--PAGE_BREAK--a0=1757,9/18=97,66 a1=302,5/1938=0,16
Найдем уровень ряда. Отношение данных эмпирического ряда к показателям выравненного ряда в процентах исключает влияние общей тенденции развития на сезонные колебания, и одновременно определяется сезонная волна на протяжении всего изучаемого периода.
Таблица 6
Исключение сезонной волны пассажирооборота транспорта общего пользования выраженной уравнением прямой
годы и кварталы
Пассажиро-оборот(У)
ряд выравнений по уравнению прямой Ух
сезонная вол-на (У/Ух*100)
2000г
I квартал
82,6
94,9
87,04
II квартал
100,9
95,3
105,88
III квартал
115,8
95,6
121,13
IV квартал
91,7
95,9
95,62
2001г
I квартал
83,5
96,2
86,8
II квартал
100,6
96,5
104,25
III квартал
112,7
96,9
116,31
IV квартал
89,5
97,2
92,08
2002г
I квартал
80,5
97,5
82,56
II квартал
101,2
97,8
103,48
III квартал
113,5
98,1
115,7
IV квартал
90,6
98,5
91,98
2003г
I квартал
82,2
98,8
83,2
II квартал
103
99,1
103,94
III квартал
117,6
99,4
118,31
IV квартал
94
99,7
94,28
2004г
I квартал
88,1
100,1
88,01
II квартал
109,9
100,4
109,46
Общая тенденция определена способом аналитического выравнивания по уравнению прямой линии. Из данной таблицы видно, что первом квартале первого года пассажирооборот меньше среднеквартального на 22,96%, во втором квартале — на 5,88% больше. Можно сделать вывод, что в первом и четвертом кварталах пассажирооборот меньше среднеквартального, а во втором и третьем – больше на протяжении изучаемого периода.
Определим сезонные волны в среднем за весь изучаемый период. Они рассчитываются по внутригодичным колебаниям, полученным после исключения общей тенденции развития.
Исчисления средней сезонной волны способом арифметической среднейпо выписанным поквартальным данным. Определим средние для каждого квартала и среднеквартальные за весь период.
Таблица
расчет средних поквартальных показателей сезонной волны пассажирооборота
кварталы
показатели сезонных колебаний
невыправленная ср. сезонная
выправленная ср. сезонная
I
87,04; 86,8; 82,56; 83,2; 88,01
85,52
85,04
II
150,88; 104,25; 103,48; 103,94; 109,46
105,4
104,81
III
121,13; 116,31; 115,7; 118,31
117,86
117,19
IV
95,62; 92,08; 91,98; 94,28
93,49
92,96
итого
402,27
400,00
в среднем
100,57
100,00
Так как среднеквартальная волна за весь период не равна ста, пропорционально изменим квадратные показатели средней сезонной волны.
Показатель первого квартала: 400/402,27*85,52=85,04
Показатель второго квартала: 400/402,27*105,4=104,81
Показатель третьего квартала: 400/402,27*117,86=117,19
Показатель четвертого квартала: 400/402,27*93,49=92,96
Выправленная сезонная волна показывает, что в первом квартале пассажирооборот в среднем на 14,96% меньше, а в третьем квартале на 17,19% больше.
Сезонные колебания по кварталам, вызываемые случайными причинами, могут быть характерными для отдельных лет, а при исчислении средней сезонной волны способом средней арифметической они принимаются в расчет и приводят к искажениям сезонной колеблемости. Чтобы избежать искажений рассчитаем среднюю сезонную волну методом средней арифметической из центральных членов ряда. Показатели колеблемости расположим в ранжированный ряд поквартально в возрастающем порядке и из них вычислим средние квартальные без учета крайних значений. Таким образом мы исключим влияние чрезмерно высоких или чрезмерно низких показателей.
