Рефераты

Курсовая работа: Методы изучения сезонности

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.

месяц 1999 2000 2001
Январь 70 71 63
Февраль 71 85 60
Март 82 84 59
Апрель 190 308 261
Май 280 383 348
Июнь 472 443 483
Июль 295 261 305
Август 108 84 129
Сентябрь 605 630 670
Октябрь 610 450 515
Ноябрь 184 177 185
Декабрь 103 168 104

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 Is как 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) ×100=26,05

Февраль Is=(72:261) ×100=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:

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 (265×26,05):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.

5. Заключение

В заключении подведем итоги. Сезонные колебания – периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку. Существуют различные методы изучения сезонности. Как с предварительным определением и исключением общей тенденции, так и без предварительного выравнивания. Наиболее простой способ определения сезонной волны без предварительного выравнивания – метод простой средней. Точность данных зависит от выбранного метода изучения сезонности. При анализе данных находим индексы сезонности и получаем сезонную волну. Индекс сезонности процентное отношение фактических внутригрупповых уровней к расчетным уровням, выступающим в качестве базы сравнения. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.152 ). При использовании методов изучения сезонности появляется возможность проследить взаимоотношение сезонных колебаний и изучаемых показателей в зависимости от времени года.

6. Приложение

Таблица 1

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2002 2003 2004
январь 27,2 27,7 29,4
февраль 25,2 25,9 28,1
март 28,1 28,7 30,7
I квартал 80,5 82,2 88,1
апрель 28,9 29,6 31,8
май 33,0 33,6 35,9
июнь 39,3 39,8 42,2
II квартал 101,2 103 109,9
июль 43,5 44,5 46,6
август 37,8 39,6 40,6
сентябрь 32,2 33,5
III квартал 113,5 117,6
октябрь 30,8 32,0
ноябрь 29,9 30,9
декабрь 29,9 31,1
IV квартал 90,6 94,0

Таблица 2

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования в % к соответствующему периоду предидущего года
2001 2002
январь 100,7 96,8
февраль 99,2 95,5
март 103,3 96,9
I квартал 101,1 96,5
апрель 100,5 100,1
май 98,9 102,4
июнь 99,9 99,4
II квартал 99,7 100,6
июль 96,4 101,5
август 97,6 100,4
сентябрь 97,9 100,3
III квартал 97,2 100,8
октябрь 98,0 100,6
ноябрь 98,3 100,6
декабрь 96,6 101,4
IV квартал 97,6 101,2

Таблица 3

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2000 2001
январь 27,9 28,1
февраль 26,6 26,4
март 28,1 29
I квартал 82,6 83,5
апрель 28,8 28,9
май 32,6 32,2
июнь 39,5 39,5
II квартал 100,9 100,6
июль 44,5 42,9
август 38,5 37,6
сентябрь 32,8 32,1
III квартал 115,8 112,7
октябрь 31,2 30,6
ноябрь 29,9 29,4
декабрь 30,5 29,5
IV квартал 91,7 89,5

Данные приведенные в таблице 1 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России». За 2002-2003гг.: № 12, 2003г. Государственный Комитет Российской Федерации по Статистике, стр. 82-83. За 2004г.: №8, 2004г. Федеральная служба государственной статистики, стр. 75.

Данные приведенные в таблице 2 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России» № 12, 2002г. Государственный Комитет Российской Федерации по Статистике, стр. 83.

Данные приведенные в таблице 3 получены путем вычисления из таблиц 1 и 2.

7. Список используемой литературы:

1.  Гусаров В. М. Статистика: учебное пособие для ВУЗов - М: ЮНИТИ-
ДАНА, 2002.

2.  Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении
коммерческой деятельности: Учебник /А.И. Харламов, О.З. Башина, В.Т.
Бабурин и др.; Под ред. А.А. Спирина, О.З. Башиной. - М.: Финансы и
статистика, 1994г.

3.  Практикум по статистике. Учебное пособие для ВУЗов / под редакцией
В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ - М: ЗАО «Финстатинформ», 1999.

4.  Ресурсы Интернета

5.  Годин A.M. Статистика: учебник - Издательско - торговая корпорация
«Дашков и Ко», 2004.


Страницы: 1, 2


© 2010 Собрание рефератов