Сравнительный аналіз динаміки і виявлення внутригодовых коливань роздрібного товарообігу области

Тип роботи:
Реферат
Предмет:
Економічні науки


Дізнатися вартість нової

Детальна інформація про роботу

Витяг з роботи

року міністерство освіти Республіки Беларусь

МОГИЛЬОВСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра економічної информатики

Курсова работа

за статистикою предприятия

Тема: «Порівняльний аналіз динаміки і виявлення внутригодовых коливань роздрібного товарообігу области»

Руководитель

Ливинская У. А.

Могилів 2001

1. Постановка завдання … стор. 2. Опис економічних понять, які у роботі… стр.

3. Опис методів розрахунку динамічних рядів … стор. 3.1 Поняття сезонної нерівномірності і його характеристика… стор. 3.2 Кореляційна залежність між рівнем різних рядів динаміки … стр.

4. Результати роботи програми … стр.

Список літератури … стр.

Приложение, А … … стр.

1. Постановка задачи.

По вихідним даним необхідно аналіз динамічних рядів, що включає у собі визначення існування тренду та її рівняння, виявлення наявності сезонних коливань, аналіз динаміки сезонної хвилі, екстраполяцію однією рік, лінію тренду, фактичні рівні низки динаміки, центровану сковзну среднюю.

2. Опис економічних понять, які у работе.

Товарообіг — це процес звернення товарів, економічний показник, який відбиває сукупну вартість продажів коштів виробництва та предметів потребления.

Розрізняють оптовий і роздрібний товарообіг. Оптовий товарообіг включає обсяг продажу товарів виробничими і збутовими підприємствами організаціям роздрібної торгівлі, і підприємствам для промислової переробки. Роздрібний товарообіг включає обсяг продажу товарів та послуг населенню роздрібній торговій мережею, підприємствами комунального харчування, а також ательє, ремонтними майстернями і т.п.

3. Опис методів розрахунку динамічних рядов.

3.1 Поняття сезонної нерівномірності і його характеристика.

Складаючись під спільним впливом систематичних і випадкових чинників, рівень низки динаміки відчуває також вплив причин, обумовлених періодичністю колебаний.

У лавах внутригодичной динаміки, можна назвати три найважливіші складові колеблемости рівнів тимчасового низки: тренд, сезонну і випадкову компоненти. Отже, під час аналізу колеблемости динамічних рядів поруч із виділенням випадкових коливань і його завдання вивчення періодичних коливань. Зазвичай, вивчення періодичних («сезонних») коливань необхідно із усунення їхнього впливу загальну динаміку виявлення «чистої» (випадкової) колеблемости. У широкому розумінні до сезонним відносять все явища, які виявляють в її розвитку чітко виражену закономірність внутригодичных змін, тобто. більш-менш стійко повторювані рік у рік коливання рівнів. Часто ці коливання може бути пов’язані зі зміною пір року. До сезонним явищам відносять, наприклад, споживання електроенергії; нерівномірність виробничої діяльність у галузях харчової промисловості, що з переробкою сільськогосподарського сировини; перевезення пасажирським транспортом, попит на багато видів продукції і послуг і т.д.

Хоч би як виявлялася сезонність, вона завдає великої шкоди національної економіці, пов’язані з нерівномірним використанням устаткування й робочої сили в, з нерівномірної завантаженням транспорту, потребою створення резервів потужностей та т.д. Комплексне регулювання сезонних змін щодо окремих галузям повинна грунтуватися на дослідженні сезонних отклонений.

Найважливішими завданнями, вирішити під час дослідження сезонності, є такі: 1) визначення наявності сезонності, чисельна вираз прояви сезонних коливань і виявлення їх сили та характеру у різних фазах річного циклу; 2) характеристика чинників, викликають сезонні коливання; 3) оцінка наслідків, яких наводить наявність сезонних коливань; 4) математичне моделювання сезонності. Для виміру сезонних коливань статистикою запропоновані різні методи. Найбільш прості і найчастіше вжиті їх: а) метод абсолютних разностей; б) метод відносних разностей; у побудову індексів сезонности.

