Реферат: Методы изучения сезонности
Государственный Университет УправленияКафедра Финансы и кредит
Курсовая работа постатистике
«Методы изучениясезонности»
Выполнил
Проверил
Москва 2006
Содержание
1. Введение
В данной курсовой работе я рассматриваю темусезонности, изучение сезонных колебаний и методы их анализа. Суть сезонностизаключается в отчетливо выраженной закономерности внутригодовых измененийизучаемого явления. Сезонные колебания – периодические колебания, которые имеютопределенный и постоянный период, равный годовому промежутку. После измерения иизучения сезонных колебаний можно применить меры для смягчения сезонности.
Для изучения сезонных колебаний данные, представленныев ряду динамики, обрабатывают с целью выявления основной тенденции развития, азатем рассчитывают индексы сезонности. Сезонная волна может быть получена безпредварительного выравнивания методом простой средней, методомотносительных чисел, методом У. Персона.
В расчетной части рассматриваются задачана нахождение индексов сезонности и прогнозирование явления с помощью этихиндексов. Так же рассматривается задача на анализ ряда динамики и определениеего средних показателей.
В аналитической части курсовой работыпроводиться анализ данных с применением средств MS Excel. Производятся расчеты с новыми данными в табличномпроцессоре. Так же данная программа позволяет строить графики и диаграммы, чтопредает наглядность данным.
2.Теоретическая часть.
Одной из важнейших задач статистики является изучениеявления в непрерывном его развитии. С целью изучения изменений явления вовремени строиться ряд динамики.
Ряд динамики представляет собой ряд расположенных вхронологической последовательности числовых значений статистическогопоказателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени. Онсодержит 2 элемента: показатель времени и уровень ряда (y)(Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.119).
Ряды бывают моментальные и интервальные. Вмоментальных рядах уровень ряда характеризует изучаемое явление на определенныймомент, в интервальных – состояние явления за период.
При построении и анализе рядов динамики необходимособлюдать: уровни ряда должны охватывать одну и ту же территорию, должны иметьодинаковые единицы измерения, единую методологию расчета, сопоставимость повремени.
Факторы действующие на ряд динамики:
1. Постоянно действующие – формируют основнуютенденцию или тренд.
2. Периодически действующие – формируют сезонныеколебания.
3. Эпизодически действующие – складывается случайнаякомпонента.
Выявление сезонных колебаний складывающихся подвоздействием периодически действующих факторов. Статистика выявляет их спомощью индексов сезонности, совокупность которых представляет сезонную волну.
Для выявления сезонныхколебаний берут данные за несколько лет и изучают их по кварталам либо месяцам.За несколько лет данные берутся для того, чтобы случайные колебания одногогода не сильно влияли на результаты исследований.
Если исходный ряд динамики имеет определеннуютенденцию в развитии, то исходные данные вначале обрабатывают с целью выявленияосновной тенденции развития, а далее ведут расчет индексов сезонности. Индексысезонности могут быть рассчитаны и без предварительного выравнивания — методомпростой средней.
2.1. Метод простойсредней.
Сущность этого метода изучения и измерения сезонныхколебаний заключается в определении индекса сезонности (сезонной волны) спомощью средней арифметической. Индексами сезонности являются процентныеотношения фактических (эмпирических) внутригрупповых уровней к теоретическим(расчетным) уровням, выступающим в качестве базы сравнения. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.152 ).
/>
Например, изучаяпоквартальные показатели, исчисляются отношения средних квартальных к общейсредней за весь рассматриваемый период.
Таблица 1
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.) 2000 2001 2002 2003 2004 I квартал 82,6 83,5 80,5 82,2 88,1 II квартал 100,9 100,6 101,2 103,0 109,9 III квартал 115,8 112,7 113,5 117,6 IV квартал 91,7 89,5 90,6 94,0В таблице 1 приведены данные пассажирооборотаРоссии за 2000-2004гг. вычислим сезонную волну методом простой средней.Определим поквартальные средние уровни пассажирооборота как простые средниеарифметические за каждый квартал на протяжении всего изучаемого периода.
