- •Оглавление
- •Введение. Статистика как наука
- •Вопрос 1. Понятие, предмет и методы статистики
- •Вопрос 2. Основные категории статистики
- •Вопрос 3. Организация государственной статистики в Российской Федерации
- •Тема 1. Статистическое наблюдение
- •Вопрос 1. Сущность и принципы статистического наблюдения
- •Вопрос 2. Основные формы, виды и способы статистического наблюдения
- •Вопрос 3. Организационно-методологические основы наблюдения
- •Тема 2. Сводка и группировка статистических данных
- •Вопрос 1. Понятие сводки и группировки в статистике
- •Вопрос 2. Основные положения теории группировок
- •2.1. Определение числа интервалов группировки данных
- •1). Для качественного (атрибутивного) группировочного признака:
- •2.2. Расчет числа и ширины интервалов группировки данных
- •Вопрос 3. Виды группировок
- •Тема 3. Статистический анализ рядов распределения
- •Вопрос 1. Понятие и виды рядов распределения
- •Вопрос 2. Графическое изображение рядов распределения
- •30 Компаний мира по размеру годового дохода
- •Тема 4. Обобщающие статистические показатели
- •Вопрос 1. Абсолютные показатели: сущность и единицы измерения
- •Вопрос 2. Относительные показатели: сущность и значение, формы выражения и виды
- •Тема 5. Средние величины
- •Вопрос 1. Сущность средних величин и правила их применения
- •Вопрос 2. Виды средних величин
- •1. Средняя арифметическая
- •Вопрос 3. Мода и медиана – структурные средние величины
- •3.1. Расчет моды в дискретных и интервальных рядах распределения по наибольшей частоте
- •3.2. Расчет медианы в дискретных и интервальных рядах по накопленным частотам
- •Вопрос 4. Показатели дифференциации признака в ряду распределения
- •Тема 6. Статистический анализ вариации признака
- •Вопрос 1. Сущность и виды показателей вариации
- •Вопрос 2. Виды дисперсий в аналитических группировках. Правило сложения дисперсий
- •Вопрос 3. Дисперсия альтернативного признака
- •Тема 7. Выборочное наблюдение
- •Вопрос 1. Сущность и виды выборочного наблюдения
- •Вопрос 2. Ошибка репрезентативности выборки
- •Вопрос 3. Способы отбора в выборочную совокупность
- •2. Механическая выборка
- •3. Типический отбор с механической выборкой
- •6. Серийная (гнездовая) выборка
- •Вопрос 4. Распространение выборочных данных на генеральную совокупность
- •Вопрос 5. Определение необходимой численности выборки
- •Тема 8. Статистические методы анализа связи социально-экономических явлений
- •Вопрос 1. Виды взаимосвязей в статистике
- •Вопрос 2. Корреляционный анализ связи
- •2.1. Аналитические методы корреляционного анализа
- •1. Метод приведения параллельных данных
- •2. Метод построения корреляционных таблиц
- •3. Графический метод
- •4. Дисперсионный анализ
- •2.2. Эмпирические методы корреляционного анализа
- •1. Коэффициент Фехнера:
- •2. Коэффициент корреляции рангов Спирмена:
- •Вопрос 3. Регрессионный анализ связи
- •1 Этап. Теоретическое обоснование регрессионной модели
- •2 Этап. Расчет параметров уравнения регрессии
- •3 Этап. Измерение тесноты связи
- •4 Этап. Проверка существенности связи
- •Тема 9. Анализ рядов динамики
- •Вопрос 1. Ряды динамики и их виды
- •Виды рядов динамики
- •Вопрос 2. Сопоставимость статистических величин
- •Вопрос 3. Показатели анализа рядов динамики
- •3.1. Расчет среднего уровня ряда
- •I. Интервальный ряд динамики
- •II. Моментный ряд динамики
- •3.2. Расчет абсолютных, относительных и средних показателей анализа рядов динамики
- •Абсолютные показатели анализа рядов динамики
- •Относительные показатели анализа рядов динамики
- •Средние показатели анализа рядов динамики
- •Вопрос 4. Приемы анализа и обработки рядов динамики
- •4.1. Приемы анализа рядов динамики
- •2. Приемы обработки рядов динамики
- •Вопрос 5. Проверка ряда динамики на наличие тренда
- •5.1. Сглаживание рядов динамики методом скользящей средней
- •5.2. Аналитическое выравнивание ряда динамики
- •Вопрос 6. Изучение сезонных колебаний в ряду динамики
- •1). Метод скользящей средней
- •2). Метод аналитического выравнивания ряда динамики:
- •Тема 10. Индексный метод анализа
- •Вопрос 1. Сущность и виды индексов
- •Вопрос 2. Построение индивидуальных и сводных индексов
- •Расчет агрегатных индексов
- •Расчет средних индексов
- •Вопрос 3. Изучение динамики явлений при помощи индексов
- •2. Общие индексы:
- •3. Абсолютное изменение товарооборота:
- •Вопрос 4. Система индексов динамики средней величины
- •Тема 11. Статистические таблицы и графики
- •Вопрос 1. Статистические таблицы и правила их построения
- •Правила построения статистических таблиц
- •Вопрос 2. Статистический график и его элементы, правила построения графиков
- •Вопрос 3. Виды статистических графиков
- •Вопрос 4. Статистические карты
- •Вопросы и задания для самопроверки
- •Тема 1. Статистическое наблюдение
- •Тема 2. Сводка и группировка статистических данных
- •Тема 3. Статистические ряды распределения
- •Тема 4. Обобщающие статистические показатели
- •Тема 5. Средние величины
- •Тема 6. Показатели вариации признака
- •Тема 7. Выборочное наблюдение
- •Тема 8. Статистические методы анализа связи
- •Тема 9. Анализ рядов динамики
- •Тема 10. Индексный метод анализа
- •Тема 11. Статистические таблицы и графики
2). Метод аналитического выравнивания ряда динамики:
а) по уравнению прямой.
