2020-10-10
108
Основные приёмы анализа рядов динамики:
1) проведение сравнительного анализа двух рядов динамики,
2) выравнивание рядов динамики,
3) вычисление скользящих средних и выравнивающих рядов,
4) статистическое прогнозирование.
1) Сравнительный анализ двух рядов динамики может проводиться как для одноимённых, так и для разноимённых признаков.
Т,%
Т13 1 ряд
Т12
Т11
100
Т21 Т22 Т23 2 ряд
1 2 3
Обобщающей характеристикой при сравнении двух рядов динамики является коэффициент опережения, который показывает во сколько раз темп прироста одного ряда больше темпов прироста другого ряда:
.
2) Для выявления основной тенденции развития явления, достаточно устойчивой на протяжении данного периода, используют особые приемы обработки рядов динамики. Выявление основной закономерности изменения уровней ряда предполагает количественное выражение основной тенденции их изменения, в некоторой мере свободное от случайных воздействий. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется в статистике выравниванием временного ряда.
|
|
|
Выравнивание двух рядов динамики производиться в том случае, когда уровни ряда за один период, становятся несопоставимыми с уровнями этого же ряда, за другие периоды. Достижение сопоставимости ряда динамики может быть обеспечено либо путём пересчёта уровней ряда, либо путём смыкания (ряда) его отдельных частей и вычисление новых значений темпов роста и новых уровней ряда динамики.
3) Скользящие средние используются с целью сглаживания неустойчивого ряда динамики для выявления основной тенденции в развитии явлений. Для определения скользящей средней формируют укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получается, постепенно сдвигаясь от начального уровня динамичного ряда на один уровень.
Сглаживание ряда осуществляется путём вычисления средних по 2-м, 3-м и т.д. соседним уровням ряда и построении нового ряда динамики по этим средним.
Сглаживание по 2-м соседним уровням:
; 
; ….
Сглаживание по 3-м соседним уровням:
; 
; ….
Пример
| рабочие дни | выпуск продукции, шт. | скользящая сумма | скользящая средняя |
| 1 | 23 | ||
| 2 | 25 | 68 | 22,2 |
| 3 | 20 | 78 | 26,0 |
| 4 | 33 | 63 | 21,0 |
| 5 | 10 | 64 | 21,1 |
| 6 | 21 | 51 | 17,0 |
| 7 | 20 |
4) статистическое прогнозирование – на основе статистических методов прогнозирования делается предположение о тенденции развития явления в будущем).
|
|
|
Экстаполяция – распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее.
Основой прогнозирования является предположение о том, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.
При экстраполяции уровней развития изучаемого явления на базе ряда динамики с постоянными абсолютными приростами применяется следующая формула:
,
где yn+1 – экстраполируемый уровень;
yn – конечный уровень исходного ряда динамики;
D 
– средний абсолютный прирост ряда динамики;
l – срок прогноза (период упреждения).
Тема 8. Индексный метод в статистике
Индекс – относительный показатель соизмеряющий две величины, характеризующий динамику (изменение) явлений. Простые индексы соответствуют коэффициентам динамики.
Уровень признака может быть выражен несколькими взаимосвязанными технико-экономическими показателями (факторами), например, объёмом продукции, выраженным через натуральный выпуск изделий и их цену. Это сложный уровень:
,
где у – стоимость продукции, д.ед.;
– натуральный объём производства продукции i-го наименования;
– цена единицы продукции i-го наименования, д.ед.
Тогда, определяя динамику стоимости выпущенной продукции, получаем агрегатный индекс – индекс переменного состава
Индекс переменного состава используется для характеристики изменения во времени сложного экономического явления, обусловленного влиянием нескольких взаимосвязанных факторов.