Дляпервого квартала средняя будет равна: />=(82,6+83,5+80,5+82,2+88,1):5=83,38 (млрд. пасс.-км.)
Длявторого квартала средняя будет равна: />=(100,9+100,6+101,2+103,0+109,9):5=103,12(млрд. пасс.-км.)
Длятретьего квартала средняя будет равна: />=(115,8+112,7+113,5+117,6):4=114,9(млрд. пасс.-км.)
Длячетвертого квартала средняя будет равна: />=(91,7+89,5+90,6+94,0):4=91,45(млрд. пасс.-км.)
Далееопределим средний квартальный объем пассажирооборота за весь период в целом,как отношение общей суммы пассажирооборота к числу периодов: />общ.=1757,9:18=97,66
Сезоннаяволна определяется процентным отношением уровней поквартальных средних ксредней квартальной.
Дляпервого квартала: (83,38:97,66)×100=85,38
Длявторого квартала: (103,12:97,66) )×100=105,59
Длятретьего квартала: (114,9:97,66) )×100=117,65
Длячетвертого квартала: (91,45:97,66) )×100= 93,64
Таблица 2
Анализ методом простой средней сезонности пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.) годы кварталы итого за год среднеквартальные уровни I II III IV А 1 2 3 4 5 6 2000 82,6 100,9 115,8 91,7 391 97,75 2001 83,5 100,6 112,7 89,5 386,3 96,58 2002 80,5 101,2 113,5 90,6 385,8 96,45 2003 82,2 103,0 117,6 94,0 396,8 99,2 2004 88,1 109,9 198,0 99,0 итого за период 416,9 515,6 459,6 365,8 1757,9 488,98 средние уровни 83,38 103,12 114,9 91,45 392,85 98,21 сезонная волна 85,38 105,59 117,65 93,64 402,26 100Средний индекс сезонности должен быть равен 100%, асумма индексов равна 400, в данном случае существует небольшая погрешность,вследствие округлений.
Из данной таблицы видно, что в I кварталепассажирооборот наименьший, в средним за изучаемый период на 14,62% меньше среднеквартального показателя,а в III квартале на 17,65% больше.
Для наглядности построим график сезонной волны:
/>
Благодаря методу простой средней можно уменьшитьслучайные колебания показателей ряда динамики. Правильность полученной сезоннойволны зависит от числа уровней ряда и от характера их изменения: чем большеуровней ряда, чем больше число лет исследования, тем более точные будутрезультаты. Однако, этот метод, хотя и является достаточно простым виспользовании, применяется редко, т.к. не исключает влияние общей тенденции, ауровень явлений почти всегда изменяется на протяжении изучаемого периода.
2.2. Метод относительныхчисел.
Данный метод можно применять для рядов динамики,развитие общей тенденции которых происходит равномерно.
Цепные отношения вычисляются как процентные отношенияданных за каждый квартал к данным предшествующего квартала. Из относительныхчисел вычисляется простая средняя величина для каждого квартала за периодизучения. Исходные данные возьмем в таблице 1.
Таблица 3
Анализ методом относительных чисел сезонности пассажирооборота транспорта общего пользования годы поквартальные процентные отношения уровней ряда средние из квартальных отношений за год I II III IV А 1 2 3 4 5 2000 -------- 122,15 114,77 79,19 105,37 2001 91,06 120,48 112,03 79,41 100,75 2002 89,94 125,71 112,15 79,82 101,91 2003 90,73 125,3 114,17 79,93 102,53 2004 93,72 124,74 109,23 среднеквартальные отношения из цепных отношений за период 91,36 123,68 113,28 79,59 ------- преобразованная средняя 100 123,68 140,1 111,51 ------- преобразованная и исправленная средняя 97,37 122,74 138,69 109,63 117,11 сезонная волна в среднем за период 83,14 104,81 118,43 93,61 100,00Далее приравняем среднюю за первый квартал к 100 инайдем средние за 2-4 квартал по методу цепных произведений.
