RSS    

   Реферат: Методы сглаживания и выравнивания динамических рядов

 

На основании полученных данных с помощью табличного процессора Excel построим диаграмму -   График фактических и скользящих пятичленных средних цен.


График фактических и скользящих пятичленных средних цен, где 1- график фактических цен; 2- график исчисленных скользящих пятичленных средних цен.

Из графика видно, что при значительных колебаниях фактических цен скользящая пятичленная средняя имеет ярко выраженную повышательную тенденцию.

2. Аналитическое выравнивания ряда динамики по прямой.

Рассмотрим применение метода на следующих данных о производстве продукции  предприятием ОАО «Технополис»:

Год 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
Объем продукции, тыс. ед. 10,0 10,7 12,0 10,3 12,9 16,3 15,6 17,8 18,0

Примем за точку отсчета 1995г. Тогда условные годы:

Год 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
t. -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

Определим параметры уравнения прямой с использованием программы Excel:

Годы Объем продукции, тыс. ед. Условные годы

t2

yt y1
1 2 3 4 5 6
1991 10 -4 16 -40 9,3
1992 10,7 -3 9 -32,1 10,41
1993 12 -2 4 -24 11,52
1994 -10,3 -1 1 10,3 12,63
1995 12,9 0 0 0 13,74
1996 16,3 1 1 16,3 14,85
1997 15,6 2 4 31,2 15,96
1998 17,8 3 9 53,4 17,07
1999 18 4 16 72 18,18
Итого: 123,6 0 60 66,5 123,66

Т.к. прямая имеет вид  y1 = a0 + а1t , то

а0 = 123,6/9 = 13,74 тыс. ед.;

а1 = 66,5/ 60  = 1,11 тыс. ед;

уравнение прямой имеет вид:

y1 = 13,74 + 1,11t

Подставив в это уравнение значение t,  получим выровненные теоретические значения.

На рис.     представлены графики фактических и теоретических уровней ряда.

Штриховая линия,  построенная по значениям y1, показывает тенденцию роста объема производства на данном предприятии.

рис.  Графики рядов динамики: 1 – фактического, 2 – выровненного.

3. Аналитическое выравнивание ряда динамики с применением индексов сезонности.

Рассмотрим метод на основании имеющихся данных о динамике реализации картофеля на колхозных рынках:

Реализация картофеля на колхозных рынках города за три года.

Месяцы реализация картофеля, т. Индексы сезонности, %
первый год, у1 второй год, у2 третий год, у3 всего за три года, yi в среднем за три года, yi
1 2 3 4 5 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 41,00
Сентябрь 605 630 670 1905 635 243,30
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 261 100,00

Применяя формулу средней арифметической простой, определим средние месячные уровни за три года:

За январь: уi = (70+71+63)/3 = 68 т.

Февраль: уi = (71+85+60)/3 = 72 т   и т.д.

Программа Excel считает среднее арифметическое автоматически при введении  необходимых формул.

И, наконец, исчислим за каждый месяц индексы сезонности:

Январь: Is =68/261 = 0,263 или 26,3%

Февраль: Is =72/261 = 0,276 или 27,6%   и т.д.

С помощью мастера диаграмм построим график сезонной волны.

По индексам сезонности можно наблюдать рост или снижение продажи картофеля в различное время года. Так, наименьший спрос приходится на январь – февраль, а наибольший – на сентябрь-октябрь.

Заключение.

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

Как известно, для статистической практики РФ и стран СНГ в последние годы важнейшим вопросом оставалось адекватное информационное отражение новых социально-экономических явлений. Сюда, в частности, относится организация получения и анализ данных, характеризующих изменение форм собственности и процесс приватизации, негосударственную занятость населения и безработицу, деятельность рыночных финансово-кредитных структур и коренное реформирование налоговой системы, новые виды миграции граждан и поддержку возникших малоимущих социальных групп, а также многое другое. Кроме того, в целях отслеживания внедрения рыночных отношений и складывающихся реалий серьезной корректировки, потребовали системы показателей, сбор и разработка данных в традиционных областях статистического наблюдения: по учету основных результатов промышленного и сельскохозяйственного производства, внутренней и внешней торговли, деятельности объектов социальной сферы и т.д. Вместе с тем, насущная необходимость получения адекватной и однозначной информации в настоящее время систематически возрастает.

В заключение отметим, что сравнение различных экономических прогнозов имеет, прежде всего, методологическое значение - связанное с выявлением характера действующих причинно-следственных связей. Если последние изложены убедительно, определенный интерес представляют и конкретные количественные оценки,  так и  усредненные прогнозные значения.

Литература.

1.   Башет К.В. «Статистика коммерческой деятельности», М: «Финансы и статистика», 1996.

2.   Елесеева М.А. «Общая теория статистики», М.: «Статистика», 1988.

3.   Финансы. Под ред. В.М. Родионовой. – М.: «Финансы и статистика», 1994.

4.   Харченко Л.П. «Статистика» М: «ИНФРА – М»,  1997.

5.   http://www.prime-tass.ru.

6.   http://www.vedi.ru.

7.   http://gks.ru.

8. http://www.finam.ru/

9.  http://www.rbc.ru/fm_wi.shtml

10. Электронная версия «Российского статистического ежегодника»


Страницы: 1, 2, 3, 4, 5


Новости


Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

                   

Новости

Обратная связь

Поиск
Обратная связь
Реклама и размещение статей на сайте
© 2010.