- •Общая теория статистики
- •Спеши динамический выровнять ряд –
- •Глава 1.
- •1.3. Современная организация государственной статистики Российской Федерации и ее основные задачи.
- •Глава 2.
- •2.1. Понятие о статистическом наблюдении.
- •2.2. Программно – методологические и организационные вопросы статистического наблюдения.
- •2.3. Формы, виды и способы наблюдения.
- •2.4. Ошибки статистического наблюдения.
- •Глава 3. Сводка и группировка материалов
- •3.3.Принципы построения статистических группировок.
- •Глава 4.
- •4.1. Сущность и виды статистических таблиц.
- •4.2.Правила построения, оформления, переноса таблиц и записи цифр в них.
- •1000 Человек населения.
- •Глава 5.
- •5.1. Абсолютные статистические величины.
- •5.2.Относительные статистические величины, их сущность и формы выражения.
- •5.3.Виды относительных величин.
- •5.4.Сущность и виды средних величин.
- •5.5.Структурные средние.
- •Среднее значение альтернативного признака
- •Глава 6.
- •Дисперсия альтернативного признака
- •Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака
- •Глава 7.
- •Глава 8.
- •Глава 9. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений.
- •9.2.Сопоставимость уровней ряда динамики и рядов динамики.
- •9.3.Показатели изменения уровней ряда динамики.
- •9.4.Средние характеристики ряда динамики.
- •9.5.Выявление основной тенденции динамических рядов.
- •9.6.Изучение сезонных колебаний.
- •Глава 10.
- •10.1.Понятие об индексах.
- •10.2.Агрегатная форма индекса.
- •10.3.Взаимосвязь индексов связанных явлений.
- •10.4.Форма среднего индекса.
- •10.6.Индексы средних показателей.
- •Глава 5. Обобщающие показатели………………………………………...68
- •Глава 10. Статистические индексы………………………………………154
9.6.Изучение сезонных колебаний.
При анализе квартальных или месячных данных многих социально-экономических явлений обнаруживаются повторяющиеся колебания, которые не изменяются длительный период времени. Они являются результатом действия природно-климатических условий, общих экономических факторов и других экономических факторов, частично регулируемых. В статистике такие колебания называются сезонными. Это особый тип динамики. Сезонность можно понимать как внутригодовую динамику вообще. Сезонность может возникать в производствах, связанных с переработкой сельхозсырья, в торговле из-за сезонного характера спроса на товары и т.д.
Глубину сезонных колебаний измеряют коэффициентом сезонности или индексом сезонности, который представляет собой отношение средней из фактических уровней одноименных месяцев к средней из выровненных данных по тем же месяцам. . Следовательно, величина коэффициента сезонности зависит от способа выравнивания. Если это способ средней арифметической, то . Если - это 12 месячная скользящая средняя, то это способ скользящей средней. Если - получен аналитическим выравниванием - способ аналитического выравнивания
9.7. Экстраполяция и интерполяция.
Исследование динамики и характеристика основной тенденции динамических рядов дают основание для прогнозирования будущих размеров уровня экономического явления.
Статистические методы прогнозирования основаны на предположении, что закономерность развития, действовавшая в прошлом (внутри ряда динамики), сохраняется и в прогнозируемом периоде. Определение прогнозируемых уровней на основании тенденции, сложившейся внутри ряда динамики, называется экстраполяцией. Экстраполяция, проводимая в будущее. Называется перспективной, а в прошлое ретроспективной. Чаще используют перспективную экстраполяцию.
В зависимости от принципов положенных в основу прогноза, и исходных данных можно использовать элементарные методы экстраполяции, которые основаны на показателях среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста, и экстраполяции на основе выравнивания рядов по какой-либо функции.
Прогнозирование по среднему абсолютному приросту можно применить в том случае, когда есть уверенность в равномерном изменении уровня (под равномерностью понимается стабильность абсолютных приростов). Тогда перспективную экстраполяцию можно сделать по формуле: , где
-экстраполируемый уровень ; ( )- номер этого уровня (года);
i-номер последнего уровня (года) исследуемого периода, за который рассчитан ;
t- срок прогноза (период упреждения);
средний абсолютный прирост.
Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в том случае. Когда есть основание считать. Что общая тенденция ряда характеризуется показательной кривой. Тогда перспективный экстраполируемый уровень находится по формуле: , где
-последний уровень ряда динамики;
t- срок прогноза;
- средний коэффициент роста.
Если ряду динамики свойственна иная закономерность, значения получатся приближенными.
Наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение трэнда. Для определения прогнозируемого уровня в этом случае достаточно выйти за пределы значения независимой переменной времени t. При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня явления формируется под воздействием множества факторов, выделить которые невозможно. В связи с этим ход развития явления связывают не с конкретными факторами, а со временем, т.е.
.
При анализе рядов динамики иногда приходится прибегать к определению некоторых неизвестных уровней внутри ряда динамики, т.е. к интерполяции. Интерполяция может производиться на основе формул экстраполяции. При интерполяции считается, что ни выявленная тенденция, ни ее характер не претерпели существенных изменений в том промежутке времени, уровень которого нам не известен.