
- •Контрольная работа
- •Общая характеристика исследуемой совокупности
- •1.1 Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки. Характеристика используемых статистических показателей, вид и единица измерения, тип
- •1.2 Оценка среднего значения
- •1.3 Оценка структурных средних
- •1.4 Оценка показателей вариации
- •2. Оценка абсолютных и относительных показателей динамики
- •3. Выравнивание ряда методом скользящей средней
- •4. Выявление наличия тренда в рассматриваемом ряду (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда)
- •5. Аналитическое выравнивание. Прогноз при помощи тренда на 3 периода вперед
- •6. Анализ колеблемости динамического ряда, расчет индексов сезонности
- •7. Экспоненциальное сглаживание динамического ряда
7. Экспоненциальное сглаживание динамического ряда
Для анализа основной тенденции воспользуемся методом простого экспоненциального сглаживания:
где А – сглаживающая константа (0<A<1),
- фактическое значение признака в t-1
период,
- сглаженное значение признака в t-1
период.
Берем А=0,8 и проведем сглаживание:
Период |
Величина выручки, тыс. руб. |
Экспоненциал. Сглаживание |
1 кв. 2006 г. |
26072255 |
… |
2 кв. 2006 г. |
27696199 |
26072255 |
3 кв. 2006 г. |
27892494 |
27371410,2 |
4 кв. 2006 г. |
20792063 |
27788277,24 |
1 кв. 2007 г. |
21182616 |
22191305,85 |
2 кв. 2007 г. |
27372231 |
21384353,97 |
3 кв. 2007 г. |
30052829 |
26174655,59 |
4 кв. 2007 г. |
35096949 |
29277194,32 |
1 кв. 2008 г. |
33845899 |
33932998,06 |
2 кв. 2008 г. |
45313756 |
33863318,81 |
3 кв. 2008 г. |
40386753 |
43023668,56 |
4 кв. 2008 г. |
17551616 |
40914136,11 |
1 кв. 2009 г. |
20783934 |
22224120,02 |
2 кв. 2009 г. |
28558145 |
21071971,2 |
3 кв. 2009 г. |
32659466 |
27060910,24 |
Анализ взаимосвязи между динамическими рядами
Метод приведения параллельных данных. Тенденцию результативного признака можно легко установить, рассчитав разности соседних в списке значений результативного признака. Если все (или почти все) разности одного знака, то делается вывод о наличии связи. Можно рассчитать количественный показатель (коэффициент параллельности), который будет служить индикатором наличия связи:
-
количество единиц совокупности, у
которых разница с предыдущей единицей
положительна,
-
количество единиц совокупности, у
которых разница с предыдущей единицей
отрицательна.
Расчет коэффициента Фехнера (коэффициента корреляции знаков). Этот метод основан на анализе поведения отклонений индивидуальных значений признака от среднего по факторному и результативному признакам.
-
число совпадений знаков
-
число несовпадений знаков
Для корреляционного анализа связи между двумя признаками используется линейный коэффициент корреляции, рассчитываемый по формуле:
Ранговый коэффициент Спирмена:
-
ранговая разница
Чтобы рассчитать все эти показатели, проведем дополнительные расчеты:
, т.е. связь есть.
, т.е. связь слабая обратная.
,
=
- 0,00035, т.е. связь обратная слабая.
, т.е. связь слабая.
Размещено на Allbest.ru