Статистические ряды динамики в отражении развития явлений во времени

 

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ  БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  НЕФТЕГАЗОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт Менеджмента и бизнеса

Кафедра экономики товарных рынков

 

 

 

 

  КУРСОВАЯ РАБОТА

по курсу: Общая теория статистики

на тему: Статистические ряды динамики в отражении развития явлений во времени.

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила: ст. гр. ЭП-10-2

Нестеренко О.Б.

Проверила: доцент, к.э.н.,

Назмутдинова Е.В

 

 

 

 

 

 

Тюмень, 2011

Содержание:

Введение…………………………………………………………………………3

1. Методы статистического изучения развития социально-экономических явлений……………………………………………....4

2. Динамические ряды в статистическом изучении развития явлений…..….9
1. Элементы динамического ряда…………………………………………9
2. Виды динамических рядов и правил их построения………………….10
3. Показатели рядов динамики……………………………………………12
3. Применение показателей рядов динамики для изучения тенденций развития объекта исследования……………………………………………..18

Заключение………………………………………………………………………22

Список используемой литературы…………………………………………….. 23

 

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы большое внимание уделяется исследованию рядов динамики временных показателей. Разнообразные содержательные задачи экономического анализа требуют использования статистических данных, характеризующих исследуемые экономические процессы и развернутых во времени в форме временных рядов. При этом нередко одни и те же временные ряды используются для решения разных содержательных проблем.

Далеко не всегда значения временного ряда формируются только под воздействием каких-либо факторов. Бывает, что развитие того или иного процесса обусловлено его внутренними закономерностями, а отклонения от детерминированного процесса вызваны ошибками измерений или случайными колебаниями.

При анализе временных рядов  основное внимание уделяется исследованию, описанию и/или моделированию их структуры. Цель таких исследований, как правило, шире чем просто моделирование исследования соответствующих процессов.

 

 

1.МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

Любое статистическое исследование проводится поэтапно. В основе первого этапа статистического изучения связи лежит качественный анализ, связанный с анализом природы социального или экономического явления, методами экономической теории, социологии, конкретной экономики. Второй этап - построение модели связи, базируется на методах статистики: группировках, средних величинах, и так далее. Третий, последний этап - интерпретация результатов, вновь связан с качественными особенностями изучаемого явления.

Статистика разработала  множество методов изучения связей. Для решения своих задач социально-экономическая статистика использует весь арсенал современных математико-статистических методов в зависимости от целей исследования и наличия информационного обеспечения. В исследованиях используются следующие методы:

- рядов динамики, что связано  с изучением всех явлений и  процессов в развитии;

- группировок (это обусловлено  тем, что социально-экономическая  статистика оперирует сводными, обобщающими экономическими категориями  и показателями, такими как социально-экономический  потенциал, национальное богатство,  трудовые ресурсы, эффективность  общественного производства).

- средних велечин, так  как социально-экономическая статистика  исследует массовые социально-экономические  явления и процессы;

- балансовый и другие методы, применение которых зависит от целей анализа.

Исследование объективно существующих связей между социально-экономическими явлениями и процессами является важнейшей задачей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения - это такая связь явлений и процессов, когда изменение одного из них – причины, ведет к изменению другого - следствия.

Финансово-экономические  процессы представляют собой результат  одновременного воздействия большого числа причин. Следовательно, при  изучении этих процессов необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь  от второстепенных.

Признаки по их сущности и значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:

- Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами.

- Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называются результативными.

В статистике различают функциональную и стохастическую зависимости. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Стохастическая зависимость - это зависимость, при которой каждому факторному соответствуют разные значения результативного признака.

Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться с  взаимосвязью наблюдаемых явлений. Полнота описания определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними.

Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют:

- функциональную (полную)

- корреляционную (неполную) связи.

При функциональной связи  величине факторного признака соответствует  одно или несколько значений функции. Этот вид связи часто проявляется  в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью  труда и увеличением производства продукции.

Корреляционная (неполная) связь проявляется в среднем, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные значения функции.

Задачи корреляционного  анализа сводятся к измерению  тесноты связи между признаками, определению неизвестных причинных  связей и оценке факторов, оказывающих  наибольшее влияние на результативный признак.

Традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах  программ для ЭВМ.

