание – Источник: собственная разработка на основе данных таблицы 3.1
Из данных таблицы 3.2 видно, что по годам максимальное расхождение квартальных показателей объёма ВВП колеблется от 4890,4 млрд р. до 6022,9 млрд р.
Названные показатели не учитывают промежуточные значения, лежащие в интервале между максимальным и минимальным уровнями временного ряда, которые могут играть важную роль в статистической оценке сезонности.
В связи с этим исследование целесообразно дополнить индексами сезонности. Автором поставлена задача: рассчитать квартальные индексы сезонности различными методами, сравнить полученные результаты и выбрать наиболее точный метод расчёта.
По методу хронологической средней индексы сезонности рассчитываются в соответствии с формулой (2.8). Расчёт был осуществлён на основе данных таблицы 3.3.
Таблица 3.3 - Оценка сезонности ВВП Республики Беларусь методом хронологической средней, млрд р.
Период | Квартал | Итого за год | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | |||
2005 | 13731,7 | 14847 | 18622,1 | 17866,3 | 65067,1 | |
2006 | 15278,5 | 16278,3 | 20235,5 | 19780,2 | 71572,5 | |
2007 | 16536,6 | 17699,3 | 21944,8 | 21230,7 | 77411,4 | |
2008 | 18553,3 | 19686,3 | 24576,2 | 22915 | 85730,8 | |
2009 | 18750,2 | 19597,8 | 24294,2 | 23294,6 | 85936,8 | |
Итого за квартал | 82850,3 | 88108,7 | 109672,8 | 105086,8 | 96429,7 | |
Средняя за квартал | 16570,1 | 17621,7 | 21934,6 | 21017,36 | 19285,9 | |
Iсез. %
| 85,9 | 91,3 | 113,7 | 108,98 | 400 | |
Примечание – Источник: собственная разработка на основе данных таблицы 3.1
В итоговой строке таблицы подсчитаны квартальные сводные итоги за весь пятилетний период, что необходимо для исчисления средних уровней за определённый квартал. На основе итоговой суммы получен средний квартальный уровень по всем 20 наблюдениям. ( В таблице 3.3 его значение равно 19285,93 млрд р). Это и есть знаменатель используемой формулы (2.8).
Получены четыре индекса сезонности ВВП.
Например, за 1-ый квартал индекс сезонности составит:
=(16570,1/19285,93) 100= 85,92%.
Так как общая сумма средних квартальных индексов сезонности равна 400%, то корректировка полученных средних индексов сезонности не требуется.
При расчёте индексов сезонности по методу скользящих средних были определены четырёхквартальные скользящие суммы (таблица 3.4).
Таблица 3.4 - Расчёт скользящих средних и показателей сезонности ВВП Республики Беларусь (с четырёхквартальным периодом скольжения)
Год | Квартал | 4-хквартальная скользящая сумма, млрд р | 2-хгодичная скользящая сумма, млрд р | 4-хквартальная скользящая средняя, млрд р | Индекс сезонности, % |
2005 | 1 | - | - | - | - |
| 2 | 65067,1 | - | - | - |
| 3 | 66613,9 | 131681 | 16460,1 | 113,1 |
| 4 | 68045,2 | 134659,1 | 16832,4 | 106,1 |
2006 | 1 | 69658,6 | 137703,8 | 17212,9 | 88,8 |
| 2 | 71572,5 | 141231,1 | 17653,9 | 92,2 |
| 3 | 72830,6 | 144403,1 | 18050,4 | 112,1 |
| 4 | 74251,6 | 147082,2 | 18385,3 | 107,6 |
2007 | 1 | 75960,9 | 150212,5 | 18776,6 | 88,1 |
| 2 | 77411,4 | 153372,3 | 19171,5 | 92,3 |
| 3 | 79428,1 | 156839,5 | 19604,9 | 111,9 |
| 4 | 81415,1 | 160843,2 | 20105,4 | 105,6 |
2008 | 1 | 84046,5 | 165461,6 | 20682,7 | 89,7 |
| 2 | 85730,8 | 169777,3 | 21222,2 | 92,8 |
| 3 | 85927,7 | 171658,5 | 21457,3 | 114,5 |
| 4 | 85839,2 | 171766,9 | 21470,9 | 106,7 |
2009 | 1 | 85557,2 | 171396,4 | 21424,6 | 87,5 |
| 2 | 85936,8 | 171494 | 21436,7 | 91,4 |
| 3 | - | - | - | - |
| 4 | - | - | - | - |
Примечание – Источник: собственная разработка на основе данных таблицы 3.1
Так как полученные четырёхквартальные скользящие суммы получены по чётному числу членов динамического ряда, то они относятся не к определённому кварталу, а к середине интервала между двумя кварталами. Отсюда вытекает необходимость центрирования. Для центрирования рассчитаны двухгодичные скользящие суммы. Затем были вычислены четырёхквартальные скользящие средние. Для этого двухгодичная скользящая сумма была разделена на 8.