Предположим, что изменение фактических значений выработки можно описать уравнением прямой ,
где – значения выровненного ряда, которые нужно вычислить;
а0, а1 – параметры уравнения;
– показатели времени (дни, месяцы, годы).
Для расчета коэффициентов a0, a1 построим таблицу вспомогательных расчетов 9.4.
Таблица 9.4.
Таблица вспомогательных расчетов для линейного тренда
Год |
Кварталы
tj |
Уровни ряда (средняя выработка рабочих), тыс. руб./чел. yj |
Вспомогательные расчеты |
||
tj ∙ yj |
|
Выровненные значения по уравнению тренда |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1 |
1 |
10,0 |
10,0 |
1 |
8,65 |
2 |
9,2 |
18,4 |
4 |
8,75 |
|
3 |
9,2 |
27,6 |
9 |
8,85 |
|
4 |
9,0 |
36,0 |
16 |
8,95 |
|
2 |
5 |
8,5 |
42,5 |
25 |
9,05 |
6 |
8,0 |
48,0 |
36 |
9,15 |
|
7 |
8,3 |
58,1 |
49 |
9,25 |
|
8 |
8,4 |
67,2 |
64 |
9,35 |
|
3 |
9 |
8,8 |
79,2 |
81 |
9,45 |
10 |
8,0 |
80,0 |
100 |
9,55 |
|
11 |
11,0 |
121,0 |
121 |
9,65 |
|
12 |
12,0 |
144,0 |
144 |
9,75 |
|
Сумма |
78 |
110,4 |
732,0 |
650 |
110,40 |
Коэффициенты a0, a1 определим из системы нормальных уравнений (9.27):
;
.
Таким образом, уравнение тренда принимает вид: . Подставляя в него поочередно все значения периодов времени tj (1, 2, 3 … 12), получаем теоретические (выровненные по уравнению прямой) значения выработки продукции (графа 6 таблицы 9.4). Правильность произведенных расчетов подтверждает тот факт, что сумма теоретических уровней ряда равна сумме фактических уровней:
110,4 тыс. руб./чел.
Нанесем теоретические значения на рисунок 9.2, построив таким образом рисунок 9.3.
Рис. 9.3. Ряд динамики среднеквартальной выработки продукции рабочих предприятия за три года: фактические, сглаженные и теоретические уровни ряда
Построенное уравнение динамики необходимо проверить на достоверность с помощью показателя среднеквадратического отклонения теоретических значений выработки от фактических значений:
Построим уравнение параболы и сравним полученные значения среднеквадратического отклонения для линейного и параболического трендов.
б) выравнивание ряда динамики по уравнению параболы.
Параболический тренд имеет вид: , где параметры уравнения параболического тренда находятся по формулам (9.31)-(9.33).
Для упрощения расчетов параметров параболического тренда примем такое обозначение периодов времени , чтобы их сумма была равна нулю (графа 4 таблицы 9.5).
Таблица 9.5.
Таблица вспомогательных расчетов для параболического тренда
Год |
Кварталы |
Уровни ряда (средняя выработка рабочих), тыс. руб./чел. |
Условные обозначения периодов времени |
Вспомогательные расчеты |
|||||
|
|
|
|
|
Выровненные значения по уравнению тренда |
||||
|
|
yj |
tj |
tj ∙ yj |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
1 |
1 |
10,0 |
-11 |
-110,0 |
121,0 |
1 331 |
14 641 |
1 210,0 |
10,34 |
2 |
9,2 |
-9 |
-82,8 |
81,0 |
729 |
6 561 |
745,2 |
9,51 |
|
3 |
9,2 |
-7 |
-64,4 |
49,0 |
343 |
2 401 |
450,8 |
8,88 |
|
4 |
9,0 |
-5 |
-45,0 |
25,0 |
125 |
625 |
225,0 |
8,43 |
|
2 |
5 |
8,5 |
-3 |
-25,5 |
9,0 |
9 |
81 |
76,5 |
8,16 |
6 |
8,0 |
-1 |
-8,0 |
1,0 |
1 |
1 |
8,0 |
8,07 |
|
7 |
8,3 |
1 |
8,3 |
1,0 |
1 |
1 |
8,3 |
8,18 |
|
8 |
8,4 |
3 |
25,2 |
9,0 |
9 |
81 |
75,6 |
8,46 |
|
3 |
9 |
8,8 |
5 |
44,0 |
25,0 |
125 |
625 |
220,0 |
8,93 |
10 |
8,0 |
7 |
56,0 |
49,0 |
343 |
2 401 |
392,0 |
9,58 |
|
11 |
11,0 |
9 |
99,0 |
81,0 |
729 |
6 561 |
891,0 |
10,42 |
|
12 |
12,0 |
11 |
132,0 |
121,0 |
1 331 |
14 641 |
1 452,0 |
11,44 |
|
Сумма |
78 |
110,4 |
0 |
28,8 |
572 |
5 076 |
48 620 |
5 754,4 |
110,40 |
Коэффициенты a0, a1 и определим из системы нормальных уравнений (9.28):
.