По направлению связи  бывают:

- прямыми (положительными), когда зависимая переменная растет  с увеличением факторного признака;

- обратными (отрицательными), при которых рост факторного признака сопровождается уменьшением функции.

Относительно своей аналитической  формы связи бывают линейными  и нелинейными. В первом случае между  признаками в среднем проявляются  линейные отношения. Нелинейная взаимосвязь  выражается нелинейной функцией, а  переменные связаны между собой  в среднем нелинейно.

Если характеризуется  связь двух признаков, то ее называют парной.

Если изучается связь  более двух переменных, то ее называют множественной.

Методы оценки тесноты  связи подразделяются на:

- параметрические (корреляционные);

- непараметрические.

Параметрические (корреляционные) основаны на использовании оценок нормального  распределения и применяются  в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются  закону нормального распределения.

Непараметрические методы не накладывают ограничений на законы распределения изучаемых величин.

При изучении массовых явлений, в статистике приходится иметь дело с различными видами рядов динамики. Однако с каким бы рядом динамики не приходилось иметь дело, основным требованием, предъявляемым к анализируемому ряду, является сопоставимость его уровней.

Несопоставимость статистических данных во времени (уровней рядов  динамики) может быть обусловлена  различными причинами:

1) различная система охвата  явления статистическими наблюдениями (например, изменение территории, к  которой отнесены те или иные  показатели);

2) разновидность показаний  времени (например, учет осуществляется  на 1 октября, а затем по состоянию  на 1 января);

3) неоднородность состава  изучаемой совокупности во времени;

4) изменения в методике  первичного учета и обобщения  цеховой информации или в методике  расчета показателей;

5) различия применяемых  в отдельные периоды единиц  измерения, цен и т.п.

6) различная продолжительность  периодов, к которым относятся  уровни;

7) несовершенство методологии  систематического наблюдения и  др.

Вопрос об обеспечении сопоставимости может решаться по-разному в зависимости от целей исследования и причин возникновения непоправимости. Для обеспечения сопоставимости осуществляются дополнительные расчеты; изучаются все изменения, происшедшие за анализируемый период в пределах явлений. Например, данные за прошлые годы при территориальных изменениях пересчитываются в новых границах. Аналогично поступают при изменении в методах расчетов показателей, изменении цен и т.д.

 Один и тот же  ряд динамики для одних целей является сопоставимым, а для других может быть несопоставимым.

 Следовательно, прежде  чем анализировать ряды динамики, надо исходя из цели исследования  убедиться в сопоставимости уровней  ряда и, если имеет место  несопоставимость, добиться, при возможности  сопоставимости дополнительными  расчетами.

 Одним из приемов  обеспечения сопоставимость рядов  динамики является так называемо  смыкание рядов динамики.

 Под смыканием рядов  динамики понимают объединение  в один ряд (более длинный)  двух или нескольких рядов, уровни которых исчислены по разной методологии или в разных границах. При этом для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах).

 Для переходного периода  определяется коэффициент соотношения  двух уровней (отыскиваются уровни по старой методологии или границе и уровни по новой методологии или границе). Разделив этот коэффициент уровни первого ряда (по старой методологии или территории), можно построить ряд динамики сопоставимых уровней (объединяющих уровни рассматриваемых рядов).

 

 

2.ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИЗУЧЕНИИ РАЗВИТИЯ ЯВЛЕНИЙ

2.1. Элементы динамического ряда.

 

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

Ряд динамики (или  временной ряд) – это числовые значения определенного статистического  показателя в последовательные моменты  или периоды времени (т.е. расположенные  в хронологическом порядке).

На основе ряда динамики рассчитываются его аналитические  характеристики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Каждая из названных  характеристик может быть цепной и базисной. Цепная характеристика предполагает сравнение текущего уровня с предыдущим, базисная – сравнение  текущего уровня с уровнем, принятым за базис.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графика, причем по оси  абсцисс строится шкала времени t, а по оси ординат – шкала  уровней ряда y.

Элементами динамического  ряда являются два ряда чисел: показатель времени t и конкретное значение показателя признака или уровень ряда y.

Числовые значения того или иного статистического  показателя, составляющего ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают буквой y. Первый член ряда y1 называют начальным  или базисным уровнем, а последний yn – конечным. Моменты или периоды  времени, к которым относятся  уровни, обозначают через t.

Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В  зависимости от характера показателей  строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и  средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.