Перемножив преобразованную среднюю за четвертыйквартал на среднюю из цепных отношений первого квартала увидим сдвиг колебанийпод влиянием общей тенденции: 111,51×91,36:100=101,88. В нашем случаенаблюдается общая тенденция увеличения, сезонные колебания оказались сдвинутымина 1,88%. Данную погрешность необходимо устранить. Наиболее простой способ, этораспределение ее на все кварталы. Для этого необходимо из показателей первогоквартала вычесть ¼ от 1,88, из 2-го ½ от 1,88, из 3-го ¾ от 1,88 и из 4-го 1,88. вычислим среднюю квартальную из преобразованных иисправленных квартальных средних:
/>
Вычислим сезонную волну как процентное отношениепреобразованных и исправленных средних за каждый квартал к их общей средней.Для 1-го квартала: (97,37:117,11)×100=83,14, аналогично вычислим дляостальных кварталов.
Таблица 3 показываетсезонность пассажирооборота. Минимум приходиться на 1-й квартал. За весь периодпассажирооборот в первом квартале на 16,86% меньше среднего, в четвертомквартале на 6,39% меньше среднего. Во втором квартале наблюдается увеличениепассажирооборота на 4,81% больше среднего. На третий квартал приходитсямаксимум и составляет на 18,43% больше среднего пассажирооборота.
Из проделанного анализа мы видим, что методотносительных чисел является более точным, чем метод простой средней, так какс его помощью сглаживается влияние общей тенденции изменения уровней рядадинамики на сезонную волну в среднем за весь изучаемый период.
2.3. Анализ сезонностиметодом У. Персона
Суть этого метода заключается в том, что значениясредней сезонной волны исчисляются как медианные значения из цепных отношений.Погрешность, возникающая из-за общей тенденции, устраняется с помощью среднейгеометрической. Для анализа этим методом данные нужно подготовить: найдемцепные отношения. Цепные отношения вычисляются как процентные отношения данныхза каждый квартал к данным предшествующего квартала. Воспользуемся данными,полученными в таблице 3. Вычислим средние как медианные значения. Медиану запервый отрезок времени возьмем за 100, а остальные средние вычислимпоследовательно перемножив их.
Для первого квартала ранжированный ряд: 89,94; 90,73;91,06; 93,72. В данном ряду четное количество членов, медиана- это средняя двухцентральных членов ряда: (90,73+91,06):2=90,9.
Для второго квартала ранжированный ряд: 120,48;122,15; 124,74; 125,3; 125,71. Так как в этом ряду нечетное количество членов,то медиана, это центральный член – 124,74.
Таблица 4
Анализ сезонности пассажирооборота транспорта общего пользования методом У.Персона кварталы медианные значения из цепных отношений преобразованные медианные значения сезонные колебания не (выравненные) сезонная волна в среднем за период А 1 2 3 4 I 90,9 100 100 84,32 II 124,74 124,74 124,07 104,62 III 113,16 141,16 139,66 117,77 IV 79,62 112,39 110,61 93,27 итого по кварталам 408,42 478,29 474,34 399,98 в среднем 102,11 119,57 118,59 100Далее найдем преобразованные медианные значения. Впервом квартале это значение берется за 100, тогда во втором оно будет 124,74.Далее находим оставшиеся значения, в третьем квартале это будет - произведениезначения второго квартала на медианное значение из цепных отношений третьегоквартала: (124,74:113,16) ×100=141,16
Произведение медианного значения первого квартала напреобразованное значение четвертого квартала позволяет увидеть погрешность,вызванную возрастающей общей тенденцией: (90,9×112,39):100=102,16.сезонные колебания сдвинуты на 2,16%.