Таблица
кварталы
ранжированный ряд
невыправленная ср. сезонная
выправленная ср.сезонная
I
82,56; 83,2; 86,8; 87,04; 88,01
85,68
85,5
II
103,48; 103,94; 104,25; 105,88; 109,46
104,69
104,47
III
115,7; 116,31; 118,31; 121,13
117,31
117,06
IV
91,98; 92,08; 94,28; 95,62
93,18
92,97
итого
400,86
400
в среднем
100,22
100
Так как среднеквартальная волна за весь период не равна ста, пропорционально изменим квадратные показатели средней сезонной волны.
Показатель первого квартала: 400/400,86*85,68=85,04
Показатель второго квартала: 400/400,86*104,69=104,81
Показатель третьего квартала: 400/400,86*117,31=117,31
Показатель четвертого квартала: 400/400,86*93,18=93,18
Выправленная сезонная волна показывает, что во втором квартале пассажирооборот в среднем на 4,47% больше, а в четвертом квартале на 7,03% меньше.
3.Расчетная часть
Задание 22
1. Реализация картофеля на колхозных рынках сибирского региона за 1999-2001гг. характеризуется данными, т.
1)определите индексы сезонности реализации картофеля;
2)постройте график сезонной волны;
3)спрогнозируйте реализацию картофеля по месяцам, используя индексы сезонности, если в 2002г. предполагается реализация картофеля в объеме 3180т.
Решение 1:
В статистике существует ряд методов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается в построении специальных показателей, индексов сезонности Is. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну.
Данный ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции развития, поэтому индексы сезонности исчисляются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания.
Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда Y. После чего определяется показатель сезонной волны – индекс сезонности Isкак процентное отношение средних величин для каждого месяца к общему среднему уровню ряда, %:
Применяя формулу простой средней арифметической определим среднемесячные уровни:
Январь =(70+71+63):3=68т.
Февраль =(71+85+60):3=72т.
Таблица 1
Реализация картофеля на колхозных рынках сибирского региона за 1999-2001гг. характеризуется данными, т.
месяц
1999
2000
2001
сумма уровней за три года
1
2
3
4
5=2+3+4
6
7
Январь
70
71
63
204
68
26,05
Февраль
71
85
60
216
72
27,59
Март
82
84
59
225
75
28,74
Апрель
190
308
261
759
253
96,93
Май
280
383
348
1011
337
129,12
Июнь
472
443
483
1398
466
178,54
Июль
295
261
305
861
287
109,96
Август
108
84
129
321
107
41
Сентябрь
605
630
670
1905
635
243,3
Октябрь
610
450
515
1575
525
201,15
Ноябрь
184
177
185
546
182
69,73
Декабрь
103
168
104
375
125
47,89
ИТОГО:
3070
3144
3182
9396
3132
1200
в среднем:
255,83
262
256,17
783
261
100
Общая средняя равна 261. далее вычислим индексы сезонности по месяцам:
Январь Is=(68:261) Ч100=26,05
Февраль Is=(72:261) Ч100=27,59
Средний индекс сезонности должен быть равен 100%, тогда сумма индексов равна 1200т.
Анализ данных таблицы 1 позволяет сделать выводы:
1. Реализация картофеля на колхозных рынках характеризуется резко выраженной сезонностью.
2. Реализации картофеля отклоняется от среднемесячной максимум на 143,3%.
3. Наименьший спрос на картофель приходиться на январь (26,05%), а наибольший — на сентябрь(243,3%).
Построим график сезонной волны реализации картофеля на колхозных рынках:
\s
Сезонность имела две волны подъема реализации картофеля: в июне и сентябре(главный). Уменьшение наблюдается с июня по август и с сентября по декабрь.
Составление надежных прогнозов динамики спроса и предложения товаров является необходимым условием регулирования рыночных отношений. Важное значение при этом имеют статистические методы экстраполяции. Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.154 ).
Точность прогноза зависит от того, насколько обоснованными окажутся предположения о сохранении на будущее действий тех факторов, которые сформировали в базисном ряду динамики его основные компоненты.