Перші дві способу припускають перебування разностей фактичних рівнів і рівнів, знайдених при виявленні основний тенденції развития.

Застосовуючи спосіб абсолютних разностей, оперують безпосередньо розмірами цих разностей, а під час використання методу відносних разностей визначають ставлення абсолютних розмірів зазначених разностей до выравненному рівню. При виявленні основний тенденції використовують або метод ковзної середньої, або аналітичне вирівнювання. У окремих у стаціонарних лавах можна скористатися різницею фактичних рівнів і середнім місячним рівнем протягом року. Використання даних кілька років пов’язана з тим обставиною, що у відхиленнях щодо окремих років сезонні коливання змішуються зі випадковими. Щоб елімінувати випадкові коливання, беруть середні відхилення протягом кількох лет.

Для виділення сезонної хвилі треба визначити середній рівень товарообігу кожний місяць з п’ятирічним даним і загальну середню за весь аналізований період. Загальна середня задовільно виходить розподілом суми рівнів відпустки на п’ять років на 60 (загальна кількість месяцев).

Потім визначається абсолютне відхилення середніх місячних показників загальної середньої [pic].

Метод відносних разностей є розвитком методу абсолютних разностей. Для перебування відносних разностей абсолютні відхилення ділять загальну середню і висловлюють в процентах.

Замість відносних разностей кожний місяць то, можливо вирахувано індекс сезонності, який розраховується як ставлення середній рівень відповідного місяці загальної середньої, т. е.

[pic].

Виділення сезонної хвилі можна виконати з урахуванням побудови аналітичної моделі прояви сезонних колебаний.

Побудова аналітичної моделі виявляє основний закон колеблемости даного тимчасового низки у зв’язку з переходом від місяці місяцю і дає середню характеристику внутригодичных колебаний.

При дослідженні явищ періодичного типу як аналітичної форми розвитку в часу приймається рівняння наступного типу (ряд Фурье):

[pic]

У цьому вся рівнянні величина k визначає гармоніку низки Фур'є і може бути зі різною мірою точності (найчастіше від 1 до запланованих 4). Для відшукання параметрів рівняння використовується метод найменших квадратів, т. е.

[pic]

Знайшовши приватні похідні цієї функції і прирівнявши їх нанівець, одержимо систему нормальних рівнянь, яке дає такі формули для обчислення параметрів: [pic]; [pic]; [pic];

Параметри рівняння залежить від значень у і що з ними послідовних значень co kt і sin kt.

Для вивчення сезонних коливань протягом року, необхідно взяти n=12 (за кількістю місяців на рік). Тоді, представляючи періоди як частини довжини окружності, ряд динаміки можна записати як таблиці, У першій рядку якій будуть записані періоди, тоді як у другий — відповідні їм рівні. Застосовуючи до цих ж даним другу гармоніку низки Фур'є висловлення моделі сезонності, одержимо коефіцієнти a2 і b2. Підставляючи в рівняння низки Фур'є, матимемо таку модель сезонності даного низки динамики:

[pic].

Розглянемо виявлення всіх типів коливань внутригодичной динаміки уровней.

Для вирівнювання рівнів приймаємо період згладжування, рівний чотирьом кварталами (m = 4).

Знайдені що сковзають середні буде віднесено немає конкретному кварталу, а потраплять у проміжок між ними.

Для віднесення ковзної середньої до якогось кварталу, знаходимо середні з цих двох суміжних що ковзають середніх, тобто. виробляємо центрированные средних.

Для виявлення сезонної складової в колеблемости рівнів низки динаміки розраховуємо відносини фактичних обсягів товарообігу кожного кварталу до відповідної йому ковзної средней.

З отриманих співвідношень виконується їх угруповання по кварталами шляхом занесення значень в таблицу.