Исправление погрешности по методу У. Персона основанона предположении развития ряда динамики по формуле сложных процентов.
Величина ошибки характеризуется ежеквартальнымувеличением (уменьшением), вызванным общей тенденцией. Если первоначальныйуровень ряда обозначить у1, а конечный у2, тоежеквартальная поправка исчисляется по следующей формуле:
/>
Подставимв формулу полученные данные:
/>
Чтобы сгладить погрешность разделим медианные значенияна следующие числа: для первого квартала 1, для второго 1+0,00536, для третьего1+2×0,00536, для четвертого на 1+3×0,00536 и получим сезонныеколебания.
Средняя сезонных колебаний равна 118,59%, а не 100%.Примем 100 за среднюю арифметическую из исправленных сезонных колебаний,определим сезонную волну: первый квартал: 100:118,59×100=84,32; второйквартал: 124,07:118,59×100=104,62; третий квартал: 139,66:118,59×100=117,77;четвертый квартал: 110,61:118,59×100=93,27.
2.4. Анализ сезонности в рядах динамики после определенияи исключения общей тенденции развития в них.
Суть этого метода заключается впредварительном определении и исключении общей тенденции развития. Данный методиспользуется в рядах динамики свыраженной тенденцией увеличения.
В начале определяетсяобщая тенденция развития методом механического выравнивания или методом аналитическоговыравнивания по уровням какой-либо кривой. Общую тенденцию развития можно определитьтакже спомощью скользящей средней.
Выравниваем ряддинамики по прямой(метод аналитического выравнивания).
/>=a+a1x
Найдем параметрыуравнения с помощью способа наименьших квадратов:
na0+a1∑x=∑y
a0∑+a1∑x2=∑yx
Для этого проведемопределенные вычисления, которые упростят нахождение уровня ряда.
Таблица 5
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования и расчет выравнивания динамического ряда годы и кварталы пассажирооборот(У)Х
x2
УХ
2000г I квартал 82,6 -17 289 -1404,2 II квартал 100,9 -15 225 -1513,5 III квартал 115,8 -13 169 -1505,4 IV квартал 91,7 -11 121 -1008,7 2001г I квартал 83,5 -9 81 -751,5 II квартал 100,6 -7 49 -704,2 III квартал 112,7 -5 25 -563,5 IV квартал 89,5 -3 9 -268,5 2002г I квартал 80,5 -1 1 -80,5 II квартал 101,2 1 1 101,2 III квартал 113,5 3 9 340,5 IV квартал 90,6 5 25 453 2003г I квартал 82,2 7 49 575,4 II квартал 103 9 81 927 III квартал 117,6 11 121 1293,6 IV квартал 94 13 169 1222 2004г I квартал 88,1 15 225 1321,5 II квартал 109,9 17 289 1868,3 сумма 1757,9 1938 302,5a0=1757,9/18=97,66 a1=302,5/1938=0,16
Найдем уровень ряда. Отношение данных эмпирического ряда к показателям выравненного ряда в процентах исключает влияние общейтенденции развития на сезонные колебания, иодновременно определяется сезонная волнана протяжении всего изучаемого периода.
Таблица 6
Исключение сезонной волны пассажирооборота транспорта общего пользования выраженной уравнением прямой годы и кварталы Пассажиро-оборот(У) ряд выравнений по уравнению прямой Ух сезонная вол-на (У/Ух*100) 2000г I квартал 82,6 94,9 87,04 II квартал 100,9 95,3 105,88 III квартал 115,8 95,6 121,13 IV квартал 91,7 95,9 95,62 2001г I квартал 83,5 96,2 86,8 II квартал 100,6 96,5 104,25 III квартал 112,7 96,9 116,31 IV квартал 89,5 97,2 92,08 2002г I квартал 80,5 97,5 82,56 II квартал 101,2 97,8 103,48 III квартал 113,5 98,1 115,7 IV квартал 90,6 98,5 91,98 2003г I квартал 82,2 98,8 83,2 II квартал 103 99,1 103,94 III квартал 117,6 99,4 118,31 IV квартал 94 99,7 94,28 2004г I квартал 88,1 100,1 88,01 II квартал 109,9 100,4 109,46Общая тенденцияопределенаспособом аналитического выравниванияпо уравнению прямой линии. Из данной таблицы видно, что первом квартале первогогода пассажирооборот меньше среднеквартального на 22,96%, во втором квартале —на 5,88% больше. Можно сделать вывод, что в первом и четвертом кварталахпассажирооборот меньше среднеквартального, а во втором и третьем – больше напротяжении изучаемого периода.