Таким образом, уравнение параболического тренда принимает вид: . Подставляя в него поочередно все значения периодов времени tj (-11, -7, -7 … 11), получаем теоретические (выровненные по уравнению параболы) значения выработки продукции (графа 10 таблицы 9.5). Правильность произведенных расчетов подтверждает тот факт, что сумма теоретических уровней ряда равна сумме фактических уровней:
110,4 тыс. руб./чел.
Нанесем теоретические значения на рисунок 9.2, построив таким образом рисунок 9.4.
Рис. 9.4. Ряд динамики среднеквартальной выработки продукции рабочих предприятия за три года: фактические, сглаженные и теоретические уровни ряда
Построенное уравнение динамики необходимо проверить на достоверность с помощью показателя среднеквадратического отклонения:
Вывод: поскольку среднеквадратическое отклонение теоретических значений уровней ряда от фактических значений для параболического тренда составил меньшую величину по сравнению с аналогичным показателем, рассчитанным для линейного тренда (0,66 тыс. руб./чел. < 1,24 тыс. руб./чел.), то для прогнозирования динамики средней выработки на предприятии следует выбрать уравнение параболического тренда.
4. Прогнозирование на основе трендовой модели
Достоверность построенного уравнения параболического тренда позволяет сформулировать прогноз среднеквартальной выработки рабочих предприятия на первое полугодие следующего года. Для этого в качестве периодов времени примем периоды 13, 15, соответствующие первому и второму кварталу следующего года, и подставим данные обозначения в уравнение параболы:
=12,64 тыс. руб./чел.;
=14,03 тыс. руб./чел.
Таким образом, в первом полугодии следующего года прогнозируется рост показателя среднеквартальной выработки рабочих до 12,64 и 14,03 тыс. руб./чел.
5. Оценка сезонной компоненты динамического ряда
Поскольку в п. 3 было доказано наличие тенденции (параболического тренда) в ряду динамики, то расчет индексов сезонности осуществим посредством метода поквартальных отношений:
1 шаг. Теоретические (выровненные по тренду) значения , рассчитанные для каждого фактического среднеквартального уровня ряда динамики , приведены в графе 10 таблицы 9.5.
2 шаг. Рассчитаем индексы сезонности по формуле (9.38) и разместим их в графе 5 таблицы 9.6.
Таблица 9.6.
Расчет индексов сезонности
Год |
Кварталы
tj |
Фактические уровни ряда (выработка одного рабочего), тыс. руб./чел. yj |
Теоретические уровни ряда, тыс. руб./чел.
|
Поквартальные индексы сезонности, % |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 |
1 |
10,0 |
10,34 |
96,75 |
2 |
9,2 |
9,51 |
96,69 |
|
3 |
9,2 |
8,88 |
103,62 |
|
4 |
9,0 |
8,43 |
106,81 |
|
2 |
5 |
8,5 |
8,16 |
104,19 |
6 |
8,0 |
8,07 |
99,08 |
|
7 |
8,3 |
8,18 |
101,53 |
|
8 |
8,4 |
8,46 |
99,29 |
|
3 |
9 |
8,8 |
8,93 |
98,55 |
10 |
8,0 |
9,58 |
83,48 |
|
11 |
11,0 |
10,42 |
105,55 |
|
12 |
12,0 |
11,44 |
104,86 |
На основании рассчитанных индексов сезонности построим сезонную волну (рис. 9.5).
Рис. 9.5. Сезонная волна среднеквартальной выработки продукции рабочих предприятия за три года
Согласно сезонной волне, спады показателя выработки приходятся на второй квартал каждого из трех лет. Подтвердить или опровергнуть данное суждение позволит расчет поквартальных средних индексов сезонности.
3 шаг. Средние за квартал индексы сезонности рассчитаем по формуле (9.34):
- средний индекс сезонности за I квартал:
;
- средний индекс сезонности за II квартал:
;
- средний индекс сезонности за III квартал:
;
- средний индекс сезонности за IV квартал:
.
Таким образом, изучаемое явление подвержено заметной сезонности: спады показателя выработки в расчете на одного рабочего предприятия приходятся на второй квартал каждого из трех анализируемых лет.