- •Статистика как наука
- •Методология статистики
- •Задачи статистики
- •Статистическое исследование
- •Этапы статистических операций
- •Понятие статистического наблюдения
- •Этапы статистического наблюдения
- •Формы, виды и способы статистического исследования
- •Виды статистического наблюдения
- •Способы статистического наблюдения
- •Ошибки статистического наблюдения
- •Сводка статистических данных
- •Понятие и виды группировки
- •Принципы построения группировок
- •Вторичная группировка
- •Ряды распределения
- •Полигон
- •6.1. Распределение домохозяйств по размеру
- •Гистограмма
- •Кумулята
- •6.4. Кривая концентрации Понятие о статистических таблицах
- •Виды статистических таблиц
- •Классификация статистических показателей
- •Абсолютная величина
- •Относительные величины
- •Сущность и виды средних величин
- •Степенные средние величины
- •Структурные средние величины
- •Средняя арифметическая
- •Средняя геометрическая
- •Средняя квадратическая
- •Показатели вариации
- •Размах вариации (r)
- •Среднее линейное и квадратическое отклонение
- •Дисперсия
- •Относительные показатели вариации
- •Статистическая совокупность
- •Генеральная совокупность и выборка из нее
- •Основные способы организации выборки
- •Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупности
- •Ошибки выборки
- •Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность
- •Необходимый объем выборки
- •Практические примеры расчета
- •Виды рядов динамики. Методы расчета среднего уровня в рядах динамики
- •Анализ рядов динамики
- •Анализ сезонных колебаний
- •Приведение рядов динамики к одинаковому основанию
- •Методы выравнивания рядов динамики
- •Понятие об индексах. Классификация индексов
- •Индексный метод
- •Индивидуальные индексы
- •Общие индексы
- •Основные формулы исчисления сводных или общих индексов
Анализ сезонных колебаний
Изучение сезонных колебаний проводится с целью выявления закономерно повторяющихся различий в уровне рядов динамики в зависимости от времени года. Так, например, реализация сахара населению в летний период значительно возрастает в связи с консервированием фруктов и ягод. Потребность в рабочей силе в сельскохозяйственном производстве различна в зависимости от времени года. Задача статистики состоит в том, чтобы измерить сезонные различия в уровне показателей, а чтобы выявленные сезонные различия были закономерными (а не случайными) необходимо строить анализ на базе данных за несколько лет, по крайней мере не менее чем за три года. В табл. 11.6 приведены исходные данные и методика анализа сезонных колебаний методом простой средней арифметической.
Средняя величина за каждый месяц исчисляется по формуле средней арифметической простой. Например, за январь 2202 = (2106 +2252 +2249):3.
Индекс сезонности ( табл. 11.5 гр.7.) исчисляется путем деления средних величин за каждый месяц на общую среднюю месячную величину, принятую за 100%. Средняя месячная за весь период может быть исчислена путем деления общего расхода горючего за три года на 36 месяцев (1188082 т : 36 = 3280 т) или путем деления на 12 суммы средних месячных, т.е. суммарного итога по гр. 6 (2022 + 2157 + 2464 и т.д. + 2870) : 12.
Таблица 11.6 Сезонные колебания потребления горючего в сельскохозяйственных предприятиях района за 3 года
Месяцы |
Расход горючего, тонн |
Сумма за 3 года, т (2+3+4) |
Средняя месячная за 3 года, т |
Индекс сезонности, % |
|||||
1 год |
2 год |
3 год |
|||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|||
Январь |
2106 |
2252 |
2249 |
6607 |
2202 |
67,1 |
|||
Февраль |
2120 |
2208 |
2142 |
6470 |
2157 |
65,7 |
|||
Март |
2300 |
2580 |
2512 |
7392 |
2464 |
75,1 |
|||
Апрель |
3056 |
3300 |
3412 |
9768 |
3256 |
99,2 |
|||
Май |
3380 |
3440 |
3469 |
10289 |
3430 |
104,6 |
|||
Июнь |
4044 |
4210 |
4210 |
12464 |
4155 |
126,6 |
|||
Июль |
4280 |
4184 |
4296 |
12760 |
4253 |
130,0 |
|||
Август |
4088 |
4046 |
4020 |
12154 |
4051 |
123,5 |
|||
Сентябрь |
3604 |
3622 |
3631 |
10857 |
3619 |
110,3 |
|||
Октябрь |
3818 |
3636 |
3583 |
11037 |
3679 |
112,1 |
|||
Ноябрь |
3120 |
3218 |
3336 |
9674 |
3224 |
98,3 |
|||
Декабрь |
2778 |
2802 |
3030 |
8610 |
2870 |
87,5 |
|||
Итого |
38694 |
39498 |
39890 |
118082 |
3280 |
100,0 |
Рис. 11.1. Сезонные колебания потребления горючего в сельскохозяйственных предприятиях за 3 года.
Для наглядности на основе индексов сезонности строится график сезонной волны (рис. 11.1). По оси абсцисс располагают месяцы, а по оси ординат — индексы сезонности в процентах (табл. 11.6, гр.7). Общая средняя месячная за все годы располагается на уровне 100%, а средние месячные индексы сезонности в виде точек наносят на поле графика в соответствии с принятым масштабом по оси ординат.
Точки соединяют между собой плавной ломаной линией.
В приведенном примере годовые объемы расхода горючего различаются незначительно. Если же в ряду динамики наряду с сезонными колебаниями имеется ярко выраженная тенденция роста (снижения), т.е. уровни в каждом последующем году систематически значительно возрастают (уменьшаются) по сравнению с уровнями предыдущего года, то более достоверные данные о размерах сезонности получим следующим образом:
для каждого года вычислим среднюю месячную величину;
исчислим индексы сезонности за каждый год путем деления данных за каждый месяц на среднюю месячную величину за этот год и умножения на 100%;
за весь период исчислим средние индексы сезонности по формуле средней арифметической простой из исчисленных за каждый год месячных индексов сезонности. Так, например, за январь средний индекс сезонности получим, если сложим январские значения индексов сезонности за все годы (допустим за три года) и разделим на число лет, т.е. на три. Аналогично исчислим за каждый месяц средние индексы сезонности.
Переход за каждый год от абсолютных месячных значений показателей к индексам сезонности позволяет устранить тенденцию роста (снижения) в ряду динамики и более точно измерить сезонные колебания.
В условиях рынка при заключении договоров на поставку различной продукции (сырья, материалов, электроэнергии, товаров) необходимо располагать информацией о сезонных потребностях в средствах производства, о спросе населения на отдельные виды товаров. Результаты исследования сезонных колебаний важны для эффективного управления экономическими процессами.