Определим сезонные волны в среднем за весьизучаемый период. Они рассчитываются повнутригодичным колебаниям, полученным после исключения общей тенденцииразвития.
Исчисления среднейсезонной волны способом арифметической среднейпо выписаннымпоквартальным данным. Определим средние для каждого квартала исреднеквартальные за весь период.
Таблица
расчет средних поквартальных показателей сезонной волны пассажирооборота кварталы показатели сезонных колебаний невыправленная ср. сезонная выправленная ср. сезонная I 87,04; 86,8; 82,56; 83,2; 88,01 85,52 85,04 II 150,88; 104,25; 103,48; 103,94; 109,46 105,4 104,81 III 121,13; 116,31; 115,7; 118,31 117,86 117,19 IV 95,62; 92,08; 91,98; 94,28 93,49 92,96 итого 402,27 400,00 в среднем 100,57 100,00Так каксреднеквартальная волна за весь период не равна ста, пропорционально изменим квадратныепоказатели средней сезонной волны.
Показатель первогоквартала: 400/402,27*85,52=85,04
Показатель второгоквартала: 400/402,27*105,4=104,81
Показатель третьегоквартала: 400/402,27*117,86=117,19
Показатель четвертогоквартала: 400/402,27*93,49=92,96
Выправленная сезоннаяволна показывает, что в первом квартале пассажирооборот в среднем на 14,96%меньше, а в третьем квартале на 17,19% больше.
Сезонные колебанияпо кварталам, вызываемые случайными причинами,могут быть характерными для отдельных лет, а при исчислении средней сезоннойволны способом средней арифметической они принимаются в расчет и приводят кискажениям сезонной колеблемости. Чтобы избежать искажений рассчитаем среднююсезонную волну методом средней арифметической из центральных членов ряда. Показатели колеблемости расположим вранжированный ряд поквартально в возрастающем порядке и из них вычислимсредние квартальные без учета крайних значений.Таким образом мы исключим влияние чрезмерно высоких или чрезмерно низких показателей.
Таблица
кварталы ранжированный ряд невыправленная ср. сезонная выправленная ср.сезонная I 82,56; 83,2; 86,8; 87,04; 88,01 85,68 85,5 II 103,48; 103,94; 104,25; 105,88; 109,46 104,69 104,47 III 115,7; 116,31; 118,31; 121,13 117,31 117,06 IV 91,98; 92,08; 94,28; 95,62 93,18 92,97 итого 400,86 400 в среднем 100,22 100Так каксреднеквартальная волна за весь период не равна ста, пропорционально изменим квадратныепоказатели средней сезонной волны.
Показатель первогоквартала: 400/400,86*85,68=85,04
Показатель второгоквартала: 400/400,86*104,69=104,81
Показатель третьегоквартала: 400/400,86*117,31=117,31
Показатель четвертогоквартала: 400/400,86*93,18=93,18
Выправленная сезоннаяволна показывает, что во втором квартале пассажирооборот в среднем на 4,47%больше, а в четвертом квартале на 7,03% меньше.
3.Расчетная часть
Задание 22
1. Реализация картофеля на колхозных рынках сибирскогорегиона за 1999-2001гг. характеризуется данными, т.
