Графический анализ исходных данных

График 1. Динамические ряды исходных данных

Графический анализ:

На основе графического анализа можно сделать вывод о том, что сумма прибыли крупных и средних организаций резко растут вплоть до 2010 года, а убытки крупных и средних организаций и число крупных и средних организаций постепенно падают, который на прямую зависит от прибыли и убытков организации.

Таблица 2. Исходные данные

Периоды времени	Показатель	Показатель	Показатель
Периоды времени	x	y	z
2002	137582	238493	113504
2003	140668	309008	135010
2004	144858	357579	472690
2005	144040	884868	161710
2007	136715	1357806	216553
2008	130572	1273415	350095
2010	108670	2778551	293113

Графический анализ исходных данных

График 2. Динамические ряды исходных данных

Вывод:

На графике видно, что прибыль организаций до конца 2007 растет равномерно. Затем наблюдается резкий рост прибыли организаций вплоть до конца 2010. Одновременно число крупных и средних организаций до конца 2005 года растут, а потом начинает снижаться и постепенно стабилизируется. Убытки крупных и средних организаций медленно растут до 2004 года, а потом резко снижаются и постепенно стабилизируется только к концу периода. Представляется, что имеется тесная обратная связь между прибылью и убытками организаций. Для проверки необходимо рассчитать линейные коэффициенты корреляции между числом организации, прибылью и убытками.

Расчет линейных коэффициентов корреляции

Рассмотрим расчеты с различными аналитическими показателями динамики. Для этого нужно построить вспомогательные таблицы и произвести расчеты.

Таблица 3. Показатели динамики х

Периоды	x_t	Абсолютный прирост		Кофф-ты роста		Коэфф-ты прироста		Темпы роста		Темпы прироста
времени		Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные
2002	137582
2003	140668	3086	3086	1, 0	1, 0	0, 0	0, 0	0%	0%	- 100%	-100%
2004	144858	4190	7276	1, 0	1, 1	0, 0	0, 1	0%	10%	-100%	-110%
2005	144040	-818	-818	1, 0	1, 0	0, 0	0, 0	0%	0%	-100%	-100%
2007	136715	-7325	-7325	0, 9	1, 0	-0, 1	0, 0	-10%	0%	-110%	-100%
2008	130572	-6143	-13468	1, 0	1, 0	0, 0	0, 0	0%	0%	-100%	- 100%
2010	108670	-21902	-21902	0, 8	0, 8	-0, 2	-0, 2	-20%	-20%	-120%	-120 %
Средние значения:		-28912	-33151	5, 8	5, 9	-0, 15	- 0.05	- 15%	-5%	-105%	- 105 %

Таблица 4. Показатели динамики - у

Периоды	y_t	Абсолютный прирост		Кофф-ты роста		Коэфф-ты прироста		Темпы роста		Темпы прироста
времени		Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные
2002	238493
2003	309008	70515	70515	1, 3	1, 3	0.3	0.3	30%	30%	- 70%	- 70%
2004	357579	48571	119086	1, 2	1, 5	0.2	0, 5	20%	50%	-80%	-50%
2005	884868	527289	646375	2, 9	3, 7	0.9	2, 7	90%	270%	-10%	170%
2007	1357806	472938	1119313	1, 5	5, 7	0, 5	4, 7	50%	470%	-50%	370%
2008	1273415	-84391	1034922	0, 9	5, 3	-0, 1	4, 3	-10%	430%	-110%	210%
2010	2778551	1505136	2540058	2, 2	12, 0	0.2	11, 0	20%	1100%	-80%	180%
Средние значения:		423343	921712	1.7	5	2	4	33%	391%	67%	135%

Таблица 5. Показатели динамики - z

Периоды	z_t	Абсолютный прирост		Кофф-ты роста		Коэфф-ты прироста		Темпы роста		Темпы прироста
времени		Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные	Цепные	Базисные
2002	113504
2003	135010	21506	21506	1, 2	1, 2	0, 2	0, 2	20%	20%	- 80%	- 80 %
2004	472690	337680	359186	3, 5	4, 2	2, 5	3, 2	250%	320%	150%	220%
2005	161710	-310980	48206	0, 3	1, 4	-0, 7	0, 4	-70%	40%	-170%	-60%
2007	216553	54843	103049	1, 3	1, 9	0, 3	0, 9	30%	90%	-70%	- 10%
2008	350095	133542	236591	1, 6	3, 1	0, 6	2, 1	60%	210%	-40%	110%
2010	293113	-56982	179609	0, 8	2, 6	-0, 2	1, 6	-20%	160%	-80%	80%
Средние значения:		29934, 833	158024, 5	1, 5	2, 4	0, 5	1, 4	45%	140%	90 %	260%

Таблица 6. Средние показатели динамики

Сравнительный анализ средних показателей динамики для трех показателей
	показатель x		показатель y		показатель z
	Цепной	Базисный	Цепной	Базисный	Цепной	Базисный
Средний абсолютный прирост	-28912	-33151	423343	921712	29934, 8	158024, 5

Средний темп роста	- 15%	-5%	33%	391%	45%	140%

Средний темп прироста	-105%	- 105 %	67%	135%	90 %	260%

Вывод:

Наиболее высокими темпами растет показатель у ( прибыль оранизаций), а наиболее низкими темпами – показатель z – убытки организаций. В абсолютном выражении среднегодовые приросты доходов и расходов незначительно отличаются.

Расчет линейных коэффициентов корреляции

Вначале рассчитаем коэффициент корреляции между показателем x и показателем y. Построим вспомогательную таблицу 7 для расчета.

Таблица 7. Вспомогательная таблица для расчета коэффициента корреляции между показателем x и показателем y

Расчет линейного коэффициента корреляции между показателем x и показателем y
Периоды времени	Исходные данные		Вспомогательные расчеты
	Показатель	Показатель
	x	y
2002	137582	238493	146481	109254	21456683361	11936436516	16003635174
2003	140668	309008	149567	179769	22370287489	32316893361	26887510023
2004	144858	357579	153757	228340	23641215049	52139155600	35108873380
2005	144040	884868	152939	755629	23390337721	570975185641	115 565 143 631
2007	136715	1357806	145614	1228567	21203436996	1509376873489	178 896 555 138
2008	130572	1273415	139471	1144176	24912142609	1309138718976	159 579 370 896
2010	108670	2778551	117569	2649312	26183070169	7018854073344	311 476 962 528
	943105	7200320	1005398	6295047	163157173394	39627616732209	843518050770

Средние значения:

= - 8899; = 192239

Линейный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

Таким образом

Вывод:

Коэффициент корреляции равен 0, 25. Значит, связь между двумя показателями не тесная.

Теперь рассчитаем коэффициент корреляции между показателями у и z. Построим вспомогательную таблицу для расчета коэффициента корреляции между показателем y и показателем z.

Таблица 8. Вспомогательная таблица для расчета коэффициента корреляции между показателем у и показателем z

Периоды времени

Расчет линейного коэффициента корреляции между показателем y и показателем z

Исходные данные

Вспомогательные расчеты

2002

238493

113504

109254

-74990

11936436516

5623545094, 09

-8192990236, 20

2003

309008

135010

179769

-53484

32316893361

2860570346, 49

-9614819126, 70

2004

357579

472690

228340

284196

52139155600

80767195898, 49

64893246138, 00

2005

884868

161710

755629

-26784

570975185641

717398726, 49

-20238993824, 70

2007

1357806

216553

1228567

28059

1509376873489

787290645, 69

34471992882, 90

2008

1273415

350095

1144176

161601

1309138718976

26114786240, 49

184899642523, 20

2010

2778551

293113

2649312

104619

7018854073344

10945072389, 69

277167577334, 40



7200320

1742675

6295047

423215

10504737336927

127815859341, 43

523385655690, 90

Средние значения:

= 192239, = 188494, 3

r (y, z) = ;

Таким образом

Вывод:

Коэффициент корреляции равен 0, 23. Значит связь между двумя показателями не тесная.

В данном примере получилось, что связь y более тесная с показателем x, так как коэффициент корреляции 0, 25 больше, чем 0, 23.

⇐ Предыдущая 1 234 Следующая ⇒