Ряды динамики (178927)

Посмотреть архив целиком

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ХЕРСОНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра менеджмента и маркетинга






КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине статистика

для студентов заочной формы обучения

экономических специальностей

Вариант 13






Выполнила:

студентка группы 2зЭП

Македонова К. Ю.


Проверила:

Набока Р. Н.





Херсон – 2008


ПЛАН


  1. Необходимость и сущность выравнивания (сглаживания) рядов динамики. Методы выравнивания (укрупнение интервалов). Метод сменного среднего, аналитическое выравнивание. Сравнительная характеристика и сфера применения.

Задачи:

3(2)

8(3)

10(4)

16(1)

22(8)

24(6)

30(8)

34(4)

40(7)

43(9)


1. Необходимость и сущность выравнивания (сглаживания) рядов динамики. Методы выравнивания (укрупнение интервалов). Метод сменного среднего, аналитическое выравнивание. Сравнительная характеристика и сфера применения


СТАТИСТИКА - это наука о сборе, классификации и количественной оценке фактов как основы для выводов; наука, которая изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределения, размещение в пространстве, движение во времени, выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности в конкретных условиях места и времени. Статистика имеет свой предмет исследования. Она изучает с количественной стороны массовые социально-экономические явления. Статистика также изучает влияние природных и технических факторов на изменение количественных характеристик социально-экономических явлений.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими.

Объектом статистического исследования является статистическая совокупность - множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов.

Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.

Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

В статистике в анализе динамических рядов важное значение имеют статистические методы проявления общей тенденции развития явлений. К таким методам относится выравнивание, сглаживание, смыкание и сопоставление рядов динамики и укрупнение периодов. Эти статистические методы находят всё более широкое применение в деятельности оценщиков недвижимости и бизнеса разных стран. Само определение рыночной стоимости, принятое в нормативных документах некоторых стран (например, в Единых Стандартах профессиональной оценочной деятельности США USPAP) и проекте украинских Стандартов по оценке недвижимости как «наиболее вероятной цены, за которую имущество было бы продано на конкурентном и открытом рынке…», предопределяет вероятностную природу самого процесса оценки и делает возможным и необходимым применение оценочных процедур, основанных на принципах вероятностного статистического анализа. Исследование временных рядов и их прогнозирование не ограничились сферой оценки недвижимости. При оценке пакета акций одной из крупнейших ТЭС Украины с применением методологии доходного подхода был использован инструментарий анализа временных рядов для изучения динамики объёмов производства электро- и теплоэнергии. Предварительный графический анализ исходных данных производства энергоресурсов показал наличие их значительной вариации, что, естественно, усложнило задачу установления тренда и определение его типа. Поэтому было проведено сглаживание временных рядов производства энергоресурсов, для чего были применены два метода — скользящей средней и экспоненциального1 сглаживания. В связи с тем, что исследовались относительно короткие ряды (с незначительным периодом предыстории), предпочтение было отдано методу экспоненциального сглаживания с параметром сглаживания (константой) α = 0,2 − 0,3. Дальнейший анализ состоял в выявлении сезонной компоненты при производстве теплоэнергии. При этом применялись два подхода, определялась сезонная компонента, аддитивная тренду, и сезонная компонента, мультипликативная тренду. Сравнивая результаты применения двух моделей, статисты пришли к выводу о предпочтительности мультипликативной модели, так как она не потребовала предварительного удаления тренда.

Беря во внимание все вышесказанное, смело можно считаем, что корректное применение в оценочной деятельности статистических методов в конечном итоге приводит к более доказательным результатам (в том числе и для различных проверяющих органов), нежели в случае применения неформализованного подхода, формируемого на субъективно-интуитивном уровне.

Итак, возвращаясь к рассмотрению основных статистических методов в анализе динамических рядов, начнем их изучение.

Выравнивание - метод, при помощи которого получают аналитическое и графическое выражение статистической закономерности, лежащей в основе заданного эмпирического ряда статистических данных. Путём выравнивания ломаную линию уровней эмпирического ряда заменяют плавной «выравнивающей» кривой (в частном случае - прямой) и вычисляют уравнение этой кривой. При выравнивании последовательно решают три задачи:

  1. выбирают тип уравнения (форму плавной кривой);

  2. вычисляют параметры (коэффициенты) этого уравнения;

  3. вычисляют (на основании уравнения) или измеряют (по графику кривой) уровни полученного «теоретического» статистического ряда.

Тип уравнения и, соответственно, форму плавной кривой выбирают на основании общих сведений о сущности явления, о закономерностях его структуры и развития, о зависимости между его признаками и т.д. (так называемое «аналитическое выравнивание»). При отсутствии таких предварительных сведений тип уравнения (форму кривой) часто может подсказать графическая форма ломаной.

К выравниванию рядов динамики прибегают, чтобы получить уравнение (и плавную линию), выражающее тенденцию развития процесса во времени (t). Например: y = a + bt, y = a + bt + ct2 и т.п.

Исключение случайных колебаний значений уровней ряда осуществляется с помощью нахождения «усредненных» значений. А способы устранения случайных факторов делятся на две больше группы:

1. Способы «механического» сглаживания колебаний путем усреднения значений ряда относительно других, расположенных рядом, уровней ряда.

2. Способы «аналитического» выравнивания, т. е. определения сначала функционального выражения тенденции ряда, а затем новых, расчетных значений ряда.

К методам сглаживания относятся:

  • Метод усреднения по левой и правой половине - Разделяют ряд динамики на две части, находят для каждой из них среднее арифметическое значение и проводят через полученные точки линию тренда2 на графике.

  • Метод простой скользящей средней - Заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем — средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее — начиная с третьего, и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы скользят по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. Отсюда название — скользящая средняя.


  • Метод взвешенной скользящей средней - Основное отличие от предыдущего метода состоит в том, что уровни, входящие в интервал усреднения, суммируются с различными весами, т.к. аппроксимация в пределах интервала сглаживания осуществляется с использованием уровней, рассчитанных по полиному n-го порядка:


,


где i — порядковый номер уровня интервала сглаживания.

Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями.

Задачей аналитического выравнивания является определение не только общей тенденции развития явления, но и некоторых недостающих значений как внутри периода, так и за его пределами. Способ определения неизвестных значений внутри динамического ряда называют интерполяцией. Эти неизвестные значения можно определить:

1)используя полусумму уровней, расположенных рядом с интерполируемыми;

2) по среднему абсолютному приросту;

3) по темпу роста.

Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления. Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно:

  • если относительно стабильны абсолютные приросты (первые разности уровней приблизительно равны), сглаживание может быть выполнено по прямой;

  • если абсолютные приросты равномерно увеличиваются (вторые разности уровней приблизительно равны), можно принять параболу второго порядка;


Случайные файлы

Файл
178126.rtf
104214.rtf
AAAVT.DOC
28705.rtf
183677.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.