Приемы изучения сезонных колебаний

⇐ ПредыдущаяСтр 31 из 51Следующая ⇒

Сезонные колебания – более или менее устойчивые внутригодовые колебания в ряду динамики обусловленные специфическими условиями производства или потребления данного товара

Многие процессы хозяйственной деятельности, торговли, сельского хозяйства и других сфер человеческой деятельности подвержены сезонным изменениям, например, продажа мороженого, потребление электроэнергии, производство молока, сахара, продажа сельхозпродукции и др.

Для анализа рядов динамики, подверженных сезонным изменениям, используются специальные методы, позволяющие установить и описать особенности изменения уровней ряда. Прежде, чем использовать методы изучения сезонности, необходимо подготовить данные, приведённые в сопоставимый вид, за несколько лет наблюдения по месяцам или кварталам. Изменения сезонных колебаний производится с помощью индексов сезонности. В зависимости от существующих в ряду динамики тенденций используются различные методы построения индексов.

1. Метод простых средних. Ряд динамики не имеет общей тенденции развития, либо она не велика.

Индекс сезонности: ,

где — средний уровень ряда, полученный в результате осреднения уровней ряда за одноимённые периоды времени (например, средний уровень января за все годы наблюдения);

— общий средний уровень ряда за всё время наблюдения.

Вывод о наличии или отсутствия в ряду динамики ярко выраженной тенденции может производиться, например, при помощи метода укрупнения интервалов.

2.1 Метод помесячных отношений. Применяют для рядов динамики в которых уровень явления проявляет тенденцию к росту или снижению. Сначала вычисляется по каждому году цепные темпы роста месячных уровней, а затем из полученных значений среднее. Определяется коэффициент сезонности:

2.2 Ряд динамики имеет общую тенденцию, и она определена либо методом скользящего среднего, методом аналитического выравнивания.

Индекс сезонности ,

где — исходные уровни ряда:

— уровни ряда, полученные в результате определения скользящих средних для тех же периодов времени, что и исходные уровни:

I — номер месяца или квартала, для которого определяется индекс сезонности:

n — число лет наблюдения за процессом.

В случае, если тенденция развития определялась методом аналитического выравнивания, расчетная формула получения индексов сезонности совершенно аналогична предыдущей, но вместо — уровней, полученных методом скользящих средних, используются — полученные методом аналитического выравнивания.

Построив линейный график, можно увидеть закономерности изменения объёма продаж сахара по месяцам года.

Статистические методы анализа связи.

Виды взаимосвязей в статистике. Задачи корреляционного и регрессионного анализа.

Этапы статистического изучения взаимосвязей:

1. Качественный анализ изучаемого явления – выделение основных причинно - следственных связей.

2. Построение модели;

3. Интерпретация результатов.

Классификация связей между явлениями:

1.По характеру роли во взаимосвязи: факторная; результативная.

2.По степени тесноты связей: функциональная (полная: изменение результативного признака всецело зависит от изменения факторного признака : ); корреляционная (неполная: изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов : ).

3.По направлению: прямая; обратная.

4.По аналитическому выражению: линейная; нелинейная.

5.Взависимости от количества взаимодействующих факторов: парная; множественная (несколько факторных признаков, один результативный).

Задачи корреляционного анализа: измерение тесноты связи между признаками, т. е. степень ее приближения к связи функциональной; проверка значимости оцениваемых параметров, получение интервальной оценки.

Задачи регрессионного анализа: установление форм зависимости, т.е. определение функции регрессии, используя уравнение для оценки неизвестного значения зависимой переменной.

⇐ Предыдущая 26 27 28 29 303132 33 34 35 Следующая ⇒