Тема 9. Ряды динамики.(с. 5 из 5)

Тема 9. Ряды динамики

Вопросы:

1. Понятие и виды рядов динамики.

2. Показатели, используемы для анализа рядов динамики.

3. Важнейшие приемы обработки и анализа рядов динамики.

4. Анализ сезонных колебаний.

5. Сопоставление и сравнительный анализ нескольких рядов динамики.

Вопрос 1. Понятие и виды рядов динамики.

Все явления постоянно находятся в изменении и движении. Для анализа этого изменения в статистике используются ряды динамики.

Ряд динамики – ряд числовых значений статистического показателя, которые характеризуют изменение социально-экономического явления во времени.

Пример:

Валовой сбор зерновых в Омской области

Год	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998
Сбор, млн. т	2,1	1,8	1,5	1,7	1,6	2,6	2,3	1,4

Цифры, из которых состоит ряд динамики, называются уровнями ряда динамики.

Ряды динамики бывают:

1. моментные

2. интервальные

Интервальные ряды динамики – ряды динамики, уровни которых характеризуют размеры изучаемого явления за определенный период времени.

Моментные ряды динамики – ряды динамики, уровни которых характеризуют состояние явления на определенный момент времени. (Например, ряд динамики численности студентов вузов России по годам).

Моментные и интервальные ряды динамики могут отражать не только объемные показатели, но и средние, относительные величины.

При построении рядов динамики большое значение имеет сопоставимость уровней.

Бывают следующие типы ядов динамики:

1. ряды динамики с абсолютным затухающим приростом

2. ряд динамики со стабильным абсолютным приростом

3. ряд динамики со стабильными темпами роста

4. ряд динамики с увеличивающимися темпами роста

Графическое изображение рядов динамики используется для:

1. наглядности

2. запудривания мозгов

При этом на одном графике не следует изображать более трех показателей. Использовать можно линейную диаграмму:

Также можно использовать столбиковую диаграмму (хотя хрен редьки не слаще):

Вопрос 2. Показатели, используемые для анализа рядов динамики.

Существует довольно много таких показателей.

Наиболее простой показатель – абсолютный прирост. Он характеризует абсолютную скорость развития явления. Рассчитывается он так:

Это цепной абсолютный прирост. Здесь сопоставляется определенный уровень (У_i) с предыдущим (У_i-1).

Это базисный абсолютный прирост – сопоставляется определенный уровень с базисным уровнем.

Как видно, сумма цепных приростов, начиная с базисного года, – это соответствующий базисный прирост:

Скорость роста.

Для измерения относительной скорости роста используются следующие показатели:

1. темпы роста:

Они могут быть:

• базисными ()

• и цепными ()

2. темпы прироста

Они бывают:

• цепными ()

• базисными ()

Как темпы роста, так и темпы прироста могут быть выражены и процентами, и коэффициентом.

При анализе темпов роста и темпов прироста нужно понимать, какие абсолютные показатели скрываются за относительными величинами. Вполне может оказаться, что, например, за большими темпами роста стоит скромный абсолютный рост. Например, темпы роста промышленного производства в Омске высоки, однако, поскольку промышленность на боку, а от нуля всегда растет очень хорошо, то абсолютный прирост незначителен. Если же прирост промышленного производства в Германии составит 0,5%, то, несмотря на кажущуюся незначительность числа 0,5%, абсолютный прирост будет велик.

Чтобы разобраться со всем этим, используется следующий показатель – абсолютное значение одного темпа прироста:

Таким образом, абсолютное значение одного процента прироста равно одной сотой предшествующего уровня ряда.

Кроме таких простых показателей, в ряду динамики рассчитываются различные средние: как по уровням ряда, так и по показателям динамики. Это помогает выявить тенденции, закономерности развития социально-экономических явлений.

Требования к расчету средней:

1. расчет должен проводится по качественно однородной совокупности

2. необходимо производить расчет для совокупности в целом.

Средний уровень ряда динамики рассчитывается по-разному для интервальных и для моментных рядов динамики.

В интервальных рядах это проще, т.к. уровни можно складывать:

В моментных рядах все гораздо сложнее, поскольку уровни складывать нельзя. Тут возможны два случая:

1) есть полные данные об изменении уровня ряда (например, если взять показатель численности персонала на предприятии):

2) нет полных данных. Например, у нас есть численность населения на начало 2000 года и численность населения на начало 2001 года, и нужно посчитать среднюю численность населения за 2000 год. Считаем так:

При этом мы делаем допущение, что между этими двумя точками уровни изменяются равномерно.

Если же есть данные на начало каждого месяца, то считаем так:

Это так называемое среднее хронологическое.

К тому же, можно посчитать средний абсолютный прирост:

Средние темпы роста рассчитываются как среднее геометрическое:

Средние темпы прироста: