2014-01-25
826
Пример
| Месяц | Объем пассажирских авиаперевозок | Is, % | |||
| Средний | |||||
| 94,0 | 89,3 | 92,6 | 92,0 | 91,1 | |
| 98,0 | 93,1 | 96,6 | 95,9 | 95,0 | |
| 107,6 | 102,2 | 106,2 | 105,3 | 104,2 | |
| 112,8 | 107,1 | 111,4 | 110,4 | 109,3 | |
| 121,2 | 115,2 | 119,8 | 118,7 | 117,6 | |
| 112,0 | 106,4 | 110,6 | 109,7 | 108,6 | |
| 110,0 | 104,5 | 108,6 | 107,7 | 106,6 | |
| 102,5 | 97,4 | 101,1 | 100,3 | 99,3 | |
| 97,0 | 92,2 | 95,6 | 94,9 | 94,0 | |
| 94,0 | 89,3 | 92,6 | 92,0 | 91,1 | |
| 96,4 | 91,6 | 95,0 | 94,3 | 93,4 | |
| 92,5 | 87,9 | 91,1 | 90,5 | 89,6 | |
| Итого | 1237,9 | 1176,0 | 1221,1 | 1211,7 | 1199,7 |
| В среднем | 103,2 | 98,0 | 101,8 | 101,0 | 100,0 |
Средний индекс сезонности для 12 месяцев должен быть равен 100%, тогда сумма индексов должна составлять 1200%. У нас – 1199,7% (погрешность – следствие округлений). Значит, расчеты верны.
Выводы:
1) объем пассажирских авиаперевозок характеризуется ярко выраженной сезонностью;
2) объем пассажирских авиаперевозок по отдельным месяцам года значительно отклоняется от среднемесячного;
3) наибольший объем характерен для мая, наименьший – для декабря.
Для наглядного изображения сезонной волны индексы сезонности изображают в виде графика.
|
|
|
Индекс сезонности авиаперевозок пассажиров
Прогнозирование – процесс определения возможных в будущем значений экономических показателей на основании уже известных.
Различают прогнозы по периоду упреждения: оперативные (до 1 мес.); краткосрочные (до 1 года); среднесрочные (1 – 5 лет); долгосрочные (более 5 лет).
Различают методы прогнозирования:
Экстраполяция тенденций:
- упрощенные приемы, основанные на средних показателях динамики (средние темпы роста, прироста);
- аналитические методы (метод наименьших квадратов, тренды, т.е. математические функции);
- адаптивные методы, учитывающие степень устаревания данных (методы скользящих и экспоненциальных средних, методы авторегрессии).
Методы статистического моделирования:
- статические (методы парной и множественной регрессии);
- динамические (анализ динамических рядов):
- методы агрегатного моделирования (разложение ряда на тенденции, сезонность, случайные составляющие);
- методы регрессии по взаимосвязанным рядам динамики (включаются в модель не только факторы, но и лаговые переменные);
- методы регрессии по пространственно-временной информации (для каждого ряда строится регрессионная модель по совокупности объектов).