Как видно, применение четырёхквартальных скользящих средних очень трудоёмко. Поэтому можно рассчитать пятиквартальный сезонный интервал по формуле (2.9).
Данная средняя относится к третьему кварталу и таким образом достигается эффект центрирования одной операцией.
Предварительные оценки скользящих квартальных индексов сезонности(Iпред.) (таблица 3.5) исчислены путём деления каждой фактической квартальной величины на величину скользящей средней для данного квартала.
Таблица 3.5 - Расчёт скользящих средних и показателей сезонности ВВП Республики Беларусь
Год | Квартал | ВВП по кварталам, млрд р | пятиквартальная скользящая средняя | Индекс сезонности, % |
2005 | 1 | 13731,7 | - | - |
| 2 | 14847 | - | - |
| 3 | 18622,1 | 16460,13 | 113,1 |
| 4 | 17866,3 | 16832,39 | 106,1 |
2006 | 1 | 15278,5 | 17212,98 | 88,8 |
| 2 | 16278,3 | 17653,89 | 92,2 |
| 3 | 20235,5 | 18050,39 | 112,1 |
| 4 | 19780,2 | 18385,28 | 107,6 |
2007 | 1 | 16536,6 | 18776,56 | 88,1 |
| 2 | 17699,3 | 19171,54 | 92,3 |
| 3 | 21944,8 | 19604,94 | 111,9 |
| 4 | 21230,7 | 20105,40 | 105,6 |
2008 | 1 | 18553,3 | 20682,70 | 89,7 |
| 2 | 19686,3 | 21222,16 | 92,8 |
| 3 | 24576,2 | 21457,31 | 114,5 |
| 4 | 22915 | 21470,86 | 106,7 |
2009 | 1 | 18750,2 | 21424,55 | 87,5 |
| 2 | 19597,8 | 21436,75 | 91,4 |
| 3 | 24294,2 | - | - |
| 4 | 23294,6 | - | - |
Примечание – Источник: собственная разработка на основе данных таблицы 3.1
Из полученных скользящих квартальных индексов сезонности по каждому кварталу методом средней арифметической исчислено среднее значение индекса.
Окончательные оценки средних квартальных индексов сезонности ВВП получены с помощью поправочного коэффициента по формуле (2.10.) так, чтобы сумма скользящих индексов равнялась 400%. (таблица 3.6).
Таблица 3.6 - Индексы сезонности ВВП Республики Беларусь, рассчитанные по методу скользящей средней.
квартал | Индекс сезонности, % | Средний индекс сезонности, % | |||||
2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | Iпред. | Iскор. | |
1 | - | 88,8 | 88,1 | 89,7 | 87,5 | 88,5 | 88,5 |
2 | - | 92,2 | 92,3 | 92,8 | 91,4 | 92,2 | 92,1 |
3 | 113,1 | 112,1 | 111,9 | 114,5 | - | 112,9 | 112,8 |
4 | 106,1 | 107,6 | 105,6 | 106,7 | - | 106,6 | 106,6 |
К=0,999532362 | 400,2 | 400,00 | |||||
Примечание – Источник: собственная разработка на основе данных таблиц 3.4 и 3.5
Данные таблицы 3.6 подтверждают ранее полученные результаты и наличие сезонной ямы для ВВП в 1-ом квартале и сезонном пике в 3-ем.
В ходе исследования также был применён метод аналитического выравнивания. Для анализа была использована линейная функция и получилось следующее уравнение тренда:
= 19285,93+201,2989t
Путём подстановки фактора времени t в уравнение тренда определены выравненные квартальные значения ВВП.(таблица 3.7.)
Таблица 3.7 - Расчёт показателей сезонности ВВП Республики Беларусь по методу аналитического выравнивания
Год | ВВП, млрд р | t | Индекс сезонности, % | |
Фактические данные | Выравненные данные | |||
А | 1 | 2 | 3 | 4 |
2005 | 13731,7 | 19285,9 | -19 | 88,8 |
| 14847 | 19285,9 | -17 | 93,6 |
| 18622,1 | 19285,9 | -15 | 114,5 |
| 17866,3 | 19285,9 | -13 | 107,2 |
2006 | 15278,5 | 19285,9 | -11 | 89,5 |
| 16278,3 | 19285,9 | -9 | 93,2 |
| 20235,5 | 19285,9 | -7 | 113,2 |
| 19780,2 | 19285,9 | -5 | 108,2 |
2007 | 16536,6 | 19285,9 | -3 | 88,5 |
| 17699,3 | 19285,9 | -1 | 92,7 |
| 21944,8 | 19285,9 | 1 | 112,6 |
| 21230,7 | 19285,9 | 3 | 106,7 |
2008 | 18553,3 | 19285,9 | 5 | 91,4 |
| 19686,3 | 19285,9 | 7 | 95,1 |