месяц 1999 2000 2001 Январь 70 71 63 Февраль 71 85 60 Март 82 84 59 Апрель 190 308 261 Май 280 383 348 Июнь 472 443 483 Июль 295 261 305 Август 108 84 129 Сентябрь 605 630 670 Октябрь 610 450 515 Ноябрь 184 177 185 Декабрь 103 168 1041)определите индексысезонности реализации картофеля;
2)постройте график сезоннойволны;
3)спрогнозируйте реализациюкартофеля по месяцам, используя индексы сезонности, если в 2002г.предполагается реализация картофеля в объеме 3180т.
Решение 1:
В статистике существует рядметодов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается впостроении специальных показателей, индексов сезонности Is. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну.
Данный ряд динамики несодержит ярко выраженной тенденции развития, поэтому индексы сезонностиисчисляются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительноговыравнивания.
Для каждого месяцарассчитывается средняя величина уровня/>, затем вычисляетсясреднемесячный уровень для всего ряда Y. После чего определяетсяпоказатель сезонной волны – индекс сезонности Isкакпроцентное отношение средних величин для каждого месяца к общему среднемууровню ряда, %:
/>
Применяя формулу простойсредней арифметической определим среднемесячные уровни:
/>
Январь />=(70+71+63):3=68т.
Февраль />=(71+85+60):3=72т.
Таблица 1
Реализация картофеля на колхозных рынках сибирского региона за 1999-2001гг. характеризуется данными, т. /> /> месяц 1999 2000 2001 сумма уровней за три года/>
/>
/> 1 2 3 4 5=2+3+4 6 7 /> Январь 70 71 63 204 68 26,05 /> Февраль 71 85 60 216 72 27,59 /> Март 82 84 59 225 75 28,74 /> Апрель 190 308 261 759 253 96,93 /> Май 280 383 348 1011 337 129,12 /> Июнь 472 443 483 1398 466 178,54 /> Июль 295 261 305 861 287 109,96 /> Август 108 84 129 321 107 41 /> Сентябрь 605 630 670 1905 635 243,3 /> Октябрь 610 450 515 1575 525 201,15 /> Ноябрь 184 177 185 546 182 69,73 /> Декабрь 103 168 104 375 125 47,89 /> ИТОГО: 3070 3144 3182 9396 3132 1200 /> в среднем: 255,83 262 256,17 783 261 100 />Общая средняя равна 261.далее вычислим индексы сезонности по месяцам:
Январь Is=(68:261)×100=26,05
Февраль Is=(72:261)×100=27,59
Средний индекс сезонностидолжен быть равен 100%, тогда сумма индексов равна 1200т.
Анализ данных таблицы 1позволяет сделать выводы:
1. Реализация картофеля наколхозных рынках характеризуется резко выраженной сезонностью.
2. Реализации картофеляотклоняется от среднемесячной максимум на 143,3%.
3. Наименьший спрос накартофель приходиться на январь (26,05%), а наибольший — на сентябрь(243,3%).
Построим график сезоннойволны реализации картофеля на колхозных рынках:
/>/>/>/>/>
Сезонность имела две волны подъема реализациикартофеля: в июне и сентябре(главный). Уменьшение наблюдается с июня по августи с сентября по декабрь.
Составление надежных прогнозов динамики спроса ипредложения товаров является необходимым условием регулирования рыночныхотношений. Важное значение при этом имеют статистические методы экстраполяции.Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда,т.е. продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.154 ).
Точность прогноза зависит от того, насколькообоснованными окажутся предположения о сохранении на будущее действий техфакторов, которые сформировали в базисном ряду динамики его основныекомпоненты.
Для осуществления прогноза реализации картофеля наколхозных рынках по месяцам, исходя из того, что в 2002 году объем реализациидолжен составить 3180т., посчитаем общий среднемесячный объем реализации в2002г.:
/>=3180:12=265(т)
Далее рассчитаем предполагаемый объем реализациикартофеля на каждый месяц 2002г.
