double arrow

Развитие с замедлением роста в конце периода


полулогарифмическая функция

стандартизованную ошибку аппроксимации

т.о. за адекватную принимается функция, у которой стандартизованная ошибка аппроксимации минимальная.

Изучение сезонных колебаний.

Внутригрупповые уровни многих показателей существенно зависят от сезонности:

1) сахароварение

2) рыболовство

3) охота

4) туризм

5) плавание.

В таких случаях при укрупнении интервалов закономерность изменения не только не проявляется, но и затушевывается. Только наблюдение за месячными (или квартальными) уровнями можно обнаружить колебимость в ряду, вызванную влиянием сезонности.

В статистике существует ряд методов для выявления сезонности волны.

1 способ. Способ постоянной средней.

Самый простой заключается в следующем: для каждого года рассчитывается средний уровень, а затем с ним сопоставляется (в %) уровень каждого месяца (квартал) это % отклонение называют индексом сезонности

Пример

Продажа сахара в торговой сети города N.

годы кварталы Продажа сахара по кварталам Сглаженная средняя Продажа сахара по годам Уi Ус
1 год   55,8 54,9 53,3 49,7 - - 55,8 54,8      
2 год 48,7 45,6 53,3 49,7 47,8 46,6     191,3     0,93
3год 46,6 46,8 49,4 49,8 46,8 49,4 49,8 50,6   199,0     0,92  
4 год 46,3 57,2 45,4 50,2   196,9     0,92
5 год 40,2 47,3 35,3     162,8  
6 год 36,4 39,1 57,6 41,7     174,8  

Однако месячные (квартальные) данные одного года в силу элемента случайности слишком ненадежны для выявления закономерности колебаний. Поэтому надежнее пользоваться месячными данными за ряд лет (за 3 года). Тогда для нужд. Мес.(кв) рассчитывается средняя величина условия 3 года, затем из них рассчитывается средне месячный уровень для всего ряда и в заключении определяется % отношение для нужд. Месяцев (кварталов) к общему уровню ряда, т.е.




где - среднее рассчитаем для каждого месяца за 3 года.

- общий средне месячный уровень. За три года.

2 способ.

При наличии данных за 3 года или другой отрезок времени применяется и такой метод: рассчитываются индексы сезонности для каждого года, как указывалось в первом случае, затем из индексов сезонности кажд. Месяцы находятся средним арифметическим.

Для 1 квартала 1 года=

Для 1 квартала 2 года=

Для 1 квартала 3 года=

Средний индекс сезонности 1 квартал.

Если наблюдается тенденция к увеличению или уменьшению из года в год месяц (квартал) уровней, то второму способу следует отдать предпочтение.

3 способ. Метод скользящей средней.



Основан на отношении фактических месячных данных к скользящей средней, рассчитано на 12месяцев(4кв) скользящей средней. Затем фактические уровни каждого месяца, эти средние являются индексами сезонных колебаний.

  1 метод 2метод
1 2 3 4 93% 98,6% 1,11% 96,95% 93% 99,9% 1,0997% 96,9%

Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование.

Под экстраполяцией – понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.

Важное значение для экстраполяции имеет

а) продолжительность , базисного ряда.

в) сроки прогнозирования.

К а) следует выбирать те периоды, которые составляют определенный этапв развитии изучаемого явления.

К в) чем короче тем надежнее результат.

При экстраполяции

1

l-на сколько лет добавить.

2

Экстраполяция в рядах динамики носит условный характер.







Сейчас читают про: