- •Структура умк дистанционного обучения учебной дисциплины
- •Рабочая программа
- •1. Цели и задачи дисциплины
- •2. Содержание и структура дисциплины
- •2.1. Лекции, их содержание и наименование тем
- •2.2. Лабораторные занятия
- •Лекционный материал Лекция 1. Предмет, метод и задачи статистики
- •1.1. Понятие о статистике и статистическом исследовании
- •1.2. Предмет статистики
- •1.3. Место статистики в системе наук
- •1.4 . Основные категории и понятия статистики
- •1.5. Задачи статистики
- •1.6. Организация статистики в современной России
- •Лекция 2. Статистическое наблюдение и обработка его материалов
- •1. Статистическое наблюдение
- •1.2. Выделяют несколько видов статистического наблюдения.
- •1.3. Ошибки наблюдения
- •2. Группировка и сводка
- •2.1. Сводка включает в себя:
- •2.3. Правила осуществления группировок
- •3. Формы представления статистических данных
- •3.1. Статистические таблицы
- •3.2. Статистические графики
- •Лекция 3. Абсолютные и относительные величины
- •1. Абсолютные показатели.
- •2. Относительные показатели.
- •Относительный показатель динамики (опд).
- •Относительный показатель структуры (опс).
- •Относительный показатель координации (опк).
- •Относительный показатель интенсивности (опи).
- •Лекция 4. Средние величины.
- •3.1. Степенные средние величины.
- •3.2. Структурные средние.
- •Лекция 5. Статистическое изучение динамики социально - экономических явлений
- •1. Виды и элементы временных рядов
- •2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики
- •3. Основные числовые характеристики рядов динамики
- •4 Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики
- •2.5. Методы выделения сезонной компоненты
- •6. Прогнозирование в рядах динамики: точечные и интервальные оценки расчетных уровней
- •Лекция 6. Индексный метод в статистических исследованиях
- •1. Общие определения и понятия.
- •2. Агрегатная форма общих индексов
- •2. Средняя форма общих индексов
- •3. Индексы переменного и фиксированного состава, индексы структурных сдвигов.
- •Варианты контрольных заданий задача 1
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4.
- •Пример выполнения контрольной работы
- •2. Расчет индексов в среднегармонической и среднеарифметической форме
- •3. Расчет индекса себестоимости
- •Вопросы к экзамену Предмет и метод статистической науки
- •Статистическое наблюдение
- •Статистическая сводка. Группировка. Таблицы
- •Статистическая информация
- •Тестовые материалы по статистике
- •Тестовые материалы по экономической статистике
6. Прогнозирование в рядах динамики: точечные и интервальные оценки расчетных уровней
Исследования динамики социально-экономических явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание для прогнозирования - определения будущих размеров уровня экономического явления.
Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, то есть прогноз основан на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой и в прошлое - ретроспективой. Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевает чаще всего перспективную экстраполяцию.
В зависимости от того, какие принципы и какие исходные данные положены в основу прогноза, можно выделить следующие элементарные методы экстраполяции: среднего абсолютного прироста, среднего темпа оста и экстраполяция на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.
Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то есть метод основан на предположении о равномерном изменении уровня (под равномерностью понимается стабильность абсолютных приростов).
Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на любую дату t (номер уровня) необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд, то есть экстраполяцию можно сделать по следующей формуле:
=
+
,
(26)
где
- экстраполируемой уровень, (i+t)
- номер этого уровня (года);
- средний абсолютный прирост; i - номер
последнего уровня (года) исследуемого
периода, за который рассчитан
;
t
- срок прогноза (период упреждения).
Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции в этом случае необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции, то есть по формуле:
=
,
(27)
где
- последний уровень ряда динамики; t
- срок прогноза;
- средний коэффициент роста.
Если же ряду динамики свойственна иная закономерность, то данные, полученные при экстраполяции на основе среднего темпа роста, будут отличаться от данных, полученных другими способами экстраполяции.
Рассмотренные способы экстраполяции тренда, будучи простейшими, в то же время являются и самыми приближенными. Поэтому наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной - времени t.
При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризирующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а с течением времени, то есть y =f(t). Поэтому целесообразно определение доверительных интервалов прогноза.
Величина доверительного интервала определяется следующим образом:
tt (28)
где t - средняя квадратическая ошибка тренда; - расчетное значение уровня; t - доверительная величина.