Для осуществления прогноза реализации картофеля на колхозных рынках по месяцам, исходя из того, что в 2002 году объем реализации должен составить 3180т., посчитаем общий среднемесячный объем реализации в 2002г.:
=3180:12=265 (т)
Далее рассчитаем предполагаемый объем реализации картофеля на каждый месяц 2002г.
Январь (265Ч26,05):100=69т
Таблица 2
Прогноз реализации картофеля на колхозных рынках в 2002г.
месяц
реализация картофеля в 2002г, в т.
1
2
3
Январь
26,05
69
Февраль
27,59
73,1
Март
28,74
76,2
Апрель
96,93
256,9
Май
129,12
342,2
Июнь
178,54
473,1
Июль
109,96
291,4
Август
41
108,6
Сентябрь
243,3
644,7
Октябрь
201,15
533,1
Ноябрь
69,73
184,8
Декабрь
47,89
126,9
ИТОГО:
3180
Зная индексы сезонности и планируемый объем реализации картофеля в 2002г. дан предварительный прогноз. Для более точного прогноза необходимо располагать дополнительной информацией.
2. Динамика производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ за 1996-2000 гг. характеризуется данными:
Год
1996
1997
1998
1999
2000
Овощи, тыс. т.
116
164
188
256
273
Определить средние показатели ряда динамики: а) средний уровень; б) средний абсолютный прирост; в) среднегодовой темп роста и прироста.
Решение 2:
Данный ряд характеризует увеличение производства овощей. Так как данные характеризуют наблюдения по годам, т.е. за конкретный период времени, то данный ряд является интервальным.
Средний уровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.131 ).
Для интервальных рядов с равными интервалами средний уровень определяется как простая средняя арифметическая:
(116+164+188+256+273):5=997:5=199,4
Обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени — средний абсолютный прирост, представляющий собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.134 ). Определим эту величину через базисный прирост.
Таблица 3
Динамика производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ за 1996-2000 гг.
год
овощи тыс.т.
абсолютный прирост, тыс.т.
базисный
цепной
1996
116
1997
164
164-116=48
164-116=48
1998
188
188-116=72
188-164=24
1999
256
256-116=140
256-188=68
2000
273
273-116=157
273-256=17
997
157
157:(5-1)=39,25
Вычислим среднегодовой темп роста и прироста.
Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах. Найдем средний коэффициент роста:
, т.е. 123,9%
%
Средний темп прироста составляет 123,9%, т.е. с 1996 по 2000 гг. производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ увеличивалось в среднем на 23,9% в год.
4.Аналитическая часть Аналитический раздел данной работы, будет выполнен в прикладной программе Microsoft Excel.
Исходные данные для анализа:
Таблица 1
Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2000
2001
2002
2003
2004
I квартал
82,6
83,5
80,5
82,2
88,1
II квартал
100,9
100,6
101,2
103,0
109,9
III квартал
115,8
112,7
113,5
117,6
IV квартал
91,7
89,5
90,6
94,0
Необходимо провести анализ сезонности имеющихся данных в программой среде Microsoft Excel.
Анализ:
Исходные данные в табличном процессоре (рис 1):
рис. 1
При анализе исходных данных мною были проведены промежуточные расчеты (рис 2):
рис. 2
Для получения промежуточных расчетов, в ячейки таблицы были введены формулы (рис.3)
рис. 3
Далее для получения данных по анализу, мною сначала были сформулированные интересующие меня вопросы и получены на них ответы в числовом выражении (рис 4):
рис. 4
Вывод:
Данная программа позволяет производить расчеты с новыми данными, для этого необходимо только ввести их на странице «Данные» в исходную таблицу. После чего автоматически будут произведены расчеты машиной. Это происходит за счет того, что все данные связаны друг с другом при помощи формул. На странице «Расчеты» можно посмотреть результаты промежуточных расчетов. На странице с названием «Ответы» можно просмотреть полученные ответы.
продолжение
--PAGE_BREAK--