2018-02-14
242
вычисляют по формуле:
2
nn
,
где d – разность между рангом уровня себестоимости и рангом номера
лет (d = P
y
К
р
=
1
- 6
∑ 3
- d
- P
t
),
n – число уровней ряда.
При полном совпадении рангов уровней, начиная с наименьшего и
номеров периодов (моментов) времени по их хронологическому порядку,
коэффициент корреляции рангов равен +1. Это значение соответствует случаю
полной устойчивости возрастания уровней. При полной противоположности
рангов уровней рангам лет коэффициент Спирмена равен –1, что означает
неустойчивость какой-либо тенденции.
23 Таблица 4 – Расчет коэффициента корреляции рангов Ч. Спирмена
Годы
Себестоимость
Ранг 1 ц зерна, руб.
себестоимости р
у
Ранг лет р
л
d2
2003 641,6 3 1 2 4
2004 711,8 4 2 2 4
2005 717,8 5 3 2 4 2006 640,2
2 4 -2 4 2007 629,4
1 5 -4 16 2008 746,9
6 6 0 0 2009 796,2
9 7 2 4 2010 781,8
8 8 0 0 2011 764,7
7 9 -2 4
2003 641,6 3 1 2 4 Итого х х х 0 40
Коэффициент корреляции Ч. Спирмена показывает, что размер посевной
площади зерновых культур в Орловской области имеет высокий устойчивый
рост, равный 67%. Таким образом, при значительных колебаниях ежегодных
|
|
|
уровней по сравнению со средним за период уровнем в целом в Орловской
области наблюдается устойчивый рост размера посевных площадей зерновых
культур.
По результатам аналитического выравнивания уровней ряда составляют
статистический прогноз.
Статистический прогноз – это вероятная оценка того, какое возможно
развитие определенного объекта, процесса и величины его признаков в
будущем, полученная на основании выявленной статистической
закономерности по данным прошлого периода.
d = р
у
- р
л
К
р
= 1 - 10 6 3 ∙
- 40
10 ==
0,67
24 Статистический прогноз предполагает не только верное качественное
предсказание, но и достаточно точное измерение вероятных возможностей
ожидаемых значений признаков. Объектом статистического прогнозирования
могут быть явления и процессы, управление которыми, а тем более
планирование их развития затруднено из-за действия многих факторов,
влияние которых не может быть однозначно и полностью определено.
В зависимости от продолжительности времени, для которого
составляется прогноз, прогнозы бывают долгосрочные и краткосрочные.
Различают точечный и интервальный прогнозы уровня конкретного
года. Точечный прогноз показывает, на какой средний уровень выйдет
динамический ряд, если будет развиваться с такой же скоростью.
Интервальный прогноз характеризует пределы, в которых находится
продуктивность с учетом ежегодной ее колеблемости.
Статистический прогноз, составленный на основе тренда динамического
ряда, осуществляется в том случае, если выявлена тенденция увеличения в
|
|
|
динамическом ряду. Измерение тенденции динамики и показателей
колеблемости позволяют рассчитать уровни ряда на перспективу.
Составим точечный прогноз размера посевной площади зерновых
культур в Орловской области на 2013–2014 годы.
Уравнение тренда имеет вид
y t
= 714,49 + 16,1
∙
t
если в 2011 г. t = 4, то в 2013 году t = 6 и в 2014 г. t = 7, то размер
посевной площади будет равен
y 2013
= 714,49 + 16,1 ∙ 6 =
811,1
тыс. га
y 2014
= 714,49 + 16,1 ∙ 7 =
827,2
тыс. га
На основании точечного прогноза размер посевной площадь зерна в
орловской области в 2013 г. составит 811,1 тыс. га, в 2014 г. – 827,2 тыс. га.
Интервальный прогноз учитывает уровень колеблемости урожайности и
определяется по формуле:
25 Y ~
прогноз
интервальн ый =
YY ~~ (ti
+
) ± (ti +)
ν*,
Рассчитаем интервальный прогноз:
y
прогноз 2013 интервальный y
прогноз 2013 интервальный y
прогноз 2014 интервальный y
прогноз 2014 интервальный
= 811,1 + 811,1 ∙ 0,07 =
867,5
= 811,1 + 811,1 ∙ 0,07 =
867,5
= 827,2 + 827,2 ∙ 0,07 =
754,6
= 827,2 - 827,2 ∙ 0,07 =
769,6
руб.
Из точечного и интервального прогнозирования следует, что в
дальнейшем среднегодовой размер посевной площади зерновых культур в
Орловской области будет иметь тенденцию к росту. Данную тенденцию
следует оценить как положительную.
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ
Самостоятельно: Изучите методы сезонных колебаний в рядах
динамики – см. Рекомендуемую литературу [3, с. 347–357; 4, с. 318 –335; 9, с.
453 – 460].
26
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:
1. Что представляет собой ряд динамики и какое значение имеют ряды
динамики в статистической работе?
2. Приведите классификацию рядов динамики.
3. Какова методика расчета средних уровней для интервальных и
моментных рядов динамики?
4. Каковы основные требования при построении рядов динамики?
5. Охарактеризуйте существующие показатели рядов динамики и
порядок их вычисления.
6. Каковы приемы выявления тенденции развития динамических рядов
и их значение в анализе?
7. Как оценивается колеблемость и устойчивость в рядах динамики?
8. Дайте определение статистическому прогнозу.
9. Как выполнить прогноз на будущее с помощью уравнения тренда?
10. Какие методы используют для выявления сезонных колебаний?
27
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Гинзбург, А.И. Статистика / А.И. Гинзбург. – СПб: Питер, 2002. –
128 с.
2. Гусаров, В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов / В.М. Гусаров.
– М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 463с.
3. Елисеева, И.И. Общая теория статистика: Учебник. / И.И. Елисеева,
М.М. Юзбашев; Под редакцией чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. – 4-е изд.,
перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 480 с.
4. Ефимова, М. Р. Общая теория статистики: учебник. / М.Р. Ефимова,
Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. –
416с.
5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении
коммерческой деятельности: Учебник / А.И. Харламова, О.Э. Башина, В.Т.
Бабурин и др.; Под редакцией О.Э. Башиной, А.А. Спирина, – 5-е изд.,
перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 440 с.: ил.
6. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. Р.А.
Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 416 с.
7. Статистика: курс лекций. / Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г.
Ионин и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. – Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ; М.:
ИНФРА-М, 1998. – 310 с.
8. Теория статистики: Учебник / Под ред. Г.Л. Громыко. – М.:
ИНФРА-М, 2000. – 414с.
9. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – 4-
е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.