Для розрахунку індексу сезонності виходячи з порівнянь фактичних квартальних значень за кілька років із відповідною ковзної середньої можна скористатися такими прийомами: 1) розрахувати кожному за кварталу середню арифметичну з отриманих співвідношень. 2) визначити медіану з значень індексів сезонності кожний квартал шляхом ранжирования.

Т. до. зазвичай сума індексів сезонності хоч і незначно, але відрізняється від 4 (для чотирьох кварталів сума індексів мусить бути дорівнює 4, які середня дорівнює 1,00), то тут для усунення цих розбіжностей визначається поправочний коефіцієнт як ставлення теоретичної суми індексів (4,0) до фактичної величині їх суммы.

Для розрахунку індексів сезонності, скоригованих на поправочний коефіцієнт використовуються значення медиан.

Перш ніж аналізувати основну тенденцію (тренд) чи циклічні коливання, необхідно виключити сезонну компоненту і перевірити гіпотезу про існуванні тренда.

І тому можна використовувати метод перевірки разностей середніх рівнів. Сутність цього методу полягає у розподілі низки на частини і перебування їх середніх і дисперсій по формулам:

[pic], де n — число рівнів ряда;

[pic];

Потім ми бачимо розрахункове значення з допомогою статистики Стьюдента:

[pic];

Потім отримане значення порівнюємо з критичним табличным значенням, що дорівнює 3,18 (число ступенів свободи одно n1 + n2 — 2).

Порівнявши критичне значення з розрахунковим, бачимо про наявність чи відсутності тренду рыду динамики.

У нашому випадку Трасч. = 5,0528 і 4,2246 на першому та другого варіанта відповідно. Т. до. в обох випадках Тр. > Ткр., то гіпотезу про відсутність тренду отклоняем.

Після цього її винятки з колеблемости рівнів тимчасового низки, розрахуємо рівняння тренду, скориставшись лінійної функцией

[pic], де [pic]; [pic]; [pic];

З допомогою отриманого рівняння тренду виконаємо екстраполяцію однією год.

Знайдені в такий спосіб значення не враховують сезонні коливання в обсязі товарообігу. Для обліку сезонної складової рівень, отриманий результаті екстраполяції, множать на індекс сезонності, т. е.

[pic] де [pic] - экстраполируемый з урахуванням сезонних колебаний.

3.2 Кореляційна залежність між рівнем різних рядів динамики.

Застосування методів класичної теорії кореляції в динамічних лавах пов’язані з деякими особливостями. Передусім це наявність для більшості динамічних рядів залежності наступних рівнів від предыдущих.

Наявність залежності між наступними і попередніми рівнями динамічного низки у статистичній літературі називають автокорреляцией.

Коефіцієнт автокорреляции обчислюється по безпосереднім даним рядів динаміки, коли фактичні рівні одного низки розглядаються як значення факторного ознаки, а рівні цього самого ряду зі зсувом однією період приймаються як результативного ознаки. Коефіцієнт автокорреляции розраховується з урахуванням формули коефіцієнта кореляції для парній зависимости:

[pic], де yt — фактичні рівні низки, а yt+1 — рівні тієї самої низки зі зсувом на 1 период.

4. Результати роботи программы.

Таблиця 1 — Вихідні дані (1 варіант). |Го|1 |2 |3 |4 | |буд | | | | | |1 | | |0,988 |1,198 | |2 |1,053 |0,78 |0,982 |1,068 | |3 |1,029 |0,882 |0,994 |1,034 | |4 |1,033 |0,937 |0,995 |1,027 | |5 |1,021 |0,963 | | |

Таблиця 8 — Співвідношення між фактичним товарообігом і ковзної середньої (2вариант). | | |Кварти| | | | | |лы | | | |Го|1 |2 |3 |4 | |буд | | | | | |1 | | |1,02 |1,157 | |2 |1 |0,871 |1,045 |1,091 | |3 |0,987 |0,901 |1,029 |1,054 | |4 |0,966 |0,909 |1 |1,057 | |5 |1,018 |0,96 | | |

