![](/user_photo/_userpic.png)
- •АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ НА ПРЕДПРИЯТИИ
- •ПЛАН
- •1. Понятие и виды рядов динамики
- •Общая схема ряда экономической динамики
- •В зависимости от второго элемента ряда все временные ряды делятся на интервальные и
- •Интервальные ряды характеризуют результат какой-то деятельности за определенные периоды времени.
- ••Уровни интервальных рядов можно суммировать, при этом получаются уровни за более крупные периоды
- •Таблица 2
- •В процессе статистического анализа рядов экономической динамики используют такие основные уровни:
- •2. Простейшие показатели анализа динамики
- •Характеристики:
- ••Темп роста (базисный или цепной) показывает, во сколько раз уровень Yi превышает базисный
- ••Темп прироста – это абсолютный прирост, выраженный по отношению к базисному уровню:
- ••Абсолютное содержание одного процента прироста – всегда цепной
- •ОСНОВНЫЕ БАЗИСНЫЕ И ЦЕПНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ
- •Между цепными и базисными показателями анализа динамики существуют следующие взаимосвязи:
- •ПРИМЕР:
- •Таблица 4 ПОКАЗАТЕЛИ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ПРИБЫЛИ ФИРМЫ
- •3. Средние показатели анализа динамики
- •Таблица 5
- •4. Статистические методы выявления основной тенденции развития
- •1. Графический анализ временного ряда
- •2. Укрупнение периодов
- •3. Выравнивание уровней ряда с помощью скользящей средней
- •4. Аналитическое выравнивание (построение уравнения тренда)
- •Выводы по линейной форме тренда
- •Действия и команды
- •5. Коэффициенты ускорения, замедления, опережения скорости изменения уровней экономической динамики
- •ПРИМЕР:
- •Иногда необходимо сравнить скорости экономической динамики различных
- •6. Прогнозирование
- •• Интуитивные методы применяются при прогнозировании развития сложных вероятностных систем, когда учесть все
- •• Формализованные методы применяются при прогнозировании развития сравнительно простых вероятностных систем, когда все
- •• Статистические методы прогнозирования относятся к формализованным методам, т.к. предполагают предварительное построение различных
- •• Замечание 4. Если уравнение тренда строится с целью прогнозирования будущих значений уровней
- •Замечание 5. Существуют объективные взаимосвязи между числом оцениваемых коэффициентов тренда и длиной изучаемого
- •Программа STATISTICA
- •Таблица 9
- •Способы увеличения длины ряда динамики
- •7. Измерение и прогнозирование сезонных колебаний
- •Чем чреваты сезонные колебания?
- •Определение основных понятий:
- •1. Индекс сезонности:
- •В зависимости от отсутствия или наличия отчетливой тенденции к росту (снижению) уровня от
- •Пример: вычислить методом простой средней арифметической индексы сезонности реализации кондиционеров за 2013-2015 гг.
- •Решение:
- •3. Вычислим индексы сезонности для каждого месяца:
- •Изобразим индексы сезонности на графике:
- •Выводы
- •Для прогнозирования, т.е. расчёта показателей продаж на перспективу используют модель прогноза следующего вида:
- •Спасибо за внимание!
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW21x1.jpg)
4. Статистические методы выявления основной тенденции развития
Методы
Графич.
анализ Укрупнение Скользящая временного периодов средняя
ряда
Аналитическое
выравнивание
(построение
уравнения
тренда)
21
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW22x1.jpg)
1.
Графический анализ временного ряда
заключается в построении и визуальном исследовании изучаемой экономической динамики (рис. 3).
|
|
|
Рис. 10.3. Динамика прибыли фирмы |
|
|
|
||||||
|
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
с. г |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ль (ты |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
рибы |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
П |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
|
|
|
|
|
Месяцы |
|
|
|
|
22 |
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW23x1.jpg)
2. Укрупнение периодов
Используется для выявления основной тенденции развития в интервальных рядах динамики. Заключается в переходе путём суммирования к уровням за более продолжительные периоды времени (табл.6).
