Годовые уровни реализации товара

Годы	Годовые уровни реализации товара, т	Темпы роста, %
		к предыдущему году	к 2008 г.
2008	3070	-	100
2009	3144	102,4	102,4
2010	3182	101,2	103,6

Для анализа рядов внутригодовой динамики, в которых на­блюдается стабильность годовых уровней или имеет место не­значительная тенденция роста (снижения), изучение сезонности основано на методе постоянной средней. Примером является представленный ряд динамики, в котором цепные и базисные темпы изменяются незначительно, поэтому индекс сезонности будет исчислен по формуле.

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

январь:

тонн,

февраль:

тонн и т. д.

Исчислим общую (постоянную) среднюю:

или

,  или .

И, наконец, исчислим за каждый месяц индексы сезонности:

Январь

, или 26,3 %;

Февраль

, или 27,6% и т. д.

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

Необходимым условием регулирования экономических отношений является составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений. Для этого используется метод экстраполяции.

Так как тенденции развития не остаются неизменными, то данные, получаемые путем экстраполяции следует рассматривать как вероятностные оценки, поэтому, чем короче период экстраполяции, тем более надежные и точные оценки даст этот прогноз.

В зависимости от того, какие принципы положены в основу прогноза выделяют следующие методы экстраполяции:

1. На основе среднего абсолютного прироста.

Этот прогноз может быть выполнен в том случае, если считать общую тенденцию линейной, то есть происходит равномерное изменение уровней ряда. Прогноз производится по следующей формуле:

(10.16)

г де y_n+t – экстраполируемый уровень;

y _n – последний уровень исследуемого периода;

- – средний абсолютный прирост;

t – срок прогноза.

2. На основе среднего темпа роста.

Прогнозирование осуществляется в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется экспоненциальной кривой.

(10.17)

Эти два метода являются самыми приближенными, наиболее распространенным методом прогнозирования является экстраполяция на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить подставлять в полученное уравнение условные значения времени t:

y_n+t = а₀ + а₁t.

Контрольные вопросы

1. Какие основные требования предъявляются к исходным временным рядам при проведении анализа динамики?

2. Какие показатели исчисляют для анализа ряда динамики?

3. Какой ряд динамики называется моментным?

4. Какой ряд динамики называется интервальным?

5. В чем заключается метод преобразования интервалов?

6. В чем заключается метод аналитического выравнивания?

7. Какие статистические методы используются для изучения сезонных колебаний в таможенной статистике?

8. Назовите средние показатели уровня ряда динамики.