- •Министерство образования российской федерации
- •Содержание
- •1.2. Основные категории статистики
- •Глава 2. Сводка и группировка статистических данных
- •2.1. Задачи сводки и ее содержание
- •2.2. Метод группировок и его место в системе статистических методов
- •2.3. Виды статистических группировок
- •2.4. Принципы построения статистических группировок
- •2.5. Сравнимость статистических группировок. Вторичная группировка
- •2.6. Статистическая таблица и ее элементы
- •2.7. Виды таблиц по характеру подлежащего
- •2.8. Виды таблиц по разработке сказуемого
- •2.9. Правила построения статистических таблиц
- •2.10. Чтение и анализ статистической таблицы
- •Глава 3. Теория статистических показателей
- •3.1. Абсолютные показатели
- •3.2. Относительные показатели
- •3.3. Средние показатели
- •3.4. Структурные средние
- •Глава 4. Показатели вариации в анализе социально-экономических явлений и процессов
- •4.1. Основные показатели вариации
- •4.2 Показатели вариации в анализе взаимосвязей
- •Глава 5. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
- •5.1. Причинность, регрессия, корреляция
- •5.2. Парная регрессия
- •5.3. Множественная (многофакторная) регрессия
- •5.4. Параметрические методы изучения связи
- •5.5. Принятие решений на основе уравнений регрессии
- •5.6. Методы изучения связи качественных признаков
- •5.7. Ранговые коэффициенты связи
- •Глава 6. Индексный метод анализа
- •6.1. Общие понятия об индексах
- •6.2. Средние формы сводных индексов
- •6.3. Сводные индексы в анализе последовательных временных периодов
- •6.4. Индексный анализ влияния структурных изменений
- •Раздел II. Моделирование бизнес-процессов Глава 7. Априорный анализ компонент временного ряда
- •7.1. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа
- •7.2. Характеристика и принципы формирования информационной базы
- •7.3. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании
- •Глава 8. Теоретические аспекты моделирования и прогнозирования бизнес-процессов
- •8.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании бизнес-процессов
- •8.2. Модель как отображение действительности
- •8.3. Сущность и классификация статистических прогнозов
- •8.4. Этапы построения статистических прогнозов
- •Глава 9. Методологические аспекты оценки скорости и интенсивности изменения бизнес-процессов
- •9.1. Понятие о рядах динамики и их виды
- •9.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики
- •9.3. Аналитические показатели ряда динамики
- •9.4. Средние показатели рядов динамики
- •Глава 10. Моделирование основных тенденций и закономерностей бизнес-процессов
- •10.1. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам
- •10.2. Методы выявления тенденции временного ряда
- •10.4. Модели тенденции бизнес-процессов
- •10.5. Выбор формы тренда
- •Глава 11. Моделирование фактора случайности в бизнес-процессах
- •Глава 12. Моделирование периодической компоненты бизнес-процессов
- •Методы выявления сезонной компоненты
- •Модели сезонных колебаний
- •Глава 13. Моделирование связных временных рядов
- •13.1. Проблема автокорреляции в анализе бизнес-процессов
- •Для проверки автокорреляции в уровнях ряда также используется и критерий Дарбина-Уотсона. Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется с помощью случайной величины:
- •13.2. Модели авторегрессионных преобразований
- •Раздел III. Прогнозирование тенденций в бизнес-процессах
- •Глава 14. Прогнозирование на основе одномерных временных рядов
- •14.1. Простейшие методы прогнозирования
- •14.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •14.4. Прогнозирование на основе кривых роста
- •14.5. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции
- •Глава 15. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •Глава 16. Оценка точности и надежности прогнозов
Глава 9. Методологические аспекты оценки скорости и интенсивности изменения бизнес-процессов
9.1. Понятие о рядах динамики и их виды
Выявление и отображение процесса развития и изменения социально-экономических явлений во времени – одна из основных задач статистики. Для ее решения в статистике строятся особые ряды статистических показателей, которые называются рядами динамики (иногда их называют временными рядами), то есть – это ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.
Ряд динамики состоит из двух элементов: показателей уровня ряда и показателей времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моментов времени.
Уровни ряда обычно обозначаются через «y», моменты или периоды времени, к которым они относятся - через «t».
Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графически.
Ряды динамики могут быть классифицированы по следующим признакам:
В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин. При этом ряды динамики абсолютных величин рассматриваются как исходные, а ряды относительных и средних величин как производные.
Ряды динамики абсолютных величин более полно характеризуют развитие процесса или явления, например: объема валового внутреннего продукта в целом, грузооборота транспорта, инвестиций в основной капитал, производства продукции животноводства и т.д.
Ряды относительных величин могут характеризовать во времени темпы роста (или снижения) определенного показателя; изменение удельного веса того или иного показателя в совокупности; изменение показателей интенсивности отдельных явлений, например, удельный вес приватизированных предприятий в той или иной отрасли; производство продукции на душу населения; структура инвестиций в основной капитал по отраслям экономики и др.
Ряды динамики средних величин служат для характеристики изменения уровня явления, отнесенного к единице совокупности, например: данные о среднегодовой численности занятых в экономике; о средней урожайности отдельных сельскохозяйственных культур, о средней заработной плате в отдельных отраслях и т.д.
В зависимости от характера отображения времени ряды динамики делятся на моментные и интервальные.
Уровни моментных рядов динамики характеризуют явления по состоянию на определенный момент времени.
Уровни моментного ряда динамики абсолютных величин не меняется с изменением временного промежутка, т.е. их нельзя суммировать в классическом смысле этого слова.
Уровни интервальных рядов динамики характеризуют явления за определенный промежуток, интервал времени.
Если уровни интервального ряда представляют собой абсолютные величины, то их можно суммировать во времени, т.е. переходить от ряда динамики с малыми временными интервалами к более крупным промежуткам времени. Суммируя уровни интервальных рядов из абсолютных величин, можно строить ряды динамики с нарастающими итогами.
В зависимости от расстояния между уровнями, ряды динамики подразделяются на ряды с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями во времени. Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежутки дат называется равноотстоящими. Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежутки между датами, то ряды называются неравноотстоящими.