- •Основные понятия статистики
- •Предмет и метод статистики
- •Статистический показатель: понятие, атрибуты, виды.
- •Сущность и задачи статистического наблюдения
- •Формы, виды и способы статистического наблюдения.
- •7.Статистическая отчетность как форма наблюдения
- •8. Достоверность статистических данных и ошибки статистического наблюдения
- •9. Принципы и правила организации и проведения статистического наблюдения.
- •10. Статистическая сводка и ее место в статистическом анализе
- •11. Статистические группировки и их значение в практическом анализе, порядок построения группировок.
- •12. Виды статистических группировок
- •13. Простые и сложные группировки
- •14. Первичные и вторичные группировки
- •15. Дискретные и интервальные группировки
- •16. Типологические группировки
- •17. Структурные группировки
- •18. Аналитические группировки
- •19. Статистические ряды распределения
- •Кумулятивные ряды распределения – ряды распределения, которые содержат один или оба следующих элемента:
- •20. Статистические таблицы: виды и принципы построения
- •21. Абсолютные показатели, их виды.
- •22. Относительные статистические величины и их виды
- •23. Относительные показатели динамики, показатели плана и реализации плана, связь между ними.
- •24.Относительные показатели сравнения и интенсивности.
- •25.Относительные показатели структуры и координации уровня экономического сравнения.
- •27. Средние величины, их сущность и значение
- •28. Средняя арифметическая и ее свойства
- •29. Виды степенных средних. Правило мажорантности.
- •30. Медиана и ее практическое значение
- •31. Мода и ее практическое значение
- •32. Показатели вариации и способы их расчета
- •1) Относительный размах вариации:
- •2) Относительное отклонение по модулю:
- •3) Коэффициент вариации
- •33. Правило сложения дисперсий
- •34. Показатель симметричности распределения
- •35. Показатель островершиности распределения
- •36. Нормальное распределение и его свойства
- •38. Сопоставимость статистических величин в рядах динамики
- •37. Понятие о статистических рядах динамики
- •39. Статистические показатели динамики
- •40. Средние показатели ряда динамики
- •41.Анализ закономерностей изменения уровней ряда динамики
- •43. Аналитическое выравнивание динамических рядов
- •44. Анализ сезонных колебаний
- •45. Статистические методы прогнозирования
- •46. Статистические индексы и их виды
- •47. Индивидуальные и сводные индексы
- •48. Агрегатные индексы и их виды
- •49. Средние индексы на основе индивидуальных индексов
- •50. Индексный метод анализа факторов
- •51. Взаимосвязь между индексами переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.
- •52. Классификация связей в статистике
- •53. Определение тесноты корреляционной связи
- •54. Понятие регрессии
- •55. Расчет параметров линейного уравнения регрессии мнк
- •56. Понятие о выборочном наблюдении
- •57. Основные способы отбора
- •58. Ошибка выборочного наблюдения при различных способах отбора
- •59. Определение необходимой численности выборки
- •60.Малая выборка. Проверка статистических гипотез.
41.Анализ закономерностей изменения уровней ряда динамики
Уровни ряда динамики формируются под совокупным влиянием множества факторов, различных по характеру и силе воздействия:
1) Факторов эволюционного характера, которые оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики основную тенденцию. Более или менее гладкая траектория, используемая для описания основной тенденции, называется трендом. Отклонения от тренда представляют колебания уровней динамического ряда.
2) Факторов осциллятивного характера, воздействие которых периодическое. Влияние факторовосциллятивного характера вызывает циклические (конъюнктурные) и сезонные колебания. Сезонные колебания – периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период равный годовому промежутку.
3) Факторов нерегулярного воздействия, вызывающие нерегулярные колебания, которые делятся на: а) спорадически наступающие изменения, вызванные, например, войной, экологической катастрофой; б) случайные колебания, являющиеся результатом действия большого числа относительно слабых второстепенных факторов.
Таким образом, можно выделить 4 основные компоненты в уровне ряда динамики: Т- тренд; К – циклические или конъюнктурные колебания; S- сезонные колебания; Е- случайные колебания. Тогда уровень ряда можно представить как функцию от этих компонент: Y=f(T, K, S, E).
В зависимости от взаимосвязи между этими компонентами может быть построена либо аддитивная модель: Y=T+K+S+E, либо мультипликативная модель: Y=T·K·S·E ряда динамики.
42. Выравнивание ряда динамики. Методы механического выравнивания.
Выявление основной тенденции развития (основной закономерности изменения уровней ряда) называется в статистике выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания. При этом предполагается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов на уровень ряда.
Методы выравнивания делятся на механические (без использования количественной модели) и аналитические (с использованием аналитической модели).
Методы механического выравнивания включают:
а) графический способ – подбор кривой, лучше всего описывающей основную тенденцию в изменении уровней ряда;
б) укрупнение интервалов динамического ряда. Данный метод основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда (одновременно уменьшается количество интервалов). Для каждого образованного таким образом периода рассчитывается свой показатель уровня ряда: либо простым суммированием уровней первоначального ряда, либо их усреднением. При вычислении этих показателей отклонения в уровнях, обусловленные случайными причинами, взаимопогашаются, сглаживаются и более четко обнаруживается действие основных факторов. Сравнивая их за различные (укрупненные) интервалы времени, выявляют направление и характер (ускорение или замедление роста) основной тенденции развития.
в) метод скользящей средней. Для определения скользящей средней формируют укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней – L. Каждый последующий интервал получаем, сдвигаясь на один уровень влево. Первоначальный интервал будет включать уровни , , ..., , второй – , , ..., и т. д. Таким образом, интервал сглаживания как бы скользит по динамическому ряду с шагом, равным единице. По сформированным укрупненным интервалам определяем среднее значение.
г) метод экспоненциального сглаживания.
Данный метод учитывает с помощью взвешивания степень устаревания данных. Чем «старше» наблюдение, тем оно меньше должно оказывать влияние на величину скользящей средней. Влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от периода, для которого определяется средняя.
Экспоненциальная средняя имеет вид:
,
где – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) за период i, где i=1…N;
– коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания) . (1–) – фактор затухания.