Таблиця 9 — Розрахунок індексів сезонності (1 варіант). |Кварталы|Средний |Медиа|Скорректиров| | |арифметическ|на |анное | | |ий індекс | |значення | | |сезонності | |медіани | |1 |1,034 |1,031|1,036 | |2 |0,891 |0,909|0,913 | |3 |0,99 |0,991|0,995 | |4 |1,082 |1,051|1,056 | |Разом |3,996 |3,983|4 | |Поправоч|1,001 |1,004| | |ный | | | | |коэффици| | | | |ент | | | |

Таблиця 10 — Розрахунок індексів сезонності (2 варіант). |Кварталы|Средний |Медиа|Скорректиров| | |арифметическ|на |анное | | |ий індекс | |значення | | |сезонності | |медіани | |1 |0,993 |0,993|0,994 | |2 |0,91 |0,905|0,906 | |3 |1,024 |1,025|1,025 | |4 |1,09 |1,074|1,075 | |Разом |4,017 |3,997|4 | |Поправоч|0,996 |1,001| | |ный | | | | |коэффици| | | | |ент | | | |

Таблиця 11 — Розрахунок параметрів лінійного рівняння тренду (1 варіант). |1 |21 |305,39|316,324 | | | |4 | | |2 |23 |319,30|291,6 | | | |1 | | |3 |25 |333,20|331,6 | | | |9 | | |4 |27 |347,11|366,483 | | | |6 | |

Таблиця 14 — Екстраполяція однією рік (2 варіант). |Кварта|Условное|^yi |^yi, | |л |обозначе| |скоригований| | |ние | |ный з урахуванням | | |періоду | |сезонності | |1 |21 |270,11|268,469 | | | |5 | | |2 |23 |280,47|254,091 | | | |8 | | |3 |25 |290,84|298,185 | | | |2 | | |4 |27 |301,20|323,774 | | | |6 | |

Таблиця 15 -Автокорреляция (1 варіант). |Рік |Обсяг |Обсяг |yt * |yt2 | | |товарообор|товарообор|(y (t+1| | | |ота |ота зі |)) | | | | |зрушенням в | | | | | |1 рік | | | |1 |888 |1065 |945 720|788544| |2 |1065 |1611 |171 571|113422| | | | |5 |5 | |3 |1611 |2512 |404 683|259532| | | | |2 |1 | |4 |2512 |3502 |879 702|631014| | | | |4 |4 | |5 |3502 |888 |310 977|122640| | | | |6 |04 | |Итог|9578 |9578 |186 150|230922| |про | | |68 |38 |

Таблиця 16 -Автокорреляция (2 варіант). |Рік |Обсяг |Обсяг |yt * |yt2 | | |товарообо|товарообор|(y (t+1| | | |рота |ота зі |)) | | | | |зрушенням в | | | | | |1 рік | | | |1 |1054,7 |1478 |155 884|111239| | | | |6,5 |2 | |2 |1478 |1758 |259 832|218448| | | | |4 |4 | |3 |1758 |2278 |400 472|309056| | | | |4 |4 | |4 |2278 |3137 |714 608|518928| | | | |6 |4 | |5 |3137 |1054,7 |330 859|984076| | | | |3,8 |9 | |Итого|9705,7 |9705,7 |186 165|214174| | | | |74 |92 |

У нашому випадку рівняння тренду і коефіцієнт автокорреляции відповідно на першому варіанта мають такий вигляд: [pic]; ra = 0,0586;

Для другого варіанта: [pic]; ra = -0,0856;

1. Шмойлова Р. А. Теорія статистики, М.: Фінанси і статистика, 1996 р. 2. Єфімова М. Р., Петрова Є. У., Румянцев У. М. Загальна теорія статистики, М.: Инфра-Н, 2000 р. 3. Щедрін Н.І., Єгоров М. М. Статистика торгівлі: Навчальний посібник.- М.: Фінанси і статистика, 1987. 4. Радянський енциклопедичний словник /Гол. ред. А. М. Прохоров., М.: Рад. Енциклопедія, 1988 г.

Показати Згорнути
Заповнити форму поточною роботою