Январь(265×26,05):100=69т
Таблица 2
Прогноз реализации картофеля на колхозных рынках в 2002г. месяц реализация картофеля в 2002г, в т. 1 2 3 Январь 26,05 69 Февраль 27,59 73,1 Март 28,74 76,2 Апрель 96,93 256,9 Май 129,12 342,2 Июнь 178,54 473,1 Июль 109,96 291,4 Август 41 108,6 Сентябрь 243,3 644,7 Октябрь 201,15 533,1 Ноябрь 69,73 184,8 Декабрь 47,89 126,9 ИТОГО: 3180Зная индексы сезонности и планируемый объемреализации картофеля в 2002г. дан предварительный прогноз. Для более точногопрогноза необходимо располагать дополнительной информацией.
2.Динамика производства овощей вкрестьянских хозяйствах РФ за 1996-2000 гг. характеризуется данными:
Год 1996 1997 1998 1999 2000 Овощи, тыс. т. 116 164 188 256 273Определитьсредние показатели ряда динамики: а) средний уровень; б) средний абсолютныйприрост; в) среднегодовой темп роста и прироста.
Решение2:
Данныйряд характеризует увеличение производства овощей. Так как данные характеризуютнаблюдения по годам, т.е. за конкретный период времени, то данный ряд являетсяинтервальным.
Среднийуровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.131 ).
Дляинтервальных рядов с равными интервалами средний уровень определяется какпростая средняя арифметическая:
/>
/>(116+164+188+256+273):5=997:5=199,4
Обобщающийпоказатель скорости изменения уровней во времени — средний абсолютный прирост,представляющий собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютныхприростов ряда. (Гусаров В.М. «Теориястатистики», ЮНИТИ 1998, стр.134 ). Определим эту величину черезбазисный прирост.
/>
Таблица 3
Динамика производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ за 1996-2000 гг. год овощи тыс.т. абсолютный прирост, тыс.т. базисный цепной 1996 116 1997 164 164-116=48 164-116=48 1998 188 188-116=72 188-164=24 1999 256 256-116=140 256-188=68 2000 273 273-116=157 273-256=17 997 157/> 157:(5-1)=39,25
Вычислим среднегодовой темпроста и прироста.
Среднийтемп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный впроцентах. Найдем средний коэффициент роста:
/>
/>, т.е. 123,9%
/>%
Среднийтемп прироста составляет 123,9%, т.е. с 1996 по 2000 гг. производства овощей вкрестьянских хозяйствах РФ увеличивалось в среднем на 23,9% в год.
4.Аналитическая частьАналитический раздел данной работы, будет выполнен вприкладной программе Microsoft Excel.
Исходныеданные для анализа:
Таблица 1
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.) 2000 2001 2002 2003 2004 I квартал 82,6 83,5 80,5 82,2 88,1 II квартал 100,9 100,6 101,2 103,0 109,9 III квартал 115,8 112,7 113,5 117,6 IV квартал 91,7 89,5 90,6 94,0Необходимопровести анализ сезонности имеющихся данных в программой среде Microsoft Excel.
Анализ:
Исходные данные в табличномпроцессоре (рис 1):
/>
рис. 1
Прианализе исходных данных мною были проведены промежуточные расчеты (рис 2):
/>
рис. 2
Для получения промежуточныхрасчетов, в ячейки таблицы были введены формулы (рис.3)
/>
рис. 3
Далее для получения данных поанализу, мною сначала были сформулированные интересующие меня вопросы иполучены на них ответы в числовом выражении (рис 4):
/>
рис.4
Вывод:
Данная программа позволяет производить расчеты сновыми данными, для этого необходимо только ввести их на странице «Данные» висходную таблицу. После чего автоматически будут произведены расчеты машиной.Это происходит за счет того, что все данные связаны друг с другом при помощиформул. На странице «Расчеты» можно посмотреть результаты промежуточныхрасчетов. На странице с названием «Ответы» можно просмотреть полученные ответы.