Таблица 6
ДИНАМИКА ПРИБЫЛИ ФИРМЫ ПО КВАРТАЛАМ ГОДА
КВАРТАЛЫ |
1 |
2 |
3 |
4 |
ПРИБЫЛЬ (тыс. грн.) 27,6 |
42,9 |
58,5 |
61,6 |
23
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW24x1.jpg)
|
Рис. 10.4. Квартальная динамика прибыли фирмы |
|
|||
|
70 |
|
|
|
|
грн.) |
60 |
|
|
|
|
50 |
|
|
|
|
|
(тыс. |
40 |
|
|
|
|
Прибыль |
30 |
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
Кварталы |
3 |
4 |
|
|
|
|
|
24 |
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW25x1.jpg)
3. Выравнивание уровней ряда с помощью скользящей средней
Данный метод заключается в замене отдельных значений |
||||
Yi простыми средними арифметическими из m |
||||
соответствующих уровнейmвременного ряда: |
||||
|
|
|
Yj |
|
Y |
|
j 1 |
. |
|
|
||||
|
m |
m |
||
В табл. 7 приведены результаты выравнивания с помощью |
трёхзвенной скользящей средней рассматриваемого ряда динамики.
Таблица 7
ВЫРАВНЕННАЯ С ПОМОЩЬЮ ТРЁХЗВЕННОЙ СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ МЕСЯЧНАЯ ДИНАМИКА ПРИБЫЛИ ФИРМЫ
УРОВНИ |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
РЯДА |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ПРИБЫЛЬ |
9,20 |
9,83 |
15,07 |
14,3 |
16,57 |
16,43 |
19,5 |
16,4 |
19,0 |
20,53 |
Ym (тыс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
грн.) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW26x1.jpg)
|
Рис. 10.5. Выравненные с помощью трёхзвенной |
|
|
|||||||
|
скользящей средней уровни прибыли фирмы |
|
|
|||||||
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
с |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
( т ы |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
б ы л ь |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
П р и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
|
|
|
|
Месяцы |
|
|
|
|
|
Визуальный анализ графика на рис. 5 и его сравнение с графиком исходных уровней (рис. 3) показывает, что выровненная с помощью трёхзвенной скользящей средней динамика прибыли фирмы имеет существенно меньшую колеблемость. А тенденция к росту изучаемого
признака проявляется более отчётливо.
26
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW27x1.jpg)
4. Аналитическое выравнивание (построение уравнения тренда)
Аналитическое выравнивание представляет собой применение методов корреляционно- регрессионного анализа к временным рядам и заключается в построении уравнения тренда (регрессии), в котором в качестве обобщающего факторного признака Х выступает время. При этом трендовые модели могут быть в форме прямой или кривой, ординаты которой принимаются за
выровненные уровни временного ряда. На рис. 6 показаны результаты такого выравнивания с помощью простейшего линейного тренда
Ŷ = a0+ a1Х , Х = 1, 2, …, N.
27
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW28x1.jpg)
|
Рис. 10.6. - Фактические и выравненные по линейному |
|
|
|||||||||
|
|
|
тренду значения прибыли фирмы |
|
|
|
||||||
|
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
тыс. грн. |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Прибыль, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
y = 1,4252x + 6,6197 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
5 |
|
|
|
|
|
|
R2 = 0,5205 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
|
|
|
|
|
Месяцы |
|
|
|
|
|
28
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW29x1.jpg)
Выводы по линейной форме тренда
• В данном примере модель линейного тренда имеет вид:
Ŷ = 6,6197 + 1,4252Х.
• Знак «плюс» коэффициента a1 указывает на наличие тенденции к росту прибыли фирмы за изучаемый период времени, а его величина примерно равна среднему месячному абсолютному приросту экономического признака (в табл. 5 П = 1,536 тыс. грн. (слайд №20)).
• Свободный член a0 = 6,6197 (точка пересечения линии тренда с осью ординат) может интерпретироваться как уровень прибыли в месяце, предшествующему первому месяцу ряда, т.е. в декабре предыдущего года.
• Коэффициент детерминации R2 = 0,5205 характеризует точность построенной трендовой модели. В данном случае она не очень высока: всего
52,1 % вариации уровней прибыли фирмы объясняется выбранной линейной функцией
29
![](/html/64564/1267/html_qIsJJlvTpw.lHgq/htmlconvd-pdB0KW30x1.jpg)
• Замечание 2. Следует иметь в виду, что коэффициент тренда а1 = 1,4252 более точно
характеризует среднюю абсолютную скорость роста прибыли фирмы по сравнению с показателем Пср. = 1,536 тыс. грн., т.к. расчет последнего базируется только на двух крайних уровнях ряда динамики – первом и последнем.
В то время как коэффициент тренда а1 = 1,4252 учитывает все без исключения уровни временного ряда.
Если крайние уровни сильно искажены, то это приводит к искажению величины П, вплоть до изменения ее знака и получения ошибочных выводов относительно направления общей тенденцииразвития изучаемого ряда динамики.
30