5. Заключение
Взаключении подведем итоги. Сезонные колебания – периодические колебания,которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку.Существуют различные методы изучения сезонности. Как с предварительнымопределением и исключением общей тенденции, так и без предварительноговыравнивания. Наиболее простой способ определения сезонной волны безпредварительного выравнивания – метод простой средней. Точностьданных зависит от выбранного метода изучения сезонности. При анализе данныхнаходим индексы сезонности и получаем сезонную волну. Индекс сезонности –процентное отношение фактических внутригрупповых уровней к расчетным уровням,выступающим в качестве базы сравнения.(Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.152 ). При использованииметодов изучения сезонности появляется возможность проследить взаимоотношение сезонных колебаний иизучаемых показателей в зависимостиот времени года.
6. Приложение
Таблица 1
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.) 2002 2003 2004 январь 27,2 27,7 29,4 февраль 25,2 25,9 28,1 март 28,1 28,7 30,7 I квартал 80,5 82,2 88,1 апрель 28,9 29,6 31,8 май 33,0 33,6 35,9 июнь 39,3 39,8 42,2 II квартал 101,2 103 109,9 июль 43,5 44,5 46,6 август 37,8 39,6 40,6 сентябрь 32,2 33,5 III квартал 113,5 117,6 октябрь 30,8 32,0 ноябрь 29,9 30,9 декабрь 29,9 31,1 IV квартал 90,6 94,0Таблица 2
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования в % к соответствующему периоду предидущего года 2001 2002 январь 100,7 96,8 февраль 99,2 95,5 март 103,3 96,9 I квартал 101,1 96,5 апрель 100,5 100,1 май 98,9 102,4 июнь 99,9 99,4 II квартал 99,7 100,6 июль 96,4 101,5 август 97,6 100,4 сентябрь 97,9 100,3 III квартал 97,2 100,8 октябрь 98,0 100,6 ноябрь 98,3 100,6 декабрь 96,6 101,4 IV квартал 97,6 101,2Таблица 3
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.) 2000 2001 январь 27,9 28,1 февраль 26,6 26,4 март 28,1 29 I квартал 82,6 83,5 апрель 28,8 28,9 май 32,6 32,2 июнь 39,5 39,5 II квартал 100,9 100,6 июль 44,5 42,9 август 38,5 37,6 сентябрь 32,8 32,1 III квартал 115,8 112,7 октябрь 31,2 30,6 ноябрь 29,9 29,4 декабрь 30,5 29,5 IV квартал 91,7 89,5Данные приведенные в таблице1 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России». За2002-2003гг.: № 12, 2003г. Государственный Комитет Российской Федерации поСтатистике, стр. 82-83. За 2004г.: №8, 2004г. Федеральная службагосударственной статистики, стр. 75.
Данные приведенные в таблице2 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России» № 12, 2002г.Государственный Комитет Российской Федерации по Статистике, стр. 83.
Данные приведенные в таблице3 получены путем вычисления из таблиц 1 и 2.
7. Список используемой литературы:
1. Гусаров В. М. Статистика: учебное пособиедля ВУЗов — М: ЮНИТИ-
ДАНА, 2002.
2. Общая теория статистики: Статистическаяметодология в изучении
коммерческой деятельности: Учебник /А.И.Харламов, О.З. Башина, В.Т.
Бабурин и др.; Под ред. А.А. Спирина, О.З. Башиной. — М.: Финансы и
статистика, 1994г.
3. Практикум по статистике. Учебное пособиедля ВУЗов / под редакцией
В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ — М: ЗАО «Финстатинформ», 1999.
4. Ресурсы Интернета
5. Годин A.M. Статистика: учебник — Издательско — торговая корпорация
«Дашков и Ко», 2004.